institute of energy economics and the rational use of energy university of stuttgart 1 jochen...

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Institute of Energy Economics and the Rational Use of EnergyUniversity of Stuttgart

Jochen Theloke, IER, University of StuttgartTFMM 7th Meeting, FMI, Helsinki

Progress within ESPREME on heavy metal emission inventories

FP6-2002-SSP-1 - Policy Oriented Research - Contract No.: 502527 - Jan 2004 - Dec 2006

2


Aim:Provision of information, that can contribute to the development of a strategy for reducing the occurrence of heavy metals in the environment in Europe.

This strategy should be• effective• efficient• Europe-wide

and should make use of the state-of-the-art in integrated assessment modelling.

3


University of Stuttgart, Institute of Energy Economics and the Rational Use of Energy (IER) co-ordinator

Norwegian Institut of Air Research (NILU)

Institute of Ecology of Industrial Areas (IETU)

Swedish Environmental Research Institut (IVL)

Institute of Occupational Medicine (IOM)

EMEP Meteorological Synthesizing Centre – East (MSC-E)

Institute for Atmospheric Pollution (CNR-IIA)

Czech Hydrometeorological Institute (CHMI)

ETZEL, Hungary

NILU Polska

The ESPREME Project Team

4


Approach

The approach consists of the following steps:1. Consolidate, improve and provide European wide emission data of heavy metals

(Hg, Cd, Pb, Ni, As and Cr)

2. Collect systematic data on the possibilities to reduce emissions.

3. Improve models for the transport of HM in the atmosphere, soil and water and

apply them to simulate the transport of HM in these media; modeling results will

be evaluated vs. measurement data.

4. Collect data on thresholds and information on exposure–response relationships.

5. Estimate the willingness-to-pay to avoid damage from HM exposure by transferring

values from available contingent valuation studies.

6. Set up an integrated assessment model (IAM).

7. Carry out runs of the IAM to identify cost effectiveness strategies, i.e. bundles of

measures that achieve compliance with thresholds and cost-benefit analyses to

identify bundles of measures, where the difference between benefits and costs

is maximised.

8. Conduct a feasibility study to identify approaches and further research needs

for macro-economic assessment of HM abatement strategies.

5


IERWater/Soil Model

(WP05)HM

Optimisation Model(WP07)

EMEPMSC-E HM-Model

(WP04)

Feasibility Study(WP08)

SR-RelationshipsBasemaps, ...

costsbenefits(by country, sector, ...)

HM abatement strategies for Europe

policy deployment (WP09)

HM Emissions(WP02)

Abatement measuresStock/Activity data(WP03)

direct releasesinto water/soil

HM via air (by landcover)

SR-RelationshipsBasemaps, ...

Exposure-ResponseFunctions(WP06)

ESPREME Model Framework

6


0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

As Cd Cr Ni Pb

[to

nn

es

]

Base case 2000

Trend 2010 BAU+Climate

MTFR - 2010

ESPREME HM emissions to air – Expert emission inventory for the base case 2000 and scenarios of future development, BAU+Climate and MTFR, for 2010

-34%

-22%

-22%

-23%-20% -40% -43%

-41%

-42%

-57%

7


0

50

100

150

200

250

300

Hg

Base case 2000

Trend 2010 BAU+Climate

MTFR - 2010

ESPREME Hg total emission projection and sectoral contribution to 2010 BAU+Climate total Hg emissions

-36%

-54%

Residential combustion

21,4%Other combustion

4,5%

Cement Production14,7%

Metal Production(iron & steel)

10,6%

Metal Production(non-ferro metals)

6,8%

Chlorine ProductionUsing Hg Method

1,8%

Puplic power generation & District

Heating31,2%

Waste7,5%

Other1,4%

8


0 10 20 30 40 50 60 70

Coal Combustion: Power plants

Coal combustion: Residential Heat

Oil Combustion

Cement Production

Non-ferrous Metals: Lead

Non-ferrous Metals: Zinc

Iron & Steel Production

Caustic Soda

Waste Disposal

Other Sources

Hg speciated emissions in 2000 [tonnes]

Hg partic

Hg 2+Hg 0

Total Hg

ESPREME Hg speciation of emissions for the base case 2000 by sector

9


Method for generation of heavy metal emissions in spatial and temporal resolution

Annual emissions from NILU (country totals) in coarse sectoral resolution

Sectoral disaggregation to SNAP level 3 and spatial (NUTS level 1, 2 or 3) disaggregation

by indicators of the IER GENEMIS Emission Model

Disaggregated annual emission table as input for the IER GENEMIS Emission Model

GIS intersection

ECM Temporal profiles

Land use dataLPS data base

Digital road maps

Temporally (hourly/daily) and spatially (50 x 50 km, EMEP grid) resolved heavy metal emission data sets

10


Spatially resolved annual emissions of total Hg for the 2010 BAU+Climate scenario (following page: same for As, Cd, Cr and Ni)

11


12


HM releases to agricultural soils

• Based on „Assessment and reduction of heavy metal input into agro-ecosystems” (AROMIS, concerted action, co-ord KTBL) http://www.ktbl.de/english/aromis/

• Inputs– Fertilisers (mineral and organic like compost, sewage sludge

and livestock manure)

– Plant protection products

– Livestock feeds

• Data of different quality and comprehensiveness are provided for 21 countries

• No data for As and Hg available

Inputs to soil

13


Data availibility from the AROMIS data base

ERV grouped and weighted AT CH DE DK ES FI FR IT PT SE UK Cd Total [t/a] 1.12 1.41 1.98 1.34 1.14 0.45 17.78 56.85 0.26 0.72 12.24 sum of cattle wastes 66% 11% 18% 73% 57% sum of pig wastes 10% 8% 24% 7% poultry solid manure/litter 0% 1% 1% 5% sum of organic fertilisers farm 0% 0% 0% organic household compost 1% 0% sum of mineral fertilisers 88% 70% 13% 15% 77% 2% 18% pesticide 5% sewage sludge 6% 24% 100% 12% 99% 87% 85% 4% 100% 1% 12% Cr Total [t/a] 90.36 15.92 50.73 23.13 89.4 52.70 322.62 262.66 8.25 4.50 117.34 sum of cattle wastes 28% 0% 26% 27% 28% 12% sum of pig wastes 4% 0% 12% 1% poultry solid manure/litter 0% 0% 1% 1% sum of organic fertilisers farm 0% 0% 0% organic household compost 1% 0% sum of mineral fertilisers 96% 83% 29% 7% 28% 100% 57% 25% pesticide sewage sludge 3% 68% 100% 16% 74% 71% 93% 45% 3% 61% Ni Total [t/a] 12.60 36.27 27.19 10.73 122 23.49 165.25 334.87 3.45 14.50 138.45 sum of cattle wastes 17% 83% 53% 71% 52% sum of pig wastes 2% 17% 13% poultry solid manure/litter 0% 5% 3% sum of organic fertilisers farm 0% 0% 0% organic household compost 7% 0% sum of mineral fertilisers 79% 55% 51% 2% 20% 100% 12% 13% pesticide sewage sludge 14% 100% 100% 26% 17% 49% 98% 22% 1% 19% Pb Total [t/a] 7.70 51.69 91.09 53.39 47.27 16.80 703.28 939.99 7.88 6.66 273.69 sum of cattle wastes 57% 1% 81% 74% 54% sum of pig wastes 5% 1% 21% 4% poultry solid manure/litter 0% 0% 4% 3% sum of organic fertilisers farm 0% 0% 0% organic household compost 15% 0% sum of mineral fertilisers 19% 84% 26% 0% 4% 100% 2% 3% pesticide 3% sewage sludge 63% 38% 100% 15% 100% 74% 100% 11% 2% 35%

14


Inventories of HM releases to soil

• Due to limitation of AROMIS: different inventories necessary

• Inventory directly derived from AROMIS– Explicitly Reported Values (ERV) 11 countries

• Derived inventories for the whole of the geographical scope

– Relate flows [mass/time] to activity indicator per input category

– Identify activity-specific minimum and maximum flows

– Apply these flows to the other countries according to their

respective activities

• Inventories

– Minimum pan-European Emission (MinEE)

– Maximum pan-European Emission (MaxEE)

Inputs to soil

15


1.E+00

1.E+01

1.E+02

1.E+03

1.E+04

1.E+05

1.E+06

Cadmium Chromium Lead NickelEm

iss

ion

s to

ag

ricu

ltu

ral s

oils

('a

ir' c

ou

ntr

ies)

[t/

a]

ERV (11)MinEE (40)MaxEE (40)

552 t/a

2515 t/a

12000 t/a

4548 t/a

Inputs to soil

16


1.E+00

1.E+01

1.E+02

1.E+03

1.E+04

1.E+05

1.E+06

Cadmium Chromium Lead Nickel

Eu

rop

ean

em

issi

on

s to

ag

ric

ult

ura

l so

ils [

t/a]

ERV (11)MinEE (EU25)MaxEE (EU25)

552 t/a

2515 t/a

12000 t/a

4548 t/a

Inputs to soil

Inputs to air

17


HM into soils: conclusions

• Total amounts from 40 countries for MinEE and MaxEE inventories

– At least as much as for air

– Presumably more relevant for human health due to direct application to soils

– Difference in bioavailability between atmospheric and agricultural inputs?

• Pan-European emission inventories based on rough assumptions

• The data situation on HM releases to soil is poor

• Input-related activity data are currently lacking

– E.g., some mineral fertilisers, organic fertilisers, pesticides, and sewage

sludge

Inputs to soil

18


All facilities

for which emissions

of heavy metals

directly into water

are reported at present

in the EPER database##

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Data from EPER

Inputs to water

20


Total emissions from EPER data base 2001 [kg/a]

Heavy metal Air Water

direct indirect

As 31300 24400 2860

Cd 24200 14200 4810

Cr 223000 998000 252000

Hg

24500

2160

639

Ni

493000

171000

41400

Pb 630000 116000 28100

21


Contact: Rainer Friedrich [email protected] Theloke [email protected] Bachmann [email protected]

Further information:http://espreme.ier.uni-stuttgart.de

TFEIP & ESPREME WorkshopHeavy Metals and POPs

Emissions, Inventories and Projections

Rovaniemi/Finland

Oct 18/19, 2005

http://espreme.ier.uni-stuttgart.de/workshop

institute of energy economics and the rational use of energy university of stuttgart 1 jochen...

Documents

institute of energy

university of stuttgart

espreme hm emissions

sector slide

ni slide

watersoil hm

hm releases

hm exposure