Stelling:
Om een stofbron te meten en de waarden goed te kunnen beoordelen kan je het beste een stofmeter voor de wind beoordelen en een stofmeter achter de wind. Het verschil is de waarde van de stofbron.
Waarom deze methode:
Elke stofmeter meet ook natuurlijke waarden in de lucht. Vanuit grote wateroppervlakken kunnen dat vochtdeeltjes zijn, vanuit zout water zoutdeeltjes en vanuit land meegevoerd stof verder weg uit het land. Om de werkelijke waarde van de stofbron te weten te komen nemen we de stofmeter voor de bron als Zero aan en het verschil met de stofmeter achter de bron als werkelijke waarde.
Windrichting:
Eerst willen we de juiste windrichting weten. Op de meeste weerapps wordt de actuele windrichting aangegeven. Vervolgens kijken we op de kaart en beoordelen we welke meters we kunnen gebruiken voor de vermeende stofbron en welke meters er achter. Als er meerdere meters voldoen nemen we een gemiddelde. De meters voor de stofbron beoordelen we als 0 meting. Het verschil met de meters er achter geven de waarden van de hoeveelheid stof die aan de lucht is toegevoegd.
Windsterkte
Niet alle windsterkten zijn geschikt om te gebruiken voor de fijnstofmeting. Als de wind te zwak is worden puntstofbronnen zoals schoorstenen niet in een richting gevoerd. Als de wind te sterk is, is er een sterke menging met de bovenlucht en zal de waarden van de meting van een puntbron afzwakken. Een diffuse bron, zoals zand en opslag van bulkstof in de open lucht zal opwaaien door de wind en een verhoogde concentratie geven in de nabijheid van de bron.
Gemeten waarde
De Sodaqmeters hebben een afwijking t.o.v. de officiele meetpunten. Het meetverschil tussen de meters voor en achter de stofbron is meestal niet groot. Daardoor zal de procentuele afwijking ook niet groot zijn en hebben we een redelijke waarde van de meting. Ik heb dit vergeleken met officiële meetpunten die in dezelfde windrichting lagen als de Sodaqmeetpunten.
Tot slot
Ik hoop hiermee een hulpmiddel gegeven te hebben om meetwaarden te kunnen gebruiken. Ook als de afwijking van de meters groot is door veel vocht in de lucht of bij stofwolken verspreid over grote afstanden. Het gaat om de toegevoegde stofhoeveelheid voor en na de bron, niet om de totale waarde.
Het is een interessant idee.
Ik denk wel dat er wel heel veel dingen kunnen zijn die in de praktijk de boel kunnen vertroebelen voor een zinvolle analyse, o.a. onderlinge verschillen in sensormeetwaarden die je sowieso hebt, dichtheid van je sensornet, correlatie tussen windrichting en windsnelheid, beperkte tijdresolutie.
Mocht er een keer een brand (=veel fijnstof) geweest zijn in een gebied met veel fijnstofsensoren, dan zou je kunnen kijken of de data daarvan inderdaad de hypothese ondersteunt.
Heb je al eens gerekend aan data van een specifieke stad of een specifiek incident?
@FransK van lv2.nl heeft heel ervaring in het rekenen aan fijnstofmetingen.
Dank je voor je reactie. Ik ben inderdaad aan het onderzoeken of dit bijdraagt aan zinvolle metingen. Misschien kan ik meer meters plaatsen zodat ik bij meer windrichtingen kan meten.
Dank Jos! We hebben inmiddels ook een artikel op de website van Hollandse Luchten geplaatst waarin we jouw idee uitvoeren met behulp van het Data Analyse Dashboard in Power BI:
Voor de betrouwbaarheid zou het sowieso goed zijn als we meer sensoren om de te bestuderen bron heen hangen. Ik leen graag Hollandse Luchten sensoren uit voor een test in een van de meetgroepen.