Data en kalibratie
Met behulp van de verzamelde gegevens uit het fijnstofmeetnet kunnen data-analyses worden uitgevoerd. Voor project Lentse Luchten richten deze analyses zich op het identificeren van verschillen die kunnen worden toegeschreven aan lokale omstandigheden, evenals het waarnemen van trends die verband houden met windsterkte en windrichting. Bovendien bieden de metingen indicatieve informatie voor het toetsen van de grenswaarden voor PM2.5 zoals vastgesteld door de EU en de WHO.
Voor de analyses is het van cruciaal belang dat de sensoren gekalibreerd zijn. Bij project Lentse Luchten bestaat de kalibratie uit twee stappen. In de eerste stap, de interne kalibratie op basis van nachtdata, worden systematische verschillen tussen de sensoren gecorrigeerd. Na deze stap kunnen de metingen van de sensoren onderling worden vergeleken. Een belangrijk uitgangspunt voor deze kalibratie is de veronderstelling dat er ’s nachts weinig menselijke activiteit is, waardoor de kans op lokale fijnstofbronnen klein is. Een randvoorwaarde hierbij is dat de sensoren over een beperkt gebied verspreid zijn.
Voor de tweede kalibratiestap wordt gebruikgemaakt van de gegevens van een sensor die dicht in de buurt van een RIVM-meetstation is geplaatst. De RIVM-luchtmeetnetgegevens zijn openbaar en de definitief vastgestelde dataset wordt jaarlijks beschikbaar gesteld via: https://data.rivm.nl/data/luchtmeetnet/. De RIVM-gegevens worden als referentiedata gebruikt. De correctiefactoren die worden bepaald voor de Lentse Luchten-sensor, worden gecombineerd met de interne correctiefactoren voor alle sensoren. Hierdoor zijn de meetwaarden van de sensoren onderling vergelijkbaar en geven ze een redelijke indicatie van de werkelijke concentraties fijnstof.
Voor de kalibratie van de sensoren wordt lineaire regressie toegepast. Deze methode gaat ervan uit dat er een rechtlijnig verband bestaat tussen de meetwaarde van de ongekalibreerde sensor en de ‘werkelijke waarde’ (vereenvoudigd: de meting van de referentiesensor). Voor het hele meetbereik kan de meetwaarde dan worden omgerekend naar de ‘werkelijke waarde’ met behulp van de formule: ‘werkelijke waarde’ = a x meetwaarde + b. Om de waarden van a en b in de formule te bepalen, wordt een spreidingsdiagram gebruikt, voorbeeld:
Iedere stip in het diagram vertegenwoordigt een combinatie van een referentiemeetwaarde (waarde op de horizontale as) en een ongekalibreerde meetwaarde (waarde op de verticale as), die gedurende dezelfde periode zijn gemeten. Vervolgens wordt een rechte lijn berekend waarbij de afstanden tussen de lijn en de punten zo klein mogelijk zijn. Factor a bepaalt de steilheid lijn en b is het snijpunt met de verticale as.
Naast de factoren die de lijn bepalen, wordt ook de determinatiecoëfficiënt (Pearson correlatiecoëfficiënt) (R²) berekend. Dit is een maat voor de relatie tussen de waarden op beide assen. De waarde van R² ligt tussen 1 en -1, waarbij een waarde dichter bij 1 wijst op een sterkere positieve relatie, een waarde dichter bij 0 op een zwakkere relatie, en negatieve waarden duiden op een negatieve relatie (bij toenemende x-waarde neemt y-waarde af). In het diagram komt dit tot uiting in de vorm en breedte van de stippenwolk. Een smalle, rechte wolk geeft aan dat de meetwaarde van de sensor, na correctie, dicht bij de ‘werkelijke’ waarde zal liggen. Hoe breder de stippenwolk, des te meer kan de waarde na correctie afwijken van de ‘werkelijke’ waarde.
Ongekalibreerde data 2021/2022
De ongekalibreerde data bevat de UTC tijd in kolom A en de PM2.5 fijnstof concentratie in microgram per kubieke meter in kolom B.
2021
2022
Interne kalibratie
De sensoren vertonen onderling systematische meetafwijkingen van maximaal 15%. Door kalibratie met nachtdata (metingen tussen 02:00-05:00 uur) worden deze verschillen geminimaliseerd. Voor de selectie van de metingen wordt de tijd omgezet naar Central European Time (CET), met correctie voor zomer- en wintertijd. Voorbeeld:
Van de geselecteerde metingen wordt per sensor per dag een gemiddelde berekend, waarbij als randvoorwaarde geldt dat er minimaal 70% van het maximale aantal metingen (3×60) beschikbaar moet zijn (126 of meer metingen). Van de gemiddelde waarden van de sensoren in Lent (de Nijmeegse sensoren worden uitgesloten) wordt per dag de mediaan berekend, waarbij als randvoorwaarde geldt dat ten minste 6 sensoren een geldig gemiddelde hebben. Hierbij een voorbeeld (de oranje sensoren hangen in Nijmegen en worden niet meegenomen in de berekening van de mediaan).
Door de lineaire regressie per sensor van het gemiddelde per dag en de mediaan worden de interne correctiefactoren bepaald:
Resultaat 2021
Resultaat 2022
Correctiefactoren
De afstand in deze grafiek is ten opzichte van een fictief middelpunt van de sensoren (gemiddelde van de lengtegraden en breedte graden). Voor de Nijmeegse sensoren (1020, 1027) is de lineaire regressie ook uitgevoerd, 1016 (2021) 1027 (2022) waren dicht bij het RIVM station NL10741 geplaatst (zie onderstaand voorbeeld met ongecorrigeerde RIVM data).
Kalibratie met NL10741
De Lentse Luchten sensoren 1016 (voor 2021) en 1027 (voor 2022) zijn geplaatst in de buurt van het RIVM-meetstation NL10741 aan de Graafseweg in Nijmegen. De metingen van deze sensoren worden gebruikt voor de tweede kalibratiestap. Hiervoor wordt de tijd van de Lentse Luchten sensoren omgezet naar wintertijd (aangezien de RIVM-metingen wintertijd gebruiken), en worden daggemiddelden berekend. Als randvoorwaarde geldt dat er per dag minimaal 1008 metingen moeten zijn (70% van het maximale aantal metingen).
De uurgemiddelden van NL10741 (MetOne BAM-1020) worden omgezet naar daggemiddelden. Met behulp van lineaire regressie worden de correctiefactoren voor de Lentse Luchten sensor bepaald. Deze factoren worden per sensor gecombineerd met de interne kalibratiefactoren.
2021
2022
Vet gedrukt de correctie factoren die worden toegepast. Let op: meestal wordt de correctie voor de steilheid van de regressielijn als een vermenigvuldigingsfactor getoond, in dit geval is het een delingsfactor.
Opmerkingen: De dunne rechte lijnen bij de interne kalibratie zijn een indicatie dat de gekozen methode bruikbaar is. In de meeste gevallen geldt ook dat hoe verder de sensor verwijderd is van het fictieve middelpunt, hoe breder de lijn (muv E8C2). De interne kalibratie factoren van 2021 en 2022 zijn vergelijkbaar, de sensoren presteren onderling stabiel.