Model-Based Screening of Environmental Data


The automatic measuring stations of the air monitoring network constantly register the concentration of all major air pollutants such as CO, SO2, NO2, NOx, PM10 fine particulates, lead, organic substances like benzene, and others. This high-resolution data is gathered in short intervals over a long period of time. The evaluation of the data is currently focused on two aims: Firstly, on monitoring the air quality parameters prescribed by EU directives, and secondly, on informing the general public on a regular basis about both the condition of the air and possible ways to avoid exceeding the limit values. This also includes the compilation of clean air action plans that will help to lower the overall concentration of air pollutants.

In order to assess the intended mitigation measures, a comprehensive review of all influence factors is necessary. The identification and quantification of sources and source groups is not sufficient for a reliable prognosis of PM10 immission levels. Especially the effects of climate factors have a profound impact on whether the 24-hour limit values are exceeded or not. Therefore, the Fraunhofer IVI has developed a model-based evaluation procedure, which enables a more thorough analysis of the available data material in terms of traffic-related immissions.


Screening applications are based on highly modern methods of signal analysis and extract statistically relevant interdependencies from large data sets, such as the relationship between dynamically changing traffic flows and local immission levels or between specific weather conditions and peak immission levels. In addition, screening applications can increase the efficiency of air quality and other parameter monitoring because they

  • eliminate redundant process information from large data sets,
  • take into account signals that change over time, such as typical hydrographs and their characteristic fluctuations and
  • reduce the necessary air quality monitoring to a few statistically significant signals.

As a result, specific statistical evaluations can be conducted more easily.

Aim of the Analyses

Through constant monitoring, different factors that have an impact on pollutant emissions can be singled out and analyzed under traffic-related, meteorological and geographic conditions. The gained results form the basis for prognoses about specific pollutant levels. With the help of these prognoses, estimations can be made on whether to expect limit value excess and which measures to initiate.


The above-described highly sensitive, signal theory-based methods of pollutant screening were originally developed by the Fraunhofer IVI for the automated monitoring of plasma etching plants, machine data in semiconductor production and the biological monitoring of fermenters. These methods have proven successful in industrial applications.

The same methods have also been used for the evaluation of immission data for a number of years.



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