Tukey HSD (nierówne N); zmienna SO _0 (SO _00_v55) Grupy jednorodne, alfa =.05000 Błąd: MS międzygrupowe = 74.47, df = 4690. STACJA SO _0 4 5 AM5 9.0 **** AM 9.48 **** **** AM8 9.67 **** 4 AM4 0.4 **** 5 AM.6 **** 6 AM 4.08 **** Tablica 6: Rok 00 [Opracowanie własne] Przeprowadzona analiza wariancji potwierdziła wcześniejsze wyniki podobieństw stężeń dwutlenku siarki, uzyskane analizą skupień. Wskazać można na stacje AM5 i AM8, na których stężenia dwutlenku siarki są najbardziej zbliżone do stężeń na stacji AM. 4. Implementacja numeryczna i wstępne wnioski W chwili obecnej zakończono pierwszy etap prac, obejmujący: systematykę metod interpolacji braków danych, numeryczną implementację części symulacyjnej, numeryczną implementację wybranych metod interpolacji (Tablica oraz Tablica grupa Podstawowa I). W pierwszej kolejności wykonano symulacje dla stacji AM, AM5 i AM8 (Tablica 7) przed pełną implementacją numeryczną. Próba ta była wstępną oceną przydatności metod i zrealizowana została w środowisku pakietu STATISTICA. Wyniki potwierdziły poprawność założeń w zakresie uzależnienia wyboru metody interpolacji od okresu wystąpień braków i długości ciągu braków danych. Uzyskane wyniki wskazują, że w sezonie zimnym dwie metody dają stosunkowo dobre wyniki: średnia z sąsiednich punktów (ma_nst) oraz regresja MNK z sąsiednich punktów (). Sezon letni charakteryzuje się wyższym zróżnicowaniem zarówno przestrzennym (pomiędzy stacjami) jak i względem długości ciągów braków. Kolejny etap stanowiło zaimplementowanie wszystkich podstawowych (grupa I) metod interpolacji do własnego programu, co pozwala na dalszy rozwój i poszerzenie zastosowanych metod. Na podstawie wyników cząstkowych (Tablica 8 oraz Tablica 9, odpowiednio dla okresu zimnego i ciepłego) zbudowano plan interpolacyjny (Plan ARMAAG w tablicach), który jest syntezą wyników cząstkowych z metod uprzednio uwzględnionych. Zastosowanie planów pozwala na stosowanie metod interpolacji dających najniższy poziom błędów spośród wszystkich uprzednio zbadanych, innymi słowy skuteczność planu jest uzależniona od warsztatu. W dalszej perspektywie plany interpolacyjne pozwolą na włączenie nowych metod i dostosowanie się systemu do warunków przestrzenno - czasowych interpolacji.
Dodatkowo zbadano przydatność metody odtwarzającej wyniki pomiarów na stacji AM, na podstawie wyników stężeń ze stacji w bezpośrednim sąsiedztwie, dla długich serii braków danych (Tablica 0 - metoda: PCA_Ladunki_GL_0_AM). W sezonie zimnym uzyskano zadowalające wyniki dla metody oparte na złożeniach liniowych. W sezonie letnim wynik odbiegł od oczekiwanego (najwyższy poziom błędu, spośród wszystkich metod RMSE =.98 µg/m ). Wskazuje to na potrzebę dalszych prac w tym zakresie. 5. Wyniki metod grupy Podstawowej I Tablica 7: RMSE; wyniki symulacji dla roku 00; zestawy o liczbie braków w danych do 70 obserwacji; interpolacje sporządzone w pakiecie STATISTICA 5.5 [Opracowanie własne] Szczegółowy opis metod ma_st ma_nst ma_00st ma_0st średnia ogólna średnia z sąsiednich punktów średnia z sąsiednich punktów regresja MNK z sąsiednich punktów trend MNK mediana z sąsiednich punktów mediana z całego zbioru 4
6. Wyniki metod przy wykorzystaniu planu interpolacyjnego. Rok 00/zima Zestaw Metoda ZA_AM_ ZB_AM_ ZC_AM_ ZD_AM_ średnie metod PCA_Ladunki_GL_0_AM.575 0.950 4.856 5.896 8.40 ma_nxst ma_nst ma_n0.6896.0785.5066 6.6505 6.7495.956 6.555 5.654 5.55 6.755 6.497 5.4457 4.8075 4.700 4.7 6.0607 6.755 5.0669 5.8649 5.859 5.9006 5.949 5.99 5.6097 4.79 4.700 4.579 6.4 6.4 4.79 ma_0nx ma_0n ma_st ma_0 ma_00st ma_00nst ma_00nst ma wsi_am_mm_godz ma wsi_am_mm_g_kor.977.478 6.7495 7.058.6896.04.090 8.5840 5.57 5.790 5.0969 6.497 6.7550 6.555 5.050 5.96 7.9490 5.4749 4.597 4.504 6.755 6.6645 4.8075 4.968 4.4578 7.0 6.469 5.7677 5.8 5.99 6.8 5.8649 5.8857 5.8586 7.04 5.890 4.444 4.40 6.4 6.8 4.79 4.75 4.580 7.696 5.74 średnie zestawów.967 6.964 5.96 5.987 5.554 Minima.96 5.05 4.86 5.60 4.79 PLAN ARMAAG.96 5. 5.05 5.66 Tablica 8: RMSE; wyniki symulacji dla roku 00; zestawy o liczbie braków w danych do 70 obserwacji; obliczenia przeprowadzone w autorskim systemie interpolacyjnym [Opracowanie własne] 5
Rok 00/lato Zestaw Metoda ZA_AM_ ZB_AM_ ZC_AM_ ZD_AM_ średnie metod PCA_Ladunki_GL_0_AM ma_nxst ma_nst ma_n0 ma_0nx ma_0n ma_st ma_0 ma_00st ma_00nst ma_00nst ma wsi_am_mm_godz ma wsi_am_mm_g_kor.775.486.770.648.8.908.7.96.647.908.986.49.7.80.84..0.96.57.79.8.08.57.95.84..859.08.085.096.8.59.94.075.09.59.87.08. 4.08.89.64.760.55.9 4.004.9.75.9.444.89.55.57.7.04.8.80.9..0.75.9.8.7.08.660.6.740.65.64.47.0.5.0.886.79.708.08.548.87 średnie zestawów.85..85.706.57 Minima.7..94.9.08 PLAN ARMAAG.7.09.98.407 Tablica 9: RMSE; wyniki symulacji dla roku 00; zestawy liczbie braków w danych do 70 obserwacji; obliczenia przeprowadzone w autorskim systemie interpolacyjnym [Opracowanie własne] 6
Rok 00/zima Zestaw Metoda ZE_AM_ ZF_AM_ średnie metod PCA_Ladunki_GL_0_AM 4.460 4.88845 4.674 ma_nxst ma_nst ma_n0 ma_0nx ma_0n ma_st ma_0 ma_00st ma_00nst ma_00nst ma wsi_am_mm_godz ma wsi_am_mm_g_kor.99.908 4.5.76 4.060 4.6 4.058 4.7 4.060.99.99 4.86 4.080 7.506 7.4 5.964 5.97606 5.9696 6.8800 6.087 5.9706 6.00068 6.000 6.087 6.806 5.964 5.964 5.964 7.0587 7.7544 4.940 4.94 5.059 5.0 5.049 5.045 5.09 5.088 5.049 5.0 4.940 5. 5.0 7.56 7.99 Rok 00/lato Zestaw Metoda ZE_AM_ ZF_AM_ PCA_Ladunki_GL_0_AM.5.8.95.77 ma_nxst.960.8 ma_nst.987..0.97 ma_n0.9.987.896.5 ma_0nx.96.67 ma_0n.978. ma_st.9.987 ma_0.897.8 ma_00st.95.77 ma_00nst.05.77 ma_00nst.95.77 ma wsi_am_mm_godz.0.468 ma wsi_am_mm_g_kor.04.48 średnie metod.98.65.57.60.480.450.575.60.600.450.59.65.656.65.789.79 średnie zestawów 4.487 6.05 5.96 Minima.76 4.888 4.674 PLAN ARMAAG.76 4.789 średnie zestawów.984.59.6 Minima.896.97.450 PLAN ARMAAG.896.97 Tablica 0: RMSE; wyniki symulacji dla roku 00; zestawy o dużej liczbie braków danych; obliczenia przeprowadzone w autorskim systemie interpolacyjnym [Opracowanie własne] 7
Nazwa metody Opis ni przed BD ni po BD ma_st średnia ogólna (standard) średnia z sąsiednich punktów (standard) ma_nst średnia z sąsiednich punktów (standard) ma_nxst średnia z sąsiednich punktów (standard) 5 5 regresja MNK z sąsiednich punktów (standard) ma_0n regresja MNK z sąsiednich punktów ma_0nx regresja MNK z sąsiednich punktów trend MNK (standard) ma_n0 trend MNK z ostatnich obserwacji przed BD (nie uzywane) 0 0 m_a regresja MNK z sąsiednich punktów; wsk cykl=4; multi; stałe w roku m_a regresja MNK z sąsiednich punktów; wsk cykl=4; add; stałe w roku ma_00st mediana z sąsiednich punktów (standard) ma_00nst mediana z sąsiednich punktów (standard) ma_00nst mediana z sąsiednich punktów (standard) ma_0 mediana z całego zbioru ma wsi_am_mm_godz wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO ma wsi_am_mm_godz wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO ma wsi_am_mm_godz wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO ma wsi_am4_mm_godz wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO ma wsi_am5_mm_godz wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO ma wsi_am8_mm_godz wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO ma wsi_am_mm_g_kor wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO korekta ma wsi_am_mm_g_kor wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO korekta ma wsi_am_mm_g_kor wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO korekta ma wsi_am4_mm_g_kor wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO korekta ma wsi_am5_mm_g_kor wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO korekta ma wsi_am8_mm_g_kor wsi względem średniej całego zbioru dla stacji AMx (wsi od 00 do 00) SO korekta PCA_Ladunki_GL_0_AM wykorzystuje dodatkowe dane o stężeniach; odtwarza szereg; podzial: sezon G/L; rok 0 PCA_Ladunki_GL_0_AM wykorzystuje dodatkowe dane o stężeniach; odtwarza szereg; podzial: sezon G/L; rok 0 PCA_Ladunki_GL_0_AM5 wykorzystuje dodatkowe dane o stężeniach; odtwarza szereg; podzial: sezon G/L; rok 0 PCA_Ladunki_GL_0_AM8 wykorzystuje dodatkowe dane o stężeniach; odtwarza szereg; podzial: sezon G/L; rok 0 PCA_Ladunki_GL_0_AM wykorzystuje dodatkowe dane o stężeniach; odtwarza szereg; podzial: sezon G/L; rok 0 PCA_Ladunki_GL_0_AM wykorzystuje dodatkowe dane o stężeniach; odtwarza szereg; podzial: sezon G/L; rok 0 PCA_Ladunki_GL_0_AM5 wykorzystuje dodatkowe dane o stężeniach; odtwarza szereg; podzial: sezon G/L; rok 0 PCA_Ladunki_GL_0_AM8 wykorzystuje dodatkowe dane o stężeniach; odtwarza szereg; podzial: sezon G/L; rok 0 Tablica : Metody uwzględnione w implementacji numerycznej, w pierwszym etapie badań wraz z syntetyczną charakterystyką [Opracowanie własne] 8
9. POSUMOWANIE 0 lat działalności Fundacji ARMAAG w tym 7 letni nieprzerwany okres pomiarowy w stacjach nr,,,4 upoważnia do przedstawienia generalnego wniosku: o jakości sieci pomiarowej decyduje ilość ważnych pomiarów i ciągłość serii pomiarowych. Doświadczenia sieci ARMAAG wskazują, że uzyskanie odpowiedniej ilości ważnych danych wymaga spełnienia szeregu warunków obiektywnych i jednocześnie zespołowego działania ludzi o odpowiednich predyspozycjach: operatorzy sieci powinni być dyspozycyjni w każdym czasie: każde zakłócenia w dopływie prądu powodują destabilizację parametrów urządzeń, brak szybkiej reakcji powoduje nieprawidłową prace analizatora zwiększając ryzyko wystąpienia awarii; zapewnienie ciągłości pomiarów wymaga codziennej dyspozycji operatorów do podejmowania działań korygujących; wszystkie naprawy dozwolone warunkami dostawy powinny być wykonywane na miejscu; autoryzowany serwis powinien posiadać dostęp do części zamiennych u producenta w możliwie najkrótszym terminie. Analizatory w stacjach sieci ARMAAG w roku 00 osiągnęły wysoką dyspozycyjność dzięki stałemu nadzorowi i zaangażowaniu pracowników Fundacji oraz firm współpracujących. Procent ważnych danych z większości analizatorów przekraczał znacząco 90%. Ewentualne braki spowodowany były wyłącznie koniecznością dokonania skomplikowanych napraw i wysłania aparatury pomiarowej do serwisu, lub oczekiwaniem na sprowadzenie odpowiednich części. Z tych właśnie powodów analizatory BTX i NH nie osiągnęły tak wysokiej skuteczności jak pozostałe analizatory. Dzięki rozłożeniu kosztów działania sieci automatycznych pomiarów na organa samorządu i administracji rządowej możliwe jest funkcjonowanie stacji na europejskim poziomie. Możliwe również było zorganizowanie konferencji z okazji 0-lecia istnienia Fundacji. W konferencji wzięło udział wielu znamienitych gości, również z zagranicy. Oprócz dyskusji na temat problemów monitoringu atmosfery zaprezentowano także szereg najnowszych rozwiązań sprzętowych w tej dziedzinie. Wychodząc naprzeciw nowym zadaniom w monitoringu atmosfery Fundacja zaangażowała się w tworzenie projektu systemu zarządzania środowiskiem w zakresie ochrony środowiska w województwie pomorskim - AIRPOMERANIA. Raport 00 - Fundacja ARMAAG 9
9. POSUMOWANIE Oceniając stan atmosfery Aglomeracji Gdańskiej w 00 można stwierdzić: w przypadku dwutlenku siarki i dwutlenku azotu był dobry i bardzo dobry; znacznie gorzej przedstawia się sytuacja w przypadku pyłu zawieszonego - jakość atmosfery określana na podstawie stężeń pyłu PM0 była dostateczna a na niektórych stacjach (AM0 i AM7) zła. stężenia dwutlenku azotu i tlenków azotu odnotowują niewielki spadek problemem, jak i w całej Europie, jest poziom stężeń pyłu zawieszonego PM0; średnioroczne stężenia pyłu wzrosły we wszystkich stacjach, z wyjątkiem stacji w Sopocie stężenia ozonu w aglomeracji gdańskiej o wartościach powyżej 0 µg/m występowały przez dni Uczestnictwo sieci ARMAAG w systemie monitoringu polskiego i europejskiego pozwala na korzystanie z międzynarodowej informacji i umożliwia społeczeństwu coraz szerszy dostęp do informacji o jakości atmosfery. Podsumowując rok 00 można uznać za kolejny, udany okres w działalności Fundacji. Mimo skromnych w porównaniu do innych europejskich sieci monitoringu środków finansowych udało się osiągnąć wysoki poziom jakości i pozyskiwania danych oraz znacznie udoskonalić sposób ich prezentacji. 0 http://www.armaag.gda.pl
NOTATKI Raport 00 - Fundacja ARMAAG
Raporty wydrukowano z dotacji Wojewódzkiego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej w Gdańsku oraz darowizny Linde Gaz Polska Sp. z o.o Fundacja ARMAAG 80-76 Gdańsk ul.elbląska 66 www.armaag.gda.pl Wszelkie prawa zastrzeżone ISBN 8-9904--04 Egzemplarz bezpłatny Projekt i opracowanie graficzne: Karolina Menegon