Università degli Studi di Firenze - Dipartimento di Energetica “Sergio Stecco” Valutazione dell'impatto delle politiche di intervento e riduzione delle emissioni di polveri sottili attraverso l'applicazione di modellistica diffusionale atmosferica Ph.D. Ing. PAOLO GIAMBINI “Esperienze avanzate di riduzione delle polveri sottili: le strategie e i migliori esempi da seguire per il risanamento della qualità dell’aria nell’area metropolitana fiorentina”, 2 ottobre 2009, Firenze

SOMMARIO 1 Introduzione alla modellistica 2 Modellistica matematica a supporto della gestione della qualità dell’area in Toscana – Progetto MoDiVaSET: metodi d’indagine 3 I risultati del Progetto MoDiVaSET 4Conclusioni 5 Progetti futuri

INTRODUZIONE DISPERSIONEEMISSIONIIMPATTIESPOSIZIONE Modelli emissioni Monitoraggio della qualità dell'aria Modellisticadiffusionale Monitoraggio indicatori biologici Modelli di esposizione Monitoraggio biologico e sanitario Il ruolo della modellistica nella gestione della qualità dell’aria Strumento previsionale atto a fornire informazioni utili come supporto alla pianificazione e alla gestione della qualità dell'aria Il ruolo della modellistica nella gestione della qualità dell’aria Strumento previsionale atto a fornire informazioni utili come supporto alla pianificazione e alla gestione della qualità dell'aria Modelli effetti ambientali e sanitari Monitoraggio emissioni Modelli di valutazione integrata -- Gestione della qualità dell'aria

INTRODUZIONE LIMITI E INCERTEZZE DELLA MODELLISTICA INCERTEZZE NATURALI INCERTEZZE DEL MODELLO INCERTEZZE DEI DATI DI INPUT Variabilità Turbolenza Atmosferica Semplificazioni nella formulazione dei modelli Mediazione nel tempo e nello spazio Trattazione meccanismi chimici (ad es. formazione particolato secondario) Incertezze nella stima delle emissioni Incertezze meteorologiche Carenza dati conoscitivi CENTRALITA’ DELLA VALIDAZIONE DEL MODELLO PER LO SPECIFICO CASO DI APPLICAZIONE

PROGETTO MODIVASET Progetto MoDiVaSET Modellistica Diffusionale per la Valutazione di Scenari Emissivi in Toscana In collaborazione con Regione Toscana, LaMMA (CNR-IBIMET) e Arpat Obiettivo finale: valutazione di scenari emissivi di modificazione territoriale a supporto della gestione della qualità dell’aria della regione Toscana Area di studio: Area metropolitana di Firenze, Prato e Pistoia (49x40 km²) Inquinanti: NO x, NO 2, PM 10 FASI PROGETTO: 1) Sviluppo di una catena modellistica affidabile finalizzata alla simulazione della dispersione nell’area FI-PO-PT: - applicazioni modellistiche di tipo long term (1 anno) - valutazione performance dei sistemi modellistici 2) Valutazione comparativa scenari emissivi (attuale e futuro) e contributo categorie di sorgente di emissione Progetto MoDiVaSET Modellistica Diffusionale per la Valutazione di Scenari Emissivi in Toscana In collaborazione con Regione Toscana, LaMMA (CNR-IBIMET) e Arpat Obiettivo finale: valutazione di scenari emissivi di modificazione territoriale a supporto della gestione della qualità dell’aria della regione Toscana Area di studio: Area metropolitana di Firenze, Prato e Pistoia (49x40 km²) Inquinanti: NO x, NO 2, PM 10 FASI PROGETTO: 1) Sviluppo di una catena modellistica affidabile finalizzata alla simulazione della dispersione nell’area FI-PO-PT: - applicazioni modellistiche di tipo long term (1 anno) - valutazione performance dei sistemi modellistici 2) Valutazione comparativa scenari emissivi (attuale e futuro) e contributo categorie di sorgente di emissione

PROGETTO MODIVASET - METODI APPLICAZIONI MODELLISTICHE OPZIONI MODELLISTICHE: - Applicazioni di tipo long term (1 anno di simulazione su base oraria, anno di riferimento 2002) - Inclusione background regionale attraverso dati di monitoraggio ARPAT delle stazioni di tipo fondo rurale o periferiche esterne all’area di indagine - Approccio inerte per tutti gli inquinanti eccetto per NO 2, per cui si è utilizzato la relazione empirica di Derwent and Middleton (1996) APPLICAZIONI MODELLISTICHE OPZIONI MODELLISTICHE: - Applicazioni di tipo long term (1 anno di simulazione su base oraria, anno di riferimento 2002) - Inclusione background regionale attraverso dati di monitoraggio ARPAT delle stazioni di tipo fondo rurale o periferiche esterne all’area di indagine - Approccio inerte per tutti gli inquinanti eccetto per NO 2, per cui si è utilizzato la relazione empirica di Derwent and Middleton (1996)

PROGETTO MODIVASET - METODI VALUTAZIONE PERFORMANCE MODELLI 1) Studio sensitività parametri: permette di calibrare i modelli attraverso l’identificazione dei parametri a cui i modelli sono più sensibili (solo ADMS) 2) Validazione e confronto tra modelli: permette di confrontare le performance dei modelli ed individuare il più adatto 3) Analisi delle incertezze: permette di determinare il grado di incertezza di applicazioni per previsioni su scenari futuri Confronto tra concentrazioni medie annuali simulate e misurate dalla rete di monitoraggio di Firenze, Prato e Pistoia: 24 stazioni (15 di background e 9 di traffico) SCELTA DERIVANTE DA: 1. FINALITA’ DEL PROGETTO (analisi conc. su lungo periodo) 2. INDICAZIONI ASTM, 2000 (analisi performance basate su regimi medi e non su singoli esperimenti)

PROGETTO MODIVASET - METODI VALIDAZIONE E SENSITIVITA’ Una procedura analoga basata sul confronto con i dati di monitoraggio (analisi separate per tipologie di stazioni di monitoraggio) è stata impiegata per entrambe le analisi: 1) Analisi preliminari basate sul confronto grafico dei risultati: a) Scatter plot b) Quantile-quantile plot 2) Analisi statistica a) Calcolo indici derivati dal BOOT package (Hanna,1989) e dal MVK (Olesen, 1995 & 2005) - MEAN, BIAS, FB, SIGMA, FS, FA2, COR, NMSE, WNNR, NNR – b) Verifica criterio di “accettabilità” di Chang & Hanna, 2004 (FA2>0.5, -0.3<FB<0.3, NMSE<4) ANALISI INCERTEZZE Tecniche di tipo top-down (le cause di ogni singolo errore non sono prese in considerazione, ma ne viene invece quantificato l'effetto totale partendo dalle osservazioni del fenomeno): 1) Calcolo indici di incertezza: a) Relative maximum error, RME (Borrego et al. 2008): calcolo accuratezza secondo le direttive EU b) Metodo di Colvile et al. (2002): calcolo incertezza con rimozione effetti di sotto- e sovrastima 2) Mappe incertezza (Denby et al. 2007): distribuzione spaziale incertezze VALIDAZIONE E SENSITIVITA’ Una procedura analoga basata sul confronto con i dati di monitoraggio (analisi separate per tipologie di stazioni di monitoraggio) è stata impiegata per entrambe le analisi: 1) Analisi preliminari basate sul confronto grafico dei risultati: a) Scatter plot b) Quantile-quantile plot 2) Analisi statistica a) Calcolo indici derivati dal BOOT package (Hanna,1989) e dal MVK (Olesen, 1995 & 2005) - MEAN, BIAS, FB, SIGMA, FS, FA2, COR, NMSE, WNNR, NNR – b) Verifica criterio di “accettabilità” di Chang & Hanna, 2004 (FA2>0.5, -0.3<FB<0.3, NMSE<4) ANALISI INCERTEZZE Tecniche di tipo top-down (le cause di ogni singolo errore non sono prese in considerazione, ma ne viene invece quantificato l'effetto totale partendo dalle osservazioni del fenomeno): 1) Calcolo indici di incertezza: a) Relative maximum error, RME (Borrego et al. 2008): calcolo accuratezza secondo le direttive EU b) Metodo di Colvile et al. (2002): calcolo incertezza con rimozione effetti di sotto- e sovrastima 2) Mappe incertezza (Denby et al. 2007): distribuzione spaziale incertezze Obiettivi di qualità direttive EU

PROGETTO MODIVASET - METODI ANALISI DEGLI SCENARI EMISSIVI INDAGINI 1.Applicazione del sistema modellistico individuato nella fase di sviluppo e verifica per la valutazione comparativa di scenari emissivi di NO 2, NO x e PM 10 : ●Scenario base, emissioni IRSE 2003 ●Scenario futuro o “Business as usual”, emissioni IRSE al 2011 modificate sulla base di variazioni statistiche previsionali: 1) evoluzione parco auto sulla base del trend dei dati ACI 2) evoluzione consumi di combustibili per riscaldamenti domestici sulla base trend IRSE 3) sostituzione nel civile dell’uso dell’olio combustibile con gas naturale 4) evoluzione tecnologica delle caldaie industriali e civili 2.Valutazione del peso delle diverse categorie di sorgenti emissive: ●Industrie rilevanti (sorgenti puntuali, POINT), ●Autostrade e Superstrade (sorgenti lineari, LINE), ●Riscaldamenti domestici (sorgenti areali, HEAT), ●Traffico locale (sorgenti areali, ROAD), ●Piccole industrie (sorgenti areali, IND) ●Altre sorgenti (sorgenti areali, OTHER) ANALISI DEGLI SCENARI EMISSIVI INDAGINI 1.Applicazione del sistema modellistico individuato nella fase di sviluppo e verifica per la valutazione comparativa di scenari emissivi di NO 2, NO x e PM 10 : ●Scenario base, emissioni IRSE 2003 ●Scenario futuro o “Business as usual”, emissioni IRSE al 2011 modificate sulla base di variazioni statistiche previsionali: 1) evoluzione parco auto sulla base del trend dei dati ACI 2) evoluzione consumi di combustibili per riscaldamenti domestici sulla base trend IRSE 3) sostituzione nel civile dell’uso dell’olio combustibile con gas naturale 4) evoluzione tecnologica delle caldaie industriali e civili 2.Valutazione del peso delle diverse categorie di sorgenti emissive: ●Industrie rilevanti (sorgenti puntuali, POINT), ●Autostrade e Superstrade (sorgenti lineari, LINE), ●Riscaldamenti domestici (sorgenti areali, HEAT), ●Traffico locale (sorgenti areali, ROAD), ●Piccole industrie (sorgenti areali, IND) ●Altre sorgenti (sorgenti areali, OTHER)

STUDIO DI SENSITIVITA’ ADMS-URBAN PROGETTO MODIVASET - RISULTANZE SCENARIO DI RIFERIMENTOSCENARI DI SENSITIVITA’ ANALISI STATISTICA (Criterio di accettabilità: ;NMSE<4) SCATTER PLOT ELEVATA SENSITIVITA’ : dati meteo (D3) e background regionale (D4) BASSA SENSITIVITA’: lunghezza minima di Monin- Obukhov (D1) DETERMINAZIONE CALIBRAZIONE OTTIMALE: Set parametri scenario D3 BASE DATI: concentrazioni medie annuali NO 2 stazioni di Background Stazioni di monitoraggio fondo rurale

VALIDAZIONE E CONFRONTO MODELLI PROGETTO MODIVASET - RISULTANZE ADMS, CGPL e CGSA: - Buone performance per NO 2 e NO x nelle stazioni di background - Scarse prestazioni per PM 10 e stazioni traffico (sottostime dovute a non considerazione della chimica, PM secondario, ed effetti di microscala) CAMx: Scarse prestazione per tutti gli inquinanti (criticità input: speciazione COV, diffusività vert.) Criterio di accettabilità: ;NMSE<4

PROGETTO MODIVASET - RISULTANZE ANALISI INCERTEZZE BASE DATI: concentrazioni medie annuali nelle stazioni di Background MAPPE INCERTEZZE PM 10 ACCURATEZZA METODO EU (RME) ACCURATEZZA METODO Colvile et al. (2002) Conferma dei risultati della validazione - Buone performance di ADMS, CGPL e CGSA (specialmente per NO 2 e NO x ) - Scarse prestazioni di CAMx per tutti gli inquinanti CAMxADMS Valori di incertezza accettabili anche per il PM 10 primario

PROGETTO MODIVASET - RISULTANZE ANALISI SCENARI EMISSIVI Sulla base dello studio di valutazione delle performance sono stati scelti gli inquinanti (NO 2 e PM 10 primario) e il modello da utilizzare per la valutazione degli scenari (ADMS-Urban). ADMS-Urban è risultato essere il modello più adatto, in quanto garantisce: 1) buone performance 2) facilità di utilizzo 3) brevi tempi computazionali e di pre e post-processing 4) opportunità di analizzare gli effetti di microscala tramite utilizzo del suo modulo Street Canyon, se disponibili dati di traffico affidabili dell’intero grafo stradale ELABORAZIONI - Mappe di isoconcentrazione dei parametri definiti dalla normativa vigente - Variazioni percentuali tra stato attuale e futuro normalizzate rispetto ai limiti normativi (AQS) C F-A = (C futuro -C attuale )/AQS - Contributo percentuale delle singole categorie di sorgente emissiva rispetto al totale R i-all = C i /C all

PROGETTO MODIVASET - RISULTANZE VALUTAZIONE COMPARATIVA SCENARI EMISSIVI Concentrazioni medie annuali PM 10 (limite normativo DM 60/2002: 40 μg/m3 al 2010) Concentrazioni medie su 24 ore PM 10 (limite normativo DM 60/2002: 50 μg/m3 al 2010) Scenario 2003Scenario 2011 Variazione perc. rispetto al limite di legge PM 10 (μg/m 3 ) Scenario 2003Scenario 2011 Variazione perc. rispetto al limite di legge PM 10 (μg/m 3 )

PROGETTO MODIVASET - RISULTANZE VALUTAZIONE DELLE DIVERSE CATEGORIE DI SORGENTI Scenario 2003Scenario 2011 PM 10 (μg/m 3 ) Scenario 2003Scenario 2011 PM 10 (μg/m 3 ) < – 1 1 – 2 2 – 4 4 – Concentrazioni medie annuali PM 10 - SORGENTI LINEARI (autostrade e superstrade) Concentrazioni medie annuali PM 10 - RISCALDAMENTI DOMESTICI

PROGETTO MODIVASET - RISULTANZE VALUTAZIONE CONTRIBUTO DELLE DIVERSE TIPOLOGIE DI SORGENTI EMISSIVE CONTRIBUTO PERCENTUALE DELLE SINGOLE TIPOLOGIE DI SORGENTI RISPETTO AI LIVELLI DI CONCENTRAZIONE DEFINITI DA TUTTE LE SORGENTI SUI RECETTORI DELLA GRIGLIA DI CALCOLO: VALORI MININO, MEDIO (rappresentativo dell’effetto globale) e MASSIMO (rappresentativo dell’effetto locale) 1) I contributi delle diverse categorie di sorgenti rimangono sostanzialmente invariati tra stato attuale e futuro sia per NO 2 che PM 10 2) Per NO 2 la componente traffico risulta essere preponderante, meno significative le componenti industrie e riscaldamenti domestici 3) Per il PM 10 primario il contributo delle diverse tipologie risulta essere equamente ripartito tra traffico, riscaldamenti domestici e attività industriali 4) Risultati in linea con progetto PATOS

CONCLUSIONI 1. L’APPLICAZIONE DI MODELLISTICA DIFFUSIONALE ATMOSFERICA PER L’ANALISI DI SCENARIO RISULTA ESSERE UNO STRUMENTO AFFIDABILE E DI GRANDE UTILITA’ NELLA VALUTAZIONE DELL’EFFICIENZA DI AZIONI AMBIENTALI DA METTERE IN OPERA PER LA RIDUZIONE DEGLI IMPATTI SULLA QUALITA’ DELL’ARIA DOVUTI AD EMISSIONI DI POLVERI FINI SOLTANTO SE ADEGUATAMENTE SVILUPPATA E VALIDATA 2. LA VALIDAZIONE CONSENTE UN’ANALISI CRITICA DEI RISULTATI MODELLISTICI SULLA BASE DEGLI ELEMENTI CRITICI DERIVANTI DALLA MODELLAZIONE SU SCALA URBANA DELLE POLVERI FINI: - Background regionale: la non considerazione del background regionale può produrre sottostime sistematiche dei livelli di inquinamento. In questo lavoro è stato considerato prendendo in considerazione le concentrazioni osservate in una stazione di monitoraggio perifierica vicina all’area di indagine; sarebbe preferibile l’utilizzo di dati provenienti da modelli a scala regionale. - Effetti di microscala: una possibile soluzione per poter valutare gli impatti sulla qualità dell’aria nelle zone critiche posizionate all’interno della canory urbana sarebbe l’integrazione di modelli a piccola scala (ad esempio street canyon models). Si rende necessaria la disponibilità di dati traffico affidabili per tutta l’area di indagine. - Trasformazioni chimiche: I livelli di PM10 primario sono solo una parte delle concentrazioni totali di PM10, gran parte del PM10 è attualmente prodotto da trasformazioni chimiche e risospensione. Si rende necessaria la disponibilità di dati di input affidabili per la modellazione delle trasformazioni chimiche, non sempre di facile accesso come dimostrato dall’applicazione di CAMx. 3.NECESSITA’ DI SVILUPPO DI MODELLI MULTI SCALA CHE TENGANO CONTO ANCHE DELLA FORMAZIONE DI PARTICOLATO SECONDARIO E DELLA RISOSPENSIONE

PROGETTI FUTURI VALUTAZIONE DI SCENARI EMISSIVI LEGATI ALLA MOBILITÀ NEL COMUNE DI FIRENZE In collaborazione con Comune di Firenze e USSMAF OBIETTIVO FINALE: valutazione dell’attuale impatto del traffico sulla stato di qualità dell’aria e degli effetti derivanti dalla realizzazione della TRAMVIA nel Comune di Firenze FASI PROGETTO: 1) Realizzazione interfaccia tra modello di mobilità VISUM 10, metodologia CORINAIR per il calcolo delle emissioni e modelli di dispersione SIRANE e ADMS-Urban 2) Sviluppo di modello di dispersione multiscala (scala urbana e microscala) finalizzato alla simulazione della dispersione da traffico veicolare nell’area fiorentina: - applicazioni modellistiche: a) SIRANE (Ecole Central de Lyon) b) ADMS-Urban (CERC) - valutazione performance dei sistemi modellistici 3) Valutazione comparativa scenari emissivi (attuale e futuro) STATO DI ATTUAZIONE: Ad oggi è stata realizzata l’interfaccia e sono in fase di realizzazioni le simulazioni dello stato attuale per lo studio di validazione delle catene modellistiche

Università degli Studi di Firenze - Dipartimento di Energetica “Sergio Stecco” Valutazione dell'impatto delle politiche di intervento e riduzione delle emissioni di polveri sottili attraverso l'applicazione di modellistica diffusionale atmosferica Ph.D. Ing. PAOLO GIAMBINI “Esperienze avanzate di riduzione delle polveri sottili: le strategie e i migliori esempi da seguire per il risanamento della qualità dell’aria nell’area metropolitana fiorentina”, 2 ottobre 2009, Firenze