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Open Access
Regionale Verteilungsmodelle für Chemikalien im Vergleich : Pilotstudie
(2000) Märker, Bernd; Urhahn, Thorsten; Ballschmiter, Karlheinz
Im Rahmen der Projekte „Art und Menge von Emissionen aus dem Verkehrsbereich“ sowie „Art und Menge von Emissionen aus der Land- und Forstwirtschaft“ wurde im Bereich „Technik, Immission, Umweltqualität“ der Akademie für Technikfolgenabschätzung (TA-Akademie) die vorhandene Daten- und Informationsbasis für Baden-Württemberg erfasst, aufgearbeitet und zum Teil bereits als Arbeitsbericht veröffentlicht. Auf Basis dieser Daten wurde als Teil des TA-Projektes „Lokale, regionale und globale Verteilungsmodelle für Schadstoffe“ für Baden-Württemberg eine Abschätzung des Verbleibs ausgewählter Emissionen durchgeführt. Diese Abschätzungen sollen die Ableitung von Reduktionsstrategien für diese Emissionen unterstützen. Innerhalb der vorliegenden Pilotstudie wurden dazu in einem ersten Schritt sechs unterschiedliche Computer-Verteilungsmodelle erfasst und qualitativ und quantitativ miteinander verglichen, um dasjenige Modell zu ermitteln, das am geeignetsten für die genannte Aufgabenstellung ist. Die untersuchten Verteilungsmodelle leiten sich im Wesentlichen aus dem regionalen Expositionsmodell der EU-Risikobewertung für alte und neue Stoffe ab. Die Entscheidung, eine auf diesem Modell basierende Verbleibsabschätzung durchzuführen, gründete sich insbesondere auf den hohen Stellenwert dieses Modells im Prozess der EU-Risikobewertung.
Open Access
REMODE - ein regionales Verteilungsmodell für ausgewählte Emissionen in Baden-Württemberg
(2001) Märker, Bernd; Eckerle, M.; Dreisbusch, C.; Ballschmiter, Karlheinz
Dieser Arbeitsbericht beschreibt die technischen Details des regionalen Verteilungsmodells REMODE. REMODE ist im Rahmen des TA-Projektes „Lokale, regionale und globale Verteilungsmodelle für Schadstoffe“ entwickelt worden und soll als Werkzeug dienen, die Ableitung von Reduktionsstrategien für Emissionen aus der Land- und Forstwirtschaft sowie dem Straßenverkehr zu unterstützen. Das Werkzeug sollte ein Computermodell sein, das wissenschaftlich plausibel und nachvollziehbar ist. Zugleich sollte es auf eine möglichst große Zahl an Chemikalien anwendbar sein und vergleichbare Ergebnisse liefern. Die Entscheidung der Autoren fiel auf ein Expositionsmodell, das sich im Wesentlichen aus dem regionalen Expositionsmodell der EU-Risikobewertung für alte und neue Stoffe, SimpleBox 1.0 [Brandes et al., 1996] ableitet, da dieses die oben genannten Kriterien erfüllt. REMODE ist ein Level III-Multimedia-Kompartimentmodell (auch: Mackay-Modell oder Fugazitätsmodell) [Mackay, 1991]. Solche Modelle betonen die Übergänge eines Stoffes zwischen verschiedenen Umweltmedien, die als eigenständige thermodynamische Phasen betrachtet werden. Außerdem werden die chemisch-biologischen Umwandlungen (Abbauprozesse) der Stoffe modelliert. Dabei bilden sog. Kompartimente, in welche die Umwelt aufgeteilt wird (in REMODE: Luft, Wasser, Sediment, zwei Bodenkompartimente), die kleinsten räumlichen Einheiten einer Region. An den Grenzflächen dieser Kompartimente (oder Phasen) finden die bestimmenden Austauschprozesse statt. Innerhalb der Kompartimente wird von einem idealisierten, thermodynamischen Zustand der Gleichverteilung ausgegangen. Als Input werden Emissions-, Transport- und Transformationsdaten benötigt. Das Modell berechnet daraus Konzentrationen in den Umweltmedien für einen Fließgleichgewichtszustand (Steady-State). Die Grundeinstellungen in REMODE wurden so gewählt, dass sie die Region Baden-Württembergs repräsentieren. Es muss betont werden, dass REMODE nicht mit den Angaben im Technischen Leitfaden zur Risikobewertung von Chemikalien (TGDs) [EC, 1996] übereinstimmt. Die Hauptursache für diesbezüglich vorgenommene Modifikationen liegt im Bemühen der Autoren begründet, eine größtmögliche Anpassung an die regionalspezifische Datenlage in Baden-Württemberg, sowie eine optimale Transparenz im Modellansatz zu erreichen. Ferner wurde die Vorraussetzung zur Durchführung einer probabilistischen Expositionsmodellierung geschaffen. Somit sind Sensitivitätsanalysen leicht ausführbar, um einerseits zu klären, an welcher Stelle auch ungenauere Daten nützliche Ergebnisse liefern können, und andererseits, für welche Parameter besonders sorgfältig Messwerte oder Abschätzfunktionen ausgewählt werden müssen.