Onderzoek gezondheidsrisico s. stof rond Schiphol. Module 1 Resultaten meetcampagne. Subtitle. April 2018

Transcriptie

1 Onderzoek gezondheidsrisico s ultrafijn stof rond Schiphol Module 1 Resultaten meetcampagne taxiënde zhrhrwh45e vliegtuigen April 2018 Subtitle

2 Campagne taxiënde vliegtuigen Doel: Onderzoek nut en noodzaak taxiënde vliegtuigen als aparte bron in het rekenmodel (huidig model rekent met startende en landende vliegtuigen) Uitvoering: Metingen bijdrage taxiënde vliegtuigen aan concentratie op verschillende afstanden + kalibratie rekenmodel. Conclusie tot dusver: Taxiënde vliegtuigen zullen als aparte bron in het rekenmodel meegenomen worden. We onderzoeken nog hoe dat precies te doen. 2

3 Campagne taxiënde vliegtuigen Opzet: Metingen ultrafijn stof op verschillende afstanden aan weerszijden van taxibaan gedurende 4 weken (11 mei t/m 7 juni 2017) Afleiden afstand waarop emissies van taxiënde vliegtuigen de concentratie van ultrafijn stof beïnvloeden Afgerond: resultaten in deze presentatie Modelberekeningen bijdrage taxiënde vliegtuigen aan concentratie van verschillende indicatorstoffen (bij afwezigheid van bekende emissiegegevens ultrafijn stof) Vergelijking metingen-modelberekeningen om kalibratiefactor rekenmodel ( vertaalfactor ) af te leiden. In uitvoering Uitleg kalibratiefactor: zie Bijlage 1 3

4 Meetlocaties Boven- en benedenwinds taxibaan van/naar Polderbaan: Bij NO wind zijn HD0 en NH1 belast door taxiënde vliegtuigen die gaan starten. HD2 dient als onbelast meetpunt. Bij ZW wind zijn HD2, HD3 en HD4 belast door taxiënde vliegtuigen die geland zijn. NH1 dient als onbelast meetpunt. Duur van de metingen: Op NH1, HD2 en HD3 is vier weken gemeten. Op HD4 is de eerste twee weken gemeten (bij vooral ZW wind), op HD0 de laatste twee weken (enkele dagen met NO wind). 4

5 Meetapparatuur Op alle locaties is gemeten met een Environmental Particle Counter (EPC- 3783). Deze meet het aantal ultrafijne deeltjes in een kubieke cm lucht (#/cm 3 ). Op de foto in de ene kist de pomp die de lucht aanzuigt, in de andere het meetapparaat. Voor en na de meetcampagne zijn de vier apparaten op locatie NH1 met elkaar vergeleken. Er zijn correctiefactoren afgeleid om het absolute niveau van de metingen vergelijkbaar te maken. 5

6 Tijdreeks gemeten concentratie ultrafijn stof Uurgemiddelde concentratie [aantal/cm 3 ] 6

7 Tijdreeks gemeten concentratie ultrafijn stof Uurgemiddelde concentratie [aantal/cm 3 ] Eerste 2 weken 7

8 Tijdreeks gemeten concentratie ultrafijn stof Uurgemiddelde concentratie [aantal/cm 3 ] Laatste 2 weken 8

9 Windroos gemeten concentratie ultrafijn stof Uurgemiddelde concentratie [aantal/cm 3 ] 360 = Belasting taxiënde vliegtuigen Uitleg windroos: zie Bijlage 2 Windrichting (graden) 180 0/360= wind uit het noorden 90 = wind uit het oosten 180 = wind uit het zuiden 270 = wind uit het westen 9

10 Wat leren de tijdreeksen en windroos ons? De absolute concentratie van ultrafijn stof varieert op alle locaties sterk in de tijd. Dit hangt o.a. samen met de windrichting. De laagste concentraties zijn gemeten op HD0 en NH1 bij ZW wind. De hoogste concentraties zijn gemeten op NH1 bij NW wind. Dit komt met name door emissies van vliegtuigen die starten op de Polderbaan. Aan de noordkant van de taxibaan is de gemeten piekconcentratie het hoogst op HD2. Dat is bij wind uit de richting van de taxibaan. Deze locatie ligt het dichtst bij de taxibaan en Polderbaan. Door de grotere afstand is de concentratie op HD3 en HD4 bij wind uit de richting van de taxibaan en Polderbaan lager dan op HD2. Voor beide locaties geldt dat de hoogste concentraties gemeten zijn bij ZO wind. Er is dan invloed te verwachten van de rijksweg A5 en andere banen van Schiphol. Aan de zuidkant van de taxibaan is de gemeten concentratie op HD0 lager dan op NH1. HD0 ligt op grotere afstand van de taxibaan en Polderbaan. 10

11 Analyse bijdrage taxiënde vliegtuigen A. Geldige uren worden geselecteerd: meting beschikbaar, vliegtuigen aanwezig, windsnelheid > 1,5 m/s 1. B. Per meetlocatie wordt de beïnvloedingshoek gekozen: bij welke windrichting wordt de locatie belast door emissies van taxiënde vliegtuigen en minimaal belast door andere emissies. Gekozen is voor een hoek van 30 graden loodrecht op de taxibaan: graden voor HD0 en NH1; 210 tot 240 graden voor HD2, HD3 en HD4. C. Per meetlocatie wordt de onbelaste locatie gekozen (NH1 voor de meetlocaties ten noorden van de taxibaan, HD2 voor die ten zuiden). D. De uurgemiddelde gemeten bijdrage is het verschil tussen de belaste en onbelaste locatie. E. De uurgemiddelde gemeten bijdragen vallend binnen de beïnvloedingshoek worden gemiddeld per meetlocatie. F. De gemeten bijdrage wordt als functie van de afstand tot de taxibaan bekeken. 1 Bij lagere windsnelheid is de windrichting te variabel. 11

12 Gemeten bijdrage taxiënde vliegtuigen op belaste uren Gemeten bijdrage UFP [aantal/cm 3 ] Gemiddelde + standaarddeviatie Uitleg: zie Bijlage HD-2 69 uren NB: De jaargemiddelde bijdrage van taxiënde vliegtuigen is aanzienlijk lager. Hoeveel? Onderzoek daarnaar is in uitvoering. NH-1 29 uren HD-3 70 uren HD-0 17 uren HD-4 29 uren Afstand bij benadering [m] 12

13 Conclusie metingen De bijdrage van taxiënde vliegtuigen aan de concentratie van ultrafijn stof neemt volgens nu beschikbare metingen snel met de afstand af. Toch is de gemiddelde bijdrage aan de concentratie op het verst gelegen meetpunt op 1200 meter op momenten dat de locatie belast is ( /cm 3 ) groter dan de gemiddelde achtergrondconcentratie op diezelfde momenten ( /cm 3 ). Beïnvloeding van de concentratie van ultrafijn stof op woonlocaties nabij Schiphol door taxiënde vliegtuigen valt op basis van de metingen niet uit te sluiten. Taxiënde vliegtuigen zullen als aparte bron in het rekenmodel meegenomen worden. De berekeningen gaan inzicht geven in de bijdrage van taxiënde vliegtuigen op het totaal. De resultaten van de berekeningen inclusief validatie met metingen worden eind 2018 verwacht. 13

14 Verantwoording Dit onderzoek kwam tot stand met medewerking van: Marita Voogt, Peter Zandveld, Joost Wesseling, Ernie Weijers (RIVM) Gerard Kos, Pim van den Bulk, Danielle van Dinther (ECN) Harald Helmink, Dave de Jonge, Jorrit van der Laan, Jennes Meydam (GGD Amsterdam) Dank aan: De bedrijven en particulieren voor het beschikbaar stellen van hun terrein voor de metingen. KNMI voor het beschikbaar stellen van meteorologische waarnemingen. 14

15 Bijlage 1: Uitleg kalibratiefactor Er zijn geen bruikbare emissiegegevens voor ultrafijn stof van vliegtuigen. De schattingen die er zijn, zijn te globaal voor dit soort berekeningen. Daarom wordt er in het model gerekend met emissiegegevens van stoffen waarvoor wel emissiegegevens beschikbaar zijn (NOx, fijn stof). Om de modelresultaten om te zetten in een schatting voor ultrafijn stof, is een factor nodig. Deze factor wordt bepaald in de vergelijking tussen de gemeten bijdrage aan ultrafijn stof en de berekende bijdrage aan NOx of fijn stof. Dit noemen we de kalibratiefactor of vertaalfactor. 15

16 Bijlage 2: Uitleg windroos De concentratiewindroos laat bij verschillende windrichtingen (op de y-as) de gemiddelde gemeten concentratie van ultrafijn stof zien die optreedt als de wind uit die specifieke richting komt. De methode is o.a. geschikt om te zien bij welke windrichtingen de hoogste en laagste concentraties optreden. Twee meetlocaties die aan weerszijden van een bron liggen, laten bij verschillende windrichtingen verhoogde concentraties zien. Een concentratiewindroos maakt dat inzichtelijk. Een concentratiewindroos kan een grillig verloop laten zien als gevolg van ruis (toevallige onzekerheid) in de metingen. Om de ruis te onderdrukken is een lopend gemiddelde concentratie toegepast. Dat wil zeggen dat ook metingen in direct naastgelegen windrichtingen zijn meegenomen in het gemiddelde. 16

17 Bijlage 3: Gemiddelde en standaarddeviatie De gemiddelde waarde is de som van alle getallen gedeeld door het aantal getallen. De standaarddeviatie is een rekenkundige maat voor de spreiding van waarden rondom het gemiddelde. Waarden die veel afwijken van het gemiddelde zorgen voor een grotere standaarddeviatie. In dit geval kan dat komen door variatie in bijvoorbeeld het aantal taxiënde vliegtuigen of de weersomstandigheden tussen de uren. Daarnaast is de standaarddeviatie vaak ook groter als er minder waarnemingen zijn. 17