Optimierung eines Bioindikator-Meßnetzes

Zusammenfassung

Zur räumlich differenzierten Feststellung von Schadstoffbelastungen ist es notwendig, flächendeckende Meßnetze einzurichten und zu beproben. Die regional unterschiedliche Hintergrundbelastung mit Schwermetallen wird anhand eines Bioindikators, des epiphytischen LaubmoosHypnum cupressiforme erfaßt. Zeit- und Kostengründe führten zu der Überlegung, das Meßnetz räumlich hinsichtlich der Probenahmestandorte retrospektiv zu optimieren.

Ziel dieser Arbeit war, das landesweite Meßnetz des Bayerischen Landesamtes für Umweltschutz, dessen Probenahmestellen durchschnittlich 16×16 km voneinander entfernt liegen, zu reduzieren ohne erhebliche Informationsverluste bezüglich der großräumigen Hintergrundbelastung hinnehmen zu müssen. Thematisch gesehen gliedert sich daher die Arbeit in zwei Bereiche: einerseits dasFeststellen räumlicher Abhängigkeiten und andererseits dieAuswahl der Probenahmestadorte. Hierzu wurden geostatistische Methoden (Semivariogrammanalyse und Kriging) eingesetzt.

Aufgrund derSemivariogrammanalyse laßt sich folgendes feststellen: Die hohe Variabilität der Meßwerte spiegelt sich in einem starken Grundrauschen wider und wird anhand des Nugget-Effekts quantifiziert. Obwohl die Semivariogramme in den untersuchten Jahren 1981 bis 1990 relativ stark variieren, läßt sich ein grundsätzliches Muster beschreiben. Das sphärische Modell gibt am besten die räumlichen Abhängigkeiten der Konzentrationen für jedes Element wieder. Durch die Rückschätzung der bekannten Meßwerte mit Hilfe der eingegebenen Modellparameter wurde die Güte des Modells getestet.

Kriging wurde für das Ausgangsmeßnetz mit 370 Standorten durchgeführt und als Vergleichsgrundlage für die neu entwickelten Meßnetze verwendet. Als Auswahlkriterien, inwieweit Standorte beprobt werden müssen, dienten die Krigingstandardabweichung, die Überschreitung des Konfidenzintervalls, die prozentuale Abweichung des Krigingfehlers, die prozentuale Abweichung der Schätzwerte im Vergleich zum Ausgangsmeßnetz und die bedingte Wahrscheinlichkeit, mit der ein festgelegter Schwellenwert überschritten wird.

Zudem sollen hochbelastete Standorte und Standorte in der Nähe bestimmter Klimameßstationen für zukünftige vergleichende Auswertungen erhalten bleiben. Visualisiert und ausgewertet wurden die Parameter mit Hilfe eines Geographischen Informationssystems. Schließlich wurde eine Meßnetzkonfiguration mit 126 Probenahmestellen als ausreichend betrachtet, um eine ähnliche Information über die Hintergrundbelastung zu erhalten wie mit 370 Standorten.