Nederland wordt overal schoner maar we zijn er. te voldoen. De meetresultaten over 2015 zijn beschikbaar en zijn een eerste test.

Transcriptie

1 12 Trendanalyse toont: Concen traties PM 10 en blijven dalen Nederland wordt overal schoner maar we zijn er nog niet Nederland heeft uitstel gekregen tot 2015 om voor stikstofdioxide ( ) aan de Europese grenswaarde te voldoen. De meetresultaten over 2015 zijn beschikbaar en zijn een eerste test. Veel concentraties zijn dicht bij de grenswaarde zodat het belangrijk is om ook de trend te analyseren. Die trend is ook cruciaal om een inschatting van de ontwikkelingen in gezondheidseffecten te kunnen maken. Een betere luchtkwaliteit leidt immers altijd tot gezondheidswinst omdat er nog steeds gezondheidsschade optreedt wanneer aan alle grenswaarden wordt voldaan. Deze trendanalyse is zoveel mogelijk op dezelfde manier uitgevoerd als de vorige analyse uit RONALD HOOGERBRUGGE, LAN NGUYEN, JOOST WESSELING, SEF VAN DEN ELSHOUT, SASKIA WILLERS, JAAP VISSER EN SASKIA VAN DER ZEE * Meetgegevens en analysemethode Bij de uitvoering van de trendanalyses is uitgegaan van een rechte lijn in de meetreeks. Een voorbeeld is figuur 1. Deze figuur toont de meetreeks van de jaargemiddelde concentraties op regionale achtergrondstations, stadsachtergrondstations en straatstations over de periode De helling van de lijn is de trend en de constante is de concentratie bij het eerste getoonde jaartal (2004). De gestippelde lijnen boven en onder de doorgetrokken lijn geven de onzekerheid aan (als 95% van het betrouwbaarheidsinterval). Deze analyse is per component voor alle stations uitgevoerd. Voor zijn 55 en voor PM 10 zijn 46 stations geanalyseerd. Tabel 1 toont de verdeling van de stations over de verschillende stationstypen. De dataanalyse kan een vertekend beeld geven indien teveel data ontbreken. Daarom is een ondergrens van 75% databeschikbaarheid gehanteerd, zowel voor het aantal geldige waarden in een jaar als voor het aantal meetjaren in een reeks. Om optimaal gebruik te kunnen maken van de beschikbare meetinformatie is de trendanalyse uitgevoerd voor twee verschillende perioden, namelijk en Resultaten en discussie Periode De trendanalyse over deze lange periode heeft als voordeel dat de nauwkeurigheid van de trend groter is. Daar

2 13 Type station NO x PM 10 PM 2.5 Regionale achtergrond Stadsachtergrond Straat Totaal Tabel 1: Aantal stations die in de trendanalyses van de NO x, PM 10 concentraties zijn meegenomen. gegeven. Over de periode is er op stedelijke achtergrondstations gemiddeld een dalende trend van 0,9±0,1 μg/m 3 per jaar. Over deze periode zijn de concentraties met 10 µg/m 3 afgenomen. Over dezelfde periode is er op verkeersbelaste locaties gemiddeld een dalende trend van 1,1±0,2 μg/m 3 per jaar en op de regionale achtergrondstations van 0,5±0,1 μg/m 3 per jaar. Het valt op dat de daling op verkeersbelaste stations lange tijd nauwelijks verschilt van de daling op stadsachtergrondstations maar dat er visueel een versnelling lijkt sinds Om dit te toetsen is een model toegepast 2 met twee rechte lijnen (y = a + b1t voor t < = 2008 en y = a + b2 t voor t > 2008). Hiermee is een statistisch significante trendbreuk aantoonbaar waarbij de daling circa 0,2±0,3 ug/m 3 is voor de periode 2004 t/m 2008 en 1,5 ± 0,2 ug/ m 3 in de jaren na Een mogelijke oorzaak voor een dergelijke knik zou de economische crisis kunnen zijn. In figuur 1 is in plaats van de doorgetrokken lijn deze geknikte lijn weergegeven. De trends suggereren dat de daling van de concentraties nog niet beëindigd is en dat er nog mogelijkheden zijn voor verdere verbeteringen zoals ook blijkt uit de jaarlijkse GCNprognoses. 3 staat tegenover dat het toevoegen van nieuwe jaargemiddelden de (lineaire) trend nog maar weinig beïnvloedt. Omdat maar weinig meetstations al vanaf 1993 in bedrijf zijn, kan deze analyse alleen voor regionale stations uitgevoerd worden. Over de gehele periode van 22 jaar is de gemiddelde concentratie PM 10 afgenomen van 34 naar 18 µg/ m 3, dit is een daling van ongeveer 47%. De gemiddelde concentratie is afgenomen van 24 naar 14 µg/m 3, dit is een daling van ongeveer 42%. Per jaar is de daling beperkt maar over de hele periode indrukwekkend. Kennelijk lukt het steeds weer om effectieve nieuwe maatregelen te bedenken en te implementeren. Het resultaat wijkt niet sterk af van het resultaat van de vorige trendanalyse en daarom concentreren we ons verder op de trend over de periode Trends in en NO x In figuur 1 is de trend voor de drie typen Nederlandse meetstations weer Straatbijdrage van NO x De extra concentratie in straten ontstaat uit de NO x (NO + ) emissies van verkeer. In de vorige trendanalyse is vastgesteld dat de daling van NO x concentraties op straatniveau (35 ug/ m 3 per jaar) veel groter was dan de daling van concentraties. Dit wordt veroorzaakt door twee ontwikkelingen. De eerste is de verandering in de samenstelling van de NO x emissies van vooral dieselauto s. Vroeger werd ongeveer 5% van de door het wegverkeer uitgestoten NO x als. Nu is de gemiddelde directe uitstoot van het totale wegverkeer ongeveer 20%. Op de tweede plaats wordt een groter deel van de NO omgezet tot. Doordat de concentratie NO is afgenomen, is de overgebleven hoeveelheid ozon in de straat groter dan vroeger en daardoor verloopt de omzetting van NO naar sneller dan vroeger. Voor beide veranderingen is een lineair verloop geschat op basis van enkele locaties waarbij metingen van zowel NO, en ozon beschikbaar zijn voor een Figuur 2: verloop van de gemeten wegbijdrage voor en NO x in ug/ m 3 en de uit NO x en ozon berekende straatbijdrage. Figuur 1: Trends in concentraties: gemiddeld over alle regionale, stedelijke achtergrond en verkeersbelaste stations.

3 14 Figuur 4: Trends in PM 10 concentraties gemiddeld over alle straat (S), stadsachtergrond (UB) en regionale (R) stations. Figuur 4: Trends in PM 10 concentraties gemiddeld over alle straat (S), stadsachtergrond (UB) en regionale (R) stations. verkeersbelaste locatie en een nabijgelegen achtergrondlocatie. In figuur 2 is een vergelijking gemaakt tussen de gemeten straatbijdrage van en de vervolgens berekende straatbijdrage voor op basis van de NO x metingen en de geschatte veranderingen. 4 Uit deze figuur blijkt dat de gemeten en de gemodelleerde trend redelijk overeenkomen. Dit is een aanwijzing dat de aangenomen verandering in met name de fractie directe de waargenomen trend redelijk beschrijft. Inmiddels zijn er vanuit Engeland indicaties dat het percentage directe uitstoot niet meer verder toeneemt. 5 Dit lijkt in overeenstemming met het laatste deel van figuur 2 waar de gemeten straatbijdrage lager wordt dan de, op een lineaire toename gebaseerde, berekende straatbijdrage. Dit zou mede een andere verklaring kunnen zijn voor de versterkte daling van concentraties sinds Figuur 3ac. trends op regionale achtergrond, stedelijke achtergrond en verkeersbelaste stations. Regionale verschillen De figuren 3a t/m c laten de ontwikkeling zien van de concentraties in verschillende Nederlandse regio s en agglomeraties. De verschillen tussen regio s en agglomeraties zijn onderzocht door middel van longitudinale GEE modellen. Met dit type statistische

4 15 Figuur 5: Trend in roet en zwarte rookconcentraties voor straat (S), stadsachtergrond (UB) en regionale (R) stations. analyse kan in één model het verschil in trend tussen de regio s of agglomeraties getoetst worden, waarbij rekening gehouden wordt met de correlatie tussen meetwaarden van opeenvolgende jaren van dezelfde stations. Figuur 3a laat het verschil in trends tussen de regionale achtergrondstations in het noorden, midden en zuiden van het land zien. De trend in regio noord wijkt af van de trend in de regio s midden en zuid. De daling in de noordelijke regionale achtergrond verloopt significant langzamer dan in de rest van Nederland. De algehele concentraties zijn daar echter ook een stuk lager. Figuur 3b laat de trend in de stadsachtergrond van Amsterdam en Rotterdam zien. Er is geen verschil in de snelheid waarmee de concentraties zijn afgenomen. Voor beide agglomeraties gaat dit gemiddeld met zo n 0,9 µg/m 3 per jaar. In Rotterdam zijn de gemeten achtergrondconcentraties het hoogste van Nederland en ook aanzienlijk hoger dan in Amsterdam (ongeveer 5 µg/m 3 ). Dit niveauverschil wordt vermoedelijk veroorzaakt door de haven en industrie. Het verschil is niet (alleen) te wijten aan de toevallige plaatsing van meetpunten maar het is ook zichtbaar in wat groter stedelijk gebied zoals gemodelleerd in de GCNkaart ( Tot slot laat figuur 3c de verschillen in trends op de verkeersbelaste stations in de verschillende agglomeraties (Amsterdam, Rotterdam, Utrecht en Eindhoven) zien. Uit deze analyse blijkt dat Utrecht de sterkste daling laat zien over de afgelopen jaren (van zo n 1,3 µg/m 3 per jaar). Dit is significant sneller dan de daling in Rotterdam en Eindhoven (van zo n 0,9 µg/m 3 per jaar). De daling in Amsterdam is ongeveer 1,1 µg/m 3 per jaar en wijkt niet significant af van de trend in Utrecht. De trend in Utrecht is mogelijk mede het gevolg van een snelheidsmaatregel in de buurt van een van de meetpunten in De verschillen in trends over het land zijn betrekkelijk klein. Dit is in overeenstemming met het veronderstelde belang van generiek Europees en landelijk beleid. 6, 7 Trends in fijn stof (PM 10 ) In figuur 4 worden de trends voor zowel PM 10 als PM 2.5 getoond voor straatstations (S), stadsachtergrondstations (UB, Urban Background) en regionale stations (R). Hierbij is voor de periode vanaf 2008 gekozen omdat er dan ook voldoende PM 2.5 meetstations beschikbaar zijn. Het verschil in trend tussen PM 10 is voor alle typen locaties klein. Dit betekent dat de daling in de PM 10 concentraties gedomineerd wordt door de daling in de fijne fractie. Er is geen verschil aangetoond in de daling van PM 10 tussen de verschillende regio s. Roet Roet werd in het verleden gemeten als zwarte rook. Deze methode is inmiddels gedateerd. De verschillende meetnetten zijn op verschillende momenten overgegaan op het meten van Black Carbon. Vanaf medio 2015 zijn de roetmetingen geharmoniseerd en wordt in alle meetnetten Black Carbon gemeten met identieke meetapparatuur. De onderlinge vergelijkbaarheid van beide methoden is, voor een trendanalyse, nog onvoldoende vastgesteld. Daarom worden de trends nu voor ieder van de meetmethoden apart gepresenteerd in figuur 5 voor straatstations (S), stadsachtergrondstations (UB, Urban Background) en regionale stations (R). Het aantal meetlocaties in de plaatjes is beperkt, toch valt in beide figuren de sterke daling van de roetconcentraties op. In tien jaar tijd zijn de concentraties zwarte rook ongeveer gehalveerd. In vergelijking met figuur 4 is het belangrijk om te bedenken dat roet voornamelijk deel uitmaakt van de ultrafijne fractie van fijn stof. Als gevolg van de verschillen in meetprincipe kunnen de trends in absolute zin niet met elkaar vergeleken worden: roetconcentraties gemeten als zwarte rook zijn (uitgedrukt µg/m 3 ) veel hoger dan roetconcentraties gemeten als Black Carbon. Verbetering van de luchtkwaliteit leidt tot gezondheidswinst Omdat er geen veilige grenswaarde bestaat waar beneden geen gezondheidsschade optreedt, leidt elke verbetering van de luchtkwaliteit tot gezondheidswinst. In een vorig jaar verschenen rapport heeft het RIVM de totale ziektelast door fijn stof in Nederland voor het jaar 2013 gekwantificeerd, op basis van concentratieresponsfuncties van de WHO. 8 Met dezelfde methode kunnen we berekenen in welke mate

5 16 de afname van de concentraties fijn stof in de periode leidt tot gezondheidswinst. De toename in levensduur die het gevolg is van de afname in fijn stof en concentratie wordt berekend op basis van de DUELSstudie 9 (Fischer et al., 2015). Hierbij zijn we uitgegaan van een afname in PM 10 concentratie van 0,85 µg/m 3 per jaar; een afname in de PM 2.5 concentratie van 0,8 µg/m 3 per jaar en een afname in de concentratie van 0,7 µg/m 3 per jaar. Deze getallen zijn afgeleid van de trend zoals die op straat, stadsachtergrond en regionale stations is opgetreden en een (ruwe) inschatting van het aandeel van de Nederlandse bevolking waarvoor die trend representatief is. In de periode komt dat overeen met een afname van 6,8 µg/m 3 in PM 10, 6,4 µg/m 3 in PM 2,5 en 5,6 µg/ m 3 in concentratie. Dat komt, bij levenslange blootstelling, overeen met een toename in de levensverwachting van ruim vier maanden. Ook scheelt het, per jaar, ruim 1100 ziekenhuisopnames voor hart en vaatziekten en bijna 1000 voor luchtwegaandoeningen; ruim 600 gevallen van longkanker, dagen met astmaaanvallen bij kinderen en ruim 2 miljoen dagen werkverzuim door ziekte. Verdergaande verbetering is dus niet alleen goed voor de gezondheid, maar heeft ook financiële voordelen. Conclusie Vanaf 2004 zijn de concentraties op stedelijke achtergrondlocaties voor met 30% afgenomen en op verkeersbelaste locaties met 25%. Deze lange termijn daling zwakte de afgelopen jaren niet af en lijkt voor op straatlocaties juist significant versterkt. Dit is consistent met de dalingen van concentraties die berekend worden met modellen en de aanname over emissies. Over de gehele dataset van beschikbare metingen valt op dat de verschillen in trends tussen de diverse zones en agglomeraties klein zijn. Dit is in overeenstemming met het veronderstelde belang van generiek Europees en landelijk beleid. Vanaf 2008 is de waargenomen daling in de PM 10 concentraties vrijwel gelijk aan de daling van de PM 2.5 concentraties. Deze constatering is in lijn met het gevoerde beleid dat immers vooral gericht is op uitlaat en verbrandingsemissies (NO x en roet) die direct of indirect bijdragen aan de fijne fractie. De grove fractie is vooral van natuurlijk (zeezout) of van mechanisch oorsprong (opwervelend wegenstof). Hier is nauwelijks beleid mogelijk (en dus gevoerd) en het ontbreken van een dalende trend van deze fractie is daarmee geen verrassing. Referenties 1. Ronald Hoogerbrugge, Lan Nguyen, Joost Wesseling, André Snijder, Yaír Stokkermans, Jaap Visser en Saskia van der Zee, Trends in PM 10 en Concentraties, Tijdschrift Lucht 2011, nr. 2, 2327.] 2. Hoogerbrugge, R., Denier van der Gon, H.A.C., Zanten, M.C. van en Matthijsen, J. (2010). BOPreport. Trends in Particulate Matter. ISSN Velders, G.J.M., Aben, J.M.M., Geilenkirchen, G.P., Hollander, H.A. den, Swaluw, E. van der, Vries, W.J. de en Zanten, M.C. van. Grootschalige concentratie en depositiekaarten Nederland Rapportage RIVM Rapport Wesseling, J. en Beijk, R. Kortetermijn trend in en PM 10 concentraties op straatstations van het LML. RIVM briefrapport / Carslaw et al., Trends in NOx and NO2 emissions and ambient measurements in the UK. NOx_NO2_trends_report.pdf. 6. Rob Maas, Paul Fischer, Joost Wesseling en Flemming Cassee, Gezondheidswinst door betere luchtkwaliteit, Tijdschrift Lucht 2015, nr. 4, Maas, R. en P. Grennfelt (eds.), Towards Cleaner Air CLRTAP Scientific Assessment Report 2016, EMEPSteering body and Working Group on Effects Convention on LongRange Transboundary Air Pollution. Available after 31 May at: environmentalpolicy/conventions/envlrtapwelcome/publications.html. 8. Maas, R., Fischer, P. en Wesseling, J. et al., Luchtkwaliteit en gezondheidswinst. Bilthoven: RIVM, 23 april 2015, Milieu_Leefomgeving/ Gezondheidswinst_door_schonere_lucht. 9. Fischer, P.H., Marra, M. en Ameling, C.B. et al., Air Pollution and Mortality in Seven Million Adults: The Dutch Environmental Longitudinal Study (DUELS). Environ Health Perspect 37, * Ronald Hoogerbrugge, Lan Nguyen en Joost Wesseling zijn allen werkzaam bij RIVM Centrum voor Milieukwaliteit. Sef van den Elshout en Saskia Willers zijn werkzaam bij DCMR Milieudienst Rijnmond, Bureau Lucht en Energie. Jaap Visser en Saskia van der Zee zijn werkzaam bij GGDAmsterdam, Cluster Leefomgeving, Afdeling Luchtonderzoek & Milieu en Gezondheid.