Letzte Änderung: 26.04.2012
Aus der Wettervorhersage im Fernsehen sind Computeranimationen der Wolkenbewegungen bekannt, die wie Satellitenfilme aussehen. Diese Darstellungen beruhen auf den Ergebnissen von Wettervorhersagemodellen, also speziellen Computerprogrammen, die mit numerischen Methoden physikalische Gleichungen lösen und so die die zeitliche Entwicklung meteorologischer Felder (Wind, Luftdruck, Temperatur, Feuchte, Wolkenwasser, Niederschlag) simulieren.
Mit ähnlichen Computermodellen können die physikalischen und chemischen Prozesse simuliert werden, die Luftschadstoffe in der Atmosphäre transportieren und chemisch umwandeln. Ein Beispiel für eine chemische Umwandlung in der Atmosphäre ist die Bildung von Ozon aus Stickstoffoxiden (NOX) und flüchtigen organischen Verbindungen (VOC), ein anderes ist die Bildung von Aerosolen (Feinstäuben) aus gasförmigen Verbindungen wie z.B. Ammoniak (NH3) und Schwefeldioxid (SO2). Derartige Computermodelle werden als Aerosol-Chemie-Transport-Modelle (ACTM) bezeichnet. Sie ermöglichen – analog zur Wettervorhersage – die Vorhersage der Konzentrationen von gasförmigen Luftschadstoffen und von Feinstäuben.
Die Luftqualitäts-Rahmenrichtlinie 96/62/EG sieht eine flächendeckende Beurteilung und Kontrolle der Luftqualität vor. Dies ist mit Hilfe von Messungen nur unvollständig möglich, da ein Messwert nur für eine begrenzte Umgebung der Messstation repräsentativ ist und aus Kostengründen nur eine begrenzte Anzahl von Messstationen betrieben werden kann. Folgerichtig sieht die Richtlinie als Mittel zur Beurteilung der Luftqualität neben Messungen erstmalig auch Modellrechnungen vor.
Die Luftreinhaltepolitik stellt die Weichen für die Luftqualität der Zukunft. Die Zusammenhänge zwischen Maßnahmen der Luftreinhaltepolitik und ihren Folgen für Mensch und Umwelt sind dabei äußerst komplex und schwer zu durchschauen. Eine Luftreinhaltepolitik nach dem Prinzip von Versuch und Irrtum, die sich vom Ergebnis überraschen lässt („schau’n wir mal”), ist jedoch weder zu verantworten noch politisch durchzusetzen:
Es wird also ein Instrument benötigt, mit dem das Prinzip von Versuch und Irrtum schnell, zu geringen Kosten und ohne schädliche Folgen im Experiment durchgespielt werden kann, ein Instrument, das die Frage beantwortet: „Was wäre, wenn…” – wenn beispielsweise im Jahr 2020 alle Maßnahmen umgesetzt wären, die die Europäische Kommission in ihrer Strategie vorsieht. Ein solches virtuelles Experiment wird als Szenario bezeichnet. Ein Emissionsszenario enthält alle Angaben, die nötig sind, um die Emissionen der Luftschadstoffe zu berechnen: Annahmen über die Entwicklung von Bevölkerung, Wirtschaft, Technik, Energieverbrauch und Verkehr sowie beispielsweise die von der Europäischen Kommission vorgesehenen Luftreinhaltemaßnahmen. Auf dieser Grundlage lassen sich mit einem ACTM die Luftschadstoffkonzentrationen berechnen, die unter dem Szenario zu erwarten sind.
Bereits in den 1990er Jahren wurden in Deutschland Szenarienrechnungen im Aktionsprogramm und Maßnahmenplan Ozon eingesetzt, um wirksame Maßnahmen gegen den Sommersmog zu identifizieren. Weitere Einsatzfelder für Szenarienrechnungen sind die Luftreinhaltepläne, die nach den Vorgaben der Luftqualitäts-Rahmenrichtlinie von den zuständigen Behörden erstellt werden müssen, wenn die Schadstoffkonzentrationen die Summe aus Grenzwert und Toleranzmarge überschreiten. Mit Hilfe von Modellen kann dabei untersucht werden, wie stark einzelne Emissionsquellen zur Luftverschmutzung beitragen und welche Verbesserung der Luftqualität mit den im Luftreinhalteplan vorgesehenen Maßnahmen zu erwarten sind.
In den letzten Jahren ist eine zunehmende Vernetzung von Messungen und Modellen zu beobachten, die sowohl von Seiten der Experimentatoren als auch von Seiten der Modellierer vorangetrieben wird.
Messwerte enthielten immer schon Modellrechnungen, da jedes Messprinzip auf einem Modell des Messvorgangs beruht und den empfangenen Signalen mit Hilfe dieses Modells Messwerte zuordnet. Die unvermeidlichen Messfehler sind Ausdruck der Fehler und Unsicherheiten dieses Modells. Darüber hinaus versuchen Experimentatoren jedoch, ihre durch Messungen gewonnenen Beobachtungen zu verallgemeinern, indem sie Datensätze mit immer komplexeren statistischen Methoden räumlich interpolieren und zeitlich extrapolieren oder neuronale Netze damit trainieren. Auf der Suche nach einer breiteren Anwendbarkeit ihrer Datensätze und nach allgemeineren Aussagen verschieben sie ihre Ergebnisse weiter weg von positiven und negativen Analogien in Richtung neutraler Analogien und handeln sich damit eine höhere Unsicherheit ein.
ACTMs enthielten durch Parametrisierung, Kalibrierung, Anfangs- und Randbedingungen immer schon abstrahierte Messwerte. Darüber hinaus versuchen Modellierer, konkrete Situationen genauer zu reproduzieren, indem zeitlich und räumlich veränderliche Messwerte bereits während der Modellrechnung durch Methoden der Assimilation berücksichtigt oder nachträglich durch optimale Interpolation mit Ergebnissen der Modellrechnung kombiniert werden. Auf diese Weise werden positive Analogien gestärkt, neutrale Analogien jedoch geschwächt, denn je mehr ein Modell auf situationsspezifische Messungen angewiesen ist, desto weniger kann es Aussagen für Situationen machen, für die solche Messungen fehlen.
Die schon lange übliche Triangulation von Punktemessungen zur Erzeugung flächenhafter Darstellungen ist ein sehr einfaches Modell mit bekannten negativen Analogien: Das Modell berücksichtigt z.B. nicht explizit, dass eine Messung nur für eine begrenzte Umgebung repräsentativ ist.