![](https://www.kemifokus.dk/wp-content/uploads/sites/7/smog.jpg)
Low-cost sensorer kan give øjebliksbilleder af luftforureningsudvikling i områder med formodede problemer. I dette studie har low-cost sensorer været benyttet til at lave indikative målinger af luftforureningen omkring Bispeengbuen i København.
Artiklen har været bragt i Dansk Kemi nr. 6, 2023 og kan læses uden illustrationer, strukturer og ligninger herunder.
Af Frederik B. Hildebrand1, Louise B. Frederickson2,3,4, Jens-Christian N. Poulsen1 og Matthew S. Johnson1,2
1 Copenhagen Center for Atmospheric Research, Kemisk Institut, Københavns Universitet
2 DevLabs ApS
3 Institut for Miljøvidenskab, Aarhus Universitet
4 Danish Big Data Centre for Environment and Health (BERTHA), Aarhus Universitet
Forringet luftkvalitet er et af de største problemer i det moderne samfund. Ifølge et estimat fra 2019 skyldes 11,7 procent af alle dødsfald på verdensplan luftforurening [1]. Dette gør luftforurening til den tredjehyppigste dødsårsag efter rygning og forhøjet blodtryk. Nyere studier fra 2018 og 2019 har også vist, at forringet luftkvalitet øger risikoen for at udvikle neurodegenerative sygdomme som Alzheimers sygdom og demens [2,3,4]. I det moderne bymiljø er partikler med en aerodynamisk radius under 2,5 µm (PM2.5), nitrogen dioxid (NO2) og ozon (O3) identificeret som de mest skadelige for det menneskelige helbred [5,6]. Derfor er det vigtigt at kunne identificere koncentrationerne og dynamikken af disse stoffer i bymiljøet for at identificere potentielle kilder og reducere udledningen.
Traditionelle, præcise luftforureningsmålere er store, dyre og kræver en omfattende opsætnings- og kalibreringsproces samt meget energi. Dette begrænser antallet og mobiliteten af sådanne målere, og dermed den rummelige information om luftforureningen. Low-cost sensorer (LCS) kan imødekomme disse begrænsninger, da denne type sensorer typisk er mindre, billigere og bruger mindre energi. Ud over dette giver LCS også generelt en bedre tidsopløsning. Dette kan være med til at give indikationer om lokale begivenheder, som påvirker målingerne. Dog er LCS typisk mindre præcise, og skal kalibreres mod en mere præcis og dyrere referencemonitor, som dem der anvendes på de større luftkvalitetsmålestationer, for eksempel dem på Jagtvej og H.C. Andersens Boulevard (HCAB) i København. Dette betyder, at målingerne fra LCS ikke kan bruges i forhold til lovgivningen, men de kan fungere som en indikator for koncentrationerne af luftforurenende stoffer i et område og ændringerne af disse koncentrationer.
I april 2022 blev der foretaget en målekampagne af luftforureningsniveauerne ved Bispeengbuen i København og i to nærliggende lejligheder. Dette blev udført ved hjælp af et netværk af ni LCS-noder, som alle kunne måle temperatur, luftfugtighed, NO2 og PM2.5 med en tidsopløsning på 1 minut.
Målenøjagtighed ved LCS
Low-cost sensorer har kendte udfordringer med hensyn til datakvalitet, og derfor er kalibrering essentielt. Der kan forekomme variationer i målingerne fra sensorer af samme type, og målingerne kan også påvirkes af betingelser som luftfugtighed og temperatur i det miljø, sensorerne anvendes i [7]. Det er derfor vigtigt at bruge kalibreringsmetoder, der kan tage højde for disse faktorer og deres påvirkning på målingerne.
Under målekampagnen ved Bispeengbuen blev der anvendt LCS-noder fra DevLabs. Disse noder inkluderer en Alphasense NO2B43F sensor til NO2-målinger, en Sensirion SCD30-sensor, hvori der er integreret temperatur- og relative luftfugtighedssensorer og en Nova Fitness SDS-011 partikelsensor. Sensorernes nøjagtighed er angivet fra fabrikanterne til at være 1,88 µg/m3 for NO2-sensoren og 0,3 µg/m3 for partikelsensoren. Sensorerne blev kalibreret mod referenceinstrumenter på luftkvalitetsmålestationen på HCAB, og blev kalibreret med en multivariabel lineær regression. I kalibreringsmodellen blev der for partikelsensoren taget højde for indflydelsen af relativ luftfugtighed, og for NO2-sensoren blev der taget højde for sensorens temperatursensitivitet. Figur 1 viser et eksempel på et kalibreringsplot for to af PM2.5-sensorerne. Usikkerheden af sensorkalibreringen blev testet med Student’s t-test i et 95 procent konfidensinterval, hvor usikkerheden ikke oversteg den rapporterede af fabrikanterne.
Målekampagne ved Bispeengbuen
Bispeengbuen er en sekssporet, hævet motortrafikvejsbro og er en af de største indfaldsveje til det indre København. Der kører dagligt mellem 50.000-70.000 biler over broen [8]. Broen går op til en 2. sals højde og ligger 5-10 meter fra de nærmeste lejligheder.
LCS-noderne blev placeret i området omkring Bispeengbuen, fire LCS-noder blev monteret på træer på nord- og sydsiden af Bispeengbuen, to LCS-noder blev placeret umiddelbart udenfor lejlighederne, og to LCS-noder inde i lejlighederne, se figur 2. Alle LCS-noderne placeret i træerne blev forsynet med strøm fra et batteri, som blev udskiftet hver 3. dag. Denne opsætning blev valgt for at kunne måle koncentrationerne tæt ved vejbanen for at se, hvordan udledningen af forurenende stoffer ved vejen påvirker luftkvaliteten ved lejlighederne, samt hvordan og i hvilken grad den indendørs luftkvalitet påvirkes af den udendørs luftkvalitet.
Resultater
Figur 3 viser en tydelig sammenhæng mellem de indendørs og udendørs koncentrationer af forurenende stoffer, hvilket understøttes i figur 4, der viser en korrelation (R2 = 0,48) mellem indendørs og udendørs PM2.5-niveauer. Placeringen af noderne gjorde det muligt at identificere, om en forringet luftkvalitet i en af lejlighederne skyldes en forringet udendørs luftkvalitet, eller om der er en indendørs kilde til en eller flere af de forurenende stoffer.
De målte koncentrationer i området, som er angivet i tabel 1, ligger inden for de nuværende lovpligtige krav fastsat af EU, men overstiger de nye retningslinjer fra WHO vedrørende god luftkvalitet. De nye retningslinjer fra WHO kan danne grundlag for kommende regulativer for luftforurening i EU [9,10]. I dette studie blev der fundet en betydelig variation i de lokale luftforureningsniveauer i løbet af dagen grundet den trafik, der er i området, hvilket kan ses i figur 3. Der ses en stigning i NO2 og PM2.5 i hverdagsmorgener, hvilket passer med morgenmyldretiden. Grundet den trafikale belastning i området er de gennemsnitlige koncentrationer højere, end hvad der observeres i områder med lignende bebyggelse. Det kan ved sammenligning af værdierne fra LCS-noderne (tabel 1) med værdier fra målestation på HCAB (tabel 2) ses, at de gennemsnitlige værdier for LCS-noderne i hele måleperioden ligger lidt højere, men på et sammenligneligt niveau med forventede værdier for denne type område. Den øgede information om de lokale og pludselige variationer i luftforurening kan bidrage til en bedre forståelse af eksponering, der foregår i området.
Konklusion
Der er fordele og ulemper ved brugen af LCS-noder, men de er et værdifuldt redskab til at undersøge områder, hvor der mistænkes forringet luftkvalitet, og de kan bidrage til at vurdere behovet for yderligere undersøgelser. LCS-noder kan bruges som supplement til de mere præcise måleteknikker for at indsamle større mængder data om forurenende stoffer, hvilket gør det muligt at forklare tendenser bedre og forstå lokale luftforureningsmekanismer. Nodernes kompakte størrelse og lave energiforbrug betyder, at et netværk af noderne vil kunne passe sig selv i flere dage og vil kunne dække et større område, hvilket giver bedre indsigt i de rumlige og tidslige variationer i koncentrationen af luftforurenende stoffer.
Studiet viser opmærksomhedsvækkende resultater for området ved Bispeengbuen, da middelværdierne for NO2 og PM2.5 ligger henholdsvis over og lige under døgnmiddelværdierne for de nye WHO-retningslinjer. På trods af, at PM2.5-værdierne ikke overskrider WHO’s retningslinjer, betyder det ikke, at de ikke kræver opmærksomhed, da der for lignende byer er fundet, at partikelmålinger generelt ligger højere i vintermånederne end i sommermånederne [11]. Det faktum, at værdierne stemmer overens med værdierne fra HCAB-målestationen, og den betydelige korrelation mellem indendørs og udendørs luftforurening i figur 3, understøtter bekymringen for luftkvaliteten i området.
E-mail:
Frederik B. Hildebrand: hwp980@alumni.ku.dk
Litteratur
1. Ritchie, H. and Roser, M., 2021. Air pollution. Published online at OurWorldInData. org.
2. Carey, I.M., Anderson, H.R., Atkinson, R.W., Beevers, S.D., Cook, D.G., Strachan, D.P., Dajnak, D., Gulliver, J. and Kelly, F.J., 2018. Are noise and air pollution related to the incidence of dementia? A cohort study in London, England. BMJ open, 8(9), p.e022404.
3. Zhang Xin, C.X. and Xiaobo, Z., 2018. The impact of exposure to air pollution on cognitive performance. Proc Natl Acad Sci US A, 115(37), pp. 9193-9197.
4. Peters, R., Ee, N., Peters, J., Booth, A., Mudway, I. and Anstey, K.J., 2019. Air pollution and dementia: a systematic review. Journal of Alzheimer’s Disease, 70(s1), pp. S145-S163.
5. Schraufnagel, D.E., Balmes, J.R., Cowl, C.T., De Matteis, S., Jung, S.H., Mortimer, K., Perez-Padilla, R., Rice, M.B., Riojas-Rodriguez, H., Sood, A. and Thurston, G.D., 2019. Air pollution and noncommunicable diseases: A review by the Forum of International Respiratory Societies’ Environmental Committee, Part 2: Air pollution and organ systems. Chest, 155(2), pp. 417-426.
6. Sicard, P., Agathokleous, E., Anenberg, S.C., De Marco, A., Paoletti, E. and Calatayud, V., 2023. Trends in urban air pollution over the last two decades: A global perspective. Science of The Total Environment, 858, p. 160064.
7. Fang, X. and Bate, I., 2017, November. Issues of using wireless sensor network to monitor urban air quality. In Proceedings of the First ACM International Workshop on the Engineering of Reliable, Robust, and Secure Embedded Wireless Sensing Systems (pp. 32-39).
8. Rambøll. Trafikal analyse af delvis nedrivning af Bispeengbuen. Tech.
rep. Copenhagen Municipality, 2020. url: https://www.frederiksberg.dk/sites/default/files/meetings- appendices/3084/Punkt_25_Bilag_1_Bilag_3_Trafikal_analyse_af_delvis_nedrivning_af_Bispeengbuen.pdf.
9. WHO, Global air quality guidelines: Particulate matter (PM2.5 and PM10), ozone, nitrogen dioxide, sulfur dioxide and carbon monoxide, Tech. rep., World Health Organization, https://apps.who.int/iris/handle/10665/345329.
10. E. Commission, European commission: Inception impact assessment, Tech. rep., European Commission, https://environment.ec.europa.eu/publications/revision-eu-ambient-air-quality-legislation_en. (2020).
11. Gehrig, R. and Buchmann, B., 2003. Characterising seasonal variations and spatial distribution of ambient PM10 and PM2.5 concentrations based on long-term Swiss monitoring data, Atmospheric Environment, pp. 2571-2580.