New Delhi / Delft / Leipzig. Kosteneffiziente Sensoren auf Drohnen können ein effektives Werkzeug sein, um die untersten Luftschichten besser zu untersuchen. Würden die Messungen der Luftqualität am Boden durch solche Dohnenmessungen ergänzt, dann könnten Monitoring, Luftqualitätsmodelle und Strategien gegen die Luftverschmutzung verbessert werden. Das schließt ein internationales Forschungsteam aus einer Feldstudie in der indischen Metropolregion Delhi, die zeigte, dass die Feinstaub-Konzentration stark von der Höhe über Grund abhängt. So war dort z.B. in 100 Metern Höhe die PM2.5-Konzentration bis zu 60 Prozent höher als in Bodennähe. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die aktuellen Modellsimulationen die PM2.5-Konzentrationen während morgendlicher Smogphasen deutlich unterschätzen, schreiben die Forschenden im Fachjournal Nature npj Clean Air.

An der Studie in Delhi beteiligt waren Forschende aus Indien, den Niederlanden, Deutschland, China, Griechenland, Großbritannien, Thailand, Tschechien und Zypern. Koordiniert wurde sie von Jun.-Prof. Ajit Ahlawat vom Leibniz-Institut für Troposphärenforschung (TROPOS), der inzwischen an der TU Delft forscht. Die Region um die indische Hauptstadt New Delphi ist mit über 30 Millionen Menschen einer der größten und am dichtesten besiedelten Megacitys der Welt. Die Luftverschmutzung dort zählt ebenfalls zu den größten weltweit. Besonders im Winter-Smog erreichen die Feinstaubkonzentrationen extrem gesundheitsgefährliche Werte.

Vor allem nach dem Monsun und im Winter herrscht im Norden Indiens oft starker Smog. Daher wurden in jüngster Zeit eine Reihe von bodengestützten Messungen durchgeführt, um die Ursachen und die Mechanismen der Luftverschmutzung besser zu verstehen. Die meisten in Indien durchgeführten Studien basieren entweder auf Satelliten-Beobachtungen aus dem Weltall oder auf Messungen am Boden. Aus den untersten Luftschichten gibt es dagegen kaum Daten. Die vertikale Verteilung von Luftschadstoffen und die meteorologischen Verhältnisse bis zu einer Höhe von etwa einem Kilometer sind jedoch von großer Bedeutung, weil sie entscheidenden Einfluss haben, wie hoch die Konzentration an Schadstoffen in der Luft werden kann.

In den letzten Jahren hat sowohl die Technik für Drohnen (unbemannte Luftfahrzeuge/ UAVs) als auch für preiswerte Feinstaubsensoren große Fortschritte gemacht. Die Massenproduktion und Miniaturisierung bieten neue Möglichkeiten, die von den Forschenden in einem Feldversuch im März 2021 am Indian Institute of Technology (IIT) Delhi getestet und mit Standard-Messungen von stationären Messgeräten verglichen wurden. Dazu wurde eine Drohne des indischen Startups BotLab Dynamics vom Forschungsteam mit kostengünstigen Feinstaub-Sensoren ausgerüstet und modifiziert:
"Eine bedeutende Weiterentwicklung war die Konstruktion eines maßgeschneiderten vertikalen Aerosol-Einlasses, der etwa 30 Zentimeter über den Rotorblättern der Drohne positioniert wurde. Dadurch konnten wir möglichst unverfälscht messen, was sonst ein großes Problem bei Drohnen ist, deren Rotorblätter die Luft stark verwirbeln", berichtet Prof. Ajit Ahlawat. "Eine weitere Herausforderung war die hohe Luftfeuchtigkeit, ein meteorologischer Faktor, der in dieser Region nicht besonders selten ist. Da die Luftprobenahme und -analyse unter solchen Bedingungen schwierig sind, wurde ein speziell angepasster Silikagel-Entfeuchter eingebaut, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten."

Die Forschenden konnte so die vertikalen Schwankungen der Luftschadstoffkonzentrationen in verschiedenen Höhen zu verschiedenen Tageszeiten untersuchen. Der Schwerpunkt lag dabei auf den diesigen und nicht diesigen Morgenstunden in Delhi, um mehr über die Ursachen den Smogs herauszufinden.

Organische Stoffe dominierten tagsüber, während anorganische Stoffe wie Nitrat und Chlorid nachts deutlich anstiegen. Dieser Trend deutet auf einen erhöhten Beitrag hin, der wahrscheinlich auf die Verbrennung von Biomasse und Abfällen sowie Industrieemissionen während der Abend- und Nachtstunden zurückzuführen ist. Nitrat und Ammonium waren am frühen Morgen am stärksten, was auf ihre Kondensation in die Aerosolphase unter feuchten und kalten Bedingungen hindeutet. Als die Höhe der Grenzschicht nach Sonnenaufgang anstieg, führten Verdünnungseffekte zu einer raschen Verringerung der Chlorid-Massenkonzentration. Die NOx-Werte erreichten gegen 21:00 Uhr Ortszeit die höchste Werte, verursacht durch Fahrzeug- und Industrieemissionen, die unter einer stabilen Grenzschicht eingeschlossen waren. Im Gegensatz dazu stieg Feinstaub (PM2.5) stetig von rund 80 Mikrogramm pro Kubikmeter um 18 Uhr Ortszeit auf rund 150 Mikrogramm pro Kubikmeter um 08 Uhr Ortszeit an, was die Rolle von frischen Primäremissionen und sekundärer Aerosolbildung während der Smogbildung unterstreicht.

Wie stark sich die Feinstaub-Konzentrationen je nach Höhe unterscheiden können, zeigt ein Beispiel: Am 18. März stieg die PM2.5-Konzentration mit zunehmender Höhe um bemerkenswerte 60 Prozent an und erreichte in höheren Lagen rund 160 Mikrogramm pro Kubikmeter gegenüber rund 100 Mikrogramm pro Kubikmeter in Bodennähe. Die Morgeninversion hatte offensichtlich dafür gesorgt, dass sich die Schadstoffe in der unteren Grenzschicht besonders stark anreicherten. Die relative Luftfeuchtigkeit lag nachts über 80%, was die die Bildung von sekundären Aerosolen und das Wachstum der Partikel durch Wasseraufnahme fördert. Dies wurde auch durch den Proxy-Indikator unterstrichen, also durch das Verhältnis PM10-PM2.5-PM1, das während der Studie verwendet wurde. Wenn die Temperatur vormittags über 30°C anstieg, fiel die relative Luftfeuchtigkeit unter 40% und der Dunst löste sich auf.

Die Anreicherung von Schadstoffen und hohe Luftfeuchtigkeit in der Nacht sind der Hauptgründe für die Bildung von bodennahen Smogschichten in Delhi. Die schnelle Auflösung des Dunstes nach Sonnenaufgang wird durch die Ausdehnung der Grenzschicht, eine verringerte relative Luftfeuchtigkeit und eine erhöhte photochemische Oxidation begünstigt. Diese Erkenntnisse unterstreichen die Notwendigkeit von Emissionskontrollmaßnahmen, die auf nächtliche Quellen und feuchtigkeitsbedingte sekundäre Aerosolprozesse abzielen, sowie deren Verständnis, insbesondere in vertikalen Säulen, um den Smog in Delhi zu verringern.

Ein weiteres, wichtiges Ergebnis der Studie ergab sich aus dem Vergleich der Messungen mit den Modell WRF-Chem, das weltweit häufig zur Vorhersage der Luftqualität genutzt wird: Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass aktuelle Modellsimulationen die PM2.5-Konzentrationen während morgendlicher Smogphasen deutlich unterschätzen. "Dies könnte an der Tendenz des Modells liegen, trockene Bedingungen zu bevorzugen, wodurch seine Fähigkeit eingeschränkt wird, das hygroskopische Wachstum von Aerosolen bei hohen Luftfeuchtigkeitswerten zu simulieren", erklärt Prof. Mira Pöhlker vom TROPOS und der Universität Leipzig.
Diese Abweichungen sind bei starker Dunstbelastung am größten. Dies zeigt auch, dass hochauflösende vertikale Messungen wichtig sind, um Luftqualitätsmodelle in der unteren Grenzschicht zu validieren und die Vorhersagen zur Luftqualität in Städten zu verbessern", erklärt Prof. Sagnik Dey vom Indian Institute of Technology in Delhi.

Die Studie ist aus Sicht des Teams ein wichtiger Schritt, um kostengünstige Feinstaub-Sensoren in die bestehenden Luftüberwachungssysteme zu integrieren und Beobachtungslücken in der unteren Grenzschicht zu schließen. "Durch die direkte Quantifizierung der Wechselwirkungen zwischen relativer Luftfeuchtigkeit und Feinstaub sowie der Modellabweichungen unter realen Smogbedingungen ebnen unsere Ergebnisse den Weg für Luftqualitätsmodelle der nächsten Generation, die die Aerosolchemie und die dynamische Grenzschichtkopplung berücksichtigen", betont Ajit Ahlawat. Diese Innovationen sind nicht nur für die Verbesserung von Vorhersagen und Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit in Megastädten wie Delhi von entscheidender Bedeutung, sondern auch für die Entwicklung globaler Strategien zur Minderung der Luftverschmutzung in Regionen mit rascher Urbanisierung und deren Klimaauswirkungen. Tilo Arnhold

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