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Evaluation von Standards und Modellen zur probabilistischen Expositionsabschätzung

(Laufzeit: 01.09.2002 – 30.11.2005)

Modelle zur Expositionsschätzung verknüpfen Informationen über die Art, Häufigkeit und Intensität des Kontaktes einer Bevölkerung (oder einer Bevölkerungsgruppe) mit einem schadstoffbelasteten Umweltmedium (z.B. Luft, Nahrung oder Boden). Neben Daten zum Schadstoff (z. B. Konzentration in verschiedenen Umweltmedien) gehen personenbezogene Einflussgrößen wie Körpergewicht und -größe, Angaben über den Lebensmittelverzehr, die Aufnahme von Boden und Staub über den Mund sowie die Aufnahme verschiedener Stoffe über die Haut und Atmung in die Schätzung ein.

Bislang war es bei Expositionsabschätzungen üblich, für Risiken durch chemische Substanzen denjenigen Wert zu schätzen, der als höchste Belastung anzunehmen ist (ungünstiger Fall). Um für die Bevölkerung den größtmöglichen Schutz sicher zu stellen, orientierten sich Maßnahmen zur Abwehr von Gesundheitsgefahren bislang regelmäßig an dieser Schätzung für den „ungünstigen Fall“. Ein Nachteil dieser vergleichsweise einfachen Methode ist, dass viele Informationen über die tatsächliche Belastung der Bevölkerung durch die Ableitung eines einzelnen Expositionswertes unbekannt bleiben. Inzwischen wird daher zunehmend der Einsatz einer verteilungsbasierten (probabilistischen) Expositionsabschätzung diskutiert. Diese beschreibt neben der durchschnittlichen Höhe einer Schadstoffexposition auch deren Variation innerhalb der gesamten Bevölkerung. Damit wird eine wirklichkeitsgetreuere Schätzung von umweltbedingten Gesundheitsrisiken erreicht.

Die verteilungsbasierte Expositionsabschätzung kann vielfältig eingesetzt werden. Sie ist geeignet, um bestehende oder zu erwartende Schadstoffexpositionen der Bevölkerung in Deutschland zu prognostizieren, hoch belastete Bevölkerungsgruppen und Ursachen besonders hoher Expositionen zu identifizieren sowie Schätzungen für bestimmte Bevölkerungsgruppen (z. B. spezifische Berufsgruppen) vorzunehmen.

Das Forschungsprojekt „Evaluation von Standards und Modellen zur probabilistischen Expositionsabschätzung“ hat sich daher zur Aufgabe gemacht, für Deutschland repräsentative Daten über Faktoren, die die individuelle Exposition mit Umweltschadstoffen beeinflussen, in einheitlicher Form zusammenzutragen und auszuwerten.

Ziel des Forschungsprojekts war, eine einheitliche Datengrundlage für eine verteilungsbasierte (probabilistische) Expositionsabschätzung bereit zu stellen. Hierzu wurden über 50 Literaturquellen und Datensätze zusammengetragen. Grundlage bildeten die „Standards zur Expositionsabschätzung“ des Ausschuss für Umwelthygiene (AUH) von 1995 [1]. Diese Daten wurden aktualisiert sowie um weitere verfügbare Datenbestände des Bundes (u. a. Daten aus dem Umwelt-Survey des Umweltbundesamtes), der Länder sowie wissenschaftlicher Einrichtungen ergänzt. Diese bevölkerungsbezogenen, verteilungsbasierten Expositionsfaktoren wurden in der im Projekt entwickelten Datenbank (RefXP) systematisch archiviert und dokumentiert.

Darüber hinaus wurde ein umfangreicher Abschlussbericht erstellt, der die Arbeitsanforderungen für eine verteilungsbasierte Expositionsabschätzung und Empfehlungen zur „Guten Praxis“ der Expositionsmodellierung enthält. Dies soll dazu beitragen, die Anwendung verteilungsbasierter Expositionsmodelle durch Beschäftigte in Behörden im Bereich der Umwelt- und Gesundheitsbeobachtung in ihrer beruflichen Praxis zu erleichtern und zu vereinheitlichen, um damit die Ergebnisse vergleichbar zu machen.

Zur Sicherung der Qualität des Projekts und um durch eine breite Kommunikation die Akzeptanz für die neue Methodik zu verbessern, wurden die Ergebnisse der Fachöffentlichkeit in zwei Workshops im Januar 2004, im Mai 2005 und  im April 2007 vorgestellt und diskutiert.

Kontakt
Umweltbundesamt, FG II 1.3
Dirk Wintermeyer
André Conrad

Literatur
[1] Ausschuss für Umwelthygiene (AUH) (1995): Standards zur Expositionsabschätzung. Bericht des Ausschusses für Umwelthygiene. Behörde für Arbeit, Gesundheit und Soziales, Hamburg (Hrsg.), Hamburg.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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