Analiza jakości powietrza atmosferycznego

w Warszawie – ocena skutków zdrowotnych

Piotr Holnicki1, Marko Tainio1,2, Andrzej Kałuszko1, Zbigniew Nahorski1

1 Instytut Badań Systemowych, Polska Akademia Nauk, Warszawa,2 UKCRC Centre for Diet and Activity Research (CEDAR), MRC Epidemiology Unit,

University of Cambridge, UK,

2

Modelowany obszar Warszawy – Dyskretyzacja – Pole emisji

Źródła emisji: Punktowe wysokie (energetyka – 24)Punktowe niskie (przemysł – 3980)Powierzchniowe (sektor komunalny – 6963)Liniowe (transport – 7285)

Receptory – 2248Siatka 0.5 km x 0.5 km

model CALPUFF

Primary pollutants Secondary pollutants

SO2 – sulfur dioxide SO 4 – sulfate aerosol

NOX – nitrogen oxides NO 3 – nitrate aerosol

PPM10 – primary PM, Φ ≤ 10 µm

PPM10_R – re-suspended PPM10

PPM2.5 – primary PM, Φ ≤ 2.5 µm

PPM2.5_R – re-suspended PPM2.5

CO – carbon monoxide

C6H6 – benzene

Pb – lead

As – arsenic

Cd – cadmium

Ni – nickel

B(a)P – benzo(a)pyrene

Particulate matter

PM10 = PPM10 + PPM10_R + SO 4 + NO

3

PM2.5 = PPM2.5 + PPM2.5_R + SO 4 + NO

3

Analizowane zanieczyszczenia

3

Średnioroczne stężenie zanieczyszczeń (1)

4

5

Średnioroczne stężenie zanieczyszczeń (2)

5

66

Procentowy udział źródeł emisji PM10

7

Procentowy udział źródeł emisji NOx

Mapa gęstości zaludnenia dla Warszawy

8

99

Ekspozycja (E) – stężenie w receptorze ważone gęstością zaludnienia

Intake fraction (iF) – wdychana frakcja zanieczyszczeń na jednostkę emisji źródła

𝑖 – emission source𝑗 – receptor𝑘 – pollutant𝑃𝑜𝑝 – population

𝑖 – emission source𝑗 – receptor𝑘 – pollutant𝐵𝑅 – breathing rate𝑄𝑖,𝑘 – emision𝐶𝑖,𝑘,𝑗 – concentration

𝑃𝑜𝑝 – population

Wskaźniki oceny skutków środowiskowych (dla kategorii emisji)

𝐸𝑘 =1

𝑃𝑜𝑝

𝑗

𝑃𝑜𝑝𝑗

𝑖

𝐶𝑖,𝑗,𝑘

(𝑖𝐹)𝑘=𝐵𝑅

𝑄𝑘

𝑗

𝑃𝑜𝑝𝑗

𝑖

𝐶𝑖,𝑗,𝑘 gdzie 𝑄𝑘 =

𝑖

𝑄𝑖,𝑘

1010

High Point Low Point Area Line Local Inflow Total

Q E Q E Q E Q E Q E E E

SO2 358,49 0,74 50,94 0,29 113,71 3,32 33,85 1,83 556,98 6,18 1,45 7,63

SO4 3,06 0,01 0,28 0,00 5,11 0,11 0,84 0,07 12,69 0,20 0,61 0,80

NOx 256,81 0,43 44,78 0,47 74,47 2,11 458,22 22,94 834,28 25,95 1,63 27,57

NO3 2,34 0,01 0,45 0,01 3,27 0,10 4,61 0,48 13,75 0,60 2,70 3,30

PPM10 22,74 0,06 21,51 0,24 271,96 9,15 36,43 2,58 352,64 12,02 9,49 21,51

PPM10_r - - - - - - 159,39 12,71 159,39 12,71 - 12,71

PPM25 7,35 0,02 9,65 0,11 212,42 7,09 24,48 1,73 253,91 8,94 7,01 15,96

PPM25_r - - - - - - 22,34 1,83 22,34 1,83 - 1,83

PM10 28,74 0,08 22,23 0,25 280,34 9,37 201,26 15,84 538,47 25,54 12,79 38,33

PM25 12,74 0,04 10,38 0,12 220,80 7,31 48,15 4,10 302,69 11,57 10,32 21,89

CO 61,02 0,13 69,35 0,50 202,79 6,56 2494,27 201,69 2827,42 208,89 121,14 330,03

C6H6 178,52 0,28 17,35 0,13 0,00 0,00 12,07 0,97 207,95 1,38 - 1,38

Pb 0,00 0,000 0,01 0,000 0,17 0,006 0,13 0,010 0,32 0,016 0,001 0,017

As 1,04 0,003 0,48 0,004 18,73 0,660 0,00 0,000 20,26 0,668 - 0,668

Cd 0,35 0,001 1,87 0,047 27,34 0,964 0,35 0,009 29,91 1,021 0,041 1,063

Ni 26,62 0,063 7,35 0,115 86,34 3,040 14,86 0,922 135,16 4,140 - 4,140

BaP 3,27 0,013 2,45 0,016 30,55 0,964 3,79 0,191 40,07 1,184 0,625 1,809

Ekspozycja (E) – wartości zagregowane dla kategorii emisyjnych

11

12

High point

sources

Low point

sources

Linear

sources

Area

sources

Inflow from

outside the

study area

Total %

PM2.5: Mortality 7,9 24,6 822,9 1465,5 2565,9 4886,9 90,9%

NOx: Mortality 7,1 7,8 379,8 34,9 26,9 456,5 8,5%

SO2: Lung cancer 0,7 0,3 1,8 3,3 1,4 7,6 0,1%

BaP: Lung cancer 0,0 0,0 0,3 1,6 1,0 2,9 0,1%

Cd: Cancer 0,0 0,0 0,0 0,7 0,0 0,8 0,0%

Ni: Cancer 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0%

Pb: Cardiovascular diseases

(adult)0,0 0,1 6,8 4,1 0,5 11,4 0,2%

As: Lung Cancer 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0%

CO: Ischemic heart disease 0,0 0,0 6,5 0,2 3,9 10,7 0,2%

C6H6: Leukemia 0,0 0,0 0,1 0,1 0,0 0,3 0,0%

Total 15,8 32,9 1218,3 1510,4 2599,7 5377,1 100,0%

% 0% 1% 23% 28% 48% 100%

Śmiertelność (liczba zgonów na rok) w modelowanym obszarze

(w zależności od źródła emisji i rodzaju zanieczyszczenia)

13

High

point

sources

Low

point

sources

Linear

sources

Area

sources

Inflow from

outside the

study area Total %

PM2.5: Mortality 124 387 12 925 23 017 40 299 76 752 84,0%

PM2.5: Chronic bronchitis (COPD) 5 15 509 906 1 586 3 021 3,3%

PM2.5: Restricted activity days (RAD) 1 4 122 217 379 722 0,8%

PM2.5: LRS symptoms days (School children) 0 1 31 55 96 182 0,2%

PM2.5: LRS symptoms days (adult) 1 2 71 126 220 419 0,5%

PM2.5-10: LRS symptoms days (School children) 0 1 88 15 19 123 0,1%

PM2.5-10: LRS symptoms days (adult) 1 2 202 36 43 283 0,3%

PM2.5-10: Chronic bronchitis (COPD) 4 16 1 455 256 307 2 038 2,2%

NOx: Mortality 111 123 5 966 548 423 7 170 7,8%

SO2: Lung cancer 16 6 39 72 31 164 0,2%

BaP: Lung cancer 0 1 7 34 22 63 0,1%

Cd: Cancer 0 1 0 16 1 18 0,0%

Ni: Cancer 0 0 0 0 0 1 0,0%

Pb: Mild mental retardation (children) 0 0 8 5 1 13 0,0%

Pb: Cardiovascular diseases (adult) 0 2 166 100 11 279 0,3%

As: Lung Cancer 0 0 0 0 0 0 0,0%

CO: Ischemic heart disease 0 0 98 3 59 160 0,2%

C6H6: Leukemia 1 0 3 3 0 7 0,0%

Total 265 561 21 687 25 406 43 495 91 415 100,0%

% 0% 1% 24% 28% 48% 100%

Wskaźnik DALY (disability-adjusted life-years)

(w zależności od źródła emisji i rodzaju zanieczyszczenia

The advantage of DALY measure is that it combines mortality and morbidity impact to one measure of health, allowing us to compare e.g. mild mental retardation, caused by Pb, with the increased mortality, caused by PM2.5.

Conclusions

• A large fraction of the atmospheric pollution in Warsaw comes from the sources located outside of the Warsaw borders, inflowing from the background pollution but also located in the surrounding belt area.

• Air pollutions cause around 5400 deaths a year in Warsaw. From this 48% is due to inflow from outside the study area and the rest due to local emissions.

• Local emissions area sources caused almost 52% of the health effects, followed by the 28% due to area sources. Impact of point sources was around 1%.

• Nearly all the deaths (91%) were due to PM2.5, highlighting importance of this pollutant for population health.

• When morbidity effects were included to the calculations, mortality due to PM2.5 accounted of 84% of the DALYs, and 92% of all the DALYs were due to PM.

• The results indicate that local decisions can reduce air pollutants and associated health effects in the study area. However, also MazovianVoievodship and country authorities should participate, in order to take account of pollutants inflowing to the city.

15

iEMs 2016 16

Dziękujemy za uwagę!