Samenrekenen op het RIVM Deel 2: PM25 Fig 5

In het RIVMrapport, (https://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/2023-0167.pdf) suggereert Figuur 5 hoopvol dat op basis van 2021 data, het jaargemiddelde een maat zou kunnen zijn voor het aantal dagovertredingen:

Dat je bij een hoger jaargemiddelde ook meer dagovertredingen zult hebben, daar kunnen we het statistisch over eens zijn. De verdeling schuift op, vergelijk bv twee jaren Cabauw:

In 2022 Cabauw zagen we (zie Samenrekenen deel 1) we bij een jaargemiddelde van 9 ug/m3 , een aantal overschrijdingen van 20. Dat zit aan de bovenkant van wat onze fig 5 voor 2021 vindt .
Voor 2022 vinden we:

De stijgende trend tussen #dagoverschrijdingen en jaargemiddeldes lijkt duidelijk, maar de spreiding is fors. De wens mag zijn dat het een lineair verband is, het is de vader van de gedachte.

Als we voor details verder inzoomen rond een jaargemiddelde van 10mmg/m3, dan zien we overigens dat Cabauw geen uitzondering is

De vraag die ter beantwoording ligt is die van - wat is de kans dat er een x aantal dagoverschrijdingen van y mmgr/m3 plaats vindt gegeven een jaargemiddelde van M0?

Wat Walters grafiek laat zien is een spreiding van x voor elke waarde van X. De kans van overschrijding met een aantal x0 is P(x>x0| M0). Elk jaar meten een 50 tal stations dit gemiddelde M0 - er zijn er met relatief hoge waardes (weinig) en relatief lage waardes (nog minder). Voor een drietal jaren geef ik hier een overzicht van jaargemiddeldes P25 voor alle officiële NL stations afgelezen uit LuchtMeetNet (in mijn software heten ze LM - Ik heb de naam NL gereserveerd voor stations die ik aflees van samenmeten.rivm.nl).

Ook hier vinden we dus een spreiding van waarden (tussen grofweg 8 en 15 mmgr/m3). Als we de totale kans voor een overschrijding willen berekenen moeten we de kansen P(x>x0|M0) integreren over de distributie van de mogelijke jaargemiddelde waarden.

De formulering is natuurlijk wat omslachtig, maar ook wel wat simplistisch. De aanname die impliciet wordt gemaakt is dat er een unieke distributie is voor x | M0 (aantal overschrijdingen voor een bepaald jaargemiddelde). Maar met deze simplistische methode is wel te rekenen. Als door beleidsmaatregelen de jaargemiddeldes naar beneden worden geschroefd, hebben we dus een nieuwe distributie voor de jaargemiddeldes en kunnen we met de eerder berekende kansverdelingen P(x>x0|M0) de totale kans op overschrijdingen berekenen.

Leuke wiskunde, en leuk om mee te spelen. Maar er is daarmee wel een aanname dat de kansverdelingen per jaar niet te veel zullen verschillen. We kunnen daar wel vraagtekens bij zetten.

De eerste vraag is - wat is de bron van de overschrijdingen?

Als we naar de PM25 waarden kijken over de afgelopen 3 jaar (hier in een heatmap - tijd loopt van links naar rechts - elke rij representeert een LuchtMeetNet station), dan zien we dat extrema vaak bij alle stations min of meer tegelijk optreden. Dat kan twee dingen betekenen
1 - er gebeurt iets in heel Nederland dat de luchtkwaliteit aantast (vuurwerk, paasvuren, gaswolk uit raffinaderijen)
of
2. - het is een meteorologisch effect - modulatie door een dunne menglaag (hoge druk gebied met weinig wind), secundair fijnstof / ozon productie.

Maar er zijn ook meer geïsoleerde maxima. Als we kijken naar de dagoverschrijdingen van PM25 (met grens 25 mmg/m3) over de laatste drie jaar krijgen we het beeld hieronder. In rood zijn de overschrijdingen aangegeven, in blauw missende gegevens (door het LuchtMeetNet afgekeurde waardes) .

De vraag die blijft hangen is - wat zijn de bronnen en wat is het effect als de bron wordt aangepakt? Wat bepaalt de distributie van de punten op Walters grafiek? Als je van een afstandje kijkt lijkt het op een bipolaire distributie. Voor een aantal stations is het aantal overschrijdingen minder dan 10 mmgr/m3 ongeacht het jaargemiddelde, en voor de grootste groep is het aantal overschrijdingen ongeveer 18 mmgr/m3, met een schijnbare lineaire afhankelijkheid van het jaargemiddelde.

Vragen genoeg dus nog. En dan heb ik het nog niet eens over de vraag of de projecties voor jaargemiddeldes naar de toekomst reëel zijn. Houtstook is aanzienlijk en merkbaarder populairder geworden nu de prijs van gas hoog is. De stikstofplannen van het kabinet worden weer vertraagd - met gevolg voor de projecties voor secundair fijnstof .

Joost Wesseling (RIVM) stuurde me 21 augustus

In deze paper uit 2011 wordt voor PM10 de distributie van de daggemiddeldes bepaald en deze lijkt op een een lognormal verdeling.
Voor zo’n lognormaal verdeling wordt er vervolgens berekend wat de relatie tussen jaargemiddelde en en aantal overschrijdingsdagen is. Deze wiskundige afgeleide relatie voor PM10 met een daggemiddelde grenswaarde van 50mmg/m3, klopt heel aardig met meetwaardes uit 1998-2008.

Verdere feedback van het RIVM was om nog eens zorgvuldig naar de in dit stukje gebruikte data en software te kijken,en de resultaten te verifieren.
Ik heb de software opnieuw van scratch af aan geschreven, nu in een enkel python script, en maak nu gebruik van de door de rivm gevalideerde csv file, in plaats van een eigen database die met luchtmeetnet api calls werd gevuld.

Hierbij de geupdate plaatjes, en ja die zien er inderdaad wat anders uit dan ik oorpronkelijk berekend had, dank dus Joost !!

En een uitvergroting rond de jaargemiddelde grenswaarde:

Het verband tussen jaargemiddelde is ook voor PM25 in 2022 redelijk lineair.

De conclusie blijft, dat voor PM25 bij een jaargemiddelde van 10ug/m3 het aantal overschrijdingsdagen voor een 25ug/m3 daglimiet, hoog is.
Het aantal overschrijdingsdagen varieert voor verschillende NL stations tussen 15 en 25, wat is toch een grote spreiding is voor een maximum aantal overschrijdingsdagen van 18 dagen.

Daarmee is het dus geen garantie “dat je bij het halen van een jaargemiddelde van 10 ug/m3 ook goed zit met je maximum aantal dagoverschrijdingen”.

Voor meer detail, data, software en de textoutput staan op github, wie wil stuur ik de link

Zoals altijd komen er bij elke antwoord weer nieuwe vragen op:

  1. past een lognormale verdeling voor PM25 net zo goed als voor PM10? Gaat dat ook in de recente jaren op, zijn er uitzonderingsjaren.
  2. Met de nieuwe EU of WHO normen worden de advies daggrenswaardes en de jaargemiddeldes veel kleiner, heeft dat consequenties voor het model ?

Wordt ongetwijfeld vervolgd.

2 likes

Ik onderschrijf de conclusies - PM2,5 dagoverschrijdingen is een uitdaging. Ik heb mijn bevindingen (inclusief procedure) beschreven in de LV2 folder.
Er zijn nog legio vragen -
door sampling van de meetwaarden met een gek sampling interval (geen mmgr/m3 maar anders) op sommige stations is het fitten van lognormal lastig.
Ik kan mijn berekeningen vrij eenvoudig ook uitvoeren voor de nieuwe WHO advieswaarden - ik raak dan wel in de problemen omdat we weinig metingen in Nederland hebben met zulke lage jaargemiddeldes.

Wordt vervolgd.