Gå til innhold
By i kveldslys
Foto: Colourbox

CitySatAir

Prosjektdetaljer

Webside: https://citysatair.nilu.no/

Status: Fullført

Prosjektperiode: 2020–2021

Oppdragsgiver: ESA - den europeiske romfartsorganisasjonen (4000131513/20/I-DT)

Ansvarlig institusjon: KNMI (The Royal Netherlands Meteorological Institute)

Samarbeidspartnere: NILU

Mer enn halvparten av verdens befolkning bor i byer. Ifølge WHOs luftkvalitetsdatabase utsettes 80% av befolkningen i byområder som overvåker luftforurensning for forurensingsnivåer som er høyere enn WHO sine anbefalinger. Dette antallet øker til 98% når man ser på byer i lav- og mellominntektsland med mer enn 100 000 innbyggere.

For å redusere luftforurensningen i urbane områder er det viktig å ha god kjennskap til den lokale luftkvalitetssituasjonen. Byer med lav inntekt og som ofte er de med dårligst luftkvalitet, har vanligvis ikke ressurser til å etablere et omfattende målenettverk bestående av kostbare referanseinstrumenter. Det er her bruken av rimelige luftkvalitetssensorer i kombinasjon med satellittdata kan gjøre en forskjell.

Integrering av luftkvalitetsdata fra ulike observasjonskilder er derimot langt fra trivielt. Observasjoner av luftkvalitet er tilgjengelig fra et bredt utvalg av datakilder (f.eks. ulike satellittinstrumenter på ulike satellittplattformer, bakkemålinger foretatt med sensorer og referanseutstyr) som alle måler ulikt med hensyn til tidsoppløsning, frekvens og romlig oppløsning.

Lavprissensorer for luftkvalitet har dukket opp de siste årene og gir en mulighet for å anskaffe luftkvalitetsobservasjoner med høy romlige oppløsning i urbane områder, men dataene fra disse sensorene har betydelig usikkerhet knyttet til seg. Satellitter observerer totalmengden luftforurensning i troposfæren (fra bakken og til ca 10 – 12 km) og ikke konsentrasjonen ved bakken. For å kunne bruke satellittdata for overvåkning av luftkvalitet i byer/tettsteder er det derfor essensielt å finne en metode for å beregne bakkekonsentrasjoner basert på satellittmålingene.

Så langt er det svært få studier som tar sikte på å kombinere måledata fra slike heterogene kilder for å gi bedre informasjon om urban luftkvalitet. Så vidt vi vet, har ingen tidligere studier gitt praktiske løsninger som kan implementeres i byer overalt. Hovedformålet med det foreslåtte prosjektet er å undersøke hvordan Sentinel-5P / TROPOMI-satellittdata (spesielt troposfæriske NO2-kolonner) kan utnyttes bedre for å overvåke og kartlegge urban luftkvalitet på en romlig og tidsmessig skala som er relevant for menneskelig eksponering.

Målet er å levere timesvise luftkvalitetskart for NO2 for to testbyer (Oslo og Madrid) i 100 x100 m oppløsning ved å kombinere (assimilere) satellittdata med målinger fra sensornettverk og/eller målinger fra referansemålestasjoner. Begge byene har et omfattende nettverk av referanse-målestasjoner for luftkvalitet. I Oslo er det i tillegg etablert et nettverk av rimelige sensorsystemer som måler NO2.

Resultatene fra prosjektet vil vise oss hvilken merverdi satellittobservasjoner vil ha når disse assimilerings-metodene blir brukt på byer med dårligere eller ikke-eksisterende overvåkingsnettverk.

Oppdatert: 20.09.2022

CitySatAir has 10 publications at NILU:

The CitySatAir Project: Monitoring urban air pollution with satellite data

Mijling, Bas; Schneider, Philipp; Hamer, Paul David; Moreno, Pau; Jimenez, Isadora

2024

CitySatAir – Monitoring urban NO2 with TROPOMI data

Mijling, Bas; Schneider, Philipp; Hamer, Paul David; Moreno, Paul; Jimenez, Isadora

2024

Estimating high resolution daily surface PM2.5 over Europe using CAMS PM forecast, satellite AOD, and a Machine Learning Model.

Shetty, Shobitha; Schneider, Philipp; Hamer, Paul David; Stebel, Kerstin; Kylling, Arve; Berntsen, Terje Koren

2024

Estimating surface NO2 concentrations over Europe using Sentinel-5P TROPOMI observations and Machine Learning

Shetty, Shobitha; Schneider, Philipp; Stebel, Kerstin; Hamer, Paul David; Kylling, Arve; Berntsen, Terje Koren

2024

Deployment and Evaluation of Networks of Open Air Quality Sensor Systems – Experiences from deployments in Stavanger and Oslo

Schneider, Philipp; Vogt, Matthias; Haugen, Rolf; Hassani, Amirhossein; Castell, Nuria; Peters, Jan; Yatkin, Sinan; Gerboles, Michel; Matheeussen, Christina; Davila, Silvije; Signorini, Marco; Dauge, Franck Rene; Skaar, Jøran Solnes; Bartonova, Alena

2023

Deployment and Evaluation of a Network of Open Low-Cost Air Quality Sensor Systems

Schneider, Philipp; Vogt, Matthias; Haugen, Rolf; Hassani, Amirhossein; Castell, Nuria; Dauge, Franck Rene; Bartonova, Alena

2023

Benchmark on methodologies to integrate low-cost sensor networks with official measurements to improve (modelled) air quality maps

Wesseling, Joost; Gressent, Alicia; Namdeo, Anil; Camara, Assa; Roet, David; Lenartz, Fabian; Sousa, Jorge; Joassin, Pascal; Schneider, Philipp; Thunis, Philippe; van Ratingen, Sjoerd; Hellebust, Stig; Janssen, Stijn; Vrankx, Stijn; Rodrigues, Vera; Hendricx, Wouter

2022

CitySatAir: Exploiting Sentinel-5P Satellite Data for Mapping Urban Air Quality

Schneider, Philipp; Mijling, Bas; Hamer, Paul David; van der A, Ronald J; Gasbarra, Dario; Retscher, C.

2022