Evoluzione della rete Regionale di monitoraggio e analisi dei dati delle polveri nel periodo M. Angelucci, G. Marchetti Arpa Umbria

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Maddalena Boni
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1 Evoluzione della rete Regionale di monitoraggio e analisi dei dati delle polveri nel periodo M. Angelucci, G. Marchetti Arpa Umbria

2 Qualità dell Aria

3 Inventario delle emissioni

4 Inventario delle Emissioni Inventario delle Emissioni: è una serie organizzata di dati relativi alle quantità di inquinanti introdotti nell atmosfera da sorgenti naturali e/o da attività antropiche. DLgs 155/210 (ex DLgs 351/99): "Attuazione della direttiva 96/62/CE in materia di valutazione e gestione della qualità dell aria" DLgs 155/210 (ex DM 1/10/2002 n.261): Regolamento recante le direttive tecniche per la valutazione preliminare della qualità dell'aria ambiente, i criteri per l'elaborazione del piano e dei programmi

DLgs 155/210 (ex DLgs 351/99): "Attuazione della direttiva 96/62/CE in materia di valutazione e gestione della qualità dell aria"

5 Contenuto di un Inventario Locale Inquinanti Inquinanti tradizionali: SO X, NO X, NH 3, CO, PM 10, PM 2.5, COVNM, IPA, C 6 H 6 Metalli pesanti: As, Cd, Cu, Cr, Ni, Hg, Zn, Pb, Se Microinquinanti organici: PCDD/F, PCB, PCN, PCT Gas serra: CO 2, CH 4, N 2 O, H-FCs, PFCs, SF 6 Lesivi per l'ozono: CFC, H-CFC

5, COVNM, IPA, C 6 H 6 Metalli pesanti: As, Cd, Cu, Cr, Ni, Hg, Zn, Pb, Se

6 Contenuto di un Inventario Locale Classificazione delle sorgenti: Puntuali impianti e stabilimenti Lineari e nodali strade, ferrovie, vie di navigazione Areali o diffuse riscaldamento, incendi, emissioni naturali, traffico urbano

nodali strade, ferrovie, vie di navigazione Areali o

7 Modellistica di qualità dell aria

8 Modellistica a scala locale Modelli a scala locale : modelli analitici a pennacchio (gaussiani o ibridi) condizioni di dispersione stazionarie e omogenee: dati meteo da una sola centralina più rappresentativa raggio d utilizzo di pochi chilometri non considerano la micro-circolazione dovuta a situazioni orografiche complesse trascurano le trasformazioni foto-chimiche numero limitato di sorgenti Storicamente sono utilizzati per simulare la dispersione dei fumi emessi dai camini di insediamenti industriali Necessitano di pochi dati meteorologici ma spesso quelli misurati dalle centraline meteo non sono sufficienti! Esempi di modelli: Calpuff, ISC3, Aermod, WinDIMULA, ARIA Impact,

trasformazioni foto-chimiche numero limitato di sorgenti Storicamente sono utilizzati per simulare la dispersione dei fumi emessi dai camini di insediamenti industriali

9 Dati per modellistica a larga scala Modelli con trasformazioni fotochimiche Necessitano di numerosi parametri meteo in campi 4D Sono utilizzate per simulare la qualità dell aria di vaste aree e, in particolare, per inquinanti secondari (es. O 3, PM 10 ) Esempi di modelli: Chimere, CAMx, Calgrid, Farm, Dominio della simulazione ARPA-UniPG

qualità dell aria di vaste aree e, in particolare, per inquinanti secondari (es.

10 Il modello DPSIR Determinanti: indici di attività Pressioni: Stato: Impatti: Emissioni per attività emissioni in atmosfera Modelli di dispersione qualità dell aria Monitoraggio Q. A. esposizione della popolazione impatti sanitari Piano di Risanamento e Mantenimento della Q.A. Valutare l efficacia delle azioni: - limiti alle emissioni - blocchi del traffico - rinnovo apparati termici - rinnovo del parco auto - interventi alla viabilità R D Risposte: misure prescrizioni incentivi I S P

esposizione della popolazione impatti sanitari Piano di Risanamento e Mantenimento della Q.A.

11 La Rete di Monitoraggio

12 La Rete di monitoraggio della Qualità dell aria La Rete di monitoraggio in continuo è costituita da 12 centraline ubicate nelle aree comunali identificate dal Piano regionale di Mantenimento e Risanamento della Qualità dell aria quali zone da risanare Le centraline sono gestite dalla Provincia di Terni (nel territorio di competenza) e da Arpa Umbria I dati sono validati e pubblicati da Arpa Umbria

Risanamento della Qualità dell aria quali zone da risanare Le centraline sono gestite dalla

13 La Rete Regionale di Monitoraggio della Qualità dell Aria

14 Rete Regionale Stazioni in Provincia di Perugia Nome Stazione Perugia - Cortonese Perugia - Fontivegge Perugia - P.S. Giovanni Spoleto P. Vittoria Foligno - P. Romana Gubbio - P. 40 Martiri Normativa prevedeva misure di Polveri Totali Sospese (PTS) Tipologia A ai partire dal 2000 si è iniziato a misurare il PM10 Tipo Tipo Anno di Anno di sensi PM10 PM2.5 Stazione Zona attivazione attivazione DM Normativa 60 prevedeva misure di Polveri Totali Sospese (PTS) A partire dal 2001 si è iniziato a misurare il PM10 Esp. Pop. in Fondo Urbana 1998 SI 2008 SI generale Esp.Livelli elevati Normativa prevedeva misure di Polveri Totali Sospese (PTS) A partire dal 2005 si è iniziato a misurare il PM10 più Esp. Pop. in generale Esp. Pop. in generale Esp. Pop. in generale Esp. Pop. in generale Traffico Urbana 1997 SI 2005 SI Traffico Urbana 1998 SI 2008 SI Traffico Urbana 2007 SI 2007 SI Traffico Urbana 2008 SI Traffico Urbana 2008 SI Torgiano - Brufa // Fondo Rurale 2009 SI Metalli SI SI SI SI SI IPA SI SI SI SI SI

5 Stazione Zona attivazione attivazione DM Normativa 60 prevedeva misure di Polveri Totali Sospese (PTS) A partire dal 2001 si è iniziato a misurare il PM10 Esp. Pop.

15 Rete Regionale Stazioni in Provincia di Terni Normativa prevedeva misure di Polveri Totali Sospese (PTS) A partire dal 2004 si è iniziato a misurare il PM10 Nome Stazione Terni - Carrara Terni - V. Verga Terni - Borgo Rivo Tipologia Normativa ai prevedeva misure di Polveri Totali Sospese (PTS) A partire dal 2001 Tipo si è iniziato Tipo a misurare il Anno PM10 di Anno di sensi PM10 Stazione Zona attivazione attivazione DM Normativa 60 prevedeva misure di Polveri Totali Sospese (PTS) PM2.5 A partire dal 2001si è iniziato a misurare il PM10 Esp.Livelli più Normativa prevedeva Traffico misure di Polveri Urbana Totali Sospese 1995 (PTS) elevati A partire dal 2005si è iniziato a misurare il PM10 SI 2006 SI Esp. Pop. in Traffico Urbana 2000 generale Normativa prevedeva misure di Polveri Totali Sospese (PTS) SI A partire dal 2006 si è iniziato a misurare il PM10 Esp. Pop. in Industriale Suburbana 2000 generale SI Metalli IPA Terni - Le Grazie Esp. Pop. in generale Traffico Suburbana 2004 SI 2006 SI SI SI Narni - Narni Scalo Esp. Pop. in generale Industriale Urbana 1980 SI

attivazione attivazione DM Normativa 60 prevedeva misure di Polveri Totali Sospese (PTS) PM2.5 A partire dal 2001si è iniziato a misurare il PM10 Esp.

16 Analisi statistica delle PM10 Grazie alla collaborazione con Facoltà di Economia, Corso di Laurea in Statistica ed Informatica per la Gestione delle Imprese, Prof. G. Cicchitelli Prof.ssa E. Stanghellini Prof.ssa M. G Ranalli Modelli ARIMA (processi auto regressivi a media mobile che derivano dall unione di due modelli più semplici: AR (Auto Regression) di ordine p e MA (Moving Average) di ordine q) Con tali modelli si sono studiati i dati delle polveri fini misurati nell anno 2009 per tutte le stazioni presenti sul territorio regionale insieme e separatamente per le stazioni sul territorio delle città di Perugia e di Terni. Questo primo studio ha mostrato: l andamento delle concentrazioni delle polveri non risulta influenzato dalle osservazioni dei giorni precedenti in maniera regolare e generalizzabile il livello delle concentrazioni è strettamente legato ad eventi caratterizzanti il giorno stesso, o a fattori legati alla stazione di rilevazione e quindi alla sorgente principale posta a monitorare la variabile che influisce notevolmente è la presenza di un evento sahariano, il quale fa aumentare il livello di concentrazione delle polveri i giorni festivi hanno un effetto negativo, abbassano cioè il livello medio delle polveri

G Ranalli Modelli ARIMA (processi auto regressivi a media mobile che derivano dall unione di due modelli più semplici: AR (Auto Regression) di ordine p e MA (Moving Average) di ordine q) Con tali

17 Analisi statistica delle PM10 Grazie alla collaborazione con Facoltà di Economia, Corso di Laurea in Statistica ed Informatica per la Gestione delle Imprese, Prof. G. Cicchitelli Prof.ssa E. Stanghellini Prof.ssa M. G Ranalli la correlazione all interno del giorno è buona Perugia aumenta per il modello ristretto, rispetto al modello con tutte le stazioni, Fontivegge presenta un coefficiente molto alto che si discosta dalla stazione assimilata nell intercetta, cioè Cortonese e questo conferma valori costantemente più alti rispetto alle altre stazioni Terni non varia per il modello ristretto, rispetto al modello con tutte le nell intercetta è più alta e ciò conferma che il livello della concentrazione delle polveri è in media più alto Terni le stazioni risultano rilevare un livello medio più simile: Le Grazie, la stazione inglobata nell intercetta, e Borgo Rivo non sono significativamente diverse, Maratta, Polymer e Verga sono simili tra loro, ma non molto distanti da Le Grazie, Prisciano è a un livello maggiore Terni Le Grazie è la stazione con maggior numero di superamenti ma misura un livello di inquinamento mediamente più basso rispetto alle altre stazioni, presenta il fenomeno dei picchi nella stagione invernale e dell abbassamento nella stagione estiva, in maniera molto più marcata ed evidente

G Ranalli la correlazione all interno del giorno è buona Perugia aumenta per il modello ristretto, rispetto al modello con tutte le stazioni, Fontivegge presenta un coefficiente molto alto che si

18 I risultati del monitoraggio

19 PM10 media annua Provincia di Perugia

20 PM10 Numero superamenti Provincia di Perugia

21 PM10 media annua Provincia di Terni

22 PM10 Numero superamenti Provincia di Terni

23 PM2.5 media annua Regione Umbria

24 Sviluppi futuri la normativa prevede che: analisi della rete per verificarne la rispondenza nuova zonizzazione aggiornamento della strumentazione centralina di fondo urbano nella provincia di Terni valutazione intrusioni sahariane nuove analisi statistiche

25 Grazie per l attenzione Ringrazio per la collaborazione Areni Mirco Caterina Austeri Emanuele Bubù Mara Gallettti Laura Mascelloni Marco Pompei Prof. Giuseppe Cicchitelli Prof.ssa Elena Stanghellini Prof.ssa Maria Giovanna Ranalli Saverio Ranciari Giorgia Rocco Arpa Umbria Facoltà di Economia Corso di Laurea in Statistica ed Informatica per la Gestione delle Imprese

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