Page 1 Inhoud Humane risico-evaluatie ... - ModelEAU

Probabilistische Humane
Risicoanalyse in
Bodemsanering
Frederik Verdonck, K. Maes,
A. Vandercappellen, H. De Lembre,
P.A. Vanrolleghem & M. Vangheluwe
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Humane risico-evaluatie
Blootstellingsbepaling
Gevaarsidentificatie
Risicotoetsing
Risicomanagement
Dosis-effectrelatie
Risico-evaluatie
“Wetenschappelijk”
gedeelte
Besluitvorming,
beleid
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Probleemstelling
Klassieke tijdperk: beroep op
magisch-religieuze gronden
Moderne tijdperk: beroep op
rationele en wetenschappelijke
gronden
? Post-moderne tijdperk ?:
beroep op rationele en
wetenschappelijke gronden in
onzekerheidsperspectief
Denken vanuit
zekerheid
Denken vanuit
ONzekerheid
Page 1
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Inhoud
Probleemstelling
Doelstelling
Denken vanuit onzekerheid
Methodologie probabilistische analyse
– Karakterisatie van onzekerheid en variabiliteit van inputs
– Propagatie van onzekerheid en variabiliteit door modellen
Voorbeelden/toepassingen
Conclusies
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Probleemstelling
Huidige aanpak is
deterministisch:
– “puntwaarden”
– Onzekerheid ->
voorzorgsprincipe ->
conservatisme / worst-case
Nadelen:
– Niet zo realistisch
(vereenvoudiging)
– Niet zo transparant
(onduidelijk hoe conservatief)
Voorbeeld
Voorbeeld
Lichaamsgewicht = 70 kg
Drinkwaterverbruik = 2 m³/dag
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Probleemstelling
Het moderne tijdperk
1

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Doelstelling
Denken vanuit ONzekerheid in de risicoanalyse bij
bodemverontreiniging
Hoe onzekerheidsanalyse in de risicoanalyse bij
bodemverontreiniging?
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Vlier Humaan
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Cumulatieve probabiliteit
100%
80%
60%
40%
20%
Dosis
TDI
0%
0.01 0.1 1
Dosis (µg/kg)
10 100
Page 2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Gefaseerde aanpak (OVAM, 2004)
Conservatisme
Onzekerheid
Fase 1:
– Initiële informatieverzameling
– Vlier-Humaan
Fase 2: verdere verfijning
– meten van concentraties in planten,
leidingwater,…
– wegen met grote onzekerheid of conservatisme
Fase 3: verdere verfijning
– gedetailleerde, dynamische modellering;
– metingen van biomerkers en effectmerkers;
– modellering van interne blootstelling
Realisme
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Cumulatieve probabiliteit
100%
80%
60%
40%
20%
Dosis
TDI
0%
0.01 0.1 1
Dosis (µg/kg)
10 100
RisicoIndex
= ∑
Dosis
TDI
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Variabiliteit en onzekerheid
Variabiliteit:
Vormen:
– werkelijke variaties, beschrijft de hele distributie
– kan niet gereduceerd worden
– Inter-individuele:
• lichaamsgewicht
• bodemingestie
• drinkwaterverbruik
• verbruik fruit en groenten, melk, vlees,…
– (Temporele)
– (Ruimtelijke: minder belangrijk gezien site-specifiek)
2

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Cumulatieve probabiliteit
100%
80%
60%
40%
20%
Dosis
TDI
0%
0.01 0.1 1
Dosis (µg/kg)
10 100
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Cum probabiliteit
Variabiliteit Onzekerheid
Dosis
TDI
100%
80%
60%
40%
20%
0%
0.01 0.1 1 10 100
Dosis (µg/kg)
10% van de
blootstellingdosissen zal TDI
overschrijden
Cum probabiliteit
100%
80%
60%
40%
20%
Dosis
TDI
0%
0.01 0.1 1 10 100
Dosis (µg/kg)
10% kans (mogelijkheid) dat
blootstellingdosis TDI
overschrijdt
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Karakterisatie van onzekerheid en
variabiliteit
Kwantificatie onzekerheid en
variabiliteit nodig om alle
parameters?
Neen, alleen de gevoeligste/
belangrijkste volstaan:
– Sensitiviteitsanalyse
– Expert kennis/ervaring
Voorbeelden:
Belangrijk zijn:
bodemingestie
dimensie kruipruimte
…
Minder belangrijk zijn:
volumefractie water in bodem
…
Page 3
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Variabiliteit en onzekerheid
Onzekerheid:
Vormen:
Kwantificeerbaar
– beschrijft 1 waarde uit de hele distributie
– kan wel gereduceerd worden door meer info
– “Gekende” onwetendheid:
• Verdelingcoefficient organische koolstof – water (Koc)
• Lengte, breedte, hoogte kruipkelder
– “Sampling” onzekerheid
– Meetfouten
– Modelonzekerheid
– Ongekende onwetendheid
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Inhoud
Probleemstelling
Doelstelling
Denken vanuit onzekerheid
Methodologie probabilistische analyse
– Karakterisatie van onzekerheid en variabiliteit van inputs
– Propagatie van onzekerheid en variabiliteit door modellen
Voorbeelden/toepassingen
Conclusies
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Karakterisatie van onzekerheid en
Voorbeelden:
variabiliteit
Sommige parameters zijn
onzeker EN variabel?
Oplossing:
– Beide tegelijk kan, maar
meestal volstaat
– Overwegend onzeker
– Overwegend variabel
Beide:
Cumulatieve probabiliteit
Overwegend variabel:
Cumulatieve probabiliteit
100%
80%
60%
40%
20%
0%
0 0.2 0.4 0.6
Belgische melkinname (L/d)
100%
80%
60%
40%
20%
0%
50 70 90 110
Lichaamsgewicht (kg)
3

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Monte Carlo analyse
X 1 X 2 X 3 X 4
MODEL (Vlier Humaan)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
onzekerheid variabiliteit
Y
X 1 X 2 X 3 X 4
MODEL (Vlier Humaan)
Hoe interpreteren?
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Toepassingen
Probabilistische risico’s van
dioxine-achtige substanties in de
Belgische dioxinecrisis (Vrijens et
al., 2002)
VlierHumaan:
– Vele toepassingsmogelijkheden
– Echter, softwarepakket is niet flexibel
genoeg
Y
Page 4
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Karakterisatie van onzekerheid en
variabiliteit: belang van correlaties
R = -0.8
R = 0
R = 0.8
X Y
X Y
X Y
Voorbeeld:
Lichaamsgewicht
is gecorreleerd met
Totaal lichaamsoppervlak
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
X 1 X 2 X 4
X 1 X 2 X 3 X 4
MODEL (Vlier Humaan)
Y
Y
Binneste loop
Buitenste loop
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Beschrijvend bodemonderzoek
Stelplaats in Oost-Vlaanderen
Historische verontreiniging
Stoffen: Cr, Cd, Cu, Zn, PAK
Type V: industrie
– Inhalatie bodemdeeltjes/stof
– Ingestie bodemdeeltjes/stof
– Dermaal bodemdeeltjes/stof
– Inhalatie binnen/buitenlucht
4

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Parameter VlierHumaan
Lichaamsgewicht (kg)
Bodemingestie (kg/d)
Fractie bodem in binnenstof (-)
Tijdfracties zomer/winter
binnen/buiten (-)
Fractie geabsorbeerd bij
ingestie (-)
Bodemconcentratie (mg/kg)
Vlier-
Humaan
70
5.4e-5
0.8
…
11300
“Ondergrens”
51
Niet mogelijk door
softwarebeperking
0.2
“Bovengrens”
100
0.85
Onzekerheid