Zur Bewertung der Luftqualität und zur Simulation von Szenarien hinsichtlich der Minderung der Schadstoffbelastung in der Atmosphäre werden Chemie-Transport-Modelle verwendet. Diese beruhen auf Emissionsdaten, die in Emissionsinventaren meist als nationale Jahresemissionen zusammengefasst werden. Mittels Verteilfunktionen werden diese Gesamtemissionen sowohl räumlich als auch zeitlich verteilt. Diese Verteilfunktionen geben ein statistisches Emissionsverhalten wieder, welches in Wirklichkeit aufgrund von Wetterbedingungen und individuellen Entscheidungen der Menschen sehr viel variabler ist. Im Vorhaben wurde erstmals eine vollumfängliche Analyse anthropogener Emissionen mithilfe der im EURAD-IM (European Air pollution Dispersion – Inverse Model) implementierten 4D-var (vier-dimensionale variationelle) Datenassimilationsmethode durchgeführt. Hierbei wurden unterschiedliche atmosphären-chemische Beobachtungen genutzt, um Emissionskorrekturfaktoren für die Emissions-Eingangsdaten aus dem Gridding Emission Tool for ArcGIS (GRETA) zu bestimmen. Der Fokus lag auf der Optimierung anthropogener Spurengas- und Aerosolemissionen für das Analysejahr 2016. Unter Verwendung von drei verschiedenen horizontalen Modellauflösungen (15x15 km², 5x5 km², 1x1 km²) wurden die Emissionen in Europa, Deutschland und in drei innerdeutschen Regionen detailliert bezüglich ihrer horizontalen Verteilung analysiert. Die 4D-var Re-Analyse ermöglicht eine erfolgreiche Evaluierung der räumlichen Verteilung der Emissionen in Europa. Die gesamt-europäischen Emissionskorrekturen deuten im Mittel auf zu geringe Emissionen in Emissionsinventaren hin. Die Emissionskorrekturen für Deutschland ergeben, dass die nationalen Gesamtemissionen im Mittel nahe den analysierten Emissionen liegen. Allerdings wurden regionale Unterschiede zu den Emissionsinventare analysiert, die auf Verbesserungspotentiale der räumlichen Verteilung der Emissionen durch GRETA hindeuten.