Matrici di trasferimento per GAINS-Italia

Analisi delle risposte alle variazioni delle emissioni

Giuseppe Calori – ARIANET

Gino Briganti – ENEAAndrea Cappelletti – ENEAPietro Marri - ENEA Progetto MINNIRiunione plenaria 4-5 marzo 2010

Introduzione

• Il modello di valutazione integrata di impatto RAINS/GAINS usa l’approccio delle “matrici di trasferimento atmosferiche” (ATM) per la stima degli effetti sulle concentrazioni e deposizioni dei diversi scenari emissivi.

• Le ATM rappresentano l’approssimazione lineare della risposta del sistema al variare del quadro emissivo, rispetto ad uno scenario di riferimento.

Introduzione - ATM

i, k = aggregati territoriali (regioni)α = recettori sul reticolo IEi = emissione totale annuale sulla regione i

Cα = concentrazione media annuale sul rec. α

Dα = deposizione totale annuale sul rec. α

tiα = matrice di trasferimento lineare

S0 = scenario di riferimento

x= fattore di riduzione delle emissioni

)( 3

,

2

0

0

0

EOEEEE

DEtD

xE

DD

E

Dt

E

Dt

Iki

kiki

Ii

ii

iii

Sii

Introduzione - ATM

i, k = aggregati territoriali (regioni)α = recettori sul reticolo IEi = emissione totale annuale sulla regione i

Cα = concentrazione media annuale sul rec. α

Dα = deposizione totale annuale sul rec. α

tiα = matrice di trasferimento lineare

S0 = scenario di riferimento

x= fattore di riduzione delle emissioni

)( 3

,

2

0

0

0

EOEEEE

DEtD

xE

DD

E

Dt

E

Dt

Iki

kiki

Ii

ii

iii

Sii

linearizzazione

Ii

ii

Ii

ii

EtC

EtD

'

Introduzione

• Sono state condotte simulazioni test, per individuare le dipendenze primarie tra precursori ed indicatori utilizzati in GAINS e la linearità o meno di tali dipendenze negli intervalli di variazioni considerati.

• Gli esiti forniscono informazioni per la costruzione delle ATM e verranno utilizzate nella pianificazione dei run di produzione delle stesse.

Metodologia

• Dominio nazionale: risoluzione 20 km x 20 km, 67x75 celle, SO corner (150, 3900) km rif. UTM 32.

• BC/IC: EMEP.• Aggregati territoriali considerati: Lombardia e Lazio,

diverse dal punto di vista geografico, meteorologico ed emissivo.

• Anno di riferimento (meteo): 2005.• Inventari emissivi anno 2005: ISPRA (Italia), EMEP

(Europa).

Metodologia

• Precursori: SO2, NOx, NH3, NMVOC e PM10.

• Percentuale riduzione emissioni: -25% e -50%.• Indicatori GAINS:

deposizioni totali annuali di S, N, NH; PM10; Ozono: SOMO35 ed AOT40.

Metodologia

• Emissioni totali [Mg y-1] dei precursori di interesse per le regioni considerate nei test run

SO2 NOx NH3 VOC PM10

Lombardia 28663 143998 101692 203120 23902Lazio 11718 72736 17685 100120 9432

Metodologia

/PFS/por/briganti/minnifarm/…

Conclusioni

SO2 NOX PM10 NH3 NMVOC

S lineare trascurabile trascurabile trascurabile trascurabile

N trascurabile lineare trascurabile

anticorrelata, incide per 30%, moderatamente

non lineare

trascurabile

NH trascurabile trascurabile trascurabile lineare trascurabile

O3 (SOMO35/AOT40)

noquasi lineare (regime NOX

limited)no no

lineare (regime VOC

limited)

PM10lineare,

secondaria rispetto a PM10

quasi lineare, secondaria

lineare, dominante

quasi lineare, secondaria

lineare, secondaria

precursori

spec

ie c

alco

late

Conclusioni

• Dai test si sono ottenute indicazioni utili per affinare la formulazione attuale RAINS/GAINS.

• Le variazioni nelle concentrazioni e nelle deposizioni, indotte dalla riduzione delle emissioni negli aggregati territoriali, appaiono spazialmente localizzate nelle stesse regioni.

• In diversi casi si osserva una dipendenza lineare conc./dep.-precursori e ciò costituisce la condizione ottimale per l’uso delle matrici di trasferimento lineari.

Conclusioni

• Deposizioni N anticorrelate con NH3 in misura significativa (30% circa), con dipendenza moderatamente non lineare: da valutare se definire una relazione adeguata.

• Non linearità nelle correlazioni tra ozono (SOMO35/AOT40) e precursore NOX, probabilmente dovuta anche alla presenza della soglia: da valutare se sia il caso di introdurre termini del 2° ordine nelle ATM.

Conclusioni

• Da definire test aggiuntivi sulla dipendenza (2° ordine) dell’ozono rispetto alle variazioni contemporanee di NOX e VOC.

• Da fare: calcolo completo di tutti i termini.• Ai fini della produzione in serie delle ATM si tenderà

ad accorpare le specie che non interagiscono tra loro (SO2, NOX, ma anche PM10), tramite run con abbattimenti simultanei, al fine di ottimizzare i tempi di CPU (riduzione prevista di circa il 40%).

Conclusioni

• Tempistiche run: attualmente (SAPRC90, no TUV), serve 1 mese CPU/matrice; considerando i due anni meteo (1999 e 2005), servono 2 mesi CPU/matrice.

• L’implementazione di SAPRC99 + TUV comporta una maggiorazione del tempo di CPU del 50%, aumento che può essere compensato con l’accorgimento di accorpare i precursori (-40%).

Deposizioni di S

Lombardia -50% Lazio [mg m-2 y-1]

Deposizioni di S

Lombardia -50% Lazio [mg m-2 y-1]

Deposizioni di S

Lombardia SO22 Lazio

[mg m-2 y-1]

Deposizioni di N

Lombardia -50% Lazio [mg m-2 y-1]

Deposizioni di N

Lombardia -50% Lazio [mg m-2 y-1]

Deposizioni di N

Lombardia NOXX Lazio

[mg m-2 y-1]

Deposizioni di NH

Lombardia -50% Lazio [mg m-2 y-1]

Deposizioni di NH

Lombardia -50% Lazio [mg m-2 y-1]

Deposizioni di NH

Lombardia NH3 Lazio

[mg m-2 y-1]

Ozono: SOMO35

Lombardia -50% Lazio [ppb day]VOC limitato

NOx limitato

Ozono: SOMO35

Lombardia NOX Lazio

[mg m-2 y-1]

Ozono: SOMO35

Lombardia NMVOC Lazio [mg m-2 y-1]

Ozono: SOMO35

-50% [ppb day]

Ozono: SOMO35

-50% [ppb day]

Concentrazione PM10

Lombardia -50% Lazio [g m-3]

Concentrazione PM10

Lombardia -50% Lazio [g m-3]

Concentrazione PM10

Lombardia SO2 Lazio

[g m-3]

Concentrazione PM10

Lombardia PM10 Lazio [g m-3]

Concentrazione PM10

Lombardia NOX Lazio

[g m-3]

Concentrazione PM10

Lombardia NH3 Lazio

[g m-3]