Abschlussbericht

(Auszüge)

„Modelllösung für die Vermeidung erhöhter Werte von Wohnungsradon durch energetische Gebäudesanierung“

Aktenzeichen: 17349

Verfasser

Dr. Jürgen Conrady, PreCura Institut, 08289 Schneeberg, Am Gerichtsberg 3
Dr. Andreas Guhr, ALTRAC, 12524 Berlin, Dorothea-Viehmann-Str. 28
Dr. habil. Bernd Leißring, AAU mbH, 08289 Schneeberg, Am Gerichtsberg 3
Dr. Matthias Nagel, Electronik Publishing Service, 08606 Oelsnitz, C.-W.-Koch-Str.3

Projektbeginn:

I / 2001

Laufzeit:

3 Jahre

Inhaltsverzeichnis

0. Kurzfassung des Abschlussberichtes

1. Einleitung

1.1 Expositionsbeschreibung durch Radon in der Lebensumwelt des Menschen

1.2 Struktur des Wohnungsbestandes und Ableitung des Sanierungsbedarfes

2. Literaturübersicht

2.1 Analyse der internationalen Literatur zu Auswirkungen einer energieeffizienten Bauweise auf die Radonkonzentration in Gebäuden

2.2 Darstellung der Zusammenhänge zwischen der Radonkonzentration in Gebäuden in Abhängigkeit von Konstruktionsmerkmalen dieser Gebäude

3. Anlass und Hintergrund des Projektes

3.1 Darstellung der Radonverteilung in Gebäuden zu verschiedenen Zeitperioden in Sachsen ab 1990

3.2 Darstellung einzelner Beispiele veränderter Radonkonzentrationen in Wohnungen nach mehr oder weniger umfangreichen Sanierungsmaßnahmen zur Energieeinsparung

3.3 Beschreibung des Untersuchungsgebietes (Landkreis Aue/Schwarzenberg) mit Schwerpunkt der Expositionssituation in ausgewählten Orten

4. Zielsetzung des Projektes

Radon als Risikofaktor für Lungenkrebs (wertungsfreie Darstellung der EU-Richtwertempfehlungen mit Verweis auf den im Anhang befindlichen Part zur Risikokommunikation - ökologisches Paradoxon)
Ableitung und Begründung der Zielstellung des Projektes

5. Material und Methode

5.1 Hausstichprobe

Beschreibung der Datenquellen und Methode der Stichprobenbildung

5.2 Datenerhebung

5.2.1 Beschreibung des Erhebungsinstrumentes

5.2.2 Darstellung des Radon-Messverfahrens

5.2.3 Messunsicherheit

5.2.4 Qualitätssicherung

5.2.5 Retrospektive Bestimmung der Radonkonzentration

5.3 Statistische Methoden und neue Verfahren der explorativen Datenauswertung mittels „Visual-Cockpit“

Diskriminanz und CART-Verfahren
Assoziationsanalysen
Darstellung der Integration dieser Techniken zur Erreichung der Projektziele

5.4 Risikokommunikation

6. Ergebnisse

6.1 Hausstichprobe

Deskription der Zusammensetzung nach Haustypen
Rekonstruktionsmaßnahmen sowie Wechselwirkungen
Auswertung als Mehrfeldertafeln für kategoriale Daten (Mosaikplots)

6.3 Analyse der Langzeitmessungen der Radonkonzentration

Relation der aktuellen Radonkonzentration zu Vorwerten
Ergebnisse gepaarter Stichproben

6.4 Retrospektive Messungen

6.4.1 Pb-210-Messungen

6.4.2 Sensitivitätsanalysen

7. Prognose-Modell (Expertsystem)

7.1 Arbeitsweise

7.2 Kartografie

7.5 Prognose-Funktion

8. Diskussion und Zusammenfassung

9. Anhang

Öffentlichkeitsarbeit
Literaturbericht Risikokommunikation zur Radonproblematik in Wohnungen unter Berücksichtigung spezieller Erfahrungen in der Untersuchungsregion

Verzeichnis der Tabellen

Tab. 1: Vergleich der Radonkonzentrationen in Wohnungen
Tab. 2: Verteilung der untersuchten Haustypen nach Baujahr

Verzeichnis der Abbildungen

Abb. 1: Karte des geogenen Radonpotentials in Deutschland
Abb. 2: Darstellung von Regionen mit erhöhter Strahlenbelastung
Abb. 3: Zusammensetzung des Wohnungsbestandes
Abb. 4: Eintrittspfade des Bodenradons in ein Gebäude
Abb. 5: Veränderung der Radonkonzentration nach Sanierungen
Abb. 6: Veränderung der Radonkonzentration nach Einbau neuer Fenster
Abb. 7: Veränderung der Radonkonzentration in Gebäuden
Abb. 8: Bildauswertesystem RADOSYS
Abb. 9: Zulässige Messunsicherheit für Radon-Exposimeter
Abb.10: Häufigkeitsverteilung der Radonkonzentration
Abb.11: Das Visual-Cockpit-Menü
Abb.12: Verteilung der Untersuchungsobjekte
Abb.27: Häufigkeitsverteilung Radonkonzentration 2002 zum Vorwert
Abb.28: Häufigkeitsverteilung Quotient Radonkonzentration 2002/1991
Abb.29: Häufigkeitsverteilung Veränderung Radonkonzentration 2002/1998
Abb.30: Matched-Pair-Analyse Vorwerte Radonkonzentration 2002
Abb.31: Matched-Pair-Analyse Vorwerte Radonkonzentration 2002 im KG
Abb.32: Regressionsanalyse Radonkonzentration im KG und EG 1991/2002
Abb.33: Regressionsanalyse Radonkonzentration im KG und EG 2002
Abb.34: Regressionsanalyse Radonkonzentration im KG 1991 und EG 2002
Abb.35: Vergleich Radonkonzentration aus Langzeit- und Retromessung
Abb.36: t-Test für gepaarte Werte (Langzeitmessung und Retro-Messung)
Abb.37: Vergleich von retrospektiven und aktuellen Radon-Messwerten
Abb.38: Zusammenhang von Langzeit- und Retro-Messung (1)
Abb.39: Zusammenhang von Langzeit- und Retro-Messung (2)
Abb.40: Zusammenhang von Langzeit- und Retro-Messung (3)
Abb.41: Ergebnisse der gepaarten Analyse der Veränderung der Radonkonzentration
Abb.42: Vergleich Volume-Trap-Messungen mit Radon-Exposimetern
Abb.43: Matched-Pair-Analyse der Veränderung der Radonkonzentration
Abb.44: Kartografie, Messpunkte der Radonkonzentration
Abb.45: Kartografie, Messwerte nach Messorten
Abb.46: Darstellung Iso-Flächen der Radonkonzentration
Abb.47: De Launey Triangulation der Radonkonzentration 1991
Abb.48: De Launey Trinagulation der Differenz der Radonwerte 1991/2002
Abb.54: Lineare Regression der Radonwerte unter Verwendung Prognose-Funktion

Kurzfassung des Abschlussberichtes

Anhand einer Wohnungsstichprobe wurde der Zusammenhang zwischen baulichen Veränderungen an Gebäuden zum Zweck der Energieeinsparung (Energetische Gebäudesanierung) und die daraus resultierenden Veränderungen der Radonkonzentration untersucht.

Im Ergebnis der Untersuchung wurde festgestellt, dass im Verlauf des Beobachtungszeitraumes in bis zu 40 % der Fälle die Radonkonzentration in den Wohnungen im Vergleich zum Ausgangswert vor Beginn der Rekonstruktionsmaßnahmen, angestiegen ist.

Andererseits ist die Radonkonzentration auch unverändert geblieben oder auch z.T. auch deutlich gefallen. Es wurde ein Verfahren entwickelt, um die Ursachen für diese Veränderungen zu identifizieren und ihren Effekt auf die Veränderung der Radonkonzentration quantitativ zu beschreiben.

Unter Nutzung dieser Daten wurde ein Prognose-Modell erstellt (Visual-Cockpit), mit dessen Hilfe mögliche Veränderungen der Radonkonzentration nach Energiesparmaßnahmen an Gebäuden prognostiziert werden können.

Die heute gebräuchlichen Verfahren zur retrospektiven Bestimmung der Radonkonzentration auf der Basis der Pb-210-Methode (Glas- und Volume-Trap-Messungen) wurden auf ihre Eignung getestet, nicht vorhandene Vorwerte der Radonkonzentration zu bestimmen. Die Vergleichbarkeit beider retrospektiven Verfahren wurde analysiert.

Die im Ergebnis des Projektes vorliegende Version 1.5 des Expertsystems ist zum gegenwärtigen Zeitpunkt vorerst nur für Fachleute geeignet, die über die erforderlichen Kenntnisse hinsichtlich der Bewertung und Untersuchung von Gebäuden aus der Sicht der Bauphysik, Bauplanung, Energieeffizienz und Radonthematik verfügen.

1. Einleitung

1.1 Expositionsbeschreibung

Die bedeutendste Komponente der natürlichen Strahlenexposition der Bevölkerung ist die Radonexposition in Gebäuden. Die Verteilung der natürlichen Strahlenexposition nach Ursachen zeigt, dass ca. 35 % der jährlichen Strahlendosis der Bevölkerung durch die Inhalation von Radon und seinen Zerfallsprodukten verursacht wird. Dieser Anteil ist in Gebieten mit geologisch bedingt erhöhten Radonkonzentrationen in der Bodenluft erheblich höher und kann dort unter Umständen zu Strahlenbelastungen führen, die über den Grenzwerten liegen, die für beruflich strahlenexponierte Personen gelten.

Abb. 1: Karte des geogenen Radonpotentials in Deutschland nach Kemski et al.;

Schriftenreihe Reaktorsicherheit und Strahlenschutz; BMU-1999-534

Die Verteilung der Radonkonzentration in der Bodenluft ist nicht homogen, d.h. in einigen Territorien treten hohe bis sehr hohe Radonkonzentrationen in der Bodenluft auf. Wie die Karte zeigt, sind solche Gebiete vor allem in Bayern, Baden-Württemberg, Thüringen und in Sachsen vorhanden (Abb.1). Allein in Sachsen leben ca. 800.000 Menschen in den betroffenen Gebieten. Bezogen auf alle Bundesländer ist von einer wesentlich höheren Anzahl auszugehen.

Abb.2: Darstellung von Regionen mit erhöhter natürlicher Strahlenbelastung im Freistaat Sachsen

Gamma-Ortsdosisleistung (rot) und Medianwerte der Radonkonzentration (blaue Punkte) in

den Kommunen. Der Punktdurchmesser ist der medianen Radonkonzentration proportional.

Im Vergleich zur normalen Radonkonzentration (Medianwert 39 Bq/m³) werden in vielen

Kommunen dieser Regionen erheblich höhere Radonkonzentrationen gemessen;

In einzelnen Fällen betragen die Werte im Mittel deutlich mehr als 100 Bq/m³.

Nach dem derzeitigen Kenntnisstand kann die Inhalation von Radon und insbesondere seiner Zerfallsprodukte Lungenkrebs verursachen. Für die Population der Bundesrepublik Deutschland wird der durch die Radonexposition in Gebäuden bedingte Anteil von Lungenkrebserkrankungen mit 4-7 % bei Rauchern und 14-22 % bei Nichtrauchern, bei insgesamt 2.000 Lungenkrebsfällen pro Jahr, geschätzt. Zugrunde gelegt wurde diesen vorläufigen Schätzungen die für die Bundesrepublik Deutschland ermittelte Normalverteilung der Radonkonzentration in Wohnungen mit einem Medianwert von 39 Bq/m³. Darüber hinaus wurden aus Gesundheitsstudien an Bergarbeitern abgeleitete Risikoschätzungen berücksichtigt. Allerdings wird die Bedeutung der Radonexposition in Gebäuden im Ergebnis neuerer Risikoanalysen zukünftig möglicherweise noch deutlich höher bewertet werden müssen (Steigerungen um den Faktor 3-7 werden berichtet), wobei der größte Teil dieser Krebsfälle durch niedrige Radonkonzentrationen verursacht werden soll (Darby et al. 2003). Damit ist die Radonexposition der Bevölkerung in Gebäuden nach dem Zigarettenrauchen die wichtigste Ursache für Lungenkrebs, und jede anthropogen verursachte Zunahme dieser Exposition würde das allgemeine radonbedingte Lungenkrebsrisiko der Bevölkerung erhöhen. In den Gebieten mit erhöhter natürlicher Radonexposition der Bevölkerung wären diese Auswirkungen dann besonders schwerwiegend, da wie die Abbildung 2 am Beispiel Sachsens zeigt, die Radonkonzentration in den Städten und Gemeinden dieser Regionen bereits vergleichsweise hohe bzw. sehr hohe Ausgangswerte erreichen kann.

1.2. Struktur des Wohnungsbestandes

Die Verteilung des Wohnungsbestandes in der Bundesrepublik Deutschland zeigt, dass infolge der Dominanz des Anteiles älterer Häuser ein potenziell erhöhter Sanierungsbedarf besteht.

Abbildung 3: Zusammensetzung des Wohnungsbestandes nach Baualterklassen

Der Anteil an Häusern, die älter als 20 Jahre sind, beträgt mehr als 75%. Die Konsequenz dessen ist, dass infolge der neuen Energieeinsparverordnung EnEV 2002 zukünftig in verstärktem Maße die Realisierung von Sanierungsmaßnahmen zur Erhöhung der Energieeffizienz dieser Häuser zu erwarten ist. Eine Erhöhung der Energieeffizienz ist aber in den allermeisten Fällen mit einer Senkung der Luftwechselzahl und somit einer z.T. signifikanten Erhöhung der Radon-konzentration im Gebäude verbunden.

Die bis Ende 2005 in die einzelnen Mitgliedsstaaten der Europäischen Union umzusetzende „RICHTLINIE 2002/91/EG DES EUROPÄISCHEN PARLAMENTES UND DES RATES vom 16.12. 2002 über die Gesamtenergieeffizienz von Gebäuden“, wonach alle vermieteten bzw. zum Verkauf stehenden Gebäude einen Energiepass ausweisen müssen, wird die Anzahl der aus Gründen der Erhöhung der Energieeffizienz zu sanierenden Objekte rasch steigen lassen. Das Ergebnis dessen wird aus der Sicht der Verfasser ein deutlich höherer Zahlenwert des bisherigen Medianwertes der Radonkonzentration in der BRD von 39 Bq/m³ sein. Demzufolge wird der durch die Radonexposition in Gebäuden bedingte Anteil an Lungenkrebserkrankungen steigen.

2. Literaturübersicht

2.1 Analyse der internationalen Literatur

Die Höhe der Radonkonzentration in Wohnungen wird im Wesentlichen durch das geogene Radonpotenzial des Bodens bestimmt. Der Radoneintritt vom Baugrund in ein Gebäude wird allerdings durch viele Faktoren beeinflusst (u.a. Druckdifferenz zwischen Gebäudeinneren und Boden, Permeabilität des Baugrundes, Radonkonzentration in der Bodenluft und meteorologische Parameter), unter anderem wesentlich durch die Baustruktur des Gebäudes. Zwischen diesen Faktoren selbst bestehen komplexe Wechselwirkungen. Die nachfolgende Darstellung (Abb. 4) zeigt schematisch die Eintritts- und die Ausbreitungspfade des Bodenradons am Beispiel eines nur teilweise unterkellerten Gebäudes (WANG et al. 1999). Der Einfluss bestimmter Gebäudeeigenschaften auf die Radonkonzentration im Inneren von Gebäuden wurde in vielen Untersuchungen analysiert. Demnach werden erhöhte Innenraumkonzentrationen des Radons bei Vorliegen folgender Gebäudeeigenschaften begünstigt:

- Einfamilienhäuser im Vergleich zu Mehrfamilienhäusern;

- bei fehlender und insbesondere bei nur teilweiser Unterkellerung;

- bei nicht betonierten Kellerböden aus Naturstein oder Lehm;

- bei hoher Radonexhalation aus dem Baugrund (Bodenpermeabilität);

- Erdgeschossdecken mit schlechter Isolierung zum Keller bzw. Baugrund;

- Abdichtung und Einschränkung des Luftaustausches, z.B. durch Einbau neuer Fenster;

- Kellerzugang im Haus;

- Feuerstätten im Erdgeschoss;

- seltenes Lüften;

- energieeffiziente Bauweise.

Der Betrieb einer mit Öl oder Gas betriebenen Zentralheizung, eine Wärmerück-gewinnungsanlage bzw. ein Gebäude mit Klimaanlage führen dagegen in den meisten Fällen zu einem Abfall der Radonkonzentration im betreffenden Gebäude. Die Betonierung des Kellerbodens wirkt einer durch Abdichtung des Gebäudes verursachten Zunahme der Radonexposition entgegen (B. Levesque et al. 1997; J.A. Gunby et al. 1993; L.J. Arnold 1990; B.L. Cohen 1991; E.L. Fisher 1998; K.Fuijimoto et al. 1990; J.K.C. Leung et al. 1998; F. Marley 1999; I Mäkeläinen et al. 2001; G.A. Swejdjemark et al. 1990; F. Wang et al. 1999; R. Buchli et al. 1989; Holub et al. 1985; S.P. Naismith et al. 1998).

Bedingt durch steigende Energiekosten sowie Maßnahmen zur Minderung der CO₂-Emission werden Gebäude in zunehmendem Maße abgedichtet. Die Folgen derartiger Maßnahmen können steigende Innenraumkonzentrationen von Radon und seinen Zerfallsprodukten sein. Studien aus den USA zeigen, dass die Radonkonzentration in energieeffizienten Häusern im Vergleich zu Häusern in konventioneller Bauweise 3 bis 10 Mal höher sein kann. Das Wohnen in energieeffizienten Häusern könnte somit ein erhebliches Gesundheitsrisiko darstellen (R.L. Fleischer et al. 1983; R.W. Field et.al. 1993; R. Budnitz et al. 1979; A.V. Nero et al. 1983; C.T. Hess et al. 1985).

2.2 Radon in Gebäuden

Das Radon gelangt aus dem Baugrund in die bewohnten Bereiche eines Hauses durch:

- konstruktionsbedingte Verbindungen der Bausubstanz mit dem Baugrund;

- Risse in den Wänden;

- offene Durchbrüche für Ver- und Entsorgungsleitungen;

- Hohlräume in den Wänden.

Ist ein Keller vorhanden, gelangt Radon indirekt via Keller in den Wohnbereich des Gebäudes:

- durch Risse im Kellerboden;

- Wandrisse im Kontaktbereich der Kellerwände mit dem Baugrund;

- undichte Kellertüren;

- über Treppenhäuser.

Verschiedene Autoren berichten über eine hohe Variabilität der Radonkonzentration zwischen einzelnen Gebäuden, die z.B. bei energieeffizienten Häusern bis zum Faktor 8 betragen kann und nicht mit Unterschieden in der Luftaustauschrate korreliert. Dieser Zusammenhang ist nur nachweisbar, wenn die Rate des Radoneintritts in die Gebäude vergleichbar ist (A.V. Nero et al. 1983; R.G. Mc Gregor et al. 1985). In einer komplexen und teilweise stratifizierten Analyse (multivariate Varianzanalyse) zur Kontrolle von Confoundereffekten unter Einbeziehung geologischer und verschiedener Hausparameter, wurden Ursachen für die Variabilität der Radonkonzentration in Gebäuden anhand des Ist-Zustandes dieser Gebäude analysiert. Im Ergebnis der Analyse wurde festgestellt, dass nur ca. 5% der o.g. Variabilität der Radonkonzentration durch geologische Faktoren zu erklären sind. Werden die Variablen, welche die Hauseigenschaften beschreiben, in diese Analyse einbezogen, steigt der Anteil der erklärten Variabilität auf ca.15-18 % (B. Levesque et al. 1997). In einer vergleichbaren Studie wird dieser Anteil mit 22% angegeben (Gunby et al. 1993). In der Konsequenz bedeutet dies, dass die wesentlichsten Ursachen für die Variabilität der Radonkonzentrationen in Gebäuden nicht bekannt sind. Studien, die Ausgangs- und Endzustand der Radonkonzentration nach Umbauarbeiten an gleichen Gebäuden und den Beitrag einzelner Rekonstruktionsmaßnahmen zu möglichen Veränderungen beschreiben (gepaarte Stichprobe), sind bisher nicht bekannt.

3. Anlass und Hintergrund des Projektes

3.1 Darstellung der Verteilung der Radonkonzentration

Ausgehend von den vorliegenden Erfahrungen kann davon ausgegangen werden, dass technische Einbauten mit dem Ziel der Energieeinsparung in Gebäuden in der Regel zu einer signifikanten Erhöhung der Radonexposition führen. Betroffen sind sowohl Bewohner in bestehenden Gebäuden, in denen die Luftwechselzahl durch bauliche Veränderungen signifikant gesenkt wurde, als auch Bewohner von Neubauten, die durch intensive Dämmung Niedrige nergie-Standards erfüllen. Das gilt auch für öffentliche Gebäude und an Arbeitsplätzen. Diese Vermutung wird durch eigene Messungen im Freistaat Sachsen gestützt, die in Häusern vor und nach der Durchführung von Rekonstruktionsmaßnahmen, die eine Energieeinsparung zum Ziele hatten, durchgeführt wurden. Die Radonkonzentration in den betreffenden Wohnungen stieg durchschnittlich um den Faktor 3 nach dem Einbau neuer Fenster an (Tab. 1).

	VORHER	NACHHER	FAKTOR
	67	280	4,20
	392	530	1,35
	230	194	0,84
	194	675	3,50
	119	440	3,70
	1171	5600	4,80
MITTELWERT			3,05

Tab.1: Vergleich der Radonkonzentration (Bq/m³) in Wohnungen vor und nach dem Einbau neuer Fenster

1. Messung 1991; 2. Messung 1998

Bereits an diesem Beispiel wird deutlich, dass die relative Zunahme der Radonkonzentration eine große Variabilität aufweist. In einigen Wohnungen ist die Radonkonzentration deutlich angestiegen, während sie in anderen Fällen nur geringfügig ansteigt oder sogar abgenommen hat. Damit entsteht das Paradoxon, dass ökologisch sinnvolle Maßnahmen zur Energieeinsparung mit möglicherweise schwerwiegenden gesundheitlichen Risiken verbunden sind. Ein anderer Aspekt ist, dass im Prinzip die gesamte Bevölkerung, sowohl in ihren Wohnungen als auch an ihren Arbeitsplätzen, von dieser Expositionszunahme und damit einem steigenden Lungenkrebsrisiko betroffen ist bzw. zunehmend betroffen sein wird. Die Folge ist die Entstehung eines Public-Health-Problemes, das einer Lösung bedarf.

Fallende oder nur sehr moderat erhöhte Radonkonzentrationen nach gleichen Rekonstruktions-maßnahmen deuten aber andererseits darauf hin, dass diese Entwicklung vermeidbar ist. Es geht also um die Frage, wie inakzeptable Strahlenexpositionen infolge Rekonstruktionsmaßnahmen zur Energieeinsparung an Gebäuden vermieden oder zumindest auf einem akzeptablen Niveau gehalten werden können. Dieses Problem ist in Deutschland bisher wenig beachtet worden. Auch in der EnEV 2002 wird diese Problematik nicht behandelt und ist damit bisher auch nicht Bestandteil der Beratertätigkeit von Energieberatern, die Bauherren bei der Umsetzung der Bestimmungen zur Gewährleistung einer hohen Energieeffizienz neuer bzw. rekonstruierter Bauwerke beraten. Bundesweit sind mittlerweile mehrere Tausend Energieberater tätig. Auch den zuständigen Handwerks- und Architektenkammern ist die Problematik nicht bekannt. Vor dem Hintergrund der unter Pkt. 1.2 erwähnten und bis Ende 2005 umzusetzende „RICHTLINIE 2002/91/EG“ über die Gesamtenergieeffizienz von Gebäuden“ sowie der in 2005 zu erwartenden neuen Gesetzgebung hinsichtlich der Begrenzung der Strahlenexposition der Bevölkerung beim Aufenthalt in Gebäuden besteht aus der Sicht der Verfasser ein großer potentieller Bedarf für die Ergebnisse des Projektes.

3.2 Darstellung einzelner Beispiele veränderter Radonkonzentrationen in Wohnungen

Die Abbildung 5 zeigt beispielhaft die Veränderung der Radonkonzentration in Gebäuden allein nach dem Einbau neuer Fenster. Der zusätzliche Einbau dicht schließender Zimmertüren und/oder die Dämmung der Außenfassade können diesen Effekt noch signifikant verstärken.

Abbildung 5: Beispiel für Veränderung der Radonkonzentration nach Sanierungsmaßnahmen

Ohne die Einbeziehung gegenläufiger Maßnahmen steigt die Radonkonzentration nach dem Einbau neuer, dicht schließender Fenster etwa um den Faktor 3 an. Eine vergleichsweise einfache und preiswerte Lösung dieses Problems stellt beispielsweise der Einbau eines mechanisch gesteuerten Lüftungssystems dar, das zudem eine Energieeinsparung von bis zu 35% zum Ergebnis haben kann. Die Abbildung 6 zeigt exemplarisch am Beispiel eines Hauses, das 1998 mit neuen, dicht schließenden Fenstern ausgestattet wurde, wie sich die Radonkonzentration im Wohnbereich ändern kann. Die Exposition infolge Radon ist infolge des Fenstertausches deutlich, bis in einen stark gesundheitsgefährdenden Bereich, angestiegen.

Abbildung 6: Beispiel für Veränderung der Radonkonzentration nach Einbau neuer Fenster

Trotz des leichten Abfalls im Keller, ist im Wohnbereich ein Anstieg der Radonkonzentration um das Vier- bis Sechsfache eingetreten. Auf der Grundlage heutiger Hypothesen würde das Lungenkrebsrisiko der Bewohner erheblich ansteigen.

3.3 Beschreibung des Untersuchungsgebietes

Im Verlauf der erdgeschichtlichen Entwicklung ist im West-Erzgebirge eine vielfältig gegliederte geologische Struktur entstanden. Dabei bildeten sich zahlreiche Erzlagerstätten wie Silber und Uran, die Grundlage für einen seit Jahrhunderten im Raum Aue/Schwarzenberg betriebenen Bergbau waren. Charakteristisch für den historischen Bergbau sind viele kleine Einzelgruben, bei denen der Abbau oberflächennah erfolgte. Das Haldenmaterial war oft reich an Uran und wurde z.T. überbaut bzw. wurde das Material zum Hausbau verwendet. Charakteristisch für den Uranbergbau nach 1945 sind vergleichsweise sehr hohe Halden, oft in Gebieten des historischen Bergbaus. Die geologische/lagerstättenkundliche Situation ist durch Pargenese mit Uranerzen gekennzeichnet. Dadurch sind sowohl Migrationswege von radonhaltigen Grubenwettern als auch radioaktive Kontaminationen durch antropogene Veränderungen der Oberfläche vorhanden.

Im Untersuchungsraum führten die o.g. Hinterlassenschaften sowie das weitverzweigte Grubensystem, teilweise mit direktem Zugang zu Kellern älterer Wohnhäuser, zu einem Expositionsszenario der Bevölkerung gegenüber Radon beim Aufenthalt in Gebäuden, das ideale Voraussetzungen für die Realisierung des vorliegenden Projektes liefert.

4. Zielsetzung des Projektes

Die wesentlichste Zielstellung des Projektes besteht in der Entwicklung und Validierung von Verfahren (Prognosemodell), die im Vorfeld geplanter Rekonstruktionsmaßnahmen, z.B. bei der Umsetzung der Vorschriften der Energieeinsparverordnung EnEV 2002 den zu erwartenden Effekt auf die Radonkonzentration abzuschätzen und bei einer ungünstigen Prognose zusätzliche Maßnahmen zur Senkung der Radonkonzentration vorzuschlagen.

Es sollten die wesentlichsten gebäudebezogenen Faktoren identifiziert werden, die für die drei möglichen Sanierungseffekte (Anstieg, Abfall oder Konstanz der Radonkonzentration) verantwortlich sind. Dadurch soll einem inakzeptablen Anstieg der Radonkonzentration in Folge von Energiesparmaßnahmen an Gebäuden vorgebeugt werden bzw. durch Intervention rekonstruktionsbedingte Erhöhungen auf ein akzeptables Maß zurückgeführt werden.

Dem Umstand entsprechend, dass die dem Projekt zugrunde liegende Problematik in Deutschland kaum bekannt ist, waren im ursprünglichen Arbeitsplan gezielte Maßnahmen zur Aufklärung und Information der Bevölkerung im Untersuchungsgebiet vorgesehen. Dieser Projektteil wurde, nachdem eine entsprechende thematische Ausschreibung eines Forschungsprojektes durch das Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) nach dem Projektstart bekannt war, nach Abstimmung mit dem BfS und Zustimmung durch die DBU an diese Sachlage angepasst. So wurde das Arbeits-paket Risikokommunikation auf eine Literaturstudie beschränkt (s. Anhang) und stattdessen das Arbeitspaket „Retrospektive Expositionsbestimmung von Radon“ proportional ausgeweitet.

Wie die bisher vorliegenden Erfahrungen gezeigt haben, sind bereits viele private oder öffentliche Gebäude partiell oder vollständig, ohne Beachtung der beschriebenen Radonproblematik, saniert worden. Vorwerte der Radonkonzentration sind in der Regel nicht erhoben worden. Für eine Beurteilung der sanierungsbedingten Veränderung der Radonkonzentration sind diese Informationen aber unverzichtbar.

Für das Prognosemodell ist es erforderlich, einen repräsentativen Vorwert der Radon-konzentration zu ermitteln. Dieser Messwert der Radonkonzentration kann nur repräsentativ sein, wenn die Messung über ein Jahr durchgeführt wird. Die Strahlenschutzkommission der Bundesrepublik Deutschland empfiehlt Messzeiten von zwölf Monaten, nur in Ausnahmefällen sollte die Messzeit auf drei Monate reduziert werden. In der Praxis kann bei anstehenden Sanierungsmaßnahmen nur in den seltensten Fällen auf einen Langzeit-Messwert der Radonkonzentration (12 Monate) zurückgegriffen werden. Es musste demzufolge eine alternative Messmethode gefunden werden, die auch noch kurz vor Beginn oder sogar noch nach bereits erfolgtem Start der Sanierungsmaßnahmen die Bestimmung eines belastbaren Messwertes der Radonkonzentration im zu sanierenden Gebäude erlaubt.

Bei Vorliegen der entsprechenden Voraussetzungen können indirekte Messungen der Radon-exposition mittels retrospektiver Verfahren sehr hilfreich sein. Im Rahmen der vorliegenden Studie sollten diese Verfahren auf ihre Eignung getestet werden, repräsentative Vorwerte der Radonkonzentration zu ermitteln. Bei diesen retrospektiven Messungen zur Ermittlung der Radonexposition handelt es sich einerseits um die Pb-210-Methode an geeigneten Glasproben und andererseits um die Pb-210-Methode an geeigneten Raumluft-Fallen (Volume-Traps). Eine weitere Zielstellung bestand darin, die Glas- und Volume-Trap-Methode gegeneinander zu validieren.

5. Material und Methode

5.1 Hausstichprobe

Für die Auswahl des Untersuchungsgebietes sowie der in die Stichprobe einbezogenen Häuser war vor allem die Verfügbarkeit von möglichst frühen Langzeit-Messwerten der Radon-konzentration entscheidend. Die Hauptschwierigkeit bei der Stichprobenbildung bestand darin, eine ausreichend große Anzahl von Häusern zu finden, bei denen ein Jahresmesswert der Radonkonzentration vor Beginn der Sanierungsmaßnahmen zur Erhöhung der Energieeffizienz vorlag und die in der Zwischenzeit baulich verändert wurden. Aus diesem Grund wurde der Landkreis Aue/Schwarzenberg ausgewählt. In diesem Gebiet wurde bereits ab 1990/91 in vielen Häusern die Radonkonzentration mittels Langzeitmessungen durch das Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) sowie im Rahmen eigener Studien (Conrady et al.) gemessen.

Anfang der Neunziger Jahre waren die Gebäude nur in sehr geringem Umfang unter Energiespareffekten umgebaut worden. Somit waren diese Gebäude besonders geeignet, die nachfolgenden schrittweisen Rekonstruktionsmaßnahmen und deren Effekte auf die Radonkonzentration zu erfassen. Diese Stichprobe wurde durch eine Anzahl von Gebäuden ergänzt, in denen 1997/1998 die Radonkonzentration im Rahmen einer epidemiologischen Studie ermittelt wurde (Conrady et al.).

Im Rahmen dieser Gesundheitsstudie wurden bereits erste Informationen zum Bauzustand der Gebäude und baulichen Veränderungen erfasst. Auf der Grundlage dieser Ausgangsdaten erfolgte die Bildung der Hausstichprobe für das vorliegende Projekt. Im weiteren Verlauf wurden die für diese Gebäude verfügbaren Messwerte der Radonkonzentration zusammengetragen. Sofern die Messungen durch das BfS erfolgten, wurden die entsprechenden Messwerte, bei Einverständnis der jeweiligen Bewohner, vom BfS zur Verfügung gestellt. Die Nachmessungen der Radon-konzentration 2002/2003 (12 Monate) erfolgten in den Räumen, wo auch die früheren Messungen vor Beginn baulicher Veränderungen durchgeführt wurden. Aufgrund wechselnder Mieter sowie zwischenzeitlich realisierter Baumaßnahmen war die Lösung dieser Aufgabe mit einem hohen Rechercheaufwand verbunden.

Die in den Gebäuden durchgeführten baulichen Veränderungen wurden im Verlauf einer persönlichen Befragung der Bewohner vor Ort durch geschulte Interviewer und unter Verwendung eines eigens entwickelten, und mit dem BfS abgestimmten, Fragebogens erfasst. Zusätzlich wurden Wiederholungsmessungen der Radonkonzentration in 36 anderen Gebäuden aus verschiedenen Gemeinden des Landkreises Aue/Schwarzenberg durchgeführt.

Grundvoraussetzung für die Belastbarkeit des Prognosemodells ist der Nachweis, dass sich im Untersuchungsgebiet Aue-Schwarzenberg die Radonkonzentration in den Häusern über Jahre hinaus, von statistisch bedingten Schwankungen abgesehen, nicht verändert hat. Zu diesem Zweck erfolgten in einigen Häusern, an denen keinerlei Umbauarbeiten vorgenommen wurden und von denen die Messwerte aus den Neunziger Jahren vorlagen, Wiederholungsmessungen. Die Abbildung 7 zeigt beispielhaft die Ergebnisse der Messungen.

Abb 7.: Veränderung der Radonkonzentration (Bq/m³) in Gebäuden im Untersuchungsgebiet

In der Abbildung sind die Ergebnisse sowohl der ersten Messung zur Bestimmung der Radonkonzentration zu Beginn der Neunziger Jahre (1.M.) als auch diejenigen der Wiederholungsmessungen (1.W.M. und 2.W.M) dargestellt. Die Abweichungen liegen im Bereich der normalen Schwankungsbreite bei Messungen zur Bestimmung der Radonkonzentration.

5.2 Datenerhebung

5.2.1 Beschreibung des Erhebungsinstrumentes

Der für das Interview verwendete Fragebogen besteht aus 13 unterschiedlichen Fragekomplexen und ist so aufgebaut, dass bauliche Veränderungen an den Gebäuden hinsichtlich ihres Ausgangs- und Endzustandes erfasst werden. Diese Vorgehensweise bietet den Vorteil, eine verbundene Stichprobe zu generieren, wodurch die ansonsten störende, interindividuelle Variabilität der Radonkonzentration ausgeschaltet wird.

Mit Hilfe des Fragebogens werden neben allgemeinen Angaben zum Gebäude bauliche Veränderungen der wesentlichen Gebäudebestandteile, wie z.B. Keller, Fußböden, Decken, Fenster, Heizung, Dach, Türen, Belüftung, Radonschutzmaßnahmen, Baugrund und Fassade erfasst. Die Primärdaten wurden in eine Access-Datenbank eingestellt, die Ausgangspunkt für die Datendeskription und Auswertung war.

5.2.2 Darstellung des Radon-Messverfahrens

Für die Realisierung der Langzeitmessungen zur Bestimmung der Radonkonzentrationwurden ausschließlich geschlossene Messsysteme (Radon-Diffusionskammern) auf der Basis von Festkörperspurdetektoren eingesetzt. Die Gehäusekonfiguration selbst ist eine Eigenentwicklung der Fa. ALTRAC und entstand im Ergebnis langjähriger Erfahrungen mit unterschiedlichen Ausführungen von Gehäusen. Das Exposimeter besteht aus zwei Teilen, einem Unterteil mit integrierter Detektorhalterung sowie einem gewölbten Oberteil. Das Gehäuse selbst besteht aus einer speziellen Kunststoffkombination mit einem Zusatz von 20% eines Stahlfaser-Batches. Die Diffusionszeit des Radon durch die Polymermatrix in den Innenraum beträgt ca. neun Minuten. Auf diese Weise ist gewährleistet, dass Thoron keinen Beitrag zum Messeffekt liefern kann.

Als Detektormaterial wird Poly-diethylenglycol-bis(Allyl-carbonat), das unter der Bezeichnung CR 39 im Markt bekannt ist, verwendet. Der Detektor mit Abmessungen 10 x 10 x 1 mm ist in der Mitte des Gehäuseunterteiles fixiert. Das Detektormaterial selbst ist unempfindlich gegen Luftfeuchtigkeit, elektromagnetische Strahlung sowie Beta- und Gammastrahlung.

Die Sichtbarmachung der durch den Einfall eines Alpha-Teilchens in der Polymermatrix entstandenen latenten Teilchenspur erfolgt durch die Ätzung der Detektoren in einer 6 N Natriumhydroxid-Lösung bei 90°C über einen Zeitraum von vier Stunden. Durch diesen Ätzprozess wird der entlang der latenten Alpha-Spur entstandene zerstörte Kanal der Polymermatrix um etwa drei Größenordnungen aufgeweitet und ist somit mit einem Lichtmikroskop erkennbar. Die Bestimmung der alpha-induzierten Spurdichte auf der Detektoroberfläche erfolgt mit einem automatischen Bildauswertesystem vom Typ RADOSYS.

Abbildung 8 : Automatisches Bildverarbeitungssystem RADOSYS

Durch schrittweises Scannen des Detektors wird die gesamte Oberfläche erfasst und die Spurdichte pro Flächeneinheit (cm²) ermittelt. Mit einer Radon-Diffusionskammer wird im Verlauf der Messzeit t das Zeitintegral der in Abhängigkeit der Zeit schwankenden Radon-222-Konzentration c_Rnin der Luft bestimmt.

P_Rn= ∫ c_Rn(t) dt

Der im Exposimeter enthaltene Kernspurdetektor liefert als Messwert die der Radonexposition P_Rn proportionale alpha-induzierte Spurdichte. Unter der Annahme einer linearen Beziehung zwischen der Radonexposition sowie der Spurdichte auf der Oberfläche des Detektors beschreibt der Proportionalitätsfaktor K_Rndie Empfindlichkeit des Exposimeters gegenüber Radon mit

K_Rn = N - N₀ / P_Rn

mit N = mittlere alpha-induzierte Spurdichte in Spuren pro cm²

N₀= mittlere Untergrundspurdichte in Spuren pro cm²

P_Rn= Radonexposition in Bqhm^-3.

5.2.3 Messunsicherheit

Das BfS hat in den vergangenen Jahren mehrere Ringvergleiche für die in Deutschland präsenten Messstellen durchgeführt. Die entsprechenden Untersuchungen lehnten sich an Kriterien an, die in nationalen und internationalen Empfehlungen gegeben worden sind. Die Abbildung 9 zeigt die Ergebnisse der fünf in Deutschland existierenden Messstellen. Die beiden begrenzenden Kurven (rote Linien) stellen die maximal zulässigen Messabweichungen vom Referenzwert dar.

Abbildung 9: Maximal zulässige Messunsicherheit für Radon-Exposimeter (rote Linien); Quelle BfS

Zur Erhöhung der Signifikanz von Messergebnissen auf der Basis von Kernspurdetektoren in passiven Radon-Exposimetern ist es daher erforderlich, die Messzeit so lang wie möglich zu wählen. Für die Praxis ergibt sich aus der Sicht der Verfasser die Notwendigkeit, in Wohnungen nach Möglichkeit eine Messzeit über zwölf Monate zu wählen. Beispielsweise ergibt sich bei einer angenommenen mittleren Radonkonzentration von 500 Bq/m³ über zwölf Monate eine Radonexposition von 4,38 MBqh/m³. Aus der Abbildung ist ersichtlich, dass die Messunsicherheit in diesem Fall etwa ± 20% beträgt. Demgegenüber beträgt die Messunsicherheit der Radon-Exposition bei gleicher Radonkonzentration (500 Bq/m³), jedoch einer Messzeit von nur einem Monat, bis zu ± 40 Prozent.

5.2.4 Qualitätssicherung

Die für die Expositionsmessungen eingesetzten Exposimeter von ALTRAC Radon-Messtechnik werden seit Beginn der durch das BfS initiierten Ringvergleiche auf die Einhaltung der erforderlichen Qualitätsstandards geprüft. Die Vergleichsprüfungen wurden im Kalibrierlaboratorium des BfS in Berlin durchgeführt. Das Laboratorium ist beim Deutschen Kalibrierdienst DKD unter der Nummer DKD-K-23001 für die Kalibrierung von Geräten zur Messung der Aktivitätskonzentration von Radon-222 akkreditiert. Alle Ergebnisse der Ringvergleiche haben gezeigt, dass

ALTRAC-Messsysteme den Anforderungen hinsichtlich der vom BfS geforderten Messgenauigkeit in allen Belangen entsprechen.

Zusammenfassend ist festzustellen, dass belastbare und repräsentative Mittelwerte der Radonkonzentration, d.h. Messwerte mit Messunsicherheiten bis zu maximal ± 25% nur erzielbar sind, wenn einerseits über einen Zeitraum von zwölf Monaten gemessen wird und andererseits Regionen ausgewählt werden, wo die Radonkonzentration in Wohnräumen erfahrungsgemäß zum überwiegenden Teil Werte über 100 Bq/m³ annimmt. Im vorliegenden Forschungsvorhaben wurden die Messungen zur Ermittlung der Radonkonzentration ausnahmslos in Regionen Sachsens durchgeführt, wo erfahrungsgemäß in der Mehrzahl Messwerte der Radonkonzentration von mehr als 100 Bq/m³ erwartet werden konnten.

Abb.10: Häufigkeitsverteilung der Radonkonzentration im Ort

Die Abbildung zeigt die Häufigkeitsverteilung der Radonkonzentration in den Wohnungen bzw. Häusern der Kontrollgruppe. Demnach nehmen etwa 30% der Messergebnisse Werte von mehr als 250 Bq/m³, was die Obergrenze des Normalbereiches der Radonkonzentration in Wohnungen in der Bundesrepublik Deutschland darstellt, an.

Darüber hinaus wurden, von wenigen Ausnahmen bei einer Substichprobe abgesehen, nur Messungen über einen Zeitraum von zwölf Monaten durchgeführt. Das betrifft sowohl die Vor- als auch die Nachmessungen. Somit kann bei der Einstellung der ermittelten Radon-Messwerte in die statistischen Auswerteverfahren und Analysen davon ausgegangen werden, dass die maximale Messunsicherheit von ±25% nicht überschritten wurde. Auf diese Weise ist gewährleistet, dass die Nachweisgrenze baulich bedingter Veränderungen der Radonkonzentration, die mit ca. 25 % der natürlichen Schwankungsbreite des Ausgangswertes bei einem unveränderten Gebäude anzusetzen ist (R.Winkler et al. 2000; R.Winkler et.al. 2001; D.J.Mose et al. 1991; D.E.Martz 1991), erfasst wird.

5.2.5 Retrospektive Bestimmung der Radonkonzentration

Wie unter Punkt 5.2.2 beschrieben, werden Langzeitmesswerte der Radonkonzentration in Wohngebäuden seit Mitte der Siebziger Jahre weltweit üblicherweise mittels Kernspurdetektoren in Diffusionskammern bestimmt. Seit einigen Jahren werden in mehreren Staaten Verfahren getestet, mit denen unter bestimmten Voraussetzungen eine rückwirkende Ermittlung der Radonkonzentration in der Raumluft möglich ist. Zu diesem Zweck wird an einer geeigneten Probe (z.B. Glasplatte eines Fotos), dessen Aufstellzeitpunkt bekannt ist, ein Kernspurdetektor in direktem Kontakt für ca. vier Wochen auf der Oberfläche der Glasprobe fixiert, der nach Ablauf der Messzeit ausgewertet wird.

In der Literatur werden Methoden beschrieben (Pb-210-Methode an Glasproben und Volume-Traps), mit deren Hilfe es möglich ist, die mittlere Radonkonzentration über mehrere Jahre rückwirkend zu bestimmen (Cornelis et al. 1993; P. Cauwells et al. 2000; Cauwells et al. 2000; J. Paridaens et al. 2001). Diese Verfahren wurden auch in der vorliegenden Studie eingesetzt.

Die genannten Autoren konnten für eine Zusammenarbeit im Rahmen dieses Projektes gewonnen werden, so dass die Daten zur retrospektiven Dosimetrie in den Laboratorien des Kernphysikalischen Instituts der Reichsuniversität Gent und des Kernforschungszentrums Mole erarbeitet wurden. Es wurden Stichproben aus Glasproben gebildet, die bei Verfügbarkeit auch mit Volume-Trap-Proben aus dem gleichen Gebäude kombiniert wurden, so dass auch hier teilweise wieder gepaarte Stichproben vorlagen, die dementsprechend analysiert werden konnten. Damit waren nicht nur die Vorausetzungen gegeben, diese Verfahren gegen die üblicherweise angewandte Messmethode mit Radon-Exposimetern zu testen, sondern auch - entsprechend der erfolgten Projektanpassung - einen Vergleich zwischen den bei den retrospektiven Methoden selbst durchzuführen und die Eignung dieser Methoden für die Bestimmung von Vorwerten der Radonkonzentration zu beurteilen.

5.3 Statistische Methoden und neue Verfahren der explorativen Datenauswertung

Univariat

Die univariate Analyse der Wohnungsstichprobe erfolgte mittels Verteilungsanalysen mit Chi²-Test, dementsprechenden Mosaic-Plots und Mittelwertvergleichen. Die statistische Analyse der zeitlichen Veränderungen der Radonkonzentration und Messmethoden der gepaarten Stichprobe wurde mit den entsprechenden Verfahren (Matched pairs-Analysen) durchgeführt. Für die Analyse wurde das JMP-Statistikpaket des SAS-Instituts verwendet.

Multivariat

Für die Identifizierung, Bewertung und Analyse der erhobenen bzw. auch abgeleiteten Variablen unter Einbeziehung der möglichen vielfältigen Wechselwirkungen und ihren Effekt auf die jeweilige Zielgröße, wurde das Verfahren der strukturierten Selektion, Correlation And Regression Trees (CART) und für quantitative Analysen Generalisierte Lineare Modelle (GLM) verwendet. Die Analysen selbst wurden wiederum mit der JMP-Software bzw. mit dem entsprechenden Zusatzmodul des Visual-Cockpit (Expertsystem) durchgeführt.

Visual-Cockpit (Expertsystem)

Die Entwicklung eines Systems, das Verfahren der explorativen und quantitativen Datenauswertung und Informationsgewinnung miteinander verknüpft, neue Einsichten in die Datenstruktur und Zusammenhänge ermöglicht (Visual Data Mining) und gleichzeitig Prognosen über wahrscheinliche Veränderungen der Radonkonzentration infolge einzelner oder kombinierter Umbaumaßnahmen an Gebäuden zum Zweck der Energieeinsparung erstellt, ist ein wesentliches Ziel des Projektes. Nachfolgend werden die grundlegenden Elemente und Anwendungen des Systems dargestellt.

Visual Data Mining

Der Prozess der Informationsgewinnung lässt sich folgendermaßen beschreiben: Der Daten-analytiker stellt an den Computerspezialisten Anfragen zum Datenbedarf, analysiert diese Daten, liefert Ergebnisse und präzisiert seine Anforderungen an die Daten. Was aber ist, wenn dem Analytiker Informationen fehlen, da er die Problematik nicht detailliert genug kennt? Der Statistiker kann natürlich nur die Informationen liefern, die in den Daten enthalten sind. Der Computerspezialist kennt zwar seine Datenbanken, verfügt aber nicht über die Möglichkeiten des Analytikers. Die Entscheidungsträger, Manager und Spezialisten sind in diesem Prozess erst ganz am Ende involviert, indem sie die Ergebnisse akzeptieren oder hinterfragen, obwohl diese Informationen in ihrem ureigensten Interesse liegen müssten.

Das Visual-Cockpit kann diese Situation ändern. Als ein Werkzeug für ein visuelles Data Mining stellt es gewissermaßen ein "Scharnier" zwischen den beiden Welten dar und ermöglicht es dem Fachmann, seine Daten zu verstehen, zu analysieren und zu hinterfragen. Als grafische Schnittstelle zu Datenbanken können nun viel präzisere Anfragen an die Datenbanken gestellt werden.

Grundprinzipien von Visual-Cockpit

Das OLAP-Werkzeug Visual-Cockpit ist eine Java-Lösung, deren Haupteinsatzbereich bei der Entscheidungsfindung in Wirtschaft, Politik und Wissenschaft zu sehen ist:

- der Entscheidungsträger/Manager wird durch das Werkzeug bei der Entscheidungsfindung unterstützt;

- das Werkzeug ist für Analysen sehr gut geeignet, aber als selbständiges Datenanalysewerkzeug nur sekundär vorgesehen;

- vielmehr sollte das Visual-Cockpit in eine Data-Warehouse-Umgebung integriert werden, da es eine sinnvolle Ergänzung von Data-Warehouse-Lösungen ist. Das Werkzeug kann sogar als grafisches DB-Frontend in Verbindung mit weiteren optionalen Modulen und mächtigen modernen Datenbanken Data-Warehouse-Lösungen ersetzen;

- das Werkzeug selbst ist ein grafisches OLAP-Tool.

Das Visual-Cockpit verwendet spezielle Methoden des Data Mining, um Daten (Datenbanken) zu analysieren. Durch den Cockpit-Container und die Arbeit mit Templates (Ini-Files) ist das Werkzeug eine ideale Software für Wissenschaftler, die schnell bestimmte Informationen mit einem Blick erfassen möchten (Templates), ohne aber auf weitergehende Analysemöglichkeiten zu verzichten. Das Cockpit erlaubt somit umfangreiche und tiefgehende Analysen.

Für das Visualockpit bestehen vielfältigste Einsatzmöglichkeiten in

- Markt- und Umweltanalysen;

- Portfolio-Analyse;

- Controlling und Simulationen;

- Analyse von Vertriebsstrukturen;

- Prozessanalyse;

- Warenkorbanalyse;

- Analyse von Netzen;

- Explorative Datenanalyse ;

- Simulationen.

Visua-lCockpit-Menüs

Abb.11: Das Visual-Cockpit-Menü

Die Menüleiste enthält folgende Positionen:

Datei

• Daten importieren (Strg+I)

• Teilmengen importieren (Strg+T)

• Schließen

• Drucken

1. ganzes Fenster drucken

2. alle Plot's drucken

3. alle DataSort's drucken

• Beenden (Strg+B)

Grafische Werkzeuge (vgl. Werkzeugleiste)

Zusatzmodule

• Scatterplotmatrix

• Portfolio-Analyse

• INI-File

- drucken

- speichern

• Assoziationsanalyse

• Variablen-Rechner

• Prognose-Modell- GLM

Voreinstellungen

• Punkte

- 1 px

- 3 px

- 5 px

- 10 px

- 20 px

- 50 px

• Symbole

- Kreis

- Rechteck

- Kreis_leer

- Rechteck_leer

• Farbe

- nach Kategorien

- Farbverlauf

- Bearbeiten

- Percentile

- Kategorien wechseln

- 7 Kategorien

- 3 Kategorien

- Farben tauschen

- negativ...

- positiv...

• Alpha

- 20 %

- 40 %

- 60 %

- 80 %

- 100 %

• Ton

Fenster

• Anordnung der Plot's

• Summary

Analyseverfahren

Hilfe

• Hilfethemen

• Info

5.4 Risikokommunikation

Wie bereits weiter oben dargelegt, wurde das Programm zu diesem Arbeitspaket auf eine Literaturstudie zu Fragen der Risikoanalyse reduziert. Die Risikoanalyse selbst besteht aus den drei Bestandteilen Risikoschätzung, Risikomanagement und Risikokommunikation. Da die vorliegende Studie wesentliche Fragen des Risikomanagements berührt, wurden in der Literaturstudie die Themenkomplexe Risikokommunikation und Risikoschätzung bearbeitet. Eine dementsprechende Studie (vgl. Anhang) wurde erstellt.

Aufgrund des starken öffentlichen Interesses an der Studienproblematik wurden im Projektverlauf die Arbeiten an wesentlichen Bestandteilen des ursprünglichen Arbeitsprogramms zur Risikokommunikation zusätzlich wieder aufgenommen. Diesem Interesse sollte mit Fach-vorträgen (vgl. Anhang) vor Vertretern aus der Bevölkerung, Landespresse und Behörden wie Stadtverwaltungen, Landkreis, Landesbehörden- sowie einer Bundesbehörde (BfS) über Inhalt und Zielstellung sowie dem Projektstand entsprochen werden. Es war außerdem vorgesehen, einen Flyer mit wesentlichen Informationen zur Projektproblematik zu entwickeln und diesen zusammen mit einer Version des Prognosemodells im Internet (www.saoris.de) zu präsentieren.

6. Ergebnisse

6.1 Hausstichprobe

Die Hausstichprobe hatte einen Umfang von 386 Gebäuden, deren Nutzer schriftlich um ihr Einverständnis gebeten wurden, an der Studie teilzunehmen. Von diesen gaben 358 ihre Zustimmung, so dass die entsprechenden Fragebögen im Ergebnis von teilweise mehrfach wiederholten Interviews vor Ort ausgefüllt wurden. In die analytisch/deskriptive Auswertung wurden dann nur diejenigen Nutzer eingeschlossen, wo geeignete Messwerte der Radonkonzentration (vor Beginn der Sanierung) und gleichzeitig auch Messwerte aus 2002 verfügbar waren. Dadurch bedingt sowie infolge des Verlustes von Exposimetern und nachträglichen Verweigerungen einiger Probanden in der Serie aus 2002, waren 262 Gebäude für die analytischen Auswertungen verfügbar. Die Verteilung dieser Gebäude nach Haustyp und Baujahr zeigt die Tabelle 2.

HAUSTYP	BAUJAHR
HAUSTYP	v. 1900	1900-1932	1933-1945	1946-1960	1961-1975	n. 1975
EINFAMILIENHAUS	59,38	4,69	7,81	17,19	4,69	6,25
ZWEIFAMILIENHAUS	78,38	16,22	5,41	0	0	0
MEHRFAMILIENHAUS	53,70	38,89	5,56	0	0	1,85
DOPPELHAUS	0	16,67	50,00	16,67	0	16,67
REIHENHAUS	0	0	11,11	55,56	33,33	0
WOHNBLOCK	0	0	0	81,44	8,25	10,31

Tab.2: Verteilung der Haustypen nach Baujahr in % der Gesamtstichprobe (n = 262)

Ein-, Zwei- und Mehrfamilienhäuser haben einen Anteil von ca. 59 % an der Stichprobe, der Rest entfällt auf Doppelhäuser, Reihenhäuser und Wohnblöcke. Die Verteilung der Messpunkte über das Untersuchungsgebiet zeigt die Abbildung 12.

Abb.12: Darstellung der Verteilung der einbezogenen Gebäude über das Untersuchungsgebiet Visual-Cockpit-

Darstellung, unterlegt mit GIS-Datenbank. Die einzelnen Punkte sind etwas koordinatenverschoben

dargestellt, um Überschneidungen zu minimieren.

6.3 Analyse der Langzeitmessungen der Radonkonzentration

Relation 2002 zum Vorwert (Verteilung)

Die Veränderung der Radonkonzentration, ausgedrückt als Verhältnis der Radonkonzentration 2002 zu allen Vorwerten der jeweiligen Wohnung, zeigt die nachfolgende Abbildung 27. Dargestellt ist die Häufigkeitsverteilung der entsprechenden Quotienten.

Quantiles


100.0%	maximum	7,4799
99.5%		7,0523
97.5%		3,9115
90.0%		2,2787
75.0%	quartile	1,3333
50.0%	median	0,8193
25.0%	quartile	0,4386
10.0%		0,2807
2.5%		0,1108
0.5%		0,0396
0.0%	minimum	0,0282


Mean	1,0912249
Std Dev	1,0219869
Std Err Mean	0,0631386
upper 95% Mean	1,2155507
lower 95% Mean	0,9668991
N	262

Abb.27: Häufigkeitsverteilung der Quotienten (Radonkonzentration 2002 zum Vorwert) ohne Berücksichtigung

des Erhebungszeitpunktes

Im Verhältnis zum Ausgangswert ist die Radonkonzentration bei ca. 28 % der Gebäude angestiegen und bei ca. 47 % der Gebäude gefallen. Wird bei der Analyse allerdings der Zeitpunkt der Vorwerterhebung berücksichtigt, treten deutliche Unterschiede auf. Der Anteil der Wohnungen mit steigender Radonkonzentration im Beobachtungszeitraum nimmt deutlich zu, wenn nur die Vorwerte betrachtet werden, die 1991 - also vor Beginn der „Rekonstruktionswelle“ - gemessen wurden (Abb. 28). Der Anteil der Wohnungen mit einem Anstieg der Radonkonzentration über 125 % steigt dann auf ca. 40%.

Quantiles


100.0%	maximum	7,4799
99.5%		7,4799
97.5%		5,7921
90.0%		2,7598
75.0%	quartile	1,9048
50.0%	median	1,0204
25.0%	quartile	0,6383
10.0%		0,3780
2.5%		0,1415
0.5%		0,0282
0.0%	minimum	0,0282


Mean	1,4049564
Std Dev	1,2203388
Std Err Mean	0,1137972
upper 95% Mean	1,6303877
lower 95% Mean	1,179525
N	115

Abb.28: Häufigkeitsverteilung des Quotienten aus Radonkonzentration 2002/1991

Wird die gleiche Analyse mit Bezug zu den Vormesswerten der Radonkonzentration aus 1998, wo viele Rekonstruktionsmaßnahmen bereits abgeschlossen waren, durchgeführt, sind die Veränderungen weit weniger deutlich (Abb. 29). Der Mittelwert des Faktors ist mit Bezug zu den Vormesswerten aus 1991 signifikant erhöht (1,40; Konfidenzintervall _95% 1,17-1,63) während er im Verhältnis zu 1998 sogar signifikant abnimmt (0,85; Konfidenzintervall _95%0,77-0,93).

Quantiles


100.0%	maximum	3,3333
99.5%		3,3333
97.5%		1,8494
90.0%		1,4773
75.0%	quartile	1,0687
50.0%	median	0,7679
25.0%	quartile	0,5000
10.0%		0,3875
2.5%		0,1918
0.5%		0,1765
0.0%	minimum	0,1765


Mean	0,8525463
Std Dev	0,4767906
Std Err Mean	0,0411884
upper 95% Mean	0,9340155
lower 95% Mean	0,7710772
N	134

Abb. 29: Veränderung der Radonkonzentration, ausgedrückt als Konzentrationsverhältnis 2002/1998

Ergebnisse der Analysen für gepaarte Stichproben

Die im Ergebnis der Verteilungsanalysen zu erwartenden Effekte werden durch die statistischen Analysen der Expositionsunterschiede bestätigt. Der Mittelwertvergleich für Matched Pairs zeigt, dass mit Bezug zu den gleichen Messorten die Radonkonzentration 2002 im Vergleich zu ihren Vorwerten signifikant angestiegen ist (Abb. 30). Eine vergleichbare Entwicklung bei den Radonwerten ist im Keller sichtbar (Abb. 31). Werden dagegen ausschließlich Vorwerte von 1998 in den Vergleich einbezogen, sind nur unwesentliche Unterschiede nachweisbar.

Abb.30: Matched-Pairs-Analyse der Vorwerte zur Radonkonzentration 2002 im Wohnzimmer.

Wird andererseits der Zusammenhang zwischen Kellerwerten und Wohnzimmerwerten 1991 im Vergleich zu den Verhältnissen in 2002 betrachtet, ist auffällig, dass jeweils ca. 41 % und 60 % der Variabilität durch diesen Zusammenhang erklärbar sind (Abb. 32;33;34). Andererseits besteht kein Zusammenhang mehr zwischen den Kellerwerten 1991 zu den dazugehörigen Wohnzimmer-werten 2002. Der durch die Regression erklärbare Anteil der Variabilität beträgt hier nur noch ca. 7,3 Prozent.


Rn_Ke_02	5768,84	t-Ratio	3,800173
Rn_KE_91	2808,31	DF	87
Mean Difference	2960,53	Prob > \|t\|	0,0003
Std Error	779,052	Prob > t	0,0001
Upper95%	4508,99	Prob < t	0,9999
Lower95%	1412,08
N	88
Correlation	0,40004


Rn_Wz_02	1403,88	t-Ratio	2,058936
Rn_Wz_91	1027,28	DF	115
Mean Difference	376,603	Prob > \|t\|	0,0418
Std Error	182,912	Prob > t	0,0209
Upper95%	738,916	Prob < t	0,9791
Lower95%	14,2906
N	116
Correlation	0,68445

Abb.31: Matched-Pairs-Analyse der Vorwerte zur Radonkonzentration 2002 im Keller

Abb.32: Lineare Regressionsanalyse zum Zusammenhang zwischen der Radonkonzentration im Keller und

Wohnzimmer 1991 gegen 2002. Es besteht ein signifikanter Zusammenhang, womit ca. 41%

(R²= 0,168) der Variabilität erklärt werden können.

Abb.33: Lineare Regressionsanalyse zum Zusammenhang zwischen der Radonkonzentration im Keller und

Wohnzimmer 2002. Es besteht ein signifikanter Zusammenhang, womit ca. 60% (R²= 0,350) der

Variabilität erklärt werden können.

Abb.34: Lineare Regressionsanalyse zum Zusammenhang zwischen der Radonkonzentration im Keller 1991 und

Wohnzimmer 2002. Es besteht kein Zusammenhang mehr, und der Anteil der durch die Regression zu

erklärenden Variabilität beträgt gegenüber dem Vergleich Abb. 32 jetzt nur noch ca. 7,3 Prozent.

Ohne bauliche Veränderungen an den Gebäuden müsste zwischen 1991 und 2002 ein vergleich-barer Zusammenhang zwischen KE- und WZ-Werten bestehen wie 1991. Der gegenteilige Effekt deutet darauf hin, dass Veränderungen an den Gebäuden für diesen Effekt verantwortlich sind.

6.4 Ergebnisse der retrospektiven Bestimmung der Radonkonzentration

Gemäß der Aufgabenstellung des Projektes sollten die verfügbaren Methoden für die retrospektive Bestimmung der Radonkonzentration (Pb-210-Methode an geeigneten Glasproben und Volume-Trap-Methode) auf ihre Eignung zur Bestimmung der Radonkonzentration getestet, und ihre intermethodische Validität geprüft werden.

6.4.1 Pb-210-Methode an Glasproben

Messungen der Blei-210-Aktivität an Glasproben erfolgten in 154 Fällen. Parallel dazu erfolgten am gleichen Expositionsort Langzeitmessungen der Radonkonzentration mittels Radon-Exposimetern. Zusätzlich zu dieser Stichprobe wurden 160 ältere retrospektive Messungen in Gebäuden aus dem Zeitraum 1992-1994 einbezogen, die zu einem großen Teil noch in einem unveränderten baulichen Zustand waren. Bei der Analyse wurde die Hypothese zugrunde gelegt, dass zwischen der Radonkonzentration, die auf der Grundlage von Glasmessungen retrospektiv ermittelt wurde und der aktuell gemessenen Radonkonzentration auf der Basis von Radon-Exposimetern keine statistisch signifikanten Unterschiede bestehen sollten, sofern die Gebäude:

- im wesentlichen unverändert geblieben sind;

- der Aufenthaltsort der Glasprobe unverändert geblieben ist;

- und die Expositionszeit (das Alter der Probe) exakt bestimmbar ist.

Somit liegen wieder gepaarte Stichproben vor. Zunächst wurde eine Stichprobe analysiert, in die alle verfügbaren Glasproben, ohne im Einzelnen immer auf die Einhaltung der o.g. Qualitätskriterien zu achten, eingeschlossen wurden. Die Ergebnisse dieser rohen Analyse zeigt die Abbildung 35.

lg-retro By lg-radon

Abb. 35: Vergleich der Radonkonzentration, gemessen durch Langzeitmessungen (lg-radon) und Glasmessungen

(lg-retro); n = 160, R²= 0,648, p < 0,0001

Obwohl dieser Zusammenhang sehr deutlich ist und ein hoher Anteil der Variabilität durch die Regression erklärt wird (ca. 80 %), muss die Hypothese der Gleichheit der Messwerte bzw. Vergleichbarkeit der Methoden im Ergebnis einer Analyse, die den gepaarten Charakter dieser Stichprobe berücksichtigt, verworfen werden. Den Grund dafür zeigt die Abbildung 36, in der Messwerte von Glasproben mit den dazugehörigen Langzeitmesswerten von

Radon-Exposimetern verglichen werden. Diese Glasproben wurden mindestens an einem zweiten Standort exponiert, wobei von diesen Orten keine Langzeitmesswerte der Radonkonzentration bekannt waren (Abb. 36).

lg-retro By lg-radon

Abb. 36: Ergebnis des t-Tests für gepaarte Werte am Beispiel von Messwerten aus Glasproben mit teilweise

unbekannter Expositionshistorie im Vergleich zu den Langzeitmesswerten der Radonkonzentration

am letzten Expositionsort. Die Messwerte unterscheiden sich signifikant, wenn die graue Linie

außerhalb der roten äußeren Linien liegt.

Werden diese qualitativ nicht geeigneten Proben aus dem Datenpool entfernt und eine de facto stratifizierte Analyse nur mit den Werten der Glasmessungen (Alter der Glasprobe genau bekannt) durchgeführt, die sich nur an den jeweiligen Messorten befanden, an dem die Radonkonzentration mittels Langzeitmessung mit einem Radon-Exposimeter bestimmt wurde, wird die Anpassung deutlich besser (Abb.37). Die Hypothese von der Vergleichbarkeit der Messwerte im Ergebnis der gepaarten Analyse wird allerdings auch hier verworfen.

lg RETRO By lg RADON

Abb. 37: Vergleich von retrospektiv- und aktuell gemessenen Radonwerten bei Glasproben hoher Qualität.

t-Test für gepaarte Werte, p > ׀t׀ = 0,0047

Werden die in der Abbildung 37 rot markierten Daten nicht berücksichtigt, wird die Hypothese der Gleichheit der mit den unterschiedlichen Verfahren bestimmten Radonkonzentration diesmal angenommen (Abb. 38).

lg RETRO By lg RADON

Abb. 38: Zusammenhang zwischen retrospektiv und aktuell gemessener Radonkonzentration an Glasproben mit nur

einem Expositionsort, exakt bekannter Expositionszeit und aus weitgehend unveränderten Gebäuden. In

diesem Fall wird die Hypothese der Gleichheit der Messwerte angenommen (P > ׀t׀ = 0,1165, R²= 0,815)

Der Grund dafür ist, dass die rot markierten Messpunkte aus Gebäuden stammen, die zum Zeitpunkt der Radonmessung bereits mit neuen Fenstern ausgestattet waren. Damit ist die Radonkonzentration im Vergleich zu den unter früheren, niedrigeren Konzentrationsverhältnissen exponierten Glasproben angestiegen und die verschiedenen Methoden müssen zu unterschiedlichen Ergebnissen, trotz der hohen Qualität der Glasproben, führen. Dementsprechend wird für diesen Teil der Messwerte die Gleichheitshypothese im Ergebnis des gepaarten t-Testes verworfen (Abb. 39).

lg RETRO By lg RADON

Abb. 39: Zusammenhang zwischen retrospektiv und aktuell gemessener Radonkonzentration an Glasproben mit nur

einem Expositionsort, exakt bekannter Expositionszeit und aus Gebäuden mit Einbau neuer Fenster.

In diesem Fall wird die Hypothese der Gleichheit der Messwerte abgelehnt (P > ׀t׀ = 0,oo99 R²= 0,675).

Diese Ergebnisse deuten an, dass die retrospektive Bestimmung der Radonkonzentration mit Hilfe von Glasproben nicht nur ein geeignetes Verfahren sein könnte, um Langzeit-Mittelwerte der Radonkonzentration bei fehlenden Exposimeter-Messwerten hinreichend genau abzuschätzen, sondern auf der Grundlage geeigneter Glasproben auch baulich bedingte Veränderungen zu erfassen.

6.4.2 Sensitivitätsanalysen und Vergleich der Glasmessmethode zu Volume-Trap-Messungen

Wie bereits erwähnt, wurde das ursprüngliche Arbeitsprogramm dahingehend erweitert, das Volume-Trap-Verfahren zu erproben und durch Vergleichsmessungen mit der Pb-210-Methode an Glasproben die beiden Verfahren gegeneinander zu validieren. Zu diesem Zweck wurden wiederum verbundene Stichproben geschaffen und entsprechend ausgewertet.

Die Ausgangshypothese ging davon aus, dass Veränderungen der Radonkonzentration von 1991 zu 2002 auch mit Hilfe der retrospektiven Techniken nachweisbar sein müssten. Wenn das zutrifft, dann sollte ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Quotienten 1991/2002 der mit Radon-Exposimetern realisierten Langzeitmessungen und den dementsprechenden Quotienten aus retrospektiven Messungen und aktueller Langzeitmessung (Radon-Exposimeter) nachweisbar sein. Zusätzlich kann dann erwartet werden, dass die Hypothese der Gleichheit der mit verschiedenen Methoden am gleichen Objekt gemessenen Radonwerte bei einem Test für gepaarte Werte beibehalten wird. Diese Vermutungen wurden im Ergebnis der entsprechenden Studien im Wesentlichen bestätigt.

Messungen an Glasoberflächen

Die Quotienten aus Langzeitmessungen 1991/2002 korrelieren signifikant mit den entsprechenden Quotienten aus den Glasmessungen (Abb. 40).

Abb.40: Zusammenhang zwischen aktueller und früherer Radonkonzentration, gemessen durch Radon-Exposimeter

direkt (Rn_Wz01/RnWz02) oder indirekt durch Messungen an Glasproben (R²= 0,789p > ׀t׀ < 0,001)

Wertet man diese Daten als gepaarte Stichprobe aus, werden ebenfalls keine Unterschiede gefunden. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Messungen an Glasproben nicht nur vergleichbar sind mit den Ergebnissen von Radon-Exposimetern sondern auch Veränderungen dieser Radonkonzentration erfassen (Abb. 41).


GLAS1/LZM1	1,7428	t-Ratio	-0,91223
Rn_Wz 01/Rn_Wz_02	2,25263	DF	16
Mean Difference	-0,5098	Prob > \|t\|	0,3752
Std Error	0,55889	Prob > t	0,8124
Upper95%	0,67495	Prob < t	0,1876
Lower95%	-1,6946
N	17
Correlation	0,88873

Abb. 41: Ergebnisse der gepaarten Analyse der Veränderungen der Radonkonzentration auf der Grundlage von

Langzeitmessungen mittels Radon-Exposimetern sowie Messungen an Glasproben. Zwischen diesen

Verfahren besteht kein Unterschied.

Volume-Trap-Messungen

Analog der retrospektiven Bestimmung der Radonkonzentration an geeigneten Glasproben konnte gezeigt werden, dass Volume-Trap-Messungen vergleichbare Ergebnisse wie die Standardmessmethode liefern. Die Ergebnisse der entsprechenden Regressionsanalyse zeigt die Abbildung 42. Der gefundene Zusammenhang ist signifikant. Werden die Daten wie gepaarte Werte analysiert, sind allerdings deutliche Unterschiede nachweisbar.

Source	DF	Sum of Squares	Mean Square	F Ratio
Model	1	25314951	25314951	24,4998
Error	22	22731958	1033270,8	Prob > F
C. Total	23	48046909		<.0001

Abb. 42: Vergleich der Messungen mit der Volume-Trap-Methode (Rn-VT) zur konventionellen Messung mit

Radon-Exposimetern (LZM-VT)

In diesem Fall muss die Hypothese der Gleichheit der Messwerte abgelehnt werden. Andererseits zeigt ein paarweiser Vergleich der Quotienten aus Langzeitmessungen 1991/2002 und Volume-Trap-Messungen 2002 mit den dazugehörigen Langzeitmessungen keine Unterschiede. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass die Veränderungen der Radonkonzentration mit beiden retrospektiven Verfahren erfasst werden können und die signifikanten Unterschiede möglicherweise auf eine, in einigen Fällen tatsächlich veränderte Radonkonzentration, zurückgeführt werden könnte.

Die Abbildung 43 zeigt die Matched-Pairs-Analyse der Veränderung der Radonkonzentration im Untersuchungszeitraum. Ein paarweiser Vergleich der Quotienten aus Langzeitmessungen 1991/2002 und Volume-Trap Messungen 2002 mit den dazugehörigen Langzeitmessungen zeigt keine Unterschiede, woraus folgt, dass beide Methoden Veränderungen der Radonkonzentration im Beobachtungszeitraum gleichermaßen abbilden.


Rn_Wz 01/Rn_Wz_02	1,83224	t-Ratio	-0,86865
(VT/LZM1)/Rn01/Rn02	2,76528	DF	9
Mean Difference	-0,933	Prob > \|t\|	0,4076
Std Error	1,07413	Prob > t	0,7962

Abb.43: Matched- pairs-Analyse der gemessenen Veränderung der Radonkonzentration im

Untersuchungszeitraum durch die Volume-Trap-Methode bzw. durch Radon-Exposimeter

Bevor endgültige Bewertungen erfolgen können, sollte die Aussagesicherheit durch die Einbeziehung zusätzlicher Messpunkte, d.h. einer Erweiterung der Wohnungsstichprobe, erhöht werden.

7. Das Prognose-Modell

7.1. Arbeitsweise

Wie bereits im Abschnitt zu angewandten Methoden ausgeführt, ist das Visual-Cockpit ein komplexes Werkzeug, dass interaktiv verschiedene Möglichkeiten der explorativen und analytischen Datenauswertung miteinander beliebig kombiniert, große Datenmengen mit hohem Informationsgehalt verdichtet und mit Hilfe der in die Benutzeroberfläche integrierten Grafikwerkzeuge, incl. Kartografie, übersichtlich und interaktiv darstellt. Ergebnisdarstellungen erfolgen aufgrund der programmierten Vernetzungen simultan in allen Auswertungsebenen. In das System ist ein Variablenrechner integriert. Indem dieser auf die entsprechenden Koeffizienten der berechneten Regressionsfunktionen zurückgreift, erlaubt er eine Prognose der zu erwartenden Veränderungen der Radonkonzentration nach bestimmten Rekonstruktionsszenarien. Nachfolgend werden Anwendungsbeispiele des Systems demonstriert.

7.2 Kartografie

Aufgrund der Vernetzung geografischer Daten mit der Auswertungsdatenbank, die für beliebige Ergänzungen offen ist (Abb. 44), können beliebige interessierende Zielgrößen, wie z.B. die Radonkonzentration punktgenau, nach geografischen Koordinaten und in Abhängigkeit von der Wirkung bestimmter Einflussgrößen, dargestellt und ggf. auch statistisch ausgewertet werden.

Abb. 44: Messpunkte der Radonkonzentration (blau), interaktiv mit der Datenbank vernetzt. Informationen

einzelner Punkten werden angezeigt, sobald man mit dem Pfeil darüber fährt (fiktive Daten)

Abb. 45: Radonmesswerte nach Messpunkten und flächenbezogenen Durchschnittswerten (fiktive Daten)

Die Abbildung 45 zeigt Messpunkte die ein Kriterium erfüllen (1. OG, Radonkonzentration im Wohnzimmer). Hier wurde anhand geografischer Koordinaten eine Teilfläche ausgewählt und eine dementsprechende Statistik erstellt. Im unteren Quadrat werden verschiedene Optionen angeboten. So können z.B. in diesem Areal im Verlauf der Zeit aufgetretene Erkrankungsfälle an Lungenkrebs dargestellt und epidemiologische Maßzahlen generiert werden.

Wird z.B. die Option „Iso-Flächen“ gewählt, werden innerhalb der ausgewählten Region kleinräumige „hot spots“ der Radonkonzentration sichtbar, die dann Schwerpunkte weiterer Analysen bzw. weiterer Planungen sein können (Abb. 46).

Abb. 46: Darstellung des Territoriums aus Karte 1 als Iso-Flächen der Radonkonzentration mit deutlich sichtbaren

“hot spots“ (fiktive Daten)

Ein weiteres Beispiel, wie komplexe Veränderungen nach Umbaumaßnahmen an Gebäuden hinsichtlich ihrer Auswirkungen sehr verdichtet und übersichtlich durch das System dargestellt werden können, zeigen die nachfolgenden Abbildungen. Abbildung 47 zeigt die Situation bezüglich der Radonkonzentration im Jahr 1991. Die Darstellung (Abb. 48) zeigt die reale Situation bezüglich der veränderten Radonkonzentration in Wohnungen des Untersuchungsgebietes als Differenz der Radonkonzentration vor Beginn der Rekonstruktionsmaßnahmen (Abb. 47) zu der 2002, also nach Beendigung der baulichen Veränderungen, in der gleichen Wohnung gemessenen Konzentration.

Abb. 47: De Launey Triangulation der Radonkonzentration in Wohnungen des Untersuchungsgebietes 1991

Abb. 48: De Launey Triangulation der Differenz de Radonkonzentration vor und nach Sanierung der Wohnungen

(1991 zu 2002)

Bereits ein einfacher visueller Vergleich dieser Darstellungen lässt in den Regionen mit hoher Radonexposition Gebiete erkennen, wo die Vorwerte zu 2002 deutlich abgefallen (blau) bzw. im Vergleich zur Situation vor der Sanierung angestiegen sind. Hier würden sich nun für ausgesuchte Regionen tiefergehende, u.U. sogar stratifizierte Analysen anbieten, um die Ursachen für diese Effekte zu analysieren. Dabei könnten alle möglichen Daten, incl. statistischer Tests in die Analyse eingeschlossen und dargestellt werden, sofern sie den geografischen Koordinaten zugeordnet werden können.

7.5 Prognose-Funktion

Ausgehend von den explorativ angelegten Datenanalysen und den dabei gewonnenen Einsichten wurde eine Prognosefunktion gesucht, die mindestens die Einordnung der Gebäude in die drei Kategorien:

- erhöhte Radonkonzentration nach Rekonstruktion;

- erniedrigte Radonkonzentration nach Rekonstruktion;

- unveränderte Radonkonzentration nach Rekonstruktion;

gestatten sollte. Zunächst wurde versucht, dieses Problem mit Hilfe von Generalisierten Linearen Modellen (GLM) zu lösen. Diese Versuche führten u.a. aufgrund der großen Anzahl von Einflussgrößen und deren Kombinationsmöglichkeiten zu teilweise instabilen Schätzungen und insgesamt nicht befriedigenden Ergebnissen.

Aus diesem Grund wurde einem Modell der Vorzug gegeben, das ebenfalls unter Verwendung von nominalen oder ordinalen sowie metrischen Daten eine Prognose der zu erwartenden Veränderungen der Radonkonzentration nach Umbaumaßnahmen mit Hilfe einer kontinuierlichen Zielgröße gestattet. Aus diesem Grund wurde das folgende Modell gewählt und mittels einer schrittweisen Regression die optimale Parameterkombination aus den primären und sekundären Variablen des Fragebogens ermittelt. Das Modell hat die Form:

→ Radon Wz 2002 = a · (Radon Wz 1991) + Faktoren

Im Ergebnis der Variablenauswahl und Regressionsanalyse wurden 10 primäre und abgeleitete Variable identifiziert, die eine Prognose der zu erwartenden Veränderungen des Ausgangswertes der Radonkonzentration nach der Sanierung gestatten.

Dabei handelt es sich um folgende Einflussgrößen:

- unverändertes Lüftungsverhalten;

- Veränderung der Fenster (Einbau neuer Fenster);

- Rekonstruktion der Kellerdecke;

- Kellerdecke ohne Betondielung;

- Austausch alter gegen neue Fenster und nicht betonierter Kellerboden;

- keine gasdichte Kellertür;

- Zimmerdecken betoniert;

- Kellerdecke besteht unverändert aus Gewölbe, Ziegel, Naturstein;

- Einbau neuer Fenster; Kellerboden betoniert, keine Holzbalkendecke mehr im EG;

- Kellerdecke betoniert; Haus ohne Radonsanierung.

Mit diesen Variablen wurde die zu erwartende Radonkonzentration für jede einbezogene Wohnung auf der Grundlage der Radonkonzentration vor Sanierungen geschätzt und mit der tatsächlich gemessenen Radonkonzentration in 2002 verglichen. Das Ergebnis zeigt die Abbildung 54.

Abb. 54 : Lineare Regression zwischen real gemessener Radonkonzentration nach Umbaumaßnahmen an

Gebäuden (Rn_Wz_02 ACTUAL) und berechneter Konzentration (Rd_Wz_2002 Preicted) unter

Verwendung der Prognosefunktion

Wie dieser Vergleich zeigt, besteht ein hochsignifikanter Zusammenhang zwischen diesen Größen bei einer allerdings noch beträchtlichen Streuung der Einzelwerte. Diese Streuung kann prinzipiell durch Ausweitung des Stichprobenumfanges, Analyse neuer Parameterkombinationen bzw. auch stratifizierte Analysen, beispielsweise nach Haustyp, Baujahr, Nutzungsart etc. reduziert werden. Auch diese Vorgehensweise bedingt einen erweiterten Stichprobenumfang.

8. Diskussion und Schlussfolgerungen

Gemäß der Aufgabenstellung des Projektes sollte eine Modelllösung für die Verhinderung unerwünschter Erhöhungen der Radonkonzentration in Gebäuden durch Energiesparmaßnahmen geschaffen werden. Im Ergebnis der Arbeiten sollte ein Prognosemodell stehen, mit dessen Hilfe zu erwartende Veränderungen der Radonkonzentration auf der Grundlage des jeweiligen Rekonstruktionsvorhabens prognostiziert und die Maßnahmen ggf. bei einer ungünstigen Prognose hinsichtlich der zu erwartenden Radonkonzentration nach der geplanten Rekonstruk-tionsmaßnahme angepasst werden können.

Es wurde ein Modell entwickelt, das diese Anforderungen prinzipiell erfüllen kann und die Realisierbarkeit einer derartigen Methodik demonstriert. Damit wurde diese Problematik mit Bezug zur Literatur, erstmalig in dieser Weise beschrieben und gelöst.

Das Modell selbst kann durch weiterführende Analysen sowie einer Erhöhung des Stichproben-umfanges weiter entwickelt werden, was vor allem hinsichtlich der Tragweite entsprechender Bewertungen empfehlenswert ist.

Das Prognosemodell selbst ist integrierter Bestandteil einer komplexen Software, die umfassende, weitergehende Datenanalysen und Ergebnisdarstellungen ermöglicht. Die Entwicklung dieser Software (Expertsystem) war ein weiteres Projektziel. Im Ergebnis der Studie wurden verschiedene Verfahren zur Expositionsrekonstruktion eingesetzt und auf ihre Eignung getestet, um bei fehlenden Vorwerten der Radonkonzentration diese quasi zu rekonstruieren.

Im Ergebnis dieser Studie wurde gezeigt, dass diese Verfahren dafür geeignet sind und sich u.U. auch gegenseitig ersetzen können. Damit ist eine wesentliche Voraussetzung für die Anwend-barkeit und Verbreitung des Expertsystems gegeben, weil ohne Vorwerte der Radon-konzentration keine Beurteilung möglicher Veränderungen erfolgen kann. Diese Vorwerte liegen in der Regel nicht vor. Im Zusammenhang mit der Anwendung retrospektiver Messtechniken sind aber weitere Untersuchungen erforderlich.

Resümierend kann eingeschätzt werden, dass sich die Vorgehensweise entsprechend der festgelegten Projektziele bewährt hat. Die Weiterentwicklung des Expertsystems, speziell der Prognosefunktion, wird empfohlen. Auf diese Weise kann die Aussagekraft der Prognosen signifikant erhöht werden. Die anstelle des ursprünglichen Arbeitspaketes „Risikokommunikation“ aufgenommene Aufgabenstellung „Validierung retrospektiver Messmethoden“ hat wesentlich zum Erfolg des Projektes beigetragen.

Danksagung

Die Autoren danken dem Bundesamt für Strahlenschutz, insbesondere Frau Hauptmann,

Dr. Ettenhuber, Dr. V. Schmidt, Herrn Lehmann sowie Herrn Buchröder von der Dienstelle Berlin, für die jederzeit gewährte Hilfe und fachliche Unterstützung.

Ebenso gilt der Dank Herrn Leder und seinen Mitarbeitern vom SMUL Sachsen sowie den Vertretern der involvierten Ministerien des Freistaates Sachsen und darüber hinaus Dr. Röllig vom Energieeffizienzzentrum des LfUG.

Unser Dank gilt des Weiteren den Mitarbeitern von Radiz e.V. Schneeberg sowie dem Bürgermeister Herrn Stimpel und weiteren Mitarbeitern der Stadtverwaltung Schneeberg.

Den Mitarbeitern der Deutschen Bundesstiftung Umwelt, insbesondere Dr. M. Hempel und

Frau Rauch, danken wir für deren allseitige Betreuung.

LITERATUR

(1993). „Indoor air quality: a risk-based approach to health criteria for radon indoors. Summary report on a WHO Working Group Eilat, Israel, 28 March-4 April 1993.“ Central European Journal of Public Health 1(2): 130-1.

Arnold, L. J. (1990). „A scale model study of the effects of meteorological, soil, and house parameters on soil gas pressures.“ Health Physics 58(5): 559-73.

Atman, C. J., A. Bostrom, et al. (1994). „Designing risk communications: completing and correcting mental models of hazardous processes, Part I.“ Risk Analysis : An Official Publication of the Society For Risk Analysis 14(5): 779-88.

Bostrom, A., C. J. Atman, et al. (1994). „Evaluating risk communications: completing and correcting mental models of hazardous processes, Part II.“ Risk Analysis : An Official Publication of the Society For Risk Analysis 14(5): 789-98.

Buchli, R. and W. Burkart (1989). „Correlation among the terrestrial gamma radiation, the indoor air 222Rn, and the tap water 222Rn in Switzerland.“ Health Physics 57(5): 753-9.

Budnitz, R. J. (1974). „Radon-222 and its daughters--a review of instrumentation for occupational and environmental monitoring.“ Health Physics 26(2): 145-63.

Cauwels, P., A. Poffijn, et al. (2000). „Theoretical study of the relation between radon and its long-lived progeny in a room.“ Health Physics 79(4): 389-95.

Cohen, B. L. (1986). „A national survey of 222Rn in U.S. homes and correlating factors.“ Health Physics 51(2): 175-83.

Cohen, B. L. (1991). „Variation of radon levels in U.S. homes correlated with house characteristics, location, and socioeconomic factors.“ Health Physics 60(5): 631-42.

Cornelis, J., H. Vanmarcke, et al. (1993). „Modeling radon progeny absorbed in glass.“ Health Physics 65(4): 414-7.

Doyle, S. M., W. W. Nazaroff, et al. (1984). „Time-averaged indoor Rn concentrations and infiltration rates sampled in four U.S. cities.“ Health Physics 47(4): 579-86.

Duckworth, L. T., M. Frank_Stromborg, et al. (2002). „Relationship of perception of radon as a health risk and willingness to engage in radon testing and mitigation.“ Oncology Nursing Forum 29(7): 1099-107.

Field, R. W., B. C. Kross, et al. (1993). „Factors associated with elevated 222Rn levels in Iowa.“ Health Physics 65(2): 178-84.

Fisher, A. and F. R. Johnson (1990). „Radon risk communication research: practical lessons.“ Journal of the Air & Waste Management Association 40(5): 738-9.

Fisher, A., G. H. McClelland, et al. (1991). „Communicating the risk from radon.“ Journal of the Air & Waste Management Association 41(11): 1440-5.

Fleischer, R. L., A. Mogro_Campero, et al. (1983). „Indoor radon levels in the northeastern U.S.: effects of energy-efficiency in homes.“ Health Physics 45(2): 407-12.

Fujimoto, K. and T. Sanada (1999). „Dependence of indoor radon concentration on the year of house construction.“ Health Physics 77(4): 410-9.

Golding, D., S. Krimsky, et al. (1992). „Evaluating risk communication: narrative vs. technical presentations of information about radon.“ Risk Analysis : An Official Publication of the Society For Risk Analysis 12(1): 27-35.

Gunby, J. A., S. C. Darby, et al. (1993). „Factors affecting indoor radon concentrations in the United Kingdom.“ Health Physics 64(1): 2-12.

Hampson, S. E., J. A. Andrews, et al. (1998). „Lay understanding of synergistic risk: the case of radon and cigarette smoking.“ Risk Analysis : An Official Publication of the Society For Risk Analysis 18(3): 343-50.

Hampson, S. E., J. A. Andrews, et al. (2000). „Radon and cigarette smoking: perceptions of this synergistic health risk.“ Health Psychology : Official Journal of the Division of Health Psychology, American Psychological Association 19(3): 247-52.

Holub, R. F., R. F. Droullard, et al. (1985). „Radon-222 and 222Rn progeny concentrations measured in an energy-efficient house equipped with a heat exchanger.“ Health Physics 49(2): 267-77.

Jedrychowski, W., E. Flak, et al. (1995). „Relation between residential radon concentrations and housing characteristics. The Cracow Study.“ Central European Journal of Public Health 3(3): 158-60.

Johnson, F. R. and R. A. Luken (1987). „Radon risk information and voluntary protection: evidence from a natural experiment.“ Risk Analysis : An Official Publication of the Society For Risk Analysis 7(1): 97-107.

Johnson, R. H. (2001). „The role of the radiation safety specialist as witness: risk communication with attorneys, judges, and jurors.“ Health Physics 81(6): 661-9.

Magnus, P. and A. Eskild (1998). „[Risk assessment in preventive medicine].“ Tidsskrift For Den Norske Laegeforening 118(6): 889-92.

Marley, F. and P. S. Phillips (2001). „Investigation of the potential for radon mitigation by operation of mechanical systems affecting indoor air.“ 54(2): 205-19.

Martz, D. E., A. S. Rood, et al. (1991). „Year-to-year variations in annual average indoor 222Rn concentrations.“ Health Physics 61(3): 409-13.

Mose, D. G., G. W. Mushrush, et al. (1989). „Winter-to-winter variations in indoor radon.“ Journal of Toxicology and Environmental Health 28(2): 129-50.

Naismith, S. P., J. C. Miles, et al. (1998). „The influence of house characteristics on the effectiveness of radon remedial measures.“ Health Physics 75(4): 410-6.

Nero, A. V., M. L. Boegel, et al. (1983). „Radon concentrations and infiltration rates measured in conventional and energy-efficient houses.“ Health Physics 45(2): 401-5.

Page, S. D. „Indoor radon: a case study in risk communication.“ American Journal of Preventive Medicine 10(3 Suppl): 15-8.

Paridaens, J., H. Vanmarcke, et al. (2001). „Field experience with volume traps for assessing retrospective radon exposures.“ The Science of the Total Environment 272(1-3): 295-302.

Rowe, J. E., M. Kelly, et al. (2002). „Weather system scale variation in radon-222 concentration of indoor air.“ The Science of the Total Environment 284(1-3): 157-66.

Sheets, R. W. (1992). „Structural dependence of diurnal fluctuations of radon progeny in residential buildings.“ Journal of the Air & Waste Management Association 42(4): 457-9.

Signorelli, C. and R. M. Limina „[Environmental risk factors and epidemiologic study].“ Annali Di Igiene : Medicina Preventiva E Di Comunita 14(3): 253-62.

Turk, B. H., R. J. Prill, et al. (1991). „Effectiveness of radon control techniques in fifteen homes.“ Journal of the Air & Waste Management Association 41(5): 723-34.

Turk, B. H., R. J. Prill, et al. (1990). „Characterizing the occurrence, sources, and variability of radon in Pacific Northwest homes.“ Journal of the Air & Waste Management Association 40(4): 498-506.

Wallner, P., F. Steger, et al. (1994). „[Long-term integrated radon measurement on a small scale in Vienna and communication with the population].“ Gesundheitswesen (Bundesverband Der Arzte Des Offentlichen Gesundheitsdienstes (Germany)) 56(6): 335-7.

Wang, F. and I. C. Ward (1999). „Multiple radon entry modeling in a house with a cellar.“ Journal of the Air & Waste Management Association (1995) 49(6): 682-93.

Weinstein, N. D., P. M. Sandman, et al. (1991). „Perceived susceptibility and self-protective behavior: a field experiment to encourage home radon testing.“ Health Psychology : Official Journal of the Division of Health Psychology, American Psychological Association 10(1): 25-33.

Wilkening, M. and A. Wicke (1986). „Seasonal variation of indoor Rn at a location in the southwestern United States.“ Health Physics 51(4): 427-36.

Winkler, R. and G. Rosner (2000). „Seasonal and long-term variation of 210Pb concentration in air, atmospheric deposition rate and total deposition velocity in south Germany.“ The Science of the Total Environment 263(1-3): 57-68.

Winkler, R., F. Ruckerbauer, et al. (2001). „Diurnal and seasonal variation of the equilibrium state between short-lived radon decay products and radon gas in ground-level air.“ Radiation and Environmental Biophysics 40(2): 115-23.