PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Analysis of emission abatement scenario to improve urban air quality

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Analiza scenariuszy emisyjnych w celu poprawy jakości powietrza w mieście : studium dla Warszawy
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Air quality in Warsaw is mainly affected by two classes of internal polluting sources: transportation and municipal sector emissions, apart from external pollution inflow. Warsaw authorities prepared strategies of mitigating emissions coming from both these sectors. In this study we analyze effects of the implementation of these strategies by modeling air pollution in Warsaw using several mitigation scenarios. The applied model, operating on a homogeneous discretization grid, forecasts the annual average concentrations of individual pollutants and the related population health risk. The results reveal that the measures planned by the authorities will cause almost 50% reduction of the residents’ exposure to NOx pollution and almost 23% reduction of the exposure to CO pollution due to the transport emissions, while the residents’ exposure reductions due to the municipal sector are 10% for PM10, 15% for PM2.5, and 26% for BaP. The relatively smaller reductions due to municipal sector are connected with high transboundary inflow of pollutants (38% for PM10, 45% for PM2.5, 36% for BaP, and 45% for CO). The implementation of the discussed strategies will reduce the annual mean concentrations of NOx and PM2.5 below the limits of the Ambient Air Quality Directive. Despite the lower exposure reduction, the abatement of municipal sector emissions results in a very significant reduction in health risks, in particular, in the attributable mortality and the DALY index. This is due to the dominant share of municipal pollution (PM2.5 in particular) in the related health effects.
PL
Na poziom zanieczyszczenia powietrza w Warszawie wpływają głównie dwa kategorie źródeł: transport oraz sektor komunalny. Władze miasta wdrażają strategie ograniczenia emisji obu sektorów. W pracy analizowane są możliwe skutki wprowadzenia tych rozwiązań, przy wykorzystaniu metod komputerowego modelowania propagacji zanieczyszczeń. Zastosowany model, operujący na jednorodnej siatce dyskretyzacji obszaru, prognozuje stężenia średnioroczne poszczególnych zanieczyszczeń oraz ich skutki zdrowotne dla mieszkańców. Uzyskane wyniki pokazują, że planowane zmiany w sektorze transportu spowodują zmniejszenie ekspozycji mieszkańców o ok. 50% ze względu na zanieczyszczenie NOx oraz o ok. 23% związane z zanieczyszczeniem CO. Analogiczna redukcja ekspozycji w wyniku modernizacji sektora komunalnego wynosi: 10% (PM10), 15% (PM2.5) oraz 26% (BaP). Relatywnie mniejsza redukcja zanieczyszczeń z sektora komunalnego wynika z dużego udziału napływu transgranicznego tych zanieczyszczeń z otoczenia Warszawy. Pomimo mniejszej redukcji ekspozycji, ograniczenie emisji z sektora komunalnego powoduje bardzo istotne zmniejszenie ryzyka zdrowotnego, w szczególności śmiertelności mieszkańców oraz wskaźnika DALY. Wynika to z dominującego udziału zanieczyszczeń komunalnych (np. PM2.5) w oddziaływaniu na zdrowie mieszkańców.
Rocznik
Strony
103--114
Opis fizyczny
Bibliogr. 37 poz., rys., wykr., tab.
Twórcy
  • Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Poland
  • Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Poland
  • Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Poland
Bibliografia
  • 1. Bebkiewicz, K., Chłopek, Z., Lasocki, J., Szczepański, K. & Zimakowska-Laskowska, M. (2020). The inventory of pollutants hazardous to the health of living organisms, emitted by road transport in Poland between 1990 and 2017, Sustainability, 12, pp. 1-2, 5387, DOI: 10.3390/su12135387
  • 2. Berkowicz, R., Winther, M. & Ketzel, M. (2006). Traffic pollution modelling and emission data. Environmental Modelling & Software, 21, pp. 454-460. DOI: 10.1016/j.envsoft.2004.06.013
  • 3. Buchholz, S., Krein, A., Junk, J., Heinemann, G. & Hoffmann, L. (2013). Simulation of Urban-Scale Air Pollution Patterns in Luxembourg: Contributing Sources and Emission Scenarios. Environmental Modeling & Assessment, 18, pp. 271-283, DOI: 10.1007/s10666-012-9351-1
  • 4. Calori, G., Clemente, M., De Maria, R., Finardi, S., Lollobrigida, F., Tinarelli, G. (2006). Air quality integrated modelling in Turin urban area. Environmental Modelling & Software, 21, pp. 468-476, DOI:10.1016/j.envsoft.2004.06.009
  • 5. Costa, S., Ferreira, J., Silveira, C., Costa, C., Lopes, D., Revals, H., Borrego, C., Robeling, P., Miranda, A.I., Texeira, J.P. (2014). Integrating Health on Air Quality Assessment - Review Report on Health Risks of Two Major European Outdoor Air Pollutants: PM and NO2. Journal of Toxicology and Environmental Health, Part B, 17(6), pp. 307-340. DOI: 10.1080/10937404.2014.946164
  • 6. Degraeuwe, B., Thunis, P., Clappier, A., Weiss, M., Lefebvre, W., Janssen, S., Vranckx, S. (2017). Impact of passenger car NOx emissions on urban NO2 pollution - Scenario analysis for 8 European cities. Atmospheric Environment, 171, pp. 330-337, DOI: 10.1016/j.atmosenv.2017.10.040
  • 7. Degraeuwe, B., Pisoni, E., Peduzzi, E., De Meij, A., Monforti-Ferrario, F., Bodis, K., Mascherpa, A., Astorga-Llorens, M., Thunis, P and Vignati, E. (2019). Urban NO2 Atlas (EUR 29943 EN), Publications Office of the European Union, Luxembourg.
  • 8. EC (2008). AAQD, 2008. Directive 2008/50/EC of the European Parliament and of the Council of 21 May 2008 on ambient air quality and cleaner air for Europe. https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2008/50/oj
  • 9. EC (2015). Urban air pollution - what are the main sources across the world? https://ec.europa.eu/jrc/en/news/what-are-main-sources-urban-air-pollution
  • 10. EC (2016). SHERPA: a computational model for better air quality in urban areas.
  • 11. European Commission Report. https://ec.europa.eu/jrc/en/news/sherpa-computational-model-better-air-quality-urban-areas
  • 12. EC (2019). Air quality: traffic measures could effectively reduce NO2 concentrations by 40% in cities. https://ec.europa.eu/jrc/en/news/air-quality-traffic-measures-could-effectively-reduce-no2-concentrations-40-europe-s-cities
  • 13. EEA (2018). Air quality in Europe — 2018 report. EEA Report, No 12/2018. https://www.eea.europa.eu/publications/air-quality-in-europe-2018.
  • 14. EEA (2019). Air quality in Europe — 2019 report. EEA Report, No 10/2019 https://www.eea.europa.eu/publications/air-quality-in-europe-2019.
  • 15. Holnicki, P., Kałuszko, A., Stankiewicz, K. (2016). Particulate matter air pollution in an urban area. A case study. Operations Research and Decisions, 3, pp. 43-56. DOI: 10.5277/ord160303
  • 16. Holnicki, P., Kałuszko, A., Nahorski, Z., Stankiewicz, K., & Trapp, W. (2017a) Air quality modeling for Warsaw agglomeration. Archives of Environmental Protection, 43, pp. 48-64, DOI: 10.1515/aep-2017-0005
  • 17. Holnicki, P., Tainio, M., Kałuszko, A., Nahorski, Z. (2017b). Burden of mortality and disease attributable to multiple air pollutants in Warsaw, Poland. International Journal of Environmental Research and Public Health, 14, 1359, DOI:10.3390/ijerph14111359
  • 18. Holnicki, P., Kałuszko, A., Nahorski, Z., Tainio, M. (2018). Intra-urban variability of the intake fraction from multiple emission sources. Atmospheric Pollution Research, 9, pp. 1184-1193, DOI: 10.1016/j.apr.2018.05.003
  • 19. Juda-Rezler, K., Reizer. M., Maciejewska, K., Błaszczak, B., Klejnowski, K. (2020). Characterization of atmospheric PM2.5 sources at a Central European urban background site. Science of the Total Environment, 713, 136729 pp. 1-15. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.136729
  • 20. Karagulian, F., Belis, C.A., Dora, C.F.C., Prüss-Ustün, A.M., Bonjour, S., Adair-Rohani, H., Amann, M. (2015). Contributions to cities' ambient particulate matter (PM): A systematic review of local source contributions at global level. Atmospheric Environment, 120, pp. 475-483, DOI: 10.1016/j.atmosenv.2015.08.087
  • 21. Kiesewetter, G., Borken-Kleefeld, J., Schöpp, W., Heyes, C., Thunis, P., Bessagnet. B., Terrenoire, E., Gsella, A., and Amann, M. (2014). Modelling NO2 concentrations at the street level in the GAINS integrated assessment model: projections under current legislation. Atmospheric Chemistry and Physics, 14, pp. 813-829. DOI: 10.5194/acp-14-813-2014
  • 22. Mediavilla-Sahagún, A., ApSimon, H.M. (2006). Urban scale integrated assessment for London: Which emission reduction strategies are more effective in attaining prescribed PM10 air quality standards by 2005? Environmental Modelling & Software, 21, pp. 501-513, DOI:10.1016/j.envsoft.2004.06.010
  • 23. Pisoni, E., Thunis, P., Clappier, A. (2019). Application of the SHERPA source-receptor relationships, based on the EMEP MSC-W model, for the assessment of air quality policy scenarios. Atmospheric Environment, X4, 100047, pp. 1-11. DOI: 10.1016/j.aeaoa.2019.100047
  • 24. Połednik, B., Piotrowicz, A., Pawłowski, L., Guz, Ł. (2018). Traffic-related particle emissions and exposure on an urban road. Archives of Environmental Protection, 44, no. 2, pp. 83-93, DOI: 10.24425/119706
  • 25. Rith, M., Fillone, A.M., Biona, J.B.M.M. (2020). Energy and environmental benefits and policy implications for private passenger vehicles in an emerging metropolis of Southern Asia - A case study of Metro Manila. Applied Energy, 275, 115240, DOI: 10.1016/j.apenergy.2020.115240
  • 26. Tainio, M. (2015). Burden of disease caused by local transport in Warsaw, Poland. Journal of Transport & Health, 2, pp. 423-433, DOI: 10.1016/j.jth.2015.06.005
  • 27. Thunis, P., Clappier, A., Tarrason, L., Cuvelier, C., Monteiro, A., Pisoni, E., Wesseling, J., Belis, C.A., Pirovano, G., Janssen, S., Guerreiro, C., Peduzzi, E. (2019). Source apportionment to support air quality planning: Strengths and weaknesses of existing approaches. Environment International, 130, pp. 1-12, DOI: 10.1016/j.envint.2019.05.019
  • 28. Thunis, P., Degraeuwe, B., Pisoni, E., Ferrari, F., Clappier, A. (2016). On the design and assessment of regional air quality plans: The SHERPA approach. Journal of Environmental Management, 183, pp. 952-958, DOI: 10.1016/j.jenvman.2016.09.049
  • 29. WHO (2015). Database on source apportionment studies for particulate matter in the air (PM10 and PM2.5). https://www.who.int/quantifying_ehimpacts/global/source_apport/en/
  • 30. WHO (2018). Ambient (outdoor) air pollution. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health
  • 31. WIOŚ (2012). Environment Quality in Mazovian Voivodship in the year 2012. Voivodship Inspectorate of Environment Protection. Report for the year 2012. (in Polish).
  • 32. Dieselnet_LD (2019). https://dieselnet.com/standards/eu/ld.php 15 JUNE 2020
  • 33. Instalreporter (2013). https://instalreporter.pl/ogolna/porownanie-emisji-zanieczyszczen-roznych-technologii-grzewczych-wg-raportu-ipts-dla-komisji-europejskiej 25 JAN 2018 (in Polish).
  • 34. Interia (2019). https://biznes.interia.pl/gospodarka/news-mieszkancy-warszawy-chca-wymieniac-kopciuchy-na-nowe-zrodla-,nId,4268597 26 DEC 2019 (in Polish).
  • 35. SMOGLAB (2016). https://smoglab.pl/warszawa-ma-prawie-dwa-razy-wiecej-zarejestrowa-nych-pojazdow-na-km2-niz-krakow-wroclaw-i-berlin 20 OCT 2019 (in Polish).
  • 36. Transportpolicy (2018). https://www.transportpolicy.net/standard/eu-heavy-duty-emissions 10 DEC 2018.
  • 37. UM (2020). https://www.um.warszawa.pl/aktualnosci/deklaracja-stolicy-na-rzecz-poprawy-jako-ci-powietrza 26 FEB 2020 (in Polish).
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-ba1fd74f-710d-4fb9-86f4-852eda748cbe
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.