Gå til innhold
Illustrasjonsbilde

Datamodeller avslører nye miljøforurensninger

Å avdekke nye miljøforurensninger er som å lete etter nåla i høystakken. For å gjøre letingen enklere utvikler forskere modeller. De brukes som kart for hvilke stoffer man bør lete etter, hvor og når.

Forsker Ingjerd Sunde Krogseth.
Ingjerd Sunde Krogseth Foto: Christine F. Solbakken, NILU

Nasjonale miljømyndigheter har en visjon om en giftfri framtid. Det betyr at vi må kunne identifisere både eksisterende og nye miljøgifter og andre problematiske stoffer, og det medfører et betydelig behov for forskning. Det er i tillegg viktig å øke kunnskapen om hvilken risiko disse stoffene medfører for mennesker og miljø.

Et nytt forskningsprosjekt (Miljø2015) viser at bruk av datamodeller kan være viktige bidrag i dette arbeidet. Arbeidet er ledet av NILU – Norsk institutt for luftforskning og finansiert av Norges Forskningsråd, og gjennomføres i tett samarbeid med universitetene i Stockholm og Toronto.

Hvert stoff er unikt

– Kjemiske stoffer oppfører seg veldig ul

ikt når de slippes ut i miljøet, og mange stoffer forsvinner heldigvis fort uten å medføre noen skade, forklarer Ingjerd Sunde Krogseth. Hun er tidligere stipendiat og nå PostDoc ved NILU.

– Vi er primært interessert i miljøgifter. Det er de stoffene som både blir værende i miljøet og som kan tas opp i næringskjeder og føre til skade på dyr eller mennesker.

– Visjonen bak forskningen vår er å forstå, og forutsi, sammenhenger mellom kilder til miljøgifter og hvordan mennesker og miljø blir eksponert for disse. På den måten kan vi få mest mulig effektive tiltak, fortsetter Knut Breivik, seniorforsker ved NILU. Han har ledet forskningsprosjektet.

– Mye av bakgrunnen for prosjektet er en datamodell som vi bruker til å simulere hvordan kjemiske stoffer oppfører seg i miljøet, forklarer Breivik videre, – og i hvilke konsentrasjoner vi kan forvente å finne dem.

Se artikkel på nilu.no mars 2010: Jakten på morgendagens miljøgifter

Avdekker kunnskapsmangler

Et stoff må oppfylle en del kriterier for å vurderes som en potensiell fare: persistens (lang levetid), evne til opphopning i organismer og dyr, og giftighet og/eller potensial for transport over lange avstander. Hvis disse kriteriene er oppfylt lyser gjerne varsellampene hos både miljømyndigheter og forskere.

Men potensiell fare alene er ikke tilstrekkelig for at stoffet skal reguleres. I siste instans handler det om risiko. Det betyr at vi også må forstå selve eksponeringen – dosen som miljø og mennesker utsettes for. Hvis nivåene er så lave at stoffet ikke har noen effekt på helse og miljø er det liten grunn til bekymring, selv om ett eller flere av de andre kriteriene er oppfylt.

– Mange av de egenskapene ved et stoff som gjør at det kan representere en fare for helse og miljø kan vi heldigvis måle eller beregne, sier Krogseth.

– Men for å kunne si noe relevant om risiko er vi nødt til forstå sammenhengen mellom mengde utslipp og eksponering. Uten den kunnskapen er risiko vanskelig å forstå eller håndtere.

Datamodeller simulerer oppførsel og konsentrasjoner

Modell
De modellerte konsentrasjonene av siloksantypen D5 i luft på Svalbard (heltrukket linje) stemte svært godt overens med de målte konsentrasjonene (punkter). Dette betyr at forskerne nå har en god forståelse av hva som skjer med D5 i atmosfæren, inkludert langtransport til Arktis fra områder mye lenger sør. Copyright: Ingjerd Sunde Krogseth, NILU.

Forskerne mener å ha funnet oppskriften på hvordan de kan komme videre. De vil bruke datamodeller til å simulere hvordan kjemiske stoffer oppfører seg i miljøet, og i hvilke konsentrasjoner de kan forvente å finne dem.

Å sammenlikne disse simuleringene og faktiske observasjoner av stoffene i miljøet kan gi en mer helhetlig forståelse av hvordan stoffene oppfører seg, ikke minst når modellresultater og observasjoner ikke stemmer overens. Da kreves det mer forskning.

Siloksaner

Et eksempel fra prosjektet er arbeidet med siloksaner. Siloksaner er en stor gruppe stoffer som er mye brukt i hud- og hårpleieprodukter, og som slippes ut i miljøet i store mengder.

Modellsimuleringer antydet at noen av disse stoffene transporteres via luftstrømmer over lange avstander, og senere faktiske målinger fra Svalbard viste at simuleringene stemte.Se artikkel på nilu.no 20.12.2012: Stoffer fra deodoranten din flyr til Svalbard 

Seniorforsker Knut Breivik. Foto: Ingunn Trones, NILU

Årsak-virkning

– Modellene kan fortelle oss hvor og når vi bør måle, og kan i etterkant reprodusere observasjonene og gi oss innsikt i sammenhenger mellom kilder og eksponering. Det er til stor hjelp, forklarer Krogseth.

– Vi slipper vi å lete i blinde, og vi har et verktøy som kan knytte kilder til eksponering (årsak-virkning). For miljømyndighetene er dette er viktig kunnskap, som gjør dem i stand til å vurdere reduksjoner i utslipp eller tilførsler.

Det er nødvendig å fokusere på utslipp for å forstå hvordan eksponering påvirker mennesker og miljø. Breivik og hans kollegaer har derfor utviklet en metode for å beregne utslippsmengder til luft, vann og jord. De brukte metoden på mer enn 12 000 stoffer som produseres i stort volum, basert på ulike internasjonale oversikter. Utslippsestimatene ble lagt inn i en modell, og deretter ble eksponering av mennesker og miljø for hvert enkelt stoff beregnet under ledelse av forskere i Canada.

Lite åpenhet gir utsikre utslippsestimater

Nøyaktig og oppdatert informasjon om hva slags stoffer som produseres, hva de brukes til og i hvilke mengder, er som regel ikke er åpent tilgjengelig. Det er en utfordring for forskerne. Det betyr at estimatene for hvor mye av disse stoffene som slippes ut i miljøet blir usikre, og dermed blir det også usikkerhet i de endelige resultatene.

– Dette er trist, sier Breivik. – Mer åpenhet kan gjøre oss i stand til å mer effektivt identifisere stoffer som bør undersøkes nærmere, og potensielt reguleres.

Avslører nye forurensninger

Dampskipet Skibladner seiler på Mjøsa
Dampskipet Skibladner seiler på Mjøsa. Illustrasjonsfoto. Foto: Knut Breivik, NILU.

Å utvikle og bruke modeller er likevel ikke nok.

– Jobben er ikke over før vi gjennom observasjoner får bekreftet at modellene gir fornuftige beregninger, sier Breivik.

Siden siloksanforbindelser allerede var i fokus for forskningen både ved NILU og ved Universitetet i Stockholm, ble de enige om å teste modellen gjennom å se nærmere på 215 siloksanforbindelser. Tre av disse siloksanforbindelsene ble foreslått som mulige miljøforurensninger, selv om de ikke var målt i miljøet tidligere.

Forskerne utviklet de nødvendige analytiske metodene, og hentet inn miljøprøver fra både Sverige og Norge – blant annet sedimenter fra Mjøsa samlet inn nær Gjøvik.

Etter analysen kunne forskerne fastslå at alle de tre antatte miljøgiftene ble påvist i en eller flere prøver, en av dem i samtlige miljøprøver.

Gjennombrudd

Selv om det er noe usikkerhet i forbindelse med utslippsestimatene, har forskerne funnet ut at modellen kan bidra til å identifisere mulige nye organiske forurensninger i miljøet, og at dette i etterkant kan bekreftes gjennom observasjoner. Funnene er på mange måter et gjennombrudd for det teamarbeidet som har vært lagt ned.

– Nå har vi vist at modellene også har blitt gode nok til å bidra til funn av nye miljøforurensninger, sier Breivik.

Dynamisk og framtidsrettet

Modellen som NILU arbeider med er dynamisk. Det innebærer at den kan brukes til å belyse hvordan nivåer av stoffer kan variere i mennesker og miljø over tid, for eksempel ved endring i utslipp.

– Dette er særlig relevant for langlivede forurensninger, som miljøgiftene jo ofte er, forteller Breivik. – Simuleringen bør derfor kunne foretas over tidsperioder som representerer ulike stoffers levetid i miljøet, for å gi meningsfulle beregninger av sammenhenger mellom kilder og eksponering.

Relevante klima- og miljøbetingelser

En annen fordel er at modellen er satt opp til å beskrive nordiske klima- og miljøbetingelser.

– Modellene må gjenskape relevante miljøbetingelser for å gi realistiske og relevante prediksjoner for oss, fortsetter Breivik. Han henviser til at mye av oppmerksomheten rundt miljøgiftproblematikken her hjemme har vært knyttet til forhøyede nivåer funnet i mennesker og miljø i Arktis. Stoffer oppfører seg for eksempel svært ulikt i Arktis og i tropiske strøk, og dette må modellene ta hensyn til.

Breivik og Krogseth vil jobbe videre med modellene for å redusere de gjenværende usikkerhetene så mye som mulig. Slik kan systemforståelsen bli stadig bedre, og de kan bruke erfaringene til å belyse morgendagens utfordringer.

De tror at modellene kan anvendes til å belyse hvordan framtidige klimaendringer ikke bare påvirker hva som skjer med stoffene når de slippes i miljøet, men også hvordan mennesker og miljø eksponeres. De vil også fortsette å lete etter kunnskapshull, og selvsagt også nye mulige miljøforurensninger eller miljøgifter.

– Det gjenstår mye hardt arbeid og det er flust å ta tak i, innrømmer Krogseth. – Det å jobbe med tusentalls stoffer og samtidig evaluere usikkerheter i hvert ledd tar mye tid. Men det at modellene leder oss til nye stoffer, som vi etterpå kan finne i miljøet, inspirerer oss til å lete videre.

Utvalgte referanser:

Krogseth IS, Breivik K, 2014. Multimedia models and observations in concert: A powerful tool to understand and manage organic contaminants. 45 pp. NILU OR 22/2014. ISBN nr 978-82-425-2677-9 (Print)

McLachlan MS, Kierkegaard A, Radke M, Sobek A, Malmvärn A, Alsberg T, Arnot JA, Brown TN, Wania F, Breivik K, Xu S, 2014. Using model-based screening to help discover unknown environmental contaminants. Environmental Science and Technology. http://dx.doi.org/10.1021/es5010544

Breivik K, Arnot JA, Brown TN, Wania F, McLachlan MS, 2012. Screening organic chemicals in commerce for emissions in the context of environmental and human exposure. Journal of Environmental Monitoring. Vol. 14. No. 8: 2028-2037. http://dx.doi.org/10.1039/C2EM30259D

Arnot JA, Brown TN, Wania F, Breivik K, McLachlan MS, 2012. Prioritizing chemicals and data requirements for screening level exposure and risk assessment. Environmental Health Perspectives. Vol. 120. No. 11: 1565-1570.
http://dx.doi.org/10.1289/ehp.1205355

355