Model berekeningen aan
ultra fine particles rond
Schiphol
Op basis van de analyse van metingen
Rapport 2015R001
24 juni 2015

ErbrinkStacks Consult
Graaf van Rechterenweg 15
6961BN Oosterbeek

info@erbrinkstacks.nl
www.erbrinkstacks.nl

1

Inhoud
Samenvatting ........................................................................................................ 3
1. Doelstelling ............................................................................................................ 4
2. Werkwijze in het kort .......................................................................................... 4
3. Resultaten ............................................................................................................. 6
4. Conclusies ........................................................................................................... 21
5. Referenties. ......................................................................................................... 22
Bijlage A. windrozen PM10 en ufp ............................................................. 23
Bijlage B. Windrozen van berekende ufp ............................................... 32

2

Samenvatting
In de periode van april tot juni 2015 zijn intensieve metingen aan ultra fine particles (ufp) uitgevoerd rond
de luchthaven van Schiphol. Deze metingen zijn gecombineerd met gedetailleerde gegevens van landingen
en starten van vliegtuigen, met meteo-gegevens en vluchtgegevens uit de MER Schiphol uit 2008. Uit
deze laatste zijn specifieke pm10 emissies afgeleid (per vliegtuig per km). Voor de meetperiode zijn de
uurgemiddelde ufp metingen gekoppeld aan berekeningen van uurgemiddelde pm10 concentraties om
hieruit een vertaalfactor pm10-ufp af te leiden. De meetgegevens zijn nader geanalyseerd en de
modelberekeningen zijn uitgebreid met lange termijn berekeningen aan pm10, met de vertaalfactor van
pm10 ufp. Hieruit zijn kaartjes geproduceerd waarin de ruimtelijke verdeling van ufp concentraties
zichtbaar worden in een gebied van 25x30 km rond de luchthaven.
Uit de LEASiT file voor vliegtuigemissies kunnen de pm10 emissies worden bepaald voor landen, stijgen
en starten/remmen op de baan apart, respectievelijk 0.03, 0.004 en 0.006 kg/km per vliegtuig.
De berekende pm10 concentraties voor de meetperiode en de gemeten ufp concentraties zijn als
gemiddelde waarden (14 stuks) slecht met elkaar te correleren voor alle meetlokaties.
Per meetlokatie is de samenhang echter duidelijker. De berekende pm10 concentraties en gemeten ufp
concentraties, gesorteerd naar windrichting vertonen een sterke samenhang: de berekende pm10 pieken
door de vliegtuigen veroorzaakt, laten steeds overeenkomstige ufp pieken in de metingen zien. Daaruit is
een schalingsfactor af te leiden voor de vertaling van pm10 naar ufp. Deze schalingsfactor is 1 µg/m3
pm10 = 400.000 ufp /cm3. De gemeten ufp pieken wijzen steeds naar de luchthaven en komen vrijwel
zeker van de vliegtuigemissies.
Uit de meetcijfers kan worden afgeleid dat de bijdrage van vliegtuigen aan de ufp concentraties varieert
van plaats tot plaats van 10% tot 40% op jaarbasis. De verhoging van de percentielwaarden (van
uurgemiddelden) afgeleid uit deze metingen bedraagt voor de 90-99,9 percentielwaarden ruwweg een
factor 2.
Uit lange termijn berekeningen onder de aanname dat pm10 en ufp met elkaar correleren kan worden
afgeleid dat een bijdrage aan ufp concentraties van 3000/cm3 tot op afstanden van 10 km mogelijk is. Bij
woonlokaties die het dichtst bij Schiphol zijn gelegen kan de jaargemiddelde bijdrage oplopen tot
10000/cm3. In 5% van de tijd kan deze bijdrage 50000/cm3 bedragen.

3

1. Doelstelling
De vraag: in hoeverre zijn UFP concentraties significant verhoogd rond Schiphol?
In 2014 zijn door TNO indicatieve ultra fine particle (UFP) concentraties gemeten in de buurt van Schiphol.
Deze lijken erop te wijzen dat de niveaus duidelijk verhoogd zijn ten gevolge van de luchtvaart op en rond
Schiphol. Deze meetresultaten (op 1 locatie) zijn in het publieke domein opgemerkt, en in de politiek
besproken. Daaruit is de wens naar voren gekomen om een betere indruk te krijgen van de UFP niveaus
rond Schiphol. Daartoe is RIVM gevraagd hier actie voor te nemen en verkennende metingen en
interpretaties te (laten) doen, die de eerste metingen bevestigen dan wel ontkrachten en een verkennend
ruimtelijk beeld geven van de vermoedelijke UFP niveaus, ook op langere termijn.
ErbrinkStacksConsult is gevraagd om op basis van de meetresultaten en door middel van terugrekenen met
het STACKS+ rekenmodel 1) vast te stellen wat de vermoedelijke UFP emissies van de vliegtuigen zijn en
2) wat de te verwachten niveaus gemiddeld over lange tijd (in de regel wordt hier een periode van 10 jaar
voor gekozen) kunnen zijn in een gebied van 25 x 30 km rond de luchthaven. Ook de hogere percentielen,
die wellicht relevant worden geacht voor gezondheidskundige analyses, worden gerapporteerd.

2. Werkwijze in het kort
Er zijn geen emissiefactoren voor ufp van vliegtuigen bekend. Daarom wordt een relatie gezocht tussen
pm10 en ufp, door berekende pm10 concentraties op de meetlocaties te vergelijken met ufp metingen. En
om dat te kunnen realiseren, worden pm10 ken tallen afgeleid uit eerdere studie, die zijn gedaan voor de
milieu effectrapportage voor de luchthaven Schiphol in 2008 (NLR, 2008). Op basis van deze historische
gegevens over het vluchtschema op Schiphol met de bijbehorende pm10 emissies (in de zogenaamde
LEASiT files verkregen van NLR) worden specifieke pm10 emissies per vluchtmodus (starten, landen) en
per startbaan afgeleid, tezamen met data over snelheid, stijg/daalhoogte en warmte-emissie. Onder de
aanname dat de deze kentallen uit 2008 nog steeds geldig zullen zijn voor hedendaagse vluchten op
Schiphol, worden deze gebruikt om voor de specifieke meetdagen (en uren) in de periode 13 april tot 7
juni 2015 de verwachtte pm10 concentraties te berekeningen op de meetlocaties. Op deze meetlocaties
zijn ultra fine particles (ufp) concentraties per uur gemeten. Berekende uurgemiddelde pm10 concentraties
worden vergeleken met gemeten ufp concentraties. Hieruit is af te leiden wat de verhouding tussen deze
twee is (eventueel per start/landingsmodus). Door de berekeningen opnieuw te doen, maar nu voor een 10
jarige meteorologie en met de oorspronkelijke LEASiT files, kan een ruimtelijk beeld verkregen worden
van de ufp concentraties over lange-termijn (jaargemiddelde en eventueel percentielwaarden).
Het rekenmodel
Voor dit doel wordt het geavanceerde rekenmodel STACKS+ ingezet, dat in het verleden is toegepast op
luchtkwaliteitsberekeningen ten behoeve van de MER middellange termijn (2008) voor de luchthaven
Schiphol.

4

De vliegtuigbewegingen en -emissies
Ten behoeve van dit project is door NLR een gedetailleerd bestand geleverd met alle vliegtuigbewegingen
in de betreffende periode, die per uur en per startbaan aangeeft hoeveel vliegtuigen (per vliegtuigtype) zijn
gepasseerd per uur. Deze aantallen worden gecombineerd met generieke kentallen ten aanzien van
warmte-emissie, pm10-emissie, en vliegtrajecten bij voorkeur per vliegmodus: landingen of starten (er
wordt dus in deze fase van het onderzoek geen onderscheid gemaakt in vliegtuigtype). Dit bestand wordt
gekoppeld aan STACKS+ en hiermee worden de pm10 concentraties per uur berekend voor alle UFP
(vaste) meet locaties.
De UFP metingen
Van ECN zijn bestanden verkregen met de uurlijks gemeten waarden van UFP’s. Zo’n bestand bestaat uit
datum, tijd en (totaal) aantallen deeltjes deels in een verdeling van 10 nm tot bijvoorbeeld 1 µm en deels
met een gemiddelde grootte. In deze verkennende studie zijn alleen de totale aantallen gebruikt (geen
onderverdeling in deeltjesgrootten).
Meteorologische gegevens
De meteorologische gegevens zijn betrokken van het KNMI station ‘Schiphol’ en waar nodig aangevuld
met meetdata van ECN. Dit betreffen de ‘normale’ synoptische gegevens, die intern in het rekenmodel
voor de meetperiode worden vertaald naar meer fysisch relevante parameters als Monin-Obukhov lengte,
u* en grenslaaghoogte. Voor de lange termijn berekeningen worden de meteo-gegevens die door de
PreSRM-tool1 worden gegenereerd toegepast, zoals gebruikelijk is.

Terugrekening van meetdata naar emissies
Het STACKS+ rekenhart is zodanig aangepast dat de lokale meteorologie kan worden gelezen (dus niet
standaard van de presrm) en dat de vliegtuigdata van NLR worden gelezen en vertaald naar pm10
emissies. Met deze informatie zijn uurgemiddelde pm10 concentraties berekend, en vergeleken met
gemeten UFP’ concentraties. Deze worden vervolgens gesorteerd en vergeleken met (eveneens
gesorteerde) metingen. De helling van deze lijn is dan de schaalfactor tussen aangenomen UFP emissie en
beste geschatte UFP emissie.
Deze vergelijking is generiek uitgevoerd (dus over alle uren en alle vliegtuigen), eventueel na analyse nog
uitgesplitst naar vliegmodus: starten, landen. Immers: de schaalfactor kan per modus verschillen. Echter,
in de gemeten ufp concentraties kan geen onderscheid gemaakt worden naar de oorsprong van de
concentraties. Per uur zijn er immers altijd stijgende en dalende vliegtuigen; de meetpunten liggen zodanig
rond de luchthaven dat dit onderscheid niet/nauwelijks mogelijk is. Uitsplitsing per vliegtuigtype is

1

De PreSRM tool (SRM staat voor standaard reken Methode) is een software tool waarmee meteorologisch
gegevens en grootschalige concentraties in Nederland opgevraagd en bewerkt kunnen worden.
5

evenmin voorzien. Wel wordt nagegaan of de schaalfactor per meetlocatie verschilt. Het resultaat is
uiteindelijk een beste schatting van de vertaalfactor van pm10 naar ufp emissie.
Wat zijn de te verwachten UFP niveaus gemiddeld over lange tijd?
Met de beste schatting van de UFP emissies wordt het rekenhart weer gevoed, maar nu over een periode
van 10 jaar met als invoer alle vluchtgegevens uit de MER MLT (aantallen en baangebruik). Eventueel
kan hier nog een schaalfactor voor het aantal vliegtuigen aan toegevoegd worden (immers, de MER gaat
uit van ongeveer 440.000 vliegtuigen; wellicht is dit inzicht inmiddels gewijzigd2). De berekeningen
beslaan een groter gebied dan bij de terugrekening: nu 25 x30 km. Contourplots worden hiervan gemaakt,
zodat dan duidelijk wordt wat de ruimtelijke verdeling van de UFP concentraties zal kunnen zijn. Omdat
niet op voorhand duidelijk is welke gezondheidsindicator van belang is, worden hiervoor (optioneel) ook
de percentielwaarden per locatie gegevens (bijvoorbeeld, 95-p of 98-p), immers: op voorhand weten we
niet of de kortdurende blootstellingen dan wel de langdurige blootstelling meer van belang is (of beiden).

3. Resultaten
De vliegtuigbewegingen en –emissies, analyse LEASiT.
De LEASiT bestanden voor pm10 uit de MER MLT (2008) zijn gebruikt om een gefundeerde schatting te
maken van de kentallen van vliegtuigemissies en –trajecten. Het gaat dan om specifieke pm10 emissie
(kg/vliegtuig per km), de warmte emissie (MW), de snelheid (m/s) en de stijg en daalsnelheid. Ook de
plaats waar gestart wordt (de baankop) of wordt geland is nagegaan. In de MER MLT is sprake van een
vluchtschema die voor het winterhalfjaar anders is dan in het zomerhalfjaar. Omdat de metingen na 1 april
zijn gestart is het bestand voor het zomerhalfjaar gebruikt. Dit bestand bevat een weekschema: waarbij
voor ieder uur per dag aangegeven is hoeveel vliegtuigen er door een bepaalde cel (van 500x500 m) zijn
gevlogen. Verdere informatie over de opmaak van dit bestand is gegeven in NLR, 2008 (MER Schiphol,
2008). De analyse is aanvankelijk gedaan door het STACKS model te runnen met de LEASiT file als
input en de afgeleide pm10 emissie (per uur per vliegtuig) te correleren aan andere parameters. Voor de
snelheid en de hoogte is dat redelijk mogelijk.
De analyse laat zien dat de benodigde pm10-kentallen niet eenduidig zijn te relateren aan eenvoudige
parameters, zoals hoogte, plaats op de startbaan en warmte uitstoot. Men zou verwachten dat de warmte
emissie en vliegsnelheid een eenvoudige functie is van de afstand tot het startpunt en/of de hoogte. Dat
blijkt in veel gevallen niet zo te zijn. In bijlage 1 is een aantal plots gegeven voor enkele startbanen om te
laten zien dat de relaties niet zo gemakkelijk uit de LEASiT files zijn af te leiden. Dat kan komen doordat
in een enkel geval de x-y coördinaat van de locatie van de vliegtuigen mogelijk op twee
landings/starttrajecten ligt. Immers, de landings- en starttrajecten kruisen elkaar en diverse plaatsen. Een
andere mogelijke reden is dat de kentallen gemiddelden van alle type vliegtuigen zijn. Daardoor zijn
2

Uiteindelijk blijkt dit niet nodig, omdat uit jaarlijkse rapportage van Schiphol blijkt dat het aantal vluchten hier
nauwelijks van af wijkt.
6

gegevens in een cel in een uur in veel gevallen gemiddelden van verschillende typen vliegtuigen. En het is
mogelijk dat nog andere parameters een rol spelen die niet in de LEASiT files zijn opgenomen. De
coördinaten van de starten en landingen liggen wel precies op de landingsbanen maar het startpunt is niet
altijd helder de baankop. Daarom is na enige analyse afgezien om de pm10- en warmte emissies als
functies te laten zijn hoogte, afstand of iets dergelijks, en is besloten om gemiddelde waarden te gebruiken
voor de benodigde parameters, maar wel apart voor starten (op de startbaan), het stijgtraject en het
daaltraject. Deze getallen zijn in een tweede analyse rechtstreeks afgeleid uit de LEASiT file, zonder
tussenkomst van het STACKS model. In de LEASiT file staan uurlijkse gegevens van pm10- en warmte
emissies voor alle cellen in een ruimtelijke box van 20x20x1 km (1 km hoogte)voor een representatieve
week. Tevens is de verdeling per cel gegeven van het aantal seconden dat vliegtuigen stijgen of landen of
op de startbaan bewegen, gesommeerd over een dag (p1, p2 en p3). In elke cel is de pm10 emissie over
een dag gesommeerd en verdeeld (met verhoudingen p1, p2 en p3) over de vliegmodi. Door te middelen
over alle cellen wordt de gemiddelde pm10 emissie verkregen voor de startbaan, het stijgtraject of het
daaltraject. De gegevens staan in tabel 1.

Tabel 1 Kentallen voor modelberekeningen met STACKS, X is de positie van de baankop.

snelheid (m/s)
dalen/stijgen (%)
warmte (MW)
pm10 (kg/km)
hoogte

landingstraject
70
4
7
0.03
0.04*(X-2000)

startbaan
stijgtraject
(departure)
80
2.4*(X)
9
0
40
40
0.004
0.006
0.09*(X-2000)
5m

startbaan
(arrival)
2.4*(2500-X)
0
12
0.006
5m

De kentallen voor de Oostbaan zijn niet opgenomen; hiervan blijkt uti de vluchtregistraties dat deze baan
nauwelijks gebruikt wordt en dus niet echt relevant is voor de luchtkwaliteit rond de luchthaven. In tabel 2
staan de aantallen vliegtuigbewegingen, uitgesplitst naar arrivals en departures in de periode 1 april tot en
met 7 juni 2015.

7

Tabel 2. aantal vliegbewegingen in de periode 1 april t/m 7 juni 2015.

arrivals

departures

Polder
Zwanenburg
Aalsmeer
Kaag
Buitenveldert
Polder
Zwanenburg
Aalsmeer
Kaag
Buitenveldert

17081
6041
5399
9666
5312
11971
4205
8188
18747
1109

De UFP metingen
Metingen aan ufp’s zijn uitgevoerd op 10 locaties door diverse soorten meetapparatuur. Een beschrijving
van de apparatuur is te vinden in ECN, 2015. Figuur 1 geeft de meet locaties weer en in tabel 3 zijn de
Rijks Driekhoeks Coördinaten (RDC) opgenomen. De meeste ufp meetinstrumenten geven niet alleen de
aantallen deeltjes weer, maar ook de gemiddelde (modale) deeltjesdiameter die zijn gemeten. Deze
informatie is relevant, want het is bekend dat de deeltjesdiameters van vliegtuigemissies gemiddeld zeer
klein zijn: 10-40 nm (zie bijvoorbeeld Danish Eco Council, 2012). In tabel 3 zijn tevens de aanduidingen
opgenomen die in het hoofdrapport zijn gebruikt. Connexxion is daarin als “Nieuwe Meer / Connexxion”
aan geduid en Schiphol Zuid als “Rozenburg / Schiphol Zuid”.

Tabel 3: locaties van de meetstations. Nummering; zie kaartje figuur 1.
aanduiding
Hoofddorp
Amstelveen
Vijfhuizen
Badhoevedorp
Connexxion
provincie zuidkant
Spaarnwoude
kop kaagbaan
zuid polderbaan
Amsterdamse bos

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

RDC X (m)
106700
116600
107200
113000
115000
113050
110200
111100
109200
118250

RDC Y(m)
479900
477600
485350
483000
481600
477250
490300
477500
482400
481650

8

aanduiding RIVM hoofdrapport
7. Hoofddorp
6. Amstelveen
8. Vijfhuizen
9. Badhoevedorp
3. Nieuwe Meer (Connexxion)
2. Oude Meer (NH2)
5. Spaarnwoude
10. Rozenburg (Schiphol Zuid)
1. Polderbaan Zuid (NH1)
4. Amsterdamse Bos

7

3

4
9
5

10

1

8

2

6

Figuur 1: locaties van de meetapparatuur in de periode april-juni 2015. Nummering: zie tabel 3.

Meteorologische gegevens
Weersgegevens zijn betrokken van de metingen van het KNMI station Schiphol. Om deze metingen
vertaalbaar te laten zijn naar andere locaties (de meetlocaties van de ufp metingen bijvoorbeeld) is gebruik
gemaakt van de windrichtingsafhankelijke ruwheid (per 10 graden) die in NNM verband is
gedocumenteerd. De windsnelheid op de KNMI locatie wordt hiertoe met deze windrichtingsafhankelijke
ruwheid vertaald naar een windsnelheid op 60 m hoogte, waarna op elke receptorlocatie de windsnelheid
met de lokale (gemiddelde, dus niet windrichtingsafhankelijke) ruwheid op pluimhoogte wordt berekend.
Om te bepalen welke kop van een startbaan is gebruikt in een specifiek uur, wordt de windrichting
gebruikt in dat betreffende uur: de vliegrichting is dan altijd tegen de wind in.

Terugrekening van meetdata naar emissies
Van de vliegtuigen is de ufp emissie niet bekend. Wel is door NLR een generieke schatting gegeven van
de massafractie: PM0.1 = 0.06*PM10, maar omdat we in dit project de aantallen deeltjes beschouwen is
deze relatie niet gebruikt. Daarom wordt hier uitgegaan van de aanname dat de ufp emissie samenhangt
met de pm10 emissie, zonder dat de relatie bekend is. Deze relatie dient dan afgeleid te worden uit de
9

berekende pm10 concentraties en deze te relateren aan de ufp metingen. Om dat doel te bereiken is het
STACKS model voor deze toepassing aangepast. De aanpassingen worden hierna beschreven.
Het STACKS rekenmodel
De versie van STACKS die in 2008 is gebruikt voor het doen van pm10 en NO2 concentratieberekeningen
rond Schiphol is ook hier gebruikt. Uiteraard zijn er de nodige aanpassingen:


De meteorologie wordt normaliter via de presrm tool verkregen en niet via de (in 2008) gangbare)
eigen meteopreprocessingen. Voor de berekeningen over de periode april – juni 2015 kan dat
natuurlijk niet; de actuele meteorologie van Schiphol is gebruikt en geprocessed volgens de
schema’s in het Paarse boekje (InfoMil, 1998) met name berekening van L, u* en
grenslaaghoogte)



De vliegtuigen bewegen zich in een verticaal vlak in voorts rechte banen: afbuigen naar links of
rechts wordt niet voorzien. De stapgrootte in de beweging is (net als in 2008) 500 m.



De keuze van de baankop hangt van de windrichting in dat betreffende uur af. In 2008 werd dat
bepaald door de keuze die in de LEASiT file was gemaakt.



De snelheid van het vliegtuig is een functie van de afstand tot de baankop (zie tabel 1)



De start van het vliegtuig wordt verondersteld plaats te vinden op deze baankop; na 2 km begint
het stijgtraject.



Een landing vindt eveneens plaats op (100 m van) een baankop, waarna het vliegtuig afremt en na
2 km de startbaan verlaat.
Taxiënde vliegtuigen zijn niet in de berekeningen meegenomen. Maar omdat de berekende pm10
concentraties worden vergeleken met gemeten ufp aantallen, worden de andere bronnen (ook
taxiënde toestellen) automatisch in de schaling opgenomen.






De berekende pm10 concentraties worden per uur èn per meetlocatie gegeven, echter alleen voor
de uren dat er ufp metingen beschikbaar zijn
Door tegelijk de gemeten ufp concentraties in elk uur en voor elke meetlokatie te bepalen, wordt
een bestand verkregen met alle meteo, ufp en pm10 data. Dit bestand is verder geanalyseerd.

Relatie pm10-ufp
Schone (berg)lucht bevat ruwweg 1000 deeltjes per cm3; in lucht die niet direct door lokale bronnen
wordt beïnvloed is dit al 10 x zo hoog. Lucht die door significante lokale bronnen (verkeer, vliegtuigen
scheepvaart en dergelijk) wordt beïnvloed bevat dus beduidend meer deeltjes dan 10.000/cm3. Indien de
uurgemiddelde berekende pm10 concentraties tegen de gemeten ufp waarden worden uitgezet ontstaat een
beeld dat we gewend zijn: weinig visuele samenhang, zie figuur 2. De periode gemiddelde concentraties
geven nauwelijks een beter beeld, zie figuur 3.
De berekende uurgemiddelde pm10 concentraties worden op grootte gesorteerd. Datzelfde is met de ufp
metingen gedaan, met als randvoorwaarde dat voor beide geldige data (dus>0) aanwezig moesten zijn. In
figuur 4 is het resultaat gegeven. De helling van de min of meer rechte lijn geeft de relatie tussen pm10 en

10

ufp aan, met een asafsnede van ongeveer 18000. De relatie is dan: ufp= 360000x + 30000, met een r2 van
meer dan 0.9. Daarmee is de vraag naar de relatie wel beantwoord, maar er blijft nog een vraag over.
1000000

UFP

100000

10000

1000

100
0.0001

0.001

0.01

0.1

1

10

pm10

Figuur 2. Berekende pm10 waarden uitgezet tegen gemeten ufp (aantallen/cm3). Alle uurwaarden in de
periode in de figuur verwerkt.

Figuur 3. Periode-gemiddelde pm10 en ufp concentraties: gemiddeld over alleen de pluimsector, waarden
uit tabel 4. Bruine lijn: de relatie die uit de uurgemiddelden is afgeleid (zie figuur 4)

11

Figuur 4. Gemeten ufp (alle meetstations) uitgezet tegen berekende pm10 concentraties.
De relatie tussen pm10 en ufp zou per meetpunt kunnen verschillen. Daarom is voor alle meetsets (14 sets
verdeeld over 9 meetlocaties; op sommige lokaties is gemeten met meer ufpmeetinstrumenten) de helling
bepaald die de samenhang geeft tussen pm10 en ufp. De resultaten staan in tabel 4. De gemiddelde helling
komt dan uit op ufp=400000*pm10. Deze waarde is gebruikt voor het bepalen van de ruimtelijke ufp
concentraties op langere termijn. De schalingsfactor 400000 kan allèèn voor de ufp bijdrage van schiphol
gebruikt worden. Het is gèèn generieke factor voor PM10!
Per meetpunt kan een achtergrondwaarde voor de ufp concentratie geschat worden door te kijken naar de
meetwaarden bij windrichtingen die niet door Schiphol beïnvloed worden. De jaargemiddelde bijdrage (uit
STACKS berekeningen) wordt hiermee vergeleken; de resultaten staan in tabel 4.

De vraag die dan nog blijft is of de relatie echt wel voor de vliegtuigemissies geldt. Immers; er zijn tal van
bronnen in de omgeving, niet alleen de vliegtuigen. Daarom is de volgende check uitgevoerd: voor elk
meetpunt is een windroos gemaakt van berekende uurgemiddelde pm10 concentraties en gemeten ufp
concentraties.
De check per meetpunt wordt als volgt uitgevoerd en geeft dan het volgende beeld. Alle geldige metingen
(dus wanneer ufp>0) worden met de bijbehorende windrichting verzameld en vervolgens naar
windrichting gesorteerd. Dat geeft voor de data op het meetpunt Çonnexxion een beeld als in figuur 5.
Daarin is wel te zien dat er samenhang is tussen de pm10 en de ufp concentraties, maar door de grote
variatie is de structuur in de data niet goed zichtbaar. Daarom worden alle waarden voor zowel x-as als
voor de beide y-assen glijdend gemiddeld over een windrichtingssector van ongeveer 10 a 20 graden. Als
dat gedaan is ontstaat een veel helderder beeld, zie figuur 6. Het samenlopen van de twee datareeksen is

12

dan volkomen helder. Daaruit is dan gemakkelijk de conclusie te trekken dat de gemeten ufp concentraties
in hoofdzaak veroorzaakt moeten zijn door de vliegtuigemissies op de meerderheid van meetlokaties.
0.5

140000

0.45

120000

0.4

pm10 (µg/m3)

0.3

80000

0.25
60000

0.2
0.15

40000

0.1
20000

0.05
0

0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

360

windrichting

Figuur 5. Samenhang tussen gemeten ufp’s en berekende pm10 concentraties rond Schiphol, beide
gesorteerd naar windrichting.

0.18

70000

0.16

60000

0.14

0.1

40000

0.08

30000

0.06
20000
0.04
10000

0.02
0

0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

360

windrichting

Figuur 6. Als figuur 5, maar nu glijdend gemiddelde waarden-reeksen over 10 a 20 graden.

13

ufp (aantal/cm3)

pm10 (µg/m3)

50000
0.12

ufp (aantal/cm3)

100000

0.35

Tabel 4. Berekende gemiddelde vliegtuigbijdrage aan pm10 en ufp concentraties op elk meetpunt.
Scheiding tussen achtergrond en vliegtuigbijdrage op grond van de figuren in bijlage A (maap
meetinstrument geeft geen aantallen).
Meetlocatie
X (rdc)
1 Hoofddorp N
106700
2 Amstelveen N
116600
3 Vijfhuizen N
107200
4 Badhoevedorp N
113000
5 spaarnwoude (cpc)
110200
6 connexion (epc)
115000
7 Oude Meern
113050
8 connexion (grimm smps)115000
9 connextion (maap)
115000
10 spaarnwoude (md1)
110200
11 spaarnwoude(md 2)
110200
12 aalsmeerderweg (aerosense)
111100
13 Polderbaan (NH1, EPC) 109200
14 Polderbaan (NH1, UFP) 109200
15 Adambos (TNO, cpc)
118250
16 Adambos (TNO, maap) 118250
17 Adambos (TNO, smps) 118250

No

Y (rdc)
479900
477600
485350
483000
490300
481600
477250
481600
481600
490300
490300
477500
482400
482400
481650
481650
481650

achtergr
13056
11192
13097
22686
13947
18090
26187
26707

UFP
pluim
2334
830
1782
7854
3744
11902
5475
19778

pm10
pluim
0.0322
0.0301
0.0283
0.0447
0.0087
0.0359
0.0408
0.0358

ufp=C+RC*pm10
C
RC
20000
200000
15000
250000
25000
125000
40000
333333
30000
500000
30000
400000
30000
480000
45000
550000

18012
23299
10455
13989
19077

3483
6630
20723
13723
9234

te weinig data
0.0145
0.0901
0.0486
0.0486
0.0245

40000
25000
35000
35000
35000

500000
225000
625000
412500
500000

15314

7133

0.0275

30000

450000

De uit de metingen bepaalde achtergrond en vliegtuigbijdragen uit tabel 4 zijn in figuur 7 gegeven.

Figuur 7. Uit de metingen afgeleide opbouw van ufp concentraties: achtergrond en Schiphol. Bijdrage van
de vliegtuigen en achtergrond gewogen naar aantallen uren.
14

Deze bijdragen in de gemiddelde ufp concentraties variëren van 10-40%; alleen op het punt direct bij de
polderbaan is de bijdrage groter dan achtergrond. Op dit punt zijn geen omwonenden.
In de bijlage A zijn de plots gegeven voor alle meetlokaties, steeds glijdend gemiddeld over 10 a 20
graden (de range voor de windrichting verschilt soms, zulks afhankelijk van het aantal waarden dat in de
windrichtingsinterval aanwezig is). De plots voor de afzonderlijke meetlocaties is in figuur 8
samengenomen om te laten zien voor welke locaties de windrozen gelden. Duidelijk is daarin steeds te
zien dat de berekende pm10 concentraties met de gemeten ufp pieken samenvallen en dat de pieken
wijzen naar Schiphol.
Uit de meetgegevens, uitgesplitst naar achtergrond en vliegtuigbijdrage, kan tevens afgeleid worden wat
de verhoging is van percentielen door de bijdrage van vliegtuigen. In tabel 5 en figuur 9 zijn de resultaten
gegeven, dit is gedaan door de resultaten van alle meetlocaties tezamen te nemen. Ruwweg zijn de
percentielwaarden verdubbeld door de bijdragen van vliegtuigen.
Tabel 5. Uit meetwaarden afgeleide percentielwaarden (N=aantal waarden) van ufp concentraties.
voor a) achtergrond en b) achtergrond plus vliegtuigbijdragen.
achtergrond
N
5828
90p
30075
95p
38959
99p
67127
99.9p
127509

achtergrond + vliegtuigen
N
10335
90p
54972
95p
79265
99p
141201
99.9p
258791

percentielen

300000
250000
200000
150000
100000
50000
0
90

95
achtergrond

99
achtergrond + vliegtuigen

99.9

Figuur 9. Uit meetwaarden afgeleide percentielwaarden van ufp concentraties
voor a) achtergrond en b) achtergrond plus vliegtuigbijdragen.

15

Figuur 8. Meetlocaties rond Schiphol met windrozen van gemeten ufp en berekende pm10 concentraties,
bepaald over de meetperiode van april – juni 2015. Zie ook bijlage A.
Met de gevonden relatie tussen pm10 en ufp is berekend over een periode van 10 jaar wat de ruimtelijke
verdeling is van de ufp concentraties in een gebied van 25x30 km. Bij die berekeningen zijn de volgende
uitgangspunten aangehouden:


Gemiddelde ruwheid in het gebied: 0,35 m; voorts meteorologie conform presrm (2015)



Vliegtuigbewegingen conform de berekeningen in de referentievariant MER MLT uit 2008: Twee
weekschema’s apart voor de zomer- en wintercondities (440000 vliegtuigen per jaar ).




Taxiënde vliegtuigen en vliegtuigen aan de pier zijn niet meeberekend.
Vliegtuigen tot/met 350 m hoogte zijn meegerekend. Daarboven zijn de bijdragen verwaarloosd.



Modeldetails zoals beschreven in MER Schiphol, 2008.

16

De berekeningen zijn zò uitgevoerd dat niet alleen jaargemiddelden, maar ook alle percentielwaarden (als
uurgemiddelden) zijn gegeven. De resultaten voor jaargemiddelde, 90-p, 95-p en 99-p zijn gegeven in
figuur 10, 11, 12 en 13. De gepresenteerde niveaus geven aan wat bijdrage is door van startende en
landende vliegtuigen3.

Figuur 10. jaargemiddelde UFP (in 1000-tallen), bijdrage vliegtuigen.

3

Merk op dat weliswaar alleen de startende en landende vliegtuigen zijn doorgerekend, maar dat in de schaalfactor
van pm10 naar ufp feitelijk alle bronnen zijn verwerkt. De ufp metingen bevatten niet selectief alleen startende en
landende vliegtuigen, immers de ufp concentraties geven de bijdragen van alle bronnen weer.
17

Figuur 11. 90-percentielwaarden van uurgemiddelden UFP (1000-tallen), bijdrage vliegtuigen

18

Figuur 12. 95-percentielwaarden van uurgemiddelden UFP (1000-tallen), bijdrage vliegtuigen

19

Figuur 13. 99-percentielwaarden van daggemiddelden UFP (1000-tallen), bijdrage vliegtuigen.

Tot slot zijn voor enkele woongebieden de windrozen afgeleid uit de lange termijn berekeningen van ufp
concentraties. Dit is voor de locaties in tabel 6 gedaan; Schiphol centrum is toegevoegd als vergelijk. De
jaargemiddelde berekende bijdrage van Schiphol varieert van 4000 tot bijna 9000/cm3. De resultaten zijn
gegeven in Bijlage B.

20

Tabel 6. Locaties waarvoor windrozen over lange termijn zijn gemaakt (bijlage B).
119000
112000
105000
107500
111000
114500
112000
115000
112000

478000
476000
486000
489000
488500
485500
485500
488000
480000

Amstelveen
Aalsmeer
Haarlem
Haarlemmerliede
Zwanenburg
Amsterdam Osdorp
Lijnden
Amsterdam geuzenveld/Slotermeer
Schiphol centrum

4. Conclusies
Uit de analyse van meetgegevens en modelberekeningen kunnen de volgende conclusies worden
getrokken:
Uit de LEASiT file voor vliegtuigemissies kunnen de pm10 emissies worden bepaald voor landen, stijgen
en starten/remmen op de baan apart, respectievelijk 0.03, 0.004 en 0.006 kg/km per vliegtuig.
Per meetlokatie is de samenhang tussen ufp en pm10 concentraties (berekend) goed zichtbaar. De
berekende pm10 concentraties en gemeten ufp concentraties, beiden gesorteerd naar windrichting (de
zogenaamde windrozen) vertonen een sterke samenhang: de berekende pm10 pieken door de vliegtuigen
veroorzaakt, laten steeds overeenkomstige ufp pieken in de metingen zien. De gemeten ufp pieken wijzen
steeds naar de luchthaven en komen vrijwel zeker van de vliegtuigemissies.
Uit de meetcijfers kan worden afgeleid dat de bijdrage van vliegtuigen aan de ufp concentraties varieert
van 10% toto 40% op jaarbasis. De verhoging van de percentielwaarden (van uurgemiddelden) bedraagt
voor de 90-99,9 percentielwaarden ruwweg een factor 2.
Uit lange termijn berekeningen onder de aanname dat pm10 en ufp met elkaar correleren, kan worden
afgeleid dat een bijdrage van Schiphol aan ufp concentraties van 3000 /cm3 tot op afstanden van 10 km
mogelijk is. Bij woonlocaties die het dichtst bij Schiphol zijn gelegen kan de jaargemiddelde bijdrage
oplopen tot 10000 /cm3. In 5% van de tijd kan deze bijdrage 50000 /cm3 bedragen.

21

5. Referenties.
Luchtkwaliteit, klimaatgassen en luchtverontreinigende emissies luchthaven Schiphol. Hoolhorst, A. ;
Beukenhorst, O.P.H. ; Erbrink, J.J. ; Scholten, R.D.A. ; Kokmeijer, E. NLR-CR-2008-242, 2008.
AIR POLLUTION IN AIRPORTS. Ultrafine particles, solutions and successful cooperation. Danish
EcoCouncil, ISBN: 978-87-92044-37-2, March 2012, table 4.
Danish Eco Council, 2012. Air pollution in airports. Ultra fine particles, solutions and successful
cooperation. ISBN: 978-87-92044-37-2. March 2012.
ECN, 2015. Metingen aan ultrafijn stof rondom Schiphol. Rapport ECN-X--15-064, juni 2015.
NLR, 2008. Luchtkwaliteit, klimaatgassen en luchtverontreinigende emissies luchthaven Schiphol. Voor
MER "Verder werken aan de toekomst van Schiphol en de regio voor de middellange termijn". Rapport
NLR-CR-2008-242.
Paarse boekje: InfoMil, 1998. “Het Paarse Boekje”: Nieuw Nationaal Model. Verslag van het
onderzoek van de Projectgroep. Revisie nationaal Model. InfoMil, 1998, Den Haag

22

BIJLAGE A. windrozen PM10 en ufp
Uurgemiddelde (berekende) pm10 concentraties en gemeten ufp concentraties.
Uitgezet tegen de windrichting per meetpunt; steeds glijdend gemiddeld over 10 a 20 graden.
Periode: 13 april 2015 – 7 juni 2015.
Berekeningen uitgevoerd met STACKS+, ruwheid terrein 0,35 m; meteorologie van KNMI-Schiphol.
Vliegtuigbewegingen uit de MER-MLT - 2015, referentiescenario.
Alleen startende en landende vliegtuigen zijn verrekend (taxiën, pier en overige bronnen niet mee
berekend).

0.1

20000

pm10

Amstelveen

ufp
0.09

18000

0.08

16000

0.07

14000

0.06

12000

0.05

10000

0.04

8000

0.03

6000

0.02

4000

0.01

2000

0
0

30

60

90

120

150

180

210

23

240

270

300

330

0
360

0.1

35000

pm10

Hoofddorp

ufp
0.09

30000
0.08
25000

0.07
0.06

20000

0.05
15000

0.04
0.03

10000

0.02
5000
0.01
0
0

30

0.1

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

0
360

40000

pm10

Vijfhuizen

ufp

0.09

35000

0.08
30000
0.07
25000

0.06
0.05

20000

0.04

15000

0.03
10000
0.02
5000

0.01
0
0

30

60

90

120

150

180

210

24

240

270

300

330

0
360

0.2

80000

pm10

0.19

Badhoevedorp

ufp

0.18

70000

0.17
0.16
0.15

60000

0.14
0.13

50000

0.12
0.11
0.1

40000

0.09
0.08

30000

0.07
0.06
0.05

20000

0.04
0.03

10000

0.02
0.01
0
0

30

0.1

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

0
360

40000

pm10

Spaarnwoude

ufp

0.09

35000

0.08
30000
0.07
25000

0.06
0.05

20000

0.04

15000

0.03
10000
0.02
5000

0.01
0
0

30

60

90

120

150

180

210

25

240

270

300

330

0
360

0.2

pm10

0.19

ufp

90000

Connexion, epc

0.18

80000

0.17
0.16

70000

0.15
0.14

60000

0.13
0.12

50000

0.11
0.1
0.09

40000

0.08
0.07

30000

0.06
0.05

20000

0.04
0.03

10000

0.02
0.01
0
0

30

60

0.2

pm10

0.19

ufp

90

120

150

180

210

240

270

300

330

0
360

90000

Oude Meern SMPS

0.18

80000

0.17
0.16

70000

0.15
0.14

60000

0.13
0.12

50000

0.11
0.1
0.09

40000

0.08
0.07

30000

0.06
0.05

20000

0.04
0.03

10000

0.02
0.01
0
0

30

60

90

120

150

180

210

26

240

270

300

330

0
360

0.2

pm10

0.19

ufp

160000

Connexion, Grimm SMPS

0.18

140000

0.17
0.16
0.15

120000

0.14
0.13

100000

0.12
0.11
0.1

80000

0.09
0.08

60000

0.07
0.06
0.05

40000

0.04
0.03

20000

0.02
0.01
0
0

30

60

90

120

Series
1
Series
2

0.1
0.09

150

180

210

240

270

300

330

0
360

60000

Spaarnwoude sm2

50000
0.08
0.07
40000
0.06
0.05

30000

0.04
20000
0.03
0.02
10000
0.01
0
0

30

60

90

120

150

180

210

27

240

270

300

330

0
360

pm10

0.1

aalsmeer (aerosense)

70000

ufp

0.09
60000
0.08
50000

0.07
0.06

40000

0.05
30000

0.04
0.03

20000

0.02
10000
0.01
0
0

0.5
0.48
0.46
0.44
0.42
0.4
0.38
0.36
0.34
0.32
0.3
0.28
0.26
0.24
0.22
0.2
0.18
0.16
0.14
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

0
360

140000

Polderbaan NH1 (Vito)

pm10
ufp

120000

100000

80000

60000

40000

20000

0

30

60

90

120

150

180

210

28

240

270

300

330

0
360

0.5
0.48
0.46
0.44
0.42
0.4
0.38
0.36
0.34
0.32
0.3
0.28
0.26
0.24
0.22
0.2
0.18
0.16
0.14
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0

100000

Polderbaan NH1 ufp

pm10
ufp

90000
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000

0

30

60

90

0.2

120

150

180

210

240

270

300

330

70000

A'damse bos, TNO, cpc

pm10

0
360

ufp

0.18

60000
0.16
50000

0.14
0.12

40000

0.1
30000

0.08
0.06

20000

0.04
10000
0.02
0
0

30

60

90

120

150

180

210

29

240

270

300

330

0
360

0.2

60000

A'damse bos, TNO, smps

pm10
ufp

0.18

50000
0.16
0.14
40000
0.12
0.1

30000

0.08
20000
0.06
0.04
10000
0.02
0
0

30

60

90

120

150

180

210

30

240

270

300

330

0
360

Vondelpark, gem=3180 (ufp) over 10 jr
35
30
25
20
15
10
5
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

360

Figuur: berekende ufp concentraties, 1000-tallen (bronbijdragen ter hoogte van het Vondelpark
(Amsterdam) periode 2015 (meteo van 1995-2004). Y-as: duizendtallen/cm3.
35

Vondelpark, gem=2830 (ufp) over 4-2013 tot 12-2014
30

25

20

15

10

5

0
0

50

100

150

200

250

300

350

Figuur: berekende ufp concentraties, 1000-tallen (bronbijdragen ter hoogte van het Vondelpark
(Amsterdam) periode april 2013-december 2014. Y-as: duizendtallen/cm3.

31

400

Bijlage B. Windrozen van berekende ufp
Windrozen van berekende ufp concentraties in enkele woongebieden, zie onderstaand kaartje De lange
termijn gemiddelde concentraties zijn in de figuren gegeven en in onderstaande tabel.
Figuren: X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties staan in duizendtallen.
Berekende lang-jarig gemiddelde bijdrage van Schiphol aan de ufp concentratie (cm3)
119000
112000
105000
107500
111000
114500
112000
115000
112000

478000
476000
486000
489000
488500
485500
485500
488000
480000

Amstelveen
Aalsmeer
Haarlem
Haarlemmerliede
Zwanenburg
Amsterdam Osdorp
Lijnden
Amsterdam Geuzenveld/Slotermeer
Schiphol centrum

32

4060
6590
4280
4960
6030
6750
8640
5010
21600

33

ufp Amstelveen,119000 478000, gem=4060
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

360

300

330

360

windrichting

X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties in duizendtallen,
gemiddelde bijdrage van Schiphol is is 4060 cm3.

ufp Aalsmeer, 112000 476000, gem=6590
60
50
40
30
20
10
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

windrichting

X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties in duizendtallen,
gemiddelde bijdrage van Schiphol is is 6590 cm3.

34

270

ufp Haarlem Schalkwijk, 105000 486000, gem=4280
70
60
50
40
30
20
10
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

360

300

330

360

windrichting

X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties in duizendtallen,
gemiddelde bijdrage van Schiphol is is 4280 cm3.

ufp Haarlemmerliede, 107500 489000, gem=4960
70
60
50
40
30
20
10
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

windrichting

X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties in duizendtallen,
gemiddelde bijdrage van Schiphol is is 4960 cm3.

35

270

ufp Zwanenburg 111000 488500, gem=6030
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

360

300

330

360

windrichting

X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties in duizendtallen,
gemiddelde bijdrage van Schiphol is is 6030 cm3.

ufp A'dam Osdorp 114500 485500, gem=6750
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

windrichting

X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties in duizendtallen,
gemiddelde bijdrage van Schiphol is is 6750 cm3.

36

270

ufp Lijnden,112000 485500, gem=8640
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

360

330

360

windrichting

X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties in duizendtallen,
gemiddelde bijdrage van Schiphol is is 8640 cm3.

ufp A'dam geuzenveld/slotermeer115000 488000, gem=5010
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

windrichting

X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties in duizendtallen,
gemiddelde bijdrage van Schiphol is is 5010 cm3.

37

270

300

ufp AAS (schiphol centrum) 112000 480000, gem=21600
70
60
50
40
30
20
10
0
0

30

60

90

120

150

180

210

240

windrichting

X-as: windrichting (0-360), y-as: de ufp concentraties in duizendtallen,
gemiddelde bijdrage van Schiphol is is 21600 cm3.

38

270

300

330

360