Welchen Einfluss hat der Frost auf den Feinstaub in Graz?

Transkript

1 1 Welchen Einfluss hat der Frost auf den Feinstaub in Graz? Ernst Stadlober Brigitte Pfeiler Luzia Burger-Ringer Institut für Statistik Technische Universität Graz

2 3 Was ist Feinstaub? Sehr kleine Staubteilchen PM10: Durchmesser < 10 µm = 0.01 mm Woher kommen sie? Primäre Partikel Verbrennungsprozesse Abrieb von Reifen und Straßenbelag Aufwirbelung aus natürlichen Quellen Sekundäre Partikel Gebildet aus gasförmigen Vorläuferschadstoffen Gemessen wird Masse in µg/m³ Grenzwert für Tagesmittel: 50 µg/m³

3 4 Messstationen in der Stadt Graz 2 Wohngebiete 3 Verkehrsspots bzw. Industrie 1 Grüngürtel Graz-Nord, Graz-Ost Graz-Mitte, Don Bosco, Graz-Süd Graz-Platte

4 5 Monatsmittelwerte von PM10 in 3 Gebieten von Graz Wohngebiet Stadtzentrum Industriegebiet

5 6 Situation in Winterhalbjahr Ungünstige Meteorologie Wenig Wind Wenig Niederschlag Viele Tage mit Temperatur-Inversion Anthropogene Faktoren Verkehr, Hausbrand, Industrie Folgerung Grenzwert wird häufig überschritten

6 7 Frost- und Überschreitungstage 10 Wintersaisonen 2013/14: DB: 25, Mitte: 17, Süd: 27, Nord: 21 DB: 28, Mitte: 15, Süd: 38, Nord: 14

7 8 Tagesverlauf Sommer/Winter Graz Don Bosco Sommer Hohe Belastung: 8 Uhr Winter Hohe Belastung: 8 und 20 Uhr

8 9 Menschlicher Einfluss Hausbrand Industrie Verkehr Indikator Tagestyp Sonn/Feiertag Verkehr 60-70% PM % 95% CI PM10 (µg/m³) Location Graz-Nord Graz-Mitte Graz-DB Graz-Süd Mo-Fr Sa Su/Ho

9 10 Temperatur-Inversion Wichtigster Faktor Temperatur am Grund niedriger als über Grund Kaum Austausch zwischen Luftschichten Inversion 30-50% der Wintertage Graz: brauchbarer Messort Kalkleiten: (360m über dem Grund)

10 11 Graz-West Ballonprobe der ZAMG (6 20 Uhr) Temperatur [ C ] am in Graz-Gries, Firma Roche PM10 Konzentration [ µg/m³ ] am in Graz-Gries, Firma Roche Hoehe ueber Grund [m] Hoehe ueber Grund [m] no data Inversionsobergrenze [ m ] h 0700h 0800h 0900h 1000h 1100h 1200h 1300h 1400h 1510h 1600h 1700h 1800h 1900h 2015h 0610h 0700h 0800h 0900h 1000h 1100h 1200h 1300h 1400h 1510h 1600h 1700h 1800h 1900h 2015h Zeit MEZ Zeit MEZ

11 Inversion und Menschlicher Einfluss 12 Graz-Mitte: 5 Wintersaisonen ( ) Keine Inversion: 40% niedriger als bei Inversion Sonn/Feiertag: 30% niedriger als an Werktagen

12 13 Niederschlag und Wind Beide reduzieren PM10-Belastung Aber in Graz niedrige Windgeschwindigkeiten wenig Niederschlagstage

13 14 Statistisches Prognosemodell Prognose der PM10-Konzentration des nächsten Tages unter Information des laufenden Tages Prognosen für Graz-Mitte und Graz-Süd in Wintersaison Modelle einfach und praktikabel Zuverlässig aber nicht unbedingt präzise

14 15 Multiple Lineare Regressionsmodelle PM10-Mittelwert des nächsten Tages Modelle mit bis zu 9 Variablen (r² ) Messwerte PM10 Mittelwert Mittlere Lufttemperatur der letzten 24 h von Uhr der letzten 24 h von Uhr Kategorien Samstag Sonntag Februar März Meteorologische Vorhersagen für nächsten Tag Niederschlag Mittlere Windgeschwindigkeit Temp(Grund) - Temp(über Grund) Keine Verkehrsmessungen (0=nein/1=ja) (m/sec) (<0 ist Inversion)

15 Modell: Daten aus Wintersaisonen 02/03-12/13 Graz-Mitte 16 x-variable Koeff StdFehler StdKoeff T-Wert Konstante Temp(Graz-Mitte)-Temp(Kalkl.) PM10 24h Mittelwert Temp 24h Mittelwert Sonn/Feiertag Mittlere Windgeschwindigkeit Samstag Niederschlag März Februar ,84 R² = 0.59, se = 1.08

16 Modell: Daten aus Wintersaisonen 02/03-12/13 Graz-Süd 17 x-variable Koeff StdFehler StdKoeff T-Wert Konstante Temp(Graz-Mitte)-Temp(Kalkl.) Mittlere Windgeschwindigkeit PM10 24h Mittelwert Temp 24h Mittelwert Niederschlag Sonn/Feiertag Samstag März Februar ,61 R² = 0.61, se =

17 Qualitätsfunktion Prognosewerte gegen Messwerte 5 Qualitätsstufen grün (1=sehr gut) bis rot (5=sehr schlecht)

18 Qualität der Prognose (Praxis) 20 1: 55%, 2: 33.7%, 3: 4% 92.7% 4: 4%, 5: 3.3%

19 Qualität der Prognose (Praxis) 21 1: 53%, 2: 22.5%, 3: 9.3% 84.8% 4: 9.9%, 5: 5.3%

20 22 Graz-Mitte: Praktische Erfahrung 1. November März 2014 Meteorologische Vorhersagen durch ZAMG Steiermark bis 11 h Vormittag PM10-Prognose zwischen 13 und 16 h / / als Ampelsystem

21 Modellprognose und aktuelle Werte 24

22 Modellprognose und aktuelle Werte 25

23 29 9 Tage mit Beobachtung PM10 > 75 µg/m³ 3 Tage: Prognose PM10 > 75 µg/m³ (rot) 5 Tage: Prognose PM10 > 50 µg/m³ (orange) 1 Tag: Prognose PM10 < 50 µg/m³ (grün) 1 Prognose zu niedrig ( )

24 30 11 Tage mit Prognose PM10 75 µg/m³ Gute Prognose, falls Beobachtung PM10 > 50 µg/m³ 3 Prognosen zu hoch (17./ , )

25 31 Prognosemodelle für PM10 Graz Mitte, Graz Süd Modelle & Praxistests: 10 Wintersaisonen 2004/ /14 mit exakter Wettervorhersage % zuverlässige Prognosen mit realer Wettervorhersage % zuverlässige Prognosen

26 32 Wintermittelwerte von PM10 10 Wintersaisonen 2003/ /13 Fallender Trend!?

27 33 WMW-PM10 und Meteorologie Frost- und Inversionstage PM10 höher

28 34 WMW-PM10 und Straßenstreuung Viel Splitt (strenger Winter) PM10 höher

29 35 Modell für WMW-PM10 PM10_pr = *NS-Tage[%] *Splitt[t] *Inv-Tage, se = 4.16, r² = 0.76

30 36 WMW-PM10:Modellanpassung Milder Winter löst Feinstaubproblem!?

31 37 Feinstaub hüllt Eiffelturm in graues Gewand 14. März 2014 Quelle:

32 38 Literatur Hörmann S., B. Pfeiler, E. Stadlober (2005) Analysis and Prediction of Particulate Matter PM10 for the Winter Season in Graz Austrian Journal of Statistics 34, Stadlober E., S. Hörmann, B. Pfeiler (2008) Quality and Performance of a PM10 Daily Forecasting Model Atmospheric Environment 42, Stadlober E., F. Moser (2013) Ermittlung von saisonbereinigten PM10-Mittelwerten des Winterhalbjahres auf Basis der Daten 2003/ /2013 Endbericht im Auftrag der Stadt Burger-Ringer L. (2014) Adaptation u. Prognosen für Wintersaison 2013/14