Exponering för partikelhalter i Stockholms län Christer Johansson SLB analys Miljöförvaltningen, Stockholm Institutionen för tillämpad miljövetenskap Stockholms Universitet

Disposition Metodiken Exempel på beräkningar Osäkerheter Slutsatser BAMSE TESS (Källors bidrag) Partikelexponering o hälsorisker för Sthlms läns befolkning Nord-Sydliga: HKB bästa sättet skilja på alternativa planer! LEAP IMPORT Osäkerheter Slutsatser

Partikelexponering Massa eller antal? Vilka källor är viktigast i Sthlm? Local traffic exhaust Road dust Normalised concentration Long range transported particles 0.001 0.01 0.1 1 10 Diameter, µm

Arbetsgång Trafikmod GIS Spridningsmod. Emission Koncentration Exponering Dos Hälsoeffekt Trafikflöde Fo hast. Fo sammans. Emissions-faktorer Meteorologi - Geografi och topografi Markanvändning Befolkningstäthet - Dag o nattbefolkning Ålder/kön - Dos- respons Partikelstorlek Fysisk aktivitet …...

Vindmodell (Danard) Gauss modeller (Airviro, Aermod) Gridmodeller (Airviro, MATCH) Street canyon modeller (OSPM, Canyon)

Oviktade halter i fyra upplösningar 35 km 5 km 500 m 100 m

Viktade halter 35 km 5 km 500 m 100 m

Variation inom 5 km ruta

Hög geografisk upplösning kan erhållas BAMSE kohorten Hög geografisk upplösning kan erhållas

Källbidrag PARTIKLAR Källbidrag NOx

NOx & partiklar Exponeringsbidrag Storstockholm EMFO, TESS NOx & partiklar Exponeringsbidrag Storstockholm

Boel Lövenheim, Christer Johansson Slb-analys, Stockholms miljöförvaltning Tom Bellander Centrum för folkhälsa, Arbets- och miljömedicin, Stockholms läns landsting

Kartor & riskbedömning http://slb.nu/exponering/

Samband mellan halt PM10 och risk för sänkt lungfunktion vid 18 års ålder Children's health study i Kalifornien (Gauderman et al 2004): ca 4,0 gånger så stor risk för sänkt lungfunktion hos 18-åringar som från 10 års ålder bott i områden med 51 µg/m³ högre halt PM10 (vår bearbetning av originalresultaten).

Utveckling av lung- funktionen: Andel barn med låg lung-funktion

Risk för sänkt lungfunktion http://slb.nu/exponering/

Antal boende i områden med olika haltnivåer partiklar (PM10)

Antal boende av olika åldrar i olika haltintervall

Antal skolor och förskolor i områden med olika halter partiklar (PM10)

Antal skolelever i områden med olika halter partiklar (PM10) 1000

Slutsatser Exponering/hälsorisker Relativt få bostäder och skolor i områden över EU-normen Många bostäder, skolor och förskolor i intervallet strax under Merparten av hälsopåverkan på befolkningen i områden med måttligt förhöjda halter

MKB/HKB Nord Sydliga förbindelser Knyta samman länsdelarna Skapa förbifart för långväga trafik Förbättra framkomlighet på infarter Möjliggör flerkärnig region År 2015 -Nollalternativ -Förbifart Stockholm- -Ålstensleden -Diagonal Ulvsunda

PM10 Förbifart Sthlm Ålstenleden Diagonal U. < 27 µg/m³ Under den övre utvärderingströskeln Mellan 2010 års EG norm och den övre utvärderingströskeln Mellan normnivån och 2010 års EG norm* Över Miljökvalitetsnormen < 27 µg/m³ 27 - 39 µg/m³ 39 - 50 µg/m³ >50 µg/m³ PM10 Förbifart Sthlm Ålstenleden Diagonal U.

Vilket alternativ är bäst om man ser till normerna?

Vilket alternativ är bäst om man ser till hälsa?

Slusatser Beräkningar av exponering och hälsokonsekvenser ger bättre beslutsunderlag Trots nya överskridanden – minskad exponering för flera personer Stora hälsovinster trots små haltförändringar

LEAP Long-term exposure to air pollution and myocardial infarction Relation mellan hjärtinfarkt och exponering för luftföroreningar under 30 år Fall-kontrollstudie baserad på 2246 fall, (45-70 år) 3206 kontroller The last study is focused on long-term exposure to air pollution and the risk for MI and it is also based on the SHEEP-study. Since the London smog episode in 1952 where thousands of people died because of high air pollution levels the acute effects of air pollution have been extensively studied and is quite well documented. However, the effects of life time exposure to ambient air pollution is less well documented and there in fact only three US cohort studies and two European studies which have reported long-term effects from air pollution. So we are going to use a method which was recently developed to assess the air pollution exposure to the subjects in the SHEEP-study during 30 years back in time. Mats Rosenlund, Niklas Berglind, Göran Pershagen, Johan Hallqvist, Tom Bellander

1960 NOx l 1970

1970 NOx l

1980 NOx

1990 NOx b

2000 NOx

Ett projekt inom EMISSIONSFORSKNINGSPROGRAMMET EMFO Institutet för Miljömedicin Karolinska Institutet Institutionen för tillämpad miljövetenskap Stockholms universitet Arbets- & Miljömedicin Stockholms läns Landsting Betydelsen av lokala kontra regionala partikelkällor för hälsoeffekter observerade i Stockholms län Christer Johansson, Camilla Andersson Robert Bergström, Valentin Foltescu, Tom Bellander SO4 PM2.5 NOx O3 PM10 BC NH4+ PNC VOC IMPORT Ett projekt inom EMISSIONSFORSKNINGSPROGRAMMET EMFO

Expo-nerings-bidrag från utsläpp av primära partiklar Alla källor Alla källor Svenska Da, No, Fi Expo-nerings-bidrag från utsläpp av primära partiklar Västeuropa Östeuropa Sjöfart Andersson et al. EMFO

EXPORT: Partikelexponering från källor i Stockholm Förbränningspartiklar och sekundära partiklar från vägtrafik (LDV) PM2.5 från kraftverk i Stockholm PM10 från vägtrafikens slitage-partiklar Hur ska denna bild läsas. Är röda fläckar områden med hög exponering därför där bor det mycket folk eller? [Ja! Det är en kombination av stor befolkning och relativt ”stort” haltbidrag. Det som visas är produkten av befolkning och halt-tillskott från Stockholms källor.] Frågor: Jag ser att halterna i den högra bilden exempelvis sträcker sig längre upp längs Norges kust än för övriga källor. Beror det på att mängden emissioner som släpps ut är högre? [Det beror troligen på att den utsläppta mängden är större men en viss skillnad kan också bero på att utsläppen inte har samma tidsmässiga variation. Vägslitaget har en annan årstidsvariation än avgasutsläppen och kraftverken har en tredje säsongsvariation. När det gäller kraftverken så spelar även utsläppshöjden in en del. Högre skorstenar ger lägre lokal påverkan och större lång-transport] Varför är fjällvärlden i skandinavien en vit fläck på kartan? [Det bor inga människor där!] Vi sprider våra föroreningar på långa avstånd ser det ut som när man ser bilderna men hur stor bidrag lämnar vi t ex till den totala halten i Köpenhamn eller Paris? [Skalan är extrem! Påverkan på halter i Paris är ytterst liten (men fortfarande spårbar i modellen) men eftersom befolkningstätheten är så stor i Paris sticker ändå staden ut lite i en sådan här figur)] PM2.5 från sjöfart

Slutsatser Spridningsmodeller och GIS är kraftfulla hjälpmedel vid epidemiologiska studier Tusentals personers exponering under tiotals år kan skattas

Osäkerheter i beräkningar Osäkerheter beror på Tidsupplösning Timme>Dygn>Årsmedelvärde Källbidrag Vedeldning>>Vägtrafikavgaser (LDV < HDV)>Bakgrund Emissionerna BaP>Bensen, partikelantal, PM10>NOx>NO2 För exponering: Viktigast att modellerna stämmer i urban bakgrund Tillåtet att kombinera mätningar och modeller

EMISSIONSFORSKNINGSPROGRAMMET TACK!! Kristin Eneroth, SLB Boel Lövenheim SLB Tage Jonsson, SLB Lars Burman, SLB Malin Ekman, SLB Lena Nerhagen, VTI Bertil Forsberg, UmU Tom Bellander, AMM Göran Pershagen, KI Camilla Andersson, ITM Robert Bergström, SMHI Lars Gidhagen, SMHI Joakim Lagner, SMHI EMFO EMISSIONSFORSKNINGSPROGRAMMET

Validering TRAPART, NOx, dygn

1998 TRAPART NOx dygn Sorterade Osorterade

Maj 01 – Aug 01 Sep 01 – dec 01

Jan 02 – Apr 02 Maj 02 – Aug 02

Sep 02 – Dec 02

Jfrelse uppmätta modellerade PM antal