Validatie van fijn-stof (PM10) meetresultaten van het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit
Citations
Altmetric:
Series / Report no.
Open Access
Type
Report
Language
nl
Date
1994-11-30
Research Projects
Organizational Units
Journal Issue
Title
Validatie van fijn-stof (PM10) meetresultaten van
het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit
Translated Title
Validation of PM10 aerosol concentrations in the
Dutch National Air Quality Monitoring Network
Published in
Abstract
De in het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML)
opgestelde meetapparatuur voor het vaststellen van de fijn stof (PM10)
concentratie in de buitenlucht verzamelt het aangezogen stof op een filter.
Het principe van de meetmethode berust op het vaststellen van de verzwakking
van beta-straling door het verzamelde stof, als maat voor de hoeveelheid
(massa) op het filter verzameld stof. Hieruit wordt vervolgens de
concentratiewaarde (meetresultaat) berekend. Omdat de meetresultaten door
een diversiteit van oorzaken fouten kunnen bevatten dienen deze getoetst te
worden op juistheid (validatie). Mogelijke fouten kunnen onderkend worden
door het beschouwen van de z.g. technische parameters van de monitor.
Gebruikt zijn de technische status van de monitor en het uurgemiddelde en de
standaarddeviatie van de stofbelading. Door het analyseren van deze
parameters uit het verleden zijn toetswaarden afgeleid die uitsluitsel geven
over de juistheid van de meetresultaten. Op basis van bovengenoemde
parameters zijn de volgende vier testen gedefinieerd: a. Test op technische
status van de monitor. Via de in de monitor ingebouwde microprocessor wordt
een belangrijk deel van de werking intern bewaakt. Falen van het
meetsysteem komt tot uitdrukking in de hoogte van het uitgangssignaal van de
monitor. Het Stations Processor Systeem (SPS) zal dit vertalen naar een
technisch statuswoord dat bij elk uurlijks meetresultaat wordt gegenereerd.
b. Test op negatieve waarden uurlijkse stofbelading. Bij
buitenluchtconcentraties van nul mug m-3 is de uurlijkse stofbelading
gemiddeld nul mug. Echter door fluctuaties in het signaal kunnen ook
negatieve waarden optreden. De ondergrens is empirisch vastgesteld op -18
mug. c. Test op te sterke variatie in uurlijkse stofbelading. Sterke
variaties in de uurlijkse stofbelading kunnen veroorzaakt worden door
verstoring van de meting. De toetswaarde, gedefinieerd als het verschil
tussen twee opeenvolgende uurlijkse stofbeladingen, is empirisch vastgesteld
op 42 mug. d. Test op de standaarddeviatie van de uurgemiddelde
stofbelading. De hoogte van de minimale standaarddeviatie kan
gekarakteriseerd worden als een 4e graads functie van de uurgemiddelde
concentratiewaarde. Uit de frequentieverdeling van opgetreden
standaarddeviaties is te samen met genoemde functie de grenswaarde
vastgesteld. Het resultaat van de bovengenoemde toetsen leidt tot een
aanbevelingslijst van af te keuren meetresultaten. Een soortgelijke
toetsmethode heeft in de periode november '93 t/m april '94 geleid tot
afkeuraanbeveling van ca. 0,5% van de meetresultaten. Na een kritische
beschouwing werd ca 0,4% daadwerkelijk afgekeurd. Het verschil werd
veroorzaakt doordat in extreme luchtverontreinigingssituaties de testen c en
d in een aantal gevallen ten onrechte tot een afkeuraanbeveling leidden.
Belangrijkste aanbevelingen die worden gedaan zijn het vaststellen van de
toetsingscriteria met een uitgebreidere dataset en het formaliseren en
vastleggen in procedures van overwegingen die worden gehanteerd bij de
beoordeling van de afkeuraanbevelingen.
In the Dutch National Air Quality Monitoring Network (LML), PM10 aerosol concentrations are automatically measured at 19 stations: 10 region-, 5 street- and 4 citystations. The measurement principle is based upon the attenuation of beta-radiation by aerosols which are collected on a filtertape. The PM10 data stored in the LML database has to be validated to detect wrong data. This wrong data can occur due to very different causes, for example small insects, humidity etc. A validation method is presented based on the technical status of the instrument and its principal measuring parameter: the mass on the filtertape. Summarized, the following validation procedures are used: a. Technical status of the monitor. This technical status, based on for example absolute signal levels is reflected in a statusword, which is composed by the station processor. b. Decrease of filtermassload. Due to the principal of the instrument, the hourly averaged filterload has to increase ; a decrease is only permitted within certain limits. c. Change of filtermassload. The increase of filtermassload in time depends on the (change) of concentration levels ; this change has to be within certain limits. d. Standard deviation of hourly filtermassload. This standard deviation can be explained within certain limits due to the principal of the instrument and change of ambient aerosol concentrations ; a higher deviation reflects irregularities occurring within one hour. The validation procedure ends with a list of data which are suspicious. The person who is charged with validation has to decide (with help of additional information) if the proposed data will be rejected or not. For the period november 1993 until april 1994, the presented validation method leads to an rejection recommendation of about 0.5% of all measurement data. Extreme air pollution circumstances cause 0.4% of all data which to be rejected finally.
In the Dutch National Air Quality Monitoring Network (LML), PM10 aerosol concentrations are automatically measured at 19 stations: 10 region-, 5 street- and 4 citystations. The measurement principle is based upon the attenuation of beta-radiation by aerosols which are collected on a filtertape. The PM10 data stored in the LML database has to be validated to detect wrong data. This wrong data can occur due to very different causes, for example small insects, humidity etc. A validation method is presented based on the technical status of the instrument and its principal measuring parameter: the mass on the filtertape. Summarized, the following validation procedures are used: a. Technical status of the monitor. This technical status, based on for example absolute signal levels is reflected in a statusword, which is composed by the station processor. b. Decrease of filtermassload. Due to the principal of the instrument, the hourly averaged filterload has to increase ; a decrease is only permitted within certain limits. c. Change of filtermassload. The increase of filtermassload in time depends on the (change) of concentration levels ; this change has to be within certain limits. d. Standard deviation of hourly filtermassload. This standard deviation can be explained within certain limits due to the principal of the instrument and change of ambient aerosol concentrations ; a higher deviation reflects irregularities occurring within one hour. The validation procedure ends with a list of data which are suspicious. The person who is charged with validation has to decide (with help of additional information) if the proposed data will be rejected or not. For the period november 1993 until april 1994, the presented validation method leads to an rejection recommendation of about 0.5% of all measurement data. Extreme air pollution circumstances cause 0.4% of all data which to be rejected finally.
Description
Publisher
Sponsors
RIVM