title: Differenzierung der Feinstaubexposition in Deutschland nach sozioökonomischem Status
title: Differenzierung der Feinstaubexposition in Deutschland nach sozioökonomischem Status
titleType: AlternativeTitle
Creators: name: Gaffron, Philine
name: Freude, Maximilian
Publisher: name: Umweltbundesamt
Year: 2021
Subjects: subject: Feinstaub
subject: Exposition
subject: Geographisches Informationssystem
subject: Umweltgerechtigkeit
subject: Sizio-ökonomischer Status (SES)
subject: GIS
subject: PM2
subject: 5
subject: Luft

description: Luftverschmutzung ist ein bedeutender Risikofaktor für die Gesundheit. Im vorliegenden Gutachten wurde untersucht, ob eine Differenzierung der Feinstaubexposition der Bevölkerung in Deutschland nach sozioökonomischem Status möglich ist. Zur Abschätzung der Feinstaubexposition wurde eine flächendeckende Darstellung der PM2.5 Hintergrundbelastung in räumlicher Auflösung von 2 x 2 km2 genutzt, ergänzt um höher aufgelöste Datensätze für die Städte Hamburg (Gesamtbelastung, 100 x 100 m2) und Berlin (Hintergrundbelastung, 500 x 500 m2) für zusätzliche lokale Analysen. Als flächendeckende Indikatoren für den sozioökonomischen Status (SES) der Wohnbevölkerung wurden das jährliche Haushaltsnettoeinkommen (1 x 1 km2) sowie Miet- und Kaufspiegel in âą /m2 (Baublockebene) verwendet. Nach verschiedenen Schritten der Datenaufbereitung (Baublockflächenkorrektur, Bevölkerungsgewichtung, räumliche Aggregation, SES-Standardisierung auf Gemeindeebene) wurden die jeweiligen Variablen für die drei Untersuchungsräume verschnitten und anhand von räumlichen Regressionsmodellen sowie varianzanalytischen Verfahren (ANOVA) auf statistische Zusammenhänge untersucht. In einigen Fällen wa-ren signifikante Zusammenhänge zwischen Feinstaub- und SES-Variablen festzustellen, allerdings waren diese eher schwach ausgeprägt und nicht konsistent in den verschiedenen Untersuchungsräumen. Letztlich ließen die Daten somit keine belastbaren Aussagen zur Differenzierung der Feinstaubexposition zu, denn die flächendeckend verfügbaren Variablen für den SES der Bevölkerung waren nur eingeschränkt aussagekräftig. Die Variable Haushaltseinkommen wurde zwar als inhaltlich gut geeigneter SES-Indikator bewertet, war räumlich aber zu grob aufgelöst um kleinräumige Unterschiede abzubilden. Miet- und Kaufspiegel wiederum boten zwar eine geeignete räumliche Auflösung, geben den sozioökonomischen Status der Bevölkerung jedoch inhaltlich nur eingeschränkt wieder. Für eine bundesweite Differenzierung der Exposition gegenüber Feinstaub nach SES bräuchten zukünftige Studien vor allem flächendeckende Datensätze in präziserer räumlicher Auflösung. Quelle: Forschungsbericht
description: Air pollution is a significant risk factor for human health. This study investigated the possibility for differentiating the population exposure to particulate matter by socio-economic status in Germany. A nationwide dataset on PM2.5 background concentrations at a resolution of 2 x 2 km2 was used to quantify exposure. PM2.5 datasets for the cities of Hamburg (total concentrations at 100 x 100 m2) and Berlin (background concentrations at 500 x 500 m2) were used for additional local analyses. The annual net household income (at 1 x 1 km2) as well as housing rent and purchase price indices (at block level) were used as indicators for socio-economic status (SES). Data pre-processing included validation of housing block data, population weighting, spatial aggrega-tion and SES-standardization at municipal level. The relevant variables for the three study areas were overlaid and their statistical relationships examined using spatial regression and Analysis of Variance (ANOVA) models. Some correlations between particulate matter concentrations and SES variables were significant but weak in magnitude, without clear trends and not fully consistent across the study areas. Overall, the data thus did not allow for a reliable differentiation of PM2.5 exposure as the variables with country-wide coverage offered only limited information on the population's SES. The household income variable was considered to be a meaningful indicator for SES but its spatial resolution was too coarse to depict fine-scale variations. Residential rent and purchase price indices on the other hand had an appropriate spatial resolution but represented SES only in approximation. In order to differentiate exposure to particulate matter by SES in Germany, future studies would require nationwide datasets with finer spatial resolutions. Quelle: Forschungsbericht
description: Luftverschmutzung ist ein bedeutender Risikofaktor für die Gesundheit. Studien zur Umweltgerechtigkeit zeigen zudem, dass sozioökonomisch schlechter gestellte Menschen höheren Luftschadstoffbelastungen ausgesetzt sind. Ziel dieses explorativen Vorhabens war die Prüfung , ob diese Zusammenhänge auch statistisch für ganz Deutschland nachweisbar sind. Dazu wurden flächenhaft verfügbare Sekundärdaten mit spezifisch entwickelten Methoden aufbereitet und statistisch analysiert. Das Sachverständigengutachten zeigt, dass insbesondere flächendeckende Datensätze in präziserer räumlicher Auflösung benötigt werden und es bietet methodische Anknüpfungspunkte für zukünftige Untersuchungen dieser Fragestellung.