Anomalous codeposition of cobalt and ruthenium from chloride-sulfate baths

Codeposition of Ru and Co was studied at room temperature and at 50oC with various Ru3+ and Co2+ concentrations in the electrolyte. The codeposition of Co and Ru proved to be anomalous since no pure Ru could be obtained in the presence of Co2+ in the electrolyte, but a significant Co incorporation into the deposit was detected at potentials where the deposition of pure Co was not possible. The composition of the deposits varied monotonously with the change of the concentration ratio of Co2+ and Ru3+. The deposition of Ru was much hindered and the current efficiency was a few percent only when the molar fraction of Co in the deposit was low. Continuous deposits could be obtained only when the molar fraction of Co in the deposit was at least 40 at.%. The deposit morphology was related to the molar fraction of Co in the deposit. The X-ray diffractograms are in conformity with a hexagonal close-packed alloy and indicate the formation of nanocrystalline deposits. Two-pulse plating did not lead to a multilayer but to a Co-rich alloy. Magnetoresistance of the samples decreased with increasing Ru content

Multi-messenger observations of a binary neutron star merger

On 2017 August 17 a binary neutron star coalescence candidate (later designated GW170817) with merger time 12:41:04 UTC was observed through gravitational waves by the Advanced LIGO and Advanced Virgo detectors. The Fermi Gamma-ray Burst Monitor independently detected a gamma-ray burst (GRB 170817A) with a time delay of ~1.7 s with respect to the merger time. From the gravitational-wave signal, the source was initially localized to a sky region of 31 deg2 at a luminosity distance of 40+8-8 Mpc and with component masses consistent with neutron stars. The component masses were later measured to be in the range 0.86 to 2.26 Mo. An extensive observing campaign was launched across the electromagnetic spectrum leading to the discovery of a bright optical transient (SSS17a, now with the IAU identification of AT 2017gfo) in NGC 4993 (at ~40 Mpc) less than 11 hours after the merger by the One- Meter, Two Hemisphere (1M2H) team using the 1 m Swope Telescope. The optical transient was independently detected by multiple teams within an hour. Subsequent observations targeted the object and its environment. Early ultraviolet observations revealed a blue transient that faded within 48 hours. Optical and infrared observations showed a redward evolution over ~10 days. Following early non-detections, X-ray and radio emission were discovered at the transient’s position ~9 and ~16 days, respectively, after the merger. Both the X-ray and radio emission likely arise from a physical process that is distinct from the one that generates the UV/optical/near-infrared emission. No ultra-high-energy gamma-rays and no neutrino candidates consistent with the source were found in follow-up searches. These observations support the hypothesis that GW170817 was produced by the merger of two neutron stars in NGC4993 followed by a short gamma-ray burst (GRB 170817A) and a kilonova/macronova powered by the radioactive decay of r-process nuclei synthesized in the ejecta

Multi-messenger Observations of a Binary Neutron Star Merger

On 2017 August 17 a binary neutron star coalescence candidate (later designated GW170817) with merger time 12:41:04 UTC was observed through gravitational waves by the Advanced LIGO and Advanced Virgo detectors. The Fermi Gamma-ray Burst Monitor independently detected a gamma-ray burst (GRB 170817A) with a time delay of ∼ 1.7 {{s}} with respect to the merger time. From the gravitational-wave signal, the source was initially localized to a sky region of 31 deg2 at a luminosity distance of {40}-8+8 Mpc and with component masses consistent with neutron stars. The component masses were later measured to be in the range 0.86 to 2.26 {M}ȯ . An extensive observing campaign was launched across the electromagnetic spectrum leading to the discovery of a bright optical transient (SSS17a, now with the IAU identification of AT 2017gfo) in NGC 4993 (at ∼ 40 {{Mpc}}) less than 11 hours after the merger by the One-Meter, Two Hemisphere (1M2H) team using the 1 m Swope Telescope. The optical transient was independently detected by multiple teams within an hour. Subsequent observations targeted the object and its environment. Early ultraviolet observations revealed a blue transient that faded within 48 hours. Optical and infrared observations showed a redward evolution over ∼10 days. Following early non-detections, X-ray and radio emission were discovered at the transient’s position ∼ 9 and ∼ 16 days, respectively, after the merger. Both the X-ray and radio emission likely arise from a physical process that is distinct from the one that generates the UV/optical/near-infrared emission. No ultra-high-energy gamma-rays and no neutrino candidates consistent with the source were found in follow-up searches. These observations support the hypothesis that GW170817 was produced by the merger of two neutron stars in NGC 4993 followed by a short gamma-ray burst (GRB 170817A) and a kilonova/macronova powered by the radioactive decay of r-process nuclei synthesized in the ejecta.</p

Distribution of exposure of the Dutch population to particulate matter

An assessment of exposure of the Dutch population to particulate matter was commissioned by the Health Care Inspectorate. Researchers used the probabilistic model, EXPOLIS, in this assessment, in which exposure is defined as a combination of the concentration of air pollution in different spaces ('microenvironments') where people spend time and the time people spend in these microenvironments. PM10 was selected as the indicator for particulate matter. Input data for the model were preferably based on available Dutch data, and modelled in case no data were available. Exposure distributions were calculated for the situation with and without (passive) smoking, both for the whole Dutch population and for subpopulations. Sensitivity analyses were performed to determine which factors were of influence with regard to the exposure distributions of subpopulations. The EXPOLIS model has been shown useful in calculating the exposure of the Dutch population to PM10 particles. In a non-smoking environment subpopulations at risk could not be identified. When (passive) smoking was included, the average exposure level was much higher compared to the non-smoking environment. The variation in exposure within the population and between subpopulations also proved to be larger, with 20% less exposure in the elderly than in the other subpopulations. Urban dwellers showed 8-13% less exposure than rural dwellers. Since the model has calculated exposure distributions, it is not possible to compare calculated exposures with air quality standards. Future activities should focus on the process of facilitating input data and field validation. Furthermore, it will be necessary to discuss the added value of model calculations over ambient concentrations as an indicator for exposure.In opdracht van de Inspectie voor de Gezondheidszorg is de blootstelling van de Nederlandse bevolking aan fijn stof geschat met behulp van het EXPOLIS model. In dit kans- of probabilistische model is blootstelling een combinatie van de concentratie luchtverontreiniging in verschillende ruimten ('micro-omgevingen') waar een persoon zich gedurende een dag begeeft, en de doorgebrachte tijd in deze micro-omgevingen. PM10 is als indicator voor fijn stof gekozen. De invoergegevens voor het model zijn bij voorkeur gebaseerd op beschikbare Nederlandse gegevens, en gemodelleerd als deze niet beschikbaar waren. Blootstellingsverdelingen zijn berekend voor de situatie met en zonder (passief) roken, zowel voor de gehele Nederlandse bevolking als voor subpopulaties. Tevens zijn gevoeligheidsanalyses uitgevoerd om vast te stellen welke factoren van invloed waren op de blootstellingsverdeling. De resultaten laten zien dat het EXPOLIS model bruikbaar was om de blootstelling van de Nederlandse bevolking aan PM10 te berekenen. Bij afwezigheid van sigarettenrook in het binnenmilieu waren er geen bijzondere risicogroepen te onderscheiden. Wanneer de bijdrage van (passief) roken werd meegenomen, lag de gemiddelde blootstelling aanzienlijk hoger dan wanneer niet gerookt zou worden. Ook de spreiding was in dat geval groter, evenals de verschillen tussen subpopulaties (ouderen hadden een 20% lagere blootstelling). Stadsbewoners hadden een 8-13% hogere blootstelling dan plattelandsbewoners. Omdat de modelresultaten blootstellingsverdelingen zijn, kunnen ze niet vergeleken worden met luchtkwaliteitsnormen. Toekomstige activiteiten zouden zich moeten richten op een protocol voor de facilitering van invoergegevens ten behoeve van het EXPOLIS model en verdere modelvalidatie. Ook is een discussie nodig om de meerwaarde van modelberekeningen ten opzichte van buitenluchtmetingen vast te stellen als indicator voor blootstelling

Distribution of exposure of the Dutch population to particulate matter

In opdracht van de Inspectie voor de Gezondheidszorg is de blootstelling van de Nederlandse bevolking aan fijn stof geschat met behulp van het EXPOLIS model. In dit kans- of probabilistische model is blootstelling een combinatie van de concentratie luchtverontreiniging in verschillende ruimten ('micro-omgevingen') waar een persoon zich gedurende een dag begeeft, en de doorgebrachte tijd in deze micro-omgevingen. PM10 is als indicator voor fijn stof gekozen. De invoergegevens voor het model zijn bij voorkeur gebaseerd op beschikbare Nederlandse gegevens, en gemodelleerd als deze niet beschikbaar waren. Blootstellingsverdelingen zijn berekend voor de situatie met en zonder (passief) roken, zowel voor de gehele Nederlandse bevolking als voor subpopulaties. Tevens zijn gevoeligheidsanalyses uitgevoerd om vast te stellen welke factoren van invloed waren op de blootstellingsverdeling. De resultaten laten zien dat het EXPOLIS model bruikbaar was om de blootstelling van de Nederlandse bevolking aan PM10 te berekenen. Bij afwezigheid van sigarettenrook in het binnenmilieu waren er geen bijzondere risicogroepen te onderscheiden. Wanneer de bijdrage van (passief) roken werd meegenomen, lag de gemiddelde blootstelling aanzienlijk hoger dan wanneer niet gerookt zou worden. Ook de spreiding was in dat geval groter, evenals de verschillen tussen subpopulaties (ouderen hadden een 20% lagere blootstelling). Stadsbewoners hadden een 8-13% hogere blootstelling dan plattelandsbewoners. Omdat de modelresultaten blootstellingsverdelingen zijn, kunnen ze niet vergeleken worden met luchtkwaliteitsnormen. Toekomstige activiteiten zouden zich moeten richten op een protocol voor de facilitering van invoergegevens ten behoeve van het EXPOLIS model en verdere modelvalidatie. Ook is een discussie nodig om de meerwaarde van modelberekeningen ten opzichte van buitenluchtmetingen vast te stellen als indicator voor blootstelling.An assessment of exposure of the Dutch population to particulate matter was commissioned by the Health Care Inspectorate. Researchers used the probabilistic model, EXPOLIS, in this assessment, in which exposure is defined as a combination of the concentration of air pollution in different spaces ('microenvironments') where people spend time and the time people spend in these microenvironments. PM10 was selected as the indicator for particulate matter. Input data for the model were preferably based on available Dutch data, and modelled in case no data were available. Exposure distributions were calculated for the situation with and without (passive) smoking, both for the whole Dutch population and for subpopulations. Sensitivity analyses were performed to determine which factors were of influence with regard to the exposure distributions of subpopulations. The EXPOLIS model has been shown useful in calculating the exposure of the Dutch population to PM10 particles. In a non-smoking environment subpopulations at risk could not be identified. When (passive) smoking was included, the average exposure level was much higher compared to the non-smoking environment. The variation in exposure within the population and between subpopulations also proved to be larger, with 20% less exposure in the elderly than in the other subpopulations. Urban dwellers showed 8-13% less exposure than rural dwellers. Since the model has calculated exposure distributions, it is not possible to compare calculated exposures with air quality standards. Future activities should focus on the process of facilitating input data and field validation. Furthermore, it will be necessary to discuss the added value of model calculations over ambient concentrations as an indicator for exposure.IG

Verdeling van de blootstelling aan fijn stof in de Nederlandse bevolking

In opdracht van de Inspectie voor de Gezondheidszorg is de blootstelling van de Nederlandse bevolking aan fijn stof geschat met behulp van het EXPOLIS model. In dit kans- of probabilistische model is blootstelling een combinatie van de concentratie luchtverontreiniging in verschillende ruimten ('micro-omgevingen') waar een persoon zich gedurende een dag begeeft, en de doorgebrachte tijd in deze micro-omgevingen. PM10 is als indicator voor fijn stof gekozen. De invoergegevens voor het model zijn bij voorkeur gebaseerd op beschikbare Nederlandse gegevens, en gemodelleerd als deze niet beschikbaar waren. Blootstellingsverdelingen zijn berekend voor de situatie met en zonder (passief) roken, zowel voor de gehele Nederlandse bevolking als voor subpopulaties. Tevens zijn gevoeligheidsanalyses uitgevoerd om vast te stellen welke factoren van invloed waren op de blootstellingsverdeling. De resultaten laten zien dat het EXPOLIS model bruikbaar was om de blootstelling van de Nederlandse bevolking aan PM10 te berekenen. Bij afwezigheid van sigarettenrook in het binnenmilieu waren er geen bijzondere risicogroepen te onderscheiden. Wanneer de bijdrage van (passief) roken werd meegenomen, lag de gemiddelde blootstelling aanzienlijk hoger dan wanneer niet gerookt zou worden. Ook de spreiding was in dat geval groter, evenals de verschillen tussen subpopulaties (ouderen hadden een 20% lagere blootstelling). Stadsbewoners hadden een 8-13% hogere blootstelling dan plattelandsbewoners. Omdat de modelresultaten blootstellingsverdelingen zijn, kunnen ze niet vergeleken worden met luchtkwaliteitsnormen. Toekomstige activiteiten zouden zich moeten richten op een protocol voor de facilitering van invoergegevens ten behoeve van het EXPOLIS model en verdere modelvalidatie. Ook is een discussie nodig om de meerwaarde van modelberekeningen ten opzichte van buitenluchtmetingen vast te stellen als indicator voor blootstelling.<br

Winter-type smog and traffic, effects on air quality and health

Current concentrations of air pollution during episodes of winter-type smog are now lower than in the late eighties. Traffic is a major contributor to the particulate and gaseous air pollution. There are indications that hospital admissions, mortality and other less severe health effects are associated with particulate and gaseous air pollution during episodes of winter-type smog. As an example an estimate has been made of the expected effects on daily health after exposure to extreme 24 h concentration of 230 microg/m3 PM10. The health impact varied for different endpoints, of which high and low values will be presented. During such an extreme episode acute mortality is expected to rise by approximately 20%, while use of medication by asthmatic children is expected to rise threefold. Other health endpoints showed increases between these two. Current knowledge indicates that (even a modest) decrease in yearly average concentrations has a greater positive effect on health effects than stopping all traffic emissions in the Netherlands during such an extreme episode. Therefore a more permanent policy of curbing (traffic) air pollution is probably more effective in reducing public health risks than a one-off termination of all urban traffic in the Netherlands during a winter-type smog episode.De concentraties tijdens wintersmogepisoden van deeltjesvormige luchtverontreiniging en van de gassen SO2 en NO2 zijn tegenwoordig lager dan wat gemeten werd in de episoden van eind jaren tachtig. Verkeer draagt in belangrijke mate bij aan de deeltjes- en gasvormige luchtverontreiniging. Er zijn aanwijzingen dat ziekenhuisopnamen, mortaliteit en andere minder ernstige acute gezondheidseffecten in de bevolking geassocieerd zijn met blootstelling aan deeltjes- en gasvormige luchtverontreiniging. Voor PM10 (dat als indicatorcomponent voor het verkeer wordt gebruikt) wordt een lineair verband aangenomen tussen concentraties en gezondheidseffecten, tevens wordt ervan uit gegaan dat er geen drempelwaarde is waaronder geen effecten optreden. Uitgaande van deze vooronderstellingen wordt geconcludeerd dat de extra dagelijkse gezondheidseffecten van een extreme dag met een concentratie van 230 microg/m3 PM10 varieren van een toename van de sterfte met ongeveer 20% ten opzichte van het gemiddelde tot een bijna drievoudige toename van medicijngebruik onder astmatische kinderen. Met de huidige kennis wordt ingeschat dat het verlagen van de jaargemiddelde concentraties luchtverontreiniging door een structurele aanpak van de (verkeers)emissies, een groter positief effect op de gezondheid heeft dan het op ad hoc basis stilleggen van het lokale verkeer tijdens zo'n extreme dag

Winter-type smog and traffic, effects on air quality and health

De concentraties tijdens wintersmogepisoden van deeltjesvormige luchtverontreiniging en van de gassen SO2 en NO2 zijn tegenwoordig lager dan wat gemeten werd in de episoden van eind jaren tachtig. Verkeer draagt in belangrijke mate bij aan de deeltjes- en gasvormige luchtverontreiniging. Er zijn aanwijzingen dat ziekenhuisopnamen, mortaliteit en andere minder ernstige acute gezondheidseffecten in de bevolking geassocieerd zijn met blootstelling aan deeltjes- en gasvormige luchtverontreiniging. Voor PM10 (dat als indicatorcomponent voor het verkeer wordt gebruikt) wordt een lineair verband aangenomen tussen concentraties en gezondheidseffecten, tevens wordt ervan uit gegaan dat er geen drempelwaarde is waaronder geen effecten optreden. Uitgaande van deze vooronderstellingen wordt geconcludeerd dat de extra dagelijkse gezondheidseffecten van een extreme dag met een concentratie van 230 microg/m3 PM10 varieren van een toename van de sterfte met ongeveer 20% ten opzichte van het gemiddelde tot een bijna drievoudige toename van medicijngebruik onder astmatische kinderen. Met de huidige kennis wordt ingeschat dat het verlagen van de jaargemiddelde concentraties luchtverontreiniging door een structurele aanpak van de (verkeers)emissies, een groter positief effect op de gezondheid heeft dan het op ad hoc basis stilleggen van het lokale verkeer tijdens zo'n extreme dag.Current concentrations of air pollution during episodes of winter-type smog are now lower than in the late eighties. Traffic is a major contributor to the particulate and gaseous air pollution. There are indications that hospital admissions, mortality and other less severe health effects are associated with particulate and gaseous air pollution during episodes of winter-type smog. As an example an estimate has been made of the expected effects on daily health after exposure to extreme 24 h concentration of 230 microg/m3 PM10. The health impact varied for different endpoints, of which high and low values will be presented. During such an extreme episode acute mortality is expected to rise by approximately 20%, while use of medication by asthmatic children is expected to rise threefold. Other health endpoints showed increases between these two. Current knowledge indicates that (even a modest) decrease in yearly average concentrations has a greater positive effect on health effects than stopping all traffic emissions in the Netherlands during such an extreme episode. Therefore a more permanent policy of curbing (traffic) air pollution is probably more effective in reducing public health risks than a one-off termination of all urban traffic in the Netherlands during a winter-type smog episode.VRO

Particulate matter in the Netherlands A mid-term review

In this report the source-effect chain for particulate matter (PM) is evaluated for three spatial scales - rural, urban and industrial areas - in the Netherlands based on the situation in 1993. PM is characterised by particle size (PM2.5 and PM10) and by chemical composition (secondary aerosol (PMsec) and carbonaceous aerosol (Pmcarb). The observed annual average PM10 concentration for the Netherlands is approximately 40 mug/m3 of which about one third is secondary aerosol. No measurement data are available for PM2.5 and PMcarb. Based model calculations using the current emission inventories about 50% of the measured PM10 concentration can be explained for most of the Netherlands. For specific locations this increases to 75%. Approximately 100% of the measured PMsec concentrations is explained by model calculations based on the known emissions of precursor gasses. Relevant sources for PM10, PM2.5 and PMsec are traffic and power generation in the Netherlands as well as other European countries. Furthermore, in the industrial area the source category trade, services and state is substantial. The PMsec levels are mainly due to European source emissions. In epidemiological studies consistent and coherent associations are found between ambient PM and adverse health effects in the general population. Autonomous developments will result in PM10 levels of 41 - 47 mug/m exp. 3 in 2020. Due to current Dutch and European policies the levels are expected to reduce to approximately 37 mug/m exp. 3 in 2010 which will be further reduced to 35 mug/m exp. 3 in 2020 by additional abatement measures. This will not be sufficient to realise the proposed limit of 30 mug/m exp. 3.In dit rapport wordt de bron-effectketen kwantitatief beschreven voor de fijn stof-problematiek voor drie ruimtelijke schalen - ruraal, urbaan en industrieel - in Nederland met als basisjaar 1993. Fijn stof wordt hierbij gekarakteriseerd naar deeltjesgrootte (PM2,5 en PM10) en naar chemische samenstelling (secundair (PMsec) en carbonaceous aerosol (Pmcarb). De waargenomen jaargemiddelde PM10 concentratie bedraagt voor Nederland ca. 40 mug/m exp. 3, waarvan circa een derde secundair is. Metingen voor PM2, 5 en PMcarb zijn niet beschikbaar. Met modelberekeningen gebaseerd op de huidige emissiegegevens wordt voor het grootste deel van Nederland circa 50% van de gemeten PM10 concentraties verklaard. Op specifieke locaties kan dit oplopen tot 75%. Nagenoeg 100% van de PMsec concentraties kan op grond van de bekende emissies van precursorgassen en modelberekeningen verklaard worden. Belangrijke bronnen voor PM10, PM2,5 en PMsec in Nederland zijn verkeer en energie opwekking in zowel Nederland als andere Europese landen. In de industriele omgeving is bovendien de categorie handel, diensten en overheid van belang. De PMsec concentraties worden voornamelijk door Europese bronnen bepaald. Epidemiologische studies wijzen op consistente en coherente associaties tussen deeltjesvormige luchtverontreiniging en ernstige gezondheidseffecten in de algemene bevolking. Zonder milieubeleid zouden autonome ontwikkelingen in 2020 leiden tot PM10 niveaus van 41 tot 47 mug/m exp. 3. Door reeds geformuleerd Nederlands en Europees beleid wordt echter een daling verwacht naar ca. 37 mug/m exp. 3 in 2010, die door aanvullende maatregelen verder kan worden teruggebracht tot 35 mug/m exp. 3 in 2020. Deze daling is daarmee niet voldoende om de in Europees verband circulerende limiet van 30 mug/m exp. 3 te realiseren

Particulate matter in the Netherlands A mid-term review

In dit rapport wordt de bron-effectketen kwantitatief beschreven voor de fijn stof-problematiek voor drie ruimtelijke schalen - ruraal, urbaan en industrieel - in Nederland met als basisjaar 1993. Fijn stof wordt hierbij gekarakteriseerd naar deeltjesgrootte (PM2,5 en PM10) en naar chemische samenstelling (secundair (PMsec) en carbonaceous aerosol (Pmcarb). De waargenomen jaargemiddelde PM10 concentratie bedraagt voor Nederland ca. 40 mug/m exp. 3, waarvan circa een derde secundair is. Metingen voor PM2, 5 en PMcarb zijn niet beschikbaar. Met modelberekeningen gebaseerd op de huidige emissiegegevens wordt voor het grootste deel van Nederland circa 50% van de gemeten PM10 concentraties verklaard. Op specifieke locaties kan dit oplopen tot 75%. Nagenoeg 100% van de PMsec concentraties kan op grond van de bekende emissies van precursorgassen en modelberekeningen verklaard worden. Belangrijke bronnen voor PM10, PM2,5 en PMsec in Nederland zijn verkeer en energie opwekking in zowel Nederland als andere Europese landen. In de industriele omgeving is bovendien de categorie handel, diensten en overheid van belang. De PMsec concentraties worden voornamelijk door Europese bronnen bepaald. Epidemiologische studies wijzen op consistente en coherente associaties tussen deeltjesvormige luchtverontreiniging en ernstige gezondheidseffecten in de algemene bevolking. Zonder milieubeleid zouden autonome ontwikkelingen in 2020 leiden tot PM10 niveaus van 41 tot 47 mug/m exp. 3. Door reeds geformuleerd Nederlands en Europees beleid wordt echter een daling verwacht naar ca. 37 mug/m exp. 3 in 2010, die door aanvullende maatregelen verder kan worden teruggebracht tot 35 mug/m exp. 3 in 2020. Deze daling is daarmee niet voldoende om de in Europees verband circulerende limiet van 30 mug/m exp. 3 te realiseren.In this report the source-effect chain for particulate matter (PM) is evaluated for three spatial scales - rural, urban and industrial areas - in the Netherlands based on the situation in 1993. PM is characterised by particle size (PM2.5 and PM10) and by chemical composition (secondary aerosol (PMsec) and carbonaceous aerosol (Pmcarb). The observed annual average PM10 concentration for the Netherlands is approximately 40 mug/m3 of which about one third is secondary aerosol. No measurement data are available for PM2.5 and PMcarb. Based model calculations using the current emission inventories about 50% of the measured PM10 concentration can be explained for most of the Netherlands. For specific locations this increases to 75%. Approximately 100% of the measured PMsec concentrations is explained by model calculations based on the known emissions of precursor gasses. Relevant sources for PM10, PM2.5 and PMsec are traffic and power generation in the Netherlands as well as other European countries. Furthermore, in the industrial area the source category trade, services and state is substantial. The PMsec levels are mainly due to European source emissions. In epidemiological studies consistent and coherent associations are found between ambient PM and adverse health effects in the general population. Autonomous developments will result in PM10 levels of 41 - 47 mug/m exp. 3 in 2020. Due to current Dutch and European policies the levels are expected to reduce to approximately 37 mug/m exp. 3 in 2010 which will be further reduced to 35 mug/m exp. 3 in 2020 by additional abatement measures. This will not be sufficient to realise the proposed limit of 30 mug/m exp. 3.DGM/L