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DOI: http://dx.doi.org/10.1065/uwsf2003.04.057

ZIEL UND HINTERGRUND. In einem vier Thüringer Städte umfassenden, straßenverkehrsbezogenen Immissionsmessprogramm wurden Immissionsparameter erfasst und statistisch aufzubereitet, um Zusammenhänge zwischen dem Verkehrsgeschehen und der Immission zu erkennen und deren lokale Ausprägung für die betrachteten Standorte zu beschreiben.

METHODEN. Dazu wurden die aromatischen Kohlenwasserstoffe Benzol, Toluol, Ethylbenzol, o-, m- und p-Xylol, die Rußparameter Gesamtkohlenstoff, elementarer Kohlenstoff und organischer Kohlenstoff über zehn Monate bestimmt. Die Beprobung erstreckte sich jeweils über 24 Stunden und erfolgte an Wochentagen und Wochenenden sowie in der kalten und warmen Jahreszeit. Zeitgleich verlief die Ermittlung der Anzahl, Art und Geschwindigkeit der Fahrzeuge an der Messstelle. Zur Untersuchung der Daten wurden die deskriptive Statistik, die Analyse der Korrelation, die Cluster- und die Hauptkomponentenanalyse eingesetzt.

ERGEBNISSE. Für alle Standorte lässt sich mit Hilfe der Korrelations- und Regressionsanalyse zeigen, dass der Straßenverkehr unter Berücksichtigung seiner Merkmale die Parameter der Rußimmission und der -struktur beeinflusst. Im Gegensatz dazu ist eine direkte Verkehrsabhängigkeit der BTXE-Immission oder -struktur mit diesen Mitteln nicht nachzuweisen. Zwischen den Immissionskonzentrationen der BTXE-Aromaten und der Rußkomponenten lassen sich jedoch Korrelationen mit hoher Signifikanz finden. Die Ausprägung der Korrelationen differiert unter den Standorten. Mit Hilfe der Clusteranalyse lassen sich die Erhebungsgebiete gruppieren, mit der Hauptkomponentenanalyse können verkehrsabhängige und verkehrsunabhängige Faktoren extrahiert werden.

SCHLUSSFOLGERUNGEN, EMPFEHLUNGEN UND AUSBLICK. Clusteranalyse und Hauptkomponentenanalyse sind geeignet, die örtlichen Gegebenheiten zu beschreiben und Standorte untereinander zu vergleichen. Die neu eingeführten Indexparameter der BTXE-Aromaten können als Indikatoren technischer Veränderungen im Bereich der Emissionen aus Fahrzeugen, Haushalten und der Industrie herangezogen werden können.

Abstract

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GOAL, SCOPE AND BACKGROUND. In a road-traffic-related immissions measurement programme comprising four Thuringian towns, parameters of immission were recorded and evaluated statistically, in order to realise any correlation between the road traffic present and the immissions present, and to describe the local degree of correlation for each of the locations under test.

METHODS. The aromatic hydrocarbons benzene, toluene, ethylbenzene, o-, m- and p-xylene, and the carbon black parameters total carbon, elemental carbon and organic carbon were recorded over a ten-month period. Samples were taken on week days and weekends, and during the warm and the cold seasons. Sampling periods were 24 hours on each occasion. At the same time the number, kind and speed of road vehicles were recorded at the test site. The data was evaluated statistically by descriptive analysis, correlation, cluster analysis and principal components analysis.

RESULTS AND DISCUSSION. For all the locations it has been possible by correlation and regression analysis to show that road traffic, considering its characteristics, does influence carbon black immission and structure. While, in contrast, it has not been possible by these means to prove that BTXE immissions depend in any direct way on the road traffic present. A highly significant correlation, however, can be found between the immission concentrations of the BTXE aromatics and the carbon black components. The degree of correlation differs with the location. Using cluster analysis it has been possible to group the test areas. Principal components analysis allows factors depending on road traffic and factors independent of road traffic to be extracted.

CONCLUSIONS, RECOMMENDATIONS AND OUTLOOK. Cluster analysis and principal components analysis can be used for describing given local situation and comparing the test areas. The newly introduced index parameters of the BTXE aromatic hydrocarbons can be used as indicators of technological change with respect to emissions from vehicles, households and industry.