I denna studie har emissioner och halter i utomhusluften av benso(a)pyren (B(a)P) samt partiklar (PM2.5) beräknats för Skellefteå, Strömsunds och Alingsås kommuner avseende småskalig uppvärmning. Emissioner har beräknats för hela kommunerna, medan luftkvalitet har modellerats för två tätorter i varje kommun; Boliden och Bureå i Skellefteå kommun, Backe och Hoting i Strömsunds kommun samt Alingsås och Sollebrunn i Alingsås kommun. De tre kommunerna valdes då de identifierades ha höga B(a)P-halter i den tidigare nationella B(a)P-kartläggningen samt tillgång till sotarregister av tillräcklig bra kvalitet; tätorterna valdes genom att analysera emissionsberäkningarna i varje kommun och välja ut tätorter med de högsta emissionerna.

Syftet med studien är undersöka hur B(a)P- och PM2.5-halterna i Sverige förhåller sig till miljökvalitetsnormer, utvärderingströsklar samt preciseringen av miljökvalitetsmålet Frisk luft och analysera hur stort gapet är för att klara dessa. Detta genom spridningsmodellering samt utvärdering mot mätningar i fem av tätorterna. Osäkerheterna i den tidigare gjorda nationella karteringen av B(a)Phalter från småskalig vedeldning (Andersson et al., 2015), som ska ses som en preliminär bedömning av halterna, utvärderas också. Vidare undersöks, genom känslighetsanalys, hur antaganden om emissionsfaktorer och eldvanor påverkar luftkvaliteten i områdena. En av de åtgärder som utreds är att byta ut gamla vedpannor mot moderna eldstäder. Luftmiljövinsterna av detta undersöks också genomspridningsmodellering.

Emissionerna från eldstäderna har beräknats utifrån information från sotarregister i de olika kommunerna, där eldstäderna har klassificerats som vedpannor (miljögodkända och ickemiljögodkända), lokaleldstäder, flis- och pelletspannor samt övriga pannor (mest oljepannor). Geolokalisering, dvs. framtagandet av koordinater, har gjorts för de olika eldstäderna i registren baserat på adresser. Med hjälp av modellerade energibehov för ett genomsnittligt meteorologiskt kalenderår för perioden 1960-1990, för ett genomsnittligt småhus, samt antaganden om emissionsfaktorer, eldstäders nyttjandegrad samt verkningsgrad har sedan emissionerna beräknats.

Lokalskalig spridningsmodellering med en rumslig upplösning om 20 m × 20 m har genomförts för de utvalda tätorterna med den Gaussiska lokalskaliga spridningsmodellen Dispersion, som är samma lokala modell som finns i modellsystemet SIMAIR-ved. Vid spridningsmodelleringen har meteorologiska data från Mesan för kalenderår 2016 och 2017 använts. Bakgrundshalter har inkluderats för PM2.5, men enbart lokalt haltbidrag från småskalig uppvärmning har beräknats för B(a)P; ett schablontillägg av bakgrundshalter för B(a)P har gjorts för varje tätort. Modelleringen har också utvärderats mot preliminära mätresultat (månadsprovtagning) av B(a)P avseende juni- december 2017 i Boliden, Bureå, Backe, Hoting samt Alingsås tätort samt mätningar av PM2.5 i Bureå och Backe (mätningarna har utförts av Svenska Miljöinstitutet IVL på uppdrag av Naturvårdsverket)

Den här studien är en kartläggning och screening av emissioner och halter av benso(a)pyren (B(a)P) i Sverige. Syftet är att identifiera potentiella riskområden för överskridande av miljökvalitetsnormen (MKN). Ett övervägande bidrag till haltnivåerna till B(a)P är emissioner från den småskaliga vedeldningen, varför studien går ut på att beräkna och fördela emissionerna från uppvärmning av småhus. Metodiken består översiktligt av tre delar; beräkning av kommunvisa emissioner av B(a)P i Sverige, fördelning av dessa årsemissioner inom kommunerna på ett raster om 1 km × 1 km samt beräkning av årsmedelhalter utifrån detta emissionsraster. För att beräkna kommunvisa årsemissioner av B(a)P utnyttjas statistik från MSB över antalet eldstäder, modellerade värden på småhusens energibehov från ENLOSS, antaganden om eldvanor och emissionsfaktorer per typ av eldstad. De kommunvisa emissionerna fördelas sedan inom kommunen i ett grid om 1 km × 1 km utgående från antal kvadratmeter boyta småhus per km2 från fastighetsregistret. För pannor används dessutom tätortsvis statistik från Energimarknadsinspektionen över antal anslutna småhus till fjärrvärmenät, som vi enligt egen fördelning applicerar tätortsvis. Slutligen beräknas årsmedelhalter av B(a)P utifrån emissionsrastret på 1 km × 1 km utgående från linjära samband mellan emissioner och halter från tidigare genomförda lokalskaliga spridningsberäkningar med SIMAIR-ved i Västerbottenprojektet. Huvudslutsatserna från studien är följande: • De högsta årsemissionerna av B(a)P från vedpannor, som står för i särklass högst emission per enhet och därmed har störst påverkan på den lokala luftkvaliteten, beräknas för Skellefteå (18 200 g år–1) följt av Örnsköldsvik (13 600 g år–1), Gotland (13 500 g år–1), Sundsvall (12 900 g år–1) och Hudiksvall (12 300 g år–1). • Utifrån ett linjärt antagande mellan emissioner och halter fås kommunvisa årsmedelhalter av B(a)P 2012 på 0.03 – 1.03 ng m–3 för haltmåttet kartans högsta värde (KHV). Motsvarande värden för kartans ytmedelvärde (KYM) är 0.01 – 0.25 ng m–3. • Beräkningarna indikerar att det föreligger risk för överskridande av MKN (>1.0 ng m–3) i vissa enskilda gridrutor i tätorterna Sollefteå och Laholm (avseende årsmedelhalt av B(a)P uttryckt som KHV). Höga årsmedelhalter (>0.8 ng m–3) fås även för Kramfors, Säffle, Arvidsjaur, Boden, Skellefteå och Trollhättan. Detta är kommuner med en stor andel vedpannor i förhållande till lokaleldstäder. • Merparten (273 av 290) av kommunerna i Sverige har haltnivåer (KHV) högre än miljökvalitetsmålet Frisk luft (>0.1 ng m–3). Här är påverkan även betydande för utsläpp från trivseleldning med lokaleldstäder. • Studien ska ses som en översiktlig kartläggning och screening av emissioner och halter av B(a)P från småskaliga vedeldningen. Beräkningarna kan anses representera ett ”worst case”. • Den i särklass största osäkerheten vad gäller indata är statistiken från MSB över antalet eldstäder per kommun, samt hur eldstäderna fördelas mellan olika kommuner i gemensamma räddningstjänstområden. Detaljeringsgraden av underlaget samt klassificeringen av eldstäderna kan variera betydligt mellan olika kommuner/räddningstjänstförbund. För kommuner som enligt beräkningarna har haltnivåer som överskrider eller är nära att överskrida MKN rekommenderas, i ett första steg, att en noggrannare granskning/inventering görs av indata som används i beräkningarna, i synnerhet antalet eldstäder. In this report methods and results are presented from downscaling of about 40 climate

Sveriges luftkvalitet påverkas av lokala och nationella utsläppskällor såväl som av emissioner från Europa. Utsläppen av många luftföroreningar har minskat under de senaste årtiondena tack vare kontinuerligt skärpta emissionskrav. Trots kraftiga minskningar av utsläppen både i Sverige och övriga Europa har inte luftkvaliteten i våra städer, med avseende på kvävedioxid (NO2), ozon (O3) och partiklar (PM10), förbättrats avsevärt det senaste decenniet. Inte heller har t.ex. surheten i Sveriges skogsmarker minskat sedan 1980-talet (Naturvårdsverket, a).SMHI genomförde under 2011 och 2012 en kartläggning av luftmiljö och deposition fram till år 2020 (Andersson et al, 2011 och Omstedt et al, 2012a). I detta fortsättningsprojekt har kartläggningen gjorts ytterligare 10 år framåt i tiden, till år 2030. Studien behandlar både lokal luftkvalitet och beräkningar av bakgrundshalter och deposition.Lokala beräkningar har utförts för 46 gator/vägar i eller i nära anslutning till tätortsmiljö. Beräkningarna omfattar halter av kvävedioxid och partiklar (PM10 och PM2.5). Deposition redovisas för svavel- och kväveföreningar uppdelat på total-, våt- samt torrdeposition.Lufthalter inklusive AOT40 redovisas för ozon.Lokalt uppvisar PM10 flest överskridandena av miljökvalitetsnormerna och miljökvalitetsmålet Frisk luft. Årsmedelvärdet varierar mellan de studerade gatumiljöerna från knappt 10 till 37 μg m–3, och 90-percentilen från knappt 17 till 80 μg m–3. Miljökvalitetsmålet för PM10 beräknas överskridas i 42 av de 46 studerade trafikmiljöerna.PM2.5-halterna ligger väl under miljökvalitetsnormen för samtliga studerade trafikmiljöer. Miljökvalitetsmålet överskrids i åtta av de 42 studerade trafikmiljöerna. Årsmedelvärdet varierar mellan4 och 12 μg m–3.För NO2 varierar årsmedelvärdet i de studerade städerna mellan 6 och 25 μg m–3, 98-percentilen av dygnsmedelvärden mellan 12 och 46 μg m–3 och 98-percentilen av timmedelvärdet mellan 16 och 67 μg m–3. Miljökvalitetsnormerna beräknas inte överskridas i någon av de studerade trafikmiljöerna. Miljökvalitetsmålet Frisk luft för NO2 avseende 98-percentil timmedelvärden överskrids i 4 av de 46 studerade miljöerna. För årsmedelvärden noteras inget överskridande av målet.För fyra gator har en känslighetsanalys genomförts där trafikökningen har hållits oförändrad jämfört med år 2008. Uteblivna trafikökningar till år 2030 jämfört med 2008 leder till minskade haltnivåer mellan 3 och 11 % för PM10 och NO2. PM2.5 påverkas endast marginellt av förändrade trafikflöden.Som följd av minskade emissioner kommer deposition av svavel och oxiderat kväve att minska till år 2030. Depositionen kommer vara fortsatt störst i södra Sverige. Depositionen av reducerat kväve kommer på de flesta platser vara oförändrad.Luftkvaliteten med avseende på marknära ozon kommer att förbättras i Sverige fram till år 2030. Halterna av ozon kommer fortsatt att ligga under miljökvalitetsmålet för ozons påverkan på grödor och skog.De största osäkerheterna i denna studie antas finnas i emissionsdata, trafikökningar på enskilda gator, fordonssammansättningen (t.ex. andelen dieselbilar) och andelen bilar med dubbdäck. I studien används meteorologin för år 2008 vilket gör att erhållna resultat inte inkluderarvariabilitet i meteorologin.

SIMAIR är ett webbaserat modellsystem för beräkning av luftkvalitet i svenska tätorter. Systemet är utvecklat av SMHI på uppdrag av Trafikverket, Naturvårdsverket och Energimyndigheten och syftar till att tillhandahålla svenska kommuner och andra aktörer ett lättanvänt verktyg som kan användas i luftvårdsarbetet, bland annat för att bedöma luftföroreningsnivåerna i relation till miljökvalitetsnormer och utvärdera olika åtgärders effekter på luftmiljön. Syftet med denna studie är att utvärdera SIMAIR mot nya mätdata av PM10 och NO2 och testa och utvärdera en ny emissionsmodell för vägtrafikens slitagepartiklar.Högkvalitativa mätningar med timupplösning från tre trafikmiljöer har använts i utvärderingen; E6 vid Gårda i Göteborg för åren 2006-2009, Hornsgatan i Stockholm för åren 2007-2009 samt Västra Esplanaden i Umeå för åren 2006-2009. Modellens beräkningar i urban bakgrund (regionalt + urbant bidrag) har även utvärderats mot mätningar i urban bakgrund (i taknivå) för dessa tätorter; Femman-huset i Göteborg, Torkel Knutssonsgatan i Stockholm samt Biblioteket i Umeå. I utvärderingen används ett antal statistiska mått och indikatorer för att kvantifiera modellens prestanda i jämförelse med mätdata. Bland annat jämförs årsmedelvärden, percentiler, antalet överskridanden, bias, korrelationskoefficient och Target. I valideringen har ett nytt utvärderingsverktyg använts, Delta-tool, utvecklat inom ramen för det europeiska initiativet FAIRMODE.Utvärderingen av SIMAIR visar att i trafikmiljöer underskattas PM10-halterna något för Hornsgatan i Stockholm (med ca 20-30 %). För Västra Esplanden i Umeå och i synnerhet E6 vid Gårda i Göteborgöverskattas istället PM10-halterna (med 10-35 %). Däremot, i urban bakgrund är överensstämmelsen mellan modellerade och uppmätta PM10-halter genomgående mycket god.En systematisk underskattning av NO2-halterna kan observeras både i trafikmiljöer (generellt 10-30 %) och urban bakgrund (generellt 10-30 %) jämfört med mätdata (bortsett från urban bakgrund i Stockholmdär modellen uppvisar god överenstämmelse med mätdata). Trots att det finns ett viss bias för NO2 är resultaten ändå goda; 75 % av datapunkterna har ett lägre targetvärde än 1, vilket betyder att modellen då kan vara en bättre prediktor för atmosfärens ”verkliga” kemiska tillstånd än mätningarna.Denna studie tillsammans med tidigare valideringsstudie av SIMAIR visar att modellen uppfyller kvalitetsmålen på modellberäkningar (RPE/RDE) för såväl PM10 och NO2 i trafikmiljöer.Inom ramen för ett nordiskt forskningsprojekt har en ny emissionsmodell för vägdamm utvecklats; NORTRIP. Modellen bygger delvis på samma principer som SIMAIRs vägdammsmodell, men viktiga förbättringar har gjorts. Syftet med denna undersökning är att analysera förutsättningarna för att använda NORTRIP med hjälp av indata från SIMAIR. Undersökningen visar att det är möjligt, men att det finns en del svårigheter.NORTRIP-modellen ger något högre korrelation mot mätdata jämfört med SIMAIRs vägdammsmodell. Med övriga indata från SIMAIR för år 2007 ökar korrelationen från 0.58 till 0.67 för Västra Esplanaden,från 0.59 till 0.67 för Hornsgatan och från 0.53 till 0.57 för Gårda. För att få överensstämmande haltnivåer behövs dock korrektioner införas; korrektioner som för närvarande inte är lätta att förstå. Det är inte säkert att den standardparameteruppsättning, som tagits fram baserat på mätningar från två gator i Stockholm, är så generell att den också kan tillämpas för andra trafikmiljöer i Sverige.Ett enkelt sätt att förbättra SIMAIRs beräkningsresultat är att korrigera dessa mot mätdata. För att förbättra modellresultaten utan användandet av mätdata krävs förbättrade emissioner, vilket sannoliktkommer göras inom ramen för HBEFA i Europa, samt att implementera NORTRIP-modellen. Innan NORTRIP-modellen kan implementeras i SIMAIR behövs emellertid fler studier avseende vilka parametervärden och korrektioner som ska användas.

Luftföroreningar är ett lokalt men också gränsöverskridande problem. Sveriges luftkvalitet påverkas av lokala utsläppskällor, men även av långdistans-transport från stora emissionsområden i Europa. Utsläppen av många luftföroreningar har minskat under de senaste årtiondena på grund av kontinuerligt skärpta emissionskrav och betydande förbättringar har gjorts för vägtransportsektorns reglerade avgasemissioner. Fortsatt minskningar är att förvänta som också påverkar luftkvaliteten. Trots kraftiga minskningar av utsläppen både i Sverige och övriga Europa har inte luftkvaliteten i våra städer, med avseende på kvävedioxid (NO2), ozon (O3) och partiklar (PM10), förbättrats på något avgörande sätt sedan år 2000. Fortfarande är luftföroreningshalterna i många trafikmiljöer höga såväl i Sverige som i övriga Europa. Syftet med projektet är att ge underlag för bedömningar av hur miljökvalitetsmålet Frisk luft uppfylls i svenska tätorter och påvisa effekter av vad olika åtgärder, såväl internationellt som i Sverige och lokalt i kommuner, kan komma att få för effekter på luftkvaliteten år 2020.

This study aims to assess and improve the Swedish forecast and information capabilities for ground-level ozone concentrations in ambient air. The assessment is based on a set of archived results from the Swedish operational chemical transport model MATCH and Swedish in-situ measurements of ozone covering the period of May 2008 to November 2010. The evaluation comprises two major activities: The first activity is an analysis of the overall model performance using standard statistical metrics suitable for longer time series. The second evaluation activity comprises in-detail analyses of the specific ozone episodes occurring in Sweden during the study period. In addition, trajectory modelling is used to investigate the meteorological conditions and transport patterns associated with those episodes. The evaluation of the model results shows that the model scores well according to standard evaluation criteria and confirms results of other studies in that the model easily meets the data quality requirements of the EU air quality directive 2008/50/EC. However, from an operational forecasting and information perspective it would be desirable to further improve the prediction of, in particular, high-level ozone episodes. Two different activities in our study are dedicated to the task of improving the forecast and information capabilities: The first activity tests the usefulness of statistical postprocessing of model results using regression techniques. The tests show promising results although the model performance during high-level ozone episodes is not improved. A limitation of our study is the relatively small archive of model data available for calibration andevaluation. Adaptive post-processing methods have not been tested in our study. The second activity aimed to improve ozone forecasting is a high-resolution model run for the year 2010. The higher reso-lution run gives slightly better results than the coarser operational model, which can be attributed to a better resolution of the physiography and thus certain physical and chemical processes. In particular, high-resolution simulations provide a more realisticrepresentation of the spatial ozone variation which is desirable for environmental assessments with a longer time horizon. However, from the perspective of operational ozone forecasting the increase in resolution cannot correct systematic problems such as an under-prediction of ozone if the source of ozone is non-local and the long-range transboundary transport is not correctly described by the European-scale model used as boundaries. Other potential sources of error are incomplete or erroneous emissions, representativeness issues, oversimplifications in the model’s physical or chemical processes, lacking data assimilation and initialization and oversimplifiedboundary conditions. While several of these issues are already addressed in current initiatives such as the EU FP7-project MACC, it is clear that further work will be needed during the coming years. Further work should also be invested in a better exploitation of the international developments within MACC and in the establishment of operational high-resolution air quality forecasts for Sweden, using boundary values from European-scale forecasts provided by theMACC-ensemble of regional air quality models.

I denna studie presenteras nutid (2010) och förändring till framtid (2020) för ett emissionsscenario baserat på PRIMES energimodell och IMO-beslut för internationell sjöfart. Utifrån dessa uppskattningar har modellberäkningar gjorts över nutid och förändring till 2020 för deposition av kväve och svavel, samt för lufthalter av sekundära inorganiska aerosoler (SIA; partiklar) och marknära ozon. Bidrag och förändring i detta bidrag till 2020 har presenterats för internationell sjöfart. Även Sveriges och övriga Europas bidrag till deposition i nutid och förändring till framtid har presenterats.Huvudresultaten i studien är:- Landbaserade utsläpp av svaveldioxid, kväveoxider, partiklar, kolmonoxid och volatila organiska ämnen förväntas minska i Europa såväl som i Sverige, medan utsläppen av ammoniak förväntas öka till 2020 i Europa.- Internationell sjöfart förväntas minska sina utsläpp av svaveldioxid på grund av IMO-beslut, men förväntad ökning i trafiken medför ökade utsläpp av NOx.- Såväl deposition som lufthalter fortsätter vara högst i södra Sverige.- Utsläppsminskningarna till 2020 medför minskat nedfall av svavel och kväve i Sverige.- Bidraget till kvävedeposition från internationell sjöfart ökar i hela landet till 2020, övriga bidrag minskar.- Luftkvaliteten i regional bakgrundsluft i Sverige förbättras för såväl marknära ozon som för SIA.- De högsta halterna av marknära ozon beräknas minska som en följd av utsläppsminskningar i Europa.

Luftföroreningar är ett lokalt men också gränsöverskridande problem. Sveriges luftkvalitet påverkas av lokala utsläppskällor, men även av långdistanstransport från stora emissionsområden i Europa. Utsläppen av många luftföroreningar har minskat kraftigt under de senaste årtiondena på grund av kontinuerligt skärpta emissionskrav. Betydande förbättringar har bland annat gjorts inom vägtransportsektorn. Via europeiska utsläppsnormer definieras acceptabla gränser för avgasutsläpp för nya fordon som säljs i EUs medlemsstater. Dessa, och andra, utsläppskrav kommer att leda till fortsatt minskande emissioner i Europa och därmed även lägre föroreningsnivåer i den luft som kommer in över Sverige. Hur stort är det kvarstående behovet av lokala åtgärder i Sverige för att minska haltnivåerna till en nivå där normer och miljömål uppfylls? Det är en av de frågeställningar som denna rapport utgår från.Den lokala miljö som undersöks är gaturum, varför förändringar av vägtrafikens emissioner och halter i Sverige är central. Liknande emissionstrender, som i Europa, finns också i Sverige, med kraftigt minskande emissioner beroende bland annat på de europeiska utsläppsnormerna. Viktiga skillnader finns också. Vårt kalla svenska vinterklimat skapar bland annat hala vägbanor och ogynnsamma spridningsförhållanden. Åtgärder för att undvika hala vägbanor leder till ökat vägslitage och vägdamm som ackumuleras i vägmiljön, vilket i sin tur leder till höga partikelhalter. I norra delarna av Sverige skapas under vintern ogynnsamma spridningsförhållanden med stabil skiktning och låga inversioner. I kombination med höga emissioner av luftföroreningar från bostadsuppvärmning och kallstarter leder detta till höga halter av bland annat kväveoxider.Trots kraftiga minskningar av utsläppen både i Sverige och övriga Europa har inte luftkvaliteten, med avseende på kvävedioxid (NO2), ozon (O3) och partiklar (PM10 respektive PM2.5), förbättrats på något avgörande sätt sedan år 2000. Fortfarande är luftföroreningshalterna i många trafikmiljöer höga såväl i Sverige som i övriga Europa. Orsakerna till det diskuteras i rapporten. Syftet med denna undersökning är att analysera hur framtidens luftkvalitet på lokal nivå (gaturum) kan komma att utvecklas på grund av troliga emissionsminskningar i Europa och i Sverige, samt att bedöma hur stora lokala åtgärder som ytterligare kan komma att fordras för att klara miljökvalitetsnormer och miljömål.

Bakgrund och syfte. År 1999 startade Naturvårdsverket ett projekt för kartläggning av partikelhalter i Sverige samt identifikation av de viktigaste källorna. Kartläggningsprojektet byggde på mätningar under två år (1999-2001). Resultaten har varit till stor nytta och legat till grund för bland annat införande av nya miljömål och miljökvalitetsnormer, åtgärdsförslag och vetenskapliga publikationer. För första gången kunde haltnivåer av PM10 och PM2.5 beskrivas systematiskt i regional och urban bakgrund samt gaturum i Sverige. Tre huvudkällor till höga partikelhalter i Sverige kunde identifieras; långdistanstransport, uppvirvling av vägdamm och vedeldning.Sedan dess har kunskapen om partiklar ökat. Miljökvalitetsnormer har införts i Sverige och miljömål har formulerats. Idag finns mer mätdata tillgängliga och för vissa områden finns även längre tidsserier. Intresset för sjöfartens bidrag till luftföroreningar och partiklar har ökat, eftersom dess relativa bidrag jämfört med landbaserade emissioner ökar. Nya studier inriktade på förståelse av olika processer har genomförts. Modeller har utvecklats och förbättrats, därigenom har också möjligheten att kvantifiera olika källors bidrag ökat. Behovet att använda modeller i arbetet med miljömål och miljökvalitetsnormer har också blivit större.Syftet med denna studie är att presentera huvuddragen av den kunskap som kommit fram under de senaste tio åren om partikelhalter i Sverige, framförallt PM10 och PM2.5, men också peka på kunskapsluckor.

Den urbana spridningsmodellen BUM, som används inom SIMAIR-systemet, är en enkel trajektoriemodell för beräkning av luftkvalitet i tätorter om 1 x 1 km, där haltbidrag beräknas utifrån emissionskällor i ett uppströms influensområde vars storlek är beroende av bland annat vindhastigheten.Det enkla och attraktiva konceptet möjliggör snabba modellberäkningar och modellen tillämpas i dagsläget för mer än 100 tätorter inom ramen för SIMAIR. Emellertid har jämförelser med uppmätta halter visat att BUM underskattar halterna av NO2 och NOX, i synnerhet för orter i norra Sverige. Förklaringen till detta torde huvudsakligen vara meteorologisk, dvs. det exemplifierar svårigheterna i att beskriva spridningen avluftföroreningar under starkt stabila atmosfäriska förhållanden.Denna problematik har tidigare lösts med en statistisk metod (regressionsanalys) för att anpassa beräkningarna mot mätdata för tätorter norr om Dalälven. Resultatet av denna metodik har dock varierat stort; för några tätorter har det fungerat tillfredställande, medanöverensstämmelsen mellan uppmätta och beräknade halter har varit sämre för andra.Syftet med denna studie är att genom en känslighetsanalys undersöka vilka parametrar i modellen som påverkar halterna mest och därefter förbättra parametriseringen av dessa under stabila atmosfäriska förhållanden. Vidare valideras resultatet genom jämförelser med mätdata från 13 tätorter i Sverige.Enligt känslighetsanalysen är det formuleringen av den vertikala spridningsparametern σz som i särklass påverkar halten av NO2 mest. En ny parametrisering, som tar hänsyn till stabiliteten, införs vid beräkningen av σz för tätorter utanför storstäderna, vilket generellt höjer halterna av NO2 med storleksordningen några μgm-3 på årsbasis och tiotalet μgm-3för 98-percentils dygnsmedelvärde. Vidare införs en korrektion av meteorologin (från Mesan) som används vid beräkningarna i BUM, så att meteorologin ska representera mer urbana (skrovligare) förhållanden.Förbättringarna av BUM leder till att överensstämmelsen med mätdata ökar. Korrelationen mellan beräknade och uppmätta halter av NO2 ökar överlag och tidsvariationen av halter fångas bättre i modellen (vilket leder till att variationskoefficienten CoV för beräknade respektive uppmätta halter stämmer bättre överens). Årsmedelhalter och i synnerhet 98-percentils dygns- och timmedelvärde reproduceras bättre i nya BUM; vid jämförelse med uppmätta halter är 37 % av datapunkterna inom ±50 % för BUM original medan motsvarande siffra för nya BUM är 95 %. Modellen lyckas dock fortfarande inte, för vissa tätorter i norra Sverige, fullt utreproducera de allra högsta dygns- och timvisa halterna.I jämförelse med BUM originals klimatkorrigerade halter (i norra Sverige) är generellt överensstämmelsen mellan beräkningar och mätdata bättre för nya BUM, i synnerhet vad gäller årsmedelvärde, korrelationskoefficient och variationskoefficient.

The urban background dispersion model, BUM, used in the SIMAIR-system, is a simple trajectory model for evaluation of Air Quality in urban areas on 1 x 1 km spatial resolution. The urban contribution to concentrations in a receptor point is calculated from the emission sources in an upstream influence area whose size is dependent on the wind speed. This simple and attractive concept enables fast model calculations and the model is applied for more than 100 Swedish towns within SIMAIR. However, comparison with measured concentrations has shown that BUM underestimates levels of NO2 and NOX, especially for towns in northern Sweden. The reason for this is probably meteorological, i.e. it exemplifies the difficulties in describing the dispersion of air pollutants during strong stable atmospheric conditions. This problem has previously been solved by a statistical method (regression analysis), to adjust the calculations against measurements for towns in northern Sweden. The result of this method has varied widely; for some urban areas the result has been good while the correlation between measured and calculated concentrations has been lower for others. The aim of this study is, through a sensitivity analysis, to examine the parameters of the model that most significantly affect the levels of NO2, and subsequently improve the parametrization of these during stable atmospheric conditions. Furthermore, the results are validated against measurements from 13 urban areas in Sweden. According to the sensitivity analysis, it is the parametrization of the vertical dispersion parameter σz that most affects the levels of NO2. A new parametrization, which takes into account the stability, is introduced for urban areas outside major cities. This generally raises the concentrations with several μgm-3 on annual basis and 10’s μgm-3 for 98-percentile daily mean concentration. Furthermore, a correction of the meteorology (from Mesan) is introduced used in the calculations of BUM, for the meteorology to represent more urban (rough) conditions. The improvements of BUM lead to a better consistency between the model and the measurements. Generally, the correlation between the calculated and the measured concentrations of NO2 increases, and the time variation of concentrations is better captured in the model. Annual averages, and especially 98-percentile daily- and hourly mean value, are better reproduced in the improved version of BUM; when compared to measured concentrations, 37 % of data points are within ± 50 % for the original BUM while the corresponding results for the new BUM is 95 %. However, the new BUM model still doesn’t succeed, for all towns in northern Sweden, to fully reproduce the highest daily and hourly peaks of concentrations. In comparison with the original BUM climate corrected concentrations (in northern Sweden), the correlation between calculated and measured concentrations is higher for the new BUM, especially in terms of annual average, correlation coefficient and coefficient of variation.