Risico schatting voor populaties bij inhalatoire blootstelling bij rampen met behulp van geintegreerde monitoring en modellering

Er is een inventarisatie gemaakt van beschikbare RIVM-onderzoeksmiddelen om rampen waarbij gevaarlijke stoffen vrijkomen te monitoren en te bestrijden. De middelen bestaan uit meetapparatuur en rekenmodules. In de inventarisatie zijn ook onderzoeksmiddelen ondergebracht die alleen een kleine modificatie nodig hebben om ingezet te worden. Deze inventarisatie is gemaakt in het kader van het project RISPIEC (Risk Assessment for Populations during inhalation Exposure as a result of Catastrophes integrated monitoring and modelling). De doelstelling van dit project is het gereedmaken van de onderzoeksmiddelen die door het RIVM worden ingezet bij het beoordelen van de gezondheidsrisico's van rampen of calamiteiten. Binnen het RISPIEC project is ook een lijst beschikbaar van risicovolle stoffen. De selectie is gebaseerd op gezondheidseffecten en het milieurisico (stoffen die intensief gebruikt en getransporteerd worden).In the first phase of the RISPIEC project on 'risk assessment for populations during inhalation exposure as a result of catastrophes by integrated monitoring and modelling'- inventories are compiled including tools required for supporting the authorities in the case of calamities and available directly or after brief modifications. Furthermore, an initial list of substances has been compiled which are considered as having priority for inclusion in future developments of the anticipated integrated assessment instrumentation and procedures. The priority-setting is based on the known health effects and the estimated environmental risks related to the intensity of use and transport.RIV

Mobile Emission Factor Determination through Ambient Air Monitoring - MEDAM project

Emissions from mobile sources form a major factor in defining urban air quality. The emission factors for mobile sources function as a prerequisite in enabling the evaluation of possible abatement measures and the forecast of urban air quality. Furthermore, emission factors for mobile sources are used for evaluating the health risk associated with particulate matter for which traffic is considered a relevant source. A recent review on emission factors has shown large discrepancies for the particulate matter emission factors for mobile sources between published values and those currently used for model assessments using CAR and OPS and based on RIM+ data. The uncertainty about these factors has been further increased by an observation in the Dutch National Air Quality Monitoring Network indicating a possible overestimation of the factors. To address this uncertainty a limited monitoring campaign was designed to confirm one of the emission factors cited in the recent review. For nine days during the winter of 1996 particulate matter (PM10 and PM2.5), along with the co-pollutants CO and NOx, were measured in different streets in Amsterdam. The measurement results were used to estimate the emission factors for light duty (LDV) and heavy duty verhicles (HDV) on the basis of the co-pollutantsA emission factors. The estimated emission factors for PM10 were 0.2 plus or minus 0.7 g/km and 16.3 plus or minus 6.9 g/km for LDV and HDV, respectively, while for PM2.5 the values were more accurate: 0.13 plus or minus 0.07 and 3.2 plus or minus 1.1 g/km, respectively. The meteorological conditions and the possible presence of other sources, including the application of de-icing salt on the road, affected the PM10 measurements to such a degree that no conclusive confirmation could be found. For PM2.5, however, the results suggested to replace the currently used factors by those based on the review. The limited number of measurements from this campaign and the restrictions in the design will not allow to estimate the emission factors but do offer a tool for confirmation or falsification within certain margins. To obtain more representative data the study should be repeated during other periods of the year, using better attuned instrumentation and possibly other co-pollutants including organicsDe luchtkwaliteit in steden wordt voor een belangrijk deel bepaald door de emissies van verkeer. Om de invloed van voorgenomen emissiereducerende maatregelen te kunnen evalueren en de luchtkwaliteit in steden te kunnen voorspellen zijn de emissiefactoren van verkeer een eerste vereiste. Voor de evaluatie van het gezondheidsrisico geassocieerd met fijn stof, waarvoor verkeer als een belangrijke potentiele bron wordt gezien, worden fijn stof emissiefactoren toegepast. In het overzicht van emissie factoren van verkeer werden grote discrepanties geconstateerd tussen de voorgestelde waarden en die gebruikt werden in modelberekeningen (CAR en OPS) voortkomend uit RIM+ . De onzekerheid omtrent de emissiefactoren werd versterkt door de observaties in het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit die een mogelijk overschatting van de toendertijd vorgestelde emissiefactoren aangaven. Om deze onzekerheid terug te dringen werd een beperkte meetcampagne opgezet voor de bevestiging van een van de twee momenteel voorgestelde factoren. Op 9 dagen in de winter van 1996 werd PM10 en PM2.5 gemeten parallel aan CO en NOx in verschillende straten in Amsterdam. Aan de hand van de meetresultaten werden de emissiefactoren van personen- en bestelautos (LDV) en van vrachtverkeer (HDV) bepaald relatief ten opzichte van de emissiefactoren van CO en NOx. De geschatte waarden voor PM10 waren 0.2 plus of min 0.7 g/km en 16.3 plus of min 6.9 g/km voor respectivelijk LDV en HDV. Voor PM2.5 waren de waarden: 0.13 plus of min 0.07 en 3.2 plus of min 1.1 g/km. De meteorologische condities en de mogelijke toepassing van zout voor het ijsvrij houden van de wegen of de aanwezigheid van andere bronnen hebben de metingen dusdanig verstoord dat geen bevestiging voor de voorgestelde PM10 emissiefactoren kon worden gegeven. Voor PM2.5 echter werd geconcludeerd dat de in een recent uitgevoerde literatuurstudie voorgestelde factoren werden bevestigd door de resultaten van deze studie. Het beperkt aantal metingen van deze meetcampagne en de beperkingen in de opzet laten niet toe dat met de resultaten de emissiefactoren kunnen worden vastgesteld maar bieden een mogelijkheid om de waarden binnen bepaalde onzekerheidsgrenzen te bevestigen dan wel te falsificeren. Om meer representatieve gegevens te verkrijgen dient de studie over een langere periode te worden uitgevoerd waarvoor eveneens de mogelijkheid voor een beter afgestemde combinatie van instrumenten en luchtverontreinigende componenten, inclusief organische componenten, kan worden onderzoch

Mobile Emission Factor Determination through Ambient Air Monitoring - MEDAM project

De luchtkwaliteit in steden wordt voor een belangrijk deel bepaald door de emissies van verkeer. Om de invloed van voorgenomen emissiereducerende maatregelen te kunnen evalueren en de luchtkwaliteit in steden te kunnen voorspellen zijn de emissiefactoren van verkeer een eerste vereiste. Voor de evaluatie van het gezondheidsrisico geassocieerd met fijn stof, waarvoor verkeer als een belangrijke potentiele bron wordt gezien, worden fijn stof emissiefactoren toegepast. In het overzicht van emissie factoren van verkeer werden grote discrepanties geconstateerd tussen de voorgestelde waarden en die gebruikt werden in modelberekeningen (CAR en OPS) voortkomend uit RIM+ . De onzekerheid omtrent de emissiefactoren werd versterkt door de observaties in het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit die een mogelijk overschatting van de toendertijd vorgestelde emissiefactoren aangaven. Om deze onzekerheid terug te dringen werd een beperkte meetcampagne opgezet voor de bevestiging van een van de twee momenteel voorgestelde factoren. Op 9 dagen in de winter van 1996 werd PM10 en PM2.5 gemeten parallel aan CO en NOx in verschillende straten in Amsterdam. Aan de hand van de meetresultaten werden de emissiefactoren van personen- en bestelautos (LDV) en van vrachtverkeer (HDV) bepaald relatief ten opzichte van de emissiefactoren van CO en NOx. De geschatte waarden voor PM10 waren 0.2 plus of min 0.7 g/km en 16.3 plus of min 6.9 g/km voor respectivelijk LDV en HDV. Voor PM2.5 waren de waarden: 0.13 plus of min 0.07 en 3.2 plus of min 1.1 g/km. De meteorologische condities en de mogelijke toepassing van zout voor het ijsvrij houden van de wegen of de aanwezigheid van andere bronnen hebben de metingen dusdanig verstoord dat geen bevestiging voor de voorgestelde PM10 emissiefactoren kon worden gegeven. Voor PM2.5 echter werd geconcludeerd dat de in een recent uitgevoerde literatuurstudie voorgestelde factoren werden bevestigd door de resultaten van deze studie. Het beperkt aantal metingen van deze meetcampagne en de beperkingen in de opzet laten niet toe dat met de resultaten de emissiefactoren kunnen worden vastgesteld maar bieden een mogelijkheid om de waarden binnen bepaalde onzekerheidsgrenzen te bevestigen dan wel te falsificeren. Om meer representatieve gegevens te verkrijgen dient de studie over een langere periode te worden uitgevoerd waarvoor eveneens de mogelijkheid voor een beter afgestemde combinatie van instrumenten en luchtverontreinigende componenten, inclusief organische componenten, kan worden onderzochtEmissions from mobile sources form a major factor in defining urban air quality. The emission factors for mobile sources function as a prerequisite in enabling the evaluation of possible abatement measures and the forecast of urban air quality. Furthermore, emission factors for mobile sources are used for evaluating the health risk associated with particulate matter for which traffic is considered a relevant source. A recent review on emission factors has shown large discrepancies for the particulate matter emission factors for mobile sources between published values and those currently used for model assessments using CAR and OPS and based on RIM+ data. The uncertainty about these factors has been further increased by an observation in the Dutch National Air Quality Monitoring Network indicating a possible overestimation of the factors. To address this uncertainty a limited monitoring campaign was designed to confirm one of the emission factors cited in the recent review. For nine days during the winter of 1996 particulate matter (PM10 and PM2.5), along with the co-pollutants CO and NOx, were measured in different streets in Amsterdam. The measurement results were used to estimate the emission factors for light duty (LDV) and heavy duty verhicles (HDV) on the basis of the co-pollutantsA emission factors. The estimated emission factors for PM10 were 0.2 plus or minus 0.7 g/km and 16.3 plus or minus 6.9 g/km for LDV and HDV, respectively, while for PM2.5 the values were more accurate: 0.13 plus or minus 0.07 and 3.2 plus or minus 1.1 g/km, respectively. The meteorological conditions and the possible presence of other sources, including the application of de-icing salt on the road, affected the PM10 measurements to such a degree that no conclusive confirmation could be found. For PM2.5, however, the results suggested to replace the currently used factors by those based on the review. The limited number of measurements from this campaign and the restrictions in the design will not allow to estimate the emission factors but do offer a tool for confirmation or falsification within certain margins. To obtain more representative data the study should be repeated during other periods of the year, using better attuned instrumentation and possibly other co-pollutants including organicsVROM/DG

Implementatie van brontoewijzing door gebruik te maken van Positive Matrix Factorization

De negatieve gevolgen van fijn stof op de volksgezondheid, zoals een toename van luchtwegziekten en vroegtijdige sterfte, zijn onderkend. Om sneller passende beleidsmaatregelen tegen de uitstoot van fijn stof te kunnen bepalen en toe te passen, is het belangrijk te achterhalen welke bronnen aan die uitstoot bijdragen en wat de bijdrage van die bronnen is aan gezondheidseffecten. Uitstoot van verschillende bronnen, varierend per locatie en tijd, draagt bij aan de concentratie fijn stof. Deze werkwijze is effectiever dan uit te zoeken welke chemische onderdelen of fysische eigenschappen van fijn stof verantwoordelijk zijn voor deze negatieve effecten. Het RIVM heeft een methode uitgewerkt waarmee de relatieve bijdrage van bronnen in kaart kan worden gebracht. Het ministerie van VROM kan deze inzichten gebruiken in zijn strategie om de uitstoot van fijn stof te verminderen. Er bestaan complexe rekenkundig modellen die op basis van metingen de relatieve bijdrage van deze bronnen kunnen achterhalen. Een voorbeeld van zo'n model is 'Positive Matrix Factorization'. Om de benodigde expertise op te bouwen heeft het RIVM dit model toegepast op beschikbare referentiegegevens, bekend als de Palookaville-data, opgebouwd uit gesimuleerde metingen. Tijdens de analyse zijn de inconsistenties die opzettelijk in deze dataset zijn aangebracht, aan het licht gekomen. Hierdoor heeft het RIVM aangetoond voldoende inzicht te hebben in de brontoewijzingsmodelering om het gebruikte rekenmodel toe te passen.Particulate Matter (PM) has been recognized for its association with an increase of cardio-respiratory diseases as well as premature mortality (shortening of life time). It is important to determine which sources contribute to the emission of PM in order to facilitate and support the development and implementation of emission reduction policies. Emissions from a mixture of sources, which vary per location and over time, contribute to the concentration of ambient PM. Rather than attempting to identify the critical chemicals or physical properties that are responsible for the adverse effects of PM, it may be more effective and expeditious to identify the contributing sources. The RIVM has implemented a source apportionment methodology to quantify the relative contributions of various sources to PM. The data on these source contributions provided by this methodology can be used by the Ministry of Environment in developing an abatement strategy for PM. Various complex mathematical models have been developed that use measurements to provide a better insight into the relative contributions of sources. An example of such a model is the Positive Matrix Factorization (PMF), which has been used in this study. To acquire the necessary expertise, the RIVM has applied the PMF to a well-defined reference dataset, known as the Palookaville dataset, which consists of simulated measurements. The Palookaville dataset contains deliberate inconsistencies, all of which were found during the analysis. The capability of the RIVM to detect these inconsistencies using the PMF demonstrates that the RIVM has developed a sufficient understanding of the techniques involved to apply the PMF model to other datasets.VROM-DGM-Kv

Risk assessment for populations during inhalation exposure as a result of catastrophes

Er is een inventarisatie gemaakt van beschikbare RIVM-onderzoeksmiddelen om rampen waarbij gevaarlijke stoffen vrijkomen te monitoren en te bestrijden. De middelen bestaan uit meetapparatuur en rekenmodules. In de inventarisatie zijn ook onderzoeksmiddelen ondergebracht die alleen een kleine modificatie nodig hebben om ingezet te worden. Deze inventarisatie is gemaakt in het kader van het project RISPIEC (Risk Assessment for Populations during inhalation Exposure as a result of Catastrophes integrated monitoring and modelling). De doelstelling van dit project is het gereedmaken van de onderzoeksmiddelen die door het RIVM worden ingezet bij het beoordelen van de gezondheidsrisico's van rampen of calamiteiten. Binnen het RISPIEC project is ook een lijst beschikbaar van risicovolle stoffen. De selectie is gebaseerd op gezondheidseffecten en het milieurisico (stoffen die intensief gebruikt en getransporteerd worden)

Emission measurements at the Van Voorden gieterij BV foundry in Zaltbommel, the Netherlands

On commission of the Inspectorate of the Netherlands Ministry of Spatial Planning, Housing and the Environment and the municipality of Zaltbommel the RIVM was asked to measure emissions of gaseous and particulate compounds from the foundry, 'Van Voorden Gieterij BV', in Zaltbommel in 2003. These measurements formed part of a study on both the exposure of residents to compounds emitted by the foundry, and the health effects and annoyance experienced by the residents. The results of the emission measurements will be used to conduct further research in the surroundings of the foundry. Measurement results revealed emission of the following compounds in relatively high amounts: particulate matter, respirable quartz, heavy metals (particularly chromium, copper, manganese, cobalt, nickel, lead and zinc), formaldehyde, isopropanol, benzene, toluene and other volatile organic compounds and sulphurous compounds such as hydrogen sulphide, carbonyl sulphide and sulphur dioxide. Most of these compounds could be related to the materials used in the manufacturing processes, chemical reactions during these processes or to the finishing of the products (e.g. polishing).Bij het bedrijf Van Voorden Gieterij BV in Zaltbommel zijn emissiemetingen uitgevoerd. Deze metingen maken deel uit van een onderzoek naar de blootstelling van omwonenden aan stoffen, die door de gieterij worden geemitteerd, en naar de gezondheidsklachten en hinder van omwonenden. Het doel van de emissiemetingen was vast te stellen welke stoffen door het bedrijf worden uitgestoten en te bepalen hoeveel van elke stof wordt ge6mitteerd. De resultaten van deze metingen zijn met name van belang voor vervolgonderzoek in de leefomgeving. Uit het emissieonderzoek is gebleken dat het bedrijf de volgende stoffen in relatief hoge mate uitstoot: stof, respirabel kwarts, metalen (waaronder chroom, koper, mangaan, kobalt, nikkel, lood en zink), formaldehyde, isopropanol, benzeen, tolueen en andere vluchtige organische componenten en zwavelhoudende verbindingen, waaronder waterstofsulfide, carbonylsulfide en zwaveldioxide. De meeste van deze stoffen konden in verband worden gebracht met de bij de processen gebruikte grond- en hulpstoffen, met reacties tijdens de bedrijfsprocessen of met het bewerken (slijpen en afbramen) van gietstukken. De resultaten blijken goed overeen te komen met die van twee eerder verrichte emissieonderzoeken bij het bedrijf

Emission measurements at the Van Voorden gieterij BV foundry in Zaltbommel, the Netherlands

Bij het bedrijf Van Voorden Gieterij BV in Zaltbommel zijn emissiemetingen uitgevoerd. Deze metingen maken deel uit van een onderzoek naar de blootstelling van omwonenden aan stoffen, die door de gieterij worden geemitteerd, en naar de gezondheidsklachten en hinder van omwonenden. Het doel van de emissiemetingen was vast te stellen welke stoffen door het bedrijf worden uitgestoten en te bepalen hoeveel van elke stof wordt ge6mitteerd. De resultaten van deze metingen zijn met name van belang voor vervolgonderzoek in de leefomgeving. Uit het emissieonderzoek is gebleken dat het bedrijf de volgende stoffen in relatief hoge mate uitstoot: stof, respirabel kwarts, metalen (waaronder chroom, koper, mangaan, kobalt, nikkel, lood en zink), formaldehyde, isopropanol, benzeen, tolueen en andere vluchtige organische componenten en zwavelhoudende verbindingen, waaronder waterstofsulfide, carbonylsulfide en zwaveldioxide. De meeste van deze stoffen konden in verband worden gebracht met de bij de processen gebruikte grond- en hulpstoffen, met reacties tijdens de bedrijfsprocessen of met het bewerken (slijpen en afbramen) van gietstukken. De resultaten blijken goed overeen te komen met die van twee eerder verrichte emissieonderzoeken bij het bedrijf.On commission of the Inspectorate of the Netherlands Ministry of Spatial Planning, Housing and the Environment and the municipality of Zaltbommel the RIVM was asked to measure emissions of gaseous and particulate compounds from the foundry, 'Van Voorden Gieterij BV', in Zaltbommel in 2003. These measurements formed part of a study on both the exposure of residents to compounds emitted by the foundry, and the health effects and annoyance experienced by the residents. The results of the emission measurements will be used to conduct further research in the surroundings of the foundry. Measurement results revealed emission of the following compounds in relatively high amounts: particulate matter, respirable quartz, heavy metals (particularly chromium, copper, manganese, cobalt, nickel, lead and zinc), formaldehyde, isopropanol, benzene, toluene and other volatile organic compounds and sulphurous compounds such as hydrogen sulphide, carbonyl sulphide and sulphur dioxide. Most of these compounds could be related to the materials used in the manufacturing processes, chemical reactions during these processes or to the finishing of the products (e.g. polishing).Gemeente ZaltbommelVROM Inspectie Oos

Karakterisering van periodes van hoge luchtverontreiniging in steden (CHEAP)

To assess the behaviour of fine suspended particulate matter (PM10), a descriptive study was undertaken in the Netherlands in the City of Amsterdam and in a rural area some 50 km north-east of Amsterdam. During winter-smog episodes the contribution of PM1 to PM10 increases from approximately 10 to 20%. At the same time, the contribution of secondary aerosol clearly dominates (over 70%) the observed PM10 levels ; the contribution of soot remains only marginally. The good correlation observed between PM1 levels and the compounds emitted by mobile sources (like benzene, CO and aldehydes) suggests that traffic is the main source for PM1. Traffic-related particulate matter (approximately PM1) only slightly contributes to the mass of PM10. Consequently, a decrease in traffic-related particulate matter only results in a slight (definitively non-proportional) decrease of PM10 mass. Vice versa, a decrease of PM10 does not necessarily imply a proportional decrease in traffic-related particulate matter.Het gedrag van Fijn Stof (PM10) is onderzocht in een veldstudie op een tweetal karakteristieke locaties, nl. stadsachtergrond (Amsterdam) en een landelijke omgeving (Biddinghuizen). Tijdens wintersmog verdubbelt de bijdrage van PM1 aan PM10 van circa 10 tot 20%. Het secondaire aerosol vormt de dominante factor (bijdrage aan PM10 meer dan 70%) ; de bijdrage van roet blijft beperkt. De goede correlatie tussen PM1 en verkeersgebonden componenten als benzeen, CO en aldehyden suggereert verkeer als de voornaamste bron voor PM1. Het verkeersgebonden PM1 draagt marginaal bij aan PM10. Dwz. een afname in verkeersgebonden PM1 leidt slechts tot een marginale afname van PM10. Omgekeerd houdt een afname in PM10 niet een evenredige afname van PM1 in

Emissieonderzoek bij Van Voorden gieterij BV te Zaltbommel

Bij het bedrijf Van Voorden Gieterij BV in Zaltbommel zijn emissiemetingen uitgevoerd. Deze metingen maken deel uit van een onderzoek naar de blootstelling van omwonenden aan stoffen, die door de gieterij worden geemitteerd, en naar de gezondheidsklachten en hinder van omwonenden. Het doel van de emissiemetingen was vast te stellen welke stoffen door het bedrijf worden uitgestoten en te bepalen hoeveel van elke stof wordt ge6mitteerd. De resultaten van deze metingen zijn met name van belang voor vervolgonderzoek in de leefomgeving. Uit het emissieonderzoek is gebleken dat het bedrijf de volgende stoffen in relatief hoge mate uitstoot: stof, respirabel kwarts, metalen (waaronder chroom, koper, mangaan, kobalt, nikkel, lood en zink), formaldehyde, isopropanol, benzeen, tolueen en andere vluchtige organische componenten en zwavelhoudende verbindingen, waaronder waterstofsulfide, carbonylsulfide en zwaveldioxide. De meeste van deze stoffen konden in verband worden gebracht met de bij de processen gebruikte grond- en hulpstoffen, met reacties tijdens de bedrijfsprocessen of met het bewerken (slijpen en afbramen) van gietstukken. De resultaten blijken goed overeen te komen met die van twee eerder verrichte emissieonderzoeken bij het bedrijf

Karakterisering van periodes van hoge luchtverontreiniging in steden (CHEAP)

Het gedrag van Fijn Stof (PM10) is onderzocht in een veldstudie op een tweetal karakteristieke locaties, nl. stadsachtergrond (Amsterdam) en een landelijke omgeving (Biddinghuizen). Tijdens wintersmog verdubbelt de bijdrage van PM1 aan PM10 van circa 10 tot 20%. Het secondaire aerosol vormt de dominante factor (bijdrage aan PM10 meer dan 70%) ; de bijdrage van roet blijft beperkt. De goede correlatie tussen PM1 en verkeersgebonden componenten als benzeen, CO en aldehyden suggereert verkeer als de voornaamste bron voor PM1. Het verkeersgebonden PM1 draagt marginaal bij aan PM10. Dwz. een afname in verkeersgebonden PM1 leidt slechts tot een marginale afname van PM10. Omgekeerd houdt een afname in PM10 niet een evenredige afname van PM1 in.To assess the behaviour of fine suspended particulate matter (PM10), a descriptive study was undertaken in the Netherlands in the City of Amsterdam and in a rural area some 50 km north-east of Amsterdam. During winter-smog episodes the contribution of PM1 to PM10 increases from approximately 10 to 20%. At the same time, the contribution of secondary aerosol clearly dominates (over 70%) the observed PM10 levels ; the contribution of soot remains only marginally. The good correlation observed between PM1 levels and the compounds emitted by mobile sources (like benzene, CO and aldehydes) suggests that traffic is the main source for PM1. Traffic-related particulate matter (approximately PM1) only slightly contributes to the mass of PM10. Consequently, a decrease in traffic-related particulate matter only results in a slight (definitively non-proportional) decrease of PM10 mass. Vice versa, a decrease of PM10 does not necessarily imply a proportional decrease in traffic-related particulate matter.RIV