Modelli di dispersione degli inquinanti in atmosfera: esperienze applicative

Enrico FerreroDipartimento di Scienze e Innovazione

Tecnologica, Università del Piemonte Orientale “A. Avogadro”, viale Teresa Michel 11, 15121

Alessandria, enrico.ferrero@uniupo.it

Obbiettivo : simulare il comportamento dell’inquinante emesso in atmosfera significa calcolare il campo di concentrazione in ogni punto dello spazio e ad ogni istante dall’emissione.

MODELLI DI DISPERSIONE IN ATMOSFERA

PERCHE’ SOLO LE CONCENTRAZIONI MEDIE?

TIPOLOGIE:

�Due modi per rappresentare la dispersione

�Quello Euleriano nel quale le concentrazioni sono

determinate in punti fissi dello spazio

�L’approccio Lagrangiano che considera coordinate che

seguono le particelle di inquinante nel loro moto

MODELLI LAGRANGIANI STOCASTICI

du(t) = a(x,u) ⋅ dt + b(x,u) ⋅ dW

Si basano sull’equazione di Langevin:

• “a” e “b” dipendono dalla turbolenza

• dW è un numero random (incremento del

processo di Wiener)

Si determinano così le traiettorie per un grande numero di particelle che permettono di stimare le concentrazioni medie

MODELLI EULERIANI

< c'ui ' >= −Kii

∂ < c >∂xi

Si basano sull’equazione di avvezione-diffusione

“K” hypothesis

Viene risolta numericamente su un grigliato tridimensionale

Problema: come determinare K?

SIMULAZIONE DELL’INQUINAMENTO FOTOCHIMICO NEL1999 IN PIEMONTE

Università del Piemonte Orientale- RSE(E.Ferrero, A. Balanzino, M. Causà, G. Pirovano, G.M. Riva)

�Il dominio copre un area d 250X250 km2, caratterizzata da intense emissioni sia civili sia industriali.

�Le montagne che circondano il dominio causano frequenti casi di vento debole o calma e episodi di inversione termica che favoriscono la crescita della concentrazione di inquinanti

�Le concentrazioni calcolate di NO2 e PM10 sia primario che secondario sono confrontate con le misure effettuate in stazioni urbane, suburbane e rurali

�L’influenza della meteorologia e degli inventari di emissione è discussa alla luce dei risultati ottenuti.

Modello ECMWF (previsioni a grande scala e dati meteorologici) Dati geografici e

geofisici

Modello Meteorologico (RAMS)

Moduli di Interfaccia (RAMS-CAMx)

Modello Fotochimico(CAMx)

Campi di concentrazione

(calcolati)

Inventario Emissioni

Processore Emissioni- disaggregazione spaziale- profili di speciazione (VOC e PM)- disaggregazione temporale

Condizioni iniziali e al contorno

kvwater vaporcould/rain

z-pwindtemp

Campi di concentrazione

(misurati)

Disaggregazione spaziale

comune

griglia

Modulazionetemporale

anno

mese

ora

Speciazione

totale

splitting

lumping

ETH

ETOH

CRES

ALD2 FORM

PAR

TOL

OLE2

OLE

XYL

MEOH

MGLY

ISOP

VOC

coarse

PM

fine

PNO3PSO4PNH4POASOA1SOA2SOA3SOA4PECFPRMFCRSNACPRMPCLCCRS

Emissioni totali valori espressi in tons per anno.

Distribuzioni delle concentrazioni al suolo di NO2 e PM10 mediate su sei mesi

invernali (JFM-OND).

NO2

PM10

MODEL EVALUATION

NMSE = (Cs − Co)2

CsCo

FB = Co −Cs

(Co + Cs) 2

IL PM è sottostimato in accordo con altre simulazioni sullo stesso dominio.

NO2 1999

Media misurata µg/m3 61

Media calcolata µg/m3 52

R 0.5

NMSE 0.1

FB 0.04

NO2 1999

Media misurata µg/m3 66

Media calcolata µg/m3 41

R 0.4

NMSE 0.6

FB 0.1

Modello Lagrangianoapplicazione in atmosfera reale

Università del Piemonte Orientale – RSES. Alessandrini, E. Ferrero

• La centrale è situata 100 km a Nord di Barcellona all’inizio della catena dei Pirenei

• Svantaggi: situazione molto complessa

• Vantaggi: la centrale è la principale sorgente di NOx

∗ La centrale e situata in una stretta valle ed è circondata

∗ da 5 stazioni di misura chimiche (S. Corneli è a 1 km dalla sorgente)

∗ Altezza camino 120 m

∗ Secondo la legislazione Europea il valore di concentrazione della media oraria di NO2 non deve superare i 200 µg/m3 più di 18 volte per anno

N

∗ E’ stato selezionato un periodo di 10 giorni dal 1° al 10 di Febbraio 2006, in cui si sono verificati diversi passaggi del plume sopra la stazione di San Corneli.

∗ La concetrazione di background di O3 per le simulazione è stata valutata mediando due stazioni EMEP di background a ≈ 50 km dall’impianto.

Misure di concentrazione

Hourly average concentrations 1-10 February 2006

0

50

100

150

200

250

00 08 16 00 08 16 00 08 16 00 08 16 00 08 16 00 08 16 00 08 16 00 08 16 00 08 16 00 08 16 00

Time

µµ µµg/

m3 NO2

NO

O3

∗ Il vento e la turbolenza sono stati ricavati dal sistema modellistico RAMS 6.0-MIRS, usando le analisi ECMWF come condizioni al contorno.

∗ Tre griglie innestate con spazio griglia di 15, 5 and 0.5 km rispettivamente;

∗ Il dominio più interno (22x22 km2) è stato utilizzato per la simulazione del modello di dispersione

∗ Step temporale variabile per lo spostamento lagrangiano delle particelle; constante (30 s) per le reazioni chimiche.

∗ Dimensione celle del grigliato per il calcolo delle concentrazioni: 100 x 100 x 50 m3

∗ Sono state rilasciate 200 particelle ogni 5 s

∗ Il rapporto NO2/NO all’emissione è stato posto a 5% in accordo con le misure alla ciminiera.

Simulazione numerica

• Il modello Lagrangiano SPRAY include le principali reazioni tra NOx and O 3

• Le concentrazioni medie sono calcolate su grigliato Euleriano

• La concentrazione di O3 (background) è stata calcolato come “deficit”

• Il coefficiente di segregazione α è stato calcolato usando un parametrizzazione

223 ONOONOk

+→+ 322 ONOhONOJ

+→++ ν

cNO(x j , t1) = cNO* (x j , t1) − k∆t cNO

* (x j , t1) cO3

* (x j , t1) + j∆t cNO2

* x j , t1( )

α = < cA 'cB ' >< cA > ⋅ < cB > α = −0.71e

−0.12x

NDxs

Analisi qualitative preliminari

Valori di Ψ nel plume di NOx plume

[ ][ ][ ]2

3

NOJ

ONOk=ψ

Con la segregazione Senza la segregazione

Time 9 LST

Analisi qualitative preliminari

NO2 plume

with segregation no segregation

Time 13 LST

Analisi qualitative preliminari

NO2/NOx plume

with segregation no segregation

Time 20 LST

∗ Il confronto tra i valori orari calcolati e misurati (a San. Corneli) mette in evidenza come la valutazione della correttezza dello schema chimico non può essere effettuato punto a punto

Confronto con le misure

6 February

0

50

100

150

200

250

300

350

400

1 4 7 10 13 16 19 22 25

Time

µµ µµg/m

3

NOx Measured

NOx Spray

NO Measured

NO Spray

∗ Valori orari di NOx vs. NO2/NOx misurati a San Corneli

Misure

° Night° Day

∗ Confronto misurato/calcolato dei valori orari di NOx vs. NO2/NOx a San Corneli

∗ Non si considera la segregazione

Confronto misurato-calcolato

° Exp° Spray

° Exp° Spray

Night Day

∗ Confronto misurato/calcolato dei valori orari di NOx vs. NO2/NOx a San Corneli

∗ Si considera la segregazione

Confronto misurato-calcolato

° Exp° Spray

° Exp° Spray

Night Day

Progetto EliseMICRO-SCALE MODELLING OF URBAN AIR QUALITY TO FORECAST NO2

CRITICAL LEVELS IN TRAFFIC HOT-SPOTS

SIMULARIA – R. Prandi, G. Carlino

ELISE - Environment Live SEnsing

POR/FESR Funding

FONDO EUROPEO DI SVILUPPO REGIONALEP.O.R. 2007 – 2013

Scopo: fornire campi di concentrazione di NO2 aggiornati ogni ora ad alta risoluzione a Torino per confrontarli con le misure raccolte dai cittadini coinvolti nel “living lab”

Aumento a bordo strada, modello a microscale: solo emissioni da

traffico

Background, modello a scala regionale: tutte le emissioni

QUALEARIA

PMSS

Previsione della qualità dell’aria (www.aria-net.it/qualearia/it/) fornita il per il giorno corrente e fino a 120 ore:•Basata su FARM (Flexible Air quality Regional Model),

un modello CTM Eulerian 3D•Downscaling della previsione sinottica (GFS by NCEP): RAMS•Condizioni al contorno orarie dalla previone a scala globale da ECMWF MACC-C-IFS-TM5 (Copernicus)•Inventario nazionale delle emissioni (ISPRA) per l’Italia e TNO/MEGAPOLI per l’Europa

ELISE – Modello utilizzato

Parallel Micro-Swift-Spray, 3D Lagrangian Particle model:

•Basato sulle librerie MPI, consente la scomposizione di una grande dominio in sotto-domini su macchine multicore•Le risorse computazionali sono riallocate dinamicamente tra i processori durante l’elaborazione•Gli ostacoli sono descritti alla microscala•I campi meteorologici sono ottenuti con PSWIFT, un modello mass-consistent parallelizzato che produce campi di vento 3D a partire da dati sparsi di una rete meteo o da un modello a più grande scala.

5Air Quality 2016, Milan, 14-18 March %

START (each day at h 00:15)

Download meteorological, turbulence and backgr���� ���

(ftp_meteo.py)

Compute 3D meteorological ���� ��� � �����

(execute_pswift.py)

Write background parameters (writebackgr�������� �� �ִ

elise_chain.py

START (each hour at 05

minutes)

Get newest available ������������ ��� (selectlasthour.py)

Compute NO2 using background values

(sumbackgroundNO2.py)

Send binar ִ�� �� � � � (sendbinarytoSDP.py)

elise_postprocess.py

Get sensors data (ftp_sensors.py)

Select meteor������ �� ��� turbulence data

(select_metmin.py)

Compute 24 hours NOx ������������ � ���� ��� � ��

(execute_pspray.py)

QualeAria repository AizoOn server

Data assimilation (dataassimilation.py)

� � �� � ��� � ��

Expor� C � " �� ��� send it to AizoOn server

(sendtoAizoon.py)

QUALEARIA (12 km)

NOx Traffic emissions (hourly)

ELISE – Chain

26 livelli verticali fino a 1250 m

Numero totale di ostacoli : 51982Altezza media: 12 mAltezza massima: 167 m

Dominio diviso in 12 Tiles (16 cores)

Alcune caratteristiche

Risoluzione orizzontale: 6 m; 1202201 punti griglia

Tre siti di monitoraggio per il confronto

6 km x 7.2 km

Solo emissioni NOX da traffico: 13060 sorgenti lineari

NOXµg/m3

Concentrazioni NOX del traffico

Confronto con le misure

Rubino: Urban Background

Rebaudengo: Roadside

Circa 6800 ore, dal 15/04/2015 al 8/03/2016

Consolata: Roadside in LEZ

Domanda: stiamo contando due volte il traffico relativo agli NOx?

NOX Totale

Elise

Regional background

Urban Background

RoadsideRoadside in LEZ

Roadside

*

Around 6800 hours, from 15/04/2015 to 8/03/2016

*

Roadside

*

Around 6800 hours, from 15/04/2015 to 8/03/2016

*

Roadside

QQ-plot – NO2Elise

Regional backgroun

Urban Background

RoadsideRoadside in LEZ

Rebaudengo (UT) Consolata (UT) Rubino (UB)

Background

RegionaleMisure Modello Misure Modello Misure Modello

Media 29 65 59 46 50 42 34

Minimo 1 10 4 1 2 4 1

Maximo 95 247 208 186 162 135 104

1st Quantile 13 42 34 29 32 22 17

Mediana 23 59 54 41 48 37 29

3rd Quantile 42 82 77 56 66 56 48

Standard Dev. 20 32 33 24 24 24 21

ore 6673 6734 6473

Bias -5.5 4.2 -8.1

Normalised BIAS -0.08 0.09 -0.19

AQ Directive Quality Objective [1] -0.14 0.11 -0.2

Fractional Bias (FB) 0.09 -0.09 0.22

Root-Mean-Square Error (RMSE) 31 23 21

Index of Agreement (IA) 0.73 0.73 0.76

Corr. Coeff. (R) 0.55 0.54 0.61

Model evaluation NO2 (15/04/2015 – 8/03/2016)

Urban Backgr.Roadside Roadside in LEZ

ELISE è in grado di riprodurre le disomogeneità spaziali nei livelli di NO2 tipiche dell’ambiente urbano con relativamente modeste risorse di calcolo.

Incremento lato strada, modello alla microscala: solo emissioni da traffico

Il modello potrebbe migliorare se fosse incluso un background urbano, in particolare nei mesi invernali

Background, modello alla scala urbana: tutte le emissioni

Decision makers web portal - DDS

SIMULAZIONI MODELLISTICHE PER IL SITO DI MONFALCONE

SOURCE APPORTIONMENTSOURCE APPORTIONMENTSOURCE APPORTIONMENTSOURCE APPORTIONMENT

G. Brusasca, G. Tinarelli, M.P. Costa, C. Pozzi, P. Radice, R.Prandi - Ottobre 2014

Vengono simulate sul dominio di interesse le emissioni relativi ai comparti:

•Centrale A2A•Altre sorgenti Industriali (puntuali + diffuse) •Traffico (sorgenti lineari e diffuse)•Riscaldamento•Porto + Aeroporto Ronchi dei Legionari

Le informazioni di base sono dedotte dall’inventario INEMAR 2010 di ARPA FVG, dall’inventario Nazionale ISPRA2010, da inventario nazionale della Slovenia e da ricerche ad hoc per le sorgenti industriali.

COMPARTI DI INTERESSE

DOMINIO DI INTERESSE

Area di 32 x 32 km2 centrata su Monfalcone (camino centrale)

SISTEMA MODELLISTICO 3D

Dati locali e previsioni sinottiche

SPRAY

SurfPro(turbolenza)

3D campi di vento e temperatura

Emissioni

SWIFT

SPRAY

Mappe di concentrazione

ModelloMeteo

Modello di dispersione

Dati diinput

Orografia e uso del suolo

Obbiettivo: valutare il contributo delle diverse ti pologie di sorgenti e considerare l’incidenza percentuale delle stesse rispetto ad una situazione complessiva di impatto èstata eseguita una simulazione dinamica della loro dispersione in atmo sfera

Partendo dagli inventari regionali e nazionali, le emissioni sono state localizzate sul dominio in esame definendo i valori orari per un intero anno e tenendo in debito conto le naturali variabilità stagionali nonché meteo-climatiche.

I dati meteorologici sono stati estratti dal sistema modellistico utilizzato all’interno del progetto MINNI (“Modello Integrato Nazionale a supporto della Negoziazione internazionale sui temi dell’Inquinamento atmosferico”) .

La disponibilità di dati meteorologici al suolo e in quota, ora per ora, per un intero an no, ha consentito di simulare in modo naturale e continuo (8760 simulazioni) il trasporto e la dispersione degli inquinanti emessi in ogni punto del dominio di calcolo, con le loro caratteristiche modulazioni temporali e ricostruendo, per ogni inquinante, le mappe di concentrazioni al suolo .

MODALITÀ DI CALCOLO

Codice lagrangiano SPRAY 3D

Centrale A2ARiscaldamentoIndustrialePorto-Aeroporto

Traffico

Valore limite

0

5

10

15

20

25

30

35

40

Totale

TrafficoRiscaldamentoPorto-Aeroporto

Altre industrieCentrale A2A

La centrale a2a incide con un valore massimo di 1.6 µµµµg/m3, che corrisponde al 4% del valore limite di legge (40 µµµµg/m3).

Concentrazioni medie annuali al suolo ( µµµµg/m3 )

Valori massimi delle

medie annuali al

suolo ( µµµµg/m3 )

MAPPE – OSSIDI DI AZOTO

VALIDAZIONE – CONFRONTO CON MISURE

OSSIDI DI AZOTO

Punti rete di monitoraggio

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

Monfalcone Fossalon Papariano Ronchi Doberdò

2007 2008 2009 2010 2011 2012 Media SPRAY

Misure Confronti

Totale

TrafficoRiscaldamentoPorto

Altre industrieCentrale A2A

Centrale A2ARiscaldamentoTraffico

Industriale

Porto-Aeroporto

Valore limite

0

1

2

3

4

5

6

Centrale A2A

Riscaldamento

Traffico

Industriale

Porto-Aeroporto

0

0.01

0.02

0.03

0.04

La centrale a2a incide con un valore massimo di 0.0024 ng/m3, che corrisponde allo 0.04% del valore limite di legge (6 ng/m3).

Concentrazioni medie annuali al suolo ( ng/m3 )

Valori massimi delle

medie annuali al

suolo ( ng/m3 )

MAPPE – ARSENICO

ng/m3

ng/m3

Porto-AeroportoCentrale A2A

Riscaldamento

Industriale

Traffico

0

0.005

0.01

0.015

0.02

Porto-Aeroporto

Centrale A2A

Riscaldamento

Industriale

Traffico

Valore limite

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

Totale

TrafficoRiscaldamentoPorto

Altre industrieCentrale A2A

La centrale a2a incide con un valore massimo di 0.0015 ng/m3, che corrisponde allo 0.03% del valore limite di legge.

Concentrazioni medie annuali al suolo ( ng/m3 )

Valori massimi delle

medie annuali al

suolo ( ng/m3 )

MAPPE – CADMIO

ng/m3

ng/m3

Centrale A2A

Porto-Aeroporto

Riscaldamento

Industriale

0

0.005

0.01

0.015

0.02

Centrale A2A

Porto-Aeroporto

Riscaldamento

Industriale

0

20

40

60

80

100

Totale

TrafficoRiscaldamentoPorto-Aeroporto

Altre industrieCentrale A2A

La centrale a2a incide con un valore massimo di 0.0003 ng/m3, che corrisponde allo 0.0003% del valore di riferimento suggerito. No

limite di legge, ma valori guida Normative per i lavoratori “Occupational Safety & Health Administration”

Concentrazioni medie annuali al suolo ( ng/m3 )

Valori massimi delle

medie annuali al

suolo ( ng/m3 )

Valori massimi delle

medie annuali al

suolo ( ng/m3 )

Per il traffico

il contributo è

sostanzialmen

te assente

MAPPE – MERCURIO

ng/m3

ng/m3

Macroinquinanti

Emissione in

T/anno

Massimi delle

concentrazioni

medie annuali in

ug/m3

Emissione in

T/anno

Massimi delle

concentrazioni

medie annuali in

ug/m3

Emissione in

T/anno

Massimi delle

concentrazioni

medie annuali in

ug/m3

Totale 7719 28.7 910 3.7 609 3.1

a2a 3711 1.56 658 0.28 95 0.035

Industriale 1220 3.4 39 0.75 52 0.71

Traffico 2357 26.12 4 0.35 204 2.01

Riscaldamento 260 1.75 69 1.16 242 1.28

Porto/Aeroporto 200 4.13 141 3.36 16 0.37

NOx SO2 PM10

In verde è indicato il comparto emissivo che impatta meno sulle concentrazioni massime nel dominio (in rosso quello che ha maggiore impatto)

Nelle tabelle seguenti sono sintetizzati i risultati dello studio: sono riportati, per ogni inquinante indagato, i valori delle emissioni e i massimi delle concentrazioni medie annuali sul dominio di calcolo (totali e per i diversi comparti), evidenziando in rosso il comparto con maggior impatto e in verde quello con minor incidenza.

SINTESI – MASSIMI TABELLARI

Metalli normati

Emissione in

kg/anno

Massimi delle

concentrazioni

medie annuali in

ng/m3

Emissione in

kg/anno

Massimi delle

concentrazioni

medie annuali in

ng/m3

Emissione in

kg/anno

Massimi delle

concentrazioni

medie annuali in

ng/m3

Emissione in

kg/anno

Massimi delle

concentrazioni

medie annuali in

ng/m3

Totale 12.9 5.60E-02 430 2.00E+00 9.4 3.20E-02 502 2.90E+00

a2a 6.3 2.35E-03 284 1.10E-01 4.1 1.53E-03 126.6 4.70E-02

Industriale 2.2 2.75E-02 3 9.00E-02 1.8 1.46E-02 74.9 1.00E+00

Traffico 1.3 1.45E-02 16.3 1.59E-01 1.9 1.90E-02 264.3 2.50E+00

Riscaldamento 1.3 1.00E-02 44.4 9.00E-01 1.6 7.60E-03 28.5 1.40E-01

Porto/Aeroporto 1.7 4.04E-02 82.1 1.90E+00 0.1 1.19E-03 7.2 7.80E-02

PbAs Ni Cd

Mercurio e diossine

Emissione in

kg/anno

Massimi delle

concentrazioni

medie annuali in

ng/m3

Emissione in

mg(TEQ)/anno

Massimi delle

concentrazioni

medie annuali in

fg(TEQ)/m3

Totale 4.7 2.00E-02 1582 2.84E+01

a2a 0.9 3.40E-04 0.9 3.37E-04

Industriale 2.8 1.40E-02 37.9 2.57E-01

Traffico 0 0 3.08 3.80E-02

Riscaldamento 1 7.70E-03 331.8 6.00E+00

Porto/Aeroporto 0.1 1.20E-03 1208.6 2.80E+01

Hg TCDD/F

SINTESI – MASSIMI TABELLARI

GRAFICI DELLE AREE SIGNIFICATIVE GRAFICI DELLE AREE SIGNIFICATIVE GRAFICI DELLE AREE SIGNIFICATIVE GRAFICI DELLE AREE SIGNIFICATIVE

DI MASSIMO IMPATTODI MASSIMO IMPATTODI MASSIMO IMPATTODI MASSIMO IMPATTO

PER OGNI SPECIE, NELLE AREE DEL DOMINIO PER OGNI SPECIE, NELLE AREE DEL DOMINIO PER OGNI SPECIE, NELLE AREE DEL DOMINIO PER OGNI SPECIE, NELLE AREE DEL DOMINIO ‘‘‘‘SIGNIFICATIVESIGNIFICATIVESIGNIFICATIVESIGNIFICATIVE’’’’, , , ,

OVVERO QUELLE CHE PRESENTANO VALORI DI CONCENTRAZIONE OVVERO QUELLE CHE PRESENTANO VALORI DI CONCENTRAZIONE OVVERO QUELLE CHE PRESENTANO VALORI DI CONCENTRAZIONE OVVERO QUELLE CHE PRESENTANO VALORI DI CONCENTRAZIONE

MEDIA ANNUA SUPERIORE AD 1/10 DEL MASSIMO, VIENE MEDIA ANNUA SUPERIORE AD 1/10 DEL MASSIMO, VIENE MEDIA ANNUA SUPERIORE AD 1/10 DEL MASSIMO, VIENE MEDIA ANNUA SUPERIORE AD 1/10 DEL MASSIMO, VIENE

IDENTIFICATO E MESSO IN GRAFICO IL COMPARTO EMISSIVO CHE IDENTIFICATO E MESSO IN GRAFICO IL COMPARTO EMISSIVO CHE IDENTIFICATO E MESSO IN GRAFICO IL COMPARTO EMISSIVO CHE IDENTIFICATO E MESSO IN GRAFICO IL COMPARTO EMISSIVO CHE

INCIDE DI PIINCIDE DI PIINCIDE DI PIINCIDE DI PIÙÙÙÙ, MEDIANTE IL SUO , MEDIANTE IL SUO , MEDIANTE IL SUO , MEDIANTE IL SUO ‘‘‘‘COLORECOLORECOLORECOLORE’’’’

Centrale a2a

Industria

Traffico

Riscaldamento

Porto-Aeroporto

NOx SO2 PM10

Centrale A2ARiscaldamentoIndustrialePorto-Aeroporto

Traffico

Valore limite

0

5

10

15

20

25

30

35

40

Centrale A2ATrafficoIndustrialeRiscaldamento

Porto-Aeroporto

limite normativo

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

Centrale A2A

Porto-Aeroporto

Industriale

Riscaldamento

Traffico

Valore limite

0

5

10

15

20

25

30

35

40

Centrale a2a

Industria

Traffico

Riscaldamento

Porto-Aeroporto

As Cd Ni

Centrale a2a

Industria

Traffico

Riscaldamento

Porto-Aeroporto

Pb Hg TCDD/F

Inquinante Limite Tempo di mediazione dati

Margine di tolleranza

Data alla quale il v alore limite deve essere

rispettato

Monossido di carbonio 10 mg/m³

Media massima giornaliera su 8

ore (*) - Già in vigore

Benzene 5 µg/m³ Media annuale - Già in vigore

Ossidi di azoto totali

30 µg/m³

Media annuale - Già in vigore

Biossido di azoto

200 µg/m³ (da non superare

più di 18 volte l’anno)

Media oraria - Già in vigore

40 µg/m³ Media annuale - Già in vigore

Biossido di zolfo

350 µg/m³ (da non superare

più di 24 volte l'anno)

Media oraria - Già in vigore

125 µg/m³ (da non superare

più di 3 volte l'anno) Media giornaliera - Già in vigore

20 µg/m3

Media annua - Già in vigore

20 µg/m³ Media invernale

(1 ottobre-31marzo)

- Già in vigore

Valori Limite alle concentrazioni di inquinanti dell'aria indicati dal D. Lgs. 13/08/2010 n. 155 in recepimento della Dir 2008/50/CE

(*) La massima concentrazione media giornaliera su 8 ore si determina con riferimento alle medie consecutive su 8 ore, calcolate sulla base di dati orari ed aggiornate ogni ora. Ogni media su 8 ore in tal modo calcolata è riferita al giorno nel quale la serie di 8 ore si conclude: la prima fascia di calcolo per un giorno è quella compresa tra le ore 17:00 del giorno precedente e le ore 01:00 del giorno stesso; l’ultima fascia di calcolo per un giorno è quella compresa tra le ore 16:00 e le ore 24:00 del giorno stesso.

Inquinante Limite Tempo di

mediazione dati

Margine di tolleranza

Data alla quale il valore limite deve essere

rispettato

PM10

50 µg/m³ (da non superare

più di 35 volte l'anno)

Media giornaliera - Già in vigore

40 µg/m³

Media annuale - Già in vigore

Valori Limite alle concentrazioni di PM10 indicati dal D. Lgs. 13/08/2010 n. 155 in recepimento della Dir 2008/50/CE.

Specie (indicatore) Valore limite o di

riferimento

Pb (concentrazione media annuale) 500 ng/m3

As (concentrazione media annuale) 6 ng/m3

Cd (concentrazione media annuale) 5 ng/m3

Ni (concentrazione media annuale) 20 ng/m3

BaP (concentrazione media annuale) 1 ng/m3

Valori limite per le concentrazioni medie annuali in aria per i metalli e BaP secondo la normativa di riferimento relativa al D.L. 155/2010

Algoritmo per le reazioni chimiche

t0 t1=t0+∆t t1=t0+∆t

If ≠≠≠≠ 0

( ) ( )),(

),(

1*

10

)(1

)(

xtc

xtctMtM

A

AnA

nA =

If =0

( )N

VxtctM A

nA ),( 11

)( =

),( 0 xtcA ),( 1* xtc A ),( 1 xtcA

c*A(t1, x)

),( 1* xtc A

lagrangiandisplacements

chemicalreactions

Analisi qualitative preliminari

Valori di Ψ nel plume di NOx

[ ][ ][ ]2

3

NOJ

ONOk=ψ

Con segregazione Senza segregazione

Time 12 LST

Analisi qualitative preliminari

Valori di Ψ nel plume di NOx[ ][ ]

[ ]2

3

NOJ

ONOk=ψ

Con segregazione Senza segregazione

Time 14 LST

INEMAR 2010INEMAR 2010INEMAR 2010INEMAR 2010

INVENTARIO REGIONALE DEL FRIULI VENEZIA GIULIAINVENTARIO REGIONALE DEL FRIULI VENEZIA GIULIAINVENTARIO REGIONALE DEL FRIULI VENEZIA GIULIAINVENTARIO REGIONALE DEL FRIULI VENEZIA GIULIA

INFORMAZIONI RIASSUNTIVE DEGLI INFORMAZIONI RIASSUNTIVE DEGLI INFORMAZIONI RIASSUNTIVE DEGLI INFORMAZIONI RIASSUNTIVE DEGLI

11 MACROSETTORI:11 MACROSETTORI:11 MACROSETTORI:11 MACROSETTORI:

1 1 1 1 –––– PRODUZIONE ENERGIAPRODUZIONE ENERGIAPRODUZIONE ENERGIAPRODUZIONE ENERGIA

2 2 2 2 –––– RISCALDAMENTO CIVILERISCALDAMENTO CIVILERISCALDAMENTO CIVILERISCALDAMENTO CIVILE

3 3 3 3 –––– COMBUSTIONE NELLCOMBUSTIONE NELLCOMBUSTIONE NELLCOMBUSTIONE NELL’’’’INDUSTRIAINDUSTRIAINDUSTRIAINDUSTRIA

4 4 4 4 –––– PROCESSI INDUSTRIALIPROCESSI INDUSTRIALIPROCESSI INDUSTRIALIPROCESSI INDUSTRIALI

5 5 5 5 –––– ESTRAZIONE COMBUSTIBILI FOSSILIESTRAZIONE COMBUSTIBILI FOSSILIESTRAZIONE COMBUSTIBILI FOSSILIESTRAZIONE COMBUSTIBILI FOSSILI

6 6 6 6 –––– SOLVENTISOLVENTISOLVENTISOLVENTI

7 7 7 7 –––– TRASPORTO SU STRADATRASPORTO SU STRADATRASPORTO SU STRADATRASPORTO SU STRADA

8 8 8 8 –––– ALTRE SORGENTI MOBILIALTRE SORGENTI MOBILIALTRE SORGENTI MOBILIALTRE SORGENTI MOBILI

9 9 9 9 –––– TRATTAMENTO SMALTIMENTO RIFIUTITRATTAMENTO SMALTIMENTO RIFIUTITRATTAMENTO SMALTIMENTO RIFIUTITRATTAMENTO SMALTIMENTO RIFIUTI

10 10 10 10 –––– AGRICOLTURAAGRICOLTURAAGRICOLTURAAGRICOLTURA

11 11 11 11 ---- NATURANATURANATURANATURA

Urban Background

*

Around 6800 hours, from 15/04/2015 to 8/03/2016

*

Urban Background

*

Around 6800 hours, from 15/04/2015 to 8/03/2016

*

Urban Background

Scatter plot – NO2Elise

Regional background

Urban Background

RoadsideRoadside in LEZ

GIORNO MEDIO

Settimana media

Rete principale: bottom-up con COPERT/CORINAIR

+

Strade secondarie: top-down dall’inventario regionale georeferenziato con OpenStreetMap layer

Emissioni da traficco

Si è tenuto conto della ZTL

Quanto è realistica la stima delle concentrazioni orarie di NO2?

•Climatologica•Andamento medio•Hour vs. hour