sfeu

Die Grafik zeigt die von mir gemessenen gleitenden 24h PM10 Werte des vergangenen halben Jahres (in blau) – genauer vom 7.6.2017 bis heute, den 30.12.2017 im Vergleich zu den offiziellen gleitenden PM10 Werten aus Oldenburg (in orange).  Insgesamt habe ich in dieser Zeit 6082 offizielle Messwerte und 6750 eigene Messpunkte gesammelt.

In der Grafik fallen die blauen Spitzen auf, die ich mir bei Gelegenheit nochmal genauer ansehen werde. Auch fehlen mir Daten aus den Herbstferien, ihn denen ich versehentlich den Sensor abgeklemmt hatte. Insgesamt scheinen die Verläufe beider Kurven gut aufeinander zu passen. Für den oben angegebenen Zeitraum komme ich für meine Messungen im Vergleich zur offiziellen Messung auf eine recht hohe Korrelation von r=0.76.

Die Feiertage habe ich genutzt um diese Webseite auf eine eigene Domain umzuziehen. Diese Seite ist ab jetzt einfach direkt unter luftinoldb.de zu erreichen.

Die meisten Messungen, wie auch meine eigene, basieren auf den günstigen SDS010 Sensoren. Diese saugen Luft in eine kleine Kammer und Messen dann mittels eines gestreuten Lasers die Partikelanzahl. Problematisch wird dies insbesondere bei einer relativen Luftfeuchtigkeit von mehr als ca. 60%. Ab dann fangen die Feinstaubpartikel an, Wasser aufzunehmen, was leider die Messung stark beeinflusst. In Oldenburg passiert dies regelmäßig in den Abendstunden und natürlich auch bei feuchten Wetterlagen.

Professionelle Feinstaubmessungen verwenden ausgefeilte Lufttrocknungsverfahren um die Genauigkeit der Messung auch während Zeiten mit hoher relativer Luftfeuchtigkeit sicherzustellen. Einen Versuch einer vorherigen Lufttrocknung mit einem SDS010 Sensor habe ich noch nicht gefunden. Das dürfte dann vermutlich auch umfangreichere Kalibrierungsprobleme mit sich bringen.

Bernd Laquai hat im April diesen Jahres einen umfangreichen Bericht verfasst in dem er auf Basis der Daten im Stuttgarter Raum den Einfluss der Feuchtigkeit auf die Messung zeigt. Da Lufttrocknung gegenwärtig zu teuer und kompliziert erscheint, schlägt er vor, stattdessen den Messfehler mithilfe einer Feuchtigkeitsmessung zu kompensieren.

Ich habe bereits seit über einem Jahr einen Feuchtigkeitssensor in meiner Messstation integriert und erfasse mit jeder Feinstaubmessung auch die aktuelle relative Luftfeuchtigkeit. Allerdings macht die Lebensdauer des aktuell verwenden Feuchtigkeitssensors (DHT11) Probleme. Ich muss ihn gegenwärtig ca. alle 3 Monate austauschen, da er ab  dann durchgehend 99% Luftfeuchtigkeit meldet.

Daher werde ich zunächst versuchen, einen besseren Sensor zu finden und diesen zu integrieren. Danach würde ich auch versuchen, die von Bernd Laquai vorgeschlagene Kompensation der Messfehler umzusetzen. Ich bin gespannt, in wie weit ich dadurch die Genauigkeit der Messung verbessern kann.

Die Rückmeldung kam schon einen Tag später mit einer ausführlichen Antwort und einigen Tipps. So werden aktuelle Messungen auch im JSON Format stündlich aktualisiert zur Verfügung gestellt. PM2.5 Werte werden aktuell „aufgrund fehlender Beurteilungsmaßstäbe für zeitlich hochaufgelöste PM2,5-Messung im Sinne der 39. Bundes-Immissionsschutzverordnung (39. BImSchV)“ nur als Jahresmittelwert veröffentlicht. Allerdings liegen detailliertere PM2.5 Messungen vor und können auch zur Verfügung gestellt werden. Ich habe auch am 19.5. die angefordetren Daten des ganzen Jahres bekommen. Dies sind allerdings gleitende Durchschnittswerte aber vielleicht ein guter grober Anfang zu Validierung meiner Messerte. Die helle grüne Linie zeigt die offiziellen gleitenden PM10 Durchschnittswerte an, die ich mir stündlich aus dem offiziellem Messungen in meine Datenbank lade. Die dunkelgrüne Linie dahingegen die PM10 Durchschnittswerte meiner Messungen. Dies allerdings noch unter Vorbehalt, da ich noch mal genau die Zeitstempel ansehen und den eigenen Quelltext nach eventuellen Fehlern durchsuchen muss.

Ich habe bei entsprechender Stelle nach den fehlenden PM2.5 Messungen gefragt und weiterhin um die zur Verfügungstellung der Daten der letzten 365 Tage gebeten, damit ich die bei mir gemessenen Daten gegen die offiziellen Daten validieren kann.