Monitoring der Luftqualität für ein umweltsensitives Verkehrsmanagement in der Pilotregion Leipzig - Einblicke aus dem Forschungsprojekt AIAMO

Kurzfassung

AIAMO (Artificial Intelligence and Mobility) ist ein Forschungsprojekt vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) mit einem Fördervolumen von 16,7 Mio. €, das darauf abzielt, durch sektorenübergreifende Vernetzung der Mobilitätsträger eine datensouveräne, KI-basierte Mobilitätssteuerung für Städte zu entwickeln. Seit Juli 2023 erarbeiten 13 Partner aus Forschung und Wirtschaft gemeinsam an Lösungen und Maßnahmen zur Ermöglichung eines umweltsensitiven Mobilitätsmanagements. Ziel ist es, durch vereinfachte Datenerhebung und den Einsatz von KI ressourcenschonende, sichere und effiziente Mobilitätslösungen zu gestalten. Mithilfe von KI sollen Emissionen reduziert, multimodale Mobilitätsangebote gefördert und Verkehrsprognosen sowie Reaktionen auf Überlastungen und Grenzwertüberschreitungen optimiert werden. Eine der zentralen Herausforderungen besteht darin, verlässliche Mobilitätsangebote sicherzustellen und dabei die Einhaltung von Klimazielen zu forcieren. Bisher fehlt jedoch ein zugängliches Konzept zur Vernetzung verschiedener Mobilitätsdienste, welches besonders für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU), Kommunen und kleinere Städte integrierte Lösungen sowie eine niedrige Einstiegshürde bietet. Zudem gibt es derzeit noch keinen Einsatz von KI im umweltsensitiven Mobilitätsmanagement. Zur Erreichung der Ziele werden im Projekt digitale Zwillinge für die Bereiche Verkehr und Umwelt geschaffen, welche das aktuelle urbane Geschehen in Echtzeit widerspiegeln. Sie dienen als Grundlage für Modellprognosen, welche helfen sollen, die Auswirkungen von Verkehrsmanagementmaßnahmen aufzuzeigen und somit zur Entscheidungsunterstützung im taktischen und operativen Betrieb dienen. Das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ) koordiniert dabei die Planung und Umsetzung eines Umweltmessnetzes in der Pilotregion Leipzig zur urbanen Luftqualität, um verkehrsbedingte Emissionen zu überwachen. Die generierten Daten werden im Zeitreihenökosystem des UFZ auf Plausibilität geprüft, einer automatischen Qualitätskontrolle mit Hilfe der am UFZ entwickelten Software (SaQC – System for Automated Quality Control, Schmidt et al, 2023) unterzogen und im Anschluss zur Analyse und Prognose weiterverarbeitet sowie veredelt. Ziel ist die Erstellung einer automatischen, reproduzierbaren und standardisierten Qualitätskontrolle für Zeitreihendaten. Das Umweltmessnetz in Leipzig umfasst aktuell 10 Luftqualitätssensoren, welche Stickoxide (insbesondere NO2) und Feinstaub (PM10 und PM2.5) messen. Im weiteren Verlauf des Projektes werden bis zu 50 Sensoren in der Pilotregion Leipzig installiert. Die Messungen werden dabei in einem Untersuchungsgebiet von 6x6 km durchgeführt und beinhalten sowohl verkehrsnahe als auch Hintergrundmessungen (z.B. in Parks). Die ersten Auswertungen zeigen deutliche Tagesmuster bei den Stickstoffdioxid-Konzentrationen (NO2), mit Spitzenwerten während der Rushhour und den niedrigsten Werten zur Mittagszeit. Zudem wurden signifikante Anstiege während großer Veranstaltungen, wie EM-Spielen und Konzerten, festgestellt, bei denen die NO!- Konzentrationen um bis zu 20 % über dem Normalwert lagen. Höchstwerte wurden im Stadtzentrum gemessen. Ähnliche Trends sind bei den Feinstaubmessungen (PM10 und PM2.5) zu beobachten, wobei ebenfalls Spitzenwerte während der Rushhour und bei (Groß-)Veranstaltungen auftraten. Die Analyse der NO2-Mittelwerte über einen Zeitraum von zwei Monaten zeigt, dass der Jahresgrenzwert in einigen Fällen überschritten oder knapp erreicht wurde. Im Hinblick auf die ab 2030 geltende EULuftqualitätsrichtlinie, die einen Jahresmittelwert von maximal 20 µg/m³ für NO2 vorsieht, wird der aktuell geltende Grenzwert halbiert. Auch die Grenzwerte für PM10 und PM2.5 werden zukünftig gesenkt, was zu einer erhöhten Anzahl an Messstationen führen könnte, die Grenzwertüberschreitungen dokumentieren (Umweltbundesamt, 2024). Diese Entwicklungen verdeutlichen die Dringlichkeit des Projektes AIAMO und dessen Bedeutung für die Mobilitätswende. In den kommenden Monaten werden alle Luftqualitätssensoren installiert, der automatisierte Prozess zur Qualitätssicherung von Zeitreihendaten implementiert sowie die Bewertung der Modellergebnisse durchgeführt, zur Ableitung verkehrsoptimierender Maßnahmen, insbesondere für den öffentlichen Nahverkehr.