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Aktuelles - September 2006

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FLADIS - Anwendungen und Neuerungen

Ausführliche Informationen zu FLADIS zum Anfang

Darstellung der landesweiten Immissionen auf der Basis von LUQS- und EURAD-Daten
Für das Landesumweltamt Nordrhein-Westfalen bearbeitete IVU Umwelt das Projekt "Darstellung der landesweiten Immissionssituation auf der Basis von LUQS- und EURAD-Daten mit FLADIS". Die Belastungssituation in Nordrhein-Westfalen wurde für verschiedene Schadstoffe und Jahre flächenhaft dargestellt und ausgewertet. Dabei wurden die Daten des EURAD-Modells der Uni Köln zunächst einer Datenassimilation (s. u.) unterzogen, um signifikante Abweichungen von den Messwerten insbesondere für PM10 im Modelldatensatz zu reduzieren. 


NO2-Jahresmittel 2002 für NRW, FLADIS-Triangulierung von LUQS-Messdaten gekoppelt mit EURAD-Modellergebnissen nach Datenassimilation. 
Farbige Kreise: LUQS-Messdaten. 
Graue Linien: Durchschnittlicher täglicher Verkehr (DTV). 

Die Ergebnisse werden nun u. a. als Hintergrundbelastung für das landesweite Screening mit IMMISluft in NRW eingesetzt. 

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Neue Version 3.0 
FLADIS ist ein Programmsystem der IVU Umwelt für die Analyse und Visualisierung von Messnetzdaten. Es berechnet eine modellgestützte Übertragung von Punktmessdaten wie z.B. Luftschadstoffen oder meteorologischen Daten in die Fläche. Seit Juli 2006 ist FLADIS in der Version 3.0 erhältlich. Es bietet nun die Optimale Interpolation als zusätzliches Interpolationsverfahren an sowie darauf aufbauend eine Datenassimilation für externe Modellergebnisse. Mit der neu implementierten Delta-Methode lassen sich zukünftige Messwerte an Stationsorten abschätzen. 

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Optimale Interpolation (OI) 
Die Optimale Interpolation (OI) ist ein geostatistisches Verfahren, das Modellwerte auf der Basis von Messwerten räumlich differenziert in Abhängigkeit von Struktur und Einflussbereich der Messdaten korrigiert. Die unterschiedliche Repräsentativität von Messstationen wird berücksichtigt. 

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Datenassimilation 
FLADIS stellt eine passive Datenassimilation zur Verfügung, um bestehende Modellergebnisse an Beobachtungen anzupassen, bevor die eigentliche Interpolation vorgenommen wird. Durch die Datenassimilation wird die räumliche Prognosefähigkeit des Darstellungsverfahrens signifikant verbessert.
 
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Prognose von Messdaten 
Die in FLADIS implementierte Delta-Methode ermöglicht die flächenhafte Darstellung der zukünftigen Immissionssituation in einem Modellgebiet. Grundlage sind die Messreihen eines zurückliegenden Basisjahrs sowie Modellrechnungen für das Basisjahr und ein Prognosejahr.
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