Valutazione Modellistica della Qualità dell Aria anno 2017

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1 Valutazione Modellistica della Qualità dell Aria anno 17 SETTORE MONITORAGGI AMBIENTALI U.O. MODELLISTICA DI QUALITÀ DELL ARIA E INVENTARI

2 Titolo del rapporto Valutazione Modellistica della qualità dell aria - anno 17 ARPA Lombardia Agenzia Regionale per la Protezione dell Ambiente della Lombardia U.O. Modellistica di qualità dell aria e Inventari Settore Monitoraggi Ambientali Via Rosellini, Milano Autori: Maria Rosaria Abbattista, Giuseppe Fossati, Edoardo Peroni - U.O. Modellistica di qualità dell aria e inventari - Settore Monitoraggi Ambientali Direttore Settore Monitoraggi Ambientali - ARPA Lombardia: Silvia Anna Bellinzona Responsabile U.O. Modellistica di qualità dell aria e inventari - Settore Monitoraggi Ambientali: Elisabetta Angelino Data 3 dicembre 18 N o di pagine:

3 Le normative europea e nazionale richiedono l utilizzo di tecniche di modellazione quale supporto per la conoscenza e la gestione della qualità dell aria. ARPA Lombardia si è dotata da diversi anni di un sistema atto a simulare le concentrazioni di inquinanti gassosi e di particolato; nel presente lavoro si riportano i risultati ottenuti per la valutazione modellistica della qualità dell aria relativa all anno 17. Nel rapporto si richiama brevemente il sistema modellistico utilizzato (cap. 1), si descrivono i dati e le principali ipotesi assunte (cap. 2, cap. 3) ed i risultati ottenuti nelle simulazioni condotte (cap. 4). La valutazione dei risultati è basata sul confronto tra i dati di concentrazione misurati dalle postazioni di monitoraggio di qualità dell'aria ed i valori simulati estratti per la cella della griglia di calcolo contenente la centralina di misura; le prestazioni sono state inoltre quantificate sulla base dei più comuni indici statistici utilizzati nel settore.

4 Indice 1. Descrizione del sistema modellistico Pag I dati utilizzati per la simulazione Pag I risultati Pag. 5 APPENDICI A. Confronto tra concentrazioni misurate e calcolate su singole postazioni per l anno 17 Pag. A-I A.1 Elenco delle stazioni di misura e loro tipologia A.2 Medie annuali di particolato PM1 e PM2.5 e di biossido d azoto (NO2) A.3 Massimi giornalieri di biossido d azoto (NO2) ed ozono troposferico (O3) A.4 Massimi giornalieri della media mobile su 8 ore di ozono troposferico (O3) B. Indicatori di prestazione per l anno 17 Pag. B-I B. Elenco degli indicatori di prestazione utilizzati e loro significato B.1 Indicatori di prestazione per PM1 B.2 Indicatori di prestazione per PM2.5 B.3 Indicatori di prestazione per NO2 B.4 Indicatori di prestazione per O3

5 1. Descrizione del sistema modellistico Il sistema modellistico utilizzato anche per la simulazione di qualità dell aria 17 è ARIA Regional, sviluppato dalla società AriaNET srl, ed applicato presso la U.O. Modellistica di qualità dell aria ed inventari del Settore Monitoraggi Ambientali di ARPA Lombardia. Il nucleo del sistema, il modello euleriano FARM, appartiene alla famiglia di modelli che vanno sotto il nome di Chemical Transport Models (CTM), in grado cioè di trattare i principali processi di natura chimico-fisica di formazione e rimozione degli inquinanti primari e secondari, oltre al trasporto ed alla dispersione per azione del vento e del rimescolamento atmosferico. FARM è lo stesso modello incluso nella catena che ENEA, su incarico del Ministero per l Ambiente ed in collaborazione con AriaNET srl e IIASA (International Institute for Applied Systems Analysis), ha sviluppato nell ambito del progetto MINNI; esso è inoltre utilizzato da diverse agenzie regionali per la protezione dell ambiente. Gli altri elementi del sistema sono (Figura 1.1): - processori per l organizzazione delle misure meteorologiche; - modello diagnostico per la ricostruzione dei campi di vento, temperatura e umidità (SWIFT); - modello per la stima dei parametri che descrivono la turbolenza atmosferica, per la determinazione della velocità di deposizione secca degli inquinanti gassosi e per la determinazione delle costanti di chiusura delle equazioni euleriane (SurfPRO); - modulo per l elaborazione di inventari di emissione e la preparazione dell input emissivo al modello FARM (EMission MAnager); - moduli per la preparazione delle condizioni iniziali ed al contorno al modello FARM appoggiantesi al database regionale di qualità dell'aria ed ai campi simulati a scala continentale dal modello CHIMERE; - processori per l organizzazione delle misure della rete di qualità dell aria e per la loro interpolazione ai campi prodotti dal modello CTM (ArpMeas). Per armonizzare le concentrazioni misurate con quelle calcolate, vengono utilizzate tecniche di interpolazione tra campi simulati e misure. Gli algoritmi alla base di questo procedimento (SCM Successive Corrections Method) fanno sì che in un opportuno intorno di alcuni punti di misura, scelti in modo da essere rappresentativi di un area sufficientemente ampia, i valori calcolati vengano avvicinati al valore misurato, in modo da compensare eventuali errori sistematici nel calcolo derivanti da carenze nella stima delle emissioni o della meteorologia, oppure per ridurre l effetto di diffusione delle emissioni introdotto dalle dimensioni delle celle di calcolo. In questo procedimento, detto di data fusion, si sono utilizzati i valori riportati da alcune postazioni di misura, tutte classificate come di fondo (urbano, suburbano, rurale). Il sistema appena descritto è utilizzato correntemente da ARPA Lombardia per più scopi, quali la ricostruzione di episodi critici di ozono e particolato PM1 e l analisi dell impatto sulla qualità dell aria di scenari emissivi. Su richiesta dei Dipartimenti provinciali ARPA, inoltre, è utilizzato per estrarre risultati su porzioni del territorio o per essere applicato con risoluzione maggiore per analisi di ricadute locali. Infine, dal 8 il sistema viene quotidianamente utilizzato per la costruzione e la pubblicazione sul sito di ARPA di mappe di inquinamento giornaliere. 2

6 Uso del suolo Orografia Misure rete Radiosondaggi ECMWF INEMAR ISPRA EMEP Tabelle disaggregazione speciazione SWIFT SurfPRO u,v,w,t,p, Emissioni su griglia EMISSION MANAGER Sottosistema emissivo V d,k H,K v Sottosistema meteorologico FARM CHIMERE BC Sottosistema condizioni al contorno Campi di concentrazione VALUTAZIONE QUALITÀ DELL ARIA Sottosistema modello qualità dell aria Sottosistema di postprocessing Figura 1.1: schematizzazione del sistema modellistico 3

7 2. I dati utilizzati Il sistema modellistico è applicato ad un dominio di calcolo di 236x244 km 2 centrato sulla Regione Lombardia (figura 2.1), coperto da un grigliato di passo 4 Km e 13 livelli verticali estesi da 1 a circa 6 m di quota. Per la ricostruzione dell input emissivo si sono utilizzati i seguenti dataset: 1) INEMAR 12 versione definitiva per le emissioni relative al territorio lombardo (fornite a livello comunale); 2) ISPRA 1 disaggregato a livello provinciale a partire dal nazionale) per le emissioni relative alle regioni circostanti; 3) EMEP 1 (griglia di km di lato) per le emissioni relative al territorio svizzero. È da osservare che non viene trattato il risollevamento delle deposizioni secche, mentre si conteggiano le emissioni dovute all usura delle parti mobili dei veicoli su strada e del manto stradale. La preparazione per il modello delle emissioni non derivanti da camini di grandi industrie relative al territorio in esame, ottenute integrando i diversi inventari utilizzati, richiede un procedimento di disaggregazione spaziale su cella, ottenuta attraverso l uso del suolo CORINE land cover ed. 12. La disaggregazione temporale delle emissioni annuali è stata ottenuta considerando modulazioni mensili, giornaliere ed orarie; la speciazione dei COVNM e del particolato totali nelle classi di composti considerati dal modello fotochimico è stata ottenuta mediante profili relativi a ciascuna attività emissiva. Per la costruzione dei file meteorologici il sistema si interfaccia al database di ARPA Lombardia che raccoglie i dati delle reti di qualità dell aria e meteo-idrologica. L input meteorologico viene costruito assimilando ai campi prodotti dallo European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF), trattati come profili verticali per ciascun punto della griglia del modello, i dati raccolti su base oraria da un sottoinsieme di stazioni delle reti locali e dai radiosondaggi fini di Linate mediante il modello mass-consistent Swift. I parametri di turbolenza atmosferica e le velocità di deposizione degli inquinanti sono poi stimati con il processore SurfPRO. Le condizioni al contorno ed iniziali sono ricavate a partire dalle elaborazioni quotidiane fornite dal sistema Prev air (CHIMERE continentale). Per quanto riguarda un analisi meteorologica, si rimanda alla sintesi redatta dal Servizio Meteorologico Regionale di ARPA Figura 2.1: il dominio delle simulazioni 4

8 3. I risultati La valutazione dei risultati si basa sul confronto quantitativo tra i dati di concentrazione misurati dalle postazioni di monitoraggio di qualità dell'aria ed i dati simulati estratti per la cella della griglia di calcolo in corrispondenza delle coordinate delle stazioni, sul confronto grafico tra i campi di concentrazione al suolo ottenuti per i diversi inquinanti, sull analisi della distribuzione temporale delle concentrazioni misurate e calcolate. Le postazioni della rete di qualità dell aria della Lombardia sono state scelte in base alla classificazione, alla distribuzione geografica ed alla completezza della serie di dati. Si è ritenuto di focalizzare l attenzione su ozono (O3), biossido d azoto (NO2) e particolato (PM1 e PM2.5) in quanto questi sono gli inquinanti che presentano superamenti dei limiti di legge sul territorio regionale. Il rispetto degli obiettivi di qualità dei dati è stato valutato con la valutazione di indici comunemente riportati nella letteratura specializzata e nei rapporti tecnici della comunità europea. Essi sono stati calcolati per ogni stazione di misura per i vari inquinanti e sono riportati nelle tabelle di sintesi in appendice B. La figura 3.1 presenta il diagramma a dispersione delle concentrazioni 17 misurate presso le postazioni (in ascissa) e quelle estratte dalla simulazione annuale (ordinata) per la cella corrispondente. Ogni punto si riferisce ad una singola postazione su periodi di mediazione diversi (anno, giorno); vengono inoltre presentati i risultati del modello puro e dell interpolazione tra modello e dati misurati. Il cono tratteggiato rappresenta l intervallo di qualità dei dati per la media su base annuale e rispettivamente pari a ±% per i particolati PM1 e PM2.5, ±3% per il biossido di azoto. Si è esteso lo stesso intervallo di ±3% ai valori giornalieri massimi per biossido di azoto ed ozono ed al massimo giornaliero della media mobile su otto ore di ozono. Per una più immediata interpretazione si è riportato in forma grafica in appendice A il valore medio annuale (o massimo assoluto) misurato e calcolato per ciascuna postazione considerata. Anche in questo caso sono rappresentati i confronti fra concentrazioni misurate e simulate con e senza l utilizzo delle tecniche di data fusion per consentire di valutarne la diversa influenza in relazione alle varie postazioni. Per quanto riguarda il particolato PM1 si evidenzia una tendenza alla sottostima dei valori medi giornalieri e medi annuali. Tuttavia per tutte le postazioni il modello fornisce risultati che rientrano abbondantemente nell intervallo di qualità dei dati per la media annuale. L introduzione delle tecniche di data fusion è molto efficace e consente di portare i valori ancora più vicini alla bisettrice per la maggior parte delle postazioni. Com è da attendersi, ed il discorso vale anche per gli altri inquinanti considerati, le prestazioni del modello nel riprodurre il dato misurato decrescono per quelle postazioni fortemente influenzate da fonti di emissione locali che il modello diluisce su un volume più ampio; il confronto tra dato modellato e misurato va infatti effettuato tenendo sempre presente che il modello di qualità dell aria fornisce la concentrazione media stimata su celle (in questo caso) di 16 km 2, mentre la postazione di misura restituisce un valore puntuale dalla rappresentatività più o meno ampia in base alle caratteristiche del sito e delle sorgenti emissive presenti. Per il particolato PM2.5 si osserva una riproduzione leggermente migliore del valore calcolato rispetto al dato misurato, per lo meno relativamente ai valori medi annuali; la sottostima riscontrata per il PM1, quindi, in parte può essere dovuta alla ripartizione delle emissioni di particolato primario ed al fatto che il contributo dovuto alla risospensione delle deposizioni non viene conteggiato. Il confronto tra i valori giornalieri massimi stimati e misurati di ozono (sia assoluti che relativamente alla media mobile su otto ore) mette in luce una buona rappresentazione di questo inquinante, con una leggera tendenza alla sovrastima; l utilizzo delle interpolazioni con le misure porta le concentrazioni simulate a valori soddisfacenti, come anche evidenziato in figura 3.1b e 3.2f. La media annuale di biossido di azoto simulata è molto variabile fra le postazioni, con un certo numero di postazioni di misura per le quali non risulta soddisfatto l obiettivo di qualità dei dati; la situazione è di prevalente 5

9 sovrastima del valore simulato rispetto al misurato o, in alcuni casi più rari, viceversa (fig. 3.1c), mentre per i massimi assoluti (picchi) prevale la tendenza a sottostimare i valori misurati. Le caratteristiche di questo inquinante sembrano rendere necessario l uso di un passo di griglia più fine o procedimenti interpolativi che non escludano l uso dei dati derivanti dalle postazioni da traffico urbano e suburbano. Attualmente sono in fase di sviluppo alcune modifiche al sistema modellistico che consentano di migliorare le prestazioni rispetto a quanto sinora riscontrato, in particolare attraverso un aggiornamento delle emissioni e un infittimento della griglia di calcolo. Infine, l informazione sulla distribuzione spaziale delle concentrazioni è fornita dalle mappe in figura 3.3 per tutto il territorio regionale e in figura 3.4 a dettaglio provinciale. Confronto PM 1 media annuale 17 senza data fusion Confronto PM 1 media annuale 17 con data fusion Confronto PM 2.5 media annuale 17 senza data fusion Confronto PM 2.5 media annuale 17 con data fusion Figura 3.1a: diagramma di dispersione delle concentrazioni medie annuali relative al 17 di PM 1 e PM 2.5 misurate e simulate con (dx) e senza (sx) tecniche di data fusion. 6

10 3 Confronto O 3 (valori massimi giornalieri, mese di luglio) senza data fusion 3 Confronto O 3 (valori massimi giornalieri, mese di luglio) con data fusion Confronto O 3 (valori giornalieri massima media mobile su 8h, mese di luglio) senza data fusion 3 Confronto O 3 (valori giornalieri massima media mobile su 8h, mese di luglio) con data fusion Figura 3.1b: diagramma di dispersione delle concentrazioni massime assolute e del massimo della media mobile su 8 ore annuali relativi al mese di luglio 17 di O 3 misurate e simulate con (dx) e senza (sx) tecniche di data fusion. 7

11 8 Confronto NO 2 media annuale 17 senza data fusion 8 Confronto NO 2 media annuale 17 con data fusion Confronto NO 2 (valori massimi giornalieri, mese di dicembre) senza data fusion Confronto NO 2 (valori massimi giornalieri, mese di dicembre) con data fusion Figura 3.1c: diagramma di dispersione delle concentrazioni medie annuali 17 e dei massimi giornalieri relativi al dicembre 17 di NO 2 misurate e simulate con (dx) e senza (sx) tecniche di data fusion. 8

12 /1/17 11/1/17 21/1/17 31/1/17 1/2/17 /2/17 2/3/17 12/3/17 22/3/17 1/4/17 11/4/17 21/4/17 1/5/17 11/5/17 21/5/17 31/5/17 1/6/17 /6/17 Figura 3.2a: confronto delle concentrazioni medie giornaliere di PM 1 relative al periodo 1 gennaio - 31 dicembre 17 per la postazione di Brescia Broletto (stazione urbana da traffico) misurate e simulate con e senza tecniche di data fusion. Le concentrazioni sono espresse in µg/m 3. 3/6/17 1/7/17 /7/17 3/7/17 9/8/17 19/8/17 29/8/17 8/9/17 18/9/17 Brescia - Broletto calcolato calcolato_df 28/9/17 8/1/17 18/1/17 28/1/17 7/11/17 17/11/17 27/11/17 7/12/17 17/12/17 27/12/ /1/17 11/1/17 21/1/17 31/1/17 1/2/17 /2/17 2/3/17 12/3/17 22/3/17 1/4/17 11/4/17 21/4/17 1/5/17 11/5/17 21/5/17 31/5/17 1/6/17 /6/17 3/6/17 Figura 3.2b: confronto delle concentrazioni medie giornaliere di PM 1 relative al periodo 1 gennaio - 31 dicembre 17 per la postazione di Lecco via Amendola (stazione urbana da traffico) misurate e simulate con e senza tecniche di data fusion. Le concentrazioni sono espresse in µg/m 3. 1/7/17 Lecco - Via Amendola calcolato calcolato_df /7/17 3/7/17 9/8/17 19/8/17 29/8/17 8/9/17 18/9/17 28/9/17 8/1/17 18/1/17 28/1/17 7/11/17 17/11/17 27/11/17 7/12/17 17/12/17 27/12/ /1/17 11/1/17 21/1/17 31/1/17 1/2/17 /2/17 2/3/17 12/3/17 22/3/17 1/4/17 11/4/17 21/4/17 1/5/17 11/5/17 21/5/17 31/5/17 1/6/17 /6/17 Figura 3.2c: confronto delle concentrazioni medie giornaliere di PM 2.5 relative al periodo 1 gennaio - 31 dicembre 17 per la postazione di Milano Senato (stazione urbana da traffico) misurate e simulate con e senza tecniche di data fusion. Le concentrazioni sono espresse in µg/m 3. 3/6/17 1/7/17 Milano - via Senato calcolato calcolato_df /7/17 3/7/17 9/8/17 19/8/17 29/8/17 8/9/17 18/9/17 28/9/17 8/1/17 18/1/17 28/1/17 7/11/17 17/11/17 27/11/17 7/12/17 17/12/17 27/12/17 9

13 /1/17 1/1/17 11/1/17 11/1/17 21/1/17 21/1/17 31/1/17 31/1/17 1/2/17 1/2/17 /2/17 /2/17 2/3/17 2/3/17 12/3/17 12/3/17 22/3/17 22/3/17 1/4/17 1/4/17 11/4/17 11/4/17 21/4/17 21/4/17 1/5/17 11/5/17 21/5/17 (1) 31/5/17 1/6/17 /6/17 3/6/17 1/7/17 /7/17 3/7/17 9/8/17 19/8/17 29/8/17 8/9/17 18/9/17 Lacchiarella calcolato calcolato_df 1/5/17 11/5/17 21/5/17 31/5/17 1/6/17 /6/17 3/6/17 1/7/17 /7/17 3/7/17 9/8/17 19/8/17 29/8/17 8/9/17 18/9/17 28/9/17 28/9/17 8/1/17 8/1/17 18/1/17 18/1/17 28/1/17 28/1/17 7/11/17 7/11/17 17/11/17 17/11/17 27/11/17 27/11/17 7/12/17 7/12/17 17/12/17 17/12/17 27/12/17 27/12/17 Lacchiarella calcolato calcolato_df Figura 3.2d: confronto delle concentrazioni medie (sopra) e massime (sotto) giornaliere di NO 2 relative al periodo 1 gennaio - 31 dicembre 17 per la postazione di Milano Lacchiarella (stazione suburbana di fondo). Le concentrazioni sono espresse in µg/m /1/17 11/1/17 21/1/17 31/1/17 1/2/17 /2/17 2/3/17 12/3/17 22/3/17 1/4/17 11/4/17 21/4/17 1/5/17 11/5/17 21/5/17 31/5/17 1/6/17 /6/17 3/6/17 1/7/17 /7/17 3/7/17 9/8/17 19/8/17 29/8/17 8/9/17 18/9/17 28/9/17 8/1/17 18/1/17 28/1/17 7/11/17 17/11/17 27/11/17 7/12/17 17/12/17 27/12/17 2 Milano - viale Marche calcolato calcolato_df 1 1 1/1/17 11/1/17 21/1/17 31/1/17 1/2/17 /2/17 2/3/17 12/3/17 22/3/17 1/4/17 11/4/17 21/4/17 1/5/17 11/5/17 21/5/17 31/5/17 1/6/17 /6/17 Figura 3.2e: confronto delle concentrazioni medie (sopra) e massime (sotto) giornaliere di NO 2 relative al periodo 1 gennaio - 31 dicembre 17 per la postazione di Milano viale Marche (stazione urbana da traffico) misurate e simulate con e senza tecniche di data fusion. Le concentrazioni sono espresse in µg/m 3. 3/6/17 1/7/17 Milano - viale Marche calcolato calcolato_df /7/17 3/7/17 9/8/17 19/8/17 29/8/17 8/9/17 18/9/17 28/9/17 8/1/17 18/1/17 28/1/17 7/11/17 17/11/17 27/11/17 7/12/17 17/12/17 27/12/17 1

14 /1/17 11/1/17 21/1/17 31/1/17 1/2/17 /2/17 2/3/17 12/3/17 22/3/17 1/4/17 11/4/17 21/4/17 1/5/17 11/5/17 21/5/17 31/5/17 1/6/17 /6/17 3/6/17 1/7/17 /7/17 3/7/17 9/8/17 19/8/17 29/8/17 8/9/17 18/9/17 28/9/17 8/1/17 18/1/17 28/1/17 7/11/17 17/11/17 27/11/17 7/12/17 17/12/17 27/12/17 2 Carate Brianza calcolato calcolato_df 1 1 1/1/17 11/1/17 21/1/17 31/1/17 1/2/17 /2/17 2/3/17 12/3/17 22/3/17 1/4/17 11/4/17 21/4/17 1/5/17 11/5/17 21/5/17 31/5/17 1/6/17 /6/17 3/6/17 1/7/17 /7/17 3/7/17 9/8/17 19/8/17 29/8/17 8/9/17 18/9/17 28/9/17 8/1/17 18/1/17 28/1/17 7/11/17 17/11/17 27/11/17 7/12/17 17/12/17 27/12/17 Carate Brianza calcolato calcolato_df Figura 3.2f: confronto delle concentrazioni massime giornaliere (sopra) e della massima media mobile 8 ore (sotto) di O 3 relative al periodo 1 gennaio - 31 dicembre 17 per la postazione di Carate Brianza misurate e simulate con e senza tecniche di data fusion. Le concentrazioni sono espresse in µg/m 3. 11

15 (a) (b) Figura 3.3: (a) mappe delle concentrazioni medie annuali di PM1, PM2.5, NO2, e dell indice AOT per l ozono e (b) numero di superamenti del limite di µg/m3 per la media giornaliera di PM1; simulazioni condotte con il modello FARM e con successivo processo di data fusion per le stazioni di fondo, anno

16 BG BS CO CR LC LO MB MI MN PV SO VA Figura 3.4a: mappa delle concentrazioni medie annuali di PM 1 per le province lombarde, simulate con il modello FARM e successivo procedimento di data fusion con le stazioni di fondo, anno

17 BG BS CO CR LC LO MB MI MN PV SO VA Figura 3.4b: mappa delle concentrazioni medie annuali di PM 2.5 per le province lombarde, simulate con il modello FARM e successivo procedimento di data fusion con le stazioni di fondo, anno

18 BG BS CO CR LC LO MB MI MN PV SO VA Figura 3.4c: mappa delle concentrazioni medie annuali di NO 2 per le province lombarde, simulate con il modello FARM e successivo procedimento di data fusion con le stazioni di fondo, anno

19 BG BS CO CR LC LO MB MI MN PV SO VA Figura 3.4d: mappa del numero di superamenti del limite di µg/m 3 per la media giornaliera di PM 1 per le province lombarde, simulate con il modello FARM e successivo procedimento di data fusion con le stazioni di fondo, anno

20 BG BS CO CR LC LO MB MI MN PV SO VA Figura 3.4e: mappa delle concentrazioni dell indice AOT per l ozono per le province lombarde, simulate con il modello FARM e successivo procedimento di data fusion con le stazioni di fondo, anno 17 17