Plausibilisierung von Ozon, Stickoxiden und PM10 : statistische Methoden zur Effizienz- und Qualitätssteigerung der Messdatenplausibilisierung

in-Luft benutzt zur Auswertung, Verteilung und Archivierung der Luftmessdaten die Software-Applikation eta® Power Desk. Zur Zeit beschränkt sich die Bereinigung der Daten auf eine Sichtung der Messwertverläufe und des Stationsjournals sowie der Interpretation von einzelnen Messsystemmeldungen in Form von sogenannten Status-Codes. Dies bedeutet, dass spezialisierte Personen mit höchster Konzentration u.a. die Messwertverläufe am Bildschirm visualisieren müssen, um bei Auffälligkeiten die entsprechenden Zeitabschnitte genauer zu untersuchen. Oft handelt es sich bei den der Fachperson «ins Auge gefallenen» Werten um besondere lufthygienische Ereignisse, welche nicht auf einen Defekt im Mess- oder Datenübertragungssystem zurückgeführt werden können. Die Daten bleiben in diesem Fall konsequenterweise unverändert in der Datenbank. Wenn die auffälligen Werte mit grösster Wahrscheinlichkeit auf eine Fehlfunktion des Systems zurückzuführen sind, werden die entsprechenden Daten in der Datenbank als ungültig markiert und von weiteren Berechnungen und Publikationen ausgeschlossen. Dieses Vorgehen ist mit zwei Unzulänglichkeiten behaftet: Zum einen durchlaufen die Daten, welche aus Aktualitätsgründen automatisch, z.B. via Internet, publiziert werden, erst nachträglich eine Plausibilisierung. Zum andern ist die visuelle Überprüfung aller Daten aufwendig und für die durchführende Person sehr ermüdend. In dieser Arbeit wurden Vorschläge zum automatischen Auffinden von auffälligen Ozon-, Stickoxid- und PM10-Werten erarbeitet, welche einfach in eta zu implementieren sind. Auffällig werden in diesem Zusammenhang Werte bezeichnet, deren Eigenschaften stark von den erwarteten abweichen und somit potentiell fehlerbehaftet sind. Die Implementation dieses Verfahrens erlaubt der Fachperson, sich bei der Plausibilisierung der Luftmessdaten in Zukunft vor allem auf diese auffälligen Stellen zu konzentrieren. Damit kann sie gleichzeitig ihre Effizienz steigern und die Gefahr verringern, dass fehlerbehaftete Stellen in den Daten übersehen werden. Das vorgeschlagene Verfahren wurde an Datensätzen von vier in ihrer lokalen Situation sehr unterschiedlichen Standorten überprüft: Lungern-Schönbühl (nur O3-Messungen, Hintergrundstandort auf 1550 m ü. Meer), Schwyz (Regionalzentrum), Luzern (Stadtstandort ohne direkte Verkehrsbeeinflussung), Erstfeld (Standort unmittelbar neben der Gotthard-Autobahn). Die verwendeten Datensätze waren vorgängig durch in-Luft mit dem üblichen Verfahren manuell bereinigt worden und sollten somit keine Daten von schlechter Qualität mehr enthalten. Die Parameter der hier vorgestellten Verfahren wurden so eingestellt, dass unabhängig vom Standorttyp pro Schadstoff und Jahr im bereinigten Datensatz 5 bis 20 Stellen als auffällig markiert werden. Die auffälligen Stellen waren dabei relativ gleichmässig über das Jahr verteilt. Je nach Schadstoff wurden zwei (NO, NO2, O3) bzw. drei (NOx, Ox, PM10) Regeln aufgestellt, welche von unauffälligen Werten gleichzeitig eingehalten werden müssen. Mit Ausnahme des zulässigen Wertebereichs konnten alle Regeln standortunabhängig gestaltet werden. Auf Grund der absichtlich sehr eng gesetzten zulässigen Wertebereiche könnten in Jahren mit aussergewöhnlichen Wetterbedingungen (extrem sonnenreicher und heisser Sommer oder ein Winter mit lang anhaltenden Inversionen) zu gewissen Zeiten gehäuft auffällige Werte auftreten, welche damit auf die aussergewöhnliche Situation des entsprechenden Jahres hinweisen würden. Als Nebenprodukt der Entwicklung dieser Plausibilisierungsverfahren wurden auch interessante lufthygienische Erkenntnisse gewonnen. Es zeigte sich z. B., dass die Ox-Werte zeitlich und örtlich viel glatter sind als die entsprechenden O3-Werte. Das Verhalten für die PM10-Werte liegt zwischen demjenigen von Ox und O3. Grössere Ox-Konzentrationssprünge in Tälern des Alpengebiets können auf Föhnereignisse hinweisen: In der Hälfte der Ox-Sprünge (9 von 17) war dies z.B. in Erstfeld der Fall. Bei steigenden Temperaturen nahm die Luftfeuchtigkeit sprunghaft ab und gleichzeitig die Windgeschwindigkeit deutlich zu. In vier weiteren Fällen konnten die aussergewöhnlich hohen Sprünge ebenfalls mit zunehmendem Wind (ohne Änderung der Temperatur und Luftfeuchte) erklärt werden