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Ulrich Zimmermann Saxony-Anhalt Environmental Protection Agency

Data Quality Management in Air Quality Monitoring Networks Data Validation - Workshop Bucuresti 16.04.2009 -. Ulrich Zimmermann Saxony-Anhalt Environmental Protection Agency Department Air Quality Monitoring , Information , Assessment. Content:. Luftqualitätsdaten in Europa

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Presentation Transcript

  1. Data Quality Management in Air Quality Monitoring NetworksData Validation- Workshop Bucuresti 16.04.2009 - Ulrich Zimmermann Saxony-Anhalt Environmental Protection Agency Department Air Quality Monitoring, Information, Assessment

  2. Content: • Luftqualitätsdaten in Europa • Quality Management: EU-Requirements and Consequences • Data Validation Concept and Methods - Example from Saxony-Anhalt • Data Analysis / Possible Measurement Errors - Examples from German and Romanian Networks • Recommendations, Conclusion

  3. Content: • Luftqualitätsdaten in Europa • Quality Management: EU-Requirements and Consequences • Data Validation Concept and Methods - Example from Saxony-Anhalt • Data Analysis / Possible Measurement Errors - Examples from German and Romanian Networks • Recommendations, Conclusion

  4. Data reporting to the European Commission • Meta information and AAQ data European Environment Agency EEA • Questionnaire National Environmental Agency Regional / local Environmental Protection Agency Council decision 97/101/EC Council decision 2001/752/EC Council decision 2001/839/EC

  5. EU-Data processing and management • Flow of information (national level  European Environment Agency) • European Environment Information and Observation Network (EIONET) gets AAQ data as csv-file via FTP from the national database for updating the European database „AirBase“ • In case of ozone hourly  EEA‘s real time ozone web site, PM in preparation • For other pollutants once per year (latest at 1th of October) EEA‘s „AirBase“ with maps and data export download, „AirView“ (Air quality Visualisation instrument for Europe on the web)

  6. Data transmission: • hourly (automatic; • only for O3) • yearly (manual) • results of plausibility checks • data and maps on AAQ • concentrations in Germany • (also for the public) • Background information • Data transmission: • hourly (automatic) • monthly (manual) • 3-monthly (manual) • yearly (manual) Transmission of German AAQ Data to EC European Database (European Environment Information and Observation Network (EIONET) • results of plausibility checks • data and maps on AAQ • concentrations in Europe • (also for the public) National Database (Federal Environmental Agency (UBA)) Regional Database (Networks of the Federal States)

  7. Coordination in Germany (national level / regional level) • Implementation of a working group • Members from Federal networks (regional level) and from the Federal Environmental Agency (national level) • 3-day workshop per year • Presentation of new activities of the EC • Discussion of problems regarding data processing, transmission, validation … • Protocol of all decisions

  8. EU-Data processing and management • Flow of information (European Environment Agency  national level ) • Maps on AAQ in Europe http://air-climate.eionet.europa.eu/database/airbase/aqmaps/index.html First Romanian data are available ! e.g. PM10 exceedance days 2004 e.g. NO2 annual mean 2004

  9. Data transmission: • hourly (automatic; • only for O3) • yearly (manual) • results of plausibility checks • data and maps on AAQ • concentrations in Germany • (also for the public) • Background information • Data transmission: • hourly (automatic) • monthly (manual) • 3-monthly (manual) • yearly (manual) Transmission of German AAQ Data to EC European Database (European Environment Information and Observation Network (EIONET) • results of plausibility checks • data and maps on AAQ • concentrations in Europe • (also for the public) National Database (Federal Environmental Agency (UBA)) Regional Database (Networks of the Federal States)

  10. Rückfrage der EEA an Mitgliedsstaaten zur Plausibiltät der Daten • Question for • Outliers • Negative Values invalid set by Federal State Data Centre

  11. Data transmission: • hourly (automatic; • only for O3) • yearly (manual) • results of plausibility checks • data and maps on AAQ • concentrations in Germany • (also for the public) • Background information • Data transmission: • hourly (automatic) • monthly (manual) • 3-monthly (manual) • yearly (manual) Transmission of German AAQ Data to EC European Database (European Environment Information and Observation Network (EIONET) • results of plausibility checks • data and maps on AAQ • concentrations in Europe • (also for the public) National Database (Federal Environmental Agency (UBA)) Regional Database (Networks of the Federal States)

  12. Feedback of Federal Environmental Agency (UBA) • Komplexes Plausibilisierungsprogramm • Ziel: schwer erkennbare systematische Fehler identifizieren • Statistischer Ansatz • Von meteorologischen Schwankungen bereinigt • Stationstypisierung und -vergleich

  13. Content: • Luftqualitätsdaten in Europa • Quality Management: EU-Requirements and Consequences • Data Validation Concept and Methods - Example from Saxony-Anhalt • Data Analysis / Possible Measurement Errors - Examples from German and Romanian Networks • Recommendations, Conclusion

  14. Warum Datenqualitätsmanagement ? • detaillierteRechtsvorschriften • strenge Datenqualitätsziele der EU

  15. Derzeit geltende EU-Richtlinien • -Council Directive on Ambient Air Quality 1996/62/EGFrame work • - Council Decision 97/101/EC, 201/752/EG Exchange of Information • - Council Directive 1999/30/EG SO2, NOx, Particulate, Lead • - Directive 2000/69/EG Benzene, CO • - Directive 2002/3/EG Ozone • - Directive 2004/107/EG Cd, Ni, As, Hg, PAH Zusammenführung in 1 Gesetz

  16. 2008/50/EGneu! • Schwerpunktsetzung auf Datenqualität • Qualitätsmanagementsystem entsprechend ISO EN 17025 muss betrieben werden • ausdrücklich auch für Datenerfassung und Berichterstattung gefordert • Ermittlung der Messunsicherheit entsprechend CEN-Leitfaden ENV 13005-1999 sowie ISO 5725 • 15% / 25% / 50% ........... sind einzuhalten • Nationales Referenzlabor muss bis 2010 nach ISO EN 17025 akkreditiert sein

  17. Beispiel für Datenqualitätsziele der EU-Richtlinien PAH, Metals: very different requirements

  18. Zwingend notwendig, ein Qualitätsmanagementsystem einzurichten, um EU-Datenqualitätsziele zu erfüllen Möglichst zeitgleicher Aufbau mit dem Luftqualitätsmessnetz ! erheblicher Nachholebedarf bei allen Mesnetzen in Rumänien ! Warum Datenqualitätsmanagement ?

  19. Für jedes Luftmessnetz ist das Qualitätsmanagementsystem lebenswichtig Wichtige Entscheidungen zur Luftqualitätskontrolle gesetzliche Maßnahmen gegen Betreiber von Emissionsquellen Luftreinhalteplanung hängen ganz oder teilweise von den Messdaten ab. Gerichtsfeste Daten! Warum Datenqualitätsmanagement ?

  20. Sichere Beurteilung der Überschreitung von Grenzwerten von Alarmschwellen Korrekte Information der Öffentlichkeit Basis für Validierung von Modellen (ICIM) Warum Datenqualitätsmanagement ?

  21. Bucuresti Ergebnis Modellierung Stickstoffdioxid-Kurzzeitbelastung (ICIM)

  22. Unkorrekte Messdaten und falsche Informationen sind nicht nur nutzlos, sie können auch zu falschen Entscheidungen führen und die menschliche Gesundheit beeinträchtigen. Warum Datenqualitätsmanagement ?

  23. Gute Datenqualität und hohe Verfügbarkeit der Daten sind in einem Luftqualitätsmessnetz wesentlich, um die Datenqualitätsziele der EU-Richtlinien zu erreichen. Um sicher zu stellen, dass die Daten ausreichendgenau, zuverlässig und vergleichbar mit anderen Messnetzen sind, müssen die Massnahmen zum Qualitätsmanagement durchgängig im gesamten Messnetz angewandt werden. Datenqualitätsziele der EU-Richtlinien

  24. Auswahl der Messorte Auswahl der eingesetzten Messapparaturen Wartung der Messgeräte und Messstationen Kalibrierung der Messgeräte Validierung der Messdaten Bereiche des Qualitätsmanagementsystems

  25. Content: • Luftqualitätsdaten in Europa • Quality Management: EU-Requirements and Consequences • Data Validation Concept and Methods - Example from Saxony-Anhalt • Data Analysis / Possible Measurement Errors - Examples from German and Romanian Networks • Recommendations, Conclusion

  26. results of plausibility checks • data and maps on AAQ • concentrations in Germany • (also for the public) • Background information General Responsibility Regarding Data Quality / Data Validation European Database (European Environment Information and Observation Network (EIONET) automatic control check • results of plausibility checks • data and maps on AAQ • concentrations in Europe • (also for the public) National Database (Federal Environmental Agency (UBA)) additional data check with automatic tools Regional Database (Networks of the Federal States) full responsibility for complete and valid data

  27. Data Validation Concept in Saxony-Anhalt step target 1. automatic pre-validation data for online media - in the station - at the network centre 2. manual validation at the daily report, alert information network centre 3. control validation monthly report 4. final check yearly report

  28. Data Flow in the Monitoring Network Saxony-Anhalt(Near Real Time) 10:27 10:21 Internet - Environmental Information System 10:02 time datatransfer station data centre Teletext Public Bill Board 15:45 Press information fax AQ Data Network Germany 10:12 threshold check 10:10 automatic prevalidation 10:21

  29. Air Quality Data Network Germany www.umweltbundesamt.de No data !

  30. Internet / Environmental Information System www.lau-st.de

  31. Data Flow in Air Quality Monitoring Data Centre Saxony-Anhalt & EU-Reporting

  32. Data Validation Concept in Saxony-Anhalt step target 1. automatic pre-validation data for online media - in the station - at the network centre 2. manual validation at the daily report, alert information network centre 3. control validation monthly report 4. final check yearly report

  33. Manual Validation at the Network Centre automatic validation manual validation • time coverage • exceedances of thresholds • peaks • rapid changes • unusual high/low values during longer period • constant data (over several hours) • unusual value courses • negative values < negativedetection limit invalid(-999)in data base use standard procedures (SOP) for the manual validation

  34. Technische Voraussetzung: Leistungsfähige Software, insbesondere auch Visualisierungstools Personelle Voraussetzung: Authorisiertes Personal, d.h. klare Zuständigkeit Qualifiziertes Personal, d.h. entsprechendes Fachwissen Stufe 2, 3 und 4 des Validierungskonzeptes

  35. Erforderliches Fachwisssen des qualifizierten Personals Kenntnisse der Luftqualitäts-Messtechnik Kenntnisse des Standortes und der Klassifikation der Messstation Spezifische Klimatologie des Standortes / der Region Geografische Bedingungen Prozesse der Atmosphärenchemie Kenntnis potentieller Emittenten Background information (occurrence in the past) Stufe 2, 3 und 4 des Validierungskonzeptes

  36. Daily technical data check Objective of AAQ monitoring- validated and complete data - Check reasons with data centre Check completenessof data transmission no Complete? yes Information to head of maintenance no Check indoor temperature of stations In range? yes Invalid values Offset/ drift / jumps Constant values Negative values Peak values Abnormal conc. levels Invalid values Offset / drift / jump Constant values Negative values Peak values Abnormal conc. levels Invalid or remarkable values Checking: Status messages Results of zero/span check Check ½-h values and raw data yes no Invalid results, drifts? Information to head of maintenance Check results of zero-/span checks yes no Remote controlled function check END

  37. Criteria for Daily Data Validationstep 2,3+4 of the concept Levels of other pollutants Observations at other sites Time of day / year Audits and calibrations data check Instrument performance history Meteorology Site characteristics Calibration / drift control charts Maintenance records Data anomalies

  38. Criteria for Manual Data Validationstep 2,3+4 of the concept Levels of other pollutants Observations at other sites Time of day / year Audits and calibrations data check Instrument performance history Meteorology Site characteristics Calibration / drift control charts Maintenance records Data anomalies

  39. Luftverunreinigungen imatmosphärischen Prozess Ausbreitung Transport Umwandlung Emission Immission Quelle Meteorologie Messdaten Atmosphärenchemie

  40. Luftverunreinigungen imatmosphärischen Prozess • Wichtige meteorologische Messgrößen • Windrichtung • Windgeschwindigkeit • Temperatur • Temperaturgradient !! • Feuchte • Globalstrahlung • Niederschlag

  41. Luftverunreinigungen imatmosphärischen Prozess Temperarturinversion Austauscharme Wetterlage + Schwachwindlage Anstieg der Schadstoffkonzentrationen

  42. Anreicherung von Luftschadstoffen durch “Deckel-auf-dem-Topf”- Effekt

  43. Auswirkungen von InversionenBeispiel: MagdeburgVerkehrsstation 10.04.2007 11.04.2007 12.04.2007

  44. Content: • Luftqualitätsdaten in Europa • Quality Management: EU-Requirements and Consequences • Data Validation Concept and Methods - Example from Saxony-Anhalt • Data Analysis / Possible Measurement Errors - Examples from German and Romanian Networks • Recommendations, Conclusion

  45. durch reale Schadstoffbelastungen durch technische Probleme im Messnetz Klärung im Validierungsverfahren Ungewöhnliche (hohe) Messwertekönnen verursacht sein

  46. Feinstaub durch Straßenbau-maßnahmenHalbstunden-MittelwertePM1023.04.-01.05.2007

  47. Feinstaub durch Straßenbau-maßnahmenTages-MittelwertePM10

  48. Beispiel hohe Belastung NO, NO2, CO Cercul Militar Daten korrekt !

  49. durch reale Schadstoffbelastungen durch technische Probleme im Messnetz Klärung im Validierungsverfahren Ungewöhnliche (hohe) Messwertekönnen verursacht sein

  50. SO2-Peak Balotesti Grenzwert Gerätefehler !

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