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24.10.2007
UFIPOLNET Conference 23./24.10.2007 Dresden
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Ingenieurbüro Lohmeyer
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Modelling PMx-Emissions and –
Concentrations of Streets for
Environmental Impact
Assessments and Action Plans
Dr. rer.nat. Ingo Düring
(ingo.duering@lohmeyer.de)

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Agenda
1.
Modelling PM10, PM2.5 or ultra fine particles
(UFP)?
2.
Problems in the case of modelling particles
3.
Exhaust and non-exhaust particle emissions
4.
PMx emission data
5.
Dispersion modelling in the case of
environmental impact assessments and action
plans
6.
Open questions

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Assessment
22. BImSchV (2007):
Presently limit values exist for PM10 only
(not for PM2.5 or UFP)
PM10- emissions and -concentrations are
needed
CAFE position paper for future assessment:
• PM2.5 will be the important particle size
• Coarse mode (PM2.5-10) ditto relevant for human health
• Presently not enough knowledge to limit PM1 or UFP

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Problems in the case of PM- modelling
In the case of atmospheric aerosols there is a lack of
knowledge concerning
• emissions (sources)
• dispersion (transmissions)
• convertion (chemical, physical)
• elimination (sinks)

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Deficits on sources
Various PM-sources are not or only insufficiently known:
- Agricultural activities, construction activities, vehicle induced re-suspension
- Wind induced re-suspension over natural open country or in urban areas
- Biological particles
Quantity and composition of PM-emissions, arising
from combustion, are less known, as the classic
pollutants

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Primary PMx-emissions from vehicles
PM10-sources/ vehicles
direct exhaust-emissions
direct emissions other than exhaust
as e.g. from brakes and clutches
indirect or re-suspended PM emissions
from the tyre/road and vehicle/road interface

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Direct PM10- exhaust emissions
Exhaust emissions (refer to mass):
• Emission factor handbook HBEFa2.1 (UBA, 2004)
• 100% in PM1
• Depends on so called ,,traffic situations‘‘
• differentiates vehicle classes, vehicle engine concept etc.
No emission factors for speed
limit 30 km/h available

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Non-exhaust PM10-emissions
There exist emission-factors for abraision (tyres, brakes,
cluches, road surface) in different international databanks:
• e.g. CORINAIR (EMEP)
• e.g. RAINS (IIASA)
An official databank is not available
but ....

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But ...
Uncertainties
and scattering are large,
emission-factors often differ significantly from
databank to databank
Re-suspension lacks completely

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Proposed non-exhaust emission factors
(Düring et al., 2004)
PM10-emission-
factors
Annual mean
(good road surface
conditions)
strong influence of
trucks (ca. factor 10)
strong influence of
traffic situation (traffic
flow)
no significant
influence of vehicle
speed

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PM10- emissions (2)
Strong influence of
traffic flow
good traffic flow
bad traffic flow
Exact determination
important!
year 2007, 10% trucks
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
BAB>120
BAB80
AO2
HVS2
HVS4
LSA2
LSA3
traffic situation
PM10-Efactor mg/[km Fzg]
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
exhaust / total emission [%]
exhaust
non exhaust
share of exhaust on total emission

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PM10- emissions (3)
Speed limit
(SL) of 30km/h in the case of regular traffic flow adapted from
LfU Bayern ( 2003, WIME-Project):
EFact (exhaust) for SL30 = 0.5 * EFact (exhaust) für SL50
EFact (non-exhaust) unmodified
Bad
road surface conditions (RSC)
EFact (exhaust) unmodified
EFact (non-exhaust) bad RSC = 3.6 * EFact (non-exhaust) good RSC
Special cases:

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Dispersion modelling (1)
Regional background
Urban background
Street canyon

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Common (cost reduced) procedure:
Regional background from measured data
Urban background from measured data
Determination of hot-spots by means of screening
Detailed calculation of the hot-spot additional concentration by means of
microscale flow- and dispersion modell
Dispersion modelling (2)
• use of PM10 (because of limit values)
• particle conversion in local (street canyon) contribution is neglected
• secondary particle formation in local contribution is neglected
• deposition in local contribution is neglected
Modelling of local contribution particle
concentration like a gas

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Common (low cost) procedure
Schematisches Horizontalprofil der PM10-Verteilung im Großraum Berlin
Quelle: Lutz et al., Senatsverwaltung Berlin
WinMISKAM, 2.03.d
MISKAM 4.22 (Stand 19.12.2003)
D:\70227\Auswertung\luetzner\miskam\ausbreitung\2546p180.ZWK
Gebiets
gr
öß
e:
152.8 m x 78.3 m
Level: 4 (1.8-2.5m)
PM10, Einheit: [μg/m³]
>= 300.0
>= 150.0
>= 100.0
>= 50.0
N
WinMISKAM, 2.03.d
MISKAM 4.22 (Stand 19.12.2003)
D:\70227\Auswertung\luetzner\miskam\ausbreitung\2546p0.ZWK
Gebietsgröße:
152.8 m x 78.3 m
Level: 4 (1.8-2.5m)
PM10, Einheit: [μg/m³]
>= 300.0
>= 150.0
>= 100.0
>= 50.0
N
e.g. MISKAM or PROKAS-B
Local contribution depends
mainly on buildings, vehicle fleet,
traffic situation and wind
Urban background from
measurement
Total concentration
PM10-ZB
NOx-ZB

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Dispersion modelling (3)
Advanced procedure:
Regional background from measured data
Urban background from modelling
Determination of hot-spots by means of screening
Detailed calculation of the hot-spot concentrations by means of microscale
flow- and dispersion modell
z.B. AUSTAL2000, LASAT, PROKAS, IMMIS, MISKAM
• use of PM10 (because of limit values)
• particle conversion is neglected
• secundary particle formation is neglected
• depositions in local contribution is neglected

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Karlsruhe und Dresden
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Advanced procedere
Schematisches Horizontalprofil der PM10-Verteilung im Großraum Berlin
Quelle: Lutz et al., Senatsverwaltung Berlin
WinMISKAM, 2.03.d
MISKAM 4.22 (Stand 19.12.2003)
D:\70227\Auswertung\luetzner\miskam\ausbreitung\2546p180.ZWK
Gebiets
gr
öß
e:
152.8 m x 78.3 m
Level: 4 (1.8-2.5m)
PM10, Einheit: [μg/m³]
>= 300.0
>= 150.0
>= 100.0
>= 50.0
N
WinMISKAM, 2.03.d
MISKAM 4.22 (Stand 19.12.2003)
D:\70227\Auswertung\luetzner\miskam\ausbreitung\2546p0.ZWK
Gebietsgröße:
152.8 m x 78.3 m
Level: 4 (1.8-2.5m)
PM10, Einheit: [μg/m³]
>= 300.0
>= 150.0
>= 100.0
>= 50.0
N
e.g. MISKAM or PROKAS-B
Local contribution depends
mainly on buildings, vehicle fleet,
traffic situation and wind
Total concentration
PM10-ZB
NOx-ZB
Urban background
e.g. with
LASAT/AUSTAL
Road net
Industry
Trade
Domestic
combustion

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24.10.2007
UFIPOLNET Conference 23./24.10.2007 Dresden
18
Ingenieurbüro Lohmeyer
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Dispersion modelling (4)
Complex procedure:
Regional background from European scale modelling
Urban background from modelling
Determination of hot-spots by means of screening
Detailed calculation of the hot-spot concentrations by means of microscale
flow- and dispersion modell
• secondary particle formation in background is not neglected
• deposition is not neglected
e.g. REM-CALGRID+MICRO-CALGRID + AUSTAL2000
High demand of input data, problems of
accuracy because of partly insufficient european
emission database

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24.10.2007
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Karlsruhe und Dresden
PM10-annual mean [μg/m³]
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
PM10 from measurement [μg/m³]
PM10 calculated [μg/m³]
Comparison Measurement-Modelling
(PROKAS/MISKAM)
Bad road surface
condition
Large share of
Stop & Go
-25%
+25%

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24.10.2007
UFIPOLNET Conference 23./24.10.2007 Dresden
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Karlsruhe und Dresden
Open questions (vehicle-non exhaust emission)
• Influence of state of the street surface and -material on PM10-emission
new results FE 02.0265/2005/LRB (BASt) by end of 2007
• Influence of vehicle speed on PM10-emission
new results FE 02.0265/2005/LRB (BASt) by end of 2007; FE
77.486/2006 (BASt) by end of 2008
• Influence of meteorology on PM10-emission
new results FE
02.0265/2005/LRB (BASt) by end of 2007
• Influence of sloop of the road on PM10-emission
• Influence of traffic volume on PM10-emission-factor
• Influence of share of Stop&Go on PM10-emission-factor
• Share of the emissions on the size-distribution PM1/PM2.5/PM10

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21
Ingenieurbüro Lohmeyer
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Karlsruhe und Dresden
Influence deposition?
Interaction of the particles among each other
Interaction of the particles with meteorology (moisture, rain, wind etc.)
Open questions (dispersion in city)

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Thank you for your attention