Christoph Hüglin, Empa

Statistische Modellierung und der Nutzen von
dichten Sensor-Messnetzen in Städten
Christoph Hüglin, Peter Graf, Michael Müller, Beat Schwarzenbach, Lukas Emmenegger
Empa, Abteilung Luftfremdstoffe/Umwelttechnik, Dübendorf.
Kleinräumige Modellierung von Luftschadstoffbelastungen in Städten
Dispersion models
 Regional scale
transport
 Hourly resolution
Requires emission
inventories
Urban scale
challenging
adapted from A. Berchet (Empa)
CFD models
Statistical models
 Very high horizontal
and vertical
resolution
 Explicit computation
of physics and
dynamics in cities
 Few meters of
resolution
 Accurate and low
computation cost
 Requires no emission
inventories
Very high
computation cost
Rely on numerous insitu observations
No emission sector
separation
Idee statistische Modellierung - NO2 in Zürich, 18.01.2016 08h
77 g/m3
42 g/m3
24 g/m3
35 g/m3
? g/m3
63 g/m3
GoogleEarth
Statistische Modellierung – basierend auf grosser Anzahl
Messungen und räumlichen Informationen (GIS Daten)
x ,y
GeneralisiertesAdditivesModell
GAM
1
,
1
,
,
⋯
x2,y2
x17,y17
P:
s i:
gemessene Konzentration
glatte nicht-parametrische Funktionen
geoi:
ε:
x,y:
erklärende Variablen
Residuen
x16,y16
Koordinaten des Messortes
x3,y3
Räumliche Information (z.B.
von GIS)
- Verkehrsaktivität
- 3D-Stadtmodell (Position,
Form, Höhe der Gebäude)
- Heizungen
- Topographie
- etc.
x4,y4
x ,y
 Geschätztes Modell wird für die Berechnung
der
x ,y
Konzentration des Luftschadstoffes an jedem Punkt
des Modellgebietes verwendet
18
15
18
15
x14,y14
AQ measurement
network
x13,y13
x12,y12
x5,y5
x10,y10
Static sensors
x9,y9
x7,y7
x11,y11
Mobile measurements
x6,y6
x8,y8
GoogleEarth
Statistische Modellierung von NO2 in der Stadt Zürich
Belastungskarten (10m x 10m, 14-täglich) basierend auf Daten von 49 Passivsammlern
Mueller et al. Atmos. Environ. (2015)
NO2 Jahresmittelwerte 2008
Modell vs. NO2-Messung (14d-Werte).

Abweichung von 81% der Modellwerte < 25%
(PS-Messnetz nicht optimal für diese Anwendung!)
Opensense mobile sensor network in Zurich
opensense.ethz.ch
Statistische Modellierung Partikelanzahlkonzentration in der Stadt Zürich
Belastungskarten (10m x 10m, 30min) basierend auf Daten von miniDisc-Instrumenten
auf 10 VBZ-Trams
Mueller et al. Atmos. Environ. (2016)
Verkehrsaktivität
Bebauungsdichte
Sky view factor
Dichte Sensor-Messnetze in Städten?
LOW-COST SENSORS – FOR AMBIENT AIR POLLUTANTS (EXAMPLES)
Electrochemical Gas Sensors
Oxidation or reduction of target gas at an electrode and measurement
of resulting current (100€)
Metal Oxide Semiconductor Sensors
Semiconductor heated up to several 100oC, detection of change of
physical properties (e.g. resistance) upon adsorption of target gas
(10-100€)
NDIR Gas Sensors
Non-dispersive infrared absorption, mainly for CO2 and CH4 (50€)
Sensors based on light scattering (Particulate Matter)
- ensemble of particles (50€)
- single particles (500€)
Sensitivity, selectivity, long-term stability, …?
Kleine und kostengünstige Sensoren für Luftschadstoffe
 haben grundsätzlich ein enormes Potential für innovative Formen die
Luftqualität zu erheben





Snyder et al, EST 2013
Wireless networks
Data analysis
Data visualization
Internet technology
…
Kleine und kostengünstige Sensoren für Luftschadstoffe
 werden sehr optimistisch beworben (kommerzielle Produkte sowie
auch Anwendungen/Projekte)
Kleine und kostengünstige Sensoren für Luftschadstoffe
 werden sehr optimistisch beworben (kommerzielle Produkte sowie
auch Projekte)
NO2 Sensor (ppb)
How good are available low-cost sensors ?
Sensor tests at a suburban reference site at Empa, Duebendorf
13
NO2/O3 Sensor system – Aircube (AC)
•
•
•
•
2x Aeroqual O3 SM50
3x Alphasense NO2 B42F
Temperature
Relative humidity
• GSM module for data
transmission
Empa-Sensornet Stationen
BUE
GES
Alle 6 Orte:
NO2-PS
(UGZ)
PFI
WIN
STB
ETH
Empa-Sensornet (seit Juni 2015)
Referenzstationen von UGZ und NABEL (blaue Markierung)
GoogleEarth
Kalibration der Sensoren
Bsp. O3 - Rohwerte
(Feb - May 2015)
REFERENCE
AIRCUBE
O3 - kalibrierte Werte
(Feb - May 2015)
 individuelle Kalibration der Sensoren notwendig
 idealerweise basierend auf Parallelmessungen mit
Referenzinstrumenten
 Bestimmung und Anwendung eines
«Kalibrationsmodells»,
z.B. y=f(ySensor, rHSensor, TempSensor)
Räumliche Unterschiede von NO2 in Zürich
NO2
NO2 - Differenz gegenüber Zürich-Kaserne
30 min
30 min
 Hohe Anforderungen an NO2 – Sensoren! Genauigkeit von wenigen ppb
notwendig, um kurzzeitige räumliche Unterschiede aufzulösen
(gilt grundsätzlich auch für O3, NO, CO, PM2.5/PM10, etc.)
NO2 in Zürich – Referenzstationen UGZ/NABEL
Sensor-Station 001 (Bürkliplatz, Zürich)
 Überwachung/Korrektur von Sensoren
basierend auf Daten von Referenzstationen
 Standortspezifische Kriterien für zugehörige
Datenselektion
Vergleich NO2: Sensoren und Passivsammler
Sensor-Station Winterthurerstrasse
Kalibrierte Sensorwerte
14 Tage-Mittelwerte
Sensorwerte kalibriert & korrigiert
basierend auf Vergleich mit Referenzstation
14 Tage-Mittelwerte
Empa-Sensornet: Bsp. Zeitreihe NO2
kalibrierte und korrigierte Messwerte
Graues Band: max/min-Bereich der Referenzstationen
Empa-Sensornet: Bsp. Zeitreihe O3
kalibrierte und korrigierte Messwerte
Graues Band: max/min-Bereich der Referenzstationen
Zusammenfassung (I)

Dichte Sensormessnetze haben grosses Potential für innovatives AQ
Monitoring und neuartigen Anwendungen

Statistische Modelle können aus Punktmessungen flächenhafte
Informationen liefern (Belastungskarten)

Anforderungen an Sensoren sind für typische Belastungssituationen in der
Schweiz hoch

Erreichbare Messgenauigkeit und Langzeitverhalten von Sensoren in
Messnetzen noch unklar

Unbekannt wie gut zukünftige Sensoren für AQ-Messungen sein werden
Zusammenfassung (II)

Betrieb von low-cost Sensornetzen ist nicht trivial und nicht low-cost!

Sensoren müssen individuell kalibriert werden, kluge Anbindung an
Referenzstationen notwendig («hybrides» Messnetz, Miskell et al. ES&T
2016)
 Sensoren als sinnvolle Ergänzung bestehender AQ-Messnetze?

Sensormessnetze erfordern neuartige Konzepte für die Qualitätssicherung
und Qualitätskontrolle!
 Bericht «Sensortechnologien für die Messung von Luftschadstoffen»
verfügbar unter http://www.empa.ch/web/s503/nabel
Vielen Dank!
Herzlichen Dank an

Jürg Brunner, Markus Scheller (UGZ)

Gian-Marco Alt (AWEL)

Olga Saukh, David Hasenfratz (ETHZ)

Martin Fierz (FHNW)

DecentLab GmbH

Bundesamt für Umwelt BAFU

Nano-Tera.ch (Strategic action «InUse»)

Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation (SBFI)

Download Report