Campagne di monitoraggio con contatori ottici di particelle Analisi … · 2018. 6. 29. · Il...
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Campagne di monitoraggio con contatori ottici di particelleAnalisi dei conteggi in relazione a stagionalità e sito di misura
B.P. Andreini, T.Cecconi, C.Collaveri, D.Dalle Mura, R.Fruzzetti, M.Stefanelli
ARPAT Agenzia Regionale per la Protezione Ambientale della Toscana
Campagna Porcari - OPC
GRIMM mod. 1108
Il prospetto delle campagne
Alle stazioni di rete regionale si aggiunge il sito di Porcari, per un progetto di approfondimento finanziato dal Comune
Inverno Primavera Estate AutunnoCapannori UF 4-26 apr 2015Ferrucci UT 11 ott-8 nov 2016Montale PF 3-10 feb 2016 5-30 mag 2016Gramsci UT 10-22 mar 5 ago-20 sett 2016Roma UF 22 feb-14 mar 8 -24 mag 2015Porcari PF 3 dic16-12gen17 24giu-23lug 17Bassi UF 1-17 giu 2015Boboli UF 16 feb-2 mar 2015
15
FI-Gramsci (5 agosto-20 settembre)
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FI-Gramsci (10 febbraio-22 marzo)
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PT-Montale (5-30 maggio)
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PO-Roma(22 feb-14 mar)
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Andamento 23 febbraio
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Andamento giorno tipo
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Andamento medio senza 23 feb
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LU-Porcari(3 dicembre-12 gennaio 2017)
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15 µm20 µm
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Effetto di una sorgente locale: il “caso” dei lavori stradali
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Andamento delle concentrazioni di PM10 - Inverno 2016/17Confronto tra le stazioni di fondo della Piana Lucchese
LU-PORCARILU-CAPAN-NORILU-SAN-CONCORDIO
Data
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3)
Il 6 e 7 dicembre i dati di Porcari presentano un andamento non riscontrato a Capannori con valori medi giornalieri superiori ai 100 µg/m3. In quei giorni a Porcari campionavano contemporaneamente Skypost ed OPC con dati perfettamente in accordo.
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PM1-2,5
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Media giornaliera
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Estate 24 giu-23 lug
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Estate 05 ago-20 sett
Inverno 10 mar-22 mar
Porcari analisi dei contributi al PM in inverno
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Inverno Porcari – l’andamento della fraz. 0,3 µm
23/12/17 25/12/17 27/12/17 29/12/17 31/12/17 02/01/18 04/01/18 06/01/18 08/01/18 10/01/18 12/01/18 14/01/18 16/01/18 18/01/18 20/01/180
200000
400000
600000
800000
1000000
1200000
1400000
Conteggi classe 0,3 µm
Minimo giornaliero (LB)
Componente ciclica (GT) + (LB)
Componente LB
Linea di base
La serie temporale mostra una linea di base crescente nel tempo, probabilmente attribuibile al fenomeno di accumulo delle frazioni più fini, che determina minimi più alti da un giorno all’altro e decade in concomitanza ad eventi di dilavamento.L’andamento di questa funzione per la serie temporale è stato stimato interpolando tutti i dati al minuto minimi giornalieri.
Componente CG
Ciclica giornaliera
Osservando l’andamento orario si evidenzia una componente ciclica dell’andamento del PM e delle frazioni, dovuto sia alla ciclicità delle sorgenti nell’ambito del giorno che alla periodicità delle condizioni dell’atmosfera.Per stimare il contributo di questa componente è stato utilizzato in prima approssimazione il giorno tipo
Componente residua
Differenza tra l’andamento dei conteggi stimato e quello misuratoÈ determinata da:-oscillazioni random dei valori -presenza di contributi sporadici da sorgenti locali vicine allo strumento- errore del modello di stima
Gli scarti possono essere sia negativi che positivi.
Scarti assolutiDifferenze assolute in counts
22/12/16 24/12/16 26/12/16 28/12/16 30/12/16 01/01/17 03/01/17 05/01/17 07/01/17 09/01/17 11/01/17 13/01/17 15/01/17 17/01/17 19/01/170
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800000
1000000
Le differenze assolute superiori ai 200.000 counts sono in numero contenuto e si concentrano in alcuni giorni in cui il picco stimato è sfasato rispetto a quello reale oppure vengono riscontrati valori superiori a quelli attesi.
Scarti relativi
Gli scarti relativi importanti sono solo quelli negativi e sono sempre associati ad eventi meteorologici di dilavamento
22/12/16 23/12/16 24/12/16 25/12/16 26/12/16 27/12/16 28/12/16 29/12/16 30/12/16 31/12/16 01/01/17 02/01/17 03/01/17 04/01/17 05/01/17 06/01/17 07/01/17 08/01/17 09/01/17 10/01/17 11/01/17 12/01/17 13/01/17 14/01/17 15/01/17 16/01/17 17/01/17 18/01/17 19/01/17 20/01/17
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Dilav.
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Dilav.
Dilav.
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22/12/2016 23/12/2016 24/12/2016 25/12/2016 26/12/2016 27/12/2016 28/12/2016 29/12/2016 30/12/2016 31/12/20160
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01/01/2017 02/01/2017 03/01/2017 04/01/2017 05/01/2017 06/01/2017 07/01/2017 08/01/2017 09/01/20170
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800000
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-10
-9
-8
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-5
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-3
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-1
0
counts <18.000
0,3 counts
- pioggia [mm]
-VV [m/s]
Co
nte
gg
i cla
sse 0
,3 µ
m
Ven
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0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
Distrib freq.
Distrib.norm
Eliminando gli episodi di dilavamento, si verifica che la distribuzione degli errori relativi diventa simile ad una distribuzione normale
10/01/2017 11/01/2017 12/01/2017 13/01/2017 14/01/2017 15/01/2017 16/01/2017 17/01/2017 18/01/20170
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Andamenti – le altre frazioni
23/12/16 25/12/16 27/12/16 29/12/16 31/12/16 02/01/17 04/01/17 06/01/17 08/01/17 10/01/17 12/01/17 14/01/17 16/01/17 18/01/17 20/01/170
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0
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3500
4000
4500
2 µm
7,5 µm
Conclusioni● L’utilizzo dell’OPC in varie campagne di misura sul territorio della Toscana
ha permesso di mettere in evidenza quelle che sono le fonti principali del PM nei diversi siti di misura esaminati.
● Gli andamenti temporali e la speciazione granulometrica sono risultati diversi in estate ed in inverno soprattutto nelle stazioni di fondo e soprattutto nelle stazioni interessate dalla combustione di biomassa.
● Per la stazione di traffico l’esame della speciazione granulometrica ha messo in evidenza il contributo da usura e risollevamento nelle classi più grossolane.
● Gli andamenti invernali in un sito fortemente interessato da combustione da biomasse sono stati esaminati con particolare dettaglio e si è visto che è possibile ricostruire l’andamento temporale attraverso una funzione ciclica ed una funzione di accumulo, al netto di eventi meteorologici di dilavamento/dispersione o di contributi importanti da altre sorgenti di emissione locali.
Si ringraziano
Il Comune di Porcari che ha finanziato lo studio di approfondimento nel sito LU-Porcari.
Tutti i colleghi del CRTQA, Centro Regionale Tutela Qualità dell’Aria, che hanno contribuito allo svolgimento delle campagne e del lavoro sui dati dell’OPC.
Grazie per l’attenzione