Sensor.Community
Een wereldwijd netwerk voor sensors, Open Data en Citizen Science. Het doel is het in kaart brengen van milieuvervuiling, vooral waar niet gemeten wordt door de officiële instanties. Op de kaart worden de meetgegevens van duizenden zelfgebouwde fijnstofmeters weergegeven. Het RIVM ontsluit de meetgegevens van deelnemers uit Nederland ook op het Samen Meten dataportaal.
https://maps.sensor.community/#8/52.118/6.455
openSenseMap
Dit platform is gegroeid vanuit senseBox, maar staat ook open voor andere sensoren. De fijnstofmeters die gebouwd wordt volgens het recept van Sensor.Community kunnen ook op deze kaart worden aangesloten.
Meetresultaten NO2 met Palmesbuisjes
Zogeheten Palmes-buisjes zijn kleine plastic buisjes met daarin een chemisch actieve stof waarmee de stikstofdioxideconcentratie kan worden bepaald. Deze buisjes kunnen worden ingezet om op eenvoudige wijze met redelijke betrouwbaarheid stikstofdioxideconcentraties te meten op plaatsen waar geen officiële metingen beschikbaar zijn. Dit blijkt uit onderzoek van het RIVM in het kader van het meten en modelleren van luchtkwaliteit in Nederland.
Meetresultaten NO2 met Palmesbuisjes
Ohnics
De Ohnics OHN-1 is een gekalibreerde plug ’n play-fijnstofmeter, die de fijnmazigheid van burgermeetnetwerken combineert met de principes en technieken van professionele apparatuur. De ontwikkeling begon in 2018, toen Marvin Tjon van Luchtwachters Delft en Roderick Peters van Clean Air Liveable Lent de zwakke punten van doe-het-zelf-luchtmeters wilden aanpakken. De focus ligt op de meetkwaliteit buitenshuis en het gebruiksgemak. Het team is in 2019 versterkt met Erwin Hartogsveld.
Luchtmeetnet
Luchtmeetnet is een initiatief van het Rijksinstituut voor Volksgezondheid (RIVM), het ministerie van Infrastructuur en Milieu (IenM), GGD Amsterdam, DCMR Milieudienst Rijnmond, Provincie Limburg, Omgevingsdienst Midden- en West-Brabant (OMWB) en Omgevingsdienst Regio Arnhem (ODRA). De website toont de gemeten luchtkwaliteit op meetpunten in Nederland en de berekende luchtkwaliteit in de vorm van kaarten.
Samen Meten Dataportaal
Van oudsher monitoren overheidsinstanties de leefomgeving via meetnetten met vaak prijzige referentie-apparaten. Door de snelle innovatie op het gebied van ICT en de ontwikkeling van goedkope sensoren, kan iedereen steeds beter zelf de kwaliteit van de leefomgeving meten.
Om sensordata van de leefomgeving gemeten door burgers, decentrale overheden en anderen centraal te ontsluiten en visualiseren stelt het RIVM het dataportaal beschikbaar. Het is een experimentele omgeving. De meetgegevens zijn indicatief.
https://samenmeten.rivm.nl/dataportaal/
TNO TOPAS
De TNO webapplicatie TOPAS geeft beleidsmakers en andere geïnteresseerden voor ruim tweehonderd Europese steden gratis een actueel inzicht in de herkomst van het fijnstof en welk type bron ervoor verantwoordelijk is. Gebruikers zien de verhouding tussen onder andere industriële herkomst, grootschalige energieopwekking, verkeer en natuurlijke bronnen. De data wordt elke 24 uur ververst.
TOPAS is gebouwd op basis van bestaande TNO-kennis, zoals het atmosferisch transport model LOTOS-EUROS. Dit model wordt voor TOPAS gevoed met informatie van weermodellen van het Europese Copernicus atmosferisch monitoringsysteem (CAMS).
NSL-Monitoring
In Nederland werken de Rijksoverheid, provincies en lokale overheden samen om de luchtkwaliteit te verbeteren. Zij doen dat binnen het Nationaal Samenwerkingsprogramma Luchtkwaliteit (NSL). Het NSL heeft twee belangrijke doelen:
- De luchtkwaliteit verbeteren voor de volksgezondheid: mensen leven langer en zijn minder ziek als zij schonere lucht inademen.
- Ruimte bieden aan maatschappelijk gewenste ruimtelijke ontwikkelingen zoals woningbouw en nieuwe wegen.
In de Kaart kunt u zien wat de berekende luchtkwaliteit is op de plaatsen waar overheden rekenpunten hebben geplaatst. De gegevens uit monitoring NSL zijn ook gebruikt om kaarten van heel Nederland te maken. Deze laten de concentratie van verschillende stoffen op iedere plaats in Nederland zien. Daar kunt u bijvoorbeeld zien wat de berekende luchtkwaliteit bij uw woning is.
https://www.nsl-monitoring.nl/viewer/
Nullschool
Een visualisatie van wereldwijde weersomstandigheden voorspeld met behulp van supercomputers, die elke drie uur wordt bijgewerkt. Prognoses met behulp van het GEOS-systeem zijn experimenteel en worden alleen voor onderzoeksdoeleinden geproduceerd. Gebruik van deze voorspellingen voor andere doeleinden dan onderzoek wordt niet aanbevolen.
AQICN
Wereldkaart met actuele luchtkwaliteitindex en vooruitzichten. Veel landen hanteren een eigen schaal voor de luchtkwaliteitindex. Op deze site zijn de waarden geconverteerd naar de Amerikaanse US-EPA 2016 standaard. Belangrijk om te weten is dat de luchtkwaliteitindex enkel de hoogste waarde van de onderliggende vervuilende stoffen toont en niet de som. Dus als fijnstof op 68 staat en stikstofdioxide op 12, is de luchtkwaliteitindex toch 68.
Copernicus – European Air Quality
Ensemble-model (het zogeheten regionale CAMS-Ensemble) is gebaseerd op zeven state-of-the-art numerieke luchtkwaliteitsmodellen die in Europa van alle zeven modellen zijn ontwikkeld. Ze worden gecombineerd via een ensemblebenadering, bestaande uit het berekenen van de mediaanwaarde van de individuele outputs. Gewoonlijk worden betere schattingen van concentraties van luchtverontreinigende stoffen gegenereerd door CAMS regional Ensemble.
http://www.regional.atmosphere.copernicus.eu/
Irceline
Belgische luchtkwaliteitindex en voorspellingen.
Bij IRCEL worden drie modellen gebruikt om de luchtkwaliteit te voorspellen.
- OVL (fijn stof). Het computermodel OVL is een neuraal netwerkmodel. Het model genereert een voorspelling van fijn stof (PM10) concentraties op basis van voorspelde meteorologische parameters en historische meetreeksen van luchtvervuiling. Het voordeel van neurale netwerkmodellen is dat ze zeer snel voor een specifieke plaats een voorspelling kunnen maken met eenvoudige inputgegevens. Het nadeel is dat ze alleen voor plaatsen waar reeds voldoende lange tijd de luchtkwaliteit wordt gemeten een voorspelling kunnen genereren.
- SMOGSTOP (ozon). Het computermodel SMOGSTOP is een cluster van verschillende statistische modellen (waaronder een neuraal netwerk model). Het model genereert een voorspelling van de hoogste uurgemiddelde ozonconcentraties op basis van voorspelde meteorologische parameters en historische meetreeksen van luchtvervuiling. Het voordeel van SMOGSTOP is dat het zeer snel voor een specifieke plaats een voorspelling kan maken met eenvoudige inputgegevens. Het nadeel is dat alleen voor plaatsen waar reeds voldoende lange tijd ozon wordt gemeten een voorspelling kan gegenereerd worden.
- CHIMERE (ozon, fijn stof, stikstofdioxide,…). Het CHIMERE computermodel is een deterministisch model dat op basis van meteovoorspellingen, emissies van luchtverontreinigende stoffen en landgebruikdata de zeer complexe fysische processen en chemische reacties die zich in de atmosfeer kunnen voordoen tracht te simuleren. Het voordeel van deterministische modellen is dat ze de luchtkwaliteit ook kunnen inschatten op plaatsen waar de luchtkwaliteit niet wordt gemeten. Het nadeel is de veel complexere input en de lange rekentijden (al wordt dat laatste door steeds sneller computers stilaan minder belangrijk). De huidige resolutie van het CHIMERE model is ongeveer 50×50 km². Het model berekent dus concentraties die representatief zijn voor een groot gebied. Plaatselijk (in de buurt van industriële vestigingen, drukke verkeersaders,…) kan de werkelijke concentratie dus hoger zijn. Het CHIMERE model is ontwikkeld door het Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL-Paris) en werd in België aangepast door IRCEL.
Smart Emission
Het ‘Smart Emission’ project draait om het in kaart brengen van luchtkwaliteit, geluid, trillingen en meteorologische indicatoren in de stad op een fijnmazig schaalniveau, door inwoners met zogenoemde burger-sensor-netwerken.
