Unsere Modelle im Digitalen Zwilling: Wie Daten zu sauberer Luft beitragen

Montagmorgen, 7:45 Uhr. Auf einer vielbefahrenen innerstädtischen Hauptstraße stockt der Verkehr. Fahrzeuge beschleunigen, bremsen, stehen wieder still. Für Pendlerinnen und Pendler ist das Alltag. Für Anwohnerinnen und Anwohner bedeutet diese Situation jedoch oft mehr als nur Lärm und längere Fahrzeiten: Sie beeinflusst direkt die Luftqualität vor ihrer Haustür.

Doch wie lässt sich präzise bestimmen, welche Auswirkungen der Verkehr an einem bestimmten Ort und zu einem bestimmten Zeitpunkt auf die Umwelt hat? Und wie können Städte und Kommunen wirksame Maßnahmen entwickeln, um Emissionen gezielt zu reduzieren?

Verkehr und Umwelt zusammendenken

Verkehr beeinflusst unsere Umwelt kontinuierlich, räumlich hoch differenziert und in Echtzeit. Gleichzeitig fehlen in vielen Städten belastbare Daten, um die tatsächlichen Auswirkungen von Verkehrsströmen präzise zu bewerten.

Als Projektpartner im Forschungsprojekt AIAMO haben wir deshalb zwei Modelle in unseren Pilotregionen Leipzig und Landau in der Pfalz integriert, die den digitalen Zwilling um entscheidende Umweltinformationen erweitern: das Environmentally Sensitive Traffic Management (ESTM) und das Air Quality Dispersion Model (AQDM).

Gemeinsam ermöglichen sie ein umfassendes Verständnis darüber, wie Verkehr Emissionen verursacht und wie sich diese Emissionen in der urbanen Umgebung ausbreiten.

ESTM: Umweltwirkungen des Verkehrs sichtbar machen

Das Environmentally Sensitive Traffic Management (ESTM) verbindet Floating Car Data (FCD) und weitere Verkehrsdaten mit Umwelt- und Emissionsinformationen zu einer mehrschichtigen und konsistenten Datenbasis. Dadurch werden Zusammenhänge zwischen Verkehrsaufkommen, Fahr-verhalten und Emissionen nicht nur sichtbar, sondern auch analysierbar. Integriert in den digitalen Zwilling lassen sich räumliche und zeitliche Muster präzise abbilden und simulieren.

Das eröffnet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, z.B.:

•    Bewertung verkehrsbedingter Emissionen in Echtzeit
•    Analyse von Auswirkungen verkehrlicher Maßnahmen
•    Optimierung von Verkehrsflüssen
•    Identifikation von Emissions-Hotspots
•    Entwicklung umweltsensitiver Verkehrsstrategien

Städte erhalten damit eine belastbare Grundlage, um Verkehrsmaßnahmen nicht allein unter dem Gesichtspunkt der Mobilität, sondern auch hinsichtlich ihrer Umweltwirkung zu bewerten.

AQDM: Luftqualität flächendeckend verstehen

Während ESTM die Entstehung von Emissionen betrachtet, beantwortet das Air Quality Dispersion Model (AQDM) die nächste entscheidende Frage: Wo wirken sich diese Emissionen tatsächlich aus?

AQDM modelliert die räumliche Ausbreitung von Luftschadstoffen auf Basis von Emissionsdaten, meteorologischen Parametern, Geländeinformationen und vorhandener Sensorik. Im digitalen Zwilling entstehen dadurch hochaufgelöste Luftqualitätskarten, die auch für Bereiche Aussagen ermöglichen, in denen keine Sensoren installiert sind.

Die Vorteile liegen auf der Hand:

•    Flächendeckende Immissionsanalysen
•    Hochaufgelöste Luftqualitätsprognosen
•    Identifikation besonders belasteter Bereiche
•    Unterstützung bei der Einhaltung regulatorischer Grenzwerte
•    Datenbasierte Entscheidungsgrundlagen für nachhaltige Stadt- und Verkehrsplanung

Insbesondere für Kommunen eröffnet dies neue Möglichkeiten, Umweltwirkungen frühzeitig zu erkennen und gezielt gegenzusteuern.

Vom Datenmodell zur nachhaltigen Mobilität

Die Kombination aus ESTM und AQDM schafft einen durchgängigen Blick auf die Umweltwirkungen urbaner Mobilität von der Entstehung von Emissionen bis zu ihrer Ausbreitung im Stadtraum.

Damit werden digitale Zwillinge zu weit mehr als einer Abbildung des Verkehrsgeschehens: Sie entwickeln sich zu einem Instrument, das Städte dabei unterstützt, Mobilität nachhaltiger, lebens-werter und zukunftsfähiger zu gestalten. Denn nur wer die Zusammenhänge zwischen Verkehr und Umwelt versteht, kann fundierte Entscheidungen für die Stadt von morgen treffen.