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Attività di simulazione di qualità dell'aria ai fini della revisione del Piano di risanamento

(parte 1 – territorio della Provincia di Bolzano)

Committente Descrizione

Agenzia Provinciale per la Protezione dell'Ambiente - Provincia autonoma di Bolzano

Simulazione qualità dell'aria sulla Provincia di Bolzano – parte 1

Documento n°: Data: Autori:

2010/APPABZ/04 21/01/2011 Ing. Gianluca AntonacciIng. Ilaria TodeschiniIng. Andrea Cemining. Laura Pretto

Responsabile:

Ing. Gianluca Antonacci

Indice generale1 Introduzione.............................................................................................................................42 Valutazione degli scenari emissivi...........................................................................................4

2.1 Analisi dei macrosettori: Inventario 2007.........................................................................52.2 M02 Combustione non industriale - sorgenti diffuse.......................................................8

2.2.1 Consumo totale di combustibili................................................................................82.2.2 Consumo di metano.................................................................................................82.2.3 Consumo di gasolio..................................................................................................92.2.4 Consumo di GPL....................................................................................................112.2.5 Consumo di legna..................................................................................................11

2.3 Risultati – M02 sorgenti diffuse......................................................................................122.4 Sorgenti puntuali ...........................................................................................................13

2.4.1 Variazioni di sorgenti puntuali esistenti nel 2007...................................................142.4.2 Nuove sorgenti puntuali.........................................................................................162.4.3 Impianti di teleriscaldamento..................................................................................212.4.4 Utilizzo di olio vegetale come combustibile...........................................................212.4.5 Cogeneratori...........................................................................................................222.4.6 Criticità singoli impianti...........................................................................................222.4.7 Impianti “in previsione”con motori a olio vegetale.................................................22

2.5 M07 – Trasporto su strada ............................................................................................242.5.1 Stima delle variazioni dei flussi di traffico e delle vendite di combustibili.............24

2.5.1.1 Stima delle variazioni dei flussi di traffico sulla rete autostradale.................242.5.1.2 Stima delle variazioni delle vendite di combustibili (extra autostrada)..........26

2.5.2 Evoluzione del parco circolante.............................................................................272.5.2.1 Autoveicoli.......................................................................................................282.5.2.2 Veicoli Commerciali Leggeri...........................................................................312.5.2.3 Veicoli Pesanti e Autobus...............................................................................332.5.2.4 Ciclomotori (<50 cc)........................................................................................342.5.2.5 Motocicli (>50 cc)............................................................................................34

2.5.3 Confronto con l’Handbook Emission Factors for Road Transport (HBEFA).........362.5.4 Stima dell’evoluzione delle emissioni da traffico...................................................48

2.5.4.1 Ossidi di azoto................................................................................................482.5.4.2 Polveri sottili....................................................................................................502.5.4.3 Ossidi di zolfo.................................................................................................532.5.4.4 Composti Organici Volatili..............................................................................55

2.5.5 Approfondimento: la sorgente autostradale...........................................................582.6 Evoluzione degli scenari emissivi per macrosettore.....................................................60

3 Approfondimenti sulla qualità dell'aria...................................................................................613.1 Modelli di dispersione.....................................................................................................64

3.1.1 Modello meteorologico CALMET...........................................................................653.1.2 Scala provinciale: modello di dispersione CAMx...................................................66

3.1.2.1 Approccio numerico........................................................................................673.1.2.2 Schematizzazione delle emissioni.................................................................673.1.2.3 Emissioni puntuali ..........................................................................................693.1.2.4 Trasporto.........................................................................................................703.1.2.5 Rimozione degli inquinanti.............................................................................713.1.2.6 Chimica...........................................................................................................71

1

3.1.2.7 Composti chimici simulati...............................................................................723.1.2.8 Condizioni al contorno....................................................................................723.1.2.9 Risultati...........................................................................................................73

3.1.3 Scala urbana: modello di dispersione CALPUFF..................................................803.1.4 Modello lagrangiano AUSTAL2000........................................................................81

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1 Introduzione

1 IntroduzioneAttualmente è richiesta per gli inquinanti con emissioni annuali eccedenti i valori limite

stabiliti la redazione di una previsione di scenario emissivo al 2015. Nel caso dell’Alto Adige, tale previsione al 2015 risulta necessaria per gli ossidi di azoto. Secondo l’inventario delle emissioni del 2007, le principali fonti di emissione di NOx sono il traffico stradale, responsabile del 73% del totale emesso, e il riscaldamento residenziale e terziario, cui è imputabile il 10% del totale.

Per ipotizzare uno scenario emissivo al 2015, si andranno quindi a considerare tali settori ed attraverso una ricerca nella letteratura di settore si ipotizzeranno dei trend futuri per ciascun ambito. Nel caso del traffico stradale si può quantificare, ad titolo esemplificativo, il rinnovamento del parco macchine nel prossimo decennio, stimando la percentuale di autoveicoli verranno sostituiti con mezzi Euro 5 o Euro 6. Le emissioni da riscaldamento dipendono invece dalla popolazione residente, dal tipo di combustibile usato, dalle caratteristiche climatiche, dallo sviluppo economico terziario nell’area; è su questi fattori che vanno ricercati trend di sviluppo e su cui si possono basare le proiezioni delle emissioni.

Una volta definiti gli scenari emissivi, attraverso delle simulazioni modellistiche di qualità dell'aria sull'intero territorio provinciale si ricostruiranno i campi di concentrazione del biossido di azoto, allo scopo di comprendere l'influenza delle emissioni autostradali sulla Valle dell'Adige e dell'Isarco, nonché l'influenza del trasporto di inquinanti dall'esterno dei confini provinciali.

Gli scenari di simulazione di qualità dell'aria andranno ad innestarsi sui risultati attualmente raggiunti (campi di concentrazione su scala provinciale per l'anno di riferimento 2005), utilizzando la medesima metodologia.

Per i dati di input relativi alle emissioni, si sono adoperati i risultati del sistema INEMAR, già a disposizione dalla Provincia di Bolzano, per la gestione del catasto delle emissioni. Il catasto INEMAR, attualmente utilizzato dalle regioni dell'arco alpino (Lombardia, Piemonte, Emilia Romagna, Veneto, Friuli Venezia Giulia, province di Trento e Bolzano), consente di avere risultati paragonabili nella stima delle emissioni e questo si riflette naturalmente sulla valutazione degli scenari di dispersione di inquinanti. Sulla base di dati provenienti da simulazioni a grande scala eseguite da ENEA con riferimento all'arco alpino sull'anno di riferimento 2005 è stato possibile definire le condizioni al contorno da inserire nel modello di dispersione utilizzato (CAMx). Questo consente di ottenere il dato relativo al flusso di inquinanti da trasporto transregionale e, per differenza, ottenere il carico inquinante imputabile al territorio provinciale.

Il modello CAMx si appoggia, per quanto riguarda il dato meteorologico, sui risultati già disponibili, ovvero la mappatura oraria e con risoluzione a 500m di tutta l'area della Provincia; per quanto riguarda il dato emissivo si sono utilizzati invece i dati dell'inventario delle emissioni INEMAR riferito all'anno 2005 e le proiezioni effettuate per ciascun ambito di emissione.

2 Valutazione degli scenari emissiviL'obiettivo dello studio è stimare uno scenario relativo all'anno 2015 delle emissioni in

atmosfera per l'intera Provincia di Bolzano. Utilizzando come punto di riferimento l'Inventario

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2 Valutazione degli scenari emissivi

delle Emissioni più aggiornato, relativo al 2007, si stimano i trend di evoluzione delle principali sorgenti emissive per quanto riguarda i seguenti inquinanti: polveri sottili (PM10), ossidi di azoto (NOx), composti organici (COV) e biossido di zolfo (SO2).

A livello europeo il modello di riferimento per la stima degli scenari emissivi futuri è il modello GAINS (Greenhouse Gas – Air Pollution Interactions and Synergies), che si basa su una complessa serie di ipotesi sui trend energetici ed economici, sulle strategie politiche di controllo delle emissioni e sull'evoluzione delle normative europee e nazionali.

Facendo riferimento ai risultati del progetto “GAINS Europe” che elabora scenari emissivi per ciascun Stato Europeo (http://gains.iiasa.ac.at/gains/docu.EUR/index.menu) Si è tenuto conto dello scenario “NO-CP” elaborato da ISPRA per l'Italia ed utilizzato da ENEA per le elaborazioni modellistiche a scala nazionale. Si è tuttavia riscontrato che questo non rappresenta in maniera compiuta l'andamento delle emissioni per il territorio della Provincia di Bolzano e si è pertanto ritenuto effettuare ulteriori valutazioni più dettagliate sulle proiezioni delle emissioni di ossidi di azoto. Le peculiarità che si sono dunque tenute in conto fanno riferimento alla presenza di un elevato numero di impianti di teleriscaldamento, alla diffusione su tutto il territorio di impianti a biomassa per il riscaldamento domestico e, nonché la particolare caratterizzazione del traffico pesante sull'asse autostradale del Brennero che presenta uno spiccato carattere di internazionalità e risponde quindi alle dinamiche economiche a scala europea piuttosto che a quelle nazionali o locali.

Limitarsi a un dettaglio a scala nazionale risulta poco rappresentativo per una realtà particolare come quella altoatesina; quindi si è proseguito il lavoro definendo delle ipotesi specifiche per il territorio in esame. Gli inquinanti particolarmente critici sono gli ossidi di azoto, visti i casi di superamento dei valori di legge misurati negli ultimi anni, e il particolato, molto studiato negli ultimi anni e potenzialmente critico in provincia visto l'incremento di uso di biomassa come combustibile.

Partendo dall'Inventario delle Emissioni del 2007, sono stati identificati i macrosettori cui è imputabile la maggiore emissione di NOX e PM10; per ciascun settore e macrosettore interessato viene stimato un trend di crescita al 2015, sulla base del quale viene poi stimata l’evoluzione delle emissioni.

2.1 Analisi dei macrosettori: Inventario 2007Per quanto riguarda le emissioni di ossidi di azoto, il traffico stradale risulta essere il

responsabile del 73% delle emissioni complessive a livello provinciale. Il contributo principale è dato dai veicoli pesanti (superiori a 3,5 t e autobus) che causano il 61,5% delle emissioni complessive da traffico, seguiti dalle automobili che contribuiscono per il 29% del totale.

Il Macrosettore 2, Combustione non industriale, è invece responsabile del 10,3% delle emissioni totali di NOx. Tali emissioni sono imputabili per il 73% al riscaldamento residenziale e per il 26,7% al riscaldamento di impianti commerciali e istituzionali, settore che include il riscaldamento degli ospedali.

Anche per le emissioni di polveri, i macrosettori più significativi risultano essere il traffico e la combustione non industriale. Al traffico è addebitato il 29% delle emissioni di PM10 totali e alla combustione industriale il 51%, del quale il 97% è dovuto agli impianti di riscaldamento residenziali. Gli impianti di teleriscaldamento, inclusi nel Macrosettore 1 (Produzione di energia e trasformazione combustibili), sono responsabili del 4,8% delle emissioni totali di PM10.

Le emissioni di SO2 sono imputabili alla Combustione nell'Industria per il 56,6% del

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http://gains.iiasa.ac.at/gains/docu.EUR/index.menu


totale, emissioni per la maggior parte causate da caldaie con potenza minore di 50 MW funzionanti ad olio combustibile. Il 36% delle emissioni di SO2 è invece dovuto al riscaldamento, soprattutto quello residenziale.

Più della metà delle emissioni di COV sono imputabili all'attività delle foreste (Macrosettore 11); le altre sorgenti che emettono COV sono il riscaldamento, che influisce per il 16,4% del COV totale, il traffico, 11% del totale, e gli stabilimenti catalogati come sorgenti puntuali che utilizzano solventi (Macrosettore 6), influenti per il 10,8% del totale.

Sulla base dei risultati esposti, sono stati individuati i Macrosettori cui è imputabile la maggior parte delle emissioni di NOX, PM10, SO2 e COV: per ciascuno di essi si è approfondita l'analisi allo scopo di stimare dei trend di evoluzione futuri e ricavare lo scenario emissivo al 2015.

I Macrosettori individuati e analizzati nel dettaglio nei seguenti capitoli sono:

• Macrosettore 1 – Produzione di energia e trasformazione di combustibili: trattato nel paragrafo 2.4 – Sorgenti puntuali

• Macrosettore 2 – Combustione non industriale: analisi nel capitolo 2.2 – Combustione non industriale

• Macrosettore 3 – Combustione nell'industria: trattato nel capitolo 2.4 – Sorgenti puntuali

• Macrosettore 7 – Trasporto su strada: trattato nel capitolo 2.5

• Macrosettore 11 – Altre sorgenti e assorbimenti: si ipotizza costante la superficie forestale provinciale e quindi invariate le emissioni di COV derivanti dalle attività delle foreste.

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Tab. 1 - Emissioni suddivise per macrosettori relative alla provincia di Bolzano, anno 2007

MACROSETTORE COV NOX PM10 SO2 [t/anno] % [t/anno] % [t/anno] % [t/anno] %

1. Produzione energia e trasforma-zione combustibili

6,3 0,0% 173,5 2,2% 63,0 4,8% 2,7 0,4%

2. Combustione non industriale 2872,3 16,4% 823,4 10,3% 679,9 51,3% 259,5 36,1%3. Combustione nell'industria 242,3 1,4% 431,1 5,4% 39,2 3,0% 406,8 56,6%4. Processi produttivi 1263,4 7,2% 18,2 0,2% 21,8 1,6% 0,0 0,0%5. Estrazione e distribuzione com-bustibili 305,8 1,7% 0,0% 0,0% 0,0%

6. Uso di solventi 1893,7 10,8% 0,0% 5,0 0,4% 0,0%7. Trasporto su strada 1923,8 11,0% 5807,2 72,9% 383,3 28,9% 37,3 5,2%8. Altre sorgenti mobili e macchi-nari

156,7 0,9% 666,3 8,4% 88,5 6,7% 9,5 1,3%

9. Trattamento e smaltimento rifiu-ti 4,1 0,0% 19,4 0,2% 0,8 0,1% 3,2 0,4%

10. Agricoltura 9,8 0,1% 23,5 0,3% 17,8 1,3% 0,0%11. Altre sorgenti e assorbimenti 8883,4 50,6% 0,7 0,0% 26,1 2,0% 0,2 0,0%TOTALE 17561,7 100,0% 7963,4 100,0% 1325,6 100,0% 719,1 100,0%


2.2 M02 Combustione non industriale - sorgenti diffuse

Il Macrosettore 2 - Combustione non industriale include il riscaldamento di impianti commerciali, istituzionali e delle aree residenziali.

Il riscaldamento viene considerato come una sorgente emissiva diffusa, fatta eccezione per il riscaldamento dei principali ospedali provinciali e per le attività degli stabilimenti Franz Schullian di Bolzano e Planta S.S. di Bressanone che vengono trattati come sorgenti puntuali (capitolo 2.4 ).

Le stime delle emissioni future relative al riscaldamento vengono realizzate ipotizzando dei trend sui consumi di combustibili dal 2007 al 2015. I combustibili attualmente utilizzati per il riscaldamento sono metano, gasolio, GPL e legna; per ciascuno vengono fatte ipotesi sui trend di consumo futuro, come riportato in seguito:

2.2.1 Consumo totale di combustibili

Si ipotizza che il consumo totale aumenti proporzionalmente con l'incremento della popolazione (Tab. 2). Per tali stime si utilizzano i dati ASTAT, secondo cui la popolazione provinciale passerà dai 493.910 abitanti del 2007 (anno di riferimento) ai 516.776 del 2015, con un incremento del 4,63%, fino ai 525.502 del 2020, aumentando del 6,4% rispetto al 2007.

Tab. 2 - Stime di crescita della popolazione in provincia di Bolzano

Anno 2007 2015 2020

Popolazione complessiva Provincia Bolzano 493.910 516.776 525.502

2.2.2 Consumo di metano

Sono stati analizzati i dati provinciali di consumo di metano tratti dal Bollettino Petrolifero dal 2004 al 2009, estraendo le quantità destinate alle reti di distribuzione. Negli ultimi anni sono state realizzate diverse infrastrutture cittadine per riscaldare intere aree residenziali a metano ed, in generale, è stato incentivato l'uso di questo combustibile. Tali interventi a favore dell'utilizzo del metano risultano evidenti confrontando i consumi del 2004 rispetto al 2008 (vedi Fig. 1).

Come si è detto la stima futura è stata calcolata sulla base dell’aumento della popolazione, per cui si aumentano i consumi proporzionalmente all’aumento degli abitanti (dati ASTAT); tale è stato inoltre maggiorato dell’1% annuo fino a fine 2013 per tenere in considerazione ulteriori interventi di metanizzazione. Dal 2013 in poi si ipotizza che gli interventi infrastrutturali siano pressoché conclusi e quindi si ipotizza solo un aumento dei consumi legato al crescere della popolazione.

Con tali ipotesi il consumo di metano ad uso residenziale nel 2015 risulta incrementato del 23,2% rispetto al 2007. Si tenga anche conto che il miglioramento tecnologico degli impianti di riscaldamento a metano ridurrà i fattori di emissione. Pur tenendo conto di questo effetto si prevede tuttavia un aumento delle emissioni, ma dovute al forte spostamento previsto del combustibile per il riscaldamento domestico da gasolio (si veda il forte

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decremento riportato in figura 2) a metano (incremento riportato in figura 1). In termini di emissioni il risultato netto è comunque migliorativo e questo spostamento di modalità è stato previsto tra le misure che la Provincia di Bolzano adotterà per la riduzione delle emissioni di NOx per il macrosettore 2.

-

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

GJ

Fig. 1 - Evoluzione dei consumi di metano

2.2.3 Consumo di gasolio

Il Bollettino Petrolifero riporta i dati delle vendite provinciali di gasolio per uso riscaldamento dal 2003 al 2009; risulta particolarmente difficile identificare un trend univoco di questi dati, in parte a causa del calo di consumi a partire dall'anno 2007, anno mediamente più caldo ma anche anno d'inizio della crisi economica. Si è quindi ipotizzato di ricavare i consumi di gasolio come differenza tra i consumi complessivi, supposti crescenti proporzionalmente con la popolazione, e i consumi degli altri combustibili (metano, legna e GPL).

Al valore così ottenuto va fatta però un'ulteriore correzione, dovuta alla quota di riscaldamento residenziale che verrà coperta dal considerevole numero di impianti di teleriscaldamento la cui entrata in funzione è prevista entro il 2015. Entro tale anno è prevista infatti l’entrata in funzione di 31 impianti di teleriscaldamento nell’intera provincia di Bolzano. E’ quindi necessario tenere conto che il fabbisogno di riscaldamento domestico soddisfatto da questi impianti era prima soddisfatto da altri combustibili; in prima approssimazione appare lecito ipotizzare che si vada a sostituire sempre il combustibile gasolio, mentre il consumo di metano o di legna non venga influenzato da queste nuove installazioni.

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Per quantificare l’energia fornita complessivamente dagli impianti di teleriscaldamento nello scenario 2015, si considerano sia i nuovi impianti, i cui consumi di combustibili in GJ sono riportati in Tab. 3, che gli impianti già esistenti nel 2007 ma che hanno variato in modo rilevante i combustibili utilizzati e quindi il calore distribuito in rete. Si evidenzia il contributo rilevante del nuovo inceneritore di Bolzano: dalla sua entrata in funzione, prevista nel 2013, si prevede che un terzo dell'energia termica prodotta sia destinata al riscaldamento domestico, corrispondente a una fornitura di 129.600 GJ. Le variazioni così calcolate sono riportate in Tab. 3.

Tab. 3 - Variazione dei consumi di gasolio con l'incremento della quota di teleriscaldamento

Calore fornito dal teleriscaldamento nello scenario 2015 [GJ] 1.769.138Consumo di gasolio per riscaldamento (Inventario 2007) [GJ] 2.136.304

% di gasolio sostituito da entrata in funzione di impianti di teleriscaldamento [GJ]

82,8%

-

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

4.000.000

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

GJ

Fig. 2 - Evoluzione dei consumi di gasolio

Il teleriscaldamento va a sostituire parte del contributo dato da altri combustibili al riscaldamento residenziale; in prima approssimazione appare lecito ipotizzare che il combustibile sostituito sia gasolio, mentre il consumo di metano o di legna non venga influenzato da queste nuove installazioni.

All’anno 2015 si è quindi computato un calo del consumo di gasolio di un valore, in GJ, pari a quello erogato dai nuovi impianti di teleriscaldamento. Il dettaglio del calcolo verrà riportato nel capitolo dedicato alle sorgenti puntuali, in questa sede viene solo riportato il risultato principale: l’83% del gasolio consumato nel 2007, corrispondente a 1.769.138 GJ,

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verrà sostituito da impianti di teleriscaldamento (Fig. 2).

2.2.4 Consumo di GPL

In generale, il consumo di GPL ai fini del riscaldamento residenziale è minimo rispetto a quello degli altri combustibili ed influisce poco anche sulle emissioni in atmosfera.

Secondo i dati del Bollettino Petrolifero (anni 2004-2009), si osserva un evidente calo dei consumo che arriva al 37% tra il 2004 e il 2009. Per gli anni futuri, si ipotizza un trend in diminuzione anche se meno marcato: si stima un calo annuo del 14% fino al 2015 e poi un calo più ridotto, pari al 5% annuo.

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100.000

200.000

300.000

400.000

500.000

600.000

700.000

800.000

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

GJ

Fig. 3 - Evoluzione dei consumi di GPL

2.2.5 Consumo di legna

Non esistono dati storici sul consumo di legna per riscaldamento domestico; i dati utilizzati nell'Inventario sono stati ricavati da uno studio apposito e specifico per il territorio altoatesino effettuato nel 2009. L'ipotesi fatta è quindi quella di un consumo crescente nel tempo in modo proporzionale all'aumento della popolazione.

Pur ipotizzando un consumo di legna complessivo in aumento, la stima delle emissioni è funzione delle diverse tecnologie di combustione disponibili in commercio per ciascuna delle quali vanno quindi dettagliati i trend di utilizzo (Fig. 4).

Nell'Inventario INEMAR vengono individuate 5 tecnologie, che corrispondono ad altrettante attività Corinair:

• 2-2-6: Camino aperto. Si ipotizza una graduale dismissione di tali sistemi,

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stimando un calo dell'1% annuo dell'utilizzo e, quindi, un analogo calo del consumo di combustibile;

• 2-2-7: Stufa tradizionale, camino chiuso o inserto. Si considera improbabile l'acquisto di nuove stufe di questo tipo, piuttosto obsoleto, che si immaginano invece sostituite da sistemi più efficienti. Si ipotizza quindi un calo di utilizzo e parallelamente di consumo di biomassa pari all’1% annuo;

• 2-2-8: Stufa o caldaia innovativa. Si ipotizza solo un leggero aumento dell'utilizzo di tale tecnologia, pari all’1% annuo, in quanto le tendenze attuali spingono più verso l'acquisto di sistemi pellets;

• 2-2-9: Sistema BAT a legna o stufa pellets;

• 2-2-10: Sistema BAT pellets.

Il consumo di biomassa proprio delle ultime due tecnologie è ricavato come differenza tra il consumo totale e il consumo degli altri tre sistemi. Tale valore viene poi ripartito tra i due sistemi tenendo costante il rapporto calcolato nel 2007, secondo cui si hanno “Sistemi BAT pellets” per il 66% dei casi e “Sistemi BAT a legna o stufa pellets” per il rimanente 34%.

-

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Sistema BATpellets

Sistema BAT alegna o stufapellets

Stufa o caldaiainnovativa

Stufa tradizionale,camino chiuso oinserto

Camino aperto

Fig. 4 - Evoluzione dei sistemi di combustione di legna

2.3 Risultati – M02 sorgenti diffuseLa previsione delle emissioni è stata calcolata stimando per ciascun combustibile le

variazioni percentuali tra i consumi nello scenario di riferimento (2007) e quelli degli scenari futuri (2015), come riportato in Tab. 4.

11


Tab. 4 - Variazione prevista dei consumi di combustibili per riscaldamento domestico tra l'anno 2007 e il 2015.

Combustibile Variazione consumi 2007-2015

Metano 20,8%

Gasolio -90,7%

GPL -70,8%

Legna 4,6%

Sono state quindi estratte dall'Inventario delle Emissioni 2007 le emissioni di NOX, COV, SO2 e PM10 legate ad attività diffuse proprie del Macrosettore 2, suddividendole per tipologia di combustibile. Tali valori moltiplicati per le variazioni dei consumi permettono di ricavare le emissioni al 2015 degli inquinanti di interesse, come riportato in Tab. 5.

Tab. 5 - Variazione delle emissioni stimate per il Macrosettore 2

2007 2015M* S* A* COMB* COV NOx PM10 SO2 COV NOx PM10 SO2 2 1 3 gasolio 0,2 3,0 0,3 5,9 0,0 0,3 0,0 0,62 1 3 GPL 0,2 6,1 0,1 1,82 1 3 metano 17,2 171,6 0,7 1,7 20,7 207,2 0,8 2,1

2 1 7legna e similari 55,4 7,4 17,5 0,9 55,4 7,4 17,5 0,9

2 2 2 gasolio 6,0 100,1 10,0 200,3 0,6 9,3 0,9 18,62 2 2 GPL 0,9 22,3 0,1 0,3 6,5 0,02 2 2 kerosene 0,0 0,3 0,1 0,0 0,3 0,0 0,12 2 2 metano 19,2 191,6 0,8 1,9 23,1 231,4 0,9 2,3

2 2 6legna e similari 107,5 3,8 19,2 0,5 99,2 3,5 17,7 0,5

2 2 7legna e similari 1745,7 158,7 396,7 20,6 1610,8 146,4 366,1 19,0

2 2 8legna e similari 743,2 67,6 168,9 8,8 804,8 73,2 182,9 9,5

2 2 9legna e similari 126,7 13,8 34,6 3,0 163,6 17,9 44,6 3,9

2 210

legna e similari 48,1 43,7 30,6 5,7 63,5 57,7 40,4 7,5

TOTALE 2870,3 790,0 679,4 249,5 2842,1 762,8 672,0 64,9* M=Macrosettore, S=Settore, A=Attività, COMB=Combustibile

2.4 Sorgenti puntuali Gli stabilimenti di dimensioni ed impatto rilevante vengono catalogati, nell'Inventario

delle Emissioni, come sorgenti puntuali, ovverosia sorgenti localizzate tramite coordinate geografiche e le cui emissioni in atmosfera vengono assegnate puntualmente.

Nell'Inventario 2007 sono state considerate, nell'intera provincia di Bolzano, 81 sorgenti puntuali.

12


Per stimare le emissioni nello scenario futuro al 2015 sono state raccolte informazioni su tali stabilimenti, per valutare se ci sono state o sono previste variazioni rilevanti (ad esempio, cambi del combustibile utilizzato o variazioni significative del processo produttivo) o se lo stabilimento è stato chiuso. Per quanto riguarda le puntuali che non evidenziano variazioni significative si ipotizzano emissioni costanti tra il 2007 e il 2015.

2.4.1 Variazioni di sorgenti puntuali esistenti nel 2007

L'unico stabilimento che risulta non più esistente è la Speedline Srl di Bolzano, che risulta aver terminato la produzione nel 2008.

Sono stati individuati 9 stabilimenti che presentano modifiche della loro filiera produttiva tali da variare in modo significativo le emissioni rispetto all'anno di riferimento 2007. Tali sorgenti puntuali sono:

• Impianto di incenerimento RSU di Bolzano: i lavori di ampliamento prevedono, a partire dal 2013, uno smaltimento di RSU annuo di 130.000 t rispetto alle 67.000 t annue del 2007. Le emissioni non vengono stimate a partire a partire dai fattori di emissione di letteratura, ma dalle concentrazioni di inquinanti al camino, dati di portata e temperatura fumi previsti nel progetto;

• Teleriscaldamento SEL AG/Spa di Bolzano: introduzione di un nuovo impianto di combustione, con motore a metano, che va ad aggiungersi alla caldaia esistente, sempre a metano;

• MEMC di Merano: cambio di tipologia di combustibile utilizzato, da olio combustibile a metano;

• Forst SpA di Lagundo: cambio nei quantitativi di combustibili utilizzati, incremento di consumo di metano a scapito del quantitativo di gasolio;

• Centro Latte Bressanone di Varna: cambio di tipologia di combustibile utilizzato, da olio combustibile a metano;

• Lavanderie Industriali Bolognini di Bressanone: cambio di tipologia di combustibile utilizzato, da olio combustibile a metano;

• Teleriscaldamento St. Walburg di Ultimo: aumento del consumo del combustibile biomassa, mentre rimane costante il consumo di gasolio;

• Centro Ovest Teleriscaldamento di Bressanone: varia la ripartizione del consumo di metano tra la caldaia e il motore a combustione interna;

• Acquarena Hallenbad di Bressanone: varia la ripartizione del consumo di metano tra la caldaia e il motore a combustione interna.

In Tab. 6 si riportano, per ciascuna puntuale, attività produttiva e combustibili utilizzati relativi all'anno di riferimento 2007 e all'anno 2015; sono confrontate inoltre le emissioni di NOX, PM10, COV e SO2 nei 2 anni, quelle relative al 2015 vengono stimate moltiplicando il consumo di combustibile per il relativo FE.

13

Tab. 6: variazioni delle emissioni delle sorgenti puntuali esistenti nell'Inventario delle Emissioni 2007.

Denominazione ComuneAttiv-Comb

2007Consumi 2007 [GJ]

Attiv-Comb2015

Consumi 2015 [GJ] E 2007 [t/anno] E 2015 [t/anno]

NOX PM10 SO2 COV NOX PM10 SO2 COV

Speedline Srl Bolzano 3.1.3 metano 121.842 - - 61,2 8,9 53,5 143,2 0,0 0,0 0,0 0,0

Inceneritore Bolzano 9.2.1 rifiuti 67.053 9.2.1 rifiuti 130.000 18,9 0,6 3,0 3,8 45,9 1,6 6,6 2,6

SEL AG/Spa Bolzano

1.2.3 metano 127.184 1.2.3 metano 88.146 12,7 0,0 0,0 0,3 8,8 0,0 0,0 0,2

1.2.5 metano 138.828 0,0 0,0 0,0 0,0 27,8 0,0 0,0 5,9

12,7 0,0 0,0 0,3 36,6 0,0 0,0 6,1

Stadtwerke Asm - Hallenbad Bressanone

1.2.3 metano 27.682 1.2.3 metano 20.344 2,8 0,0 0,0 0,0 2,0 0,0

1.2.5 metano 49.482 1.2.5 metano 39.214 9,9 0,1 0,0 2,3 5,5 0,1

12,7 0,1 0,0 2,3 7,5 0,1

Centro Ovest Riscaldamento Bressanone

1.2.3 metano 22.124 1.2.3 metano 25.258 2,2 0,0 2,5 0,0

1.2.5 metano 63.969 1.2.5 metano 58.157 12,8 0,1 8,1 0,1

15,0 0,1 10,7 0,1Lavanderie Industriali

Bolognini Bressanone 3.1.3 olio 20.424 3.1.3 metano 20.424 3,3 0,8 20,0 0,1 1,3 0,0 0,0 0,1CENTRO LATTE

BRESSANONE S.R.L. Varna 3.1.3 olio 42.064 3.1.3 metano 42.064 6,7 1,7 41,2 0,1 2,7 0,0 0,0 0,1

BIRRA FORST S.P.A. Lagundo

3.1.3 gasolio 4.287 3.1.3 gasolio 3.287 0,3 0,0 0,6 0,0 0,3 0,0 0,5 0,0

3.1.3 metano 120.567 3.1.3 metano 121.567 7,6 0,0 0,0 0,3 7,7 0,0 0,0 0,3

4.6.7 senza comb -4.6.7 senza

comb - 0,2 13,1 0,2 13,1

7,9 0,3 0,6 13,4 7,9 0,3 0,5 13,4

MEMC ELECTRONICMATERIALS Merano

3.1.3 gasolio 3.1.3 gasolio 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

3.1.3 olio 63.605 3.1.3 metano 63.605 25,8 1,7 28,7 0,2 10,2 0,0 0,0 0,24.3.3. senza

comb4.3.3. senza

comb 3,8 1,0 3,8 0,0 0,0 1,0

4.3.9 senza comb4.3.9 senza

comb 0,0 0,2 0,0 0,2

29,6 1,8 28,7 1,2 14,0 0,2 0,0 1,1

FERNHEIZWERK ST.WALBURG Ultimo

1.2.3 legna 29.923 1.2.3 legna 40.000 1,1 4,0 0,0 0,0 1,4 5,4 0,0 0,0

1.2.3 gasolio 64,02 1.2.3 gasolio 64,02 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

1,1 4,0 0,0 0,0 1,4 5,4 0,0 0,0


2.4.2 Nuove sorgenti puntuali

Entro il 2015 entreranno in funzione 37 nuovi impianti catalogabili come attività ad impatto rilevante; di questi, 31 impianti avranno come attività principale il teleriscaldamento di aree residenziali, commerciali o industriali.

Si riportano in Tab. 7 le informazioni principali sui nuovi impianti.

La stima delle emissioni di NOX, PM10, COV e SO2 è effettuata moltiplicando il Fattore di Emissione specifico per ciascuna attività produttiva al consumo annuo di combustibile espresso in GJ.

Si riportano in Tab. 8 le emissioni degli inquinanti analizzati di ciascuna sorgente puntuale, suddiviso per attività in caso nello stesso stabilimento siano presenti diversi impianti di combustione.

Nel seguito vengono descritte le ipotesi fatte per stimare le emissioni riportate in Tab. 8 relativamente ad alcuni stabilimenti; si tratta di casi in cui sono state riscontrate alcune criticità nell'assegnazione del tipo di attività o dei FE, per cui è necessario entrare maggiormente nel dettaglio delle scelte fatte.

16

Tab. 7 - Informazioni generali sulle nuove sorgenti puntuali, in funzione entro il 2015

Denominazione stabilimenti Comune Codice

attiivitàDescrizione

attivitàImpianto di

combustionePotenzialità termica [MW] Combustibile Consumo

annuo [GJ]

Fernheizwerk Klausen Chiusa motore 3,75 Metano [m³] 186,46FHW Schlanders GmbH Silandro motore 3,50 Metano [m³] 42,68

Emacon Naz-Sciaves motori 16,00 Oli vegetali [t] 17,0329,09

IPRONA Lana Lana 3.1.3

industria alimentare – succhi; solo emissioni da combustibile caldaia 13,00 Metano [m³] 28,99

Krankenhaus Schlanders Silandro 2.1.3 ospedale caldaia 3,00 Gasolio [t] 184,26Biovergärung Lana Lana 9.4.6 Produzione corrente motori 2,30 Biogas [m³] 499,50

Fernheizwerk Klausen Chiusa 1.1.5 produz EE motore 3,75 Metano [m³] 181,42FHW Schlanders GmbH Silandro 1.1.5 produz EE motore 3,50 Metano[ m³] 115,92

Emacon Naz-Sciaves 1.1.5 produz EE motori 16,00 Oli vegetali [t] 0,00Sack (Franzensfeste) Fortezza 1.1.5 produz EE motori 26,40 Oli vegetali [t] 104,30

Teleriscaldamento Maia Bassa Merano 1.2.4 telerisc x industrie turbina a gas 18,00 Metano [m³] 10,75GRUPPO COOGENERATORI

PICHLER Bolzano 1.1.5 cogenerazionemotori ad olio

di colza 4,60 Olio di colza [l] 108,78129,09

Energiegenossenschaft Latsch mbH Laces 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 8,40 Biomassa [t] 351,41

Fernheizwerk Klausen Chiusa 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 3,00 Biomassa[ t] 28,56FHW Schlanders GmbH Silandro 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 4,60 Biomassa [t] 31,16FHW Schlanders GmbH Silandro 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 9,00 Metano [m³] 19,52Thermo Wipptal A.G. Vipiteno 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 18,40 Biomassa [t] 41,63

Teleriscaldamento Maia Bassa Merano 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 6,00 Metano [m³] 23,80Teleriscaldamento Maia Bassa Merano 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 8,00 Metano [m³] 23,72

SEG Taufers in Münster Tubre 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 2,40 Biomassa [t] 122,84FHZW Ritten Renon 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 5,20 Biomassa [t] 18,88

Fernheizwerk Klausen Chiusa 1.2.5 teleriscaldamento motore 3,75 Metano [m³] 28,34FHW Schlanders GmbH Silandro 1.2.5 teleriscaldamento motore 3,50 Metano [m³] 21,62

Emacon Naz-Sciaves 1.2.5 teleriscaldamento motori 16,00 Oli vegetali [t] 16,16Bioenergiegenossenschaft

Reschen mbHResia/Curon

Venosta 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,60 Biomassa [m³] 1,54Bioenergiegenossenschaft St. San Curon 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,60 Biomassa [m³] 17,06

Denominazione stabilimenti Comune

Codice attiività

Descrizione attività

Impianto di combustione

Potenzialità termica [MW] Combustibile

Consumo annuo [GJ]

Valentin m.b.H. VenostaElektrizitätsgenossenschaft

Vilnöss Gen.m.b.H.San

Pietro/Funes 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,10 Biomassa [m³] 13,28Energie und Fernwärme Obereggen Gen.m.b.H.

Obereggen/Nova Ponente 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 2,80 Biomassa [m³] 17,63

Energiewerk Pfalzen Falzes 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,40 Biomassa [m³] 16,55Fernheizwerk Innerratschings

GmbH Racines 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,20 Biomassa [m³] 7,07Fernheizwerk Latzfons GmbH Chiusa 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,00 Biomassa [m³] 2,60

Gemeinde Lajen Laion 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,40 Biomassa [m³] 20,35Gemeinde Lüsen Luson 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,60 Biomassa [m³] 12,52Gemeinde Terlan Terlano 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 2,40 Biomassa [m³] 12,05Gemeinde Terlan Terlano 1.2.3 teleriscaldamento caldaia Metano [m3] 13,85

Genossenschaft Heizwerk Feldthurns m.b.H. Velturno 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 2,40 Biomassa [m³] 35,91

Genossenschaft Heizwerk Feldthurns m.b.H. Velturno 1.2.3 teleriscaldamento caldaia Olio vegetale[l] 161,98Schluderns Glurns

Energiegenossenschaft m.b.H.Tubre in Val Monastero 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 2,60 Biomassa [m³] 197,34

Sulzenbacher Otto & Co. OHG San Candido 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,10 Biomassa [m³] 41,89Wärme- und

Energiegen.m.b.H. (WUEGA) Valle Aurina 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 1,60 Biomassa [m³] 186,46Fernwärme Vahrn-Brixen

Konsortial Ges.mbH Bressanone 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 5,20 Biomassa [t] 42,68Teleriscaldamento Bressanone

Mozart (motori) Bressanone 1.2.5 teleriscaldamento motori 10,97 Metano [m³] 17,03Teleriscaldamento Bressanone

Mozart (caldaie) Bressanone 1.2.3 teleriscaldamento caldaia 8,00 Metano [m³] 29,09

Tab. 8 - Emissioni di NOX, PM10, COV e SO2 delle nuove sorgenti puntuali

Denominazione stabilimenti ComuneCodice attività Descrizione attività NOX PM10 SO2 COV

IPRONA Lana Lana 3.1.3

industria alimentare - succhi solo emissioni da

combustibile 11,75 0,04 0,05 0,47 Krankenhaus Schlanders Silandro 2.1.3 ospedale 2,13 0,21 4,27 0,13

Biovergärung Lana Lana 9.4.6 Produzione corrente 3,41 0,00 0,80 Fernheizwerk Klausen Chiusa 1.1.5 produz EE 4,07 0,05 0,01 1,37 FHW Schlanders GmbH Silandro 1.1.5 produz EE 4,06 0,05 0,01 1,36

Emacon Naz-Sciaves 1.1.5 produz EE 36,85 3,69 Sack (Franzensfeste) Fortezza 1.1.5 produz EE 99,90 9,99

Teleriscaldamento Maia Bassa Merano 1.2.4 telerisc x industrie 45,35 0,04 0,07 0,45

GRUPPO COOGENERATORI PICHLER Bolzano 1.1.5 cogenerazione 23,18 2,32

Energiegenossenschaft Latsch mbH Laces 1.2.3 teleriscaldamento 3,65 2,09 Fernheizwerk Klausen Chiusa 1.2.3 teleriscaldamento 0,38 0,21 FHW Schlanders GmbH Silandro 1.2.3 teleriscaldamento 3,81 2,18 FHW Schlanders GmbH Silandro 1.2.3 teleriscaldamento 12,91 0,03 0,03 0,32 Thermo Wipptal A.G. Vipiteno 1.2.3 teleriscaldamento 12,30 7,03

Teleriscaldamento Maia Bassa Merano 1.2.3 teleriscaldamento 2,86 0,01 0,01 0,07 Teleriscaldamento Maia Bassa Merano 1.2.3 teleriscaldamento 3,12 0,01 0,01 0,08

SEG Taufers in Münster Tubre 1.2.3 teleriscaldamento 0,68 0,39 FHZW Ritten Renon 1.2.3 teleriscaldamento 1,46 0,83

Fernheizwerk Klausen Chiusa 1.2.5 teleriscaldamento 4,76 0,00 1,12 FHW Schlanders GmbH Silandro 1.2.5 teleriscaldamento 4,74 0,00 1,11

Emacon Naz-Sciaves 1.2.5 teleriscaldamento 24,57 2,46 Bioenergiegenossenschaft Reschen

mbHResia/Curon

Venosta 1.2.3 teleriscaldamento 0,66 2,83

Bioenergiegenossenschaft St. Valentin m.b.H.

San Valebtubi/Curo

n Venosta 1.2.3 teleriscaldamento 0,99 4,25 Elektrizitätsgenossenschaft Vilnöss

Gen.m.b.H.San

Pietro/Funes 1.2.3 teleriscaldamento 0,76 3,24 Energie und Fernwärme Obereggen

Gen.m.b.H.Obereggen/Nov

a Ponente 1.2.3 teleriscaldamento 0,57 2,42 Energiewerk Pfalzen Falzes 1.2.3 teleriscaldamento 0,05 0,23

Fernheizwerk Innerratschings GmbH Racines 1.2.3 teleriscaldamento 0,60 2,56

Denominazione stabilimenti ComuneCodice attività Descrizione attività NOX PM10 SO2 COV

Fernheizwerk Latzfons GmbH Chiusa 1.2.3 teleriscaldamento 0,46 1,99 Gemeinde Lajen Laion 1.2.3 teleriscaldamento 0,62 2,64 Gemeinde Lüsen Luson 1.2.3 teleriscaldamento 0,58 2,48 Gemeinde Terlan Terlano 1.2.3 teleriscaldamento 0,25 1,06 Gemeinde Terlan Terlano 1.2.3 teleriscaldamento 0,26 0,00 0,00 0,01

Genossenschaft Heizwerk Feldthurns m.b.H. Velturno 1.2.3 teleriscaldamento 0,71 3,05

Genossenschaft Heizwerk Feldthurns m.b.H. Velturno 1.2.3 teleriscaldamento 2,50 0,25

Schluderns Glurns Energiegenossenschaft m.b.H.

Tubre in Val Monastero 1.2.3 teleriscaldamento 0,42 1,81

Sulzenbacher Otto & Co. OHG San Candido 1.2.3 teleriscaldamento 0,48 2,08 Wärme- und Energiegen.m.b.H.

(WUEGA) Valle Aurina 1.2.3 teleriscaldamento 1,26 5,39 Fernwärme Vahrn-Brixen Konsortial

Ges.mbH Bressanone 1.2.3 teleriscaldamento 5,67 3,24 TELERISCALDAMENTO BRESSANONE

MOZART motori Bressanone 1.2.5 teleriscaldamento 39,47 0,04 9,28 TELERISCALDAMENTO BRESSANONE

MOZART caldaie Bressanone 1.2.3 teleriscaldamento 4,19 0,01 1,97 TOTALE 366,43 71,19 4,45 18,53


2.4.3 Impianti di teleriscaldamento

La città di Bressanone risulta quasi interamente teleriscaldata; oltre ai due impianti già esistenti, Centro Ovest Teleriscaldamento e Stadtwerke Asm Hallenbad, se ne aggiunge un terzo, il Teleriscaldamento Mozart, con installati una caldaia e un motore a metano.

L'impianto Stadtwerke Asm Hallenbad serve principalmente l'Acquarena, destinando alla rete di teleriscaldamento residenziale approssimativamente il 40% del calore totale prodotto.

Nella città di Bolzano il teleriscaldamento non è così diffuso nelle aree residenziali e l'impianto di teleriscaldamento esistente, la SEL AG/Spa, serve quasi interamente l'area industriale della città. L'ampliamento dell'impianto di incenerimento, previsto per il 2013, prevede 108 GWh annuali destinati al teleriscaldamento. Si ipotizza che un terzo di tale potenza sia destinata al teleriscaldamento di aree residenziali, mentre i restanti due terzi ad aree industriali limitrofe al sito dell'inceneritore.

L'impianto di teleriscaldamento Maia Bassa di Merano ha due caldaie a metano che producono calore destinato al teleriscaldamento residenziale e una turbina a gas metano che serve aree industriali.

Gli altri impianti di teleriscaldamento che entreranno in funzione entro il 2015 sono tutti impianti di medio-bassa potenzialità (da 1 a 8 MW), localizzati in numerosi centri urbani nelle valli altoatesine e sono destinati interamente al teleriscaldamento residenziale dei vari comuni.

2.4.4 Utilizzo di olio vegetale come combustibile

L’utilizzo di oli vegetali come combustibile non viene approfondito nell’Inventario delle Emissioni INEMAR, per cui non si hanno a disposizione dei fattori di emissione per gli inquinanti di interesse.

Nel caso in esame risulta però importante stimare le emissioni, dato che in 5 nuovi impianti in Provincia vengono utilizzati oli vegetali, sia in caldaie che in motori, sia per cogenerarezione che per teleriscaldamento.

Si decide di approfondire la ricerca dei fattori di emissione solo per gli ossidi di azoto, in quanto si stima sia l’inquinante più significativo e perché sono noti i valori limite di concentrazione di NOX per ciascun impianto considerato, informazione che ci permette di stimare i fattori di emissione.

A partire dal rapporto stechiometrico dei componenti dell’olio vegetale, ricavato per similitudine con un generico combustibile liquido, e dal potere calorifico dell’olio, posto pari a 37 GJ/kg, si ottiene una produzione ideale di fumi pari a 405 Nm3/GJ. Una prima stima di fattori di emissione per gli NOX si ottiene moltiplicando i fumi prodotti per il valore limite per gli ossidi di azoto.

Il valore così ottenuto è stato confrontato con dati di impianti reali; noto il tipo di motore, i fumi realmente prodotti e le concentrazioni di NOX misurate si sono ricavati dei fattori di emissione per gli NOX confrontabili con quanto stimato teoricamente.

Concludendo, in Tab. 9 si riportano i fattori di emissione utilizzati per il calcolo delle emissioni di NOX negli impianti che usano oli vegetali.

21


Tab. 9 - Fattori di emissione adottati per gli impianti ad olio combustibile

Valore limite NOx [mg/m3]

FE NOx [g/GJ]

500 2001000 4002000 8004000 1600

2.4.5 Cogeneratori

Gli impianti FHW Klausen di Chiusa, FHW Schlanders GmbH di Silandro ed Emacon di Naz-Sciaves utilizzano dei motori che lavorano come cogeneratori, producendo in parte energia elettrica e in parte calore per il teleriscaldamento.

Gli impianti di Chiusa e di Silandro hanno dei motori a metano: il 55% del combustibile è consumato per produrre energia elettrica e il rimanente 45% per il teleriscaldamento. L'impianto Emacon di Naz-Sciaves, invece, utilizza come combustibile degli oli vegetali e per il 60% produce energia elettrica.

2.4.6 Criticità singoli impianti

Impianto a biogas (Biovergärung) di Lana: in tale impianto avviene la fermentazione di sostanza organica, per circa 9000 tonnellate all'anno, producendo compost e biogas; il biogas viene poi convertito in energia elettrica tramite un motore con potenzialità di 2.3 MW. Nella classificazione CORINAIR non esiste una specifica attività per questo tipo di produzione, quindi non ci sono dei fattori di emissione univoci. In mancanza di dati specifici si sono quindi utilizzati gli stessi fattori di emissione relativi ai motori a metano funzionanti per il teleriscaldamento, attività 1.2.5, riportati in Tab. 10.

Tab. 10 - Fattori di emissione utilizzati per l'impianto a biogas di Lana, Merano

Attività Combustibile FE Nox [g/GJ]

FE PTS [g/GJ]

FE PM10 [g/GJ]

1.2.5 – Teleriscaldamento

motore

metano 200 0,2 0,2

2.4.7 Impianti “in previsione”con motori a olio vegetale

L’utilizzo di oli vegetali come combustibile è in diffusione nella Provincia di Bolzano; oltre ai 5 nuovi impianti già individuati in precedenza, è in progetto l’installazione entro il 2015 di diversi nuovi motori funzionanti con oli vegetali.

Al momento non risulta stabilito in modo univoco quali impianti installeranno tali motori in quanto le procedure di autorizzazione sono ancora in corso; non è quindi possibile conoscere l’esatta localizzazione spaziale di questa nuova sorgente emissiva.

Per la stima delle emissioni, ci si è quindi basati su una stima per comune del consumo di oli vegetali e si sono trattate queste sorgenti emissive come sorgenti diffuse. È necessario stabilire il totale emesso da questa tipologia di attività e assegnare delle proxy ai comuni dove saranno localizzati questi tipi di motori.

22


Come già evidenziato, in INEMAR non sono presenti fattori di emissione per tale attività; si sono quindi utilizzati i fattori di emissione riportati in Tab. 9 e validi per gli ossidi di azoto.

Tab. 11 - Stima delle emissioni di NOX per comune relativamente ai nuovi impianti con motori a olio vegetale

ISTAT ComunePotenza motori [kW]

Valore limi-te NOX

[mg/m3]

Consumo annuo di

olio vegeta-le [GJ/anno]

FE NOX

[g/GJ]

Emissioni NOX

[t/anno]

21002 Andriano 1.100 1.000 27.720 400 11,121006 Badia 2.000 1.000 50.400 400 20,221010 Brennero 1.500 1.000 37.800 400 15,121011 Bressanone 3.300 1.000 83.160 400 33,3

21016Campo di Trens 2.200 1.000 55.440 400 22,2

21016Campo di Trens 4.600 500 115.920 200 23,2

21017 Campo Tures 12.000 1.000 302.400 400 121,021027 Curon Venosta 6.000 500 151.200 200 30,221030 Falzes 1.200 1.000 30.240 400 12,121039 Laion 1.500 1.000 37.800 400 15,121040 Laives 3.000 2.000 75.600 800 60,521041 Lana 4.000 4.000 100.800 1.600 161,321048 Marlengo 2.000 1.000 50.400 400 20,221051 Merano 2.500 500 63.000 200 12,621057 Naz-Sciaves 4.000 1.000 100.800 400 40,321060 Ora 1.000 2.000 25.200 800 20,2

21067Prato allo Stel-vio 600 1.000 15.120 400 6,1

21072 Renon 4.500 1.000 113.400 400 45,4

21082San Martino in Badia 2.000 2.000 50.400 800 40,3

21083San Martino in Passiria 1.200 1.000 30.240 400 12,1

21086 Sarentino 600 1.000 15.120 400 6,121091 Senales 3.000 1.000 75.600 400 30,221092 Sesto 2.400 1.000 60.480 400 24,221093 Silandro 800 4.000 20.160 1.600 32,321096 Terento 1.900 1.000 47.880 400 19,221097 Terlano 1.000 4.000 25.200 1.600 40,321106 Valdaora 1.700 1.000 42.840 400 17,121110 Vandoies 3.200 500 80.640 200 16,121111 Varna 3.800 1.000 95.760 400 38,3

TOTALE 78.600 1.980.720 946,0

23


In Tab. 11 si riportano le stime di consumo annuo di olio vegetale per comune; le emissioni sono calcolate moltiplicando i consumi di combustibili per i relativi fattori di emissione e vengono utilizzate come proxy per distribuire le emissioni nei comuni interessati.

Si noti che per quanto riguarda alcune attività, in mancanza di fattori di emissione “standard” nell'inventario INEMAR, ne sono stati utilizzati di verosimili sulla base dell'attività più prossima a quella in esame, in particolare questo è valido per gli impianti alimentati ad olio vegetale.

2.5 M07 – Trasporto su strada La stima delle emissioni future viene realizzata a partire dai valori calcolati per l’anno

2007; tali valori vengono aggiornati in tre fasi:

• stima della variazione delle emissioni complessive proporzionale alla variazione dei flussi di traffico misurati per l’autostrada e alle vendite complessive di combustibile (stimate sommando le vendite delle diverse tipologie di combustibili espresse in GJ), per le altre strade.

• applicazione alle emissioni stimate al punto uno di variazioni proporzionali alle variazioni ipotizzate della composizione del parco circolante

Quindi le emissioni si calcolano come:

EmissioniAnnoN= Emissioni2007·TrafficoAnnoN/Traffico2007 ·VeicoliAnnoN/Veicoli2007

Dove:

TrafficoAnnoN/Traffico2007 Variazione del traffico espressa come rapporto della variazione delle vendite di combustibili o, per l’autostrada, dei flussi veicolari.

VeicoliAnnoN/Veicoli2007 Rapporto tra veicoli dello stesso settore (Auto, pesanti ecc.) e stessa classe di normativa

• per le categorie di veicoli nuove, per le quali al momento non sono state calcolate emissioni, si effettua una stima basata su un’ipotesi di variazione della percorrenza annua e di riduzione dei fattori di emissione in modo proporzionale a quanto previsto dalla normativa.

Vengono di seguito esplicitati schematicamente i vari passaggi.

2.5.1 Stima delle variazioni dei flussi di traffico e delle vendite di combustibili

2.5.1.1 Stima delle variazioni dei flussi di traffico sulla rete autostradale

Si dispone dei passaggi autostradali dal 1996 al 2009 per tratta autostradale suddivisi in veicoli leggeri e pesanti.

Veicoli commerciali leggeri

Si è ipotizzato un tasso di crescita annua del 2% approssimativamente pari alla media

24


della crescita dal 2002 al 2007 (Fig. 5). Sulla base delle ipotesi fatti si rileva un incremento del traffico leggero al 2015 del 23,1% rispetto al 2005 e del 14,55% rispetto al traffico rilevato nel 2007 (Tab. 12).

0.E+00

1.E+07

2.E+07

3.E+07

4.E+07

5.E+07

6.E+07

7.E+07

8.E+07

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Previsione

Rilevati

Fig. 5 - Andamento dei flussi autostradali di veicoli leggeri

Veicoli commerciali pesanti

Il traffico pesante in autostrada ha mostrato un trend crescente fino all’anno 2007, per poi subire una diminuzione a causa della crisi economica. Per lo scenario di calcolo si è ipotizzato un tasso di crescita annua dell’1,5% fino al 2012 (ipotizzando uno strascico della crisi); successivamente si è riportato il tasso al 3%, valore prossimo al trend medio dal 2003 al 2009. Sulla base delle ipotesi fatti si rileva un incremento del traffico pesante al 2015 del 10,9% rispetto al 2005 e del 1,1% rispetto al traffico rilevato nel 2007 (Tab. 12).

25


Fig. 6 - Andamento dei flussi autostradali di veicoli pesanti

Tab. 12 - Variazioni previste dei flussi di traffico autostradale all’anno 2010 e 2015

Rispetto al 2005 Rispetto al 2007

2010 2015 2010 2015

veicoli leggeri 11,5% 23,1% 3,8% 14,6%

veicoli pesanti -1,5% 10,9% -10,2% 1,1%

totale veicoli 7,4% 19,3% -0,7% 10,3%

2.5.1.2 Stima delle variazioni delle vendite di combustibili (extra autostrada)

Si dispone dei dati delle vendite di combustibili dall’anno 2003; a differenza dell’analisi dei flussi autostradali, effettuata sulle tratte altoatesine dell’A22, l’analisi è stata effettuata a livello regionale coerentemente con la metodologia di stima dell’inventario delle emissioni implementata nel sistema INEMAR. Tuttavia i grafici seguenti, per maggior leggibilità sono rapportati ai numeri del parco macchine della Provincia di Bolzano, secondo quanto contenuto negli elenchi resi disponibili dall'ACI.

Sulla base dei trend degli anni passati si è ipotizzato un tasso di crescita annuo del gasolio del 3,5% ed un trend di decrescita della benzina del -3,5%. I combustibili gassosi hanno subito negli anni scorsi un forte incremento (quasi il 18% tra il 2003 e il 2009, con una

26


punta del 43% il 2008) dovuto alle agevolazioni fiscali erogate; per il futuro si è ipotizzato un incremento annuo del 10% fino al 2012 e del 2% per gli anni successivi (Fig. 7).

0.E+00

5.E+06

1.E+07

2.E+07

2.E+07

3.E+07

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

BENZINA

GASOLIO

GPL - METANO

Totale

Fig. 7 - Andamento delle vendite di combustibili su rete stradale ordinaria

2.5.2 Evoluzione del parco circolante

Le analisi sui trend di evoluzione del parco circolante sono state effettuate per tipologia di veicolo (Automobili, leggeri pesanti, ciclomotori e motocicli). Per i veicoli con più di un tipo di combustibile è stata innanzitutto effettuata una previsione sull’andamento del parco totale e quindi della suddivisione per combustibile (Tab. 13).

Tab. 13 - Tipologie di veicoli considerate per la stima dell'evoluzionedel parco circolante

Tipologia Combustibile

Autoveicoli

BenzinaDieselGPL

Gas naturale

Veicoli leggeri BenzinaDiesel

Veicoli pesanti BenzinaDiesel

Ciclomotori BenzinaMotocicli Benzina

27


2.5.2.1 Autoveicoli

Andamento parco e combustibili

Si è ipotizzato un incremento annuo del numero di autoveicoli circolanti del 1,2% (pari alla media degli incrementi dall’anno 2005 al 2008). Per quel che riguarda le tipologie motoristiche si è considerato un decremento annuo dei veicoli a benzina del -2% e un incremento dei veicoli diesel decrescente dal 5% (2009-2011) al 3% (2015). I restanti veicoli sono stati attribuiti a metano e GPL considerando costante il rapporto tra le due tecnologie.

Fig. 8 – Autoveicoli: evoluzione del parco circolante suddiviso per tipo di alimentazione

Età del parco

Per quel che riguarda l’età delle vetture, e quindi le normative di riferimento, si sono ipotizzati dei trend di rinnovo annuo basati di volta in volta sulle medie registrate negli anni trascorsi e sugli anni di introduzione delle nuove categorie.

Vengono riportati nelle figure seguenti i trend di evoluzione del parco circolante per ciascuna tipologia di combustibile.

28


Fig. 9 - Evoluzione del parco circolante: autoveicoli benzina

Fig. 10 - Evoluzione del parco circolante: autoveicoli diesel

29


Fig. 11 - Evoluzione del parco circolante: autoveicoli GPL

Fig. 12 - Evoluzione del parco circolante: autoveicoli a gas naturale

30


2.5.2.2 Veicoli Commerciali Leggeri

Andamento parco e combustibili

Per quel che riguarda i veicoli leggeri si è ipotizzato costante nel tempo il numero dei veicoli commerciali a benzina mentre si è supposto un incremento annuo del 3% per i veicoli a gasolio.

Fig. 13 – Veicoli commerciali leggeri (< 3.5 t): evoluzione del parco circolante suddiviso per tipo di alimentazione

Età del parco

Vengono di seguito riportate le evoluzioni del parco circolante per i veicoli leggeri a benzina e gasolio

31


Fig. 14 - Evoluzione del parco circolante: veicoli leggeri benzina

Fig. 15 - Evoluzione del parco circolante: veicoli leggeri diesel

32


2.5.2.3 Veicoli Pesanti e Autobus

Veicoli pesanti a Benzina

Questo tipo di veicoli appare sempre meno utilizzato; i numeri sono infatti molto piccoli e scarsamente influenti sulle emissioni; peraltro anche in letteratura sono scarsi i dati relativi ai fattori di emissione, tant’è che nell’implementazione nel sistema INEMAR del modello COPERT IV viene considerata solo la categoria EURO 0. Sulla base degli andamenti degli anni scorsi si è ipotizzato un tasso di decrescita annuo pari al -20%.

Fig. 16 - Andamento dei veicoli pesanti a benzina

Veicoli pesanti Diesel

L’andamento delle immatricolazioni di questi veicoli negli anni scorsi è apparso molto discontinuo, in particolare negli anni 2002 e dal 2004 al 2006 si registra un decremento dei veicoli circolanti che risultano mediamente inferiori del 40% rispetto agli altri anni considerati. Tale decremento potrebbe essere dovuto a politiche di gestione e rinnovo del parco delle grandi flotte presenti in provincia o spostamento dell'immatricolazione in altra zona. In ogni caso il calcolo delle emissioni necessarie al presente lavoro parte dall'anno 2007, e quindi l'anomalia presente nel grafico di Fig. 17 e derivante dalla classificazione ACI, risulta ininfluente. Per lo scenario di calcolo si è ipotizzato un decremento annuo pari allo -0,5%. In Fig. 17 è riportata l’evoluzione ipotizzata del parco circolante dei veicoli pesanti diesel; va segnalato che sussistono delle incertezze sull’anno di introduzione dei veicoli EURO6: nel caso in esame si è ipotizzato che i primi veicoli di questa categoria inizino a circolare nel 2013.

Per quanto riguarda l’autostrada si è tenuto conto di alcuni studi che hanno rilevato

33


come i veicoli lì circolanti siano in realtà mediamente di fabbricazione più recente rispetto a quelli circolanti sul resto del territorio. Per tener conto di ciò si è ipotizzato in autostrada un parco più “giovane” di un anno, ovverosia si è considerata per il 2010 la composizione relativa al 2011 e per il 2015 la composizione relativa al 2016.

Fig. 17 - Evoluzione del parco circolante: Veicoli pesanti diesel

2.5.2.4 Ciclomotori (<50 cc)

I dati relativi ai ciclomotori presentano generalmente una grande incertezza, non questi veicoli registrati in maniera analoga agli altri; in considerazione di questa incertezza si è ipotizzato che il parco resti nel complesso costante con tassi di rinnovamento analoghi a quelli stimati per i motocicli.

2.5.2.5 Motocicli (>50 cc)

Per i motocicli si è ipotizzato un tasso di incremento annuo del 5%, corrispondente all’incirca alla media degli anni scorsi. Per quel che riguarda il rinnovo del parco si osserva che, non avendo previsto l’introduzione di nuove normative, il parco tenda in futuro ad essere composto prevalentemente da veicoli EURO3.

34


Fig. 18 - Evoluzione del parco circolante: Ciclomotori

Fig. 19 - Evoluzione del parco circolante: Motocicli

35


2.5.3 Confronto con l’Handbook Emission Factors for Road Transport (HBEFA)

Si riporta di seguito il confronto tra gli scenari di evoluzione del parco circolante adottati e quelli presenti nella banca dati del Modello HBEFA (Handbook Emission Factors for Road Transport). Il modello permette di fare simulazioni sul parco circolante di sei nazioni: Austra, Germania, Svizzera, Norvegia e Svezia; ai fini del presente studio si è effettuato un confronto relativo ai primi tre stati, essendo questi probabilmente più vicini alla realtà regionale.

Suddivisione del parco per combustibile

In Fig. 20 è riportata la percentuale di veicoli passeggeri a benzina per le tre nazioni considerate e per gli scenari regionali (TAA). Nel caso del database HBEFA i restanti veicoli possono essere considerati alimentati a gasolio (esiste solo nel caso della Svizzera una minima quota di veicoli alimentati a Gas, inferiore allo 0,3%), mentre per quanto riguarda gli scenari di traffico regionale la quota dei combustibili gassosi è più consistente variando dall’1,4% del 2005 al 3,9% del 2015.

Come si può osservare le tipologie motoristiche per i casi considerati appaiono molto diverse, con una netta prevalenza, probabilmente per motivi fiscali, dei veicoli a benzina in Germania e Svizzera, rispetto alla situazione austriaca, ove prevalgono i Diesel. Lo scenario adottato per il Trentino Alto Adige appare in questo senso intermedio tra quello tedesco e quello austriaco, avvicinandosi comunque maggiormente a quest’ultimo.

66%

54%

48%52%

44%40%

79%

73%

66%

90%

82%

74%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2005 2010 2015

TAAADCH

Fig. 20 - Percentuale di veicoli passeggeri con motorizzazione a benzina

Anche per quel che riguarda i veicoli leggeri si può osservare una netta vicinanza tra le ipotesi adottate e la situazione austriaca (Fig. 21), mentre per questa categoria il parco

36


svizzero appare decisamente diverso, con una percentuale molto più alta di veicoli a benzina rispetto a quella degli altri stati.

8%6% 5%

8%6% 5%

11%

8%5%

44.36%

31.05%

24.40%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

2005 2010 0.0545

TAAADCH

Fig. 21 - Percentuale di veicoli commerciali leggeri con motorizzazione a benzina

Suddivisione del parco per classi di età

Nelle pagine seguenti viene riportato il raffronto tra la composizione del parco circolante, per categoria di veicoli adottata nel presente lavoro (TAA) e quella rappresentata nel database HBEFA per Austria, Germania e Svizzera, relativamente agli anni 2005, 2010 e 2015.

Come si può osservare per alcune tipologie di veicoli i parchi circolanti appaiono già diversi nell’anno iniziale di riferimento (2005) e tale differenza difficilmente viene attenuata negli anni futuri, ad esempio gli scenari HBEFA prevedono l’introduzione in futuro di motocicli EURO IV ed EURO V, non considerati per gli scenari locali.

Al di là di alcune differenze minori va evidenziato come l’analisi delle categorie di veicoli passeggeri (sia benzina e diesel) e pesanti, categorie che maggiormente incidono sulle emissioni, mostri una sostanziale similitudine tra gli scenari proposti per il Trentino Alto Adige e gli scenari adottati dall’HBEFA per l’Austria, scenari che anche in questo caso appaiono quindi maggiormente vicini alla situazione locale.

37


euro 0 ; 24.29% euro 0 ; 20.1%

euro I ; 28.71%euro I ; 21.5%

euro II ; 24.91%euro II ; 29.7%

euro III ; 11.15% euro III ; 19.9%

euro IV ; 10.93% euro IV ; 8.9%

euro I ; 21.20%

euro II ; 27.37%euro II ; 30.1%


euro IV ; 11.62% euro IV ; 9.6%

euro 0 ; 33.6%

euro I ; 27.7%

euro II ; 21.3%

euro III ; 12.7%

euro 0 ; 44.04%euro 0 ; 33.2%

euro I ; 23.46%euro I ; 22.2%

euro II ; 13.93%euro II ; 13.3%

euro III ; 14.30%euro III ; 28.8%

euro 0 ; 21.47% euro 0 ; 18.6%

euro I ; 19.30%euro I ; 14.6%

euro II ; 27.80%euro II ; 22.4%


euro 0 ; 18.6% euro 0 ; 28.2%

euro I ; 19.0% euro I ; 10.0%

euro II ; 30.2% euro II ; 31.1%


euro 0 ; 67.56% euro 0 ; 77.2%

euro I ; 17.72%euro I ; 15.6%

euro II ; 14.72%

euro 0 ; 15.55%

euro 0 ; 53.8%

euro I ; 70.86%

euro I ; 31.6%

euro II ; 13.59% euro II ; 13.6%

euro 0 ; 2.73% euro 0 ; 5.0%

euro I ; 4.3%

euro IV ; 4.7%

euro IV ; 2.4%euro IV ; 4.27%

euro IV ; 1.3%

euro IV ; 0.6%

euro II ; 7.2%

A TAA

Aut

ove

ttur

e

Gas

Die

sel

Be

nzin

a

Vei

coli

Leg

geri

Die

sel

Ben

zina

Ve

icol

i P

esa

nti

Cic

lom

oto

riM

oto

cicl

i

Fig. 22 - Anno 2005: Confronto fra la composizione del parco circolante in Trentino Alto Adige e quella utilizzata nel modello HBEFA per l'Austria

38


euro 0 ; 14.89% euro 0 ; 8.0%

euro I ; 13.44%euro I ; 7.7%

euro II ; 19.26%euro II ; 26.9%


euro IV ; 35.11% euro IV ; 34.9%

euro II ; 15.78%euro II ; 14.2%


euro IV ; 38.40% euro IV ; 40.1%

euro V ; 9.85% euro V ; 8.7%

euro II ; 18.1%

euro III ; 10.5%

euro IV ; 54.2%

euro 0 ; 28.50%euro 0 ; 14.0%

euro I ; 15.01%

euro I ; 10.2%

euro II ; 10.79%euro II ; 23.5%


euro IV ; 28.16% euro IV ; 27.8%

euro II ; 16.22%euro II ; 19.0%


euro IV ; 30.24% euro IV ; 33.1%

euro 0 ; 11.4%

euro II ; 21.1%


euro IV ; 11.3% euro IV ; 12.6%

euro V ; 23.0% euro V ; 21.7%

euro 0 ; 49.96% euro 0 ; 55.1%

euro I ; 11.98%euro I ; 17.6%

euro II ; 38.06% euro II ; 14.9%

euro III ; 12.4%euro 0 ; 11.35%

euro 0 ; 41.6%

euro I ; 58.87%euro I ; 15.2%

euro II ; 12.54%euro II ; 16.8%


euro V ; 6.07% euro V ; 8.0%

euro 0 ; 1.24% euro 0 ; 1.8%

euro I ; 1.5%euro I ; 7.85%

euro 0 ; 8.2%

euro I ; 7.5%

euro V ; 3.4%euro V ; 1.69%

euro 0 ; 6.4%euro 0 ; 9.74%

euro I ; 5.6%euro I ; 9.54%

euro V ; 1.7%euro V

euro 0 ; 7.8% euro I ; 5.0%euro I ; 8.4% euro II ; 15.7%

A TAA

Aut

ovet

ture

Gas

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Leg

geri

Die

sel

Ben

zina

Ve

icol

i P

esa

nti

Cic

lom

otor

iM

otoc

icli

Fig. 23 – Scenario anno 2010: Confronto fra la composizione del parco circolante in Trentino Alto Adige e quella utilizzata nel modello HBEFA per l'Austria

39


euro 0 ; 9.45%

euro II ; 8.29%euro II ; 16.9%

euro III ; 11.3%

euro IV ; 31.35% euro IV ; 31.4%

euro V ; 26.69% euro V ; 27.3%

euro VI ; 9.80%


euro IV ; 31.15% euro IV ; 31.3%

euro V ; 32.09% euro V ; 31.0%

euro VI ; 10.77%

euro II ; 13.7%

euro IV ; 50.1%

euro VI ; 11.2%euro 0 ; 15.41%

euro II ; 13.6%euro III ; 9.54% euro III ; 14.6%

euro IV ; 25.87% euro IV ; 22.2%

euro V ; 28.81% euro V ; 27.8%

euro II ; 9.8%


euro IV ; 33.35% euro IV ; 30.3%

euro V ; 27.29% euro V ; 28.2%

euro III ; 19.2% euro III ; 21.7%euro IV ; 8.9% euro IV ; 9.0%

euro V ; 38.4% euro V ; 36.8%

euro VI ; 17.6% euro VI ; 16.7%

euro 0 ; 34.66% euro 0 ; 42.6%

euro I ; 8.33%euro I ; 14.3%

euro II ; 30.94% euro II ; 13.5%


euro 0 ; 7.92%euro 0 ; 25.2%

euro I ; 49.39%

euro II ; 11.13%

euro II ; 12.1%


euro 0 ; 3.0%euro I ; 6.98%euro I ; 3.4%

euro III ; 7.45%

euro VI ; 6.7%

euro 0 ; 1.2%euro 0 ; 0.70%

euro I ; 0.5%euro I ; 3.40%


euro VI ; 6.9%

euro 0 ; 5.6%

euro I ; 5.5%

euro III ; 9.1%

euro V ; 4.8%

euro 0 ; 7.4%

euro I ; 6.0%euro I ; 7.71%euro II ; 5.50%

euro VI ; 8.5%euro VI ; 7.16%

euro 0 ; 2.7%euro 0 ; 4.67%euro I ; 2.7%euro I ; 4.46%

euro II ; 7.85%


euro 0 ; 5.2%euro 0 ; 3.4%

euro I ; 3.4% euro I ; 3.0%euro II ; 9.0% euro II ; 7.6%

euro IV ; 7.14%

euro I ; 9.7%

euro IV ; 9.18%

euro V ; 2.81%

A TAA

Aut

ove

ttur

e

Gas

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Leg

geri

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Pes

anti

Cic

lom

oto

riM

oto

cicl

i

Fig. 24 – Scenario anno 2015: Confronto fra la composizione del parco circolante in Trentino Alto Adige e quella utilizzata nel modello HBEFA per l'Austria

40


euro 0 ; 12.47% euro 0 ; 20.1%

euro I ; 24.14%euro I ; 21.5%

euro II ; 15.01%euro II ; 29.7%

euro III ; 20.45%

euro III ; 19.9%euro IV ; 27.94%

euro I ; 13.65%

euro II ; 25.73% euro II ; 30.1%


euro IV ; 15.04% euro IV ; 9.6%

euro 0 ; 33.6%

euro I ; 27.7%

euro II ; 21.3%

euro III ; 12.7%

euro 0 ; 46.05%euro 0 ; 33.2%

euro I ; 11.26%euro I ; 22.2%

euro II ; 30.34%euro II ; 13.3%


euro 0 ; 25.37% euro 0 ; 18.6%

euro I ; 32.00%

euro I ; 14.6%

euro II ; 27.07%

euro II ; 22.4%

euro III ; 15.55%

euro III ; 43.0%

euro 0 ; 28.4% euro 0 ; 28.2%

euro I ; 12.5% euro I ; 10.0%

euro II ; 31.0% euro II ; 31.1%


euro 0 ; 57.03%euro 0 ; 77.2%

euro I ; 35.65%euro I ; 15.6%

euro 0 ; 64.59% euro 0 ; 53.8%

euro I ; 28.68%euro I ; 31.6%

euro IV ; 8.9%

euro 0 ; 2.10% euro 0 ; 5.0%

euro I ; 4.3%

euro IV ; 4.7%

euro IV ; 1.91% euro IV ; 2.4%


euro II ; 7.31% euro II ; 7.2%


D TAA

Aut

ovet

ture

Gas

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Leg

geri

Die

sel

Ben

zina

Ve

icol

i P

esa

nti

Cic

lom

otor

iM

oto

cicl

i

Fig. 25 - Anno 2005: Confronto fra la composizione del parco circolante in Trentino Alto Adige e quella utilizzata nel modello HBEFA per la Germania

41


euro I ; 10.08%euro II ; 10.67%

euro II ; 26.9%euro III ; 17.52%

euro III ; 14.6%

euro IV ; 53.95%euro IV ; 34.9%

euro II ; 11.38% euro II ; 14.2%


euro IV ; 48.29% euro IV ; 40.1%

euro II ; 18.1%

euro III ; 10.5%

euro IV ; 54.2%

euro 0 ; 24.73%euro 0 ; 14.0%euro I ; 10.2%

euro II ; 28.59%euro II ; 23.5%


euro IV ; 22.61%euro IV ; 27.8%

euro I ; 17.13%

euro II ; 23.07%

euro II ; 19.0%

euro III ; 36.74%

euro III ; 34.2%

euro IV ; 13.29%euro IV ; 33.1%

euro 0 ; 11.4%

euro II ; 20.4% euro II ; 15.7%


euro IV ; 11.4% euro IV ; 12.6%

euro V ; 20.0% euro V ; 21.7%

euro 0 ; 44.47% euro 0 ; 55.1%

euro I ; 30.39% euro I ; 17.6%

euro II ; 25.14%euro II ; 14.9%

euro III ; 12.4%

euro 0 ; 47.37% euro 0 ; 41.6%

euro I ; 24.25%euro I ; 15.2%

euro II ; 16.8%


euro 0 ; 8.0%euro 0 ; 3.75%

euro I ; 7.7%

euro V ; 4.02% euro V ; 8.0%

euro 0 ; 0.78% euro 0 ; 1.8%

euro I ; 3.53% euro I ; 1.5%

euro V ; 9.26% euro V ; 8.7%

euro 0 ; 8.2%

euro I ; 7.5%

euro I ; 7.71%

euro V ; 0.40% euro V ; 3.4%

euro 0 ; 9.77% euro 0 ; 6.4%

euro I ; 5.6%

euro V ; euro V ; 1.7%

euro 0 ; 11.9%euro I ; 6.9% euro I ; 5.0%

euro II ; 13.31%

D TAA

Au

tove

ttur

e

Gas

Die

sel

Ben

zina

Ve

icol

i Le

gger

i

Die

sel

Ben

zina

Ve

icol

i P

esan

tiC

iclo

mot

ori

Mot

oci

cli

Fig. 26 – Scenario anno 2010: Confronto fra la composizione del parco circolante in Trentino Alto Adige e quella utilizzata nel modello HBEFA per la Germania

42


euro II ; 16.9%

euro III ; 11.3%euro IV ; 46.77%

euro IV ; 31.4%

euro V ; 27.00% euro V ; 27.3%


euro IV ; 28.64%

euro IV ; 31.3%

euro V ; 41.23%euro V ; 31.0%

euro VI ; 11.78%

euro II ; 13.7%euro III ; 9.1%

euro IV ; 50.1%

euro 0 ; 13.75%

euro II ; 19.33%euro II ; 13.6%


euro IV ; 24.72%euro IV ; 22.2%

euro V ; 22.12%euro V ; 27.8%



euro IV ; 26.09%euro IV ; 30.3%

euro V ; 24.69%euro V ; 28.2%

euro II ; 10.4%



euro V ; 38.7% euro V ; 36.8%

euro VI ; 15.2% euro VI ; 16.7%

euro 0 ; 40.32% euro 0 ; 42.6%

euro I ; 22.08% euro I ; 14.3%

euro II ; 37.60%

euro II ; 13.5%

euro III ; 29.5%

euro 0 ; 31.99% euro 0 ; 25.2%

euro I ; 19.07%euro I ; 9.7%

euro II ; 12.1%


euro 0 ; 3.0%euro 0 ; 2.35%

euro I ; 3.4%euro I ; 3.32%

euro II ; 4.17%

euro III ; 9.03%


euro 0 ; 1.25% euro 0 ; 1.2%euro I ; 1.37% euro I ; 0.5%


euro VI ; 6.9%

euro 0 ; 5.6%

euro I ; 5.5%

euro V ; 4.8%euro VI ; 11.2%

euro 0 ; 7.4%euro I ; 4.28% euro I ; 6.0%


euro 0 ; 2.7%euro 0 ; 4.23%

euro I ; 2.7%euro I ; 8.19%

euro VI ; 0.14% euro VI ; 3.9%

euro 0 ; 4.8% euro 0 ; 5.2%

euro I ; 3.0% euro I ; 3.0%

euro II ; 7.6%

euro II ; 10.88%

D TAA

Au

tove

ttur

e

Gas

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Legg

eri

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Pes

anti

Cic

lom

otor

iM

otoc

icli

Fig. 27 – Scenario anno 2015: Confronto fra la composizione del parco circolante in Trentino Alto Adige e quella utilizzata nel modello HBEFA per la Germania

43


euro 0 ; 12.61% euro 0 ; 20.1%

euro I ; 25.98% euro I ; 21.5%

euro II ; 30.37% euro II ; 29.7%

euro III ; 16.93% euro III ; 19.9%euro IV ; 14.11% euro IV ; 8.9%

euro II ; 16.48% euro II ; 30.1%


euro IV ; 17.49% euro IV ; 9.6%

euro 0 ; 33.6%

euro I ; 27.7%

euro II ; 21.3%

euro III ; 12.7%

euro 0 ; 22.75% euro 0 ; 33.2%

euro I ; 40.96% euro I ; 22.2%

euro II ; 22.52%euro II ; 13.3%


euro 0 ; 17.58% euro 0 ; 18.6%

euro I ; 14.95% euro I ; 14.6%

euro II ; 31.09% euro II ; 22.4%


euro 0 ; 30.52% euro 0 ; 28.2%

euro I ; 12.93% euro I ; 10.0%

euro II ; 22.92% euro II ; 31.1%


euro 0 ; 31.35%

euro 0 ; 77.2%

euro I ; 68.65%

euro I ; 15.6%

euro 0 ; 14.46%

euro 0 ; 53.8%

euro I ; 62.58%

euro I ; 31.6%

euro II ; 13.6%

euro 0 ; 5.0%euro 0 ; 4.75%

euro I ; 9.40% euro I ; 4.3%

euro IV ; 4.7%

euro IV ; 2.4%euro IV ; 2.34%

euro II ; 7.2%

euro II ; 22.97% euro III ; 1.0%

CH TAA

Au

tove

ttur

e

Gas

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Legg

eri

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Pes

anti

Cic

lom

otor

iM

otoc

icli

Fig. 28 - Anno 2005: Confronto fra la composizione del parco circolante in Trentino Alto Adige e quella utilizzata nel modello HBEFA per la Svizzera

44


Fig. 29 – Scenario anno 2010: Confronto fra la composizione del parco circolante in Trentino Alto Adige e quella utilizzata nel modello HBEFA per la Svizzera

45


euro II ; 17.65% euro II ; 16.9%


euro IV ; 33.15%euro IV ; 31.4%

euro V ; 18.33% euro V ; 27.3%


euro IV ; 33.35%euro IV ; 31.3%

euro V ; 36.07%euro V ; 31.0%

euro VI ; 12.55%

euro II ; 13.7%euro III ; 9.1%euro IV ; 35.71%

euro IV ; 50.1%euro V ; 46.43%

euro VI ; 11.2%euro 0 ; 14.14%

euro I ; 20.29%

euro II ; 18.81%

euro II ; 13.6%

euro III ; 15.78%

euro III ; 14.6%

euro IV ; 19.71%

euro IV ; 22.2%

euro V ; 9.55%

euro V ; 27.8%

euro VI ; 8.5%

euro II ; 11.65% euro II ; 9.8%


euro IV ; 33.49%euro IV ; 30.3%

euro V ; 16.55%euro V ; 28.2%


euro IV ; 10.63% euro IV ; 9.0%

euro V ; 41.06% euro V ; 36.8%

euro VI ; 12.27% euro VI ; 16.7%

euro 0 ; 23.22%euro 0 ; 42.6%

euro I ; 22.86%

euro I ; 14.3%euro II ; 28.56% euro II ; 13.5%


euro 0 ; 25.2%euro I ; 28.27%

euro I ; 9.7%euro II ; 12.1%


euro IV ; 16.60%

euro 0 ; 3.0%euro 0 ; 2.67%

euro I ; 7.11% euro I ; 3.4%


euro 0 ; 1.2%euro 0 ; 0.28%

euro I ; 0.95% euro I ; 0.5%


euro VI ; 6.9%

euro 0 ; 5.6%

euro I ; 5.5%

euro III ; 10.71%

euro V ; 4.8%euro VI ; 7.14%

euro 0 ; 7.4%

euro I ; 6.0%

euro VI ; 1.72%

euro 0 ; 2.7%euro 0 ; 4.37%

euro I ; 2.7%euro I ; 4.67%

euro VI ; 1.05% euro VI ; 3.9%

euro 0 ; 5.2%euro 0 ; 3.24%

euro I ; 3.0%euro I ; 2.98%


euro IV ; 5.91%

euro 0 ; 5.15%

euro II ; 13.27%

euro V ; 4.80%

CH TAA

Aut

ove

ttur

e

Gas

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Leg

geri

Die

sel

Ben

zina

Vei

coli

Pes

anti

Cic

lom

otor

iM

otoc

icli

Fig. 30 – Scenario anno 2015: Confronto fra la composizione del parco circolante in Trentino Alto Adige e quella utilizzata nel modello HBEFA per la Svizzera

46


2.5.4 Stima dell’evoluzione delle emissioni da traffico

Vengono di seguito riportate le emissioni mobili relative agli inventari 2005 e 2007 rapportate a quelle stimate per gli scenari 2010 e 2015 distinguendo le emissioni autostradali da quelle del complesso degli altri archi viari.

2.5.4.1 Ossidi di azoto

La stima delle emissioni di ossidi di azoto (Fig. 31) mostra una riduzione, rispetto alle emissioni valutate per il 2005, che si assesterà al 2015 attorno al 30% (Fig. 32). Come si può osservare la riduzione attesa sarà tanto maggiore in autostrada, dove si osservano gli effetti del più rapido rinnovo del parco dei mezzi pesanti. In Fig. 33 e Fig. 34 sono è riportata l’evoluzione delle emissioni su strade normali ed autostrada suddivise per classi di veicoli.

NOX

-

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

NO

X (

ton

)

ALTRE STRADE 7,494 6,735 6,539 5,897

Autostrada 5,055 4,494 3,537 2,982

2005 2007 2010 2015

Fig. 31 - Evoluzione delle emissioni di ossidi di azoto da traffico

47


NOXVariazione rispetto al 2005

-41%

-21%-20%

-29%-30%

-11%-13%

-10% -11%

-45%

-40%

-35%

-30%

-25%

-20%

-15%

-10%

-5%

0%2007 2010 2015

Autostrada

ALTRE STRADE

TOTALE

Fig. 32 – Variazione delle emissioni di ossidi di azoto da traffico rispetto all’anno 2005

NOXEmissioni per settore

0.00

2,000.00

4,000.00

6,000.00

8,000.00

10,000.00

12,000.00

14,000.00

NO

X (

ton

)

Motocicli (> 50 cm3) 205.89 208.42 224.61 265.97

Ciclomotori (< 50 cm3) 12.92 10.03 11.07 12.83

Veicoli pesanti > 3.5 t e autobus 7,551.20 6,805.00 5,460.71 4,150.96

Veicoli leggeri < 3.5 t 854.97 869.41 962.48 1,074.53

Automobili 3,924.25 3,336.63 3,416.37 3,373.92

2005 2007 2010 2015

Fig. 33 - Evoluzione delle emissioni di ossidi di azoto da traffico suddivise per tipologia di veicolo

48


NOXEmissioni AUTOSTRADA per settore

0.00

1,000.00

2,000.00

3,000.00

4,000.00

5,000.00

6,000.00

7,000.00

8,000.00

NO

X (

ton

)

Motocicli (> 50 cm3) 113.35 109.04 110.91 116.55

Ciclomotori (< 50 cm3) 12.92 10.03 11.07 12.83

Veicoli pesanti > 3.5 t e autobus 4,060.07 3,663.93 3,320.53 2,620.15

Veicoli leggeri < 3.5 t 554.05 595.13 690.63 767.21

Automobili 2,753.44 2,357.09 2,405.48 2,379.88

2005 2007 2010 2015

Fig. 34 - Evoluzione delle emissioni di ossidi di azoto da traffico autostradale suddivise per tipologia di veicolo

2.5.4.2 Polveri sottili

Anche per le polveri sottili ci si attende una riduzione delle emissioni (Fig. 35); tale riduzione appare meno marcata rispetto a quella attesa per gli ossidi di azoto (Fig. 36 e Fig.37), attestandosi complessivamente sul 15% al 2015,con una riduzione del 30% in ambito autostradale.

49


PM10

-

100

200

300

400

500

600

700

800

900

PM

10

(to

n)

ALTRE STRADE 572 519 539 523

Autostrada 259 237 204 181

2005 2007 2010 2015

Fig. 35 - Evoluzione delle emissioni di polveri sottili da traffico

PM10Variazione rispetto al 2005

-30%

-9%

-11%

-15%

-21%

-8%

-6%

-9% -9%

-35%

-30%

-25%

-20%

-15%

-10%

-5%

0%2007 2010 2015

Autostrada

ALTRE STRADE

TOTALE

Fig. 36 – Variazione delle emissioni di polveri sottili da traffico rispetto all’anno 2005

50


PM10Emissioni per settore

0.00

100.00

200.00

300.00

400.00

500.00

600.00

700.00

800.00

900.00

PM

10

(to

n)

Motocicli (> 50 cm3) 29.03 21.18 20.28 20.10

Ciclomotori (< 50 cm3) 59.73 26.68 21.42 15.60

Veicoli pesanti > 3.5 t e autobus 274.03 259.42 215.66 176.07


Automobili 352.17 340.90 378.55 391.46

2005 2007 2010 2015

Fig. 37 - Evoluzione delle emissioni di polveri sottili da traffico suddivise per tipologia di veicolo

PM10Emissioni AUTOSTRADA per settore

0.00

100.00

200.00

300.00

400.00

500.00

600.00

700.00

PM

10

(to

n)

Motocicli (> 50 cm3) 24.25 17.14 16.08 15.30

Ciclomotori (< 50 cm3) 59.73 26.68 21.42 15.60



Automobili 269.84 263.99 294.59 307.01

2005 2007 2010 2015

Fig. 38 - Evoluzione delle emissioni di polveri sottili da traffico autostradale suddivise per tipologia di veicolo

51


2.5.4.3 Ossidi di zolfo

A differenza delle sostanze precedentemente considerate, l’evoluzione delle emissioni di ossidi di zolfo mostra un trend crescente. Tale trend è dovuto al fatto che le emissioni di queste sostanze sono proporzionalmente correlate ai consumi ed al tenore di zolfo nel combustibile. In mancanza di altre quest’ultimo fattore è stato mantenuto costante, mentre i consumi sono approssimativamente proporzionali ai flussi di traffico: a differenza dell’evoluzione dei fattori di emissione, regolata dalla normativa, non si dispone infatti di dati sull’evoluzione dei consumi specifici dei veicoli futuri, consumi che sono stati quindi mantenuti costanti.

Va comunque considerato che in seguito alle riduzioni del tenore di zolfo nei combustibili operate negli anni scorsi le emissioni di queste sostanze non sono al momento più tali da costituire problemi per l’ambiente, infatti non si sono registrati ultimamente superamenti degli standard di qualità dell’aria.

SO2

-

20

40

60

80

100

120

SO

2 (t

on

)

ALTRE STRADE 51 53 61 71

Autostrada 23 22 23 27

2005 2007 2010 2015

Fig. 39 - Evoluzione delle emissioni di ossidi di zolfo da traffico

52


SO2Variazione rispetto al 2005

19%

40%

14%

33%

2%

-1%

20%

5%3%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%2007 2010 2015

Autostrada

ALTRE STRADE

TOTALE

Fig. 40 – Variazione delle emissioni di ossidi di zolfo da traffico rispetto all’anno 2005

SO2Emissioni per settore

0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

120.00

SO

2 (t

on

)

Motocicli (> 50 cm3) 2.54 4.39 6.04 9.05

Ciclomotori (< 50 cm3) 0.78 0.36 0.31 0.25



Automobili 41.24 41.64 47.27 52.30

2005 2007 2010 2015

Fig. 41 - Evoluzione delle emissioni di ossidi di zolfo da traffico suddivise per tipologia di veicolo

53


SO2Emissioni AUTOSTRADA per settore

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

SO

2 (t

on

)

Motocicli (> 50 cm3) 1.86 3.58 4.97 7.34

Ciclomotori (< 50 cm3) 0.78 0.36 0.31 0.25



Automobili 32.09 32.46 36.34 39.81

2005 2007 2010 2015

Fig. 42 - Evoluzione delle emissioni di ossidi di zolfo da traffico autostradale suddivise per tipologia di veicolo

2.5.4.4 Composti Organici Volatili

I composti organici volatili sono le sostanze per le quali si prevede il maggior beneficio dal rinnovo del parco circolante; si prevede infatti che le emissioni complessive vengano ridotte del 65% al 2015 rispetto alle emissioni computate al 2005. Tale riduzione è da imputarsi prevalentemente a migliorie dei veicoli a benzina verde sulle strade ordinarie, mentre in autostrada si evidenzia il ruolo del maggior rinnovo dei veicoli pesanti.

54


COV

-

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

CO

V (

ton

)

ALTRE STRADE 6,842 3,736 3,002 2,255

Autostrada 439 371 314 284

2005 2007 2010 2015

Fig. 43 - Evoluzione delle emissioni di composti organici volatili da traffico

COVVariazione rispetto al 2005

-35%

-67%

-54%

-65%

-28%

-16%

-56%

-45% -44%

-80%

-70%

-60%

-50%

-40%

-30%

-20%

-10%

0%2007 2010 2015

Autostrada

ALTRE STRADE

TOTALE

Fig. 44 – Variazione delle emissioni di composti organici volatili da traffico rispetto all’anno 2005

55


COVEmissioni per settore

0.00

1,000.00

2,000.00

3,000.00

4,000.00

5,000.00

6,000.00

7,000.00

8,000.00

Co

ns

um

o (

ton

)

Motocicli (> 50 cm3) 1,494.01 1,148.18 1,056.01 961.19

Ciclomotori (< 50 cm3) 3,914.20 1,698.94 1,353.87 973.00



Automobili 1,416.75 865.41 604.22 385.57

2005 2007 2010 2015

Fig. 45 - Evoluzione delle emissioni di composti organici volatili da traffico suddivise per tipologia di veicolo

COVEmissioni AUTOSTRADA per settore

0.00

1,000.00

2,000.00

3,000.00

4,000.00

5,000.00

6,000.00

7,000.00

8,000.00

NO

X (

ton

)

Motocicli (> 50 cm3) 1,281.15 961.85 870.83 772.08

Ciclomotori (< 50 cm3) 3,914.20 1,698.94 1,353.87 973.00



Automobili 1,338.49 812.96 558.03 346.40

2005 2007 2010 2015

Fig. 46 - Evoluzione delle emissioni di composti organici volatili da traffico autostradale suddivise per tipologia di veicolo

56


2.5.5 Approfondimento: la sorgente autostradale

Data la significatività in termini di emissioni della sorgente autostradale, si è deciso di effettuare una caratterizzazione della sorgente, evidenziando le sue peculiarità e di valutare separatamente il suo contributo rispetto al macrosettore del traffico.

Sono stati dunque analizzati i dati di traffico relativi alle tratte dell'autostrada del Brennero all'interno della provincia di Bolzano, suddividendo per tratta sia il numero di veicoli transitati (misurati nel 2009 e previsti fino al 2015), sia le emissioni nei medesimi anni. L'ipotesi alla base delle proiezioni sono quelle richiamate nel § 2.5.1.1 e qui specificati per singola tratta (da casello a casello). Nelle Tab. 14, 15 e 16 sono riportati i transiti sull'Autobrennero suddivisi per veicoli leggeri, pesanti e totale. Il corrispettivo in termini di emissione è riportato in Tab. 17, 18 e 19.

Dall'evoluzione del traffico stimata si nota un incremento del traffico del 13,1% tra il 2009 e il 2015 (dettaglio in Tab. 20) a cui non corrisponde tuttavia un analogo incremento di di emissioni di ossidi di azoto. Si prevede infatti un lieve aumento di emissioni di NOx dal comparto degli autoveicoli ed in compenso una netta riduzione con riferimento ai mezzi pesanti. Nel calcolo si è tenuto conto dell'evoluzione del parco macchine, ma anche del fatto che il parco macchine autostradale è più nuovo di quello che tipicamente circola su strade urbane. Si è quindi ipotizzato, ai fini del calcolo che le percorrenze degli autoveicoli Euro 0 ed Euro 1 spariscano a favore di quelli più nuovi con un anticipo di 2 anni rispetto all'evoluzione del parco macchine provinciale nel suo complesso.

Tab. 14 - Transiti rilevati nel 2009 e previsti nel periodo 2010-2015 sull'Autobrennero: veicoli leggeri

AnnoTratta 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015Brennero - Vipiteno 6.362.934 6.490.193 6.619.997 6.752.396 6.887.444 7.025.193 7.165.697Vipiteno - Bressanone 7.085.134 7.226.837 7.371.373 7.518.801 7.669.177 7.822.560 7.979.012Bressanone - Bressanone Z.I. 8.184.185 8.347.869 8.514.826 8.685.123 8.858.825 9.036.002 9.216.722Bressanone Z.I. - Chiusa 7.862.510 8.019.760 8.180.155 8.343.759 8.510.634 8.680.846 8.854.463Chiusa - Bolzano Nord 8.686.545 8.860.276 9.037.481 9.218.231 9.402.596 9.590.648 9.782.461Bolzano Nord - Bolzano Sud 8.136.796 8.299.532 8.465.523 8.634.833 8.807.530 8.983.680 9.163.354Bolzano Sud - Egna Ora 10.802.045 11.018.086 11.238.448 11.463.217 11.692.481 11.926.331 12.164.857Egna Ora – S. Michele 10.710.372 10.924.579 11.143.071 11.365.932 11.593.251 11.825.116 12.061.618

Tab. 15 - Transiti rilevati nel 2009 e previsti nel periodo 2010-2015 sull'Autobrennero: veicoli pesanti

Anno

Tratta 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015Brennero - Vipiteno 2.828.671 2.871.101 2.914.168 2.957.880 3.046.616 3.138.015 3.232.155

Vipiteno - Bressanone 2.995.697 3.040.632 3.086.242 3.132.536 3.226.512 3.323.307 3.423.006

Bressanone - Bressanone Z.I. 3.519.762 3.572.558 3.626.147 3.680.539 3.790.955 3.904.684 4.021.824

Bressanone Z.I. - Chiusa 3.329.704 3.379.650 3.430.344 3.481.799 3.586.253 3.693.841 3.804.656

Chiusa - Bolzano Nord 3.473.738 3.525.844 3.578.732 3.632.413 3.741.385 3.853.627 3.969.235

Bolzano Nord - Bolzano Sud 3.460.470 3.512.377 3.565.063 3.618.539 3.727.095 3.838.908 3.954.075

Bolzano Sud - Egna Ora 4.086.299 4.147.593 4.209.807 4.272.954 4.401.143 4.533.177 4.669.173

Egna Ora – S. Michele 4.048.843 4.109.576 4.171.219 4.233.788 4.360.801 4.491.625 4.626.374

57


Tab. 16 - Transiti rilevati nel 2009 e previsti nel periodo 2010-2015 sull'Autobrennero: totale veicoli

Anno

Tratta 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015Brennero - Vipiteno 9.191.605 9.361.294 9.534.164 9.710.277 9.934.061 10.163.208 10.397.853Vipiteno - Bressanone 10.080.831 10.267.469 10.457.615 10.651.336 10.895.689 11.145.867 11.402.018Bressanone – Bressanone Z.I. 11.703.947 11.920.427 12.140.973 12.365.662 12.649.780 12.940.685 13.238.546Bressanone Z.I. - Chiusa 11.192.214 11.399.410 11.610.500 11.825.558 12.096.887 12.374.687 12.659.120Chiusa - Bolzano Nord 12.160.283 12.386.120 12.616.213 12.850.644 13.143.981 13.444.274 13.751.696Bolzano Nord - Bolzano Sud 11.597.266 11.811.909 12.030.585 12.253.372 12.534.624 12.822.588 13.117.429Bolzano Sud - Egna Ora 14.888.344 15.165.679 15.448.255 15.736.171 16.093.624 16.459.508 16.834.030Egna Ora – S. Michele 14.759.215 15.034.155 15.314.290 15.599.720 15.954.052 16.316.741 16.687.992

Il motivo per cui l'effetto di riduzione delle emissioni sia più visibile sui mezzi pesanti che su quelli leggeri, andando quindi non solo a compensare l'aumento di traffico ma anche a migliorare il quadro emissivo, è dovuto al fatto che il tasso di ricambio dei mezzi pesanti, che percorrono centinaia di migliaia di km all'anno, è più rapido di quanto avviene nel mercato delle autovetture per trasporto persone.

Tab. 17 - Emissioni di NOx [t/a] valutate sul periodo 2009-2015 sull'Autobrennero: veicoli leggeri

AnnoTratta 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015Brennero - Vipiteno 67,8 67,9 68,0 68,1 68,3 68,4 68,5Vipiteno - Bressanone 102,2 102,3 102,5 102,7 103,0 103,2 103,4Bressanone - Bressanone Z.I. 53,9 54,0 54,1 54,2 54,3 54,4 54,5Bressanone Z.I. - Chiusa 25,8 25,8 25,9 25,9 26,0 26,0 26,1Chiusa - Bolzano Nord 134,5 134,7 134,9 135,2 135,5 135,8 136,0Bolzano Nord - Bolzano Sud 42,8 42,8 42,9 43,0 43,1 43,2 43,2Bolzano Sud - Egna Ora 116,7 116,8 117,0 117,3 117,5 117,7 118,0Egna Ora – S. Michele 129,3 129,4 129,7 129,9 130,2 130,5 130,7TOTALE 673,1 673,7 675,0 676,4 677,8 679,2 680,5

Tab. 18 - Emissioni di NOx [t/a] valutate sul periodo 2009-2015 sull'Autobrennero: veicoli pesanti

Anno

Tratta 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015Brennero - Vipiteno 174,0 154,0 146,9 139,8 132,7 125,6 118,5

Vipiteno - Bressanone 262,5 232,2 221,5 210,8 200,1 189,4 178,7

Bressanone - Bressanone Z.I. 138,5 122,5 116,9 111,2 105,6 99,9 94,3

Bressanone Z.I. - Chiusa 66,2 58,6 55,9 53,2 50,5 47,8 45,1

Chiusa - Bolzano Nord 345,4 305,6 291,5 277,4 263,3 249,2 235,1

Bolzano Nord - Bolzano Sud 109,8 97,1 92,7 88,2 83,7 79,2 74,7

Bolzano Sud - Egna Ora 299,5 265,0 252,8 240,6 228,3 216,1 203,9

Egna Ora – S. Michele 331,9 293,6 280,1 266,5 253,0 239,4 225,9

TOTALE 1727,8 1528,5 1458,1 1387,6 1317,1 1246,6 1176,1

58


Tab. 19 - Emissioni di NOx [t/a] valutate sul periodo 2009-2015 sull'Autobrennero: totale veicoli

Anno

Tratta 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015Brennero - Vipiteno 241,8 221,8 214,9 207,9 200,9 194,0 187,0Vipiteno - Bressanone 364,7 334,5 324,0 313,5 303,0 292,5 282,0Bressanone – Bressanone Z.I. 192,4 176,5 171,0 165,4 159,9 154,4 148,8Bressanone Z.I. - Chiusa 92,0 84,4 81,8 79,1 76,5 73,8 71,2Chiusa - Bolzano Nord 479,9 440,2 426,4 412,6 398,8 385,0 371,1Bolzano Nord - Bolzano Sud 152,6 139,9 135,5 131,2 126,8 122,4 118,0Bolzano Sud - Egna Ora 416,2 381,8 369,8 357,8 345,8 333,9 321,9Egna Ora – S. Michele 461,2 423,0 409,7 396,5 383,2 369,9 356,6TOTALE 2400,8 2202,2 2133,1 2064,0 1994,9 1925,8 1856,7

Tab. 20 - Variazione media di traffico ed emissioni di NOx sull'Autobrennero nel periodo 2009-2015 con riferimento alle tratte in Provincia di Bolzano

Traffico Emissione NOx

Veicoli leggeri +12,6% +1,1%Veicoli pesanti +14,3% -31,9%Totale veicoli +13,1% -22,7%

2.6 Evoluzione degli scenari emissivi per macrosettoreSulla base delle ipotesi illustrate nei capitoli precedenti, è stata valutata l'evoluzione

delle emissioni di ossidi di azoto per ciascun macrosettore di attività.

In particolare, le ipotesi alla base di questa volutazione sono:

• macrosettore 1: sono stati conteggiate le emissioni dei nuovi impianti secondo le scadenze prevista per la loro entrata in funzione

• macrosettore 2: si è ipotizzato che parte della riduzione sia imputabile al rinnovo del parco caldaie e parte al collegamento ai nuovi impianti di produzione di energia elettrica

• macrosettore 3: si è ipotizzato che le emissioni rimangano uguali a quelle medie del periodo 2005-2007

• macrosettore 7: la proiezione sulle emissioni è stata effettuata sulla base delle proiezioni di evoluzioni del parco macchine, della percorrenza media dei veicoli, dei flussi di traffico, così come presentato nel paragrafo 2.5

• macrosettore 8: la proiezione è stata fatta proporzionalmente al traffico stradale

• macrosettore 9: si è tenuto conto dell'entrata in funzione del nuovo inceneritore dal 2013.

In Tabella 23 e Errore: sorgente del riferimento non trovata è riportato il risultato di questa analisi.

Tab. 21 - Stima dell'evoluzione delle emissioni di ossidi di azoto (NOx) per ciascun macrosettore

Anno

59


2005 2006 2007 2008 2009 2010

1. Produzione energia e trasf. combustibili

146,0 159,8 173,5 281,4 313,2 320,9

2. Combustione non industriale 887,3 855,3 823,4 785,7 772,9 769,8

3. Combustione nell'industria 409,1 420,1 431,1 420,1 420,1 420,1

4. Processi produttivi 20,6 19,4 18,2 19,4 19,4 19,4

5. Estrazione e distribuzione combustibili

0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

6. Uso di solventi 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

7. Trasporto su strada 6639,3 6223,2 5807,2 5582,3 5357,5 5245,0

8. Altre sorgenti mobili e macchinari 397,7 532,0 666,3 640,2 614,4 601,5

9. Trattamento e smaltimento rifiuti 22,6 21,0 19,4 19,4 19,4 19,4

10. Agricoltura 28,1 25,8 23,5 23,2 22,8 22,5

11. Altre sorgenti e assorbimenti 3,1 1,9 0,7 0,7 0,7 0,7

TOTALE 8553,7 8258,5 7963,3 7772,2 7540,4 7419,4

Tab. 22 - Stima dell'evoluzione delle emissioni di ossidi di azoto (NOx) per ciascun macrosettore (previsione)

Anno

2011 2012 2013 2014 2015

1. Produzione energia e trasf. combustibili

328,7 336,4 404,2 472,1 539,9

2. Combustione non industriale 766,7 763,6 734,7 705,8 676,8

3. Combustione nell'industria 420,1 420,1 420,1 420,1 420,1

4. Processi produttivi 19,4 19,4 19,4 19,4 19,4

5. Estrazione e distribuzione combustibili

0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

6. Uso di solventi 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

7. Trasporto su strada 5085,7 4899,8 4820,1 4767,0 4713,9

8. Altre sorgenti mobili e macchinari 583,2 561,9 552,8 546,7 540,6

9. Trattamento e smaltimento rifiuti 19,4 19,4 12,3 12,3 12,3

10. Agricoltura 22,2 22,2 22,1 22,1 22,0

11. Altre sorgenti e assorbimenti 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7

TOTALE 7246,1 7043,4 6986,4 6966,0 6945,7

3 Approfondimenti sulla qualità dell'ariaSulla base della valutazione degli scenari emissivi, si è quindi proceduto ad un

60

3 Approfondimenti sulla qualità dell'aria

approfondimento relativo alle zone particolarmente critiche in termini di qualità dell'aria quali la città di Bolzano, quella di Bressanone e la fascia autostradale che attraversa la Provincia da Nord a Sud, con particolare riferimento all'inquinante NO2. La motivazione risiede nella necessità, da parte della Provincia di Bolzano, e degli enti comunali per quanto di loro specifica competenza, di predisporre un “piano di rientro” con orizzonte temporale all'anno 2015 con riferimento, appunto, all'inquinante NO2.

L'obbligo è derivante da quanto contenuto nel D. Lgs. 155/2010, in recepimento della direttiva europea 2008/50/CE. Viene qui richiesto di valutare le condizioni di inquinamento attuale (compito assolto dall'APPA tramite la misurazione in continuo nei punti di misura di riferimento (centraline di qualità dell'aria), stimare i contributi delle sorgenti, nonché predisporre un piano di rientro entro l'anno 2015 che riporti, il valore medio annuo di NO 2

sotto la soglia di 40 µg/m³, ove essa sia superata.

L'individuazione di queste zone critiche è stata possibile grazie allo studio svolto a scala più ampia sull'intero territorio provinciale, in cui si è calcolata la concentrazione di questo inquinante attraverso l'utilizzo di un modello di dispersione, CAMx, con una risoluzione spaziale pari a 500 m. La mappa relativa alla concentrazione media annua di NO2

sull'intero territorio provinciale, derivante da precedente lavoro svolto con analoga metodologia e riferita all'anno 2005, è riportata in Fig. 47. La criticità delle zone selezionate appare evidente dall'analisi della mappa ed è confermata anche dalle misurazioni di NO2

effettuate dall'APPA nel corso del 2009 e dalle simulazioni effettuate per il medesimo anno 2009 e per il 2015 (si veda il successivo Cap. 3.1.2 )

Con riferimento alla città di Bolzano, va notato che le misurazioni effettuate dall'APPA nel 2009 hanno evidenziano un superamento del valore di soglia per l'NO2 sia per quanto riguarda la stazione di "BZ5" Piazza Adriano (41 µg/m3) che "BZ4" di via Claudia Augusta (46 µg/m3).

Per la città di Bressanone invece le attuali misurazioni effettuate dall'APPA non evidenziano un superamento della soglia per quanto riguarda l'NO2. La localizzazione della stazione “BX1” (Villa Adele) ha fatto tuttavia ritenere che, benché rappresentativa della condizione media della qualità dell'aria, non sia in grado di cogliere gli aspetti più critici. La stazione di misura AB1, localizzata fuori dal centro urbano di Bressanone in prossimità dell'autostrada evidenzia infatti per l'anno 2009 un valore medio dell'NO2 pari a 68 µg/m³, superiore quindi alla soglia di legge addizionata del valore di tolleranza.

Si è pertanto scelto di indagare in maniera più approfondita tramite l'utilizzo di modelli matematici nelle citate aree urbane. I risultati di queste applicazioni alle città di Bolzano e Bressanone sono riportati nelle parti 2 e 3 del presente lavoro.

61


Fig. 47 - Concentrazione media annua di NO2 sull'intero territorio provinciale, relativa all'anno 2005 e ottenuta attraverso il modello di dispersione CAMx.

62


3.1 Modelli di dispersioneLo studio delle caratteristiche meteorologiche è essenziale ai fini della valutazione delle

modalità di diluizione delle emissioni prodotte dall'insediamento urbano di Bolzano e Bressanone. Nel caso in esame i fenomeni di avvezione e diffusione degli inquinanti sono infatti prevalentemente determinati dalle condizioni meteorologiche locali, che comprendono sia il regime dei venti, sia le condizioni di stabilità atmosferica.

I fenomeni atmosferici su scala locale (dell'ordine dei km) che interessano la zona oggetto dello studio sono da attribuire alla peculiare conformazione orografica e alla presenza di un sistema di brezze di valle. Tali condizioni meteorologiche locali sono dunque condizionanti sia per il manifestarsi degli episodi di inquinamento acuto, sia per la caratterizzazione a lungo termine della qualità dell’aria nella zona.

Alla base della valutazione della qualità dell'aria determinato dalla presenza di inquinanti in atmosfera vi è la valutazione quantitativa delle concentrazioni degli stessi. Particolare importanza riveste la stima della presenza di contaminanti nella massa d'aria che si trova a contatto diretto con la popolazione (strati bassi dell'atmosfera).

Il destino delle sostanze inquinanti emesse in un determinato punto è governato da molteplici fattori, tra cui le caratteristiche fisiche degli strati d'aria sovrastanti che ne determinano la diffusione, i processi di rimozione che ne influenzano il tempo di permanenza in atmosfera, le trasformazioni chimiche che creano, a loro volta, altre sostanze. La qualità del risultato delle simulazioni dipende sia dalla bontà dell'analisi della situazione meteorologica e quindi dalla qualità dei dati meteo, sia dal tipo di modello utilizzato ossia dalla sua capacità di contemplare fenomeni atmosferici, termodinamici e chimici che coinvolgono l'inquinante. L’accresciuta disponibilità di risorse e strumenti di calcolo automatico consente oggi di caratterizzare il processo di dispersione e ricaduta al suolo di contaminanti attraverso modelli numerici complessi: il loro utilizzo ha progressivamente portato all’abbandono dei tradizionali e consolidati modelli analitici semplificati, che risultano per lo più utili per analisi preliminari puramente indicative. L’adozione di un modello numerico complesso nel caso in esame è resa tanto più necessaria dalla peculiare configurazione orografica del territorio interessato e dal conseguente complesso sistema di brezze che ivi si realizza.

Diversamente da quanto avviene nel caso più semplice di territorio pianeggiante, nel caso in esame è cruciale poter disporre di uno strumento matematico in grado di caratterizzare con sufficiente dettaglio un campo di moto spiccatamente tridimensionale che varia nello spazio con relativa rapidità. In fase di implementazione del modello è necessario precisare, insieme alle schematizzazioni fisiche e agli strumenti di calcolo, l'insieme delle informazioni necessarie (variabili di ingresso e dati al contorno): a tale proposito va sottolineato come la qualità dei risultati ottenuti sia strettamente connessa con la quantità e qualità delle informazioni a disposizione, per cui spesso non risulta praticabile la scelta di una modellazione numerica sofisticata perché i dati in ingresso a disposizione sono carenti. Per colmare tale lacuna nell’ambito dello studio. Nel caso specifico è stato possibile ottenere risultati accurati proprio grazie alla disponibilità di informazioni relative alle emissioni e alle condizioni meteorologiche.

Di seguito vengono descritte le caratteristiche principali dei modelli utilizzati: quello meteorologico CALMET, per la ricostruzione del campo di vento, quello di dispersione CAMx per la dispersione di inquinanti a scala provinciale, CALPUFF per la ricostruzione delle mappe di concentrazione di NO2 sul territorio del comune di Bolzano e di Bressanone e infine il modello di dispersione AUSTAL2000 per il calcolo dell'impatto della sorgente

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autostradale in entrambi i comuni considerati.

Il motivo per cui si è scelto di utilizzare modelli diversi a diverse scale spaziali è correlato al fatto che la scelta dell'algoritmo è imposta da diversi fattori, fra cui la risoluzione spazio-temporale della simulazione e il tipo di fenomeno che si vuole indagare. La scelta di operare con un modello fotochimico (CAMx) a scala regionale e con risoluzione orizzontale di 500 m è imposta dal fatto che da un lato è necessario valutare la chimica atmosferica, che riveste una certa importanza a scala regionale, e dall'altro la necessità di cogliere le peculiarità del territorio della Provincia di Bolzano. Infatti l'orografia complessa non solo ha una grande importanza sulla meteorologia e quindi sui fenomeni di trasporto, ma è anche la motivazione per spiega l'aggregazione delle emissioni lungo il fondo delle valli, ovvero le aree antropizzate. Quest'ultima considerazione porta a capire il motivo per cui uno strumento che tenda eccessivamente a “spalmare” il contaminante già nella fase di emissione, si rivelerebbe poco efficace per la previsione della qualità dell'aria in quest'area.

Volendo poi indagare più nel dettaglio la situazione nelle conche di Bolzano e Bressanone è stato necessario scegliere uno strumento software che consentisse di aumentare il dettaglio spaziale e questo vale sia per la descrizione del campo meteorologico ma specialmente per la dislocazione delle emissioni. Si reputa quest'ultimo concetto particolarmente importante, specialmente con riferimento agli ossidi di azoto che si caratterizzano in buona parte come “inquinante locale”; essendo inoltre emessi in buona parte dal traffico veicolare, quindi in bassa quota, essi sono dunque caratterizzati da un'area di impatto piuttosto vicina alla sorgente. Importante è quindi cogliere la variazione spaziale dei campi di concentrazione, al fine di derivare al meglio le aree di effettivo superamento della soglia per il biossido di azoto. Scegliendo CALPUFF come strumento di calcolo per le simulazioni a scala cittadina si è scelto di porre particolare attenzione alla descrizione delle sorgenti ed agli effetti orografici, non trascurando comunque la parte di trasformazione chimica degli ossidi di azoto. Essa viene computata da CALPUFF con uno schema di primo ordine, sicuramente più semplificato rispetto a quello di CAMx ma che si può ritenere più che sufficiente per la scala spaziale dell'ordine dei 10 km.

Un ulteriore approfondimento è stato condotto a scala ulteriormente inferiore lungo le tratte urbane dell'A22 a Bolzano e Bressanone, avendo individuato l'autostrada come fonte significativa e definita di ossidi di azoto. Per effettuare questo ulteriore zoom ci si è avvalsi del software AUSTAL2000, lagrangiano particolarmente adatto a studiare problemi di piccola scala. Anche in questo caso è stato ritenuto importante verificare quale fosse il gradiente orizzontale di concentrazione di NO2 indotto dalla sorgente. Si è scelto quindi, come compromesso tra i tempi di calcolo e la necessità di mappare le aree con sufficiente risoluzione un approccio a “nesting” che prevedeva una risoluzione di calcolo elevata (5 m) nelle immediate vicinanze della sorgente, fino ad arrivare a 40 m di griglia a distanze dell'ordine delle centinaia di metri.

3.1.1 Modello meteorologico CALMET

Per la simulazione dei campi di vento si utilizza il modello matematico CALMET (rilasciato da Earth Tech Inc.). CALMET è un pre-processore meteorologico tridimensionale non stazionario che ricostruisce il campo di vento nelle tre componenti (u, v, w) su un dominio spaziale definito, a partire dalle misure effettuate nelle stazioni meteorologiche presenti nell’area e dalla conoscenza dei valori di parametri quali la quota d’inversione, la stabilità atmosferica, la temperatura e l’irraggiamento. Le stazioni meteorologiche utilizzate per i dati in ingresso possono essere convenzionali (e quindi fornire velocità e direzione del vento, temperatura pressione e umidità in prossimità del suolo) o anche, ove disponibili,

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stazioni più avanzate che dispongono di strumentazione idonea per la misura del profilo verticale di vento fino a quote elevate. La parte termodinamica del modello simula l’evoluzione della struttura verticale di temperatura dello strato limite atmosferico durante la rimozione dell’inversione termica. Il flusso di calore sensibile è ottenuto dal calcolo della radiazione solare, tenendo conto delle ombre dovute alle montagne ai lati della valle, in funzione delle diverse variabili (data, coordinate geografiche, azimut e zenit del sole, esposizione dei versanti). Il modello consente la determinazione dello spessore dello strato limite convettivo e, di conseguenza, delle condizioni di stabilità atmosferica che si verificano per la valutazione dei coefficienti di diffusione turbolenta.

Il risultato conseguibile con il modello CALMET è la simulazione su base oraria del campo tridimensionale di tutte le variabili di interesse, con riferimento ad un reticolo di celle utilizzato per la suddivisione dell’area in esame. Il modello CALMET è inoltre in grado di calcolare quantità quali la stabilità atmosferica, la velocità di attrito, la quota di inversione termica e l’altezza di mescolamento convettivo. La dimensione delle celle utilizzate è di 100x100 m sull’orizzontale; nella direzione verticale la dimensione delle celle è variabile in quanto il modello utilizza un sistema di coordinate adattato alla morfologia del terreno. Una particolare tecnica di sovracampionamento ha consentito di ottenere un output a risoluzione maggiore (50x50 m) utile per l'input al modello di dispersione CALPUFF per raggiungere un maggior dettaglio spaziale.

I dati meteorologici, relativi a valori mediati su un intervallo temporale di un'ora, da utilizzare nelle simulazioni, contengono le seguenti informazioni:

• data e ora;

• direzione di provenienza del vento alla quota di misura;

• intensità del vento alla quota di misura;

• temperatura dell'aria;

• precipitazione;

• classe di stabilità (parametro derivato);

Il periodo di tempo scelto per le simulazioni è l'anno 2005, in conformità a quanto fatto per tutto il territorio provinciale.

3.1.2 Scala provinciale: modello di dispersione CAMx

Per le simulazioni di qualità dell'aria sull'intero territorio della Provincia è stato adottato il modello chimico euleriano CAMx, applicato sullo stesso dominio su cui è stata effettuata la valutazione meteorologica di cui utilizza l'input unitamente all'emissione riportata su griglia della stessa dimensione orizzontale (500 m).

Il modello CAMx (Comprehensive Air quality Model with extensions) è un modello fotochimico euleriano che consente un approccio integrato nella la valutazione di inquinanti gassosi e particolato atmosferico (quindi gas direttamente emessi dalle sorgenti nonché ozono, PM2.5, PM10) su scale che vanno dall'ambito urbano a quello continentale. Il codice del modello è pubblico. L'input / output utilizza formati binari compatibili con strumenti esistenti di pre- e post-processing.

Le reazioni chimiche che avvengono in atmosfera sono trattato in CAMx contemporaneamente ai processi di avvezione e diffusione, risolvendo una serie di equazioni di reazione definite da meccanismi chimici specifici. rimozione di sostanze inquinanti

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comprende sia l'assorbimento a secco di superficie (deposizione) che il dilavamento umido da precipitazioni. CAMx è in grado di eseguire simulazioni su tre tipi di proiezioni cartografiche cartesiane: UTM (quella utilizzata nel presente lavoro), stereografica polare, e lambertiana conica conforme.

La struttura della griglia verticale è definita separatamente, in modo che le altezze delle interfacce dei layer possano essere specificate come funzione arbitraria di spazio e di tempo. Questa flessibilità nella definizione della struttura verticale permette CAMx essere configurato in modo che corrisponda all'output di qualsiasi modello meteorologico che viene utilizzato per fornire i campi di input ambientali (nel presente caso CALMET).

Due moduli di CAMx di rilevante interesse per la valutazione della qualità dell'aria sarebbero quelli denominate “OSAT” (Ozone Source Apportionment Technology) e “PSAT” (Particulate Source Apportionment Technology). CAMx per rintracciare regione di origine e contributi in una cella della griglia per quello che riguarda la concentrazione di ozono e polveri può usare queste due moduli: l'utilizzo di questo metodo è però condizionato all'adozione di un modello chimico complesso con la speciazione particolareggiata sia dei precursori dell'ozono che del particolato e del carbonio organico volatile all'emissione. Non avendo questi dati a disposizione si è dovuto scegliere tuttavia un modello chimico più semplificato (CB4) che non ha permesso il funzionamento dei moduli PSAT e OSAT. Questo spiega peraltro in parte anche la sottostima evidente in alcune aree delle Provincia dei valori di polveri, poiché viene a mancare parte del particolato secondario di matrice carboniosa.

3.1.2.1 Approccio numerico

Le rappresentazioni fisiche e dei metodi numerici utilizzati per ogni termine dell'equazione di trasporto, diffusione e reazione (corrispondenti ai processi che avvengono in ambiente), sono sono riassunti nella seguente Tab. 23: sono indicati lo schema fisico adottato e la formulazione matematica che lo rappresenta.

Tabella 23: Processi chimici e fisici: schematizzazioni implementate in CAMx

Processo Modello fisico Metodo numerico

Avvezione e diffusione orizzontale

Equazione di continuità euleriana con chiusura “K”

Avvezione secondo lo schema PPM; diffusione con schema esplicito

Convezione e diffusione verticale

Equazione di continuità euleriana con chiusura “K”

Convezione con schema implicito, diffusione con schema esplicito

Chimica in fase gas Carbon Bond, SAPRC99 Risolutore ODE 1° ordine

Chimica degli aerosol Chimica e termodinamica della chimica organica ed inorganica

Vari risolutori a tratti (RADM-Q, SOAP, ecc...)

Deposizione secca Schema di resistenza per gas ed aerosol

Velocità di deposizione equivalente

Deposizione umida Schema di dilavamento per gas ed aerosol

Funzione algebrica di precipitazione, solubilità, dimensione del particolato

3.1.2.2 Schematizzazione delle emissioni

Le emissioni di inquinanti siano trattati in due modalità da CAMx:

– al suolo (emissioni su griglia), ovvero le emissioni che vengono rilasciate nello strato

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più basso del modello;

– elevate (puntuali), relative a specifiche emissioni di camini di cui servono tutte le caratteristiche geometriche e di emissione (portata, temperatura, diametro e quota del camino)

Le sorgenti immettono inquinante in ciascuna cella della griglia a ogni passo temporale di simulazione, separatamente per emissioni su griglia e puntuali.

Emissioni su griglia

Le emissioni su griglia bidimensionale a livello del suolo sono definite come variabili nel tempo per ognuna delle specie inquinanti considerate. Nel caso specifico è stata utilizzata una modulazione mensile ed una annuale, come riportato in Tab. 24 e 25. Confluiscono nelle emissioni su griglia tutte le categorie di emissioni non elevate, quindi localizzate entro il 1° layer (10m). L'elenco delle fonti così schematizzate è il seguente:

– fonti non industriali localizzate o commerciali (serbatoi, officine, aziende artigiane, ecc);

– fonti mobili (traffico, veicoli non stradali);

– fonti residenziali (riscaldamento);

– fonti biogeniche;

– fonti industriali di piccola entità, ovvero troppo piccole per causare un sovralzo consistente del pennacchio oltre il primo strato

La distribuzione spaziale di ciascuna fonte separata all'interno di queste categorie è definito preventivamente usando, come proxy della distribuzione su griglia, informazioni come la distribuzione della popolazione, la densità abitativa, il grafo stradale, la copertura del suolo.

Si noti che le modulazioni orarie e mensili adottate hanno media unitaria, quindi il totale di inquinante emesso è identico al totale annuo come ricavato dal catasto delle emissioni INEMAR. Di conseguenza esse servono solamente a fornire l'andamento temporale del termine emissivo; in termini di concentrazione media annua gli errori dovuti alle ipotesi di modulazione sono quindi trascurabili a meno di effetti secondari dovuti all'immissione sistematica in ambiente di inquinante concomitante con condizioni meteorologiche sfavorevoli.

Tabella 24: Modulazione mensile delle emissioni (pesata sui vari macrosettori)

Mese Modulazione

Gennaio 1.20

Febbraio 1.17

Marzo 1.10

Aprile 1.00

Maggio 0.90

Giugno 0.83

Luglio 0.80

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Agosto 0.83

Settembre 0.90

Ottobre 1.00

Novembre 1.10

Dicembre 1.17

Tabella 25: Modulazione oraria delle emissioni (pesata sui vari macrosettori)

Ora Modulazione NOx, CO, SO2

Modulazione PM10, PM2.5

Modulazione COV

1 0.59 0.88 0.90

2 0.55 0.87 0.90

3 0.53 0.86 0.90

4 0.56 0.87 0.93

5 0.86 0.96 0.95

6 1.28 1.08 1.00

7 1.58 1.17 1.05

8 1.60 1.18 1.08

9 1.42 1.13 1.10

10 1.19 1.06 1.10

11 1.02 1.01 1.10

12 1.00 1.00 1.10

13 1.03 1.01 1.10

14 1.09 1.03 1.10

15 1.14 1.04 1.10

16 1.18 1.05 1.08

17 1.18 1.05 1.05

18 1.13 1.04 1.00

19 1.05 1.02 0.95

20 0.97 0.99 0.93

21 0.88 0.96 0.90

22 0.79 0.94 0.90

23 0.71 0.91 0.90

24 0.65 0.90 0.90

3.1.2.3 Emissioni puntuali

Allo stesso modo alle emissioni di griglia, le emissioni puntuali sono definite in maniera variabile nel tempo secondo modulazioni mensili ed orarie, per ogni specie modellata. L'unica differenza rispetto alle sorgenti definite su griglia risiede quindi nel fatto che in questo caso viene simulato la risalita dei fumi fino ad un punto di sorgente virtuale alla cui quota,

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ovvero dove si esaurisce la quantità di moto e di energia iniziale, comincia il trasporto avvettivo. Questi tipi di sorgenti sono definite solamente per impianti industriali medio-grandi; per quelli di taglia piccola questa schematizzazione risulta inutilmente laboriosa dal momento che gli effetti risultano non visibili alla scala spaziale di lavoro (nel presente caso griglia orizzontale di 0.5 km).

La distribuzione spaziale di questi è data dalle coordinate degli impianti (la cella di competenza, al centro della quale viene poi localizzata la sorgente nella schematizzazione numerica) è determinato internamente da CAMx). Il sovralzo del pennacchio è determinato da CAMx in funzione dei parametri della sorgente (altezza, diametro, velocità di uscita e temperatura) e meteorologici; il file di input fornisce pertanto soltanto la rata di emissione e la speciazione chimica (ove presente)

L'algoritmo utilizzato per la risalita è quello di Turner, che calcola l'energia residua del pennacchio per ogni strato verticale che esso incontra durante la risalita, anche in riferimento alle condizioni meteorologiche. Questo algoritmo è adottato da CAMx perché fornisce una simulazione più realistica specialmente per gli strati stabili in quota, il cui effetto è quello di “intrappolare” gli inquinanti.

3.1.2.4 Trasporto

L'algoritmo di trasporto implementato in CAMx è conservativo rispetto alla massa. Questo implica anche la possibilità di rendere conto con precisione di tutti termini sorgente e “pozzo” (deposizione o assorbimento), senza alcuna perdita artefatta di massa durante il run del modello. Per garantire la conservazione della massa CAMx risolve le equazioni di avvezione in termini di flusso. Questo, tra l'altro, presenta anche il vantaggio di semplificare i bilanci di massa; le concentrazioni sono ottenute come dato volumetrico dal bilancio dei flussi sulle pareti di ogni cella.

Nel caso di tracciante non reattivo il totale della massa immessa nel dominio rimarrà costante, almeno fino a che essa non esce dal dominio di calcolo per trasporto orizzontale o per deposizione. Questo problema non è trascurabile, in quanto il prerequisito per la coerenza della massa è che siano soddisfatte alcune condizioni relative al dato meteorologico, questione su cui è stata posta grande attenzione. Infatti fonti di possibile incoerenza sono dati meteorologici di input per le quali le velocità del vento sono calcolate indipendentemente rispetto ai flussi di massa al contorno, o ancora utilizzo di griglie a risoluzione diversa per il dato meteorologico interno al dominio e quello al contorno. Questa questione è approfondita nel Cap.3.1.2.8 con riferimento alla determinazione delle condizioni al contorno.

Per ovviare al problema il manuale di CAMx consiglia l'utilizzo di modelli prognostici (ad esempio MM5, WRF o RAMS) dal momento che questi implementano schemi numerici che sono già di per sé mass-consistent e congruenti a livello di flussi. Lo svantaggio di questa scelta risiede nei tempi di calcolo maggiori e anche nel fatto che difficilmente è possibile con tali modelli raggiungere la risoluzione spaziale che in questa sede era richiesta a causa della conformazione orografica del territorio. Dall'altra parte l'utilizzo di modelli diagnostici pone il problema della congruenza dei flussi di trasporto ai bordi rispetto ai valori calcolati all'interno del dominio.

La soluzione del problema, nel presente caso in cui è stato adottato il modello diagnostico CALMET per la ricostruzione dei campi di vento, è consistita nel forzare i dati ai bordi per mezzo dei dati di grande scala forniti da ENEA e generati tramite il modello prognostico RAMS. Per ottenere questo è stato necessario trascrivere i dati di CALMET nel

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formato adatto a CAMx, riproiettandoli nello stesso tempo su una griglia consistente con lo schema di calcolo utilizzato da quest'ultimo, ovvero la cosiddetta “Arakawa C”, tipicamente utilizzato per i modelli basati sulla minimizzazione della divergenza del flusso di massa.

3.1.2.5 Rimozione degli inquinanti

Nel modello fisico implementato in CAMx gas e particelle vengono rimossi dall'atmosfera, oltre che per processi chimici (si veda paragrafo seguente), attraverso la deposizione al suolo, che può essere “secca” o “umida”. La deposizione secca si riferisce alla sedimentazione diretta o alla diffusione al livello superficiale con assorbimento da parte della copertura vegetale; la deposizione umida si riferisce invece ai processo di nucleazione da parte di goccioline d'acqua (nubi) e dilavamento da parte delle precipitazioni. L'efficienza con cui i processi di deposizione secca e umida possono rimuovere gli inquinanti dall'aria dipende dalle proprietà chimico-fisiche degli inquinanti, dalle condizioni meteorologiche locali, e dal tipo di superficie (vegetale o antropica); infine dalla frequenza, durata e intensità delle precipitazioni.

La deposizione umida è il processo di rimozione dominante per l'abbattimento delle polveri, da cui si deduce anche l'importanza di una corretta riproduzione dei processi precipitativi. Le particelle (sia PM10 che PM2.5 o inferiori) agiscono come nuclei di condensazione, le goccioline d'acqua crescono e raccolgono ulteriori particelle solide, fino ad raggiungere dimensioni sufficientemente grandi per cadere come pioggia. Le particelle possono dunque essere inglobate sia all'interno della nuvola, che al di sotto del livello di precipitazione; in questo caso si parla di effetto di “scavenging” per precipitazione attraverso processi di accrescimento e di impatto. Va anche ricordato che la deposizione umida può essere anche un importante processo di rimozione di inquinanti gassosi relativamente solubile, come per es. l'anidride solforosa. Nel caso di gas il processo chimico-fisico è il seguente:

– miscelazione di gas e acqua condensata;

– assorbimento di molecole di gas da parte delle goccioline d'acqua;

– possibili reazioni in fase acquosa della sostanza inquinante (es. SO2);

– precipitazioni di goccioline fino alla superficie.

In CAMx tutte le fasi di rimozione sono calcolate per singolo layer di simulazione e per singolo inquinante, a seconda delle sue proprietà e delle condizioni meteorologiche locali.

3.1.2.6 Chimica

I meccanismi di trasformazione chimica in CAMx includerono vari meccanismi fra cui è possibile scegliere. La scelta di quale meccanismo ad impiegare per una determinata applicazione è determinata dal tipo e numero degli inquinati disponibili: nella configurazione dell'input viene infatti specificato il tipo di meccanismo, il numero di specie gassose e aerosol da utilizzare, nonché il set di reazioni chimiche adottate. Nella presente applicazione è stato scelto il modello CB4, scelta dovuta alla necessità di contenere i tempi di calcolo a fronte di un dominio vasto con elevata risoluzione spaziale e lungo intervallo di simulazione (1 anno, con scansione oraria). Gli altri meccanismi richiedono maggiori risorse di calcolo, anche perché necessitano di maggiori informazioni sulla speciazione degli inquinanti, che comunque non erano completamente disponibili, con particolare riferimento ai microinquinati e ai radicali, con riferimento al catasto delle emissioni.

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3.1.2.7 Composti chimici simulati

I composti chimici simulati nel run effettuato con CAMx sono i macroinquinanti derivati dall'inventario delle emissioni regionale, quindi NOx (separati nel run in NO e NO2), N2O, CO, COV, NH3, CH4, SO2, PM10, PM2.5 (dato derivato sulla base delle curve granulometriche tipiche delle varie emissioni). Non è stato possibile includere anche i microinquinanti (per es. metalli pesanti, benzoapirene) in quanto i fattori di emissione per queste sostanze sono noti limitatamente a poche attività industriali e quindi limitati ad alcuni macrosettori; per correlare le emissioni di tali microinquinanti alla caratterizzazione delle attività emissive servirebbe inoltre informazioni (es. speciazione chimica) con un dettaglio maggiore di quanto ora disponibile in riferimento alla scala spaziale alla quale è stato implementato il modello CAMx sulla regione Trentino Alto Adige. Se ne deduce che il problema nella valutazione delle dispersione di questi composti non sta tanto nella possibilità del modello CAMx quanto nella spazializzazione delle emissioni con riferimento ai dati dell'inventario INEMAR che allo stato attuale di conoscenza è parziale per questi inquinanti.

3.1.2.8 Condizioni al contorno

Le condizioni al contorno per il modello CAMx sono state derivate dalle simulazioni eseguite da ENEA per tutto il Nord Italia con risoluzione al suolo di 4 km. Dette simulazioni sono state prodotte per mezzo del modello euleriano FARM che fa parte della catena modellistica MINNI (www.minni.org), che è il sistema di riferimento per le simulazioni di qualità dell'aria a scala nazionale. Di questi risultati è stato ritagliato un dominio di dimensione appena maggiore di quello usato in CAMx (ovvero 164x164 km equivalenti a 328x328 celle, a fronte del di 162x162 km) in maniera da avere un margine su cui calcolare i flussi orizzontali da imporre come condizioni al contorno limitando quindi indesiderati effetti spuri sulle celle del contorno nel corso del calcolo.

Per quanto riguarda le emissioni in tutte le aree del dominio quadrato al di fuori del territorio regionale (Veneto, Lombardia, Austria, Svizzera) si è fatto riferimento al database europeo delle emissioni (http://edgar.jrc.ec.europa.eu). Tuttavia i dati disponibili all'inizio del presente lavoro per questo database erano relative ad un catasto derivato con tecnica top-down e riportato su una griglia di 50x50 km, quindi eccessivamente grezza per il dettaglio richiesto. Si è scelto quindi di utilizzare questi dati come copertura di tutte le celle non coperte dal catasto delle emissioni regionali, al solo fine di avere congruenza nei flussi di massa; le analisi dei risultati sono però state eseguite solo sul territorio regionale in quanto si ritengono i risultati all'esterno non sufficientemente attendibili alla scala del presente modello.

Sulla direzione verticale il profilo di concentrazione è stato riportato tramite interpolazione lineare a quello del dato meteorologico prodotto da CALMET, dal momento che la spaziatura verticale di RAMS e FARM non corrispondevano a quella da noi adottata. Va anche tenuto conto che CALMET impone il primo layer a 20 m dal suolo (mentre gli altri sono liberamente definibili dall'utente) e che il centro della prima cella sulla verticale risulta quindi a 10 m. Tutte le concentrazioni quindi risultanti sono da riferirsi ad una concentrazione media a 10 m dal suolo.

Poiché le simulazioni eseguite con FARM mettevano a disposizione campo tridimensionale di inquinanti è stato possibile porre le condizioni al contorno su tutte e 4 le facce verticali del dominio (Nord, Sud, Ovest ed Est), così come anche sul “tetto” superiore del dominio; quest'ultimo accorgimento è probabilmente di secondaria importanza se non per il trasporto su lunga distanza dell'ozono.

Un approccio a parte è stato seguito per il PM10; per questo inquinante, al contrario

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http://edgar.jrc.ec.europa.eu/

http://www.minni.org/


del PM2.5, era infatti disponibile la concentrazione soltanto per il primo layer, il che impediva la simulazione di qualsiasi effetto di trasporto dall'esterno del dominio ad esclusione di quello che avviene nello strato superficiale. Si è scelto quindi di ricostruire un profilo verticale di PM10 sulla base di quello del PM2.5, tenendo però conto che salendo in quota va scomparendo via via la frazione più pesante. Si è quindi costruito un profilo che cella per cella, al bordo, partiva da una proporzione PM10/PM2.5 così come definita al primo layer (l'unico su cui erano disponibili entrambi i valori), fino ad arrivare ad un dato unitario alla quota di 5000m. Questa approssimazione è evidentemente abbastanza forte, ma ha comunque permesso di vedere, almeno parzialmente gli effetti di trasporto di polveri ai bordi del dominio, anche se la concentrazione di polveri rimane, come discusso nel seguito, in alcune aree comunque sottostimata. In assenza di un profilo di PM10 si sarebbe ottenuta certamente una sottostima ancora più consistente.

Infine per i COV non c'era esatta corrispondenza tra il catasto emissivo, in cui sono fornite le emissioni del totale del carbonio organico volatile, e i dati al contorno in cui erano presenti separatamente alcune specie individuabili come carbonio organico. I risultati delle concentrazioni di COV dalla simulazione di CAMx sono quindi la sommatoria di benzene, toluene e xilene e gli idrocarburi policiclici aromatici, trascurando composti più rari. In termini di massa comunque questo non costituisce un problema perché i composti citati corrispondono di fatto approssimativamente al totale dei COV.

La simulazione per l'anno 2009 e 2015 ha ripreso il setup di quella già eseguita precedentemente con riferimento all'anno 2005, considerando quindi gli inquinanti sopra descritti. Tuttavia nel successivo paragrafo si fa riferimento al solo biossido di azoto che è il tema principale del presente studio.

3.1.2.9 Risultati

I risultati della simulazione forniscono i valori medi annui di concentrazione per l'NO2, per gli anni 2009 e 2015, da confrontare con la Fig. 47 che è invece riferita all'anno 2005. Quello che si deduce dalle mappe è che la concentrazione di questo inquinante, come peraltro già verificato tramite le misurazioni effettuate dall'Agenzia per l'Ambiente, risulta particolarmente elevata lungo le valli principali (Valle dell'Adige e Val d'Isarco) e più specificatamente:

– nella conca della città di Bolzano

– nell'area della città di Bressanone

– lungo tutto il tracciato dell'Autostrada del Brennero che attraversa il territorio provinciale da Sud a Nord.

Le analisi di dettaglio riferite a questi tre aspetti critici sono contenute per quanto riguarda i risultati nelle parti 2 e 3 del presente lavoro, mentre la metodologia è descritta nel seguito (Cap. 3.1.3 e 3.1.4 ).

Per verificare quale fosse il contributo effettivo della terza criticità individuata (l'autostrada del Brennero) sono state eseguite le simulazioni, sempre con riferimento 2009 e 2015, eliminando il contributo emissivo dell'asse stradale stesso. Il risultato dà l'idea di quale sia l'effetto combinato di tutte le altre sorgenti su cui, per quanto riguarda i provvedimenti per il miglioramento della qualità dell'aria, hanno competenza le amministrazione comunali e quella provinciale. I risultati di queste due simulazioni sono mostrate in Fig. 50 e 51.

Infine, in Fig. 52 è riportata la mappa della differenza prevista in termini di concentrazione di NO2 sul territorio provinciale fra la situazione dell'anno 2009 e quella del

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2015. Si può notare come a parità di condizioni esterne previste, il risparmio sia individuabile in un range fra 0 e 2,5 µg/m³. Le ipotesi alla base del calcolo di questo delta sono:

– medesime condizioni al contorno nei due anni; questo è a favore di sicurezza perché indica il potenziale riduttivo della Provincia, anche nel caso in cui non fosse rilevata la medesima efficacia nei territori confinanti (Austria, Svizzera, Lombardia, Trentino, Veneto);

– ipotesi di variazione del parco macchine, delle percorrenze e delle emissioni da riscaldamento come dettagliato nel cap. 2;

– sostanziale invarianza del settore industriale che ha comunque un'incidenza molto ridotta

– ipotesi di nessun provvedimento restrittivo sull'Autobrennero, con miglioramento quindi solamente imputabile al naturale aggiornamento del parco macchine

– ipotesi di provvedimenti volti al miglioramento della qualità dell'aria nelle città di Bolzano e Bressanone con azioni sul traffico e sul riscaldamento domestico, come dettagliato nelle parti 2 e 3

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Fig. 50 - Concentrazione media annua di NO2 sull'intero territorio provinciale con esclusione dell'emissione dell'autostrada A22, relativa all'anno 2009 e ottenuta attraverso il modello di

dispersione CAMx.

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Fig. 51 - Concentrazione media annua di NO2 sull'intero territorio provinciale con esclusione dell'emissione dell'autostrada A22, relativa all'anno 2015 e ottenuta attraverso il modello di

dispersione CAMx.

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Fig. 52 - Riduzione della concentrazione di NO2 prevista sull'intero territorio provinciale tra il 2009 e il 2015 a seguito delle misure descritte nel Cap. 2 e – con riferimento alle aree urbane di Bolzano e

Bressanone – nelle parti 2 e 3.

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3.1.3 Scala urbana: modello di dispersione CALPUFF

Il modello di dispersione degli inquinanti in atmosfera consente di rappresentare con il grado di dettaglio richiesto i meccanismi di trasporto e diluizione degli inquinanti da quando questi vengono emessi in atmosfera fino al contatto con la popolazione insediata e/o con l'ecosistema insediato nella zona studiata (ricettore). Durante il percorso dalla sorgente al ricettore gli inquinanti vengono trasportati, diffusi e possono essere interessati da reazioni chimiche che ne cambiano le caratteristiche e le proprietà. Il modello di dispersione dovrà essere in grado di cogliere i seguenti fenomeni:

• le caratteristiche locali e la variabilità del campo di vento e delle grandezze meteorologiche che influenzano la dispersione degli inquinanti;

• le caratteristiche delle sorgenti di inquinante e l'eventuale variabilità delle emissioni ad esempio legata ai cicli produttivi o di traffico;

• le principali reazioni chimiche che concorrono alla formazione di inquinanti secondari.

La scelta del modello di dispersione da utilizzare per la stima delle concentrazioni di NO2 sulla zona della città di Bolzano e Bressanone è ricaduta su un modello eulero-lagrangiano a puff, perché questa tipologia è adatta alla morfologia e alle caratteristiche meteorologiche complesse dell'area in esame. Il modello scelto CALPUFF, rilasciato da da Earth Tech Inc., è predisposto per l'utilizzo delle variabili meteorologiche elaborate con il preprocessore CALMET.

Il modello CALPUFF si appoggia al preprocessore meteorologico sopra descritto ed utilizza tutte le variabili calcolate nel dominio spaziale considerato. Il processo di trasporto dei contaminanti è descritto secondo uno schema eulero-lagrangiano a “puff” per la dispersione da sorgenti puntuali, lineari o estese.

All'interno del modello è presente un modulo chimico in cui i processi di trasformazione di SO2 in SO4

2- e degli ossidi di azoto (NO + NO2) in NO3- sono descritti attraverso un

meccanismo di reazione chimica di pseudo primo ordine. Questo meccanismo si basa sullo schema di trasformazione chimica utilizzato nel modello MESOPUFF II (Scire et al., 1984) e tiene conto della variabilità delle cinetiche di trasformazione dovuta alla variabilità nel tempo e nello spazio delle condizioni ambientali. Lo schema MESOPUFF II include cinque specie diverse chimiche: SO2, SO4

2-, NOx, HNO3 e NO3-. Le cinetiche di trasformazione sono state

elaborate sulla base di analisi statistiche delle cinetiche orarie di trasformazione prodotte da un modello fotochimico che a sua volta utilizza il meccanismo RHC/NOx/SOx di Atkinson. La dispersione del pennacchio di SOx/NOx in atmosfera contenente ozono e idrocarburi reattivi viene simulata tenendo conto dell'intensità della radiazione solare, della temperatura, delle condizioni di dispersione, della concentrazione di fondo di ozono e idrocarburi reattivi, della concentrazione di NOx nel pennacchio e infine dell'orario a cui avviene l'emissione. Il modulo chimico che gestisce la conversione degli NOx in CALPUFF tiene conto anche della presenza di ozono, che deve essere fornita come valore costante sull'area di indagine e variabile nel tempo come dato esterno. Nel caso presente il dato è stato derivato dal modello a scala maggiore CAMx. L'approssimazione della costanza del valore di O3 sul dominio come condizione iniziale è accettabile solo nel caso di area omogenea e scala spaziale dell'ordine della decina di km, come è il caso in esame.

Il modello include inoltre un modulo chimico semplificato per la stima della formazione di particolato secondario. Nel caso in esame le sorgenti di polveri sottili sono rappresentate secondo la loro tipologia e suddivise in puntuali, areali e lineari. In particolare sono state considerate le seguenti sorgenti, i dati delle quali sono stati estratti dal catasto delle emissioni nella Provincia Autonoma di Bolzano. Per quanto riguarda le sorgenti diffuse

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(traffico secondario e riscaldamento domestico) le sorgenti sono considerate come areali, con intensità proporzionale alla densità abitativa. Infine, sono trattate esplicitamente come sorgenti lineari le strade principali e l'Autostrada del Brennero.

La modellazione della dispersione viene effettuata simulando la dinamica del complesso sistema caratterizzato dalla meteorologia, dalla morfologia, dall'uso del suolo e dalle sorgenti di inquinanti della zona. Le simulazioni vengono eseguite per passi temporali in corrispondenza di ognuno dei quali viene simulato il rilascio di un puff di inquinante da ciascuna delle sorgenti considerate; il baricentro di ciascun puff è sottoposto al campo di moto e viene trasportato più o meno lontano seguendo le linee di corrente. È possibile specificare inoltre la variabilità temporale dell'emissione di inquinante, come ad esempio nel caso delle strade, per le quali l'emissione è variabile e dipende dalle condizioni del traffico. Contemporaneamente viene modellato l’allargamento della nuvola intorno al baricentro e la ricaduta al suolo dell'inquinante. Per le polveri sottili la velocità di ricaduta al suolo, responsabile dell’effetto di adsorbimento dell'inquinante, è di tipo gravimetrico e dipende principalmente dalla granulometria delle polveri considerate. La concentrazione di inquinante in un generico punto, denominato recettore, è quindi la somma dei contributi di tutti i puff provenienti da tutte le sorgenti considerate. Il modello è in grado di considerare i principali meccanismi che intervengono nei meccanismi di dispersione, fra i quali, per quanto riguarda le sorgenti puntuali altezza della sorgente, temperatura di rilascio e risalita del pennacchio e per le sorgenti lineari l'effetto di diluizione che si realizza sul piano stradale ad opera della turbolenza indotta dai veicoli.

Per i risultati ed il dettaglio delle simulazioni si faccia riferimento alle parti 2 e 3 (rispettivamente città di Bolzano e di Bressanone)

3.1.4 Modello lagrangiano AUSTAL2000

Dall'analisi dell'evoluzione dello scenario emissivo emerge come il traffico costituisca una componente molto importante della totalità delle emissioni di ossidi di azoto. All'interno del macrosettore del traffico, si è visto come l'autostrada sia la sorgente più significativa.

Si è quindi deciso di approfondire lo studio del ruolo dell'autostrada sull'inquinamento da ossidi di azoto. Per la valutazione degli impatti, si è fatto ricorso a un modello non stazionario tridimensionale applicato a scala locale con risoluzione temporale oraria; quest'ultima è legata alla frequenza con cui sono stati campionati i parametri meteorologici. Le simulazioni sono state condotte con il modello AUSTAL2000, sviluppato e implementato dall'UBA (Ministero dell'Ambiente) tedesco. AUSTAL2000 è un modello lagrangiano tridimensionale non-stazionario che fornisce i valori di concentrazione media annua, media oraria e media giornaliera dovuti alle emissione da sorgenti lineari di inquinanti. Il modello utilizza dati meteorologici provenienti da campagne di misura o serie storiche e i dati relativi alle emissioni della sorgente e risolve il campo di concentrazione con un approccio non stazionario lagrangiano. Secondo questo approccio le sorgenti di inquinante vengono simulate mediante il rilascio di particelle che sono trasportate del campo di vento e vengono disperse dalle azioni turbolente. In questo modo è possibile calcolare e rappresentare il campo di concentrazione per i diversi inquinanti considerati con un elevato grado di dettaglio spaziale, tenendo in conto dell'orografia complessa della zona in esame. Il modello AUSTAL2000 è dotato di un preprocessore meteorologico che consente di ricostruire il campo di vento e degli altri parametri meteo tenendo in considerazione gli effetti orografici, che tipicamente danno origine a venti di pendio e al complesso fenomeno delle brezze di monte e di valle. La ricostruzione del campo meteorologico su tutto il dominio di calcolo viene effettuata a partire dai dati registrati in un solo punto, che in questo caso è

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rappresentato dall'output su griglia del modello CALMET estratto nel nodo più centrale del dominio utilizzato.

La fenomenologia dei processi di diluizione degli inquinanti emessi in atmosfera è relativamente complessa; ad esempio i valori di concentrazione dipendono dalla classe di stabilità atmosferica, una diminuzione della stabilità (cioè condizioni di elevata turbolenza) comporta elevata capacità dispersiva e quindi la massa di contaminante verrà diluita su un'area più vasta a parità di tempo e quindi con valori di concentrazione più bassi. Un'elevata velocità del vento comporta invece il trasporto dell'inquinante a distanze maggiori.

Il modello di dispersione considera diverse condizioni di intensità e direzione del vento e di stabilità atmosferica. In particolare, si definiscono diversi scenari meteorologici caratterizzati da una tripletta di valori di intensità del vento, di direzione del vento e di turbolenza atmosferica. Gli scenari sono dati, secondo la classificazione proposta dall'EPA (Environmental Protection Agency) come combinazione di 4 classi di intensità del vento, 16 di direzione e 6 classi di stabilità atmosferica (secondo lo schema di Klug/Manier). Le classi di vento sono relative alle seguenti intensità del vento [m/s]: 0.5, 1, 2, 3, 5 e >5. Analogamente le classi di stabilità sono denominate: I, II, III/1, III/2, IV e V (V la più instabile, 1 la più stabile). Le 16 classi di direzione corrispondono ai settori di provenienza del vento, sono di ampiezza 22°30' e sono centrate sui punti cardinali.

L'applicazione del modello di dispersione richiede la conoscenza delle emissioni, della geometrica della strada, che costituisce il luogo dell'emissione, e delle caratteristiche meteorologiche. I dati geometrici richiesti dal modello AUSTAL2000 sono le coordinate degli estremi di ciascun "link" (tratto rettilineo caratterizzato dalla stessa larghezza, volume di traffico e fattore di emissione/veicolo) di strada rispetto ad un sistema di coordinate piane georeferenziate, la larghezza di ciascun tratto e la quota media di rilascio.

La geometria del territorio è stata ricavata dal modello digitale del terreno con risoluzione a 2.5 m e ricavato con tecnologia Laser Scanner.

Il preprocessore meteorologico TALDIA richiede che le pendenze del terreno siano inferiori al 20%, condizione che rende difficile l'applicazione del modello in terreni ad orografia complessa. Infatti in alcuni punti del dominio la pendenza risulta essere maggiore, ma la divergenza del campo di vento calcolata dal preprocessore risulta essere ovunque sotto il valore massimo di 0.05, soglia indicata come valore da non superare per ottenere risultati di buona qualità.

I dati di emissione sono stati ricavati dall'inventario provinciale delle emissioni, INEMAR: sono stati estratti i valori di emissioni annuali di NOx relativamente alle tratte autostradali in esame, considerando separatamente il contributo di ciascuna carreggiata. Le emissioni di ossidi di azoto (NOX) avvengono principalmente sotto forma di monossido di azoto (NO), il quale reagisce successivamente con l’ossigeno dell'atmosfera, dando origine al biossido di azoto (NO2). La concentrazione di NO2 in aria dipende però anche da altri processi ossidativi, tra i quali è particolarmente rilevante la reazione dell’NO con l’ozono (O3) prodotto nelle ore di maggiore irraggiamento solare. L’ NO2 è dunque da considerare un inquinante secondario, anche se piccole quantità di questo gas si formano durante il processo di combustione stesso. Per stabilire quale sia la percentuale più verosimile di NO2

emesso sul totale degli ossidi di azoto emessi, da utilizzare nello studio modellistico, sono stati analizzati i valori medi annui registrati nella centralina fissa di qualità dell'aria posta lungo l'autostrada del Brennero a Ora, in quanto ritenuta rappresentativa. Sulla base dei valori medi annui misurati in queste centraline, si è stabilito di utilizzare nello studio modellistico che il 32% degli ossidi di azoto emessi sia costituito da biossido (NO2) e il

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restante 68% da monossido (NO).

Si tenga conto che il modello AUSTAL include il calcolo della conversione da NO ad NO2 in maniera molto semplificato, applicando dei fattori di conversione medi lungo il tracciato lagrangiano delle particelle. L'algoritmo non tiene quindi conto in maniera esplicita delle concentrazioni di ozono presenti in atmosfera. Se da una parte questa limitazione obbliga ad effettuare un processo di taratura che dipende dal sito, come in effetti è stato fatto nel presente caso, dall'altra questa approssimazione risulta accettabile solo nel caso di piccola scala di simulazione (come è quello in oggetto) dove glie effetti di dispersione sono dominanti su quelli di conversione fotochimica.

Inoltre come input si è utilizzata anche la geometria degli edifici (posizione, dimensione orizzontale e altezza), in modo da poter valutare la dispersione all'interno di un dominio tridimensionale a geometria complessa.

Per i risultati ed il dettaglio delle simulazioni si faccia riferimento alle parti 2 e 3 (rispettivamente città di Bolzano e di Bressanone)

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