Atmosphärenchemie und Modellierung Wilfried Winiwarter

Themen Atmosphärenchemie Modellierung Umwandlungsprozesse atmosphärischer Spurenstoffe Modellierung Methode zur Beschreibung / Aufklärung von Vorgängen Konzentration auf Modellierung, wenn ausreichend Vorwissen auf Atmosphärenchemie

Inhalte (1) Was sind Modelle ?  Modelltheorie Was kann überhaupt dargestellt werden ?  Erkenntnistheorie, Wissenschaftstheorie, Werkzeuge: Expertensysteme, Fuzzy logic, Genetische Algorithmen, Zelluläre Automaten, Autonome Agenten, Finite Elemente … Skalen: Streetcanyon-modelling – Stadt-Umland (urban-airshed) – regional – kontinental – global (GCM)

Inhalte (2) Modellierte Aspekte: Ausbreitung; Umwandlung; Z.B. Ozonbildung, Versauerung, stratosphärisches "Ozonloch" Anwendungen Klimaforschung – Ozonforschung – Ausbreitungs-rechnungen – Integrierte Modelle (RAINS) Modellunsicherheit, Aussagegrenzen, Interpretationen Wirkungen auf Umweltgesetzgebung und -verordnungen

Zentrale Unterlagen M.Z. Jacobson: Fundamentals of Atmospheric Modeling. Cambridge University Press, 1999. J.H. Seinfeld, S.N. Pandis: Atmospheric Chemistry and Physics. John Wiley & Sons, New York, 1997.

Erkenntnistheorie Heinz v. Förster, Wissen und Gewissen, Suhrkamp, 2000 Carl Sagan, Is there life on Earth ? Nature 365, 694 (1993) Douglas Hofstadter, Goedel, Escher, Bach, Klett-Cotta, 1979 Werner Heisenberg, Quantentheorie und Philosophie, Reclam 1979; Hermann Haken, Synergetik, Springer, 1990, James Lovelock, The Ages of Gaia, W.W. Norton, 1988. Mehr „esoterisch“

ein Modell …

Was sind Modelle ?

Modelltheorie Nachbildung eines Systems: Teil der Wirklichkeit Minimum: 2 Komponenten + Interaktion also: Modelle bilden Teil der Wirklichkeit nach Vereinfachung auf Funktion des Systems

Arten von Modellen Mechanistisch / analytisch Empirisch / statistisch zeigt Verhalten des Systems beschreibt innere Zusammenhänge Kausalität bleibt gewahrt Empirisch / statistisch „black box“ Input /output Relationen werden berücksichtigt

Funktion eines Modelles Modelle werden gewöhnlich induktiv (aus Meßdaten) abgeleitet Modell muß über die getesteten Werte (Muster) hinaus Gültigkeit besitzen

Modellbau Problemformulierung Annahmen über das System Darstellung der [mathematischen] Verbindungen im System [Programmierung] Validierung

z.B. Kohlenstoffkreislauf Quelle: Austrian Carbon Balance Model (ACBM)

EXKURS Modellbau in der Verfahrenstechnik: Zur Planung und Darstellung der Zusammenstellung von Anlagenteilen Als Übergang vom Labormaßstab zur Pilotanlage (=Technikum). Upscaling erforderlich! Strömungskanäle

GG1

GG2

Bay Model http://www.spn.usace.army.mil/bmvc/

Bay area model

Bay area - rivers

Bay area map

Wissenschaftliche Kriterien Richtigkeit Nachvollziehbarkeit Modellunsicherheit

Skizze „Validierung“ Elemente eines validierten Modelles Elemente eines nicht validierten Modelles

Proprietary models Nicht zugänglich Nicht extern validierbar Weniger zuverlässig Weniger glaubwürdig  öffentlicher Zugang zu Software !

Reproduzierbarkeit Unsicherheit des Modelles Unsicherheit der Validierung Unsicherheit des gewählten Modellansatzes

Detaillierungsgrad Erhöhung des Inputs so lang, wie Genauigkeit der Ergebnisse verbessert wird Weitere Details durch Art des Modells, Art der Inputdaten nicht sinnvoll, da zu keiner Verbesserung des Ergebnisses führend

Wann ist ein Modell erfolgreich ? einfach mehrfache Einsatzgebiete praktische (verkaufbare) Anwendung Bestechende, „schöne“ Mathematik monokausal Text/Bild-Folie

Erfolgreiche Modelle Gleichgewichte lineare Änderungen deterministisch charakterisierbare Änderungen zyklische Vorgänge ? ? ? Text/Bild-Folie

Schöne Lösungen erfolgreich, weil ... die Natur einfach gebaut ist ? weil ... der Mensch einfache Muster entwickeln und verwenden kann ?  Ergebnisse entsprechen dem menschlichen Denkmuster ! (Ästhetik der Naturwissenschaften)  Blickwinkel des Beobachters Text/Bild-Folie

„Erfindung“ schöner Lösungen Differenzialgleichungen: Trennung der Variablen (=unabhängige Betrachtung von Einzelphänomenen) Mathematik: Koordinatentransformation Willkürliche Auswahl der Systemgrenzen Physik: grand unified theory Text/Bild-Folie

Systemgrenzen: Individuum Hofstadter: „Tante Ameisenkolonie“ Lovelock: GAIA - Hypothese Sagan: Life on Earth Text/Bild-Folie

Das Modell und der Beobachter Der Beobachter beeinflusst die Problembehandlung Beobachtung des Beobachters erforderlich Problem der interdisziplinären Äquivalenz = Übertragbarkeit von Erklärungen Text/Bild-Folie

Komponenten von Modellen Input / Output Dichtenänderung (Verteilung) Umwandlung Transport

Kompartment - Modell

atmosphärische Prozesse Ausbreitung Transport Gasphasenchemie Nukleation, Ad-/Absorption Wolkenprozesse Deposition

Gauss‘sche Ausbreitungsrechnung Quelle: LUA, Nordrhein-Westfalen

Ausbreitungsrechnung Barometrische Höhengleichung dp/dz = -r g Adiabatische Temperaturänderung dT/dz = -g/cp,d = -9,8 K/km Atmosphärische Stabilität 6 Stabilitätsklassen (stabile/neutrale/labile Schichtung) Angaben für trockene Luft: Rho (Dichte)=1,23kg/m³; g (Erdbeschleunigung)=9,81 m/s²; cp,d (spezifische Wärme bei konstantem Druck)=1004,67J/kg/K; potentielle Temperatur

Transport (1) Massenerhaltung Energieerhaltung Impulserhaltung Geostrophischer Wind Grenzschichtvorgänge (Geländeform, Rauhigkeit) werden meist parametrisiert Potentielle Temperatur, Corioliskraft, atmosphärische Turbulenz

Transport (2) Lagrange‘sches Trajektorienmodell (1-D) Euler‘sches Modell (3-D)

Gasphasenchemie Charakteristika: Sehr niedrige Konzentrationen oxidatives Potential Reaktionen müssen erst aktiviert werden  Photochemie

Chemische Kinetik Reaktionen 2. Ordnung Reaktionen Pseudo-1. Ordnung Gleichgewichte K=khin/kret

Mehrphasenreaktionen feinverteilte Partikel in der Gasphase: Aerosol Aufkonzentrierung Oberfläche Andere (insbes. wässrige) Phase

Teilschritte Nukleation: schwerflüchtige Reaktionsprodukte turbulente Diffusion molekulare Diffusion Grenzschichtübergang (molekulare Diffusion)

Wolken Kondensationsenthalpie  Energieerhaltung Bergeron-Findeisen Prozess „rainout“ „washout“

Deposition Nasse Deposition Okkulte Deposition / Interzeption Trockene Deposition Widerstandsmodell Sedimentation v=d²(rp – ra)g/18 (Stokes flow regime)

Trockene Deposition vd=1/(ra + rb + rc) Quelle: Universität Genf

Pannonisches Ozon Projekt

Komponenten / Beispiel Box: Emission Chemie Diffusion Deposition vert. Advektion alte Konzentration neue Konzentration Produktions-, Verlustterm QSSA

Meteorologie

Emission

Chemie

Validierung

Szenario (1)

Szenario (2)

Ergebnisse

Applied Modelling of Air Pollutants AMAP Applied Modelling of Air Pollutants

Statistische und Blackbox-Modelle

Black-Box input output

„besondere“ statistische Modelle „semi - Black-Box“ Verfahren genetische Algorithmen zelluläre Automaten autonome Agenten Fuzzy-logic

Genetische Algorithmen Quelle: Homepage Alexander Schatten, TU Wien

Zelluläre Automaten Quelle: Homepage Alexander Schatten, TU Wien

Autonome Agenten

Fuzzy Logic Quelle: Universität Linz, FLLL

Neuronale Netze Quelle: Leslie Smith / University of Stirling

„andere“ Modelle Nicht validierbare, explizite Modelle:  Sinnlos ? „Expertensysteme“ !!

Expertensysteme Sehr detailliert geben nach bestem Stand des Wissens wieder, wie die Zusammenhänge innerhalb eines Systems sind Teilbereiche mögen validiert sein können insgesamt aber keinen Anspruch auf Prognose über den Testbereich hinaus halten (auch wenn sie häufig so verwendet werden)

Statistische Methoden zur Ursachenaufklärung

Fourier - Analyse Quelle: ST Rao, LOOP workshop 2001

Receptor modelling Source 1 xi1 i=1,n 3 Receptor yi i=1,n 1 2 3 Quelle: Karman et al., IUAPPA

Atmosphärenmodelle und die Außenwelt

DPSIR – Konzept (EEA) Drivers Pressure State Impact Response (sozio-ökonomisch) (technisch- physikalisch) State (chemisch - analytisch) Impact (biologisch, ökologisch) Response (politisch)

Beispiele für Atmosphärenmodelle EMEP - Modell: simuliert Schadstofftransport über Europa Urban Airshed Modell (etwa UAM-IV, UAM-V d. U.S. EPA, CAMx, CALGRID) Global Circulation Model

Mehrphasenmodelle Critical Load modelling Coupled ocean-atmosphere models Modellierung von Klimafolgen

Integrierte Modelle Rückbezug auf „Fußabdruck“ einer Aktivität: GEMIS mit ökonomischer Bewertung: RAINS Integrated Assessment Modelling

Problemorientierte Modellierung Wirkung  Ursache Maßnahme  Verbesserung

Saurer Regen Quelle: Doerner, IFB, Uni Stuttgart

Lokale Immission Quelle: Minnesota Pollution Control Agency

Eutrophierung Quelle: BBGes, Berlin

Ozon Quelle: U.S. EPA

Staub Quelle: Vermont Agency of Natural Resources

Klima Quelle: Milos Travel

Stratosphärenchemie Quelle: CNN / NASA

Lärm Quelle: Berufsgenossenschaften / DE

Modell: CBM-IV (1) Photostationäres Gleichgewicht 1 NO2 = 1 NO 1 O 3 O3 NO = 1 NO2

Modell: CBM-IV (2) Anorganische Chemie NOx - Oxidation 4 O NO2 = 1 NO 7 NO2 O3 = 1 NO3 8 O3 = 1 O 9 O3 = 1 O1D 10 O1D = 1 O 11 O1D H2O = 2 OH 12 O3 OH = 1 HO2 13 O3 HO2 = 1 OH

Modell: CBM-IV (3) Anorganische NOx-Chemie 14 NO3 = 0.89 NO2 0.89 O 0.11 NO 15 NO3 NO = 2 NO2 16 NO3 NO2 = 1 NO 1 NO2 17 NO3 NO2 = 1 N2O5 18 N2O5 H2O = 2 HNO3 19 N2O5 = 1 NO3 1 NO2 20 NO NO = 2 NO2 21 NO NO2 H2O = 2 HNO2 22 NO OH = 1 HNO2 23 HNO2 = 1 NO 1 OH 24 OH HNO2 = 1 NO2 25 HNO2 HNO2 = 1 NO 1 NO2 26 NO2 OH = 1 HNO3 27 OH HNO3 = 1 NO3 28 HO2 NO = 1 OH 1 NO2 29 HO2 NO2 = 1 PNA 30 PNA = 1 HO2 1 NO2

Modell: CBM-IV (4) Anorganische Radikale-Chemie 31 OH PNA = 1 NO2 32 HO2 HO2 = 1 H2O2 33 HO2 HO2 H2O = 1 H2O2 34 H2O2 = 2 OH 35 OH H2O2 = 1 HO2 36 OH CO = 1 HO2

Modell: CBM-IV (5) Organische Chemie: Aldehyde, Ketone 37 FORM OH = 1 HO2 1 CO 38 FORM = 2 HO2 1 CO 39 FORM = 1 CO 40 FORM O = 1 OH 1 HO2 1 CO 41 FORM NO3 = 1 HNO3 1 HO2 1 CO 42 ALD2 O = 1 C2O3 1 OH 43 ALD2 OH = 1 C2O3 44 ALD2 NO3 = 1 C2O3 1 HNO3 45 ALD2 = 1 FORM 2 HO2 1 CO 1 XO2 46 C2O3 NO = 1 FORM 1 NO2 1 HO2 1 XO2 47 C2O3 NO2 = 1 PAN 48 PAN = 1 C2O3 1 NO2 49 C2O3 C2O3 = 2 FORM 2 XO2 2 HO2 50 C2O3 HO2 =0.79 FORM 0.79 XO2 0.79 HO2 0.79 OH 51 OH = 1 FORM 1 XO2 1 HO2

Modell: CBM-IV (6) Organische Chemie: Alkane, Ether 52 PAR OH = 0.87 XO2 0.13 XO2N 0.11 HO2 0.11 ALD2 -0.11 PAR 0.76 ROR 8 COC 53 ROR = 0.96 XO2 1.1 ALD2 0.94 HO2 -2.1 PAR 0.04 XO2N 54 ROR = 1 HO2 55 ROR NO2 = 1 NTR

Modell: CBM-IV (7) Organische Chemie: Olefine 56 O OLE = 0.63 ALD2 0.38 HO2 0.28 XO2 0.3 CO 0.2 FORM 0.02 XO2N 0.22 PAR 0.2 OH 20 COC 57 OH OLE = 1 FORM 1 ALD2 -1 PAR 1 XO2 1 HO2 20 COC 58 O3 OLE = 0.5 ALD2 0.74 FORM 0.22 XO2 0.1 OH 0.33 CO 0.44 HO2 -1 PAR 20 COC 59 NO3 OLE = 0.91 XO2 1 FORM 0.09 XO2N 1 ALD2 1 NO2 -1 PAR 20 COC 60 O ETH = 1 FORM 1.7 HO2 1 CO 0.7 XO2 0.3 OH 61 OH ETH = 1 XO2 1.56 FORM 0.22 ALD2 1 HO2 62 O3 ETH = 1 FORM 0.42 CO 0.12 HO2

Modell: CBM-IV (8) Organische Chemie: Aromaten 63 TOL OH = 0.44 HO2 0.08 XO2 0.36 CRES 0.56 TO2 402 COC 64 TO2 NO = 0.9 NO2 0.9 HO2 0.9 OPEN 0.1 NTR 65 TO2 = 1 CRES 1 HO2 66 OH CRES = 0.4 CRO 0.6 XO2 0.6 HO2 0.3 OPEN 221 COC 67 CRES NO3 = 1 CRO 1 HNO3 221 COC 68 CRO NO2 = 1 NTR 69 OPEN = 1 C2O3 1 HO2 1 CO 70 OPEN OH = 1 XO2 2 CO 2 HO2 1 C2O3 1 FORM 71 OPEN O3 = 0.03 ALD2 0.62 C2O3 0.7 FORM 0.03 XO2 0.69 CO 0.08 OH 0.76 HO2 0.2 MGLY 72 OH XYL = 0.7 HO2 0.5 XO2 0.2 CRES 0.8 MGLY 1.1 PAR 0.3 TO2 416 COC

Modell: CBM-IV (9) Sonst. Organische Chemie 73 OH MGLY = 1 XO2 1 C2O3 74 MGLY = 1 C2O3 1 HO2 1 CO 75 O ISOP = 0.6 HO2 0.8 ALD2 0.55 OLE 0.5 XO2 0.5 CO 0.45 ETH 0.9 PAR 76 OH ISOP = 1 XO2 1 FORM 0.67 HO2 0.13 XO2N 1 ETH 0.4 MGLY 0.2 C2O3 0.2 ALD2 77 O3 ISOP = 1 FORM 0.4 ALD2 0.55 ETH 0.2 MGLY 0.1 PAR 0.06 CO 0.44 HO2 0.1 OH 78 NO3 ISOP = 1 XO2N 1 NTR 79 XO2 NO = 1 NO2 80 XO2 XO2 = 81 XO2N NO = 1 NTR

Modell: CBM-IV (10) Sonst. Chemie 82 SO2 OH = 1 SULF 1 HO2 83 SO2 = 1 SULF 84 MEOH OH = 1 FORM 1 HO2 85 ETOH OH = 1 HO2 1 ALD2 86 XO2 HO2 = 87 XO2N HO2 = 88 XO2N XO2N = 89 XO2 XO2N = 90 OH HO2 = 91 CRO =

Modell: CBM-IV (11) Biogene Olefine 92 O OLE2 = 0.63 ALD2 0.38 HO2 0.28 XO2 0.3 CO 0.2 FORM 0.02 XO2N 0.22 PAR 0.2 OH 1236 COC 93 OH OLE2 = 1 FORM 1 ALD2 -1 PAR 1 XO2 1 HO2 1236 COC 94 O3 OLE2 = 0.5 ALD2 0.74 FORM 0.22 XO2 0.1 OH 0.33 CO 0.44 HO2 -1 PAR 1236 COC 95 NO3 OLE2 = 0.91 XO2 1 FORM 0.09 XO2N 1 ALD2 1 NO2 -1 PAR 1236 COC

Kompartiment - Modell ModelMaker (kommerzielle Software)

Modellintegration (1) Standardisierte Schnittstellen für Umweltmodelle aller Art Konvertierungen zwischen Datenformaten nicht mehr erforderlich

Modellintegration (2) Erhöhte Vergleichbarkeit Einfachere Kopplung erlaubt Verknüpfungen, die sonst unmöglich bleiben Unterschiedliche Input-Datenqualitäten Überinterpretation von Ergebnissen