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Raumzeitliche Differenzierung humanbioklimatologischer Bedingungen am Beispiel des Campus Charlottenburg der Technischen Universität Berlin basierend auf meteorologischen Messungen und Modellierung


Von Mareen Badur, Lisa Kirchner, Stefanie Schepers, Nora Sprondel

Zusammenfassung

Die Auswirkungen der urbanen Wärmeinsel Berlins auf die humanbioklimatische Situation am Campus Charlottenburg der Technischen Universität wurden mittels meteorologischen Messungen und Modellierung untersucht und durch objektive Indizes wie Universal Thermal Climate Index (UTCI) und Predicted Mean Vote (PMV) bewertet. Erstmalig liegt besonderes Augenmerk auf Aufenthaltsorten wie Sitzbänken oder Liegewiesen, deren Aufenthaltsqualität hier vom lokalen Humanbioklima abhängig gemacht wird. Auf dem Campus Charlottenburg gibt es Aufenthaltsorte, an denen im Sommer Hitzestress auftreten kann. Jedoch zeigen die punktuellen Messungen ebenfalls, dass humanbioklimatisch ungünstige Orte nicht vegetationslos und großflächig sein müssen, sondern auf mikroskaliger Ebene stark schwanken können. Gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Aufenthaltsqualität wie das Pflanzen schattenspendender Bäume können an einem Ort starken Hitzestress vermeiden. Für die Gestaltung von Campi ist eine hohe Aufenthaltsqualität wichtig, daher sollten bei Außenraumgestaltungen humanbioklimatische Bewertungen vorgenommen und berücksichtigt werden.

Abstract

Our goal was to detect the impact of the urban heat island on campus Charlottenburg of Technische Universität Berlin by analysing and evaluating the human biometeorological situation on campus using objective indices like Universal Thermal Climate Index (UTCI) and Predicted Mean Vote (PMV). Outdoor areas with a lot of benches or a lawn for sunbathing got special attention, whose quality of stay we set dependent on local human bioclimate. In some of these areas there can be heat stress in summer. However the punctual measurements also indicate that areas with an unfavourable situation in terms of human biometeorology do not have to be without vegetation and large-area, but can be very diverse on microscale. Targeted measures to improve the quality of stay like planting shady trees can help to avoid strong heat stress at the microscale. A high outdoor comfort is important for the design of campuses. Therefore, analysis and evaluation of the human biometeorological situation should be part of exterior design.

Einleitung

Bereits im Jahr 1833 konnte der Wissenschaftler Luke Howard mit Hilfe von Messungen eine Temperaturdifferenz von den Lufttemperaturen urbaner und ruraler Gebiete feststellen. Dieser Effekt der urbanen Wärmeinsel wird unter anderem bedingt von Geometrie und Oberflächenbeschaffenheit der Bebauung (Mills 2008). Dieser Effekt ist in Großstädten wie Berlin, u.a. an den Messstationen auf dem Campus Charlottenburg der Technischen Universität, deutlich ausgeprägt (SenStadtUm 2001).
Der Klimaatlas Stuttgart beurteilt den urbanen Wärmeinseleffekt in Städten negativ, da er für den Menschen eine erhöhte Wärmebelastung bedeutet (Verband Region Stuttgart 2008). In dieser Hinsicht ist es interessant, die humanbioklimatischen Auswirkungen der urbanen Wärmeinsel auf dem Campus Charlottenburg zu untersuchen, also diejenigen Faktoren die auf den Menschen einwirken und damit Hitzestress auslösen können. Von besonderer Bedeutung ist dies an Orten, die der Erholung dienen und für die eine hohe Aufenthaltsqualität vorgesehen ist, wie Sitzbänke oder Liegewiesen.

Die urbane Wärmeinsel wurde erstmals von Luke Howard beschrieben (Mills 2008). Seitdem ist der Effekt zum Forschungsgegenstand geworden und oft gemessen und dokumentiert worden. (McPherson 1994). Die urbane Wärmeinsel wird durch die Temperaturdifferenz von einer urbanen Station (Tu) zu einer ruralen Station (Tr) beschrieben (∆Tu-r), die Intensität der urbanen Wärmeinsel nimmt vom Zentrum nach Außen ab. Am stärksten tritt der Effekt in wolkenlosen Nächten im Sommer auf (Schönwiese 2013). Das Humanbioklima beschreibt die Einflüsse der Wetterelemente Lufttemperatur, Wind, Luftfeuchtigkeit, lang- und kurzwellige Strahlung, die sich auf den menschlichen Körper auswirken (DWD 2013).

Dieser Artikel verfolgt die Fragestellung, wo es auf dem Campus Charlottenburg humanbioklimatisch günstige und ungünstige Orte in Form von Hitzestress gibt. Weitergehend wird darauf basierend untersucht, welche humanbioklimatische Situation an den vorhandenen Erholungsnutzungen vorzufinden ist. Die Hypothese ist, dass an den Sitzbänken vor der Mensa Hardenbergstraße (AWS 50) mittags im Sommer eine humanbioklimatisch ungünstigere Situation herrscht als an der Liegewiese mittig auf dem Campus Charlottenburg (AWS 40). Die Station vor der Mensa Hardenbergstraße ist gebäudenah, versiegelt und im Sommer täglich 7h von Sonne beschienen, da er nach Südosten ausgerichtet ist. Die Station AWS 40 dient als Liegewiese mit Bäumen und ist mittig auf dem Campus Charlottenburg gelegen ist.


Abb. 1: Lage des Campus Charlottenburg in Berlin (verändert nach SenStadtUm 2011). Auf der kleinen Karte sind die Stationen des Messwagens Human Meteorological Vehicle (HuMVe) und der automatischen Wetterstationen (AWS) gekennzeichnet (verändert nach Google Maps 2014).

Methoden

Die Messungen wurden mit automatische Wetterstation (AWS) und mit dem Human Meteorological Vehicle (HuMVe) durchgeführt. Das HuMVe ist ein mobiler Messwagen, der mit unterschiedlichen Messinstrumenten zur Ermittlung verschiedener Wetterelemente ausgestattet ist: Lufttemperatur, Oberflächentemperatur, Windgeschwindigkeit, Windrichtung, relative Feuchte, Strahlungsbilanz sowie die Globalstrahlung werden gemessen, digitalisiert und anschließend in einem Logger, der eine fehlerfreie Datenaufzeichnung über einen selbst definierbaren Zeitraum ermöglicht, gespeichert (Fachgebiet Klimatologie TU Berlin 2012).

Zur Ermittlung der Lufttemperatur und der relativen Feuchte wird ein sensibler Sensor genutzt. Um Verfälschungen der Ergebnisse zu vermeiden, wird der Sensor durch ein Strahlenschutzgehäuse umgeben (Fachgebiet Klimatologie TU Berlin 2012). Das HuMVe ist außerdem mit einem 3D- Ultraschallanemometer ausgestattet, das die Windgeschwindigkeit misst. Zur Ermittlung der Strahlungstemperatur werden ein Pyranometer und ein Netto-Radiometer bzw. Pyradiometer genutzt. Dabei wird die Gesamtstrahlung von unten (kurzwellige Reflexstrahlung, langwellige Ausstrahlung der Oberfläche) und die Gesamtstrahlung von oben (kurzwellige Globalstrahlung, langwellige atmosphärische Gegenstrahlung) gemessen und im Folgenden die Differenz gebildet. An sonnigen Tagen kann meist eine positive Strahlungsbilanz nachgewiesen werden, d.h. dass die Oberfläche mehr Energie erhält als sie selbst abstrahlt. In klaren Nächten ist sie dagegen meist negativ (Fachgebiet Klimatologie TU Berlin 2012).

Die Messdaten wurden im Juni 2013 bei autochthoner Wetterlage, die sich durch wolkenlosen Himmel, annähernde Windstille und ausgeprägte Tagesgänge der Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit und Strahlung auszeichnet (DWD 2014), auf dem Campus Charlottenburg erhoben. Die genauen Standorte der Messstationen sind in Abbildung 1 dargestellt. Auf dem Campus Charlottenburg wurde an 13 Stationen gemessen, vier dieser Stationen sind für die vorliegende Messung relevant; es wurden zwei Stationen (AWS 40 und 50) ausgewählt, die einen Aufenthalt anbieten, wie etwa Liegewiesen oder Sitzbänke. Zusätzlich wurden zwei Stationen (Station 4 und 10) ausgewählt, die besonders hohe oder niedrige Lufttemperaturen aufweisen und somit die Ergebnisse vergleichbar machen (vgl. Abb. 3). Es wurden die Daten von zwei weiteren stationären Messstationen verwendet; eine Messstation befindet sich in zentraler Innenstadtlage (Dessauer Straße), die andere in ländlich geprägter Lage (Dahlemer Feld im Grunewald). Die Durchschnittstemperatur des Monats Juni betrug in Berlin 17,2 °C (DWD 2014).

Für die Bewertung des Humanbioklimas sind die Lufttemperatur, die Strahlungsbilanz, die relative Luftfeuchte und die Windgeschwindigkeit relevant. Die Fragestellung nach den bioklimatisch günstigen Aufenthaltsorten auf dem Campus Charlottenburg kann zum einen mithilfe des PMV beantwortet werden. Dieser gilt als mittleres subjektives Empfinden einer größeren Personengruppe und gibt an, ob an einem Standort Hitze- oder Kältestress für einen Menschen, dessen Eigenschaften mithilfe des Klima-Michel-Modells definiert werden, herrscht (VDI 1998). Das Modell Rayman simuliert für beliebige Zeit- und Raumsituationen die mittlere Strahlungstemperatur (Tmrt) und berechnet anschließend den PMV (Matzarakis 2001). Die Tmrt stellt die Gesamtheit der kurzwelligen und langwelligen Strahlungseinflüsse auf den menschlichen Körper dar. Dabei wird direkte und reflektierte Strahlung berücksichtigt (Lindberg 2008). Neben dem PMV kann auch der UTCI hinzugezogen werden.
Der UTCI berücksichtigt sämtliche meteorologischen Einwirkungen auf den menschlichen Körper, sodass er für alle Klimazonen und Jahreszeiten gültig ist (Tiefgraber 2013). Der Wert lässt sich mit dem UTCI-Calculator berechnen und beruht unter Anderem auf der Tmrt (Wojtach 2014).

Die für beide Indizes benötigte Tmrt kann nach den Messungen mit dem Strahlungsmodell SOLWEIG (SOlar and Long Wave Environmental Irradiance Geometry model), welches dreidimensionale Strahlungsflüsse simuliert, parametrisiert werden. Das Auslesen der Tmrt-Daten erfolgte im Programm R durch Setzen von Punkten auf einer digitalen Karte des Campus Charlottenburgs.

Ergebnisse

Die urbane Wärmeinsel Berlins ist auf dem Campus Charlottenburg nachweisbar. Die Abbildung 2 zeigt die Temperaturdifferenz des Campus Charlottenburg (grau) und einem zentralen Standort in der Dessauer Str. (schwarz) zu einem ländlichen Standort, dem Dahlemer Feld im Grunewald. Die graue Kurve verläuft meist unter der schwarzen Kurve, welche den Effekt der urbanen Wärmeinsel der Stadt Berlin darstellt. Der urbane Wärmeinseleffekt tritt auf dem Campus Charlottenburg schwächer auf als am Standort der Dessauer Straße. Zwischen 7 Uhr und 10 Uhr ist die Temperaturdifferenz der Dessauer Straße zum Dahlemer Feld negativ, welches auf Beschattung durch Bebauung zurückgeführt werden kann.
Die urbane Wärmeinsel ist ein Effekt, der durch eine relativ geringe Wärmekapazität des Baumaterials, die verringerte bzw. teilweise unterdrückte Abgabe latenter Wärme an die Atmosphäre durch Bodenversiegelung und einen kleinen Vegetationsanteil auftritt. Die Lufttemperatur kühlt auf Vegetationsflächen stärker ab als auf versiegelten Flächen und kann durch Luftflüsse in wärmere Gebiete gelangen und diese abkühlen. Der Effekt ist besonders nachts, wenn keine Sonnenstrahlung vorhanden ist, aufgrund von Blockierungen des Kalt- und Frischluftzuflusses aus der Umgebung nachweisbar (Schönwiese 2013). Nach Sonnenuntergang ist eine schnelle Abkühlung der Lufttemperatur zu erkennen, während der Nacht eine gleichmäßige Abkühlung und eine schnelle Erwärmung nach dem Sonnenaufgang (VDI 2003). Als weiterführende Literatur wird Schönwiese (2013) empfohlen.

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Abb. 2: Differenz der Lufttemperatur (∆Tu-r) als Indikator der urbanen Wärmeinsel nach Howard (Mills 2008). Die Abbildung zeigt die Differenzen der urbanen Stationen Dessauer Straße (schwarz) und Campus Charlottenburg (grau) zur Messstation am Dahlemer Feld. Die Daten wurden am 10./11.06.2013 erhoben und sind stündlich gemittelt.

Die Abbildung 3 zeigt den Verlauf der Temperaturen von urbanen Stationen (Dessauer Straße & Campus Charlottenburg) und ruralen Stationen (Dahlemer Feld), sowie vier verschiedenen Stationen auf dem Gelände des Campus Charlottenburg (Station 4, Station 10, AWS 40, AWS 50). Den Höchstwert der Lufttemperatur erreicht Station 10. Die niedrigsten Temperaturen sind an der ruralen Vergleichsstation und an Station 4 zu verzeichnen.


Abb. 3: Die Daten wurden am 11.6.2013 erhoben und sind stündlich gemittelt. Die Standorte der Messstationen auf dem Campus Charlottenburg sind in Abb.1 dargestellt.

Für die humanbioklimatische Bewertung wurden sowohl der PMV als auch der UTCI, um einen Vergleich zu ermöglichen, ermittelt. Die Daten wurden am 10. und 11. Juni 2013 erhoben, die betrachteten Uhrzeiten sind 10- 14 Uhr, die angenommenen Stoßzeiten, zu denen der Campus Charlottenburg einen erhöhten Nutzungsdruck aufweist. Als Vergleich dienen die ermittelten Werte von 2 Uhr.


Tab. 1: Ermittelte UTCI-Werte. Die Tabelle zeigt den UTCI zu den vier untersuchten Uhrzeiten an den verschieden Stationen.

Die Tabelle 1 zeigt die UTCI-Werte zu den betrachteten Uhrzeiten, Tabelle 3 im Anhang zeigt die Bedeutung der UTCI-Werte. Nachts herrscht an keinem Ort eine thermische Belastung. Um 10 Uhr herrscht außer an Station 10 bereits gemäßigter Hitzestress, um 12 Uhr ist dies an allen Stationen der Fall. Um 14 Uhr erreicht Station 10, die vormittags als einzige keine thermische Belastung aufwies, einen starken Hitzestress, der UTCI steigt in 4h von 19 auf 32. Die Station 4 und AWS 40 liegen bei gemäßigter thermischer Belastung während an der AWS 50 der UTCI absinkt und keine thermische Belastung mehr herrscht. Die Stärke der thermischen Belastungen ist an Sommertagen unter gleichen Bedingungen ebenfalls zu erwarten.


Tab. 2: Ermittelte PMV-Werte. Die Tabelle zeigt den PMV zu den vier untersuchten Uhrzeiten an den verschieden Stationen.

Die Tabelle 3 zeigt die PMV-Werte zu den betrachteten Uhrzeiten, Tabelle 4 im Anhang zeigt die Bedeutung der PMV-Werte. Die Tagesgänge der Stationen 4 und 10 sind auffällig. Die Station 4 weist nachts einen mäßig bis starken Kältestress und tagsüber keine Belastung auf. Die Station 10 hat morgens keinen bis schwachen Hitzestress. Im Tagesverlauf erreicht sie extremen Hitzestress, wohingegen nachts wieder mäßiger Kältestress nachweisbar ist.

Diskussion

Um die Untersuchungsfrage beantworten zu können, ist es nötig die folgenden Aspekte zu beachten. Die Datengrundlage der ermittelten Ergebnisse basiert auf zwei Messtagen im Juni 2013, daher sind sie für Sommertage mit gleichen Bedingungen gültig. Die Auswertung der Tmrt-Modellierung erfolgte durch das Setzen einzelner Punkte in einer digitalen Karte und kann Ungenauigkeiten aufweisen.
Die Messstationen liefern punktuelle Daten, die von den untersuchten Aufenthaltsorten leicht abweichen können. Dies hängt mit der eingeschränkten Umsetzbarkeit zusammen, da die Messstationen nicht genau dort errichtet werden können, wo sich die Sitzbänke befinden.
Die Berechnung des PMV beruht auf dem Klima-Michel-Modell, das die Anpassungsfähigkeit von Menschen an Umgebungsbedingungen beurteilt. Es wird ein Durchschnittsmann von 35 Jahren, 1,75m Größe und einem Gewicht von 75 kg vorausgesetzt. Dieser ist stets angemessen gekleidet und weist eine konstante Aktivität auf. Dieses Modell und der daraus resultierende PMV sind für den Campus Charlottenburg nicht vollständig übertragbar, da der Durchschnittsstudent andere Eigenschaften aufweist, welche noch zu ermitteln wären.

Der neu entwickelte Index UTCI berücksichtigt mehr Faktoren als der PMV. Die beiden Indizes haben eine unterschiedliche Lesbarkeit; während der UTCI eine Äquivalenttemperatur darstellt und die Werte wie „gefühlte Temperaturen“ gelesen werden können hat der PMV positive und negative Werte; Null bedeutet, dass keine Belastung gegeben ist. Weitere Unterschiede liegen in Anzahl und verbaler Beschreibung der Belastungsstufen. Die Bewertung der Orte mithilfe des PMV ergab, dass nachts mäßiger bis starker Kältestress auftreten kann, wohingegen der UTCI den Zustand als keine thermische Belastung benennt. Für die Werte, die tagsüber ermittelt worden sind, treffen jedoch beide Indizes die gleichen Aussagen.

Die Hypothese, dass die humanbioklimatische Situation an einer Stelle besser ist als an einer anderen, konnte nicht bestätigt werden. Dies ist an den UTCI-Werten sowie an den PMV-Werten zu erkennen. An der AWS 50 sinken UTCI und PMV um 14 Uhr ab. Eine Begründung hierfür ist, dass sich die Messstation und die dortigen Sitzmöglichkeiten nahe der Hauswand dann im Schatten befinden. Somit ist der Ort um 14 Uhr nicht mehr thermisch belastet. Dies gilt jedoch nicht für die gegenüber liegenden Sitzgelegenheiten, die sich zu dieser Uhrzeit noch in der Sonne befinden. Die Werte der Station AWS 40 auf der Liegewiese zeigen, dass aufgrund stetiger Sonneneinstrahlung gemäßigte Hitzestressbelastung entstehen kann.
Daraus lässt sich ableiten, dass schattenspendende Objekte, wie Bäume und Häuser, die humanbioklimatische Situation begünstigen können. Um diesen Effekt quantifizieren zu können, wären kleinräumigere Messungen nötig.

Schlussfolgerung

Die Hypothese, dass die humanbioklimatische Situation an der AWS 50 im Sommer ungünstiger ist als an der AWS 40, wurde nicht bestätigt. Die Tagesgänge der PMV- und UTCI-Werte weisen Schwankungen auf, sodass humanbioklimatisch ungünstige Bedingungen beispielsweise um 12 Uhr an AWS 50 und um 14 Uhr an der AWS 40 vorzufinden sind (vgl. Tab. 1, Tab. 2). Die übergeordnete Untersuchungsfrage nach bioklimatisch günstigen und ungünstigen Orten konnte beantwortet werden unter dem Vorbehalt, dass das Humanbioklima mikroskalig sehr schwankt. Somit ist zu empfehlen, dass für den jeweiligen Bedarf angepasste, kleinräumigere Messungen und Modellierungen durchgeführt werden sollten.
Es konnte festgestellt werden, dass die beiden verglichenen Aufenthaltsorte (AWS 40 und 50) des Campus Charlottenburg im Sommer nicht das Risiko von starkem Hitzestress bergen; gemäßigter Hitzestress kann jedoch auftreten (AWS 40). Da es aber wahrscheinlich dennoch Personen gibt, die sich von gemäßigtem Hitzestress nicht belastet fühlen, können die Aufenthaltsstandorte auf dem Campus Charlottenburg als gut ausgewählt gelten, da genügend Ausweichmöglichkeiten wie weitere Sitzmöglichkeiten im Außen- und Innenraum vorhanden sind, wie zum Beispiel die Mensa, Cafeterien oder die Parkanlage des Tiergartens.
Es besteht die Möglichkeit, humanbioklimatisch sehr günstige Orte zu Aufenthaltsorten umzugestalten. An dieser Stelle können auch Umfragen und weitere Untersuchungen ansetzen, die herausstellen, ob ein berechneter thermischer Stress auf die Studenten tatsächlich belastend wirkt.

Die Synthese der Bereiche Ökologie und Landschaftsarchitektur wird in Zukunft in jedem Fall an Bedeutung gewinnen. Freiraumplanungen sollten unter den Aspekten humanbioklimatischer Kriterien vorgenommen werden, besonders unter der Beachtung, dass häufig mikroskalige Schwankungen vorliegen. Wenn bei der Beplanung eines Gebietes keine günstigen Standorte gefunden werden, muss darüber nachgedacht werden, wie diese geschaffen werden können. Schattenspendende Bäume sind sicherlich nur ein Beispiel für die Senkung der humanbioklimatischen Belastung.

Anhang


Tab. 3: Bedeutung der UTCI-Werte (verändert nach ICEE 2009).


Tab. 4: Bedeutung der PMV-Werte (verändert nach VDI 1998).

Quellenverzeichnis

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