Dioxiner
Dioxin historik: Vietnam kriget, 1959 1975 Yusho, Japan, 1968 Seveso, Italien, 1976 Love canal, USA 1978 Yu-Cheng, Taiwan, 1979 Ukraina, 004 Flygaska, 1977 Hittas idag överallt i miljön
Inventeringar förorenade områden i Sverige utveckling 001-006 006: ca. 83.000 platser! Källa: Naturvårdsverket
Dioxiner vid sågverkstomter Tekniska Klorfenolblandningar PCDDs: Dioxins - PCDFs: Dibenzofurans PCDEs: Diphenyl Ethers PCPPs: Phenoxy Phenols CPs: Chlorophenols
Toxiska ekvivalenter - TEQ PCDD/Fs I-TEFs (89): TCDF 378 0.1 0.1 TCDD 378 1 1 PeCDF 1378 0.05 0.05 3478 0.5 0.5 PeCDD 1378 0.5 1 HxCDF 13478 0.1 0.1 13678 0.1 0.1 34678 0.1 0.1 13789 0.1 0.1 HxCDD 13478 0.1 0.1 13678 0.1 0.1 13789 0.1 0.1 HpCDF 134678 0.01 0.01 134789 0.01 0.01 HpCDD 134678 0.01 0.01 OCDF 0.001 0.0001 OCDD 0.001 0.0001 WHO 97 human Koncentrationen i ett prov oftast uttryckt som ngteq/kg (t ex jord) WHO 06 (+ vissa PCBer)
Dioxiner källor, modellering och risk Scharins Skelleftehamn Modellering föroreningsutbredning Scharins Risker Dioxinförorenade områden Spårning av dioxinkällor
Statligt finansierade undersökningar 4 november 008 Magnus Kristensson
Statligt bidrag Prioriterat objekt Det ska inte finns någon som enligt lag är ansvarig Huvudman som ansvarar för ekonomin och har beställaransvaret (byggherre) Max 90%
Statligt bidrag Bidraget får användas till: Undersökningar för att ta reda på om ett område är förorenat Ansvarsutredning för att försöka hitta någon som eventuellt är ansvarig för föroreningen Utredningar som behövs för att efterbehandlingsåtgärder ska kunna genomföras Efterbehandlingsåtgärder Uppföljning och utvärdering av efterbehandlingsåtgärder
Statligt bidrag
Scharins industriområde
Scharins industriområde Verksamhet på området mellan åren 1880-000 Sågverksindustri Massatillverkning Boardtillverkning Utfyllnad
Scharins industriområde
Scharins industriområde Prioriterat objekt - Riskklass 1 Ansvar - Ansvarsutredning: 1. Ingen verksamhetsutövare som kan göras ansvarig existerar.. Saneringsförsäkringen kan inte tillämpas. 3. Markägaransvar för förvaringsfall eller som förvärvsansvar finns inte. 4. Värdeökningsbidrag kan bli aktuellt (numera herrelös fastighet). Huvudman - Skellefteå kommun
Genomförda undersökningar Förstudie Miljövärdering av mark och byggnader, KM Miljöteknik, 1998. Byggnadsteknisk bedömning av kostnader för rivning av byggnader och anläggningar, KM Miljöteknik, 1998. Utredning av potentiellt förorenade områden. Bygg och miljökontoret, Skellefteå kommun, Rapport 001/01. Ansvarsutredning, Darpö 001. Markundersökningar, Sycon Teknikkonsult AB, 001. Materialsammanställning, Tyréns Infrakonsult AB, 00.
Genomförda undersökningar Förstudie Fördjupad markundersökning, Tyréns Infrakonsult AB, 003. Komplettering dioxinanalyser vid sågverksområdet, Tyréns AB, 003. Fördjupad undersökning av dioxiner, WSP samhällsbyggnad, 004. Utredning avseende fältmetoder för analys av dioxin, WSP samhällsbyggnad, 004. Provtagning och analys av sediment, SGU, 003-004
Genomförda undersökningar Huvudstudie Bedömning av kostnader för rivning av fasta anläggningar - Underlag för huvudstudie. WSP 005. Riskområdesbedömning samt kompletterande provtagning av betong i f d sliperiet och boardfabriken. Sweco Viak AB, 005. Huvudstudie, inkluderande kompletterande provtagning, Kemakta Konsult AB, 005. Förnyad huvudstudie, Geo Innova AB 008.
As i jord 0-0,5m
Dioxin i mark 0-0,5m
Genomförda åtgärder Åtgärder Rivning av byggnader 007-008 Kostnader ca 10 miljoner Åtgärder mark
www.ac.lst.se
GEO INNOVA Avgränsning av Föroreningar med Stokastisk Modellering Erfarenheter från tillämpning på Scharins f.d industriområde Presenterat av Annika Åberg, Geo Innova AB
Bakgrund - F.d. sågverk, boardtillverking, pappersmassaproduktion ) ) ) ) - Området är undersökt i flera omgångar. - Data omfattar ca 460 analyser av As i jord och ca 60 analyser av dioxin i jord. Boardfabrik ) ) Oljecisterner ) Transformatorer ) )) ) Sliperi ) )) ) Hamnmagasin ) Sedimenteringsbassäng Sågverksområdet Flisupplag Lackering Slam - deponi ) Brädgård Deponiområde 00 meter GEO INNOVA
1 3 3:5 5 4 3:4 4 6 7 5 8 4 6 7 ÅNGSÅGEN 5. RISÖN 5. 3 6.9 7 7 7 5 6. 7.1 7 7 1 3.8 0 1 6.6 6.0 1:65 3: 6 1.7 1.1 4 6 5 3 4 4 3 1 1.9 33 3.6 1.3 34 4.6 3 ÅNGSÅGEN 8 1.0 1.6 9 10 7 1.9.9 11 11 6 3.9 1 1 4.3 5 13 3 SKIVAN 1.4 1.7 8 :1 1 1 3.9 4 4. 10 4.0 6 14 47 9 8 3 8 URSVIKEN 8 1 10 49 7 6 5 4 1.7 7.8 3 1.8 1 8 1.8 13 51 4 14 1.7 1:7 1.6 1.5 7.5 15 1.9.0 1.6 1.3 5 FIBERN 50.3 1.8 s:1 6 6.4 3.0 3.5.3 0 7 7.9 7 6 8.0 4 5 1 1 4. 3 6.3 1 URSVIKEN PEDAGOGEN 1 6.4 5.1 13.4 PLÅTEN 13.4 13.7 6 5 13.5 6 8 1.5 13.5 6 4 7 104 4 Bakgrund Sammanställning av Asanalyser som visar förekomsten på 0-0,5 m djup. 7189500 7189400 7189300 718900 4 6 Flisgränd 4A,B Södra Scharinsvägen 4 1 3 37 39 4 6 5 7 9 11 41 43 Kolbacksvägen 1618 3 5 Fibergatan Mekanvägen Saxgatan 7189100 7189000 Skellefte ä 7188900 7188800 1754300 1754400 1754500 1754600 1754700 1754800 1754900 1755000 1755100 175500 1755300 As-halt, lab 0 to 0 0 to 35 35 to 100 100 to 1180 As-halt, XRF 0 to 0 0 to 35 35 to 100 100 to 1380 GEO INNOVA
1 3 3:5 5 4 3:4 4 7 5 4 6 7 ÅNGSÅGEN 5. RISÖN 5. 3 6.9 7 7 7 5 6. 7.1 7 7 1 3.8 0 1 6.6 6.0 1:65 3: 6 1.7 1.1 4 6 5 3 4 4 3 1 1.9 33 3.6 1.3 34 4.6 3 ÅNGSÅGEN 8 1.0 1.6 4 9 10 7 1.9.9 11 11 6 3.9 1 1 4.3 5 13 3 SKIVAN 1.4 1.7 8 :1 1 1 3.9 4 4. 10 3 4.0 5 6 14 47 9 8 3 8 URSVIKEN 8 10 49 7 6 5 4 1.7 7.8 3 1.8 1 8 1.8 13 51 4 1.7 1:7 1.6 1.5 7.5 15 1.9.0 1.6 1.3 5 FIBERN 50.3 1.8 s:1 6 6.4 18 3.0 3.5.3 0 7 7.9 7 6 8.0 4 5 1 1 4. 3 6.3 1 URSVIKEN 1 6.4 5.1 13.4 PLÅTEN 13.4 13.7 6 5 13.5 6 8 1.5 13.5 6 4 7 104 4 Bakgrund Sammanställning av dioxinanalyser som visar förekomsten på 0-0,5 m djup. 7189500 7189400 7189300 68 4 6 Flisgränd 4A,B Södra Scharinsvägen 1 3 37 39 4 6 5 7 9 11 41 43 Kolbacksvägen 16 Fibergatan Mekanvägen 1 14 PEDAGOGEN Saxgatan 718900 7189100 7189000 Skellefte ä 7188900 7188800 1754300 1754400 1754500 1754600 1754700 1754800 1754900 1755000 1755100 175500 1755300 Dioxin (ng WHO-TEQ/kg 0 to 18 18 to 150 150 to 1000 1000 to 7100 GEO INNOVA
Metod för stokastisk simulering Avgränsa modellområdet Gör ett histogram för analysdata inom modellområdet Ta fram ett variogram för analysdata inom modellområdet Anpassa modeller som beskriver variogrammet och histogrammet Kör 100 realiseringar med de statistiska modellerna som grund Visualisera osäkerheterna med stöd av realiseringarna. GEO INNOVA
Exempel på realisering av dioxin vid Härvelträsket Alla realiseringar är att betrakta som lika sannolika baserat på dataunderlaget! Störst skillnad mellan olika realiseringar uppstår där dataunderlaget är sämre- ger stor osäkerhet! GEO INNOVA
Visualisering av osäkerheter, dioxin vid Härvelträsket Sannolikheten att överskrida det platsspecifika riktvärdet 150 ng TEQ/kg. Vita områden markerar områden med högsta osäkerheten i dataunderlaget, röda den lägsta. GEO INNOVA
Visualisering av osäkerheter, As vid Härvelträsket Data kännetecknas av korta korrelationslängder indikerar heterogen förekomst vilket är typiskt för deponiområden- vita områden innebär hög osäkerhet. GEO INNOVA
Tolkning av resultat inför avgränsning, ex As, Härvelträsket 1. Om endast de mindre delytorna åtgärdas riskerar man att andra förorenade delytor missas som inte undersökts (d.v.s. vita områden).. Om de förorenade delytorna avgränsas som ett större sammanhängande område kan stora områden med jord med låga halter ingå i avgränsningen- (d.v.s. vita områden) - höga kostnader! 3. Om efterbehandlingsåtgärden innebär bortgrävningen blir kontrollen i fält mycket viktig för att avgöra vilka massor som behöver avlägsnas. GEO INNOVA
För- och nackdelar med metoden: + Man kan undersöka sannolikheter- låser inte fast sig vid en enda bild av föroreningsutbredningen. + Konsekvenser inför val av åtgärder kan diskuteras. + Indikation om vart undersökningarna behöver kompletteras för att minska osäkerheterna. - Vilken sannolikhet väljer man för att ett område ska anses som förorenatp>0,8, p>0,6? - Det kan upplevas som besvärligt att hantera sannolikheter. - Ställer högre krav på tolkning och bearbetning av resultaten! GEO INNOVA
Fate and Exposure Assessment of PCDD/Fs at Contaminated Sites Man Biota This seminar is based on results in a Licentiate Thesis presented by Annika Åberg Environment
A Grateful Acknowledement to the Financiers of this Work GEO INNOVA
Kort om innehållet i avhandlingen A contaminated site case study (Paper I) Evaluation of CalTOX (Paper II and unpubl. work) Fysical-chemical properties (Paper III) Exposure assessment (Paper I and unpubl. work) Conclusions and recomendations to reduce incremental local exposure Avhandlingen kommer ett finnas nedladdningsbar från nätet via Umeå Universitets hemsida.
Frågeställning i avhandlingen (men även i riskbedömningar) What impact may PCDD/F contaminated sites have on a local scale? Fish Plants Meat/milk/ eggs Sediment Water Soil Air
Vilka verktyg kan vi arbeta med? Fältprovtagning Platsspecifika riktvärden Multimedia modellering (t.ex. CalTOX) 1) Vad kan vi åstadkomma med respektive metod? ) Vilka svagheter/styrkor finns med metoderna?
Fältprovtagning + Möjliggör direkta jämförelser mellan platsspecifika totala TEQhalter och referensdata (Tabell och 3 i avhandlingen) + Ingående analys av kongenmönster bidrar till att avgöra påverkan på omgivningen och spåra källan (Figur 3 i avhandlingen, samt Figur i Paper I) + Konkret och tryggt- sanningen TEQ distribution: Study site TEQ distribution: Reference Indoor air Outdoor air Milk Egg Carrots Potatoes Grass Soil Groundw ater TeCDD PeCDD HxCDDs HpCDD OCDD TeCDF PeCDFs HxCDFs HpCDFs OCDF Outdoor air Milk Egg Carrots Potatoes Grass Soil Deposition TeCDD PeCDD HxCDDs HpCDD OCDD TeCDF PeCDFs HxCDFs HpCDFs OCDF 0% 0% 40% 60% 80% 100% 0% 0% 40% 60% 80% 100%
Fältprovtagning - Dyrt!!! Omfattning i Marieberg: 6 jord, grundvatten, hallon, 3 mjölk, 3 ägg, potatis, morötter, 3 gräs, 7 luft motsvarar ca 150 000 kr baserat på 5000 kr/analys. - Tar lång tid. - Vad innebär det för exponeringsrisken om markanvändningen ändras på ett område? - Hur stor andel av kontamineringen kommer från bakgrunden och hur stor andel från marken? - Endast platsspecifik information- hur giltiga är resultaten vid förhållanden på andra objekt?
Platsspecifika riktvärden + Snabb metod för avgöra hur allvarlig en förorening är. + Enkel att använda. + Multipla exponeringsvägar. - Överföring till viktiga terrestera födokedjor (mjölk, kött, ägg) saknas! - Upptag till grönsaker och rotfrukter görs på total-teq- men TEFkonceptet dock inte framtaget för jord - vilket upptag modelleras egentligen? - Hur representativa är riktvärdena för andra kongensammansättningar- fältdata visar att upptaget är mycket kongenspecifikt (Tabell 5 i avhandligen och Figur 3, Paper I)! - Hur ser exponeringsrisken ut vid olika markkoncentrationer-är intaget av jord från hot spot en större fara än livsmedelsproduktion på ett mindre förorenat område?
Multimedia modellering + Flexibelt, många tänkbara scenarier kan modelleras baserat på uppmätta halter i jord och luft (paper II) + Inkluderar upptag i kött, mjölk och ägg (baserat på analytiska halter i jord, ej TEQ-halter) + Detaljerad undersökning av olika påverkanskällor är möjlig +Upptag i födokedjor kan utvärderas och justeras (paper II och kapitel 4 i avhandlingen) Reproduced with permission from T. McKone, Lawrence Berkeley National Laboratory, USA + Ger en jämförelse av bidrag till TDI vid aktuell markkoncentration - kan användas för att priorietera områden för vidare undersökning/sanering
Multimedia modellering - Nytt verktyg som ej motsvarar platsspecifika riktvärden- rädsla för att använda det? -Tar tid att sätta sig in i den, många parametrar och algoritmer - Utvärdering mot fältdata kan visa på avvikelser transparensen kan skapa osäkerhet gentemot en black-box-modell eftersom avvikelserna kan göras tydliga? -Arbetskrävande för enkla objekt.
Slutsatser och rekommendationer 1. Områden med låga markkoncentrationer där livsmedelsproduktion sker i samband med dioxinförorenade objekt måste uppmärksammas!. Alla metoder har för- och nackdelar en kombination av dessa metoder medför bättre riskbedömningar, framförallt av mer komplicerade objekt. 3. Ingen av de metoder som presenterats tar hänsyn till skillnader i tillgänglighet mellan olika matriser (diskuteras i kapitel 5.3 i avhandlingen) - överskattning av exponeringsrisker via intag av jord. Detta innebär att exponeringsrisken från högkontaminerade områden riskerar att överskugga exponeringsrisker från t.ex. intag av lokalt producerad föda som producerats på lågkontaminerad mark- fel fokus på vilka områden som ska prioriteras!
Spårning av dioxinkällor Mats Tysklind, Kristina Sundqvist och Karin Wiberg Umeå Universitet Samarbete: Sveriges Geologisk Undersökning, Sveriges Lantbruksuniversitet, Umeå, m fl. Mats.tysklind@chem.umu.se MCN-NRM dagar Umeå 4-5 November 008
Dioxinkällor?
Dioxinkällor Förbränning &Termiska processer Avfallsförbränning Biomassa, kol mm Skrotsmältning m fl Pågående emissioner och tidigare eller nya restmaterial. Många varierande utsläppsmönster
Dioxinkällor forts Bekämpningsmedel Produktion och användning av tex Hormoslyr & Klorfenoler Blekning med klorkemikalier Massablekning klorgas Kloralkali processen
Dioxiner Dibensofuraner 10 möjliga varianter (s k kongener) (75 PCDDs, 135 PCDFs) Huvudsakligen producerade av människan Oavsiktligt bildade Effekter vid mycket låga koncentrationer (doser) (t ex cancer promotion, hormonstörande, klorakne) Toxiska ekvivalenter = summa av 17 PCDD/Fs
Toxiska ekvivalenter - TEQ PCDD/Fs I-TEFs (89): TCDF 378 0.1 0.1 TCDD 378 1 1 PeCDF 1378 0.05 0.05 3478 0.5 0.5 PeCDD 1378 0.5 1 HxCDF 13478 0.1 0.1 13678 0.1 0.1 34678 0.1 0.1 13789 0.1 0.1 HxCDD 13478 0.1 0.1 13678 0.1 0.1 13789 0.1 0.1 HpCDF 134678 0.01 0.01 134789 0.01 0.01 HpCDD 134678 0.01 0.01 OCDF 0.001 0.0001 OCDD 0.001 0.0001 WHO 97 human Koncentrationen i ett prov oftast uttryckt som ngteq/kg (t ex jord)
Inventeringar förorenade områden i Sverige utveckling 001-006 006: ca. 83.000 platser! Källa: Naturvårdsverket
Exempel: Aktuella objekt i Umeå PCB Dioxin PCB Hg PAH & CCA - Tvärån och Gimonäs ind.omr. förorenade med PCB - Öbacka, fd träimpregnering med klorfenoler (dioxiner) - Fd Bowaters slipmassafabrik kvicksilver (Hg) i fiberbankar - Holmsund, träimpregnering med kreosot (PAH) och CCA (Cu, Cr & As) - Piparböle plantskola, bekämpningsmedel inom vattenskyddsområde
Ex.Träimpregnering & Sågverk (MIFOdatabasen) april 008 119 Objekt Träimpregnering 40% 35% 30% 5% 0% 15% 10% 5% 0% 3% 5% 4% 11% 6% 5% 6% CCA PCP PAH Dioxin Tri/klorfenol Metaller Övrigt 113 Objekt Sågverk 60% 50% 51% 40% 30% 0% 10% 10% 7% 7% 6% 9% 10% 0% Petr.prod PAH CCA Klorfenol Dioxin PCP Övrigt
Sågverkstomt Marieberg, Kramfors kommun hot spot Sågverksområde Öppen yta Torkhus Gård Lagerbyggnad Vandrarhem Camping
Högvolyms luftprovtagning på Hot Spot ca 400-500 m 3 /dygn Foto: R.Lindbe
Luft- och grundvattenprovtagning på grusplan Foto: R.Lindbe
Torkhuset torkkanal Foto: R.Anders
Kloraromatiska föroreningar PCDDs: Dioxin - PCDFs: Dibenzofuran PCDEs: Difenyl eter PCPPs: Fenoxyfenol CPs: Klorfenol
Dioxinanalys Bidrag till TEQ (giftighet) Sammansättningen = info om källa
Källspårning regional skala 150 ytsediment Nära potentiella källor och utsjö Massa & papper Städer Metall industri Kemisk industri Sågverk (förorenad jord) Doktorandarbete: Kristina Sundqvist, UmU
OctaD OctaD OctaD HeptaD 0.60 0.50 0.40 0.30 0.0 0.10 0.00 Chipboard industry Sediment trap 0.0 0.10 0.00 TetraF PentaF HexaF HeptaF OctaF Tetra D PentaD HexaD HeptaD OctaD PentaF HexaF HeptaF OctaF Tetra D PentaD HexaD TetraF Distribution (%) Distribution (%) OctaD HeptaD 0.50 0.40 0.30 0.0 0.10 0.00 Cities Sediment profiler (fingerprints) Pulp and paper industries Metal industry 0.50 0.40 0.30 0.0 0.10 0.00 0.30 0.0 0.10 TetraF PentaF HexaF HeptaF OctaF Tetra D PentaD HexaD HeptaD OctaD Ceased copper industry 0.40 0.30 0.0 0.10 0.00 TetraF PentaF HexaF HeptaF OctaF Tetra D PentaD HexaD HeptaD PentaF HexaF HeptaF OctaF Tetra D PentaD HexaD TetraF Distribution (%) Distribution (%) Distribution (%) Distribution (%) 0.00 TetraF PentaF HexaF HeptaF OctaF Tetra D PentaD HexaD HeptaD
Totalhalter dioxiner i sediment PCDD/F Enhet ng PCDD/Fs /kg sediment torr vikt
Koncentrationsfördelning och mönster
Sediment Sundsvallsbukten Tot PCDD/F pg/g d.w. 1 400 Tot
Receptormodellering Att förstå kongenmönstren och olika källors viktighet receptor modelling Source A Source B Source C Sediment X (receptor) Source A 10% Source B 45% Source C 45%
Receptor modellering i Sundsvalls Bukten
Profil 1? Främst utanför Sundsvall stad Luft deposition
Profil? Främst områdemed högsta koncentrationerna punktkälla Klorfenoler förorening av sediment och jord
Profil 3? Spridd över stora områden diffus källa Förbränning?
Industri profiler (fingerprints) Pentachlorophenol soils Chlor-alkali soil 80% 60% 40% 0% 0% TCDF HxCDF OCDF TCDD HxCDD OCDD 40% 30% 0% 10% 0% Ky-5 soil Pulp- and paper effluents 80% 60% 60% 50% 40% 0% 40% 30% 0% TCDF HxCDF OCDF TCDD HxCDD OCDD 0% TCDF PeCDF HxCDF HpCDF OCDF TCDD PeCDD HxCDD HpCDD OCDD 10% 0%
Källmönster i Kramforsfjärden
Sammanfattning Stor variation i dioxinmönster i jordar och sediment Olika dioxinkällor har olika fingeravtryck Sedimentprover användbara för spårning av dioxinkällor Om det är intressant att veta bidrag från olika källor analysen måste fånga upp mönster (inte bara TEQ) S.k. Receptormodellering kan identifiera dominerande mönster Lokalt, regionalt eller nationellt