In 2024, SMHI published modelled national high-resolution concentrations of NO2, PM10 and PM2.5 for the year 2019. The simulations were performed using a new methodology that enabled a combination of dispersion modelling on regional, urban and street scales without double counting of emissions. With a spatial resolution as high as 50x50 m2, these results provided the most detailed description of air quality over Sweden so far.

Using the same methodology, we have now performed national simulations for the year 2023. Whereas the first project focused on developing a framework for model calculations, the aim of this project has been to further improve the model quality by improving emissions and modelling assumptions, as well as optimising calculation performance. In addition to evaluating concentrations related to the current Swedish air quality standards, we have also included the limits from the updated EU Ambient Air Quality Directive (AAQD) and the World Health Organization (WHO) guidelines.

The emissions and model improvements include:

Better handling of street level NOx chemistry.Improved emissions data from the public power and industrial sectors as well as for the domestic and international shipping sectors.Traffic emissions data has been improved by regionalising vehicle fleets, the assumptions regarding street gritting and the date interval for changing to/from winter tyres.The model results have been validated against applicable Swedish measurement stations and show:

Significantly reduced NO2 concentrations for traffic stations compared to measurements due to model improvements. The modelled concentrations now tend towards underestimation, but with improvements in quality compared to the 2019 results.Improved quality of PM10 concentrations compared to measurements due to a number of improvements to the emission assumptions. The quality has improved particularly in northern Sweden due to regionalised assumptions regarding use of winter tyres and street gritting with sand.Similarly high quality of PM2.5 concentrations as that of the 2019 results.Overall the validation shows improved results, but still with some exceedances with regards to the RDE and RPE and/or through the MQI statistical indicators. More work is needed to improve the model quality enough for it to pass all the data quality objectives for the whole country. It is therefore important to note that more detailed local scale studies are needed to fully understand the air quality at a given location.

Generally, the highest concentrations are seen in urban environments and along major roads. The traffic sector is one of the dominating source sectors as can now also be seen in the source apportionment, a new feature implemented in this upgraded version of our modelling system.

The results from this study are meant to be used by Swedish municipalities and other organisations to help analyse and improve their assessment and mitigation of local air quality. The results have been made freely available on the SMHI web portal “Luft-webb”.

2024 publicerade SMHI högupplösta modellerade halter av NO2, PM10 och PM2,5 över hela Sverige för år 2019. I projektet togs en ny modelleringsmetodik fram för att kombinera spridningsberäkningar på tre skalor; regional, urban och gaturum, utan dubbelräkning av emissioner. Med en rumslig upplösning på 50x50 m2 så var dessa resultat den hittills mest detaljerade beskrivningen av luftkvaliteten över hela Sverige.

Genom att använda samma metodik har vi nu också utfört nationella beräkningar för år 2023. Där det första projektets fokus låg på modellutveckling så har fokus i det här projektet varit att fortsatt förbättra modellen och emissionsbeskrivningen samt optimering av beräkningskedjan. Förutom att utvärdera de resulterande halterna till dagens svenska miljökvalitetsnormer så har vi även utvärderat halterna mot gränsvärdena från det kommande uppdaterade EU-direktivet om luftkvalitet och renare luft i Europa samt från riktlinjerna från WHO (Världshälsoorganisationen).

Förbättringar som har gjorts kring emissioner och modeller inkluderar:

Bättre hantering av gaturumsbidragets NOx-kemi.Emissioner har förbättrats för uppvärmnings- och industrisektorerna samt för inrikes- och utrikessjöfartssektorerna.Trafikemissioner har förbättrats genom regionaliserade antaganden för fordonsflottor, dubbdäcksanvändning och sandning.Modellresultaten har validerats mot tillgängliga svenska mätstationer och visar:

Signifikant reducerade halter av NO2 jämfört med mätvärden. Dessa minskningar beror huvudsakligen på modellförbättringar och tenderar nu att understiga mätvärdena. Modellkvaliteten är dock tydligt förbättrad jämfört med de tidigare resultaten för 2019.Förbättrad kvalitet på halterna av PM10 jämfört med mätvärden, främst på grund av ett antal förbättrade modelleringsantaganden. Kvaliteten har höjts mest i norra delarna av landet genom regionaliserade antaganden kring dubbdäcksanvändning och sandning.Samma höga kvalitet på halterna av PM2,5 jämfört med de tidigare resultaten för 2019.Generellt visar valideringen förbättrade resultat, men det finns fortfarande överskridanden jämfört med kvalitetsmålen RDE och RPE och/eller MQI. Ytterligare arbete kommer att behövas för att förbättra modellkvaliteten tillräckligt för att alla kvalitetsmål ska klaras för hela landet. Det är därför viktigt att påpeka att mer detaljerade lokalskaliga beräkningar behövs för att helt förstå luftkvaliteten vid varje given plats.

De högsta halterna ses oftast i städerna eller intill större vägar. Trafiksektorn är en av de viktigaste källorna, något som nu också kan ses i källfördelningen som är en ny funktionalitet i webbtjänsten.

Resultaten ifrån denna studie är ämnade att användas av svenska kommuner och andra organisationer för att hjälpa analysen och förbättra luftkvalitetsarbetet. Dessa resultat har gjorts fritt tillgängliga på SMHIs webbportal ”Luftwebb”.

The Baltic Sea as a whole does not meet the criteria for good environmental status (GES) under descriptors 8 and 9 of the Marine Framework Directive based on a comprehensive evaluation of hazardous substances (HELCOM, 2018). Improved understanding of how human activities affect the Baltic sea is required to be able to more effectively target measures where they can have the greatest benefit. Shipping has been identified as a significant source of emissions of metals and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in particular to the marine environment. We have developed a new activity model for Swedish leisure boats, using a new mapping of moorings in combination with Automatic Identification System (AIS) data. AIS transmitters are mandatory for larger ships, with gross tonnage over 300, as well as for passenger ships in international traffic. The use of AIS among leisure boats is therefore generally lower than for commercial traffic, but many boat owners still use AIS voluntarily, for example for safety reasons. Therefore, AIS data does not provide full temporal and spatial coverage of leisure boats, but the data can be used, among other things, to produce a generic time variation for leisure boat activity. The activity model combines AIS data for the year 2023, and a new dataset on Swedish moorings of leisure boats along the entire coast of Sweden, mapped using satellite imagery. The activity model is also based on information from the boating survey where boat owners estimated how often they use their boat, the distance sailed and what type of boat they use (Swedish Transport Agency, 2020). The model then assumes a Gaussian distribution of activity, concentrated at moorings and with a greater probability of boat activity closer to land. By modelling the activity for 232 963 leisure boats, we estimate a total fuel use of 27 330 tonnes. Antifouling paints release 18.9 tonnes of copper and 15.9 tonnes of zinc. As a complement to the activity model, Shipair has also been used (Segersson, 2013) to model the emissions of larger leisure boats. Shipair models emissions based on time series of boat positions available through AIS. AIS data also tracks longer trips, between different ports, which are not covered by the activity model. Although only about 6 000 leisure boats are equipped with AIS transponders, 11.1 % of the entire fleet's travelled distance is covered by these boats. However, the modelled fuel consumption is only 5.2% of the total fuel consumption estimated by the activity model, since a large proportion of the boats are assumed to be sailing boats.The findings presented in this study can serve as input data for dispersion modelling to estimate atmospheric and marine pollutant concentrations. Moreover, the model can be adapted to assess additional environmental pressures on the marine ecosystem, including underwater noise, physical disturbances, and unburned fuel emissions from twostroke engines. Additionally, it can be used to analyse the effects of different policy scenarios, offering valuable insights into how regulations influence emissions in both the atmosphere and marine environment.

Större delen av Europas havsområden når inte upp till en tillfredsställande miljöstatus enligt deskriptor 8 (farliga ämnen) och deskriptor 9 (farliga ämnen i livsmedel) i havsmiljödirektivet. Förbättrad förståelse kring hur olika mänskliga aktiviteter påverkar olika havsområden krävs för att mer effektivt kunna rikta åtgärder där de kan göra störst nytta. Sjöfart har identifierats som en betydande källa till utsläpp av särskilt metaller och polycykliska aromatiska kolväten (PAHer) till havsmiljön. Vi har tagit fram en ny aktivitetsmodell för svenska fritidsbåtar med hjälp av en ny kartering av bryggor baserat på satellitbilder i kombination med Automatic Identification System-data (AIS). AIS-sändare är obligatoriska för större fartyg, med bruttodräktighet över 300, samt för passagerarbåtar i internationell trafik. Användandet av AIS bland fritidsbåtar är därför generellt lägre än för den kommersiella trafiken, men många båtägare använder ändå AIS frivilligt, till exempel av säkerhetsskäl. Därför ger AIS-data ingen full tidsmässig och rumslig täckning av fritidsbåtar, men uppgifterna kan bland annat användas för framtagandet av en generisk tidsvariation för fritidsbåtsaktivitet.Aktivitetsmodellen kombinerar AIS-data för år 2023, och ett nytt dataset över svenska bryggor framtagen i tidigare projekt av Chalmers där förtöjningsplatser för fritidsbåtar längs hela Sveriges kust kartlagts med hjälp av ortofoton från Lantmäteriet tagna under 2020–2022. Aktivitetsmodellen bygger även på information från Båtlivsundersökningen där båtägare skattat hur ofta de använder sin fritidsbåt, seglad sträcka och vilken typ av båt de använder (Transportstyrelsen 2020). Modellen antar sedan en Gaussisk spridning av aktiviteten, koncentrerat vid förtöjningsplatser och med större sannolikhet för båtaktivitet närmare land. Genom att modellera aktiviteten för 232 963 fritidsbåtar, uppskattar vi en total bränsleanvändning av 27 330 ton. Från bottenfärger släpps 18,9 ton koppar och 15,9 ton zink. Som ett komplement till aktivitetsmodellen har även Shipair används. Shipair modellerar emissioner baserat på tidsserier av båtpositionerna som är tillgängliga genom AIS. AIS-data visar även längre turer, mellan olika hamnar, som inte omfattas av aktivitetsmodellen. Trots att bara cirka 6 000 fritidsbåtar är utrustade med AIS-sändare, täcks 11,1 % av hela flottans färdsträcka av dessa båtar. Den modellerade bränsleförbrukningen utgör dock bara 5,2 % av den totala bränsleförbrukningen som estimeras av aktivitetsmodellen, eftersom det är en stor andel av båtarna som antas vara segelbåtar. Resultaten från modellerna kan användas som indata för spridningsmodellering för att estimera atmosfäriska och marina koncentrationer av olika föroreningar. Dessutom har modellerna potential att inkludera och utvärdera andra miljöbelastningar på det marina ekosystemet, såsom undervattensbuller, fysiska störningar och oförbrända bensinutsläpp från tvåtaktsmotorer. Dessutom kan modellerna användas för att utvärdera effekterna av olika åtgärder, vilket ger insikter om lagstiftningens inverkan på utsläpp till atmosfären och den marina miljön.

In this development project, concentrations of NO2, PM10 and PM2.5 have been calculated for the whole of Sweden for the year 2019. Simulations have been made with a new methodology that enables an almost completely seamless combination of dispersion modelling on three scales; regional, urban and street scale, without double counting emissions. Pollution levels have been calculated at 50x50 m2 resolution, which provides a complete and detailed dataset at a national level. The spatial resolution of 50 m captures concentration gradients important for high-resolution exposure calculations. A strength of using dispersion models to calculate pollutant levels is the direct connection to emission inventories and projections.New functionality, parameterizations and inputs have been developed with the goal of increasing the performance of model calculations while preserving storage capacity. This is crucial to be able to carry out a comprehensive national modelling with a high geographical resolution. Parameterizations and detailed input data have been developed to better represent the real dispersion conditions, the physical environment and the size of emissions from, for example, traffic.For NO2, high levels are seen in urban environments near roads with high traffic load, and exceedances of the air quality limit values are seen in several locations. The number of exceedances of current air quality standards are relatively low for PM10. Levels of PM2.5 are often low and no exceedances of current standards occur at all. In a future perspective with stricter requirements for clean air, the situation will likely be different. With potentially stricter limit values there is a risk for exceedances in the several Swedish municipalities, especially for PM10.The validation of the modelling results compared to measurements has shown that modelling quality objectives are achieved for PM2.5 at both urban and local traffic stations. For NO2 and PM10, the modelling quality objectives are not met. The model underperforms at a number of stations and the 90 % requirement is thus not achieved. The RDE indicator is however fulfilled for several stations except for NO2 at traffic stations where the margin to fulfilment was very close. Further investigation of these sites is required and should be prioritized to understand the causes and improve modelled concentrations. Model performance, memory and storage capacity remain a major challenge for performing high-resolution calculations efficiently. Work on this also needs to be prioritised in future projects.The national modelling results constitute a national description of the current state of air quality in which all of Sweden's municipalities are included. The dataset facilitates the identification of locations where air pollution levels are at risk of exceeding threshold values for air quality standards and environmental quality objectives. This can be of great help to municipalities that lack measurements and modelling of air pollution and supports the work with Swedish air pollution assessment and mitigation. A comprehensive national assessment is especially important to have available when the updated EU Ambient Air Quality Directive, with stricter requirements for clean air, is implemented in the coming years. The dataset can also support the design of measurement networks, selection of measurement site locations and provide valuable information to experts and researchers as well as an interested public. The results will be made freely available on the SMHI web portal “Luftwebb” by the turn of the year 2023/2024.

I detta utvecklingsprojekt har halter av NO2, PM10 och PM2.5 beräknats för hela Sverige för år 2019. Simuleringar har gjorts med en ny metodik som möjliggör en nästan helt sömlös kombination av spridningsmodellering på tre skalor; regional, urban och gaturum, utan att dubbelräkna emissioner. Föroreningshalter har beräknats på 50x50 m2 upplösning, vilket ger ett komplett och detaljerat dataset på nationell nivå. Den spatiala upplösningen på 50 m fångar koncentrationsgradienter av vikt för högupplösta exponeringsberäkningar. En styrka med att använda spridningsmodeller för att beräkna föroreningshalter är den direkta kopplingen till emissionsinventeringar och projektioner.Ny funktionalitet, parametriseringar och indata har tagits fram med målet att öka prestanda och kvalitet för modellberäkningar samtidigt som lagringskapacitet bevaras. Detta är avgörande för att kunna genomföra en heltäckande nationell modellering med hög geografisk upplösning. Parametriseringar och detaljerade indata har tagits fram för att bättre representera de verkliga spridningsförhållandena, den fysiska miljön samt storlek på utsläpp från exempelvis trafik.För NO2 ses höga halter i urbana miljöer nära trafikbelastade vägar med överskridanden av gränsvärden för olika normer på ett flertal platser. Antal överskridanden av nuvarande miljökvalitetsnormer är förhållandevis få för PM10. Halter av PM2.5 är ofta låga och inga överskridanden av gällande normer sker alls enligt modellresultaten. I ett framtida perspektiv med högre krav på ren luft blir troligtvis situationen en annan, där striktare gränsvärden riskerar att överskridas i flera svenska kommuner, speciellt för PM10.Valideringen av modellresultat gentemot mätningar har visat att modelleringskvalitetskraven uppnås för PM2.5 vid både urbana och trafiknära platser. För NO2 och PM10 uppnås inte modelleringskvalitetskravet för 90 % av mätstationerna då modellen underpresterar vid ett antal platser. RDE indikatorn för modellkvalitet uppfylls dock för flertalet stationer förutom för NO2 vid trafiknära stationer, där marginalen dock är liten. Vidare undersökning av dessa platser krävs och bör prioriteras för att förstå och förbättra modellerade halter i framtida projekt. Modellprestanda, minnes- och lagringskapacitet är fortsatt en stor utmaning för att genomföra högupplösta beräkningar på ett effektivt sätt. Arbetet med detta behöver också prioriteras framöver.Dessa nationella modelleringsresultat utgör en nationell nulägesbeskrivning av luftkvaliteten där alla Sveriges kommuner ingår. Datasetet underlättar identifiering av platser där luftföroreningshalter riskerar att överskrida tröskelvärden för miljökvalitetsnormer och miljömål. Detta kan vara till stor hjälp för kommuner som saknar mätningar och modellering av luftföroreningar och gynnar arbetet med svensk luftvård. En heltäckande nationell kartläggning blir speciellt viktigt att ha till förfogande när EU:s uppdaterade luftkvalitetsdirektiv, med striktare krav på ren luft, införlivas de kommande åren. Det nationella modelleringsunderlaget kan också utgöra stöd vid mätnätverksdesign, val av mätplats och ge värdefull information till experter och forskare såväl som en intresserad allmänhet. Resultaten kommer att tillgängliggöras fritt på SMHI:s webbportal Luftwebb till årsskiftet 2023/2024.

In this study we have investigated the effects of emissions from aviation on air quality in both Swedish and European domains. The results will be used as a basis to estimate the marginal cost for air traffic in Sweden. The vertical, geographical and temporal distribution of aviation emissions over Sweden has been estimated using a newly developed methodology. The aviation emissions have been categorized by their emission altitude (LTO, low cruise and high cruise) and flight nationality (international, national and overflight). This aviation emission information was then used as input data to the regional atmospheric chemistry model MATCH to simulate the effects of aviation emissions on ecosystem, health and climate metrics. A total of 17 model simulations over three years have been performed. There is one simulation in which all emitted species from the surface and aviation emissions are included and eight simulations in which all aviation emissions from each combination of emission altitude and flight nationality are included. There are eight simulations in which NOx aviation emissions from each combination of emission altitude and flight nationality are included. Using these simulations, contributions from aviation emissions to deposition, concentrations and a range of different air pollution metrics has been calculated. The results are calculated in both the Europe and Swedish domains for all the simulations. 

The following results are included in this report: . Deposition of oxidised and reduced nitrogen . Deposition of excess sulfur . AOT40 and SOMO35 and their exposures . Concentration and exposure of primary and secondary particles . Concentration of nitrate and sulfate particles . Concentration of surface and above surface ozone 

In summary, contributions from aviation emissions in Sweden to the different concentrations, deposition and metrics for environmental effects are generally small, on the order of a few per mille or less. However the impacts can be traced in the simulations well beyond the Swedish borders. LTO emissions give the largest contribution to deposition of oxidised and reduced nitrogen, deposition of excess sulfur and concentrations of primary and secondary particles. In particular near the major airports like Stockholm-Arlanda and Gothenburg-Landvetter. High cruise emissions give insignificant contributions to deposition and concentrations at surface level. LTO emissions give a negative contribution to surface ozone concentration locally at the main Swedish airports but give an overall increased contribution in the regions around. Aviation emissions at low cruise and high cruise levels have the largest effect on ozone concentrations at higher levels.