SCENARI DI EMISSIONI DI PARTICOLATO E DEI SUOI PRECURSORI DA TRAFFICO VEICOLARE IN

LOMBARDIA Cinzia Pastorello, Stefano Caserini, Michele Giugliano

DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA IDRAULICA, INFRASTRUTTURE VIARIE, AMBIENTALE E

DEL RILEVAMENTO

ENTE NAZIONALE PER LE NUOVE TECNOLOGIE E L’AMBIENTE

Obiettivi

Definizione sperimentale di fattori di emissione di particolato dei nuovi autoveicoli.

Stima delle emissioni da traffico di particolato primario

e dei suoi principali precursori in Regione Lombardia in relazione a diversi scenari.

+ Eabrasione Etotali = + Efreddo + EevaporativeEcaldo

Ecaldo rappresenta le emissioni a caldo, ovvero le emissioni dai veicoli i cui motori hanno raggiunto la loro temperatura di esercizio

Ecaldo i, j, k = Nj · Mj,k · FE(V)caldoi,j,k;

Stima delle emissioni da traffico

Efreddo è il termine che tiene conto dell'effetto delle emissioni durante il riscaldamento del veicolo (temperatura dell'acqua di raffreddamento < 70°C);

Nj numero di veicoli della classe j [veicolo]

Mj,k chilometri percorsi dal veicolo j sulla strada k [km/anno]FE(V) i,j,k fattori di emissione per l’inquinante i, il veicolo j sulla strada k [g/(km*veicolo)],a funzione della velocità media di un ciclo di guidaEfreddo = Nj · Mj · FE caldoi,j,k ·(efreddo/ecaldo ij – 1) · FEfreddoi,j,k

Eabrasione è il contributo dall’usura di freni, pneumatici e manto stradale. Si calcola solo per il particolato.

Eevaporative rappresenta le emissioni evaporative costituite dai soli COVNM (composti organici volatili non metanici).

Eevaporative = E giornaliere + E spegnimento + E marcia = f(Nj, Mj, FE)

Ei,j,k = Nj · Mj · EF,j,k · fi · S(V)

Emissioni da traffico

Bilancio dei combustibili

Cc= ij FCij · NVij · Pij

Venduto Stimato con la metodologia

Tipo di strada i

Tipo di veicolo jCc= ij FCij NVi P’ FPj FSii

Numero veicoli

Fattori di emissione

PercorrenzeBollettino

petrolifero

Vendite di combustibile

[t anno-1]

FC – fattore di

consumo [g km-1]

Percorrenze

[km anno-1]

Cc= ij FCij · NVij · P’ FPj FSii

FRAZIONE DELLA PERCORRENZA TOTALE PER TIPOLOGIA DI STRADA

tipo di veicolo

età del veicolo

combustibile0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

età del veicolo

pe

rce

ntu

ale

pe

rco

rre

nza

Autostrade Strade extraurbane Strade urbane

Autoveicoli diesel

j

ijij P

PFS

DIPENDENZA DELLA PERCORRENZA ANNUA DALL’ETÀ DEL VEICOLO

Analisi 3000 dati sperimentali raccolti nella campagna bollino blu

Dati letteratura

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

0 5 10 15 20 25 30 35

età del veicolo [anni]

perc

orre

nza

[km

/ann

o]

autoveicoli diesel autoveicoli benzina

Cc= ij FCij · NVij · P’ FPj FSii

P’ = Cc/ (ij FCij * NVij * FSij * FPj)

Nel dettaglio

Consumo anni 1998-2004

C= NVi ·FCij(v) · Pij=

P* · NVi · FCij(v) · FPj· FSij

P’ = Cvenduto 1

(FCi(v) · NV · FPj · FSij)

Velocità media per tipo di strada

E= NVi · FEij(v) · FPj · FSij · P’

Numero veicoli per classe COPERT (Dati ACI)

Percentuale di percorrenza per tipo di strada FSij

FPj

Scenaritecnologia consumo

1. Scenario di base

2. Scenario veloce rinnovo

tecnologico

3. Scenario lento rinnovo

tecnologico

1. Scenario di base

2. Scenario di crescita

3. Scenario costante

4. Scenario di decrescita

12 scenari12 scenari

Scenari tecnologici

DATI ACI: Settore1998

dieselautoveicolo

7%

benzinaciclomotore

14%

benzinaautoveicolo

66%

benzinamotociclo

6%

benzinaveicolo commerciale

leggero1%

dieselveicolo commerciale

leggero5%

dieselveicolo commerciale

pesante1%

SettoreCombustibile

Benzina

Diesel

GPL

SettoreCombustibileCilindrataPesoTipo legislativo

Conventional/PRE EURO

EURO I

EURO II

EURO III

EURO IV

Veicoli immatricolati tra il 1998 e il 2004

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

autoveicolo motoveicolo veicolo commerciale leggero veicolo commerciale pesante totale

0

1,000,000

2,000,000

3,000,000

4,000,000

5,000,000

6,000,000

Nu

mer

o v

eico

li

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

benzina diesel GPL

0

500,000

1,000,000

1,500,000

2,000,000

2,500,000

3,000,000

3,500,000

4,000,000

4,500,000

5,000,000

Num

ero

veic

oli

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

PRE EURO EURO I EURO II EURO III

0

500,000

1,000,000

1,500,000

2,000,000

2,500,000

Num

ero

veic

oli

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Anno

PRE EURO EURO I EURO II EURO III EURO IV DPF

Scenario BaseScenario base

0

500,000

1,000,000

1,500,000

2,000,000

2,500,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Scenario veloce rinnovo tecnologico

0

500,000

1,000,000

1,500,000

2,000,000

2,500,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Scenario lento rinnovo tecnologico

0

500,000

1,000,000

1,500,000

2,000,000

2,500,000

3,000,000

3,500,000

4,000,000

4,500,000

5,000,000

Num

ero

veic

oli

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Anno

PRE EURO EURO I EURO II EURO III EURO IV

Scenario base

0

500,000

1,000,000

1,500,000

2,000,000

2,500,000

3,000,000

3,500,000

4,000,000

4,500,000

5,000,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Scenario veloce rinnovo tecnologico

0

500,000

1,000,000

1,500,000

2,000,000

2,500,000

3,000,000

3,500,000

4,000,000

4,500,000

5,000,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Scenario lento rinnovo tecnologico

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

benzina base diesel base totale basebenzina crescita diesel crescita totale crescitabenzina costante diesel costante totale costantebenzina diminuzione diesel diminuzione totale diminuzione

Scenari vendite combustibili

Dati disponibili – bollettino petrolifero

Proiezione

Risultati

Scenario più probabile: tecnologia base

consumo di combustibile costante nel decennio 2005-2015

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Anno

COV NH3 NOx SO2

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Anno

PM scarico PM abrasione PMtotale

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Em

issi

on

e P

M10

all

o s

cari

co [

t/an

no

]

autoveicolo benzina ciclomotore motocicloveicolo commerciale leggero benzina autoveicolo diesel veicolo commerciale leggero dieselveicolo commerciale pesante diesel

DIESEL

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Em

issi

on

e P

M10

da

abra

sio

ne

[t/a

nn

o]

autoveicolo benzina ciclomotore motocicloveicolo commerciale leggero benzina autoveicolo diesel veicolo commerciale leggero dieselveicolo commerciale pesante diesel

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Em

issi

on

e P

M10

to

tale

[t/

ann

o]

autoveicolo benzina ciclomotore motocicloveicolo commerciale leggero benzina autoveicolo diesel veicolo commerciale leggero dieselveicolo commerciale pesante diesel

Effetto della tecnologia: variazione delle emissioni rispetto allo scenario tecnologico di base

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

NH

3P

M a

bras

ione

NO

xP

M t

otal

eC

OV

PM

allo

sca

rico

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

Il parco circolante viene gradualmente sostituito da veicoli di generazione EURO III, EURO IV ed EURO V

Effetto della tecnologia: variazione delle emissioni rispetto allo scenario tecnologico di base

Il parco circolante viene sostituito con un tasso di rinnovo pari alla metà di quello stimato per lo scenario di base

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

CO

VP

M10

allo

sca

rico

NO

xP

M10

tot

ale

PM

10 a

bras

ione

NH

3

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

Effetto dei consumi

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000b

ase

au

me

nto

cost

an

te

rid

uzi

on

e

ba

se

au

me

nto

cost

an

te

rid

uzi

on

e

ba

se

au

me

nto

cost

an

te

rid

uzi

on

e

ba

se

au

me

nto

cost

an

te

rid

uzi

on

e

2000 2005 2010 2015

Em

iss

ion

i P

M s

ca

ric

o [

t/a

nn

o]

autoveicolo benzina ciclomotoremotociclo veicolo commerciale leggero benzinaautoveicolo diesel veicolo commerciale leggero dieselveicolo commerciale pesante

codice scenario tecnologia consumi

SO2 NOx COV CO2 NH3 PM10

1 in linea in linea -51.0% -25.8% -16.5% 5.4% -0.7% -15.1%

2 veloce in linea -51.0% -33.7% -19.1% 5.4% -0.6% -21.7%

3 lento in linea -51.0% -18.4% -13.0% 5.4% -0.9% -9.7%

4 in linea costante -51.0% -31.5% -17.6% -0.9% -1.1% -19.5%

5 veloce costante -51.0% -37.7% -19.8% -0.9% -1.0% -24.7%

6 lento costante -51.0% -25.6% -14.7% -0.9% -1.3% -15.2%

7 in linea aumento -51.0% -20.2% -15.4% 11.8% -0.4% -10.7%

8 veloce aumento -51.0% -39.4% -18.5% 11.8% -0.2% -18.6%

9 lento aumento -51.0% -11.3% -11.3% 11.8% -0.6% -4.3%

10 in linea diminuzione -51.0% -37.1% -18.7% -7.3% -1.5% -23.8%

11 veloce diminuzione -51.0% -41.8% -20.5% -7.3% -1.4% -27.8%

12 lento diminuzione -51.0% -32.7% -16.4% -7.3% -1.6% -20.6%

-0.6%

-1.4%

• emissioni da traffico in relazione agli scenari• riduzione delle emissioni di SO2 e NOx da centrali termoelettriche• emissioni costanti da altre sorgenti

Risultati: variazioni delle emissioni totali al 2015, rispetto al 2001

Contributo inorganico: modello MINNI (modello Integrato Nazionale a supporto della Negoziazione Internazionale -ENEA,

2005)

y = 0.418x - 2.7405

R2 = 0.9978

0

2

4

6

8

10

12

14

0 5 10 15 20 25 30 35 40

riduzione emissioni NOx [%]

riduz

ione

con

cent

razi

oni N

O3

[%

]La riduzione dei nitrati è proporzionale a quella degli NOX

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

18.400 18.420 18.440 18.460 18.480 18.500 18.520

riduzione emissioni SO2 [%]

riduz

ione

con

cent

razi

oni S

O4

[%]

0

2

4

6

8

10

12

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0riduzione emissioni NH3 [%]

riduz

ione

con

cent

razi

oni N

H4

[%]

Conclusioni - 1

Emissioni di PM10 da scarico e dei precursori diminuiscono per tutti gli scenari considerati. Maggiormente per scenari tecnologici spinti e per riduzioni di combustibili

Emissioni PM10 da abrasione variano in funzione delle percorrenze. Al 2015 il contributo delle emissioni di PM da abrasione eguaglia quello del PM da scarico

Per i precursori inorganici da traffico:

Riduzioni emissioni di SO2 indipendenti dagli scenari (>90%) Riduzioni emissioni di NH3 del 10-60% trascurabili rispetto alle

emissioni totali Riduzioni emissioni di NOx per tutti gli scenari (16-76%)

Difficoltà nella valutazione modellistica del contributo delle sorgenti al particolato totale: la complessità del secondario e il problema della non linearità.

Il contributo dei precursori organici deve essere maggiormente studiato.

La riduzione del contributo inorganico nei diversi scenari sembra non risolvere il problema del particolato.

Conclusioni - 2

Veicoli diesel: ruolo determinate per tutti gli inquinanti considerati, ad eccezione dell’ammoniaca

L’aumento delle percorrenze puo’ vanificare l’effetto positivo dell’introduzione delle nuove tecnologie

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

160,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Em

issi

on

e N

Ox

[t/a

nn

o]

autoveicolo benzina ciclomotore motocicloveicolo commerciale leggero benzina autoveicolo diesel veicolo commerciale leggero dieselveicolo commerciale pesante diesel

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Em

issi

on

e S

O2

[t/a

nn

o]

autoveicolo benzina ciclomotore motocicloveicolo commerciale leggero benzina autoveicolo diesel veicolo commerciale leggero dieselveicolo commerciale pesante diesel

0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

80,000

90,000

100,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Em

issi

on

e C

OV

[t/

ann

o]

autoveicolo benzina ciclomotore motocicloveicolo commerciale leggero benzina autoveicolo diesel veicolo commerciale leggero dieselveicolo commerciale pesante diesel

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Em

issi

on

e N

H3

[t/a

nn

o]

autoveicolo benzina ciclomotore motocicloveicolo commerciale leggero benzina autoveicolo diesel veicolo commerciale leggero dieselveicolo commerciale pesante diesel

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

SU - estate SU - inverno Tunnel

EC OC Cloruri Nitrati Solfati Ammonio Non identificato

secondario

Composizione PM2.5 – Milano – Anno 2002-2003

Sito urbano - invernoSito urbano - estate Tunnel

Confronto con dati Europei

•Solfati confrontabili con il resto dell’Europa•Nitrati e ammonio molto elevati

Valutazione del contributo del traffico sul particolato primario e secondario in atmosfera

A. contributo carbonioso del particolato primario

B. contributo inorganico secondario

Modello MINNI (ENEA, 2005)

Modello lineare (De Leeuw 2002 – EEA 2004) Modello non lineare (Ansari e Pandis, 1998)

A. Contributo carbonioso del particolato primario: Metodo OC/EC

4.1EC

OC ECO

tunnel

trafficoM

4.1EC

OC ECO

P

pM

IPOTESI: il rapporto OC/EC misurato nel tunnel può considerarsi rappresentativo della fonte traffico il traffico è la fonte principale di EC, sia nel semestre invernale che nel semestre estivo

le concentrazioni di fondo di EC ed OC nell’area milanese possono

considerarsi trascurabili

0

20

40

60

80

100

120

140

160

co

nc

en

tra

zio

ne

[m g

/m3 ]

EC OMt PM 2,5

Semestre estivo Semestre invernale

B. Contributo inorganico: modello lineare (De Leeuw 2002 – EEA 2004)

32x NH3SO 2NOx AF NH AF SO AF NO (primario) PM10 e)PM10(total

Emissioni

(dagli inventari)

AF=F·(Msecondario/ Mprimario)

AF= Aerosol formation factor

F=percentuale di conversione del precursore gassoso

Msecondario/ Mprimario= rapporto tra le masse molari del precursore e dell’inquinante secondario

Modello lineare

agricolturatraffico

combustioni non industriali

produzione di energia

combustioni industriali

PMs(SO2)t anno-1

PMs(NOx)t anno-1

PMs(NH3)t anno-1

PMs(SO2)%

PMs(NOx)%

PMs(NH3) %

Provincia di Milano 5.596 64.116 4.320 8 87 6

Lombardia 42.021 197.912 62.545 14 65 21

Bacino Padano 153.992 532.187 174.481 18 62 20

Dati speciazione - Milano 29 53 18

Dati speciazione - Cremona 18 65 18

•COV

•Dinamica dell’interazione fotochimica

•Linearità

•Area di indagine

•Variazione temporale

Punti critici:

Vantaggi•Semplicità di applicazione

•Legame con le fonti

Modello lineare deterministico