Mallien sisältämät parametrit ja niiden merkitys

7.2.1 Parametrien taustat

Tarkastelluissa riskinarviointimalleissa tarvittavia maaperä- ja altistusparametreja ja niiden oletusarvoja on koottu liitteisiin D ja E. Liitteissä on esitetty myös Suo-men maaperän kynnys- ja ohjearvojen laskennassa käytetyt parametrien arvot (Reinikainen 2007). Liitteessä D maaperäparametreja on yhteensä 17. Eri ris-kinarviointimallien parametrien oletusarvot on koottu ohjelmien tietokannoista, ja ne on määritetty kuvaamaan joko tiettyä maankäyttöä tai maalajia. Liitteessä E on puolestaan esitetty Suomen maaperän ohjearvojen laskennassa käytetyt ja riskinarviointimalleissa tarvittavat altistuslaskentaa koskevat altistusparametrit.

Näitä parametreja on yhteensä 18. Lukuun ottamatta muutamaa poikkeusta pa-rametreille on annettu sekä aikuista että lasta koskeva oletusarvo. Lisäksi para-metrien oletusarvot on luokiteltu maankäytön mukaan. RISC-mallissa on vielä tarkasteltu tyypillistä ja RME (maksimi) -altistusta.

7.2.2 Fysikaalis-kemialliset parametrit

Tarkasteltujen mallien fysikaalis-kemialliset parametrit perustuvat kansalliseen lähtöaineistoon. Parametrien arvoissa on huomattavia eroja. PIMA-asetuksen liitteessä esitettyjen ohjearvojen terveysriskitasojen laskennassa käytetyssä RISC-HUMAN-mallissa molekyylipaino (M), vesiliukoisuus (S), höyrynpaine (Vp), jakautumiskertoimet (Kp, Koc, Kow) ja biokertyvyystekijä (BCF) määräävät pääosin aineiden jakautumisen ja kulkeutumisen ympäristön eri osiin ja väliai-neisiin (Reinikainen 2007). Käytetyt ainekohtaisten parametrien arvot vastaavat päivitetyn CSOIL-mallin oletusarvoja (Otte et al. 2001) lukuun ottamatta metallien maa–vesi-jakautumiskerrointa ja biokertyvyystekijää, joiden osalta käytettiin RISC-HUMAN-ohjelman oletusarvoja (Reinikainen 2007).

Ainekohtaisilla muuttujilla on usein hyvin suuri vaikutus laskennalliseen altis-tumiseen. Ohjearvot soveltuvat parhaiten suoraan pitoisuudesta riippuvien riskien

ja pölyn hengittämiseen. Esimerkiksi NICOLEn riskinarviointiohjelmien vertai-lussa näiden suorien altistusreittien algoritmien todettiin olevan samanlaisia eri ohjelmissa.

Kohdekohtaisissa riskinarvioinneissa suomalaisia maaperäolosuhteita edusta-vasti kuvaavien parametriarvojen käyttö on suositeltavaa, ja erityisesti maa–vesi-jakautumiskertoimen ja biokertyvyystekijän arvot tulisi mahdollisuuksien mu-kaan määrittää aina tapauskohtaisesti (Reinikainen 2007). Maan ja veden välinen jakautumiskerroin Kd voidaan määrittää liukoisuuskokeiden avulla mutta myös vertaamalla mitattuja pitoisuuksia maassa ja pohjavedessä (Naturvårdsverket 2005b). Kohdekohtaisessa riskinarvioinnissa happamuuden vaikutus metallien kulkeutumiseen ja biosaatavuuteen tulee arvioida erikseen.

7.2.3 Maaperäparametrit

Maaperää koskevat parametrien arvot ovat usein heterogeenisia eli paikasta riip-puvaisia jo pienessä mittakaavassa tarkasteltuna. Sen lisäksi ne voivat vaihdella suunnan mukaan eli olla anisotropisia. Tarkastelluissa riskinarviointimalleissa RISC-ohjelmaa lukuun ottamatta maaperä oletetaan tasalaatuiseksi.

Esimerkiksi vedenjohtavuuden vaihteluita ja keskimääräistämistä on tutkittu paljon. Tilanteessa, jossa maaperän eri kerrosten vedenjohtavuus vaihtelee voi-makkaammin kuin vedenjohtavuuden vaihtelu kerroksen sisällä, keskimääräisen kerrosten suuntaisen vedenjohtavuuden laskennassa voidaan käyttää kerrosten paksuudella painotettua aritmeettista keskiarvoa ja vertikaalin, kerrosten suun-taan nähden kohtisuoran, keskimääräisen vedenjohtavuuden laskennassa kerros-ten paksuudella painotettua harmonista keskiarvoa. Näin keskimääräistettynä vaakasuoraa vedenjohtavuutta dominoi johtavin kerros ja pystysuuntaista vir-tausta vähemmän johtava kerros. Tutkimuksissa on todettu myös, että vedenjoh-tavuusarvojen jakautuminen ei ole satunnaista, vaan lähellä olevat arvot korre-loivat enemmän keskenään kuin kaukana toisistaan olevat arvot. (Domenico &

Schwartz 1997.)

Tarkastelluista riskinarviointimalleista vain RISC-mallilla on mahdollisuus tehdä probalistista riskinarviointia, ja tällöinkin voidaan tarkastella vain altis-tusmuuttujien vaihtelun vaikutusta riskiin. Maaperämuuttujien osalta ulkomai-sissa tutkimukulkomai-sissa on todettu, että muun muassa huokoisuus on yleisemmin normaalijakautunut ja vedenjohtavuus lognormaalijakautunut.

Vajovesivyöhykkeen syvyys ei pysy vakiona vaan vaihtelee vuodenaikojen ja

kuivuu, jäätyy ja sulaa, joutuu kasvuston juurten, maafaunan ja mikrobien sekä ihmisen toimenpiteiden muokkaamaksi. Maan ominaisuudet eivät näin ollen pysy vakiona vaan muuttuvat jatkuvasti (Vesiyhdistys ry. 1986). Vedenpidätys-käyrä kuvaa matrikkelipotentiaalin ja vesipitoisuuden välistä yhteyttä. Esimer-kiksi RISC-ohjelmassa vesipitoisuus lasketaan van Genuchtensin vedenpidätys-käyrää käyttämällä. Kuusela-Lahtinen et al. (2002) ovat koonneet van Genuch-tensin parametrien arvoja eri maalajeille.

Kohdekohtaisessa riskinarvioinnissa orgaanisten aineiden liikkuvuuteen vai-kuttaa orgaanisen hiilen määrä maassa. Orgaanisten aineiden sitoutuminen maa-han on osoitettu riippuvan lähes lineaarisesti maaperän orgaanisen hiilen mää-rään. Alhaisilla orgaanisen hiilen pitoisuuksilla maassa (0,1–0,5 %) voivat maa-perän muut ainesosat tulla merkityksellisiksi, esimerkiksi savimineraalit. Tällöin haitta-aineiden kiinnittymistä tapahtuu hyvin alhaisillakin orgaanisen aineen pitoisuuksilla. Tätä ei tarkastella SNV:n mallissa. Korkeilla orgaanisen aineen pitoisuuksilla (15–20 %) voi pidättyminen poiketa lineaarisesta riippuvuudesta orgaanisen aineen kanssa. SNV:n mallissa on siten voimassa orgaanisen aineen pitoisuus välillä 0,5–15 % (Naturvårdsverket 2005b). Suomessa riskitasojen laskennassa on käytetty arvoa 1 % (Reinikainen 2007).

Orgaanisen hiilen määrä on näin ollen orgaanisten haitta-aineiden fugasiteetti-laskuissa tärkeä parametri. Esimerkiksi RISC-HUMAN-mallissa haitta-aineen jakautuminen maaperäfaaseihin (ilma, vesi, maaperä) perustuu Mackayn ja Pet-tersonin fugasiteettiteoriaan (Mackay et al. 1985), jonka mukaan saadaan määri-tettyä fugasiteettikerroin eri faaseille. Fugasiteettikertoimien ja faasien tila-vuusosuuksien avulla saadaan laskettua haitta-aineen massaosuudet. Haitta-aineen ominaisuuksien, maaperätietojen ja eri faaseissa olevien haitta-Haitta-aineen massaosuuksien avulla lasketaan pitoisuudet eri faaseissa.

7.2.4 Toksikologiset parametrit

Ei-syöpävaarallisille haitta-aineiden annoksille on määritetty toksikologisten vaikutusten perusteella ns. kynnysarvoja, joita pienemmät annokset eivät aiheuta haitallisia vaikutuksia. Kynnysarvot on määritetty altistusreittikohtaisesti. Syöpä-vaarallisten aineiden kohdalla käytetään lineaarisia ekstrapolointimalleja, joissa syöpäriskin oletetaan kasvavan lineaarisesti annoksen mukaan. Näistä malleista määritetään yksikkösyöpäriski eli lineaarisen annos–vaste-kuvaajan kulmakerroin.

Yksikkösyöpäriskin ja hyväksytyn syöpäriskin avulla voidaan laskea sallittu

altis-7.2.5 Altistusparametrit ja niiden merkitys

Yhteenveto tarkasteltujen mallien altistusparametreista on esitetty liitteessä E.

Tarkasteltavien altistusparametrien merkitys on suurin silloin, kun ne vaikuttavat kohteessa tärkeän altistusreitin kautta altistuksen kokonaismäärään. Jos kohteessa on mahdollisuus altistua itse viljeltyjen kasvien merkittävän ravintokäytön kautta, sen osuus kokonaisaltistuksesta on suuri useille metalleille ja haihtumattomille orgaanisille aineille. Merkittäviä altistusparametreja ovat tällöin juuresten ja vihannesten kokonaiskulutus, pilaantuneella maalla viljeltyjen kasvien osuus kokonaiskulutuksesta, kehon paino sekä mallin laskema haitta-aineen pitoisuus kasvin syötävässä osassa. Osalle metalleista sekä alueilla, joilla mahdollisuutta kasvien viljelyyn ei ole, maansyönti on mallien oletustilanteessa tärkein altistus-reitti haihtumattomille aineille (niellyn maan määrä, altistustiheys ja kehon paino).

Haihtuville aineille taas sisäilman hengityksen osuus kokonaisaltistuksesta on sitä suurempi, mitä haihtuvampi aine on. Merkittäviä altistusparametreja ovat muun muassa altistumisaika sisäilmalle, hengitetyn sisäilman määrä sekä kehon paino. Muiden reittien merkitys kasvaa, mikäli yksi tai useampi merkittävimmistä altistusreiteistä on kohteessa joko kokonaan tai osittain suljettu.

7.3 Kulkeutumisen laskenta

Haitta-aineiden käyttäytymisen ja kulkeutumisen laskentaa eri riskinarviointi-malleilla tarkasteltiin esimerkkikohteista saadun aineiston avulla. Ensimmäisenä kohteena oli öljyhiilivedyillä pilaantunut jakeluasemakohde, jonka avulla selvi-tettiin öljyhiilivetyjen kulkeutumista ulkoilmaan, sisäilmaan, pohjaveteen sekä suoraa altistumista maansyönnin ja ihokosketuksen kautta. Toisena esimerkki-kohteena oli klooratuilla orgaanisilla aineilla pilaantunut vanha kaatopaikka, jonka tutkimusaineistoa käsiteltiin myös ConSim-kulkeutumismallilla, koska tässä kohteessa merkittävin riski kohdistui pohjaveteen. Kolmantena esimerkki-kohteena oli useilla haitta-aineilla pilaantunut alue.

Esimerkkikohteissa tarkasteltavien haitta-aineiden fysikaalis-kemialliset omi-naisuudet muunnettiin eri riskinarviointiohjelmille yhteneväksi. Tämän jälkeen voitiin todeta, että jakautuminen eri faasien välille lasketaan eri malleilla samalla tavalla.

BTEX-yhdisteille ulkoilman pitoisuudet laskettiin RISC-HUMANilla, SOI-LIRISKillä ja SNV:n ohjelmalla samalle tasolle. RISCillä saatiin muihin

mallei-suuruusluokan. PCE:n kohdalla ulkoilman pitoisuutta arvioitiin SNV- ja RISC-ohjelmalla. RISCillä saatiin vähän korkeimpia pitoisuuksia, erot olivat tässäkin tapauksessa alle yhden suuruusluokan.

Sisäilma-altistuksen osalta malleissa käytettiin Johnson & Ettinger -algoritmia, jonka sovelluksissa oli kuitenkin eroja. Suurin ero on, että muun muassa RISC ja RBCA mallintavat sekä diffuusio- että advektiomekanismeilla sementin halkeamien kautta sisäilmaan kulkeutuvan haitta-ainemäärän, kun taas RISC-HUMANissa haitta-ainepitoisuus mallinnetaan diffuusion perusteella.

RISCissä käytetään sisäilman hengitykselle keuhkoretentiokerrointa 0,75. Muissa tarkastelluissa malleissa käytettiin retentiokerrointa ainoastaan hengitettävälle pölylle. Eri riskinarviointimallien sisäilman pitoisuuden laskennan lähtöparamet-rit eivät ole täysin yhteneviä. SNV:n mallissa ja SOILIRISKissä määlähtöparamet-ritetään alapohjasta tuleva korvausilman määrä ja RISC-HUMANissa ja RISCissä joko maanvarainen kellariperustus tai tuuletettava ryömintätilainen perustus. Käyttä-mällä huoltoasemakohteen lähtötietoja, samaa korvausilman määrää SNV:n mallissa ja SOILIRISKissä sekä RISC-HUMANissa maanvaraista kellariperus-tusta saatiin lasketut sisäilman pitoisuudet samalle tasolle. Sisäilman pitoisuutta tarkasteltiin myös teollisuuskohteen PAH-yhdisteille. Tällöin SNV-mallilla ja SOILIRISKillä saatiin samansuuruiset arvot. RISC-HUMAN korvaa sisäilmapi-toisuuden ulkoilman pitoisuudella, mikäli ulkoilman pitoisuus on suurempi.

Näin kävi tässäkin tapauksessa.

RISCissä käytetty pohjavesikulkeutumisen arviointimenettely poikkeaa joilta-kin osin esimerkiksi RBCA-mallista, jota taas on käytetty pohjana tässä tutki-muksessa yhtenä vaihtoehtoisena mallina tarkasteltavan SOILIRISKin kehitys-työssä. Kulkeutumismalli perustuu myös molemmissa ohjelmissa yksidimensio-naaliseen advektioon ja kolmidimensioyksidimensio-naaliseen dispersioon. RISCillä lasketut pitoisuudet tarkkailupisteessä ovat kuitenkin yleensä pienempiä kuin vastaavat RBCA-mallin pitoisuudet – muun muassa siksi, että RISCissä käytetään se-mianalyyttistä dispersiomallin ratkaisua. Eroja on myös tarkkailukohteen määrit-telyssä ja kyllästyneessä vyöhykkeessä olevan lähteen mallinnuksessa. RISCissä lähdealueessa pitoisuus oletetaan vähenevän haihtumisen johdosta. Pohjavesi-mallinnuksen erot vaihtelivat eri esimerkkitapauksissa. BTEX-yhdisteille käytet-tiin pohjavesimallinnukseen SNV:n mallia, SOILIRISKiä, RISCiä. Laskennan erot näkyivät kohteen pohjavedessä ja pohjavesikulkeutumisen seurauksena pitoisuuksissa laskentakaivoissa. Korkeimmat pitoisuudet saatiin SNV:n mallilla ja alhaisimmat RISCillä, varsinkin pohjavesivyöhykkeessä RISCillä lasketut

suuksiin. Myös kaatopaikkakohteessa PCE:n pitoisuuspohjavedessä laskettiin RISCillä alhaisemmaksi kuin SNV:llä. Näiden lisäksi tässä kohteessa käytettiin ConSim-mallia. ConSim-mallilla ja SNV:n mallilla saatiin samaa suuruusluok-kaa olevia pitoisuuksia, jotka vastasivat parhaiten pohjavesiputkista otetuista näytteistä määritettyjä pitoisuuksia. SNV:n mallilla lasketut pitoisuudet laskivat etäisyyden suhteen nopeammin ConSim-mallilla, koska SNV:n mallin pitoisuus-laskennassa ei oteta huomioon haitta-aineen pidättymistä (hidastumista). Con-Sim-mallin tuloksia pyrittiin kalibroimaan suurentamalla dispersiota, mutta suu-remmalla mahdollisella dispersioarvollakaan ei saatu etäisyyden suhteen lasket-tua pitoisuutta vastaamaan mitattuja pitoisuuksia. Sekapilaantuneen teollisuus-kohteen tapauksessa SNV:n mallilla ja SOILIRISKillä pohjaveden pitoisuuksissa havaittiin pieniä eroja.