Validation of ultraviolet radiation budgets using satellite observations from the OMI instrument

UV-B gegevens afkomstig van het Ozone Monitoring Instrument (OMI) zijn op dit moment nog onvoldoende nauwkeurig voor milieu-evaluaties. Verbetering is mogelijk door lokale concentraties van stofdeeltjes in de lucht in de berekeningen te betrekken. Dit concludeert het RIVM nadat UV-B-data van het OMI-instrument en acht grondstations in Europa zijn vergeleken. Het OMI-instrument zit aan boord van een NASA-satelliet en is erop gericht de ozonlaag te observeren, evenals luchtvervuiling en gassen die bijdragen aan de klimaatveranderingen. Nauwkeurige gegevens over UV-straling zijn nodig om het effect van de aantasting van de ozonlaag te kennen. De ozonlaag absorbeert UV-straling van de zon. Elk jaar krijgen meer dan 20 duizend Nederlanders huidkanker, van wie er ongeveer vijfhonderd overlijden. De belangrijkste oorzaak daarvan is blootstelling aan UV-B. De OMI-metingen van de hoeveelheid UV-B straling zijn 7 tot 22 procent hoger dan waarnemingen vanaf de grond. Dat komt vooral doordat er in de lucht meer stofdeeltjes zitten dan waarmee OMI rekent. Stofdeeltjes hinderen de passage van UV-straling door de atmosfeer. Ook onderschat OMI het effect van zware bewolking. Na verbetering van beide aspecten zijn UV-B gegevens van OMI beter bruikbaar voor milieu-evaluaties. De mogelijkheden hiertoe zijn aangetoond met behulp van het AMOUR-model van het RIVM. Dit model gebruikt naast satellietgegevens over ozon en bewolking, lokaal beschikbare gegevens om de hoeveelheid UV-straling op de grond te berekenen. Satellieten geven een regionaal en mondiaal beeld. Zonder satellietgegevens zouden veel extra grondstations nodig zijn om heel Europa te dekken. Echter, satellietinstrumenten degenereren, terwijl op grondstations veel nauwkeuriger en aantoonbaar stabiel gemeten wordt. Juist door de combinatie van satellietobservaties en grondwaarnemingen kan de hoeveelheid UV-B-straling het meest efficient bepaald worden. Validatie van de satellietgegevens met grondwaarnemingen over langere perioden zijn daarbij cruciaal.