Wer sein Handy benutzt, verdoppelt seine RF-EMF-Exposition – eine neue Schweizer Studie quantifiziert den Unterschied

Wer sein Smartphone in der Hosentasche trägt und Daten streamt, ist einer wesentlich höheren RF-EMF-Belastung ausgesetzt als eine Person, die ihr Gerät im Flugmodus trägt. Das klingt plausibel – aber es fehlten bisher belastbare Messdaten, die diesen Unterschied systematisch quantifizieren. Eine neue Studie aus dem GOLIAT-Projekt (EU Horizon 2020), an der das Swiss Tropical and Public Health Institute (Swiss TPH) und die Universität Gent beteiligt sind, schliesst diese Lücke. Die im Februar 2025 in Environmental Research erschienene Arbeit präsentiert ein neuartiges aktivitätsbasiertes Messprotokoll und erste Ergebnisse aus Schweizer Mikroumgebungen.

Das neue Messprotokoll: drei Szenarien statt einem

Bisherige Exposimeterstudien in der Schweiz – etwa die Studie von Loizeau et al. (2023) im Rahmen des SwissNIS-Monitorings – massen ausschliesslich die Umgebungsbelastung (Ambient RF-EMF). Das persönliche Mobiltelefon des Messtechnikers war dabei stets im Flugmodus, um eigene Uplink-Strahlung zu vermeiden. Das ist methodisch nachvollziehbar, bildet aber die reale Exposition der Bevölkerung nur unvollständig ab.

Fernandes Veludo et al. (2025) führen drei Szenarien ein:

Der ExpoM-RF4 (35 Frequenzbänder, 80 MHz – 6 GHz) wurde wie bisher in einem Rucksack getragen – nun jedoch 30 cm vom aktiven Mobiltelefon entfernt. Das Gerät erfasst damit sowohl die Umgebungsbelastung als auch die nutzerinduzierte Zusatzbelastung durch das eigene Gerät.

Das Protokoll wurde in fünf Schweizer Untersuchungsgebieten unterschiedlicher Urbanisierungsstufe erprobt (ländlich bis Stadtzentrum Zürich und Basel) und anschliessend in insgesamt zehn europäischen Ländern im Rahmen des GOLIAT-Projekts angewendet.

Ergebnisse: Nutzung macht den grossen Unterschied

Umgebungsbelastung (Non-User)

Die höchsten medianen Gesamtbelastungen im Non-User-Szenario wurden im städtischen Geschäftsbereich gemessen (1.02 mW/m²). Downlink-Frequenzen von Mobilfunk-Basisstationen und Rundfunk trugen am stärksten dazu bei. Im ländlichen Raum lagen die Werte mit 0.17 mW/m² (Median) deutlich tiefer.

Aktiver Download (Max DL): 5G-Band bei 3.5 GHz dominiert

Beim Herunterladen von Daten stiegen die Expositionswerte erheblich: Die Medianwerte lagen in 50 % der Messungen zwischen 3.20 und 12.13 mW/m² – vorwiegend in städtischen Lagen und hauptsächlich getrieben durch das 5G-TDD-Band bei 3.5 GHz. Das entspricht einer Steigerung gegenüber dem Non-User-Szenario um den Faktor 3 bis 12.

Die Autoren weisen explizit darauf hin, dass das TDD-Verfahren (Time Division Duplex) bei 3.5 GHz es verunmöglicht, mit dem ExpoM-RF4 zwischen dem Downlink-Anteil der Basisstation (Beam-Forming in Richtung Endgerät) und dem Uplink-Anteil des Mobiltelefons zu unterscheiden – dazu unten mehr.

Aktiver Upload (Max UL): höchste Gesamtbelastung

Die höchsten gemessenen Werte traten beim Hochladen auf, insbesondere im ländlichen Raum: Dort liegen 50 % der Medianwerte zwischen 12.08 und 37.50 mW/m². Hauptquelle war das Mobile-Uplink-Band bei 2.1 GHz – das eigene Mobiltelefon sendet in ländlichen Gebieten mit höherer Leistung, weil es wegen der grösseren Distanz zu den Basisstationen mehr Energie aufwenden muss, um eine Verbindung aufrechtzuerhalten.

Messtechnische Einschränkungen: die Blindzeit des ExpoM-RF4

Das in der Studie verwendete Messgerät – der ExpoM-RF4 von Fields at Work GmbH – arbeitet sequenziell: Es tastet nacheinander alle 35 konfigurierten Frequenzbänder ab, mit einer Messzeit von 50 ms pro Band. Bei einem Abtastintervall von 6 Sekunden ergibt das pro Band einen Duty-Cycle von weniger als 1 % Messzeit (50 ms / 6'000 ms). Das Gerät ist für jedes einzelne Band während 99 % der Messzeit blind.

Diese Blindzeit hat im Kontext dieser Studie besondere Bedeutung:

Das 5G-TDD-Band bei 3.5 GHz

Das für die Max-DL-Exposition dominierende Band bei 3.5 GHz arbeitet mit Time Division Duplex: Die Basisstation und das Endgerät wechseln sich in Millisekunden-Slots ab – Downlink- und Uplink-Signale teilen sich denselben Frequenzbereich zeitversetzt. Je nachdem, ob das 50-ms-Messfenster des ExpoM-RF4 in einen Downlink-, einen Uplink- oder einen sogenannten Guard-Slot fällt, erfasst der Sensor jeweils einen anderen Anteil des Signals. Die Autoren räumen deshalb selbst ein, dass mit dem ExpoM-RF4 nicht zwischen dem Downlink-Beam der Basisstation und dem Uplink-Signal des Mobiltelefons unterschieden werden kann.

Massive MIMO und adaptives Beam-Forming

5G-Basisstationen bei 3.5 GHz setzen in der Regel Massive MIMO (mMIMO) ein: Die Sendeenergie wird als schmaler, richtungsselektiver Strahl jeweils in die Richtung des aktiv kommunizierenden Endgeräts gebündelt. Im Max-DL-Szenario provoziert das aktive Mobiltelefon im Rucksack genau diesen Beam – die Basisstation richtet ihren Strahl auf das Endgerät im Rucksack. Der ExpoM-RF4, 30 cm entfernt im selben Rucksack, empfängt diesen Strahl mit hoher Intensität.

Im Non-User-Szenario hingegen – wenn kein Endgerät aktiv kommuniziert – sendet die mMIMO-Antenne nur die statischen Synchronisations- und Referenzsignale (SSBs) in einem breiten, ungerichteten Muster. Die Feldstärke am Messpunkt ist dann deutlich geringer. Das erklärt den grossen Unterschied zwischen Non-User und Max-DL in urbanen Gebieten.

Für das 50-ms-Messfenster bedeutet das: Ob gerade ein mMIMO-Beam aktiv ist und ob er im Moment der Messung zufällig in Richtung des Sensors zeigt, hängt von der Kommunikationsaktivität des Endgeräts und der Ausrichtung der Antenne ab. Im Non-User-Szenario – ohne aktives Endgerät in der Nähe – ist die Wahrscheinlichkeit, einen vollen mMIMO-Beam zu erfassen, sehr gering. Im Max-DL-Szenario ist sie durch das aktive Provozieren des Beams systematisch erhöht. Trotzdem bleibt das Problem bestehen: Das Messgerät ist 99 % der Zeit blind für dieses Band – was passiert in den 5'950 ms zwischen zwei Messungen?

Konsequenz für die Interpretation

Die in der Studie berichteten Medianwerte und Interquartilbereiche sind statistische Aggregate über viele Messorte und Zeitpunkte. Sie bilden das mittlere Expositionsniveau gut ab. Was sie nicht zeigen, sind kurzzeitige Spitzenbelastungen: Ein mMIMO-Beam, der für wenige Millisekunden mit hoher Leistung auf ein Endgerät trifft, wird je nach Timing des 50-ms-Fensters erfasst oder nicht – zufällig. Der aufgezeichnete Peak-Wert des Geräts kann solche Spitzen prinzipiell abbilden, wird aber in der Studie – wie schon in der Vorgängerarbeit von Loizeau et al. (2023) – nicht eigenständig ausgewertet.

Bedeutung für die Schweizer Praxis

Die Studie zeigt klar: Die in bisherigen Umgebungsmessungen erfasste Ambient-Exposition ist nur ein Bruchteil der tatsächlichen Gesamtbelastung aktiver Mobiltelefon-Nutzerinnen und -Nutzer. Im städtischen Raum kann die Exposition beim Streaming eines Videos ein Vielfaches des Umgebungsniveaus betragen.

Für Fachleute in der Beurteilung von RF-EMF-Expositionen – sei es im Rahmen von NISV-Messungen, Gutachten oder Beratungen – ergibt sich daraus: Die für Behörden und Öffentlichkeit relevante Frage ist nicht allein «Wie hoch ist die Umgebungsbelastung?», sondern zunehmend auch «Welchen Anteil trägt die eigene Gerätenutzung bei?». Das vorliegende Protokoll liefert erstmals eine systematische Antwort.

Die gemessenen Belastungen in allen drei Szenarien liegen deutlich unterhalb der Schweizer Immissionsgrenzwerte (NISV) sowie der ICNIRP-Referenzwerte. Das Protokoll dient dem Verständnis der Exposition, nicht der Grenzwertprüfung im Einzelfall.

Fazit

Fernandes Veludo et al. (2025) schliessen eine wichtige methodische Lücke: Erstmals wird in Schweizer Mikroumgebungen systematisch zwischen Umgebungsbelastung und nutzerinduzierter Exposition unterschieden. Das Ergebnis – aktive Nutzung erhöht die Belastung erheblich, vor allem durch das 5G-TDD-Band bei 3.5 GHz – ist für Expositionsabschätzungen in Epidemiologie und Risikokommunikation relevant.

Die messtechnische Einschränkung durch die Blindzeit des ExpoM-RF4 (50 ms Messfenster, 6 Sekunden Zyklus, <1 % Duty-Cycle pro Band) bleibt auch in diesem neuen Protokoll bestehen. Kurzzeitige Signalspitzen – insbesondere mMIMO-Strahlen und TDD-Bursts – werden nur zufällig erfasst. Für eine vollständige Charakterisierung der dynamischen Spitzenbelastung durch Massive-MIMO-Systeme wären frequenzselektive Messempfänger mit höherer Zeitauflösung erforderlich.