E-Auto-Klimabilanz: Auspuff oder Lebenszyklus?

Der Anlass · zwei Studien, zwei Zahlen

Am 30.08.2026 berichtete BILD vorab über eine Studie der TU München^[1]: Die EU-Flottenregulierung misst CO₂ nur am Auspuff — ein E-Auto gilt dort als 0-Gramm-Auto. Über den ganzen Lebenszyklus (Rohstoffe, Batterie, Strommix, Recycling) liege die Ersparnis gegenüber dem Verbrenner aber im Mittel nur bei −41 % — so das Ergebnis einer Auswertung von 19 Studien mit 47 Szenarien^[2]. Die ICCT-Lebenszyklus-Studie vom Juli 2025 kommt für Europa dagegen auf −73 % (63 vs. 235 g CO₂e/km)^[4].

Wie passt das zusammen? Vor allem über vier Annahmen: Wird der Strommix über die Nutzungsdauer statisch oder sinkend gerechnet? Welcher Batterie-Fußabdruck (ältere Studien: bis dreimal höhere Werte als aktuelle Fertigung)? Welche Lebensfahrleistung (150.000 oder 240.000 km)? Und welcher Vergleichs-Verbrenner? Unten kannst du jede dieser Stellschrauben selbst drehen.

Transparenz: Der Volltext der TUM-Studie war bei Erstellung dieser Seite noch nicht veröffentlicht (Vorstellung angekündigt für Anfang September 2026, vor der Abstimmung über das EU-Automobil-Paket im November). Alle TUM-Zahlen stammen aus Medien-/Agenturberichten B. Die Presets „≈ TUM“ und „≈ ICCT“ sind nachgestellte Annahmen-Sets, die auf die berichteten Endzahlen führen — nicht die Originalrechnungen. Erste kritische Einordnungen der TUM-Studie sind ebenfalls verlinkt^[3].

1Die Auspuff-Logik

Die EU-Flottengrenzwerte zählen nur, was aus dem Auspuff kommt (Tank-to-Wheel). Ein Verbrenner wird also mit seiner Verbrennung bilanziert — aber ohne die Vorkette des Kraftstoffs. Ein E-Auto steht mit 0 g/km in der Bilanz — ohne Batterieproduktion und ohne Ladestrom. Die Lebenszyklus-Sicht (LCA) zählt beides voll. So sieht der Unterschied mit den aktuellen Modell-Einstellungen aus:

Links die Regulierungssicht (nur Auspuff), rechts die Lebenszyklus-Sicht des Modells (Produktion + Nutzung + End-of-Life, verteilt auf die Lebensfahrleistung). Die Balken rechts ändern sich live mit den Reglern unten.

Beide Sichten haben einen Zweck: Die Regulierungssicht ist einfach mess- und durchsetzbar, die LCA-Sicht ist die ehrlichere Klimabilanz. Die TUM-Kritik zielt genau auf diese Lücke — und daran hängen industriepolitische Fragen (Batteriefertigung, grüner Stahl, Standort), weil eine LCA-Regulierung Produktionsemissionen plötzlich mit bepreisen würde^[1].

2Das Modell: dreh selbst

Verglichen wird ein durchschnittliches batterieelektrisches Auto (BEV) mit einem durchschnittlichen Benziner — beide mit Flottenmittel-Realverbräuchen und identischem Fahrprofil — über die gesamte Nutzungsdauer. Presets stellen dokumentierte Szenarien ein, jeder Regler lässt sich danach frei ändern (ein sparsamer Kompakt-Benziner mit 6,5 l ist also genauso einstellbar wie ein SUV). Die Vorgabewerte sind bewusst konservativ gewählt — z. B. Batterie 75 statt aktuell ~55 kg CO₂e/kWh: Wo das Modell irrt, irrt es tendenziell zulasten des E-Autos.

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CO₂-Reduktion E-Auto vs. Verbrenner (Lebenszyklus, inkl. End-of-Life)

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E-Auto gesamt, verteilt auf die Fahrleistung

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Verbrenner gesamt (Well-to-Wheel + Produktion)

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Break-even (ohne End-of-Life): ab hier ist das E-Auto vorn

E-Auto

Verbrenner

Strommix beim Laden

Strommix sinkt über die Nutzungsdauer (linearer Pfad)

Nutzung & End-of-Life

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Wann rechnet sich der CO₂-Rucksack?

Das BEV startet mit höheren Produktionsemissionen (vor allem Batterie) und holt sie im Fahrbetrieb auf — wie schnell, bestimmt der Strommix:

E-Auto (kumuliert) Verbrenner (kumuliert) Break-even

Kumulierte Emissionen ab Produktion über die Kilometer. End-of-Life-Terme werden erst in der Gesamtbilanz verrechnet und sind hier nicht enthalten.

Woraus sich die Bilanz zusammensetzt

Produktion (ohne Batterie) Batterie Ladestrom Auspuff (TTW) Kraftstoff-Vorkette End-of-Life (± saldiert)

Gesamtemissionen über die Lebensfahrleistung in t CO₂e. Der End-of-Life-Term kann als Recycling-Gutschrift negativ sein — er wird im Summenwert rechts verrechnet.

3Der stärkste Hebel: der Strommix

Hält man alle übrigen Regler fest und variiert nur einen statischen Strommix, ergibt sich diese Kurve — mit den realen Mix-Werten als Marker:

CO₂-Reduktion des BEV gegenüber dem Verbrenner als Funktion des (statischen) Strommix. Unter der Nulllinie wäre das BEV schlechter. Marker: Mix-Referenzwerte aus model_params.json.

4Monte Carlo: die Bandbreite ehrlich gerechnet

Punktwerte täuschen Präzision vor. Deshalb zieht die Seite beim Laden 1.000 Parameterkombinationen aus den dokumentierten Spannen (Dreiecksverteilungen: Modus = Mittelwert, Grenzen = min/max der Regler) und rechnet jede komplett durch — einmal je Netz-Region Deutschland, EU-27 und Welt. Die Simulation läuft live in deinem Browser und wird gegen die Python-Referenz verifiziert (Badge unten). Sie nutzt die dokumentierten Verteilungen, nicht die Reglerstellungen aus Kapitel 2. Wichtig für die Lesart: Die Bänder mischen Streuung über reale Fahrzeuge und Fahrer (kleines vs. großes Auto, Wenig- vs. Vielfahrer) mit echter Unsicherheit der Parameter — sie beschreiben die Bandbreite realer Fälle, nicht die Unsicherheit eines Mittelwerts. Die Flottenrechnung in Kapitel 5 trennt das sauber. Zur Notation: Median = die Mitte aller Ziehungen; [P5–P95] = das Band, in dem 9 von 10 Ziehungen liegen.

Drei Korrelationen, damit die Kombinationen konsistent sind

Fahrzeuggröße: Ein großes Auto bekommt in derselben Ziehung eine große Batterie, höhere Verbräuche und höhere Produktionsemissionen — bei beiden Antrieben.
Energiesystem: Wird der Strom sauberer, sinken in derselben Ziehung auch die Emissionen der Batteriefertigung und der Kraftstoff-Vorkette — der Verbrenner profitiert also mit, nur schwächer, weil seine Verbrennung selbst nicht am Stromsystem hängt.
Fahrprofil: Jahresfahrleistung und Nutzungsdauer werden je Ziehung einmal gezogen und für beide Antriebe identisch verwendet — derselbe Fahrer, sonst wäre der Vergleich unfair.

Fix bleibt der Tank-to-Wheel-Faktor (Benzin, 2,37 kg CO₂/l) — die Benziner-Referenz wird nicht zwischen Kraftstoffarten gezogen.

Der Produktions-„Rucksack“

Womit beide Autos ins Leben starten — Produktion inklusive Batterie, bevor der erste Kilometer gefahren ist:

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Rucksack E-Auto, Median [P5–P95]

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Rucksack Verbrenner, Median [P5–P95]

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Mehr-Rucksack des E-Autos, Median [P5–P95]

Verteilung der Produktionsemissionen über 10.000 Ziehungen, gemeinsame Achse. Senkrechte Linie = Median, Balken unter der Verteilung = P5–P95-Spanne.

Ersparnis je Fahrzeug — drei Netz-Regionen

Dieselben 10.000 Fahrzeuge, dreimal gerechnet: geladen im deutschen, im EU- und im Welt-Strommix (jeweils mit sinkendem Pfad und der jeweiligen Pfad-Unsicherheit):

Lebenszyklus-Ersparnis des E-Autos gegenüber dem Verbrenner in t CO₂e je Fahrzeug. Helles Band = P5–P95, dunkles Band = P25–P75, Strich = Median.

Die vollständige Verteilung für Deutschland. Links der Nulllinie wäre der Verbrenner besser gewesen.

Was bewegt das Ergebnis? Jede Annahme einzeln

Ergänzend zur Simulation: Hier wird jede Annahme einzeln von ihrem Minimum zum Maximum gedreht, alle anderen bleiben auf dem Mittelwert — das zeigt, welcher Hebel das Ergebnis relativ zum Ausgangspunkt wie stark verschiebt (sortiert nach Wirkung):

Eine-Annahme-nach-der-anderen-Analyse (deterministisch, kein Zufall), Metrik: Ersparnis je Fahrzeug in Deutschland mit Strompfad. Balken nach rechts = mehr Ersparnis für das E-Auto, nach links = weniger; an den Balkenenden steht der jeweils eingesetzte Extremwert.

5Hochrechnung: Flotte, Deutschland, EU-27, Welt

Gedankenexperiment im eingeschwungenen Zustand: Der gesamte Pkw-Bestand einer Region fährt elektrisch statt mit Benzin — was würde das pro Jahr einsparen? Für die Flotte rechnet die Simulation bewusst nicht mit der Fahrer-Streuung aus Kapitel 4 (die enthält Vielfahrer und würde das Mittel überschätzen), sondern mit einer engen Verteilung um das amtliche Flottenmittel. Bestands- und Emissionsdaten: KBA, ACEA, UBA, EEA, UNEP/IEA^[16]^[17]^[18]^[19]^[20].

So ist es gemeint — und nicht anders: Kein Prognose-, sondern ein Größenordnungs-Modell. Der reale Flottenumschlag dauert ~15–24 Jahre; der Mehrbedarf an Strom ist nicht auf den Strommix zurückgekoppelt; offizielle Inventare zählen nur Auspuff-Emissionen im Inland, unser Modell Well-to-Wheel plus Produktion. Details in den Limitationen.

Jährliche Ersparnis einer vollelektrischen Pkw-Flotte als Anteil an den gesamten Treibhausgas-Emissionen der Region (CO₂e). Hohler Marker = Anteil des Pkw-Sektors laut Inventar (nur Auspuff, zur Einordnung), Band = P5–P95 der Simulation, Strich = Median.

Was dieses Modell nicht vergleicht: Es stellt nur Antrieb gegen Antrieb — nicht Auto gegen Bahn, Rad oder das nicht gekaufte Auto. Die größten Klima-Hebel der Mobilität bleiben Vermeiden und Verlagern vor Verbessern: Ein kleines E-Auto mit wenig Fahrleistung schlägt jedes große — das lässt sich oben direkt nachstellen (Batteriekapazität 35 kWh, 8.000 km/Jahr), und weniger Auto schlägt beides.

6Einordnung: Warum −41 % und −73 % beide „stimmen“ können

Strommix statisch vs. Pfad: Wer den heutigen (oder gar globalen) Mix über 15–20 Jahre festschreibt, belastet das BEV mit einem Stromsystem, das es so voraussichtlich nur noch wenige Jahre gibt. Wer den Klimapfad einrechnet, entlastet es — und setzt voraus, dass der Ausbau gelingt. Allein dieser Schalter verschiebt das Ergebnis im Modell um knapp 10 Prozentpunkte.
Batterie-Fußabdruck: Meta-Analysen mitteln ältere Studien (bis 150–200 kg CO₂e/kWh) mit aktuellen Werten (~55 kg)^[7]^[8] — der Mittelwert beschreibt dann kein real kaufbares Auto, weder ein altes noch ein neues.
Lebensfahrleistung: Der Produktions-Rucksack ist fix; jeder weitere Kilometer verdünnt ihn. 150.000 km (konservativ) vs. ~240.000 km (ICCT, 20 Jahre) macht im Modell rund 7 Prozentpunkte aus.
Break-even-Spanne in der Literatur: Die VDI-Ökobilanz 2023 nennt ~90.000 km^[9], die ICCT ~17.000 km^[4], Stiftung Warentest ~2 Jahre^[14] — der Hauptunterschied ist wieder die Strommix-Annahme. Im Modell oben kannst du beide Welten einstellen.
Referenz-Verbrenner: Realverbrauch oder Normverbrauch, mit oder ohne Kraftstoff-Vorkette (+15–25 %)^[11]^[13] — auch die Verbrenner-Seite hat eine „Auspuff-Logik“-Falle.

Was im Modell robust ist — und was kippt: Mit aktuellen Batterie-Fußabdrücken (≲ 80 kg CO₂e/kWh) und durchschnittlicher Fahrleistung bleibt das E-Auto selbst mit reinem Steinkohlestrom vorn (siehe Kohlestrom-Preset); mit realen europäischen Mixen liegt es klar vorn, die Frage ist nur wie weit. Die Bilanz kippt erst, wenn mehrere ungünstige Annahmen zusammenkommen — historische Batteriewerte (≳ 100 kg CO₂e/kWh) plus Kohlestrom, oder sehr kurze Lebensfahrleistung. Genau das lässt sich mit den Regler-Extremen oben nachstellen. Und: Die 0-Gramm-Anrechnung der EU-Regulierung ist tatsächlich keine Klimabilanz — darin haben beide Studien recht. Strittig ist, welche Konsequenz daraus folgt: eine LCA-Regulierung bzw. ein CO₂-Grenzausgleich für Batterien und Stahl, ein schnellerer Ausbau sauberer Stromerzeugung — oder, wie die TUM-Autoren folgern, „Defossilisierung“ auch über Kraftstoffe für die Bestandsflotte^[2]. E-Fuels bildet dieses Modell nicht ab (siehe Limitationen); zur physikalischen Einordnung gehört aber: Über die Wirkungsgradkette benötigt ein E-Fuel-Pkw pro Kilometer ein Mehrfaches — Größenordnung fünffach — an erneuerbarem Strom gegenüber einem batterieelektrischen Auto.

7Limitationen

Kompaktklassen-Mittelwerte; kein Segment-, kein Flottenmodell. Hybride, PHEV und E-Fuels sind nicht abgebildet.
Der Strommix-Pfad ist linear — real verläuft er treppig; Marginalstrom- vs. Durchschnittsstrom-Debatte ist nicht modelliert (wir rechnen mit Durchschnittswerten, wie UBA und ICCT).
Monte Carlo: Die Korrelations-Gewichte (Segment-, Energiesystem-Faktor) sind dokumentierte Setzungen (Konfidenz C); die Mischung der Zufallsfaktoren macht die Randverteilungen leicht mittenlastiger als reine Dreiecksverteilungen.
Hochrechnung: Gedankenexperiment im eingeschwungenen Zustand — der reale Flottenumschlag dauert ~15–24 Jahre und ist nicht modelliert. Der Mehrbedarf an Strom durch eine vollelektrische Flotte ist nicht auf den Strommix zurückgekoppelt. Offizielle Inventare zählen nur Auspuff-Emissionen im Inland, unser Modell Well-to-Wheel plus Produktion (teils im Ausland) — die Prozentwerte sind daher Größenordnungen, keine Inventar-Arithmetik.
Die Vergleichsflotte der Hochrechnung ist eine reine Benziner-Flotte mit Realverbrauch — der reale Bestand enthält Diesel, Hybride und bereits E-Autos. Die ausgewiesene Ersparnis ist insofern eine Obergrenze gegenüber dem heutigen Ist-Zustand.
Inventargrenzen-Asymmetrie beim Strom: Die UBA-Mixwerte sind Verbrauchsmix-CO₂ ohne Anlagen-Vorkette (laut Dossier +10–15 % Lücke), während der Kraftstoff seine volle Well-to-Wheel-Vorkette trägt — eine Asymmetrie von grob 1–2 Prozentpunkten zugunsten des E-Autos. Die LCA-Chips (Wind/PV, Steinkohle) sind dagegen echte Lebenszyklus-Werte.
Der Kraftstoff bleibt im Modell über die gesamte Nutzungsdauer fossil (kein Bio-/E-Fuel-Beimischungspfad), während der Strom einen sinkenden Pfad bekommen kann — die Verbrenner-Seite hat also keinen eigenen Dekarbonisierungshebel im Modell.
Wartung und Ladeinfrastruktur liegen außerhalb der Systemgrenze; die ICCT-Studie enthält Wartung — das ≈ICCT-Preset trifft die berichtete Endzahl also bei leicht anderer Systemgrenze über kompensierende Parameter.
Die End-of-Life-Gutschrift ist per Default nur beim E-Auto gesetzt (−0,5 t, Batterie-Recycling, Konfidenz C) — beide EoL-Regler sind frei einstellbar.
Gemischte Referenz: Produktionsemissionen stammen aus Kompaktklassen-LCAs, die Verbräuche sind Flottenmittel. Die Monte-Carlo-Verteilungen nutzen die (bewusst konservativen) Reglerspannen — mit der Dossier-Empfehlung für die Batterie (Modus 55 statt 75 kg CO₂e/kWh) läge der Rucksack-Median rund 1 t niedriger.
End-of-Life ist ein einzelner additiver Term mit Konfidenz C — die Literaturspannen sind groß.
Produktionsemissionen ohne Batterie (Konfidenz C) stammen aus Sekundäraufbereitungen; die Primär-PDFs waren aus dieser Umgebung nicht abrufbar (Egress-Sperre, siehe eauto/research/).
Batterietausch innerhalb der Nutzungsdauer ist nicht modelliert (bei heutigen Zyklenfestigkeiten für die betrachteten Fahrleistungen meist nicht nötig).
Die TUM-Studie selbst lag nicht vor — sobald der Volltext veröffentlicht ist, wird das Preset gegen die echten Studienannahmen ersetzt.

8Quellen

Verwandt in der Kitchen: White Paper „Was braucht ein gesunder Strommix?“ · Strommix-Story (Scrollytelling) · KI-Token → CO₂-Simulator