We gaan de komende tijd in de reeks “Reken op het RIVM” wat rekenen aan officiele RIVM PM2.5 data. Niet uit wantrouwen, maar het devies van Feynman volgend: “What I cannot create, I do not understand.”
Laten we beginnen met het station het dichtst bij Gouda: Cabauw.
We willen zelf jaargemiddeldes uitrekenen ,aantal overschrijdingen van een gemiddelde dagnorm per jaar en meerjaren trends.
Waar komen we vandaag, waar staan we nu en waar loop je tegenaan als je dit soort gegevens wilt berekenen.
voorgesteld EU: jaargemiddelde 10mmg/m3 ;dagoverschrijdingen: max 18 dagen > 25mmg/m3
2022 WHO : jaargemiddelde 05mmg/m3 ;dagoverschrijdingen max 04 dagen > 15mmg/m3
WHO ref: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/345329/9789240034228-eng.pdf
Een eerste oefening is om de nieuwe voorgestelde EU normen met terugwerkende kracht op de afgelopen 10 jaar loslaten.
Laten we beginnen met wat op de data te kauwen.
In het RIVMrapport, (https://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/2023-0167.pdf), staat dat in 2021, maar 3 stations voldeden niet aan de voorgestelde eu dagoverschrijdingsnormen, waarschijnlijk de bekende probleemgevallen. Wat zouden de waardes in Cabauw zijn ?
Je kunt de uurwaardes per week grafiek online tot 8 weken terugkijken:
Verder grafisch uurwaardes terugkijken is helaas niet mogelijk, waarom eigenlijk, lijkt me toch een nuttige functie om voor een breed publiek data toegankelijk te hebben ?
Je kunt wel zelf je plaatjes maken door de data op te halen, bv :
https://iq.luchtmeetnet.nl/open_api/measurements?station_number=NL10644&formula=PM25&start=2023-06-02T00:00:00Z&end=2023-06-09T23:59:59Z
Daarbij is het maximale interval waarvan je data in een keer mag ophalen een week.
We vergeten even dat er op sommige uren geen meetdata zijn enkomen in een vervolg blog nog terug op consequenties van missende data op de eindresultaten.
We berekenen met de wel aanwezige data,“as is”, het jaargemiddelde en het aantal dagoverschrijdingen voor de jaren vanaf 2015 ( het vroegste jaar waarvan voor een heel jaar de data op de luchtmeetnet aanwezig zijn)
We zien dat Cabauw, met uitzondering van 2018, inderdaad redelijk makkelijk aan de voorgestelde EU norm voor jaargemiddeldes voldoet.
We vergeten even dat er op sommige uren geen meetdata zijn enkomen in een vervolg blog nog terug op consequenties van missende data op de eindresultaten.
We berekenen met de wel aanwezige data,“as is”, het jaargemiddelde en het aantal dagoverschrijdingen voor de jaren vanaf 2015 ( het vroegste jaar waarvan voor een heel jaar de data op de luchtmeetnet aanwezig zijn)
We zien dat Cabauw, met uitzondering van 2018, inderdaad redelijk makkelijk aan de voorgestelde EU norm voor jaargemiddeldes voldoet.
Wat mij wat tegenvalt is dat je in tussen 2015 en 2022 niet echt een dalende trend van de jaargemiddeldes ziet.
Zoals verwacht zie je dat het op korte termijn halen van de WHO jaargemiddelde PM25 norm ver weg is.
Ook voor het aantal dagoverschrijdingen is het opvallend dat 2022 slechter is dan 2021.
Uitzonderlijke weersgesteldheden kunnen de oorzaak zijn.
De vraag is of uitzonderingenen sporadisch blijven voorkomen,of dat met veranderend klimaat, de regel verandert.
In 2022 zou Cabauw zelfs niet aan de voorgestelde EU norm voldoen.
De WHO norm ligt mijlenver buiten bereik, het aantal overschrijdingsdagen is tenminste een factor 10 te groot
Misschien is het een idee om dit soort lange duur trend grafieken aan de bestaande sites toe te voegen ?
Voor citizen sciense stations is de sensor levensduur gemiddeld zo’n 3 jaar, daar worden dit soort trends een slag lastiger.
Het bijeenrapen van de data via de API kostte achteraf de meeste moeite. Bij SensorCommunity is de historische API simpelweg het downloaden van een aantal csv files. Dat is minder flexibel, maar ook laagdrempeliger.
Ik hoop dat dit stukje anderen inspireert dezelfde soort berekeningen uitvoeren.
Als er belangstelling is voor csv file van de rauwe Cabauw 2022 data, laat het weten !
: .Geef maar een gil indien je ze wilt hebben. Cq de ruwe metingen van regio noord Limburg. Opmerking: het zijn ruwe gegevens en de data bevat dus rariteiten.