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.

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.

Anke, K.; Sähn, E.; Klingner, M.: Pilotprojekt zur Auswertung von Immissionsdatensätzen auf Basis von Screeningfunktionen. Im Auftrag des Sächsischen Landesamtes für Umwelt und Geologie. Dresden, September 2002.

Anke, K.; Klingner, M.; Sähn, E.; Löschau, G.: Screeningverfahren und Immissionsmodelle zur Auswertung von PM10-Langzeitmessungen. In: Gefahrstoffe - Reinhaltung der Luft 05/2003, Springer-VDI-Verlag, S. 201-208.

Anke, K.; Illgen, A.; Sähn, E.; Klingner, M.: Auswertung von Immissionsdatensätzen aus automatischen Messstationen in Baden-Württemberg auf Basis von Screeningfunktionen. Im Auftrag der Landesanstalt für Umweltschutz Baden-Württemberg, November 2003.

Anke, K.; Sähn, E.; Klingner, M.: Statistische Quellgruppenanalyse für die PM10-Belastung in sächsischen Ballungsräumen. Im Auftrag des Sächsischen Landesamtes für Umwelt und Geologie. Dresden, Mai 2004.

Anke, K.; Sähn, E.; Klingner, M.; Wolf, U.: Intensität und Nachwirkung meteorologischer Einflussfaktoren auf die PM10-Konzentration. In: Gefahrstoffe - Reinhaltung der Luft 1/2-2005, Springer-VDI-Verlag, S. 41-48.

Anke, K.; John, D.; Sähn, E.; Klingner, M.: Quellgruppenanalyse für Schwebestaub und Stickoxide in Ballungsräumen Baden-Württembergs. Im Auftrag der Landesanstalt für Umweltschutz Baden-Württemberg, Mai 2005.

Anke, K.; Sähn, E.; John, D.; Klingner, M.: Hierarchische Gliederung von Überschreitungsepisoden - erweiterte und detaillierte Analyse für Schwebstaub (PM10). Im Auftrag der Landesanstalt für Umweltschutz Baden-Württemberg. Dresden, Dezember 2005.

Klingner, M.; Sähn E.: Auswirkungen ordnungsrechtlicher Verkehrsmaßnahmen auf die lokale Feinstaubbelastung unter Berücksichtigung meteorologischer Einflüsse. Im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr, Bau- und Wohnungswesen, Februar 2006.

Klingner, M.: Feinstaub - Datenscreening und Prognose. FVV-News 02/06.

Klingner, M.; Voigtländer, M.; Anke, K.; Sähn, E.: Entwicklung eines Prognosemodells für PM10 als Instrument für Aktionspläne. Im Auftrag des Sächsischen Landesamtes für Umwelt und Geologie. Dresden, April 2006.

Sähn, E.; John; D.; Klingner, M.: Ermittlung und Archivierung von online verfügbaren PM10-Immissionsdaten deutscher und
europäischer Ballungsräume. Im Auftrag der Forschungsvereinigung Automobiltechnik e.V., Juli 2006.

Klingner, M.; Sähn, E.; Anke, K.; Holst, T.; Rost, J.; Mayer, H.; Ahrens, D.: Reduktionspotenziale verkehrsbeschränkender Maßnahmen in Bezug zu meteorologisch bedingten Schwankungen der PM10- und NOx-Immissionen. In: Gefahrstoffe - Reinhaltung der Luft, Juli/August 2006, Springer-VDI-Verlag, S. 326-334.

Sähn, E.; Klingner, M.: Modellgestützte Bewertung der Wirkung ordnungsrechtlicher Maßnahmen auf die Feinstaubbelastung. METTOOLSVI, Garmisch-Partenkirchen, 24.-26. April 2007

Klingner, M.; Sähn, E.: Einfluss von Verkehrsparametern auf die Immissionsbelastung in Ballungszentren. Professur für Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung der Technischen Universität Dresden, 3. VIMOS-Tagung, Dresden, 12. Dezember 2007

Klingner, M.; Sähn, E.: Möglichkeiten und Grenzen verkehrsbeschränkender Maßnahmen zur Einhaltung der zulässigen PM10-Tagesgrenzwerte in der Stadt Ulm. Im Auftrag der IHK Ulm, 2007/2008

Klingner, M.; Sähn, E.: Prediction of PM10 concentration on the basis of high resolution weather forecasting. Meteorologische Zeitschrift, Volume 17, Number 3, June 2008, pp. 263-272

Rost, J.; Holst, T.; Sähn, E.; Klingner, M.; Anke, K.; Ahrens, D.; Mayer, H.: Variability of PM10 concentrations dependent on meteorological conditions. International Journal of Environment and Pollution (IJEP) 2009 - Vol. 36, No.1/2/3, Inderscience Publishers, Geneve, Switzerland, pp. 3-18

Klingner, M.; Sähn, E.: Umweltzonen gegen NOx – gleicher Modus, mehr Erfolg?. Im Auftrag der IHK Ulm, 2010