Feiing og salting i Strømsås-tunnelen mars 2004: innledende analyse

(1)

Feiing og salting i

Strømsås-tunnelen mars 2004 - innledende analyse

010003000

tirsdag onsdag torsdag fredag lordag sondag mandag

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

PM10, Stromsaas

010003000

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

PM10, Stromsaas

010003000

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

PM10, Stromsaas

010003000

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

PM10, Stromsaas

345678

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Log(PM10), Stromsaas

345678

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

345678

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

345678

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

SAMBA/27/04 Magne Aldrin

9. november 2004

NR Norsk Regnesentral

ANVENDT DATAFORSKNING

NOTAT

(2)

(3)

NR Norsk Regnesentral

ANVENDT DATAFORSKNING

NR Notat

Tittel: Feiing og salting i Strømsås-tunnelen mars 2004 - innledende analyse

Forfatter: Magne Aldrin <magne.aldrin@nr.no>

Dato: 9. november 2004 År: 2004

Notat nr.: SAMBA/27/04

Sammendrag: I mars 2004 blei det gjennomført forsøk med vasking og salting i Strømsås- tunnelen, med sikte på å redusere konsentrasjonen av svevestøv. Samtidig blei det gjort målinger avP M₁₀, meteorologi og trafikkvolum.

Denne rapporten inneholder en innledende analyse av dataene. Effekten av tiltakene er vur- dert ved å studere endringer iP M₁₀-konsentrasjonen ved igangsetting av tiltak, samtidig som det er korrigert for effekten av trafikkvolum og meteorologi. Det kan synes som om tiltakene noen ganger har effekt, og andre ganger ikke. Imidlertid er det vanskelig å trekke noen klare konklusjo- ner så langt, grunnet følgende momenter: i) Tidsperiode med data er kort og episodene med tiltak er få. ii) Alle tiltak skjer på natta, da det normalt likevel er en nedgang iP M₁₀-konsentrasjonen.

iii) De meteorologiske målingene i selve tunnelen viste seg å være av for dårlig kvalitet, slik atP M₁₀-konsentrasjonen i stedet er korrigert for utendørs meteorologi, som vi antar er mindre informativ for forhold inne i tunnelen.

I neste omgang vil det derfor være gunstig med følgende endringer i) Lenger dataperiode og flere episoder med tiltak. ii) Tiltak på ulike tidspunkt av døgnet. iii) Pålitelige meteorologiske målinger inne i tunnelen.

Arbeidet er utført på oppdrag fra Statens vegvesen Vegdirektoratet.

Emneord:

Målgruppe:

Tilgjengelighet: Lukket Prosjekt:

Prosjektnr.:

Satsningsområde:

Antall sider: 16

Norsk Regnesentral

Gaustadalléen 23, Postboks 114 Blindern, 0314 Oslo

Telefon: 22 85 25 00, telefaks: 22 69 76 60,http://www.nr.no

(4)

ii SAMBA/27/04

(5)

Innhold

1 Introduksjon 1

2 Data 2

3 Modeller og resultater 12

4 Konklusjon 15

(6)

(7)

Feiing og salting i Strøms˚as-tunnelen mars 2004 1

1 Introduksjon

Fem ganger i løpet av mars 2004 har en feid og/eller saltet i Strøms˚as-tunnelen i Dram- men. Hensikten har vært ˚a undersøke om slike tiltak reduserer konsentrasjonen av P M₁₀. Derfor er konsentrasjonen avP M₁₀ m˚alt i samme periode. I tillegg finnes registreringer av trafikkvolum, samt meteorologiske m˚alinger inne i tunnelen og utafor tunnelen (Marien- lyst).

Denne rapporten inneholder en foreløpig analyse av dataene, med vekt p˚a hva som kan forbedres i nye forsøk. Konsentrasjonen av P M10 relateres til trafikkvolum og meteorologi ved hjelp av en statistisk modell. Deretter studeres effekten av tiltak, korrigert for effekten av trafikkvolum og meteorologi. I de neste kapitlene presenteres dataene, rammeverket for de statistiske modellene og til slutt resultatene. Til slutt følger en kort konklusjon, samt r˚ad for gjennomføring av videre studier.

Arbeidet er finansiert av Statens vegvesen Vegdirektoratet. Arbeidet bygger p˚a modeller som er utvikla og presentert i K˚aresen og Aldrin (2001), Steinbakk og Aldrin (2003) og Haff og Aldrin (2003).

(8)

2 SAMBA/27/04

2 Data

Dataene best˚ar av timevise m˚alinger av P M10-konsentrasjon, antall lette og tunge kjøretøy og meteorologiske m˚alinger fra tunnelen, samt meteorologiske m˚alinger utendørs p˚a Marienlyst i Drammen. Dataperioden er fra 10. mars. til 2. april 2004 for de fleste m˚alingene, men noe kortere for de meteorologiske m˚alingene inn i tunnelen.

Figur 1 viser P M₁₀-konsentrasjon (µg/m³) i tunnelen p˚a henholdsvis original skala og (naturlig) logaritme-skala. Feiing er utført tre ganger i perioden, hver gang omkring klokka 22:30, markert med rødt i figuren. Salting er utført fire ganger, omkring klokka 2:00, markert med grønt. Det er til sammen fem episoder med tiltak, siden feiing og salting er kombinert to ganger. Vi ser at P M₁₀-konsentrasjonen minker omtrent samtidig med tiltakene i flere tilfeller, men ikke alltid. Videre ser vi at det ofte er en nedgang i P M10-konsentrasjon omkring midnatt, ogs˚a n˚a det ikke er gjennomført tiltak. Det gjelder derfor ˚a korrigere for faktorer som trafikkvolum og meteorologi før vi vurderer hvilken effekt tiltakene har hatt.

Figur 2 viser antall kjøretøy totalt og hvor mange av disse som er tunge. Dette er et typisk trafikkmønster, med tydelig morgen- og ettermiddagsrush, samt lavere trafikk lørdag og søndag enn øvrige dager.

Figurene 3, 4 og 5 viser seks meteorologiske variable m˚alt p˚a Marienlyst.

Figurene 6, 7, 8 og 9 viser ˚atte meteorologiske variable m˚alt inne i Strøms˚as-tunnelen.

Temperatur og relativ fuktighet er m˚alt p˚a to ulike stasjoner, angitt med “In” og “Out”.

B˚ade i “In” og “Out” kommer minimumstemperaturen typisk p˚a kvelden. Dette er urime- lig. Normalt n˚ar temperaturen minimum om natta eller tidlig p˚a morgenen slik som p˚a Marienlyst. De ansvarlige for m˚alingene i tunnelen har i ettertid konkludert med at det m˚a være feil itemperatur-m˚alingene, men uten ˚a ha funnet noen ˚arsak. En mulig hypotese kan være at dataene er forskjøvet i tid, noe som understøttes av følgende observasjon: Vind- hastigheten er slik at det er bortimot vindstille ved 17-tida hver dag. Jeg er usikker p˚a hva som er ˚arsaken til vind i tunnelen, men gjetter at den er relatert til trafikkmengden, og at det typisk burde være minst vind om natta. Alt i alt gjør dette at man i utgangspunktet kan være skeptisk til kvaliteten p˚a alle de meteorologiske m˚alingene i tunnelen, og det viser seg at de ikke er relatert til P M10-konsentrasjonen, se kapittel 3.

Forøvrig skaper overgangen fra vinter- til sommertid kl. 2:00 28. mars noe usikkerhet, fordi dette er behandlet ulikt i de forskjellige datakildene. Jeg har etter beste evne korrigert for dette, slik at m˚alingene som presenteres her er ment ˚a være i klokketid (det vil si i vintertid til og med 28/3 kl. 2:00, og sommertid etter dette).

(9)

010003000

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

PM10, Stromsaas

010003000

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

PM10, Stromsaas

010003000

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

PM10, Stromsaas

010003000

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

PM10, Stromsaas

345678

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

345678

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

345678

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

345678

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 1: Fire øverste paneler: P M₁₀-konsentrasjon, Strøms˚as. Fire nederste paneler:

Log(P M₁₀), Strøms˚as. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(10)

4 SAMBA/27/04

0400800

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Antall kjoretoy (total), Stromsaas

0400800

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

0400800

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

0400800

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

02060

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Antall tunge kjoretoy, Stromsaas

02060

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

02060

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

02060

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 2: Fire øverste paneler: Antall kjøretøy, Strøms˚as. Fire nederste paneler: Antall tunge kjøretøy, Strøms˚as. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(11)

12345

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Vindhastighet (m/s), Marienlyst

12345

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

12345

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

12345

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

0100300

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Vindretning (grader), Marienlyst

0100300

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

0100300

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

0100300

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 3: Fire øverste paneler: Vindhastighet Marienlyst. Fire nederste paneler: Vindretning, Marienlyst. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(12)

6 SAMBA/27/04

2468

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Gust (m/s), Marienlyst

2468

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

2468

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

2468

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

406080

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Relativ fuktighet (%), Marienlyst

406080

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

406080

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

406080

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 4: Fire øverste paneler: Gust Marienlyst. Fire nederste paneler: Relativ fuktighet, Marienlyst. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(13)

-5051015

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Temperatur (grader C), Marienlyst

-5051015

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

-5051015

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

-5051015

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

-1012

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Temperaturdifferanse 10m-2m (grader C), Marienlyst

-1012

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

-1012

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

-1012

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 5: Fire øverste paneler: Temperatur, Marienlyst. Fire nederste paneler: Temperatur- differanse, Marienlyst. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(14)

8 SAMBA/27/04

0.01.02.0

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Vindhastighet (m/s), Stromsaas

0.01.02.0

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

0.01.02.0

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

0.01.02.0

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

0.01.02.0

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Vindretning (0: stille el. sor el. nord, 1:vest 2: ost), Stromsaas

0.01.02.0

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

0.01.02.0

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

0.01.02.0

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 6: Fire øverste paneler: Vindhastighet, Strøms˚as. Fire nederste paneler: Vindretning, Strøms˚as. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(15)

81216

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Temperatur In, Stromsaas

81216

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

81216

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

81216

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

681216

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Temperatur Out, Stromsaas

681216

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

681216

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

681216

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 7: Fire øverste paneler: Temperatur In, Strøms˚as. Fire nederste paneler: Temperatur Out, Strøms˚as. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(16)

10 SAMBA/27/04

305070

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Relativ fuktighet In (%), Stromsaas

305070

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

305070

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

305070

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

305070

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Relativ fuktighet Out (%), Stromsaas

305070

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

305070

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

305070

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 8: Fire øverste paneler: Relativ fuktighet In, Strøms˚as. Fire nederste paneler: Relativ fuktighet Out, Strøms˚as. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(17)

-505

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Doggpunkt, Stromsaas

-505

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

-505

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

-505

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

740760780

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Lufttrykk, Stromsaas

740760780

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

740760780

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

740760780

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 9: Fire øverste paneler: Doggpunkt, Strøms˚as. Fire nederste paneler: Lufttrykk, Strøms˚as. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(18)

12 SAMBA/27/04

3 Modeller og resultater

Sammenhengen mellom P M10 og trafikk- og meteorologivariablene er modellert ved hjelp av generaliserte additive modeller (GAM), slik som i Haff og Aldrin (2003). P˚a originalskala er modellen

P M₁₀ =S₁(x₁)·S₂(x₂)· · ·S_p(x_p)·E, (1)

der P M₁₀ er timevise verdier, x-ene er korresponderende forklaringsvariable (trafikk eller meteorologi), og S-ene er glatte funksjoner bestemt av dataene.

Ulike varianter av denne modellen er prøvd ut. Trafikkvolum er, naturlig nok, en viktig forklaringsvariabel, og det viste seg at totalt antall kjøretøy er mer signifikant enn lette eller tunge kjøretøy. Videre er temperatur og relativ fuktighet m˚alt p˚a Marienlyst klart signifikante. De øvrige meteorologiske variable m˚alt p˚a Marienlyst er ikke signifikante. De meteorologiske variablene m˚alt i tunnelen er ikke signifikante, muligens med unntak av lufttrykk, og er dermed ikke tatt med i den endelige modell. Disse resultatene forsterker antakelsen fra kapittel 2 om at det kan være noe galt med alle de meteorologiske dataene inne fra tunnelen. Haff og Aldrin (2003) inkluderte en tidstrend i modellene, men det er ikke nødvendig denne gang, siden dataperioden er s˚a kort som en m˚aned. Haff og Aldrin (2003) inkluderte ogs˚a en døgneffekt i modellene, men den er ikke signifikant for de n˚aværende data.

Det viste seg at P M10-konsentrasjonen en gitt time er sterkere relatert til forklaringsvariablene i timen før enn i inneværende time, slik at forklaringsvariablene i den endelige modellen er forskjøvet med ´en time i forhold til P M₁₀-m˚alingene. Det kan godt skyldes en reell tidsforsinkelse mellom ˚arsak og virkning, men ˚arsaken kan ogs˚a være at deler av dataseriene er feilaktig forskjøvet i tid, jfr. kommentarer om vinter- og sommertid i kapittel 2. Dette bør undersøkes nærmere n˚ar det gjøres flere forsøk.

Figur 10 viser de estimerte effektene av de tre variablene i den endelige modellen.

Figuren viser atP M₁₀-konsentrasjonen stiger med økende trafikk, men minker med økende temperatur og relativ fuktighet. Dette er hovedsakelig i samsvar med resultatene fra Haff og Aldrin (2003).

Øvre del av figur 11 viser (den naturlige) logaritmen til m˚altP M₁₀(svart) og tilsvarende estimater basert p˚a modellen (bl˚att). Nedre del viser forskjellen mellom m˚alte og estimerte verdier (igjen p˚a logaritmisk skala). Vi ser at det første tiltaket (mellom 11/3 og 12/3) faller sammen med en kraftig reduksjon i P M₁₀-konsentrasjonen, men at en stor del av dette forklares av modellen, nærmere bestemt av et kraftig fall i trafikkvolumet umiddelbart før tiltaket, se figur 2. Neste sett av tiltak (mellom 17/3 og 18/3) faller ogs˚a sammen med en nedgang i P M₁₀-konsentrasjonen, men hele denne nedgangen er forklart i modellen.

Tredje sett av tiltak (mellom 21/3 og 22/3) er fulgt av en nedgang iP M₁₀-konsentrasjonen som ikke er forklart av modellen. Fjerde sett av tiltak (mellom 23/3 og 24/3) faller igjen sammen med en nedgang i P M₁₀-konsentrasjonen, men igjen er dette fullt ut forklart av modellen. Ogs˚a femte sett av tiltak (mellom 28/3 og 29/3) faller sammen med en nedgang i P M10-konsentrasjonen, hvorav mesteparten, men ikke alt, lar seg forklare av modellen.

Selv om alle fem sett av tiltak faller sammen med en nedgang iP M₁₀-konsentrasjonen, er det alts˚a i kun ett tilfelle at modellen ikke forklarer hele eller deler av nedgangen. Dermed er det ut fra disse dataene svært usikkert hvilken effekt tiltakene har. Jeg har derfor ikke

(19)

Antall kjoretoy per time

Relativ okning

0 200 400 600 800

406080100120

Temperatur (grader C)

Relativ okning

-5 0 5 10 15

100200300400

Relativ fuktighet (%)

Relativ okning

40 60 80

100200300400500

Figur 10: Plott av funksjonene S(x), for de tre forklaringsvariablene.

supplert de kvalitative vurderingene over med en kvantitativ analyse av eventuelle effekter, slik som i Steinbakk og Aldrin (2002) hvor effektene av tiltake blei inkludert i modellene.

(20)

14 SAMBA/27/04

345678

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Log(PM10), data og modell

345678

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

345678

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

345678

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

-101

9/3 04 11/3 04 13/3 04 15/3 04

Log(PM10), data minus modell

-101

16/3 04 18/3 04 20/3 04 22/3 04

-101

23/3 04 25/3 04 27/3 04 29/3 04

-101

30/3 04 1/4 04 3/4 04 5/4 04

Figur 11: Øverste 4 paneler: M˚alt (svart) og estimert (bl˚att)P M10-konsentrasjon. Nederste 4 paneler: Residualer = m˚alt - estimert. Røde vertikale streker: Feiing. Grønne vertikale streker: Salting.

(21)

4 Konklusjon

Analysene har antydet at tiltakene feiing og salting kan ha en positiv effekt p˚aP M10- konsentrasjonen, men dette er p˚a ingen m˚ate avklart ut fra de foreliggende dataene. For ˚a kunne tallfeste effekten av de to tiltakene er det nødvendig ˚a gjennomføre flere forsøk.

Følgende momenter er viktige for ˚a f˚a størst mulig utbytte av en ytterligere studie:

• En mye lengre periode med data, for ˚a kunne etablere en tydeligere sammenheng mellomP M₁₀-konsentrasjonen og forklaringsvariablene.

• Flere episoder med tiltak.

• Som i inneværende studie bør det være noen tilfeller med kun feiing, noen med kun salting og noen med begge tiltak, slik at det blir mulig ˚a skille effekten av de ulike tiltakene.

• Tiltakene bør ikke gjennomføres kun p˚a tidspunkt da man uansett kan forvente en nedgang iP M₁₀-konsentrasjonen. Det vil si at tiltak bør gjennomføres p˚a ulike tider av døgnet, ikke minst p˚a dagtid.

• Det bør framskaffes p˚alitelige meteorologiske data inne fra tunnelen.

• Spesielt er det viktig at m˚alingene og tiltakene relateres til riktig tidspunkt.

(22)

16 SAMBA/27/04

References

Haff, I. H. og Aldrin, M. (2002). Empiriske modeller for luftforurensning, trafikkvolum og meteorologi - basert p˚a data fra 2001-2003. NR-Notat SAMBA/38/02, Norsk Regne- sentral.

K˚aresen, K. og Aldrin, M. (2001). Effekt av salting p˚a trafikkgenerert svevestøv; fo- reløpig statistisk analyse. NR-notat SAMBA/20/01, Norsk Regnesentral.

Steinbakk, G. H. og Aldrin, M. (2003). Effekt av salting p˚a svevestøv. En analyse basert p˚a data fra vintrene 2001/2002 og 2002/2003. NR-notat SAMBA/19/03, Norsk Regnesentral.