Industriële emissies en luchtkwaliteit Bijdrage van emissies van de Nederlandse industrie aan concentraties van fijn stof en NO 2

Nederlandse Organisatie voor toegepast-natuurwetenschappelijk onderzoek / Netherlands Organisation for Applied Scientific Research

Laan van Westenenk 501 Postbus 342 7300 AH Apeldoorn

TNO-rapport 2007-A-R1086/B

Industriële emissies en luchtkwaliteit Bijdrage van emissies van de Nederlandse industrie aan concentraties van fijn stof en NO2

Datum

oktober 2007

Auteur(s)

Hugo Denier van der Gon Hans Oonk Martijn Schaap Antoon Visschedijk Ger Boersen Dick Heslinga

Opdrachtgever

Ministerie van VROM

Projectnummer

034.64392

Aantal pagina's Aantal bijlagen

97 (incl. bijlagen) 5

Alle rechten voorbehouden. Niets uit dit rapport mag worden vermenigvuldigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotokopie, microfilm of op welke andere wijze dan ook, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van TNO. Indien dit rapport in opdracht werd uitgebracht, wordt voor de rechten en verplichtingen van opdrachtgever en opdrachtnemer verwezen naar de Algemene Voorwaarden voor onderzoeksopdrachten aan TNO, dan wel de betreffende terzake tussen de partijen gesloten overeenkomst. Het ter inzage geven van het TNO-rapport aan direct belanghebbenden is toegestaan.

© 2007 TNO

T +31 55 549 34 93 F +31 55 541 98 37 [email protected]

2 / 67

TNO-rapport | 2007-A-R1086/B


3 / 67

Abstract De industriële emissie van PM10 bedroeg in 2005 ongeveer 12 kton1. Dit is ongeveer een kwart van de Nederlandse antropogene emissie van PM10 (~22% van de Nederlandse PM2,5 emissie komt uit de industrie). De bijdrage van de Nederlandse industriële emissie aan de antropogene PM10 concentratie is 2-6% (6-10% in de Randstad). Bij PM2,5 is de bijdrage x iets lager doordat PM2,5 zich over een groter gebied verspreid. Hoewel de industrie verantwoordelijk is voor 25% van de Nederlandse primaire antropogene PM10 emissie draagt zij dus, afhankelijk van de locatie, slechts voor 2-10% bij aan de antropogene PM10 concentratie in Nederland. Dit verschil wordt verklaard door het feit dat buitenlandse bronnen significant bijdragen aan Nederlandse concentraties en de emissies uit hoge bronnen in Nederland voor een belangrijk deel naar het buitenland worden geëxporteerd. De industriële bijdrage aan de concentratie in Nederland blijft relevant.2 Immers, voor fijn stof geldt dat de bijdrage van elke broncategorie afzonderlijk aan de achtergrondconcentratie beperkt is. De verbetering van de luchtkwaliteit zal gerealiseerd moeten worden door vele kleine reducties, naast emissiereducties in het buitenland. Binnen de industrie moet onderscheid gemaakt worden tussen bedrijven die via het milieujaarverslag zelf hun emissies registreren en opgeven, en - kleinere - bedrijven die dat niet doen en waarvan de emissies in de zgn. ‘bijschatting’ zitten. Door afname van de emissies bij individueel geregistreerde bedrijven is het belang van deze bijschatting in de totale industriële emissies sterk toegenomen. Voor toekomstprognoses verdienen deze bijgeschatte emissies meer aandacht. Een illustratie van deze verschuiving is dat een brandstofomschakeling bij de raffinaderijen, die leidt tot een emissiereductie van ca. 1 kton PM10 in 2010, waarschijnlijk deels gecompenseerd wordt door autonome groei in de bijgeschatte emissies. De bijdrage van de Nederlandse industriële emissies aan luchtkwaliteit is het hoogst in het westen van de Randstad (de regio Rijnmond tot aan IJmuiden/Haarlem/Amsterdam), een gebied waar de luchtverontreiniging in zijn algemeenheid relatief groot is. Het effect van een emissiereductie van 1 kton fijn stof blijft beperkt tot 1 à 2% van de antropogene concentratie (0,1 tot 0,2 µg/m3). De aanzienlijke onzekerheid omtrent de emissies van individuele bedrijven is vooral een onzekerheid over de bijdrage van de industrie op de lokale schaal. Deze onzekerheid is van belang bij afspraken over emissieplafonds, sectorale emissiereducties en lokale bijdragen, maar niet van belang voor het landelijke beeld. Het aanvullen (of vervangen) van generiek fijnstofemissie reductiebeleid bij de industrie door gebiedsgericht (regionaal) beleid zal geen directe verbeteringen van de luchtkwaliteit op (sub)nationale schaal bewerkstelligen. Op lokale schaal (van 0,5 -10 km) kan dat wel zo zijn. Voor het vaststellen daarvan is lokaal onderzoek en beleid nodig (“maatwerk”). NO2 concentraties in Nederland worden gedomineerd door de bijdragen van de Nederlandse bronnen waarbij verkeer het belangrijkst is, zeker bij lokale overschrijdingssituaties nabij drukke wegen. Als belangrijkste emittent na verkeer draagt de industrie in Nederland relevant bij aan de achtergrondconcentratie van NO2. De relatieve bijdrage 1 Onder ‘industrie’ wordt in deze studie verstaan: industrie + energie + raffinaderijen (IER)+ afvalverwerking + op- en overslag (in lijn met de indeling uit de GCN-rapportage). 2 Ter vergelijking: het aandeel van de Nederlandse industrie (inclusief energiesector, raffinaderijen en afvalverwerking) in de achtergrondconcentraties (zowel PM10 als PM2,5) is ongeveer de helft van het aandeel van het Nederlandse wegverkeer (Velders et al., 2007).

4 / 67


is 10-20% over Nederland met lokaal een verhoging tot 30. De hoogste relatieve bijdrage komt voor daar waar relatief weinig verkeer is, waardoor overschrijding van de NO2 norm daar niet verwacht wordt. Industriële NOx emissiereductie zal bijdragen aan het verminderen van de overschrijdingen van de NO2 norm door verlaging van de achtergrondconcentratie. De directe relatie tussen de industriële NOx-emissie en de NO2-concentratie in Nederland is sterker dan die tussen de industriële PM10-emissie en de PM10-concentratie in Nederland.


5 / 67

Inhoudsopgave Uitgebreide samenvatting en conclusies........................................................................................ 7 1 1.1 1.2

Industrie en Luchtkwaliteit in Nederland ................................................................. 21 Scope van het project en bijgesteld projectdoel............................................................. 23 Afbakening van deze studie ........................................................................................... 24

2 2.1 2.2

Achtergrondinformatie fijn stof en precursors (NOx, SO2, NH3) ........................... 27 Fijn stof.......................................................................................................................... 27 NO2, SO2 en NH3 ........................................................................................................... 28

3 3.1 3.2 3.3 3.4

Emissiedatabase ........................................................................................................... 29 Emissiedata PM10, PM2,5, NOx en SO2 in Nederland ..................................................... 29 Onzekerheid................................................................................................................... 32 Emissie inputkaarten voor de modellen......................................................................... 33 Europese emissie input voor het model ......................................................................... 34

4 4.1 4.2

Sectorale industriële emissies 2005 en 2010............................................................... 35 Additionele industriële emissiereductie PM10 in 2010 en verder................................... 36 Emissiescenario’s........................................................................................................... 37

5 5.1

Modellering van de luchtkwaliteit.............................................................................. 39 Motivatie gebruik LOTOS-EUROS .............................................................................. 39

6

De Bijdrage van de Nederlandse industrie aan de fijnstofconcentratie in Nederland ..................................................................................................................... 41 Bijdrage aan de luchtkwaliteit in 2005 .......................................................................... 41 De effecten van emissieveranderingen t.o.v. situatie 2005............................................ 45 Hoe beïnvloed onzekerheid de resultaten?..................................................................... 47 Situatie 2010 .................................................................................................................. 50

6.1 6.2 6.3 6.4 7 7.1

De bijdrage van de Nederlandse industrie aan de NO2 concentraties in Nederland ..................................................................................................................... 55 Situatie 2010 .................................................................................................................. 55

8 8.1

Industriële emissies en hun bijdrage aan de luchtkwaliteit in perspectief.............. 59 Relevantie van de industriële emissies voor de oplossing van het Nederlandse fijn stof probleem........................................................................................................... 60

9

Aanbevelingen voor verder onderzoek ...................................................................... 63

10

Referenties .................................................................................................................... 65

11

Verantwoording ........................................................................................................... 67


6 / 67

Bijlage(n) B.1 B1.1 B1.1

Analyse emissiegegevens van individuele bedrijven ................................................... 1 Verificatie ........................................................................................................................ 1 Conclusies database ......................................................................................................... 4

B.2

Schatting van de emissie van PM2,5 op basis van PM10 en literatuurgegevens ....... 1

B.3 B3.1 B3.2 B3.3

Documentatie van de emissiescenario’s ....................................................................... 1 Ontwikkeling van emissies 2005-2010............................................................................ 2 Impact van plaatsing twee nieuwe kolencentrales op de luchtkwaliteit........................... 4 Gevoeligheidsscenario 2005 (Scen8)............................................................................... 4

B.4 B4.1 B4.2 B4.3 B4.4

Luchtkwaliteitsmodellen (LOTOS-EUROS en OPS) ................................................. 1 LOTOS-EUROS .............................................................................................................. 1 Validatie van het LOTOS-EUROS model ....................................................................... 4 Operationeel Prioritaire Stoffen Model (OPS)................................................................. 7 Overwegingen bij het gebruik van LOTOS-EUROS en OPS.......................................... 8

B.5

De bijdrage van de Nederlandse industrie aan de luchtkwaliteit gemodelleerd met het OPS model en vergelijking met de LOTOS-EUROS resultaten. ........................ 1 Borging resultaten door vergelijking L-E – OPS............................................................. 2

B5.1


7 / 67

Uitgebreide samenvatting en conclusies 1

Achtergronden van het onderzoek

Luchtverontreiniging als gevolg van te hoge concentraties fijn stof en NO2 in de leefomgeving is één van de hardnekkige milieuproblemen in Nederland. Overschrijdingen van de EU-grenswaarden voor deze componenten komen momenteel in Nederland op grote schaal voor en het halen van de normen vereist in Nederland nog een aanzienlijke inspanning. De Wet milieubeheer is onlangs aangepast vanwege de problematiek van overschrijdingen van luchtkwaliteitsnormen. Gekoppeld daaraan is een Nationaal Samenwerkingsprogramma Luchtkwaliteit (NSL) gestart. Maatregelen in de industrie vormen onderdeel van het verzoek aan de Europese Commissie om uitstel van de normen. Daarnaast is een norm voor PM2,5 vanaf 2015 waarschijnlijk. De kennis over de relatie tussen maatregelen enerzijds en concentraties van luchtverontreinigende stoffen anderzijds is beperkt. TNO heeft, in opdracht van VROM, de bijdrage van de Nederlandse industrie aan de Nederlandse luchtkwaliteit (fijn stof en NO2) onderzocht. Het doel van het project was te onderzoeken of door emissiereductie bij de Nederlandse industrie van (primair) fijn stof dan wel fijnstofvormende emissies (secundair fijn stof via NOx, SO2 en NH3), de luchtkwaliteit in Nederland significant kan verbeteren. Daarbij was de vraag in hoeverre een reductie in industriële emissies kan leiden tot verlaging van de concentraties op regionale schaal, of dat het effect van een dergelijke reductie zich beperkt tot een verlaging van de achtergrondconcentratie over een groter gebied. Dit inzicht is voor VROM van belang om een afweging tussen generiek beleid en/of gebiedsgericht beleid dat leidt tot vermindering van de NO2-, PM10- en PM2,5-concentraties zorgvuldig te kunnen maken. Meer specifieke onderzoeksvragen waren: Hoe groot is de bijdrage van de Nederlandse industrie aan de concentraties NO2 en fijn stof? Wat is het effect van een emissiereductie van 1 kton fijn stof (conform NSL) voor de Nederlandse luchtkwaliteit? Is er een significant verschil in effect op de luchtkwaliteit tussen een emissiereductie van 1 kton fijn stof bij hoge bronnen of bij lage bronnen?; Wat is de invloed van het halen van het sectorale emissieplafond zoals vastgelegd in de NEC afspraken voor NOx, SO2 en NH3 op de Nederlandse luchtkwaliteit? In de scenario’s zijn alle emissies gelijk gehouden behalve de industriële emissies in Nederland. Hierdoor kon het belang van de industriële emissies uitgelicht worden. Afbakening van dit onderzoek Onder het algemene begrip ‘industrie’ wordt in deze studie verstaan: industrie + energie + raffinaderijen (IER)+ afvalverwerking + op- en overslag (in lijn met de indeling uit de GCN-rapportage). De studie richt zich op de bijdrage van de industrie aan de jaargemiddelde achtergrondconcentraties van fijn stof en NO2 op een schaal van ~ 6 x 6 km. Met het gebruikte instrumentarium en de aard van de invoergegevens kan men principieel geen uitspraken doen over de precieze lokale situatie binnen een gridcel evenmin als over bijdrages aan, en oorzaken van, (lokale) overschrijdingen van dagnormen. Waar in deze studie uitspraken gedaan worden over de relatieve bijdrage van de industrie aan de luchtkwaliteit betreft het hier een relatieve bijdrage aan 1) de fijnstofconcentratie van antropogene herkomst (dus bijv. excl. een zeezoutbijdrage) en, 2) de grootschalige concentratie, niet de concentratie op een lokale hotspot.


8 / 67

2

Emissiegegevens

Het uitgangspunt voor het onderzoek waren de emissiegegevens zoals die officieel in Nederland zijn vastgesteld voor 2005. Deze emissiegegevens worden verzameld door de Emissieregistratie (ER) en bevat de emissiegegevens voor heel Nederland. Nederland kent ongeveer 35000 bedrijven die proces- en verbrandingsemissies hebben in verband met industriële activiteiten (inclusief energieopwekking, raffinage, afvalverwerking en op- en overslag). Van ruim 400 bedrijven wordt jaarlijks op individuele basis vastgesteld wat de emissies zijn geweest in het voorgaande jaar op basis van door deze bedrijven aangeleverde emissie-informatie in het elektronisch Milieujaarverslag (eMJV). Door de Emissieregistratie worden deze emissiegegevens overgenomen in de database ERI (Emissie Registratie Individueel). In het onderzoek is extra aandacht besteed aan de belangrijkste industriële emittenten. Voor bedrijven met grote emissies zoals raffinaderijen, basismetaalindustrie en op- en overslagbedrijven zijn de data gevalideerd aan de hand van bijvoorbeeld provinciale informatie en de NOx-database van emissiehandel. Deze validatie gaf alleen aanleiding tot kleine aanpassingen. Overigens dient deze validatie niet verward te worden met een verificatie op basis van metingen. De emissies van de overige ruim 34000 bedrijven worden collectief berekend uit activiteitsdata (brandstofgebruik en productie) en emissiefactoren (dit is in de terminologie van emissieregistratie de ‘bijschatting’). De emissies van sectoren zoals landbouw, verkeer, bouw, huishoudens worden ieder jaar door deskundigen vastgesteld en geregionaliseerd onder leiding van het MNP. In deze studie zijn in alle scenario’s en projecties de emissies van de niet-industrie sectoren “bevroren” op hun 2005 emissieniveau. De totale emissies per sector zijn in Tabel S1 gepresenteerd met daarnaast het deel van deze totale emissies dat onder de hier gebruikte definitie van industrie valt. Dit is dus nadrukkelijk niet exact gelijk aan de doelgroepen indeling. Zo is bijv. de NOx emissie uit HDO geen onderdeel van de “industrie” maar het merendeel van de PM10-emissies uit HDO wel (nl. op- en overslag). Tabel S1 Totale en sectorale emissies van NOx, PM10, PM2,5 en SO2 in 2005 Totale emissie (kton) Doelgroep

NOx*

Landbouw

12,1

Industriële emissie (kton)

PM10*

PM2,5*

SO2*

8,8

2,0

0,4

NOx

PM10

PM2_5

SO2

Overige industrie

20,9

7,4

2,4

11,2

20,9

7,4

2,4

Chemische Industrie

15,3

1,3

0,8

3,9

15,3

1,3

0,8

3,9

Raffinaderijen

9,1

1,6

1,3

33,9

9,1

1,6

1,3

33,9

Energiesector

40,9

0,5

0,4

9,3

40,9

0,5

0,4

9,3

216,5

13,3

11,9

6,4

15,2

3,3

3,2

0,5

Bouw

0,8

1,2

0,4

0,1

Afvalverwijdering

2,1

0,0

0,0

0,2

2,1

0,0

0,0

0,2

1,0

0,1

11,8

5,1

Verkeer en vervoer Consumenten

Drinkwatervoorziening

0,0

0,0

0,0

0,0

Riolering en waterzuiveringsinstallaties

1,3

0,0

0,0

0,0

HDO

13,0

1,0

0,1

0,5

Natuur

16,3

0,0

0,0

0,0

Totaal

363,5

38,5

22,6

66,5

*) Voor HDO zijn alleen op- en overslag bedrijven meegenomen

88,3

11,2

58,5


9 / 67

Tabel S2 Emissies van individueel rapporterende(industriële) bedrijven (ERI) en de bijschatting van kleinere bedrijven in 2005 ERI (kton) NOx

PM10

PM2_5

Bijschatting (kton) SO2

NOx

PM10

PM2_5

SO2

Overige industrie

16,3

2,5

1,3

9,8

4,6

4,9

1,1

1,4

Chemische Industrie

14,0

1,1

0,8

3,9

1,3

0,2

0,0

0,0

Raffinaderijen

9,1

1,7

1,3

33,9

Energiesector

40,2

0,5

0,4

9,3

0,7

0,0

0,0

0,0

2,1

0,0

0,0

0,2

0,0

0,0

0,0

0,0

1,0

0,1

6,7

3,9

57,0

6,7

5,1

1,2

1,5

Afvalverwijdering HDO Totaal

81,7

Europese emissiedata Om de luchtkwaliteit in Nederland te modelleren heeft het model naast Nederlandse ook Europese emissiedata als input nodig. De Europese emissie-input is verkregen uit een eerder door TNO gemaakte emissiedatabase voor het jaar 2000. Voor Europa is dit de meest recente dataset die direct als modelinvoer geschikt is. De nationale emissies van verontreinigende stoffen zijn ruimtelijk verdeeld met behulp van kaarten voor specifieke sectoren (bijv. puntbronnenkaart, wegenkaart, bevolkingsdichtheidkaart) en geschaald naar de emissies volgens het EU CAFE-baselinescenario voor het jaar 2000. Hoewel de Europese emissies in 2005 anders zijn dan in 2000 is dat verschil in deze studie niet van belang omdat de resultaten gebaseerd zijn op het verschil tussen twee modelberekeningen waarbij telkens alleen de Nederlandse industriële emissies variëren. 3

Modellen

In Nederland zijn twee modellen aanwezig om berekeningen voor de nationale achtergrond mee uit te voeren: OPS en LOTOS-EUROS. OPS, ontwikkeld door het MNP, rekent op basis van een aantal standaard meteorologische situaties de jaargemiddelde concentraties in Nederland uit op een grid van 5x5 km. LOTOSEUROS is een grootschalig model waarin de chemie expliciet berekend wordt zodat ook niet-lineariteiten worden meegenomen. Normaliter wordt LOTOS-EUROS op de Europese schaal toegepast met een resolutie van 25x25 km2. Recent is de stap gemaakt om in te zoomen over Nederland. Het is nu mogelijk om berekeningen op 6x6 km2 uit te voeren. Om de bruikbaarheid van de resultaten te waarborgen is een vergelijking gemaakt met de resultaten uit het OPS model. De jaargemiddelde resultaten verkregen met deze twee fundamenteel verschillende modellen zijn goed in overeenstemming met elkaar. De patronen zoals waargenomen door het landelijk meetnet luchtkwaliteit worden voor de regionale stations goed gemodelleerd.


10 / 67

4

Bijdrage industriële emissies aan de concentraties PM10 en PM2,5

4.1

Situatie 2005

De gemodelleerde bijdrage van de Nederlandse industriële emissies aan de fijnstofconcentraties in Nederland is 0,4-1 µg/m3, met een verhoging van 1-2 µg/m3 in de Randstadregio en lokale verhoging in de directe nabijheid van bronnen (Figuur S1). Dit komt voor Nederland overeen met een bijdrage van 2-6% van het antropogene fijn stof, met in de Randstadregio een bijdrage van 6-10%.

Figuur S1

Bijdrage van de Nederlandse Industrie aan totaal jaargemiddeld PM10 in 2005 (links; absoluut (µg/m3), rechts; relatief (%))

In Nederland zijn twee relatief zwaarbelaste regio’s te identificeren waar de fijnstofconcentraties verhoogd zijn. De Randstad, met lokale verhoging in de Rijnmond en rondom Amsterdam/Haarlem en als tweede, in een meer diffuus ruimtelijk patroon, Noord Brabant en Zuid Limburg. We kunnen concluderen dat de industrie vooral bijdraagt aan de verhoging in de eerste regio en zeker ook aan de verhoogde zones hierbinnen. Gezien de locatie van de belangrijkste industriële emittenten is dit niet verrassend. Om in de regio Noord Brabant / Limburg verbeteringen in de luchtkwaliteit te bereiken moet meer verwacht worden van de beperking van emissies vanuit andere bronnen (landbouw, verkeer) dan van een generieke reductie van industriële emissies. Ook hiervoor geldt dat dit lokaal anders kan zijn. Het gebruikte verspreidingsmodel berekent de gemiddelde concentratie voor elke 6x6 km2 gridcel. Indien er belangrijke bronnen in een gridcel zijn zal er een gradiënt aanwezig zijn binnen de gridcel met hoge concentraties dichter bij de bron en lager aan de rand van de gridcel. De gridcel concentratie kan dus niet gebruikt worden als lokale concentratie op een specifiek punt.


11 / 67

De primaire emissies zijn aanzienlijk belangrijker dan de secundaire fijnstofemissies (figuur S2). De bijdrage aan de primaire emissies zijn ongeveer gelijk verdeeld over de grove fractie (PM2,5-10) en de fijne fractie PM2,5. Wel zijn deze anders ruimtelijk verdeeld. De op- en overslag bedrijven, gelokaliseerd in de Rotterdamse- en Amsterdamse haven en IJmuiden zijn vooral een belangrijke bron van PM2,5-10, terwijl industriële verbrandingsemissies vooral PM2,5 zijn.

Figuur S2

Bijdrage van de Nederlandse Industrie aan totaal jaargemiddeld PM10 in 2005 verdeeld naar primair- en secundair fijn stof

De bijdrage van secundair fijn stof vanuit de industrie in de Randstadregio is ongeveer 0,3-0,5 µg/m3. Voor een verbetering van de luchtkwaliteit in termen van fijnstofconcentratie is aanpak van de primaire emissies dus belangrijker dan reductie van precursor3 gassen. Binnen het secundaire fijn stof heeft de SO2 emissie, leidend tot SO4 aerosol, meer invloed op de fijnstofconcentraties in Nederland dan de NOx emissie. Dit komt onder andere doordat een klein deel van de SO2 emissie al in de schoorsteen reageert tot PM2,5. Aanpak van SO2-emissies uit de industrie draagt daarom verhoudingsgewijs meer bij aan verlaging van de PM10 concentratie in Nederland dan reductie van NOx-emissies.

3

Met precursor (letterlijk; voorganger) wordt bedoeld een stof die op een later moment, door atmosferisch chemische reacties, fijn stof kan gaan vormen zoals NOx en SO2).


12 / 67

Over Nederland als geheel draagt de industrie 2-4% bij aan antropogene PM2,5 concentratie, in de Randstadregio is dit 4-10%, waarbij de hoge waarden dichterbij de bron gevonden worden ten gevolge van primair PM2,5-emissies (figuur S3). Tabel S3 vat de absolute en relatieve bijdrage van de industrie aan de fijnstofconcentraties samen.

Figuur S3

Absolute (µg/m3) en relatieve (%) bijdrage van de Nederlandse industrie aan PM2,5 concentratie in Nederland

Tabel S3 Gemiddelde bijdrage van de industrie aan de concentraties van PM10 en PM2,5 PM10

PM2,5

Absoluut

0,4-1 µg/m3

0,3-0,5 µg/m3

Relatief

2-6%

2-4%

Absoluut

1-2 µg/m3

0,4-0,8 µg/m3

Relatief

6-10%.

4-10%,

Nederland

Randstad

4.2

Het belang van onzekerheden in de emissies voor de onderzoeksresultaten

Om de impact van onzekerheden in de emissiedata op de uitkomsten van de studie te kwantificeren zijn twee gevoeligheidsstudies uitgevoerd. Het effect van een mogelijke onderschatting van de op- en overslag emissies De emissieberekening van de op- en overslag bedrijven is onzeker. Indien deze bron twee keer zo hoog zou zijn (dus ca. 2 kton) zou er een extra bijdrage aan de PM concentratie in de buitenlucht zijn van 0,1-0,5 µg/m3 dat is een 0,5 tot 1% (figuur S4). Lokaal in de directe nabijheid van de bron kan dit aanzienlijk meer zijn maar daarvoor dient op een hogere resolutie (lokaal) gemodelleerd te worden. Tevens kunnen in deze studie geen uitspraken gedaan kunnen worden over mogelijke bronbijdragen op overschrijdingsdagen. Daarvoor is lokale emissiekennis en modellering noodzakelijk. Het effect is goed zichtbaar in de Rijnmond en Amsterdam met weinig uitstraling naar


13 / 67

de rest van het land. De verspreiding is beperkt omdat de emissies op grondniveau plaatsvinden en vooral bestaan uit de grove fractie van PM10 (PM2,5-10). De onzekerheid in de emissies van op- en overslag is dus lokaal belangrijk en de bedrijven bevinden zich in zwaar belaste regio’s, maar de onzekerheid heeft weinig invloed op het landelijke beeld.

Figuur S4

De verhoogde bijdrage van Op en Overslag indien de PM10-emissies een factor 2 onderschat zouden zijn (het betreft enkel primaire PM10 (PPM10) emissies).

Het effect van een systematische onderschatting industriële fijnstofemissies In samenwerking met MNP en in overleg met VROM is een emissiescenario gedefinieerd waarin de industriële PM10-emissies verhoogd zijn van ca. 12 kton naar bijna 20 kton. Het is geen realistisch scenario daar alle onzekerheden naar boven toe zijn geïnterpreteerd. De modelsimulatie met dit scenario geeft een impressie van de (maximaal) mogelijke impact indien onzekere bronnen te laag worden geschat. Het effect is daar zichtbaar waar ook de bedrijven gelokaliseerd zijn; dus in de Rijnmond en Haarlem/Amsterdam met een verhoging in de orde van 0,5-1 µg/m3. Dit komt overeen met 2,5-5% van het antropogene fijn stof. Dit resultaat betekent dat onzekerheid in de industriële emissies nooit meer dan procenten kan veranderen aan het landelijke beeld. 4.3

Additionele industriële emissiereductie PM10 in 2010

Naast de emissiereductie ten gevolge van reeds geïmplementeerd of aangenomen beleid is er ook een door de overheid gewenste additionele fijnstofemissiereductie voor de sector Industrie, terug te voeren op het prinsjesdag pakket 2005. Het betreft een reductie van 1, 1,5 en 2 kton in resp. 2010, 2015 en 2020 t.o.v. het ijkjaar 2005. Mede hierom is het effect van emissiereducties met een omvang van ca. 1 kton in dit onderzoek bestudeerd op basis van twee scenario’s. Voor deze scenario’s zijn de onzekerheden van minder belang omdat met een absolute reductie wordt gerekend. Voor de jaargemiddelde normen zijn de conclusies robuust. Wederom dient gesteld dat er geen uitspraak gedaan kan worden over de, juridisch en bestuurlijk, meest knellende overschrijdingen van de dagnorm. Hiervoor dienen naast geschikte lokale modellen ook


14 / 67

de lokale temporele emissiepatronen (zoals emissies bij droog/nat weer en harde wind) en precieze afstand tot het knelpunt bekend te zijn. Het effect van een brandstofomschakeling bij raffinaderijen Indien de raffinaderijen overschakelen van olie- op gasstook zullen zowel de primaire PM-emissies (schatting 1,15 kton) als de SO2-emissies (~17 kton) aanzienlijk dalen. Het effect hiervan is een regionale reductie van de jaargemiddelde fijnstofconcentratie met 0,1-0,3 µg/m3, overeenkomend met 1-2 % van de antropogene concentratie. Daarvan wordt 20-30% veroorzaakt door sulfaat aërosol reductie (Figuur S5). Opgemerkt wordt dat deze emissies vooral afkomstig zijn uit hoge bronnen (schoorstenen) welke gedurende bepaalde momenten van het jaar boven de menglaag zullen emitteren, wat leidt tot effecten ver van de bron.

Figuur S5

Het effect van een reductie in de emissie van de raffinaderijen (fuel switch) conform de verwachting voor 2010 (scen1 2005); A) jaargemiddeld PM10, B) Bijdrage van sulfaat aerosol.

De impact van een reductie van 1 kton uit lage bronnen De belangrijke verschillen met de vorige reductie optie zijn dat er geen effect is voor secundair fijn stof want alleen primaire emissies zijn gereduceerd en dat de bronnen meer op grondniveau gelegen zijn. De effecten van dit scenario zijn ook in de orde van 1-2% van de antropogene concentratie. De ligging van de gebieden waar de reductie effect heeft is iets anders dan in het voorgaande scenario (wel of niet inclusief de omgeving van Amsterdam). De reductie bij lage bronnen heeft meer effect op leefniveau in de Randstadregio maar een belangrijk voordeel van de brandstofomschakeling is dat ook de precursor emissies naar beneden gaan waardoor er additionele reductie van secundair sulfaataerosol plaatsvindt. 4.4

Situatie 2010 fijn stof

Raming emissieontwikkeling MNP 2010 en NEC 2010 Het scenario voor de ontwikkeling van de PM, NOx en SO2-emissies in 2010 bij vaststaand beleid is verkregen van het MNP maar aangepast aan de werkelijke ontwikkeling van 2003 tot 2005. In dit scenario wordt een prognose van de emissies gegeven per bedrijfsgroep (Tabel S3). Een belangrijke maatregel binnen de MNP-scenario’s is de


15 / 67

overschakeling van stookoliegestookte naar gasgestookte raffinaderijen, wat een forse daling van SO2 en PM-emissies ten gevolge heeft. Voor NOx-emissies wordt in 2010 een belangrijke reductie gerealiseerd bij de E-centrales, waarschijnlijk als gevolg van SCR bij kolencentrales. Tabel S3 Ontwikkeling van emissies volgens het MNP-scenario (emissies in ton/yr). PM10-2005 op- en overslag

1,0

PM10-2010

NOx-2005

NOx-2010

SO2-2005

SO2-2010

2,1

3,2

0,2

0,1

39,5

32,2

9,3

13,5

1,4

2,5

0,0

0,1

9,1

7,4

33,9

16,0

15,3

12,7

3,9

4,9

7,3

5,6

7,8

8,6

1,1

afvalverwerking energieproductie - e-centrales

0,5

0,6

- delfstoffenwinning raffinaderijen

1,6

0,5

- excl. Kunstmest

1,0

1,1

- kunstmest

0,4

0,4

chemie

basismetaal - ijzer&staal

1,2

1,2

- aluminium

0,4

0,4

- overig

0,0

0,0

voeding en genotmiddelen

2,5

2,8

4,6

3,8

0,1

0,7

bouwmaterialen

0,2

0,2

5,4

5,5

2,9

2,9

metaal-industrie

0,3

0,3

1,0

1,1

0,3

0,0

overige-industrie

0,0

0,0

2,6

2,0

0,0

0,1

diffuse emissies industrie

2,7

2,7

Industrie bedrijven totaal

8,7

9,2

36,2

30,7

15,1

17,2

11,8

11,4

88,3

76,0

58,5

47,0

Een verandering van de fijnstofconcentratie door de verwachte veranderingen in de industriële emissies in de periode 2005-2010 is in figuur S6 weergegeven. In de directe nabijheid van de raffinaderijen is een reductie zichtbaar van 0,1-0,2 µg/m3. In de rest van het land wordt het effect van deze reductie gecompenseerd door autonome groei in de industrie bij de kleinere bedrijven. De groei leidt lokaal zelfs tot lichte verhoging van de concentraties. De resultaten geven inzicht in de (on)mogelijkheden om de gewenste 1 kton extra PM10 emissiereductie bij de industrie te realiseren en wat nodig is om dit veilig te stellen. Belangrijk hierbij is dat de autonome groei van de emissies van kleinere bedrijven – die onzeker is – de reductie bij de raffinaderijen lijkt te compenseren. Het effect van het halen van het sectorale NEC plafond. In de huidige ramingen voor 2010 haalt de I,E,R haar sectorale plafond niet voor alle stoffen. Het verschil tussen de MNP 2010 raming en het wel realiseren van de sectorale plafonds is berekend. Bij het halen van het sectorale NEC plafond zullen de emissies van NOx en SO2 uit de industrie lager zijn en neemt de bijdrage van de industrie aan PM verder af dan bij de MNP raming 2010 door de verdergaande reductie van secundair fijn stof. De omvang van het verschil is landelijk gezien ongeveer een 0,1 µg/m3.


16 / 67

Figuur S6

Verandering van de industriële bijdrage aan de PM10 concentratie gaande van 2005 naar raming MNP 2010 voor primaire PM-emissies

5

Bijdrage industriële emissies aan de luchtkwaliteit NO2

5.1

Situatie 2005

Naast fijn stof is stikstofdioxide (NO2) een andere belangrijke indicator voor de luchtkwaliteit. Industriële NOx-emissies bestaan vooral uit NO maar omzetting van NO naar NO2 gaat snel, binnen één of twee grids. Tijdens het transport en het verblijf in de atmosfeer wordt NO omgezet naar NO2. De industrie draagt in Nederland ongeveer 1-3 µg/m3 bij aan de NO2 concentratie met een regionale verhoging van 3-7 µg/m3 in de Randstad (Figuur S7). De relatieve bijdrage is 10-20% over Nederland met lokaal een verhoging tot 30-35% in de nabijheid van bronnen waar relatief weinig verkeer is (Corus IJmuiden; Noord Groningen). Hoewel de absolute bijdrage aan de concentratie in de Randstad hoger is dan gemiddeld over Nederland is de relatieve bijdrage ongeveer gelijk. Dit komt doordat andere bronnen in de Randstad ook hoger zijn, m.n. verkeer.

Figuur S7

Absolute (links) en relatieve (rechts) bijdrage van de Nederlandse industrie aan de Nederlandse NO2 concentratie.


5.2

17 / 67

Situatie 2010 - NO2

Volgens de raming van MNP 2010 nemen de NOx-emissies van de industrie t.o.v. 2005 met ~12 kton af. Hoewel dit over het land weinig verandering in de NO2 concentratie geeft, leidt dit in de Randstad tot een afname van 0,5-1 µg/m3 NO2 met lokaal in de nabijheid van bronnen een sterkere afname van 1-3 µg/m3. Er is slechts een significante toename van de industriële bijdrage aan NO2 op 1 locatie, dit is waar de Flevocentrale verwacht wordt (figuur S8). Het verschil tussen de MNP raming 2010 en het sectorale NEC plafond bedraagt voor NO2 0,2 – 0,8 µg/m3. Daarbij resulteert het NEC plafond in een regionale verlaging in de nabijheid van de bronnen van 0,5-3%. In de directe nabijheid van de bronnen (binnen de gridcel) kan dit effect nog iets sterker zijn maar voor een kwantificering daarvan zijn andere modellen nodig.

Figuur S8

6

Verandering van de NO2 concentratie gaande van 2005 naar raming MNP 2010

Conclusies De Nederlandse industrie, de raffinaderijen, de energiebedrijven en de op- en overslag activiteiten dragen in 2005 ongeveer 12 kton bij aan de Nederlandse emissie van PM10. Deze emissie kan voor ruim de helft worden toegekend aan grote individuele bronnen (in de ERI) en voor de rest is de emissie verdeeld over een grote hoeveelheid kleine bronnen (de bijschatting). Van de totale emissie van de grote individuele bronnen wordt 75% door slechts 21 bedrijven geëmitteerd. De emissies van grote (veelal hoge) industriële puntbronnen dragen beperkt bij aan de concentraties NO2 en fijn stof in Nederland. Een groot deel van de emissies wordt geëxporteerd naar het buitenland. Het aanvullen (of vervangen) van generiek fijnstofemissiereductiebeleid bij de industrie door gebiedsgericht (regionaal) beleid zal nauwelijks directe verbeteringen van de luchtkwaliteit op (sub)nationale schaal bewerkstelligen. Op lokale schaal (0,5 -10 km) kan dat anders zijn. Voor de kwantificering daarvan is lokaal onderzoek en beleid nodig (“maatwerk”).


18 / 67

In het onderzoek is een luchtkwaliteitsberekening uitgevoerd met een verhoging van de emissies met 60%. Dit is niet een realistische schatting van de onzekerheid maar bedoeld als gevoeligheidsanalyse. Dit leidt niet tot een verandering van de conclusies. De onzekerheid van emissieschattingen is wel van belang bij afspraken over emissieplafonds, emissiereducties en lokale bijdragen. Het belang van de bijschatting in de totale industriële emissies is de afgelopen jaren toegenomen tot ~ 40% in 2005. Dit betekent dat het voor de toekomst noodzakelijk is de ontwikkelingen in de bijschatting nauwkeurig te volgen en in meer detail te begrijpen dan tot op heden gebruikelijk is. De emissies van I,E,R en O dragen gemiddeld ongeveer 2-6% bij aan de antropogene concentratie PM10 in Nederland (6-10% in Randstad). Een aanzienlijk deel van de emissies wordt met de luchtstromingen afgevoerd naar het buitenland. In zwaar belaste gebieden kan de bijdrage oplopen tot meer dan 2 µg/m3 (overeenkomend met ongeveer 10%). Deze resultaten zijn jaargemiddeld en zeggen weinig over bijdragen aan overschrijding van dagnormen. Bovenstaande emissies dragen gemiddeld ongeveer 2-4% (Randstad 4-10%) bij aan de concentratie PM2,5 in Nederland. De bijdrage van Nederlandse I,E en R aan de NO2 concentratie is gemiddeld 1020% met een maximum van 30% in relatief verkeersarme gebieden nabij een bron (bijvoorbeeld Noord Oost Groningen). Een naar rato van de emissies gemiddelde reductie van 1 kton PM10 zal leiden tot een daling van de concentratie PM10 van 0,03-0,05 gemiddeld in Nederland en 0,1 tot 0,2 µg/m3 in zwaar belaste gebieden. De relevantie van dergelijke verlagingen zal moeten worden afgewogen naast: − vermindering van de netto export van emissies uit Nederland; − kosten van de reducties; − optelling van het effect van de reductie bij reducties van andere bronnen (verkeer, landbouw, etc.). Het verschil tussen het voldoen aan het sectorale NEC-plafond en de huidige MNP raming voor emissies van NOx en SO2 in 2010 leidt voor (secundair) fijn stof tot een verschil in de landelijke achtergrondconcentratie van ongeveer 0,1 µg/m3 PM10. De NO2 concentratie zou additioneel met 0,2 – 0,8 µg/m3 dalen t.o.v. de huidige raming 2010, overeenkomend met een regionale verlaging in de nabijheid van de bronnen van 0,5-3%. De bijdrage van de Nederlandse industriële emissies aan luchtkwaliteit is het hoogst in het gebied dat binnen Nederland als een zwaar belast gebied te kenmerken is (de regio Rijnmond tot aan IJmuiden / Haarlem/ Amsterdam). Toch blijft het effect van een 1 kton emissiereductie beperkt tot 1 à 2% van de antropogene concentratie (0,1 tot 0,2 µg/m3), hoewel dit lokaal (binnen een 6x6 km cel) hoger kan zijn. Echter, een geringe verlaging van de concentratie kan in deze regio helpen om normoverschrijding te voorkomen. Binnen de huidige juridische kaders kan dat zeer relevant zijn. Dit betekent dat de industrie ook in de toekomst een relevante bijdrage aan verdere verbetering van de luchtkwaliteit kan leveren. Aan de andere kant zijn de reducties niet zo dramatisch op (sub)nationale schaal dat zij een (zware) additionele, gebiedsgerichte inspanning rechtvaardigen t.o.v. generiek beleid.


19 / 67

De industrie draagt in Nederland relevant bij aan de achtergrondconcentratie van NO2. De relatieve bijdrage is 10-20% over Nederland met lokaal een verhoging tot 30% in de nabijheid van bronnen waar relatief weinig verkeer is. Dit betekent dat industriële NOx-emissiereductie kan bijdragen aan het verminderen van de overschrijdingen van de NO2 norm. Hoe groot deze bijdrage precies kan zijn dient nader onderzocht te worden door deze inzichten te combineren met de lokale verhogingen door andere bronnen.

20 / 67



1

21 / 67

Industrie en Luchtkwaliteit in Nederland De laatste decennia is de luchtkwaliteit in Europa en Nederland sterk verbeterd. Bronbeleid bij onder andere de industrie en bij het verkeer heeft hierbij een belangrijke rol gespeeld. Desondanks is luchtverontreiniging als gevolg van te hoge concentraties aan fijn stof4 en NO2 in de leefomgeving één van de hardnekkige milieuproblemen in Nederland. Overschrijdingen van de EU-grenswaarden voor deze componenten komen momenteel in Nederland op grote schaal voor en het halen van de doelen vereist in Nederland nog een aanzienlijke inspanning. Volgens het MNP (2007) zal met reeds vastgesteld beleid de luchtkwaliteit ook de komende 10 jaar verder verbeteren, en zal het aantal luchtkwaliteitsknelpunten sterk afnemen. Maar met het nu vastgestelde beleid kan in de periode tot 2015 niet overal worden voldaan aan alle EU-grenswaarden, ook niet met mogelijkheden tot uitstel die de nieuwe EU-luchtkwaliteitsrichtlijn zal bieden (MNP, 2007). Doelstelling van dit onderzoek VROM heeft dit onderzoek laten uitvoeren om een duidelijker beeld te creëren van de bijdrage van de Nederlandse Industrie aan de uitstoot en vorming van fijn stof en NO2, inclusief de locatie van die uitstoot en de locatie van concentraties die het gevolg zijn van die uitstoot. Men wenste ook inzicht in te verwachten effecten van bestaande scenario’s om de emissies te beperken mede in het licht van het NEC plafond voor NOx, NH3 en SO2. Naast bestaand beleid zijn ook de invloed van toekomstige emissiereducties en onzekerheden in emissies op (secundair) fijn stof en NO2 verkend.

Fijnstofconcentraties in de lucht worden veroorzaakt door de directe emissie van stof (primair fijn stof) en door de vorming uit gasvormige componenten (als NH3, SO2 en NOx) in de atmosfeer (secundair fijn stof). NO2 wordt in de atmosfeer gevormd uit geëmitteerd NOx.

4

Fijn stof is gedefinieerd als alle in de lucht zwevende deeltjes kleiner dan 10 micron (PM10, PM staat voor het engelse “particulate matter”). Binnen het fijn stof wordt nog een nader onderscheid gemaakt naar grote (2,5-10 micron) en kleine (< 2,5 micron) deeltjes; deze laatste fractie wordt doorgaans aangeduid als PM2,5.


22 / 67

Figuur 1

Bijdrage van verschillende sectoren aan de emissies in Nederland in 2005, exclusief zeescheepvaart. (Bron: MNP, 2007)

De industrie draagt voor ongeveer een kwart bij aan zowel de Nederlandse primaire fijnstofemissies als aan de NOx-emissies en is veruit de belangrijkste emittent van SO2 (Figuur 1). Onder het algemene begrip ‘industrie’ wordt in deze studie aangesloten bij de indeling uit de GCN-rapportage. Dat betekent dat “industrie” gedefinieerd is als: industrie + energie producerende bedrijven + raffinaderijen (IER) + afvalverwerking + op- en overslag. De op- en overslag bedrijven worden vaak als industrieel gezien maar vallen strikt genomen onder de doelgroep HDO. Omdat het hier grote individuele fijn stof bronnen betreft zijn deze wel in het onderzoek betrokken. Naast industrie zijn vooral het verkeer (NOx en fijn stof) en de landbouw (fijn stof) binnen Nederland belangrijke bronnen voor deze componenten (MNP, 2007). In vergelijking met andere Europese landen stoot de industrie in Nederland weinig luchtverontreinigende stoffen uit per eenheid gebruikte energie (MNP, 2005). Toch behoren Nederland en omgeving tot de gebieden in Europa met relatief hoge achtergrondconcentraties fijn stof. Dit is het gevolg van de relatief hoge dichtheid van economische activiteiten (industrie, transport, landbouw). Mede hierdoor is er al het nodige aan beleid ontwikkeld om industriële emissies te kwantificeren en te reduceren: De milieuwetgeving verplicht sinds 1999 ongeveer 250 bedrijven in Nederland om een milieujaarverslag (MJV) op te stellen, waarbij NOx en PM-emissies dienen te worden geïnventariseerd en gerapporteerd als ze een bepaalde drempelwaarde overstijgen. Individuele installaties dienen te voldoen aan de emissie-eisen die zijn gesteld voor NOx en TSP5 in de BEES en de NeR. De Europese IPPC-richtlijnen schrijven toepassing van de ‘best beschikbare technologie’ voor en met de NOx-emissiehandel is een systeem gecreëerd waarmee de industrie de gelegenheid wordt geboden reductie van NOx-emissies op een zo kosteneffectief mogelijke wijze te realiseren. Nederland als geheel is gehouden aan zijn nationaal emissieplafond voor o.a. NOx, SO2 en NH3 (NEC) en in 2020 ook voor PM2,5 Volgens een verkenning van MNP (Haalbaarheid emissieplafonds in 2010) is de kans op het halen van deze NECdoelstelling in 2010 klein. Voor de periode na 2010 wordt een lichte stijging verwacht van emissies, vooral als gevolg van groei van mobiliteit. 5

TSP is total suspended particles (totaal stof: grof en fijn)


23 / 67

De bijdrage van de industriële emissies aan concentraties van PM en NO2 in de leefomgeving in Nederland is niet dominant, mogelijk met uitzondering van de directe nabijheid van belangrijke oppervlaktebronnen zoals op- en overslag. De industriële NOx-emissies zijn goed bekend maar de onzekerheid in fijnstofemissiegegevens van (individuele) bedrijven is aanzienlijk. In dit onderzoek is het belang van deze onzekerheid voor de fijnstofconcentraties op (sub)nationale schaal onderzocht. Hoewel op voorhand gesteld kan worden dat de bijdrage van Nederlandse industriële emissies aan concentraties op leefniveau in Nederland doorgaans niet dominant zal zijn, kan het toch zinvol zijn maatregelen te nemen waar dit mogelijk en kosteneffectief is. Mogelijk leveren aanvullende acties om de sectorale NEC-doelstellingen te realiseren al een eerste bijdrage; misschien blijken ook nog verdergaande maatregelen nodig. Om de effecten van bestaand beleid en de mogelijkheden van aanvullend beleid op het gebied van industriële emissies en de effecten daarvan op de luchtkwaliteit in kaart te brengen heeft VROM TNO gevraagd het in dit rapport beschreven onderzoek uit te voeren. 1.1

Scope van het project en bijgesteld projectdoel Het doel van het project was mede het onderzoeken van de mogelijkheid om door emissiereductie van (primair) fijn stof dan wel fijn stof vormende emissies (secundair fijn stof) bij de Nederlandse industrie, de luchtkwaliteit in Nederland significant te verbeteren. Dit is vooral voor de gebieden waarin overschrijdingen van de normen voor luchtkwaliteit (de zogenaamde zwaar belaste gebieden) plaatsvinden van belang. Onder Nederlandse industrie wordt in deze studie, in lijn met bijvoorbeeld de GCN rapportage (Velders et al., 2007), verstaan de sectoren Industrie, Energie, Raffinaderijen (IER), afvalverwerking en op- en overslag. In samenvattende tabellen van emissies wordt industrie wel uitgesplitst naar deze subgroepen. Het oorspronkelijke idee voor dit project was om met een case studie te proberen de kwaliteit van de emissiedatabase te vergroten op de punten onzekerheid van de emissieschatting en het ontbreken van bronnen. Op verzoek van de opdrachtgever (VROM) is dit bijgesteld waarbij het accent meer gelegd is op het belang van de Nederlandse industrie voor de luchtkwaliteit in Nederland op landelijke en regionale schaal. Er is wel een slag gemaakt in het verbeteren van de database, maar belangrijker was om vast te stellen welke emissiebronnen en welke karakteristieken daarvan een kritische factor zijn in de concentratiekaarten. Dat is gedaan met behulp van het LOTOS-EUROS model, een atmosferisch chemisch transport model. In dit project is ingezoomd op regionale en nationale schaal (6 x 6 km², een maat die samenhangt met lengte-/ breedtegraden die in internationale modellen vaak worden toegepast). Om de bruikbaarheid van de resultaten te waarborgen is een vergelijking gemaakt met de resultaten uit het OPS model dat door het MNP gebruikt wordt voor analyses van de luchtkwaliteit in Nederland. Het uitgangspunt voor het onderzoek was de Nederlandse emissiedatabase van 2005 in combinatie met de Europese emissie gegevens van 2000. Voor Europa was dit de meest recente informatie die beschikbaar was in de vorm van vergridde emissiekaarten zoals benodigd voor het modelleren van de luchtkwaliteit. De emissietotalen voor Europa zijn conform het zogenaamde EU CAFE6 2000 base line scenario. De projectresultaten geven inzicht in de invloed van grote, hoge emissiebronnen maar ook van lage oppervlaktebronnen op de concentratie in de buitenlucht. Aan de hand van allerlei scenario’s (2010 verwachting, halen van het NEC plafond, nieuwe kolencentrales, enz.) 6

CAFE = EU programma Clean Air For Europe; http://ec.europa.eu/environment/air/cafe/index.htm


24 / 67

is nagegaan wat de te verwachten concentraties zullen zijn. Onderzocht is ook wat een emissiereductie bij de industrie van 1000 ton primair PM10 voor gevolgen heeft voor de luchtkwaliteit (i.e. een reductie van ongeveer 8% van de industriële emissie). 1.2

Afbakening van deze studie Het onderzoek richt zich op de invloed van de Nederlandse industrie op de luchtkwaliteit in Nederland in 2005 en 2010 op (sub) nationale schaal. Deze focus levert antwoorden op specifieke vragen maar kent ook beperkingen. Het is belangrijk deze beperkingen te onderkennen. Bepaalde aspecten van de industriële bijdrage aan luchtkwaliteit worden niet behandeld maar kunnen in andere kaders wel degelijk belangrijk en relevant zijn. De belangrijkste beperkingen van het onderzoek worden hier expliciet benoemd.

In de modellering zijn emissies van andere Nederlandse bronnen dan de industrie “bevroren” op het niveau van 2005. Dit betekent dat de resultaten voor 2010 geen prognose van absolute concentraties in Nederland zijn; het is immers te verwachten dat de emissies van verkeer en andere bronnen zowel in Nederland als Europa significant zullen veranderen tussen 2005 en 2010 door economische groei en technologische ontwikkeling. Er worden in deze rapportage voornamelijk verschilkaarten gepresenteerd die alleen het aandeel van de Nederlandse industrie weergeven. De industriële emissies voor het jaar 2005 zijn opgebouwd uit een individueel geregistreerd deel (de ERI) en een bijgeschat deel (de bijschatting). Van het ERI deel is de locatie van de emissie bekend echter niet de emissiekarakteristieken zoals schoorsteenhoogte en warmte output. Dergelijke karakteristieken zijn belangrijk voor de modellering en daarom “ingeschat” door TNO. Dit kan aanzienlijk afwijken van de werkelijkheid maar zal voornamelijk invloed hebben (op gradiënten) binnen de cel waarin de emissies gelokaliseerd zijn. De gerapporteerde emissies van grote bedrijven zijn gecontroleerd op inconsistenties en belangrijke veranderingen c.q. trendbreuken zijn nagezocht op verklaringen in de beschrijvende delen van de MJVs. Er zijn echter geen individuele bedrijven bezocht om de volledigheid van de rapportages te controleren. De resolutie van het gebruikte luchtkwaliteitsmodel is 6 x 6 km. Dat betekent dat de concentratie en emissie binnen een cel van 6 x 6 km uitgesmeerd is tot een celgemiddelde. Binnen deze cel kan een aanzienlijke gradiënt aanwezig zijn die niet met een dergelijk model benaderd kan worden. Er is gekeken naar de bijdrage van de industrie aan de luchtkwaliteit in termen van fijn stof en NO2 in Nederland. Een groot deel van de Nederlandse industriële emissies wordt echter geëxporteerd naar het buitenland en beïnvloedt daar de luchtkwaliteit. Dit is een belangrijk aspect maar valt buiten de doelstelling van het huidige project en wordt niet gekwantificeerd. De luchtkwaliteit is hier geïnterpreteerd in zelfde termen als waarin de EU normen gesteld zijn dwz in µg/m3 zowel voor fijn stof als NO2. Bekend is dat binnen het fijn stof verschillende fracties te onderscheiden zijn zoals minerale delen, zouten, roet en koolstofhoudende aerosolen met naar alle waarschijnlijkheid verschillende gezondheidsrelevantie. Hierin is in deze studie geen onderscheid gemaakt en een dergelijk specificatie is in de emissierapportages ook niet beschikbaar.


25 / 67

Het onderzoek richt zich op jaargemiddelde concentraties en bijdragen. Voor conclusies omtrent de bijdrage aan bijvoorbeeld dagnormoverschrijdingen is aanvullend onderzoek nodig dat zich richt op een zorgvuldige analyse en representatie van de temporele patronen binnen een jaar. Dit betreft dan zowel de meteorologie als de emissiepatronen. Kosteneffectiviteit van maatregelen en hoe deze zich verhoudt tot die van maatregelen in andere sectoren en/of landen is buiten het bereik van dit onderzoek

26 / 67



2

Achtergrondinformatie fijn stof en precursors (NOx, SO2, NH3)

2.1

Fijn stof

27 / 67

Onder fijn stof worden deeltjes in de buitenlucht verstaan die kleiner zijn dan 10µm. Binnen deze categorie wordt nog onderscheid gemaakt naar grootteklassen: deeltjes kleiner dan 2,5 µm (PM2,5) en deeltjes kleiner dan 1 µm (PM1) (en soms nog kleinere deeltjes). Fijnstofconcentraties in de lucht worden veroorzaakt door de directe emissie van stof (primair fijn stof) en door de vorming van secundair fijn stof uit gasvormige componenten zoals NH3, SO2 en NOx in de atmosfeer. Gasvormige componenten die kunnen reageren tot secundair fijn stof worden precursors (voorgangers) genoemd. In Nederland worden de concentraties in de buitenlucht gemeten en gepubliceerd door het RIVM (http://www.lml.rivm.nl/data/kaart/actueel.html). De emissies naar de lucht worden jaarlijks vastgesteld en gepubliceerd door Emissieregistratie onder leiding van MNP (www.Emissieregistratie.nl). Dit betreft de emissies van alle bronnen zowel antropogeen als natuurlijk. Door MNP worden ieder jaar op basis van de concentratiemetingen en prognoses van emissies achtergrondkaarten gemaakt (GCN kaarten) waarmee geprognosticeerd kan worden welke concentraties verwacht worden, bijvoorbeeld in 2010. Deze kaarten komen tot stand met het model OPS (zie ook bijlage 4) en worden o.a. gebruikt voor milieubeleid en voor het verkrijgen van vergunningen. De norm voor luchtkwaliteit voor fijn stof (PM10) bedraagt sinds 2005 40 µg/m³ jaargemiddeld met 35 toegestane dagen waarop 50 µg/m³ overschreden mag worden. Deze norm wordt in Nederland niet overal gehaald. Er is (nog) geen norm voor kleiner deeltjes (of grotere). Ook is er geen voorgesteld plafond voor de emissies van fijn stof. Voor PM2,5 zal in Europa waarschijnlijk een norm worden afgesproken vanaf 2015 en mogelijk ook een emissieplafond voor Nederland. Het vaststellen van emissies van fijn stof is niet eenvoudig en vergt vaak kostbare metingen. Veel emissiebepalingen zijn dan ook het resultaat van schattingen op basis van literatuur in combinatie met specificaties van de bron. Als er emissies worden gemeten betreft dit over het algemeen totaal stof (TSP = total suspended particulates). Voor verbrandingsemissies is TSP doorgaans kleiner dan 10 µm en dus 100% fijn stof, dit is echter van brandstof en technologie afhankelijk en dus niet altijd het geval. Voor procesemissies en op- en overslag emissies kan de fractie PM10 sterk afhangen van procescondities en de opgeslagen en gemanipuleerde producten. Voor de keuze van fracties zijn in de literatuur diverse bronnen te vinden. De emissies van PM2,5 worden in Nederland pas sinds 2005 in kaart gebracht. Voor dat jaar zijn in emissieregistratie de emissies van alle bronnen en dus ook de industrie, raffinaderijen, energiebedrijven en op- en overslagactiviteiten afgeleid uit de emissies van PM10. Hiervoor is per brongroep een schatting gemaakt van de fractie PM2,5 in de emissie van PM10 (zie ook bijlage 2).


28 / 67

2.2

NO2, SO2 en NH3 NO2 wordt in de atmosfeer gevormd uit geëmitteerd NOx. Industriële NOx-emissies bestaan vooral uit NO maar omzetting van NO naar NO2 gaat snel, binnen één of twee grids. Voor NO2 gaat een norm gelden van 40 µg/m3, uiterlijk vanaf 2010. NO2 is ook een precursor voor secundair fijn stof. Onder de juiste omstandigheden vormt zich nitraat uit NO2 en dat kan in de lucht tot fijn stof aggregeren. In het onderhavige project is de vorming van sulfaat uit SO2, en de daaruit gevormde zouten ook van belang omdat dit bijdraagt aan secundair fijn stof. Overigens wordt een kleine fractie (1-3 %) van de SO2-emissies al direct in de vorm van aerosol geëmitteerd. Ammoniak (NH3) vormt ammoniumzouten onder andere met nitraat en sulfaat. Dit draagt bij aan de vorming van secundair fijn stof. In het model wordt rekening gehouden met de aanwezigheid van ammoniak in de lucht. Beleidsmatig spelen NOx, SO2 en NH3 ook een belangrijke rol in dit onderzoek omdat over de emissie van deze stoffen afspraken zijn gemaakt in het kader van het emissieplafond in 2010 (NEC). In de huidige prognoses zal Nederland deze plafonds waarschijnlijk niet voor alle stoffen halen. In dit onderzoek is onderzocht wat het verschil is voor de verbetering van de luchtkwaliteit tussen het wel halen van het voor de industrie geldende deel van de plafonds en de prognoses.


3

29 / 67

Emissiedatabase Het uitgangspunt voor het onderzoek zijn de emissiegegevens zoals die officieel in Nederland zijn vastgesteld voor 2005 en Europese emissiegegevens van 2000 (om de achtergrond te kunnen modelleren). De emissieregistratie bevat de emissiegegevens voor heel Nederland. De database bevat de officiële data en is de meest volledige set emissiegegevens voor alle bronnen die in Nederland beschikbaar is. De data zijn onderverdeeld naar sectoren (of doelgroepen) en per locatie of oppervlak.

3.1

Emissiedata PM10, PM2,5, NOx en SO2 in Nederland Nederland kent ongeveer 35000 bedrijven die proces- en verbrandingsemissies hebben in verband met industriële activiteiten (inclusief energieopwekking, raffinage, afvalverwerking en op- en overslag). Van ruim 400 bedrijven wordt jaarlijks op individuele basis vastgesteld wat de emissies zijn geweest in het voorgaande jaar. De verantwoordelijkheid voor deze emissiegegevens ligt bij de bedrijven en het bevoegd gezag valideert deze informatie. Door emissieregistratie worden deze emissiegegevens overgenomen in de database ERI. De emissies van de overige ruim 34000 bedrijven worden collectief berekend uit activiteitsdata (brandstofgebruik en productie) en emissiefactoren (dit is de bijschatting). Dit wordt per bedrijfsgroep gedaan (voedings- en genotmiddelen, bouwmaterialen, chemie, enz.). De gebruikte emissiefactoren zijn gebaseerd op een mix van literatuurgegevens, historie en de meest actuele ERI data. Voor PM10 wordt sinds 2001 aanvullend gebruik gemaakt van een inventarisatie van PM10-emissies voor diffuse bronnen (Haskoning, 2000). Op grond van deze inventarisatie wordt 2,7 kton emissies in de bijschatting opgenomen als diffuse emissies, verdeeld over de bedrijfsgroepen. In dit onderzoek is extra aandacht besteed aan de belangrijkste industriële bronnen. Zo is bijvoorbeeld voor bedrijven met grote emissies zoals raffinaderijen, basismetaalindustrie en op- en overslagbedrijven de plausibiliteit van de data nagegaan aan de hand van bijvoorbeeld provinciale informatie en de NOx database van emissiehandel. Ook is naar de historische reeks van de laatste vijf jaren gekeken. Daaruit zijn geen aanpassingen voortgekomen met een significant effect op de resultaten van de berekeningen. Met deze acties zijn de data echter niet geverifieerd. Daarvoor zouden in ieder geval een audit van bedrijfsspecifieke gegevens en misschien zelf metingen nodig zijn. Het effect van een mogelijke onderschatting van de emissies is wel bestudeerd (zie hoofdstuk 5). Er is een aantal bedrijven, waaronder een paar raffinaderijen, die geen emissie van fijn stof rapporteren maar totaal stof (TSP). Deze emissies worden in de ER als 90% PM10 meegenomen. Dat is ook in dit onderzoek gedaan. Overleg met de VNPI over deze emissies heeft voor de database van 2005 geen informatie opgeleverd waarmee een betere schatting gedaan kon worden. De onzekerheden zijn echter wel aanzienlijk (zie discussie onzekerheid in paragraaf 4.2) De industriële emissie van PM10 bedroeg in 2005 ongeveer 12 kton (inclusief ~ 1 kton in op- en overslagbedrijven); ongeveer de helft daarvan werd geëmitteerd door minder


30 / 67

dan 70 bedrijven. Slechts een honderdtal bedrijven heeft de verplichting om de emissies te rapporteren omdat de drempelwaarde in Nederland 10 ton/jaar bedraagt (deze wordt waarschijnlijk 5 ton/jaar). Deze bedrijven rapporteren samen dus een significant deel van de emissies. Ondanks die drempelwaarde rapporteert een deel van de bedrijven, met jaarlijkse emissies tussen de 1 en 10 ton, toch de emissies van PM10 (opmerking: de drempelwaarde in het kader van EPER bedraagt 50 000 kg/jaar, met die drempelwaarde zouden in Nederland ongeveer 25-30 bedrijven rapportageplichtig zijn (Tabel 1)). Tabel 1

Verdeling van emissies van bedrijven naar grootteklasse van emissies

emissie klasse

aantal bedrijven

gemiddelde emissie (ton)

totale emissie in klasse (ton)

% van totale industriële emissie

> 500

2

1300,0

2600

20%

100 - 500

15

162,8

2442

19%

50 - 100

8

77,5

620

5%

10 - 50

42

26,1

1098

8%

5 - 10

18

7,1

127

1%

1-5

28

3,2

90

1%

0-1

89

0,2

20

0%

Tijdens het onderzoek bleek dat de prognose voor de emissies in 2005 die in 2003 is opgesteld hoger was dan de realisatie van de emissies zoals die voor 2005 in emissieregistratie zijn vastgesteld. In de scenario’s die voor 2010 zijn gebruikt is daarvoor gecorrigeerd in overleg met de opdrachtgever en de begeleidingscommissie (zie hoofdstuk 4). De emissies in 2010 worden bepaald door autonome ontwikkelingen en de uitvoering van milieugerelateerde afspraken. Opvallend is de prognose dat de emissies van kleinere bronnen zullen toenemen; dat is dus tegengesteld aan de waargenomen trend van de afgelopen jaren. Het vaststellen of dit daadwerkelijk optreedt lijkt een relevant aandachtspunt voor het beleid de komende jaren. De emissies van sectoren zoals landbouw, verkeer, bouw, huishoudens en natuurlijke emissies worden ieder jaar door deskundigen vastgesteld en geregionaliseerd onder leiding van het MNP. De emissies zijn in Tabel 2 gepresenteerd als totaal per sector en het industriële deel daarin.


Tabel 2

31 / 67

Totale en sectorale emissies 2005 Totale emissie (kton)

Doelgroep

NOx*

Landbouw

Industriële emissie (kton)

PM10*

PM2,5*

8,8

2,0

0,4

12,1

SO2*

NOx

PM10

PM2_5

SO2

Overige industrie

20,9

7,4

2,4

11,2

20,9

7,4

2,4

11,2

Chemische Industrie

15,3

1,3

0,8

3,9

15,3

1,3

0,8

3,9

Raffinaderijen

9,1

1,6

1,3

33,9

9,1

1,6

1,3

33,9

Energiesector

40,9

0,5

0,4

9,3

40,9

0,5

0,4

9,3

216,5

13,3

11,9

6,4

15,2

3,3

3,2

0,5 2,1

0,0

0,0

0,2

1,0

0,1

11,8

5,1

Verkeer en vervoer Consumenten Bouw

0,8

1,2

0,4

0,1

Afvalverwijdering

2,1

0,0

0,0

0,2

Drinkwatervoorziening

0,0

0,0

0,0

0,0

Riolering en waterzuiveringsinstallaties

1,3

0,0

0,0

0,0

HDO

13,0

1,0

0,1

0,5

Natuur

16,3

0,0

0,0

0,0

Totaal

363,5

38,5

22,6

66,5

88,3

58,5

*) Voor HDO zijn alleen op- en overslag bedrijven meegenomen

Tabel 3

Emissies van (industriële) bedrijven in 2005 individueel en bijschatting ERI (kton) NOx

Overige industrie

16,3

Chemische Industrie

Bijschatting (kton)

PM10

PM2_5

SO2

NOx

PM10

PM2_5

SO2

2,5

1,3

9,8

4,6

4,9

1,1

1,4

1,3

0,2

0,0

0,0

14,0

1,1

0,8

3,9

Raffinaderijen

9,1

1,7

1,3

33,9

Energiesector

40,2

0,5

0,4

9,3

0,7

0,0

0,0

0,0

2,1

0,0

0,0

0,2

0,0

0,0

0,0

0,0

1,0

0,1

6,7

3,9

57,0

6,7

5,1

1,2

1,5

Afvalverwijdering HDO Totaal

81,7

De emissies van op- en overslagbedrijven zijn in dit onderzoek belangrijk en hangen veelal samen met industriële activiteiten. Formeel vallen op- en overslagbedrijven echter onder de doelgroep HDO. In tabel 2 zijn deze emissies als industriële emissies gepresenteerd. In de diverse scenario’s zijn alleen de fijnstofemissies van op- en overslag activiteiten binnen de HDO meegenomen als industriële emissies.. Locatie van de emissies De emissies van de 400 individuele bedrijven zijn opgenomen in een individueel bestand (ERI) en zijn dus op locatie bekend. Deze emissies zijn door de bedrijven zelf in een milieujaarverslag aangeleverd. De emissies van de kleinere bedrijven worden verdeeld via de combinatie “emissie per sector/werknemersaantal per bedrijf/geregionaliseerde kaart van werknemers in Nederland gerealiseerd (zie Tabel 3). Zie ook www.emissieregistratie.nl.


32 / 67

Emissiehoogte en warmteinhoud De emissiehoogte is gebaseerd op een schoorstenenbestand van Emissieregistratie. Dit bestand bevat dimensies van alle schoorstenen in Nederland. In het geval dat één bedrijfslocatie meerdere schoorstenen heeft, wordt de emissie over de verschillende schoorstenen verdeeld naar schoorsteenoppervlak. Hierbij wordt dus impliciet aangenomen dat de stroomsnelheid in iedere schoorsteen constant is. De warmte-inhoud van de afgassen is van belang voor de verspreiding van emissies, omdat het zorgt voor pluimstijging en dus een verhoging van de effectieve schoorsteenhoogte. Voor het bepalen van de warmte-inhoud van de emissies is aangenomen dat alle emissies homogeen verdeeld zijn over alle bronnen binnen het bedrijf. De warmteinhoud van het afgas is geschat op basis van de CO2-emissie, onder aanname van 8,5% CO2 in het afgas en een afgastemperatuur van 150 oC. Dit is een eerste-orde schatting van warmteinhoud. Voor de invoer in het model is een combinatie van emissiehoogte / warmte inhoud gebruikt om een klasse indeling te creëren. Daarbij zijn alle emissies ingedeeld in drie klassen zoals dat in de Europese modellen gebruikelijk is waarbij emissiehoogte meest bepalend is. De emissies zijn volgens deze klasse indeling in het model ingevoerd (Schaap et al., 2007). PM2,5 Voor PM2,5 bestaan weinig inventarisaties van emissies. In 2006 is voor de database van 2005 een volledige schatting van alle bronnen in Emissieregistratie gemaakt van PM2,5emissies uitgaande van de PM10-emissies. Details hiervan staan in bijlage 2 (Visschedijk et al., 2007). De schatting van deze emissies kent een grote mate van onzekerheid. 3.2

Onzekerheid De onzekerheid in de individuele opgaven en registraties van emissies is groot, te meer waar vanuit een meting of berekening van totaal stof vervolgens PM10 en/of PM2,5 worden berekend. Men moet daarbij bedenken dat rechtstreekse metingen van PM10emissies vrij zeldzaam zijn, in principe wordt altijd totaal stof gemeten. Hoe bedrijven van TSP hun emissie van fijn stof berekenen wordt vrijwel niet in milieujaarverslagen vermeld. Daarbij geldt wel dat de emissie van TSP Æ PM10 Æ PM2,5 afneemt omdat de fractie kleinere deeltjes meetelt in de grotere. Om een indruk te krijgen van het effect van de onzekerheid van de emissieschatting van fijn stof op de concentratieberekeningen is een gewogen hoogste schatting gemaakt. In deze analyse is verondersteld dat de onzekerheden van alle individuele bronnen ca. 60% bedraagt (zie voor details bijlage 3, sectie B3.3). Dit betekent een toename van de emissies van ongeveer 8 kton waarbij alle onzekerheden naar boven zijn meegewogen. Dit is geen realistisch scenario maar geeft wel inzicht in de gevoeligheid van de onderzoeksresultaten voor de onzekerheid. In het onderzoek is een concentratieberekening uitgevoerd met een verhoging van de emissies met dit percentage (gevarieerd per bedrijf/bedrijfsgroep). Dit leidt tot een toename van de concentraties maar niet tot een wezenlijk andere regionale verdeling en daarom ook niet tot een verandering van de conclusies.


33 / 67

De onzekerheid van absolute emissies mag dan aanzienlijk zijn, dat is voor het berekenen van het effect van maatregelen niet zo relevant. Een reductie met 1 kton is een hard gegeven waarvan de effecten kunnen worden berekend. Die effecten kunnen goed worden vergeleken met de effecten van maatregelen in andere doelgroepen zoals verkeer. 3.3

Emissie inputkaarten voor de modellen De emissie database voor 2005 zoals ontwikkeld in het project m.b.v. MNP is bewerkt tot een vergridde emissiekaart (Figuur 2). Dergelijke kaarten zijn noodzakelijke input voor luchtkwaliteitmodellen zoals het Lotos-Euros model en OPS.

Figuur 2

De emissiekaarten met de Nederlandse industriële emissies ruimtelijk verdeeld over Nederland.

In de emissiekaarten zijn de emissies uit de ERI en de bijschatting gecombineerd en ruimtelijk verdeeld (Figuur 2). Goed te zien is dat de industriële NOx- en SO2-emissies uit puntbronnen komen die expliciet in de ERI zijn opgenomen. De PM10- en PM2,5emissies bestaan tevens voor een deel uit bijgeschatte emissies die, bij gebrek aan exacte emissielocatie, meer diffuus over Nederland verspreid zijn. Om een emissiedatabase om te werken tot een vergridde kaart zoals in Figuur 2 was een aantal bewerkingen noodzakelijk. Het samenvoegen van de ERI en de bijschattingen (ERC)


34 / 67

om tot een compleet invoerbestand van 2005 te komen was complex en enkele hieronder kort gememoreerde problemen zijn pragmatisch opgelost.

3.4

Er was nog geen regionalisatie van de bijschatting 2005 beschikbaar. Daarom is besloten de bijgeschatte 2005-emissies te verdelen met de regionalisatie 2004 (voor de ERI is dit geen probleem daar de bedrijven met coördinaten bekend zijn). De koppeling tussen 2005-emissies met het geregionaliseerde 2004 bestand bleek moeizaam omdat er emissieoorzaken waren verdwenen en/of toegevoegd dan wel herbenoemd. De koppeling is wel noodzakelijk om een regionalisatie te verkrijgen en daarom deels handmatig uitgevoerd. Diffuus industrieel fijn stof bleek niet in regionalisatie 2004 te zitten – wel in “ER 2005 ronde 2007”, het diffuus stof is daarom verdeeld met de regionalisatie van de betreffende sector. Gekozen is om de (tijdens de begeleidingscommissie overleggen) “afgesproken” 2005 cijfers als richtlijn te nemen (te weten; I,E,R = 10,8 kt; O&O = 1 kt) en op deze wijze sluiting te krijgen tussen de afgesproken en uiteindelijke totale emissies zoals in het emissiegrid (Figuur 2). Indien er nog geen PM2,5-emissies bekend waren zijn deze m.b.v. PM10 omrekenfactoren berekend (beschreven in Visschedijk et al. 2007; zie ook bijlage 2).

Europese emissie input voor het model Om de luchtkwaliteit in Nederland te modelleren hebben luchtkwaliteitsmodellen tevens emissiedata uit omringende landen als input nodig. De Europese emissie-input is verkregen uit een eerder door TNO gemaakte Europese emissiedatabase (Visschedijk en Denier van der Gon, 2005). Additionele informatie staat in Bijlage 5.


4

35 / 67

Sectorale industriële emissies 2005 en 2010 Gerapporteerde emissies en emissieprojecties zijn regelmatig aan veranderingen onderhevig door nieuwe inzichten. Het bereiken van overeenstemming over en het vastleggen van de uitgangspunten m.b.t. de te hanteren emissies voor het basisjaar 2005 en het prognosejaar 2010 zijn daarom cruciaal. In de periode maart – april 2007 is door TNO, MNP en VROM intensief overlegd met als doel het verkrijgen en vastleggen van éénduidige uitgangspunten voor de emissies (database 2005) en scenario’s voor 2010. Het resultaat hiervan is in de begeleidingscommissie gepresenteerd en wordt hier samengevat. Belangrijk is dat in een gezamenlijke analyse van TNO en MNP bleek dat de beschikbare prognoses voor industriële emissies in 2010 voor deze studie een minder geschikt startpunt zijn daar deze getallen uitgaan van het basisjaar 2002.De in het onderhavige rapport gebruikte prognose voor PM10 in 2010 verschilt van de eerder door het MNP gepubliceerde projecties maar de methodiek is niet aangepast (sector specifieke groei volgens het GE scenario). De verandering zit in de keuze van de vastgestelde emissies voor 2005 als startpunt van de projectie in plaats van 2002. Correcties in de 2010 prognoses zijn voor NOx en SO2 beperkt omdat het basisjaar (bijv. 2002 of 2005) in die scenario’s beperkt meetelt. In prognoses voor NOx en SO2 emissie wordt vooral gekeken naar het verwachte toekomstig energieverbruik. Dit verwachte energiegebruik wordt door MNP in nauw overleg met ECN geschat. De in deze studie te gebruiken emissie totalen voor 2005 en 2010 zijn samengevat voor PM10 (Tabel 4), SO2 en NOx (Tabel 5). Details van de emissie opbouw en documentatie zijn te vinden in Bijlage 3. De industriële PM10 emissie neemt met 5% af gaande van 2005 naar 2010 (Tabel 4). De SO2 emissie neemt gemiddeld met 19% af gaande van 2005 naar 2010 (Tabel 5). De NOx emissie neemt gemiddeld met 14% af gaande van 2005 naar 2010. (Tabel 5) De emissie per bedrijf of sector is geschaald volgens deze tabellen om een ruimtelijk verdeelde emissiekaart 2010 te maken. Tabel 4

Samenvattende tabel van PM10-emissies in 2005 en raming 2010 voor sector Industrie

Jaar

2005

Nieuwe Raming 2010 met als basisjaar 2005 zonder maatregelen

Groei 2005-2010

kt/yr

kt/yr

kt/yr

ENE, kolencentrales

0,47

0,62

0,15

RAFF

1,65

0,50

-1,15

Overige Industrie Totaal

8,71

9,07

0,37

Subtotaal I,E,R

10,82

10,19

-0,63

O&O

1,00

1,05

0,05

AFV

0,04

0,04

0,00

Totaal sector Industrie

11,87

11,28

-0,58

Bron:

emissies 1990-2005 uit ER2006/2007 definitief, Groei %, etc uit Referentie Raming (levering Kees Peek 28/3)


36 / 67

Tabel 5

NOx- en SOx-emissies sector industrie zoals te gebruiken in TNO project VROM KvI.

Sector

NOx-emissies (kton) ERI 2005

ENE

Energiesector winning delfstoffen

Bijschatting

39,5 0,7

SO2-emissies (kton)

2010

ERI 2005

Bijschatting

2010

32,2

9,3

13,5

0,7

2,5

0,0

0,1

7,4

33,9

1,3

12,7

3,9

RAFF

Raffinaderijen

IND

CHEMIE

9,1

IND

BASISMet

7,3

5,6

7,8

8,6

IND

Voeding&Genotmiddelen

3,4

1,2

3,8

0,1

0,7

IND

Bouwmaterialen

3,3

2,2

5,5

1,5

IND

Metaal-industrie

0,2

0,7

1,1

0,3

0,0

14,0

16,0 0,0

1,4

4,9

2,9

IND

Overige-industrie

2,1

0,5

2,0

0,0

0,1

AFV

AFV

2,1

0,0

3,2

0,2

0,1

81,7

6,6

subtotalen Industrie Totaal

57,1

88,3

1,5

76,0

58,5

47,0

Bron: emissies 1990-2005 uit ER2006/2007 definitief, Groei %, etc uit Referentie Raming

4.1

Additionele industriële emissiereductie PM10 in 2010 en verder Naast de emissiereductie ten gevolge van reeds geïmplementeerd of aangenomen beleid is er ook een gewenste additionele reductie van PM in de sector Industrie, terug te voeren op het prinsjesdag pakket 2005. Onder Industrie wordt hier verstaan; I, E, R + op- en overslag. De gewenste reductie van 1, 1,5 en 2 kton in resp. 2010, 2015 en 2020 zijn t.o.v. het ijkjaar 2005. We nemen de emissies zoals vastgesteld voor het jaar 2005 (Tabel 4) als uitgangspunt – ook al zijn deze pas later bekend geworden dan het prinsjesdag pakket. De resulterende beleidsdoelstellingen staan in Tabel 6. Tabel 6

Overzicht gewenste additionele emissiereductie van PM10 n.a.v. Prinsjesdagpakket 2005.

sector

Emissie 2005

I

2010

2015

2020

-1

-0,5

-0,5

10,87

10,37

9,87

8,71

E

0,47

R

1,65

Tot I,E,R

10,83

afval

0,04

O&O

1,00

Additionele reductie Totale sector emissie

Beleidsdoelstelling

11,87


4.2

37 / 67

Emissiescenario’s Naast de industriële emissies in 2005 en geschatte emissie in 2010 zijn nog enkele emissievarianten doorgerekend op hun invloed op de luchtkwaliteit. Het doel van deze emissiescenario’s was bijvoorbeeld het verkennen van de gevoeligheid van de voorspelde concentraties voor onnauwkeurigheden in de emissieschattingen of het kwantificeren van de impact van bepaald beleid zoals het wel of niet halen van de NEC 2010. Tabel 7 geeft een overzicht van de verschillende emissiescenario’s en een zeer beknopte beschrijving van het doel van het betreffende scenario. Het betreft de specificatie voor Nederlandse emissies, in alle modelleringen zijn de overige Europese emissies constant gehouden. Een meer gedetailleerde beschrijving van de emissiescenario’s staat in Bijlage 3.

Tabel 7

1)

Emissie scenario overzicht

Scenario

Code

Jaar

Omschrijving

NL alle bronnen

Basis

2005

Luchtkwaliteit (LK) Nederland in 2005

NL zonder I,E,R

Basis-IER

2005

Verschil met “Basis” is bijdrage NL industrie aan luchtkwaliteit

Raffinaderijen brandstofomschakeling olie -> gas

Scen1

2005

Dit betekent reductie van 1,15 Kton PM10 cf de verwachting Raffinaderijen in 2010 + bijbehorende SO2 reductie (~17 kton)

Op- en Overslag onzeker

Scen2

2005

Totale emissie uit O&O verdubbeld = + 1kton primair PM10, geen verandering SO2 en NOx

Alle lage schoorstenen in ERI (< 25 m) emissies reductie 1 kton

Scen3

2005

Verspreid over het land wordt een reductie van 1 kton PM10 gerealiseerd

Emissies IER cf de raming van MNP

Scen4

2010

Andere bronnen zijn op 2005 gehouden. Geeft bijdrage IER aan LK in 2010 & verschil 1 – 6 = verbetering LK gaande van 2005 naar 2010 tgv IER -

Emissies IER cf raming MNP voor PM en cf NEC voor precursors

Scen5

2010

Dit scenario scheelt weinig van 6 (NB scenario 6 is er niet) want enkel SO2 en NOx zijn iets lager (NEC plafonds gehaald)

Uitbreiding kolencentrales

Scen7

2010

Indicatieve toevoeging van twee nieuwe kolencentrales

Onzekere bronnen V2_MNP

Scen8

2005

Emissies van industriële PM bronnen die als onzeker beschouwd worden zijn verhoogd i.o????????? MNP. Doel: onzekerheidsstudie – geen realistisch scenario

Idem als Scen3 maar met gecorrigeerde verdeling van de Corus-emissies naar 1) schoorsteenhoogtes

Scen9

2005

Verspreid over het land wordt een reductie van 1 kton PM10 gerealiseerd

Idem als “basis” met herverdeling Corusemissies naar juiste hoogte van 1) schoorstenen

Scen10

2005

Luchtkwaliteit (LK) Nederland in 2005. Benodigd om effect van Scen9 te kwantificeren (Scen10-Scen9)

In de ERI en ER zijn geen schoorsteenhoogtes en hieraan gekoppelde emissies beschikbaar. Voor modellering van de luchtkwaliteit dienen emissies wel gekoppeld te worden aan een bepaalde hoogte klasse en daartoe worden bepaalde aannames gedaan. Na overleg met Corus bleek dat de in eerste instantie gehanteerde verdeling van de Corus-emissies naar schoorsteenhoogte significant afweek van de bij Corus bekende indeling. Deze classificering is door Corus ter beschikking gesteld en Scen3 is opnieuw gedraaid omdat in dit scenario de emissies van Corus een belangrijke bijdrage betekenen.

Noot: Scen6 is een vervallen scenario, vandaar de sprong in Scenario nummering.

38 / 67



5

39 / 67

Modellering van de luchtkwaliteit Voor het ontwerpen en evalueren van beleid met betrekking tot luchtkwaliteit is men in grote mate afhankelijk van modellen. In chemie-transport modellen wordt op basis van fysische en chemische beschrijvingen de relatie gelegd tussen activiteiten (emissies) en de resulterende concentratie van stoffen in de atmosfeer (luchtkwaliteit). In Nederland zijn twee modellen beschikbaar om de bijdrage van Nederlandse emissies aan de luchtkwaliteit te kwantificeren, nl. OPS (van Jaarsveld, 1995; 2004) en LOTOSEUROS (Schaap et al., 2007). In dit project gebruiken we de ontwikkelde emissiedatabase (hoofdstuk 3) en emissieprojecties (hoofdstuk 4) in combinatie met het LOTOS-EUROS model om de invloed van Nederlandse industriële emissiebronnen op de achtergrondconcentraties van NO2 en primair en secundair fijn stof te kwantificeren. In dit hoofdstuk worden zeer beknopt enkele belangrijke kenmerken van de modellen benoemd en overwegingen gegeven bij keuzes ten behoeve van een zo nauwkeurig mogelijke analyse van de relatie tussen industriële emissies en luchtkwaliteit in Nederland. Een meer uitgebreide bespreking is te vinden in Bijlage 4.

5.1

Motivatie gebruik LOTOS-EUROS LOTOS-EUROS is een 3D-Euleriaans model met volledige chemie, welke wordt ontwikkeld door TNO en wordt toegepast door MNP, RIVM en TNO. De belangrijkste toepassingsgebieden van het model zijn fotochemische smog (O3 en NO2) en fijn stof. Het model is gebruikt voor studies naar de formatie van secondair anorganisch aërosol (Schaap et al., 2004a), de verspreiding van primair aërosol (Schaap et al., 2004b) en recentelijk in de Europese EURODELTA studie (e.g. van Loon et al., 2006; Schaap et al., 2007). OPS rekent op basis van een aantal standaard meteorologische situaties de jaargemiddelde concentraties voor NO2 en fijn stof uit op een grid van 5x5 Km. OPS is de belangrijkste tool om de huidige luchtkwaliteit in Nederland op een schaal van 5 x 5 km te analyseren en is veelvuldig gebruikt door het RIVM en MNP. Het model is gelineariseerd wat betekent dat er wordt gewerkt met netto omzettingssnelheden voor NO2 en de aërosol precursors. Deze aanname leidt tot een systeem van ontkoppelde aërosol componenten. Aangezien de formatie van secondair anorganische aërosol componenten (sterk) gekoppeld en niet lineair is (zie bijv Erisman en Schaap, 2004) is de toepassing van OPS voor scenarioberekeningen niet ideaal. In de huidige studie is LOTOS-EUROS als model tool toegepast. Enerzijds vanwege de representatie van de niet-lineariteit van het systeem wat bij bepaalde scenario’s belangrijk zou kunnen zijn, anderzijds vanuit de praktische overweging dat TNO medeontwikkelaar is van het L-E model. TNO kan daarom bewerkingen en aanpassingen aan het model doen indien noodzakelijk en bezit inzicht in de werking van het model welke bij interpretatie van de resultaten cruciaal kan zijn. Normaliter werd LOTOS-EUROS op de Europese schaal toegepast met een resolutie van 25x25 Km. In het kader van de ontwikkeling van het LOTOS-EUROS model in samenwerking met MNP is recent de stap gemaakt om in te zoomen over Nederland. Het is nu mogelijk om berekeningen op ca 6x6 km2 uit te voeren, wat vooral voor de verdeling van primaire componenten over Nederland van belang is. Echter, in tegenstelling tot OPS is LOTOSEUROS een puur grid model waardoor de variabiliteit op kleine schalen waarschijnlijk

40 / 67


onderschat wordt in vergelijking tot OPS. Het OPS model is een analytisch model dat voor de lokale schaal gebruik maakt van de Gaussische dispersieformule. Daardoor zijn de berekeningen van OPS voor primair fijn stof binnen circa 15 km van grote puntbronnen waarschijnlijk nauwkeuriger. Dit aspect wordt uitvoerig behandeld in bijlage 5. In deze studie ligt de nadruk op de evaluatie van scenario’s voor Nederland als geheel waardoor de representatie van de niet-lineariteit van het systeem belangrijk is. Deze wordt beter vertegenwoordigd in het LOTOS-EUROS model.


6

De Bijdrage van de Nederlandse industrie aan de fijnstofconcentratie in Nederland

6.1

Bijdrage aan de luchtkwaliteit in 2005

41 / 67

De gemodelleerde bijdrage van de Nederlandse industriële emissies aan de fijnstofconcentratie in Nederland staat in Figuur 3. Over Nederland dragen de industriële emissies 0,4-1 µg/m3 bij, met een verhoging van 1-2 µg/m3 in de RRandstadregio en lokale verhoging in de directe nabijheid van bronnen. Dit komt voor Nederland overeen met een bijdrage van 2-6% van het antropogene fijn stof, met in de Randstadregio een bijdrage van 6-10% (Figuur 4). Het oplossend vermogen van de modellen is beperkt tot hun resolutie en die van de invoergegevens, hoe het patroon zich binnen een cel van 6x6 km gedraagt zou op een andere manier onderzocht moeten worden.

Figuur 3

Bijdrage van de Nederlandse Industrie aan totaal jaargemiddeld PM10 in 2005

De industriële bijdrage aan PM10 bestaat uit verschillende componenten; een bijdrage van primaire emissies en een bijdrage ten gevolge van stoffen die later bijdragen tot vorming van fijn stof zoals NOx, SO2, NH3 (deze worden ook wel precursor-gassen genoemd). Deze leiden dus tot de vorming van secundair fijn stof. In Figuur 5 is de industriële bijdrage uitgesplitst naar de primaire PM2,5-10 emissies (grove fractie van PM10), de primaire PM2,5-emissies, de secundaire sulfaat aerosolen en de secundaire


42 / 67

nitraat aerosolen. De concentratiekaarten van Figuur 5 tellen op tot de kaart van Figuur 3. De deelfiguren van Figuur 5 hebben dezelfde legenda waardoor ze eenvoudig te vergelijken zijn. De industriële bijdrage aan de fijnstofconcentraties wordt overheerst door de primaire emissies (Figuur 5a,b), het secundaire fijn stof is van minder belang (Figuur 5c,d). Het belang van de primaire emissies is ongeveer gelijk verdeeld over de grove fractie (PM2,5-10) en de fijne fractie PM2,5.

Figuur 4

Relatieve bijdrage van de industrie aan PM10


Figuur 5

43 / 67

De componenten die bijdragen aan de PM10 concentratie ten gevolge van industriële emissies. a) Linksboven primair PM2,5-10, b) rechtsboven primair PM2,5, c) linksonder secundair sulfaat aerosol, en d) rechtsonder secundair nitraat aerosol.

44 / 67


Voor een verbetering van de luchtkwaliteit in Nederland in termen van de fijnstofconcentratie is aanpak van de primaire emissies dus belangrijker dan reductie van precursor-gassen. Dit betekent niet dat secundair fijn stof gevormd door industriële emissie niet belangrijk is, de vorming vindt echter op grotere afstand plaats en dus voor een belangrijk deel buiten Nederland. Door vergelijking van Figuur 5a en b is te zien dat de aard van de industriële bronnen verschilt; de op- en overslag emissies hebben een relatief groot aandeel grove PM10-emissies, terwijl bij de raffinaderijen en Corus primair PM2,5 (verbrandings)emissies belangrijk zijn. De industriële bijdrage aan secundair fijn stof in de Randstad regio bedraagt ongeveer 0,3-0,5 µg/m3. Binnen het secundaire fijn stof heeft SO4 beduidend meer invloed dan NO3 (Figuur 5c, d). Aanpak van SO2-emissies uit de industrie lijkt dus verhoudingsgewijs meer bij te dragen aan verlaging van de PM10 concentratie in Nederland dan reductie van NOx-emissies. Dit komt mede omdat SO2-emissies voor 2% (range 1-3%) bestaan uit sulfaataerosol dat reeds in de schoorsteen gevormd is. Strikt genomen zou dit misschien als primair sulfaataerosol gedefinieerd moeten worden daar het reeds als aerosol uit de schoorsteen komt maar dit is zowel in modellering als emissieregistratie een lastig onderscheid. Het is werkbaarder en transparanter indien in het model een fractie van 2% direct gevormd op de SO2-emissies gezet wordt. Het effect van de aanwezigheid van enig sulfaataerosol direct bij het verlaten van de schoorsteen verklaart waarom in Figuur 5c de belangrijkste industriële SO2 bronnen als gridcel in de kaart herkenbaar zijn terwijl dit bij NO3 aerosol (Figuur 5d) niet het geval is. De conversie van NOx naar nitraataerosol vindt op grotere afstand plaats, dit is dus een deel van het fijn stof dat Nederland exporteert. De NOx-emissies spelen naast hun bijdrage aan secundair fijn stof nog een belangrijke rol in de NO2 problematiek (hoofdstuk 7). De omzetting van NO naar NO2 gaat sneller dan de vorming van nitraat aerosol. De primaire PM2,5-emissies tezamen met het secundair aerosol vormen de antropogene PM2,5 concentratie. De relatieve bijdrage van de Nederlandse industriële emissies aan de antropogene PM2,5 concentratie in Nederland staat in Figuur 6. Over Nederland als geheel draagt de industrie 2-4% bij aan antropogene PM2,5 concentratie, in de RRandstadregio is dit 4-10%, waarbij de hoge waarden dichterbij de bron gevonden ten gevolge van primair PM2,5-emissies (Figuur 5b).

Figuur 6

Absolute (µg/m3) en relatieve (%) bijdrage van de Nederlandse industrie aan PM2,5 concentratie in Nederland


Figuur 7

45 / 67

6.2

De effecten van emissieveranderingen t.o.v. situatie 2005

6.2.1

Het effect van een brandstofomschakeling bij de raffinaderijen Indien de raffinaderijen overschakelen van olie op gas zullen zowel de primaire PMemissies (schatting 1,15 kton) als de SO2-emissies aanzienlijk dalen (~17 kton). Het effect hiervan is een regionale reductie van de jaargemiddelde fijnstofconcentratie met 0,1-0,3 µg/m3, 20-30% hiervan wordt veroorzaakt door sulfaat aerosol reductie (Figuur 7). Omdat de emissies uit hoge schoorstenen komen is het effect in de zomer anders dan in de winter doordat ’s winters de menglaaghoogte lager is (Figuur 8) waardoor emissies verder verspreid worden. Het effect is hier dus sterker dan voor het jaargemiddelde (Figuur 7) omdat gedurende de wintermaanden een deel van de emissie boven de menglaaghoogte plaats vindt. Het beeld in Figuur 8 is veel grilliger omdat hier een maand gemiddelde in plaats van een jaargemiddelde bekeken wordt. De figuur illustreert op duidelijk wijze dat het jaargemiddelde slechts een aspect van de luchtkwaliteit is, temporele variatie door het jaar heen kan een belangrijke rol spelen bijv. bij overschrijding van de dagnorm. Daar wordt in deze studie verder geen aandacht aan besteed.

Het effect van een reductie in de emissie van de raffinaderijen (fuel switch) cf de verwachting voor 2010 (scen1 2005); A) jaargemiddeld PM10, B) Bijdrage van sulfaat aerosol (Noot legenda schaal verschilt).


46 / 67

Figuur 8

6.2.2

Verbetering van de fijnstofconcentratie na brandstofomschakeling bij de raffinaderijen (scen 1 2005) voor de maand augustus.

De impact van een reductie van 1 kton uit lage bronnen Voor de luchtkwaliteit in Nederland is in principe een reductie van emissies uit lage bronnen relevanter dan uit hoge bronnen. De emissies van de hoge bronnen hebben een grotere kans dat ze over de landsgrenzen heen getransporteerd worden. Daarom is onderzocht wat het effect is van 1 kton primair PM10-emissiereductie bij de lage bronnen in de ERI is. Hierbij is deze 1 kton PM10 verdeeld naar de verhouding van de bijdrage aan de emissies onder de 25 m. De totale PM10 emissie in de ERI bij lage schoorstenen is 3,3 kton, dit is terug gebracht naar 2,3 kton door alle emissies bij schoorstenen < 25m te vermenigvuldigen met 2,3/3,3. De verbetering van de luchtkwaliteit op nationale schaal ten gevolge van een dergelijke emissiereductie is te zien in Figuur 9. In de omgeving van bedrijven en/of complexen met een relatief groot aandeel in het “lage” (<25m) emissiedeel van de ERI is het effect het best zichtbaar. Een belangrijk verschil met de reductie optie “hoge bronnen”is dat er nu geen effect is voor secundair fijn stof want er zijn alleen primaire emissies gereduceerd terwijl bij een brandstofomschakeling zoals hierboven beschreven ook de SO2-emissies gereduceerd worden waardoor ook het secundaire fijn stof gereduceerd wordt.


Figuur 9

6.3

47 / 67

Verbetering van de PM concentratie indien er 1 kton emissiereductie bij lage schoorstenen (<25 m) in de ERI plaats vindt; ERC blijft gelijk.

Hoe beïnvloed onzekerheid de resultaten? De onzekerheid in deze studie bestaat uit twee belangrijke componenten 1) onzekerheid omtrent de accuraatheid van de emissies die als input voor de modellen dienen en 2) onzekerheid omtrent de accuraatheid van de modellen om op basis van emissie de concentraties te voorspellen. Deze laatste onzekerheid wordt uitvoerig behandeld in bijlage 5 waar de resultaten van twee fundamenteel verschillende modellen vergeleken zijn. Samengevat is het resultaat van die analyse dat het hier gebruikte model de concentratie in een straal van 5-15 km rondom belangrijke puntbronnen iets onderschat. In de hier te bespreken scenariostudies verkennen we vooral de eerste onzekerheid; “Wat is de invloed van onjuist ingeschatte emissies op de resultaten van de studie?”.

6.3.1

Het effect van een onderschatting van de op- en overslagemissies Op- en overslag is een onzekere bron van fijnstofemissies daar de emissies meestal niet gekanaliseerd zijn (waardoor ze moeilijk meetbaar zijn) en mede afhankelijk zullen zijn van meteorologische omstandigheden (windsterkte, wel/geen regen). Hoe belangrijk is de onzekerheid van deze bron voor de nationale achtergrondconcentratie? Om dit te onderzoeken is een scenario-run gedaan waarbij de op- en overslagemissies twee keer zo hoog verondersteld zijn als de huidige beste schatting (dus totaal ca. 2 kton PM10). De additionele bijdrage aan de PM concentratie in de buitenlucht is weergegeven in Figuur 10. Weergegeven is de verhoging van de concentratie, niet de totale bronbijdrage, die zou ruwweg een factor 2 hoger zijn. Indien deze bron een factor 2 onderschat is zou het effect vooral merkbaar zijn in de Rijnmond en Haarlem / Amsterdam met weinig uitstraling naar de rest van het land. De oorzaak hiervan is dat de emissies op grondniveau plaatsvinden en vooral bestaan uit de grove fractie van PM10 (PM2,5-10). De onzekerheid in de op- en overslagemissies is dus lokaal belangrijk


48 / 67

en bevindt zich in relatief zwaar belaste gebieden maar is minder relevant voor het landelijk beeld. Er is op basis van de jaargemiddelde emissiegegevens in emissieregistratie weinig verschil te zien tussen seizoensgemiddelde en jaargemiddelde concentraties. Dit in tegenstelling tot het effect van een emissieverandering bij bronnen met hoge schoorstenen die gedurende bepaalde perioden boven de menglaag kunnen emitteren (zoals geïllustreerd met Figuur 8, zie ook bijlage 4, figuur B4.3). Het ontbreken van temporele variatie lijkt onjuist omdat verwacht mag worden dat verwaaiing beïnvloed wordt door de windsnelheid in combinatie met droge omstandigheden. In de emissiefunctie zit momenteel geen meteorologische afhankelijkheid (dus bijv. niet meer emissie bij droog weer) waardoor het model dit ook niet zichtbaar kan maken. Voor deze diffuse emissies zou dit in de toekomst een belangrijk verbeterpunt kunnen zijn, wat wellicht tevens noodzakelijk is om ook overschrijdingen van de dagnorm te kunnen begrijpen.

Figuur 10

De verhoogde bijdrage van op- en overslag indien de PM10-emissies een factor 2 onderschat zouden zijn (het betreft enkel primaire PM10 (PPM10) emissies).


6.3.2

49 / 67

Gevoeligheidscenario: “systematische onderschattingvan de industriële fijnstofemissie” Een terugkerend punt in de discussie rondom de Nederlandse bijdrage aan de fijnstofconcentratie in Nederland is de onzekerheid omtrent de industriële emissies. Hoe goed zijn deze bekend? Deze vraag is enerzijds opgepakt in hoofdstuk 3 door de MJV’s van de belangrijkste emittenten door te lichten. De vraag is ook modelmatig opgepakt: stel dat er sprake is van een systematische onderschatting, hoe belangrijk is dat dan? Hiertoe is i.s.m. MNP en in overleg met VROM een emissiescenario gekozen waarbij de industriële emissies aanzienlijk verhoogd zijn van ca. 12 kton naar bijna 20 kton (scen 8, Tabel 7). Een gedetailleerde beschrijving van het scenario staat in bijlage 3. Een belangrijke keuze was dat de primaire fijnstofemissies zijn gevarieerd zijn maar de NOx en SO2-emissies niet (aangenomen is dat deze redelijk nauwkeurig zijn). Met deze model run (kan een zeker inzicht worden verkregen in wat de mogelijke impact van te laag ingeschatte emissies kan zijn en waar dit dan zou optreden (Figuur 11). Het scenario betekent in grote lijn een verhoging van 50% van de primaire PM10-emissies van de ERI bedrijven en een 100% verhoging van de emissies uit de bijschatting. Figuur 11 laat zien dat dit vooral een effect heeft daar waar ook de bedrijven gelokaliseerd zijn; dus in de Rijnmond en Haarlem/ Amsterdam met een verhoging in de orde van 0,5-1 µg/m3. In de directe nabijheid van de bron kan dit hoger zijn. Figuur 11 geeft een impressie van het belang voor de nationale achtergrondconcentratie.

Figuur 11

De toename van de PM10 achtergrondconcentratie indien de industriële emissies systematisch onderschat zijn (scen8, Tabel 7)


50 / 67

6.4

Situatie 2010 Om de relatieve bijdrage van de sector IER aan de luchtkwaliteit in 2010 te berekenen zou voor alle bronnen, inclusief de buitenlandse, een volwaardige 2010 emissieschatting beschikbaar moeten zijn inclusief de ruimtelijke verdeling van deze emissies. Dit was niet het uitgangspunt voor dit project. Het onderzoeksresultaat draagt vooral bij aan de discussie rondom de absolute bijdrage van de industriële emissies aan de luchtkwaliteit in 2010 en hoe deze zich verhoudt tot de situatie in 2005. Door de andere bronnen constant te houden konden de gevolgen van veranderingen in de industriële emissies gekwantificeerd worden.

6.4.1

De verandering van de fijnstofconcentraties door veranderingen van industriële emissies in de periode 2005-2010 De verandering van de fijnstofconcentratie in Nederland ten gevolge van verwachtte veranderingen in de industriële emissies gaande van 2005 naar 2010 (raming MNP) laat lokaal in de Rijnmond een belangrijke verlaging zien maar diffuus over het land een lichte verhoging van de concentratie (Figuur 12). In de directe nabijheid van de raffinaderijen is een reductie zichtbaar van 0,1- 0,2 µg PM10/m3 omdat in de raming MNP 2010 er van uitgegaan wordt dat de raffinaderijen een brandstofomschakeling van stookolie naar gas implementeren voor 2010. In de rest van het land wordt het effect van deze reductie deels gecompenseerd door autonome groei in de industrie, vooral in de bijgeschatte emissies (ERC). Deze groei leidt lokaal zelfs tot een lichte verhoging van de concentraties. Deze concentratie verhoging is weliswaar gering en ligt tussen 00,05 µg/m3, maar illustreert het effect van toenemende economische groei zonder maatregelen. Zowel de afname als de toename in PM10 concentraties gevisualiseerd in Figuur 12 worden gedomineerd door veranderingen in de primaire emissies (figuur niet opgenomen), de secundaire fijnstofemissies dragen slechts voor 0,01-0,02 µg/m3 bij aan de concentratie. De resultaten geven inzicht in de (on)mogelijkheden om de door de overheid gewenste 1 kton extra PM10 emissiereductie bij de industrie te realiseren zoals opgenomen in het prinsjesdagpakket 2005, en wat nodig is om deze extra reductie veilig te stellen. Belangrijk is dat de autonome groei in de ERC – die op zichzelf onzeker is, want slecht gedocumenteerd – de reductie van ca. 1 kton bij de raffinaderijen (deels) compenseert. Dat is op basis van de beschikbare emissie informatie en ramingen de beste inschatting en wordt geïllustreerd door de lichte groei van de PM concentratie over het land in Figuur 12. Indien de 1 kton additionele PM10 reductie in 2010 een harde eis is dan lijkt de emissiegroei in de ERC zoals geprojecteerd voor de periode 2005-2010 kritisch te zijn voor de beslissing of er naast de brandstofomschakeling bij de raffinaderijen aanvullende maatregelen nodig zijn of niet.


Figuur 12

6.4.2

51 / 67

Verandering van de industriële bijdrage aan de PM10 concentratie gaande van 2005 naar raming MNP 2010. (Noot de legenda schaal is niet lineair).

Het verschil tussen de raming 2010 en emissies conform het sectorale NEC plafond. In de huidige ramingen voor 2010 haalt de I,E,R haar sectorale plafond waarschijnlijk niet voor alle stoffen. Indien dit wel het geval zou zijn zullen de emissies van NOx en SO2 lager zijn dan in de raming 2010 van het MNP. Het effect op de concentratie van het verschil tussen de raming en het sectorale plafond gaande van 2005 naar 2010 is weergegeven in Figuur 13. De PM10 concentratie neemt 0,1-0,5 µg/m3 af in het Rijnmond gebied en over een groot deel van het land met 0,05 – 0,1 µg/m3. Er is een beperkte toename op enkele locaties door autonome groei van primaire emissies (zie de discussie in sectie 7.4.1). De additionele reductie in fijnstofconcentratie is groter dan in het emissiescenario MNP raming 2010 omdat in dat scenario de NEC-plafonds voor de sector niet gehaald worden. Het verschil tussen Figuur 13 en Figuur 12 is de additionele reductie in secundair fijn stof indien de sector I,E,R haar emissieplafond in 2010 haalt (Figuur 14). Het verschil bedraagt 0,02-0,05 µg/m3. Dit betreft volledig PM2,5 daar secundair fijn stof een diameter kleiner dan 2,5 µm heeft.


52 / 67

Figuur 13

Verandering van de industriële bijdrage aan de fijnstofconcentraties van 2005 naar realisatie van het NEC plafond in 2010; totaal PM10 (Links) en totaal PM2,5 Noot: de legenda bevat geen vaste lineaire stappen.

Figuur 14

De reductie in secundair fijn stof indien de sector IER in 2010 aan het NEC plafond zou voldoen t.o.v. van de MNP raming 2010.


6.4.3

53 / 67

Het gebruik van het ontwikkelde modelinstrumentarium voor beleidsondersteuning en planning Het in dit project ontwikkelde instrumentarium vereiste een nauwe samenwerking tussen de leveranciers van emissiedata, makers van emissiekaarten en luchtkwaliteitmodellering. Bestaande emissiedata en bestaande luchtkwaliteitmodellen zijn aangepast om specifieke vragen gezamenlijk te beantwoorden. Hierdoor was het mogelijk om op eenvoudige wijze toekomstige ontwikkelingen te toetsten op het mogelijke effect op de luchtkwaliteit. In dit project is als voorbeeld de bijplaatsing van twee kolencentrales in Nederland genomen met een vermogen van 1100 MWe in ZuidHolland en 1600 MWe in Groningen (scen7, Tabel 7, zie voor details Bijlage 3). De bijplaatsing van deze twee kolencentrales leidt tot een verhoging van de fijnstofconcentratie die ruim onder de 0,1 µg/m3 blijft (Figuur 15). Opvallend is het verschil tussen de beide locaties in Figuur 15. De kolencentrale in Groningen heeft een groter vermogen en met name een hogere NOx en SO2 uitstoot (zie bijlage 3) maar het verschil in impact lijkt uitzonderlijke groot. Er is daarom nog een aparte modellering uitgevoerd waarin beide centrales exact dezelfde karakteristieken kregen. Hieruit bleek dat naast absolute emissiehoeveelheid vooral de atmosferische chemie er toe bijdraagt dat de patronen verschillend zijn. In deze test was de verspreiding van primair PM10 nagenoeg hetzelfde maar verschilde vooral de vorming van secundair fijn stof. De bijdrage aan de fijn stofconcentratie is echter dermate klein dat deze locatie verschillen niet relevant zijn voor besluitvorming (zie ook de schaal in Figuur 15).

Figuur 15

Effect van bijplaatsing van 2 kolencentrales op de fijnstofconcentratie in 2010.

54 / 67



7

55 / 67

De bijdrage van de Nederlandse industrie aan de NO2 concentraties in Nederland Naast fijn stof is stikstofdioxide (NO2) een belangrijke indicator voor de luchtkwaliteit. De concentratie NO2 bleef in 2005 en 2006 in het overgrote deel van Nederland onder de norm van de Europese Unie voor het jaargemiddelde (40 µg/m3). Aan deze norm moet in 2010 voldaan zijn. De NO2 concentratie in Nederland wordt ruwweg voor 70% door Nederlandse bronnen veroorzaakt waarbij verkeer het belangrijkste is. Naast verkeer zijn ook de NOx-emissies van de industrie belangrijk. Op een vergelijkbare wijze als in het vorige hoofdstuk de bijdrage van de industriële emissies aan de Nederlandse fijnstofconcentraties bepaald is, kan dit ook voor NO2 gedaan worden. Industriële NOx-emissies bestaan vooral uit NO maar omzetting van NO naar NO2 gaat snel, binnen één of twee grids van 6x6 km2. In het model wordt er van uit gegaan dat de NOx-emissies vanuit de industrie voor 90% NO zijn. Tijdens transport en verblijf in de atmosfeer wordt dit omgezet naar NO2. De industrie draagt in Nederland ongeveer 1-3 µg/m3 bij aan de NO2 concentratie met een regionale verhoging van 3-7 µg/m3 in de Randstad (Figuur 16). De relatieve bijdrage is 10-20% over Nederland met lokaal een verhoging tot 30% in de nabijheid van bronnen waar relatief weinig verkeer is (bijv. Noord Groningen) (Figuur 16). Hoewel de absolute bijdrage aan de concentratie in de Randstad hoger is dan gemiddeld over Nederland geldt dat niet voor de relatieve bijdrage. Dit komt doordat andere bronnen in de Randstad ook meer bijdragen zoals vooral verkeer.

Figuur 16

Absolute (links) en relatieve (rechts) bijdrage van de Nederlandse industrie aan de Nederlandse NO2 concentratie.

7.1

Situatie 2010 Er kan geen volledig beeld voor 2010 gemodeleerd worden omdat er geen totale emissiedatabase met alle bronnen voor NOx-emissie in 2010 beschikbaar is. Wel kan de verbetering van de luchtkwaliteit gaande van 2005 naar 2010 tengevolge van reductie van industriële NOx-emissies berekend worden (Figuur 17). Volgens de raming van MNP 2010 nemen de NOx-emissies van de industrie met ~12 kton af (Tabel 5). Hoewel dit over het land weinig verandering in de NO2 concentratie geeft, leidt dit in de


56 / 67

Randstad tot een afname van 0,5-1 µg/m3 NO2 met lokaal in de nabijheid van bronnen een afname van 1-3 µg/m3. Er is slechts significante toename van de industriële bijdrage aan NO2 op 1 locatie, dit is waar de Flevocentrale verwacht wordt (Figuur 17).

Figuur 17

Verandering van de NO2 concentratie gaande van 2005 naar raming MNP 2010


57 / 67

In de huidige ramingen (MNP,2007) voor 2010 haalt de I,E,R haar sectorale plafond waarschijnlijk niet voor alle stoffen. Indien dit wel het geval zou zijn zullen de emissies van NOx en SO2 lager zijn dan in de raming 2010 van het MNP. Het effect op de concentratie van het verschil tussen de raming en het sectorale plafond gaande van 2005 naar 2010 is weergegeven. Het verschil tussen de raming en de situatie waarin de sector het sectorale NOx plafond in 2010 haalt in de NO2 concentratie bedraagt 0,2 – 0,8 µg/m3 (Figuur 18, links). Dit betekent een regionale verlaging in de nabijheid van de bronnen van 0,5-3% (Figuur 18, rechts). In de directe nabijheid van de bronnen (binnen de gridcel) kan dit effect nog iets sterker zijn maar voor een dergelijke kwantificering zijn andere modellen nodig.

Figuur 18

Het berekende verschil in NO2 concentratie indien de sector IER in 2010 aan het NEC plafond voldoet t.o.v. de raming MNP 2010 (links absoluut, rechts relatieve afname)

7.1.1

Het effect van twee additonele kolencentrales In lijn met de redenering in sectie 6.4.3, kan het ontwikkelde modelinstrumentarium voor beleidsondersteuning en planning ingezet worden. Een voorbeeld hiervan is de vraag in hoeverre plaatsing van twee additionele kolencentrales met een vermogen van 1100 MWe in Zuid-Holland en 1600 MWe in Groningen (scen7, Tabel 7 zie voor details Bijlage 3) de NO2 concentratie in 2010 zouden beïnvloeden (Figuur 19). De NO2 concentratie neemt rondom de centrales toe met 0,05 tot maximaal 0,2 µg/m3. Wellicht dat dit binnen de gridcel van 6 x 6 km hoger zal zijn. Vergelijkbaar met de berekening voor PM10 (Figuur 15) is er sprake van een beperkte toename.


58 / 67

Figuur 19

Effect van bijplaatsing van 2 kolencentrales op de NO2 concentratie in 2010.


8

59 / 67

Industriële emissies en hun bijdrage aan de luchtkwaliteit in perspectief In 2005 hebben het Milieu- en Natuurplanbureau (MNP) en het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) in hun rapport 'Fijn stof nader bekeken' de feiten over fijn stof in samenhang gepresenteerd. Dit rapport is een goede eerste stap om de resultaten van het huidige onderzoek in perspectief te plaatsen. De emissietrend 19902003 en een prognose voor 2010 zijn weergegeven in Tabel 8, het meest opvallende fenomeen is dat de emissies van de sector I,E,R drastisch zijn gedaald over deze periode. In 1990 waren de I,E,R emissies nog verantwoordelijk voor ~50% van het primair antropogeen fijn stof, in 2003 is dat gedaald tot ongeveer ~25%. Dit beeld is van 2003 naar 2005 niet veranderd, de sectoren I,E,R zijn verantwoordelijk voor ongeveer een kwart van de primaire PM10-emissies.

Tabel 8

Emissie van primair fijn stof in Nederland, 1990-2003 a (Bron: MNP, 2005).

Emissie per sector

1990

1995

2000

2002

2003

2010

Mln kg Industrie,energie en raffinaderijen

38

23

13

13

12

12

Verkeer

23

20

17

16

16

13

18

14

12

11

11

9

14

10

8

7

6

6

3

3

3

3

3

4

4

4

4

4

4

9d

4

3

4

4

9

10

10

9

8

10

78

59

49

45

42

44

a. Waarvan wegverkeer b

Waarvan door diesel voertuigen b. Waarvan slijtagec Consumenten

Handel, diensten, overheid en bouw Landbouw Totaal PM10

a) De emissie van de zeescheepvaart is niet in deze tabel opgenomen. Deze bedroeg in 2000 voor binnengaatse emissies 2 mln kg, die op het Nederlandse deel van het continentaal plat 8 mln kg. (Emissieregistratie, 2005). b) 30% is afkomstig van personenauto’s, 70% van vrachtauto’s waarin begrepen bestelauto’s en bussen. c) Slijtage van banden, wegdek en remmen. d) Totaal consumenten, handel, diensten, overheid en bouw.

De emissies van fijnstof leiden tot een bepaalde concentratie in de buitenlucht. De gemeten jaargemiddelde fijnstof concentraties in Nederland in 2003 zijn weergegeven in Figuur 20. Voor het huidige rapport is het belangrijkste fenomeen uit Figuur 20 dat er in feite twee zwaar belaste gebieden te identificeren zijn. De Randstad, met lokale verhogingen in de Rijnmond en rondom Amsterdam en als tweede gebied het meer diffuus verhoogde Noord Brabant en Zuid Limburg. In hoofdstuk 6 is de bijdrage van de Nederlandse industrie aan de fijnstofconcentraties besproken. De industrie draagt vooral bij aan de verhoging in de regio Rijnmond – Amsterdam/Haarlem en zeker ook aan de verhoogde zones hierin. Echte lokale verhogingen zoals in de nabijheid van een drukke weg of op de grens van een bedrijfsterrein worden in deze studie niet behandeld, daarvoor zijn zowel het oplossend vermogen van de gebruikte modellen als de emissiekennis niet geschikt. Gezien de locatie van de belangrijkste industriële emittenten is het niet verrassend dat de industrie juist in deze regio bijdraagt. Andersom is het ook belangrijk te stellen dat verdere reductie van de Nederlandse industriële emissies weinig zal bijdragen aan het oplossen van eventuele knelpunten in Noord


60 / 67

Brabant en Limburg. Ook hier geldt dat lokaal wel sprake zou kunnen zijn van relevante industriële bijdragen aan lokale knelpunten.

2003

Figuur 20

8.1

Gemeten jaargemiddelde fijnstofconcentraties in Nederland in 2003. De trendlijnen (links) geven het gemiddelde van de stations in de betreffende groep. De kaart voor de jaargemiddelde concentraties is verkregen uit meetresultaten in het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit in combinatie met modelberekeningen. Bron: MNP, 2005.

Relevantie van de industriële emissies voor de oplossing van het Nederlandse fijn stof probleem Het onderzoek laat zien dat de bijdrage van emissies van industriële puntbronnen in Nederland aan de antropogene PM10-concentratie 2-6% bedraagt. Hoewel dit percentage beperkt lijkt, moet bedacht worden dat voor fijn stof in het algemeen geldt dat de bijdrage van elke broncategorie afzonderlijk beperkt is. De verbetering van de luchtkwaliteit zal gerealiseerd moeten worden door vele kleine reducties, naast emissiereductie in het buitenland. Daarnaast kan er op lokale schaal wel degelijk sprake zijn van een belangrijke industriële bijdrage. Dit was echter niet het onderwerp van de onderhavige studie; hiervoor is lokaal onderzoek en beleid nodig (“maatwerk”). De reducties zoals in deze studie zijn doorgerekend hebben een omvang van ca. 1 kton primaire PM10 reductie met nuance verschillen doordat bijv. ook nog een SO2 reductie meeloopt (brandstofomschakeling) of doordat de verhouding PM2,5-10 en PM2,5 bij de verschillende bronnen varieert. Generaliserend kan gesteld worden dat de emissiereducties in de orde grootte van 1 kton leiden tot een jaargemiddelde concentratie verlaging van 0,05 tot 0,2 µg/m3 PM10 in het Randstadgebied met verlagingen tot ongeveer 0,5-1,5 µg/m3 in de directe nabijheid van de bron. Deze laatste concentratieverlagingen zijn indicatief. Om deze beter te begrijpen en “harder” te maken zouden aanvullende studies nodig zijn die ook binnen de celgrootte van ~ 6x6 km2 naar emissie en verspreiding kijken. De meer algemene regionale concentratieverlaging is redelijk robuust. Wetende dat de industrie ongeveer 25% van de Nederlandse antropogene emissie vertegenwoordigt, dat de bijdrage van IER aan de antropogene PM10 concentraties in de RRandstadregio ongeveer 1-2 µg/m3 is (Figuur 3) en een reductie van 1 kton neer komt op een reductie van iets minder dan 10% van de totale IER-emissies is het consistent dat een dergelijke emissiereductie resulteert in een verlaging van iets minder dan 10% van 1-2 µg/m3, oftewel 0,05-0,15 µg/m3.


61 / 67

Wat is de gezondheidsrelevantie van een regionale verlaging in de orde van 0,2 µg/m3? Dit is niet goed te kwantificeren. Een verbetering van de luchtkwalliteit met een omvang van ~1% van de totale antropogene fijnstof concentratie bevindt zich in de onzekerheidsmarge van de gezondheidsstudies. Theoretisch zal elke verlaging van m.n. het verbrandingsgerelateerde, fijn stof kunnen bijdragen aan gezondheidswinst. Daarnaast kan gesteld worden dat er mogelijk locaties in de Randstad te vinden zijn waar een verlaging van enkele tienden microgrammen fijn stof relevant is i.v.m. de overschrijding van de huidige normen. Overschrijding van de NO2 norm lijkt een belangrijk knelpunt te worden in de toekomst. Deze studie laat zien dat de industrie significant bijdraagt aan de achtergrond van NO2 in Nederland. Mogelijk kan toekomstige industriële NOx-emissiereductie bijdragen aan een vermindering van de overschrijdingen door verlaging van de achtergrondconcentratie.

62 / 67



9

63 / 67

Aanbevelingen voor verder onderzoek De onzekerheid in de individuele opgaven en registraties van emissies is groot, te meer waar vanuit een meting of berekening van totaal stof vervolgens PM10 en/of PM2,5 worden bepaald. Rechtstreekse metingen van emissies van PM10 zijn vrij zeldzaam en van PM2,5 helemaal niet beschikbaar. Op (sub)nationale schaal kan de impact daarvan onderzocht worden met behulp van gevoeligheidsstudies zoals in dit onderzoek. Hoewel niet het doel van deze studie kan, op basis van de verkregen inzichten, gesteld worden dat oplossing van de lokale knelpunten/overschrijdingen, zowel qua beleid als maatregelen, om “maatwerk” vraagt. Hiervoor is betere lokale emissiekennis een randvoorwaarde. Er zal in geïnvesteerd moeten worden in verbeterde monitoring want deze ontbrekende kennis is een terugkerend agendapunt en zal verzameld moeten worden. Er is slechts een gering aantal bedrijven verantwoordelijk voor een groot deel van de individueel geregistreerde emissies (21 bedrijven vertegenwoordigen 75% van de emissie in de ERI). Het onderzoek heeft aangetoond dat ook binnen deze kleine maar belangrijke groep de emissierapportage niet geharmoniseerd is. Een gerichte actie om een dergelijke harmonisatie en kennisuitwisseling te stimuleren wordt aanbevolen. Wellicht zouden als onderdeel dan wel in het verlengde hiervan ook de bij deze groep bedrijven betrokken bevoegde gezagen hierin betrokken moeten worden. Door emissiereductie bij de grootste industriële emittenten in de afgelopen 10-20 jaar is het relatieve belang van de vele kleine bedrijven aanzienlijk toegenomen. Zowel de emissieoorzaken bij deze kleine bedrijven als de toekomstige ontwikkelingen per branche /subsector verdienen nader onderzoek zeker met het oog op emissiedoelstellingen in de periode 2010-2020 en verder. Het hier beschreven onderzoek doet uitspraken over het belang van de industriële emissies voor de jaargemiddelde luchtkwaliteit. Voor fijn stof is in de toekomst vooral overschrijding van de dagnorm voorzien. Om uitspraken over toekomstige (juridische en bestuurlijke) knelpunten te kunnen doen zijn locatiespecifieke case studies nodig. Een suggestie zou zijn om een beter oplossend vermogen na te streven voor enkele “piekgrids” in de in deze studie gegenereerde concentratiekaarten Voor zowel PM als NO2 geldt dat de modellering in/nabij brongebieden verbeterd kan worden en dat dit relevant is voor beleidsondersteuning. Het is noodzakelijk om: meer specifieke en realistische informatie toe te voegen aan de input. Zo is de kennis van schoorsteenhoogtes en precieze locaties van emissies in Nederland te beperkt voor een dergelijk detailniveau; te stimuleren dat er uitwisseling tussen de beschikbare modellen is en verdere validatie uitgevoerd wordt op verschillende schaalniveaus ten einde een betrouwbaar instrumentarium te hebben. De modellering van de bronbijdragen aan de NO2 achtergrondconcentratie in/rondom de urbane gebieden kan verbeterd worden. Indien dit aan de lokale modellen gekoppeld wordt zouden wellicht betere keuzes gemaakt kunnen worden over hoe het aantal lokale NO2 overschrijdingen gereduceerd kan worden. Dit rapport beschrijft de bijdrage van Nederlandse industriële emissies en emissieveranderingen aan de Nederlandse luchtkwaliteit. Met het ontwikkelde

64 / 67


instrumentarium zouden ook de effecten van Europese, niet-Nederlandse, industriële veranderingen in emissies volgens verschillende scenario’s en projectiejaren gekwantificeerd kunnen worden.


10

65 / 67

Referenties EU (2005a). Communication from the commission to the council and the European Parlement. Thematic Strategy on air pollution, advanced unofficial version, COM(2005) 446 final. European Commission, Brussels. EU (2005b). Proposal for a Directive of the European Parliament and of the Council on ambient air quality and cleaner air for Europe, advanced preliminary version. COM(2005)447, European Commission, Brussel Harmelen, A.K. van, H.A.C. Denier van der Gon, H.J.G. Kok, W.J. Appelman, A.J.H. Visschedijk and J.H. Hulskotte, Particulate Matter in the Dutch Pollutant Emission Register: State of affairs, R2004/428, TNO, 2004 Harmelen, A.K. van, H.J.G. Kok, A.J.H. Visschedijk, Potentials and costs to reduce PM10 and PM2,5 from industrial sources in the Netherlands, R2002/411, TNO, augustus 2002 Infomil, (2006), Schieten, om te kunnen scoren – Verslag van de werkgroep NEC en industrie. Oktober 2006. Kimmel, J.P.F. Diffuse emissies van fijn stof door (semi-)industriéle activiteiten. Rapport Haskoning in opdracht van Ministerie VROM ( G2442.AO/R004/WVD/CKV), 29 februari 2000. Kok, H.J.G., Deeltjesgrootteverdeling van geëmitteerd fijn stof bij industriële bronnen. TNO 2006-A-R0290/B Kok, H.J.G. en van Harmelen, A.K., Bestaande mogelijkheden voor verdergaande nageschakelde stofverwijdering bij groenvoerdrogerijen, R2002/657, TNO, november 2002 MNP 2005a, Milieu- en Natuurcompendium,Emissies naar lucht per doelgroep, 2003, http://www.mnp.nl/mnc/index-nl.html MNP 2005b, Fijn stof nader bekeken. Milieu- en Natuurplanbureau Rapport 500037008, ISBN 90-6960-124-9. MNP (Milieu- en Natuurplanbureau) Milieubalans 2007, Koelemeijer R ; Kruitwagen S (eds), MNP Rapportnr. 500081004, 215 p nl, ISBN: 9789069601779 2007 Provincie Zuid-Holland, Plan van aanpak Fijn Stof, februari 2005. Ridder, R de, Fijn industrieel stof in het Rijnmondgebied (FIS project). DCMR augustus 2000. Schaap, M., F. Sauter, R.M.A. Timmermans, M Roemer, G. Velders, J. Beck and P.J.H. Builtjes, The LOTOS-EUROS model: description, validation and latest developments, Int. J. Env. Poll., in press, 2007 Schaap, M., van Loon, M., ten Brink, H.M., Dentener, F.D., Builtjes, P.J.H. (2004a), Secondary inorganic aerosol simulations for Europe with special attention to nitrate, Atmos. Phys. Chem., 4, 857-874 Schaap, M., H.A.C. Denier Van Der Gon, F.J. Dentener, A.J.H. Visschedijk, M. Van Loon, H.M. Ten Brink, J-P Putaud, B. Guillaume, C. Liousse and P.J.H. Builtjes (2004b), Anthropogenic Black Carbon and Fine Aerosol Distribution over Europe, J. Geophys. Res., 109, D18201, doi: 10.1029/2003JD004330 Schaap, M., Vautard, R., van Loon, M. en 15 anderen (2006), Evaluation of long term aerosol simulations from seven regional air quality models and their ensemble in the EURODELTA study, MS in voorbereiding Van Jaarsveld J.A., The Operational Priority Substances Model. Description and validation of OPS-Pro, RIVM rapport nr. 500045001, RIVM, BIlthoven, 2004 Van Jaarsveld J.A., Modelling the atmospheric behaviour of pollutants UvU Proefschrift; RIVM rapport nr. 722501005, RIVM, Bilthoven, 1995

66 / 67


Van Loon, M., Vautard, R., Schaap, M., en 15 anderen (2006), Evaluation of long term ozone simulations from seven regional air quality models and their ensemble, submitted to ACP Velders, G., J. Beck. Bijdrage van de industire aan de luchtkwaliteit met betrekking tot NO2 en PM10-concentraties. MNP, 22 juni 2007. 95% draft versie. Velders, G., R. Hoogerbrugge en P. Ruyssenaars. Discussie grootschalige concentraties fijn stof Rijnmond, MNP publicatie 500095001, 8 februari 2006. Visschedijk, A.H.J., and H.A.C. Denier van der Gon, Gridded European antropogenic emission data for NOx, SO2, NMVOC, NH3, Co, PM10, PM2,5 and CH4 for the year 2000, TNO B&O-A report 2005/106, 2005. Visschedijk, A.J.H. W. Appelman, J. Hulskotte, P. Coenen, 2007, Onderhoud van methodieken Emissieregistratie 2006-2007, TNO rapport 2007-A-R0865/B, TNO B&O, Apeldoorn. VROM (2003)Erop of eronder – Uitvoeringsnotitie emissieplafonds verzuring en grootschalige luchtverontreiniging 2003.


11

67 / 67

Verantwoording Naam en adres van de opdrachtgever:

Ministerie van VROM

Namen en functies van de projectmedewerkers:

Dr. Hugo Denier van der Gon Ir. Hans Oonk Dr. Martijn Schaap Ir. Wilfred Appelman Ir. Antoon Visschedijk G. Boersen Ing. H. van der Brugh Ir. Dick Heslinga (projectleider)

Namen van instellingen waaraan een deel van het onderzoek is uitbesteed:

Datum waarop, of tijdsbestek waarin, het onderzoek heeft plaatsgehad:

oktober 2006 – oktober 2007

Ondertekening:

Goedgekeurd door:

Ir. Dick Heslinga

Ir. R.A.W. Albers MPA


Bijlage 1 | 1/5

B.1

Analyse emissiegegevens van individuele bedrijven

B1.1

Verificatie De emissiegegevens zijn in het kader van dit project op een aantal manieren geverifieerd. Er is met name aandacht besteed aan de grotere bronnen. Grotere bronnen zijn gedefinieerd als bronnen die PM, NOx of SO2-emissies hebben boven een bepaalde grenswaarde. Deze grenswaarden zijn zo gekozen dat bedrijven met een emissie groter dan deze grens samen 75%, resp. 90% van de individueel geregistreerde emissies vertegenwoordigen. (Tabel B1.1). Tabel B1.1 Grenswaarden waarboven extra aandacht aan de emissies van een bedrijf is gegeven Bijdrage aan totaal

NOx

PM

SO2

Grenswaarde (ton/jr)

Aantal bedrijven


Aantal bedrijven


Aantal bedrijven

75%

580

27

64

21

2270

8

90%

220

60

25

40

610

16

Verder zijn de volgende acties uitgevoerd ter verificatie van de database:

Vergelijking emissiedatabase NEA; De NOx-emissie voor 2005 is vergeleken met de emissie van de laatste 7 maanden van 2005 in de NEA-database. Twee bedrijven wijken aanzienlijk af. De rest van de bedrijven (tot dusver alleen bedrijven vanaf 150 ton/jr) is binnen 10% nauwkeurig. Contacten met provincies: Enkele provincies hebben eigen data over bedrijven in kader van emissiereductieplannen deze zijn gebruikt voor zover beschikbaar. Tijdserie-analyses: Gerapporteerde emissies variëren van jaar tot jaar. In sommige gevallen is de variatie zodanig fors dat een nadere analyse van een oorzaak gerechtvaardigd was. trends of stapsgewijze veranderingen kunnen het gevolg zijn van veranderingen in werkwijze (capaciteitsvergroting, maatregelen voor emissiereductie) maar ook het gevolg zijn van veranderingen in de wijze van kwantificeren; identificatie van ‘uitbijters’ (bijvoorbeeld een forse emissieverhoging als gevolg van een éénmalige incident) door vergelijking met emissies in voorgaande jaren. In geval van fluctuaties in emissies of een sterke trend in emissies is in de beschrijvende delen van emissieregistratie nagegaan welke reden hiervoor bestond. Voor NOx is de tijdserie van emissies tussen 2000 en 2005 beoordeeld voor de 60 bedrijven, die bijdragen aan 90% van de totale emissies binnen ER-I. Hierbij is gekeken naar zowel de NOx-emissie als de verhouding NOx/CO2 (emissiefactor). Bedrijven met meer dan 15% verschil tussen de hoogste en laagste waarde in de verhouding NOx/CO2 zijn hierbij geselecteerd, alsmede bedrijven met een trend in totale NOx-emissies of NOx/CO2 van meer dan 25% stijging of afname in de periode 2000-2005. Van de 60


Bijlage 1 | 2/5

grootste emittenten die samen 90% van de totale individueel gerapporteerde NOxemissies veroorzaken zijn er ongeveer 10 die aan dit profiel voldoen. Voor PM is de variatie of trend in emissies veel groter (Figuur B1.1). Het verloop van gerapporteerde PM-emissies is genormeerd ten opzichte van de gemiddelde gerapporteerde PM-emissie in de periode 2000-2005. Op drie bedrijven na (Shell raffinaderij, Corus en Yara) is de variatie in emissies meer dan een factor 2. Shell Raffinaderij

Top-10 - totaal 3,7 kton PM

Corus

250%

Nerefco Pechiney EBS terminal I YARA Sluiskil

PM-emissie (genormeerd)

200%

Total Raffinaderij EBS-Laurenshaven DSM-Chemelot

150%

Norit gemiddeld

100%

50%

0% 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

jaar

Figuur B1.1 Genormeerde PM-emissies van de 10 grootste emittenten in de ERI (gemiddelde emissie 2000-2005 = 100%)

Controle op NOx/CO2-verhouding en PM/SO2-verhouding: Emissies van NOx worden voor een belangrijk deel veroorzaakt door verbranding. Installaties met een hoog energieverbruik hebben daardoor waarschijnlijk een hoge NOx-emissie. In Figuur B1.2 is de NOx-emissie uitgezet tegen de CO2-emissie (als indicator voor brandstofverbruik). De bedrijven boven de bovenste rode lijn veroorzaken in totaal 75% van de totale industriële NOx-emissie in 2005. De bedrijven boven de tweede rode lijn veroorzaken 90% van de totale NOx-emissie. Emissies van SO2 worden veelal veroorzaakt door verbranding van zwavelhoudende brandstoffen. Hierbij wordt ook aanzienlijke emissie van PM verwacht. Een controlemaatregel op het compleet zijn van de emissie van PM is het identificeren van bedrijven met aanzienlijke SO2-emissie en vervolgens nagaan of daar ook PM-emissies zijn gerapporteerd.


Bijlage 1 | 3/5

10000 9000

NOx-emissie (ton/jr)

8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000

75% 90%

0 0

1E+09

2E+09

3E+09

4E+09

5E+09

6E+09

7E+09

8E+09

CO2-emissie (kg/jr) Figuur B1.2 Gerapporteerde NOx-emissie als functie van de CO2-emissie bij bedrijven in de ERI

Beschrijvende delen MJV’s en individuele analyse emissies van grote bedrijven Voor bedrijven die in bovenstaande analyses naar voren kwamen (en ook nog een aantal andere belangrijke emittenten) zijn de beschrijvende delen van de MJV’s bestudeerd, met als doel relevante achtergrondinformatie te vinden. In de meeste gevallen kon ook een verklaring worden gevonden. In een aantal gevallen bleek een verandering van emissies te worden veroorzaakt door wijziging van emissiefactoren of wijze van kwantificeren (N.B. emissieregistratie kent niet zoiets als ‘base-line correctie, waarbij voortschrijdende inzichten worden gebruikt om ook oudere schattingen aan te passen). Incidenten die leiden tot productieuitval (reductie van emissies) of bijvoorbeeld tot affakkelen (verhoging van emissies) worden in de regel goed beschreven; genomen maatregelen worden gespecificeerd. Belangrijke beperking hierbij is dat voor de meeste bedrijven alleen voor 2004 en 2005 een beschrijvend deel beschikbaar was waardoor informatie over de periode ervoor ontbreekt. Het bestuderen van het beschrijvend deel van de MJV geeft ook een indruk hoe serieus een bedrijf de NOx en/of de PM-problematiek neemt. NOx wordt momenteel bij alle grotere bronnen zeer serieus genomen, als gevolg van de emissiehandel. Het opstellen van monitoringsprotocollen leidt in veel gevallen tot aanpassingen in de methode van vaststellen van de hoogte van emissies, waardoor emissies schattingen verhoogd of verlaagd worden. Gerealiseerde procesaanpassingen die leiden tot lagere NOx worden in de regel in de beschrijvende delen genoemd. In veel gevallen geeft men ook een doorkijkje naar de nabije toekomst, doordat haalbaarheidstudies, proeven en plannen worden beschreven. Ook voor PM ontstaat het beeld dat bedrijven serieus met het onderwerp bezig zijn. Dat geldt veelal weer voor de grotere emittenten. De monitoring wordt verbeterd en waar mogelijk zijn in de afgelopen tijd al maatregelen genomen. Dat laatste geldt zeker voor

Bijlage 1 | 4/5


‘quick-wins’: eenvoudige procesaanpassingen of optimalisatie van bestaande bestrijdingsmaatregelen. Voor een aantal bedrijven is ter illustratie in Tabel B1.2 aangegeven wat de belangrijkste ontwikkelingen zijn die invloed hebben op de emissies en de geschetste trends kunnen verklaren. De informatie is geanonimiseerd weergegeven. Echte fouten zijn daarbij hersteld (bekend aan bedrijf en bevoegd gezag maar nog niet altijd doorgevoerd in de database van Emissieregistratie). B1.1

Conclusies database In grote lijn kunnen de huidige emissieschattingen niet worden verbeterd zonder per bedrijf een uitgebreidere monitoring op te zetten. Ook beschreven trends in emissies lijken robuust maar transparantie wordt enigszins gemaskeerd door veranderingen in monitoringsmethodiek. De afname in PM-emissies die door veel bedrijven wordt gerapporteerd voor de periode 2000-2005 lijkt waarschijnlijk gegeven de beschreven maatregelen en extra aandacht voor het onderwerp. Er zijn in dit project geen additionele metingen of monitorsteekproeven gedaan en individueel kan de emissie van een bedrijf aanzienlijk variëren wat lokaal een belangrijke invloed zou kunnen hebben. De conclusie uit dit deelonderzoek is dat de database voor PM10, NOx en SO2 plausibel lijkt en geschikt is voor analyses op (sub)nationale schaal.


Bijlage 1 | 5/5

Tabel B1.2 Belangrijkste ontwikkelingen bij grote emittenten die invloed hebben op de emissies Sector

Belangrijkste ontwikkelingen per bedrijf Raffinaderijen

1

Doorlopend; low-NOx lansen in fornuizen. Optimalisatie instellingen 2004: catcrackers voorzien van ESP. 2006: begin omschakeling stookoliegestookte Crude Distiller fornuizen door gasgestookt 2007: vervanging gebruik stookolie door gasgestookte WKC voor levering energie 2008: afronden omschakeling stookoliegestookte Crude Distiller fornuizen door gasgestookt

2

Doorlopend: low-NOx lansen in fornuizen. Optimalisatie instellingen 2005: geen stookolie meer gestookt. PM-emissies drastisch gereduceerd. 2005: emissiefactor vorming PM drastisch gereduceerd 2005: SO2-emissies verhoogd door verhogen S in voeding installatie

3

2006: gasgestookt fornuis op de Thermal Cracker/Visbreaker-unit 2009: overgang naar gasgestookte raffinaderij gereed.

4

Lage PM en SO2-emissies doordat geen stookolie wordt toegepast

5

2000: DeNOx op fornuis 201H01 zorgt voor ongeveer 20% emissiereductie van het gehele bedrijf. 2003/2004: daling van PM-emissie door aanname van andere gemeten emissiefactor. Deze verlaging wordt toegeschreven aan betere fornuisoperatie, beter onderhoud van fornuizen en periodiek chemisch reinigen van fornuizen. Toekomstige stofmetingen moeten aantonen of deze daling van stofemissie structureel is. Chemie

1

2000-2005 geen majeure ontwikkeling NOx en PM-emissies. Emissies zijn nagenoeg constant. De waarde van ongeveer 30 ton PM in de database voor 2000 is niet terug te vinden in het beschrijvend deel.

2

2000-2005 Geen grote ontwikkelingen m.b.t. NOx en PM-emissies. Emissies zijn nagenoeg constant.

3

2001; SCR-deNOx op lijn 6 2003: SCR-deNOx op lijn 7 2003: nieuwe e-centrale waardoor lagere NOx-emissies 1980-2006: diverse maatregelen voor emissiereductie stof en PM, waaronder in 2003 een nieuwe wasser achter de ureumgranulatie.

4

2000-2005 Geen grote ontwikkelingen m.b.t. NOx-emissies. Emissies zijn nagenoeg constant. PM-emissies worden gedomineerd door fakkelemissies en varieren daardoor sterk.

5

Variërende emissiefactor NOx wordt ook door bedrijf geconstateerd. Onderzoek naar reden zit in de planning; Stofemissie op basis van berekeningen; verandering berekeningswijze (methode Mulder) leidt tot 50% minder emissies. Basismetaal

1

2000-2003: 25% stofemissiereductie door verbetering beheersmaatregelen. Doelstelling is uiteindelijk te komen tot 75% stofemissiereductie.

2

1990-2005: veel aandacht voor zowel kwantificering als reductie van PM en NOx-emissies Voedingsmiddelen

1

NOx-emissie factor 100 te hoog

1

Aandacht voor NOx-maatregelen. Branderaanpassingen om binnen de norm te blijven

1

2005: NOx-emissies licht verhoogd door hogere e-productie en door aanpassing methode van monitoring

Glasindustrie Energiesector 2005; PM-emissie ‘acties zijn ingezet’ om emissies te reduceren. 2008: deNOx? 2

2003 AC8 deNOx gereviseerd, waardoor emissies drastisch zijn afgenomen. 2004: toename stofemissie AC8 door biomassabijstook; lichte afname emissie AC9 door herziening emissiefactoren.

3

Inzet bio-olie, verder weinig info in beschrijvende delen


B.2

Bijlage 2 | 1/3

Schatting van de emissie van PM2,5 op basis van PM10 en literatuurgegevens Als onderdeel van een opdracht “Onderhoud van methodieken Emissieregistratie” heeft TNO in 2007 op basis van bestaande informatie een eerste schatting van fractie PM2,5 van de geregistreerde emissie van PM10 gemaakt, voor alle individuele emissieoorzaken in de Nederlandse Emissieregistratie, voor de zichtjaren 1990 t/m 2004 (zijnde 1990, 1995, 2000, 2003 en 2004). De resultaten van deze actie zijn gepubliceerd in TNO rapport 2007-A-R0865/B (Visschedijk et al., 2007) en zijn als methodieksuggesties aan de werkveldtrekkers aangeboden. Het rapport bevat een tabel met de fractie PM2,5 in PM10 per emissieoorzaak. Deze informatie is in dit rapport gebruikt om van gerapporteerde PM10-emissies te komen tot een schatting van de PM2,5-emissies. Coordinated European Particulate Matter Emission Inventory Program (CEPMEIP) De belangrijkste informatiebron die gebruikt is bij het afleiden van PM2,5 fracties is de internationale TSP, PM10 en PM2,5 emissieïnventarisatie CEPMEIP (Visschedijk et al. 2004). CEPMEIP staat voor Coordinated European Particulate Matter Emission Inventory Program en het project omvatte de constructie van een Europese inventarisatie van de antropogene en primaire emissie van zwevende deeltjes als geheel, PM10 en PM2,5. Het project liep globaal van 2000 tot 2002 en er is van de volgende informatie gebruik gemaakt: 1. Europese emissieinventarisaties van PM10 en PM2,5 inclusief onderliggende informatie (door ca. 20 landen ter beschikking gesteld). 2. TNO informatie uit eerdere projecten (o.a. pre-1996 Individuele Emissieregistratie, verschillende meetcampagnes, “Benchmarking” van individuele installaties en Europese emissiestudies). 3. Rapporten & emissiefactorhandboeken door het internationale IPPC-bureau, de Duitse UBA, de US EPA, de Zwitserse BUWAL en verder onder andere de UN/ECEE, JOANEUM Research, RIVM, KEMA, CBS, APEG, CONCAWE, LATCOPERT en HBEFA. 4. Wetenschappelijke literatuur uit de periode 1970 - 2001 (tijdschriften, congressen, proceedings etc.). 5. In Europa geldende en geplande nationale emissienormen. CEPMEIP omvat voor ca. 200 emissiebroncategorieën emissiefactoren voor TSP, PM10 en PM2,5. Hieruit zijn per broncategorie PM2,5 fracties in PM10 afgeleid worden. Voor verbrandingsactiviteiten worden daarnaast in CEPMEIP per broncategorie verschillende emissiefactoren gegeven voor een 15-tal verschillende brandstofsoorten, aangezien deeltjesemissies sterk afhangen van de gebruikte brandstof. Per broncategorie (indien van toepassing uitgesplitst naar brandstof) worden ook nog 1 tot maximaal 4 niveaus van emissiebestrijding onderscheiden die representatief worden geacht voor de situaties in verschillende Europese landen (variërend van een moderne installatie met “BAT” tot een matig onderhouden installatie met verouderde techniek). Aldus omvat CEPMEIP ca. 800 PM2,5 emissiefactoren.

Bijlage 2 | 2/3


Koppeling tussen de Emissieregistratie en CEPMEIP Bij voorkeur dienen de PM2,5 fracties uit de literatuur op een zo laag mogelijk aggregatieniveau in de Emissieregistratie database toegepast te worden. Voor het schatten van de PM2,5 fractie voor iedere individuele PM10 emissieoorzaak uit de ER zijn hiertoe alle tussen 1990 en 2004 voorkomende emissieoorzaken, uitgesplitst naar brandstoftype (in het total 845 oorzaken voor de periode 1990 t/m 2004, uitgesplitst naar brandstof) gekoppeld met CEPMEIP. Hierbij is aan de ER Rapportagecodes (uitgesplitst naar brandstof) steeds een CEPMEIP PM2,5 fractie gekoppeld waarvan beide emissieoorzaken het best overeenkwamen. Over het algemeen is voor Nederland de PM2,5 fractie representatief voor de hoogste mate van emissiebestrijding in CEPMEIP gekozen. Het merendeel van de ER emissieoorzaken is op deze wijze direct te koppelen. Bij onduidelijkheden met betrekking tot de betekenis van bepaalde ER Procesomschrijvingen is er (indien de bron een significante bijdrage leverde), navraag in het ER systeem gedaan naar de samenstelling en/of betekenis van het betreffende ER emissieoorzaak. Bij iedere gekoppelde emissieoorzaak is steeds een referentieveld toegevoegd dat de code en beschrijving van de CEPMEIP sector, eventueel brandstof en het veronderstelde niveau van emissiebestrijding bevat. Geschatte PM2,5 fractie per emissieoorzaakcode De in de hier volgende tabel gepresenteerde resultaten bevatten achtereenvolgens de Emissieoorzaken volgens de Herbouwcode, uitgesplitst naar ER brandstoftype (indien van toepassing) en de daarmee gekoppelde PM2,5 fractie die gebruikt kan worden om de PM2,5 emissie te berekenen (door vermenigvuldiging met de onder de betreffende Emissieoorzaakcode gerapporteerde PM10 emissie). Iedere geschatte PM2,5 fractie is daarnaast voorzien van een bijbehorend referentieveld. Dit tekstveld bevat de volgende informatie (gescheiden door een komma), zie tabel B2.1. Voor de I,E,R bronnen zijn op basis van deze gegevens PM2,5-emissies afgeleid en gebruikt in de modellering van de luchtkwaliteit.


Bijlage 2 | 3/3

Tabel B2.1 Voorbeeld van PM2,5 fracties zoals beschikbaar in Visschedijk et al. (2007) EO_code

Brandstof, activiteit

% PM2,5

Referentie betreffende CEPMEIP emissiecategorie of alternatieve aanpak

890090309

vervaardigde kunstmeststoffen en stikstofverbinding

75%

SECTOR 240600 (Production of nitrogen fertilizer), LEVEL 1 (All plants)

891150309

vervaardigde vloerkleden en tapijt

33%

SECTOR 241400 (Fugitive emissions from small industrial emitters), LEVEL 1 (All countries)

891220309

vervaardigd papier en kartonsoorten

33%

SECTOR 241400 (Fugitive emissions from small industrial emitters), LEVEL 1 (All countries)

891260309

vervaardigde kleur en verfstoffen

73%

Estimated average fraction for the chemical industry (120500 & 241300 & 240900 & 240600), LEVEL 1 (Modern plants)

891270309

vervaardigde anorganische chemische basisproducten

75%

SECTOR 240600 (Production of nitrogen fertilizer), LEVEL 1 (All plants)

891300309

vervaardigde kunststof in primaire vorm

73%


891310309

vervaardigde chemische bestrijdings- en ontsmettin

73%


891320309

vervaardigde verven, lakken, inkten

73%


891400309

vervaardigd glas

89%

SECTOR 240500 (Production of flat glass, blown or drawn glass and container glass), LEVEL 1 (Electrically heated, ESP, scrubber or fabric filter)

891420309

bakstenen

75%

Not in CEPMEIP, Estimate

891430309

vervaardigde producten van cement, kalk en gips

44%

SECTOR 240100 (Production of cement), LEVEL 1 (Modern facility with addional fabric filters on the oven stack; effective control of fugitive sources)


B.3

Bijlage 3 | 1/5

Documentatie van de emissiescenario’s Het project kent meerdere doelen waaronder een analyse van de bijdrage van Nederlandse Industrie aan de Nederlandse luchtkwaliteit de impact van het halen van de NEC doelstellingen op luchtkwaliteit hoe beïnvloedt nadere specificatie van emissiereductie de luchtkwaliteit (bijv. vooral in zwaar belaste gebieden, of emissies op grondniveau aanpakken) verkennen van de mogelijkheden om politiek afgesproken/gewenste extra emissiereductie (naast NEC) te realiseren bij de industrie – te weten 1, 1,5 en 2 kton in respectievelijk 2010, 2015 en 2020. Om deze doelen te bereiken is het belangrijk de emissies in het basisjaar 2005 vast te stellen acceptatie te krijgen van het startpunt – te weten de 2005-emissies van de Nederlandse industrie definitie additionele emissiereductie en bijbehorende sector emissies een zo realistisch mogelijke prognose voor 2010 te hanteren – die echter wel consistent moet zijn met andere aannames waarop huidige beleid gebaseerd is (MNP studies). In de maart/april 2007 is gewerkt aan het valideren van de huidige 2005 emissie database en het analyseren van de trend in emissies bij de belangrijkste emittenten. Daarnaast is in een gezamenlijke analyse met MNP gebleken dat de beschikbare prognoses voor industriële emissies in 2010 voor onze studie een minder geschikt startpunt zijn daar deze getallen uitgaan van het basisjaar 2002. Omdat de economische groei lager is geweest dan in het zogenaamde GE (global economy) scenario werd aangenomen ging deze prognose al in de periode 2002-2005 uit de pas lopen met de realiteit. Bij de aangenomen jaarlijkse groei wordt dit probleem bij verdere extrapolatie steeds groter. In overleg (VROM/TNO/MNP, april 2007) is daarom besloten de prognose voor 2010 opnieuw, volgens de zelfde methodiek, af te leiden, echter nu met als basisjaar de nieuwe 2005-emissies. Dit leidt tot een aanzienlijke bijstelling van de verwachte emissies in 2010 (Tabel B3.1, dit vormt mbt PM10 ons uitgangspunt).


Bijlage 3 | 2/5

Tabel B3.1 Gedetailleerde opbouw emissies PM10 in 2005 en raming 2010 Jaar

2005

kt/yr ENE, kolencentrales

0,47

RAFF

1,65

Groei in %/jaar GEscenario

Index tov 2005

(%)

Nieuwe Raming 2010 met als basisjaar 2005 zonder maatregelen kt/yr

1,07

Groei 2005-2010 kt/yr

0,62

0,15

0,9

0,50

-1,15

Overige Industrie CHEMIE (excl, Kunstmest)

0,97

2

1,07

0,10

CHEMIE Kunstmest

0,35

0,7

0,36

0,01

BASISMet - ijzer&staal

1,22

0,3

1,24

0,02

BASISMet - aluminium

0,42

1,1

0,44

0,02

BASISMet - overig

0,04

0,3

0,04

0,00

Voeding&Genotmiddelen

2,50

1,5

2,69

0,19

Bouwmaterialen

0,17

0,18

0,01

Metaal-industrie

0,29

0,29

0,00

Overige-industrie

0,04

0,04

0,00

2,71

0,00

1,07 0,1 1,07

Diffuse Emissies industrie Totaal

2,71

Overige Industrie Totaal Subtotaal I,E,R O&O

8,71

9,07

0,37

10,82

10,19

-0,63

1,05

0,05

1,00

AFV

blijft constant

0,9

0,04

Totaal sector Industrie

11,87

1,07

0,04

0,00

11,28

-0,58

Bron: emissies 1990-2005 uit ER2006/2007 definitief, Groei %, etc uit Referentie Raming (levering Kees Peek 28/3)

B3.1

Ontwikkeling van emissies 2005-2010 Scenario’s voor de ontwikkeling van de PM, NOx en SO2-emissies zijn verkregen van het MNP. Deze scenario’s zijn gebaseerd op de 2005-emissies, welke vervolgens worden opgehoogd met een indexcijfer, gebaseerd op enerzijds de verwachte groei van activiteiten, afgeremd door maatregelen voor emissiereductie. Hierbij wordt vooral rekening gehouden met maatregelen, welke vaststaan. D.w.z. maatregelen welke zijn verankerd in regelgeving, convenanten, etc. In de MNP-scenario’s worden prognoses van emissies gegeven per bedrijfsgroep. Tabel B3.2 vat de resultaten samen. Een belangrijke maatregel binnen de MNP-scenario’s is de overschakeling van stookoliegestookte naar gasgestookte raffinaderijen, wat een forse daling van SO2 en PM-emissies ten gevolge heeft. Voor wat NOx-emissies, wordt een belangrijke reductie gerealiseerd bij de e-centrales, waarschijnlijk als gevolg van SCR bij kolencentrales.


Bijlage 3 | 3/5

Table B3.2 Ontwikkeling van emissies volgens het MNP-scenario (emissies in ton/yr-1) Emissieoorzaak

PM10-2005

op- en overslag

1,0

PM10-2010

NOx-2005

NOx-2010

SO2-2005

SO2-2010

2,1

3,2

0,2

0,1

39,5

32,2

9,3

13,5

1,4

2,5

0,0

0,1

9,1

7,4

33,9

16,0

15,3

12,7

3,9

4,9

7,3

5,6

7,8

8,6

1,1

afvalverwerking energieproductie - e-centrales

0,5

0,6

- delfstoffenwinning raffinaderijen

1,6

0,5

Industrie overig chemie - excl. Kunstmest

1,0

1,1

- kunstmest

0,4

0,4

- ijzer&staal

1,2

1,2

- aluminium

0,4

0,4

- overig

0,0

0,0

voeding en genotmiddelen

2,5

2,8

4,6

3,8

0,1

0,7

bouwmaterialen

0,2

0,2

5,4

5,5

2,9

2,9

basismetaal

metaal-industrie

0,3

0,3

1,0

1,1

0,3

0,0

overige-industrie

0,0

0,0

2,6

2,0

0,0

0,1

diffuse emissies industrie

2,7

2,7

8,7

9,2

36,2

30,7

15,1

17,2

11,8

11,4

88,3

76,0

58,5

47,0

Industrie overig totaal bedrijven totaal 1)

De NOx- en SO2-emissies voor 2005 zijn afkomstig uit ER. Dit is niet helemaal consistent met de gegevens die MNP gebruikt voor haar scenario’s. Een aantal verschillen tussen NOx en SO2 in 2005 en 2010 zijn niet zozeer het gevolg van groei, maar meer een gevolg van discrepanties tussen de wijze waarop ER en MNP de emissies onderverdelen.

Op basis van de MNP-scenario’s worden de groei-indices aangenomen voor de bedrijven in de verschillende sectoren, zoals weergegeven in Tabel B3.3 Tabel B3.3 Indices MNP-scenario NH3 afvalverwerking

1

NOx

PM10

PM2,5

SO2

1,5

1,07

1,07

1

bouwmaterialen

1

1,1

1,07

1,07

1

delfstoffenwinning

1

1,1

1,07

1,07

1

elektriciteitsproductie

1

0,82

1,33

1,33

1,35

kunstmest

1

0,9

1,04

1,04

1

metaal - aluminium

1

0,77

1,06

1,06

1

metaal - ijzer en staal

1

0,77

1,02

1,02

1

metaal - overig

1

0,77

1,02

1,02

1

metaalindustrie

1

1

1,05

1,05

1

op- en overslag

1

1

1

1

1

overige chemie

1

0,9

1,12

1,12

1

overige industrie

1

1,1

1,05

1,05

1

raffinaderijen

1

0,81

0,3

0,3

0,47

voedings en genotmiddelen

1

1,1

1,11

1,11

1


Bijlage 3 | 4/5

Verdeling over de bedrijven Voor PM10 en SO2 is geen nadere informatie beschikbaar bij welke specifieke bedrijven reducties of groei te verwachten zijn. Om die reden wordt de krimp of groei evenredig verdeeld over de bedrijven binnen een bedrijfsgroep. Voor NOx is door DHV informatie verzameld over mogelijke en verwachte maatregelen binnen de groep van bedrijven die participeren in de NOx-emissiehandel. Deze informatie is gebruikt om de bovenbeschreven emissiereductie te verdelen over de bedrijven die daadwerkelijk maatregelen hebben getroffen. B3.2

Impact van plaatsing twee nieuwe kolencentrales op de luchtkwaliteit In overleg met VROM is besloten het effect van tweenieuwe kolencentrales op de PM en NO2 concentratie te bestuderen. De emissiekarakteristiek voor dit scenario staat in Tabel B3.4.

Tabel B3.4 Mogelijke emissiekarakteristiek van twee nieuwe kolencentrales Locatie

brandstof

Vermogen

coördinaten

(MWe)

lo

la

NOx

SO2

PM10

PM2_5

(Ton)

Q

H

(MW)

(m)

Zuid Holland

Kolen

1100

4,02

51,959

1500

900

90

90

100

150

Groningen

Kolen + Biomassa

1600

6,58

53,21

1717 1346

103

103

100

150

B3.3

Gevoeligheidsscenario 2005 (Scen8) De onnauwkeurigheid in de emissieschattingen binnen de IER sectoren (Industrie, Energie en Olieraffinage) is een terugkerend onderwerp in de discussie rondom fijn stof. Daarom is er een simpel en transparant gevoeligheidscenario ontwikkeld dat de maximale invloed van deze onnauwkeurigheden op de landelijke fijnstofconcentraties kwantificeert. Dit scenario geeft een impressie van de mogelijke impact indien onzekere bronnen te laag worden geschat. Het is nadrukkelijk geen realistisch scenario. Onzekerheid werkt altijd twee kanten op, hier is er voor gekozen de onzekere emissies enkel naar boven toe onzeker te laten zijn. Tijdens de bijeenkomst van de Begeleidingscommissie voor dit project op 17/7/2007 is er door MNP een voorstel gedaan met betrekking tot de mate van verhoging van de IER emissie als gevolg van onzekerheid [Peek 2007], uitgangspunt hierbij is dat de individueel geregistreerde emissie over het algemeen wat nauwkeuriger zal zijn dan de bijgeschatte emissie. Het deel IER-ERI (individueel geregistreerde emissie van grote bedrijven binnen de groep IER) krijgt een onzekerheidsfactor van 1,5 terwijl voor de collectief geregistreerde emissie binnen IER (bijschattingen IER-ERC) een factor 2 is toegepast. Er is één relevante uitzondering hierop en die heeft betrekking op de grasdrogerijen (SBI 15.7). Aangezien de emissie van deze bedrijfsgroep op basis van recente metingen is geschat, is hier voor een factor 1,5 in plaats van 2 gekozen. Er worden verder binnen de ERI en ERC geen nuanceringen aangebracht tussen orde groottes van onzekerheid en daarnaast is alleen de IER emissie opgehoogd (overige sectoren zoals verkeer zijn constant gehouden). De onzekerheid betreft enkel primair fijnstofemissie, de NOx en SO2-emissies zijn in vergelijking tot fijn stof, goed bekend en niet aangepast. Deze aanpak resulteert in een onzekerheidsemissie scenario waarin


Bijlage 3 | 5/5

de ERI emissie van 6,80 naar 10,42 kton PM10 zou gaan en een bijschatting voor IER die van 5,04 naar 9,51 kton zou gaan. In het totaal gaat de sector IER hiermee globaal van 12 naar 20 kton. Tabel B3.5 geeft per sector het verschil tussen de emissie in het basis- en het onzekerheidsscenario aan. Tabel B3.5 Overzicht en verschil van de 2005 emissies en de gevoeligheidsrun met onzekere bronnen. Sector

2005 “ Baseline”

2005 Onzekerheid hoog (Scen8)

Verschil (Scen8 – 2005)

PM10 (t)

PM2,5 (t)

PM10 (t)

PM2,5 (t)

PM10 (t)

PM2,5 (t)

Elektriciteitsopwekking en energietransformatie

2183

1728

3276

2594

1093

866

Huishoudelijke verbranding

2036

1894

2036

1894

0

0

Industriële verbranding

1581

831

2404

1267

823

436

Industrie processen

8084

2542

14033

4270

5949

1728

0

0

0

0

0

0

Oplosmiddelen gebruik

2624

1836

2624

1836

0

0

Wegtransport

8829

6617

8829

6617

0

0

Mobiele werktuigen

5591

5322

5591

5322

0

0

6

6

6

6

0

0

Landbouw

8749

1904

8749

1904

0

0

Totaal Nederland

39683

22679

47548

25709

7865

3030

Waarvan IER

11847

5101

19713

8130

7865

3030

Fossiele brandstof productie

Afval


B.4

Bijlage 4 | 1/8

Luchtkwaliteitsmodellen (LOTOS-EUROS en OPS) Voor het ontwerpen en evalueren van beleid met betrekking tot luchtkwaliteit is men in grote mate afhankelijk van modellen. In chemie-transport modellen wordt op basis van fysische en chemische beschrijvingen de relatie gelegd tussen activiteiten (emissies) en de resulterende concentratie van stoffen in de atmosfeer (luchtkwaliteit). In Nederland zijn twee modellen beschikbaar om de bijdrage van Nederlandse emissies aan de luchtkwaliteit mee te doen, nl. OPS (van Jaarsveld, 1995; 2004) en LOTOS-EUROS (Schaap et al., 2007).

B4.1

LOTOS-EUROS In LOTOS-EUROS wordt de chemie expliciet berekend zodat ook niet-lineariteiten worden meegenomen. Normaliter wordt LOTOS-EUROS op de Europese schaal toegepast met een resolutie van 25x25 Km. In het kader van de ontwikkeling van het LOTOS-EUROS model in samenwerking met MNP is recent de stap gemaakt om in te zoomen over Nederland. Het is nu mogelijk om berekeningen op ca. 6x6 km2 uit te voeren, hetgeen vooral voor de verdeling van primaire componenten over Nederland van belang is. In tegenstelling tot OPS is LOTOS-EUROS een puur grid model waardoor de variabiliteit op kleine schalen waarschijnlijk onderschat wordt. LOTOSEUROS is een 3D-Euleriaans model met volledige chemie, welke wordt ontwikkeld door TNO en wordt toegepast door MNP, RIVM en TNO. De belangrijkste toepassingsgebieden van het model zijn fotochemische smog (O3 en NO2) en fijn stof. Het model is beschreven in de literatuur (Schaap et al., 2006) en is gebruikt voor studies naar de formatie van secondair anorganisch aërosol (Schaap et al., 2004a), de verspreiding van primair aërosol (Schaap et al., 2004b). Het model is recent ingezet voor de EURODELTA studie (e.g. van Loon et al., 2006; Schaap et al., 2006), waarin de robuustheid van model responses ten gevolge van emissieveranderingen is onderzocht. De (relatieve) responses van het LOTOS-EUROS model lagen dichtbij die van het EMEP model. Europese emissie input voor het model Om de luchtkwaliteit in Nederland te modelleren heeft het model emissiedata als input nodig. De bijdrage van buitenlandse emissies aan de concentraties in Nederland is groot (zie ook bijv. MNP, 2005). Het model kan dan ook niet rekenen zonder emissie-input voor geheel Europa. De Europese emissie-input is verkregen uit een eerder door TNO gemaakte emissiedatabase (Visschedijk en Denier van der Gon, 2005). In deze emissiedatabase zijn de nationale emissies van verontreinigende stoffen ruimtelijk verdeeld met behulp van kaarten voor specifieke sectoren (bijv. puntbronnenkaart, wegenkaart, bevolkingsdichtheidkaart) en geschaald naar de emissies volgens het CAFE baseline scenario voor het jaar 2000. Een voorbeeld van een dergelijke vergridde emissiekaart zoals gebruikt als input voor het Lotos-Euros model staat in Figuur B4.1. De gemodelleerde PM10 concentratie over Europa met het LOTOS-EUROS model in het jaar 2003 is weergegeven in Figuur B4.2. Om analyses van de Nederlandse Industriële bronnen in 2005 te doen worden de Nederlandse emissies uit deze Europese kaarten verwijderd en vervangen door nieuw aan te maken Nederlandse emissiegrids. De specifiek Nederlandse emissie kaarten worden beschreven in hoofdstuk 3 (zie ook Figuur 2).

Bijlage 4 | 2/8


Figuur B4.1

Europese SOx-emissies in het jaar 2000 (Bron; Visschedijk en Denier van der Gon, 2005)

Figuur B4.2

Gemodelleerde PM10 concentratie over Europa in 2003, Links totaal PM10 inclusief zeezout, rechts antropogeen PM10

Gevoeligheid van modelresultaat voor emissie-input Ook wanneer we alleen naar de bijdrage van de Nederlandse industrie aan de luchtkwaliteit willen kijken heeft het model toch Europese emissie input nodig omdat de reactie van precursor-gassen naar secundair fijn stof afhangt van de chemische compositie van de atmosfeer. Deze wordt in hoge mate bepaald door de Europese emissies. Echter de resultaten voor de bijdrage van een Nederlandse sector zijn niet erg gevoelig voor het exacte niveau van de buitenlandse emissies. Het is belangrijk te realiseren dat een kwantificering van de bijdrage Nederlandse industrie zoals


Bijlage 4 | 3/8

bijvoorbeeld weergegeven in Figuur 3 in feite bestaat uit twee simulaties; één met emissies uit heel Europa incl. Nederland en één met emissies uit heel Europa incl. Nederland maar excl. de Nederlandse industriële emissies. Het resultaat van de ze beide simulaties wordt van elkaar afgetrokken en wat overblijft is de bijdrage van de Nederlandse industrie. De onnauwkeurigheid in Europese en niet-industriële bronnen is in beide simulaties gelijk en valt weg. Het is daarom mogelijk om voor Europa gebruik te maken van een bestaande jaar 2000 emissiedatabase zonder dat een tijdrovende actualisatie naar 2005 voor heel Europa noodzakelijk is. In een eerdere fase van de studie toen de Nederlandse emissiesgrids (hoofdstuk 3) nog niet beschikbaar waren zijn met de gehele Europese dataset (dus inclusief Nederland) reeds enkele gevoeligheidsruns gedaan. De indicatief berekende bijdrages van de Nederlandse sector I,E,R aan het antropogene fijn stof en NO2 in Nederland waren niet verwaarloosbaar. Op basis hiervan kon beslist worden dat het maken van een 2005 emissiekaart, en nauwkeurig berekenen van de industriële bijdrage aan de Nederlandse luchtkwaliteit, een zinnig doel is. Deze voorlopige, tussentijdse, resultaten worden in deze rapportage niet meer besproken, met uitzondering van een gevoeligheidsrun waarin alle Nederlandse industriële emissies op 0 meter hoogte en op 150 meter hoogte waren geplaatst. Het verschil tussen beide modelruns laat zien wat het belang van schoorsteenhoogte kan zijn(Figuur B4.3).

Figuur B4.3 Het verschil in fijnstof concentratie op grondniveau indien alle Nederlandse industriële emissies op 0 m hoogte resp. op150 meter hoogte plaats vinden.

Bijlage 4 | 4/8


Daar voor de andere Europese landen geen veranderingen zijn doorgevoerd is het effect beperkt tot Nederland en directe omgeving. De rode kleuren(1-6 µg/m3) in Figuur B4.3 illustreren de toename in concentratie indien de emissies op 0 m i.p.v. 150 meter plaats vinden. De oorzaak hiervan is dat het model de concentratie berekent op grondhoogte maar indien er geëmitteerd wordt op 150 m hoogte zal een aanzienlijk deel van de emissies boven de menglaaghoogte geëmitteerd worden (m.n. in de winter en ’s nachts). Uiteraard is dit geen realistisch scenario. In werkelijkheid vinden emissies op allerlei hoogtes plaats en kan een belangrijk deel van de lage diffuse emissies niet gekanaliseerd worden. De figuur illustreert op eenvoudige wijze dat, indien er evenveel reductie gerealiseerd kan worden, dit voor de luchtkwaliteit in Nederland effectiever is als de reductie op grondniveau plaats vindt dan bij hoge schoorstenen. Ook is te zien dat op grote afstand, dat wil zeggen buiten de Nederlandse grenzen, het verschil negatief wordt. Dit komt door depositie van het op 0 meter geëmitteerde stof dichter bij de bron terwijl het op 150 meter geëmitteerde stof verder draagt. Opmerkelijk fenomeen in Figuur B4.3 is dat de verspreiding van het effect zich ook ver over de Noordzee strekt terwijl de overheersende windrichting westelijk zal zijn. De oorzaak hiervan is de sterk verminderde ruwheid van een wateroppervlak t.o.v. landoppervlak. Hierdoor vermindert de depositie en draagt het geëmitteerde stof verder. Het hier (vereenvoudigd bestudeerde) emissiehoogte effect toont aan dat voor de beoordeling van de bijdrage van industriële emissies aan de regionale achtergrond op een resolutie van 6x6 km2 het cruciaal is de hoogteverdeling van de emissies goed te kennen. Deze hoogteverdeling bepaalt of de emissies van de industrie (immer) binnen de menglaag plaatsvinden (en dus bijdragen aan de regionale achtergrond) dan wel (soms) daarboven. B4.2

Validatie van het LOTOS-EUROS model LOTOS-EUROS is een Euleriaans rekenmodel dat het atmosferisch transport, chemie en de depositie van luchtverontreiniging op Europese schaal beschrijft. Uitgaande van emissies wordt het transport van luchtverontreiniging in het windveld berekend (op Euleriaanse wijze en op een regelmatig rooster). Voorts worden omzettingsreacties (afbraak in de lucht, chemische reacties) en verwijderingsprocessen (droge en natte depositie) van de luchtverontreinigingscomponenten meegenomen om de concentraties in de lucht en deposities aan het oppervlak te beschrijven. Kortom, LOTOS-EUROS beschrijft dus de relatie tussen emissies enerzijds en luchtconcentraties en deposities op oppervlaktes anderzijds. Het LOTOS-EUROS model kan de vorming en verspreiding van ozon, fijn stof, stikstofdioxide, zware metalen en persistente organische verbindingen over Europa berekenen. Het model bevat de mogelijkheid in detail - tot ~6 x 6 km2 - in te zoomen op specifieke stedelijke en industriële gebieden. Het model legt de relatie tussen emissies en optredende concentraties en deposities. LOTOS-EUROS wordt samen met MNP/RIVM ontwikkeld en ingezet voor beleidsondersteunende en wetenschappelijke toepassingen. Validatie van de modelresultaten met het landelijk meetnet luchtkwaliteit Om de betrouwbaarheid van een model te illustreren worden modelresultaten vaak vergeleken met gemeten concentraties in de buitenlucht. De gemodelleerde PM10 en NO2 concentraties over Nederland zijn in hoofdstukken 6 en 7 gepresenteerd. Hier wordt kort de vergelijking van de gemodelleerde concentraties van de simulatie van 2002 met metingen van het landelijk meetnet luchtkwaliteit, LML besproken.


Bijlage 4 | 5/8

Fijn stof De gemodelleerde concentraties kunnen vergeleken worden met de gemeten concentraties in het landelijk meetnet luchtkwaliteit (LML) (Figuur B4.4, Figuur B4.5). De vergelijking voor fijn stof laat zien dat het model de ruimtelijk en temporele patronen goed volgt maar dat het absolute niveau systematisch onderschat wordt. Dit komt door het ontbreken van natuurlijke bronnen en opwaaiend stof als emissie input (zie sectie B5.4). Deze diffuse emissies (resuspensie, zeezout) van de grove PM fractie zijn erg onzeker dan wel onbekend. Het model voorspelt (evenals bijv. OPS) dus de antropogene bijdrage aan PM10 maar niet de juiste totale absolute concentratie (=anthopogeen + (semi)natuurlijk). Voor een analyse van de antropogene bijdrage aan fijn stof is dit geen probleem. Het secundair fijn stof wordt vooral veroorzaakt door antropogene emissies en door het model goed voorspeld zoals te zien in Figuur B4.1 voor sulfaat aerosol. 120

V re de pe e l-V re de w e g pm 10

model observation

100

3 per. Mov. A vg. (observation) 80

3 per. Mov. A vg. (model)

60 40 20

31

-1

2-

02

2

02

-0

2-

12

-1

3-

17

2

02

-0

1-

-1

11

5-

19

2

02

22

-1

0-

2 8-

10

-0

2 24

-9

-0

2 10

-9

-0

2 27

-8

-0

2 13

-8

-0

2

-0

-0

-7

-7 30

16

2

02

-0

7-

-6

2-

18

2

02 6-

4-

2

02

-0

-5

21

5-

-0

-4

7-

23

2

02

9-

4-

2

-0

26

-3

-0

2

-2

-3 12

26

-2 12

-0

2

2

Figuur B4.4

-0

2

-0

-0

-1 29

-1

15

1-

1-

02

0

Gemodelleerde versus gemeten PM10 concentratie voor LML station Vredepeel over het jaar 2002.

25 V re de pe e l-V re de w e g SO4

20

model observation 3 per. Mov. A vg. (model)

15

3 per. Mov. A vg. (observation)

10 5

1-

10

15 -1 -0 29 2 -1 -0 12 2 -2 -0 26 2 -2 -0 12 2 -3 -0 26 2 -3 -0 2 9402 23 -4 -0 2 7502 21 -5 -0 2 4602 18 -6 -0 2 270 16 2 -7 -0 30 2 -7 -0 13 2 -8 -0 27 2 -8 -0 10 2 -9 -0 24 2 -9 -0 8- 2 10 2 2 -0 2 -1 00 5- 2 11 1 9 -0 2 -1 10 3- 2 12 17 02 -1 2 3 1 -02 -1 202

2

0

Figure B4.5

Gemodelleerde versus gemeten sulfaat concentratie voor LML station Vredepeel over het jaar 2002.


Bijlage 4 | 6/8

NO2 De jaargemiddelde gemeten en gemodelleerde NO2 concentratie voor alle LML stations is in Figuur B4.6 weergegeven. De voorspelling van de absolute NO2 concentratie gaat goed, dit omdat NO2 vooral van antropogene oorsprong is en alle emissies vertegenwoordigd zijn in de emissiekaarten. Het model voorspelt de bijdrage van de industrie aan de achtergrondconcentratie van NO2. Overschrijding van de NO2 norm is vooral een gevolg van lokale bijdrages bovenop de achtergrond. De lokale verhoging en overschrijding kan niet met een model van ~6 x 6 km resolutie gemodelleerd worden. Dit fenomeen is goed zichtbaar in Figuur B4.6. De correlatie tussen gemeten en gemodelleerd voor alle stations tesamen is goed maar zodra we binnen de groepen van type stations kijken is dat anders. De ruimtelijke correlatie voor de regionale stations (blauwe ruiten in Figuur B4.6) is goed maar binnen de groep urbane stad- en straatstations is er een gebrek aan oplossend vermogen. Dit kan alleen verbeterd worden indien de lokale bijdrage er bij gemodelleerd zou worden. Het model representeert de urbane schaal niet maar levert wel een goede achtergrondconcentratie.

50

NO2 Modelled (ug/m3)

Regional Urban Background

40

Urban Traffic

30

20

10

0 0

10

20

30

40

50

NO2 Observed (ug/m3) Figuur B4.6 Gemodelleerde versus gemeten NO2 concentratie voor de stations uit het landelijk meetnet luchtkwaliteit (LML).


B4.3

Bijlage 4 | 7/8

Operationeel Prioritaire Stoffen Model (OPS)7 Het OPS model berekent gemiddelde concentraties in lucht en depositie vanuit de atmosfeer op basis van emissies van een of meer bronnen in Europa. De volgende processen worden beschreven: emissie dispersie transport omzetting natte depositie en droge depositie. Het OPS model is een analytisch model dat voor de lokale schaal gebruik maakt van de Gaussische dispersieformule. Voor transport over grotere afstand werkt het model als een trajectoriemodel. Het model wordt gedreven door actuele meteorologische waarnemingen en is statistisch in de zin dat voorkomende verspreidingssituaties vooraf in een preprocessor worden verdeeld over een aantal klassen (transportrichting, atmosferische stabiliteit, transportschaal) waarbij de bijbehorende verspreidingsparameters worden bepaald aan de hand van de eigenschappen van alle trajectorieën die binnen de klasse vallen. Een jaargemiddelde concentratie/depositie wordt bepaald door het doorrekenen van alle klassen en weging achteraf met de frequentie van voorkomen. Het OPS model is bedoeld als een universeel luchtverspreidingsmodel, geschikt voor een reeks van stoffen welk gedrag met eerste orde chemische reacties beschreven kunnen worden (dus niet voor ozon!). Voor de verzurende stoffen zijn de omzettingssnelheden mede afhankelijk van de algemene verontreinigingstoestand. Deze toestand is gekarakteriseerd in de vorm van voorgedefinieerde jaarlijkse concentratiekaarten. Het OPS model is daarom te karakteriseren als een pseudo-lineair model. De invoer bestaat uit emissies vanuit bronnen naar lucht waarbij bron-eigenschappen als uitworphoogte e.d. bepalend zijn voor de verspreiding. Het model is gevalideerd aan de hand van metingen in het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit. De uitvoer bestaat uit concentratie- en depositievelden met een te kiezen ruimtelijke resolutie. Standaard is een landelijke kaart op 5x5 km schaal uitgevoerd in het RDM coördinatenstelsel. Het OPS model is beschreven in een proefschrift (Van Jaarsveld, 1995). Een geactualiseerde beschrijving is te vinden in Van Jaarsveld (2004). Het model is hierin tevens uitgebreid vergeleken met metingen op verschillende niveaus (procesbeschrijvingen zoals menghoogtebepaling, beschrijving verticale dispersie enz.). Op lokaal niveau zijn modelresultaten vergeleken met uitkomsten van internationale dispersieproeven zoals het Kincaid experiment en het Prairiegras experiment. De conclusie uit deze vergelijkingen is dat het OPS model voor de lokale schaal niet onderdoet voor specifieke state-of-the-art pluimmodellen Het model is extern beschikbaar en kan worden gedownload van de internetsite www.mnp.nl/ops. Op die site is ook uitvoerige inhoudelijke documentatie beschikbaar.

7

Bron: www.mnp.nl/ops

Bijlage 4 | 8/8

B4.4


Overwegingen bij het gebruik van LOTOS-EUROS en OPS Zowel LOTOS-EUROS als OPS onderschatten de concentratie van PM10 in de atmosfeer omdat niet alle bronnen c.q. processen in deze modellen bekend en/of aanwezig zijn. De onzekerheden voor PM2,5 zijn kleiner omdat voornamelijk de (diffuse) emissies (resuspensie, zeezout) van de grove PM fractie onzeker dan wel onbekend zijn. In het huidige project ligt de focus op de anthropogene fractie van fijn stof, het effect van anthropogene emissies op de concentraties kan met beide modellen goed berekend worden. LOTOS-EUROS is de belangrijkste model tool in de huidige studie. Enerzijds vanwege de representatie van de niet-lineariteit van het systeem wat bij bepaalde scenario’s belangrijk zou kunnen zijn, anderzijds vanuit de praktische overweging dat TNO medeontwikkelaar is van het L-E model. TNO kan daarom bewerkingen en aanpassingen aan het model doen indien noodzakelijk en bezit inzicht in de werking van het model welke bij interpretatie van de resultaten cruciaal kan zijn. Daarnaast levert LOTOS-EUROS en passant ook resultaten voor ozon. OPS rekent op basis van een aantal standaard meteorologische situaties de jaargemiddelde concentraties voor NO2 en fijn stof uit op een grid van 5x5 Km. Het model is gelineariseerd wat betekent dat de er wordt gewerkt met netto omzettingssnelheden voor NO2 en de aërosol precursors. Deze aanname leidt tot een systeem van ontkoppelde aërosol componenten. Met andere woorden, er kan meer ammonium zijn dan nodig is om sulfaat en nitraat te neutraliseren. Voorts worden niet-lineariteiten buiten beschouwing gelaten. Aangezien de formatie van secondair anorganische aërosol componenten (sterk) gekoppeld en niet lineair is (zie bijv Erisman en Schaap, 2004) is de toepassing van OPS voor scenarioberekeningen niet ideaal.


5

Bijlage 5 | 1/5

De bijdrage van de Nederlandse industrie aan de luchtkwaliteit gemodelleerd met het OPS model en vergelijking met de LOTOS-EUROS resultaten. In samenwerking met het MNP is de industriële bijdrage aan de LK ook gekwantificeerd met het OPS model. De resultaten van de modelering zijn niet geheel vergelijkbaar omdat de OPS runs gedaan zijn met emissies voor het jaar 2003 (i.p.v. 2005) met uitzondering van de Op- en overslag waarvoor wel de 2005 schatting gebruikt is. De reden om 2003-emissies te gebruiken in het OPS model is dat er nog geen geregionaliseerde kaarten met emissies voor het jaar 2005 beschikbaar waren. TNO heeft in een later stadium van het project een regionalisatie gemaakt voor 2005 door schaling van een beschikbare 2004 regionalisatie en correctie naar 2005 emissietotalen nadat de OPS runs en eerste verkennende L-E met jaar 2000-emissies waren uitgevoerd. De resultaten van de OPS runs staan in Figuur B5.1 (bijdrage industrie excl. Op- en overslag aan PM10 concentratie), Figuur B5.2 (bijdrage Op-en overslag aan PM10 concentratie) en Figuur B5.3 (bijdrage industrie aan NOx concentratie). Er zijn enkele belangrijke verschillen tussen de 2003 en 2005-emissies zoals deze in de modellen gebruikt zijn. Een overzicht van de emissies in 2003 en 2005 staat in Tabel B5.1. Het belangrijkste verschil tussen beide jaren is de emissiereductie bij de raffinaderijen van ruim 1 kton. Het gevolg hiervan zal zijn dat de gradiënt rondom de raffinaderijen in de Rijnmond in het OPS resultaat groter zal zijn. Daarnaast lijken er in de ruimtelijke verdeling van de emissies een paar verschillen te zitten. Zo lijkt er een NOx bron te ontbreken in Noord-Groningen in de OPS invoer waar deze volgens TNO op basis van ERI gegevens wel zou moeten zijn. Ook is er een belangrijk fijnstofemissiepunt gelokaliseerd in Noord-Limburg in de OPS invoer waar naar de mening van TNO, op basis van de ERI en ERC gegevens geen emissie van die omvang plaats vindt. Tabel B5.1 Overzicht ERI+ERC 2003 en 2005 (kg/jr). 2003 Op- en OVerslag AFV ENE RAFF Industrie Totaal CHEMIE (excl. Kunstmest) CHEMIE Kunstmest BASISMet - ijzer&staal BASISMet - aluminium BASISMet - overig Voeding&Genotmiddelen Bouwmaterialen Metaal-industrie Overige-industrie Diffuse Emissies industrie Totaal

1012540 35542 466753 2826741 8613403 873649 373699 1209589 612788 58852 2365795 76493 322764 6775 2713000

2005 1004440 35950 469633 1649360 8705697 967273 350186 1218847 418789 39010 2497639 171527 293250 36177 2713000 verschil

2005-2003 -8100 408 2879 -1177381 92294 93624 -23513 9258 -193999 -19842 131844 95034 -29514 29402 0 -1089900

Bijlage 5 | 2/5

B5.1


Borging resultaten door vergelijking L-E – OPS OPS en LOTOS-EUROS zijn fundamenteel verschillende modellen, indien beide modellen vergelijkbare inzichten geven benadrukt dit de robuustheid van de conclusies. De vergelijking van de resultaten concentreert zich op drie aspecten 1. Het gemodelleerde landelijke en regionale beeld 2. De concentratiegradiënt in de nabijheid van grote bronnen in een straal van ca. 15km. 3. De berekende NO2 concentraties Normaliter wordt LOTOS-EUROS op de Europese schaal toegepast met een resolutie van 25x25 Km. In het kader van de ontwikkeling van het LOTOS-EUROS model in samenwerking met MNP is recent de stap gemaakt om in te zoomen over Nederland. Het is nu mogelijk om berekeningen op ca 6x6 km uit te voeren, hetgeen vooral voor de verdeling van primaire componenten over Nederland van belang is. Echter, in tegenstelling tot OPS is LOTOS-EUROS een puur grid model waardoor de variabiliteit op kleine schalen waarschijnlijk onderschat wordt in vergelijking tot OPS. Een eerste vergelijking van de resultaten (zie bijv. Figuur B5.1; LOTOS-EUROS (links boven) en OPS (rechts)) liet zien dat inderdaad de concentratiegradiënt in de nabijheid van de bron verschillend is voor beide modellen. De meest waarschijnlijke oorzaak hiervan is dat het huidige LOTOS-EUROS model voor de schaal van 6 x 6 km een te hoge horizontale verspreidingsfactor gebruikt waardoor de concentraties ten gevolge van emissies te snel worden verdund in de atmosfeer. Naast windrichting en snelheid zijn er nog andere processen die leiden tot verdunning van concentraties van geëmitteerde stoffen in de atmosfeer. De horizontale verspreidingsfactor omvat op een empirische wijze verschillende processen anders dan windrichting en snelheid (zoals turbulentie, diffusie), het model is gevalideerd met de huidige verspreidingsfactoren op een schaal van 25 x 25 km maar nog niet afdoende op de (nieuwe) schaal van 6 x6 km. Daarom zijn er aanvullende modelsimulaties gedaan waarbij deze horizontale verspreidingsfactor nagenoeg is uitgezet. Dit is een extreme situatie die dient om de bandbreedte van het effect te verkennen. In Figuur B5.1, Figuur B5.2 en Figuur B5.3 is telkens linksonderin het resultaat van het LOTOS-EUROS model met verminderde horizontale verspreiding weergegeven. De belangrijkste conclusies van de vergelijking zijn dat voor fijn stof 1. Op nationale en regionale schaal de voorspelde bijdragen goed overeenkomen waarbij de bijdrage op nationale schaal volgens L-E iets hoger is (0,2-0,4 µg/m3) en in de directe nabijheid van de bron iets lager. Daar de emissie input niet exact gelijk is kan ook hierdoor detailverschil ontstaan. In de zwaar belaste gebieden rijnmond – Amsterdam Haarlem voorspelt L-E een bijdrage van de industrie van 1-3 µg/m3 en OPS van 0,5-4 µg/m3. De gradiënt in OPS is dus hoger, gemiddeld is de bijdrage gelijk. In de cellen waarin de belangrijkste industriële bronnen liggen zijn in beide modellen de bijdragen ongeveer 2 µg/m3 hoger, doch voor het voorspellen van de bijdrage binnen deze cellen dienen andere lokale verspreidingsmodellen gebruikt te worden. Indien de horizontale verspreiding in L-E sterk verminderd wordt gaan de gemodelleerde concentraties meer op het OPS beeld lijken. 2. De beschrijving van secundair PM verschilt, het lijkt erop dat OPS sneller secundair PM vormt dan LE, dit leidt tot iets meer fijnstof nabij de bron en verminderd NO2 direct bij de bron. Indien uitsluitend naar lage bronnen gekeken wordt (Figuur B5.1) lijkt de huidige L-E versie de concentratie nabij de bron te onderschatten,de huidige horizontale


Bijlage 5 | 3/5

verspreiding speelt dan een belangrijke rol inde verdunning van de concentraties. Vooralsnog is inde nabijheid van de bron, m.n. bij lage emissies de OPS predictie waarschijnlijk nauwkeuriger.

Figuur B5.1

Bijdrage van de Op-en Overslag aan PM10 in Nederland (emissies jaar 2005) berekend met met OPS model (Rechts) en LOTOS_EUROS (links; boven model versie gebruikt in huidige studie, onder met verminderde horizontale diffusie.

Samenvattend kan op basis van beide modellen een uitspraak gedaan worden over de bijdrage van de industrie aan de PM10 concentratie. Industriële emissies dragen in de regio nabij de belangrijkste bronnen enkele µg/m3 (1-4 µg/m3) en landelijk gezien 0,3-1 µg/m3 aan de nationale achtergrond. De aanvullende modelsimulaties met verminderde horizontale verspreiding laten zien dat effect van emissiereductie inde directe nabijheid van de bron groter zou kunnen zijn dan met de huidige modelversie voorspeld wordt m.n. bij lage bronnen (Figuur B5.2), waarbij de meest waarschijnlijke situatie naar verwachting het midden houdt tussen beide versies in Figuur B5.2. Het landelijke en regionale beeld is gelijk in beide versies.

Bijlage 5 | 4/5

Figuur B5.2


Het effect van emissiereductie van 1 kton PM10 bij lage bronnen in de ERI (scen2berekend met LOTOS_EUROS (links; model versie gebruikt in huidige studie, rechts met verminderde horizontale diffusie).

De belangrijkste conclusies van de vergelijking zijn voor NO2 (Figuur B5.3) 1. Een goede vergelijking tussen L-E en OPS voor NO2 is moeilijk omdat OPS geen NO2 berekend, hoewel het berekende NOx waarschijnlijk voor het overgrote deel NO2 zal zijn. De NOx concentraties in de OPS kaart zijn in ppb. Voor een indicatieve vergelijking met de L-E kaart van NO2 in µg/m3 dienen de concentraties met een factor twee vermenigvuldigd te worden. 2. Door het verschil in de behandeling van secundair PM in beide modellen wordt ook de NO2 concentratie beïnvloedt (NOx dat reeds is omgezet in sec. PM kan niet meer bijdragen aan de NO2 concentratie), de concentratie aan NO2 lijkt iets te snel af te nemen in OPS. 3. Een juiste keuze van de horizontale verspreiding in L-E bij de juiste schaalgrootte is relevant voor PM maar lijkt belangrijker voor de NO2 concentraties. Daar Nederlandse emissies het merendeel van de Nederlandse NO2 concentraties veroorzaken is de impact op de absolute concentratie groter. 4. In de emissie-invoer voor het OPS model lijkt een belangrijke NOx bron in Groningen te ontbreken. Dit verschil is geen “model-effect”. Het beeld suggereert dat gerichte keuze van waar de NOx-emissiereductie plaats vindt voor de NO2 concentraties wel van belang zou kunnen zijn in die gebieden waar men net op of over de norm heen gaat. Het verzurende aspect van NOx-emissies is een “lange-afstands” verhaal omdat daarvoor chemische omzettingen in de atmosfeer nodig zijn – dit speelt dus niet op lokale schaal. Het is aan te bevelen zowel de OPS als L-E representatie van NO2 op verschillende schaalniveaus te valideren om hier een nauwkeurig uitspraak over te doen. Een nauwe(re) samenwerking tussen beide modelgroepen zou het beste van beiden naar voren dienen te halen.


Bijlage 5 | 5/5

Figuur B5.3 Bijdrage van de Nederlandse Industrie aan de NOx in Nederland (emissies jaar 2003) berekend met OPS model (rechts) en NO2 met het LOTOS_EUROS (links; boven model versie gebruikt in huidige studie, onder met verminderde horizontale diffusie. Noot: De berekening gedaan met OPS (rechts) heeft als eenheid is ppb, omgerekend naar µg/m3 zijn de concentraties ongeveer twee keer zo hoog)

Industriële emissies en luchtkwaliteit Bijdrage van emissies van de Nederlandse industrie aan concentraties van fijn stof en NO 2

Recommend Documents