Prediction of PM10 concentration on the basis of high resolution weather forecasting

The anthropogenic impact of PM10 air pollutions is less than previously presumed by scientists. This can be derived from the prevention activities against PM10 concentration undertaken in accordance with the European clean air acts which have mostly proved ineffective. The reason may be a lack of understanding about the fundamental role of meteorology in the frame of the PM10 distribution, accumulation, deposition and generation processes. Partikulates that we measure today have both anthropogenic and natural sources. Comparing long term measurements of PM10 to NOx concentration the basic influence of the most important meteorological factors was detected. Based on these results, a highly reliable PM10 prediction model has been developed. The model uses detailed data from a local weather forecast. PM10 measurements recordeded the past and the differentiations between working days, Saturdays and Sundays. The paper shows that only a few simple meteorological parameters are necessary to approximate the complex atmospheric processes, which are closly related to particulate concentrations, in an adequate way. By means of the PM10 prediction, the effectivness of air quality control measures can be studied in advance for some days considering the specific local meteorological conditions. Therefore, this PM10 forecast model has been approved as a well suitableapplication for local authorities.

Der anthropogene Einfluss auf die Höhe der PM10-Konzentration ist offenbar geringer als ursprünglich angenommen. So haben aufgrund der derzeitigen Gesetzgebung eingeleitete PM10-Minderungsmaßnahmen bisher kaum Wirkung gezeigt. Grund dafür dürften die nach wie vor nicht ausreichen vorhandenen Kenntnisse über die wesentliche Rolle der meteorologischen Einflüsse auf die Entstehung, Anreicherung, Deposition und Verteilung von PM10 sein. Partikel, die wir heute messen, sind anthropogenen und natürlichen Ursprungs. Anhand von Langzeitmessdaten konnte die gegenüber NOx wesentlich größere Wirkung der Meteorologie auf die PM10 -Immission nachgewiesen und die wichtigsten Einflussfaktoren selektiert werden.Diese Ergebnisse bilden die Grundlage für die Entwicklung eines PM10-Prognosemodells. Als Eingangsgrößen werden detaillierte lokale Wettervorhersagedaten und PM10-Messwerte des Vortages benötigt. Man unterscheidet zwischen Werktag, Samstag sowie Sonn- und Feiertag. Das Papier zeigt, dass nur wenige einfache meteorologische Parameter genügen, die komplexen Prozesse in der Atmosphäre und deren Wirksamkeit luftreinhaltender Maßnahmen unter den spezifischen lokalen meteorologischen Bedingungen einige Tage im voraus abzuschätzen. Somit ist das PM10-Prognosemodell geeignet, Kommunen Unterstützung bei der Planung und Realisierung von Minderungsmaßnahmen zu geben.