Web-based Archive of RIVM Publications
Not a member yet
15852 research outputs found
Sort by
Repetition in social contacts: implications in modelling the transmission of respiratory infectious diseases in pre-pandemic and pandemic settings
No full textDispersion of silica-encapsulated DNA magnetic particles in a homogeneous sand tank
No full textIn this study, we focused on the 3D dispersion of colloids. To our knowledge, we were the first to do so. Thereto, we injected silica encapsulated DNA tagged superparamagnetic particles (SiDNAmag) in a homogeneous coarse grain sand tank. At four downstream locations, SiDNAmag concentrations were determined as a function of time. Longitudinal and transverse dispersivity values and associated uncertainties of SiDNAmag were determined using Monte Carlo modelling approach. The parameter associated uncertainties of hydraulic conductivity as well as of the effective porosity estimated from SiDNAmag breakthrough curves were statistically similar to those estimated from salt tracer breakthrough curves. Further, the SiDNAmag dispersivity uncertainty ranges were then statistically compared with the salt tracer (NaCl, and fluorescein) dispersivities. Our results indicated that time to rise, time of peak concentration and shape of the breakthrough curves of SiDNAmag were similar to those of the salt tracer breakthrough curves. Despite the size difference between the salt tracer molecules and SiDNAmag, size exclusion did not occur, probably due to the large pore throat diameter to SiDNAmag diameter ratio. The median longitudinal dispersivity (αL) of salt tracer and SiDNAmag were 4.9 and 5.8 × 10-4 m, respectively. The median ratio of horizontal and vertical transverse dispersivities to αL, (αTH /αL and αTV /αL, respectively), for salt tracer and SiDNAmag ranged between 0.52 and 0.56. Through the statistical tests, we concluded that the longitudinal and traverse dispersivities of SiDNAmag were not statistically significantly different from salt tracer in 3 dimensions and could be used to characterize the dispersive properties of the medium we used. Our work contributes to a better understanding of 3D dispersion of SiDNAmag in saturated porous media
Biodistribution of cerium dioxide and titanium dioxide nanomaterials in rats after single and repeated inhalation exposures
No full textRats were exposed to cerium dioxide (CeO2, 28.4 ± 10.4 nm) and titanium dioxide (TiO2, 21.6 ± 1.5 nm) ENMs in a single nose-only exposure to 20 mg/m3 or a repeated exposure of 2 × 5 days to 5 mg/m3. Different dose levels were obtained by varying the exposure time for 30 min, 2 or 6 h per day. The content of cerium or titanium in three compartments of the lung (tissue, epithelial lining fluid and freely moving cells), mediastinal lymph nodes, liver, spleen, kidney, blood and excreta was measured by Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (ICP-MS) at various time points post-exposure. As biodistribution is best studied at sub-toxic dose levels, lactate dehydrogenase (LDH), total protein, total cell numbers and differential cell counts were determined in bronchoalveolar lavage fluid (BALF)
Nitrate trend reversal in Dutch dual-permeability chalk springs, evaluated by tritium-based groundwater travel time distributions
No full textHeat, plume rise and deposition as a result of fires. Recommendation to expand Pluimradar
No full textBij grote branden komen schadelijke stoffen vrij die in de omgeving kunnen terechtkomen. Deze stoffen kunnen schadelijk zijn voor de gezondheid, bijvoorbeeld als iemand er veel van inademt. Ook kunnen ze op de bodem en oppervlakken terechtkomen waarna mensen ermee in contact kunnen komen. De brandweer meet daarom op verschillende plaatsen in de omgeving van het ongeval de concentraties van schadelijke stoffen. De Milieuongevallen Dienst (MOD) van het RIVM kan hierbij helpen. Het is belangrijk de metingen op de juiste plaats te doen. Met Pluimradar, een online tool, kan snel worden berekend waar concentraties schadelijke stoffen in de lucht relatief hoog zijn. De tool berekent ook waar relatief veel gevaarlijke stoffen op de bodem terechtkomen. Deze informatie is nodig om omwonenden en hulpverleners goed te kunnen adviseren bij een brand. Het RIVM stelt voor Pluimradar uit te breiden met een berekening van de 'pluimstijging'. Rook stijgt namelijk op door de warmte. Dat heeft invloed op de rookconcentraties in de omgeving en op de hoeveelheid stoffen die neerdalen op de bodem. Bij een brand in een gebouw is een extra berekening nodig omdat niet alle rook opstijgt. Dit komt omdat een deel van de rook rond het gebouw blijft hangen en afkoelt. Het RIVM heeft uitgezocht hoe dat verschijnsel in de tool kan worden meegenomen. De gebruiker van Pluimradar moet nu bij branden nog zelf opgeven hoe hoog de rookpluim komt. Vanaf de grond is dat lastig in te schatten. Door de uitbreiding van Pluimradar hoeft de gebruiker dit niet meer te doen. De tool wordt op dit moment aangepast naar een nieuwe versie en wordt daarna beschikbaar gesteld. De MOD en Adviseurs Gevaarlijke Stoffen (AGS'en) van de brandweer gebruiken de tool Pluimradar. Het RIVM heeft Pluimradar ongeveer 10 jaar geleden samen met het KNMI ontwikkeld.Large fires are accompanied by the release of harmful substances which may end up in the surrounding area. These substances can be harmful to health, for example when people inhale too much of them. People may also come into contact with them if they are deposited onto the soil and other surfaces. This is why the fire brigade measures concentrations of harmful substances in various areas near the site of the incident. RIVM's Environmental Incident Service (Milieuongevallendienst, MOD) can assist with this. It is important that the measurements are taken in the right locations. Pluimradar (Plume Radar) is an online tool that makes it possible to quickly model where there are likely to be relatively high concentrations of harmful substances in the air. The tool also models where relatively large amounts of harmful substances are likely to be deposited onto the soil. This information is necessary to be able to advise local residents and first responders properly in the event of a fire. RIVM now proposes to expand Pluimradar with 'plume rise modelling'. The heat generated by the fire causes the ensuing smoke to rise. This affects the smoke concentrations in nearby areas, as well as the amounts of harmful substances deposited onto the soil. In the case of a fire inside a building, additional modelling is needed, because not all of the smoke will rise: part of the smoke will envelop the building and cool down. RIVM has investigated how this phenomenon can be included in the tool. At present, Pluimradar users need to enter the altitude to which the smoke plume rises after a fire manually. This is difficult to estimate from ground level. Expanding Pluimradar means the user no longer has to do this. The tool is being modified at the moment and will be released when ready. The Pluimradar tool is used by the MOD and Hazardous Materials Officers employed by the fire brigade. It was developed jointly by RIVM and the Royal Netherlands Meteorological Institute around 10 years ago
Robust calculus for biotransformation in wastewater generalised across thousands of chemicals and conditions
No full textBroad foresight study into screening and early detection
No full textDe Nederlandse overheid biedt de bevolking onderzoeken aan om ziekten vroegtijdig op te sporen, en zo beter te kunnen behandelen. Het gaat om bevolkingsonderzoeken naar verschillende vormen van kanker en de screenings van ongeboren en pasgeboren kinderen op bepaalde ziekten. Allerlei ontwikkelingen hebben invloed op het aanbod van deze onderzoeken in de toekomst: de vergrijzing, economische en technologische ontwikkelingen en maatschappelijke opvattingen. Het is alleen onzeker hoe deze ontwikkelingen zullen verlopen.
De overheid wil inzicht krijgen in de mogelijke ontwikkelingen om beter voorbereid te zijn op de toekomst van screening en vroege opsporing. Het RIVM heeft daarom de belangrijkste ontwikkelingen op een rij gezet. Dit kan VWS(Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport ) helpen om een visie te vormen over de toekomst van screening en vroege opsporing en keuzes te maken over mogelijke acties.
Een voorbeeld is het groeiende tekort aan personeel en de druk die dit zal leggen op de uitvoering van bevolkingsonderzoeken naar kanker. Dit betekent dat misschien op een andere manier zal worden bepaald wie een uitnodiging voor een screening krijgt en op welk moment. Nu zijn leeftijd en geslacht daar de basis voor, maar in de toekomst kunnen ook andere kenmerken mee gaan spelen. Zo zouden mensen met een kleine kans op kanker minder vaak gescreend kunnen worden, en blijft het aanbod voor mensen met een hoog risico behouden.
Technologische vernieuwing op het gebied van screening en vroege opsporing gaan snel. Mogelijk kan de techniek helpen om ze in de toekomst in een andere, eenvoudigere vorm aan te bieden. Denk aan een bloedtest voor de bevolkingsonderzoeken naar kanker.
Maar nieuwe vormen van screening en vroege opsporing roepen ook vragen op over het beheer van persoonlijke gegevens en de rol van de overheid. Bedrijven zullen vaker dan nu gezondheidsonderzoeken aanbieden. De vraag is hoe de overheid zich daartoe gaat verhouden. Bovendien denkt niet iedereen hetzelfde over een wenselijke toekomst voor screening en vroege opsporing. Het RIVM heeft daarom verschillende ideeën uit de samenleving op een rij gezet. Bijvoorbeeld dat iedereen toegang moet krijgen tot de onderzoeken of dat er juist behoefte is aan een aanbod op maat. Het antwoord hangt af van wat mensen het belangrijkst vinden: effectiviteit, toegang voor iedereen, betaalbaarheid of keuzevrijheid
