Umrechnung $𝑚𝑔/𝑚^3$ in ppm Teil 5

Der $CO_2$-Gehalt in der Luft wird in parts per million (Anteile pro Million), kurz ppm, oder in Prozent (%), beziehungsweise Volumenprozent (Vol.-%) angegeben.

Zu Beginn der Industrialisierung, um 1750 lag die $CO_2$-Konzentration bei 278 ppm.^{1 2} Diese historischen Daten sind in ppm, die Messtelle gibt die Kohlendioxidangaben in $𝑚𝑔/𝑚^3$ an. Um die Massenkonzentrationen und Volumenmischungsverhältnisse besser vergleichen zu können, werden sie in diesem Abschnitt umgewandelt. Die Angaben als Massenkonzentrationen in $𝑚𝑔/𝑚^3$ gelten nur für die bestimmten Bedingungen von Druck und Temperatur. Der Befehl df_wasserkuppe.info() liefert uns das maximal 76646 Werte ppm berechnen könnten. Da nur für 76646 Luftdruckwerte vorhanden sind.

Stand: 27.04.2021

df_wasserkuppe = pd.read_csv('daten/wasserkuppe.csv')
df_wasserkuppe.index = pd.to_datetime(df_wasserkuppe.Datum)

df_wasserkuppedrop = df_wasserkuppe.dropna()
df_wasserkuppedrop = df_wasserkuppedrop.drop(columns=['Datum'])

df_wasserkuppedrop

Umrechnungsformel

mg = 0.1ppm1mol/((8.31447*(t+273.15))/p)

ppm = 10mg2/mol((8.31447*(t+273.15))/p)

mg2…ist die Massenkonzentration des Messwertes Kohlendioxid in mg/m3

p…ist der Bezugsdruck. Der Normdruck wäre 1013,25 mbar.

mol…die molare Masse von Kohlendioxid in g/mol: 44,01 g/mol

10 ergibt sich als Umrechnungsfaktor, da keine konsistenten Einheiten verwendet werden³

R ist die Universelle Gaskonstante = 8,314472 J/(K·mol)

t= 13.4
p=1013.25
mol=44.01
mg2=724

ppm = 10*mg2/mol*((8.31447*(t+273.15))/p)
ppm

386.8170144884977

Berechnung der Werte 2011-01-09 12:00:00 und 2020-05-06 00:00:00

t= 6.5
p=995
mol=44.01
mg2=737

ppm = 10*mg2/mol*((8.31447*(t+273.15))/p)
ppm

391.32936019874427

t= 13.4
p=1014
mol=44.01
mg2=724

ppm = 10*mg2/mol*((8.31447*(t+273.15))/p)
ppm

386.5309072292606

t = df_wasserkuppedrop['Temperatur']
p = df_wasserkuppedrop['Luftdruck']
mol = 44.01
mg2 = df_wasserkuppedrop['Kohlendioxid']

df_wasserkuppedrop['ppm'] = 10*mg2/mol*((8.31447*(t+273.15))/p)

df_wasserkuppedrop['ppm']

Datum
2011-01-09 12:00:00    386.530907
2011-01-09 13:00:00    389.221839
2011-01-09 14:00:00    392.188422
2011-01-09 15:00:00    387.728965
2011-01-09 16:00:00    388.267478
                          ...    
2020-04-06 20:00:00    393.873041
2020-04-06 21:00:00    394.547875
2020-04-06 22:00:00    395.618561
2020-04-06 23:00:00    394.467844
2020-05-06 00:00:00    391.329360
Name: ppm, Length: 75072, dtype: float64

df_wasserkuppedrop

dfco2m = df_wasserkuppedrop.resample('M').mean()
dfco2m

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as style

dfco2m['ppm'].plot(label = 'ppm', figsize=(15,7))
dfco2m['MA3'] = dfco2m['ppm'].rolling(3).mean()
dfco2m['MA3'].plot(label='MA3')
style.use('fivethirtyeight')
plt.legend()

<matplotlib.legend.Legend at 0x172fbda4988>

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Quellenangaben: