Abstract: Within the framework of the Convention on Long-range Transboundary Air Pollution atmospheric depositions of heavy metals and nitrogen as well as critical loads/levels exceedances are mapped yearly with a spatial resolution of 50 km by 50 km. The maps rely on emission data and are calculated by use of atmospheric modelling techniques. For validation, EMEP monitoring data collected at up to 70 sites across Europe are used. This spatially sparse coverage gave reason to test if the chemical and physical relations between atmospheric depositions and their accumulation in mosses collected at up to 7000 sites throughout Europe can be quantified in terms of statistical correlations which, if proven, could be used to calculate deposition maps with a higher spatial resolution. Indeed, combining EMEP maps on atmospheric depositions of cadmium, lead and nitrogen and the related maps of their concentrations in mosses by use of a Regression Kriging approach yielded deposition maps with a spatial resolution of 5 km by 5 km. Since spatial auto-correlation can make testing of statistical inference too liberal, the investigation at hand was to validate the 5 km by 5 km deposition maps by analysing if spatial auto-correlation of both EMEP deposition data and moss data impacted on the significance of their statistical correlation and, thus, the validity of the deposition maps. To this end, two hypotheses were tested: 1. The data on deposition and concentrations in mosses of heavy metals and nitrogen are not spatially auto-correlated significantly. 2. The correlations between the deposition and moss data lack statistical significance due to spatial autocorrelation. Results As already published, the regression models corroborated significant correlations between the concentrations of heavy metals and nitrogen in atmospheric depositions on the one hand and respective concentrations in mosses on the other hand. This investigation proved that atmospheric deposition and bioaccumulation data are spatially auto-correlated significantly in terms of Moran’s I values and, thus, hypothesis 1 could be rejected. Accordingly, the degrees of freedom were reduced. Nevertheless, the results of the calculations regarding the reduced degrees of freedom indicate that the statistical relations between atmospheric depositions and bioaccumulations remained statistically significant so that hypothesis 2 could be rejected, too. Conclusions The positive auto-correlation in data on atmospheric deposition and bioaccumulation does not call for a revision of the 5 km by 5 km deposition maps published in recent papers. Therefore we can conclude that the European moss monitoring yields data that support the validation of modelling and mapping of atmospheric depositions of heavy metals and nitrogen at a high spatial resolution compared to the 50 km x 50 km EMEP maps.

Abstract: Das Moos-Monitoring liefert seit 1990 alle fünf Jahre flächendeckende, qualitätskontrollierte Daten über die Bioakkumulation von Schwermetallen und Stickstoff (seit 2005) in Europa. Die Monitoring-Daten belegen eindrücklich, wie sich Luftreinhaltepolitik auf die Anreicherung atmosphärischer Depositionen auswirkt. Das Moos-Monitoring reagiert auch sensibel auf eine Trendumkehr: Nachdem die Metallanreicherungen von 1990 bis 2000 deutlich sanken, stiegen die Gehalte einiger Metalle bis 2005 wieder an. Depositionsmessungen konnten diesen Trend, der auch in anderen europäischen Staaten nur durch das Moos-Monitoring entdeckt wurde, nicht detektieren. Ziel dieser Untersuchungen ist es zu zeigen, dass die Daten des Moos-Monitoring nicht nur zur Kartierung der Bioakkumulation atmosphärischer Depositionen verwendet werden können, sondern auch zur räumlich hochauflösenden Kartierung von Schwermetall-Gesamtdepositionen als Grundlage für die Berechnung von Critical Loads Exceedances. Wie weit die Bioakkumulation von Metallen in Deutschland von einem quasi-natürlichen Zustand abweicht, soll anhand geeigneter Referenzwerte bestimmt werden. Methoden Die räumlich hoch auflösende Kartierung atmosphärischer Schwermetall-Gesamtdepositionen für das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland basiert auf folgenden methodischen Fundamenten: Die auf der Grundlage europaweit harmonisierter Messungen atmosphärischer Depositionen von Cd und Pb (Jahr 2005) an 70 Orten Europas berechneten flächendeckenden EMEP-Depositionskarten (räumliche Auflösung 50 km mal 50 km) wurden mit geostatistich validen Kriging-Karten über die Anreicherung von Cd und Pb in europaweit gesammelten Moosen in einem geografischen Informationssystem (GIS) verschnitten (EMEP (European Monitoring and Evaluation Programme) is a scientifically based and politically driven programme under the Convention on Long-range Transboundary Air Pollution for international co-operation to solve transboundary air pollution problems). Sodann wurden die statistischen Beziehungen zwischen den im EMEP-Depositionsnetz und im ICP Vegetation Moosmessnetz erhobenen Cd- und Pb-Depositionen sowie den Anreicherungen dieser beiden Metalle regressionsanalytisch quantifiziert. Mit den Regressionsfunktionen wurden anschließend die hoch aufgelösten Kriging-Karten der Cd- bzw. Pb-Gehalte der Moose in räumlich hoch aufgelöste Depositionskarten umgerechnet. Die dadurch entstandenen Cd- und Pb-Depositionskarten (räumliche Auflösung 5 km x 5 km) wurden schließlich noch dadurch ergänzt, dass für die Residuen der beiden Regressionsmodelle Kriging-Karten erzeugt und diese mit den Cd- und Pb-Regressionskarten verrechnet wurden (Regression-Kriging). Sodann wurde das Gebiet der Bundesrepublik aus den Europakarten der Cd- und Pb-Deposition ausgestanzt und die Legendierungen an den Wertebereich im Bereich der Bundesrepublik Deutschland als n-fache Abweichungen vom Bundesdurchschnitt angepasst. Schließlich wurden Karten berechnet, in denen für jedes Bundesland die Pb-Depositionen als Abweichungen von dem jeweiligen Grönländischen Hintergrundwert dargestellt sind. Ergebnisse und Diskussion Die Regressionsmodelle zeigen, dass die Cd-Anreicherungen in den Moosen mit der Cd-Gesamtdeposition europaweit hoch korreliert sind (Regressionskoeffizient nach Pearson, r p = 0.67; Regressionskoeffizient nach Spearman, r s = 0.69). Das Bestimmtheitsmaß des Regressionsmodells beträgt r 2 = 0,44. Die Pb-Akkumulationen in den Moosen korrelieren mit der Pb-Gesamtdeposition deutlich (r p = 0.76, r s = 0.77). Das Bestimmtheitsmaß des Regressionsmodells beträgt r 2 = 0,58. Auf dieser Grundlage wurde je eine Karte der Cd- und Pb-Gesamtdeposition berechnet, die jeweils mit einer Kriging-Karte der Residuen des Regressionsmodells zu je einer Ergebniskarte zusammengefasst wurde. Demnach betrug die Cd-Gesamtdeposition im deutschlandweiten Mittel 0,34 g / ha / a (Standardabweichung 0,08 g / ha / a). Die bundesweit durchschnittliche Pb-Gesamtdeposition betrug 8,6 g / ha / a (Standardabweichung 2,1 g / ha / a). Die Karten zeigen die räumliche Differenzierung der Cd- und Pb-Gesamtdeposition als Vielfache der jeweiligen Standardabweichung. Die dabei gewählte räumliche Auflösung orientiert sich an der Standardabweichung der Distanzen zwischen je zwei Beprobungspunkten in Deutschland und beträgt dementsprechend 5 km mal 5 km. Schließlich wurden die Gehalte von Al, As, Cd, Cr, Cu, Mo, Pb, Sb, Sn und Zn der 1990, 1995, 2000 und 2005 in Deutschland gesammelten Moosen auf europäische Hintergrundwerte bezogen, die in Moosen Nordost Grönlands ermittelt wurden. Die Abweichungen zwischen den Pb-Anreicherungen in Deutschland und in Grönland wurden - nach Bundesländern differenziert – kartiert. Es zeigt sich, dass noch heute deutliche Unterschiede in der Anreicherung atmosphärisch deponierter Metalle zwischen Deutschland und Grönland bestehen, insbesondere bei Cd, Cr, Cu, Mo, Pb, Sb, Sn, and Zn. Vergleicht man die Ergebnisse des in dieser Arbeit vorgestellten Ansatzes der Depositionskartierung mit Ergebnissen aus anderen Verfahren, so zeigen sich Unterschiede. Ergebnisse aus Depositionsmessungen und –modellierungen werden u.a. dafür verwendet, Critical Loads zu berechnen und zu kartieren und damit über den Wirkungsaspekt der Anreicherung hinauszugehen. Die Depositions-modellierungen in Deutschland basieren u.a. auf Depositionsmessungen der Bundesländer, die methodisch weiter harmonisiert werden sollten. Die auf die Depositionsdaten zurückgreifenden Modellierungen sollten transparenter gestaltet werden. Bei dem Versuch, für die europaweite Depositionsmodellierung (EMEP) Depositionsdaten aus dem UNECE ICP Forests-Messnetz zur Validierung zu nutzen, gab es Probleme unzureichender Datenharmonisierung. Deshalb wurde in dieser Arbeit angestrebt, die in hoher räumlicher Dichte vorliegenden qualitätskontrollierten Daten des im UNECE ICP Vegetation durchgeführten Moos-Monitoring dafür zu verwenden, die räumliche Differenzierung der Depositionskarten empirisch abzusichern. Fachlich unbefriedigend bleibt, dass bei der Depositionsmodellierung in Deutschland anders als auf internationaler Ebene (EMEP / ICP Vegetation Moos-Monitoring) eine Verknüpfung von Depositionsdaten und Akkumulationsdaten aus dem Moos-Monitoring bislang nicht zustande kam. Der Abgleich der Bioakkumulation in Deutschland mit den Zackenberg Hintergrundwerten zeigt, wie weit die atmosphärischen Einträge in Deutschland von einem quasinatürlichen Zustand entfernt sind.

Abstract: Umweltbeobachtung ist zentraler Bestandteil internationaler Nachhaltigkeitsstrategien. Die langfristige Beobachtung der Anreicherung von Metallen in terrestrischen Ökosystemen erfolgte Zwischen 1990 und 2005 alle fünf Jahre europaweit in den europäischen Heavy Metals in Mosses Surveys. Seit 2005 wird auch die Stickstoffanreicherung bestimmt. Deutschland nahm an den Moosmonitoring-Kampagnen 1990 – 2005 teil. Der vorliegende Artikel ist Teil einer Serie, die Trends im Bundesgebiet und einzelnen Bundesländern beleuchtet. Gegenstand dieser Untersuchung ist die Kartierung der zeitlichen Entwicklung der Metallanreicherung in Nordrhein-Westfalen seit 1990, die Stickstoffanreicherung 2005, die räumliche Varianz der Metall-Bioakkumulation in Abhängigkeit von Eigenschaften der Moosbeprobungsstellen und ihrer Umgebung sowie erstmals auch die Verknüpfung der Stoffgehalte in den Moosen mit denen der flächendeckend modellierten Gesamtdeposition von Cadmium (Cd). Methoden In Nordrhein-Westfalen wurde die Bioakkumulation am häufigsten in Scleropodium purum bestimmt, gefolgt von Pleurozium schreberi und Hypnum cupressiforme . Die in diesen Moosen chemisch bestimmten Stoffe wurden mit den topografischen und ökologischen Beschreibungen der bis zu 88 Beprobungsorte und mit quantitativen Angaben über die Landnutzung in ihrer Umgebung in dem WebGIS MossMet zusammengeführt und ausgewertet: Aus den standort- und metallspezifischen Messdaten sowie den daraus geostatistisch berechneten Flächendaten über die Metallakkumulation wurde ein zusammenfassender Multi-Metall-Index (MMI 1990-2005 ) für Arsen (As), Cd, Chrom (Cr), Kupfer (Cu), Eisen (Fe), Nickel (Ni), Blei (Pb), Titan (Ti), Vanadium (V) und Zink (Zn) berechnet und kartiert. Die Zusammenhänge zwischen den Schwermetall-Akkumulationen, Standortcharakteristika und Landnutzung wurden korrelations- und kontingenzanalytisch sowie am Beispiel von Cu multivariat-statistisch mit Classification and Regression Trees (Cart) quantifiziert. Die Cd-Gehalte in den Moosen wurden mit denen der im European Monitoring and Evaluation Programme (EMEP) europaweit flächendeckend modellierten Gesamtdepositionsdaten für Cd verknüpft und korrelationsstatistisch ausgewertet. Ergebnisse und Diskussion Während von 1990 bis 2005 bis auf Zn alle Metallgehalte in den Moosen sanken, stiegen von 2000 bis 2005 die Konzentrationen von As, Cr, Cu, Ni, Sb und Zn an, bei Cr und Zn statistisch signifikant. Eine Zunahme des MMI 1990-2005 von 2000 nach 2005 erwies sich als statistisch nicht signifikant. Die Stickstoffgehalte (N) betragen zwischen 1.08 und 2,29%. Sie sind positiv mit dem Agrarflächenanteil im Umkreis der Beprobungsstellen und der Bestandeshöhe sowie negativ mit Waldflächenanteil, Entfernung zu Bäumen, Höhe über NN und Niederschlag korreliert (0.32 ≤ r Spearman ≥0.49, p 〈 0.01). Die Korrelationen zwischen Metallgehalten in den Moosen und der Landnutzung im Umkreis der Beprobungsorte rangieren zwischen r S  = 0.21 und r S  = 0.54 (0.01 〈 p 〈 0.05). Moosart und –bewuchsform sind mit den Stoffkonzentrationen ähnlich stark assoziiert (Cramér´s V-Werte zwischen 0.27 und 0.56). Von den Standortmerkmalen weisen vor allem die Variablen Waldflächenanteil (insbesondere bei Cd, Cu, Pb, Zn, N), Flächenanteil urbaner Landnutzung (bei As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Ti, Zn), Niederschlagssumme im Akkumulationszeitraum (bei Cd, Ni, Pb, V, N), orografische Höhe (bei As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Ti, Zn, N) und Entfernung der Moos-Entnahmestelle von Straßen (bei Cr, Fe, Ni, Ti), Baumkronen oder Sträuchern (bei As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Zn) für die meisten Elemente signifikante Korrelationen zur Metallanreicherung auf. In der multivariat-statistischen Analyse mit CART werden der urbane Flächenanteil im Umkreis von 5 km um die Moossammelstelle sowie die dortige Geländehöhe und die Entfernung der Moossammelstelle von der Baumkrone als wichtigste Einflussgrößen für die Cu-Gehalte in den Moosen 2005 ermittelt. Die Cd-Gesamtdeposition (EMEP) und die Cd-Konzentrationen in Moosen Nordrhein-Westfalens sind positiv korreliert (0.57 ≤ r S ≥0.71, p 〈 0.01). Anders als etwa in Baden-Württemberg stiegen die Metallanreicherungen in Moosen Nordrhein-Westfalens von 2000 bis 2005 an, Cr und Zn statistisch signifikant. Für Cd konnte in einer landesweit flächendeckenden GIS-gestützten Korrelationsanalyse gezeigt werden, dass die in den Moosen gemessenen Anreicherungen mit der modellierten Gesamtdeposition (EMEP) positiv verknüpft sind. Damit wurden punktuelle Korrelationen zwischen Depositions- und Mooskonzentrationen räumlich validiert. Im Vergleich zu zeitlich höher aufgelösten Depositionsmessungen erfasst das Moos-Monitoring europaweit mit mindestens einer Moosbeprobungsstelle pro 1000 km 2 ein breites Stoffspektrum, das auch selten gemessene Stoffe mit humantoxikologischer Bedeutung (z. B. As, Al, Hg, Sb, V) umfasst. Damit bildet das Moos-Monitoring ein wichtiges Bindeglied zwischen der technischen Erfassung von Stoffeinträgen durch Deposition und der Anreicherung dieser Stoffe in biologischem Material. Die Untersuchung zeigt, dass die Stoffanreicherung in biologischem Material nicht nur von den Depositionen, sondern auch von topographischen und ökologischen Merkmalen der Messstellen und der Landnutzung ihrer Umgebung abhängt. Schlussfolgerungen Das Moos-Monitoring liefert wesentliche Beiträge zum Schwermetall- und zum Multi-Komponenten-Protokoll der CLRTAP. Es weist flächendeckend nach, wie sich Luftreinhaltepolitik auf die Anreicherung von atmosphärischen Stoffeinträgen in Schutzgütern wie der Vegetation auswirkt. Von besonderer umweltpolitischer Bedeutung ist, dass in keinem anderen Messprogramm räumlich so verdichtet Daten über ein breites, ökotoxikologisch und humanmedizinisch bedeutsames Stoffspektrum erhoben werden. Die räumliche Auflösung von Umweltinformationen ist ein wesentliches Kriterium für ihre Nutzbarkeit im Vollzug umweltpolitischer Maßnahmen auf Bundes- und Länderebene. Das Moos-Monitoring sollte im bisherigen Umfang langfristig fortgesetzt werden. Es liefert als einziges Messnetz in Europa räumlich hinreichend differenzierte, flächendeckende Informationen über die Metall- und Stickstoffexposition naturnaher und agrarisch genutzter Ökosysteme, die auch für einzelne Staaten und deren administrative Untergliederungen räumlich aussagekräftig sind. Die in anderen Untersuchungen jüngst belegten europaweiten Korrelationen zwischen Stoffanreicherungen in Moosen und EMEP-Depositionsdaten wurden in anderen Arbeiten dazu genutzt, die Kartierung der Metall- und Stickstoffdepositionen räumlich höher aufzulösen. Abstract Every five years since 1990, the European moss surveys provide data on concentrations of heavy metals and since 2005 on nitrogen (N) in mosses. Germany participated in the monitoring campaigns 1990 – 2005. As part of a series reporting the trends for Germany and single federal states, this article is on North Rhine-Westphalia showing that the metal concentrations decreased from 1990 to 2000 for all elements but Zn. From 2000 to 2005 an increase can be stated for As, Cr, Cu, Ni, Sb, Zn and the Multi Metal Index MMI 1990-2005 . The N concentration reaches from 1.08 to 2,29% in dry mass showing significant correlations to the agriculture density (+), the height of the surrounding trees (+), the forests density (−), the distance to trees (−), altitude (−) and the precipitation sum for the accumulation period (−). The according correlation coefficients (Spearman) reach from r s 0.32 to 0.49 (p 〈 0.01). The correlation of the metal loads in the mosses and land use characteristics in the vicinity of the sampling sites lie between r s  = 0.21 and r s  = 0.54 (0.01 〈 p 〈 0.05). The type of moss species and the moss growth patterns are associated to a similar degree (Cramér´s V-values between 0.27 and 0.56). Of all investigated site specific information on forest density (Cd, Cu, Pb, Zn, N), urban density precipitation (Cd, Ni, Pb, V, N), altitude (As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Ti, Zn, N) and the distance of the sampling site to roads (Cr, Fe, Ni, Ti), trees or bushes (As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Zn) are those showing significant correlations to the elements enumerated in brackets before. The urban land use density in a radius of 5 km around the sampling site as well as altitude and the distance of the sampling site to nearby trees are the statistically most significant factors for the Cu concentrations in mosses sampled in 2005. The total deposition of Cd (EMEP) and Cd concentrations in mosses are correlated significantly (0.57 ≤ r s ≥0.71, p 〈 0.01).