Je nach Problemstellung, Zielsetzung, räumlicher Ausdehnung und Datenverfügbarkeit werden einfache statistische Modelle oder physikalisch sehr anspruchsvolle Modelle eingesetzt. Entsprechend der Anwendung bzw. den Anforderungen benötigen die Modelle sehr unterschiedliche Rechenzeiten. In Verbindung mit dem Modelltyp variiert zudem der Datenbedarf und die räumliche und zeitliche Auflösung der Daten:

Im Mesoscale liegt die zu bearbeitende Gitterweite im Bereich von mehreren Dekametern bis hin zu einigen Kilometern
Für die Behandlung kleinräumiger Fragestellungen wird im mikroskaligen Bereich bis zu einer Auflösung von wenigen Metern gearbeitet.

Das in diesem Lehrbaustein verwendete, auf dem Merkblatt für Luftverunreinigungen an Straßen (MLuS) (FORSCHUNGSGESELLSCHAFT FÜR STRASSEN- UND VERKEHRSWESEN (FGSV) (HRSG.) 2002) basierende Modell ist als Screenigmodell einzustufen. Für genauere Abschätzungen, d.h. bei höheren zeitlichen und/oder räumlichen Auflösungen, werden wesentliche aufwendigere Modelle eingesetzt (siehe dazu HELBIG et al 1999, ZENGER 1998). Damit ist vom Screeningmodell auf der Basis der MLuS ein Skalensprung zur meso- oder mikroskaligen Immissionmodellierung notwendig. Neben den bei MLuS genannten Daten gehen dann weitere wesentliche Einflussfaktoren und Modellkomponenten in die Berechnung ein. So werden in einigen Modellen z.B. die folgenden Datenebenen berücksichtigt:

der Kaltstartanteil der Fahrzeuge
die aktuelle Witterung
das aktuelle räumlich differenzierte Windfeld
die Gebäudestruktur und
eine nach Tagesgang, Jahresgang und Wochengang differenzierte Verkehrszusammensetzung

Die Modelle unterscheiden sich somit in Bezug auf das Rechenprinzip und die Datenanforderungen. Eine Einordung in eine auf Maßstabsebenen basierende Modellhierarchie ist in Tabelle 1 dargestellt.