Evolutie van de luchtkwaliteit : Visionair scenario MIRA-S Milieuverkenning 2030 Frans Fierens,...

Evolutie van de luchtkwaliteit :Visionair scenario MIRA-S

Milieuverkenning 2030

Frans Fierens, Charlotte Vanpoucke (VMM-IRCEL)Felix Deutsch, Nele Veldeman, Jean Vankerkom (VITO)

Line Vancraeynest, Myriam Bossuyt (VMM-MIRA)

Aalst – 4 april 2011

Doel MIRA-2030 (lucht)

• Hoe zal de luchtkwaliteit evolueren in de toekomst ?• 2010, 15, 20, 25 en 30• Op basis van verschillende emissieprognoses

• REF, EUR en VISI

• Voor fijn stof (PM10 en PM2.5) en ozon (O3)

• Voor verschillende indicatoren (overschrijdingsindicatoren, jaargemiddelde concentraties, …)

• Ruimtelijk in Vlaanderen• Impact van extreem meteojaar (2003) als “proxy”

voor klimaatverandering

Inhoud

• Overzicht Europese luchtkwaliteitsnormen (richtlijn 2008/50/EG)

• Emissie-prognoses (detail = sectorstudies)• Methode / aanpak concentratieberekeningen• Resultaten (evolutie concentraties +

overschrijdingsindicatoren) • PM10 en PM2.5 : jaargemiddelde, ex50• Ozon : NET60, AOT60, jaargemiddelde

• Conclusies

EU grens- en streefwaarden

middelingstijd 1-uur max 8-uur 24-uur jaar2008/50/EG

SO2 350 24x jaar 125 3x jaar

NO2 200 18x jaar 40 (2010)

PM10 50 35x jaar 40

PM2.5 streefwaarde 25 (2010)

grenswaarde 25 (2015)

GBI (stedelijke achtergrond) 20(2015) GBI daling -15 of 20%(2020)

Indicatieve grenswaarde 20(2020)

Pb 0,5

CO 10 000

Benzeen 5(2010)

O3 120 25x jaar 3j_gem (2010)

(concentraties in µg/m³)

WGO, 20051-uur max8-uur 24-uur jaar

SO2 500 (10’) 20

NO2 200 40

PM10 50 3x year 20

PM2.5 25 3x year 10

O3 100

DE WHO grenswaarden zijn :

• de laagste waarden waarbij er uit epidemiologisch onderzoek (time-series/cohorte) blijkt dat er nog (statistisch significante) gezondheidseffecten zijn

• waarden waarbij de volksgezondheid voldoende wordt beschermd (alhoewel er toch nog effecten kunnen zijn

(concentraties in microgram/m³)

• Bundelen en harmoniseren van de bestaande richtlijnen:• Kaderrichtlijn (96/62/EG)• 3 dochterrichtlijnen :

1/ SO2, Pb, NO2, NOx en PM10 (1999/30/EG)2/ CO en benzeen (2000/69/EG)3/ Ozon (2002/3/EG)(4/ Zware metalen (Cd, As, Hg, Ni) en PAKs (2004/107/EG) zal volgen)

• EoI Decision (Exchange of Information) (97/101/EG)

• Introductie van voorwaardelijke flexibiliteit • Bijdragen van natuurlijke bronnen tellen – mits aantoonbaar – niet

mee bij de beoordeling van de grenswaarden• Voorzien van uitstelmogelijkheid – onder strikte voorwaarden – voor

het halen van de grenswaarden van PM10, NO2 en benzeen

• Normen PM2,5

“Cleaner air for Europe”richtlijn 2008/50/EG

2008/50/EG :PM2.5 normen

• Strenge “tweede fase” grenswaarden voor PM10 worden vervangen door normen voor PM2.5 • PM10 fase 2 :

• jaargrenswaarde = 20 µg/m³• daggrenswaarde : max 7 overschrijdingen > 50 µg/m³ per jaar

• Nationale streefwaarde inzake vermindering van de blootstelling (new) :

• 2020 : vermindering van de blootstelling in stedelijke achtergrondlocaties -> afhankelijk van beginwaarde in de periode 2009-2011• 2015 : “Gemiddelde Blootstellingsindex (GBI) ” = 20 µg/m³

• PM2.5 grens- en streefwaarden :• 2010 streefwaarde = 25 µg/m³ (jaargemiddelde)

• 2015 grenswaarde = 25 µg/m³ (jaargemiddelde)

• 2020 “indicatieve” grenswaarde = 20 µg/m³ (jaargemiddelde)

Inhoud




• Conclusies

• Referentie-scenario:• Geeft aan hoe huidig milieubeleid doorwerkt• Van kracht zijnde wet- en regelgeving tot 1/4/2008• Doelstellingen ≠ input

• Vb : plafonds NEC 2010 worden niet opgenomen

• Europa-scenario: • Europese ambities op vlak van klimaatverandering,

luchtkwaliteit en waterkwaliteit • Vb : ambitieuze NEC emissieplafonds 2020

• Visionair scenario: • milieu veiligstellen voor huidige en toekomstige

generaties• Drastische/visionaire/transitie maatregelen

Emissieprognoses : 3 scenario’s

Sociaal-economische verkenning

• Bevolking• 12 % groei tussen 2005 en 2030 (tot 6,8 miljoen)• vergrijzing (1/3 ouder dan 60), ontgroening (1/5 jonger

dan 18 jaar)• gezinsverdunning

• Energieprijzen• stijgende prijzen fossiele brandstoffen

• Economische ontwikkeling• 2 % jaarlijkse groei BBP• diensteneconomie

• Uitgewerkt voor de 6 hoofdsectoren: • huishoudens• Industrie• energie • landbouw• transport• handel & diensten

• In detail beschreven in de wetenschappelijke rapporten van de sectorstudies in het kader van de Milieuverkenning 2030 (www.milieurapport.be)

Emissieprognoses - sectorstudies

Emissieprognoses : opmerkingen

• Gebaseerd op milieukostenmodel (“MKM”) klimaat• MKM lucht was niet tijdig geïntegreerd• Emissiereducties lucht vooral ifv

klimaatmaatregelen

• Procesgerelateerde emissies industrie/energie werden bijgeschat

• Gevolg : maatregelen in het kader van NEC-richtlijn werden niet volledig doorgerekend

Voorbeeld : transportsectorREF

• REF-scenario:• Reeds beslist milieu- en mobiliteitsbeleid (april 2008)

uitvoeren• Mobiliteit:

• o.a. realisatie van GEN rond Brussel en Diabolo naar Zaventem

• Milieu: • invoering van reeds besliste milieunormen voor voertuigen en

brandstoffen• voortzetten van huidige evolutie van CO2-emissie van nieuwe

voertuigen• beperkt gebruik van biobrandstoffen• efficiëntieverbetering spoor, binnenvaart en luchtvaart

Voorbeeld : transportsectorEUR

• EUR-scenario:• Vooral technologische maatregelen• Mobiliteit:

• rekeningrijden: vrachtvervoer in 2012, personenvervoer in 2017

• opname van luchtvaart in emissiehandelssysteem

• Milieu:• verdergaande emissie- en brandstofnormering voor

scheepvaart, EURO-VI voor zwaar vervoer• verdere efficiëntieverbetering van voertuigenpark, meer

hybride en elektrische aandrijving• meer doorgedreven gebruik van biobrandstoffen, ook bij

spoor en binnenvaart

Voorbeeld : transportsectorVISI

• VISI-scenario:• EUR-scenario als vertrekbasis• Mobiliteit: meer doorgedreven aannames

• verdere “modal shift” naar openbaar vervoer voor personen, meer fietsgebruik voor woon-werkverkeer

• vermindering van het vrachtvervoer over de weg door efficiëntieverbetering en door modale verschuiving naar spoor en binnenvaart

• Milieu: vooral inzetten op elektriciteit, doorbraak na 2020• wagenpark: meer plug-in hybride en elektrische wagens, beperkt

gebruik van waterstof• meer groene stroom• geen gebruik van biobrandstoffen

prognoses SO2

Voorbeelden :daling S huisbrandolie1000 ppm (REF)10 ppm (EUR + VISI)

prognoses NOx

prognoses NH3

prognoses PM2.5

prognoses PM10

Internationale Emissies REF + EUR

Op zoek naar gepaste internationale emissie-scenario’s

Overview of measures and objectives in the different Flemish and IIASA-scenarios

maatregel Vl. Ref

scenario Vl. Eur. scenario

C&E Pack., curr. leg.

C&E Pack., curr. pol.

NEC 2007b.,

curr. pol.

NEC 2007b.,

curr. leg.

C&E OPTV5

C&E nee ja ja ja nee nee ja

euro VI zwaar vrachtverkeer nee ja nee ja ja nee ja voldoet aan TSAP in 2020 nee ja nee nee ja nee ja Update IPPC nee ja nee ja ja nee ja

TSAP : http://europa.eu/legislation_summaries/environment/air_pollution/l28159_nl.htm

Internationale Emissies VISI

• C&E package, MRRV5• “Maximum Technically Feasible Emission

Reduction” scenario• = volledige toepassing BBT• ≠ gedragsveranderingen (lagere temperatuur

woningen, wijziging voedingsgewoonten, meer duurzaam verplaatsingsgedrag …)

• Verdere emissiereducties dan VISI blijven dus mogelijk

VISI emissiereductiesVLA – buitenland, voorbeelden

Inhoud




• Conclusies

Methode

• Geïntegreerde aanpak :• E-MAP model : geografische spreiding van

emissies afkomstig van sector studies• Emissies VLA = sectorstudies, buitenland = IIASA

• Impact van emissiereducties op concentraties :• BelEUROS model

• Ruimtelijke spreiding• RIO-corine + BelEUROS

E-MAP (1)

• Emissieprognoses sectorstudies beschikbaar per (MIRA)-sector – kTon/jaar

E-MAP (2)

• Ruimtelijke spreiding via E-MAP tool : • =Complex• gebruik makend van internationale gekende

spreidingspatronen (EMEP 50x50km)• VLA : op basis van gekende

spreidingspatronen verleden (OPS model)• BE : verdeelsleutel VLA / BRU / WAL

E-MAP (3) : Ruimtelijk gespreide emissies

NOx emissieswegverkeer 2007BelEUROS domein60x60 km

Bron : E-MAP model VITO, voorstelling in Google Earth

E-MAP (4) : Ruimtelijk gespreide emissies

NOx emissieswegverkeer “hotspot” zone7,5x7,5 km


2020 - REF

2007 - REF

E-MAP (5) : oppervlakte bronnen + puntbronnen

PM2.5 emissiesproductieprocessen 2007 punt + opp bronnen


TRANSPORT

DIFFUSIE

CHEMISCHE REACTIES

Landgebruik

Emissies

Meteorologie

Concentraties(PM10, PM2,5,

O3)

DEPOSITIE

INPUT MODEL OUTPUT

AEROSOL PROCESSEN

BelEUROS : deterministisch model

BelEUROS : domein

Basisgrid = 60x60 km

Verfijnd grid = 15x15 km

PM10 Scatterplot

y = 0.6478x + 7.5726R2 = 0.5332

y = 0.6672x + 10.736R2 = 0.4978

y = 0.6135x + 10.42R2 = 0.404

y = 0.6866x + 7.4245R2 = 0.5326

y = 0.5846x + 10.166R2 = 0.5021

y = 0.5784x + 10.941R2 = 0.4279

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Meetwaarden ChemChar [µg/m3]

Mo

del

waa

rden

Bel

EU

RO

S [

µg

/m3 ]

HoutemZelzateBorgerhoutMechelenAarschotHasselt1Linear (Houtem)Linear (Zelzate)Linear (Borgerhout)Linear (Mechelen)Linear (Aarschot)Linear (Hasselt)

BelEUROS : validatie PM10Meetstation Meetwaarde

[µg/m3] Modelwaarde

[µg/m3] Bias [%]

42R801 Borgerhout 36 25,4 -29,4 42R811 Schoten 29 21,9 -24,5 42R815 Zwijndrecht 33 23,4 -29,1 42R832 Ruisbroek 35 22,3 -36,3 40AB02 Berendrecht 34 26,6 -21,8 41R012 Ukkel/Uccle 29 27,4 -5,5 41B011 Sint-Agatha-Berchem 24 22,9 -4,6 41R001 Sint-Jans-Molenbeek 34 29,5 -13,2 41N043 Haren 35 29,5 -15,7 40ML01 Mechelen (Zuid) 30 22,3 -25,7 42R020 Vilvoorde 35 29,5 -15,7 44M705 Roeselare 39 23,2 -40,5 44N029 Houtem 26 20,5 -21,2 40OB01 Oostrozebeke 41 25,7 -37,3 40AB01 Antwerpen Boudewijnsluis 37 26,7 -27,8 40AL01 Antwerpen Linkeroever 32 25,4 -20,6 40WZ01 Lommel 32 19,7 -38,4 42M802 Antwerpen Luchtbal 29 21,9 -24,5 44R701 Gent 35 26,6 -24,0 44R710 Destelbergen 31 26,5 -14,5 44R731 Evergem 35 26,6 -24,0 44R740 Sint-Kruiswinkel 38 27,5 -27,6 44R750 Zelzate 36 27,5 -23,6 42N016 Dessel 27 21,7 -19,6 42N035 Aarschot 26 20,3 -21,9 42N045 Hasselt 30 20,5 -31,7 44N012 Moerkerke 29 20,5 -29,3 43N070 Mons 36 26,8 -25,6 43N085 Vielsalm 16 18,7 16,9 43R240 Engis 35 29,7 -15,1

Validatie:PM10 (jaargemiddelde) : (gemiddelde) Bias: - 22,3 %

Dagwaarden (chemkar), R~0.7

Legend

O3 [µg/m³]

error

1 - 40

41 - 44

45 - 47

48 - 50

51 - 53

54 - 56

57 - 59

60 - 62

63 - 65

> 65

Legend

O3 [µg/m³]

error

1 - 40

41 - 44

45 - 47

48 - 50

51 - 53

54 - 56

57 - 59

60 - 62

63 - 65

> 65

Legend

O3 [µg/m³]

error

1 - 40

41 - 44

45 - 47

48 - 50

51 - 53

54 - 56

57 - 59

60 - 62

63 - 65

> 65

Legend

O3 [µg/m³]

error

1 - 40

41 - 44

45 - 47

48 - 50

51 - 53

54 - 56

57 - 59

60 - 62

63 - 65

> 65

BelEUROS 15x15 km RIO 4x4 km

BelEUROS :Ruimtelijk patroon ozon (2006)

In de meeste stations positieve Bias (gemiddeld ~10 %)

Problemen / uitdagingen

• Probleem 1 = deterministische modellen onderschatten PM en (meestal) piekconcentraties (ook O3)• onderschatting pieken = vooral probleem voor

overschrijdingsindicatoren-> dagen met PM10 >50 µg/m³-> NET60 en AOT60 voor ozon

• Probleem 2 = Resolutie BelEUROS is 15x15 km, kunnen we resolutie (VLA)

verhogen ?

Oplossingen• Uitgangspunt : modellen kunnen beter “trends”

berekenen dan absolute concentraties

• Oplossing is dus :• Vertrek van meest optimale ruimelijke resolutie op basis van

metingen (= RIO-corine interpolatiekaart)• Bereken BelEUROS trend tussen basisjaar (2007, metingen

beschikbaar) en scenariojaren (2010, 15, 20, 25 en 30)• Pas trend toe op RIO-kaart

• Twee vliegen in één klap : downscaling + kalibratie

Methode (3) - schematisch

Basisjaar 2007 : 365 BelEUROS-kaarten(dagwaarden, max8-u,…)

1 jan 2007 / 20xx

2 jan 2007 / 20xx

31 dec 2007 / 20xx

…

Scenariojaar 20xx : 365 BelEUROS-kaarten

BelEUROS : trend tussenbasisjaar en scenario-jaar

y = 1.5293x0.9059

R2 = 0.9944

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Reeks1

Macht (Reeks1)

y = 5.7061x0.6175

R2 = 0.8988

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Reeks1

Macht (Reeks1)

x-as = max-8uur 2007 y-as = max-8uur 2030(alle dagen, 1 gridcel 15x15)

x-as = max-8uur 2007 y-as = max-8uur 2010(alle dagen, 1 gridcel 15x15)

BelEUROS : trend voor alle 15x15 km belEUROS gridcellen

15x15 km BelEUROS grid

3x3 km RIO grid

BelEUROS-trend + RIO 2007 (3x3 km) = scenariokaart (365 x)

1/1/2007 2/1/2007 31/12/2007…

Metingen

31/12/20xx

Scenario

1/1/20xx 2/1/20xx …

y = 1.5293x0.9059

R2 = 0.9944

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Reeks1

Macht (Reeks1)

y = 1.5293x0.9059

R2 = 0.9944

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Reeks1

Macht (Reeks1)

y = 1.5293x0.9059

R2 = 0.9944

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Reeks1

Macht (Reeks1)TREND31/12/2007…

Berekening indicatorenScenario

1/1/20xx 2/1/20xx …

# dagen > 50 µg/m³ PM10 NET60 ozon

31/12/2007

Methode : samengevat

RIO-corine : “leaving one out”

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

45.04

0A

B0

1

40

AB

02

40

AL

01

40

HB

23

40

ML

01

40

MN

01

40

OB

01

40

RL

01

40

SZ

02

40

WZ

01

40

ZD

01

42

M8

02

42

N0

16

42

N0

35

42

N0

45

42

N0

54

42

R0

20

42

R8

01

42

R8

11

42

R8

15

42

R8

32

42

R8

41

44

M7

05

44

N0

12

44

N0

29

44

N0

52

44

R7

01

44

R7

10

44

R7

31

44

R7

40

44

R7

50

µg

/m3

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

rela

tiv

e d

iffe

ren

ce

RIO

-OB

S

metingen

"RIO-corine (leaving-one-out)"

relative difference (RIO - measurements)

RMSE, alle dagwaarden=8.6 µg/m³

RIO : (100%) “onafhankelijke” validatie

Trendlijn Zwalm : y = 0.95 x, R2 = 0.90 (cel 1) RMS=4,3 µg/m³y = 1.04 x, R2 = 0.90 (cel 2) RMS=4,3 µg/m³

Trendlijn Knesselare : y = 1.00 x, R2 = 0.89 (cel1) RMS=4,2 µg/m³y = 0.97 x, R2 = 0.89 (cel2) RMS=4,1 µg/m³

BIAS : 1.2 µg/m3

RMSE : 6.5 µg/m3

R2 : 0.80

BIAS : 1.2 µg/m3

RMSE : 6.5 µg/m3

R2 : 0.80

2004-2005

2009

Evolutie van de luchtkwaliteit : Visionair scenario MIRA-S Milieuverkenning 2030 Frans Fierens,...

Documents

Transcript of Evolutie van de luchtkwaliteit : Visionair scenario MIRA-S Milieuverkenning 2030 Frans Fierens,...