Applicazioni dei modelli CTM: analisi di scenario

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1 Applicazioni dei modelli CTM: analisi di scenario

2 Sommario Cos è un analisi di scenario Esempio di applicazione: il progetto City-Delta Scelte tecniche (impostazione di un analisi di scenario) Validazione caso base Risultati dell analisi degli scenari

3 Analisi di scenario (1) Simulazione con catena modellistica CTM Run base : si cerca di riprodurre la situazione attuale Run di scenario : si cambia l input emissivo Si studiano le differenze tra le 2 simulazioni. Ipotesi forte: se anche il modello ha degli errori, le variazioni sono rappresentative di quello che succederebbe nella realtà 2 possibili implementazioni: Episodi significativi Simulazione lunga (1 anno) NOTA: In genere si studiano scale relativamente grandi (Regione o più), in cui gli inquinanti secondari hanno un ruolo importante; per scale più piccole non è detto che un CTM sia lo strumento giusto

4 Analisi di scenario (2) Emissioni: in genere si cambiano solo i totali annuali, lasciando invariata distribuzione spaziale, speciazione VOC, profili temporali ecc. Condizioni al contorno: possono cambiare se lo scenario riguarda una scala più ampia del dominio di integrazione Tutto il resto rimane invariato

5 Il progetto City-Delta Progetto EU, Obiettivo: verificare l impatto delle misure di riduzione delle emissioni sull inquinamento nelle grandi aree urbane europee O3 e PM10 attenzione concentrata sui delta, cioè sul confronto tra gli effetti di diversi possibili politiche di intervento Ha coinvolto la maggior parte degli istituti europei attivi sull argomento, e costituisce una sorta di stato dell arte (da cui trarre metodologia e con cui confrontarsi)

6 City Delta: scelte tecniche Usare il maggior numero possibile di modelli diversi, in modo da avere un risultato robusto e una stima dell incertezza Dominio, emissioni e BC uguali per tutti i modelli Meteorologia, schema chimico, land use: lasciati a discrezione dei partecipanti Simulazioni annuali (PM10) e semestre estivo (O3) (scelto l anno 1999, come miglior compromesso tra presenza di dati osservati e aggiornamento degli inventari) Aree di integrazione dominio continentale: tutta Europa, risoluzione 50 km domini locali: 300x300 km 2 centrato sulle città da analizzare (8, tra cui Milano), risoluzione 5-10 km Emissioni EMEP per il dominio continentale; Inventari locali (ev. integrati con EMEP) per i domini locali

7 Validazione caso base: stazioni utilizzate NB: Le stazioni 7 (Motta Visconti), 10 (V.Vidoletti) e 12 (Cossato) sono suburbane/rurali (senza PM10), le altre sono urbane

8 Validazione caso base (1) Concentrazione media: O3 estivo (sn) PM10 annuale (dx) Ozono abbastanza buono (gradiente urb-rur non sempre corretto) PM10: diversi modelli mostrano una forte sottostima

9 Validazione caso base (2) Coefficiente di correlazione: O3 estivo (sn) PM10 annuale (dx) Correlazione migliore per O3, in parte dovuta al forte ciclo giornaliero (considerando solo le ore diurne scende a 0.5) PM10: non tutti i modelli che sottostimano correlano male

10 Validazione caso base (3) Distribuzione molto diversa per le stazioni rurali (10 e 12), riprodotta in modo variabile dai vari modelli Distribuzione di frequenza, O3, dati orari

11 Validazione caso base (4) Tutti i modelli sottostimano fortemente la variabilità temporale del PM10 (per la variabilità spaziale, non ci sono dati rurali disponibili ) PM10, rapporto tra varianza simulata e osservata,

12 Scenari (1) Scenari (tutti riguardano l intera Europa cambiano anche le BC) Caso base 1999 CLE 2010 MFR 2010 Varie combinazioni intermedie Metodo: confronto su un insieme di punti

13 Scenari (2) Base/ CLE Base/ MFR NOx - 40% - 55% VOC - 40% - 64% PM 10-46% - 70% Scenari emissivi utilizzati in City Delta, dominio di Milano

14 Analisi degli scenari: O 3 medio, CLE Concentrazione media O3 (ppb): scenario base (sn) e riduzione con CLE (dx) La concentrazione media di O3 non cambia a in modo significativo, nonostante riduzione del 40% dei precursori In area urbana c è addirittura un lieve aumento

15 Analisi degli scenari: O 3 medio, MFR Concentrazione media O3 (ppb): scenario base (sn) e riduzione con MFR (dx) Con precursori ridotti del 60%, concentrazione media di O3 invariata in città e -5% rurale

16 Ozono e precursori La concentrazione di Ozono è il risultato dell equilibrio di diverse reazioni chimiche concorrenti Può capitare che a una riduzione di tutti i precursori corrisponda un aumento dell ozono Conc. all equilibrio dell Ozono in funzione delle conc. di VOC e NOx

17 Analisi degli scenari: superamenti O 3, CLE O3, numero superamenti 120 µg/m3: scenario base (sn) e riduzione con CLE (dx) Precursori ridotti del 40%, n di superamenti 25%

18 Analisi degli scenari: superamenti O 3, MFR O3, numero superamenti 120 µg/m3: scenario base (sn) e riduzione con MFR (dx) Precursori ridotti del 60%, n di superamenti 50%

19 Analisi degli scenari: PM 10 medio, CLE Concentrazione media PM10: scenario base (sn) e riduzione con CLE (dx) Emissioni 45%, PM10-35% La riduzione sembra abbastanza lineare (i.e. i modelli con concentrazioni più elevate hanno anche una riduzione più marcata)

20 Analisi degli scenari: PM 10 medio, MFR Concentrazione media PM10: scenario base (sn) e riduzione con MFR (dx) Emissioni 70%, PM10-65% La riduzione sembra lineare

21 Analisi degli scenari: superamenti PM 10, CLE PM10, n superamenti 50 ug/m3 : scenario base (sn) e riduzione con CLE (dx) Emissioni 45%, superamenti 65% Con MFR praticamente non ci sono più superamenti

22 Analisi degli scenari: conclusioni Ozono: I modelli hanno una certa variabilità, ma i risultati generali sembrano molto robusti Riduzioni anche considerevoli (CLE) dei precursori possono non portare a una riduzione significativa dell Ozono medio Più facile ottenere una riduzione dei valori di picco (n di superamenti, AOT, massimi giornalieri ) PM10: I modelli hanno maggiori problemi e molta variabilità Con scenari di riduzione a tappeto (i.e. tutta Europa e tutte le emissioni), il valore medio si riduce in modo quasi lineare Questo probabilmente non è più vero se la riduzione delle emissioni è solo locale! (risultato preliminare Val Padana: emissioni 30%, conc. 15%) Il n di superamenti cala in modo molto più vistoso del valor medio

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24 Attività previste per il 2006 Evoluzione dell input meteo per ADMS e altri modelli semplici: LAMA(Hmix) revisione Calmet NINFA Correzione bias PM10 Scenario CLE Scenario Piani di risanamento