Greenhouse gas emissions in European cities. A straightforward approach for estimating urban emissions by focusing on relevant socioeconomic and spatial drivers.

Abstract

Treibhausgasemissionen in Europäischen Städten: Ein unkomplizierter Ansatz zur Abschätzung städtischer Emissionen durch Fokussierung auf relevante sozioökonomische und räumliche Einflussgrößen. Zur Entscheidung für die effektivsten Emissionsminderungsmaßnahmen müssen sich Städte ihrer "Emissionssituation" und ihrer wichtigsten Emissionseinflüsse bewusst werden. Die Arbeit entwickelt einen einfachen Ansatz zur Abschätzung urbaner Treibhausgasemissionen. Hierzu werden zuerst die bisher als wichtig erachteten sozioökonomischen und demographischen Emissionseinflüsse für 62 Europäische Städte untersucht. Räumliche Analysen der städtischen Struktur und der Landnutzung bzw. Landbedeckung geben zudem Aufschluss über Zusammenhänge zwischen räumlichen Stadteigenschaften und Emissionen. Erkenntnisse über die wichtigsten Emissionseinflüsse aus beiden Analysen werden dann verwendet, um ein einfacheres Modell zur Abschätzung urbaner Treibhausgasemissionen zu entwickeln. Es zeigt sich, dass vor allem die "Haushaltsgröße" und die räumliche Variable "Kantendichte der diskontinuierlich dichten Stadtareale" im starken, logarithmischen Zusammenhang mit städtischen Emissionen stehen. In einem linearen Regressionsmodell erklären sie zusammen 86 % der gesamten Streuung der analysierten Emissionsdaten. Ebenso wird deutlich, dass "urban sprawl" zu höheren Emissionen führt. Auch die innerstädtische Verteilung der Landnutzungsklassen, genauso wie die CO2 Intensität der Stromerzeugung spielen hierbei eine wichtige Rolle. Städte sollten diese Emissionseinflüsse für umfassende Klimawandelmaßnahmen beachten. Speziell bei noch geringem Klimawandelwissen kann der entwickelte Ansatz helfen, tiefergehende Erkenntnisse über die städtische Klimawirkung zu gewinnen.This thesis aims at developing an easier approach for estimating urban greenhouse gas emissions in order to initiate appropriate emission reduction strategies. Therefore, socioeconomic and demographic emission influences are analyzed for 62 European cities, and thorough spatial analyses of the urban layout and land use and land cover patterns are conducted. By investigating both dimensions, the most significant urban emission drivers are identified and jointly utilized for estimating urban greenhouse gas emissions. Among various potential influences, in particular the socioeconomic variable "household size" and the spatial variable "edge density of the discontinuous dense urban fabric" are found to have the greatest impacts on urban emissions. Both variables scale inversely to emissions and can be combined in a multiple linear regression model to explain 86% of the total greenhouse gas data. Urban sprawl is also found to significantly counteract initiatives to lower urban emissions. In this context, particularly intra-urban distributions and compositions of land use and land cover classes matter, as well as the CO2 intensity of the electricity production. Cities should consider these emission influences when planning comprehensive climate change actions. It is shown that both main emission drivers can be addressed, without restricting future climate change adaptation measures. Additionally, urban areas with limited awareness about their climate impact can use the developed approach for gaining insights into their own emissions. Future research should extent this knowledge on important urban emission influences and partner cities in developing the methodologies further and refining the presented emission estimation approach.