Modelling the exposure to fine particles and its impacts on human health in Europe

Abstract

The aims of this thesis were to model personal exposure to fine particles via modelling the concentration in different micro-environments (home, work, travel, outdoors) including sources of pollution within indoor air and including a street increment, to include this exposure modelling into the impact pathway / full chain approach, and to apply the methodology to a case study about the impacts of climate mitigation measures on a European level regarding exposure and health effects.

The case study indicated that climate policies reduce health effects if only looking at sources of pollution within outdoor air (decrease in emissions and, subsequently, outdoor air concentration; less infiltration indoors). They lead to additional health effects if sources of pollution within indoor air are included (accumulation of sources of pollution within indoor air due to air-tighter buildings as a consequence of better insulation to save energy for heating purposes).

Sources of pollution within indoor air constitute a large part of the total exposure, especially environmental tobacco smoke. The largest part of the exposure is furthermore experienced at home.The rural background concentration contributes about 85% to the total exposure, with the urban and street increment not being negligible. The difference of the exposure between subgroups (split by age, gender and working status) is not big. The results indicate that those groups staying at home longest tend to have a slightly higher exposure than others, especially if exposed to environmental tobacco smoke.

The uncertainty analysis shows that the results (exposure, health effects, DALYs and damage costs) seem to be close to being lognormally distributed. The geometric standard deviation squared (GSD2) - the range between the geometric mean times the GSD2 and the geometric mean divided by the GSD2 indicating the 95% confidence interval - is about 3 for exposure and DALYs and about 3.5 for damage costs if all sources are considered. For sources of pollution within outdoor air only, it is lower.

There is great potential for further improvements of the methodology, but even more for reducing the lack of information which is the reason for many critical uncertainties.

Ziel dieser Arbeit ist es, ein Modell zu entwickeln, das die persönliche Exposition gegenüber Feinstaub abschätzt. Dazu wird die Konzentration in Mikroumgebungen (zu Hause, auf der Arbeit, im Verkehr, draußen) modelliert, wobei auch Innenraumquellen und ein Straßeninkrement betrachtet werden. Weiterhin wird das Expositionsmodell in den Wirkungspfadansatz eingebunden. Letztlich wird die Methodik auf eine Fallstudie angewendet, bei der Klimaschutzpolitiken auf europäischer Ebene hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf Exposition und Gesundheitsschäden betrachtet werden.

Die Ergebnisse der Fallstudie zeigen, dass Klimaschutzpolitiken Gesundheitsschäden reduzieren, wenn nur Außenluftquellen betrachtet werden (Verringerung der Emissionen und so der Außenluftkonzentration; weniger Infiltration in Innenräume). Sie können jedoch zu vermehrten Gesundheitseffekten führen, wenn auch Innenraumquellen betrachtet werden (Akkumulation der Innenraumquellen durch dichtere Gebäude als Folge besserer Isolierung, um Heizenergie zu sparen).

Innenraumquellen stellen einen großen Anteil an der Gesamtexposition dar, besonders Passivrauchen. Der größte Teil der Exposition erfolgt zu Hause. Wenn nur Außenluftquellen betrachtet werden, trägt die ländliche Hintergrundkonzentration zu etwa 85% zur Gesamtexposition bei, der Rest wird durch das Straßen- und das Stadtinkrement verursacht. Der Unterschied zwischen Untergruppen der Bevölkerung (basierend auf Alter, Geschlecht und Arbeitsstatus) ist gering. Die Ergebnisse zeigen, dass wahrscheinlich die Gruppen, die sich lange zu Hause aufhalten, der größten Exposition ausgesetzt sind, besonders, wenn auch Raucher in der Wohnung leben.

Die Unsicherheitenanalyse zeigt, dass die Ergebnisse (Exposition, Gesundheitseffekte, DALYs und Schadenskosten) wahrscheinlich (fast) lognormal-verteilt sind. Die geometrische Standardabweichung zum Quadrat (GSD2) beträgt bei Berücksichtigung aller Quellen für die Exposition und DALYs etwa 3, und für Schadenskosten etwa 3,5. Wenn nur Außenluftquellen vorhanden sind, sind die Unsicherheiten geringer. Der Bereich zwischen dem geometrischen Mittel multipliziert mit der GSD2 und dem geometrischen Mittel geteilt durch die GSD2 approximiert das 95% Konfidenzintervall, weshalb diese Form der Darstellung gewählt wurde.

Großes Potential für methodische Verbesserungen ist vorhanden; noch wichtiger ist es jedoch Informationslücken zu verringern, um so weniger unsichere Annahmen treffen zu müssen.