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Umweltsozialwissenschaften
Umgang mit Spitalabwasser

Umgang mit Spitalabwasser

Hintergrund

Mikroverunreinigungen (z.B. Pharmazeutika) werden zunehmend in Gewässern gemessen; sie werden nur teilweise in Kläranlagen entfernt. In der Regel besteht grosse Unsicherheit darüber, ob solche Stoffe negative Auswirkungen auf aquatische Ökosysteme haben. Es gibt aber auch Ausnahmen, man weiss zum Beispiel, dass Östrogene (weibliche Hormone) in die Fortpflanzung von Fischen eingreifen können. In solch komplexen Entscheidungssituationen mit hoher Unsicherheit und vielen Beteiligten können Entscheidungen nicht alleine durch die Wissenschaft gefällt werden; es braucht dazu partizipative und transdisziplinäre Ansätze. Beispielsweise sind Technologien, welche Pharmazeutika auf den Kläranlagen entfernen könnten teuer, und letztendlich muss die Gesellschaft entscheiden, ob allfällige Risiken die hohen Kosten rechtfertigen.

Mikroverunreinigungen können entfernt werden indem man neue Technologien auf Kläranlagen einbaut oder aber indem man Massnahmen an der Quelle einführt. In Expertenkreisen wird diskutiert, ob Spitäler eine relevante Punktquelle sein könnten und falls ja, ob es angebracht wäre, dort erste Massnahmen zur Entfernung von Medikamentenresten im Abwasser einzuführen. Als Massnahme kommt die Behandlung des gesamten Spitalabwassers in Frage, aber auch nur eines Teilstromes (z.B. Onkologiestation, um Zytostatika (Krebsmedikamente) zu entfernen). Weiter könnte nur der Urin abgetrennt und behandelt werden (www.novaquatis.ch), welcher etwa 60–70% der durch den menschlichen Körper ausgeschiedenen Medikamente enthält. In mehreren europäischen Ländern werden zurzeit erste Pilotanlagen entwickelt, mit denen das Abwasser aus Spitälern und Kliniken behandelt werden kann (www.pills.eu). Bis anhin wurden jedoch die Beteiligten nicht systematisch in die schwierige Entscheidung mit einbezogen, wie man am besten vorgehen sollte.
Dieses Projekt konzentriert sich auf eine klar definierte Entscheidungssituation: Als Fallstudie werden ein Kantonsspital (Krankenhaus) und eine kantonale psychiatrische Klinik betrachtet, welche möglicherweise wichtige Punktquellen für Pharmazeutika im Abwasser darstellen und dadurch Ziel erster Massnahmen sein könnten. Als Methode kombinieren wir eine ‚Akteursanalyse’ (auch mit H. Mosler) mit einer ‚Multi-kriterien Entscheidungsanalyse’ (auch mit H. Siegrist, P. Reichert).

Akteursanalyse

Die Methode 'Akteursanalyse' wurde entwickelt nachdem man merkte, dass viele Projekte gescheitert sind, weil sich die Beteiligten dagegen wehrten. Sie ist auch sehr erfolgreich für Politikanalysen und die Ausarbeitung von Strategien angewendet worden. In unserem Projekt führen wir Experteninterviews zur Identifizierung der Akteure durch. Ein früher entwickeltes Konzept unterstützt uns bei der Charakterisierung der Einstellung der Beteiligten zum Thema, ihrer Beziehungen untereinander und um generelle Barrieren und Ressourcen aufzudecken. Die Identifikation der wichtigsten Entscheider und Betroffenen bildet die Basis für einen zukünftigen Einbezug der Akteure.

Multi-kriterien Entscheidungsanalyse (Multi-criteria decision analysis, MCDA)

MCDA ist eine Methode mit der man schwierige Entscheidungsprobleme strukturieren und die Präferenzen der Beteiligten eruieren kann. Wir werden zunächst das bestehende Wissen in den Chemie-, Ökotoxikologie- und Ingenieruwissenschaften zusammentragen sowie einige neue Daten erheben (C. McArdell, B. Escher, H. Siegrist). Interviews werden uns Aufschluss über die Ziele, Präferenzen und Werte der Beteiligten zum Thema 'Pharmazeutika im Spitalabwasser' geben. Durch die Kombination von (objektiven) naturwissenschaftlichen Daten mit den (subjektiven) Daten aus den Interviews können Ranglisten von verschiedenen technischen oder organisatorischen Massnahmen zur Behandlung des Spitalabwassers erstellt werden. Dadurch wird es möglich, Optionen mit Konfliktpotenzial oder Konsens-Lösungen zu identifizieren. Eine wichtige Rolle in einem solchen Prozess spielt aber auch das bessere Verständnis für die Problematik und soziales Lernen der Beteiligten. Um dies zu erreichen, werden die Resultate in einem Workshop diskutiert, der auch dazu dient, herauszufinden, ob das angewandte Prozedere hilfreich erscheint. Die Studie bildet die Basis für künftige breiter gefasste Entscheidungen über den Umgang mit Mikroverunreinigungen.

Resultate

Siehe Englische Seite oder Publikationen.

Ziele

  • Existierende Daten über technische und organisatorische Massnahmen zur Reduktion von Medikamenten im Abwasser zusammentragen und integrieren
  • Relevanz und Beitrag von Spital-Punktquellen zur Gesamtlast an Pharmazeutika im Abwasser abschätzen, basierend auf zwei Fallstudien
  • Breit abgestützter Entscheid durch die systematische Integration der wichtigsten Akteure im Entscheidungsprozess
  • Vorschläge ausarbeiten wie mit dem Thema ‘Pharmazeutika im Abwasser von Spitälern und Kliniken’ am besten umgegangen werden kann (spezifisch für jede Fallstudie und generell für die Schweiz)
  • Die Nützlichkeit der MCDA-Methode für reale Akteure abschätzen und empirische Informationen erheben über komplizierte Entscheidungsprozesse mit vielen Beteiligten, welche (vermutlich) unterschiedliche Interessen haben

Publikationen

  • Escher, B.I., R. Baumgartner, M. Koller, K. Treyer, J. Lienert, C.S. McArdell (2011) Environmental toxicology and risk assessment of pharmaceuticals from hospital wastewater. Water Research 45(1): 75–92.
  • Lienert, J., M. Koller, J. Konrad, C.S. McArdell, N. Schuwirth (2011) Multiple-criteria decision analysis reveals high stakeholder preference to remove pharmaceuticals from hospital wastewater. Environmental Science & Technology 45(9): 3848–3857.
  • McArdell C.S., J. Lienert (2011) How to deal with hospital wastewater? Eawag Annual Report 2010: pp. 10–11. Download: http://www.eawag.ch/medien/publ/jb/2010/jb10e.pdf.
  • Schuwirth, N., P. Reichert, J. Lienert (2012) Methodological aspects of multi-criteria decision analysis for policy support: A case study on pharmaceutical removal from hospital wastewater. European Journal of Operational Research 220: 472–483.

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