Richiesta di ampliamento della ... - Ecologia...

EUROPROGETTI s.r.l. DIREZIONE E UFFICI Corte degli Arrotini, 1 28100 Novara – www.europrogetti.eu Tel +39 0321 455100 – Fax +39 0321 499775 - [email protected]

SEDI OPERATIVE Via Cavallotti, 116 74123 Taranto ITALY - [email protected]

SOCIETA' CON SISTEMA DI GESTIONE CERTIFICATO ISO 9001:2008 E ISO 14001:2004

Industria Cementi Giovanni Rossi Spa Stabilimento di Pederobba (TV) Via San Giacomo 18 - 31040 – Pederobba (TV) tel. 0423/6941 – fax 0423/694281

Richiesta di ampliamento della specificazione merceologica del codice CER 19.12.04

Valutazione di Impatto Ambientale ai sensi del D.Lgs. 152/2006 e s.m.i.

Studio modellistico della dispersione degli inquinanti atmosferici

Ing. Stefano NERVIANI Prof. Enrico Fabrizi Ing. Carlo ZOCCHETTI Dott. Luciano GILLI Dott. Agr. Alessandro CARELLI Ing. Alessandra PREDA

ELABORATO

A.04

Gruppo di lavoro

Fase progettuale

Oggetto

Professionisti SN-lg

A. Redazione documento

n.pagine 68

n.allegati 1

B. Lista di distribuzione

Industria Cementi Giovanni Rossi Spa Stabilimento di Pederobba Via San Giacomo 18 - 31040 – Pederobba (TV)

7 copie

REV DESCRIZIONE DATA REDATTO CONTROLLATO APPROVATO (art. 254 DPR207/2010)

0 EMISSIONE 10/01/2017 L.GILLI A.PREDA S.NERVIANI

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Il presente documento è stampato su carta ecologica certificata

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Industria Cementi Giovanni Rossi SpA Stabilimento di Pederobba (TV) - Richiesta di ampliamento della specificazione merceologica del codice CER 19.12.04 Valutazione di Impatto Ambientale ai sensi del D.Lgs. 152/2006 e s.m.i. - STUDIO MODELLISTICO DELLA DISPERSIONE DEGLI INQUINANTI ATMOSFERICI

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INDICE

1. PREMESSA 4

2. CARATTERIZZAZIONE METEO CLIMATOLOGICA PER IL TRIENNIO 2013 – 2015 5

2.1. Direzione e velocità del vento 6

2.2. Temperatura dell’aria 17

2.3. Parametri che caratterizzano la turbolenza dello strato limite planetario per le simulazione matematiche di dispersione degli inquinanti 21

3. SIMULAZIONI DI DISPERSIONE DEGLI INQUINANTI 43

3.1. Il modello utilizzato: Calpuff 43

3.2. Caratteristiche emissive dell’impianto e schematizzazione matematica 43

3.2.1. Caratteristiche dello scenario reale 44

3.2.2. Caratterizzazione degli scenari futuri 48

3.2.3. Sintesi dei dati emissivi 54

3.3. Inquadramento normativo 60

3.4. Risultati delle simulazioni 62

4. BIBLIOGRAFIA 68

Allegati:

1. Mappe di ricaduta con le curve di isoconcentrazione al suolo



1. PREMESSA

Lo stabilimento di Pederobba, in possesso dell’Autorizzazione Integrata Ambientale rilasciata dalla Provincia di Treviso con proprio atto n. 444/2015 del 22/12/2015 e certificato UNI EN ISO 14001:2004, utilizza per il processo produttivo sia combustibili convenzionali che alternativi (pneumatici fuori uso triturati caratterizzati dai codici CER 160103, 191204 e 191210)).

Il mercato dei combustibili alternativi sta subendo una rapida evoluzione con una progressiva riduzione sul mercato proprio della disponibilità di pneumatici fuori uso da destinare al recupero energetico.

Al fine di continuare a mantenere inalterata la quota di combustibili alternativi nel processo produttivo, la società ha individuato ulteriori combustibili, sempre ricompresi nella casistica contemplata dal codice CER 191204 già autorizzato, da immettere nel processo produttivo.

Al fine di verificare la compatibilità ambientale dell’intervento proposto risulta necessario:

approfondire in che modo la sostituzione, anche parziale, degli pneumatici con le plastiche influisca sui livelli quantitativi e qualitativi delle emissioni di tutti gli inquinanti atmosferici misurati a camino;

valutare l’influenza dell’intervento sulla qualità dell’aria locale

Nel presente documento, che costituisce parte integrante della documentazione consegnata per la procedura di Valutazione d’Impatto Ambientale, vengono quindi sviluppati i seguenti aspetti:

descrizione delle modalità di costruzione dello scenario emissivo futuro;

predisposizione di uno studio modellistico matematico previsionale della diffusione degli inquinanti nell’ambiente circostante per valutare il contributo dell’impianto alla qualità dell’aria nel territorio limitrofo;

confronto dei valori ottenuti modellisticamente con i riferimenti normativi definiti per la qualità dell’aria.



2. CARATTERIZZAZIONE METEO CLIMATOLOGICA PER IL TRIENNIO 2013 – 2015

Per garantire una maggiore robustezza statistica alla successiva fase di modellizzazione, la caratterizzazione meteorologica dell'area di interesse ha utilizzato come periodo di riferimento il triennio 2013 – 2015.

Il campo meteorologico tridimensionale utilizzato è stato fornito da ARPA Veneto Dipartimento Regionale Sicurezza del Territorio - Servizio Meteorologico.

Le variabili meteorologiche di interesse derivano dall’applicazione da parte di ARPAV del processore meteorologico Calmet le cui simulazioni sono state condotte su un dominio di dimensione pari a 8 km x 12 km e avente risoluzione orizzontale di 250 m comprendente l'area di interesse (individuata nel punto di coordinate 45°52'35.44"N - 11°58'4.07"E, UTM (730311.07 m E 5084610.86 m N) - Zona 32T. La dimensione verticale è discretizzata in corrispondenza delle seguenti quote in metri: 0, 20, 60, 120, 200, 300, 500, 750, 1000, 2000, 3000. Nella figura seguente si riportano l’estensione e le caratteristiche del dominio meteorologico Calmet

Figura 1 Estensione e caratteristiche del dominio meteorologico Calmet

Nei paragrafi seguenti vengono illustrate le elaborazioni descrittive e di confronto tra gli anni delle principali variabili meteorologiche estratte dal dataset tridimensionale Calmet, in corrispondenza del punto di coordinate sopra citato.



2.1. Direzione e velocità del vento

In Figura 2, Figura 3 (anno 2013), Figura 5, Figura 6 (anno 2014), Figura 8, Figura 9 (anno 2015) sono rappresentate le distribuzioni in classi di velocità e direzione di provenienza delle misure di vento (rosa dei venti) relative all'area di interesse.

In Figura 4, Figura 7 e Figura 10 si riportano gli andamenti mensili del giorno medio di vento per il triennio di interesse.

Il valore medio annuale della velocità del vento varia tra 1.89 m/s e 1.91 m/s.

Nel triennio 2013 – 2015 predominano i venti con velocità compresa tra 2 m/s e 6 m/s provenienti da Nord - Ovest (più frequenti in periodo notturno). È presente anche una componente di ridotta di frequenza di venti provenienti da Sud - Est in periodo diurno con velocità compresa tra 0.5 m/s e 4 m/s

La percentuale di situazioni di calma di vento (velocità inferiori a 0.5 m/s) si attesta intorno al 13%

La velocità di vento massima si attesta a 9.43 m/s (gennaio 2015).



Figura 2 Anno 2013 - Rosa dei venti totale (sopra), diurna (sx) e notturna (dx)



Directions / Wind Classes (m/s) 0.5 ‐ 1.0 1.0 ‐ 2.0 2.0 ‐ 4.0 4.0 ‐ 6.0 6.0 ‐ 8.0 >= 8.0 Total (%)

348.75 ‐ 11.25 2.1 3.3 0.7 0.0 0.0 0.0 6.2

11.25 ‐ 33.75 0.9 0.5 0.0 0.0 0.0 0.0 1.4

33.75 ‐ 56.25 0.5 0.3 0.2 0.0 0.0 0.0 1.0

56.25 ‐ 78.75 0.6 0.2 0.1 0.0 0.0 0.0 0.9

78.75 ‐ 101.25 0.6 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.8

101.25 ‐ 123.75 0.7 0.5 0.1 0.0 0.0 0.0 1.3

123.75 ‐ 146.25 1.6 3.8 2.4 0.1 0.0 0.0 7.9

146.25 ‐ 168.75 2.3 4.9 2.7 0.0 0.0 0.0 9.8

168.75 ‐ 191.25 1.0 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 1.5

191.25 ‐ 213.75 0.4 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5

213.75 ‐ 236.25 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2

236.25 ‐ 258.75 0.1 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2

258.75 ‐ 281.25 0.2 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4

281.25 ‐ 303.75 0.5 0.4 0.8 0.4 0.0 0.0 2.1

303.75 ‐ 326.25 2.2 3.4 16.0 5.4 0.6 0.0 27.6

326.25 ‐ 348.75 3.4 9.3 9.5 1.9 0.5 0.0 24.5

Sub‐Total 17.3 27.5 32.6 7.8 1.1 0.0 86.4

Calms 13.6

Missing/Incomplete 0.0

Total 100Figura 3 Anno 2013 - Distribuzione percentuale delle classi di velocità del vento



1 14 1 14 1 14 1 14

ora

3

7

3

7

3

7

Ve

loci

tà d

el v

en

to m

/s

mese: 1 mese: 2 mese: 3 mese: 4



Figura 4 Anno 2013 - Andamento mensile del giorno medio di velocità del vento




348.75 ‐ 11.25 2.6 2.9 0.5 0.0 0.0 0.0 6.1

11.25 ‐ 33.75 1.3 0.5 0.0 0.0 0.0 0.0 1.8

33.75 ‐ 56.25 0.6 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.9

56.25 ‐ 78.75 0.6 0.1 0.1 0.0 0.0 0.0 0.7

78.75 ‐ 101.25 0.6 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.9

101.25 ‐ 123.75 0.9 0.4 0.1 0.0 0.0 0.0 1.4

123.75 ‐ 146.25 1.5 2.9 2.0 0.2 0.1 0.0 6.7

146.25 ‐ 168.75 2.1 4.3 2.9 0.0 0.0 0.0 9.3

168.75 ‐ 191.25 1.0 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 1.4

191.25 ‐ 213.75 0.4 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5

213.75 ‐ 236.25 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2

236.25 ‐ 258.75 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3

258.75 ‐ 281.25 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3

281.25 ‐ 303.75 0.5 0.5 1.2 0.4 0.0 0.0 2.7

303.75 ‐ 326.25 2.0 4.3 16.4 6.8 0.7 0.0 30.2

326.25 ‐ 348.75 3.9 9.8 9.0 1.2 0.3 0.0 24.1

Sub‐Total 18.6 26.6 32.2 8.7 1.1 0.1 87.4

Calms 12.6

Missing/Incomplete 0

Total 100

Figura 6 Anno 2014 - Distribuzione percentuale delle classi di velocità del vento



1 14 1 14 1 14 1 14

ora

4

9

4

9

4

9

Ve

loci

tà d

el v

en

to m

/s








348.75 ‐ 11.25 2.5 3.4 1.3 0.1 0.0 0.0 7.2

11.25 ‐ 33.75 1.1 0.4 0.1 0.0 0.0 0.0 1.5

33.75 ‐ 56.25 0.6 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.9

56.25 ‐ 78.75 0.6 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.9

78.75 ‐ 101.25 0.8 0.2 0.1 0.0 0.0 0.0 1.1

101.25 ‐ 123.75 0.8 0.5 0.1 0.0 0.0 0.0 1.4

123.75 ‐ 146.25 1.6 3.1 2.6 0.1 0.0 0.0 7.4

146.25 ‐ 168.75 2.0 4.6 3.7 0.0 0.0 0.0 10.3

168.75 ‐ 191.25 1.1 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.4

191.25 ‐ 213.75 0.4 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6

213.75 ‐ 236.25 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1

236.25 ‐ 258.75 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1

258.75 ‐ 281.25 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1

281.25 ‐ 303.75 0.5 0.3 0.4 0.4 0.0 0.0 1.5

303.75 ‐ 326.25 2.2 2.5 12.2 5.8 0.4 0.0 23.1

326.25 ‐ 348.75 3.6 8.9 13.6 1.7 0.5 0.0 28.4

Sub‐Total 18.2 24.8 34.1 8.1 0.9 0.0 86.1

Calms 13.9

Missing/Incomplete 0.0

Total 100

Figura 9 Anno 2015 - Distribuzione percentuale delle classi di velocità del vento



1 14 1 14 1 14 1 14

ora

4

9

4

9

4

9

Ve

loci

tà d

el v

en

to m

/s





La Figura 11 illustra l’analisi di confronto grafico (box-plot), le statistiche descrittive e il test di confronto non parametrico (Kruskal Wallis) tra i valori centrali delle distribuzioni delle velocità di vento per i tre anni considerati (2013-2015).

Non si rilevano differenze statisticamente significative tra i valori centrali (mediane) delle distribuzioni di velocità del vento (p-value = 0.3941) dei tre anni.



13 14 15

anno

0

2

4

6

8

10

vel.v

en

to

anno:13 vel.vento Min: 0.008400 1st Qu.: 0.762300 Mean: 1.895505 Median: 1.637500 3rd Qu.: 2.671250 Max: 7.843700 Total N: 8759.000000 NA's : 0.000000 Std Dev.: 1.383292



Kruskal-Wallis rank sum test data: vel.vento and anno from data set meteo20132015 Kruskal-Wallis chi-square = 1.8622, df = 2, p-value = 0.3941 alternative hypothesis: two.sided

Figura 11 2013 – 2015 - Velocità del vento [m/s]. Confronto grafico, statistiche descrittive e test di confronto non parametrico,



2.2. Temperatura dell’aria

Le temperature medie del periodo variano tra 12.3°C (2013) e un massimo di 13.1 °C (2014). I giorni medi mensili di temperatura sono mostrati da Figura 12 a Figura 14.

1 14 1 14 1 14 1 14

ora

0

20

0

20

0

20

T a

ria °

C




Figura 12 Anno 2013 - Andamento mensile del giorno medio della temperatura



1 14 1 14 1 14 1 14

ora

0

20

0

20

0

20

T a

ria °

C




Figura 13 Anno 2014 - Andamento mensile del giorno medio della temperatura



1 14 1 14 1 14 1 14

ora

0

20

0

20

0

20

T a

ria °

C




Figura 14 Anno 2015- Andamento mensile del giorno medio della temperatura

Il test confronto Kruskal Wallis (Figura 15) mostra differenze statisticamente significative tra i valori centrali (mediane) delle distribuzioni. Il minimo assoluto (-4.25°C) si registra nel dicembre 2014.



13 14 15

anno

-10

0

10

20

30

T.a

ria

anno:13 T.aria Min: -3.050000 1st Qu.: 5.550000 Mean: 12.310498 Median: 12.150000 3rd Qu.: 18.050000 Max: 33.750000 Total N: 8759.000000

NA's : 0.000000 Std Dev.: 7.857731


NA's : 0.000000 Std Dev.: 6.253232


NA's : 0.000000 Std Dev.: 7.986472

Kruskal-Wallis rank sum test data: T.aria and anno from data set meteo20132015 Kruskal-Wallis chi-square = 84.4468, df = 2, p-value = 0 alternative hypothesis: two.sided

Figura 15 2013 – 2015 – T [°C]. Confronto grafico, statistiche descrittive e test di confronto non parametrico,



2.3. Parametri che caratterizzano la turbolenza dello strato limite planetario per le simulazione

matematiche di dispersione degli inquinanti

I parametri fondamentali che caratterizzano la turbolenza dello strato limite planetario (PBL) sono la velocità di attrito u*, la lunghezza di Monin-Obukhov L, l’altezza di rimescolamento Hmix e la velocità convettiva di scala w*.

La velocità di attrito è una velocità di scala che permette di quantificare lo sforzo di taglio del vento dovuto all’attrito con la superficie terrestre ed aumenta all’aumentare della velocità del vento e della scabrezza della superficie. È definita come la radice del valore dello stress di Reynolds in superficie, diviso per la densità dell’aria:

La lunghezza di Monin-Obukhov è definita dalla seguente relazione:

Dove:

è il flusso termico in superficie, essendo Qh il calore sensibile e Cp il calore specifico dell’aria; k è la costante di von Karman, g l’accelerazione di gravità e T la temperatura.

La lunghezza L rappresenta il rapporto tra i flussi turbolenti di origine meccanica e quelli di origine convettiva. Il grado di stabilità dell’atmosfera può essere valutato attraverso il parametro 1/L:

1/L < 0 condizioni instabili , 1/L > 0 condizioni stabili.

Il segno di L dipende da Qh essendo tutte le altre quantità positive. In particolare: in condizioni di forte convezione (Qh > 0) L è negativo e si hanno le categorie instabili; in condizioni stabili, al contrario, L è positivo (Qh < 0), mentre in assenza di flussi termici (cioè Qh = 0) si ha la categoria neutra (ed L = ). In definitiva L può essere visto, in valore assoluto, come l’altezza alla quale il termine di turbolenza convettiva, dovuto alla forza di galleggiamento, comincia a prevalere su quello di produzione meccanica, dovuto principalmente allo shear del vento (taglio verticale). In figura seguente è riportato il diagramma di Golder, che mostra la suddivisione in classi di stabilità in funzione dell’altezza di rugosità del terreno z0 e del rapporto 1/L.



Figura 16 Determinazione delle classi di stabilità in funzione di z0 e del rapporto 1/L

Con la lunghezza di Monin-Obukhov è quindi possibile valutare le caratteristiche dell’atmosfera in modo continuo e non con parametrizzazioni tipo quelle di Pasquill-Gifford (classe di stabilità).

A sua volta, il parametro empirico “altezza di rugosità” z0 tiene conto dell’altezza media degli ostacoli presenti in una certa zona, è caratteristico del tipo di superficie, e può variare tra 1 e 10 metri per grandi città e zone montagnose, sino valori prossimi a 10-5 metri per distese pianeggianti di ghiaccio.

L’altezza di rimescolamento hmix definisce lo spessore dello strato omonimo, oltre ad influenzare direttamente la concentrazione di inquinanti in atmosfera definendo il volume in cui si ha il completo rimescolamento. Può essere calcolata per mezzo di diverse espressioni in riferimento alle differenti condizioni di stabilità atmosferica. Il suo calcolo è un problema ben noto ai modellisti ed a tutti coloro che devono applicare codici diffusionali più o meno complessi per determinare la qualità dell’aria attesa in una determinata zona. L’altezza dello strato in cui le sostanze gassose possono diffondersi e rimescolarsi, infatti, condiziona decisamente le concentrazioni che vengono rilevate al suolo.

La velocità convettiva di scala W* è grandezza utile in condizioni di PBL instabile, tanto più grande quanto maggiori sono l'altezza di rimescolamento e i flussi di calore dalla superficie che dà un'indicazione sulle velocità verticali che sono generate dai moti convettivi del PBL. E’ definita dalla seguente relazione:

Dove:

θ = temperatura potenziale

w = velocità verticale



zi= altezza di rimescolamento

x’ = fluttuazioni della variabile x

(¯) = operazione di media

Nei grafici e in tabella seguenti si riportano alcune elaborazioni grafiche a scopo descrittivo dei parametri sopra descritti (u*, w*, L e Hmix ) e presenti nel data set meteorologico ARPA relativo al triennio 2013-2015 e al punto di coordinate geografiche 45°52'35.44"N -11° 58'4.07"E

Le rappresentazioni scelte sono di tipo giorno medio mensile.

Da Figura 17 a Figura 19 sono descritti, gli andamenti mensili medi orari della velocità di frizione u*, mentre da Figura 21 a Figura 23 quelli della velocità convettiva di scala w*. Anche in questi casi si osservano valori mediamente più alti nelle ore centrali della giornata, in particolare nei mesi estivi, concomitanti ai valori più elevati di altezza di rimescolamento (Hmix, da Figura 25 a Figura 27). Da Figura 29 a Figura 31 si mostra analoga rappresentazione per il parametro Lmo (lungh. Monin Obukhov) che evidenzia, coerentemente con gli andamenti delle altre variabili di scala, l’accumularsi di valori negativi (situazioni instabili) nelle ore centrali della giornata.

Da Figura 33 a Figura 35 si mostrano le distribuzione oraria delle classi di stabilità, che evidenziano, come ci si attende, una predominanza di situazioni instabili (1 – 2) nelle ore centrali della giornata, generate da situazioni convettive di origine termica. La fascia delle situazioni neutre (4) interessa trasversalmente l’arco elle 24 ore, mentre in periodo serale/notturno predominano le situazioni di stabilità (5 – 6).

Non si osservano per i parametri di cui sopra significative differenze tra i valori centrali delle distribuzioni relative agli anni 2013 – 2015 (Figura 20, Figura 24, Figura 28, Figura 32).



1 14 1 14 1 14 1 14

ora

0.4

1.0

0.4

1.0

0.4

1.0

Vel

ocità

di f

rizio

ne U

* m

/s




Figura 17 Anno 2013 - Andamento mensile del giorno medio della velocità di frizione U*



1 14 1 14 1 14 1 14

ora

0.4

1.0

0.4

1.0

0.4

1.0

Vel

ocità

di f

rizio

ne U

* m

/s







13 14 15

anno

0.0

0.4

0.8

1.2

U*

anno:13 U.star Min: 0.0500000 1st Qu.: 0.0915500 Mean: 0.2902781 Median: 0.2589000 3rd Qu.: 0.4190000 Max: 1.2029000 Total N: 8759.0000000 NA's : 0.0000000 Std Dev.: 0.2151849



Kruskal-Wallis rank sum test data: U.star and anno from data set meteo20132015 Kruskal-Wallis chi-square = 2.2242, df = 2, p-value = 0.3289 alternative hypothesis: two.sided

Figura 20 2013 – 2015 – U* [m/s]. Confronto grafico, statistiche descrittive e test di confronto non parametrico,



1 14 1 14 1 14

ora

0.2

1.4

0.2

1.4

0.2

1.4

0.2

1.4

Vel

ocità

con

vett

iva

di s

cala

W*

m

/s

mese: 1 mese: 2 mese: 3




Figura 21 Anno 2013 - Andamento mensile del giorno medio della velocità convettiva di scala W*



1 14 1 14 1 14

ora

0.2

1.4

0.2

1.4

0.2

1.4

0.2

1.4

Vel

ocità

con

vett

iva

di s

cala

W*

m

/s








13 14 15

anno

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

W.s

tar

anno:13 W.star

Min: 0.0000000 1st Qu.: 0.0000000 Mean: 0.5092374 Median: 0.0000000 3rd Qu.: 1.0489500 Max: 2.2467000 Total N: 8759.0000000 NA's : 0.0000000 Std Dev.: 0.6673339

anno:14 W.star


anno:15 W.star


Kruskal-Wallis rank sum test data: W.star and anno from data set meteo20132015 Kruskal-Wallis chi-square = 0.3001, df = 2, p-value = 0.8607 alternative hypothesis: two.sided

Figura 24 2013 – 2015 – W* [m/s]. Confronto grafico, statistiche descrittive e test di confronto non parametrico,



1 14 1 14 1 14

ora

100

1200

100

1200

100

1200

100

1200

Alte

zza

de

llo s

tra

to r

ime

sco

lato

(H

mix

) m





Figura 25 Anno 2013 - Andamento mensile del giorno medio dell’altezza dello strato rimescolato Hmix



1 14 1 14 1 14

ora

100

1200

100

1200

100

1200

100

1200

Alte

zza

de

llo s

tra

to r

ime

sco

lato

(H

mix

) m








13 14 15

anno

0

500

1000

1500

2000

Hm

ix

anno:13

Hmix Min: 50.0000 1st Qu.: 52.8500 Mean: 569.5506 Median: 387.4000 3rd Qu.: 881.3500 Max: 2000.0000 Total N: 8759.0000 NA's : 0.0000 Std Dev.: 570.2558

anno:14


anno:15


Kruskal-Wallis rank sum test data: Hmix and anno from data set meteo20132015 Kruskal-Wallis chi-square = 1.2302, df = 2, p-value = 0.5406 alternative hypothesis: two.sided

Figura 28 2013 – 2015 – Hmix [m]. Confronto grafico, statistiche descrittive e test di confronto non parametrico,



1 14 1 14 1 14

ora

-4000-2000

02000

-4000-2000

02000

-4000-2000

02000

-4000-2000

02000Lu

nghe

zza

di M

onin

Obu

khov

(Lm

o)

m





Figura 29 Anno 2013 - Andamento mensile del giorno medio della lunghezza di Monin Obukhov Lmo (Nota: sono esclusi dalla rappresentazione, al fine di facilitare la lettura dei grafici, i valori estremi della variabile: L < -4500 e L>

3000)



1 14 1 14 1 14

ora

-4000-2000

020004000

-4000-2000

020004000

-4000-2000

020004000

-4000-2000

020004000Lu

nghe

zza

di M

onin

Obu

khov

(Lm

o)

m






3000)



13 14 15

anno

-500000

-400000

-300000

-200000

-100000

0

Lm

o

anno:13

Lmo Min: -403215.5940 1st Qu.: -33.9795 Mean: -140.3661 Median: 18.1470 3rd Qu.: 30.4320 Max: 2572.6520 Total N: 8759.0000 NA's : 0.0000 Std Dev.: 4573.8624

anno:14


anno:15


Kruskal-Wallis rank sum test data: Lmo and anno from data set meteo20132015 Kruskal-Wallis chi-square = 0.513, df = 2, p-value = 0.7737 alternative hypothesis: two.sided

Figura 32 2013 – 2015 – Lmo [m]. Confronto grafico, statistiche descrittive e test di confronto non parametrico,



1 14 1 14 1 14

ora

3

6

3

6

3

6

3

6

Cla

sse

di s

tabi

lità

atm

osfe

rica

(da

1=in

stab

ile a

6=

stab

ile) mese: 1 mese: 2 mese: 3




Figura 33 Anno 2013 - Distribuzione oraria delle classi di stabilità. 1=A (atmosfera instabile) -> 6=F (atmosfera stabile)



1 14 1 14 1 14

ora

3

6

3

6

3

6

3

6

Cla

sse

di s

tabi

lità

atm

osfe

rica

(da

1=in

stab

ile a

6=

stab








3. SIMULAZIONI DI DISPERSIONE DEGLI INQUINANTI

3.1. Il modello utilizzato: Calpuff

Per l’analisi di dispersione di inquinanti dallo stabilimento è stato utilizzato il modello Calpuff che appartiene alla tipologia dei modelli non stazionari a puff o a segmenti (UNI 10796:2000, scheda 4, tipologia 2).

Calpuff è idoneo al calcolo della dispersione degli inquinanti rilasciati da diverse categorie di sorgenti emissive (puntuali, areali, lineari, volumetriche). Calpuff implementa algoritmi per la trattazione della deposizione secca e umida, di alcune trasformazioni chimiche e di alcuni effetti prossimi alla sorgente (building downwash, fumigazione, innalzamento progressivo del pennacchio, penetrazione parziale nello strato rimescolato). Pur essendo prevista l’opzione dell’utilizzo di dati meteorologici puntuali (similmente ai più comuni modelli gaussiani stazionari), le piene potenzialità del codice di Calpuff vengono attivate se utilizzato in congiunzione con i campi meteorologici tridimensionali generati da Calmet. Calmet, a sua volta, è un modello meteorologico diagnostico che, a partire da dati osservati (al suolo e di profilo) e da dati geofisici produce campi orari tridimensionali di vento e bidimensionali di diverse variabili meteorologiche e micrometeorologiche. Calpuff è indicato dalla US-EPA come modello di riferimento per applicazioni che coinvolgono il trasporto di inquinanti su lunghe distanze, oppure per applicazioni in campo vicino quando sono importanti effetti non stazionari come variabilità delle condizioni meteorologiche, calme di vento, discontinuità terra-mare, ecc. (http://www.epa.gov/scram001/dispersion_prefrec.htm ).

Il sistema modellistico Calpuff è attualmente mantenuto e distribuito liberamente da TRC (http://mercator.src.com/calpuff/calpuff1.htm).

Per lo studio presente è stato utilizzato il sistema Calpuff View nella versione commerciale di Lakes Environmental che integra il motore di calcolo Calpuff approvato da US EPA. La meteorologia utilizzata in input al modello è, come detto in precedenza, quella fornita dal Centro Meteorologico Arpav di Teolo.

3.2. Caratteristiche emissive dell’impianto e schematizzazione matematica

Sono state studiate le dispersioni in atmosfera generate da tre differenti scenari emissivi dell’impianto: uno scenario emissivo di tipo reale, e due scenari emissivi di tipo futuro, questi ultimi che ipotizzano due quote (60% e 100%) di introduzione di plastiche in sostituzione di pneumatici nei combustibili alternativi.

Tutti gli scenari di dispersione degli inquinanti sono basati sul data set meteorologico 2013 – 2015.

I punti di emissione e gli inquinanti considerati nello studio sono schematizzati di seguito.

Punto di Emissione Inquinanti

PE16 Forno di cottura Polveri, NOX, SO2, CO, HCl, HF, As, Cd, Hg, Ni, Pb, Tl, PCDD/DF, PCBDL, BaP

PE17 Raffreddamento clinker Polveri

PE32 Essiccatore Hazemag Polveri, NOx

PE60 Essicazione macinazione deposito carbone Polveri, As, Cd, Hg, Ni, Pb, Tl

PE61 Essicazione macinazione deposito carbone Polveri, As, Cd, Hg, Ni, Pb, Tl



3.2.1. Caratteristiche dello scenario reale

Lo scenario di tipo reale è basato sulle emissioni monitorate nel corso del periodo 2013 - 2015 e disponibili in forma continua con frequenza semioraria per il camino del forno PE16, e su base di autocontrolli quadrimestrali per i punti di emissione PE17, PE32, PE60, PE61.

Dal punto di vista descrittivo la seguente figura mostra la progressiva introduzione di combustibili alternativi (in forma di pneumatici) presso Pederobba nel triennio 2013 -2015.

0 20 40 60 80 100

% pneumatici

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

Anno: 2013

Anno: 2014

Anno: 2015

Figura 36 2013 – 2015. Distribuzione della variabile “percentuale di utilizzo di pneumatici” su base semioraria

In Tabella 1 sono riportati invece i valori medi di concentrazione dei diversi inquinanti monitorati in continuo e stratificati in base alla quota percentuale di pneumatici in ingresso.

NOx media [mg/Nm3]

Polveri media [mg/Nm3]

SO2 media [mg/Nm3]

CO media [mg/Nm3]

HF media [mg/Nm3]

HCL media [mg/Nm3]

Alimentazione impianto

N dati semiorari

Media 2013 410 1.11 0.28 304 0.011 0.437 64.06% 17520

Solo convenzionali 1443 1.71 0.94 212 0.085 0.270 0.62% 108

(00%, 32%] pneumatici 635 1.04 3.94 349 0.062 0.100 0.05% 9

(32%, 48%] pneumatici 436 1.71 0.78 226 0.029 0.231 1.17% 205

(48%, 54%] pneumatici 335 1.55 0.28 205 0.004 0.491 8.30% 1455

(54%, 60%] pneumatici 474 0.90 0.30 313 0.010 0.433 19.81% 3470

(60%, 66%] pneumatici 406 1.09 0.26 334 0.015 0.412 26.10% 4573

(66%, 72%] pneumatici 283 1.00 0.19 326 0.001 0.709 5.68% 996

(72%, 76%] pneumatici 222 1.23 0.20 284 0.000 0.087 1.14% 199

(76%, 80%] pneumatici 195 1.41 0.20 242 0.000 0.006 1.17% 205

(80%, 84%] pneumatici 266 1.27 0.20 119 0.000 0.000 0.02% 3

Fermo 35.94% 6297



NOx media [mg/Nm3]

Polveri media [mg/Nm3]

SO2 media [mg/Nm3]

CO media [mg/Nm3]

HF media [mg/Nm3]

HCL media [mg/Nm3]

Alimentazione impianto

N dati semiorari

Media 2014 430 0.97 0.25 286 0.001 0.052 63.21% 17520


(00%, 32%] pneumatici 729 1.60 0.23 230 0.000 0.000 0.02% 3

(32%, 48%] pneumatici 524 1.22 0.33 315 0.000 0.084 0.25% 44

(48%, 54%] pneumatici 559 1.16 0.28 192 0.001 0.138 0.42% 73

(54%, 60%] pneumatici 504 0.94 0.34 291 0.001 0.022 0.44% 77

(60%, 66%] pneumatici 467 0.91 0.22 281 0.000 0.050 22.87% 4007

(66%, 72%] pneumatici 418 0.87 0.23 292 0.001 0.057 29.86% 5232

(72%, 76%] pneumatici 313 1.42 0.28 277 0.000 0.025 6.31% 1105

(76%, 80%] pneumatici 289 1.58 0.30 310 0.001 0.004 2.43% 426

Fermo 36.79% 6445

Media 2015 355 1.13 0.30 343 0.000 0.001 63.42% 17520


(00%, 32%] pneumatici 606 1.34 1.10 258 0.000 0.000 0.08% 14

(32%, 48%] pneumatici 540 1.52 1.33 292 0.000 0.043 0.39% 69

(48%, 54%] pneumatici 500 1.18 0.98 291 0.000 0.000 0.43% 76

(54%, 60%] pneumatici 486 1.41 0.32 385 0.000 0.014 0.87% 152

(60%, 66%] pneumatici 408 1.39 0.25 397 0.000 0.000 5.40% 946

(66%, 72%] pneumatici 351 1.25 0.26 339 0.000 0.000 33.91% 5941

(72%, 76%] pneumatici 316 0.86 0.35 338 0.000 0.001 21.78% 3816

(76%, 80%] pneumatici 347 0.88 0.24 363 0.000 0.000 0.11% 20

Fermo 36.58% 6408

Media 2013 -2015 399 1.07 0.28 311 0.004 0.165 Dati tot. =

52560

Tabella 1 Camino del forno, PE16. Valori medi di concentrazione all'emissione, stratificati in base alla quota percentuale di pneumatici

Da Figura 37 a Figura 42, sono descritte graficamente le variazioni dei valori di concentrazione degli inquinanti in funzione di diverse quote percentuali di pneumatici in ingresso.



Figura 37 NOx. 2013 – 2015. Andamento della concentrazione media di all’emissione di PE16 in funzione della % di

utilizzo di pneumatici nel combustibile

Figura 38 Polveri. 2013 – 2015. Andamento della concentrazione media di all’emissione di PE16 in funzione della % di utilizzo di pneumatici nel combustibile

Figura 39 SO2. 2013 – 2015. Andamento della concentrazione media di all’emissione di PE16 in funzione della % di




Figura 40 CO. 2013 – 2015. Andamento della concentrazione media di all’emissione di PE16 in funzione della % di


Figura 41 HF. 2013 – 2015. Andamento della concentrazione media di all’emissione di PE16 in funzione della % di


Figura 42 HCL. 2013 – 2015. Andamento della concentrazione media di all’emissione di PE16 in funzione della % di




3.2.2. Caratterizzazione degli scenari futuri

3.2.2.1. Studio sulla relazione tra percentuale di plastiche sul totale dei combustibili alternativi utilizzati e

concentrazione degli inquinanti emessi

Per la costruzione degli scenari futuri ci si è avvalsi dei risultati dello studio statistico sviluppato per Cementi Rossi1 dal Prof. Fabrizi del Dipartimento di Scienze economiche e sociali dell’Università Cattolica del S. Cuore di Piacenza (elaborato A.03), finalizzato alla stima delle emissioni future di PE16 a seguito dell’introduzione di plastiche nel mix di combustibili in sostituzione di pneumatici, mediante analisi, per analogia, dei dati emissivi dell’impianto Cementi Rossi di Piacenza, dove le plastiche sono già utilizzate.

In sostanza negli scenari di tipo futuro è stata modificata la sola emissione di PE16, come di seguito descritto, sulla base dello studio statistico riportato nell’elaborato A.03, in quanto risulta l’unico punto di emissione influenzato dalla sostituzione degli pneumatici con plastiche.

Tale studio, incentrato sui dati emissivi dell’impianto di Piacenza, ha consentito di descrivere in termini statistici la relazione tra le concentrazione all’emissione degli inquinanti e la variabile indipendente “percentuale relativa di calore fornita dalle plastiche sul totale di calore fornito combustibili alternativi” definita come:

espressa su scala da 0 a 100

Il contributo calorico dei combustibili alternativi sul totale dei combustibili è stato utilizzato per creare scenari più omogenei in cui studiare l’impatto della percentuale relativa di plastiche sulle emissioni. Per tutti i campioni è stata infatti condotta un’analisi “stratificata” per contributo calorico dei combustibili alternativi.

Nel caso dei parametri monitorati in continuo la stratificazione adottata è piuttosto fine (10 strati, individuati dai seguenti valori di percentuale di alternativi: 32%, 48%, 54%, 60%, 66%, 72%, 76%, 80%, 84% e codificati come A1, A2, B1, B2, C1, C2, D1, D2, D3, E), mentre nell’analisi dei “dati discontinui” lo studio si limita a due soli strati per via della dimensione più piccola del campione (individuati dalla soglia percentuale di alternativi pari a 72%).

Per gli inquinanti monitorati in continuo, sulla base del modello:

log yshu sh shPrelshu eshu

dove il pedice s indica lo strato (s =1,...,10 ) e h l’inquinante considerato, lo studio del prof. Fabrizi (elaborato A.03) individua le seguenti significative correlazioni (tabella estratta dallo studio).

1 Studio sulla relazione tra percentuale di plastiche sul totale dei combustibili alternativi utilizzati e concentrazione di vari inquinanti emessi da un impianto per la produzione di cemento. Enrico Fabrizi, DISES, Università Cattolica del S. Cuore Via Emilia Parmense, 84 29122 Piacenza



Tabella 2: Risultati della regressione su scala logaritmica (prima parte). Dati continui



Tabella 3: Risultati della regressione su scala logaritmica (seconda parte). Dati continui

Per i metalli la presenza di una relazione statistica tra percentuale relativa di plastiche sul totale dei combustibili alternativi (Prel) e concentrazione di inquinanti è stata indagata mediante un’analisi di regressione sulla base del modello (si veda elaborato A.03): Prelshu sh sh shu shuy e

Il pedice s indica lo strato ( 1,2s ) e h l’inquinante considerato (in questo caso

(As, Pb, Cd, Tl, Ni,Hg, SM)h ; 1,..., su N è un indice che denota l’osservazione u-esima dentro lo

strato s. Rispetto all’analisi sui dati continui, lo studio statistico del Prof. Fabrizi (elaborato A.03) evidenzia come la regressione venga studiata sulla scala naturale di osservazione delle concentrazioni degli inquinanti e non sul suo logaritmo. L’assenza di outlier statistici di elevate dimensioni consente questa semplificazione senza che le procedure di stima ne risentano in modo negativo. Inoltre sono presenti alcune osservazioni molto piccole, imputate alla soglia di non rilevabilità; la trasformazione sulla scala logaritmica di questi valori, in un contesto di analisi in cui i campioni sono di piccole dimensione potrebbe attribuire a queste osservazioni un “peso” incongruo.



Tabella 6 – R isu ltati analisi d i regressione. Dati d iscon tinu i: m etalli

Strato coefficiente stima se t value p value stars

Arsenico (As) A ˆ msh ‐0.00109 0.00081 ‐1.3436 0.19905

ˆm

sh 0.00003 0.00001 2.61743 0.01941 *

B ˆ msh ‐0.00192 0.0016 ‐1.20164 0.24597

ˆm

sh 0.00005 0.00002 2.46731 0.02453 *

Piombo (Pb) A ˆ msh ‐0.00195 0.00109 ‐1.79278 0.09319

ˆm

sh 0.00005 0.00001 3.87668 0.00149 **

B ˆ msh ‐0.00254 0.00306 ‐0.83153 0.4172

ˆm

sh 0.00007 0.00004 1.67331 0.11257

Cadmio (Cd) A ˆ msh ‐0.00148 0.00086 ‐1.72221 0.10558

ˆm

sh 0.00003 0.00001 2.67681 0.01724 *

B ˆ msh ‐0.00117 0.00171 ‐0.68183 0.50453

ˆm

sh 0.00003 0.00002 1.39741 0.18026

Tallio (Tl) A ˆ msh ‐0.00157 0.0009 ‐1.73531 0.10318

ˆm

sh 0.00003 0.00001 2.68996 0.01679 *

B ˆ msh 0.00089 0.00391 0.22863 0.82189

ˆm

sh 0.00002 0.00005 0.34339 0.73552

Nichel (Ni) A ˆ msh ‐0.0013 0.00194 ‐0.67408 0.51051

ˆm

sh 0.00004 0.00003 1.29621 0.21449

B ˆ msh 0.00377 0.00335 1.12481 0.2763

ˆm

sh ‐0.00001 0.00005 ‐0.23163 0.81959

Mercurio (Hg) A ˆ msh 0.00511 0.00491 1.04106 0.31549

ˆm

sh 0.0000 0.00006 ‐0.0356 0.9721

B ˆ msh 0.00282 0.00297 0.95098 0.35421

ˆm

sh 0.00002 0.00004 0.56162 0.5813

Somma metalli A ˆ msh ‐0.01164 0.0131 ‐0.88877 0.38816

ˆm

sh 0.00034 0.00018 1.88396 0.0791 .

B ˆ msh 0.00434 0.01933 0.22452 0.82503

ˆm

sh 0.00022 0.00025 0.88761 0.38714

Codici di significa tività : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Tabella 4: Risultati dell’analisi di regressione. Dati discontinui, gruppo dei metalli

Nello strato A (basso contributo calorico dei combustibili alternativi) si osservano coefficienti statisticamente significativi per Arsenico, Cadmio e Tallio, nonché una significatività statistica limite per la somma di tutti i metalli: essa merita una menzione solo in ragione delle piccole dimensioni dei campioni di analisi. Nello strato B invece l’unico coefficiente che risulta statisticamente significativo è quello relativo all’arsenico. Non si individua alcuna correlazione per mercurio e nichel.

L’analisi svolta nell’elaborato A.03 mette comunque in evidenza una relazione complessivamente debole.

Per gli inquinanti organici è stata applicata la stessa metodologia di analisi utilizzata per i metalli. Il modello di regressione stimato è il seguente:

Prelshu sh sh shu shuy e



Il pedice s indica lo strato (s = 1,…,10) e h l’inquinante considerato (in questo caso h = Diossine, PCB_DL, IPA, C20H12; u = 1,..,N è un indice che denota l’osservazione u-esima dentro lo strato s.

L’elaborazione statistica svolta nell’elaborato A.03 ha mantenuto, come nel caso dei metalli, la specificazione del modello sulla scala naturale delle concentrazioni e non su quella logaritmica come fatto invece per i dati rilevati nel continuo. In questo caso esistono un paio di outlier statistici di medie dimensioni per IPA e Benzo(a)Pirene. È stata tuttavia mantenuta la coerenza con l’analisi precedente, dopo aver verificato che anche qualora condotta su una scala logaritmica l’analisi portava a risultati del tutto coerenti con quelli qui riportati. Anche in questo caso sono presenti un certo di numero di osservazioni sotto il livello rilevabilità che, nell’economia dell’analisi di un piccolo campione non vanno trascurati e che consideriamo meglio trattare sulla scala naturale piuttosto che sulla scala logaritmica. Il metodo di stima, la regressione mediana, è lo stesso discusso nel paragrafo 1.3 dello studio DISES. I risultati dell’analisi di regressione sono riportati in tabella seguente.

Tabella 7 – R isu ltati analisi d i regressione. Dati d iscon tinu i: organici

Strato coefficiente stima se t value p value stars

Diossine A ˆ msh 0.0005 0.0069 0.0728 0.9427

ˆmsh 0.0000 0.0001 0.1659 0.8699

B ˆ msh 0.0021 0.0020 1.0121 0.3242

ˆ msh 0.0000 0.0000 ‐0.2695 0.7904

PCB_DL A ˆ msh 0.0006 0.0006 1.0015 0.3299

ˆ msh 0.0000 0.0000 ‐0.3034 0.7650

B ˆ msh 0.0005 0.0017 0.3219 0.7513

ˆ msh 0.0000 0.0000 ‐0.0645 0.9493

IPA A ˆ msh 0.0000 0.0001 ‐0.6297 0.5368

ˆ msh 0.0000 0.0000 1.2165 0.2395

B ˆ msh 0.0000 0.0001 0.5534 0.5868

ˆ msh 0.0000 0.0000 0.1134 0.9110

Benzo(a)pirene A ˆ msh 0.0000 0.0000 ‐0.5208 0.6089

ˆ msh 0.0000 0.0000 0.8691 0.3963

B ˆ msh 0.0000 0.0000 0.8543 0.4042

ˆ msh 0.0000 0.0000 ‐0.7168 0.4827

Tabella 5: Risultati dell’analisi di regressione. Dati discontinui, gruppo degli inquinanti organici

I risultati di tabella precedente non mostrano nessun coefficiente statisticamente significativo.



3.2.2.2. Definizione dello scenario emissivo futuro

Lo studio statistico sviluppato per Cementi Rossi2 da DISES, Università Cattolica del S. Cuore di Piacenza, riportato nell’elaborato A.03 e appena descritto, ha fornito i modelli per la definizione degli scenari di emissione futura dello Stabilimento di Pederobba.

Gli scenari emissivi futuri sotto riportati sono stati calcolati in corrispondenza di due differenti valori di “Prel”: 60% in quanto si prevede un utilizzo a regime di plastiche pari a circa 60% su base annua della quantità complessiva di calore fornita da combustibili alternativi ed il caso 100% che simula la condizione di marcia con solo plastiche e rappresenta, per la maggior parte degli inquinanti considerati (ove è stata determinata una correlazione), lo scenario a maggior carico emissivo.

L’applicazione dei modelli è stata effettuata attribuendo cautelativamente la variazioni delle emissioni alla sola introduzione delle plastiche.

Parametri in continuo per cui l’analisi statistica ha individuato una correlazione (Polveri, CO, HCl, HF): Lo studio statistico ha individuato per Piacenza una relazione di questo tipo:

log yshu sh shPrelshu

dove a e b assumono i valori di Tabella 2 in funzione della fascia di sostituzione calorica applicata.

Per le fasce di sostituzione calorica dove le concentrazioni dei parametri in esame mostrano una correlazione (individuata mediante * nella tabella citata) è stata utilizzata la pendenza (sh) della regressione di Piacenza relativa ad ogni fascia in questione come descrittore della variazione futura delle concentrazioni a Pederobba in seguito all’introduzione di plastiche. La contestualizzazione a Pederobba del modello di variazione sviluppato a Piacenza è stata fatta utilizzando il logaritmo del valore mediano di concentrazione del periodo 2013 – 2015 di Pederobba in sostituzione del coefficiente sh calcolato a Piacenza. Per le fasce di sostituzione calorica senza correlazione è stata utilizzata come stima futura la mediana di Pederobba sui tre anni (assumendo che dove non c’è correlazione lo stato futuro coincida con lo stato di fatto).

Parametri con monitoraggio discontinuo per cui l’analisi statistica ha individuato una correlazione (Cd, Tl, As e Pb): è stata utilizzata una modalità operativa analoga a quella relativa ai dati in continuo di cui sopra, sulla però base di un modello regressivo applicato a dati non log-trasformati stratificati in due fasce. Per questi inquinanti lo studio statistico ha individuato per Piacenza una relazione di questo tipo: yshu sh

shPrelshu dove a e b assumono i valori di Tabella 4 in funzione della fascia di sostituzione calorica

applicata. Per la fascia bassa (percentuale di alternativi < 72%), dove esiste una correlazione tra concentrazione alle emissioni e la variabile prel), è stata utilizzata la pendenza (sh) della regressione di Piacenza, mentre il valore mediano 2013 – 2015 di concentrazione a Pederobba è stato utilizzato in sostituzione dell’intercetta sh calcolata a Piacenza. Per la fascia alta (percentuale di alternativi > 72%), in assenza di correlazioni significative è stata utilizzata

2 Studio sulla relazione tra percentuale di plastiche sul totale dei combustibili alternativi utilizzati e concentrazione di vari inquinanti emessi dall’impianto per la produzione di cemento di Piacenza dell’Industria Cementi Giovanni Rossi. Enrico Fabrizi, DISES, Università Cattolica del S. Cuore Via Emilia Parmense, 84 29122 Piacenza



la mediana di Pederobba sui tre anni 2013-2015 (ipotizzando che dove non c’è correlazione lo stato futuro coincida con lo stato di fatto). Per l’Arsenico, per cui è stata riscontrata una correlazione anche per la fascia alta di sostituzione, è stata applicata la stessa metodica della fascia bassa.

Parametri per cui l’analisi statistica non ha mostrato alcuna relazione statisticamente significativa (Hg, Ni, PCDD e PCDF, Benzo(a)pirene, PCB-DL): in questo caso, non avendo individuato una relazione tra utilizzo di plastiche in sostituzione degli pneumatici ed emissioni, si è considerato uno stato futuro coincidente con lo stato di fatto;

NOx: lo scenario futuro corrisponde allo scenario attuale in quanto l’impianto di cottura è dotato di un sistema di riduzione selettiva non catalitica (SNCR), che è in grado di controllare le emissioni indipendentemente dalla tipologia di combustibile utilizzato. Con riferimento alla prescrizione contenuta nella nota conclusiva della procedura di scoping, è stato creato anche uno scenario di ricaduta utilizzando un valore di emissione corrispondente a 450 mg/Nm3 che rappresenta il valore più elevato derivante dall’ applicazione delle BAT conclusions. E’ stato inoltre simulato uno scenario emissivo con un valore di 300 mg/Nm3 che rappresenta la situazione che si avrà a completamento degli interventi di ottimizzazione dell’impianto di riduzione delle emissioni di ossidi di azoto.

SO2: le emissioni per questo parametro sono fortemente influenzate dalle caratteristiche della farina utilizzata. La farina utilizzata a Pederobba è sostanzialmente differente da quella di Piacenza in termini di contenuto di solfuri; il modello definito per Piacenza non è pertanto applicabile a Pederobba in quanto i fattori esterni al modello (composizione della farina) sono preponderanti. In considerazione del fatto che la concentrazione di zolfo nelle plastiche è inferiore a quella degli pneumatici lo scenario futuro è stato assunto coincidente con lo stato di fatto.

3.2.3. Sintesi dei dati emissivi

Di seguito si riporta una sintesi dei dati emissivi, in termini di ore di funzionamento e flussi di massa medi annuali (g/s), adottati per ogni inquinante nei vari scenari di studio. Per il punto di emissione PE16, per NOx, CO, SO2, polveri HCl e HF, la variazione di flusso di massa è introdotta nel modello Calpuff su base oraria (“ptemarb.dat”), in accordo con i dati di temperatura e portata volumetrica monitorati in continuo. Sempre per il punto PE16, per gli inquinanti monitorati su base quadrimestrale (metalli, diossine e BaP), i valori di flussi di massa orari sono stati ottenuti mediante calcolo dalla media annuale delle concentrazioni e dalla serie in continuo delle portate volumetriche semiorarie. Per il punto PE17 (polveri), è stata adottata la stessa modulazione temporale oraria del forno. Per il punto PE32 (polveri, NOx) si è ipotizzato un funzionamento nelle ore notturne (circa 7 ore/notte). Le altre sorgenti PE60 e PE61 sono state schematizzate con rateo emissivo continuo, pesato sulle ore di funzionamento riportate nelle tabelle seguenti.

Inquinante Anno Scenario PE16 PE32

Ore g/s Ore g/s

NOx 2013 Stato di fatto = stato futuro 5628 20.6 2245 0.38

NOx 2013 Scenario a 450 mg/Nm3 5628 22.6 2245 0.38

NOX 2013 Scenario a 300 mg/ Nm3 5628 15.1 2245 0.28





Inquinante Anno Scenario PE16 PE32

Ore g/s Ore g/s NOx 2014 Scenario a 300 mg/Nm3 5552 15.2 2790 0.07



NOx 2015 Scenario a 300 mg/Nm3 5578 15.8 2063 0.02 Tabella 6 NOx: flussi di massa medi annuali

Inquinante Anno Scenario PE16 PE17 PE32 PE60 PE61

Ore g/s Ore g/s Ore g/s Ore g/s Ore g/s PTS 2013 Stato di fatto 5628 0.056 5628 0.085 2245 0.054 2219 5.6e-4 1753 8.5e-4

PTS 2013 60% plastiche 5628 0.066 5628 0.085 2245 0.054 2219 5.6e-4 1753 8.5e-4

PTS 2013 100% plastiche 5628 0.079 5628 0.085 2245 0.054 2219 5.6e-4 1753 8.5e-4

PTS 2014 Stato di fatto 5552 0.051 5552 0.042 2790 0.078 2176 6.9e-4 300 1.1e-3

PTS 2014 60% plastiche 5552 0.068 5552 0.042 2790 0.078 2176 6.9e-4 300 1.1e-3

PTS 2014 100% plastiche 5552 0.085 5552 0.042 2790 0.078 2176 6.9e-4 300 1.1e-3

PTS 2015 Stato di fatto 5578 0.061 5578 0.007 2063 0.074 699 4.4e-4 134 8.3e-4

PTS 2015 60% plastiche 5578 0.071 5578 0.007 2063 0.074 699 4.4e-4 134 8.3e-4

PTS 2015 100% plastiche 5578 0.092 5578 0.007 2063 0.074 699 4.4e-4 134 8.3e-4 Tabella 7 PTS: flussi di massa medi annuali

Inquinante Anno Scenario PE16

Ore g/s SO2 2013 Stato di fatto 5628 0.014

SO2 2014 Stato di fatto 5552 0.012

SO2 2015 Stato di fatto 5578 0.016 Tabella 8 SO2: flussi di massa medi annuali


Ore g/s CO 2013 Stato di fatto 5628 15.5

CO 2013 60% plastiche 5628 14.1

CO 2013 100% plastiche 5628 14.2

CO 2014 Stato di fatto 5552 14.5

CO 2014 60% plastiche 5552 15.5

CO 2014 100% plastiche 5552 16.1

CO 2015 Stato di fatto 5578 18.0

CO 2015 60% plastiche 5578 16.6

CO 2015 100% plastiche 5578 17.7 Tabella 9 CO: flussi di massa medi annuali




Ore g/s HCl 2013 Stato di fatto 5628 7.2E-02

HCl 2013 60% plastiche 5628 8.7E-02

HCl 2013 100% plastiche 5628 1.5E-01

HCl 2014 Stato di fatto 5552 2.6E-02

HCl 2014 60% plastiche 5552 5.4E-02

HCl 2014 100% plastiche 5552 1.0E-01

HCl 2015 Stato di fatto 5578 2.0E-02

HCl 2015 60% plastiche 5578 2.5E-02

HCl 2015 100% plastiche 5578 4.4E-02 Tabella 10 HCl: flussi di massa medi annuali


Ore g/s HF 2013 Stato di fatto 5628 6.7E-03

HF 2013 60% plastiche 5628 1.67E-03

HF 2013 100% plastiche 5628 1.73E-03

HF 2014 Stato di fatto 5552 3.0E-03

HF 2014 60% plastiche 5552 1.66E-03

HF 2014 100% plastiche 5552 1.72E-03

HF 2015 Stato di fatto 5578 6.4E-04

HF 2015 60% plastiche 5578 1.65E-03

HF 2015 100% plastiche 5578 1.66E-03 Tabella 11 HF: flussi di massa medi annuali

Inquinante Anno Scenario PE16 PE60 PE61

Ore g/s Ore g/s Ore g/s As 2013 Stato di fatto 5628 4.2E-05 2219 7.5E-06 1753 8.0E-06

As 2013 60% plastiche 5628 1.3E-04 2219 7.5E-06 1753 8.0E-06

As 2013 100% plastiche 5628 1.9E-04 2219 7.5E-06 1753 8.0E-06

As 2014 Stato di fatto 5552 3.2E-05 2176 1.2E-05 300 1.2E-05

As 2014 60% plastiche 5552 1.4E-04 2176 1.2E-05 300 1.2E-05

As 2014 100% plastiche 5552 2.0E-04 2176 1.2E-05 300 1.2E-05

As 2015 Stato di fatto 5578 3.7E-05 699 2.2E-06 134 2.2E-06

As 2015 60% plastiche 5578 1.5E-04 699 2.2E-06 134 2.2E-06

As 2015 100% plastiche 5578 2.3E-04 699 2.2E-06 134 2.2E-06 Tabella 12 As: flussi di massa medi annuali




Ore g/s Ore g/s Ore g/s Cd 2013 Stato di fatto 5628 4.2E-05 2219 5.1E-06 1753 5.4E-06

Cd 2013 60% plastiche 5628 1.2E-04 2219 5.1E-06 1753 5.4E-06

Cd 2013 100% plastiche 5628 1.8E-04 2219 5.1E-06 1753 5.4E-06

Cd 2014 Stato di fatto 5552 3.2E-05 2176 1.2E-05 300 1.2E-05

Cd 2014 60% plastiche 5552 1.1E-04 2176 1.2E-05 300 1.2E-05

Cd 2014 100% plastiche 5552 1.7E-04 2176 1.2E-05 300 1.2E-05

Cd 2015 Stato di fatto 5578 3.7E-05 699 2.2E-06 134 2.2E-06

Cd 2015 60% plastiche 5578 9.9E-05 699 2.2E-06 134 2.2E-06

Cd 2015 100% plastiche 5578 1.4E-04 699 2.2E-06 134 2.2E-06 Tabella 13 Cd: flussi di massa medi annuali


Ore g/s Ore g/s Ore g/s Hg 2013 Stato di fatto 5628 8.4E-04 2219 3.0E-06 1753 3.2E-06

Hg 2014 Stato di fatto 5552 7.4E-04 2176 2.2E-06 300 2.3E-06

Hg 2015 Stato di fatto 5578 4.9E-04 699 2.2E-06 134 2.2E-06 Tabella 14 Hg: flussi di massa medi annuali


Ore g/s Ore g/s Ore g/s Ni 2013 Stato di fatto 5628 4.3E-05 2219 4.1E-06 1753 1.2E-05

Ni 2014 Stato di fatto 5552 8.9E-05 2176 2.9E-05 300 3.7E-05

Ni 2015 Stato di fatto 5578 6.1E-05 699 2.2E-06 134 2.2E-06 Tabella 15 Ni: flussi di massa medi annuali


Ore g/s Ore g/s Ore g/s Pb 2013 Stato di fatto 5628 4.2E-05 2219 7.5E-06 1753 8.0E-06

Pb 2013 60% plastiche 5628 1.9E-04 2219 7.5E-06 1753 8.0E-06

Pb 2013 100% plastiche 5628 2.8E-04 2219 7.5E-06 1753 8.0E-06

Pb 2014 Stato di fatto 5552 6.4E-05 2176 2.7E-05 300 1.2E-05

Pb 2014 60% plastiche 5552 1.7E-04 2176 2.7E-05 300 1.2E-05

Pb 2014 100% plastiche 5552 2.6E-04 2176 2.7E-05 300 1.2E-05

Pb 2015 Stato di fatto 5578 3.7E-05 699 2.9E-06 134 2.2E-06

Pb 2015 60% plastiche 5578 1.4E-04 699 2.9E-06 134 2.2E-06

Pb 2015 100% plastiche 5578 2.1E-04 699 2.9E-06 134 2.2E-06 Tabella 16 Pb: flussi di massa medi annuali




Ore g/s Ore g/s Ore g/s Tl 2013 Stato di fatto 5628 5.5E-05 2219 4.6E-06 1753 5.4E-06

Tl 2013 60% plastiche 5628 1.2E-04 2219 4.6E-06 1753 5.4E-06

Tl 2013 100% plastiche 5628 1.8E-04 2219 4.6E-06 1753 5.4E-06

Tl 2014 Stato di fatto 5552 3.2E-05 2176 1.2E-05 300 1.2E-05

Tl 2014 60% plastiche 5552 1.1E-04 2176 1.2E-05 300 1.2E-05

Tl 2014 100% plastiche 5552 1.7E-04 2176 1.2E-05 300 1.2E-05

Tl 2015 Stato di fatto 5578 3.7E-05 699 2.2E-06 134 2.2E-06

Tl 2015 60% plastiche 5578 9.9E-05 699 2.2E-06 134 2.2E-06

Tl 2015 100% plastiche 5578 1.4E-04 699 2.2E-06 134 2.2E-06 Tabella 17 Tl: flussi di massa medi annuali


Ore g/s PCDD/DF 2013 Stato di fatto 5628 1.5E-10

PCDD/DF 2014 Stato di fatto 5552 3.1E-10

PCDD/DF 2015 Stato di fatto 5578 4.2E-11 Tabella 18 PCDD/DF: flussi di massa medi annuali


Ore g/s PCBDL 2013 Stato di fatto 5628 8.4E-11

PCBDL 2014 Stato di fatto 5552 7.7E-12

PCBDL 2015 Stato di fatto 5578 9.0E-11 Tabella 19 PCBDL: flussi di massa medi annuali


Ore g/s BaP 2013 Stato di fatto 5628 1.7E-07

BaP 2014 Stato di fatto 5552 1.7E-06

BaP 2015 Stato di fatto 5578 1.3E-07 Tabella 20 BaP: flussi di massa medi annuali

La meteorologia utilizzata in input al modello è quella contenuta nel data set meteorologico fornito da ARPA e discussa in precedenza.

Il dominio di simulazione corrisponde a quello della griglia Calmet presentata in precedente Figura 1.



L’orografia complessa in input al modello è riportata in figura seguente.

Figura 43 Orografia complessa del dominio di indagine

Per tenere conto dell’effetto downwash degli edifici è stato necessario schematizzare la volumetria tridimensionale degli stessi ed analizzarla in relazione ai punti di emissione (mediante il codice US-EPA BPIP).



Figura 44 Schematizzazione 3d degli edifici industriali

3.3. Inquadramento normativo

Per i principali inquinanti atmosferici, al fine di salvaguardare la salute e l’ambiente, la normativa stabilisce limiti di concentrazione, a lungo e a breve termine, a cui attenersi. Per quanto riguarda i limiti a lungo termine viene fatto riferimento agli standard di qualità e ai valori limite di protezione della salute umana, della vegetazione e degli ecosistemi. Attualmente la normativa nazionale di riferimento è il Decreto Legislativo 13 agosto 2010, n.155 e modificato dal D.lgs 250 del 24 dicembre 2012, che recepisce la direttiva 2008/50/CE e sostituisce le disposizioni di attuazione della direttiva 2004/107/CE, istituendo un quadro normativo unitario in materia di valutazione e di gestione della qualità dell’aria ambiente. Le tabelle seguenti riassumono i limiti previsti dalla normativa per i diversi inquinanti considerati. Valori limite imposti dal D.Lgs. 155/2010 in vigore dal 30 settembre 2010 e modificato dal D.Lgs.250 del 24 dicembre 2012.

Valori limite (Allegato XI DLgs 155/10)

Inquinante Valore Limite Periodo di mediazione

Monossido di Carbonio (CO)

Valore limite protezione salute umana, 10 mg/m3

Max media giornaliera calcolata su 8 ore

Biossido di Azoto (NO2)

Valore limite protezione salute umana, da non superare più di 18 volte per anno civile, 200 µg/m3

1 ora

Valore limite protezione salute umana, Anno civile



Valori limite (Allegato XI DLgs 155/10)

Inquinante Valore Limite Periodo di mediazione

40 μg/m3

Soglia di allarme 400 μg/m3

1 ora (rilevati su 3 ore consecutive)

Biossido di Zolfo (SO2)

Valore limite protezione salute umana da non superare più di 24 volte per anno civile, 350 μg/m3

1 ora

Valore limite protezione salute umana da non superare più di 3 volte per anno civile, 125 μg/m3

24 ore

Soglia di allarme 500 μg/m3

1 ora (rilevati su 3 ore consecutive)

Particolato Fine (PM10)

Valore limite protezione salute umana, 40 μg/m3

Anno civile

Particolato Fine (PM2.5)

Valore limite, da raggiungere entro il 1° gennaio 2015, 25 μg/m3 (26 μg/m3 per il 2013) (26 μg/m3 per il 2014)

Anno civile

Piombo (Pb) 0.5 μg/m3 Anno civile

Livelli critici per la vegetazione (Allegato XI DLgs 155/10) Inquinante Livelli critici per la vegetazione Periodo di mediazione

Ossidi di azoto (NOx) 30 µg/m3 Annuale

Biossido di zolfo (SO2) 20 µg/m3 Annuale

20 µg/m3 Invernale (1 ott. – 31 mar.)

Valori obiettivo (Allegato XIII DLgs 155/10) Inquinante Valore obiettivo (1)

Arsenico 6.0 ng/m³

Cadmio 5.0 ng/m³

Nichel 20.0 ng/m³

Benzo(a)pirene 1.0 ng/m³ (1) Il valore obiettivo è riferito al tenore totale di ciascun inquinante presente nella frazione PM10 del materiale particolato, calcolato come media su un anno civile.

Per quanto riguarda gli inquinanti privi di riferimento normativo sono stati adottati gli stessi valori di riferimento indicati nello studio ARPAV del 20093 individuati nella letteratura tecnica di riferimento4,5 e cioè:

3 Modellistica di dispersione degli inquinanti atmosferici emessi dal cementificio Industria Cementi Giovanni Rossi SpA nel Comune di Pederobba (Treviso). Dicembre 2009



Inquinante Valore ri riferimento Origine

PCDD/DF: 300 fg/m3 (WHO)

Mercurio (Hg): 1000 ng/m3 (WHO)

HCl: 70 g/m3 (NIOSH)

HF: 25 g/m3 (NIOSH)

Tl 1 µg/m3 (NIOSH)

3.4. Risultati delle simulazioni

Di seguito si riporta per ogni inquinante e per ogni scenario il confronto tra i massimi di dominio calcolati da Calpuff e i relativi valori limite.

In allegato 1 si riportano le relative mappe di ricaduta con le curve di isocentrazione al suolo.

Inquinante Anno Scenario Valore limite (µg/m3)

Concentrazione massima di dominio (µg/m3) Confronto con il valore limite

NOx 2013 Stato di fatto = stato futuro 40 2,44 6,10%

NOx 2013 Scenario a 450 mg/Nm3 40 2,45 6,13%







NOx 2015 Scenario a 300 mg/Nm3

40 1,71 4,28%

Tabella 21 NOX media annua delle concentrazioni orarie

4 Per PCDD/DF e HG - WHO, Air Quality Guidelines for Europe, 2nd Edition, 2000. http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0005/74732/E71922.pdf

5 Per HCl e HF 1/100 del valore limite REL-TWA (recommended exposure limits – time weighted average) definite da NIOSH per esposizione occupazionale (media 8 ore)




Concentrazione massima di dominio(µg/m3) Confronto con il valore limite

NOx 2013 Stato di fatto = stato futuro 200 138 69,0%

NOx 2013 Scenario a 450 mg/Nm3 200 152 76,0%








Tabella 22 NOX 99.8°percentile concentrazioni orarie


Concentrazione massima di dominio (µg/m3)

Confronto con il valore limite

PTS 2013 Stato di fatto 40 0.32 0,80%

PTS 2013 60% plastiche 40 0.32 0,80%

PTS 2013 100% plastiche 40 0.32 0,80%


PTS 2014 60% plastiche 40 0.66 1,65%

PTS 2014 100% plastiche 40 0.66 1,65%


PTS 2015 60% plastiche 40 0.38 0,95%

PTS 2015 100% plastiche 40 0.38 0,95% Tabella 23 PTS media delle concentrazioni medie orarie





PTS 2013 60% plastiche 50 0.69 1,38%

PTS 2013 100% plastiche 50 0.69 1,38%


PTS 2014 60% plastiche 50 1.22 2,44%

PTS 2014 100% plastiche 50 1.22 2,44%


PTS 2015 60% plastiche 50 0.89 1,78%

PTS 2015 100% plastiche 50 0.89 1,78% Tabella 24 PTS 90.4° percentile delle concentrazioni medie di 24h






SO2 2013 Stato di fatto = stato futuro 20 1.01E-03 0,005%



Tabella 25 SO2 media delle concentrazioni medie orarie




SO2 2013 Stato di fatto = stato futuro 350 0.05 0,014%



Tabella 26 SO2 99.7° percentile delle concentrazioni medie orarie




SO2 2013 Stato di fatto =

stato futuro 125 0.02 0,016%



Tabella 27 SO2 99.2° percentile delle concentrazioni medie 24h




CO 2013 Stato di fatto 10.000 98 0,98%

CO 2013 60% plastiche 10.000 118 1,18%

CO 2013 100% plastiche 10.000 121 1,21%

CO 2014 Stato di fatto 10.000 111 1,11%

CO 2014 60% plastiche 10.000 138 1,38%

CO 2014 100% plastiche 10.000 146 1,46%

CO 2015 Stato di fatto 10.000 189 1,89%

CO 2015 60% plastiche 10.000 184 1,84%

CO 2015 100% plastiche 10.000 195 1,95% Tabella 28 CO Massimo annuale della media di 8 ore



Inquinante Anno Scenario Valore di riferimento (µg/m3)


Confronto con il valore di

riferimento HCl 2013 Stato di fatto 70 2.3E-03 0,003%

HCl 2013 60% plastiche 70 6,6E-03 0,009%

HCl 2013 100% plastiche 70 1,2E-02 0,017%

HCl 2014 Stato di fatto 70 4.4E-04 0,001%

HCl 2014 60% plastiche 70 4,3E-03 0,006%

HCl 2014 100% plastiche 70 8,3E-03 0,012%

HCl 2015 Stato di fatto 70 1.7E-05 0,000%

HCl 2015 60% plastiche 70 1,6E-03 0,0023%

HCl 2015 100% plastiche 70 2,7E-03 0,0039% Tabella 29 HCl media delle concentrazioni medie orarie

Inquinante Anno Scenario Valore di riferimento (µg/m3)


Confronto con il valore di riferimento

HF 2013 Stato di fatto 25 8.2E-05 0,00033%

HF 2013 60% plastiche 25 1,3E-04 0,0005%

HF 2013 100% plastiche 25 1,4E-04 0,0006%


HF 2014 60% plastiche 25 1,5E-04 0,0006%

HF 2014 100% plastiche 25 1.6E-04 0.0006%


HF 2015 60% plastiche 25 1,8E-04 0,0007%

HF 2015 100% plastiche 25 1,8E-04 0,0007% Tabella 30 HF media delle concentrazioni medie orarie

Inquinante Anno Scenario Valore obiettivo (ng/m3)

Concentrazione massima di dominio (ng/m3)

Confronto con il valore obiettivo

As 2013 Stato di fatto 6 5.06E-02 0,84%

As 2013 60% plastiche 6 5.15E-02 0,86%

As 2013 100% plastiche 6 5.20E-02 0,87%


As 2014 60% plastiche 6 4.95E-02 0,83%

As 2014 100% plastiche 6 5.01E-02 0,84%


As 2015 60% plastiche 6 1.61E-02 0,27%

As 2015 100% plastiche 6 2.41E-02 0,40% Tabella 31 As media delle concentrazioni medie orarie






Cd 2013 Stato di fatto 5 3.48E-02 0,70%

Cd 2013 60% plastiche 5 3.55E-02 0,71%

Cd 2013 100% plastiche 5 3.59E-02 0,72%


Cd 2014 60% plastiche 5 4.93E-02 0,99%

Cd 2014 100% plastiche 5 4.99E-02 1,00%


Cd 2015 60% plastiche 5 1.17E-02 0,23%

Cd 2015 100% plastiche 5 1.68E-02 0,34% Tabella 32 Cd media delle concentrazioni medie orarie

Inquinante Anno Scenario Valore di

riferimento (µg/m3)



Hg 2013 Stato di fatto = stato futuro 1 6.83E-05 0,007%



Tabella 33 Hg media delle concentrazioni medie orarie

Inquinante Anno Scenario Valore obiettivo

(ng/m3) Concentrazione massima

di dominio (ng/m3) Confronto con

il valore obiettivo

Ni 2013 Stato di fatto = stato futuro 20 4.77E-02 0,24%

Ni 2014 Stato di fatto = stato futuro 20 1.25E-01 0,63%

Ni 2015 Stato di fatto =

stato futuro 20 6.71E-03 0,03%

Tabella 34 Ni media delle concentrazioni medie orarie



Confronto con il Valore limite

Pb 2013 Stato di fatto 0,5 5.06E-05 0,010%

Pb 2013 60% plastiche 0,5 5.18E-05 0,010%

Pb 2013 100% plastiche 0,5 5.26E-05 0,011%


Pb 2014 60% plastiche 0,5 1.06E-04 0,021%

Pb 2014 100% plastiche 0,5 1.07E-04 0,021%


Pb 2015 60% plastiche 0,5 1.70E-05 0,003%

Pb 2015 100% plastiche 0,5 2.57E-05 0,005%



Tabella 35 Pb media delle concentrazioni medie orarie


riferimento (µg/m3)



Tl 2013 Stato di fatto 1 3.34E-05 0,003%

Tl 2013 60% plastiche 1 3.40E-05 0,003%

Tl 2013 100% plastiche 1 3.440E-05 0,0034%


Tl 2014 60% plastiche 1 4.94E-05 0,005%

Tl 2014 100% plastiche 1 4.99E-05 0,005%


Tl 2015 60% plastiche 1 1.17E-05 0,001%

Tl 2015 100% plastiche 1 1.68E-05 0,002% Tabella 36 Tl media delle concentrazioni medie orarie


riferimento (fg/m3)

Concentrazione massima di dominio (fg/m3)


PCDDF 2013 Stato di fatto = stato futuro 300 1.18E-02 0,0039%



Tabella 37 PCDD/DF media delle concentrazioni medie orarie

Inquinante Anno Scenario Concentrazione massima di dominio (µg/m3)

PCBDL 2013 Stato di fatto = stato futuro 6.68E-12



Tabella 38 PCBDL media delle concentrazioni medie orarie




BaP 2013 Stato di fatto = stato futuro 1 1.34E-05 0,0013%

BaP 2014 Stato di fatto =

stato futuro 1 1.64E-04 0,0164%

BaP 2015 Stato di fatto = stato futuro 1 1.41E-05 0,0014%

Tabella 39 BaP media delle concentrazioni medie orarie



4. BIBLIOGRAFIA

Boubel, Fox, Turner & Stern (1994). Fundamentals of air pollution, 3rd ed. – Elsevier

Finzi G. e Brusasca G. (1991) - La qualità dell'aria. Modelli previsionali e gestionali - Masson, Milano, pp 346.

Finzi G., G. Pirovano, M., Volta L. (2001) – Gestione della qualità dell’aria – McGraw-Hill Milano, pp 409.

J.S. Scire, R.J. Yamartino, D.G. Strimaitis, (2000) - A user’s guide for the CALPUFF meteorological model (version 5). Earth Tech, Inc., Concord, MA, USA.

J.S. Scire, F.R. Robe, M.E. Fermau, R.J. Yamartino, (2000) - A user’s guide for the CALMET meteorological model (version 5), Earth Tech, Inc., Concord, MA, USA

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