Ein Modellansatz 01.05.2016, 00:00 Uhr

Lärm- und Partikelbelastung in der Stadt

Zusammenfassung Anhand von Feldstudien und Modellrechnungen konnte für Stadtlandschaften gezeigt werden, dass der Ansatz der Strukturmaße aussagekräftige Prädiktoren für die Luft-, Lärm- und Hitzebelastung bereitstellt und damit gleichzeitig für die Planung zukünftiger Landnutzungsänderungen und Baumaßnahmen in Städten in der Stadtplanung verwendet werden kann. Im Beitrag werden die besten Modelle/Maße für die wichtigen Belastungsquellen und Stressoren Lärm und PM10 anhand von Fallstudien für die Stadt Leipzig vorgestellt und diskutiert.Summary Using field data and statistical models, this paper introduces structural and landscape metrics to estimate noise and particle pollution in cities, particularly built and open space structures. Thus, statements about the effectiveness of the respective land use changes, constructions and demolition measures in the city could be made und thus also used by urban planning. In this paper, we focus on noise and PM10 emissions and the city of Leipzig as the showcase.

Quelle: Panther Media/ pxidalgo

Quelle: Panther Media/ pxidalgo

Lärm, insbesondere Verkehrslärm, und Feinstaub gehören zu den wichtigsten Stressoren für die menschliche Gesundheit in Städten weltweit, so auch in Deutschland [1]. Gerade in den wieder neu wachsenden, ehemals schrumpfenden Städten im Osten Deutschlands wie Berlin oder Leipzig, aber auch in den sich immer weiter verdichtenden Großstädten in den alten Bundesländern wie Stuttgart, Frankfurt oder München, nimmt sowohl der motorisierte Individualverkehr als auch der Versorgungsverkehr immer mehr zu [2]. Entsprechend steigt der Verkehrslärm, der ein Grund für die Zunahme von Herz-Kreislauf- und Atemwegserkrankungen (z. B. chronisches Asthma) als auch möglicherweise von mentalen Erkrankungen durch Lärmstress ist [3]. Zu kardiovaskulären und respiratorischen Erkrankungen, aber auch zur Kanzerogenese trägt insbesondere auch die Belastung der Stadtluft mit Partikeln bei, wobei neben inhalierbaren Partikeln (PM10 – Feinstaub mit aerodynamischen Durchmessern kleiner als 10 m) auch lungengängige Partikel (PM2,5 – Feinstaub mit aerodynamischen Durchmessern kleiner als 2,5 m) und ultrafeine Partikel (< 100 nm) schädigend wirken können [1; 4].

Über die räumliche Verteilung der kombinierten Belastung mit beiden Stressoren im Stadtraum ist wenig bekannt [5]. Zudem ist ein Zusammenhang von Belastungsbild und Stadtstruktur zu vermuten, da sich die räumlichen Muster der „gebauten Umwelt“ immer auf die umgebenden Ökosysteme, so auch die urbane Atmosphäre und die Stadtluft, auswirken. In der Stadtökologie gibt es einen konzeptionell-methodischen Ansatz, die Strukturmaße, der räumliche Eigenschaften und Muster von Oberflächenstrukturen quantifiziert, die dann mit Daten zu Stoffkonzentrationen und Stoffströmen statistisch verknüpft werden können [5 bis 7], was nachfolgend vorgestellt wird.

Als Fallstudie dient die Großstadt Leipzig in Sachsen. Sie ist zum einen sehr gut stadtökologisch und epidemiologisch durch Wissenschaftler des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung – UFZ sowie der Universität Leipzig untersucht. Zum anderen hat sie eine sehr wechselvolle Entwicklung in den letzten Dekaden durchgemacht, im Sinne einer langfristigen Schrumpfung seit den 1970er-Jahren, einem massiven Bevölkerungsverlust nach 1990 – von 510 000 Einwohnern auf 430 000 Mitte der 1990er-Jahre auf fast 570 000 Einwohner im Februar 2016, sowie einem extrem starken Wachstum seit etwa 2005. Ähnliche Änderungen kann man auch in der Anzahl der privaten Kraftfahrzeuge, aber auch der Lieferfahrzeuge festhalten, die insbesondere nach 1990 und dann nochmals seit 2005 deutlich zugenommen haben [8]. Seit der Umstellung von Kohle- auf andere Heizungsformen und der deutlichen Deindustrialisierung nach 1990 ist der Verkehr zur wichtigsten innerstädtischen Quelle der Umweltbelastung geworden. Darüber hinaus ist die Stadtstruktur von Leipzig sehr gut untersucht [9; 10]. Es liegen digitale Informationen zu den Stadtstrukturtypen (siehe Tabelle 1), Haustypen als auch zur Struktur der Offenlandflächen bis hin zu den Gebäudegrundrissen vor [5], was eine detaillierte Berechnung von Strukturmaßen im großen Maßstab möglich macht.

 Tabelle 1 Stadtstrukturtypen der Stadt Leipzig sowie entsprechende Basisparameter sowie mittlere Lärm- und Partikelwerte [5].

 Tabelle 1 Stadtstrukturtypen der Stadt Leipzig sowie entsprechende Basisparameter sowie mittlere Lärm- und Partikelwerte [5].

 

Der Untersuchung liegen zusammenfassend folgende Fragestellungen zugrunde:

  • Liegt ein Zusammenhang zwischen Lärm- und Partikelbelastung in der Stadtatmosphäre vor?
  • Ist dieser Zusammenhang spezifisch für bestimmte Stadtstrukturtypen bzw. Bebauungstypen?
  • Eignen sich Landschaftsstrukturmaße als Konzept und Methode zur Ermittlung dieser Zusammenhänge und können sie somit auch in der Stadtplanung mit dem Ziel der Verwirklichung und Erhaltung einer gesunden Stadtumwelt eingesetzt werden?

Methodik

Für die statistische Modellierung des Zusammenhangs von Stadtstruktur und Lärm- bzw. Partikelbelastung wurden Landnutzungs-, Strukturdaten sowie Emissionsdaten zu Lärm und Partikelbelastung (PM10 ) verwendet. Eine detaillierte Stadtstrukturtypenkarte von Haase [10] wurde verwendet, die folgende Nutzungstypen unterscheidet: Stadtkern, Altbau, Altneubau der 1960er-Jahre, mehrstöckiger Neubau nach 1990, Plattenbau, Ein- und Zweifamilienhäuser, Wohnparks nach 1990, Villen sowie Freizeiteinrichtungen, Gewerbegebiete, Verkehrs- und Industrieflächen. Des Weiteren können Städte nach ihren Strukturtypen klassifiziert werden (Tabelle 1). Zudem werden verschiedene Offenlandflächen ausgewiesen, wie Parkflächen, Friedhöfe, Kleingartenanlagen, Auen, Wald- und Forstflächen und Brachen. Für diese Stadtstrukturtypen wurden Flächengröße, Dichte, Anzahl der Gebäude als auch die Höhe der Gebäude bestimmt.

Für die Lärmerfassung wurden Daten des Leipziger Lärm­monitorings genutzt, das seit 2005 kontinuierlich aufgebaut und verbessert wurde. Das Monitoring entspricht der Vorläufigen Berechnungmethode für Umgebungslärm an Straßen (VBUS) [11]. Die Lärmwerte (Lx) werden nach Gl. (1) berechnet:

 

 

 

 

mit

LDEN: 24-Stunden Mittelwert für Tag, Abend, und Nacht, Lärm­index

LDay: mittlerer Tageslärm (6 bis 18 Uhr)

LEvening: mittlerer Abendlärm (18 bis 22 Uhr)

LNight: mittlerer Nachtlärm (22 bis 6 Uhr)

 

 

Der äquivalente Schalldruckpegel wurde entsprechend [11] nach Gl. (2) ermittelt:

 

 

mit

Lm = mittlerer Lärmpegel

j = Anzahl der Emissionsquellen

Die Berechnung bezieht das absolute Verkehrsvolumen, den Anteil an Lastkraftwagen, die Beschaffenheit der Oberflächen der Straßen, die erlaubte Maximalgeschwindigkeit sowie Höhenunterschiede nach dem digitalen Geländemodell mit ein [11]. Die finale Lärmkarte, die in die statistische Modellierung mit einging, wurde mittels der Software IMMI berechnet und liegt in der räumlichen Auflösung von 0,01 x 0,01 km für eine Emis­sionshöhe von 4 m vor (Bild 1, links).

Bild 1 links: Ausschnitt aus der verwendeten Lärmkarte für die Stadt Leipzig und rechts: Messwerte und Interpolation der Partikel‧erfassung PM10 [5]. Jeweils unterlegt sind die Strukturdaten der bebauten Flächen.

Bild 1 links: Ausschnitt aus der verwendeten Lärmkarte für die Stadt Leipzig und rechts: Messwerte und Interpolation der Partikel­erfassung PM10 [5]. Jeweils unterlegt sind die Strukturdaten der bebauten Flächen.

Die Verarbeitung der räumlichen Daten erfolgte mittels des Geografischen Informa­tionsystems ArcGIS (Version 9.3).

Die Partikelkonzentration der Stadtatmosphäre in Leipzig wird an insgesamt vier Messstationen kontinuierlich erfasst: Leipzig-Lützner Straße, Leipzig-Mitte, Leipzig-West und Leipzig-Thekla. Basierend auf diesen Messdaten, wird eine PM10-Belastungskarte erstellt, die (1) die durchschnittliche Hintergrund­belastung des Freistaats Sachsen zum Ausgangspunkt in einem Raster von 1 x 1 km nimmt, exklusive der extremen Emitter. (2) Darauf wird dann das Lagrange-Partikeldispersionsmodell LASAT unter Berücksichtigung der regionalen Landnutzung, des Geländemodells und meteorologischer Basisdaten im Raster 2,5 x 2,5 km sachsenweit anwendet. (3) Danach die Belastung in der Stadt Leipzig nochmals für ein 1 x 1 km Raster modelliert. (4) Dabei werden Straßen als Emissionsquellen mittels der Gaussschen Dispersionsregel und der Software PROKAS einbezogen [12] sowie PROKAS_B (Straßen und Gebäude werden berücksichtigt). Im Ergebnis erhält man räumlich aufgelöste Jahresmittelwerte der Partikelkonzentration für Leipzig. Für die vorgestellte Studie wurden Daten des Jahres 2011 genutzt (siehe Bild 1 rechts; [13]). Eine Validierung von modellierten Daten an denen von Feldmessstationen zeigte eine hohe Modellgüte (R2 = 0,93; [14]). In Leipzig wird PM10 in erster Linie durch den motorisierten Verkehr emittiert (41 %), zudem durch Industrie, Gewerbe und zu kleineren Anteilen durch Hausbrand, periurbane Landwirtschaft [5; 6; 8] sowie durch regionale Hintergrund­belastung.

Alle Eingangsdaten wurden schließlich mit den Funktionen „merge“ und den X-Tools im Geografischen Informationssystem ArcGIS verschnitten, sodass jedem Landnutzungs- bzw. Stadtstrukturtyp ein Lärm- und ein Partikelwert zugeordnet werden konnte [5].

Der Ansatz der Strukturmaße (SM) aus der quantitativen Landschaftsökologie eignet sich sehr gut, Beziehungen zwischen der räumlichen Struktur, Konfiguration und Anordnung von Elementen im Raum sowie biophysikalischen Prozessen an der Oberfläche zu ermitteln und entsprechend auch Änderungen der Raumstruktur nachfolgend zu modellieren oder zu bewerten. Bisher wurden die SM vorrangig für ökologische und Habitatanalysen als auch Landnutzungsänderungsmodelle verwendet. Da vermutet werden darf, dass räumliche Strukturen sowohl mit Quellen von Luftschadstoffen und Lärm assoziiert sein können als auch deren Verteilung (Dispersion) in der städtischen Atmosphäre mitbestimmen, sollte getestet werden, inwieweit SM geeignet sind, räumliche Unterschiede der Schadstoff- und Lärmbelastung in Stadtgebieten vorherzusagen.

Für die statistische Modellierung in diesem Beitrag wurden die in Tabelle 2 aufgeführten Strukturmaße ausgewählt.

 Tabelle 2 Strukturmaße (LSM) und deren Aussagekraft [5].

 Tabelle 2 Strukturmaße (LSM) und deren Aussagekraft [5].

 

 

Die LSM wurden mithilfe der dafür von McGarigal et al. [15] ent­wickelten Software FRAGSTATS berechnet und mit den bisher erzeugten GIS-Daten verschnitten. Nachfolgend wurde der statistische Zusammenhang zwischen LSM, Lärm und Partikelkonzentration als Korrelationsmaß nach Spearman ermittelt.

Ergebnisse

Die Ergebnisse der statistischen Analysen zeigen, dass flächenmäßig in Leipzig die Baustrukturen geringer Dichte dominieren, d. h. Ein- und Zweifamilienhäuser, Industrie- und Gewerbe­flächen sowie auch der wesentliche dichtere gründerzeitliche Hausbestand. Dabei zeigen die ältesten Baustrukturen der Stadt (alte Ortskerne) die größte Vielfalt und die höchsten Gebäudedichten [5]. Der bebaute Teil der Stadt weist die weitaus höchste Kantendichte (edge density, s. Tabelle 2), d. h. sehr viele Übergänge von bebauter und nicht bebauter Fläche, Straßen etc. auf, d. h. die Bedeckung der Oberfläche wechselt häufig. Das unterstützt auch der hohe Wert der Oberflächenformenvielfalt (shape index; siehe Tabelle 2), d. h. die verschiedenen Oberfächenbe­deckungen pro Hektar, der gründerzeitlichen Gebiete mit geringen Standardabweichungen der Werte. Zudem ist die Bebauung der mehrstöckigen Mehrfamilienhäuser am gleichmäßigsten über die Stadtfläche verteilt, was der höchste für Leipzig berechnete Shannon Evenness Index (SEI; siehe Tabelle 2) zeigt. Der allgemein häufige Wechsel von bebauten und offenen Flächen in Wohngebieten macht diese sehr gut unterscheidbar von Offenlandfläche, was durch die beiden Maße edge density (ED) und patch density (PD; siehe Tabelle 2) sehr gut wiedergegeben wird. Dagegen zeigen homogene Waldgebiete und große Parkflächen eine sehr geringe PD.

Die 24-Stunden Lärmpegel variieren über die gesamte Stadtfläche mit Werten von 58 bis 64 dB (A) nicht extrem. Wohn- und Industriegebiete verzeichnen die höchsten, Einfamilien­haus­gebiete und Parks die geringsten Lärmwerte [5]. Die größten Unterschiede in der Exposition weisen Gründerzeitwohngebiete und integrierte Reihenhäuser auf (Tabelle 3 und Bild 2).

 Tabelle 3 Lärmexposition der verschiedenen Stadtstrukturen in Leipzig (1. Quartil = 48 dB (A), 3. Quartil = 65 dB (A)), sortiert nach dem durchschnittlichen Lärmpegel.

 Tabelle 3 Lärmexposition der verschiedenen Stadtstrukturen in Leipzig (1. Quartil = 48 dB (A), 3. Quartil = 65 dB (A)), sortiert nach dem durchschnittlichen Lärmpegel.

 

 

Bild 2 Lärm- (links)- und Partikelbelastung (rechts) in den verschiedenen Stadtstrukturen Leipzigs (Kürzel der Stadtstrukturen siehe Tabelle 1) [5].

Bild 2 Lärm- (links)- und Partikelbelastung (rechts) in den verschiedenen Stadtstrukturen Leipzigs (Kürzel der Stadtstrukturen siehe Tabelle 1) [5].

In Bezug auf die Partikelbelastung (PM10) kann man feststellen, dass die dicht bebauten Wohnstrukturen, sprich Gründerzeit, Reihenhäuser, aber auch Villengebiete, die darin eingestreut sind, die höchste Belastung aufweisen; Einfamilienhausgebiete die geringste. Das derzeit starke Wachstum der Stadt Leipzig (1996: 430 000 Einwohner; mittlere Prognose 2030: 720 000) und der Zuzug von vor allem junger Bevölkerung, trägt auch zu steigenden Pkw-Dichten und entsprechenden Emissionen bei. Korreliert man PM10– und Lärmbelastung, so besteht ein deut­licher und signifikanter Zusammenhang für alle Stadtstrukturtypen (rs = 0,63, p = 0,01). Für Strukturtypen mit Bebauung allein ist dieser sogar noch höher (rs = 0,79, p = 0,02). Hohe Werte für beide Stressoren wurden für die Mehrfamilienhausgebiete und die Villengebiete gefunden (Bild 3).

Bild 3 Spearman-Korrelation zwischen Lärm- und Partikelbelastung für alle Stadtstrukturtypen.

Bild 3 Spearman-Korrelation zwischen Lärm- und Partikelbelastung für alle Stadtstrukturtypen.

In Bezug auf die Landschaftsstruktur und deren Maße besteht ein deutlicher Zusammenhang zwischen Straßendichte und beiden Stressoren. So weisen die Plattenbaugebiete aufgrund ihrer Fahrrad- und Fußwegerschließung sowie einem zentralen S-Bahnknotenpunkt wesentliche geringere Belastungswerte auf, da sie anteilig deutlich weniger große Durchgangs- und Hauptstraßen und nur kleinere Nebenstraßen im Wohn­gebiet aufweisen. Die Gebäudehöhe (Spearman-Korrelationskoeffizient rsLDEN liegt bei 0,35) und Gebäudedichte (rsLDEN = 0,38) sind entscheidend für die Ausbreitung von Lärm sowie die Bebauungsdichte (rsLDEN = 0,75) in bebauten Gebieten, was auch auf den Zusammenhang von PM10-Belastung und Bebauung zutrifft (für Gründerzeitbebauung, Plattenbauten, Reihenhäuser, Ein- und Zweifamilienhäuser und Villen liegt der rsPM10 bei 0,64) (Bild 4).

Bild 4 Vergleich der Wohnstadtstrukturtypen in Bezug auf ihre Flächengröße, den Anteil an Hauptstraßen, die mittlere Gebäudehöhe, den Anteil an bebauter Fläche sowie die beiden Stressoren mittlerer Lärmpegel und mittlere Partikelbelastung.

Bild 4 Vergleich der Wohnstadtstrukturtypen in Bezug auf ihre Flächengröße, den Anteil an Hauptstraßen, die mittlere Gebäudehöhe, den Anteil an bebauter Fläche sowie die beiden Stressoren mittlerer Lärmpegel und mittlere Partikelbelastung.

Setzt man nun die Lärm- und Partikelbelastungswerte mit den berechneten Landschaftsstrukturmaßen in Beziehung, kann man sehr deutliche Zusammenhänge feststellen: Insbesondere für die Maße patch density (PD), edge density (ED) und den Shannon Evenness Index (nur für Lärm) lassen sich hohe positive Korrelationen zeigen (Tabelle 4).

 Tabelle 4 Spearman-Korrelationen zwischen den LSM sowie den beiden Stressoren Lärmpegel und Partikelbelastung für die verschiedenen Stadtstrukturtypen unter besonderer Berücksichtigung der Wohnstrukturen; alle Werte >0,5 sind fett markiert.

 Tabelle 4 Spearman-Korrelationen zwischen den LSM sowie den beiden Stressoren Lärmpegel und Partikelbelastung für die verschiedenen Stadtstrukturtypen unter besonderer Berücksichtigung der Wohnstrukturen; alle Werte >0,5 sind fett markiert.

 

 

Diskussion und Schlussfolgerungen

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass die Lärm- und die Partikelbelastung sehr heterogen über die gesamte Stadtfläche verteilt sind. In Leipzig wurde die höchste Partikelbelastung in den engen, dicht bebauten und verkehrsreichen innenstadtnahen Wohngebieten (vor allem aus der Gründerzeit mit eingestreuter Reihenhausbebauung) gefunden, was mit Erkenntnissen aus der Literatur übereinstimmt [16]. Auch für Berlin konnte gezeigt werden, dass urbane „Randlagen“ wesentlich geringere Belastungswerte aufweisen, wie in Leipzig die Ein- und Zweifamilienhausgebiete [17; 18]. Dabei ergeben sich diese geringeren Belastungswerte für Lärm und Partikel aus beiden Pfaden: geringeren Emissionen im Nahbereich und der klimatisch wie beim Luftaustausch begünstigten Randlage sowie einem höheren Anteil von Umgebungsgrün als absorbierender, puffernder und die Luftschadstoffverteilung fördernder Faktor [17; 19].

Struktur­maße wie Dichte und Höhe der Bebauung, aber auch vor allem die Kantendichte (ED), die Dichte der verschiedenen Ober­flächenstrukturen (PD) sowie auch die fraktale Dimension (AWMPFD), sowie der Shannon’s diversity (SDI) als auch Shannon’s evenness (SEI) eignen sich sehr gut zur Identifizierung von (mit hoher Wahrscheinlichkeit) mit beiden Stressoren belasteten Gebieten. Da sie einfach zu ermitteln sind und die Basis­daten in jeder Stadtverwaltung vorliegen sollten, sind Struktur­maße (LSM) ein sehr effizientes Tool zur Bewertung aktueller als auch, wenn man Stadtumbaumaßnahmen simuliert [6], zukünftiger Lärm- und Partikelbelastungen in Großstädten. Vergleichbare enge statistische Zusammenhänge wurden auch für die Stadtstruktur und die sommerliche Hitzebelastung gefunden [7].

 

 Literatur

[1] Dockery, D. W.: Health effects of particulate air pollution. Annals of Epidemiology 19 (2009) Nr. 4, S. 257-263. http://dx.doi.org/10.1016/j.annepidem.2009.01.018.

[2] Kreyling, W. G.; Semmler, M.; Möller, W.: Ultrafeine Partikel und ihre Wirkungen auf die menschliche Gesundheit. In: Umweltbundesamt (Hrsg.): Verkehrsbedingte Feinstäube in der Stadt, S. 19-28. Berlin 2005.

[3] Review of evidence on health aspects of air pollution – REVIHAAP Project: First results. Hrsg.: WHO Regional Office for Europe. Kopenhagen 2013. www.euro.who.int/ data/assets/pdf file/0020/182432/e96762-final.pdf.

[4] Wichmann, H.-E.; Peters, A.: Epidemiological evidence of the effects of ultrafine particle exposure. Phil. Trans. Royal Soc. London A 358 (2000), S. 2751-2769. http://dx.doi.org/10. 1098/rsta.2000.0682.

[5] Weber, N.; Haase, D.; Franck, U.: Assessing traffic-induced noise and air pollution in urban structures using the concept of landscape metrics. Landscape and Urban Planning 125 (2014), S. 105-116.

[6] Weber, N.; Haase, D.; Franck, U.: Traffic-induced noise levels in residential urban structures using landscape metrics as indicators. Ecological Indicators 45 (2014), S. 611-621.

[7] Weber, N.; Haase, D.; Franck, U.: Zooming into the urban heat island: How do urban built and green structures influence earth surface temperatures in the city? Sci. Tot. Environ. 496 (2014), S. 289-298.

[8] Leipzig Informationssystem LIS. http://statistik.leipzig.de

[9] Breuste, J.: Stadtlandschaft – ökologische Aspekte ihrer Entwicklung. Ber. z. dt. Landeskunde 75 (2001) Nr. 2/3, S. 283-292.

[10] Haase, D.; Nuissl, H.: Does urban sprawl drive changes in the water balance and policy? The case of Leipzig (Germany) 1870-2003. Landscape and Urban Planning 80 (2007), S. 1-13.

[11] Vorläufige Berechnungsmethode für den Umgebungslärm an Straßen (VBUS). Bundesanz. 58 (2006) Nr. 154a. www.bmub.bund.de/fileadmin/bmu-import/files/pdfs/allgemein/application/ pdf/bundesanzeiger_154a.pdf

[12] Bösinger, R. in: Lohmeyer, A. (Hrsg.): Qualitätssicherungs­papier PROKAS. Karlsruhe: Ing. Consulting Engineers 1996.

[13] Wolf, U.: UFIPOLNET. Street detailed calculation of the air quality in Saxony. Dresden. www.umwelt.sachsen.de/umwelt/download/luft/UFIPOLNET Lv wolf.pdf.

[14] Lohmeyer, A.; Düring, I.: Validierung von PM10-Immissionsberechnungen im Nahbereich von Straßen und Quantifizierung der Feinstaubbildung von Straßen. Karlsruhe 2001. www.lohmeyer.de/de/system/files/content/download/publikationen/ zusammenfassung0601.pdf.

[15] McGarigal, K.; Cushman, M. C. N.; Ene, E.: FRAGSTATS: Spatial pattern analysis program for categorical maps. Computer software program produced by the authors at the University of Massachusetts – Amherst. www.umass.edu/landeco/research/ fragstats/fragstats.html.

[16] Mazur, H.; Theine, W.; Lauenstein, D.; Schuster, S.; Weisner, C.; Nöllgen, R. et al.: Erfordernisse, Abgrenzungs und Anpassungsprozesse zum Lärmschutz im Experimentellen Wohnungs- und Städtebau (ExWoSt) des Bundesministeriums für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung: Lärmrelevanz und EU-Anforderungen. Hannover 2007. www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/pdfs/bbsrlaermrelevanz eu anforderungen endbericht.pdf

[17] Bluhm, G.; Bordling, E.; Berglind, N.: Road traffic noise and annoyance – An increasing environmental health problem. Noise & Health 24 (2004) Nr. 6, S. 43-49.

[18] Xie, H.; Kang, J.: Relationships between environmental noise an social-economic factors: Case studies based on NHS hospitals in Greater London. Renewable Energy 34 (2009) Nr. 9, S. 2044-2053. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene. 2009.02.012

[19] Kabisch, N.; Qureshi, S.; Haase, D.: Urban nature: Human-environment interactions in urban green spaces – con­temporary issues and future prospects. Env. Impact Ass. Rev. 50 (2014), S. 25-34.

Von Prof. Dr. Dagmar Haase, Nicole Weber und Dr. Ulrich Franck

Prof. Dr. Dagmar Haase, Humboldt-Universität zu Berlin, Nicole Weber, Amt für Umweltschutz, Leipzig, Dr. Ulrich Franck, Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ), Leipzig.

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