In Stuttgart sind während des ersten Shutdowns im Frühjahr 2020 hohe Stickstoffdioxid-Werte gemessen worden, obwohl kaum Autos unterwegs waren. Viele zweifelten deshalb am Sinn von Diesel-Fahrverboten. Meine mit Machine-Learning wetterbereinigten Daten erzählen eine andere (exklusive) Geschichte. Deutsche und europäische Behörden haben erst mehrere Monate später ähnliche Analysen veröffentlicht.
Daten zeigen tatsächlichen Rückgang
Wenn man Effekte wie Wind und Regen herausrechnet, sank die Belastung mit Stickstoffdioxid (NO₂) in den zehn größten Städten während des ersten Shutdowns um 26 Prozent im Vergleich zum Vormonat. Während des Teil-Shutdowns im November fiel der Rückgang mit sieben Prozent deutlich geringer aus. Außerdem konnte ich mit Verkehrsdaten des Telemetrieanbieters TomTom zeigen, dass der Rückgang des Verkehrsaufkommens mit dem Rückgang der (wetterbereinigten) NO₂-Werte korreliert.
Daten und Teile der Analyse befinden sich öffentlich auf Github. Dort steht auch ein R-Skript zur Verfügung.
Warum meteorologische Effekte wie Wind und Regen bei der NO₂-Belastung eine wichtige Rolle spielen, zeigt diese Animation der (realen) NO₂-Belastung sehr anschaulich. Gebaut habe ich die Animation mit QGIS.
Der Grund meiner Analyse: Bereits im Frühjahr kursierten Satellitenbildvergleiche, die einen eindrucksvollen Rückgang der NO₂-Werte in der Atmosphäre zeigten. Allerdings erzählen diese Bilder nur die halbe Wahrheit. Zum einen, weil die Werte starken, zufälligen Wettereffekten unterliegen. Zum anderen, da die Satelliten nicht dort messen, wo die Schadstoffe für Menschen gefährlich werden. Das können nur Messgeräte am Boden.
Das linke Bild zeigt, wie die NO₂-Belastung zwischen dem 16. März und 19. April 2019 aussah. Die Visualisierung rechts stellt die Situation ein Jahr später dar, während der ersten Corona-Maßnahmen.