Studio integrativo sulle ricadute di inquinanti atmosferici nell area di San Zeno Contributo allo studio sanitario

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1 Studio integrativo sulle ricadute di inquinanti atmosferici nell area di San Zeno Contributo allo studio sanitario F. GIOVANNINI AFR MODELLISTICA PREVISIONALE UO PCAI - DIPARTIMENTO DI FIRENZE ver. 2.1 Dicembre 2011

2 Indice 1. Premessa 3 2. Introduzione 3 3. Scelte metodologiche e tecniche, impostazioni 4 4. I dati meteorologici Classi di stabilità atmosferica Analisi dei dati meteorologici e micrometeorologici in ingresso Confronto con i dati anemologici della stazione ARSIA di Cesa Confronto con i dati anemologici del periodo Stima delle emissioni Caratteristiche delle emissioni Cabro Sicam Safimet Andamento temporale delle emissioni Scenari emissivi simulati Distribuzione di fase Alcune considerazioni relative alle emissioni Stima delle concentrazioni e deposizioni Concentrazioni e deposizioni dovute agli altri impianti secondo lo studio [UNISI 2009] Integrazione allo studio [UNISI 2009] per i metalli pesanti Contributo degli impianti dell area industriale di San Zeno Sintesi e discussione dei risultati Conclusioni 52 Riferimenti bibliografici 54 Appendici A: Alcuni effetti della distribuzione dimensionale del particolato 56 B: Possibili effetti dovuti alla distribuzione dei valori di hmix utilizzata nelle simulazioni [UNISI 2009] 59 C: Note sulla rilevanza dei fenomeni di deposizione secca ed umida 64 D: Descrizione dei files dei risultati 65 E: Esempio di file di input ISC3ST per le simulazioni 67

3 Studio integrativo sulle ricadute di inquinanti atmosferici nell area di San Zeno Contributo allo studio sanitario Franco Giovannini, AFR Modellistica Previsionale, UO PCAI 1. Premessa A seguito della richiesta di collaborazione effettuata dall AUSL 8 di Arezzo, Dipartimento di Prevenzione, in relazione all indagine sanitaria sulla popolazione e gli addetti del settore orafo in corso nell area di San Zeno e nei Comuni di Arezzo e Civitella della Chiana, l AF Modellistica previsionale ha effettuato una serie di approfondimenti e valutazioni tecniche e modellistiche sulle ricadute delle emissioni in atmosfera dagli impianti industriali della zona. In questa relazione viene discusso l approccio utilizzato e vengono esplicitate le scelte tecniche e metodologiche attuate con i relativi risultati ottenuti. 2. Introduzione La AUSL 8 di Arezzo ha richiesto la collaborazione di ARPAT nell ambito dello Studio di popolazione nei Comuni di Civitella della Chiana ed Arezzo in relazione all esposizione a fattori di inquinamento ambientale (il cui progetto è stato approvato e finanziato dalla Regione Toscana con Del. Giunta Regionale n 154 del 15/02/2010 e conseguente Decreto Dirigenziale n 1430 del 24/03/2010). Oggetto della richiesta formulata dal Dipartimento di Prevenzione della AUSL 8 è la necessità di disporre di una valutazione territoriale (mappe) delle ricadute di inquinanti atmosferici prodotti dalle emissioni dell area industriale di San Zeno. Tra queste sono esplicitamente indicate quelle derivanti dall impianto AISA (termovalorizzatore di RSU) e dagli impianti di affinazione delle ditte Safimet, Sicam e Cabro. L obiettivo è quello di utilizzare la rappresentazione geografica delle ricadute di inquinanti per definire ed identificare la popolazione esposta, sulla quale effettuare una parte dell indagine condotta con monitoraggio biologico. Viene quindi richiesto ad ARPAT di collaborare all identificazione delle sostanze inquinanti da considerare traccianti delle attività e delle emissioni e quindi concorrere a definire e valutare le corrispondenti stime di ricaduta. Come indicato dalla stessa AUSL 8 (lettera di richiesta ad ARPAT, prot. AUSL n del 22/11/2010), per l area di interesse è disponibile un recente studio dell Università di Siena [UNISI 2009] nel quale vengono valutate le emissioni e conseguenti ricadute di inquinanti dovute alle principali sorgenti (industriali e stradali), tra le quali compaiono quelle di CHIMET ed AISA. Nel corso dell incontro tecnico effettuato tra ARPAT ed AUSL 8 (17/01/2011) è stato ipotizzato di integrare lo studio sopra citato con le stime relative ai soli impianti di affinazione dell area di San Zeno. Al riguardo si ricorda infatti che lo studio dell Università di Siena è stato effettuato come propedeutico all analisi sanitaria ed epidemiologica svolta da ISPO su richiesta del Comune di Civitella della Chiana; in tal senso lo studio di AUSL 8 si configura come completamento o estensione di quello di Civitella in quanto prende sicuramente avvio e forma dai risultati interlocutori di questo. Si osserva inoltre che ARPAT ha valutato lo studio dell Università di Siena e lo ha ritenuto tecnicamente valido ed adeguato allo scopo, per cui non appare conveniente ripetere le simulazioni e riprodurre le stime già disponibili. Pagina 3 di 69

4 Sulla base di tale scelta sono stati richiesti all Università di Siena i dataset dei risultati prodotti in tale studio. A seguito dell incontro tecnico svoltosi in Arezzo in data 17/06/2011 il Dipartimento di Prevenzione della AUSL 8 di Arezzo ha richiesto inoltre che nel contributo prodotto da ARPAT fossero ricomprese alcune elaborazioni e restituzioni grafiche relative anche alle stime dello studio dell Università di Siena. Sempre nell ambito della discussione svoltasi nel corso dell incontro tecnico sopra citato, è stato fatto osservare che gran parte delle critiche portate alla valutazione modellistica dello studio di Civitella erano riferite all utilizzo dei dati anemologici derivanti dalla stazione Meteo Chianini gestita dal Dipartimento ARPAT di Arezzo. Tale stazione è posizionata presso Villa Chianini (Colle del Pionta) in Arezzo e si trova quindi ad una distanza di circa 4-5 km dall area di San Zeno ed a circa 10 km dall impianto CHIMET. Le critiche, per come riferite, ipotizzavano genericamente la presenza di direzioni prevalenti dei venti sull area di interesse differenti da quelle registrate dalla stazione meteorologica e riportate nella relativa relazione. Tra gli obiettivi del presente studio viene pertanto inserita un analisi di approfondimento relativa ai dati meteorologici utilizzati per quello [UNISI 2009] ed alla loro influenza sui risultati delle simulazioni modellistiche. 3. Scelte metodologiche e tecniche, impostazioni La scelta metodologica operata richiede in primo luogo di poter disporre dei risultati quantitativi dello studio [UNISI 2009] relativi a tutti i punti del territorio (recettori) dell area di interesse ed agli scenari emissivi e specie inquinanti ritenute più significative; richiede inoltre di definire una serie di elementi accessori affinché le integrazioni possano considerarsi sufficientemente coerenti. Per quest ultimo aspetto tra gli elementi di maggiore rilevanza sono senz altro da considerare i dati meteorologici e micrometeorologici. Lo studio dell Università di Siena è limitato ad un solo anno (e quindi non tiene conto né rende conto della variabilità interannuale); per non introdurre elementi di variabilità spuri, appare pertanto necessario utilizzare gli stessi dati meteorologici per le stime integrative. Sarebbe ovviamente preferibile anche l utilizzo dello stesso modello di dispersione; allo stato attuale ciò non risulta invece possibile, per cui la scelta del codice viene effettuata, oltre che su criteri di adeguatezza tecnica, anche su quelli di disponibilità e semplicità di uso 1. Il territorio attorno all area industriale di San Zeno è per alcune centinaia di metri sostanzialmente pianeggiante in ogni direzione, mentre al di là di questa fascia (in direzione N, NE ed E) inizia a presentarsi un area collinare con rilievi di altezza limitata: considerando il piano di campagna dell area di San Zeno dell ordine di 250 m slm, i primi rilievi raggiungono un dislivello intorno ai 100 m; più ad E-SE, a circa 4 km dall area, si hanno quindi alcune creste che raggiungono una quota di oltre 500 m slm. In direzione S tende ad aprirsi la Val di Chiana, mentre anche ad W, oltre i 4 km di distanza, si ripresentano dei rilievi collinari che raggiungono quote dell ordine dei 500 m slm. Si è quindi in una situazione senz altro caratterizzata da terreno complesso a distanza di qualche chilometro dalle sorgenti, mentre nell area su cui sono attese le ricadute più rilevanti le condizioni orografiche possono essere considerate di terreno piano. Considerati gli obiettivi delle simulazioni integrative e la loro limitazione agli impianti di affinazione dell area di San Zeno, caratterizzati da camini bassi (inferiori ai 20 m di altezza), appare congruo l impiego del codice ISC3ST dell US-EPA [US-EPA ], [US-EPA 2001], [US-EPA 2005a]. 1 Il software ADMS-Urban ( impiegato nello studio [UNISI 2009] è di tipo commerciale ed ha un costo significativo. Inoltre il suo impiego avrebbe richiesto al personale dell AF Modellistica previsionale un periodo di addestramento e studio che si sarebbe sommato a quello necessario per produrre il contributo richiesto. Pagina 4 di 69

5 Occorre comunque tener conto che questo modello, di una generazione precedente ad ADMS utilizzato in [UNISI 2009], tende a sovrastimare le ricadute in terreno complesso [Hanna et al. 2001], [US-EPA 2003]. L utilizzo di ISC3ST nel caso presente permette di ridurre i tempi dello studio ed anche di eliminare alcune delle incertezze nell impostazione delle simulazioni in quanto è possibile seguire gran parte delle indicazioni tecniche presenti in [US-EPA 2005] e parte del know-how acquisito in studi simili. 2 Si ritiene opportuno osservare che uno degli elementi innovativi e migliorativi presenti nel modello ADMS consiste nella descrizione continua delle condizioni di stabilità e turbolenza dell atmosfera, rispetto a quella classica (di tipo empirico) adottata in ISC3ST, fondata sulle classi di stabilità atmosferica. Si osserva tuttavia che nella descrizione meteorologica assunta nello studio [UNISI 2009], basata sui dati di misura della stazione di Villa Chianini, in realtà l intera descrizione micrometeorologica deriva in ogni caso da parametrizzazioni che impiegano esclusivamente dati di superficie, anziché più opportuni dati di profilo verticale; in tal senso può venire perduta parte dei miglioramenti attesi dalla descrizione fisica più raffinata contenuta da ADMS. Per quanto riguarda le sostanze oggetto di stima vengono qui considerate quelle disponibili nel dataset dei risultati dello studio [UNISI 2009], ovvero PCDD/F, Cd e particolato nella componente PM10; inoltre su esplicita richiesta di AUSL 8 vengono anche considerati i cosiddetti metalli pesanti (il gruppo dei metalli indicato nel D.Lgs. 133/2005 e costituito da: Sb, As, Pb, Cr, Co, Cu, Mn, Ni, V). Le simulazioni della dispersione relative agli impianti di affinazione sono state effettuate considerando un area di 6 km x 6 km comprendente l area industriale di San Zeno e i più vicini recettori e luoghi abitati; su questa area è stato posizionato un grigliato regolare di recettori con passo di 100 m. Seguendo le indicazioni in [US-EPA 2005] sono state impostate in ISC3ST le opzioni relative al terreno complesso 3 e la descrizione orografica è stata ottenuta dal DTM della Regione Toscana, reso disponibile dal Settore Tecnico ARPAT SIRA. In Figura 1 viene rappresentata l area di simulazione scelta in questo studio relativamente agli impianti di affinazione della zona di San Zeno e quella corrispondente invece ai risultati dello studio [UNISI 2009] estesa per circa 4 12 km x 12 km. Le simulazioni sono state impostate per la stima delle concentrazioni in aria e della deposizione secca ed umida al suolo, di un inquinante nella forma di gas ed in quella di particolato. Sempre seguendo [US-EPA 2005], per la forma particolato sono state effettuate due differenti simulazioni, una ipotizzando la distribuzione del particolato rispetto alla massa (indicata come PM), l altra derivando da questa una distribuzione riferita alla superficie del particolato (particle bound, indicata come PMB). Quest ultima viene infatti impiegata per valutare la componente in concentrazione o deposizione delle varie sostanze che può essere dovuta all assorbimento sulla superficie del particolato. In [UNISI 2009] per la distribuzione dimensionale del particolato si fa riferimento ai dati presentati in [UNIPI 2007] nel quale sono specificatamente indagate le distribuzioni dimensionali del particolato di alcuni degli impianti di interesse (AISA e CHIMET). Viene quindi individuato il diametro medio del particolato assegnato alle diverse sorgenti e conseguentemente la velocità di deposizione. Non vengono invece riportate informazioni relativamente alla deposizione secca dei gas ed alla deposizione umida. 5 2 Ci si riferisce in questo caso allo studio in corso sull impianto TEV di Falascaia, Pietrasanta (LU), richiesto dalla AUSL 12 di Viareggio. 3 Compresa quella relativa al TERRAIN GRID information, specifica per la valutazione della effetti dovuti all elevazione del terreno sulla deposizione secca [US-EPA ], [US-EPA ]. 4 Il passo utilizzato è quello corrispondente al DTM Regione Toscana. Nello studio [UNISI 2009] è stato utilizzato un passo di griglia di 125 m. 5 Si osserva che la deposizione umida non viene mai citata né considerata in [UNISI 2009]: è quindi presumibile che nello studio non sia stata valutata. Pagina 5 di 69

6 Romana Maceri AISA Pavimental CHIMET Impianti di affinazione Del Tongo Figura 1: Aree di simulazione per il presente studio (zona delimitata dagli assi color viola) e per quello [UNISI 2009]. Le coordinate riportate sono espresse in UTM fuso 32, Datum WGS 84; sono indicate le posizioni degli impianti considerati. Nel presente caso per la forma gas è stata impostata direttamente la velocità di deposizione (pari a m/s, valore ritenuto adeguato per i microinquinanti [US-EPA 2005]). Per la forma particolato il valore della velocità di deposizione viene attribuito direttamente dal modello ad ogni classe dimensionale impostata (definita attraverso il diametro medio del particolato attribuito alla classe e la sua densità). Seguendo ancora le indicazioni in [US-EPA 2005], sono stati estratti da [US-EPA ] i valori dei coefficienti di scavening delle precipitazioni liquide (e solide) assegnati a ciascuna classe dimensionale. La distribuzione dimensionale del particolato adottata è derivata da [Biancolini 2010] ed è riportata in Tabella 3.1 sia per la forma particolato (PM) che per la forma particle bound (PMB). Tabella 3.1: Specifiche della distribuzione dimensionale del particolato adottata. classe Dimensione φ (µm) Diametro medio 6 (µm) PM PMB PM % 97% PM Coarse % 2% PM φ>10 µm % 1% 6 Calcolato secondo quanto indicato in [US-EPA 2005]. Pagina 6 di 69

7 Nelle simulazioni effettuate relative alla componente PM10 il rateo emissivo adottato corrisponde, in accordo con la distribuzione scelta (Tabella 3.1), al 93% di quello del particolato totale (PM o PTS). Si osserva come con la distribuzione adottata le differenze tra la forma PM e quella PMB risultino minime. Per valutare la rilevanza di questa caratteristica delle emissioni (raramente disponibile da misure specifiche sugli impianti e quindi in genere derivata da letteratura) sono state effettuate alcune simulazioni utilizzando la distribuzione alternativa indicata in [UNIPI 2007] e relativa all impianto AISA di San Zeno. Questa è riportata nella successiva Tabella 3.2. In Appendice A vengono riportati i risultati ottenuti con le due distribuzioni. Tabella 3.2: Specifiche della distribuzione alternativa del particolato [UNIPI 2007]. classe Dimensione φ (µm) Diametro medio 7 (µm) PM PMB PM % 60% PM Coarse % 22% PM φ>10 µm % 18% Rispetto alla distribuzione di riferimento adottata (in Tabella 3.1) si osserva come in questa risultino decisamente più rilevanti le componenti grossolane del particolato. 7 Calcolato secondo quanto indicato in [US-EPA 2005]. Pagina 7 di 69

8 4. I dati meteorologici Come anticipato i dati meteorologici alla base delle simulazioni dello studio dell Università di Siena [UNISI 2009] sono quelli misurati presso la stazione meteorologica di Villa Chianini gestita dal Dipartimento ARPAT di Arezzo, relativi all anno Si segnala che in [US-EPA 2005] viene indicato di considerare un intervallo temporale di 5 anni per tener conto della normale variabilità meteorologica nella stima del rischio sanitario associato ad impianti di termodistruzione dei rifiuti; si osserva che quando è stato effettuato lo studio dell Università di Siena non erano disponibili dati meteorologici completi e (ritenuti) affidabili della stazione di Villa Chianini su di un periodo così lungo. Dovendo andare ad integrare i risultati dello studio precedente si è ritenuto necessario utilizzare gli stessi dati meteorologici. I modelli di simulazione della dispersione in atmosfera impiegano non solo i valori delle comuni grandezze meteorologiche superficiali direttamente rilevate al suolo, quali temperatura o velocità e direzione del vento, ma anche quelli di alcuni parametri e grandezze derivate che descrivono lo stato turbolento dell atmosfera e l estensione dell atmosfera interessata (grandezze micrometeorologiche quali la lunghezza di Monin-Obukhov, la velocità d attrito, l altezza di miscelamento o la classe di stabilità atmosferica ad esempio). In mancanza di dati di profilo (ovvero misure o stime modellistiche di temperatura e grandezze anemometriche ai vari livelli di quota verticale in atmosfera) queste grandezze devono essere stimate attraverso parametrizzazioni che impiegano i valori misurati alla superficie e le caratteristiche di questa (ad esempio la rugosità, l uso del suolo ecc.) e sono fondate su specifiche assunzioni teoriche (ad esempio omogeneità del territorio). Esistono diverse possibili parametrizzazioni le quali possono portare a stime differenti. Per non introdurre all interno delle simulazioni stime differenti nei parametri micrometeorologici si è preferito acquisire ed utilizzare direttamente i dati meteorologici e micrometeorologici come impiegati dal modello ADMS, anziché ricostruire i dati di input meteorologico per ISC3ST a partire da quelli disponibili della stazione di Villa Chianini. Ciononostante la differente descrizione fisica adottata nei due modelli ha richiesto la valutazione della classe di stabilità atmosferica utilizzata da ISC3ST e non presente tra le grandezze utilizzate da ADMS. La stima della classe di stabilità atmosferica è stata effettuata utilizzando i dati micrometeorologici provenienti da ADMS e successivamente (a titolo di verifica) sono state effettuate anche delle stime adottando alcuni degli usuali metodi di calcolo a partire dai dati misurati direttamente dalla stazione meteorologica di Villa Chianini. 4.1 Classi di stabilità atmosferica La descrizione dello stato di turbolenza e stabilità dell atmosfera attraverso le classi di stabilità di Pasquill è di natura empirica; ogni classe raccoglie e sintetizza un insieme di condizioni atmosferiche tra loro simili ma caratterizzate da valori diversi, seppure in generale contigui, dei parametri e delle grandezze che descrivono quantitativamente la turbolenza e la stabilità. La corrispondenza tra queste condizioni, descritte dai parametri micrometeorologici [Sozzi 2003], e le classi di stabilità non è perciò univoca. Il passaggio dai valori micrometeorologici alla classe di stabilità può essere effettuato semplicemente ricorrendo alle relazioni individuate in [Golder 1972] e riportate in Figura 2. Più arbitrario risulta invece il passaggio inverso, in quanto ad una data classe di stabilità ed un dato valore di rugosità corrisponde un range di possibili valori per la lunghezza di Monin-Obukhov. Pagina 8 di 69

9 Figura 2: Relazione tra lunghezza di rugosità (z 0 ), inverso della lunghezza di Monin-Obukhov (1/L) e classe di stabilità atmosferica (Pasquill) come riportati in [Golder 1972]; A, B e C indicano le classi instabili, D la classe neutra, E ed F le classi stabili. Nel presente caso una volta fissata l altezza di rugosità associata al territorio ed il valore del reciproco della lunghezza di Monin-Obukhov (1/LMO), dalla Figura 2 è possibile determinare la corrispondente classe di stabilità; ad esempio se z 0 =0.5 m, si ottiene la classe A se 1/LMO risulta inferiore a circa -0.07, mentre se 1/LMO è compreso tra e circa si è in corrispondenza della classe B. La procedura di stima adottata per la classe di stabilità prevede innanzitutto di assegnare alla classe D (neutra) tutte le ore nelle quali si sono registrate precipitazioni; qualora siano assenti precipitazioni la classe di stabilità viene assegnata in base ai valori di Figura 2. Nel presente caso sono state effettuate le stime con due distinti valori della lunghezza di rugosità. Per confronto sono state stimate le classi di stabilità attraverso i metodi di calcolo ordinari che utilizzano la velocità del vento e le radiazioni (globale e netta) misurate dalla stazione di Villa Chianini [Sozzi et al. 2002] e sono stati considerati i valori di classe di stabilità direttamente valutati dal sistema di acquisizione ed elaborazione dati della stazione (il quale impiega metodi di calcolo leggermente differenti). I risultati complessivi del confronto sono riportati in Figura 3. Sinteticamente si osserva che tutte le stime presentate in Figura 3 indicano come preminente la condizione di stabilità più intensa ovvero la classe F. Con il metodo adottato dal sistema di acquisizione della stazione praticamente l altra classe stabile (la E) non compare. La classe D appare poco frequente rispetto ad altre situazioni note per le quali risulta invece, in genere, la prevalente. 8 8 Si ricorda infatti che la classe neutra D è l unica che corrisponde a situazioni sia diurne che notturne. Sinteticamente, appartengono a questa classe le situazioni nelle quali il profilo verticale di temperatura nello strato superficiale Pagina 9 di 69

10 numero di ore meteo Villa Chianini metodo STD cls_lmo(zo=0.5) cls_lmo(zo=0.2) A B C D E F classe di stabilità Figura 3: Frequenze delle varie classi di stabilità (A, B e C indicano condizioni instabili, D condizione neutra, E ed F condizioni stabili) ottenute con i differenti metodi di stima. Le stime effettuate con i dati micrometeorologici di ADMS sono indicate con cls_lmo ed in parentesi è riportato il corrispondente valore adottato della lunghezza di rugosità. La serie indicata come meteo Villa Chianini corrisponde ai valori presenti nel dataset storico, quella indicata come metodo STD si riferisce alle stime effettuate con gli stessi dati e la routine che utilizza i valori di radiazione. Le frequenze prodotte dai due valori di rugosità utilizzati non indicano differenze rilevanti sulle frequenze delle classi stabili mentre mostrano una differenza che appare significativa per la classe neutra. La prevalenza della classe F è legata ai valori estremamente negativi misurati dal radiometro netto (per oltre 1400 ore si hanno valori inferiori a -100 W/m²). I valori di rugosità scelti per la stima della classe di stabilità, pari a 0.2 m e 0.5 m coprono l intervallo dei valori attribuibili al territorio considerato (zona San Zeno) e all area di rilevamento (Colle del Pionta) secondo le indicazioni presenti nella documentazione tecnica di ADMS [Thomson 2003]. 9 dell atmosfera è adiabatico o quasi adiabatico; in pratica sono quelle situazioni caratterizzate da venti elevati o con estesa nuvolosità. 9 Nelle applicazioni dello studio [UNISI 2009] ad ogni cella dell area d interesse viene assegnato un valore di rugosità; l esame di questi dati indica che alla maggioranza delle celle corrisponde il valore di 0.25 m mentre ad altre, presumibilmente caratterizzate dalla presenza di edifici, è assegnato un valore di 1 m. Pagina 10 di 69

11 4.2 Analisi dei dati meteorologici e micrometeorologici in ingresso La presenza di valori così negativi per la radiazione netta e conseguentemente della prevalenza della classe F influenza le altre grandezze derivate necessarie alla simulazione della dispersione. Nella successiva Figura 4 sono riportate le frequenze cumulate dei valori dell altezza di miscelamento (hmix). I dati in Figura 4 indicano che i valori di questa grandezza variano tra il minimo di 50 m ed un massimo di circa 2000 m frequenze cumulate hmix (m) Figura 4: Frequenze cumulate della distribuzione dei valori dell altezza di miscelamento (hmix) stimate da ADMS ed utilizzate nelle simulazioni. Si osserva quindi che per circa la metà delle ore di simulazione l altezza di miscelamento è fissata pari a 50 m. Tale valore stimato in corrispondenza delle condizioni stabili (radiazione netta molto negativa o classe di stabilità F) appare costituire un elemento potenzialmente rilevante per le simulazioni della dispersione effettuate; infatti se da un lato nella schematizzazione adottata nei modelli di dispersione un altezza di miscelamento così bassa può portare a concentrazioni elevate al suolo con l intrappolamento dei fumi emessi dalle sorgenti poste ad una quota inferiore (ad esempio quelle di CHIMET nello studio [UNISI 2009]), dall altro può portare invece a non avere contributo dalle sorgenti poste ad una quota superiore (ad esempio quelle dell impianto AISA che ha un camino di 60 m). Valutare l attendibilità e/o la validità dei dati relativi all altezza di miscelamento richiede un attività specifica e specialistica estremamente complessa che non rientra negli obiettivi e nelle possibilità del presente studio; per questo motivo il problema viene segnalato, ma in conformità con l impostazione assunta i valori di hmix vengono adottati come tali senza modifiche nelle simulazioni integrative. Alcuni elementi di approfondimento sul tema e la sua rilevanza sulle stime sono riportati in Appendice B. Questi indicano che presumibilmente nel caso specifico la particolare distribuzione dei valori di hmix non dovrebbe aver prodotto significative sottostime delle ricadute per l impianto AISA. Il modello ADMS utilizzato nello studio [UNISI 2009] (almeno fino alla versione 3.0) mantenendosi nella classe dei modelli di dispersione stazionari derivati dalla soluzione analitica gaussiana delle equazioni di dispersione, non tratta le situazioni di calma di vento (ovvero quelle nelle quali la velocità media oraria del Pagina 11 di 69

12 vento è al di sotto della soglia di sensibilità della strumentazione anemometrica) 10 e pertanto i valori di velocità del vento (misurata a 10 m di altezza) inferiori ad una certa soglia (in [Thomson 2003] è indicato un valore di soglia di 0.75 m/s) vengono innalzati a tale valore soglia oppure non trattati; dall esame dei dati nel caso dello studio [UNISI 2009] si osserva che viene individuato un valore soglia pari a 0.86 m/s. Figura 5: Rosa dei venti (frequenze relative per classi di direzione di provenienza del vento e di intensità) dei dati preprocessati da ADMS ed utilizzati nello studio [UNISI 2009]. Poiché nel dataset di partenza (quello dei dati misurati) sono presenti numerosi valori sotto questa soglia (se ne contano 2984, quindi circa un terzo delle ore di simulazione) appare rilevante segnalare e considerare questo aspetto, insieme a quello legato alle direzioni del vento attribuite in tali casi. Infatti la procedura adottata in ADMS nel caso di velocità sotto soglia non prevede di utilizzare la direzione del vento effettivamente indicata all interno del dataset di misura, ma quella della prima ora precedente con velocità del vento superiore alla soglia. Dato il numero di casi in cui questa procedura viene attuata è possibile che ciò produca degli scostamenti significativi nelle direzioni di provenienza del vento. Per valutare questo aspetto sono di seguito presentate le rose dei venti relative ai dati meteo in ingresso/uscita da ADMS dello studio [UNISI 2009] e quella relativa ai dati di misura tali e quali (Figura 5 e Figura 6). 10 Nei modelli gaussiani o da questi derivati sono considerate condizioni di calma di vento tutte quelle nelle quali la velocità del vento all altezza di sbocco dei fumi risulta inferiore a 1 m/s. Pagina 12 di 69

13 Figura 6: Rosa dei venti (frequenze relative per classi di direzione di provenienza del vento e di intensità) dei dati misurati presso la stazione di Villa Chianini. Il parametro utilizzato per la direzione del vento è la DVG ovvero la direzione del vettore risultante dei campioni elementari durante l ora di acquisizione 11 ; corrisponde a quello scelto come input per il file di dati meteorologici di ADMS nello studio [UNISI 2009]. A livello qualitativo non si osservano differenze evidenti tra le due rose dei venti mostrate nelle Figure 5 e 6. Le differenze tra le frequenze complessive per ogni classe di direzione (ovvero considerando tutte le velocità del vento) sono riportate in Figura 7; queste indicano variazioni negative fino a -0.9% o positive fino a +0.8%; considerando che il valore della massima frequenza è dell ordine del 6% tali differenze risultano comunque significative. Dalla Figura 7 si osserva che l intero gruppo delle differenze associate alle classi di direzione comprese tra 240 e 340 risulta negativo; a queste classi di direzione corrispondono frequenze molto ridotte sia in Figura 5 che in Figura 6, per cui le variazioni introdotte risultano importanti: il dataset di ADMS sottostima quindi le frequenze in queste direzioni rispetto ai dati di misura. I valori delle differenze associate al gruppo di direzioni comprese tra 350 e 70 risultano sempre positivi eccetto per la classe corrispondente a 40 ; in questo caso le variazioni risultano meno significative poiché a questo gruppo di direzioni sono associate frequenze più elevate. 11 Tra i parametri raccolti in questo tipo di stazioni meteorologiche automatiche è presente oltre alla DVG (direzione del vettore risultante del vento) un altro descrittore della direzione del vento, la cosiddetta direzione prevalente del vento, indicata come DVP; questa per l algoritmo di calcolo utilizzato, che impiega un metodo di determinazione statistico, presenta tuttavia una maggiore frequenza di dati non validi (in genere associati alle condizioni di calma di vento e/o di eccessiva variabilità della direzione). Per il confronto tra i due tipi di dati si veda la Figura 8. Pagina 13 di 69

14 1.0% differenze delle frequenze relative 0.8% 0.6% 0.4% 0.2% 0.0% -0.2% -0.4% -0.6% -0.8% -1.0% direzione di provenienza del vento ( N) Figura 7: Differenze nelle frequenze relative per classi di direzione di provenienza del vento. I valori mostrati rispetto alla direzione del vento (raccolta per semplicità in classi di ampiezza 10 ) sono le differenze tra i valori complessivi (cioè per ogni velocità del vento) mostrati nella Figura 5 e nella Figura 6. Occorre osservare che la misura su base oraria della direzione del vento può essere effettuata e descritta con differenti metodi e questo aspetto già introduce una possibile variabilità (si veda la nota 11). A titolo di esempio in Figura 8 vengono riportati i valori dei parametri utilizzati per la misura della direzione di provenienza del vento presso la stazione di Villa Chianini, DVG ovvero direzione risultante del vento (utilizzata nel dataset di ADMS) e DVP direzione prevalente del vento. La corrispondenza tra i valori mostrata dal grafico di Figura 8 permette di valutare qualitativamente la variabilità che si introduce scegliendo una grandezza rispetto all altra. La successiva Figura 9 riporta la distribuzione oraria dei valori della lunghezza di Monin-Obukhov (LMO) come presente nel dataset di input-output prodotto da ADMS. Si osserva come nelle ore sicuramente notturne non si presentano mai situazioni instabili (ovvero valori di LMO finiti e minori di zero), mentre nel corso delle stagioni la zona oraria di instabilità varia restringendosi durante l inverno ed allargandosi durante l estate. Alla stagione invernale sono da associare quelle più sporadiche condizioni stabili presenti in corrispondenza delle ore centrali della giornata (valori positivi di LMO). Per motivi di rappresentazione nella Figura 9 non sono mostrati i valori elevati di LMO corrispondenti a condizioni neutre. Pagina 14 di 69

15 Figura 8: Relazione tra i valori della direzione di provenienza del vento valutati come DVG (direzione vettoriale del vento) e DVP (direzione prevalente del vento) del dataset della stazione meteo di Villa Chianini dell anno Figura 9: Valori della lunghezza di Monin-Obukhov presenti nel dataset per le diverse ore del giorno. Per motivi di leggibilità della figura sono esclusi i valori molto elevati corrispondenti alle condizioni di neutralità. Pagina 15 di 69

16 Infine in Figura 10 sono riportati i valori congiunti della friction velocity u* e di 1/LMO; ciò permette di valutare gli intervalli di variazione delle due grandezze micrometeorologiche secondo il dataset prodotto da ADMS. Figura 10: Relazione tra i valori della velocità di attrito u* e quelli di 1/LMO secondo il preprocessamento dei dati effettuato da ADMS sui valori di misura registrati dalla stazione meteo di Villa Chianini per l anno Pagina 16 di 69

17 4.3 Confronto con i dati anemologici della stazione ex-arsia di Cesa In Figura 11 viene riportata la rappresentazione sul territorio degli impianti d interesse nel presente studio e della stazione meteorologica di Villa Chianini ad Arezzo. Viene inoltre indicata la posizione di un altra stazione meteorologica, indicata come Cesa, facente parte della rete ex-arsia e della quale risultano disponibili i dati anemologici rilevati nell anno La stazione di Cesa (della quale è mostrata la foto tratta dal sito web di ARSIA in Figura 12) è dotata di anemometro ad altezza di 10 m e quindi, considerando anche l orografia dell area in cui è posta può essere considerata certamente rappresentativa dell anemologia della zona. Figura 11: Rappresentazione territoriale dell area di interesse con la posizione degli impianti e delle stazioni meteorologiche di Villa Chianini e Cesa. Prendendo a riferimento la posizione dell impianto AISA, la stazione meteo di Villa Chianini viene a trovarsi ad una distanza di circa 5 km mentre quella di Cesa dista circa 13 km. Pagina 17 di 69

18 Figura 12: Foto della stazione meteorologica di Cesa appartenente alla rete ex-arsia ( I dati relativi alla direzione del vento della stazione di Cesa sono riportati in valori orari e riferiti a settori predefiniti (i tipici 16 settori di ampiezza 22.5, numerati a partire da N). Questo comporta che, per effettuare il confronto con i dati di Villa Chianini o del dataset prodotto da ADMS, occorre trasformare anche questi ultimi negli stessi settori di provenienza. In Figura 13 viene quindi ripresentata la rosa dei venti prodotta con i dati input/output di ADMS insieme a quella relativa alla stazione di Cesa. In questo caso si osserva un evidente differenza nelle frequenze assegnate alle diverse direzioni di provenienza del vento. In particolare nella rosa dei venti riferita a Cesa si riducono nettamente le frequenze dei settori meridionali a favore di quelle dei settori occidentali, poco frequenti nella rosa dei venti riferita al dataset di ADMS. Il vento prevalente o comunque la frequenza maggiore per Cesa risulta associata alla direzione NE mentre nel dataset di ADMS (e anche nei dati originali di Villa Chianini) corrisponde al settore NNE (ed a quello SSW). Invece nella rosa dei venti di Cesa si osserva la bassissima frequenza assegnata al settore NNE, tra l altro avendo i settori adiacenti (N e NE) frequenze piuttosto elevate. Pagina 18 di 69

19 Figura 13: Rose dei venti (direzione ed intensità su 16 settori) relative all anno 2007 per il dataset ADMS in alto e per la stazione meteorologica ex-arsia di Cesa. Si osserva quindi che nel complesso i dati della stazione di Cesa descrivono un anemologia significativamente diversa da quella dei dati utilizzati per le simulazioni. Ciò conferma soltanto che l anemologia dell area assume connotazioni e caratteristiche specifiche locali, legate come ovvio all orografia di ciascun sito. Tale considerazione conferma ancora una volta la necessità di raccogliere e misurare dati sito specifici quando si debbano effettuare studi di dispersione. Pagina 19 di 69

20 4.4 Confronto con i dati anemologici del periodo In corrispondenza delle precedenti osservazioni si è ritenuto opportuno aggiungere all analisi effettuata alcuni ulteriori elementi informativi. A tal fine sono stati analizzati i dati anemologici della stazione meteorologica di Villa Chianini misurati nel periodo successivo a quello dei dati utilizzati nelle simulazioni, ovvero nel triennio In Figura 14 vengono riportate le rose dei venti relative agli anni 2008, 2009 e 2010, le quali possono essere confrontate con quella di Figura 6 (a pag. 13). Figura 14: Rose dei venti (direzione ed intensità su 36 settori) relative agli anni 2008 (in alto a sinistra), 2009 (in alto a destra) e 2010 (in basso) relative ai dati rilevati dalla stazione Villa Chianini. Dalle rose dei venti riportate in Figura 14 si osserva una certa rispondenza qualitativa tra i risultati relativi agli anni 2009 e 2010, entrambi caratterizzati da venti prevalenti sull asse SW-NE. Ciò non toglie che Pagina 20 di 69

21 siano ravvisabili differenze quantitative rilevanti nelle frequenze di alcuni settori, come ad esempio quelle corrispondenti al settore o a quello La distribuzione delle frequenze di questi anni appare diversa da quella dell anno 2007 più allineata all asse N-S, ma anche diversa da quella dello stesso anno 2007 relativa alla stazione di Cesa (Figura 13). La distribuzione relativa all anno 2008 appare intermedia tra quella del 2007 e quella degli anni successivi, essendo prevalentemente allineata all asse N-S ma con l inserimento di una preminenza da NE. Su questi dati occorre tuttavia mantenere una certa cautela in quanto durante l anno 2008 la strumentazione ha subito alcuni interventi tecnici; il comportamento in parte anomalo in questo anno è individuabile e visibile nella rosa dei venti di Figura 14 operando un confronto con gli anni successivi per quanto riguarda le frequenze della classe di velocità più bassa ( m/s), nel 2008 assai più popolata. Nella successiva Figura 15 le differenti frequenze associate ai settori di provenienza del vento (considerando insieme ogni valore di velocità e facendo riferimento ai consueti 16 settori di ampiezza 22.5 ) sono riportate in modo che siano visibili le variazioni tra i differenti anni. 12.0% 10.0% frequenze relative 8.0% 6.0% 4.0% % 0.0% N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW settore di provenienza del vento Figura 15: Frequenze relative della direzione di provenienza del vento (parametro DVG) rilevate negli anni presso la stazione di Villa Chianini ad Arezzo. Pur presentandosi differenze notevoli nelle frequenze di qualche settore occorre osservare che complessivamente le distribuzioni dei quattro anni considerati mostrano un certo accordo, con valori maggiori di frequenza attribuiti ai settori N-NNE-NE e S-SSW-SW, mentre negli altri settori le frequenze si mantengono su livelli inferiori (intorno al 4-6%) Pagina 21 di 69

22 5. Stima delle emissioni Relativamente ai tre impianti di affinazione (Cabro, Sicam e Safimet) oggetto del presente studio integrativo, sono stati analizzati i dati di emissione raccolti durante le attività di controllo di ARPAT, nonché quelli relativi ai parametri misurati in continuo al camino (SMCE, sistema di monitoraggio in continuo delle emissioni) e quelli derivanti dagli autocontrolli delle emissioni previsti in autorizzazione. I dati sono stati forniti dal Dipartimento ARPAT di Arezzo insieme a quelli relativi alla posizione dei camini ed alle loro caratteristiche fisiche e geometriche. Queste ultime, insieme alle dimensioni (altezza ed estensione orizzontale) degli edifici più vicini ai punti di emissione (stimate invece approssimativamente attraverso immagini da satellite) risultano necessarie per predisporre i files di input del modello di dispersione in modo da considerare l eventuale effetto di building downwash (interferenza degli edifici sul flusso del vento e conseguente variazione delle condizioni di dispersione). Questo è effettivamente implementato utilizzando lo specifico codice di calcolo predisposto dall US-EPA (BPIP.EXE). Nel caso presente considerando che le emissioni sono poste all interno della zona industriale di San Zeno ed hanno una modesta elevazione, questo aspetto non può essere considerato trascurabile, diversamente dalla situazione dell impianto AISA. 5.1 Caratteristiche delle emissioni Ciascun impianto di affinazione dispone di un sistema di rilevazione dei dati (SMCE) di processo ed al camino, che registra i valori medi dei parametri e delle grandezze fisiche e chimiche con passo semiorario. Dal punto di vista metodologico poiché gli inquinanti o le sostanze di interesse non sono direttamente rilevate dal SMCE (eccetto la misura del particolato), le emissioni sono assegnate alle ore di attività desumibili dai dati di processo (quali temperatura o CO o CO2 ecc) presenti nei tabulati degli SMCE. In generale viene considerata ora di emissione quella nella quale un qualche parametro di processo al camino (temperatura e/o velocità di uscita dei fumi) risulta diverso dal valore relativo all assenza di combustione. Poiché i dati di processo e di emissione variano del corso del tempo è stato deciso di calcolare per ciascuna ora (passo standard delle simulazioni di dispersione) un valore di emissione sulla base delle portate dei fumi deducibili dagli SMCE, utilizzandolo nelle simulazioni. I dati SMCE disponibili sono riferiti all anno 2010, si è quindi semplicemente ipotizzato di attribuire tali valori alla data corrispondente dell anno 2007 al quale si riferiscono i dati meteorologici e le stime in [UNISI 2009]. In Figura 16 viene riportato il dettaglio dell area di interesse (da Google Earth) con la posizione delle attività di affinazione. Di seguito vengono sintetizzate le analisi e le specifiche relative ai diversi impianti e sorgenti Cabro Per l emissione della ditta Cabro sono disponibili negli SMCE i valori relativi sia alla temperatura di uscita dei fumi che alla velocità di espulsione di questi (medie semiorarie); è quindi possibile definire un valore di portata normalizzata (in temperatura) 12 variabile nel tempo. Nella successiva Tabella 5.1 sono riportati in sintesi i dati relativi alle emissioni forniti dal Dipartimento ARPAT di Arezzo. 12 Si osserva che poiché l impianto utilizza ossigeno per la combustione non è prevista in autorizzazione la correzione rispetto al tenore di ossigeno dei fumi. Pagina 22 di 69

23 Figura 16: Foto aerea della zona industriale di San Zeno con l indicazione degli impianti di interesse (Cabro, Sicam e Safimet) e di quello AISA (tratta da Google Earth). Tabella 5.1: Emissioni al camino della ditta Cabro. Parametri/inquinanti Valori limite autorizzati Valori medi degli autocontrolli Valori medi dei controlli ARPAT Portata normalizzata 7000 Nm³/h 5021 Nm³/h 3487 Nm³/h Particolato (PTS) 10 mg/nm³ (30 mg/nm³) 0.1 mg/nm³ 1 mg/nm³ PCDD/F 0.1 ng I-TE/Nm³ ng I-TE/Nm³ nd Metalli pesanti 0.5 mg/nm³ mg/nm³ 0.07 mg/nm³ Cd+Tl 0.05 mg/nm³ mg/nm³ mg/nm³ In Tabella 5.1, il valore in parentesi del limite autorizzato relativo al particolato è quello riferito alla media semioraria; tutti gli altri valori riportati si intendono riferiti a valori medi giornalieri o comunque sui corrispondenti tempi di campionamento previsti dalla normativa (D.Lgs. 133/2005). Il camino è stato posizionato nel punto di coordinate UTM E , N , con base alla quota di m slm. La sua altezza risulta pari a 11.0 m ed ha una sezione di m 2 (cui corrisponde un diametro pari a 0.55 m). L analisi dei dati contenuti nei tabulati SMCE ha indicato che per l intero anno 2010 il camino può essere considerato in attività per 821 ore (si consideri che questi impianti, oltre ai diversi limiti alle emissioni, hanno in autorizzazione anche limiti in termini di attività oraria/annua), ovvero meno del 10% delle ore/anno teoricamente possibili (8760). A queste ore di attività corrispondono valori di portata orari differenziati, come è mostrato dalla distribuzione riportata nella successiva Figura 17. Le portate orarie normalizzate variano tra 1709 e 6531 Nm³/h, con un valore di mediana pari a 4476 Nm³/h. Considerando il valore limite di Tabella 5.1 per il particolato (10 mg/nm³) attribuito a ciascuna Pagina 23 di 69

24 ora di attività dell impianto si ottiene una distribuzione dei flussi di massa analoga a quella delle portate mostrata nella Figura 17; in questo caso il valore minimo del flusso di massa in emissione risulta pari a 17 g/h ( g/s) e quello massimo di 65 g/h ( g/s). frequenze relative cumulate 100.0% 90.0% 80.0% 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% portata normalizzata (Nm 3 /h) Figura 17: Distribuzione cumulata delle frequenze delle portate orarie normalizzate per l anno 2010 per l impianto Cabro, come ottenute attraverso i tabulati degli SMCE. Assumendo invece in emissione la concentrazione media di Tabella 5.1 relativa agli autocontrolli si ottengono valori di flusso di massa 100 volte inferiori. Analogamente considerando i valori limite per i PCDD/F si hanno flussi di massa compresi tra circa 171 e 373 ng I-TE/h (0.05 e 0.18 ng I-TE/s); i valori degli autocontrolli portano alla riduzione di un fattore circa 2. L emissione di Cd deve essere considerata insieme al Tl poiché i due metalli vengono associati nella normativa relativa alle emissioni; in tal caso si hanno flussi di massa compresi tra e g/h (2.4x10-5 e 9.1x10-5 g/s), mentre considerando gli autocontrolli si ha una riduzione del 50%. Per i metalli pesanti al limite si hanno flussi di massa massimi pari a g/h (9.1x10-4 g/s), g/h (4.4x10-5 g/s) considerando gli autocontrolli Sicam In analogia con quanto precedentemente riportato per la ditta Cabro, anche per la Sicam sono disponibili dati SMCE al camino che permettono di valutare le effettive ore di attività dell impianto di interesse. Inoltre con questi dati è possibile stimare una portata normalizzata per ogni ora di funzionamento, in modo da poter adeguare il rateo emissivo alle condizioni di attività. In Tabella 5.2 sono riportati i dati di emissione relativi al camino della ditta Sicam forniti dal Dipartimento ARPAT di Arezzo. L altezza del camino è in questo caso pari a 12 m ed ha una sezione allo sbocco di m 2 corrispondente ad un diametro di 0.50 m. Nelle simulazioni il camino è posto nel punto di coordinate UTM E , N , con quota della base pari a m slm. Pagina 24 di 69

25 Nella successiva Figura 18 viene riportata la distribuzione cumulata delle frequenze relative delle portate normalizzate come dedotte dai tabulati degli SMCE. Tabella 5.2: Emissioni al camino della ditta Sicam. Parametri/inquinanti Valori limite autorizzati Valori medi degli autocontrolli Portata normalizzata 4505 Nm³/h 4931 Nm³/h 4300 Nm³/h Particolato (PTS) 10 mg/nm³ 0.2 mg/nm³ 4 mg/nm³ PCDD/F 0.1 ng I-TE/Nm³ 0.07 ng I-TE/Nm³ nd Metalli pesanti 0.5 mg/nm³ nd nd Cd+Tl 0.05 mg/nm³ <0.025 mg/nm³ nd Valori medi dei controlli ARPAT frequenze relative cumulate 100.0% 90.0% 80.0% 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% portata normalizzata (Nm 3 /h) Figura 18: Distribuzione cumulata delle frequenze delle portate orarie normalizzate per l anno 2010 per l impianto Sicam, come ottenute attraverso i tabulati degli SMCE. In questo caso le portate normalizzate oscillano tra un minimo di 1440 Nm³/h ad un massimo di 7984 Nm³/h, con un valore di mediana pari a 6105 Nm³/h. Il numero di ore di attività sull intero anno 2010 risulta pari a 498. Considerando il valore limite di Tabella 5.2 per il particolato (10 mg/nm³) attribuito a ciascuna ora, i flussi di massa variano tra 14 ed 80 g/h ( e g/s); quelli corrispondenti al valore medio degli autocontrolli risultano 50 volte inferiori. Per i PCDD/F i valori limite di Tabella 5.2 portano a flussi di massa compresi tra 144 e 798 ng I-TE/h (0.04 e 0.22 ng I-TE/s); i valori relativi agli autocontrolli portano ad una riduzione dell ordine del 30%. Per Cd+Tl il flusso di massa corrispondente al valore limite varia tra e g/h (2.0x10-5 e 1.1x10-4 g/s). Pagina 25 di 69

26 5.1.2 Safimet In Tabella 5.3 sono riportati i dati emissivi relativi all impianto Safimet. Il camino è posto in corrispondenza del punto di coordinate UTM E , N con quota della base a m slm. L emissione ha altezza 11 m dal suolo, sezione pari a m 2 (diametro di 0.50 m). La velocità di emissione dei fumi indicata risulta di 5.5 m/s. Si osserva che in questo caso nei tabulati degli SMCE non compare la velocità di espulsione dei fumi al camino ma soltanto la loro temperatura. Per questo motivo il calcolo delle portate normalizzate viene effettuato considerando fissa la velocità di emissione (pari a 5.5 m/s) 13. Tabella 5.3: Emissioni al camino della ditta Safimet. Parametri/inquinanti Valori limite autorizzati Valori medi degli autocontrolli Valori medi dei controlli ARPAT Portata normalizzata Nm³/h 4760 Nm³/h 6728 Nm³/h Particolato (PTS) 10 mg/nm³ 2.21 mg/nm³ 0.08 mg/nm³ PCDD/F 0.1 ng I-TE/Nm³ ng I-TE/Nm³ ng I-TE/Nm³ Metalli pesanti 0.5 mg/nm³ mg/nm³ mg/nm³ Cd+Tl 0.05 mg/nm³ mg/nm³ mg/nm³ In Figura 19 viene riportata la distribuzione delle frequenze relative cumulate delle portate normalizzate, determinate in base ai tabulati degli SMCE dell anno Durante l anno 2010 l emissione risulta attiva per 812 ore. frequenze relative cumulate 100.0% 90.0% 80.0% 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% portata normalizzata (Nm 3 /h) Figura 19: Distribuzione cumulata delle frequenze delle portate orarie normalizzate per l anno 2010 per l impianto Safimet, come ottenute attraverso i tabulati degli SMCE. 13 Come indicato dal Dipartimento ARPAT di Arezzo. Pagina 26 di 69