LQ-Warn &#8211; Entwicklung optimierter Vorhersagen verschiedener Luftqualit&#228;tsparameter
Authors: Robrecht Sabine , Osinski Robert , Dauert Ute , Lambert Andreas , Gilge Stefan , Kniffka Anke 
Published: December 2021

&lt;p&gt;Schlechte Luftqualit&amp;#228;t gef&amp;#228;hrdet die Gesundheit der Bev&amp;#246;lkerung. Zur Information und zur Ergreifung kurzfristiger Ma&amp;#223;nahmen zur Luftqualit&amp;#228;tsverbesserung (z.B. Verkehrslenkung) ist eine m&amp;#246;glichst genaue und &amp;#8211; insbesondere in st&amp;#228;dtischen Gebieten &amp;#8211; m&amp;#246;glichst r&amp;#228;umlich hochaufgel&amp;#246;ste Luftqualit&amp;#228;tsvorhersage notwendig. Numerische Luftqualit&amp;#228;tsmodelle haben f&amp;#252;r diese Aufgabe in der Regel eine zu geringe r&amp;#228;umliche Aufl&amp;#246;sung.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Daher ist es Ziel des Projektes &amp;#8222;LQ-Warn&amp;#8220; die Luftqualit&amp;#228;tsvorhersage insbesondere im Hinblick auf die &amp;#220;berschreitung von Grenzwerten zu verbessern. Basierend auf den Modellergebnissen f&amp;#252;r Luftqualit&amp;#228;tsparameter des Copernicus Atmospheric Monitoring Service (CAMS) werden zwei Ans&amp;#228;tze verfolgt: Einerseits werden Vorhersagen mit dem regionalen chemischen Transportmodell &amp;#8222;REM-CALGRID&amp;#8220; (RCG) unter Einbeziehung von CAMS-Ergebnissen und regionalen Emissionsdaten berechnet. Dabei kann eine hohe horizontale Aufl&amp;#246;sung von 2 km erzielt werden und Prognosen k&amp;#246;nnen f&amp;#252;r verschiedene Luftschadstoffe in st&amp;#252;ndlicher Aufl&amp;#246;sung mit bis zu 72 Stunden Vorlaufzeit erstellt werden, unter anderem f&amp;#252;r NO&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt;, O&lt;sub&gt;3&lt;/sub&gt;, PM&lt;sub&gt;10&lt;/sub&gt; und PM&lt;sub&gt;2.5&lt;/sub&gt;. Andererseits wird die statistische Post-Processing-Methode &amp;#8222;Model Output Statistics&amp;#8220; (MOS) angewandt, um Punktvorhersagen f&amp;#252;r die Massenkonzentration der Spezies NO&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt;, O&lt;sub&gt;3&lt;/sub&gt;, PM&lt;sub&gt;10&lt;/sub&gt; und PM&lt;sub&gt;2.5&lt;/sub&gt; mit einer Vorlaufzeit von bis zu 96 Stunden zu berechnen. Daf&amp;#252;r werden luftqualit&amp;#228;tsbezogene Messungen, CAMS-Modellergebnisse und meteorologische Parameter aus dem numerischen Wettervorhersagemodell des ECMWF als Pr&amp;#228;diktoren verwendet.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Es werden erste Ergebnisse der mit den o.g. Ans&amp;#228;tzen errechneten Vorhersagen pr&amp;#228;sentiert und die Vor- und Nachteile der jeweiligen Verfahren hervorgehoben. Durch die statistische Post-Processing-Methode MOS wird an den Vorhersagepunkten vor allem f&amp;#252;r die Massenkonzentration von O&lt;sub&gt;3 &lt;/sub&gt;und NO&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt; eine signifikante Verringerung des RMSE (Root Mean Square Error) im Vergleich zu den Vorhersagen des numerischen CAMS-Modells erreicht. Diese deutliche Verbesserung der Luftqualit&amp;#228;tsvorhersage sinnvoll auf die Fl&amp;#228;che auszudehnen ist jedoch noch eine Herausforderung. Im Gegensatz dazu zeigt die Vorhersage mit dem RCG-Modell eine geringere Verbesserung der Vorhersageg&amp;#252;te an einzelnen Vorhersagepunkten als der MOS-Ansatz. Stattdessen bietet das RCG-Modell zeitlich und r&amp;#228;umlich konsistente Vorhersagen an allen Modellgitterpunkten. Kleinskalige Konzentrationsunterschiede k&amp;#246;nnen aufgrund der h&amp;#246;heren Modellaufl&amp;#246;sung deutlich realistischer vorhergesagt werden als mit den CAMS-Vorhersagen. Ein weiterf&amp;#252;hrendes Ziel des LQ-Warn-Projektes ist es die beiden Ans&amp;#228;tze zu kombinieren, um die Vorteile beider nutzen zu k&amp;#246;nnen und eine pr&amp;#228;zise Luftqualit&amp;#228;tsvorhersage fl&amp;#228;chendeckend f&amp;#252;r Deutschland bereitstellen zu k&amp;#246;nnen.&lt;/p&gt;