Sistema modellistico previsionale della qualità dell'aria
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- Laura Grandi
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1 Sistema modellistico previsionale della qualità dell'aria La qualità dell'aria nell'agglomerato Torinese, Situazione e Prospettive, Torino 30 novembre 2011
2 ARPA Piemonte, su incarico del competente Settore della Direzione Ambiente della Regione Piemonte e con la collaborazione della società ARIANET, ha sviluppato negli ultimi anni una catena modellistica operativa di qualità dell aria, basata sull'applicazione dei modelli euleriani di chimica e trasporto. Il sistema è attualmente implementato in tre differenti versioni: la versione diagnostica di lungo periodo in grado di effettuare simulazioni annuali a supporto di Regione Piemonte negli adempimenti istituzionali previsti dalla normativa (d.lgs 155/2010); operativa dall'anno 2005, costantemente aggiornata nel corso degli anni; la versione diagnostica near real time, che fornisce quotidianamente informazioni circa lo stato di qualità dell aria sul territorio regionale relativo al giorno precedente il giorno di emissione; operativa dal 2009, ma tuttora in fase di sviluppo; la versione prognostica, realizzata in collaborazione con la Provincia di Torino - Area Risorse Idriche e Qualità dell'aria, Servizio Qualità dell'aria e Risorse Energetiche, in grado di effettuare quotidianamente la previsione dei livelli di concentrazione al suolo dei principali inquinanti atmosferici su differenti domini a differente risoluzione (sistema multiscala); operativa dal 2006, costantemente aggiornata nel corso degli anni.
3 I modelli di chimica e trasporto I modelli euleriani di chimica e trasporto ricostruiscono l'evoluzione nello spazio e nel tempo della concentrazione degli inquinanti emessi all'interno di un dominio di calcolo tridimensionale che descrive l'area di studio, considerando: il trasporto ad opera della componente orizzontale del vento; la dispersione ad opera della turbolenza atmosferica; i processi chimico-fisici di produzione e rimozione dei composto chimici (reazioni chimiche, deposizioni secche ed umide); i valori di concentrazione all'istante iniziale ed ai bordi del dominio di calcolo. Trattano inquinanti reattivi e non reattivi, lavorano a differenti scale spaziali (urbana, regionale, di bacino e continentale), con differenti risoluzioni su terreni ad alta complessità. Per contro sono sistemi complessi e richiedono dettagliati dati in ingresso.
4 Architettura del sistema modellistico
5 Domini di calcolo L'approccio multiscala (griglie innestate) permette di considerare gli effetti delle sorgenti emissive localizzate al di fuori dei domini ad alta risoluzione e di meglio descrivere i fenomeni caratterizzati da più grandi scale spaziali. dominio dx [m] dy [m] nx ny x_sw [m] y_sw [m] g1 (background) g2 (piemonte) g3 (torino) g3 (novara) g4 (alessandria) griglia verticale: 16 livelli in coordinate terrain following (~ m a.g.l)
6 Modulo delle emissioni I dati di emissione (puntuali, lineari ed areali) provengono dagli inventari a differente risoluzione disponibili sull'area di interesse: E.M.E.P Inventario regionale Lombardia Inventario regionale Valle d'aosta Inventario provinciale ISPRA I.R.E.A Piemonte
7 Modulo delle emissioni Le emissioni orarie sulle griglie di calcolo sono prodotte dal modulo delle emissioni EMMA (Arianet) a partire da tutti i dati di inventario disponibili nell'area di interesse.
8 Il modulo meteorologico I campi meteorologici sono forniti dal modello numerico di previsione COSMO-I7, versione italiana di COSMO-MODEL, modello non-idrostatico ad area limitata sviluppato all'interno del consorzio COSMO(COnsortium for Small-scale MOdelling, Caratteristiche della versione operativa di COSMO-I7: ~7 km di risoluzione orizzontale, 40 livelli verticali, due corse giornaliere (12 and 00 UTC), ciascuna fino a 72 ore di previsione, condizioni iniziali ed al contorno fornite da ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts) Campi meteorologici di COSMO-I7 utilizzati: corsa delle 00 UTC; campi tridimensionali triorari di vento, temperatura, umidità e pressione; 25 livelli verticali fino a circa 8000 m; campi orari bidimensionali di precipitazione totale e copertura nuvolosa.
9 Il modulo meteorologico I campi meteorologici di COSMO-I7 sono riportati su tutti i domini di calcolo tramite una opportuna procedura di interpolazione spaziale e temporale (modulo di interfaccia GAP/TINT, Arianet). g1 temperatura (1 livello, 25/11/2011 ore 14) g2 temperatura (1 livello, 25/11/2011 ore 14) g3 temperatura (1 livello,25/11/2011 ore 14) I parametri di scala della turbolenza e le velocità di deposizione per ogni dominio sono calcolati da SurfPRO (Arianet), a partire da dati geografici ad alta risoluzione e dai campi meteorologici
10 Modulo per le BC/IC Le condizioni contorno sul dominio g1 sono costruite a partire dalle previsioni a scala continentale prodotte dal modello CHIMERE (~50 km di risoluzione orizzontale) messe a disposizione da Prev'Air European scale air quality system ( acquisite operativamente da ARPA a partire dal Conversione dello schema chimico per le specie gassose e per gli aerosols Interpolazione (tridimensionale) dei campi di CHIMERE sul dominio di calcolo g1 Su tutti i domini le condizioni iniziali sono costruite a partire dalla simulazione del giorno precedente
11 Il modello di qualità dell'aria FARM (Flexible Air quality Regional Model) modello euleriano di chimica e trasporto sviluppato da Arianet, diffuso a livello nazionale ed internazionale; adottato, tra gli altri, da ENEA, su incarico del MATTM nell'ambito del progetto MINNI (Modello Integrato Nazionale a supporto della Negoziazione Internazionale su temi dell'inquinamento atmosferico). Trattamento delle sorgenti diffuse e della grandi sorgenti puntuali con plume rise; Modulo di nube per il trattamento delle fasi condensate (nube, pioggia e neve); Chimica in fase acquosa; Possibilità di utilizzo di differenti moduli chimici per la fase gassosa e per il trattamento del particolato; Utilizzato operativamente nel sistema previsionale con SAPRC-99 per la fase gassosa ed AERO3 per il particolato (modulo che utilizza un approccio modale, in cui la distribuzione dimensionale delle particelle di aerosol è rappresentata come sovrapposizione di tre distribuzioni lognormali rispettivamente con diametro centrale di 0.03, 0.3 e 6 µm); Two-way nesting su grigliati multipli; Assimilazione in continuo dei dati di qualità dell'aria con differenti algoritmi; Parallelizzazione a memoria condivisa (OpenMP, attualmente utilizzata nella configurazione operativa); Parallelizzazione a memoria distribuita (MPI) in fase di sviluppo;
12 Catena operativa Tempo di previsione: 72 ore, previsioni per il giorno in corso ed i due giorni successivi; risoluzione temporale oraria Inquinanti principali: SO2, NOx, NO2, CO, PM10, PM2.5, O3 and C6H6 Simulazione condotte sul sistema per il calcolo parallelo ad alte prestazioni installato presso il centro di calcolo CINECA acquisito da ARPA in qualità di soggetto attuatore del progetto Sviluppo degli strumenti per la conoscenza, la valutazione e la gestione della qualità dell'aria, finanziato nell'ambito dell'accordo sottoscritto (31 gennaio 2008) tra Regione Piemonte, Comune di Torino e MATTM
13 Catena operativa Fase di post-elaborazione e prodotti disponibili: Mappe di concentrazione, Indicatori previsti su griglia. stime di concentrazione previste su base comunale, Indice di qualità dell'area previsto (IPQA) per l'area metropolitana Bollettino ozono; Bollettino previsionale PM10 Disseminazione: I risultati numerici delle simulazioni sono distribuiti alle provincie di Torino e Novara, che, tramite applicazioni client possono consultarli I bollettini previsionali sono consultabili sul sito
14 Mappe di concentrazione PM10 media oraria, previsioni per il 24/11/2011 ore 9.00 a.m emesse il 23/11/2011
15 Prestazioni del sistema modellistico Periodo: 10 mesi (01/01/ /10/2011) Inquinanti considerati: PM10, O3, NO2 Dominio: dominio g3 su Torino Metodo: confronto tra i dati di concentrazione misurati dal sistema regionale di rilevamento della qualità dell'aria e quelli previsti dal modello sulle coordinate delle stazione di monitoraggio (estratte dai campi al suolo con interpolazione bilineare dei valori sui quattro punti più vicini)
16 Obiettivi di qualità del dato D.lgs 155/2010 RDE (relative directive error) RDE= Olv Mlv / LV Olv= concentrazione misurata più vicina al valore limite; Mlv= corrispondente concentrazione simulata nella distribuzione quantile-quantile * LV= valore limite (o valore obiettivo) L'incertezza della modellazione corrisponde a MRDE, il massimo RDE calcolato utilizzando il 90% delle stazioni disponibili * Distribuzione quantile quantile:distribuzione in cui valore misurato e valore simulato sono abbinati ed ordinati in ordine crescente Incertezza della modellizzazione [% ] SO2,NO2, NOx CO PM10, PM2.5 O3 Media oraria 50% % Media su otto ore 50% % Media giornaliera 50% da definire ---- Media annuale 30% 50% ----
17 O3 media mobile su otto ore Obiettivi di qualità ( MRDE<=50%) ampiamente rispettati in tutte le stazioni considerate (con dati validi disponibili superiori al 75% del totale); Le prestazioni sono simili in tutte le scadenze previsionali
18 O3 media mobile su otto ore Ottima concordanza tra osservato e simulato, tendenza alla sottostima dei valori più bassi
19 PM10 media giornaliera Obiettivi di qualità (ipotizzando MRDE<=50% come per la media annuale) rispettati in tutte le stazioni considerate (con dati validi disponibili superiori al 75% del totale) I risultati migliori si ottengono nelle stazioni site in Torino e con la previsione a +48 ore, i peggiori con la +24 nella stazione di Druento Le differenze tra le scadenze previsionali a +48 e +72 sono minime
20 PM10 media giornaliera Ottima concordanza per concentrazioni dell'ordine o superiori al valore limite. Sottostima dei valori più elevati di particolato
21 PM10 media giornaliera Andamento temporale della serie ottimamente riprodotto
22 NO2 media oraria Ottimo accordo fino a valori dell'ordine della soglia di valutazione superiore per la media oraria (140 ug/m3), tendenza alla sottostima delle concentrazioni più elevate
23 Grazie per l'attenzione
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