Utvärdering av osäkerhet och variabilitet vid beräkning av riktvärden för förorenad mark

I Sverige finns cirka 80 000 identifierade förorenade områden som i vissa fall behöver efterbehandling för att hantera föroreningssituationen. Naturvårdsverket publicerade 2009 ett reviderat vägledningsmaterial för riskbedömningar av förorenade områden tillsammans med en beräkningsmodell för att ta fram riktvärden. Riktvärdesmodellen är deterministisk och genererar enskilda riktvärden för ämnen under givna förutsättningar. Modellen tar inte explicit hänsyn till osäkerhet och variabilitet utan hanterar istället det implicit med säkerhets­faktorer och genom att användaren alltid utgår från ett rimligt värsta scenario vid val av parametervärden. En metod för att hantera osäkerhet och variabilitet i riskbedömningar är att göra en så kallad probabilistisk riskbedömning med Monte Carlo-simuleringar. Fördelen med detta är att ingångsparametrar kan definieras med sannolikhetsfördelningar och på så vis hantera inverkan av osäkerhet och variabilitet. I examensarbetet genomfördes en probabilistisk riskbedömning genom en vidare egen implementering av Naturvårdsverkets metodik varefter probabilistiska riktvärden beräknades för ett antal ämnen. Modellen tillämpades med två parameter­uppsättningar vars värden hade förankrats i litteraturen respektive Naturvårdsverkets metodik. Uppsättningarna genererade kumulativa fördelningsfunktioner av riktvärden som överensstämde olika mycket med de deterministiska riktvärden som Naturvårdsverket definierat. Generellt överensstämde deterministiska riktvärden för markanvändningsscenariot känslig mark­användning (KM) mer med den probabilistiska riskbedömningen än för scenariot mindre känslig markanvändning (MKM). Enligt resultatet i examensarbetet skulle dioxin och PCB-7 behöva en sänkning av riktvärden för att fullständigt skydda människor och miljö för MKM. En fallstudie över ett uppdrag som Geosigma AB utfört under hösten 2013 genomfördes också. Det var generellt en överensstämmelse mellan de platsspecifika riktvärden (PRV) som beräknats i undersökningsrapporten och den probabilistiska risk­bedömningen. Undantaget var ämnet koppar som enligt studien skulle behöva halverade riktvärden för att skydda människor och miljö. I den probabilistiska riskbedömningen kvantifierades hur olika skyddsobjekt respektive exponeringsvägar blev styrande för olika ämnens riktvärden mellan simuleringar. För några ämnen skedde avvikelser jämfört med de deterministiska motsvarigheterna i mellan 70-90 % av fallen. Exponeringsvägarnas bidrag till det ojusterade hälsoriskbaserade riktvärdet kvantifierades också i en probabilistisk hälsoriskbaserad riskbedömning. Riktvärden med likvärdiga numeriska värden erhölls för riktvärden med skild sammansättning. Detta motiverade att riktvärdenas sammansättning och styrande exponeringsvägar alltid bör kvantifieras vid en probabilistisk riskbedömning.

In Sweden, approximately 80,000 contaminated areas have been identified. Some of these areas are in need of remediation to cope with the effects that the contaminants have on both humans and the environment. The Swedish Environmental Protection Agency (EPA) has published a methodology on how to perform risk assessments for contaminated soils together with a complex model for calculating soil guideline values. The guideline value model is deterministic and calculates single guideline values for contaminants. The model does not account explicitly for uncertainty and variability in parameters but rather handles it implicitly by using safety-factors and reasonable worst-case assumptions for different parameters. One method to account explicitly for uncertainty and variability in a risk assessment is to perform a probabilistic risk assessment (PRA) through Monte Carlo-simulations. A benefit with this is that the parameters can be defined with probability density functions (PDFs) that account for the uncertainty and variability of the parameters. In this Master's Thesis a PRA was conducted and followed by calculations of probabilistic guideline values for selected contaminants. The model was run for two sets of PDFs for the parameters: one was collected from extensive research in published articles and another one included the deterministic values set by the Swedish EPA for all parameters. The sets generated cumulative probability distributions (CPDs) of guideline values that, depending on the contaminant, corresponded in different levels to the deterministic guideline values that the Swedish EPA had calculated. In general, there was a stronger correlation between the deterministic guideline values and the CPDs for the sensitive land-use scenario compared to the less sensitive one. For contaminants, such as dioxin and PCB-7, a lowering of the guideline values would be required to fully protect humans and the environment based on the results in this thesis. Based on a recent soil investigation that Geosigma AB has performed, a case study was also conducted. In general there was a correlation between the deterministic site specific guideline values and the CPDs in the case study. In addition to this, a health oriented risk assessment was performed in the thesis where unexpected exposure pathways were found to be governing for the guideline values. For some contaminants the exposure pathway governing the guideline values in the PRA differed from the deterministic ones in 70-90 % of the simulations. Also, the contributing part of the exposure pathways to the unadjusted health guideline values differed from the deterministic ones. This indicated the need of always quantifying the composition of guideline values in probabilistic risk assessments.