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Am 18. Juni 2019 trafen sich beim Fachaustausch Luftschadstoffe der mFUND-Begleitforschung des WIK mehr als 20 Fachleute, um neue Ansätze zur Messung, Prognose und Visualisierung von Luftschadstoffen zu diskutieren.

Die gesundheitsschädliche Wirkung unreiner Luft ist Gegenstand unzähliger Studien und wurde bereits hinreichend nachgewiesen. Der Straßenverkehr ist dabei eine der wesentlichsten Schadstoffquellen, denen der Mensch im Alltag ausgesetzt ist. Ziel dieser Arbeit ist es, die Schadstoffbelastung von Nutzern des Straßenverkehrs vertiefend abzubilden. Im Rahmen eines Literaturreviews werden insgesamt 50 wissenschaftliche Studien analysiert. Obwohl sich viele Studien mit dem Vergleich der Verkehrsmittel bezüglich der Immissionsexposition auseinandersetzen, widersprechen sich ihre Ergebnisse je nach Schadstoff regelmäßig hinsichtlich der Reihenfolge der Verkehrsmittel oder auch grundsätzlich bezüglich der Signifikanz der Verkehrsmittelwahl. Ursache dafür sind die zahlreichen Einflussfaktoren, die sich von Arbeit zu Arbeit unterscheiden und eine Vergleichbarkeit der Messergebnisse stark erschweren. Trotz einer steigenden Anzahl an Studien zum Thema mangelt es den Messmethoden an einem strengen Qualitätsstandard sowie einer ausführlichen Dokumentation der Messbedingungen. Eine Verallgemeinerung und Vergleichbarkeit der Forschungsergebnisse untereinander ist damit bislang nicht gewährleistet. Die Betrachtung der Luftqualität bildet die wissenschaftliche Grundlage, um Grenzwertüberschreitungen aufzuspüren, Gegenmaßnahmen zu erarbeiten und diese auf ihre Wirksamkeit zu kontrollieren. Die Werte stationärer Messeinrichtungen geben dabei ein nur unzureichend genaues Bild über die Immissionen, denen die Nutzer des Straßenverkehrs ausgesetzt sind. Um ein realistischeres Bild über die Immissionsbelastung von Verkehrsteilnehmern zu gewinnen, wird mittels eines mobilen Messgeräts die PM10-Belastung für Radfahrer in Teilen des Dresdner Straßennetzes bestimmt. Dabei wird deutlich, dass die gemessene Schadstoffkonzentration sowohl räumlich innerhalb einer Messstrecke als auch zeitlich im Laufe des Tages variiert. Um den weitestgehend emissionsarmen Rad- und Fußverkehr weiter zu fördern und auszubauen, ist es nötig, die Schadstoffbelastung dieser Verkehrsteilnehmer noch besser zu verstehen und quantifizieren zu können. Nur dann sind Verkehrsplaner und Entscheidungsträger in der Lage, eine Infrastruktur zu schaffen, die ihre Nutzer so wenig wie möglich gesundheitlich beeinträchtigt.

Hintergrund und Zielstellung Verkehr verursacht, neben seinem großen Nutzen, auch negative Effekte auf die Gesellschaft. Dazu zählen Stau, Unfälle und Umweltbelastungen. Aus Perspektive der sozialen Gerechtigkeit stellt sich die Frage, ob das Niveau der Umweltbelastung, dem Bevölkerungsgruppen ausgesetzt sind, ungleich verteilt ist. Bisher wurde dieser Frage in Deutschland primär aus Perspektive der Gesundheitswissenschaften nachgegangen. Dabei wurden Personen in eher kleinen Stichproben zu ihrer sozio-ökonomischen Situation befragt und die individuelle Belastung durch Schadstoffe an ihrem Wohnort ermittelt. Auf diese Weise konnten bei Luftschadstoffen und Lärm überdurchschnittliche Belastungen von Menschen mit niedrigem sozio-ökonomischen Status nachgewiesen werden. Flächendeckend vorliegende Umweltdaten und Statistiken zu der gesamten Bevölkerung eines großen Untersuchungsgebietes wurden dabei allerdings kaum einbezogen. Deshalb wird in der vorliegenden Dissertation untersucht, wie die Belastung durch verkehrsbedingte Lärm- und Luftschadstoffbelastungen zwischen sozio-ökonomischen Gruppen der Bevölkerung verteilt ist. Dabei werden neben der absoluten Belastung auch die gesundheitlichen Auswirkungen berücksichtigt. Im gewählten Untersuchungsgebiet Berlin werden dafür geeignete räumlich-statistische Bezugseinheiten verwendet, um kleinräumige Belastungsunterschiede flächendeckend zu berücksichtigen. Die normative Bewertung, nach welchen Kriterien Ungleichverteilungen aus gesellschaftlicher und wissenschaftlicher Sicht als „ungerecht“ einzustufen sind, wird bei der deskriptiven Analyse nicht dargestellt. Bewertung der Umwelteffekte Für die Analyse der sozialräumlichen Verteilung von Lärm und Luftschadstoffen ist es sinnvoll, einfach handhabbare Indikatoren zu entwickeln, mit denen die absolute Umweltbelastung zum einen räumlich und zum anderen für sozio-ökonomische Gruppen aggregierbar ist. Dafür werden, entsprechend dem Konzept der externen Kosten, Kostensätze entwickelt. Somit kann zusätzlich zur Analyse der sozialräumlichen Verteilung auch die ökonomische Tragweite der Umweltbelastungen verdeutlicht werden. Mit den externen Kosten werden die Umwelteffekte bewertet, die von den Verkehrsteilnehmern bei ihrer Entscheidung über konkrete Fahrten nicht berücksichtigt werden. Stattdessen sind von den Effekten unbeteiligte Dritte betroffen. Bei Straßen-, Schienen und Fluglärm werden die Gesundheitswirkungen Bluthochdruck, Herz-Kreislauf-Erkrankungen einschließlich Herzinfarkt sowie Belästigungen betrachtet. Bei den Luftschadstoffen wird eine Methode entwickelt, mit der, basierend auf der Luftschadstoffkonzentration in der Außenluft, die durch Stickoxid und Feinstaub verursachten Atemwegs- und Herz- Kreislauf-Erkrankungen betrachtet werden. Grundlage der Bewertung sind jeweils Expositions-Wirkungs-Beziehungen aus der Literatur, die die Risikoerhöhung durch die Umweltwirkungen beschreiben. Außerdem fließen die Behandlungskosten der Krankheiten, die Kosten verlorener Erwerbstätigkeit und die Kosten verlorener Lebensjahre in die Bestimmung der Kostensätze ein. Die Kostensätze je Belastetem und Jahr variieren nach Expositionsniveau. Methodisches Vorgehen Nach der Entwicklung von immissionsbasierten Kostensätzen werden jedem gemeldeten Bewohner in Berlin möglichst exakt die Lärm- und Luftschadstoffbelastung am Wohnstandort sowie sozio-ökonomische Daten zugeordnet. Alle Daten liegen in amtlichen Quellen vor, sind aber bisher nicht zusammengeführt worden. 1. Für Lärm wird die Strategische Lärmkarte verwendet, die in Berlin für alle Wohngebäude die modellierte Lärmbelastung mit dem Lärmpegel LDEN für Straßen-, Schienen-, Flug- und Gesamtlärm enthält. Die Beschränkung auf Hauptverkehrsstraßen als Lärmquelle führt zu Ungenauigkeiten beim dominierenden Straßenlärm. Viele Bewohner, die im Bereich des Straßennebennetzes leben, sind modellbedingt nur sehr niedrigen Lärmpegeln ausgesetzt. Hier ist von einer Unterschätzung der Belastetenzahlen auszugehen. Um diesem methodischen Effekt Rechnung zu tragen, erfolgt eine Quantifizierung der Unterschätzung anhand der detaillierteren Dresdner Strategischen Lärmkarte und einer exemplarischen Vollkartierung eines Stadtteils mit dem Gesamtnetz als Lärmquelle. Darauf aufbauend wird für Berlin eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, bei der Mindestbelastungen durch Straßenlärm in der gesamten Stadt angenommen werden. 2. Bei Luftschadstoffen liegen modellierte Immissionen von Stickstoffdioxid und Feinstaub in Form einer Rasterkarte für die städtische Hintergrundbelastung und als Netzkarte für die Zusatzbelastung durch Verkehr entlang des Hauptstraßennetzes vor. Im Rahmen der Datenaufbereitung wird Straßenabschnitten die jeweilige Belastung zugeordnet. 3. Zur Beschreibung der sozio-ökonomischen Zusammensetzung der Bevölkerung liegen auf der Ebene von Straßenabschnitten Quoten der SGB-II-Empfänger („Hartz IV“-Sozialleistungen) und der Einwohner mit Migrationshintergrund (Ausländer und deren Nachkommen) in der amtlichen Statistik vor. In diesen Straßenabschnitten leben durchschnittlich 120 Einwohner. Der zentrale Schritt der Datenaufbereitung ist die Zusammenführung der Umwelt- und Sozialdaten auf der Ebene der Straßenabschnitte. Anhand der Anzahl der Luftschadstoff und Lärmbelasteten und mit Hilfe der Kostensätze werden die externen Kosten berechnet. Ergebnisse Wird zunächst die Umweltbelastung betrachtet, zeigt sich die ungleichmäßige Verteilung. So sind knapp 30 % der Bevölkerung nach der Strategischen Lärmkarte mit dem Lärmpegel LDEN > 55 dB belastet. Geringe Bevölkerungsanteile sind auch sehr hohen Belastungen ausgesetzt. Wird die Anzahl der Belasteten mit den Kostensätzen der externen Kosten multipliziert, entspricht diese Lärmbelastung knapp 130 Mio. Euro pro Jahr. Den größten Anteil verursacht Straßenlärm, gefolgt von Fluglärm. Entsprechend hoch sind die Belastungen durch Verkehrslärm im Bereich des Flughafens Berlin-Tegel (TXL) sowie am äußeren Rand und innerhalb der Berliner Ringbahn. Durch Luftschadstoffe sind alle Menschen in Berlin belastet, allerdings in unterschiedlichem Ausmaß. Belastungen oberhalb gesetzlicher Schwellenwerte sind in Bezug auf Feinstaub rund 142.000 Menschen und in Bezug auf Stickoxide rund 81.000 Menschen ausgesetzt. Dies entspricht externen Kosten für die Gesellschaft in Höhe von 1,9 Mrd. Euro pro Jahr. Während im Stadtzentrum die Belastung am höchsten ist, fällt sie zum Stadtrand hin tendenziell ab. Werden die externen Kosten durch Luftschadstoffe betrachtet, sind Straßenabschnitte mit hoher Migrationsquote um Faktor 2,8 stärker belastet als Straßenabschnitte mit niedriger Migrationsquote. Es tritt eine mittlere Korrelation zwischen hoher Migrationsquote und hoher Belastung auf. Bei Straßenlärm liegt der Faktor zwischen niedriger und hoher Migrationsquote bei 3,4 (Faktor 1,9 bei SGB-II-Quote). Es besteht bei Lärm eine geringe Korrelation zwischen Migrationsquote und Belastung. Die Strategische Lärmkarte für Straßenlärm beinhaltet nur die Belastung entlang des Hauptstraßennetzes. Die Quantifizierung der Unterschätzung zeigt, dass die Anzahl der Lärmbelasteten mit LDEN > 55 dB etwa 52 % höher ist als in der Berliner Strategischen Lärmkarte angegeben. Die stärksten Unterschätzungen treten im Intervall 55 < LDEN < 65 dB auf. Werden in der Sensitivitätsanalyse Straßenlärmbelastungen für alle Gebäude in Berlin angenommen, bleibt der Belastungsunterschied zwischen hohen und niedrigen Migrations- und SGB-II-Quoten bestehen. Über die Status-quo-Analyse hinaus ermöglichen die Daten einzelne Auswertungen zu Entwicklungen im Zeitverlauf. Werden die Strategischen Lärmkarten 2007 und 2012 miteinander verglichen, können, vorbehaltlich methodischer Einschränkungen, Minderungen bei der Lärmbelastung festgestellt werden. So fanden beispielsweise die Maßnahmen der Lärmaktionsplanung verstärkt in Straßenabschnitten mit hohen Migrations- und SGB-II-Quoten statt. Allerdings kann ein Effekt der Maßnahmen auf die Verteilung der Lärmbelastung nach Migrations- und SGB-II-Quoten nicht festgestellt werden. Das größte Potential zur Lärmminderung in Berlin hat die Verlegung des Flugverkehrs von TXL zum Flughafen Berlin Brandenburg (BER). Während dann die Zahl der Belasteten in Berlin sehr stark sinken wird, wird sie im Land Brandenburg nur leicht ansteigen. Insgesamt wird die Summe aller Fluglärmbelasteten LDEN > 55 dB von 256.000 auf 38.000 sinken. Bedingt durch die strukturell unterschiedliche Dichte und Zusammensetzung der Bevölkerung im Umfeld vom Flughafen BER werden nach Inbetriebnahme von BER fast nur Gebiete mit momentan niedrigen Migrations- und SGB-II-Quoten belastet sein. Schlussfolgerungen sowie weiterer Forschungsbedarf Die dargestellte Ungleichverteilung der Lärm- und Luftschadstoffbelastung markiert vermutlich eher die Untergrenze der realen Situation, da unter anderem die soziale Verteilung innerhalb von Gebäudekomplexen, z. B. bei der Hinterhausstruktur, unberücksichtigt bleibt. Außerdem gibt es Hinweise, dass weitere Benachteiligungen wie schlechte Erreichbarkeit oder bioklimatische Belastungen die Ungleichverteilung zusätzlich verstärken. Anhand der Methodik und der vorliegenden Daten kann nicht analysiert werden, durch welche Ursachen sich die heutige Struktur herausgebildet hat. Aus Untersuchungen zu externen Kosten ist bekannt, dass in Wohnungen mit höherer Lärmbelastung nur geringere Mieten gefordert werden. Diese geringeren Mieten können für Menschen mit niedrigem Einkommensniveau anziehend sein. Damit würde es auch bei einer Minderung der Umweltbelastung weiterhin Ungleichverteilungen geben. Diese Ungleichverteilung sollte ein Anlass sein, die gesundheitsrelevanten Lärm- und Luftschadstoffbelastungen wie folgt zu mindern: 1. Eine Zunahme der Umweltbelastung von sozio-ökonomisch benachteiligten Bevölkerungsgruppen sollte vermieden werden. Als Bewertungsgrundlage kann die durchgeführte flächendeckende Analyse dienen. 2. Das bereits bestehende Belastungsniveau sollte insgesamt gesenkt werden. Nur so erhalten mehr Menschen die Chance, in einer ihrer Gesundheit förderlichen Umgebung zu leben. 3. Die sozial benachteiligten Bevölkerungsgruppen sollten bei der Maßnahmenpriorisierung als zusätzlicher Faktor berücksichtigt werden. Notwendig für eine Fortschreibung des Analyseansatzes und die Übertragung auf andere Untersuchungsgebiete ist die Datenverfügbarkeit. Einerseits müssen Daten zur sozio-ökonomischen Struktur auf der Ebene von möglichst kleinräumigen Bezugseinheiten vorliegen. Andererseits müssen die Umweltdaten flächendeckend die reale Belastung widerspiegeln und von der Datenstruktur her für eine Weiterverarbeitung geeignet sein. Raum für weitere Forschungen bietet die Bewertung der sozio-ökonomischen Daten hinsichtlich ihrer Eignung bei Analysen der sozialräumlichen Verteilung. Neben der Forschung nach Gründen der Ungleichverteilung sollte auch die Rolle der Verursacher und eine mögliche Bilanz zwischen Verursachern und Belasteten betrachtet werden. Methodisch kann dazu u. a. die fortschreitende Verbreitung von Smartphones beitragen, mit denen zukünftig Umweltbelastungen und die Aktivitäten der Menschen in großem Stil gemessen werden können. Dies könnte helfen, bei Lärm- und Luftschadstoffen die teilweise nicht der realen Belastungssituation entsprechenden Daten zu verbessern. Langfristig könnte es damit leichter werden, die Infrastruktur und die Rahmenbedingungen, wie z. B. die Kosten im Verkehr, so zu gestalten, dass die Umweltbelastungen der Menschen sinken. / Background and objectives Besides their big benefits, transport activities also cause negative effects for the society including traffic congestion, accidents and environmental pollution. From the perspective of social justice the question arises whether the level of environmental impacts is unequally distributed between different groups of the population. In Germany this question is primarily answered by health science literature. In relatively small samples people were asked about their socio-economic situation and the level of exposure of pollutants was determined at their places of residence. In doing so, it was possible to prove that people of a lower socio-economic status suffer from levels of air pollution and noise above average. However, extensive environmental data and statistics concerning the whole population of a wider study area were hardly involved. Hence, the present dissertation examines how the burden of traffic related noise and air pollution is distributed between socio-economic groups. In addition to the absolute exposure, health impacts are taken into account. Spatial statistical reference units within the selected research area of Berlin are used in order to consider even small and local differences. However, this descriptive analysis does not involve the normative assessment of whether an unequal distribution should be classified as “unfair” from the perspective of society and science. Valuation of environmental effects For the analysis of the socio-spatial distribution of noise and air pollutants, reasonable and easily manageable indicators are necessary in order to aggregate the absolute environmental levels of exposure spatially as well as for socio-economic groups. For this purpose, cost factors are developed according to the concept of external costs. Additionally to the analysis of the socio-spatial distribution, this procedure allows the depiction of the economic consequences of environmental impacts. External costs value the environmental impacts which are not included in the decision making process of users for their trips. Instead, originally uninvolved third parties are affected by those impacts. Regarding road traffic, railway as well as aircraft noise the relevant health effects are high blood pressure and cardiovascular diseases including infarction and nuisances. Concerning air pollution a method is developed which allows the valuation of respiratory and cardiovascular diseases caused by nitrogen oxide and particulate matter based on the concentration of air pollutants in the outside air. The relation between the dose and its response, which describe the risk increase of environmental effects, are taken from the literature and form the basis of the valuation. The treatment costs of diseases, the costs of employment losses as well as the costs of life years lost are additionally included in the cost factors. The cost factors per person and year vary according to the level of exposition. Methodology After the development of exposure based cost factors every registered resident of Berlin is matched as precisely as possible with the noise and air exposure at the place of residence as well as with socio-economic data. All data is taken from official sources, but have not been merged together before. 1. Noise exposure is stated in the strategic noise map, which includes the modelled noise level of all residential buildings in Berlin differentiated by LDEN for road, railway, aircraft as well as total noise. Limiting the sources of noise to the main roads results in inaccuracies in regards to the dominating road traffic noise. A lot of inhabitants which live along secondary roads are therefore only exposed to very low noise levels depending on the underlying model. Hence, the underestimation of the number of exposed people is expected. In order to deal with this methodological issue, the underestimation is quantified by the detailed strategic noise map of Dresden and an exemplary complete mapping of one district which considers the whole road network as a noise source. Based on this, a sensitivity analysis for Berlin is implemented, which assumes a minimum exposure to road traffic noise throughout the whole city. 2. Data on air pollutants exists as modelled exposure to nitrogen oxide and particulate matter. It is available as a raster map of the urban background exposure as well as a network map of the additional traffic-related exposure along the arterial roads. During the data preparation road segments are matched with the specific exposure. 3. Within the official statistics two indicators describing the socio-economic composition of the population are available on the level of road segments. The first one is the proportion of people receiving social welfare benefits (SGB-II) and the second one is the proportion of people with migration background. On average 120 inhabitants live in one of those road segments. The preparation of the data focuses on merging the environmental and social data on the level of road segments. The external costs are calculated using the number of people exposed to traffic related noise and air pollutants as well as the cost factors. Results When initially concentrating on the environmental pollution, an unequal distribution appears. According to the strategic noise map about 30 % of the population is exposed to noise levels LDEN > 55 dB. A small proportion suffers from high exposures. Multiplying the number of those people with the corresponding cost factors, the total noise exposure results in about 130 million Euro per year. Road traffic noise causes the biggest share of cost followed by aircraft noise. Correspondingly the highest noise pollution occurs in the area of the airport Berlin-Tegel (TXL) and in a wide corridor along the Berlin circular railway called “Ringbahn”. All inhabitants of Berlin suffer from air pollution, albeit to different degrees. In regards to particulate matter about 142,000 people and respectively 81,000 people regarding nitrogen oxide are exposed to levels above the legal threshold values. The costs for society arising hereby accumulate to 1.9 billion Euro per year. While finding the highest levels of exposure close to the city center, the pressure falls with distance to the center. Examining the external costs of air pollution, road segments with a higher proportion of people with migration background are by the factor of 2.8 considerably more affected than road segments with a lower rate of migration. A medium correlation occurs between the rate of migration and a high exposure. Concerning road traffic noise the factor between low and high rates of migration background is 3.4 (factor 1.9 for the rate of social welfare benefits respectively). There is a low correlation between the rate of migration and the level of exposure. The strategic noise map for road traffic noise includes only the exposure along the main roads. The quantification of the underestimation shows that the number of people exposed to noise above LDEN > 55 dB is about 52 % higher than reported in the strategic noise map of Berlin. The highest underestimations occur within the range of 55 < LDEN < 65 dB. The different level of exposure between high and low rates of migration background and of social welfare recipients remains when assuming road traffic noise exposure for all buildings in Berlin within the sensitivity analysis. Beyond the status quo analysis, the data allows an evaluation over time. Comparing the strategic noise maps from 2007 and 2012, reductions in the noise exposure can be determined subject to methodological limitations. Measures of the noise action planning for instance were intensively implemented in road segments with higher shares of people with migration background as well as recipients of social welfare. However, an effect of these measures on the distribution of noise exposure according to migration and social welfare rates cannot be proven. The highest potential for noise reductions lies in the relocation of air traffic from TXL to the airport Berlin Brandenburg (BER). While strongly reducing the number of exposed people in Berlin, the number of exposed people in the state of Brandenburg will only rise to a small extent. Overall the number of people suffering from aircraft noise with LDEN > 55 dB will drop from 256,000 to 38,000. Because of the structurally diverging density and composition of the population surrounding the airport BER, almost only areas with currently low migration and social welfare rates will be exposed after the beginning of operation at the airport. Conclusions and further research The presented unequal distribution of noise and air pollution is likely to mark the lower threshold of the real situation. A reason is among other aspects the social distribution within a complex of buildings where for example the structure of rear buildings is ignored. Furthermore, there is evidence that further discrimination such as poor accessibility or bioclimatic impacts additionally reinforces the unequal distribution. By means of the methodological approach and the available data, it is not possible to analyze the initial causes of the current structure. Research concerning external costs reveals that rents are lower for apartments with higher noise exposure. Lower rents in turn are likely to attract people with low incomes. For this reason, even when reducing the environmental pollution, the unequal distribution would persist. Hence, the unequal distribution gives cause to reduce the exposure to noise and air pollutants as follows: 1. The increase of environmental pollution for people who belong to a socially disadvantaged population group should be prevented. The conducted comprehensive analysis can be used as a basis of assessment. 2. The current level of exposure must be reduced in absolute terms. Only in doing so, more people get the chance to live in an environment which benefits their health. 3. When prioritizing measures the socially disadvantaged population groups should be considered among other factors. Improving the methodological approach and the transfer to other study areas requires the availability of data. On the one hand, data about the socio-economic structure for small reference units needs to be existent. On the other hand, the environmental data needs to mirror the real levels of exposure and its structure must be suitable for further processing. The evaluation of socio-economic data gives room for further research with regard to its suitability for analyzing distributions within the social context. Besides trying to find the causes of the unequal distribution, the role of the polluters as well as the possibility to create a balance between the polluters and the exposed individuals should be considered. From a methodological perspective for instance the increasing use of smartphones can contribute to the measurement of environmental exposures and human activities on a larger scale. This could improve the data quality of noise and air pollutants, which currently only partly meets the real levels of exposure. In the long term it could be easier to shape infrastructures and general conditions such as the costs of transport in a way that the environmental impacts of people is reduced.

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Hintergrund und Zielstellung Verkehr verursacht, neben seinem großen Nutzen, auch negative Effekte auf die Gesellschaft. Dazu zählen Stau, Unfälle und Umweltbelastungen. Aus Perspektive der sozialen Gerechtigkeit stellt sich die Frage, ob das Niveau der Umweltbelastung, dem Bevölkerungsgruppen ausgesetzt sind, ungleich verteilt ist. Bisher wurde dieser Frage in Deutschland primär aus Perspektive der Gesundheitswissenschaften nachgegangen. Dabei wurden Personen in eher kleinen Stichproben zu ihrer sozio-ökonomischen Situation befragt und die individuelle Belastung durch Schadstoffe an ihrem Wohnort ermittelt. Auf diese Weise konnten bei Luftschadstoffen und Lärm überdurchschnittliche Belastungen von Menschen mit niedrigem sozio-ökonomischen Status nachgewiesen werden. Flächendeckend vorliegende Umweltdaten und Statistiken zu der gesamten Bevölkerung eines großen Untersuchungsgebietes wurden dabei allerdings kaum einbezogen. Deshalb wird in der vorliegenden Dissertation untersucht, wie die Belastung durch verkehrsbedingte Lärm- und Luftschadstoffbelastungen zwischen sozio-ökonomischen Gruppen der Bevölkerung verteilt ist. Dabei werden neben der absoluten Belastung auch die gesundheitlichen Auswirkungen berücksichtigt. Im gewählten Untersuchungsgebiet Berlin werden dafür geeignete räumlich-statistische Bezugseinheiten verwendet, um kleinräumige Belastungsunterschiede flächendeckend zu berücksichtigen. Die normative Bewertung, nach welchen Kriterien Ungleichverteilungen aus gesellschaftlicher und wissenschaftlicher Sicht als „ungerecht“ einzustufen sind, wird bei der deskriptiven Analyse nicht dargestellt. Bewertung der Umwelteffekte Für die Analyse der sozialräumlichen Verteilung von Lärm und Luftschadstoffen ist es sinnvoll, einfach handhabbare Indikatoren zu entwickeln, mit denen die absolute Umweltbelastung zum einen räumlich und zum anderen für sozio-ökonomische Gruppen aggregierbar ist. Dafür werden, entsprechend dem Konzept der externen Kosten, Kostensätze entwickelt. Somit kann zusätzlich zur Analyse der sozialräumlichen Verteilung auch die ökonomische Tragweite der Umweltbelastungen verdeutlicht werden. Mit den externen Kosten werden die Umwelteffekte bewertet, die von den Verkehrsteilnehmern bei ihrer Entscheidung über konkrete Fahrten nicht berücksichtigt werden. Stattdessen sind von den Effekten unbeteiligte Dritte betroffen. Bei Straßen-, Schienen und Fluglärm werden die Gesundheitswirkungen Bluthochdruck, Herz-Kreislauf-Erkrankungen einschließlich Herzinfarkt sowie Belästigungen betrachtet. Bei den Luftschadstoffen wird eine Methode entwickelt, mit der, basierend auf der Luftschadstoffkonzentration in der Außenluft, die durch Stickoxid und Feinstaub verursachten Atemwegs- und Herz- Kreislauf-Erkrankungen betrachtet werden. Grundlage der Bewertung sind jeweils Expositions-Wirkungs-Beziehungen aus der Literatur, die die Risikoerhöhung durch die Umweltwirkungen beschreiben. Außerdem fließen die Behandlungskosten der Krankheiten, die Kosten verlorener Erwerbstätigkeit und die Kosten verlorener Lebensjahre in die Bestimmung der Kostensätze ein. Die Kostensätze je Belastetem und Jahr variieren nach Expositionsniveau. Methodisches Vorgehen Nach der Entwicklung von immissionsbasierten Kostensätzen werden jedem gemeldeten Bewohner in Berlin möglichst exakt die Lärm- und Luftschadstoffbelastung am Wohnstandort sowie sozio-ökonomische Daten zugeordnet. Alle Daten liegen in amtlichen Quellen vor, sind aber bisher nicht zusammengeführt worden. 1. Für Lärm wird die Strategische Lärmkarte verwendet, die in Berlin für alle Wohngebäude die modellierte Lärmbelastung mit dem Lärmpegel LDEN für Straßen-, Schienen-, Flug- und Gesamtlärm enthält. Die Beschränkung auf Hauptverkehrsstraßen als Lärmquelle führt zu Ungenauigkeiten beim dominierenden Straßenlärm. Viele Bewohner, die im Bereich des Straßennebennetzes leben, sind modellbedingt nur sehr niedrigen Lärmpegeln ausgesetzt. Hier ist von einer Unterschätzung der Belastetenzahlen auszugehen. Um diesem methodischen Effekt Rechnung zu tragen, erfolgt eine Quantifizierung der Unterschätzung anhand der detaillierteren Dresdner Strategischen Lärmkarte und einer exemplarischen Vollkartierung eines Stadtteils mit dem Gesamtnetz als Lärmquelle. Darauf aufbauend wird für Berlin eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, bei der Mindestbelastungen durch Straßenlärm in der gesamten Stadt angenommen werden. 2. Bei Luftschadstoffen liegen modellierte Immissionen von Stickstoffdioxid und Feinstaub in Form einer Rasterkarte für die städtische Hintergrundbelastung und als Netzkarte für die Zusatzbelastung durch Verkehr entlang des Hauptstraßennetzes vor. Im Rahmen der Datenaufbereitung wird Straßenabschnitten die jeweilige Belastung zugeordnet. 3. Zur Beschreibung der sozio-ökonomischen Zusammensetzung der Bevölkerung liegen auf der Ebene von Straßenabschnitten Quoten der SGB-II-Empfänger („Hartz IV“-Sozialleistungen) und der Einwohner mit Migrationshintergrund (Ausländer und deren Nachkommen) in der amtlichen Statistik vor. In diesen Straßenabschnitten leben durchschnittlich 120 Einwohner. Der zentrale Schritt der Datenaufbereitung ist die Zusammenführung der Umwelt- und Sozialdaten auf der Ebene der Straßenabschnitte. Anhand der Anzahl der Luftschadstoff und Lärmbelasteten und mit Hilfe der Kostensätze werden die externen Kosten berechnet. Ergebnisse Wird zunächst die Umweltbelastung betrachtet, zeigt sich die ungleichmäßige Verteilung. So sind knapp 30 % der Bevölkerung nach der Strategischen Lärmkarte mit dem Lärmpegel LDEN > 55 dB belastet. Geringe Bevölkerungsanteile sind auch sehr hohen Belastungen ausgesetzt. Wird die Anzahl der Belasteten mit den Kostensätzen der externen Kosten multipliziert, entspricht diese Lärmbelastung knapp 130 Mio. Euro pro Jahr. Den größten Anteil verursacht Straßenlärm, gefolgt von Fluglärm. Entsprechend hoch sind die Belastungen durch Verkehrslärm im Bereich des Flughafens Berlin-Tegel (TXL) sowie am äußeren Rand und innerhalb der Berliner Ringbahn. Durch Luftschadstoffe sind alle Menschen in Berlin belastet, allerdings in unterschiedlichem Ausmaß. Belastungen oberhalb gesetzlicher Schwellenwerte sind in Bezug auf Feinstaub rund 142.000 Menschen und in Bezug auf Stickoxide rund 81.000 Menschen ausgesetzt. Dies entspricht externen Kosten für die Gesellschaft in Höhe von 1,9 Mrd. Euro pro Jahr. Während im Stadtzentrum die Belastung am höchsten ist, fällt sie zum Stadtrand hin tendenziell ab. Werden die externen Kosten durch Luftschadstoffe betrachtet, sind Straßenabschnitte mit hoher Migrationsquote um Faktor 2,8 stärker belastet als Straßenabschnitte mit niedriger Migrationsquote. Es tritt eine mittlere Korrelation zwischen hoher Migrationsquote und hoher Belastung auf. Bei Straßenlärm liegt der Faktor zwischen niedriger und hoher Migrationsquote bei 3,4 (Faktor 1,9 bei SGB-II-Quote). Es besteht bei Lärm eine geringe Korrelation zwischen Migrationsquote und Belastung. Die Strategische Lärmkarte für Straßenlärm beinhaltet nur die Belastung entlang des Hauptstraßennetzes. Die Quantifizierung der Unterschätzung zeigt, dass die Anzahl der Lärmbelasteten mit LDEN > 55 dB etwa 52 % höher ist als in der Berliner Strategischen Lärmkarte angegeben. Die stärksten Unterschätzungen treten im Intervall 55 < LDEN < 65 dB auf. Werden in der Sensitivitätsanalyse Straßenlärmbelastungen für alle Gebäude in Berlin angenommen, bleibt der Belastungsunterschied zwischen hohen und niedrigen Migrations- und SGB-II-Quoten bestehen. Über die Status-quo-Analyse hinaus ermöglichen die Daten einzelne Auswertungen zu Entwicklungen im Zeitverlauf. Werden die Strategischen Lärmkarten 2007 und 2012 miteinander verglichen, können, vorbehaltlich methodischer Einschränkungen, Minderungen bei der Lärmbelastung festgestellt werden. So fanden beispielsweise die Maßnahmen der Lärmaktionsplanung verstärkt in Straßenabschnitten mit hohen Migrations- und SGB-II-Quoten statt. Allerdings kann ein Effekt der Maßnahmen auf die Verteilung der Lärmbelastung nach Migrations- und SGB-II-Quoten nicht festgestellt werden. Das größte Potential zur Lärmminderung in Berlin hat die Verlegung des Flugverkehrs von TXL zum Flughafen Berlin Brandenburg (BER). Während dann die Zahl der Belasteten in Berlin sehr stark sinken wird, wird sie im Land Brandenburg nur leicht ansteigen. Insgesamt wird die Summe aller Fluglärmbelasteten LDEN > 55 dB von 256.000 auf 38.000 sinken. Bedingt durch die strukturell unterschiedliche Dichte und Zusammensetzung der Bevölkerung im Umfeld vom Flughafen BER werden nach Inbetriebnahme von BER fast nur Gebiete mit momentan niedrigen Migrations- und SGB-II-Quoten belastet sein. Schlussfolgerungen sowie weiterer Forschungsbedarf Die dargestellte Ungleichverteilung der Lärm- und Luftschadstoffbelastung markiert vermutlich eher die Untergrenze der realen Situation, da unter anderem die soziale Verteilung innerhalb von Gebäudekomplexen, z. B. bei der Hinterhausstruktur, unberücksichtigt bleibt. Außerdem gibt es Hinweise, dass weitere Benachteiligungen wie schlechte Erreichbarkeit oder bioklimatische Belastungen die Ungleichverteilung zusätzlich verstärken. Anhand der Methodik und der vorliegenden Daten kann nicht analysiert werden, durch welche Ursachen sich die heutige Struktur herausgebildet hat. Aus Untersuchungen zu externen Kosten ist bekannt, dass in Wohnungen mit höherer Lärmbelastung nur geringere Mieten gefordert werden. Diese geringeren Mieten können für Menschen mit niedrigem Einkommensniveau anziehend sein. Damit würde es auch bei einer Minderung der Umweltbelastung weiterhin Ungleichverteilungen geben. Diese Ungleichverteilung sollte ein Anlass sein, die gesundheitsrelevanten Lärm- und Luftschadstoffbelastungen wie folgt zu mindern: 1. Eine Zunahme der Umweltbelastung von sozio-ökonomisch benachteiligten Bevölkerungsgruppen sollte vermieden werden. Als Bewertungsgrundlage kann die durchgeführte flächendeckende Analyse dienen. 2. Das bereits bestehende Belastungsniveau sollte insgesamt gesenkt werden. Nur so erhalten mehr Menschen die Chance, in einer ihrer Gesundheit förderlichen Umgebung zu leben. 3. Die sozial benachteiligten Bevölkerungsgruppen sollten bei der Maßnahmenpriorisierung als zusätzlicher Faktor berücksichtigt werden. Notwendig für eine Fortschreibung des Analyseansatzes und die Übertragung auf andere Untersuchungsgebiete ist die Datenverfügbarkeit. Einerseits müssen Daten zur sozio-ökonomischen Struktur auf der Ebene von möglichst kleinräumigen Bezugseinheiten vorliegen. Andererseits müssen die Umweltdaten flächendeckend die reale Belastung widerspiegeln und von der Datenstruktur her für eine Weiterverarbeitung geeignet sein. Raum für weitere Forschungen bietet die Bewertung der sozio-ökonomischen Daten hinsichtlich ihrer Eignung bei Analysen der sozialräumlichen Verteilung. Neben der Forschung nach Gründen der Ungleichverteilung sollte auch die Rolle der Verursacher und eine mögliche Bilanz zwischen Verursachern und Belasteten betrachtet werden. Methodisch kann dazu u. a. die fortschreitende Verbreitung von Smartphones beitragen, mit denen zukünftig Umweltbelastungen und die Aktivitäten der Menschen in großem Stil gemessen werden können. Dies könnte helfen, bei Lärm- und Luftschadstoffen die teilweise nicht der realen Belastungssituation entsprechenden Daten zu verbessern. Langfristig könnte es damit leichter werden, die Infrastruktur und die Rahmenbedingungen, wie z. B. die Kosten im Verkehr, so zu gestalten, dass die Umweltbelastungen der Menschen sinken. / Background and objectives Besides their big benefits, transport activities also cause negative effects for the society including traffic congestion, accidents and environmental pollution. From the perspective of social justice the question arises whether the level of environmental impacts is unequally distributed between different groups of the population. In Germany this question is primarily answered by health science literature. In relatively small samples people were asked about their socio-economic situation and the level of exposure of pollutants was determined at their places of residence. In doing so, it was possible to prove that people of a lower socio-economic status suffer from levels of air pollution and noise above average. However, extensive environmental data and statistics concerning the whole population of a wider study area were hardly involved. Hence, the present dissertation examines how the burden of traffic related noise and air pollution is distributed between socio-economic groups. In addition to the absolute exposure, health impacts are taken into account. Spatial statistical reference units within the selected research area of Berlin are used in order to consider even small and local differences. However, this descriptive analysis does not involve the normative assessment of whether an unequal distribution should be classified as “unfair” from the perspective of society and science. Valuation of environmental effects For the analysis of the socio-spatial distribution of noise and air pollutants, reasonable and easily manageable indicators are necessary in order to aggregate the absolute environmental levels of exposure spatially as well as for socio-economic groups. For this purpose, cost factors are developed according to the concept of external costs. Additionally to the analysis of the socio-spatial distribution, this procedure allows the depiction of the economic consequences of environmental impacts. External costs value the environmental impacts which are not included in the decision making process of users for their trips. Instead, originally uninvolved third parties are affected by those impacts. Regarding road traffic, railway as well as aircraft noise the relevant health effects are high blood pressure and cardiovascular diseases including infarction and nuisances. Concerning air pollution a method is developed which allows the valuation of respiratory and cardiovascular diseases caused by nitrogen oxide and particulate matter based on the concentration of air pollutants in the outside air. The relation between the dose and its response, which describe the risk increase of environmental effects, are taken from the literature and form the basis of the valuation. The treatment costs of diseases, the costs of employment losses as well as the costs of life years lost are additionally included in the cost factors. The cost factors per person and year vary according to the level of exposition. Methodology After the development of exposure based cost factors every registered resident of Berlin is matched as precisely as possible with the noise and air exposure at the place of residence as well as with socio-economic data. All data is taken from official sources, but have not been merged together before. 1. Noise exposure is stated in the strategic noise map, which includes the modelled noise level of all residential buildings in Berlin differentiated by LDEN for road, railway, aircraft as well as total noise. Limiting the sources of noise to the main roads results in inaccuracies in regards to the dominating road traffic noise. A lot of inhabitants which live along secondary roads are therefore only exposed to very low noise levels depending on the underlying model. Hence, the underestimation of the number of exposed people is expected. In order to deal with this methodological issue, the underestimation is quantified by the detailed strategic noise map of Dresden and an exemplary complete mapping of one district which considers the whole road network as a noise source. Based on this, a sensitivity analysis for Berlin is implemented, which assumes a minimum exposure to road traffic noise throughout the whole city. 2. Data on air pollutants exists as modelled exposure to nitrogen oxide and particulate matter. It is available as a raster map of the urban background exposure as well as a network map of the additional traffic-related exposure along the arterial roads. During the data preparation road segments are matched with the specific exposure. 3. Within the official statistics two indicators describing the socio-economic composition of the population are available on the level of road segments. The first one is the proportion of people receiving social welfare benefits (SGB-II) and the second one is the proportion of people with migration background. On average 120 inhabitants live in one of those road segments. The preparation of the data focuses on merging the environmental and social data on the level of road segments. The external costs are calculated using the number of people exposed to traffic related noise and air pollutants as well as the cost factors. Results When initially concentrating on the environmental pollution, an unequal distribution appears. According to the strategic noise map about 30 % of the population is exposed to noise levels LDEN > 55 dB. A small proportion suffers from high exposures. Multiplying the number of those people with the corresponding cost factors, the total noise exposure results in about 130 million Euro per year. Road traffic noise causes the biggest share of cost followed by aircraft noise. Correspondingly the highest noise pollution occurs in the area of the airport Berlin-Tegel (TXL) and in a wide corridor along the Berlin circular railway called “Ringbahn”. All inhabitants of Berlin suffer from air pollution, albeit to different degrees. In regards to particulate matter about 142,000 people and respectively 81,000 people regarding nitrogen oxide are exposed to levels above the legal threshold values. The costs for society arising hereby accumulate to 1.9 billion Euro per year. While finding the highest levels of exposure close to the city center, the pressure falls with distance to the center. Examining the external costs of air pollution, road segments with a higher proportion of people with migration background are by the factor of 2.8 considerably more affected than road segments with a lower rate of migration. A medium correlation occurs between the rate of migration and a high exposure. Concerning road traffic noise the factor between low and high rates of migration background is 3.4 (factor 1.9 for the rate of social welfare benefits respectively). There is a low correlation between the rate of migration and the level of exposure. The strategic noise map for road traffic noise includes only the exposure along the main roads. The quantification of the underestimation shows that the number of people exposed to noise above LDEN > 55 dB is about 52 % higher than reported in the strategic noise map of Berlin. The highest underestimations occur within the range of 55 < LDEN < 65 dB. The different level of exposure between high and low rates of migration background and of social welfare recipients remains when assuming road traffic noise exposure for all buildings in Berlin within the sensitivity analysis. Beyond the status quo analysis, the data allows an evaluation over time. Comparing the strategic noise maps from 2007 and 2012, reductions in the noise exposure can be determined subject to methodological limitations. Measures of the noise action planning for instance were intensively implemented in road segments with higher shares of people with migration background as well as recipients of social welfare. However, an effect of these measures on the distribution of noise exposure according to migration and social welfare rates cannot be proven. The highest potential for noise reductions lies in the relocation of air traffic from TXL to the airport Berlin Brandenburg (BER). While strongly reducing the number of exposed people in Berlin, the number of exposed people in the state of Brandenburg will only rise to a small extent. Overall the number of people suffering from aircraft noise with LDEN > 55 dB will drop from 256,000 to 38,000. Because of the structurally diverging density and composition of the population surrounding the airport BER, almost only areas with currently low migration and social welfare rates will be exposed after the beginning of operation at the airport. Conclusions and further research The presented unequal distribution of noise and air pollution is likely to mark the lower threshold of the real situation. A reason is among other aspects the social distribution within a complex of buildings where for example the structure of rear buildings is ignored. Furthermore, there is evidence that further discrimination such as poor accessibility or bioclimatic impacts additionally reinforces the unequal distribution. By means of the methodological approach and the available data, it is not possible to analyze the initial causes of the current structure. Research concerning external costs reveals that rents are lower for apartments with higher noise exposure. Lower rents in turn are likely to attract people with low incomes. For this reason, even when reducing the environmental pollution, the unequal distribution would persist. Hence, the unequal distribution gives cause to reduce the exposure to noise and air pollutants as follows: 1. The increase of environmental pollution for people who belong to a socially disadvantaged population group should be prevented. The conducted comprehensive analysis can be used as a basis of assessment. 2. The current level of exposure must be reduced in absolute terms. Only in doing so, more people get the chance to live in an environment which benefits their health. 3. When prioritizing measures the socially disadvantaged population groups should be considered among other factors. Improving the methodological approach and the transfer to other study areas requires the availability of data. On the one hand, data about the socio-economic structure for small reference units needs to be existent. On the other hand, the environmental data needs to mirror the real levels of exposure and its structure must be suitable for further processing. The evaluation of socio-economic data gives room for further research with regard to its suitability for analyzing distributions within the social context. Besides trying to find the causes of the unequal distribution, the role of the polluters as well as the possibility to create a balance between the polluters and the exposed individuals should be considered. From a methodological perspective for instance the increasing use of smartphones can contribute to the measurement of environmental exposures and human activities on a larger scale. This could improve the data quality of noise and air pollutants, which currently only partly meets the real levels of exposure. In the long term it could be easier to shape infrastructures and general conditions such as the costs of transport in a way that the environmental impacts of people is reduced.

Die gesundheitsschädliche Wirkung unreiner Luft ist Gegenstand unzähliger Studien und wurde bereits hinreichend nachgewiesen. Der Straßenverkehr ist dabei eine der wesentlichsten Schadstoffquellen, denen der Mensch im Alltag ausgesetzt ist. Ziel dieser Arbeit ist es, die Schadstoffbelastung von Nutzern des Straßenverkehrs vertiefend abzubilden. Im Rahmen eines Literaturreviews werden insgesamt 50 wissenschaftliche Studien analysiert. Obwohl sich viele Studien mit dem Vergleich der Verkehrsmittel bezüglich der Immissionsexposition auseinandersetzen, widersprechen sich ihre Ergebnisse je nach Schadstoff regelmäßig hinsichtlich der Reihenfolge der Verkehrsmittel oder auch grundsätzlich bezüglich der Signifikanz der Verkehrsmittelwahl. Ursache dafür sind die zahlreichen Einflussfaktoren, die sich von Arbeit zu Arbeit unterscheiden und eine Vergleichbarkeit der Messergebnisse stark erschweren. Trotz einer steigenden Anzahl an Studien zum Thema mangelt es den Messmethoden an einem strengen Qualitätsstandard sowie einer ausführlichen Dokumentation der Messbedingungen. Eine Verallgemeinerung und Vergleichbarkeit der Forschungsergebnisse untereinander ist damit bislang nicht gewährleistet. Die Betrachtung der Luftqualität bildet die wissenschaftliche Grundlage, um Grenzwertüberschreitungen aufzuspüren, Gegenmaßnahmen zu erarbeiten und diese auf ihre Wirksamkeit zu kontrollieren. Die Werte stationärer Messeinrichtungen geben dabei ein nur unzureichend genaues Bild über die Immissionen, denen die Nutzer des Straßenverkehrs ausgesetzt sind. Um ein realistischeres Bild über die Immissionsbelastung von Verkehrsteilnehmern zu gewinnen, wird mittels eines mobilen Messgeräts die PM10-Belastung für Radfahrer in Teilen des Dresdner Straßennetzes bestimmt. Dabei wird deutlich, dass die gemessene Schadstoffkonzentration sowohl räumlich innerhalb einer Messstrecke als auch zeitlich im Laufe des Tages variiert. Um den weitestgehend emissionsarmen Rad- und Fußverkehr weiter zu fördern und auszubauen, ist es nötig, die Schadstoffbelastung dieser Verkehrsteilnehmer noch besser zu verstehen und quantifizieren zu können. Nur dann sind Verkehrsplaner und Entscheidungsträger in der Lage, eine Infrastruktur zu schaffen, die ihre Nutzer so wenig wie möglich gesundheitlich beeinträchtigt.

Hintergrund: Nicht nur in Deutschland, sondern auch weltweit sind Herz-Kreislauf-Erkrankungen die häufigste Todesursache. Auf Platz vier folgen psychische und Verhaltensstörungen (Statistisches Bundesamt, 2020). Verschiedene Studien zeigen, dass Straßenverkehrslärm das Risiko erhöht, an Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder an einer Depression zu erkranken (Seidler et al., 2017; WHO, 2018). Zunehmend betrachten Studien die Auswirkungen von Straßenverkehrslärm und Luftschadstoffen auf die Gesundheit unter Berücksichtigung der jeweiligen anderen Exposition (Sørensen et al., 2014; Zijlema et al., 2016). Systematische Übersichtsarbeiten, die den Einfluss der Berücksichtigung des potenziellen Confoundings durch Luftschadstoffe auf Krankheitsrisiken durch Straßenverkehrslärm untersuchen, gibt es bisher kaum. Lediglich die systematischen Reviews von Tétreault et al. (2013) und Vienneau et al. (2015) untersuchten die eventuelle Verzerrung der Risikoschätzer durch die jeweilige andere Exposition. Aufgrund der Zunahme der Studien zu dieser Fragestellung seit 2013 und den aktuellen Leitlinien der WHO für Umgebungslärm, die Lärmbelastung zu den wichtigsten umweltbedingten Gefahren für die Gesundheit zählen, soll mit Methoden der evidenzbasierten Medizin die Frage nach den „isolierten“ gesundheitlichen Auswirkungen von Straßenverkehrslärm auf Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Depressionen untersucht werden. Forschungsanliegen: Die verkehrslärmbedingten Risiken für Herz-Kreislauf-Erkrankungen und depressive Erkrankungen sollen unter der Berücksichtigung des Einflusses von Luftschadstoffen mit einem systematischen Review mit Metaanalyse untersucht werden. Methode: Zunächst wurde mittels eines Rapid Reviews der aktuelle Forschungsstand zum Zusammenhang zwischen Straßenverkehrslärm und Herzkreislauferkrankungen sowie Depressionen zusammengefasst. Die Literaturrecherche wurde in der Datenbank PubMed durchgeführt, und die AMSTAR 2 Checkliste wurde zur Qualitätsbewertung der systematischen Reviews genutzt. Anschließend wurde ein originäres systematisches Review durchgeführt, eng angelehnt an die Arbeitsschritte, die vom Cochrane-Netzwerk entwickelt wurden. Demnach wurde nach dem Erstellen eines Studienprotokolls, dem Festlegen der Ein- und Ausschlusskriterien und der Entwicklung eines Suchstrings eine systematische Literaturrecherche in den Datenbanken PubMed, EMBASE und PsycInfo durchgeführt. Es folgte die Titel-/Abstract-Sichtung sowie eine anschließende Volltextsichtung durch zwei Reviewerinnen unabhängig voneinander. Zusätzlich wurde das „Risk of Bias“ (RoB) der eingeschlossenen Studien bewertet. Anschließend wurde geprüft, ob eine Metaanalyse durchgeführt werden kann. Zur Ermittlung der Verzerrung des Risikoschätzers für Straßenverkehrslärm durch Luftschadstoffe wurde mit dem Change-in-Estimate-Verfahren (CIE-Verfahren) der adjustierte Effektschätzer (mit Adjustierung für Luftschadstoffe) mit dem nicht für Luftschadstoffe adjustierten straßenlärmbezogenen Effektschätzer verglichen. Es wurden zur Berechnung des CIE-Wertes drei Hauptanalysen durchgeführt, bei denen drei unterschiedliche Rechenwege (1. nach Tétreault et al. (2013), 2. nach Floud et al. (2013) und 3. unter Anwendung der selbst abgeleiteten Methode der Exzess-Risiko-Veränderung) genutzt wurden. Weiterhin wurden zwei Sensitivitätsanalysen durchgeführt, die die Stabilität des CIE-Wertes gegenüber Veränderungen der Expositionsmetriken untersuchen sollten. Zur besseren Vergleichbarkeit wurden die Risikoschätzer der einbezogenen Primärstudien auf einen kontinuierlichen Straßenverkehrslärmanstieg pro 10 dB umgerechnet und je nach Outcome-Definition einer Haupt- und vier Nebenanalysen unterzogen. In der Hauptanalyse wurden die Risikoschätzer der Inzidenz- und Prävalenzstudien zu MI, KHK und Schlaganfall zusammengefasst. Abschließend wurden die GRADE-Kriterien im Sinne einer Bewertung der Vertrauenswürdigkeit der Evidenz verwendet (Guyatt et al., 2011). Ergebnisse: Im Zuge des Rapid Reviews wurden 14 systematische Reviews eingeschlossen. In dieser Arbeit konnten die Ergebnisse von drei qualitativ hochwertigen Reviews zur Einschätzung der Erkenntnislage zu den Auswirkungen von Straßenverkehrslärm auf Herz-Kreislauf-Erkrankungen genutzt werden. Auf Grundlage der qualitativ hochwertigen Reviews zeigte sich ein relevanter Einfluss von Straßenverkehrslärm auf Herzkreislauferkrankungen (RR: 1,08 pro 10 dB (LDEN); 95 % Konfidenzintervall (KI): 1,01–1,15 (Van Kempen et al., 2018)) und nur eine geringe Risikoerhöhung für eine Hypertonie (Dzhambov & Dimitrova, 2017, 2018). Zwei systematische Reviews betrachteten die Auswirkungen von Straßenverkehrslärm auf Depression und konnten keinen wesentlichen Einfluss von Straßenverkehrslärm aufzeigen. In das systematische Review konnten 22 Primärstudien eingeschlossen werden. Von diesen konnten sechs Inzidenzstudien, drei Prävalenzstudien und vier Mortalitätsstudien in die Metaanalyse einbezogen werden. Drei dieser Inzidenzstudien erhielten im Zuge der RoB-Bewertung eine hohe Qualitätsbewertung. Die Hauptanalyse zeigte für die Diagnose eines MI, einer KHK und eines Schlaganfalls eine statistisch signifikante Risikoerhöhung um 3 % pro 10 dB Erhöhung des Straßenverkehrslärmpegels nach Adjustierung für Luftschadstoffe. Die Ergebnisse zeigten, dass je nach verwendeter Methode die CIE-Werte stark variierten. Die von Tétreault et al. (2013) angewandte Methode sollte zukünftig nicht mehr verwendet werden, da sie bei einem linearen Risikoverlauf in Abhängigkeit von der Wahl des Nenners der Steigung (z.B. pro 10 dB, pro 30 dB) unterschiedliche CIE-Werte liefert. Bei allen Metaanalysen der Inzidenz- und Prävalenzstudien waren die für Luftschadstoff adjustierten gepoolten Risikoschätzer etwas größer als die gepoolten unadjustierten Risikoschätzer, lediglich bei den gepoolten Risikoschätzern der Mortalitätsstudien waren die adjustierten Risikoschätzer etwas kleiner als die nicht adjustierten. In keiner Analyse konnte ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen adjustierten und nicht adjustierten Risikoschätzern gefunden werden. Es fand-sich somit kein Anhalt für eine Überschätzung der Risiken von Straßenverkehrslärm durch einen konkurrierenden Effekt von Luftschadstoffen. Für Depressionen erlaubte die Studienlage keine Aussage dazu, ob die straßenverkehrslärmbezogenen Risiken bei fehlender Berücksichtigung eines potenziellen Confoundings durch Luftschadstoffe überschätzt werden. Schlussfolgerung: Zusammenfassend konnte mit Methoden der evidenzbasierten Medizin (Meta-Review in Form eines Rapid Reviews, systematisches Review mit Metaanalyse) ein Anstieg des Risikos für spezifische Herz-Kreislauf-Erkrankungen (MI, KHK und Schlaganfall) um 3 % pro 10 dB Straßenverkehrslärm gefunden werden. Der vorgenannte Risikoschätzer berücksichtigt Luftschadstoffe als potenzielle Confounder. Eine fehlende Adjustierung für Luftschadstoffe führt in der Tendenz zu einem etwas geringeren straßenlärmbezogenen Risikoschätzer; der Unterschied zwischen adjustiertem und nicht adjustiertem Risikoschätzer ist allerdings statistisch nicht signifikant. Aus den Ergebnissen der vorliegenden Arbeit kann geschlussfolgert werden, dass straßenverkehrslärmbezogene Risiken nicht zur Überschätzung tendieren, wenn nicht für Luftschadstoffe adjustiert wird. Studien und Reviews der letzten Jahre haben gezeigt, dass Menschen mit einem niedrigeren sozioökonomischen Status die am stärksten exponierte Gruppe bezüglich Umweltfaktoren darstellen (Hoffimann et al., 2017; Seidler et al., 2019; WHO, 2019a). Maßnahmen zur Reduktion des Straßenverkehrslärms können das Risiko für Herzkreislauf-Erkrankungen und auch für Depressionen verringern; die Planung solcher Maßnahmen sollte den Aspekt der Umweltgerechtigkeit berücksichtigen.:Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Formelverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Hintergrund 1.1.1 Betrachtete Krankheitsbilder 1.1.1.1 Herz-Kreislauf-Erkrankungen 1.1.1.2 Depression 1.1.2 Soziale Determinanten von Gesundheit 1.1.3 (Mögliche) pathophysiologische Auswirkungen der Straßenverkehrslärmexposition 1.1.4 (Mögliche) pathophysiologische Auswirkungen der Luftschadstoffe 1.1.5 Lärm 1.1.5.1 Straßenverkehrslärm 1.1.5.2 Maße und Erhebung 1.1.6 Luftschadstoffe 1.1.6.1 Definition 1.1.6.2 Maße und Erhebung 1.1.7 Potenzieller konkurrierender Effekt von Luftschadstoffen auf die Auswirkungen von Straßenverkehrslärm auf Herz-Kreislauf-Erkrankung und Depression 1.1.8 Konkurrierende Faktoren bzw. Confounding 1.2 Intention und Bedeutung des Reviews 1.3 Definition des Forschungsanliegens 2 Methoden 2.1 Rapid Review 2.1.1 Grundlegendes 2.1.2 Studienprotokoll 2.1.3 Formulierung der Forschungsfrage 2.1.4 Definition der Ein- und Ausschlusskriterien 2.1.4.1 Population 2.1.4.2 Exposition 2.1.4.3 Outcome 2.1.4.4 Design 2.1.5 Sprache und Zeitraum 2.1.6 Literaturrecherche und Erstellen eines Suchstrings 2.1.7 Sichtung und Auswahl der systematischen Reviews 2.1.8 Datenextraktion der Systematischen Reviews 2.1.9 AMSTAR 2–Instrument 2.2 Systematisches Review 2.2.1 Grundlegendes 2.2.2 Studienprotokoll 2.2.3 Formulierung der Forschungsfrage 2.2.4 Definition der Ein- und Ausschlusskriterien 2.2.4.1 Population 2.2.4.2 Exposition 2.2.4.3 Outcome 2.2.4.4 Design 2.2.5 Sprache und Zeitraum 2.2.6 Entwicklung eines Suchstrings 2.2.7 Elektronische Datenbanken 2.2.8 Ergänzende Suchstrategie 2.2.9 Studienselektion 2.2.10 Datenextraktion 2.2.11 Bewertung der Studienqualität 2.2.12 Statistische Auswertung 2.2.12.1 Betrachtung des möglichen konkurrierenden Effektes und Change-in-Estimate 2.2.12.2 Berechnung des CIE 2.2.12.3 Metaanalyse 2.2.13 Bewertung der Vertrauenswürdigkeit der Evidenz 3 Ergebnisse 3.1 Rapid Review 3.1.1 Literaturrecherche 3.1.2 Flussdiagramm 3.1.3 Charakteristika der eingeschlossenen Reviews und AMSTAR 2-Bewertung 3.1.4 Effekte der Exposition auf das Outcome 3.1.5 Primärstudien (NORAH-Studie zu Krankheitsrisiken) 3.1.6 Zusammenfassung der Ergebnisse mit Bezug zur Forschungsfrage des Rapid Reviews 3.2 Systematisches Review 3.2.1 Ergebnisse der Literaturrecherche 3.2.1.1 Elektronische Datenbanksuche 3.2.1.2 Flussdiagramm 3.2.1.3 Ergänzende Suchstrategie 3.2.1.4 Kontaktieren der Autor*innen 3.2.2 Verlauf der Studienselektion 3.2.3 Allgemeine Studien Merkmale 3.2.3.1 Publikationsjahre 3.2.3.2 Länder und Stichprobengrößen 3.2.3.3 Einzelstudien 3.2.4 Qualitätsbewertung der Studien – Risk of Bias 3.2.5 Effekte der Exposition auf das Outcome 3.2.5.1 Inzidenzenzstudien zum Zusammenhang zwischen Straßenverkehrslärm und kardiovaskulären Erkrankungen 3.2.5.2 Inzidenzenzstudien zum Zusammenhang zwischen Straßenverkehrslärm und Myokardinfarkt 3.2.5.3 Inzidenzenzstudien zum Zusammenhang zwischen Straßenverkehrslärm und Schlaganfall 3.2.5.4 Prävalenzstudien zum Zusammenhang zwischen Straßenverkehrslärm und Herz-Kreislauf-Erkrankungen 3.2.5.5 Mortalitätsstudien zu den Auswirkungen von Straßenverkehrslärm auf Herz-Kreislauf-Erkrankungen 3.2.5.6 Inzidenzstudien zum Zusammenhang zwischen Straßenverkehrslärm und Depression 3.2.6 Metaanalyse 3.2.6.1 Zusammenfassung der Ergebnisse 3.2.6.2 Change-in-Estimate-Berechnung 3.2.7 Publikationsbias 3.2.8 Bewertung der Vertrauenswürdigkeit der Evidenz 3.2.9 Beantwortung der Forschungsfragen 3.2.9.1 Gibt es einen Zusammenhang zwischen Straßenverkehrslärm und Herzkreislauf-Erkrankung sowie Depression, wenn gleichzeitig die Exposition gegenüber Luftschadstoffen (z.B. NOX; PM2.5; PM10) berücksichtigt wird? 3.2.9.2 Was ist die Expositions-Risiko-Beziehung von Straßenverkehrslärm und Herz-Kreislauf-Erkrankung und Depression, wenn die Exposition gegenüber Luftschadstoffen berücksichtigt wird? 4 Diskussion 4.1 Rapid Review 4.1.1 Interpretation 4.1.2 Stärken und Limitationen 4.2 Systematisches Review 4.2.1 Ergebnisdarstellung vor dem Hintergrund der aktuellen Literatur 4.2.2 Interpretation der Ergebnisse 4.2.2.1 Zusammenhang zwischen Straßenverkehrslärm und Herz-Kreislauf-Erkrankungen unter der Berücksichtigung von Luftschadstoffen 4.2.3 Stärken und Limitationen 4.2.3.1 Stärken 4.2.3.2 Mögliche Fehlerquellen und Limitationen 4.2.4 Publikationsbias 4.2.5 Bewertung der Vertrauenswürdigkeit der Evidenz 4.3 Schlussfolgerung und Ausblick Zusammenfassung Summary Literaturverzeichnis Anhang Danksagung Anlagen

Eine klimawandelbedingte Zunahme von Wetterextremen, die Lebensbedingungen städtischer Agglomerationen, die Zunahme städtischer Bevölkerung, der demographische Wandel, die Zunahme sozioökonomischer Disparitäten und chronischer Erkrankungen erhöhen die Gesundheitsrisiken und Anforderungen an das Gesundheitswesen bereits heute und sehr wahrscheinlich in der Zukunft. Ziel der Arbeit ist es, für die Region Berlin-Brandenburg Assoziationen zwischen Wärme- und Luftschadstoffbelastungen einerseits und Patientenaufnahmen sowie Sterbefällen im Krankhaus andererseits retrospektiv für die Sommermonate Juni - September im Zeitraum 1994 - 2010 anhand von Regressionsmodellen und räumlich epidemiologischen Methoden zu analysieren. Dabei stehen Vergleiche zwischen den Bundesländern Berlin und Brandenburg sowie innerstädtische räumliche Disparitäten in Berlin im Vordergrund. In Berlin und Brandenburg nahmen die mittleren Lufttemperaturen und der mittlere Universal Thermal Climate Index (UTCI) während der Sommermonate stetig von 1994 bis 2010 zu. Die mittleren troposphärischen Ozonkonzentrationen weisen eine hohe Variabilität von 1994 - 2010 und eine stark positive Korrelation mit den Lufttemperaturen und der Wärmebelastung auf. Die mittleren Stickstoffdioxidkonzentrationen nahmen stetig während der Sommer von 1994 - 2010 ab, und die mittleren PM10-Konzentrationen, welche erst seit 2001 in Berlin und 2003 in Brandenburg als Bundeslandmittel vorliegen, korrelieren moderat positiv mit den Lufttemperaturen sowie der Wärmebelastung und können somit, wie im heißen Sommer 2006, erhöhte Werte aufweisen. In Berlin und Brandenburg nimmt das relative Risiko für die Mortalität ab einer starken Wärmebelastung zu. Die Morbidität zeigt nur in Berlin einen Anstieg des relativen Risikos ab einer starken Wärmebelastung. Dies ist ein wichtiger Hinweis für kurzfristige Maßnahmen in der kurativen medizinischen Versorgung von Patienten. / The increase of weather extremes due to climate change, life conditions in urban agglomerations, the increase in urban population, the demographic change, the increases in socioeconomic disparities and in chronic diseases enhance health risks and demands in health care issues already today and very likely in the future. This study aims to analyse retrospectively associations between heat load and air pollution on one side and hospital admissions and in-hospital deaths on the other side for the summer months June - September from 1994 - 2010 using regression models and spatial epidemiological methods in Berlin and Brandenburg. Thereby, the analyses focus on comparisons between the federal states Berlin and Brandenburg as well as inner-city spatial disparities in Berlin. The mean summer air temperatures and the mean Universal Thermal Climate Index (UTCI) temperatures increased continuously from 1994 till 2010. The mean tropospheric ozone concentrations during summer months varied from 1994 till 2010 and show a strong positive correlation with air temperatures and heat loads. The mean nitrogen dioxide concentrations during summer months decreased continuously from 1994 till 2010. The mean PM10 concentrations during summer months, which are available since 2001 in Berlin and 2003 in Brandenburg, show a moderate positive correlation with air temperatures and heat loads and therefore, e.g. in the hot summer 2006, increased summer means. In Berlin and Brandenburg the relative risks of mortality increased with increasing heat load. The relative risks of morbidity increased with increasing heat load only in Berlin. Thus, the differences in summer morbidity risks between Berlin and Brandenburg imply important advises for short-term health care strategies. In essence, the elderly and people with chronic diseases suffer most from heat stress. Respiratory system diseases showed strongest impacts beside cardiovascular system diseases and the total of all diseases.

Die Publikation dokumentiert die Ergebnisse der epidemiologischen Studie zu gesundheitlichen Auswirkungen von ultrafeinen und feinen Partikeln und Ruß. Wie sich ultrafeine Partikel auf die Gesundheit auswirken, ist bisher noch nicht ausreichend untersucht. Mit der Auswertung der langen Messreihen von Dresden, Leipzig und Augsburg leistet die Studie deshalb einen Beitrag zum besseren Verständnis der Folgen von Luftschadstoffen auf die menschliche Gesundheit. Die Analysen zeigten erhöhte Risiken sowohl für respiratorische Mortalität als auch für die Hospitalisierung zu unterschiedlichen Zeitpunkten nach der Exposition mit ultrafeinen Partikeln. Dabei stieg das Risiko beispielsweise in der kalten Jahreshälfte stärker an. Die Veröffentlichung richtet sich an Vertreter von Fachbehörden und Forschungseinrichtungen, aber auch an die interessierte Öffentlichkeit. Redaktionsschluss: 05.01.2022