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Gregor Schürmann

• Luftverschmutzung ist immer noch ein ungelöstes Problem und eine schnelle Lösung scheint nicht absehbar. Die Kenntnis der wichtigsten Quellen von Luftschadstoffen und deren Intensität ist notwendig, um wirkungsvolle Maßnahmen zur Verbesserung der Luftqualität zu ergreifen. Eine besondere Herausforderung zur Quantifizierung von Emissionen stellen hierbei diffuse Quellen dar, die beispielsweise in der Landwirtschaft (Viehherden, Offenstallungen) auftreten, da die einzelne Quelle nicht genau lokalisiert werden kann. Inverse Dispersionsmodellierung ist eine Methode, Emissionsraten derartiger Quellen aus der Ferne zu bestimmen. Bis jetzt finden sich inverse Methoden auf Skalen kleiner als 100 Meter oder größer als einige Kilometer. In der vorliegenden Arbeit wird das inverse Dispersionsmodell EMiL (Emissionsratenbestimmung mittels Messung der Konzentration, inverser Methoden und Lagrange'scher Ausbreitungsmodellierung) vorgestellt, welches gleichzeitig Emissionsraten mehrerer Quellen aufLuftverschmutzung ist immer noch ein ungelöstes Problem und eine schnelle Lösung scheint nicht absehbar. Die Kenntnis der wichtigsten Quellen von Luftschadstoffen und deren Intensität ist notwendig, um wirkungsvolle Maßnahmen zur Verbesserung der Luftqualität zu ergreifen. Eine besondere Herausforderung zur Quantifizierung von Emissionen stellen hierbei diffuse Quellen dar, die beispielsweise in der Landwirtschaft (Viehherden, Offenstallungen) auftreten, da die einzelne Quelle nicht genau lokalisiert werden kann. Inverse Dispersionsmodellierung ist eine Methode, Emissionsraten derartiger Quellen aus der Ferne zu bestimmen. Bis jetzt finden sich inverse Methoden auf Skalen kleiner als 100 Meter oder größer als einige Kilometer. In der vorliegenden Arbeit wird das inverse Dispersionsmodell EMiL (Emissionsratenbestimmung mittels Messung der Konzentration, inverser Methoden und Lagrange'scher Ausbreitungsmodellierung) vorgestellt, welches gleichzeitig Emissionsraten mehrerer Quellen auf einer Skala von 10 bis 1000 Meter bestimmen kann. Um diffuse Emissionen zu bestimmen, müssen Annahmen zur Quellgeometrie getroffen werden. Innerhalb des angenommenen Quellgebietes wird normalerweise eine homogene Emissionsrate angenommen. Der Einfluss der Annahme der homogenen Quellverteilung wird in dieser Arbeit mittels synthetischer Versuche untersucht, bei welchen die eigentliche "gemessene" Konzentration mit einem Dispersionsmodell berechnet wird. Die minimale Distanz der Messung zur Quelle, ab welcher die homogene Annahme zu guten Ergebnissen führt, ist abhängig von der Stabilität der Atmosphäre und von der Quellhöhe. Für Quellen unterhalb 5 Meter ist diese Distanz kleiner als 30 Meter. In ähnlicher Weise kann gezeigt werden, dass die gleichzeitige Bestimmung der Emissionsraten zweier Quellen, die quer zum Wind 10 Meter voneinander entfernt angeordnet sind, bis zu einer Distanz der Messung zu den Quellen von 150 Metern immer möglich ist. Das inverse Dispersionsmodell EMiL wurde angewendet, um die Emissionsraten verschiedener diffuser Quellen auf den Flughäfen Zürich und Budapest zu bestimmen. Rollende Flugzeuge waren jeweils die stärkste Quelle für NOx, aber bodengebundene Abfertigungsemissionen und Strassenemissionen erreichten ähnliche Quellstärken. CO-Emissionen in der Nähe von Standplätzen für Flugzeuge wurden klar von rollenden Flugzeugen dominiert. In Budapest waren mehr unbekannte Quellen als Messungen vorhanden. Zur Bestimmung der Quellstärken wurde ein einfaches Emissionsinventar als a-priori Wissen definiert. Damit wurde eine Bestimmung der Emissionen des Flughafens Budapest mit inversen Methoden möglich. Diese Anwendung zeigt das Potential dieser Methoden, Emissionsinventare zu überprüfen und zu verbessern und somit einen wesentlichen Beitrag zu Luftqualitätsuntersuchungen zu leisten.…
• Air pollution still is an unsolved problem and may remain one for a long time. To take effective measures to improve air quality, good knowledge about the main contributors to air quality is necessary and hence emission rates of all kind of air pollution sources need to be quantified. The determination of diffuse emissions from agriculture or farming or other diffuse sources is an outstanding challenge, because the single source is hard to detect. One method to overcome this problem is inverse dispersion modelling to quantify emissions of a source area from afar. Up to now, inverse modelling is used on scales smaller than 100 meters or bigger then some kilometers. In this work the model EMiL (Determination of Emission Rates with Measurements, inverse Methods and Lagrangian Dispersion Modelling) is introduced, which is capable to determine simultaneously emission rates of different sources on a scale between 10 meter and 1000 meter. In determining emission rates of diffuse sources, anAir pollution still is an unsolved problem and may remain one for a long time. To take effective measures to improve air quality, good knowledge about the main contributors to air quality is necessary and hence emission rates of all kind of air pollution sources need to be quantified. The determination of diffuse emissions from agriculture or farming or other diffuse sources is an outstanding challenge, because the single source is hard to detect. One method to overcome this problem is inverse dispersion modelling to quantify emissions of a source area from afar. Up to now, inverse modelling is used on scales smaller than 100 meters or bigger then some kilometers. In this work the model EMiL (Determination of Emission Rates with Measurements, inverse Methods and Lagrangian Dispersion Modelling) is introduced, which is capable to determine simultaneously emission rates of different sources on a scale between 10 meter and 1000 meter. In determining emission rates of diffuse sources, an assumption about the geometry of the source has to be made. Usually a homogeneous emission rate inside the source is assumed. The implication of such an assumption is investigated within this work with synthetic experiments in which the dispersion model is used to simulate a measured concentration. With that setup, the behaviour of the inverse dispersion model can be investigated with neglecting possible uncertainties of the dispersion model itself. The minimum distance of the measurement from the source area, for which the homogenous assumption is valid, is dependent on the stability of the atmosphere and furthermore on the height of the source above the ground. For sources with a height below 5 meter, this distance is shorter than 30 meters. In a similar manner, it can be shown, that with a distance between measurement and source below 150 meter, a separation of two sources which are not more then 10 meters separated in crosswind direction is always possible. The inverse dispersion model EMiL is used to determine emissions of different sources on the airports of Zurich and Budapest. Taxiing aircrafts were the strongest source for NOx, but emissions of ground support activities and road traffic reached similar emission rates. CO emission near the aircraft stands were by far dominated by taxiing aircrafts. In Budapest, where more unknown sources had to be quantified than measurement locations were available, a determination of source strength was feasible by using a simple emission inventory as a-priori emission rates. This demonstrates the potential of inverse methods to validate emission inventories and hence to enhance results of air quality investigations.…