Ensemble-gestützte Abschätzung der deutschen Methanemissionen mit dem ICON-Art Model

Innerhalb des ITMS wird ein Softwaresystem am DWD entwickelt, um Treibhausgasemissionen aus Messungen der Konzentrationen und Wetterdaten zu bestimmen. Hierzu wurden zwei neue Publikationen im Journal Atmospheric Chemistry and Physics veröffentlicht, die den ITMS-Demonstrator vorstellen und die Methanemissionen Deutschlands im Jahr 2021 abschätzen. Hier werden die Grundlagen des Systems erklärt.

Einleitung

Methan (CH4) zählt zu den wichtigsten Treibhausgasen. Nach Kohlenstoffdioxid (CO2) ist es das Treibhausgas mit dem stärksten Einfluss auf die globale Erwärmung. Die Reduktion von Methanemissionen spielt damit eine zentrale Rolle beim Klimaschutz.

In Deutschland stammen die meisten Methanemissionen aus der Landwirtschaft, gefolgt vom Energie- und Abfallsektor. Diese Emissionen werden jährlich in nationalen Berichten, sogenannten Inventaren, erfasst und an die UN übermittelt. In Deutschland wird das  nationale Treibhausgasinventar vom Umweltbundesamt (UBA) zusammengestellt. Für die Klimapolitik ist es entscheidend, dass diese Zahlen möglichst genau sind, denn sie dokumentieren die Wirksamkeit und Lücken aktueller Maßnahmen zur Emissionsreduktion. Deutschland hat sich verpflichtet, seine Methanemissionen bis 2030 um mindestens 30% gegenüber 2020 zu reduzieren.

Das ITMS-Projekt hat zum Ziel, die deutschen Treibhausgasemissionen basierend auf Beobachtungen abzuschätzen. In diesem top-down Ansatz ist es möglich, durch die Treibhausgaskonzentration auf die Emissionen zurückschließen. Dies unterstützt den bottom-up Ansatz der nationalen Treibhasgasinventare und kann helfen, diesen zu verifizieren.

Die Forschungsarbeit, die hier besprochen wird, besteht aus zwei Teilen und ist im Journal Atmospheric Chemistry and Physics veröffentlicht. Der erste Teil beschreibt die Methodik und der zweite Teil die Ergebnisse. Sie präsentiert den ersten ITMS-Demonstrator, der ein solches top-down Verfahren für Deutschland für das Jahr 2021 anwendet.

Was wurde gemacht?

Methantransport

Um die Methanemissionen und -konzentrationen zu simulieren, wird das Wettermodell des Deutschen Wetterdienstes benutzt: ICON. Das Modell berechnet, wie Luftmassen strömen, Turbulenzen entstehen und wie sich ein Gas in der Atmosphäre verteilt. So lässt sich nachvollziehen, wie sich Methanemissionen in der Atmosphäre ausbreiten.

Das Wetter ist ein chaotisches System, in dem kleine Änderungen in den Anfangsbedingungen zu großen Veränderungen in der Vorhersage führen können. Deswegen wird nicht nur eine einzelne Simulation verwendet, sondern zwölf leicht verschiedene Versionen des Wetters — ein sogenanntes Ensemble. Das hilft, die Unsicherheiten des Wettermodells besser abzuschätzen.

Methanemissionen

Bevor das Inversionsverfahren beginnt, braucht man eine Anfangsabschätzung der Emissionen — das sogenannte a priori. Für Deutschland stammen diese Zahlen aus dem nationalen Treibhausgasinventar des UBA. Für den Rest Europas werden primär die anthropogenen Emissionen vom Copernicus Atmosphere Monitoring Service verwendet.

Es gibt auch natürliche Quellen von Methan, wie z.B. Moore und das Auftauen des Permafrosts. Diese Daten kommen in Deutschland vom Thünen Institut, die Emissionen sind hier aber weitaus geringer als die anthropogenen. Im Norden Europas werden die natürlichen Quellen relevanter.

 

 

ICOS-Beobachtungsdaten

Um das Modell mit der Realität zu vergleichen, werden Beobachtungen der Methankonzentration benötigt. Das Integrated Carbon Observation System (ICOS) ist ein europäisches Messnetz, das kontinuierlich die Konzentration von Treibhausgasen misst.

Über Europa verteilt stehen mehr als hundert Messstationen. Die meisten davon sind Türme, die bis zu mehreren hundert Metern Höhe erreichen.

Die Messungen folgen strengen Qualitätsstandards und sind über das ICOS Carbon Portal öffentlich verfügbar. Für die Inversion sind die ICOS-Daten essenziell, denn ohne genaue Beobachtungen ist die Überprüfung der Emissionen nicht möglich.

Inversion

Die Inversion ist das Herzstück der Studie. Hier wird die entscheidende Forschungsfrage rückwärts berechnet: Wenn wir wissen, wie der Wind weht und wie viel Methan an einer Messtation ankommt, wie viel Methan wurde dann ursprünglich ausgestoßen?

Das Modell fasst die Emissionen dafür in verschiedene Regionen und Sektoren zusammen. Abbildung 3 zeigt eine Karte dieser 46 Emissionskategorien. Für jede Kategorie wird der Transport der Methankonzentration getrennt simuliert. An den Messpunkten der ICOS-Türme kann man dann die simulierte Beobachtung anteilig den einzelnen Kategorien zuordnen. (Bei den echten Beobachtungen misst man natürlich nur das gesamte Methan.) Passen die simulierten Beobachtungen der Anfangsabschätzung nicht zu den gemessenen Beobachtungen, können die Kategorien skaliert werden — d.h. mit einem Faktor multipliziert werden, um eine bessere Übereinstimmung zu erreichen. Eine einzelne Beobachtung reicht dafür nicht aus, mathematisch wäre das Problem unterbestimmt. Die Publikation nimmt dazu ca. 100 000 Beobachtungen über das Jahr 2021 verteilt. Mathematisch wird dann bestimmt, wie die Kategorien im Mittel am besten angepasst werden müssten, damit das Modell zu den echten Beobachtungen passt. So ergibt sich z.B. in dieser Untersuchung für die Emissionen in Deutschland ein Skalierungsfaktor von 1.32 ± 0.17, d.h. 32% ± 17% mehr Emissionen -- dazu gleich mehr.

Ergebnisse

Die Ergebnisse der Inversion von 2021 sind in Abbildung 5 gezeigt.

Für Deutschland ergibt sich mit der Methode eine um 32% ± 17% höhere Methanemission als im nationalen Inventar (Version 2024) angegeben.

Auch in den Niederlanden, Belgien und Luxemburg deuten die Messungen auf höhere Emissionen hin. In Großbritanien zeigt sich beispielsweise eine gute Übereinstimmung des Inventars mit den Inversionergebnissen.

Herausforderungen

Es gibt einige Limitierungen der Methode. Außerhalb Zentraleuropas ist die Messabdeckung noch nicht ausreichend, um die Methode dort effektiv anzuwenden.

Auch die Zusammenfassung der Emissionen in Kategorien erzwingt, dass ganze Regionen zusammen korrigiert werden. Falls tatsächlich nur ein Teil der Region korrigiert werden müsste, kann die Methode das nicht trennen. Bei mehreren Sektoren am gleichen Ort — wie in Deutschland — ist die Möglichkeit der Unterscheidung auch begrenzt. Hier ist es einfacher, die Gesamtemissionen einer Region zu bestimmen. In Deutschland ordnet die Methode die größte Differenz der Landwirtschaft zu, aber dies ist ungewisser als die Bestimmung der Gesamtemissionen.

Außerdem ergibt sich ein interessanter Jahresverlauf in Deutschland: Die Emissionen sind im Herbst und Winter am höchsten und erreichen im Mai ein Minimum. Dies unterscheidet sich aber im Vergleich zu anderen Modellen, was auf Modellfehler hinweist. Generell sind die Modellfehler der Wettermodelle die größten Unsicherheiten der top-down Inversion.

Ausblick

Der Code der Inversion wird als open-source Projekt veröffentlicht mit dem Namen Dynamic Uncertainty Bayesian Flux Inversion (DUBFI).

Die Liste an Möglichkeiten, die Methodik weiter auszubauen ist lang. Zum Beispiel kann die Methode auch auf andere Treibhausgase wie CO2 ausgeweitet werden.

Weitere Beobachtungen, wie z.B. Satellitendaten, werden in Zusammenarbeit mit Modul B des ITMS-Projekts verwendet. Die Anfangsabschätzungen der Emissionen werden mit Modul Q&S verfeinert. Die Weiterentwicklung des Demonstrators geschieht im Modul M im Vergleich mit weiteren Ansätzen der top-down Verifikation. Im Rahmen des ITMS-Projekts stehen die Expertinnen und Experten der unterschiedlichen Disziplinen in engem Austausch, um die top-down und bottom-up Abschätzungen zu vergleichen und daraus zu lernen. Dabei bildet der Demonstrator eine wichtige Grundlage für ein operationelles, beobachtungs-gestütztes Treibhausgas-Monitoringsystem für Deutschland.

Artikel von:

Niklas Becker, Valentin Bruch, Beatrice Ellerhoff und Maya Harms