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PACLIMBA - PArticulate Matter and CLIMate Change in BAvaria


Klimawandel und Feinstaubbelastung in Bayern

Projektstart: 01.10.2012
Projektende: 30.09.2015
Projektträger: DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft)
Projektverantwortung vor Ort: Dr. C. Beck Prof. Dr. J. Jacobeit Dipl. Geogr C. Weitnauer

Zusammenfassung


Bodennahe Feinstaubkonzentrationen haben nachgewiesenermaßen eine erhebliche gesundheitliche Relevanz und sind sowohl von den jeweiligen Emissionen als auch von den lokalen sowie großräumigen meteorologischen und witterungsklimatologischen Rahmenbedingungen abhängig.
Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, die potenziellen Auswirkungen des prognostizierten zukünftigen Klimawandels auf die lokalen Feinstaubkonzentrationen zu untersuchen, um damit eine wichtige Grundlage für feinstaubrelevante Planungs- und Entscheidungsprozesse bereitzustellen.
Auf der Grundlage von rezenten Beobachtungsdaten liegen zwar Erkenntnisse zu den quantitativen Zusammenhängen zwischen lokalen meteorologischen und großskaligen zirkulationsdynamischen Parametern einerseits und lokalen Feinstaubkonzentrationen andererseits vor, eine Übertragung dieser Zusammenhänge auf die Projektionen aus Klimamodellsimulationen zur Abschätzung möglicher zukünftiger Tendenzen der Feinstaubbelastung wurde aber – insbesondere für Deutschland – bisher nicht systematisch durchgeführt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes erfolgt daher zunächst die quantitative Verknüpfung zwischen meteorologisch-witterungsklimatologischen Einflussgrößen und lokalen Feinstaubkonzentrationen in Bayern auf der Grundlage von Beobachtungs- bzw. Reanalysedatensätzen unter Verwendung verschiedener methodischer Vorgehensweisen des sogenannten statistischen Downscalings. Nach erfolgter Validierung dieser statistischen Modelle werden ausgewählte geeignete Verfahrensansätze auf Kontroll- und Szenarienläufe verschiedener globaler Klimamodelle übertragen, um Aussagen zu möglichen klimawandelbedingten Veränderungen der Feinstaubkonzentrationen in Bayern im Verlauf des 21. Jahrhunderts abzuleiten.