Le simulazioni del Progetto MEGAPOLI: confronti con le simulazioni di MINNIA. D’Allura, S. Finardi, P. Radice, C. Silibello

1-2 Nov 2010 - 2nd Annual MEGAPOLI Meeting (Hamburg, Germany)

Messaggi

Le nostre simulazioni producono una quantità di dati che spesso non utilizziamo e che forniscono, invece, informazioni molto utili. Alcuni esempi forniti dalle simulazioni effettuate da ARIANET all’interno del progetto MEGAPOLI;

Utilizzo di dati di AOD (dati MODIS/rete AERONET) per una più completa valutazione delle nostre simulazioni. Un esempio dal progetto MEGAPOLI;

“Data assimilation” ?

Il confronto delle simulazioni MINNI/Nord-Italia e MEGAPOLI/Po Valley suggerisce l’ipotesi che simulazioni innestate EUROPA/ITALIA/MACROREGIONI possano fornire stime più corrette relativamente al PM

Le nostre simulazioni producono una quantità di dati che spesso non utilizziamo e che forniscono, invece, informazioni molto utili. Alcuni esempi forniti dalle simulazioni effettuate da all’interno del progetto MEGAPOLI

Po Valley simulations Nested domains

G1

G2

Po Valley simulations (June, December 2005)

Runs over Po Valley considering two nested domains.

FARM:

•SAPRC99 gas phase chemical mechanism / aero3 aerosol module

•Rosenbrock solver– ROS3

•Space resolution: 16 and 4 km (horizontal); 16 levs, up to 10 km (vertical)

Emissions:

•Anthropogenic: TNO data set ( 7 km resolution); Italian data set (ISPRA - Province level); Regional data sets (INEMAR - Municipal level);

•BIOGENIC: SURFPro Isoprene and Terpenes from vegetation, PM (fine and coarse) from aeolian resuspension and sea salts, wind influence;

Meteorology:

•RAMS;

IC/BC:

•MPI MATCH – Global scale: gaseous species

•GOCART – Global scale: Climatological aerosols

Italy - ISPRA (Province level)

Regions - INEMAR (Municipal level)

TNO data set ( 7 km resolution)

Po Valley simulations Emission inventories

PROCESS CONTRIBUTIONSComputed from hourly balance terms computed

runtime over inner model grid

-4.E+10

-3.E+10

-2.E+10

-1.E+10

0.E+00

1.E+10

2.E+10

3.E+10

4.E+10

151

153

155

157

159

161

163

165

167

169

171

173

175

177

179

Hor_inflow Hor_outflow Top_flow Net_flow

Gain/Inflow

Loss/Outflow

Po Valley simulations Process contribution to PM2.5 [g]

In/Out flows

Net_flow = Hor_inflow + Hor_outflow + Top flowJune 2005

-2.0E+10

-1.5E+10

-1.0E+10

-5.0E+09

0.0E+00

5.0E+09

1.0E+10

1.5E+10

2.0E+10

151

153

155

157

159

161

163

165

167

169

171

173

175

177

179

Emitted Dep Aerosol

Po Valley simulations Process contribution to PM2.5 [g]

Other processes

BIOGENIC SOA

June 2005

0.0E+00

2.0E+07

4.0E+07

6.0E+07

8.0E+07

1.0E+08

1.2E+08

1.4E+08

1.6E+08

1.8E+08

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180

0.00E+00

5.00E+08

1.00E+09

1.50E+09

2.00E+09

2.50E+09

3.00E+09

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180

Po Valley simulations Process contribution to PM2.5 [g]

Biogenic emissions (terpenes) -> SOA

BIOGENIC SOA

TRP1 emissions

June 2005

275

280

285

290

295

300

305

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180

T [

K]

0.00E+00

2.50E+08

5.00E+08

7.50E+08

1.00E+09

1.25E+09

1.50E+09

Iso

pre

ne

Em

issi

on

s [g

]

Tavg Emission

Tavg: ground level average temperature at noon;

Isoprene/Terpene emissions (daily integral over all domain)

Po Valley simulations Biogenic emissions vs Temperature

275

280

285

290

295

300

305

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180

T [

K]

0.00E+00

5.00E+08

1.00E+09

1.50E+09

2.00E+09

2.50E+09

3.00E+09

Ter

pen

es E

mis

sio

ns

[g]

Tavg Emission

Temperature dependence;

Isoprene emissions: during daylight between April and October;

Terpenes emissions: full year

June 2005

285

290

295

300

305

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180

T [

K]

0.0E+00

5.0E+09

1.0E+10

1.5E+10

2.0E+10

2.5E+10

O3 C

hem

istr

y [g

]

Tavg Chemistry

Po Valley simulations Process contribution to O3

Chemistry vs Temperature

Tavg: ground level average temperature at noon, O3 Chemistry: daily integralJune 2005

Po Valley simulations Process contribution to CO [g]

CO production from Isoprene/terpenes ozonolysis

{190} ISOPRENE + O3 = 0.266 OH + 0.066 RO2_R + 0.008 RO2_N + 0.126 R2O2+ 0.192 MA_RCO3 + 0.275 CO + 0.592 HCHO + 0.1 PROD2 + 0.39 METHACRO + 0.16 MVK + 0.204 HCOOH + 0.15 RCO_OH

{194} TERP + O3 = 0.567 OH + 0.033 HO2 + 0.031 RO2_R + 0.18 RO2_N +0.729 R2O2+ 0.123 CCO_O2 + 0.201 RCO_O2 + 0.157 CO + 0.235 HCHO + 0.205RCHO + 0.13ACET + 0.276PROD2 + 0.001GLY + 0.031 BACL + 0.103 HCOOH + 0.189 RCO_OH + TRP1AER (->AORB)

Po Valley simulations Process contribution to CO [g]

Other processes

Dry deposition is negligible and wet deposition is not considered for CO

-1.5E+09

-1.0E+09

-5.0E+08

0.0E+00

5.0E+08

1.0E+09

1.5E+09

152

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

163

164

165

166

167

168

169

170

171

172

173

174

175

176

177

178

179

180

Emission Chemistry Net_flow

Chemistry ?

June 2005

Chemistry [mol]

-8.0E+06

-6.0E+06

-4.0E+06

-2.0E+06

0.0E+00

2.0E+06

4.0E+06

6.0E+06

8.0E+06

163

164

165

166

167

168

169

170

171

172

173

174

175

176

177

178

179

180

CO ISOP TRP1

Po Valley simulations Process contribution to CO [mol]

Chemistry/interpretation

June 2005

Particle dry deposition velocity

Dry deposition / Emission

-10.00

-9.00

-8.00

-7.00

-6.00

-5.00

-4.00

-3.00

-2.00

-1.00

0.00 15

1

15

3

15

5

15

7

15

9

16

1

16

3

16

5

16

7

16

9

17

1

17

3

17

5

17

7

17

9

Ac

cu

mu

lati

on

/Co

ars

e

mo

de

s

-250

-200

-150

-100

-50

0

Ait

ke

n m

od

e

Accumulation Coarse Aitken

Net flows [g]

-5.E+09

-4.E+09

-3.E+09

-2.E+09

-1.E+09

0.E+00

1.E+09

2.E+09

3.E+09

4.E+09

5.E+09

15

1

15

3

15

5

15

7

15

9

16

1

16

3

16

5

16

7

16

9

17

1

17

3

17

5

17

7

17

9

Aitken Accumulation Coarse

Po Valley simulations PM: Process contribution/dimensional analysis

Negligible outflow from Po Valley region, for Aiken and Coarse mode particles, due to dry deposition process.

Accumulation mode particles may be transported outside Po Valley region (because of lower dry deposition).

Inflow

Outflow

June 2005

Po Valley simulations Process contribution to HNO3 [g]

Other processes

-2.0E+08

-1.5E+08

-1.0E+08

-5.0E+07

0.0E+00

5.0E+07

1.0E+08

1.5E+08

2.0E+08

2.5E+08

152

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

163

164

165

166

167

168

169

170

171

172

173

174

175

176

177

178

179

180

Aerosol Chemistry Dep

HNO3 nigh time production due to

chemistry

less dissolution of HNO3 in the particles?

June 2005

-2.5E+06

-2.0E+06

-1.5E+06

-1.0E+06

-5.0E+05

0.0E+00

5.0E+05

1.0E+06

1.5E+06

2.0E+06

2.5E+06

163

164

165

166

167

168

169

170

-2.5E+07

-2.0E+07

-1.5E+07

-1.0E+07

-5.0E+06

0.0E+00

5.0E+06

1.0E+07

1.5E+07

2.0E+07

2.5E+07

HNO3 Nitrate (aerosol) Water (aerosol)

-2.5E+06

-2.0E+06

-1.5E+06

-1.0E+06

-5.0E+05

0.0E+00

5.0E+05

1.0E+06

1.5E+06

2.0E+06

2.5E+06

152

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

163

164

165

166

167

168

169

170

171

172

173

174

175

176

177

178

179

180

Po Valley simulations Process contribution to HNO3 [mol]

Aerosol processes

The decrease in the PM liquid water content leads to less dissolution of HNO3 in the particlesJune 2005

Po Valley simulations Process contribution to HNO3 [g]

Other processes

Dec. 2005

-1.5E+08

-1.0E+08

-5.0E+07

0.0E+00

5.0E+07

1.0E+08

1.5E+08

335

336

337

338

339

340

341

342

343

344

345

346

347

348

349

350

351

352

353

354

355

356

357

358

359

360

361

362

363

364

0

Aerosol Chemistry Dep

0.0E+00

1.0E+07

2.0E+07

3.0E+07

4.0E+07

5.0E+07

6.0E+07

7.0E+07

334

336

338

340

342

344

346

348

350

352

354

356

358

360

362

NH

4, N

O3

0.0E+00

5.0E+04

1.0E+05

1.5E+05

2.0E+05

2.5E+05

3.0E+05

3.5E+05

SO

4

NH4 NO3 SO4

-1.5E+08

-1.0E+08

-5.0E+07

0.0E+00

5.0E+07

1.0E+08

1.5E+08

335

336

337

338

339

340

341

342

343

344

345

346

347

348

349

350

351

352

353

354

355

356

357

358

359

360

361

362

363

364

0

Po Valley simulations Process contribution to HNO3 [g]

Aerosol processes

No further HNO3 reacts with ammonia to form volatile salts

Dec. 2005

from [Nenes et al., 1998 ] …based on the value of this ratio [in the simulations we do not include sodium and chloride], following types of aerosols are defined:

• Sulfate rich (free acid): This is when RSO4 < 1. The sulfates are in abundance and part of it is in the form of free sulfuric acid. In this case, there is always a liquid phase, because sulfuric acid is extremely hygroscopic (i.e., DRH is 0%);

• Sulfate rich (non free acid): This is when 1 RSO4 < 2. There is enough ammonia to partially (but not fully) neutralize the sulfates. The sulfates are a mixture of bisulfates and sulfates, the ratio of which is determined by thermodynamic equilibrium;

• Sulfate poor: RSO4 2: There is enough ammonia to fully neutralize the sulfates. In this case, excess ammonia can react with the other species (HNO3, HCl) to form volatile salts.

Aerosol types

4

4SO SO

NHR

4

Scen_50 Scen_0

June 2005

4

4SO SO

NHR

4

Sulfate rich(1 RSO4 < 2)

Dec. 2005

4

4SO SO

NHR

4

Scen_50 Scen_0

Sulfate poor(RSO4 2)

NO-3

Scen_0 Scen_50% d

iffe

ren

ces

wit

h t

he

“Bas

e ca

se"

Absolute differences with the “Base case"

ANO3

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

Annihiliation (-100%)

-50%

June 2005

50% reduction of emis. leads to a reduction of conc. greater than 50%

NO-3

Scen_0 Scen_50% d

iffe

ren

ces

wit

h t

he

“Bas

e ca

se"

Absolute differences with the “Base case"

Dec. 2005

ANO3

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0 1 2 3 4 5

Annihiliation (-100%

-50%

50% reduction of emis. leads to a reduction of conc. lower than 50%

Po Valley simulations Po-Valley tracers emissions

“CO” and “PM fine” tracers are emitted only in the Po Valley region (green); are transported and deposited (dry and wet); chemical and aerosol precesses are not considered (chemically not reactive).

Po Valley simulations “CO” tracer

CO

Base case – Scen_0

CO tracer

Base case

Absolute differences Base case concentrationsJune 2005

Po Valley simulations “CO” tracer

CO

Base case – Scen_0

CO tracer

Base case

Absolute differences Base case concentrationsDec. 2005

Utilizzo di dati di AOD (dati MODIS/rete AERONET) per una più completa

valutazione delle nostre simulazioni. Un esempio dal progetto MEGAPOLI

AOD, Jan

FARM Terra (MODIS)

I campi di AOD satellitari vengono confrontati con I campi medi mensili prodotti da FARM relativi alle ore 12 (media mobile esaoraria). I campi medi osservati potrebbero non essere congruenti

con quelli stimati a seguito delle possibile mancanza di dati satellitari.

AOD, Jun

FARM Terra (MODIS)

AERONET Stations

AOD: FARM vs MODIS and Aeronet, data

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

gen-05

feb-05

mar-05

apr-05

mag-05

giu-05

lug-05

FARM AERONET MODIS

El Arenosillo

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 55

0 n

m

Palencia

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 55

0 n

m

Barcelona

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 55

0 n

m

Avignon

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

Palaiseu (Paris)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 55

0 n

m

Cabauw

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

AOD: FARM vs MODIS Aeronet, data

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

gen-05

feb-05

mar-05

apr-05

mag-05

giu-05

lug-05

FARM AERONET MODIS

Karlsuhe

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 55

0 n

m

Mainz

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

SMHI

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

Belsk

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

Minsk

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

Erdemli

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

AOD: FARM vs MODIS Aeronet, data (ITALY)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

gen-05

feb-05

mar-05

apr-05

mag-05

giu-05

lug-05

FARM AERONET MODIS

Ispra

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

Venice

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 55

0 n

m

Modena

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

Rome

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 5

50

nm

Lecce

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 55

0 n

m

Lampedusa

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 55

0 n

m

EMEP PM10 Stations

PM10 - daiy average (January) [g m-3]

0

20

40

60

80

100

120

0 20 40 60 80 100

120

Observed

Pre

dic

ted

PM10 - daiy average (June) [g m-3]

0

20

40

60

80

100

120

0 20 40 60 80 100

120

Observed

Pre

dic

ted

O3 EMEP Network

Ozone - max 1 h [g m-3]

0

40

80

120

160

200

240

0 40

80

12

0

16

0

20

0

24

0

Observed

Pre

dic

ted

1.7.2009, NO2 near-surface concentrations from FARM-ARIANET and SILAM-FMI

FARM SILAM

NO0001 BirkenesNO0039 Kårvatn NO0041R Osen NO0043 Prestebakke NO0048 Voss NO0052 Sandve NO0056 Hurdal

O3

Comparison with some Norvegian observationshttp://tarantula.nilu.no/projects/ccc/emepdata.html

Birkenes

0

50

100

150

200

250

300

01/07/2009 00:00

02/07/2009 00:00

03/07/2009 00:00

04/07/2009 00:00

05/07/2009 00:00

06/07/2009 00:00

07/07/2009 00:00

08/07/2009 00:00

09/07/2009 00:00

10/07/2009 00:00

11/07/2009 00:00

12/07/2009 00:00

13/07/2009 00:00

14/07/2009 00:00

15/07/2009 00:00

16/07/2009 00:00

17/07/2009 00:00

18/07/2009 00:00

19/07/2009 00:00

20/07/2009 00:00

21/07/2009 00:00

22/07/2009 00:00

23/07/2009 00:00

24/07/2009 00:00

25/07/2009 00:00

26/07/2009 00:00

27/07/2009 00:00

28/07/2009 00:00

29/07/2009 00:00

30/07/2009 00:00

31/07/2009 00:00

g

m-3

Hurdal

0

50

100

150

200

250

30001/07/2009 00:00

02/07/2009 00:00

03/07/2009 00:00

04/07/2009 00:00

05/07/2009 00:00

06/07/2009 00:00

07/07/2009 00:00

08/07/2009 00:00

09/07/2009 00:00

10/07/2009 00:00

11/07/2009 00:00

12/07/2009 00:00

13/07/2009 00:00

14/07/2009 00:00

15/07/2009 00:00

16/07/2009 00:00

17/07/2009 00:00

18/07/2009 00:00

19/07/2009 00:00

20/07/2009 00:00

21/07/2009 00:00

22/07/2009 00:00

23/07/2009 00:00

24/07/2009 00:00

25/07/2009 00:00

26/07/2009 00:00

27/07/2009 00:00

28/07/2009 00:00

29/07/2009 00:00

30/07/2009 00:00

31/07/2009 00:00

g

m-3

Prestebakke

0

50

100

150

200

250

300

01/07/2009 00:00

02/07/2009 00:00

03/07/2009 00:00

04/07/2009 00:00

05/07/2009 00:00

06/07/2009 00:00

07/07/2009 00:00

08/07/2009 00:00

09/07/2009 00:00

10/07/2009 00:00

11/07/2009 00:00

12/07/2009 00:00

13/07/2009 00:00

14/07/2009 00:00

15/07/2009 00:00

16/07/2009 00:00

17/07/2009 00:00

18/07/2009 00:00

19/07/2009 00:00

20/07/2009 00:00

21/07/2009 00:00

22/07/2009 00:00

23/07/2009 00:00

24/07/2009 00:00

25/07/2009 00:00

26/07/2009 00:00

27/07/2009 00:00

28/07/2009 00:00

29/07/2009 00:00

30/07/2009 00:00

31/07/2009 00:00

g

m-3

Sandve

0

50

100

150

200

250

300

01/07/2009 00:00

02/07/2009 00:00

03/07/2009 00:00

04/07/2009 00:00

05/07/2009 00:00

06/07/2009 00:00

07/07/2009 00:00

08/07/2009 00:00

09/07/2009 00:00

10/07/2009 00:00

11/07/2009 00:00

12/07/2009 00:00

13/07/2009 00:00

14/07/2009 00:00

15/07/2009 00:00

16/07/2009 00:00

17/07/2009 00:00

18/07/2009 00:00

19/07/2009 00:00

20/07/2009 00:00

21/07/2009 00:00

22/07/2009 00:00

23/07/2009 00:00

24/07/2009 00:00

25/07/2009 00:00

26/07/2009 00:00

27/07/2009 00:00

28/07/2009 00:00

29/07/2009 00:00

30/07/2009 00:00

31/07/2009 00:00

g

m-3

O3

Comparison with some Norwegian observations

Data assimilation

Sistema MINNI

Run “NI1” 2005 a 4 km

Test assimilazione medie annuali BRACE

Sistema MINNI

Concentrazioni medie annuali di NO2

Sistema MINNI

Medie annuali NO2 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA)

0

4

8

1 2

1 6

2 0

2 4

2 8

3 2

3 6

4 0

4 4

4 8

5 2

[ u g / m 3 ]

Sistema MINNI

Medie annuali NO2 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA) + assimilazione

0

4

8

1 2

1 6

2 0

2 4

2 8

3 2

3 6

4 0

4 4

4 8

5 2

[ u g / m 3 ]

Sistema MINNI

Confronto speditivo con database BRACE

In via preliminare sono state prese in considerazione tutte le stazioni BRACE disponibili, senza selezione e controlli di coerenza; anche la tipologia

fondo/industriale/traffico e rurale/suburbana/urbana è stata mutuata direttamente da quella presente nella base dati.

Sistema MINNI

Medie annuali NO2 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA)Confronto su tutte le stazioni di fondo (122)

0

20

40

60

80

100ca

lc. [

g/m

3 ]

0 20 40 60 80 100meas. [g/m 3]

CN_4201_SALICETOAT_5012_BUTTIG LIERA

TO _1099_M ANDRIA

LA THUILE

VARENNA

G AM BARACO RTE DEI CO RTESI

SAN RO CCO AL PO RTO

RENO N

M O NTE G AZA

CASO NS.O SVALDO

M O NTE ZO NCO LAN - SUTRIO

CENG IO 1

G IO VI

FO LLO

M O CO M ERO

Febbio NO _3118_PIEVEVERG O NTE

TO _1171_O RBASSANO

TO _1309_VINO VO

BUSTO ARSIZIO - ACCAM

CO LICO

CANTU ' - V IA M EUCCI

ARCO NATE

M O TTA VISCO NTI

M ILANO - P .CO LAM BRO

TREZZO D 'ADDABERG AM O - V IA G O ISIS

O SIO SO TTOBRESCIA - V IA Z IZ IO LA

LACES

SALO RNO

VIPITENO

LUCIN ICO

M O NTE SAN PANTALEO NE

CHIAPPA

LUG AG NANO

M O DENA - CARPI 2

VC_2016_BO RG O SESIA

NO _3156_VERBANIA

NO _3106_VERDI

CN_4078_CUNEOCN_4003_ALBA

AT_5005_DACQ UISTO

TO _1272_TO _LING O TTO

BI_2012_BIELLA1

BI_2046_CO SSATO

VARESE - V IA V IDO LETTI

SARO NNO - SANTUARIO

ERBA

BO RM IOCHIAVENNA

SO NDRIO - V IA M ERIZZI

ARESE

CO RM ANO

M ILANO - JUVARA

LIM ITOM AG ENTA VF

VIM ERCATEBERG AM O - V IA M EUCCI

LO NATO

SAREZZO - V IA M INELLI

PAVIA - V IA FO LPERTI

CREM A - V IA INDIPENDENZACREM A - V IA X I FEBBRAIOBZ1 V IA AM BA ALAG I

BO RG O VAL

RIVA G AR

RO VERETO LG P

TRENTO G ARTRENTO PSC

TRENTO VEN

Q UARTIERE ITALIA

BELLUNO -CITTA '

PARCO BISSUO LA

VENEZIA SACCA FISO LA

M ANDRIA

CAIRO LI

C .SO FIRENZE

Q UARTO

ACQ UASO LA

M AG G IO LINA

PRCTDLA

VIALE R ISO RG IM ENTO

M O DENA - NO NANTO LANAM O DENA - XX SETTEM BRE

Sistema MINNI

Medie annuali NO2 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA) + assimilazioneConfronto su tutte le stazioni di fondo (122)

0

20

40

60

80

100ca

lc. [

g/m

3 ]

0 20 40 60 80 100meas. [g/m 3]

CN_4201_SALICETOAT_5012_BUTTIG LIERA

TO _1099_M ANDRIA

LA THUILE

VARENNA

G AM BARACO RTE DEI CO RTESI

SAN RO CCO AL PO RTO

RENO N

M O NTE G AZA

CASO N

S.O SVALDO

M O NTE ZO NCO LAN - SUTRIO

CENG IO 1

G IO VI

FO LLO

M O CO M ERO

FebbioNO _3118_PIEVEVERG O NTE

TO _1171_O RBASSANOTO _1309_VINO VOBUSTO ARSIZIO - ACCAM

CO LICO

CANTU ' - V IA M EUCCI

ARCO NATE

M O TTA VISCO NTI

M ILANO - P .CO LAM BRO

TREZZO D 'ADDA

BERG AM O - V IA G O ISISO SIO SO TTO

BRESCIA - V IA Z IZ IO LA

LACES

SALO RNO

VIPITENO

LUCIN ICO

M O NTE SAN PANTALEO NE

CHIAPPA

LUG AG NANO M O DENA - CARPI 2

VC_2016_BO RG O SESIA

NO _3156_VERBANIA

NO _3106_VERDI

CN_4078_CUNEO

CN_4003_ALBAAT_5005_DACQ UISTO

TO _1272_TO _LING O TTO

BI_2012_BIELLA1

BI_2046_CO SSATO

VARESE - V IA V IDO LETTI

SARO NNO - SANTUARIO

ERBA

BO RM IOCHIAVENNA

SO NDRIO - V IA M ERIZZI

ARESE

CO RM ANO

M ILANO - JUVARA

LIM ITO

M AG ENTA VF

VIM ERCATE

BERG AM O - V IA M EUCCI

LO NATO

SAREZZO - V IA M INELLI

PAVIA - V IA FO LPERTI

CREM A - V IA INDIPENDENZACREM A - V IA X I FEBBRAIOBZ1 V IA AM BA ALAG I

BO RG O VAL

RIVA G AR

RO VERETO LG P

TRENTO G AR

TRENTO PSCTRENTO VEN

Q UARTIERE ITALIA

BELLUNO -CITTA '

PARCO BISSUO LA

VENEZIA SACCA FISO LA

M ANDRIA

CAIRO LI

C .SO FIRENZE

Q UARTO

ACQ UASO LA

M AG G IO LINA

PRCTDLA

VIALE R ISO RG IM ENTO

M O DENA - NO NANTO LANAM O DENA - XX SETTEM BRE

Sistema MINNI

Concentrazioni medie annuali di PM10

Sistema MINNI

Medie annuali PM10 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA)

0

4

8

1 2

1 6

2 0

2 4

2 8

3 2

3 6

4 0

4 4

4 8

5 2

[ u g / m 3 ]

Sistema MINNI

Medie annuali PM10 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA) + assimilazione

0

4

8

1 2

1 6

2 0

2 4

2 8

3 2

3 6

4 0

4 4

4 8

5 2

[ u g / m 3 ]

Sistema MINNI

Confronto speditivo con database BRACE

In via preliminare sono state prese in considerazione tutte le stazioni BRACE disponibili, senza selezione e controlli di coerenza; anche la tipologia

fondo/industriale/traffico e rurale/suburbana/urbana è stata mutuata direttamente da quella presente nella base dati.

Sistema MINNI

Medie annuali PM10 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA)Confronto su tutte le stazioni di fondo (122)

0

20

40

60

80

100ca

lc.

[g

/m3 ]

0 20 40 60 80 100meas. [g/m 3]

SAN RO CCO AL PO RTOCASO N

G HERARDI

FO NTECHIARI

CANTU ' - V IA M EUCCIO SIO SO TTO

LACES

VIPITENO

M O DENA - CARPI 2

S. Pancrazio SalentinoTO RCHIARO LO

CENVS1

SARO NNO - SANTUARIO

ERBA

BO RM IO

SO NDRIO - V IA M ERIZZI

ARESE

M ILANO - JUVARA

LIM ITOM AG ENTA VF

VIM ERCATEBERG AM O - V IA M EUCCI

SAREZZO - V IA M INELLI

CREM A - V IA INDIPENDENZA

M ANTO VA - V IA ARIO STOTREVISO - V IA LANCIERI D I NO VARA

VENEZIA SACCA FISO LA

M ANDRIA

VIALE R ISO RG IM ENTO

M O DENA - XX SETTEM BRE

VILLA ADA

CENSG 1

Sistema MINNI

Medie annuali PM10 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA) + assimilazioneConfronto su tutte le stazioni di fondo (122)

0

20

40

60

80

100ca

lc.

[g

/m3 ]

0 20 40 60 80 100meas. [g/m 3]

SAN RO CCO AL PO RTO

CASO N

G HERARDI

CANTU ' - V IA M EUCCI

O SIO SO TTO

LACES

VIPITENO

M O DENA - CARPI 2

SARO NNO - SANTUARIO

ERBA

BO RM IO

SO NDRIO - V IA M ERIZZI

ARESE

M ILANO - JUVARA

LIM ITO

M AG ENTA VF

VIM ERCATE

BERG AM O - V IA M EUCCI

SAREZZO - V IA M INELLI

CREM A - V IA INDIPENDENZA

M ANTO VA - V IA ARIO STO

TREVISO - V IA LANCIERI D I NO VARA

VENEZIA SACCA FISO LA

M ANDRIA

VIALE R ISO RG IM ENTOM O DENA - XX SETTEM BRE

Il confronto delle simulazioni MINNI/Nord-Italia e MEGAPOLI/Po Valley suggerisce l’ipotesi che

simulazioni innestate EUROPA/ITALIA/MACROREGIONI possano fornire

stime più corrette relativamente al PM

MEGAPOLI-Po Valley simulations Nested domains

MEGAPOLI• 2-way nesting (Central EUROPE-Po

Valleey);• Meteo: RAMS (venti piu’ intensi)• SAPRC99 KPP• Emissions: TNO, INEMAR, ISPRA 2005• BC: MPIMATH (gas), GOCART (aerosol)

MODELS:FARM (MEGAPOLI and MINNI)

EMEPMPI-MATCH

GOCART (aerosol, climatological)

Monthly averages (June)

PM2.5

MINNI MEGAPOLI

EMEP GOCART

PM10

MINNI MEGAPOLI

EMEP GOCART

PM2.5-10

MINNI MEGAPOLI

EMEP GOCART

O3

MINNI MEGAPOLI

EMEP MPIMATCH

MEGAPOLI-Po Valley simulations Influence of BCs:

Nested domains vs 1-way nesting 1-5/6/2005: 5 days average

RUNS• Nested domains: 2-way nesting

(Central EUROPE-Po Valley) using MPIMATH (gas), GOCART (aerosol) fields for BCs

• 1-way nesting: EMEP fields for BCs

PM2.5

(average 1-5/6/2005)

Nested domains 1-way nesting (EMEP_BCs)

PM10

(average 1-5/6/2005)

Nested domains 1-way nesting (EMEP_BCs)

PM2.5-10

(average 1-5/6/2005)

Nested domains 1-way nesting (EMEP_BCs)

O3

(average 1-5/6/2005)

Nested domains 1-way nesting (EMEP_BCs)

Messaggi

La versione “OpenSource” di FARM potrebbe essere applicata alla campagna della TRISAIA per verificarne le potenzialità (es. meccanismo chimico più aggiornato e utilizzo del modulo di trasferimento radiativo).

Nelle prossime simulazioni MINNI utilizzare il file di output “balance.dat”. Contiene informazioni utili alla interpretazione dei risultati!!

L’utilizzo dei dati di AOD e più in generale dei campi prodotti dai satelliti fornisce informazioni che possono supportare la fase di valutazione del sistema modellistico (confronto tra campi).

il modulo di assimilazione implementato in FARM consente di integrare ancor più compiutamente il “sistema MINNI”, gli inventari delle emissioni ed il dataset BRACE, al fine di produrre mappe di qualità dell’aria sul territorio nazionale e sulle macroregioni sempre più realistici (non appropriato per studi di scenario).

L’inserimento di un dominio a scala europea potrebbe determinare una migliore stima dei livelli di inquinamento sul territorio nazionale.