3 min
Naar aanleiding van ons artikel over nieuwe bevindingen van Geesje Rotgers en Jaap Hanekamp in het ammoniakdossier rond de landbouw, ontvingen we een opinie van stikstofdeskundige Nico Gerrits. Gerrits adviseerde bedrijven en overheden op het gebied van milieuvraagstukken. Door een toevallige samenloop van omstandigheden publiceerde ook hij afgelopen week een rapport over ammoniak, nagenoeg tegelijkertijd met Rotgers en Hanekamp. Gerrits vindt dat Foodlog ten onrechte voorstelde met een nieuwe manier van meten te beginnen en het geruzie over metingen en berekeningen uit het verleden te vergeten. Het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) heeft, stelt Gerrits, onwetenschappelijk aan het dossier gerekend. Dat moet eerst duidelijk worden.
Vanaf 1993 tot 2014 waren er 8 meetstations van het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML) in werking waarmee jaarlijks de gemiddelde atmosferische NH3 concentratie werd bepaald. Die gegevens werden, zoals het RIVM in uw artikel zegt, gebruikt om rekenmodellen te verfijnen ('kalibreren' is het woord dat het RIVM gebruikt), omdat de berekende NH3-concentratie sterk van de gemeten concentratie verschilde; dat verschil staat bekend als 'het ammoniakgat'.
Om dat gat te dichten is het RIVM in de loop der jaren met verschillende verklaringen gekomen, waarvan de meest exotische wellicht deze was: we hebben de grote NH3 emissie uit “afrijpende zomergewassen” onderschat. Wat van meet af aan echter duidelijk was, is dat de rekenmodellen onjuist waren en 20 jaar lang verfijnen niets heeft opgeleverd.
Door de jaren heen is volgens de rekenmodellen 40% van de emissie als depositie op de grond terecht gekomen. Er blijft dus 60% over die onder meer bepaalt hoe groot de atmosferische NH3 concentratie zal zijn. Nu is de totale berekende emissie gedaald van circa 300 tot 120 kiloton per jaar. Zestig procent van 300 is 180 kiloton en zestig procent van 120 is 72 kiloton. Toch weet het RIVM een NH3-concentratie te berekenen die in beide situaties praktisch gelijk is. Daar is óf een hoop creatief boekhouden voor nodig óf de modelberekeningen voor emissie, depositie en andere verliesposten zitten ernaast. Bij het RIVM is echter geen spoor van twijfel te ontdekken aan de validiteit van de modellen.
Met ingang van 2015 zijn twee LML-stations opgeheven. Daarmee wordt een langjarige meetreeks doorbroken waaruit conclusies over eventuele trends getrokken zouden kunnen worden. Tot op zekere hoogte is dat oplosbaar door die twee stations niet te gebruiken bij (her)berekening van de landelijk gemiddelde atmosferische concentratie over de periode 1993 tot 2014. Dat tast echter wel de representativiteit van dat gemiddelde stevig aan.
Het RIVM begaat echter een wetenschappelijke doodzonde door LML-gegevens te vermengen met de onduidelijke set gegevens van het Meetnet Ammoniak in Natuurgebieden (afgekort: MAN of MAN-metingen), zoals na 2014 heeft plaatsgevonden, en daar uitspraken over trends aan te verbinden. Voorlopig is daar niets zinnigs over te zeggen. Dat wordt pas weer mogelijk als er gedurende een langere periode (bijvoorbeeld 10 jaar) met een nieuwe dataset is gewerkt.
Manipulatie door gemiddelde in plaats van mediaan
Rotgers en Hanekamp hebben laten zien hoe er wordt valsgespeeld met één van de LML stations. De werkelijke manipulatie met meetgegevens zit echter dieper. De berekeningswijze van de gemiddelde waarden is dubieus. Alle meetreeksen worden gekenmerkt door zeer veel lage en zeer weinig hoge waarden. Een juiste representatie van het gemiddelde voor dergelijke reeksen is het geometrische gemiddelde (de mediaan). Het rekenkundig gemiddelde, zoals door het RIVM wordt gebruikt, kent teveel invloed toe aan de weinige hoge waarden. Voor de individuele stations ligt, over langere tijd gemeten, de waarde van de mediaan rond 30% lager dan het rekenkundig gemiddelde. In extreme gevallen kan het verschil verder oplopen. De onderstaande tabel met de rekenkundige (mean) en geometrische (median) gemiddelden voor het jaar 2016 is daarvan een voorbeeld.
De tabel laat het verschil zien tussen het rekenkundig gemiddelde en de mediaan in de stations 131 (35%) en 538 (60%), wat vanzelfsprekend ook vertaald naar een groot verschil in het “landelijke” gemiddelde berekend over de 6 stations, 13.20 tegenover 8.52 µg/m3. (NB deze gemiddelde waarden zijn dus niet vergelijkbaar met de gemiddelden uit de periode 1993-2014 over 8 stations). Ter illustratie van de oorzaak van het verschil in de stations 131 en 538 dient de onderstaand grafiek met het verloop van de NH3 concentratie in 2016.
De situatie met betrekking tot station 538 is uniek. Nergens in enige datareeks zijn dergelijke concentraties ooit gemeten. Het is duidelijk wat het effect hiervan op het jaargemiddelde is. Het concentratieverloop in station 131 vertoont eveneens een enorme piekerigheid. Een groot deel van die pieken is het gevolg van specifieke atmosferische omstandigheden (zie het rapport van de Stichting IQuatro), terwijl andere mogelijk zijn gerelateerd aan incidentele emissies.
Berekend op een objectieve manier bedraagt de, op basis van LML-stations over de periode 1995-2014 berekende, landelijk gemiddelde NH3 concentratie 5.0 in plaats van 8.3 µg/m3. Hetzelfde gemiddelde voor alle MAN gebieden* over de periode 2005-2016 bedraagt 3.4 in plaats van 4.5 µg/m3. Waarom het RIVM desondanks de rekenkundige benadering van het gemiddelde als juiste waarde is blijven presenteren, is onbekend.
Op Foodlog is gesuggereerd om met een schone lei te beginnen, in de zin van “laten op een nieuwe manier alles gaan meten”. Het lijkt echter zinvoller het hele dossier met alle bestaande meetgegevens in handen te leggen van onderzoekers die wél weten hoe je op een wetenschappelijk verantwoorde manier moet omgaan met meetgegevens én die weten hoe je rekenmodellen moet toetsen op validiteit voordat ze in de praktijk worden toegepast.
*In de MAN gebieden wordt een meetmethode gebruikt die slechts toestaat een rekenkundig gemiddelde te bepalen. De hier gebruikte mediane waarde (3.4) is het rekenkundig gemiddelde minus 30%.
Dit artikel afdrukken
Om dat gat te dichten is het RIVM in de loop der jaren met verschillende verklaringen gekomen, waarvan de meest exotische wellicht deze was: we hebben de grote NH3 emissie uit “afrijpende zomergewassen” onderschat. Wat van meet af aan echter duidelijk was, is dat de rekenmodellen onjuist waren en 20 jaar lang verfijnen niets heeft opgeleverd.
Twintig jaar lang verfijnen heeft niets opgeleverdCreatief of ernaast
Door de jaren heen is volgens de rekenmodellen 40% van de emissie als depositie op de grond terecht gekomen. Er blijft dus 60% over die onder meer bepaalt hoe groot de atmosferische NH3 concentratie zal zijn. Nu is de totale berekende emissie gedaald van circa 300 tot 120 kiloton per jaar. Zestig procent van 300 is 180 kiloton en zestig procent van 120 is 72 kiloton. Toch weet het RIVM een NH3-concentratie te berekenen die in beide situaties praktisch gelijk is. Daar is óf een hoop creatief boekhouden voor nodig óf de modelberekeningen voor emissie, depositie en andere verliesposten zitten ernaast. Bij het RIVM is echter geen spoor van twijfel te ontdekken aan de validiteit van de modellen.
Met ingang van 2015 zijn twee LML-stations opgeheven. Daarmee wordt een langjarige meetreeks doorbroken waaruit conclusies over eventuele trends getrokken zouden kunnen worden. Tot op zekere hoogte is dat oplosbaar door die twee stations niet te gebruiken bij (her)berekening van de landelijk gemiddelde atmosferische concentratie over de periode 1993 tot 2014. Dat tast echter wel de representativiteit van dat gemiddelde stevig aan.
Het RIVM begaat echter een wetenschappelijke doodzonde door LML-gegevens te vermengen met de onduidelijke set gegevens van het Meetnet Ammoniak in Natuurgebieden (afgekort: MAN of MAN-metingen), zoals na 2014 heeft plaatsgevonden, en daar uitspraken over trends aan te verbinden. Voorlopig is daar niets zinnigs over te zeggen. Dat wordt pas weer mogelijk als er gedurende een langere periode (bijvoorbeeld 10 jaar) met een nieuwe dataset is gewerkt.
Geen enkel LML-station staat immers in een MAN-gebied zodat er geen relevante kalibratie kan worden gedaanIn een recent rapport van de Stichting IQuatro ga ik in op de bruikbaarheid van de MAN-metingen. Conclusie: ze zijn feitelijk nergens voor te gebruiken. Als het RIVM op Foodlog niettemin zegt dat de LML-data worden gebruikt om de MAN-data te kalibreren, rijst de vraag: hoe dan? Geen enkel LML-station staat immers in een MAN-gebied zodat er geen relevante kalibratie kan worden gedaan.
Manipulatie door gemiddelde in plaats van mediaan
Rotgers en Hanekamp hebben laten zien hoe er wordt valsgespeeld met één van de LML stations. De werkelijke manipulatie met meetgegevens zit echter dieper. De berekeningswijze van de gemiddelde waarden is dubieus. Alle meetreeksen worden gekenmerkt door zeer veel lage en zeer weinig hoge waarden. Een juiste representatie van het gemiddelde voor dergelijke reeksen is het geometrische gemiddelde (de mediaan). Het rekenkundig gemiddelde, zoals door het RIVM wordt gebruikt, kent teveel invloed toe aan de weinige hoge waarden. Voor de individuele stations ligt, over langere tijd gemeten, de waarde van de mediaan rond 30% lager dan het rekenkundig gemiddelde. In extreme gevallen kan het verschil verder oplopen. De onderstaande tabel met de rekenkundige (mean) en geometrische (median) gemiddelden voor het jaar 2016 is daarvan een voorbeeld.
De tabel laat het verschil zien tussen het rekenkundig gemiddelde en de mediaan in de stations 131 (35%) en 538 (60%), wat vanzelfsprekend ook vertaald naar een groot verschil in het “landelijke” gemiddelde berekend over de 6 stations, 13.20 tegenover 8.52 µg/m3. (NB deze gemiddelde waarden zijn dus niet vergelijkbaar met de gemiddelden uit de periode 1993-2014 over 8 stations). Ter illustratie van de oorzaak van het verschil in de stations 131 en 538 dient de onderstaand grafiek met het verloop van de NH3 concentratie in 2016.
De situatie met betrekking tot station 538 is uniek. Nergens in enige datareeks zijn dergelijke concentraties ooit gemeten. Het is duidelijk wat het effect hiervan op het jaargemiddelde is. Het concentratieverloop in station 131 vertoont eveneens een enorme piekerigheid. Een groot deel van die pieken is het gevolg van specifieke atmosferische omstandigheden (zie het rapport van de Stichting IQuatro), terwijl andere mogelijk zijn gerelateerd aan incidentele emissies.
Berekend op een objectieve manier bedraagt de, op basis van LML-stations over de periode 1995-2014 berekende, landelijk gemiddelde NH3 concentratie 5.0 in plaats van 8.3 µg/m3. Hetzelfde gemiddelde voor alle MAN gebieden* over de periode 2005-2016 bedraagt 3.4 in plaats van 4.5 µg/m3. Waarom het RIVM desondanks de rekenkundige benadering van het gemiddelde als juiste waarde is blijven presenteren, is onbekend.
Op Foodlog is gesuggereerd om met een schone lei te beginnen, in de zin van “laten op een nieuwe manier alles gaan meten”. Het lijkt echter zinvoller het hele dossier met alle bestaande meetgegevens in handen te leggen van onderzoekers die wél weten hoe je op een wetenschappelijk verantwoorde manier moet omgaan met meetgegevens én die weten hoe je rekenmodellen moet toetsen op validiteit voordat ze in de praktijk worden toegepast.
*In de MAN gebieden wordt een meetmethode gebruikt die slechts toestaat een rekenkundig gemiddelde te bepalen. De hier gebruikte mediane waarde (3.4) is het rekenkundig gemiddelde minus 30%.
Nog 3
Je hebt 0 van de 3 kado-artikelen gelezen.
Op 31 oktober krijg je nieuwe kado-artikelen.
Op 31 oktober krijg je nieuwe kado-artikelen.
Als betalend lid lees je zoveel artikelen als je wilt, én je steunt Foodlog
Lees ook
_(weic2304a)_480_289_84_s_c1.jpeg)
Wouter v.d. Weijden
ik denk dat bij zoiets als een depositie prima een gemiddelde gebruikt kan worden. Bij een concentratie in de lucht is dat anders.
Er is piek uitstoot die zich daarna gaat verdunnen en dus ook mee blijft doen in de volgende metingen. Als je simpelweg alles op blijft tellen en deelt door de tijd heeft die piek uitstoot een extreem grote invloed. Door het nemen van de mediaan hebben de pieken wel invloed maar worden ze niet x keer opgeteld en gedeeld. Dagen met een hele lage concentratie waarna de concentratie in de lucht weer opgebouwd moet worden hebben ze ook minder invloed. Het nemen van de mediaan werkt zo twee kanten op.
Beste mensen,
Ik word er ook niet vrolijk van dat de discussies aan de feiten lijkt te ontsnappen. Ik ben al begonnen aan een tweede (opinie)stuk met feiten over kalibreren, meetreeksen en de duiding van trends en zal me dit weekend in het zweet werken om het zo mogelijk maandag of dinsdag bij de redactie in te leveren. De (terecht) bekritiseerde grafiek uit mijn vorige opinie zit er met de juiste labeling) ook weer bij, omdat details uit de metingen belangrijk zijn als je er conclusies uit wilt trekken. Graag even een paar dagen geduld totdat we verder kunnen discussieren over feitelijke metingen en de interpretatie daarvan.
Dit was een mooi moment om deze draad 'te kappen'. Hierna volgde tot tweemaal toe gedoe tussen mannen. Ik heb het opgeruimd; dat doe ik als eindredacteur. Punt.
Heb Dick Veerman en Nico Gerrits om een vervolg gevraagd.
Applaus, Dick B.!
En straks een staande ovatie voor Dick V. als foodlog dit fikst.
Die piekbelastingen maak je weer zeer duidelijk in de lineaire grafiek hierboven.
Als je toch aan de gang gaat, Dick:
Het zou verhelderend zijn voor het visuele effect, en leerzaam voor hoe je met statistiek kunt omgaan, om die verschillende statistische maten: gemiddelde, mediaan en modus naast elkaar te beschouwen, en ook een grafiek te zien met 2 y-assen: een lineaire en een logaritmische.