Trotz technologischer Fortschritte bei der Effizienz von Verbrennungsmotoren sind die auf Verkehrstätigkeiten zurückzuführenden globalen CO2-Emissionen zwischen 1970 und 2010 um 250% angestiegen. Dies ist vor allem durch die Zunahme von Autozulassungen und den damit verbundenen erhöhten Verkehrsaufkommen und Verkehrsüberlastungen zu erklären. CO2 ist als das häufigste emittierte Treibhausgas hauptursächlich für den anthropogenen Einfluss auf die chemische Zusammensetzung der Erdatmosphäre und dem daraus resultierenden Klimawandel. Aus diesem Grund sind effiziente verkehrssteuernde Maßnahmen gefordert, um so die Menge des insbesondere durch den Straßenverkehr ausgestoßenen CO2 zu verringern. Hochauflösende Informationen über das räumliche und zeitliche Auftreten verkehrsbedingter Emissionen können die Umsetzung effizienter und zielgerichteter verkehrssteuernder Maßnahmen unterstützen. Um derartige Informationen zu generieren, ist der Einsatz von Emissionsmodellen üblich. Solche Modelle sind jedoch häufig in ihrer räumlich-zeitlichen Auflösung eingeschränkt, da entsprechende Grundlagendaten fehlen. Eine potenzielle Datenquelle könnte extended Floating Car Data (xFCD) darstellen. Dabei werden Zustandsparameter eines Fahrzeugs während der Fahrt im regulären Straßenverkehr aus dem Fahrzeugdiagnosesystem ausgelesen. Zu jeder Messung werden auch Positionsdaten des Fahrzeugs sowie ein Zeitstempel übermittelt. Im vorliegenden Beitrag wird daher das Potenzial von Kraftstoffverbrauchsmessungen aus xFCD für den Zweck einer räumlich-zeitlich hochauflösenden Quantifizierung verkehrsbedingter CO2 -Emissionen ermittelt. Es werden drei verschiedene Methoden zur Berechnung von verbrauchsbezogenen Emissionsfaktoren entwickelt, die für einzelne Straßensegmente und Zeitintervalle von 15 Minuten gültig sind. Diese Methoden werden jeweils anhand von Teststrecken in Salzburg angewandt und evaluiert. Aus den Ergebnissen lässt sich schließen, dass vor allem durch die Bestimmung repräsentativer Fahrmuster aus kinematischen Fahrzeugparametern, die sich aus Positionssequenzen von Fahrzeugen berechnen lassen, und der ähnlichkeitsbasierten Zuordnung von Kraftstoffverbrauchsdaten aus xFCD-Fahrmustern, hochauflösende und repräsentative Emissionsfaktoren für die Bestimmung verkehrlicher CO2-Emissionen gebildet werden können.
Schlüsselwörter: Verkehrsemissionsmodelle, extended Floating Car Data, CO2-Emissionen, GNSS