Feinstaubmessungen (PM10 und PM2.5) mit dem Fidas 200 der Firma Palas im NABEL

Transkript

1 Feinstaubmessungen (PM1 und PM2.5) mit dem Fidas 2 der Firma Palas im NABEL Christoph Hüglin, Beat Schwarzenbach Empa, Abteilung für Luftfremdstoffe und Umwelttechnik

2 Einsatz des Fidas 2 im NABEL Gravimetrie Fidas 2 Station Messbeginn PM1 (täglich) PM2.5 (jeder vierte Tag) DUE 12. Dez 14 x x BAS 18. Dez 14 x x ZUE 14. Jan 15 x x LUG 5. Feb 15 x x BER 19. März 15 x x HAE 7. Okt 15 x x MAG 29. Okt 15 x x PAY 25. Nov 15 x x RIG 1. Okt 15 x x -2-

3 Schlussfolgerungen aus den bisherigen Erfahrungen 1. Das Fidas 2 von Palas ist ein automatischer PM-Monitor der sich gut für Messnetzbetrieb eignet (einfache Handhabung, zuverlässig, praktisch keine Geräteausfälle - Datenverfügbarkeit im NABEL >99 %). 2. Die Messwerte mit dem Fidas 2 (PM1 und PM2.5) können gegenüber denen der gravimetrischen Methode deutlich abweichen. Dies ist aufgrund des unterschiedlichen Messprinzips erklärbar und zu erwarten. Die Messwerte des Fidas 2 müssen daher mit gravimetrischen Messungen (Referenzmethode) korrigiert werden, um die Vergleichbarkeit sicherzustellen. 3. Nicht korrigierte Fidas 2 Messwerte können gegenüber der gravimetrischen Methode eine Abweichung von bis ca. 8 g/m 3 im Tagesmittel, bzw. bis ca. 3 g/m 3 im Jahresmittel aufweisen. 4. Optimal korrigierte Messwerte des Fidas 2 zeigen im 24h-Mittel gegenüber der gravimetrischen Methode zufällige Abweichungen von etwa ± 5 g/m 3 (95% Vertrauensbereich; gilt für PM1 und PM2.5). Diese Abweichungen sind durch die variierende chemische Zusammensetzung des Feinstaubs und der unterschiedlichen Messprinzipien erklärbar. Auf den Jahresmittelwert haben diese Abweichungen keinen grossen Einfluss. Die Unsicherheit des Jahresmittelwertes (korrigierte Messwerte des Fidas 2) beträgt ca. ±.3 g/m Die Unterschiede zwischen den korrigierten Messwerten des Fidas 2 (PM1 und PM2.5) und der gravimetrischen Methode zeigen eine leichte jahreszeitliche Abhängigkeit (im Sommer zeigt das Fidas 2 leicht höhere Werte als die gravimetrische Methode). 6. Die Korrektur der Messwerte des Fidas 2 basierend auf einmaligen zeitlich befristeten Vergleichsmessungen mit der gravimetrischen Methode (z.b. während 6 Tagen) ist nicht ausreichend. Die aus zeitlich befristeten Vergleichsmessungen ermittelten Korrekturfunktionen sind nicht notwendigerweise repräsentativ und können stark variieren. Dies führt dazu, dass die Messunsicherheit gegenüber nicht korrigierten Werten unverändert bleibt (siehe Punkt 3). Dies gilt nicht spezifisch für das Fidas 2 sondern für alle automatischen Feinstaubmonitore. Automatische Feinstaubmonitore sollten daher regelmässig mit der gravimetrischen Referenzmethode verglichen werden die Anforderungen an regelmässige Vergleichsmessungen sind in der Technischen Spezifikation CEN/TS1645 (213, kann bei shop.snv.ch erworben werden) bzw. im Normentwurf pren1645 (216) aufgeführt. Der Normentwurf pren1645 (216) ist noch nicht erhältlich. -3-

4 Schlussfolgerungen aus den bisherigen Erfahrungen 7. An den NABEL-Stationen kann der PM2.5-Jahresmittelwert mit guter Genauigkeit anhand der PM1 Korrekturfunktion bestimmt werden. Ausser am städtischen Verkehrsstandort Bern-Bollwerk sind die mittleren jährlichen PM2.5/PM1 Verhältnisse stabil. Dadurch führt die Anwendung von korrekten Korrekturfunktionen für PM1 auf das mit einem Fidas 2 gemessene PM2.5 zu ziemlich genauen Jahresmittelwerten für PM2.5 (die resultierende Unsicherheit liegt im Bereich von.4-.5 g/m 3, bei Bern-Bollwerk ca. 1.8 g/m 3 ). Die Anwendung dieser Strategie kann ohne regelmässige Vergleichsmessungen von PM2.5 mit der gravimetrischen Methode jedoch nicht empfohlen werden, da die Übertragbarkeit auf andere Standorte unsicher ist. Zudem wird durch regelmässige Vergleichsmessungen mit gravimetrisch gemessenem PM2.5 sichergestellt, dass allfällige Änderungen des PM2.5/PM1 Verhältnisses erkannt und berücksichtigt werden können. 8. Das Verhältnis von PM2.5 zu PM1 weist jahreszeitliche Unterschiede auf. Im Winter ist das Verhältnis höher als im Sommer, was unter anderem durch einen im Sommer höheren Beitrag durch mineralische Stäube erklärt werden kann. Diese jahreszeitlichen Unterschiede werden vom Fidas 2 und der gravimetrischen Methode in guter Übereinstimmung wiedergegeben. -4-

5 Exemplarische Datenauswertungen für die NABEL-Station Dübendorf -5-

6 Die längste Zeitreihe mit PM-Messungen mit dem Fidas 2 gibt es in Dübendorf (seit ). Nimmt man die Testphase in der Teststation DUT dazu, dann ergibt sich eine Messreihe seit Paarweise Streudiagramme von gravimetrischem PM1 und PM2.5, kontinuierlichem PM1 und PM2.5 mit einem Fidas 2, sowie die mit dem Fidas gemessene Partikelanzahlkonzentration. In den unteren Quadraten sind die zugehörigen Ausgleichsgeraden und die Bestimmtheitsmasse r 2 angegeben PM1gra y =.93 x +.53 r2 =.93 Dübendorf PM1kon y = 1.2 x r2 =.94 y = 1.16 x r2 =.81 PM2.5gra y = 1.6 x r2 =.9 y = 1.9 x r2 =.89 y =.88 x +.4 r2 =.93 PM2.5kon y =.5 x r2 =.84 y =.5 x r2 =.81 y =.4 x r2 =.86 y =.4 x r2 =.91 PNC.Fidas

7 Dübendorf: Zeitverlauf PM1 (gravimetrisch, kontinuierlich, Tagesmittelwerte ), deren Differenz (kontinuierlich gravimetrisch), sowie die mit dem Fidas gemessene Partikelanzahlkonzentration. Der Zeitverlauf für die Differenz (dpm1=pm1 kon -PM1 gra ) zeigt eine leichte jahreszeitliche Abhängigkeit. Verglichen mit der gravimetrischen Methode zeigt das Fidas während der warmen Jahreszeit leicht höhere PM1-Messwerte, im Winter sind dagegen die gravimetrischen Messwerte etwas höher PM 1 gra 6 PM 1 ( g m 3 ) PM 1 kon -1 dpm PNC.Fidas Apr Jul Okt Jan Apr Jul Okt Jan PM 1 gra PM 1 kon dpm 1 PNC.Fidas -7-

8 Dübendorf: Zeitverlauf PM2.5 (gravimetrisch, kontinuierlich, Tagesmittelwerte ) sowie deren Differenz (kontinuierlich gravimetrisch). DUE PM 2.5 gra 6 PM 2.5 ( g m 3 ) PM 2.5 kon 1 5 dpm Apr Jul Okt Jan Apr Jul Okt Jan PM 2.5 gra PM 2.5 kon dpm

9 Dübendorf: Zeitverlauf der Verhältnisses PM2.5/PM1 (Tagesmittelwerte ) gemessen mit der gravimetrischen Methode (schwarz) sowie mit dem Fidas (rot). Negative Verhältnisse und solche grösser als 1 können beim Fidas nicht auftreten, da einerseits die Partikelmassenkonzentration von der Anzahl gezählter Partikel berechnet wird und andererseits die PM2.5 und PM1-Messungen nicht unabhängig voneinander sind. Das tiefere Verhältnis PM2.5/PM1 während der warmen DUE Jahreszeit kann durch einen höheren Beitrag von aufgewirbeltem mineralischem Staub während dieser Zeit erklärt werden PM 2.5 /PM 1. Apr Jul Okt Jan Apr Jul Okt Jan -9-

10 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.4 (.2 ) x (.34 ) n = 785 Dübendorf, PM1 Streudiagramm von 24h-PM1 mit dem Fidas 2 gegen die gravimetrische Referenzmethode. Daten vom Mittels orthogonaler Regression berechnete Ausgleichsgerade inkl. 95%-Vertrauens- und 95%-Prognoseintervall. Frequency Histogramm der Differenz von 24h-Werten von PM1 mit Fidas 2 und gravimetrischer Methode Daten vom Die systematischen Unterschiede können mit regelmässigen Parallelmessungen korrigiert werden. Die zufälligen Unterschiede bleiben. Für 24h-Werte können diese ca. ±2 Stdev = ± 5.2 g/m 3 ausmachen, für Jahresmittelwerte sind die zufälligen Unterschiede vernachlässigbar ( 5.2/ 365 =.3 g/m 3 ) siehe auch nächste Seite. Mittelwert =.56 (ug/m3) Stdev = 2.58 (ug/m3) PM Fidas

11 Dübendorf, PM1 Differenz von korrigierten PM1-Werte mit dem Fidas 2 (mit Steigung und Achsenabschnitt der Regressionsgerade korrigiert) und gravimetrischem PM1 gegen die gravimetrische Referenzmethode. Daten vom Die zugehörigen 95%-Vertrauens- und 95%-Prognoseintervalle sind ebenfalls eingezeichnet. PM Fidas 2 korrigiert Vertrauensintervall Prognoseintervall MSE AMS = 1 n y i, AMS y i, reference 2 ) RMSE PM1 Fidas 2 (24h) = 2.5 g/m

12 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.9 (.2 ) x (.28 ) n = 674 Dübendorf, PM2.5 Streudiagramm von 24h-PM2.5 mit dem Fidas 2 gegen die gravimetrische Referenzmethode. Daten vom Mittels orthogonaler Regression berechnete Ausgleichsgerade inkl. 95%-Vertrauens- und 95%-Prognoseintervall. Frequency Histogramm der Differenz von 24h-Werten von PM2.5 mit Fidas 2 und gravimetrischer Methode Daten vom Die systematischen Unterschiede können mit regelmässigen Parallelmessungen korrigiert werden. Die zufälligen Unterschiede bleiben. Für 24h-Werte können diese ca. ±2 Stdev = ± 4.2 g/m 3 ausmachen, für Jahresmittelwerte sind die zufälligen Unterschiede vernachlässigbar ( 4.2/ 365 =.2 g/m 3 ) siehe auch nächste Seite. Mittelwert =.85 (ug/m3) Stdev = 2.11 (ug/m3) PM Fidas

13 Dübendorf, PM2.5 Differenz von korrigierten PM2.5-Werte mit dem Fidas 2 (mit Steigung und Achsenabschnitt der Regressionsgerade korrigiert) und gravimetrischem PM1 gegen die gravimetrische Referenzmethode. Daten vom Die zugehörigen 95%-Vertrauens- und 95%-Prognoseintervalle sind ebenfalls eingezeichnet. PM Fidas 2 korrigiert Vertrauensintervall Prognoseintervall MSE AMS = 1 n y i, AMS y i, reference 2 ) RMSE PM2.5 Fidas 2 (24h) = 1.9 g/m

14 Frage 1: Wie stabil ist die Beziehung zwischen automatischem PM-Monitor und der gravimetrischen Methode? Reicht es aus, wenn die lineare Abhängigkeit während einer Kampagne (z.b. während 6 Tagen) bestimmt wird und diese danach zur Korrektur der kontinuierlichen Daten verwendet wird? DUE ; PM1 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge DUE ; PM2.5 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge PM Fidas 2 ( g m 3 ) PM Fidas 2 ( g m 3 ) Antwort: Nein, eine Kampagne von ca. 6 Tagen ist nicht ausreichend. Die berechnete Beziehung hängt stark vom Zeitpunkt der Kampagne bzw. den Tagen ab, die für die Berechnung der verwendet wurden. Die gelben Geraden oben zeigen den Streubereich der linearen Beziehungen, wenn diese anhand von zufällig gewählten Blöcken von 6 Tagen Länge berechnet werden. -14-

15 Frage 2: Wie genau kann der Jahresmittelwert von PM2.5 geschätzt werden, wenn die durch Vergleich von gravimetrisch bestimmtem und mit dem Fidas gemessenen PM1 berechnete Korrekturfunktion auch auf das mit dem Fidas gemessene PM2.5 angewendet wird? DUE DUE Korrektur nur mit Steigung Korrektur mit Achsenabschnitt und Steigung Frequency Mittelwert =.42 (ug/m3) Stdev = 2.1 (ug/m3) Frequency Mittelwert =.47 (ug/m3) Stdev = 2.1 (ug/m3) PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) Antwort: Wird eine korrekte Korrekturfunktion für PM1 auch auf PM2.5 angewendet, dann resultiert in Dübendorf für den Jahresmittelwert von PM2.5 ein kleiner systematischer Fehler (ca g/m3) plus ein zufälliger Fehler von ca. 4/ 365 =.2 g/m 3. Der gesamte Fehler des PM2.5 Jahresmittelwertes würde im Beispiel von Dübendorf ca g/m 3 betragen. -15-

16 Weitere identische Abbildungen für die NABEL-Stationen BAS, ZUE, LUG und BER -16-

17 Basel-Binningen PM1gra y =.86 x +.17 r2 =.96 PM1kon y = 1.1 x r2 =.96 y = 1.21 x r2 =.87 PM2.5gra y =.96 x r2 =.95 y = 1.7 x r2 =.92 y =.85 x r2 =.98 PM2.5kon y =.4 x +.68 r2 =.88 y =.5 x r2 =.85 y =.4 x r2 =.89 y =.5 x r2 =.91 PNC.Fidas

18 Basel-Binningen PM 1 gra 8 PM 1 ( g m 3 ) PM 1 kon dpm PNC.Fidas Jan Apr Jul Okt Jan PM 1 gra PM 1 kon dpm 1 PNC.Fidas -18-

19 Basel-Binningen BAS ; PM1 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.14 (.2 ) x +.15 (.41 ) n = 467 Frequency BAS ; PM1 Mittelwert = 2.24 (ug/m3) Stdev = 2.68 (ug/m3) PM Fidas

20 Basel-Binningen BAS ; PM1 Vertrauensintervall Prognoseintervall PM Fidas 2 korrigiert

21 Basel-Binningen BAS ; PM2.5 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.17 (.3 ) x +.18 (.49 ) n = 116 Frequency BAS ; PM2.5 Mittelwert = 2.8 (ug/m3) Stdev = 2.13 (ug/m3) PM Fidas

22 Basel-Binningen BAS ; PM2.5 Vertrauensintervall Prognoseintervall PM Fidas 2 korrigiert

23 Basel-Binningen BAS ; PM1 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge BAS ; PM2.5 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge PM Fidas 2 ( g m 3 ) PM Fidas 2 ( g m 3 )

24 Basel-Binningen BAS Korrektur nur mit Steigung Mittelwert =.46 (ug/m3) Stdev = 1.45 (ug/m3) BAS Korrektur mit Achsenabschnitt und Steigung Mittelwert =.33 (ug/m3) Stdev = 1.45 (ug/m3) Frequency Frequency PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) -24-

25 Zürich-Kaserne PM1gra y =.87 x +.64 r2 =.91 PM1kon y = 1.18 x r2 =.94 y = 1.19 x r2 =.79 PM2.5gra y = 1.3 x r2 =.89 y = 1.12 x r2 =.88 y =.87 x +.52 r2 =.92 PM2.5kon y =.5 x r2 =.85 y =.5 x r2 =.83 y =.4 x r2 =.87 y =.4 x r2 =.92 PNC.Fidas

26 Zürich-Kaserne PM 1 gra 8 PM 1 ( g m 3 ) PM 1 kon dpm 1 PNC.Fidas Apr Jul Okt Jan PM 1 gra PM 1 kon dpm 1 PNC.Fidas -26-

27 Zürich-Kaserne PM 2.5 gra 1 5 PM 2.5 ( g m 3 ) PM 2.5 kon dpm Apr Jul Okt Jan PM 2.5 gra PM 2.5 kon dpm

28 Zürich-Kaserne PM 2.5 /PM Apr Jul Okt Jan PM 2.5 topm 1 gra PM 2.5 topm 1 kon -28-

29 Zürich-Kaserne ZUE ; PM1 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.1 (.3 ) x +.8 (.62 ) n = 441 Frequency ZUE ; PM1 Mittelwert = 1.76 (ug/m3) Stdev = 3.46 (ug/m3) PM Fidas

30 Zürich-Kaserne ZUE ; PM1 Vertrauensintervall Prognoseintervall PM Fidas 2 korrigiert

31 Zürich-Kaserne ZUE ; PM2.5 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.11 (.3 ) x (.46 ) n = 373 Frequency ZUE ; PM2.5 Mittelwert = 1.24 (ug/m3) Stdev = 2.61 (ug/m3) PM Fidas

32 Zürich-Kaserne ZUE ; PM2.5 Vertrauensintervall Prognoseintervall PM Fidas 2 korrigiert

33 Zürich-Kaserne ZUE ; PM1 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge ZUE ; PM2.5 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge PM Fidas 2 ( g m 3 ) PM Fidas 2 ( g m 3 )

34 Zürich-Kaserne ZUE Korrektur nur mit Steigung ZUE Korrektur mit Achsenabschnitt und Steigung Frequency Mittelwert =.3 (ug/m3) Stdev = 2.33 (ug/m3) Frequency Mittelwert = -.4 (ug/m3) Stdev = 2.33 (ug/m3) PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) -34-

35 Lugano-Università PM1gra y =.87 x +.41 r2 =.97 PM1kon y = 1.13 x r2 =.97 y = 1.25 x r2 =.92 PM2.5gra y =.96 x r2 =.97 y = 1.8 x r2 =.96 y =.84 x +.91 r2 =.97 PM2.5kon y =.4 x r2 =.94 y =.4 x r2 =.91 y =.4 x r2 =.94 y =.4 x r2 =.96 PNC.Fidas

36 Lugano-Università PM 1 gra PM 1 kon PM 1 ( g m 3 ) dpm PNC.Fidas Apr Jul Okt Jan PM 1 gra PM 1 kon dpm 1 PNC.Fidas -36-

37 Lugano-Università PM 2.5 gra 2 8 PM 2.5 ( g m 3 ) PM 2.5 kon 1 5 dpm 2.5 Apr Jul Okt Jan PM 2.5 gra PM 2.5 kon dpm

38 Lugano-Università 1..8 PM 2.5 /PM Apr Jul Okt Jan PM 2.5 topm 1 gra PM 2.5 topm 1 kon -38-

39 Lugano-Università LUG ; PM1 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.13 (.2 ) x (.41 ) n = 42 Frequency LUG ; PM1 Mittelwert = 2.21 (ug/m3) Stdev = 2.64 (ug/m3) PM Fidas

40 Lugano-Università LUG ; PM1 Vertrauensintervall Prognoseintervall PM Fidas 2 korrigiert

41 Lugano-Università LUG ; PM2.5 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.18 (.2 ) x (.34 ) n = 352 Frequency LUG ; PM2.5 Mittelwert = 1.46 (ug/m3) Stdev = 2.56 (ug/m3) PM Fidas

42 Lugano-Università LUG ; PM2.5 Vertrauensintervall Prognoseintervall PM Fidas 2 korrigiert

43 Lugano-Università LUG ; PM1 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge LUG ; PM2.5 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge PM Fidas 2 ( g m 3 ) PM Fidas 2 ( g m 3 )

44 Lugano-Università LUG LUG Korrektur nur mit Steigung Korrektur mit Achsenabschnitt und Steigung Frequency Mittelwert = -.27 (ug/m3) Stdev = 1.75 (ug/m3) Frequency Mittelwert = -.9 (ug/m3) Stdev = 1.75 (ug/m3) PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) -44-

45 Bern-Bollwerk PM1gra y =.88 x r2 =.95 PM1kon y = 1.27 x r2 =.9 y = 1.38 x r2 =.82 PM2.5gra y = 1.1 x r2 =.85 y = 1.11 x r2 =.85 y =.78 x + 3 r2 =.93 PM2.5kon y =.4 x r2 =.79 y =.4 x r2 =.78 y =.3 x r2 =.87 y =.4 x r2 =.9 PNC.Fidas

46 Bern-Bollwerk PM 1 gra 1 PM 1 ( g m 3 ) PM 1 kon -5 dpm PNC.Fidas Apr Jul Okt Jan PM 1 gra PM 1 kon dpm 1 PNC.Fidas -46-

47 PM2.5 ( g m 3 ) PM2.5kon PM2.5gra Bern-Bollwerk Apr Jul Okt Jan PM 2.5 gra PM 2.5 kon dpm 2.5 dpm2.5

48 Bern-Bollwerk.8 PM 2.5 /PM Apr Jul Okt Jan PM 2.5 topm 1 gra PM 2.5 topm 1 kon -48-

49 Bern-Bollwerk BER ; PM1 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.1 (.3 ) x (.56 ) n = 375 Frequency BER ; PM1 Mittelwert = (ug/m3) Stdev = 2.15 (ug/m3) PM Fidas

50 Bern-Bollwerk BER ; PM1 Vertrauensintervall Prognoseintervall PM Fidas 2 korrigiert

51 Bern-Bollwerk BER ; PM2.5 PM Fidas 2 ( g m 3 ) y=x Regressionsgerade Vertrauensintervall Prognoseintervall y = 1.24 (.4 ) x (.52 ) n = 35 Frequency BER ; PM2.5 Mittelwert = -.43 (ug/m3) Stdev = 2.6 (ug/m3) PM Fidas

52 Bern-Bollwerk BER ; PM2.5 Vertrauensintervall Prognoseintervall PM Fidas 2 korrigiert

53 Bern-Bollwerk BER ; PM1 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge BER ; PM2.5 5 Regressionen mit zufälligen Blöcken von 6 Tagen Länge PM Fidas 2 ( g m 3 ) PM Fidas 2 ( g m 3 )

54 Bern-Bollwerk BER Korrektur nur mit Steigung Mittelwert = (ug/m3) Stdev = 1.68 (ug/m3) BER Korrektur mit Achsenabschnitt und Steigung Mittelwert = 1.64 (ug/m3) Stdev = 1.68 (ug/m3) Frequency Frequency PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) PM 2.5 geschätzt - PM 2.5 gravimetrisch ( g m 3 ) -54-