• Login
    View Item 
    •   Home
    • RIVM official reports
    • RIVM official reports
    • View Item
    •   Home
    • RIVM official reports
    • RIVM official reports
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Browse

    RIVM Publications RepositoryCommunitiesTitleAuthorsIssue DateSubmit Date

    My Account

    LoginRegister

    Statistics

    Display statistics

    Detectie van milieuveranderingen. Een toepassing van Structurele Tijdreeksmodellen en het Kalmanfilter

    • CSV
    • RefMan
    • EndNote
    • BibTex
    • RefWorks
    Thumbnail
    Name:
    550002002.pdf
    Size:
    5.994Mb
    Format:
    PDF
    Download
    Average rating
     
       votes
    Cast your vote
    You can rate an item by clicking the amount of stars they wish to award to this item. When enough users have cast their vote on this item, the average rating will also be shown.
    Star rating
     
    Your vote was cast
    Thank you for your feedback
    Authors
    Visser H
    Series/Report no.
    RIVM rapport 550002002
    Type
    Report
    Language
    nl
    
    Metadata
    Show full item record
    Title
    Detectie van milieuveranderingen. Een toepassing van Structurele Tijdreeksmodellen en het Kalmanfilter
    Translated Title
    Detection of environmental changes. An application of Structural Time series models and the Kalman filter
    Publiekssamenvatting
    Are there significant trends in temperatures and precipitation over the past hundred years? And show these series some cyclic behaviour corresponding to sun spot numbers? Or, can we detect significant downward trends in concentrations of Particulate Matter? And what is the role of meteorological conditions? Are observed trends due to reduced emissions?In this report we describe a generic statistical tool dealing with these type of questions. The technique for analysing environmental time series is based on Structural Time Series Analysis and the Kalman filter. These techniques are well-known in fields as Econometrics and Signal processing and Control, but are relatively unknown in Environmental research. Structural Time-Series models can be seen as a modular 'toolkit': we can estimate trends, cycles and the influence of explanatory variables (also called 'regressors' or 'predictors'). Also combinations of these components can be chosen. Moreover, confidence limits are given for all estimation results.The associated software is called TrendSpotter and has been made available for both UNIX and PC. Early versions of TrendSpotter were developed at KEMA, under the name KALFIMAC. This report gives elaborate simulated examples illustrating the unique features of the methodology. These features are (among others) (i) estimation of flexible trends with elaborate uncertainty estimates, (ii) estimation of cycles where the form of the cycle may evolve over time, and (iii) estimation of time-varying weighing factors for explanatory variables.The modelling approach is applied to two environmental issues: (a) the estimation of trends and cycles in climatological time series, and (b) the influence of meteorological conditions to concentrations of Particulate Matter (PM10). The former issue has great relevance in the light of greenhouse-gas-induced climate change. The latter issue has great policy relevance due to the hypothesized link between policy-driven emission reductions and corresponding trends in concentrations.
    Onderzoek aan milieuproblemen levert een grote varieteit aan meetreeksen. Bij analyse van deze gegevens komen onder andere de volgende vragen naar voren: 1) is er sprake van een trend in de data en is de stijging of daling statistisch significant, (2) zijn er cyclische signalen aanwezig en hoe zien die er uit, (3) wat is de invloed van externe variabelen op de metingen, en (4) hoe kunnen we voorspellingen genereren met onzekerheden? In dit rapport wordt de beschrijving gegeven van een generieke statistische techniek waarmee antwoord kan worden gegeven op deze vragen. De methode is gebaseerd op Structurele Tijdreeksmodellen en het Kalmanfilter. Het bijbehorende softwarepakket heet TrendSpotter, en is recentelijk beschikbaar gekomen voor toepassing op PC's. TrendSpotter werd aanvankelijk ontwikkeld bij KEMA onder de naam KALFIMAC voor de analyse van milieu-meetreeksen. Het pakket is door RIVM aangekocht in 1996, en momenteel met toestemming van KEMA verbeterd en aangepast aan de RIVM-praktijk (implementatie op PC en gebruik van S-PLUS). De methode heeft een aantal unieke kenmerken met hoge relevantie voor milieu-onderzoek. We noemen drie van zulke kenmerken:het schatten van trends met 5en of meer buigpunten in de tijd, waarbij steeds alle onzekerheidsinformatie beschikbaar is;het schatten van een cyclus waarbij de vorm van deze cylus in de tijd mag evolueren;het schatten van weegfactoren voor verklarende variabelen waarbij deze weegfactoren in de tijd mogen veranderen.Een tweetal toepassingen uit de praktijk van het MilieuNatuurPlanbureau (MNP) van het RIVM worden gegeven. De toepassingen zijn (A) het detecteren van klimaatveranderin-gen als gevolg van het broeikaseffect, en (B) het schatten van meteo-correcties voor luchtverontreinigende componenten.
    Publisher
    Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu RIVM
    URI
    http://hdl.handle.net/10029/9218
    Collections
    RIVM official reports

    entitlement

     

    DSpace software (copyright © 2002 - 2023)  DuraSpace
    Quick Guide | Contact Us
    Open Repository is a service operated by 
    Atmire NV
     

    Export search results

    The export option will allow you to export the current search results of the entered query to a file. Different formats are available for download. To export the items, click on the button corresponding with the preferred download format.

    By default, clicking on the export buttons will result in a download of the allowed maximum amount of items.

    To select a subset of the search results, click "Selective Export" button and make a selection of the items you want to export. The amount of items that can be exported at once is similarly restricted as the full export.

    After making a selection, click one of the export format buttons. The amount of items that will be exported is indicated in the bubble next to export format.