Frågor och svar

Ja, man ska rapportera alla resultat man får fram, så om man både har mätt och modellerat halterna av ett ämne ska båda resultaten rapporteras.

Läs mer om detta i artikeln nedan:

Så rapporterar du dina luftkvalitetsberäkningar

Läs mer om detta i artikeln nedan:
Steg för steg - så gör du en luftkvalitetsberäkning

I första hand bör de ämnen där det finns miljökvalitetsnormer kontrolleras. Varje kommun ansvarar för att miljökvalitetsnormerna för följande föroreningar inte överskrids inom kommunen.

• Kvävedioxid och kväveoxider
• Svaveldioxid
• Kolmonoxid
• Bly
• Bensen
• Partiklar (PM10 och PM2.5)
• Bens(a)pyren
• Arsenik
• Kadmium
• Nickel

Naturvårdsverket ansvarar för kontrollen av ozon.

I dagsläget är det troligen halterna av PM10 som överskrids på flest platser i Sverige. I de större städerna är NO2-normerna ofta svåra att klara p.g.a. av utsläpp från trafiken. Även bensen skulle kunna ligga runt den övre utvärderingströskeln vid ogynnsamma förhållanden. Normerna för SO2, bly och CO överskrids med största sannolikhet inte på någon plats i Sverige.

För närvarande finns ett förslag från EU om målvärde för bens(a)pyren (en PAH). Detta värde överskrids antagligen inte i Sverige. På vissa platser kan dock övre utvärderingströskeln överstigas vilket i så fall kräver att ben(a)pyren inkluderas i kommunernas luftkvalitetsarbete.

För att kontrollera luftkvaliteten i en kommun, och sätta haltnivåerna i relation till miljökvalitetsnormer och utvärderingströsklar, krävs att utvärderingen inriktas på att finna de mest belastade platserna i kommunen. Både bakgrundshalter och lokala bidrag måste beaktas.

En första kontroll kan göras med hjälp av enkla mätningar, enkla modelleringar eller en kombination av de båda. Man kan om man vill starta med att göra jämförelser med en liknande kommun, för vilken dokumentation finns som grund för en jämförelse.

Alla svenska kommuner måste varje år rapportera om sin luftkvalitet. Om det inte gjorts tidigare så är första steget i sjösättandet av en utvärderingsrutin att genomföra en inledande kartläggning. Målet med en sådan är att kontrollera om den nedre utvärderingströskeln överskrids på någon plats i kommunen.

Under 2018 utvecklades ett lättanvänt, kostnadsfritt verktyg VOSS (Verktyg för Objektiv Skattning med Spridningsberäkning), vars syfte är att underlätta vid inledande kartläggning och objektiv skattning. VOSS ersätter den gamla "nomogrammetoden" som fanns tidigare.

Utförligare information finns i Naturvårdsverkets vägledning Inledande kartläggning och objektiv skattning av luftkvalitet Pdf, 819.8 kB. (Pdf, 819.8 kB).

Varje svensk kommun är skyldig att kontrollera sin luftkvalitet i relation till de svenska miljökvalitetsnormerna och utvärderingströsklarna Länk till annan webbplats.. Om kommunen inte tidigare har genomfört någon kontroll av luftkvalitet, eller om det var länge sedan en tillräckligt omfattande kontroll gjordes, måste man göra en Inledande kartläggning (Naturvårdsverkets föreskrifter NFS 2019:9 Pdf, 181.5 kB. (Pdf, 181.5 kB) 10 §).

En inledande kartläggning syftar till att klargöra luftkvalitetssituationen i kommunen och innebär att denna undersöks och dokumenteras. Efter den inledande kartläggningen ska kommunen kunna avgöra hur luftföroreningssituationen ser ut i kommunen och vilken kravnivå på kontroll man omfattas av. Detta avgör hur det vidare luftkvalitetsarbetet ska gå till.

I en inledande kartläggning tittar man på de olika faktorer som påverkar luftkvaliteten i kommunen. Förutom de lokala källorna - där de största bidragen normalt kommer från vägtrafik, industrier och förekommande vedeldning - inverkar meteorologiska förhållanden, lokalklimatologi och regionala bakgrundshalter. Man kan även studera dokumentation från omgivande kommuner för att genom jämförelser och paralleller kanske kunna dra slutsatser om den egna kommunens luftkvalitetssituation.

Det finns ett kostnadsfritt verktyg som underlättar arbetet med inledande kartläggning och s.k. objektiv skattning. Verktyget benämns VOSS (Verktyg för Objektiv Skattning med Spridningsmodellering) och togs fram 2018 av Reflab - modeller på uppdrag av Naturvårdsverket. Med hjälp av verktyget kan man göra en förenklad simulering av kvävedioxid (NO2) och partiklar (PM10) i ett gaturum. Förutom resulterande haltvärden ger VOSS kortfattade råd om hur resultatet bör tolkas och användas.

Syftet med VOSS är att göra det möjligt för en kommun att ta reda på om man riskerar att överskrida de nedre utvärderingströsklarna för NO2 och PM10 i sina gaturum, och därmed kunna bedöma om det finns behov av att genomföra en fördjupad kartläggning.

Utförligare vägledning

Naturvårdsverket har gett ut en vägledning Inledande kartläggning och objektiv skattning av luftkvalitet. Pdf, 819.8 kB. (Pdf, 819.8 kB)

Det finns studier av hur luftkvaliteten påverkas av klimatförändringen 20-30 år framåt i tiden. Slutsatsen i dessa studier är att under denna relativt korta tidsperiod är det förändringen av utsläpp av luftföroreningar som har störst betydelse, alltså hur vi förändrar våra liv och det samhälle vi lever i. I ett längre tidsperspektiv så som 50 år kommer klimatförändringen att ha betydelse.

Såklart påverkar detta modellberäkningar, till exempel i SIMAIR. Hur mycket är ännu inte helt klarlagt. För modellberäkningar av tidigare år kan man utföra någon form av korrektion mot mätdata för att ta hänsyn till denna avvikelse i emissioner. Dock för scenarieår 2020 och 2030, när andelen dieselbilar antas öka, är sannolikt påverkan större och korrektion med tidigare års korrektionsfaktor troligen inte tillräcklig.

SMHI har haft kommunikation med Trafikverket, som är experter på HBEFA-modellen som avgas-emissionerna i SIMAIR bygger på. Enligt Trafikverket är osäkerheten stor, men påverkan kanske inte är fullt så stor som först befarades, eftersom HBEFA bygger på körcykler med ARTEMIS och och EUs körcykler. Dock är det oklart om även fordonsindustrin fuskat även med ARTEMIS-körcykler. Om det skulle vara så att det enbart är Volkswagen-bilar som innefattas av fusket uppskattade Trafikverket att emissionerna underskattas med ca 5%, dvs. relativt begränsat.

Resultaten från SIMAIR (med timupplösning) kan jämföras med mätdata för motsvarande år. Tänk på att mätningen och modelleringen ska representera samma situation. Är det t.ex. en takmätning så passar det bäst att jämföra modellerade halter i urban bakgrund. Är det en mätning i gaturum, så jämför helst med modellering för samma plats, med uppdaterad indata.

Viktigt att notera då man jämför data timvis är att t.ex. timme 2 i SIMAIR motsvarar mätdata för timme 1-2, så att rätt värden jämförs. Ta bort motsvarande saknade värden för både mät- och modelldata. Räkna sedan ut årsmedelvärden, dygnsmedelvärden, och relevanta percentiler beroende på förorening. Korrektionsfaktorer beräknas för respektive medelvärde och percentil som värdet för mätdata dividerat med värdet från SIMAIR.

Korrektionsfaktorn kan sedan användas för att korrigera andra gators beräknade värden i samma tätort.

Ett hjälpmedel för att ta hänsyn till saknade värden och beräkning av dygnsmedelvärden finns som ett Excelverktyg på Reflab-modellers hemsida.

Följande uppskattningsmetod används f.n. av SMHI. Den utgår från den detaljerade information om årsmedelhalter och årsmedelemissioner som återfinns i SIMAIRs pdf-resultatfiler (med en sida för varje beräknad gata). Man gör separata uppskattningar för regionalt, urbant respektive lokalt haltbidrag enligt följande. Observera att uppskattningen behöver göras för varje gata för sig.

Regionalt haltbidrag: Vi antar att 80 % av detta PM10-haltbidrag är i form av PM2,5.

Urbant haltbidrag: Här antar vi att 60 % är PM2,5.

Lokalt haltbidrag: Använd pdf-filens Tabell 1a med årsmedelemissioner för lokal trafik och anta att haltbidragen är direkt proportionella mot emissionen. Vi antar att 100 % av avgaspartiklarna (Total minus Icke avgas) är i form av PM2,5, medan av partiklarna Icke avgas antas 20 % vara PM2,5. Räkna fram, från kolumnen µg/m,s eller kolumnen mg/s, hur stor andel (%) av Total som då blir PM2,5.

Totalhalt erhålls: Applicera procentsatser enligt ovan på de tre haltbidragen regionalt, urbant respektive lokalt, och addera ihop till en total årsmedelhalt av PM2,5.

Miljökvalitetsnormer för utomhusluft (MKN) finns utfärdade för ett drygt tiotal luftföroreningskomponenter. Normerna för partiklar och kvävedioxid (NO2) brukar vara de mest kritiska i förhållande till MKN och vanligen handlar det då om gatumiljöer. För de nämnda föroreningarna är MKN gränsvärdesnorm, dvs. får inte överskridas (”skall-norm”). Det finns också ämnen för vilka MKN är målsättningsnorm (”bör-norm”). Till miljökvalitetsnormerna hör också två lägre nivåer kallade utvärderingströsklar (övre och nedre), som styr hur kommunernas övervakning av luftkvaliteten ska utföras.

För att kunna styra utvecklingen mot bättre miljö även på längre sikt har riksdagen infört 16 nationella miljökvalitetsmål, bland dem miljökvalitetsmålet Frisk luft. Miljökvalitetsmålen innebär i motsats till MKN inte några juridiskt bindande krav på kommunerna.

Regeringen har fastställt preciseringar av miljökvalitetsmålet Frisk luft i form av högsta halt för ett tiotal luftföroreningskomponenter. En motivering för införandet av de preciserade målhalterna är att flera luftföroreningar har skadeverkan även med halter under MKN-nivån. Miljökvalitetsmålet och dess preciseringar har betydelse som vägledning vid planering och beslut.

Miljökvalitetsmålen (15 av 16) fastställdes av riksdagen år 1999. Då bestämdes att de skulle vara uppfyllda till år 2020. Miljömålet Frisk Luft uppnåddes inte till det året. (Endast målet Skyddande ozonskikt uppnåddes.)

Modeller och mätningar är utmärkta komplement till varandra. Då mätningar ger ett värde för en specifik plats under en viss tidsperiod kan modeller användas för att beräkna emissioner och halter över ett större geografiskt område och under längre tidsperioder både bakåt och framåt i tiden. Modeller kan även användas för att göra vidare studier, t.ex. exponeringsstudier.

Beroende på halten av en luftförorening som ska undersökas kan modeller och mätningar användas på olika sätt enligt Naturvårdsverkets föreskrifter NFS 2019:9 Pdf, 181.5 kB. (Pdf, 181.5 kB) om kontroll av luftkvalitet. Om halterna underskrider den nedre utvärderingströskeln är det tillräckligt att utvärdera luftkvaliteten med modellberäkningar eller en objektiv skattning.

Vid halter över den nedre utvärderingströskeln ska kontinuerliga mätningar göras. Kommuner med färre än 10 000 invånare ges dock ett undantag och kan använda sig av objektiv skattning så länge ingen miljökvalitetsnorm riskerar överskridas.

Om, i en kommun eller ett samverkansområde med halter över den övre utvärderingströskeln, mätningar kompletteras med modellberäkningar så får antalet mätstationer reduceras med upp till 50 % (under vissa förutsättningar angivna i 17 § i NFS 2019:9).

Beräkningsmodeller för arbete med luftkvalitet består av flera delar nämligen emissionsdatabaser, emissionsmodeller och spridningsmodeller.

En emissionsdatabas innehåller information om emissionerna i t.ex. en kommun. Emissionerna är ofta uppdelade i flera klasser såsom punktkällor (enskilda utsläppskällor såsom en industriskorsten eller en vedeldad panna i ett hushåll), areakällor (t.ex. utsläppen från ett industriområde där de enskilda emissionskällorna inte går att särskilja) och linjekällor (trafik). Emissionsdatabaser kan även innehålla gridkällor som fås fram genom att bryta ner statistik som täcker ett större område med hjälp av olika fördelningsnycklar.

Emissionsmodeller inkluderar de faktorer som påverkar den slutliga emissionen från källan. Emissionerna på en väg beror t.ex. på antalet fordon, typ av fordon samt fordonens drivmedel och körhastighet. Dessutom beror emissionerna på vägens förhållanden t.ex. lutning. Emissionerna från en industri kan bero på veckodag, tid på dygnet eller årstid. En emissionsmodell kan ta hänsyn till dessa data och anpassa de beräknade emissionerna.

Spridningsmodeller används för att beräkna hur emissionerna från olika källor fördelar sig geografiskt. Detta beror på områdets topografi, meteorologi och emissionernas karaktär.

Olika spridningsmodeller varierar i komplexitet, användarvänlighet och den rumsliga skalan de är lämpade för. Spridningsmodeller kan vara gjorda för globala spridningsberäkningar eller för beräkningar i ett enskilt gaturum.

Olika modeller är utvecklade för olika syften och förutsättningar och det är viktigt att välja en modell som passar de egna förutsättningarna. Generellt är det viktigt att välja en modell som är väldokumenterad och validerad för den förorening och de förhållanden som råder i området som ska undersökas. Modellen måste även kunna beräkna halter i en tillräckligt hög tidsupplösning för att kunna göra jämförelser med givna miljökvalitetsnormerna.

Olika modeller kräver att användaren har tillgång till olika typer och omfattning av indata. Detta kan vara en viktig faktor att ta i beaktande vid val av modell då insamling av data ofta är både tids- och resurskrävande.

Beroende på modellanvändarens förkunskaper och modelleringsvana bör en lagom avancerad modell användas. Om förkunskaperna och modellvanan är låg bör en enklare modell användas. Även områdets komplexitet avgör vilken modell som bör användas. I en mindre kommun med mindre emissioner är behovet av en avancerad modell mindre än i en storstadsregion med många olika källor och varierande topografi och bebyggelse. Även den önskade detaljrikedomen på beräkningarna avgör modellval. Här är syftet med beräkningarna viktigt att ha klart för sig.

För att t.ex. kunna välja ut de mest effektiva åtgärderna för att minska föroreningshalterna är det viktigt att veta vilka de största utsläppskällorna är. T.ex. vid framtagande av åtgärdsprogram ska haltbidraget delas upp och redovisas på regional, urban och lokal skala. På regional skala ska haltbidraget från källorna om möjligt delas upp på nationella, gränsöverskridande och naturliga källor. För urbana och lokala halter bör bidraget från vägtrafik, industri, jordbruk, uppvärmning, sjöfart, arbetsmaskiner, naturliga källor, gränsöverskridande källor och övriga källor anges.

Spridningsberäkningar kan vara till god hjälp vid källfördelning. Emissionsinventeringar kan användas för att beräkna haltbidrag från olika sektorer genom att göra spridningsberäkningar utifrån en emissionssektor i taget. Haltbidraget för respektive källa beräknas som kvoten av halten orsakad av respektive emissionssektor och totalhalten.

Att resultaten från modellberäkningar för en viss plats avviker från uppmätta haltnivåer kan bero på många faktorer, där de vanligaste orsakerna är osäkerheter i indata, osäkerhet i modellen, osäkerheter och/eller representativitet av mätningarna och osäkerheter i själva jämförelsen.

Det är viktigt att du kvalitetskontrollerar indata till beräkningarna så att de är korrekta, aktuella och representativa. Vid utvärdering bör du använda en mätstation som är representativ för platsen som du har gjort beräkningar för.

När du har beaktat ovanstående faktorer kan du med fördel använda dig av Reflab:s Excel-verktyg för kvalitetssäkring av beräkningar mot mätdata (se mer nedan).

Vilka indata har du använt vid beräkningarna?

Ett beräkningsresultat för en luftkvalitetsmodell kan aldrig vara bättre än dess indata. Låg kvalitet på beräkningar kan ofta spåras till brister i indata till modellen. Det är viktigt att korrekta och representativa indata används i beräkningarna exempelvis vad gäller:

• Emissionsdata, trafikdata, eventuella byggnader i gaturum etc.
• Meteorologiska data och att de är representativa för platsen som studeras.
• Bakgrundshalter.

Det är även viktigt att betona att indata bör vara aktuella. Om du gör beräkningar för ett visst år är det viktigt att (i så stor utsträckning det går) använda indata som representerar samma år. Variationer i emissioner, trafikdata, meteorologi och bakgrundshalter kan vara stor mellan olika år.

Mer om kvalitetssäkring av indata

Är mätstationen som jämförelsen görs med representativ?

När du väljer en mätstation att göra jämförelser mot är kännedom om mätplatsen mycket viktig. Mätstationens egenskaper, och i synnerhet dess placering, är en central aspekt vid jämförelsen. Självklart kan en modell som representerar halter i urban bakgrund inte återge halterna som uppmätts i ett gaturum. Mätstationens klassificering är något som du bör beakta när du utvärderar din modell.

Det förekommer att mätstationer kan påverkas av lokala emissionskällor som inte inkluderas i beräkningarna. Du bör försäkra dig om att mätningarna inte har påverkats av exempelvis damm från närliggande byggarbeten och arbetsmaskiner, marschaller, skorstenar etc.

Vid jämförelse mellan beräkningar och mätningar i gaturum är det viktigt att provtagaren är placerad högst 10 meter från trottoarkanten och på några meters avstånd från den närliggande bebyggelsen. Höjden bör vara mellan 1,5 till 4 meter ovan gatuplan. Vidare är det viktigt att mätstationen är placerad minst 25 meter från en större vägkorsning; annars är det stor risk att mätningarna återger högre halter på grund av köbildning som ofta uppstår vid vägkorsningar och därmed snarare representerar halterna i korsningens närhet än gaturummet längst det aktuella kvarteret. Mer rekommendationer om mätstationers placering i gaturum finner du i Luftguiden.

Om du gör jämförelser med mätdata för beräknade halter i urban bakgrund kan du göra jämförelser med mätstationer som är placerade antingen i taknivå eller några meter ovan marknivå på platser som inte influeras av närliggande emissionskällor (gågator, torgytor utan gator etc). Notera dock att:

● Takmätningar ofta är att rekommendera att använda vid jämförelser. Detta på grund av att stationen då är placerad ovanför det så kallade ”canopy layer” – därmed påverkas spridningsförhållandena i mindre utsträckning av närliggande byggnader. Samtidigt är risken mindre att stationen influeras av närliggande lokala emissionskällor.

● Mätstationer som används i IVLs urbanmätnät är ofta placerade centralt i tätorter på torgytor och liknande, några fåtal meter ovan marknivå. Dessa stationer syftar till att återspegla halterna som befolkningen i tätorten utsätts för i medeltal, men vissa är inte lämpliga att validera spridningsmodeller mot (av samma anledning som beskrivs i punkten ovan).

● Den urbana bakgrundshalten i tätorter kan ha relativt stor variabilitet mellan olika delar av tätorten, så om du gör beräkningar en bit bort från centrum bör du förvänta dig en avvikelse jämfört med halterna i centrala tätorten.

● Det är inte trivialt att jämföra yttäckande beräkningar, exempelvis på 1 x 1 km, med punktmätningar. Haltvariationer inom en beräkningsruta kan vara stor.

Är din jämförelse korrekt genomförd?

Det är självklart viktigt att såväl uppmätta som beräknade halter är kvalitetskontrollerade. Orimligt höga eller låga (negativa) haltnivåer bör uteslutas.

När du jämför beräknade med uppmätta haltnivåer är det viktigt att tänka på att använda konsistent tidsperiod för såväl mätningar som beräkningar. Är mätningar enbart gjorda under vinterhalvår? Då bör du använda samma tidsperiod för beräkningarna (det vill säga undvik att jämföra helår- med vinterhalvsårsmedelvärden utan att korrigera för detta).

Vidare kan det finnas tidsperioder, mer eller mindre långa, där mätningarna saknar data. Om beräkningar finns för motsvarande perioder bör du i jämförelsen utesluta dessa (eftersom tidssträckningen bör vara konsistent).

Vid jämförelse mellan uppmätta och beräknade halter kan du med fördel använda dig av Excel-verktyget som beskrivs nedan.

Hur kan jag kontrollera kvaliteten på mina beräkningar?

Enligt Naturvårdsverkets författningssamling NFS 2019:9 finns kvalitetsmål uppställda som luftkvalitetsmodeller ska uppfylla, vilka återspeglar kraven på modellberäkningar som finns definierade i EUs Luftdirektiv.

När du har kvalitetskontrollerat indata till modellen och valt ut en representativ mätstation att utvärdera dina modellberäkningar mot, kan du använda dig av Reflab's Excel-verktyg för jämförelse med kvalitetsmålen definierade i Naturvårdsverkets författningssamling.

Modellen avviker från mätningarna – vad kan jag göra då?

Om du har konstaterat att modellen avviker från mätdata, men samtidigt klarar kvalitetsmålen, kan modellen ändå ge värdefull information om luftkvaliteten över större områden i kommunen.

Det kan vara rimligt att anta att motsvarande avvikelse mellan beräkningar och mätningar kan vara att vänta även för andra områden i kommunen. Därför kan modellen användas för att kontrollera luftkvaliteten över större områden, om du korrigerar haltnivåerna i beräkningarna enligt dina tidigare slutsatser (dvs. införa en enkel linjärregression av halterna för att korrigera haltnivåerna mot mätningarna, vilket betyder att ta fram korrektionsfaktorer för olika haltmått såsom medelvärden och percentiler).

Andra faktorer som du bör tänkta på vid jämförelse mellan beräkningar och mätningar

● Varken modellen eller mätningen kan perfekt återge atmosfärens kemiska tillstånd (det finns felkällor och osäkerheter även för mätningarna).

● Ett perfekt modellresultat innebär inte 100 % överensstämmelse med mätdata – en liten spridning är att vänta. Detta eftersom turbulens förekommer i atmosfären, med stokastiska och icke-linjära egenskaper.

Ett beräkningsresultat för en luftkvalitetsmodell kan aldrig vara bättre än dess indata. Låg kvalitet på beräkningar kan ofta spåras till brister i indata till modellen. Det är viktigt att korrekta och representativa indata används i beräkningarna exempelvis vad gäller:

• Emissionsdata, trafikdata, eventuella byggnader i gaturum etc.
• Meteorologiska data och att de är representativa för platsen som studeras.
• Bakgrundshalter

Det är även viktigt att betona att indata bör vara aktuella. Om du gör beräkningar för ett visst år är det viktigt att (i så stor utsträckning det går) använda indata som representerar samma år. Variationer i emissioner, trafikdata, meteorologi och bakgrundshalter kan vara stor mellan olika år.

När du väljer en mätstation att göra jämförelser mot är kännedom om mätplatsen mycket viktig. Mätstationens egenskaper, och i synnerhet dess placering, är en central aspekt vid jämförelsen. Självklart kan en modell som representerar halter i urban bakgrund inte återge halterna som uppmätts i ett gaturum. Mätstationens klassificering är något som du bör beakta när du utvärderar din modell.

Vid jämförelse mellan beräkningar och mätningar i gaturum är det viktigt att provtagaren är placerad högst 10 meter från trottoarkanten och på några meters avstånd från den närliggande bebyggelsen. Höjden bör vara mellan 1,5 till 4 meter ovan gatuplan. Vidare är det viktigt att mätstationen är placerad minst 25 meter från en större vägkorsning; annars är det stor risk att mätningarna återger högre halter på grund av köbildning som ofta uppstår vid vägkorsningar och därmed snarare representerar halterna i korsningens närhet än den aktuella kvarterssträckan av en gata. Mer rekommendationer om mätstationers placering i gaturum finner du i Luftguiden.

Om du gör jämförelser med mätdata för beräknade halter i urban bakgrund kan du använda dig av mätstationer som är placerade antingen i taknivå eller några meter ovan marknivå på platser som inte influeras av närliggande emissionskällor (gågator, torgytor utan gator etc). Notera dock att:

• Takmätningar ofta är att rekommendera att använda vid jämförelser för urban bakgrund. Detta på grund av att stationen då är placerad ovanför det så kallade ”canopy layer” – därmed påverkas spridningsförhållandena i mindre utsträckning av närliggande byggnader. Samtidigt är risken mindre att stationen influeras av närliggande lokala emissionskällor.

• Mätstationer som används i IVLs urbanmätnät är ofta placerade centralt i tätorter på torgytor och liknande, några fåtal meter ovan marknivå. Dessa stationer syftar till att återspegla halterna som befolkningen i tätorten utsätts för i medeltal, men vissa är inte lämpliga att validera spridningsmodeller mot (av samma anledning som beskrivs i punkten ovan).

• Den urbana bakgrundshalten i tätorter kan ha relativt stor geografisk variabilitet, så om du gör beräkningar en bit bort från centrum bör du förvänta dig en avvikelse jämfört med halterna i centrala tätorten.

• Det är inte trivialt att jämföra yttäckande beräkningar, exempelvis på 1 x 1 km, med punktmätningar. Haltvariationer inom en beräkningsruta kan vara stor.

För att en station ska vara representativ för urban bakgrund kan den lämpligen placeras i höjd med hustaken. Då kan mätvärdena vara användbara för att jämföra med urbana bakgrundsnivåer simulerade genom modellberäkningar. Stationer placerade i gatumiljö kan vara intressanta för att studera höghaltsmiljöer, så kallade hotspots, men är då inte representativa för urban bakgrund.

Enligt Naturvårdsverkets författningssamling NFS 2019:9 finns kvalitetsmål uppställda som luftkvalitetsmodeller ska uppfylla, vilka återspeglar kraven på modellberäkningar som finns definierade i EUs Luftdirektiv.

När du har kvalitetskontrollerat indata till modellen och valt ut en representativ mätstation att utvärdera dina modellberäkningar mot, kan du använda dig av Reflab:s Excel-verktyg för jämförelse med kvalitetsmålen definierade i Naturvårdsverkets författningssamling.

Om du har konstaterat att modellen avviker från mätdata, men samtidigt klarar kvalitetsmålen, kan modellen ändå ge värdefull information om luftkvaliteten över större områden i kommunen.

Det kan vara rimligt att anta att motsvarande avvikelse mellan beräkningar och mätningar kan vara att vänta även för andra områden i kommunen. Därför kan modellen användas för att kontrollera luftkvaliteten över större områden, om du korrigerar haltnivåerna i beräkningarna enligt dina tidigare slutsatser (dvs. införa en enkel linjärregression av halterna för att korrigera haltnivåerna mot mätningarna, vilket betyder att du multiplicerar med en korrektionsfaktor, grundad på din jämförelse).

Att resultaten från två luftkvalitetsmodeller avviker från varandra kan orsakas av flera faktorer, men en av de vanligaste orsakerna är de indata om används i modellberäkningarna. Ett beräkningsresultat för en luftkvalitetsmodell kan aldrig vara bättre än dess indata. Låg kvalitet på beräkningar kan ofta spåras till brister i indata till modellen.

Vilken modell är det som överensstämmer bäst med de verkliga förhållandena?

Om mätningar finns tillgängliga för platsen som studeras kan du utvärdera båda modellernas resultat mot dem, och på så sätt dra slutsats om vilken modell som återger de mest representativa halterna. Du kan med fördel använda dig av Reflab:s Excel-verktyg för kvalitetskontroll.

Om mätdata ej finns tillgängligt är det rimligt att anta att modellen som uppfyller följande troligen är den som återger de mest representativa halterna:

• Modellberäkningarna har utförts med mest högkvalitativa indata.

• Modellen har från tidigare valideringar uppvisat bäst överensstämmelse med mätningar från platser med likartade förutsättningar.

• Modellen är mest väldokumenterad och beskriven i vetenskapliga sammanhang.

Ja, man ska rapportera alla resultat man får fram, så om man både har mätt och modellerat halterna av ett ämne ska båda resultaten rapporteras.

Gränsvärden enligt miljökvalitetsnormerna finns definierade för olika medelvärdestid. För vissa ämnen, såsom bensen, är de enbart definierade som årsmedelvärde, men för exempelvis kvävedioxid finns gränsvärden för såväl årsmedelvärde, dygnsmedelvärde och timmedelvärde.

Dygns- och timmedelvärdena får maximalt överskridas ett visst antal gånger per kalenderår. Därför finns det två alternativa redovisningsformer; antalet överskridanden eller percentiler.

Detta ska du rapportera

Enligt Naturvårdsverkets föreskrifter om kontroll av luftkvalitet (NFS 2013:11 Pdf, 273.7 kB. (Pdf, 273.7 kB)) finns det krav på att du, vid risk för överskridande eller vid överskridande av en miljökvalitetsnorm, utöver percentiler redovisar antalet dygn/timmar med överskridande.

Det bör dock betonas att antalet överskridanden inte är obligatoriskt vid rapporteringen till Datavärdskapet, utan enbart är ett krav vid rapportering till Naturvårdsverket vid en s.k. underrättelse (det vill säga när du ska kommunicera att överskridande eller risk för överskridande föreligger).

Exempel

Enligt miljökvalitetsnormen för PM10 får dygnsmedelhalten överskrida 50 µg/m3 maximalt 35 gånger per kalenderår. Ett sätt att presentera resultaten är att helt enkelt redovisa antalet dygn som överskrider 50 µg/m3.

En alternativ redovisning är att beräkna 90-percentils dygnsmedelvärde, som ungefär motsvarar det 36:e högsta dygnet. Detta motsvarar bra miljökvalitetsnormen; om värdet överstiger 50 µg/m3 överskrids sannolikt miljökvalitetsnormen (förutsatt att beräkningen är gjord för ett helt kalenderår).

Ja, det cancerframkallande kolvätet benso(a)pyren (B(a)P) bildas vid förbränningen. Småskalig vedeldning har uppskattats svara för ca 65 % av Sveriges totala emissioner av B(a)P. Dessutom kan utsläppen av partiklar och sot vara betydande. Emissionen varierar kraftigt mellan olika pannor och panntyper. Särskilt från äldre vedpannor kan emissionen vara hög. Småhusområden med mycket vedeldning är potentiella problemområden. Den typiska utsläppssituationen från småhusskorstenar är sådan att röken snabbt når marknära nivåer utan att hinna spädas ut särskilt väl.

SMHI har utvecklat en för ändamålet specialiserad beräkningsmodell, kallad SIMAIR-ved. Dess beräkningsteknik för vedeldningsutsläpp av t.ex. B(a)P och partiklar (PM10) är baserad på en omfattande kartering av olika eldstäders/panntypers förekomst och användning liksom deras emissionsfaktorer. SMHI har genomfört en nationell kartläggning av B(a)P-problematiken. I denna utnyttjades beräkningsresultat från SIMAIR-ved med beräkningsrutnät indelade i 1×1 km-rutor. Beräkningarna gjordes alltså i en ganska grov skala i jämförelse med företeelsens mycket småskaliga karaktär. Risk för överskridande av miljökvalitetsnormen för B(a)P indikerades inom främst vissa mindre orter med mycket vedpannor.

Ozonkemin är komplex och styr av många olika faktorer. För att ozon ska bildas behövs NO2, som ofta kommer från utsläpp från vägtrafiken, och solljus. Så bildningen av ozon sker under dygnets ljusa timmar. Utsläppen från trafiken i städerna innehåller NO, som ingår en jämviktsreaktion med NO2, samtidigt som den bryter ner ozon. Detta leder till att ozonhalten ofta är lägre i städerna nära emissionskällorna där halten av NO är hög, jämfört med en bit utanför städerna på landsbygden då NO har hunnit reagera och bildat mer NO2.

Det finns studier av hur luftkvaliteten påverkas av klimatförändringen 20-30 år framåt i tiden. Slutsatsen i dessa studier är att under denna relativt korta tidsperiod är det förändringen av utsläpp av luftföroreningar som har störst betydelse, alltså hur vi förändrar våra liv och det samhälle vi lever i. I ett längre tidsperspektiv så som 50 år kommer klimatförändringen att ha betydelse.