peckiana - Senckenberg

PECKIANA
9 · Juni 2014
pp. 21–37
Einfluss von Luftschadstoffen und Klimawandel auf die Gefährdung
von Ökosystemen im polnisch-sächsischen Grenzraum
Ines Flügel1* & Thomas Scheuschner2
1
Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie, Pillnitzer Platz 3, 01326 Dresden Pillnitz, Germany
(jetzt: Landesdirektion Sachsen, Abteilung Umweltschutz, Braustraße 2, 04107 Leipzig, Germany)
2
ÖKO-DATA, Gesellschaft für Ökosystemanalyse und Umweltdatenmanagement mbH, Hegermühlenstraße 58,
15344 Strausberg, Germany
*Corresponding author, e-mail: [email protected]
Received 29 March 2014 | Accepted 12 June 2014
Published online at www.senckenberg.de/peckiana 27 June 2014 | Printed version 30 June 2014
Zusammenfassung
Die Untersuchung der Belastungssituation von Ökosystemen wurde für die polnisch-sächsische Grenzregion durchgeführt.
Dabei wurde zunächst im Rahmen einer Klimaanalyse der Klimatrend im Rückblick der letzten 40 Jahre bestimmt. Darüber
hinaus wurde eine Klimaprojektion bis zum Jahr 2100 durchgeführt, bei der 5 verschiedene Klimaszenarien berücksichtigt
wurden. Es flossen Klimadaten von Stationen auf deutschem, polnischem und tschechischem Gebiet ein. Daneben wurden für
das Untersuchungsgebiet die Emissionen verschiedener Luftschadstoffe (Stickoxide, Schwefeloxide, Ammoniak) erfasst und
mit Hilfe des Modells FRAME die klimabedingt veränderte Verfrachtung von Luftschadstoffen berechnet (KRYZA et al. 2013).
Mit Hilfe der Ergebnisse aus der Klima- und der Luftschadstoffanalyse wurden die ökologischen Belastungsgrenzen (Critical
Load) für Versauerung und Eutrophierung berechnet. Dabei wurden die 5 Klimaszenarien berücksichtigt. Außerdem wurden die
Überschreitungen der Belastungsgrenzen der Ökosysteme berechnet.
Im Ergebnis wurde festgestellt, dass durch den Klimawandel die Ökosysteme überwiegend empfindlicher auf eutrophierende
Einträge reagieren. Der Effekt bzgl. der versauernden Einträge ist weniger ausgeprägt. Große Unterschiede ließen sich im
Hinblick auf die Trends hinsichtlich versauernder und eutrophierender Einträge feststellen. Während sich die Belastungssituation
bei den versauernden Einträgen seit Jahren verbessert und dies auch zukünftig zu erwarten ist, stellt die Eutrophierung aufgrund
von Stickstoffeinträgen eine zunehmende Gefahr für die Ökosysteme dar. Obwohl es eine Besserung der Immissionssituation
gibt, werden diese positiven Effekte reduzierter Stickstoffemissionen durch Klimaeffekte teilweise wieder kompensiert. Hierbei
ist die Situation in allen betrachteten Klimaszenarien so, dass mit einer zunehmenden Eutrophierung zu rechnen ist.
Betrachtet man die Überschreitung der Critical Load, zeigt sich auch hier das Bild, dass im Prognosezeitraum bis 2030 nach
wie vor mit einem erhöhten Eutrophierungsrisiko zu rechnen ist – knapp 40 % der Ökosysteme bleiben dieser Gefahr ausgesetzt.
Bzgl. der Versauerungsgefahr wurde dagegen festgestellt, dass sich die Situation bereits zwischen den Jahren 2000 und 2010
gebessert hat und dass bis 2030 eine Fortsetzung dieses Trends zu erwarten ist. Demnach wäre bis 2030 flächendeckend der
Critical Load zum Schutz vor Versauerung nahezu flächendeckend eingehalten.
Die Empfindlichkeit gegenüber Versauerung ist am stärksten im polnischen und deutschen Tiefland und in zentralen Bereichen
des Riesengebirges ausgeprägt.
Die Empfindlichkeit gegenüber Eutrophierung kann gerade in den regenreichen Hochgebirgsregionen aufgrund der höheren
Sickerwasserrate als relativ gering angesehen werden. Die größte Empfindlichkeit gegenüber Eutrophierung ist v.a. aufgrund der
geringeren Niederschläge im polnischen und deutschen Tiefland gegeben. Die Auswertung nach Ökosystemtypen zeigte, dass
Nadelwälder bezüglich der Eutrophierung etwas empfindlicher reagieren als Laub- und Mischwälder. Bei den Nicht-Waldtypen
ließ sich eine geringere Empfindlichkeit der Heiden und Moorheiden im Vergleich zur recht hohen Eutrophierungsgefahr von
Sümpfen und Torfmooren erkennen.
© Senckenberg Museum of Natural History Görlitz · 2014
ISSN 1618-1735
oa
open access
PECKIANA9.indb 1
01.08.2014 14:30:29
22
Ines Flügel & Thomas Scheuschner
Insgesamt lässt sich sagen, dass sich grundsätzlich sowohl die Immissionssituation bzgl. der betrachteten Luftschadstoffe als
auch Klimaeffekte auf die Empfindlichkeit der Ökosysteme entscheidend auswirken.
Streszczenie
Wpływ substancji szkodliwych zawartych w powietrzu oraz zmian klimatu na zagrożenie
ekosystemów na pograniczu polsko-saksońskim
Na pograniczu polsko-saksońskim przeprowadzono badania stanu zanieczyszczenia ekosystemów. Najpierw, w ramach analizy
klimatu, określono tendencje rozwojowe klimatu dla ostatnich 40 lat. Prócz tego przeprowadzono symulację zmian klimatu
sięgającą do roku 2100 uwzględniającą 5 różnych scenariuszy rozwoju klimatu. Oparto się przy tym na danych klimatycznych
pochodzących ze stacji położonych na terytorium Polski, Czech i Niemiec. Dla obszaru badań określono także emisje różnych
substancji szkodliwych zawartych w powietrzu (tlenki azotu, tlenki siarki, amoniak) oraz obliczono przy pomocy modelu FRAME
(Kryza et al. 2013) zależny od klimatu, zmieniony przepływ substancji szkodliwych zawartych w powietrzu.
Przy pomocy wyników analizy klimatu i substancji szkodliwych zawartych w powietrzu obliczono ekologiczne wartości krytyczne
zanieczyszczenia (Critical Load) dla zakwaszenia i eutrofizacji. Uwzględniono przy tym 5 scenariuszy zmian klimatycznych. Prócz
tego obliczono przekroczenia granic zanieczyszczenia ekosystemów.
W wyniku przeprowadzonych prac stwierdzono, że ekosystemy wskutek zmian klimatu reagują przeważnie bardziej wrażliwie
na czynniki eutrofizujące. Rezultat odnośnie czynników zakwaszających jest mniej wyraźny. Dają się zauważyć duże różnice
w odniesieniu do tendencji związanych z czynnikami zakwaszającymi i eutrofizującymi. Podczas gdy sytuacja związana
z zanieczyszczeniem czynnikami zakwaszającymi od lat ulega poprawie, czego można spodziewać się także w przyszłości, to eutrofizacja
ze względu na dopływ substancji zawierających azot stanowi coraz większe zagrożenie dla ekosystemów. Chociaż obserwuje się
zmniejszenie emisji, to pozytywne efekty zmniejszonych emisji azotu kompensowane są po części przez efekty klimatyczne.
W tym względzie sytuacja we wszystkich uwzględnionych scenariuszach rozwoju klimatu każe liczyć się ze wzrastającą
eutrofizacją.
Przyglądając się przekroczeniu wartości krytycznej (Critical Load), można stwierdzić, że w prognozach do roku 2030 ciągle
jeszcze należy się liczyć ze zwiększonym ryzykiem eutrofizacji – prawie 40% ekosystemów narażonych jest na to niebezpieczeństwo.
Natomiast odnośnie zagrożenia zakwaszeniem stwierdzono, że sytuacja uległa poprawie już pomiędzy rokiem 2000 a 2010 i że
do 2030 r. można oczekiwać kontynuacji tej tendencji. Zatem do 2030 roku wartości krytyczne dla ochrony przed zakwaszeniem
byłyby prawie dla całego obszaru zachowane.
Najbardziej wrażliwe na zakwaszenie są tereny nizinne w Polsce i Niemczech oraz centralne części Karkonoszy.
Wrażliwość na eutrofizację może być postrzegana jako względnie mała na terenach górskich obfitujących w opady ze względu
na wyższy współczynnik przesiąkania. Największa wrażliwość na eutrofizację występuje przede wszystkim na terenach nizinnych
w Polsce i w Niemczech ze względu na małe opady. Analiza w odniesieniu do typów ekosystemów wykazała, że lasy iglaste
reagują bardziej wrażliwie na eutrofizację niż lasy liściaste i mieszane. W środowiskach nieleśnych daje się zauważyć mniejsza
wrażliwość wrzosowisk i borówczysk w porównaniu do bardzo dużego zagrożenia eutrofizacją bagien i torfowisk.
W sumie można stwierdzić, że zasadniczo zarówno sytuacja odnośnie emisji badanych substancji szkodliwych zawartych
w powietrzu jak też efekty klimatyczne oddziałują w sposób decydujący na wrażliwość ekosystemów.
Abstract
Impact of air pullutants and climate change on ecosystems in the
Polish-Saxon border region
The condition of ecosystems in the Polish-Saxon border region has been analyzed. A trend analysis of the last 40 years´ climate
has been made. Additionally, a future climate projection up to the year 2100 was performed, considering 5 different climate
scenarios. The background database includes data from weather stations located in Germany, Poland and the Czech Republic.
Besides this, the emission data of different air pollutants (oxidized nitrogen and sulphur and ammonia) have been researched.
The FRAME model was used to compute the changed transport of air pollutants with respect to changed climate conditions
(KRYZA et al. 2013).
The Critical Load for acidification and eutrophication were calculated using the results of the climate analysis and the air pollutant
analysis, also considering the 5 climate scenarios. Furthermore, the exceedance of Critical Load of ecosystems were calculated.
The analysis of these results shows a predominantly increased sensitivity of ecosystems concerning eutrophication due to climate
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 2
01.08.2014 14:30:29
Einfluss von Luftschadstoffen und Klimawandel
23
changes. The effect concerning acidification is less pronounced. Big differences in the trends of acidification and eutrophication
were detected. Less ecosystems have been threatened by acidification in the past , which can also be expected for the future. In
contrast, the eutrophication caused by deposition of nitrogen is a growing threat to the ecosystems. Although the situation of
immissions is improving, the positive effects due to less emissions of nitrogen will in parts be compensated by climate effects.
Here, increasing eutrophication has to be expected in all climate scenarios which were considered.
Regarding the exceedance of Critical Load for the outlook up to the year 2030, an increased risk of eutrophication must still be
expected – nearly 40 % of the ecosystems stay exposed to this threat. In contrast, regarding the risk of acidification the situation
between 2000 and 2010 has already amended and until 2030 it can be expected that this trend will continue. Following this, the
Critical Load for the protection against acidification is nearly everywhere met.
Generally, the risk for acidification is high in several spots of the Polish and German lowlands and in central regions of the Giant
Mountains.
The sensitivity to eutrophication is strongly related to climate conditions. Therefore the mountainous region with high precipitation
and a high percolation water rate is relatively insensitive to eutrophic pollutants while the low lands are generally more sensitive.
An analysis of ecosystem types shows that coniferous forests are slightly more sensitive to eutrophication than deciduous and
mixed forests. Concerning non-forest ecosystem types the heathland shows lower sensitivities than peat bogs and fens.
The main conclusion is that basically both, the immission situation of the regarded air pollutants and climate effects have essential impact on the ecosystems.
Keywords critical load | ecosystem | eutrophication | acidification | climate change
1. Einführung
Wie beeinflussen Klimawandel und Luftverschmutzung
den Zustand von Ökosystemen hinsichtlich Versauerung
und Eutrophierung? Wie viele Stoffeinträge kann ein
Ökosystem verkraften, ohne Schaden zu erleiden? Das
Konzept der ökologischen Belastungsgrenzen (engl.
Critical Load) bietet Möglichkeiten, die Effekte durch den
Eintrag luftgetragener Schadstoffe (z.B. Schwefel und
Stickstoff) in Ökosysteme abzuschätzen und zu bewerten.
Critical Load beschreiben Grenzwerte für luftgetragene
Schadstoffeinträge, bei deren Einhaltung oder Unterschreitung auf langfristige Sicht keine schädigenden
Wirkungen empfindlicher Ökosysteme zu erwarten sind.
Es ist zu erwarten, dass neben dem Eintrag luftgetragener Schadstoffe auch der Klimawandel einen Einfluss auf
die Belastungssituation der Ökosysteme ausübt. Bestimmte
Critical-Load-Parameter (z.B. Sickerwasserrate, Verwitterungsrate, Stickstoffimmobilisierungsrate) sind
besonders klimaabhängig. So kann z.B. angenommen
werden, dass die Menge des Sickerwassers direkt von der
Menge des Niederschlages abhängt und indirekt (über
die Verdunstung) von den Durchschnittstemperaturen.
Daher sind alle Critical-Load-Parameter mit Bezug auf die
Sickerwasserrate sehr klimasensitiv. Verwitterungsraten
sind u.a. von der Jahresmitteltemperatur abhängig (vgl.
UBA 2004 S. V-23). Die Immobilisierung von Stickstoff
wird auch bedingt durch eine gewisse Inaktivität von
Bodenorganismen. Die Aktivität dieser Organismen
hängt auch von der Umgebungstemperatur ab.
Ziel der vorgestellten Untersuchung war es, den Zustand sensitiver Ökosysteme in der polnisch-sächsischen
Grenzregion hinsichtlich der Belastung durch Einträge
versauernder und eutrophierender Luftschadstoffe zu
erfassen, die Einhaltung und ggf. Überschreitung der
ökologischen Belastungsgrenzen dieser Ökosysteme zu
ermitteln und dabei auch den Einfluss des Klimawandels
zu berücksichtigen, indem diese Berechnungen für
fünf verschiedene, regionalisierte Klimaszenarien
durchgeführt wurden.
Aufgrund der Klimasensitivität von Critical-LoadParametern wurde bewusst der Klimaeffekt mit in
die Untersuchung aufgenommen. Eine Besonderheit
besteht darin, dass dafür vom Globalmodell
heruntergebrochene, regionalisierte Modelle gerechnet
und verschiedene Szenarienvergleiche betrachtet
wurden. Dies ist bisher i. allg. und auch in der
Untersuchungsregion einzigartig.
Mit der polnisch-sächsischen Grenzregion wurde
zudem ein grenzüberschreitendes Untersuchungsgebiet
ausgewählt. Damit werden auch erstmalig Klima- und
Luftschadstoffdaten dieser Region grenzübergreifend
erfasst und ausgewertet und darauf aufbauend Belastungsgrenzen von sensitiven Ökosystemen bestimmt.
Um die Einflüsse des Klimas und der Luftschadstoffe
auf die ökologischen Belastungsgrenzen im Untersuchungsgebiet zu erfassen, wurden Ergebnisdaten von
regionalen Klimaanalysen und Klimaprojektionen mit
Szenarien bis zum Jahr 2100 und Daten über Konzentration und Verteilung von Luftschadstoffen verwendet.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 3
01.08.2014 14:30:29
Ines Flügel & Thomas Scheuschner
24
Diese stammen aus dem Projekt „KLAPS –
Klimawandel, Luftschadstoffe und Belastungsgrenzen
von Ökosystemen im polnisch-sächsischen Grenzraum“*1.
Dabei wurden die durch den Klimawandel bedingten
möglichen Veränderungen der Windverhältnisse
(Windrichtung, Windstärke) berücksichtigt und eine
veränderte Ausbreitung und Verfrachtung der
Luftschadstoffe modelliert. Darauf aufbauend wurden
die gegenwärtige Belastung von empfindlichen Ökosystemen mit eutrophierenden und versauernden
Stoffeinträgen bestimmt und gegenwärtige sowie
zukünftige Überschreitungen der Belastungsgrenzen
dieser Ökosysteme ermittelt.
Diese Untersuchung ermöglicht eine Gefährdungsabschätzung von Ökosystemen gegenüber Stoffeinträgen;
damit kann die Erreichung bzw. Nichterreichung von
*1 Das Projekt „KLAPS – Klimawandel, Luftschadstoffe
und Belastungsgrenzen von Ökosystemen“ wird im Rahmen
der EU-Förderung durch das Operationelle Programm der
grenzübergreifenden Zusammenarbeit Sachsen – Polen 2007–2013
gefördert. Projektpartner sind: Sächsisches Landesamt für Umwelt,
Landwirtschaft und Geologie (Lead Partner), Universität Wroclaw
Institut für Geografie und Regionalentwicklung und Institut für
Meteorologie und Wasserwirtschaft Wroclaw
Projektseite im Internet: www.umwelt.sachsen.de/klaps
Umweltqualitätszielen bzgl. der Reduzierung von
Einträgen eutrophierender und versauernder Stoffe in
Ökosysteme für die polnisch-sächsische Grenzregion
dokumentiert werden.
2. Material und Methoden
2.1. Modellierung des Klimas
2.1.1. Datenbasis
Als Datenbasis für die Klimaanalyse wurden Zeitreihen
auf Basis von Tageswerten verschiedener Klimaelemente
der amtlichen Messnetze Deutschlands (DWD),
Tschechiens (CHMI) und Polens (IMGW) verwendet. Zu
den gemessenen Klimaelementen gehören Maximumtemperatur, Minimumtemperatur, Mitteltemperatur,
Niederschlag, relative Feuchte, Luftdruck, Dampfdruck,
Sonnenscheindauer, Wolkenbedeckung und Windgeschwindigkeit.
In der Untersuchungsregion standen Klimadaten von
26 Klimastationen zur Verfügung. Diese sind der Karte
in Abbildung 1 zu entnehmen.
Meteorolog ical
stations
Climate stations
Heigth abov e sea lev el [m]
nad Labem
o
o ,es. s . •pa
C
•
L"
•
o
<= 150
>150 - 350
•
> 350 - 650
•
>650
Prooe.s~r:
•
C esky. Oub
Czech
Su.sa n Me Jer
Cataba se: R= KIS , It.l GW ,
CH t.l I, ESRI, SRr t.l Date
Cate: April 2013
Abbildung 1. Projektgebiet (KLAPS) und Klimastationen.
Rycina 1. Obszar objęty projektem (KLAPS) oraz lokalizacja stacji klimatycznych wraz z ich wysokością n.p.m.
Figure 1. Project area (in the KLAPS project) and climate stations.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 4
01.08.2014 14:30:29
Einfluss von Luftschadstoffen und Klimawandel
25
Der Datenzeitraum 1971–2010 für die Untersuchung
des gegenwärtigen Klimas leitet sich aus der
Datenverfügbarkeit der Stationen ab. Dieser 40-jährige
Zeitraum diente als Grundlage für eine Trendanalyse des
Klimas. Die darin enthaltene 30-jährige Klimaperiode
von 1971–2000 bildet die betrachtete Zeitspanne für den
Referenzklimazeitraum ab.
Bei der Entwicklung dieser Szenarien wurde jeweils
auch die Periode 1971–2000 resimuliert, um eine
konsistente Datenreihe zu gewährleisten. Im Ergebnisteil
dargestellte klimabedingte Veränderungen der Critical
Load (ökologische Belastungsgrenzen) beziehen sich
daher immer auf die Resimulation der Periode 1971–2000
im jeweils verwendeten Modellauf.
Unter Verwendung des Referenzklimazeitraums wurde
der
Critical-Load-Datensatz erstellt (vgl. Nagel et al.
2.1.2. Szenarien
2013), welcher die Arbeitsgrundlage für die Berechnung
Um die mögliche Bandbreite der Entwicklung des der ökologischen Belastungsgrenzen und deren
Klimas und der Belastung von Ökosystemen für das Überschreitungen darstellt. Selbige wurden ebenfalls in
Projektgebiet des Projekts KLAPS darstellen zu können, Nagel et al. 2013 berechnet und dokumentiert.
wurden verschiedene Klimaszenarien untersucht und
ausgewertet.
Die verwendeten Klimadaten (Kreienkamp et al. 2013)
2.2. Belastungsgrenzen von Ökosystemen
beinhalteten folgende Szenarien und Zeitschnitte:
und deren Überschreitung
•
Beo (1971–2000), als Basisklima bezeichnet,
2.2.1. Depositionsdaten
A1B (1971–2000, 2021–2050, 2071–2100),
•
Die Einträge von Schwefel- und Stickstoffverbindungen
•
RCP 2.6 (1971–2000, 2021–2050, 2071–2100),
beinhaltete die Verwendung von verschiedenen
•
RCP 8.5 (Lauf 1, 2 und 3) (1971–2000,
Emissionsdaten (amtliche Daten aus Sachsen, Polen
2021–2050, 2071–2100)
Bodentypen
Übersicht über die Bodenklassen der
"European Soil Database" (ESDB)
Legende
Bodentypen nach WRB
C=::J
C=::J
Albeluvisol, haplic
_
Arenosol, haplic
Chemozem , calcic
C=::J
Chemozem , haplic
_
Gleysol , mallie
_
Histosol , eulric
c=I
Leptosol, haplic
_
Luvisol , albic
_
Luvisol , arenic
c:=I
Luvisol , gleyic
_
Luvisol , haplic
c:::::J
Podzol , haplic
Podzol , leptic
C=::J
Regoso l, dystric
Grenzen
- - Landesgrenzen
OEKO-DATA- EcosystemAnalysis and
Environmental Data Management
Hegermühlenstraße 58
15344 Strausberg
Tel. : 03341 /390 1920
[email protected]
Date : November 2013
Editor: T.Scheuschner
Abbildung 2. Übersicht der Bodenklassifikation nach der Europäischen Bodendatenbank.
Rycina 2. Mapa przeglądowa klasyfikacji gleb wg Europejskiego Banku Danych Glebowych (ESDB).
Figure 2. Soil classification according to the ‘European Soil Database’.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 5
01.08.2014 14:30:31
26
und Tschechien) und Klimaszenarien. Mit Hilfe des
FRAME-Modells wurden flächendeckende Datensätze
für die Depositionssummen der Jahre 2000, 2005, 2010,
2015, 2020, 2025 und 2030 erstellt. Eine detaillierte
Beschreibung des Vorgehens ist in Kryza et al. (2013)
zu finden. Der Depositionsdatensatz, welcher für diese
Studie Verwendung fand, beinhaltete nur Änderungen
und Prognosen der Emissionen. Die klimatischen
Parameter wurden aus dem Referenzklimadatensatz
verwendet, wobei der Zeitschnitt 2010 für die zukünftigen Depositionen fixiert wurde.
Bei Stickstoffeinträgen ist zu berücksichtigen, dass
es sich hierbei nicht nur um einen Schadstoff, sondern
auch um einen der Hauptnährstoffe für Pflanzen handelt.
Bei der verwendeten einfachen Massenbilanzmethode
werden die stickstoffspeichernden und -entziehenden
Prozesse im Ökosystem einander gegenübergestellt.
Hierzu gehören die Nettofestlegung von Stickstoff in
der Holzbiomasse, die Nettoimmobilisierung in der
Humusschicht, die Denitrifikation (Stickstoffabbau)
sowie ein (unvermeidlicher) Nitrataustrag mit dem
Sickerwasser.
2.2.2. Bodendaten
Informationen über Bodendaten sind für die
Critical-Load-Berechnung erforderlich, um z.B. die
Verwitterungsrate oder die Säureneutralisationskapazität
bestimmen zu können. Die verwendeten Bodendaten
wurden der Europäischen Bodendatenbank beim Joint
Research Center (JRC) entnommen [European Soil
Database v2.0 (ESDB v2.0: “The European Soil Database
distribution version 2.0, European Commission and the
European Soil Bureau Network, CD-ROM, EUR 19945
EN, 2004“)]. Die Parameter zur Beschreibung der
Texturklassen, des Ausgangsgesteins und der Feuchtestufe
wurden verwendet.
Die folgende Abbildung zeigt eine Übersicht der
Bodenklassifikation nach der Europäischen Bodendatenbank.
2.2.3. Landnutzungsdaten
Für die Critical-Load-Berechnung naturnaher Ökosysteme wurden der Vektordatensatz der CORINE Land
Cover (CLC2006) Datenbank verwendet. Es wurden nur
Landnutzungstypen einbezogen, welche für eine CriticalLoad-Modellierung in Frage kommen. So werden zum
Beispiel versiegelte Areale ebenso ausgeschlossen wie
intensiv genutzte Ackerflächen. Obschon Critical-LoadBerechnungsansätze für Oberflächengewässer existieren,
wurden diese im vorliegenden Projekt nicht umgesetzt. In
Abbildung 3 sind die nach CORINE 2006 verwendeten
Ines Flügel & Thomas Scheuschner
Landnutzungsklassen flächenhaft und in Tabelle 1
statistisch nach Flächenanteilen dargestellt.
Dabei ist zu erkennen, dass Wald- und andere naturnahe
Ökosysteme einen Flächenanteil von ca. 42,6 % im
Untersuchungsgebiet ausmachen. Die restlichen
57,4 % sind ungeeignet für die CL Berechnung (z.B.
Wasserflächen, Siedlungsgebiete, agrarische Nutzung).
2.2.4. EUNIS-Klassifikation der
Ökosystemtypen
EUNIS ist die Europäische Klassifikation der
Ökosysteme (European Nature Information System (vgl.
eunis.eea.europa.eu). Auf Basis des CORINE-Datensatzes
und der Bodendaten können für das Untersuchungsgebiet
potentielle Pflanzengesellschaften abgeleitet und einem
Biotoptyp nach EUNIS-Klassifikation zugeordnet
werden. Nach Entwicklung einer Zuordnungsmatrix
konnten 41 verschiedene EUNIS-Klassen zugeordnet
werden. Diese Verfeinerung der zuvor als geeignet
befunden CORINE Klassen dient der Ausklammerung
ungeeigneter EUNIS-Klassen (z.B. Strauchplantagen
oder nicht ausdifferenzierte Habitatkomplexe) und der
Erstellung einer Karte mit detaillierteren Ökosystemtypen
(vgl. Abbildung 4).
2.2.5. Methodik und Berechnung von
Critical Load und deren Überschreitungen
Der hier angewendete effektbasierte Ansatz für die
Critical-Load-Ermittlung ermöglicht es, zu Emissionsbzw. Depositionsobergrenzen zu gelangen. Die
einbezogenen Effekte der untersuchten Luftschadstoffe
basieren auf rezeptorspezifischen Betrachtungen. Dabei
werden Unterschiede von Ökosystemtypen einbezogen.
Der Critical Load hängt also nicht nur vom betrachteten
Effekt, sondern auch vom jeweiligen Ökosystemtyp
(Rezeptor) ab und kann z.B. für einen Buchenwald anders
ausfallen als für einen Fichtenwald auf gleichartigem
Standort. Unterschiede ergeben sich aber auch in
Abhängigkeit von Standorteigenschaften wie Bodentyp,
Mächtigkeit der durchwurzelten Bodenschichten,
Inklination und damit auch klimatischen Bedingungen
wie Temperatur und Niederschlag.
Um die Belastungssituation von Ökosystemen
(Wälder, naturnahe und semi-natürliche Ökosysteme der
Offenlandschaft) charakterisieren zu können, wurden
den Critical Load die tatsächlichen Depositionen
atmosphärischer Schadstoffe (Schwefel und Stickstoff)
gegenübergestellt. Aus der Differenz der beiden Größen
ist ersichtlich, ob die Belastungsgrenzen für Versauerung
und Eutrophierung eingehalten oder überschritten werden.
Bei der verwendeten einfachen Massenbilanzmethode
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 6
01.08.2014 14:30:31
Einfluss von Luftschadstoffen und Klimawandel
27
werden Eintrags- und Austragsberechnungen von
Schadstoffen für ein Ökosystem gegenübergestellt.
Die Grundannahme ist dabei, dass die langfristigen
Stoffeinträge gerade noch so hoch sein dürfen, dass
durch ökosystemare Prozesse diese Einträge gepuffert,
gespeichert oder in geringem Umfang aus dem
System ausgetragen werden. Insofern lässt sich dieser
Ansatz auch als Quellen- und-Senken-Modell der
betrachteten Stoffeinträge beschreiben. Versauernd
wirkende Einträge dürfen demnach höchstens der
gesamten Säureneutralisationskapazität des betrachteten
Ökosystems entsprechen. Die Berechnungs- und
Rezeptoren
Legende
CORINE Code
_
_
_
311 - Laubwälder
312 - Nadelwälder
313 - Mischwälder
_
_
_
321 - Natürliches Grünland
322 - Heiden und Moorheiden
411 - Sümpfe
412 - Torfmoore
Grenzen
-
Landesgrenzen
OEKO-DATA - Ecosystem Analysis and
Environmental Data Management
Hegermuhlenstraße 58
15344 Strausberg
Te l.: 03341 /390 192 0
[email protected]
Stand: November 2013
Editor: T Scheuschner
Abbildung 3. Verwendete Landnutzungsklassen nach CORINE (2006).
Rycina 3. Zastosowane klasy użytkowania ziemi wg CORINE (2006).
Figure 3. Land use classes according to CORINE (2006).
Tabelle 1.
Tabella 1. Table 1. Landnutzungsklassen im Untersuchungsgebiet.
Klasy użytkowania ziemi na obszarze objętym projektem.
Landuse classes in the area under investigation.
Beschreibung
Fläche im UG
[Rasterzellen]
Anteil im UG
[%]
Anteil an den Rezeptoren
[%]
311
Laubwälder
4844
6,0
14,1
312
Nadelwälder
19376
24,0
56,4
313
Mischwälder
9276
11,5
27,0
321
Natürliches Grünland
481
0,6
1,4
322
Heiden und Moorheiden
137
0,2
0,4
411
Sümpfe
172
0,2
0,5
412
Torfmoore
69
0,1
0,2
34355
42,6
100,00
CORINE
Code
Summe:
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 7
01.08.2014 14:30:34
Ines Flügel & Thomas Scheuschner
28
Ableitungsvorschriften der Critical Load sind dem
Methodenhandbuch zur Critical-Load-Berechnung zu
entnehmen (vgl. ICP Modelling & Mapping 2010).
Der Ansatz der einfachen Massenbilanzmethode
beinhaltet die Berechnung von 3 Parametern (CLminN,
CLmaxS, CLmaxN) zur Abschätzung der maximalen
Belastungsgrenze für die Versauerung und einem
Parameter für die Eutrophierung (CLnutN) (siehe
Abb. 5). CLminN beschreibt die Menge an Stickstoff,
welche als Nährstoff vom Ökosystem zur optimalen
Entwicklung benötigt wird. Der CLminN markiert
daher den Bereich, unterhalb dessen keine Minderung
von Stickstoff empfehlenswert erscheint. Dieser Wert
berechnet sich aus der Summe der rezeptorspezifischen
Stickstoffaufnahme (Nu) und der temperaturgebundenen
Stickstoffimmobilisierung (Ni). Die Formel für die
Berechnung des maximal zulässigen Schwefeleintrags
lautet wie folgt:
CLmaxS = BCdep - Cldep + BCw - BCu - ANCle(crit)
BCdep und Cldep beschreiben die Deposition von basischen
Kationen (Ca, K, Mg und Na) und Chlor. BCw beschreibt
die Verwitterungsraten basischer Kation und Bcu die
rezeptorspezifische Aufnahme von Nährkationen (Ca, K
und Mg). ANCle(crit) beschreibt die maximale bzw. kritische
Auswaschungsrate der Säureneutralisierungskapazität.
Diese wird unter Verwendung so genannter Critical Limits
für pH-Wert, Bc/Al-Verhältnis und Al-Konzentration
berechnet. Die Formel für die Berechnung des maximal
zulässigen Stickstoffeintrags mit Blick auf versauernde
Wirkungen lautet wie folgt:
CLmaxN = CLminN +
CLmaxS
1-fde
Der Parameter fde beschreibt einen Reduktionsfaktor,
welcher sich aus Denitrifikationsprozessen im Boden
ableitet. CLnutN wird folgendermaßen berechnet:
CLnutN = Nu + Ni + Nde + Nle(acc)
werden (siehe Abbildung 5A). Je nach Position (oder
Region) innerhalb dieses Koordinatensystems ergeben
sich unterschiedliche Prioritäten der Senkungsziele
(siehe Abbildung 5B). So würde z.B. eine Reduzierung
der Schwefeldeposition innerhalb der Region 3
wenig erfolgreich sein, während die Reduzierung der
Stickstoffdeposition anzuraten wäre.
3. Ergebnisse
3.1. Klimatrend im Untersuchungsgebiet
In der Trendanalyse über den betrachteten 40-Jahreszeitraum der Trendanalyse von 1971–2010 (vgl. LfULG
2014) war an allen ausgewählten Klimastationen
ein positiver Trend der jährlichen Maximum- und
der Mitteltemperatur zu erkennen (Zunahme der
Temperatur); dieser Trend ist in der überwiegenden
Zahl der Fälle statistisch signifikant. Bei der
Minimumtemperatur ist zwar ebenfalls eine positive
Trendrichtung erkennbar, allerdings v.a. im westlichen
Teil des Projektgebiets nicht statistisch signifikant.
Die Zunahme der mittleren Lufttemperatur ist über
alle Höhenstufen vom Tiefland über Hügelland und
Bergland bis hin zu den Kammlagen etwa gleich hoch
und liegt zwischen 1,0–1,2°C.
Differenziert nach Jahreszeiten lässt sich feststellen,
dass der zunehmende Temperaturtrend im Frühjahr und
Sommer am stärksten ausgeprägt ist, im Herbst moderat
ausfällt und im Winter kaum erkennbar und auch nicht
statistisch signifikant ist. Außerdem weist der Winter
eine hohe Temperaturvariabilität auf.
Temperaturabgeleitete Ereignistage korrelieren mit
dem festgestellten allgemeinen Erwärmungstrend. So
ließ sich im Untersuchungsgebiet eine überwiegend
signifikante Zunahme von Sommertagen (= Tage
mit Maximumtemperatur > 25°C) und Hitzetagen
(= Tage mit Maximumtemperatur > 30°C) beobachten.
Kalte Kenntage wiesen dagegen kein signifikantes
Trendverhalten auf.
Neben der zunehmenden Häufigkeit von temperaturbezogenen Ereignistagen wurde auch ein länger es
Andauern von Temperaturperioden wie hitze- und
frostfreie Perioden festgestellt.
Der Parameter Nde beschreibt den Teil des Stickstoffs,
der durch Denitrifikationsprozesse gebunden wird.
Nle(acc) setzt sich aus einer zuvor als unbedenklich
festgelegten Stickstoffkonzentration und der Menge des
Sickerwassers zusammen. Dieser Parameter beschreibt
also die Stickstoffmenge, welche das Ökosystem über das
Sickerwasser verlassen kann, ohne bedeutende Schäden
3.2. Depositionstrend im
im Wurzelraum zu bewirken. Depositionswertepaare
bestehen aus Stickstoffdeposition (X-Wert) und
Untersuchungsgebiet
Schwefeldeposition (Y-Wert) und können in einem
Die Trends der verwendeten Depositionsdaten sind in
zweidimensionalen Koordinatensystem abgebildet und
mit der modellierten Critical-Load-Funktion verglichen Abbildung 6 dargestellt.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 8
01.08.2014 14:30:34
Einfluss von Luftschadstoffen und Klimawandel
29
Rezeptoren
Legende
Rezepto ren mit EUNIS Code
NatilrlichesGrünland
E2."
E2.23
E3.44
E3.52
La ubwald
_
Gl .87
Nadelwald
_ G3.E2
_
S1.71
Mischwald
Heiden und Moorheiden
Sümpfe und Torfmoore
_ e3.43
_
_
05.21
02.30
OEKO-DATA - Ecosystem Analysis and
Environmenta l Data Management
Hegermühlenstraße 58
15344 Strausberg
Tel. : 0334 11390 1920
information@oekodata .com
Stand: November 2013
Editor: T.Scheusch ner
Abbildung 4. Ökosystemtypen nach EUNIS-Klassifikation.
Rycina 4. Typy ekosystemów według klasyfikacji EUNIS.
Figure 4. Types of ecosystems according to the EUNIS classification.
B
A
Region 2
Region 1
Region 3
,,
Abbildung 5. Rycina 5. Figure 5. ,,
Region 0
,,
,,
,,
,,
,,
,,
,,
,,
Parameter der Critical-Load-Funktion für Versauerung und Eutrophierung (A) und Bereiche der Critical-LoadÜberschreitung (B).
Parametry funkcji wartości krytycznych zakwaszenia i eutrofizacji (A) oraz obszary przekroczenia wartości
krytycznych (B).
Components of the critical load function for acidification and eutrophication (A) and regions of critical load
exceedance (B).
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 9
01.08.2014 14:30:37
Ines Flügel & Thomas Scheuschner
30
Bei den Stoffeinträgen von oxidiertem Stickstoff (NOx)
und oxidiertem Schwefel (SOx) ist ein kontinuierlich
abnehmender Verlauf seit dem Referenzjahr 2000
erkennbar; die Werte erreichen im Jahr 2030 nur noch
44 % bzw. 60 % der zurückliegenden Depositionen.
Dagegen zeigt sich beim reduzierten Stickstoff (NHy),
dass sich die Depositionsmenge im Referenzjahr für die
aktuelle Deposition (2010) wieder den Werten aus dem
Jahr 2000 annähert und dann bis 2030 auf annähernd
ähnlichem Niveau verharren wird.
Mittlere Deposition - relativ
3.3. Ergebnisse der Critical-Load-Analyse
160
-
140
120
~ 100
NHy
-
NO,
-
SOx
t-
3.3.1. Critical Load zum Schutz vor
Versauerung in der Basisklimaperiode
(1971–2000)
Die Eingangsparameter für die Critical-LoadBerechnung wurden in ein Rasterformat von 1 × 1 km2
überführt und rasterbezogen in einem GIS berechnet.
~
"" 60
~
Hierbei wurden nur naturnahe Ökosysteme berücksichtigt.
40
Der Ergebnisdatensatz enthält Werte für 34.355
Rasterzellen (1 × 1 km2 Gitterzellen); diese repräsentieren
20
42,6 % der Fläche des Untersuchungsgebiets. Die flächige
o
2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
Verteilung der Critical-Load-Ergebnisse wird in der
Karte in Abbildung 7 dargestellt, wobei ungeeignete
Abbildung 6. Depositionstrend im Untersuchungsgebiet.
Landnutzungstypen und daher nicht betrachtete Gebiete
Rycina 6. Tendencja depozycji na terenie objętym badaniami.
ohne Farbcodierung dargestellt werden.
.5
~
.~
o
80
~
~
.~
Figure 6. ---
-
Deposition trend in the area of investigation.
Critical Load
Versauerung
Legende
CLmaxS
[eq ha-1 a-1]
_
<= 750
3,81 %
_
750 -1000
13,22 %
C
1000 - 1250 15,93 %
1250 - 1500 33,08 %
_
_
1500 - 2000 21,53 %
_
2000 - 2500 6,89 %
> 2500
5,54 %
_
Grenzen
- - Landesgrenzen
Klimaperiode:
(Referenzklimazeitraum 1971 - 2000)
OEKO-DATA - Ecosystem Analysis and
Environmental Oata Management
Hegermühlenstraße 58
15344 Strausberg
Tel .: 03341 /390 192 0
information@oekodata .com
Date : November 201 3
Editor: T.Scheuschner
Abbildung 7. Critical Load für Versauerung.
Rycina 7. Wartości krytyczne (Critical Load) zakwaszenia.
Figure 7. Critical load for acidification.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 10
01.08.2014 14:30:38
Einfluss von Luftschadstoffen und Klimawandel
31
Sensitivität hinsichtlich Eutrophierung
Sensitivität hinsichtlich Versauerung
50 , -------------------------------. .--------
3000 , -----------------------------------------,
.
2500
~
2000
~
.
~ 40 +---------------------------------1 .------~
.r::
.r::
.S;
~
1500
E
...J
U
1000
500
o +-----.---~~--~----~----~----~--~
Alle
Lau bwald Nademald MisctrNald N:iÜ'"l iches Heiden und SÜr11ie/
Grünland Moorheiden Torfmoore
CORINE Landnutzung
Abbildung 8. Critical Load für Versauerung der verschiedenen
CORINE-Klassen.
Rycina 8. Wartości krytyczne (Critical Load) zakwaszenia
różnych klas CORINE.
Figure 8. Critical load for acidification grouped by CORINE
landuse classes.
o +---~----~----~--~----~----~--~
Alle
Lau bwald
Nadelwald Mi sct1'Nald Natürliches Heiden und Sümpfel
Grü nland Moorheiden Torfmoore
CORINE Landnutzung
Abbildung 10. Critical Load für Eutrophierung der verschiedenen
CORINE Klassen.
Rycina 10. Wartości krytyczne (Critical Load) eutrofizacji
różnych klas CORINE.
Figure 10. Critical load for eutrophication grouped by
CORINE landuse classes.
Critical Load
Eutrophierung
Legende
CLnutN
[kg ha-1 a-1]
20,99 %
_
<= 7,5
_
7,5 - 10 23,81 %
_
10-15 32,63%
15-20 15, 15%
_
_
20-25 4,29%
>25
3,13%
le
Grenzen
- - Landesgrenzen
Klimaperiode:
(Referenzklimazeitraum 1971 - 2000)
OEKO-DATA - Ecosystem Analysis and
Environmental Data Management
Hegermühlenst raße 58
15344 Strausberg
Tel.. 03341 /390 1920
information@oekodata .com
Date : November 2013
Editor: T.Scheuschner
Abbildung 9. Critical Load füt Eutrophierung.
Rycina 9. Wartości krytyczne (Critical Load) eutrofizacji.
Figure 9. Critical load for eutrophication.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 11
01.08.2014 14:30:41
Ines Flügel & Thomas Scheuschner
32
Die höchsten Werte (über 2500 eq ha-1 a-1) für den
Critical Load der Versauerung, welcher eine relative
Unempfindlichkeit des betroffenen Ökosystems
ausdrückt, ist z.B. im Vorland und in Teilen des Zentrums
des Riesengebirges zu finden. Hier gibt es die höchsten
Depositionsmengen für basische Kationen und moderate
Verwitterungsraten. Eine ähnliche Situation findet sich
in Teilen der Oberlausitz und in der Elbsandsteinregion.
Eine weitere Region liegt im polnischen Tiefland, hier
befinden sich Böden mit geringerer Säureanfälligkeit
durch erhöhte Verwitterungsraten basischer Kationen.
Mittlere Critical Load (zwischen 1500 und 2500 eq
ha-1 a-1) finden sich u.a. im Vorland des Isergebirges, in
Teilen der Lausitz und teilweise im polnischen Tiefland.
Im Unterschied zu den Regionen mit hohen CriticalLoad-Werten sind hier die Niederschläge (z.B. Lausitz)
oder Verwitterungsraten (z.B. Isergebirge) geringer.
Es gibt daher ein mäßig hohes Potenzial, die mit der
Deposition eingetragene Säure auszugleichen.
Die niedrigsten Critical Load (750–1000 eq ha-1 a-1) sind
im deutschen und polnischen Tiefland zu finden. In diesen
Bereichen wird in den Auengebieten mit relativ hohen
Entzügen gerechnet, welche die Menge der zur Verfügung
stehenden basischen Kationen stärker reduziert. In
anderen Gebiete (z.B. das Zentrum des Riesengebirges)
sorgen die überaus gering mächtigen Böden (teilweise
< 0,3 m) für eine sehr geringe Bereitstellung von
basischen Kationen. Dieser Verwitterungsprozess wird
durch die relativ niedrigen Durchschnittstemperaturen
zusätzlich gebremst.
In Abbildung 8 ist die Empfindlichkeit der verschiedenen
Ökosystemtypen nach CORINE-Klassen gruppiert.
Es ist zu erkennen, dass die Nicht-Waldtypen eine
große Varianz aufweisen, wobei sich Torfmoore als eher
unempfindlich gegenüber versauernden Einträgen zeigen.
3.3.2. Critical Load zum Schutz vor
Eutrophierung in der Basisklimaperiode
(1971–2000)
Ziel war es auch, hinsichtlich der Eutrophierung
besonders empfindliche Bereiche des Untersuchungsgebiets zu identifizieren. Abbildung 9 zeigt die
räumliche Verteilung der Sensitivitätsklassen.
Eutrophierung
Legende
Ex CL(E)
[kg ha-1 a- 1]
_
<=0
38,60 %
_
0-2 ,5
25,01 %
_
2,5-5
20,51 %
_
5 - 7,5
10,65 %
_
7,5 -104,33 %
> 10
0,91 %
_
Grenzen
- - Landesgrenzen
Klimaperiode :
(Referenzklimazeitraum 1971 - 2000)
OEKO-DATA- EcosystemAnalysis and
Environmental Data Management
Hegermühlenstraße 58
15344 Strausberg
Tel. : 03341 /390 1920
[email protected]
Date: November 2013
Editor: T.Scheuschner
Abbildung 11. Überschreitung der Critical Load für Eutrophierung im Jahr 2010.
Rycina 11. Przekroczenie wartości krytycznych (Critical Load) eutrofizacji w roku 2010.
Figure 11. Exceedance of the critical load for eutrophication in the year 2010.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 12
01.08.2014 14:30:43
Einfluss von Luftschadstoffen und Klimawandel
33
Überschreitung der CL für Eutrophierung
(Anteil am CL Datensatz)
100%
90%
. -~_ .~
80%
-
-
70%
-
-
r-r-r--
Überschreitung der CL für Versauerung
(Anteil am CL Datensatz)
100%
r-r-r-r-r--
----t
• hoch
-
-
-
-
-
-
• sehr gering
-
-
• Ke ine Überschreit ung
60%
-
-
50%
-
-
40%
-
-
-
-
30%
-
-
-
-
20%
-
-
-
-
10%
-
-
-
-
2000
2005
2020
2025
-
D-
-
-
80%
-
-
-
-
70%
-
-
-
-
• sehr hoch
-
• mitte l
gering
rrrr-
90%
~
• sehr hoch
60%
-
-
-
-
50%
-
-
-
-
40%
-
-
-
-
30%
-
-
-
-
20%
-
-
-
-
10%
-
-
-
-
2000
2005
2020
2025
• hoch
mitte l
• ge ring
• Ke ine Überschreitung
rrrrr-
0%
0%
2010
2015
2030
Jahr
Abbildung 12. Überschreitung der Critical Load für Eutrophierung
im zeitlichen Verlauf.
Rycina 12. Przekroczenie wartości krytycznych (Critical
Load) eutrofizacji w ujęciu czasowym.
Figure 12. Trend of the exceedance of the critical load for
eutrophication.
2010
2015
2030
Jahr
Abbildung 14. Überschreitung der Critical Load für Versauerung
im zeitlichen Verlauf.
Rycina 14. Przekroczenie wartości krytycznych (Critical
Load) zakwaszenia w ujęciu czasowym.
Figure 14. Trend of the exceedance of the critical load for
acidification.
Critical Load Überschreitung
Versauerung
Legende
Ex CL(A)
[eq ha-1 a- 1]
_
<=0
90,53%
_
_
_
_
0 - 250
250 - 500
500 - 750
750 - 1000
> 1000
0,01 %
_
2,84 %
5,99 %
0,61 %
0,03 %
Grenzen
- - Landesgrenzen
Klimaperiode:
(Referenzklimazeitraum 1971 ·2000)
OEKO-DATA - Ecosystem Analysis and
Environmental Data Management
HegermOhlenstraße 58
15344 Strausberg
Tel.: 03341 1390 1920
information@oekodata .com
Date : November 201 3
Editor: T.Scheuschner
Abbildung 13. Überschreitung der Critical Load für Versauerung im Jahr 2010.
Rycina 13. Przekroczenie wartości krytycznych (Critical Load) zakwaszenia w roku 2010.
Figure 13. Exceedance of the critical load for acidification in the year 2010.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 13
01.08.2014 14:30:46
34
Die wesentlichen Unterschiede im Gesamtbild des
Critical Load für Eutrophierung im Vergleich zum Critical
Load für Versauerung sind in der starken Abhängigkeit
des CLnutN von Sickerrate und Bodenproduktivität zu
sehen. Über diese Eingangsdaten bestimmen sich die
Mengen erlaubten Stickstoffabflusses im Bodenwasser
und des Stickstoffentzugs durch die Vegetation.
Da bei der Betrachtung der Eutrophierung der
Niederschlag eine größere Rolle spielt, können die regenreichen Hochgebirgsregionen als relativ unempfindlich
gegenüber dem Einfluss von eutrophierendem Stickstoff
angesehen werden.
Regionen mit den niedrigsten Critical Load gegenüber Eutrophierung sind im deutschen und polnischen
Tiefland zu finden, bedingt durch die dort geringeren
Niederschläge und Bodentypen mit geringer Fruchtbarkeit, wodurch weniger Stickstoff durch die Vegetation
und Bodenleben aufgenommen und gebunden werden
kann.
Im Vergleich der Empfindlichkeit der CORINEKlassen gegenüber Eutrophierung (vgl. Abb. 10) zeigen
Ines Flügel & Thomas Scheuschner
sich etwas deutlichere Tendenzen als bei der Betrachtung
der Versauerung.
Bei den Waldtypen erscheinen die Nadelwälder etwas
anfälliger gegenüber Eutrophierung als Laubwälder und
Mischwälder. Die Nicht-Waldtypen zeigen eine geringere
Empfindlichkeit der Heiden im Vergleich zur recht hohen
Eutrophierungsgefahr bei Sümpfen und Torfmooren.
Außerdem hebt sich die breite Streuung bei den Heiden
und Moorheiden (12–50 kg N ha-1 a-1) deutlich vom
restlichen Datensatz ab.
3.3.3. Überschreitung der Critical Load im
Basisklima
Überschreitungen
der
Critical
Load
für
Eutrophierung. Im Jahr 2010 waren mehr als 60 % der
naturnahen Ökosystemflächen einer zu hohen Belastung
mit oxidiertem und reduziertem Stickstoff ausgesetzt
(vgl. Abb. 11).
Auch für den Projektionszeitraum bis 2030 (vgl.
Abb. 12) ergibt sich nach den bisher geplanten
Critical Load Änderung
Versauerung
Legende
CLmaxS
[eq ha-1
_
_
C
a-1]
<-150
-150 - -100
_
_
-100 - -25
-25-25
25-100
_
_
100-150
>150
Grenzen
---- Landesgrenzen
Klimaszenario: A1B
(Vergleich 1971 - 2000 mit 2071 - 2100)
OEKO-DATA - Ecosystem Analysis and
Environmental Data Management
Hegerm llhlenstraße 58
15344 Strausberg
Tel. : 03341 /390 192 0
[email protected]
Date: November 2013
Editor: T.Scheuschner
Abbildung 15. Veränderungen der Critical Load für Versauerung im Klimaszenario A1B, Vergleich der Periode 1971–2000 mit
2071–2100.
Rycina 15. Zmiany wartości krytycznych (Critical Load) zakwaszenia w scenariuszu klimatycznym A1B, porównanie okresów
czasu pomiędzy latami 1971–2000 i 2071–2100.
Figure 15. Changes in critical load for acidification for the climate scenario A1B (period 1971–2000 and 2071–2100).
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 14
01.08.2014 14:30:48
Einfluss von Luftschadstoffen und Klimawandel
Maßnahmen zur Luftreinhaltung keine grundlegende
Trendwende bzgl. der zu erwartenden ökologischen
Belastungen durch eutrophierende Stickstoffeinträge.
Mit Blick auf das Jahr 2030 bleiben 38,6 % der
Ökosysteme im Untersuchungsgebiet einem erhöhten
Eutrophierungsrisiko ausgesetzt (vgl. Abb. 12).
Überschreitungen der Critical Load bzgl. Versauerung. Die Belastung durch Säureeinträge konnte
bereits gegen Ende des letzten Jahrhunderts reduziert
werden. Bezogen auf das Jahr 2000 waren in knapp
80 % der Ökosysteme im Untersuchungsgebiet die
Critical Load nicht überschritten, ca. 20 % unterlagen
noch einem Versauerungsrisiko. Bereits bis zum
Jahr 2010 verschob sich dieses Verhältnis auf ca.
90 % nicht-versauerungsgefährdete zu ca. 10 %
versauerungsgefährdeten Ökosystemen (vgl. Abb. 13).
Für den Prognosezeitraum bis 2030 kann angenommen
werden, dass bis dahin nahezu alle Ökosysteme vor den
negativen Effekten der Versauerung geschützt sind, da die
Critical Load flächendeckend eingehalten werden (vgl.
Abb. 14).
35
3.3.4. Critical-Load-Vergleich der
untersuchten Klimaszenarien
Die Critical Load wurden für alle in Abschnitt 2.1.2.
beschriebenen Klimaszenarien und Zeitschritte berechnet.
Exemplarisch wird nachfolgend die Auswertung
des A1B-Szenarios für die Critical Load zum Schutz
vor Versauerung und zum Schutz vor Eutrophierung
dargestellt.
Änderung der Critical Load für Versauerung
(1971–2000 zu 2071–2100). Vergleicht man im A1BSzenario*23die betrachteten Zeiträume 1971–2000 und
2071–2100, erhält man die Änderung der Critical Load
für diese beiden Zeitschritte.
Abbildung 15 zeigt, dass im Klimaszenario A1B*2
(Zeitschnitt 2071–2100) etwa 26 % der Critical-Load*2
Das Klimaszenario A1B basiert auf der Annahme einer
Welt mit raschem Wirtschaftswachstum und der Einführung
effizienter Technologien, einer ab Mitte des 21. Jahrhunderts
abnehmenden Weltbevölkerung und einer ausgewogenen Nutzung
aller Energiequellen, wobei keine spezielle Abhängigkeit einer
einzelnen Energiequelle dominiert (vgl. Deutscher Wetterdienst
2014). Aufgrund dieser Annahmen führt dieses Szenario i.d.R. zu
moderaten Ergebnissen in der Klimaentwicklung.
Critical Load Änderung
Eutrophierung
Legende
CLnutN
[kg ha-1 a-1]
_
<-5,0
_
-5.0--2,5
_
-2 ,5--1 ,0
-1.0 - -0,3
-0 ,3-0,0
_
>0,0
Grenzen
- - Landesgrenzen
Klimaszenario: A1B
(Vergleich 1971 - 2000 mit 2071 - 2100)
OEKO-DATA - Ecosystem Analysis and
Environmental Oata Management
Hegermühlenstraße 58
15344 Stra usberg
Tel. : 03341 /390 192 0
[email protected]
Date: November 2013
Editor: T.Scheuschner
Abbildung 16. Veränderungen der Critical Load für Eutrophierung im Klimaszenario A1B, Vergleich der Periode 1971–2000 mit
2071–2100.
Rycina 16. Zmiany wartości krytycznych (Critical Load) eutrofizacji w scenariuszu klimatycznym A1B, porównanie okresów
czasu pomiędzy latami 1971–2000 i 2071–2100
Figure 16. Changes in critical load for eutrophication for the climate scenario A1B (period 1971–2000 and 2071–2100).
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 15
01.08.2014 14:30:50
Ines Flügel & Thomas Scheuschner
36
Werte bzgl. Versauerung unbeeinflusst bleiben, auf 17 %
der Rezeptorfläche steigt die Säureempfindlichkeit und
auf 57 % fällt diese.
Änderung der Critical Load für Eutrophierung
(1971–2000 zu 2071–2100). Betrachtet man die
Veränderungen der Critical Load für Eutrophierung,
erkennt man, dass sich für einen sehr großen Teil
der Rezeptorfläche die Critical Load klimabedingt
deutlich vermindern, d.h. die Ökosysteme reagieren
dann empfindlicher auf eutrophierende Einträge. In der
flächenhaften Verteilung (vgl. Abb. 16) ist zu erkennen,
dass besonders die Hochlagen eine zunehmende
Empfindlichkeit gegenüber Stickstoff aufweisen.
Keines der betrachten Ökosysteme zeigt unveränderte
Empfindlichkeit gegenüber Stickstoffeinträgen. Alle
untersuchten Flächen wurden sensitiver, wobei ca. 12%
der Fläche eine Critical-Load-Verringerung um mehr als
5 kg ha-1 a-1 aufweist. Regional sind davon insbesondere
die Hochlagen betroffen.
Critical Load im Vergleich aller untersuchten
Klimaszenarien. Exemplarisch für alle Klimaszenarien
sind die Critical Load für die verschiedenen Zeitschnitte
des A1B Szenarios in Abbildung 17 dargestellt. Es
zeigt sich, dass die Belastungsgrenzen zum Schutz vor
Eutrophierung mit jedem Zeitschnitt sinken. Dies ist
bedingt durch steigende Temperaturen und sinkende
Niederschläge. Steigende Temperaturen führen zu
niedrigeren Immobilisierungsraten von Stickstoff (Ni)
und sinkende Niederschläge zu kleineren Mengen an
erlaubtem Stickstoffaustrag (Nle(acc)). Beide Effekte des
Klimawandels sind in weiten Teilen (nicht in allen) des
Untersuchungsgebietes zu finden. Aussagen über den
Critical Load für Versauerung sind etwas schwieriger, da
sich zwei Effekte überlagern. Einerseits führen steigende
Temperaturen zu leicht erhöhten Verwitterungsraten der
basischen Kationen. Anderseits können diese positiven
Effekte durch höhere Niederschlage (über das ANCle(crit))
Critical Load für das A1 B Szenario
25 -,-- - - - - - - - - - - - - - - - - - - , 3000
20 +-___+--~r_-----_+_--_+--___+---1 2500
1;
2000
~ 1 5 +-~. .--r_--+_--_r--=±~-1500
Cl
,
~
Z 10 +--11---1----1----1
lu
~
<J
~
(fJ
1000
--'
ü
~
--'
ü
500
+----,---,---.---,---.---~o
Ei
N
CLnutN [kg ha-1 a- 1
Abbildung 17. Critical Load für verschiedene Zeitschnitte des
A1B Szenario.
Rycina 17. Wartości krytyczne (Critical Load) dla różnych
odcinków czasowych scenariusza klimaty cznego A1B.
Figure 17. Critical load for different periods of the A1B scenario.
Anteil der im Jahr 2030 vor Eutrophierung geschützen
Ökosysteme im KLAPS Gebiet
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
'"
!::'.
~
lt"l
lt"l
VI
00 00 ;;;
VI
<D <D
.§ .....
<I: N
c..
;;;
U
·Vi
IX
'"
<D
Basis CL
c..
c..
U
U
0:::
0:::
'"
.§
·Vi
ro
<D
<D <D
.....
<I: N
c..
U
0:::
~
~
lt"l
~
!::'.
~
lt"l
lt"l
lt"l
c.. c.. c..
00 U
U
U
c..
U
'"
0:::
0:::
0:::
<D
.§
<D
..... N
<I:
·Vi
0:::
00 00 00 ;;;
VI
ro
<D
~
.....
~ ~
.§ <I: N ~ ~
c.. ~ lt"l lt"l lt"l
U lt"l 00 00 00
lt"l
0:::
c.. c.. c.. ·Vi
c.. c.. c..
00 U
00 U
U
U
U
U
c.. ~
U
c..
U
~
!::'.
~
lt"l
lt"l
lt"l
0:::
0:::
0:::
'"
<D
<D
00 00 00 ;;;
VI
ro
<D
c..
U
0:::
0:::
IX
IX
0:::
CL Al B 197 1-2000
CL Al B 202 1-2050
CL Al B 207 1-2100
0:::
Abbildung 18. Critical-Load-Überschreitung im Jahr 2030 für verschiedene Depositionsszenarien.
Rycina 18. Przekroczenie wartości krytycznych (Critical Load) w roku 2030 dla różnych scenariuszy depozycji.
Figure 18. Critical load exceedance in the year 2030 for different deposition scenarios.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 16
01.08.2014 14:30:51
Einfluss von Luftschadstoffen und Klimawandel
reduziert werden. Im Vergleich zeigt sich der Critical Load
für Versauerung weniger abhängig von den klimatischen
Veränderungen. Diese beobachteten Tendenzen ergeben
sich für alle untersuchten Klimaszenarien, wobei das RCP
2.6 die schwächsten und das RCP 8.5 Lauf 1 die stärksten
Änderungen im Vergleich zum A1B Szenario aufzeigen.
Um die Folgen der steigenden Empfindlichkeit der
Ökosysteme gegenüber der Eutrophierung zu zeigen,
werden in Abbildung 18 die Nicht-Überschreitungen der
CLnutN für die prognostizierte Deposition im Jahr 2030
dargestellt. Wie in Kapitel 2.2.3 kurz erläutert wurden die
Depositionen auf Basis unterschiedlicher Klimaszenarien
berechnet, daher gibt es für die verschiedenen
Critical Load (Basis, A1B 1971–2000, 2021–2050
und 2071–2100) mehrere Balken für die jeweiligen
Depositionsszenarien. Die Grafik zeigt einerseits, dass
die Depositionen auf Basis des Referenzklimadatensatzes
deutlich höher ausfallen als alle Depositionsdatensätze
auf Basis von modellierten Klimadaten (re-simuliert wie
auch projiziert). Darüber hinaus wird deutlich, dass der
Anteil der geschützten Ökosysteme sinkt, sobald Critical
Load betrachtet werden, welche klimatische Effekte in
der Zukunft berücksichtigen.
4. Diskussion
Die Critical Load für Eutrophierung und Versauerung
sind als maximale Belastungsgrenzen zu verstehen.
Unterhalb dieser Grenzen wird nicht mit einer
signifikanten Schädigung des Ökosystems gerechnet.
Die Vergleiche der betrachteten Klimaszenarien zeigten,
dass bei allen Szenarien das Risiko der Eutrophierung im
Zusammenspiel mit der Klimaveränderung zunimmt. Je
nach Szenario fällt die Zunahme der Empfindlichkeit der
Ökosysteme gegenüber Stickstoffeinträgen stärker oder
leichter aus. Zum Vergleich wurde in der von ÖKO-DATA
Strausberg durchgeführten Untersuchung (vgl. Nagel et
al. 2013) auch eine Prognoserechnung unter Annahme
der gleichen Reduzierung der Stickstoffemissionen (und
damit -depositionen), aber diesmal ohne angenommene
Klimaveränderung durchgeführt. Im Ergebnis ließ sich
feststellen, dass dann das Eutrophierungsrisiko bis zum
Jahr 2030 deutlich abnimmt. Das wiederum bedeutet, dass
die Erfolge, die im Bereich der Luftreinhaltung bzgl. der
Stickstoffemissionen erreicht wurden und werden, durch
den nachteiligen Effekt der Klimaveränderung etwa zur
Hälfte wieder kompensiert werden.
37
Bezüglich des Versauerungsrisikos konnte insgesamt
eine deutliche Verbesserung der Situation festgestellt
werden. Auch unter Einbezug zu erwartender Entwicklungen kann davon ausgegangen werden, dass das
Versauerungsrisiko sich noch weiter abschwächen wird.
Die größte Gefährdung der Ökosysteme ist also
hinsichtlich der Auswirkungen der Stickstoffeinträge zu
erwarten.
Generell ist es so, dass bei einer Überschreitung
der Critical Load Maßnahmen zur Reduzierung der
Schadstoffbelastung notwendig sind. Das Ziel ist stets die
Einhaltung der Critical Load für alle Ökosysteme.
5. Referenzen
Deutscher Wetterdienst (2014): Klimaszenarien – Einblicke in
unser zukünftiges Klima. – http://www.dwd.de (abgerufen am
03.06.2014).
ICP MODELLING & MAPPING (2010): Manual on
Methodologies and Criteria for Modelling and Mapping
Critical Loads & Levels and Air Pollution Effects, Risks and
Trends. – Federal Environmental Agency (Umweltbundesamt)
Berlin, UBA-Texte 52/2004 (überarbeitete Version von 2010
[www.icpmapping.org]).
LfULG (Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft
und Geologie) (Hrsg.) (2014): Das Klima im polnischsächsischen Grenzraum. Klimawandel, Luftverschmutzung
und ökologische Belastungsgrenzen von Ökosystemen im
polnisch-sächsischen Grenzraum, Dresden.
Kreienkamp, F., A. Spekat & W. Enke (2013): Modellierung
von Klimaprojektionen im polnisch-sächsischen Grenzraum
im Rahmen des Projekts KLAPS, Climate & Environment
Consulting Potsdam.
Kryza, M., M. Werner, M. Szymanowski, M. Blas & A. J. Dore
(2013 unpublished): FRAME Deposition Modelling in the
KLAPS Area, Department of Climatology and Atmosphere
Protection Wroclaw University.
Nagel, H. D., T. Scheuschner, A. Schlutow & R. Weigelt-Kirchner
(2013): Klimawandel, Luftverschmutzung und Belastung
von Ökosystemen im polnisch-sächsischen Grenzraum.
Entwicklung von ökologischen Belastungsgrenzen – Critical
Loads - verschiedener Ökosysteme im Untersuchungsgebiet. –
Abschlussbericht. Im Auftrag vom LfULG (Sächsisches
Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie).
Strausberg, Dresden.
Umweltbundesamt (2009): CORINE Land Cover (CLC2006) –
DLR-DFD 2009.
PECKIANA 9 · 2014
PECKIANA9.indb 17
01.08.2014 14:30:51