Der vorliegende Beitrag beschreibt die Problematik bei der Prognose verkehrsbedingter Schadstoff-Immissionen. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung und der Aufbau einer Simulationsumgebung zur Evaluation von umweltorientierten Verkehrsmanagement-Strategien. Die Simulationsumgebung wird über die drei Felder Verkehr, Emission, Immission entwickelt und findet zunächst Anwendung in der Evaluation verkehrlicher Maßnahmen für die Friedberger Landstraße in Frankfurt am Main

Fedior, Marco (M. Sc.)

Hamel, Wido (M. Sc.)

Online-Publikationssystem der Bauhaus-Universität Weimar

 1  Simulationsumgebung zur Evaluation von  umweltorientierten Verkehrsmanagement-Strategien Marco Fedior und Wido Hamel Professur Verkehrssystemplanung· Bauhaus-Universität Weimar ·Marienstraße 13D 99423 Weimar  E-Mail: marco.fedior@uni-weimar.de E-Mail: wido.hamel@uni-weimar.de  Zusammenfassung Der vorliegende Beitrag beschreibt die Problematik bei der Prognose verkehrsbedingter Schadstoff-Immissionen. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung und der Aufbau einer Simu-lationsumgebung zur Evaluation von umweltorientierten Verkehrsmanagement-Strategien. Die Simulationsumgebung wird über die drei Felder Verkehr, Emission, Immission entwi-ckelt und findet zunächst Anwendung in der Evaluation verkehrlicher Maßnahmen für die Friedberger Landstraße in Frankfurt am Main. Keywords: UVM, Luftschadstoff  1 Schadstoffproblematik  1.1 Grundlagen Die Luftverschmutzung hat weltweit einen großen Einfluss auf die physische und mentale Gesundheit. Dieser Ursachen-Wirkungs-Zusammenhang ist schon seit langem bekannt und durch zahlreiche Untersuchungen belegt. Die direkten Folgen für den Menschen liegen in negativen Effekten auf Sterblichkeit, Atemwegs- und Herz-Kreislauferkrankungen (Dora und Phillips 2000). Für den menschlichen Organismus sind Konzentration der Schadstoffe und Dauer der Aus-setzung von entscheidender Bedeutung (WHO, 1999). Aus diesem Grund werden durch die Luftqualitätsrichtlinie der EU für eine Reihe von üblichen Schadstoffen Grenzwerte festge-legt. Mit dem Erlass der 39. Bundes-Immissionsschutzverordnungen (BImSchV) sind diese in Deutschland einzuhalten. Die WHO empfiehlt teilweise noch deutlich niedrigere Grenz-werte ohne zulässige Überschreitungen. Seit August 2010 gelten für die wichtigsten Schad-stoffe NO2 und PM folgende Grenzwerte in Deutschland (Siehe Tabelle 1):  Tabelle 1: Grenzwerte für Luftschadstoffe in Deutschland  Jahresmittel Stundenmittel (NO2) /Tagesmittel (PM10) Stickstoffdioxid, NO2 40µg/m³ 200µg/m³ (18h Überschreitung/Jahr erlaubt) Feinstaub PM10 40µg/m³ 50µg/m³ (35T Überschreitung/Jahr erlaubt) Feinstaub PM2,5 25µg/m³ - M. Fedior und W. Hamel 2  Noch vor Industrie und Energieerzeugung ist Verkehr der größte Emittent an Luftschadstof-fen. In Deutschland überschreiten ca. 46 Prozent der verkehrsnahen Messstationen den NO2- Jahresmittelwert (UBA, Umweltbundesamt, 2018). Gerade in den Ballungszentren mit hohem Verkehrsaufkommen sind Menschen verstärkt Gefahren ausgesetzt, da hier Luftverschmutzungen in hohen Konzentrationen auftreten können. Die größten Schadstoff-belastungen treten dort auf, wo hohe Verkehrsbelastung in Verbindung mit schlechten Luft-Austauschbedingungen vorherrschen. Da die Austauschbedingungen nicht oder nur mit größtem Aufwand verbessert werden können, konzentrieren sich die Vorschläge zur Ver-besserung der Luftqualität auf Maßnahmen des motorisierten Verkehrs. 1.2 Umweltorientierte Verkehrsmanagement-Strategien Die Emission von Luftschadstoffen im Verkehr ist von vielen Faktoren abhängig. Neben der Antriebstechnologie spielen vor allem die Fahrweise, Topografie, Verkehrssteuerung und die Verkehrsmenge eine wichtige Rolle. Maßnahmen der umweltorientierten Ver-kehrsplanung liegen in der Vermeidung von Verkehr, der Verlagerung von Verkehr auf umweltfreundliche Verkehrsträger und in der umweltgerechten Gestaltung von Verkehrsab-läufen. Zum Beispiel durch umweltorientiertes Verkehrsmanagement (UVM). Das UVM ist eine Ansammlung an Maßnahmen des Verkehrsmanagements mit dem Ziel verkehrsbe-dingte Emissionen zu reduzieren. Zu Maßnahmen des UVM zählen (FGSV, 2014): - Lokale Fahrverbote für Lkw oder Diesel-Pkw (Hauptemittenten von Stickoxiden) - Umlenkungen von Verkehrsströmen auf weniger belastete Strecken - Zuflussdosierung durch Reduzierung der Freigabezeiten an Lichtsignalanlagen - Verflüssigung der Verkehrsströme durch Koordinierung der Lichtsignalanlagen - Geschwindigkeitsanpassungen durch Wechselverkehrszeichen Eine genaue Vorhersage der Wirkungsstärke eines Maßnahmenbündels auf den Verkehrs-ablauf und hin zu einer Einhaltung von Immissions-Grenzwerten ist äußerst komplex. Im Rahmen des Forschungsprojektes „Strategiewechsel durch Open Data orientierte Lö-sungen – School“ wird an der Bauhaus-Universität Weimar ein Evaluations-Framework entwickelt. Von der Modellierung und Simulation des Verkehrs, über die Berechnung der fahrzeugbedingten Emissionen, bis hin zur Berücksichtigung der Schadstoffausbreitung anhand von Topografie und Klimadaten soll eine Wirkungsermittlung für geplante Maß-nahmen möglich werden. Simulationsumgebung zur Evaluation von umweltorientierten Verkehrsmanagement-Strategien 3  2 Simulationsumgebung 2.1 Modell Die Wirkungsermittlung verkehrlicher Maßnahmen auf die Schadstoff-Immission erfolgt durch Verknüpfung der Simulationsfelder Verkehr, Emission und Immission. Mit Hilfe des Fahrzeugfolgemodells im Programm „PTV VISSIM“ wird die Verkehrssituation nachge-bildet. Die Berechnung der Emissionen erfolgt dann auf Grundlage eines Abgas–Emissionsmodells mit dem Berechnungstool „TNO EnViVer“. Für die zukünftige Simula-tion und Berechnung der Immissionen ist die Berechnung mit einem Ausbreitungsmodell, zum Beispiel „Lohmeyer ProFet“, geplant. In einer ersten praktischen Anwendung wurden an der Bauhaus-Universität Weimar für das Forschungsvorhaben „School“ einige UVM-Maßnahmen für die Friedberger Landstraße in Frankfurt a. M. evaluiert. Der Untersuchungsbereich erstreckt sich zunächst auf 520 m und über drei große Knotenpunkte. Die Signalprogramme der Knotenpunkte wurden erfasst und mit VISSIM nachmodelliert. Die Straße besitzt auf zwei getrennten Richtungsfahrbahnen durchgängig jeweils mindestens 2 Fahrstreifen. Zudem liegen neben den Fahrstreifen zwei Straßenbahngleise, die ebenfalls in der Simulation berücksichtigt wurden. Als Datengrund-lage für die Verkehrssimulation wurde eine Verkehrszählung durchgeführt und eine durch-schnittliche Verkehrsstärke (Bemessungsverkehrsstärke = 1689 Kfz/h) ermittelt.  Für die Friedberger Landstraße wurden die Verkehrs-Szenarien „Pro MIV“, „Pro ÖPNV“ und eine Nullvariante entwickelt und ihre Wirkung simuliert. Das Szenario „Pro MIV“ besteht aus einem Maßnahmenbündel zur Verkehrsverflüssigung (Angepasste Freigabezei-ten, Grüne Welle) und einer prognostizierten Zunahme der Anteile an Hybrid-, Elektro- und Wasserstofffahrzeugen. Das Szenario „Pro ÖPNV“ beruht auf einem Maßnahmenbündel aus restriktiven Maßnahmen für Kraftfahrzeuge (Dieselfahrverbote, Zufluss-Dosierung) und Fördermaßnahmen für den ÖPNV (kostenloser ÖPNV, erhöhte Taktrate, Priorisierung an Knotenpunkten). Die Nullvariante bildet den aktuellen Stand ohne verkehrstechnische Änderungen ab. 2.2 Mikroskopische Verkehrsfluss-Simulation In der mikroskopischen Verkehrsfluss-Simulation wird das Fahrverhalten der Verkehrsteil-nehmer nachgebildet. Dieses Fahrerverhalten bezieht sich auf die folgenden drei Ebenen: - Strategisches Fahrverhalten (Routenwahl). - Taktisches Fahrverhalten (Überholen, Einordnen, Einfädeln) - operationales Fahrerverhalten (Lenken, Bremsen, Beschleunigen) Die Modellierung des strategischen Fahrverhaltens erfolgt je nach verfügbarer Datengrund-lage auf Basis von statischen Routen bzw. Abbiegeanteilen an Knotenpunkten oder dyna-mischen Umlegungen mittels Quelle-Ziel-Matrix. Auf der taktischen Ebene werden Fahr-manöver auf Grundlage von räumlich erkennbaren und in der Umgebung wahrnehmbaren Merkmalen nachgebildet. Entscheidungsgrundlage für taktisches Fahrverhalten sind zum Beispiel Raum- und Zeitlücken im Verkehrsstrom. M. Fedior und W. Hamel 4  Die Grundlage zur Simulation des operationalen Fahrerverhaltens ist eine angepasste Ver-sion des Fahrzeugfolgemodells von Wiedemann (Wiedemann, 1974). Der Fahrer trifft seine Entscheidungen an Hand von Wahrnehmungsschwellen in Abhängigkeit von Geschwindig-keitsdifferenz und Entfernung zum vorherfahrenden Fahrzeug (Fellendorf, 1994). Im Ergebnis der mikroskopischen Verkehrsfluss-Simulation stehen Fahrzeugprotokolldaten (ZFP-Dateien), die eine Auswertung der Simulation hinsichtlich Verkehrsablauf ermögli-chen. In den ZFP-Dateien werden Bewegungsabläufe der einzelnen Fahrzeuge im Sekun-dentakt protokolliert und Kenngrößen wie Reisezeit, Standzeit, Verlustzeit, Anzahl der Halte sowie Geschwindigkeit aufgezeichnet.  In Bezug auf die Simulation der Friedberger Landstraße ergeben die Fahrzeugprotokollda-ten eine Bewertungsbasis, anhand derer die positiven Auswirkungen der beiden Szenarien „Pro MIV“ und „Pro ÖPNV“ auf den Verkehrsablauf bewertet und veranschaulicht werden können.  In beiden Szenarien sind Verbesserungen in den untersuchten Kenngrößen (Reisezeiten, Rückstaulängen etc.) festzustellen. Die geringere Fahrzeugzahl im Szenario „Pro ÖPNV“ wirkt deutlich besser auf die Verkehrsqualität, als die Verflüssigungsmaßnahmen aus dem Szenario „Pro MIV“. 2.3 Emissions-Simulation Der Berechnung der verkehrsbedingten Emissionen liegt das mikroskopische Abgas -Emissionsmodell VERSIT+ der Niederländischen „Organisation für angewandte wissen-schaftliche Forschung – TNO“ der Universität Delft zugrunde. Es beruht auf Messungen mit rund 2.800 unterschiedlichen Fahrzeugen in spezifischen Fahrsituationen. Für die zu modellierende Situation wird eine typische Fahrzeugzusammensetzung mit un-terschiedlichen Antriebstechnologien, Verbräuchen und Schadstoffklassen bestimmt. Die verschiedenen Streckensituationen (Steigung, Eben, Gefälle) und Fahrsituationen (Fahren, Bremsen, Halten, Beschleunigen) werden mit spezifischen Emissionsausstößen aus einem Datenpool hinterlegt und entsprechend der Fahrverläufe aus der ZFP-Datei im Koordina-tensystem verortet. Mit der Simulationsumgebung sind Berechnungen und Analysen der Emissionsentwicklungen für die Schadstoffe NOx, PM10 sowie CO2 möglich.  Abbildung 1:  Simulierte Schadstoff-Emissionen für die Friedberger Landstraße Simulationsumgebung zur Evaluation von umweltorientierten Verkehrsmanagement-Strategien 5  Für die Szenarien in der Friedberger Landstraße wurde eine Auswertung der gesamten Emissio-nen auf der Netzebene durchgeführt. Im Ergebnis zeigt sich, dass eine Verbesserung der Verkehrs-qualität nicht mit einer Verbesserung der Um-weltsituation gleichzusetzten ist. Bei den Fein-staub- und Stickoxidwerten tritt im Szenario „Pro MIV“ sogar eine Verschlechterung der Aus-gangslage ein. Im Szenario „Pro ÖPNV“ werden ausschließlich positive Effekte auf die Luftver-schmutzung deutlich (Siehe Abbildung 1). Die Auswertung der räumlichen Emissionsvertei-lung lässt weitere Rückschlüsse auf die Wirkun-gen des UVM oder einzelner Maßnahmen zu. Mit einer GIS-Visualisierung können Hot-Spots er-kannt und Ursachen auf der Ebene der Verkehrs-abläufe identifiziert und gegebenenfalls zusätzli-che Maßnahmen getroffen werden. (Siehe Abbil-dung 2)   2.4 Immissions-Simulation (Ausblick) Damit drohende Grenzwertüberschreitungen erkannt und die Maßnahmen des Verkehrsma-nagements hinsichtlich ihrer Wirkung auf Grenzwertüberschreitungen bewertet werden können, soll das Evaluationsframework im nächsten Schritt um das Simulationsfeld der Schadstoffausbreitung erweitert werden. Aus dem örtlichen und zeitlichen Verlauf der verkehrsbedingten Emissionen kann die örtliche Immission unter Berücksichtigung städti-scher und ländliche Hintergrundbelastung über das Ausbreitungsmodell berechnet werden. Die Topografie der Umgebung und die Randbebauung der Straße haben großen Einfluss auf die Austauschbedingungen der Luft. Für die Immissionsberechnung mit Hilfe von Aus-breitungsmodellen muss die direkte Umgebung nachmodelliert werden. Außerdem werden meteorologische Daten wie Temperatur, Niederschlag, Inversion und Windgeschwindig-keit, sowie die gemessene Feinstaubkonzentration als Hintergrundbelastung in das Ausbrei-tungsmodell eingerechnet. Als Basis sollen Daten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) Verwendung finden. Die Validation der Simulationsergebnisse kann über Luftmessstationen erfolgen. In der Friedberger Landstraße werden an einer verkehrsnahen Messstation Schadstoffmessungen durchgeführt. Für die Bemessung der städtischen Hintergrundbelastung können Messdaten aus Frankfurt Ost und für die ländliche Hintergrundbelastung aus Riedstadt berücksichtigt werden. Abbildung 2: Simulationsergebnis für NOx – Konzentrationen entlang der Friedberger Landstraße M. Fedior und W. Hamel 6  3 Fazit Die kurzfristige Einhaltung der Grenzwerte für Luftschadstoffe erfordert in Deutschland verkehrliche Maßnahmen, die für manche Verkehrsteilnehmer restriktiv wirken. Um solche Maßnahmen gezielt und dosiert einsetzen zu können ist die Prognose der Wirkungsstärke auf die Immissionen von elementarer Bedeutung. Eine Simulationsumgebung über die drei Simulationsfelder Verkehr, Emission und Immission ist eine vielversprechende Grundlage. Die Simulationsumgebung wird im Rahmen der Forschungsarbeit an der Bauhaus-Universität stetig weiterentwickelt und verfeinert. 4 Literatur Dora, Carlos und Phillips, Margaret. Transport, enviroment and health - WHO Regional publications European series; No. 89. copenhagen, 2000. Fellendorf, Martin. „VISSIM: A Microscopic Simulation Tool to Evaluate Actuated Signal Control including Bus Priorityin.“ 64th Institute of Transportation Engineers Annual Meeting Oktober 1994: 1-9. FGSV, Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen. Wirkung von Maßnahmen zur Umweltentlastung - Teil 3. Köln, 2014. UBA, Umweltbundesamt. Luftqualität 2017, Vorläufige Auswertung. Dessau-Roßlau: www.umweltbundesamt.de/publikationen/luftqualitaet-2017, 2018. WHO. Urban traffic pollution. London / New York, 1999. Wiedemann, Rainer. „Simulation des Verkehrsflusses.“ Schriftenreihe des Instituts für Verkehrswesen, Universität (TH) Karlsruhe, Nr. 8 1974.  

Simulationsumgebung zur Evaluation von umweltorientierten Verkehrsmanagement-Strategien

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