Over de data en meetmethode

De luchtkwaliteitscijfers op deze site zijn niet uit de lucht gegrepen. Ze komen uit een combinatie van officiële meetstations, satellietdata en rekenmodellen. Maar hoe werkt dat precies? Wat is het verschil tussen meten en modelleren, en hoe betrouwbaar zijn die kaartjes eigenlijk? Op deze pagina leggen we het uit.

Meten: de basis van alles

Het fundament van luchtkwaliteitsdata zijn fysieke meetstations. In Nederland beheert het RIVM het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML), met zo'n 60 officiële meetstations verspreid over het land. Deze stations meten continu de concentraties van de belangrijkste stoffen in de buitenlucht: PM2,5, PM10, NO2, ozon, SO2 en CO.

Professionele meetapparatuur kost al snel 10.000 euro of meer per station. De meetmethoden zijn per stof verschillend:

Fijnstof (PM2,5 en PM10): gemeten met gravimetrie (weging van filters) of optische nefelometrie (lichtverstrooiing). Beide methoden zijn gecertificeerd.
NO2: chemiluminescentie, waarbij reactie met ozon een lichtuitstoot geeft die proportioneel is aan de concentratie.
Ozon: UV-fotometrie, gebaseerd op absorptie van ultraviolet licht.
SO2: ultraviolet-fluorescentie.

De metingen van het LML worden uurlijks aangeleverd aan het RIVM en gepubliceerd via het RIVM Luchtmeetnet. Dat zijn de meest betrouwbare en juridisch erkende waarden in Nederland.

Het probleem met alleen meten

Zestig meetstations klinkt als veel, maar Nederland heeft een oppervlakte van ruim 41.000 km². Dat betekent gemiddeld één station per 680 km². Daarmee krijg je geen gedetailleerd beeld van de luchtkwaliteit in elke straat of wijk. Een station in de stad geeft niets over de lucht langs een specifieke drukke invalsweg, en een station op het platteland meet niet wat er in de haven van Rotterdam hangt.

Er zijn twee aanvullende oplossingen: modellering en sensoren.

Modelleren: rekenen met emissies en wind

Luchtkwaliteitsmodellen berekenen concentraties door emissies van bekende bronnen (verkeer, industrie, landbouw) te combineren met meteorologische gegevens (wind, temperatuur, neerslag, turbulentie). Het resultaat is een ruimtelijk beeld van luchtkwaliteit dat tot op straatniveau kan gaan.

In Nederland wordt voor dit doel onder andere het model LOTOS-EUROS gebruikt, ontwikkeld door TNO en RIVM. Het is een zogeheten Euleriaans chemie-transportmodel dat berekent hoe stoffen zich in de onderste 3,5 kilometer van de atmosfeer verspreiden en chemisch omzetten. Elk uur worden nieuwe berekeningen gemaakt op basis van actuele weersgegevens van het ECMWF.

Sterke punten van modellering

Volledige ruimtelijke dekking, ook op locaties zonder meetstation
Mogelijkheid tot voorspelling (4 dagen vooruit)
Historische reconstructie van luchtkwaliteitspatronen
Inzicht in bijdragen van specifieke bronnen

Beperkingen van modellering

Afhankelijk van de kwaliteit van emissiedata (die soms verouderd of onvolledig zijn)
Fouten in meteorologische invoer werken door in de uitkomst
Lokale hotspots (een bakkerij, een houtstookplek) worden gemist als ze niet in de emissiedatabase staan

Het CAMS-model: Europese luchtvoorspelling

Voor de Europese schaal is er de Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS). Dit is een programma van de Europese Commissie, uitgevoerd door het ECMWF (het Europees Centrum voor weersverwachtingen). CAMS levert dagelijks luchtkwaliteitsvoorspellingen voor de komende vier dagen voor heel Europa.

Bijzonder aan CAMS is de ensemble-aanpak: niet één model, maar een combinatie van elf onafhankelijke Europese modellen. Die elf modellen rekenen elk hun eigen berekening, en de uitkomst is de mediaanwaarde van alle resultaten. Dit maakt de voorspelling robuuster dan wanneer je op één model vertrouwt.

De deelnemende modellen komen uit heel Europa:

Model	Land	Organisatie
CHIMERE	Frankrijk	CNRS/INERIS
EMEP	Noorwegen	MET Norway
EURAD-IM	Duitsland	Universiteit Keulen
LOTOS-EUROS	Nederland	TNO/RIVM
MATCH	Zweden	SMHI
MOCAGE	Frankrijk	Meteo-France
SILAM	Finland	FMI
DEHM	Denemarken	Aarhus Universiteit
GEM-AQ	Polen	IMGW-PIB
MONARCH	Spanje	BSC
MINNI	Italië	ENEA

CAMS geeft resultaten op een rooster van ongeveer 0,1 graden (ruwweg 7 tot 11 kilometer per cel). Dat is geschikt voor regionale patronen, maar te grof voor straatniveau. Voor hoge resolutie zijn nationale modellen en meetstations noodzakelijk.

Data-assimilatie: meten en modelleren combineren

De scherpste manier om met luchtkwaliteitsdata te werken is data-assimilatie: het integreren van meetwaarden in een rekenmodel. LOTOS-EUROS gebruikt daarvoor de Ensemble Kalman Filter (EnKF). In eenvoudige termen: als een meetstation een hogere waarde laat zien dan het model voorspelde, wordt het model lokaal bijgesteld zodat meting en berekening meer overeenkomen.

Naast grondstations wordt ook satellietdata geassimileerd. Satellieten zoals Sentinel-5P (Tropomi) meten kolommen NO2 en ozon in de atmosfeer met een resolutie van ongeveer 3,5 bij 5,5 kilometer. Die data helpen om het model boven gebieden zonder grondstations te kalibreren.

Goedkope sensoren: meer detail, minder precisie

De afgelopen jaren zijn er goedkope luchtkwaliteitssensoren op de markt gekomen die voor 10 tot 100 euro te koop zijn. Ze meten doorgaans fijnstof met een optische methode (laserverstrooiing) en soms ook CO2 of VOC. Het RIVM ondersteunt via het platform Samen Meten projecten waarbij burgers met zulke sensoren meten.

De voordelen zijn duidelijk: ze leveren veel meer meetpunten op en kunnen kleine pluimen vervuiling zichtbaar maken die officiële stations missen. De nadelen zijn ook reeel: sensoren zijn gevoeliger voor temperatuur, luchtvochtigheid en interferentie van andere stoffen. Een goedkope sensor kan op een vochtige dag forse fouten maken.

"Goedkope sensoren vergroten de detaillering op de kaart, maar vervangen de officiële meetstations niet. Ze zijn het meest waardevol als ze naast een gekalibreerd station worden ingezet."

Satellietdata: een blik van boven

Naast grondstations en modellen is er een derde databron die steeds belangrijker wordt: aardobservatie-satellieten. De Europese satelliet Sentinel-5P, gelanceerd in 2017, draagt het instrument Tropomi aan boord. Dat instrument meet kolommen van gassen als NO2, ozon, SO2 en methaan in de gehele atmosfeer met een ruimtelijke resolutie van 3,5 bij 5,5 kilometer. Dat is klein genoeg om grote steden te onderscheiden van het omringende platteland.

Een beperking van satellietmetingen: ze meten de totale kolom boven een punt, niet alleen de laag op leefniveau. Hoe die kolom zich verhoudt tot de concentratie op grondniveau hangt af van meteorologische omstandigheden en de hoogteverdeling van emissies. Via data-assimilatie in modellen als LOTOS-EUROS wordt die relatie zo goed mogelijk benut.

Een andere beperking is bewolking: een dikke wolkenlaag blokkeert het satellietmeetinstrument. Op bewolkte dagen ontbreken satellieten vaak als databron.

Typen meetstations: stadsachtergrond, weg en regionaal

Niet alle RIVM-meetstations meten hetzelfde. Er zijn drie hoofdtypen, elk met een eigen doel:

Stadsachtergrondstations: gelegen in een woonwijk, op afstand van drukke wegen. Ze geven een beeld van de gemiddelde blootstelling van stedelijke bewoners.
Wegstations: geplaatst direct langs drukke verkeersaders. Ze geven de piekniveaus weer waarmee mensen worden blootgesteld die vlakbij een snelweg wonen.
Regionale achtergrondstations: buiten de bebouwde kom, vaak in bos of landbouwgebied. Ze meten de achtergrondconcentratie, inclusief grensoverschrijdende bijdragen en natuurlijke bronnen.

Voor de berekening van de Luchtkwaliteitsindex worden stadsachtergrondstations als basis gebruikt. Wegstations geven hogere piekwaarden, maar die zijn niet representatief voor de gemiddelde stedeling. Als je vlakbij een drukke weg woont, is je persoonlijke blootstelling doorgaans hoger dan de LKI van je stad suggereert.

Hoe gebruikt deze site de data?

Luchtkwaliteitkaart.nl combineert meerdere databronnen. Voor actuele waarden wordt gebruik gemaakt van de meetdata van het RIVM Luchtmeetnet en de CAMS-ensemble-voorspelling. Voor de kaartweergave per gemeente en regio zijn modeluitkomsten gecombineerd met station-data. De Luchtkwaliteitsindex (LKI) die je op de kaart ziet, is gebaseerd op de methode van het RIVM: een schaal van 1 tot 11 op basis van de actuele concentraties van PM2,5, PM10, NO2 en ozon.

Op de pagina meetstations kun je per station de ruwe meetwaarden bekijken. Via de Nederland-kaart zie je de gecombineerde modellen en metingen op een ruimtelijk beeld. Voor een vergelijking met andere Europese landen verwijzen we naar de Europa-kaart.

Veelgestelde vragen

Hoe actueel zijn de waarden op de kaart?

De meetstationsdata wordt elk uur bijgewerkt. Modeldata van CAMS wordt dagelijks vernieuwd en geeft een voorspelling voor de komende vier dagen. Er zit altijd een kleine vertraging, afhankelijk van de verwerkingstijd van de brondata.

Waarom wijken de waarden op mijn goedkope sensor af van de kaart?

Meerdere redenen zijn mogelijk. Goedkope sensoren zijn minder nauwkeurig, gevoelig voor luchtvochtigheid, en meten op één specifieke locatie die kan afwijken van het dichtstbijzijnde officiële station. Een goedkope sensor geeft een goede indicatie van relatieve schommelingen, maar voor absolute vergelijking met normen zijn officiële meetstations de maatstaf. Meer informatie op de pagina fijnstofmeter kopen.

Klopt de kaart altijd met wat ik buiten ruik of zie?

Niet altijd. Kaartwaarden zijn gemiddelden over een cel van enkele kilometers. Lokale bronnen zoals een naburige houtkachel, een vrachtwagen die stationair draait of een industrieschouw kunnen vlakbij jou hogere concentraties geven dan de kaart toont. De kaart geeft het beste beeld op regionaal niveau.

Wat is het verschil tussen een meting en een berekening op de kaart?

Een meting is een directe fysieke bepaling van de concentratie op een specifieke plek en tijdstip, met gecertificeerde apparatuur. Een berekening (model) is een schatting op basis van emissies en meteorologie. Metingen zijn nauwkeuriger maar beperkt in ruimte en tijd; berekeningen zijn overal beschikbaar maar minder nauwkeurig. De combinatie geeft het meest volledige beeld.