Op maandagavond 20 maart kwamen we weer samen in Het Brandtweer in Koog aan de Zaan. Dit was de eerste data-analyse met de meetgroep Zaanstad. Sinds de start van de meetperiode eind vorig jaar, hebben de leden drie maanden lang fijnstof kunnen meten. Samen met data-analisten Wouter Hendricx (RIVM) en Sven-Erik Haitjema (bewoner Zaanstad) bekeken we deze avond welke inzichten konden worden gehaald uit de meetresultaten. Zij werden daarbij ondersteund door Hester Volten van het RIVM, expert op het gebied van luchtkwaliteit. De presentatie van de avond vind je onderaan dit bericht.
Dashboard
Samen met Wouter kijken we naar de data-visualisaties op het interactieve dashboard (in Microsoft Power BI). Op dit moment zijn er 17 sensoren actief in Zaanstad. Een grafiek toont de metingen van de sensoren ten opzichte van de WHO-advieswaarde en EU-grenswaarde gedurende de afgelopen drie maanden. De EU-grenswaarde wordt op de lange termijn niet overschreden, maar de metingen blijven nog boven de advieswaarde van de WHO. De fijnstof data van de SODAQ AIR sensoren worden in het dashboard gecombineerd met externe databronnen. Data van het Luchtmeetnet toont de officiële fijnstofmetingen. Het KNMI-weerstation wordt gebruikt voor data over windrichtingen, temperatuur en luchtvochtigheid. Met deze data van het KNMI kan bijvoorbeeld de gemiddelde fijnstofconcentratie worden weergegeven in een windroos (Figuur 1, rechts, boven).
Al vrij snel komt er een belangrijk vraagstuk naar voren: soms meten de SODAQ AIRs flink hogere waarden dan de officiële meetstations. Dit was een aantal bewoners al opgevallen en is ook duidelijk terug te zien in de datavisualisaties. Alle SODAQ AIRs laten deze structurele overschatting zien. Wouter legt uit dat er onderzoek wordt gedaan vanuit het RIVM in samenwerking met de GGD Amsterdam naar een mogelijke correlatie tussen luchtvochtigheid en temperatuur en deze hoge waarden. Meer over dit onderzoek lees je hier.
Bronbepaling
Veel van de meetvragen in Zaanstad richten zich op de uitstoot van houtstook en verkeer. Wouter licht toe dat onderzoek naar bronnen op dit moment lastig is met de data die we hebben. Naast dat er nog niet veel data beschikbaar is, vraagt brononderzoek om een flink aantal aanvullende databronnen. In Zaanstad is PM2.5 namelijk afkomstig van verschillende bronnen en zijn de lokale bijdragen aan de concentratie relatief klein. Het grootste deel van de fijnstof in Zaanstad komt namelijk uit het buitenland (Figuur 2).
Hester vult Wouter aan: fijnstof kan zich over enorme afstanden bewegen, denk aan Saharazand dat ook hier in de lucht te vinden is. Aan de hand van een vergelijking tussen de twee sensoren SODAQ AIRs 326 en 332, die in Zaanstad relatief ver van elkaar vandaan hangen, demonstreert Wouter nogmaals hoe lastig bronbepaling is. De meetresultaten lopen over de gehele periode ongeveer gelijk (onderste grafiek, figuur 1).
Dit is ook goed nieuws: de sensoren werken en reageren hetzelfde op de fijnstofconcentraties. De punten waar de metingen uit elkaar lopen zijn juist de interessante momenten voor de data-analist: wat heeft dat veroorzaakt? Hester benadrukt hier het belang van directe observaties bij burgerwetenschap: als bewoner ervaar je gebeurtenissen in je omgeving en dit kun je dan vervolgens in de data proberen terug te vinden. In sommige gevallen kun je er achterkomen waar een bepaalde piek vandaan komt.
De grafiek over de herkomst van luchtverontreiniging komt uit 2016 (figuur 2). Dit lijkt lang geleden, maar dat komt doordat het duiden van herkomst een grootschalig onderzoek vereist. In het onderzoek moet rekening worden gehouden met de vele factoren die een rol spelen. Recentere data is beschikbaar via de GCN-tool van het RIVM. Er wordt opgemerkt dat de uitstoot van houtstook, binnen de ‘consumenten totaal’ categorie, hoger uit zal vallen in de toekomst: volgens de nieuwe onderzoeksmethode wordt secundair fijnstof namelijk ook toegeschreven aan houtstook. Secundair fijnstof zijn de deeltjes die ontstaan nadat gassen die vrijkomen bij de houtstook in de lucht condenseren. Dit werd eerder niet meegerekend bij houtstook.
Oud en Nieuw
Er wordt op het dashboard ook ingezoomd op de jaarwisseling. Er stond die nacht veel wind, dus de fijnstofpiek door vuurwerk was lager en sneller verdwenen in vergelijking met andere jaren. Dit betekent niet dat er minder vuurwerk is afgestoken. Hester legt uit dat in steden waar een vuurwerkverbod gold (zoals in Amsterdam) er geen significant verschil was te zien in de data ten opzichte van jaren waarbij er geen vuurwerkverbod werd gehanteerd. Lockdownjaren toonden wel relatief lagere pieken tijdens Oud en Nieuw.
Windrozen
In Zaanstad worden er bij oostelijke wind hogere concentraties fijnstof gemeten. Dit is een bekend patroon; oostenwind gaat lang over land en draagt zo fijnstof uit het buitenland mee. Er is echter één uitzondering: de meest noordelijke sensor (SODAQ AIR 339) laat juist lage concentraties fijnstof zien bij oostenwind. De bewoner die deze sensor in zijn tuin heeft hangen zit in de zaal. Hij geeft aan dat zijn sensor geen oostelijke wind kan pakken vanwege een schutting. Dit stukje burgerwetenschap helpt de data-analisten verklaren waarom deze data afwijkt van het patroon.
Sven-Erik merkt op dat bijna bij alle sensoren een piek vertonen bij 290 graden westelijke wind (Figuur 3). Er wordt geopperd dat dit mogelijk een industrieaandeel zou kunnen zijn. Een andere mogelijke verklaring is dat er een dag met 290-graden westenwind is geweest waarbij de sensoren hele hoge waarden hebben gemeten, en zo het beeld vertekenen. Hierom is het belangrijk om een heel jaar te meten: zo komen alle windrichtingen voorbij en krijgt men een duidelijker beeld van de patronen.
Stikstof
Sven-Erik heeft ook de NO2 meetresultaten van de Palmesbuisjes toegevoegd aan het dashboard. Daarbij kon hij geen verband vinden tussen de gemiddelde fijnstof- en stikstofconcentraties. Wel merkt hij op dat in het zuiden van Zaandam de NO2 gemiddeld hoger is dan in het noorden. Hoe zuidelijker, hoe hoger de concentraties. Een mogelijke verklaring hiervoor zou de scheepvaart kunnen zijn over het IJ of verkeer in Amsterdam. Maar om dit goed te kunnen verklaren is het nodig om meerdere data-bronnen te verzamelen, zoals verkeersdata. Deze data zou je dan moeten vergelijken met de verspreiding van NO2 over Zaandam.
We sluiten de avond af met een vooruitblik op de rest van de meetperiode. De leden zijn enthousiast om zelf met data-analyse aan de slag te gaan en hun meetvragen te beantwoorden. We spreken af om aan het einde van de zomer de voorlopige resultaten met elkaar te delen. Verder willen de leden graag meer databronnen in het dashboard terugzien, zoals windsterkte of verkeersdata. Sylke, de contactpersoon voor de meetgroep Zaanstad, gaat onderzoeken waar we deze data kunnen ophalen en of dit aan het dashboard toegevoegd kan worden. We nodigen jullie allemaal uit om meer ideeën voor het verdere verloop van de meetperiode op het Samen Meten Forum te plaatsen of met ons te delen. We denken graag met jullie mee!