COMPARAZIONE MODELLISTICA CALPUFF-AERMOD A SUPPORTO DELLO STUDIO DI IMPATTO AMBIENTALE DELLA CENTRALE ELETTRICA DI SCARLINO (GR)

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1 COMPARAZIONE MODELLISTICA CALPUFF-AERMOD A SUPPORTO DELLO STUDIO DI IMPATTO AMBIENTALE DELLA CENTRALE ELETTRICA DI SCARLINO (GR) 1 PREMESSA Scopo del presente studo è quello d verfcare l attendbltà de rsultat modellstc della valutazone degl mpatt sulla componente atmosfera eseguta nello studo d mpatto ambentale relatvo alla proposta d potenzamento ed ammodernamento della centrale elettrca d Scarlno, Grosseto. La determnazone della valdtà de rsultat d un modello dffusonale, n subordne alla defnzone delle condzon d applcabltà del modello matematco, costtusce un punto fondamentale nella realzzazone d valutazon prevsonal d rcaduta d nqunant, che se trascurata o sottovalutata può portare a pesant error d valutazone. Per la valutazone del modello pù doneo alla rappresentazone d un caso specfco d studo, una prma fase determnante è l repermento n va prelmnare d un data base d modell classfcat secondo le specfche ed requst tecnc oltre alle modaltà e specfctà d applcazone. A seconda delle fnaltà e degl ambt d applcazone s possono dstnguere dverse tpologe generche d modell: modell d mcroscala, mesoscala, larga scala o ancora a scala planetara, a seconda dell'ambto d applcazone degl effett; modell d tpo lagrangan o euleran, a seconda del sstema d rfermento matematco scelto; modell gaussan, a puff, a partcelle, a box a seconda de crter d modellzzazone matematca scelt; modell solo fsc, chmc o fotochmc; modell a recettore etc.. I modell applcabl n campo dffusonale d nqunant atmosferc sono dstnt anche sulla base della sorgente d emssone a cu s applcano. Rspetto alle emsson d nqunant nfatt essteranno: sorgent puntual, per le qual l emssone è assmlable per caratterstca fsca e per contesto d studo e valutazone preso n esame ad una emssone puntforme all nterno dell area d ndagne rappresentatva; sorgent areal, sostanzalmente classfcate n ragone d due possbl casstche: 1. emsson per le qual la tpologa d emssone assume caratterstca fsca d emssone dffusa all nterno d un area avente emssone meda omogenea. 2. emsson per le qual, stante la sgnfcatvtà d emssone assoluta o relatva, rspetto ad altre sorgent prese n esame nel caso n anals, è trascurable l errore computo nel 1

2 consderare tale font all nterno d una aggregazone d pù sorgent con emssone meda omogenea entro un area d rfermento (emsson sa da camn che da ret d traffco). sorgent lnear, per le qual l emssone è assmlable ad una lnea d emssone omogenea. Tpcamente emsson puntual affancate (coastal emssons) o emsson vecolar da traffco, per ret d scorrmento a flusso sgnfcatvo. Altra dstnzone n merto a modell dffusonal è rappresentata dalle condzon orografche d rfermento: modell flat terran, che trovano effcaca d applcazone (n termn d margne d valdtà de rsultat ottenut) n condzon d terreno patto (quota del suolo ma superore alla mnma altezza tra le dverse emsson consderate); modell complex terran, che trovano effcaca d applcazone (n termn d margne d valdtà de rsultat ottenut) anche n condzon d terreno per l quale le quote comprese entro l area d msura sano anche superor alla mnma altezza tra le dverse emsson consderate (altezza sorgente). A fn della ndvduazone del modello d calcolo pù doneo per una corretta esecuzone d uno studo d modellstca dffusonale atmosferca, nel caso specfco s deve, qund, dare partcolare enfas a seguent element: specfctà geografca e morfologca del sto, avente condzon d orografa complessa; tpologa d sorgent consderate: sorgent puntual multple (emsson ndustral); ntervallo spazale e temporale d anals, che rende necessara l applcazone d un modello d mesoscala; tpologa d nqunant trattat, caratterzzat da stat fsc partcellar e gassos. Alla luce degl aspett sopra consderat, l modello pù approprato al caso specfco d ndagne rsulta essere CALPUFF. Quest ultmo è un modello a puff, ndcato per condzon d orografa complessa, stuazon meteorologche crtche come le calme d vento e domn spazal anche d grand dmenson (ragg d nfluenza compres tra e 10 e 100 km), capace d modellare non solo la dspersone atmosferca degl nqunant, ma anche la deposzone al suolo. Il modello, noltre, è tra preferred/recommended models ndcat dall agenza per la protezone dell ambente amercana (EPA, Envronmental Protecton Agency) [1] ed è anche per gl element rchamat tra modell pù utlzzat e unversalmente rconoscut nel mondo come supporto d stud d mpatto ambentale. Altro elemento determnante nella scelta del modello rsulta, però, essere la dsponbltà d dat meteorologc caratterstc dell area d ndagne. Nel caso specfco d studo, la dffcoltà nel reperre sere storche d dat meteorologc n quota (n partcolare profl vertcal d vento e temperatura) relatve a pù ann, ha spnto nella fase d realzzazone del SIA alla scelta d un sstema modellstco 2

3 alternatvo a CALMET-CALPUFF. AERMOD è stato l modello selezonato per la valutazone comparatva scenaro attuale-scenaro d progetto degl mpatt sulla qualtà dell ara. Tale modello, seppur compreso tra preferred/recommended models ndcat dall agenza per la protezone dell ambente amercana (EPA, Envronmental Protecton Agency) [1], presenta delle lmtazone nella valutazone delle condzon d orografa complessa e nella elaborazone delle calme d vento. Per quest motv nel presente documento s è provveduto ad effettuare la verfca d applcabltà del modello AERMOD al caso specfco d ndagne attraverso la realzzazone d uno studo d valdazone basato sulla comparazone tra l modello CALPUFF e l modello AERMOD per un arco temporale per cu fossero dsponbl gl nput meteorologc per CALMET-CALPUFF (anno 2002). Tale metodologa, basata sull anals d ndc statstc, vene utlzzata da maggor grupp d rcerca europe e nternazonal operant nell'utlzzo d modell dffusonal come supporto alla scelta del modello dffusonale da applcare nel caso specfco d rfermento e s basa su una valutazone comparatva specfca tra modell certfcat per la specfca applcazone (nel presente caso CALPUFF) e modell d mpego maggormente flessble (nel presente caso AERMOD). Nel paragrafo successvo vene descrtta nel dettaglo la procedura d ndagne adottata per effettuare la verfca d applcabltà d AERMOD, mentre ne paragraf 3 e 4 vengono brevemente descrtt modell mpegat nel presente studo. Il paragrafo 5 rporta la descrzone dello scenaro d rfermento utlzzato per la realzzazone del confronto tra modell, mentre nel 6 sono rportat rsultat d tale confronto. 2 METODOLOGIA D INDAGINE Compless modell numerc sono largamente utlzzat come supporto alle decson n campo ambentale, sebbene non sempre sano stat sottopost ad accurata anals delle loro capactà. Ne consegue che spesso decson con conseguenze poltche ed economche sono basate su dat d qualtà sconoscuta [2]. La defnzone d qualtà d un modello non è un operazone semplce e non sono stat svluppat approcc unversal. Esstono dverse metodologe d valutazone delle performance de modell comunemente applcate. Un nseme d attvtà deve comunque essere defnto per garantre e mglorare la qualtà de rsultat d un dato modello. Per questo l asscurazone d qualtà (AQ) goca un ruolo sempre pù mportante nella comuntà d utlzzator e svluppator d modell [3]. L asscurazone d qualtà ne modell d dspersone d nqunant è un approcco puttosto nuovo. Al contraro l termne stesso asscurazone d qualtà è utlzzato da tempo n dvers camp qual smaltmento de rfut, ncenermento, montoraggo della qualtà dell ara o dell acqua, msure n laboratoro, svluppo d software, etc. L obbettvo fondamentale dell AQ è d fornre dat d qualtà asscurata, e rchede la defnzone d obbettv, strument e stratege d mplementazone. Una defnzone d AQ può essere trovato ad esempo nelle norme ISO sulla gestone ambentale. L Asscurazone d Qualtà d un modello è un sstema ntegrato d attvtà che nclude: 3

4 panfcazone, documentazone, mplementazone e valutazone. Tale sstema ha lo scopo d asscurare che l modello che s sta usando abba un certo grado d qualtà attesa. L mplementazone dell AQ nella modellstca ntroduce una nuova prospettva per la stma delle performance del modello, l quale vene gudcato n termn d utltà de rsultat e d attnenza agl scop prepost. Per valutare la qualtà s utlzza normalmente la valutazone del modello (ME, Model Evaluaton). La ME può essere defnta come un sstema generale d procedure progettate allo scopo d msurare le performance d un modello. Essa comprende normalmente le seguent fas: verfcazone, valdazone, anals d sensbltà, anals delle ncertezze e comparazone tra modell. D seguto vengono descrtte le vare fas della ME: Verfcazone: processo atto alla verfca che un modello tecnco sa la corretta rappresentazone d un dato modello concettuale sul quale è basato. Include anche la verfca che le equazon matematche convolte sano rsolte correttamente ed l controllo d qualtà del software mplementato. Valdazone: processo atto alla verfca che l software ed l modello concettuale fornscano una rappresentazone adeguata del problema consderato. Convolge la comparazone tra rsultat del modello e dat msurat spermentalmente. Anals d sensbltà: processo atto ad dentfcare grandezza, drezone e forma (lneare o non lneare) dell effetto ndvduale d alcun parametr su rsultat del modello. Anals delle ncertezze: processo atto alla caratterzzazone delle ncertezze legate a rsultat del modello. Può essere d tpo qualtatvo (defnzone delle sorgent della grandezza degl error), sem-quanttatvo (classfca degl error e ndcator relatv), o quanttatvo (parametr statstc, metod probablstc, propagazone degl error). Comparazone tra modell: processo atto alla valutazone delle performance d un modello per mezzo della comparazone smultanea d rsultat provenent da dvers modell. L applcazone d tale procedura standard vene comunque complcata dalla presenza d modell o sstem modellstca molto compless, che prendono n consderazone un gran numero d parametr d nput (andando così a complcare notevolmente le fas d anals d sensbltà e delle ncertezze) o compost da dvers modul o modell. Nell'ambto d questo lavoro, n partcolare, è stata applcata la tecnca della comparazone tra modell; tale studo è stato condotto n due fas: un prmo confronto grafco tra le mappe rsultant dalle due anals modellstche e una dettaglata anals statstca de rsultat, assumendo come rfermento rsultat d CALPUFF. La prma fase è necessara per un anals qualtatva prelmnare de rsultat, mentre lo studo statstco serve per quantfcare la qualtà del modello da verfcare sulla base de rsultat del modello certfcato d rfermento. 4

5 Gl ndc statstc applcat nel presente lavoro sono dervat dal software BOOT [4] e dal Model Valdaton Kt (MVK) [5] [6]. Inoltre sono stat utlzzat anche gl ndc propost da Pol e Crllo (1993 [7]). Il set d ndc che ne derva rsulta analogo a quello applcato n [8] per la valdazone del codce SAFE AIR n terreno complesso. In partcolare sono stat utlzzat seguent parametr: - MEAN: fornsce valor med relatv sa alle concentrazon osservate determnate con l modello d rfermento che a quelle smulate tramte altr modell matematc ed è defnto come segue o s o C s C MEAN reference = C = MEAN = = smulated C N N dove N è l numero totale d recettor e C o (C s ) la concentrazone osservata (smulata) al recettore -esmo; un modello che fornsce rsultat dentc a quello d rfermento dovrebbe dare MEAN reference = MEAN smulated. - BIAS: fornsce nformazon sul comportamento n meda del modello ed è così defnto: BIAS = C o C s Un modello che fornsce rsultat dentc a quello d rfermento avrebbe BIAS=0, mentre se BIAS>0 (<0) l modello n meda tende a sottostmare (sovrastmare) le concentrazon osservate. Tenendo conto esclusvamente d tale parametro s perdono nformazon relatve al rapporto tra valor med, per questo vene ntrodotto anche l successvo ndce. - FB (Fractonal Bas): è l corrspettvo d BIAS normalzzato rspetto al valore medo d MEAN obseved e MEAN smulated e consente d determnare a partà d BIAS qual è l modello pù performante. o s C C FB = o s ( C + C ) 2 Può varare tra -2 e +2, un modello che fornsce rsultat dentc a quello d rfermento assumerebbe FB=0, mentre se FB>0 (<0) l modello n meda tende a sottostmare (sovrastmare) le concentrazon osservate. - SIGMA: chamato anche devazone standard, fornsce nformazon rguardo della dspersone de dat rspetto al valor medo. Può essere calcolata sa per le concentrazon msurate che per quelle smulate. 5

6 SIGMA reference o = σ = o o ( C C ) N 2 SIGMA smulated s = σ = s s ( C C ) N 2 Un modello che fornsce rsultat dentc a quello d rfermento dovrebbe dare SIGMA obseved = SIGMA smulated. - FS (Fractonal Standard devaton): è defnto come segue FS o s σ σ = o s ( σ + σ ) 2 Può varare tra -2 e +2, un modello che fornsce rsultat dentc a quello d rfermento assumerebbe FS=0, mentre se FS>0 (<0) la dspersone de valor d concentrazone smulat è pù pccola (grande) d quella relatva a dat msurat. Così come FB ntegra le ndcazon fornte da MEAN e BIAS allo stesso modo FS completa quelle d SIGMA. - COR (lnear CORrelaton coeffcent): dà nformazon relatve alla correlazone lneare de dat. COR = o o s s ( C C )( C C ) o s σ σ Può varare tra -1 e +1, se COR=+1 l modello fornsce rsultat dentc a quello d rfermento e tutte le coppe d dat (C o,c s ) stanno su una lnea retta con pendenza par a 1. - FA2 (fracton wthn a FActor of 2): fornsce nformazon relatve al rapporto tra dat msurat e smulat; n partcolare è defnto come la frazone d dat per cu s C C Il modello che fornsce rsultat dentc a quello d rfermento se FA2=1. o - NMSE (Normalsed Mean Square Error): l valore d questo ndce è sempre postvo ed è defnto come segue NMSE = ( k ) s 2 1 s k 2 dove k =C s /C o e s =C o /MEAN obseved ; l modello fornsce rsultat dentc a quello d rfermento se NMSE=0. 6

7 - WNNR (Weghted Normalzed mean square error of the Normalzed Ratos): è determnato dalla seguente espressone s 2 ' ( 1 k ) ' sk WNNR = dove k =1/k (se k >1) e k =k (se k <1); l modello fornsce rsultat dentc a quello d rfermento se WNNR=0, l valore d questo ndce è sempre postvo. 2 - NNR (Normalzed mean square error of the Normalzed Ratos): l valore d questo ndce è sempre postvo ed è defnto come segue ' ( 1 k ) ' k NNR = se NNR=1 l modello fornsce rsultat dentc a quello d rfermento. 2 Gl ndc FA2, NMSE, WNNR e NNR fornscono nformazon relatve al rapporto tra concentrazon msurate e smulate. Soltanto FA2 e NNR dpendono esclusvamente da tale rapporto e non sono nfluenzat dal set d msure, consentendo così d confrontare anche smulazon relatve a dfferent esperment. NNR assegna, nfatt, la stessa mportanza agl error ndpendentemente dalla poszone de dat all nterno del range d concentrazone; NMSE, nvece, dà maggor rlevo agl error legat sa a pù alt che a pù bass valor d concentrazone, mentre WNNR dà maggor peso agl error conness alle pù elavate concentrazon. In ogn caso, valor degl ndc statstc dfferent da quell attes per l modello d rfermento non sgnfcano necessaramente che un modello matematco fornsca dat non attendbl, molte sono nfatt le varabl d errore e le approssmazon e le semplfcazon d cu s deve tener conto per poter gudcare se un codce d calcolo è adeguato o meno a smulare correttamente l fenomeno che s vuole rprodurre. Crter d accettabltà basat sugl ndc statstc del software BOOT sono ndcat da Chang e Hanna (2004 [9]), qual basandos su una revew estensva delle applcazon degl ndc stess nella valutazone d modell matematc tramte comparazone con dat spermental dsaccopat nello spazo, stablscono che le prestazon d un modello possono essere defnte accettabl se vengono rspettate le seguent condzon: FA2 > 0,5; -0,3<FB<0,3; NMSE<4. 7

8 3 IL CODICE CALPUFF Il sstema modellstco CALPUFF [10] s compone d tre component separate: CALMET, CALPUFF e CALPOST, oltre ad una quanttà d pre-processor progettat per nterfaccare l modello con data set meteorologc e terrtoral d tpo standard e d largo utlzzo. In termn semplc, CALMET [11] rappresenta l modello meteorologco che rcostrusce la sere orara del campo trdmensonale d vento e d temperatura. L output prodotto da CALMET, noltre, nclude anche camp bdmensonal (superfcal) d parametr qual, ad esempo, altezza d mescolamento, caratterstche superfcal e parametr dspersv. CALPUFF è, nvece, l modello d trasporto e dspersone, necessaro per l calcolo delle traettore, della dspersone e delle trasformazon d puff d materale emesso dalle sorgent smulate. Normalmente esso utlzza camp generat da CALMET, anche se è n grado comunque d utlzzare dat meteorologc d tpo pù semplce (ad es. dat puntual) n analoga con altr modell d dffusone. Le varazon spazal e temporal ne camp meteorologc selezonat sono esplctamente prese n consderazone all nterno del perodo d smulazone. Il prncpale output d CALPUFF contene le concentrazon o le deposzon orare valutate ad ogn recettore mpostato. CALPOST è, nvece, utlzzato per l elaborazone de dat prodott da CALPUFF, ad esempo producendo tabelle rassuntve e/o dentfcando valor d pcco e var percentl per var recettor. Il modello meteorologco CALMET s compone, nel dettaglo, d un modulo per l calcolo del campo d vento (modello d tpo dagnostco) e d un modulo per l calcolo de parametr mcrometeorologc dello strato lmte atmosferco. Quando s utlzzano domn spazal molto vast, l utente ha la possbltà d aggustare camp d vento n nput utlzzando l sstema d coordnate LCP (Lambert Conformal Projecton), tenendo qund conto della curvatura terrestre. Il modello dagnostco per l calcolo de camp d vento utlzza un algortmo n due fas. Nella prma fase una stma nzale del campo d vento vene modfcata n base egl effett cnematc del terreno, de pend present, degl effett d bloccaggo. Successvamente, nella seconda fase, medante una procedura analtca oggettva, vengono ntrodott dat osservat d nput all nterno del campo prodotto dalla fase 1, ottenendo così l campo d vento fnale. Esste comunque la possbltà d utlzzare come nput camp d vento (generalmente a magle pù larghe) prodott da modell meteorologc d tpo prognostco, come ad esempo MM4-MM5. D seguto s analzzano nel dettaglo le caratterstche dell approcco modellstco d CALMET. Nella fase 1, gl effett cnematc del terreno vengono consderat medante l approcco d Lu e Yocke (1980 [12]). Il campo d vento nzale vene modfcato tramte l aggunta d component vertcal ndotte dall orografa complessa, utlzzando una funzone d decadmento d tpo esponenzale, dpendente dalla stabltà atmosferca. Gl effett del terreno sulle component orzzontal del vento sono nvece valutat applcando uno schema d mnmzzazone della dvergenza al campo d vento nzale stmato. L algortmo vene applcato teratvamente fno a che la dvergenza trdmensonale rsulta al d sotto d una certa sogla. 8

9 Il flusso su pend vene calcolato n base alla parametrzzazone d Mahrt (1982 [13]), mentre gl effett termodnamc d bloccaggo del terreno sul flusso d vento sono parametrzzat n termn d numero d Froud locale [14]. Nella fase 2 d calcolo la procedura prevede l ntroduzone de dat d nput osservat. Vene effettuata un nterpolazone pesando maggormente punt nelle vcnanze del dato osservato, mentre l campo d vento rsultante dalla fase 1 rsulta domnante nelle regon del domno pù lontane. Come gù accennato n precedenza, n alternatva a dat osservat, possono essere utlzzat rsultat dervant da modell d tpo prognostco a larga scala. Per l calcolo de parametr mcrometeorologc CALMET utlzza due dfferent modell, a seconda della tpologa d superfce planetara convolta (terreno o acqua). Al d sopra della terraferma, vene applcato l blanco energetco d Holtslag e Van Ulden (1983 [15]) per l calcolo de valor bdmensonal orar d flusso d calore sensble, veloctà d attrto, lunghezza d Monn-Obukhov e veloctà convettva d scala. Le altezze d mescolamento sono determnate a partre da valor calcolat d flusso superfcale d calore e da valor osservat de profl vertcal d temperatura. D seguto vengono, nvece, analzzate nel dettaglo le caratterstche del modello d dspersone CALPUFF. CALPUFF è un modello d dspersone mult-strato, mult-spece e non stazonaro a puff, che può smulare gl effett dervant da condzon meteorologche varabl nel tempo e nello spazo sul trasporto, la trasformazone e la rmozone degl nqunant. CALPUFF può utlzzare camp meteorologc trdmensonal calcolat da CALMET o, pù semplcemente, utlzzare dat d una sngola stazone pres come rappresentatv dell ntero domno spazale, analogamente ad altr modell d dffusone della veccha generazone. CALPUFF comprende algortm per l nclusone sa d effett aerodnamc vcno alla sorgente qual l effetto sca dell edfco ( Buldng Downwash ), nnalzamento del pennaccho progressvo, penetrazone parzale del pennaccho al d sopra dell altezza d mescolamento, sa d effett a pù larga scala qual la rmozone d nqunante (deposzone secca o umda), trasformazon chmche, nterazone mare-terraferma, etc. 4 IL CODICE AERMOD Il codce AERMOD è stato svluppato n ambto EPA dall Amercan Meteorologcal Socety (AMS)/Envronmental Protecton Agency (EPA) Regulatory Model Improvement Commttee (AERMIC) come evoluzone del modello gaussano ISC3 ed attualmente fgura tra codc pù not ed utlzzat a lvello nazonale e nternazonale. Tale modello è stato recentemente rconoscuto come regulatory ne protocoll EPA per la modellazone della dspersone atmosferca, n sosttuzone d ISC3. 9

10 AERMOD [16] è un modello d calcolo stazonaro (steady-state) n cu la dspersone n atmosfera dell nqunante emesso da una sorgente vene smulata adottando una dstrbuzone gaussana della concentrazone, sa nella drezone orzzontale che n quella vertcale, se lo strato lmte atmosferco è stable. Se nvece lo strato lmte atmosferco è nstable, s è n presenza d meccansm convettv e l codce descrve la concentrazone n ara adottando una dstrbuzone gaussana nella drezone orzzontale e una funzone denstà d probabltà (p.d.f.) bgaussana per la drezone vertcale (Wlls e Deardorff, 1981[17]; Brggs, 1993 [18]). Per tale motvo AERMOD è rtenuto un modello brdo d nuova generazone, dal momento che è n grado d descrvere n modo molto pù rappresentatvo gl effett della turbolenza dello strato lmte atmosferco che rsultava nvece una lmtazone per modell gaussan tradzonal (o d veccha generazone). Il codce prevede la possbltà d consderare dverse tpologe d font emssve (puntual, areal, volumche) ed a cascun tpo d sorgente fa corrspondere un dverso algortmo per l calcolo della concentrazone. Il modello calcola l contrbuto d cascuna sorgente nel domno d ndagne, n corrspondenza d recettor dstrbut su una grgla (defnta dall utente) o dscret e ne somma gl effett. Poché l modello è stazonaro, le emsson sono assunte costant nell ntervallo temporale d smulazone (generalmente un ora). Il codce consente d effettuare due tp d smulazon: short term : fornsce concentrazon mede orare o gornalere e qund a breve termne, consentendo d ndvduare la peggor condzone possble; long-term : tratta gl effett de rlasc prolungat nel tempo, al varare delle caratterstche atmosferche e meteorologche, e fornsce le condzon mede nell ntervallo d tempo consderato, generalmente un anno e qund a lungo termne. Il modello s avvale dell utlzzo d due altr codc per elaborare dat d nput: l preprocessore meteorologco AERMET, che consente d raccoglere ed elaborare dat meteorologc rappresentatv della zona studata, per calcolare parametr dspersv dello strato lmte atmosferco; esso permette pertanto ad AERMOD d rcavare profl vertcal delle varabl meteorologche pù nfluent sul trasporto e dspersone degl nqunant; l preprocessore orografco AERMAP, che permette d raccoglere ed elaborare le caratterstche e l altmetra del terrtoro, consentendo l applcazone d AERMOD a zone sa paneggant che a morfologa complessa. Il codce d dspersone AERMOD, nfne, dopo aver ntegrato le nformazon provenent da due preprocessor sopra llustrat, calcola le concentrazon al suolo degl nqunant emess n atmosfera assumendo partcolar potes. Nel caso d atmosfera stable l codce suppone che l nqunante dffonda nello spazo mantenendo una forma sa nella drezone orzzontale che vertcale assmlable ad una dstrbuzone gaussana, mentre nel caso d atmosfera convettva la forma adottata dal codce per dffondere l pennaccho rflette la natura non gaussana della componente vertcale della veloctà del vento. 10

11 L attuale versone d AERMOD contene partcolar algortm n grado d tenere conto d determnate caratterstche dello strato lmte atmosferco (PBL planetary boundary layer) ed è n grado d smulare l comportamento del pennaccho n dverse stuazon: calcola l plume rse, ossa l sovrannalzamento del pennaccho legato agl effett d ntrappolamento del pennaccho ne fluss turbolent, sa d natura meccanca che convettva, che tendono a manfestare una spnta dscendente sottovento agl edfc eventualmente present vcno al camno e una spnta ascendente collegata a fluss turbolent drett verso l alto; smula la buoyancy, ossa la spnta d galleggamento del pennaccho legato alle dfferenze d denstà e d temperatura del pennaccho rspetto all ara esterna; è n grado d smulare plume loftng, coè le porzon d massa degl nqunant che n stuazon convettve prma d dffonders nello strato lmte, tendono ad nnalzars e a rmanere n prossmtà del top dello strato lmte; tene conto della penetrazone del plume n presenza d nverson termche n quota; tene conto del buldng downwash, ossa dell effetto d dstorsone del flusso del pennaccho causato dalla presenza d edfc d notevol dmenson e la possbltà che tale dstorsone trascn l pennaccho al suolo. 5 SCENARIO DI CONFRONTO Per la realzzazone dello studo d comparazone de modell CALPUFF e AERMOD, sulla base dello studo modellstco effettuato nel SIA, sono stat pres come rfermento seguent aspett: 1. Data la natura del fenomeno s è decso d effettuare l anals comparatva prendendo n esame come traccant un nqunante avente stato fsco gassoso (NOx) ed uno avente stato fsco partcellare (PM10). Tale scelta derva dalla volontà d analzzare l comportamento del modello AERMOD al varare delle caratterstche fsche degl nqunant che possono essere emess dalla centrale elettrca d Scarlno. 2. Lo scenaro d ndagne preso a rfermento per lo studo comparatvo è quello defnto scenaro 1 nel SIA, ovvero lo scenaro futuro lmte. In tale scenaro vene preso n consderazone l progetto d ammodernamento dell mpanto consderando che le concentrazon d nqunant a due camn (E1 ed E2) sano par a quelle defnte dal DL 133/2005. Le caratterstche geometrche, le condzon d funzonamento e fattor d emssone utlzzate nelle due applcazon sono quelle defnt nel SIA e sono rportate nella seguente tabella. Per entrambe le applcazon modellstche è stato valutato l effetto buldng downwash a partre dal layout d mpanto prevsto nel progetto (ved fgura 1). 11

12 Fgura 1: Vsta n panta e 3D degl edfc consderat ne modell PARAMETRI CAMINO E1 CAMINO E2 COORDINATE GAUSS_BOAGA: - EST (m) - NORD (m) Altezza camno (m) Sezone camno (m 2 ) Veloctà uscta fum (m/s) Temperatura uscta fum (K) Portata fum secca 11% O 2 (Nm 3 /h) Emssone NOx (g/s) Emssone PTS (g/s) Tabella 1: Caratterstche geometrche e d funzonamento delle sorgent emssve 3. Entrambe le applcazon modellstche fanno rfermento allo stessa grgla d calcolo fnale adottata nel SIA e denomnata GRD1. Tale grgla ha un passo par a 100 m ed estensone d 7x6km 2 con vertce sud occdentale d coordnate E-GB e N_GB (ved fgura 2). 12

13 Fgura 2: Ubcazone della grgla d calcolo della dspersone degl nqunant utlzzata per l confronto modellstco 4. I confront sono stat effettuat con rfermento al perodo temporale per cu s dsponeva de dat meteorologc necessar per l applcazone del sstema modellstco CALMET- CALPUFF; tale perodo corrsponde all anno Per la realzzazone del confronto modellstco non sono state consderate altre sorgent antropche, è stato preso n consderazone esclusvamente l contrbuto della centrale elettrca. 6. Sulla base de traccant scelt per l anals comparatva e sulla base della normatva nazonale n ambto d qualtà dell ara (DM 60/2002) le grandezze che sono state analzzate per la realzzazone del confronto sono: a. Concentrazon mede annual d PM10 e NOX b. Concentrazon mede su 24 ore d PM10 n termn d 98.1 percentle (par a 7 superament annu) c. Concentrazon mede orare d NOx n termn d 99.8 percentle (par a 18 superament annu) 13

14 Tal aspett sono stat scelt con attenzone n modo da omogenezzare rsultat e rendere possble e affdable la verfca del modello AERMOD allo specfco caso d ndagne medante la metodologa della comparazone tra modell. Ulterore scopo della comparazone tra le due applcazon modellstche è, anche, quello d valutare la valdtà degl nput meteo e geofsc prescelt per l applcazone d AERMOD nel SIA. Le maggor dfferenze d applcazone tra due approcc modellstc rguardano, nfatt, dat meteorologc e orografc utlzzat come nput. Nell applcazone d AERMOD effettuata nel SIA è stato fatto rfermento alla stazone meteorologca dell aeroporto d Psa per quanto rguarda parametr meteo a terra (veloctà e drezone del vento, temperature e umdtà dell ara, copertura nuvolosa e altezza base delle nub) e sono state assunte n va semplfcatva condzon d orografa paneggante. La base dat meteorologca e terrtorale utlzzata per la realzzazone delle smulazon modellstche effettuate con CALMET-CALPUFF è nvece composta da: parametr meteo a terra (temperatura, veloctà e drezone del vento, pressone atmosferca, umdtà relatva e radazone netta) relatv all anno 2002 (base orara) delle stazon d rlevamento d Grosseto (stazone ARPAT Parco d Grosseto) e Torre del Sale (stazone Enel), profl vertcal d vento e temperatura del modello RAMS elaborat dal LaMMA (Laboratoro d Meteorologa e Modellstca Ambentale della Regone Toscana), dat orografc del DTM 1:25000 (dettaglo a 100 m) e dat d uso del suolo del Corne Landcover della Regone Toscana. 14

15 6 COMPARAZIONE TRA MODELLI Seguendo la metodologa descrtta nel paragrafo 2, una prma anals de rsultat delle smulazon è stata effettuata tramte l confronto grafco delle mappe d soconcentrazone rcavate con due approcc modellstc per le dverse categore d nqunant (NOx e PM10) e mede temporal consderate (concentrazone meda annuale, gornalera e orara). Qu d seguto s rportano confront tra le mappe ottenute con AERMOD e CALPUFF. Fgura 3: Mappe d concentrazone meda annuale d NOx Scenaro 1 (Futuro lmte) Confronto tra AERMOD (snstra) e CALPUFF (destra) Fgura 4: Mappe d concentrazone meda annuale d PM10 Scenaro 1 (Futuro lmte) Confronto tra AERMOD (snstra) e CALPUFF (destra) 15

16 Fgura 5: Mappe d concentrazone meda su 24 ore (98.7 percentle) d PM10 Scenaro 1 (Futuro lmte) Confronto tra AERMOD (snstra) e CALPUFF (destra) Fgura 6: Mappe d concentrazone meda orara (99.7 percentle) d NOx Scenaro 1 (Futuro lmte) Confronto tra AERMOD (snstra) e CALPUFF (destra) Questo tpo d anals non consente d defnre n modo quanttatvo l attendbltà de rsultat ottenut con AERMOD, è però un buon strumento d supporto all anals statstca, n quanto permette d nterpretare gl andament rsultant dall ndagne statstca e consente d determnare n modo qualtatvo comportament del modello rspetto a CALPUFF. Per quel che rguarda la concentrazone meda annuale rsultat d AERMOD mostrano una tendenza generale alla sovrastma sa per gl nqunant gassos che partcellar; rsultat n termn numerc, comunque, non s dscostano n modo sostanzale da quell ottenut con CALPUFF. Quando s analzzano le concentrazon su mede temporal pù brev l effetto d sovrastma rsulta sempre meno evdente; le concentrazon massme all nterno dell area d ndagne rsultano paragonabl, 16

17 seppur dstrbute spazalmente n modo dverso. Le maggor dfferenze s verfcano nelle zone n cu sono present le aree collnar (ved fgura 6); cò è dovuto al fatto che l effetto dell orografa complessa è tenuto n consderazone solo nell applcazone realzzata con Calpuff. Da un anals qualtatva delle lnee d soconcentrazone è evdente come n CALPUFF sa prevalente l effetto domnante delle condzon d calma d vento (concentrazon massme localzzate nell ntorno del camno), mentre n AERMOD a prevalere sono le condzon d avvezone (andamento delle lnee d soconcentrazone concentrato lungo le due drezon prevalent d avvezone: E e NNO); tale comportamento è dovuto all mpossbltà d AERMOD nel trattare le condzon d calma d vento. Successvamente sono stat valutat sulla grgla d calcolo presa a rfermento per tutte le categore d nqunant (NOx e PM10) e mede temporal consderate gl ndc statstc descrtt nel paragrafo 2. Nelle tabelle a segure s rportano rsultat ottenut; s rcorda che l crtero d accettabltà d Chang & Hanna 2004 stablsce che le prestazon d un modello possono essere defnte accettabl se vengono rspettate le seguent condzon: FA2 > 0.5; -0.3<FB<0.3; NMSE<4. NOX Meda annuale MEDIA BIAS FB SIGMA FS COR FA2 NMSE NNR WNNR CALPUFF AERMOD Tabella 2: Anals statstca delle concentrazon mede annual d NOx Scenaro 1 (Futuro lmte) Confronto tra AERMOD e CALPUFF (modello d rfermento) PM10-Meda Annuale MEDIA BIAS FB SIGMA FS COR FA2 NMSE NNR WNNR CALPUFF AERMOD Tabella 3: Anals statstca delle concentrazon mede annual d PM10 Scenaro 1 (Futuro lmte) Confronto tra AERMOD e CALPUFF (modello d rfermento) 17

18 PM10-Meda su 24 ore MEDIA BIAS FB SIGMA FS COR FA2 NMSE NNR WNNR CALPUFF AERMOD Tabella 4: Anals statstca delle concentrazon mede su 24 ore (98.7 percentle) d PM10 Scenaro 1 (Futuro lmte) Confronto tra AERMOD e CALPUFF (modello d rfermento) NOx-Meda orara MEAN BIAS FB SIGMA FS COR FA2 NMSE NNR WNNR CALPUFF AERMOD Tabella 5: Anals statstca delle concentrazon mede orare (99.7 percentle) d NOx Scenaro 1 (Futuro lmte) Confronto tra AERMOD e CALPUFF (modello d rfermento) L'anals statstca conferma le osservazon fatte n precedenza utlzzando l confronto d tpo qualtatvo. S conferma la tendenza del modello AERMOD a fornre sovrastme n termn d concentrazon mede annual rspetto al modello CALPUFF sa per quanto rguarda gl nqunant gassos che partcellar (ved parametr MEAN, BIAS e FB). Quando s analzzano le concentrazon su mede temporal pù brev (mede gornalere ed orare) l effetto d sovrastma, nvece, tende a rdurs ed rsultat del modello AERMOD rsultano paragonabl a quell d CALPUFF. I crter d accettabltà d Chang & Hanna rsultano sostanzalmente verfcat per tutt gl nqunant e le mede temporal consderate; n partcolare sono completamente verfcat crter per le concentrazon mede orare e gornalere, mentre per le mede annual l unco parametro fuor da lmt mpost da Chang & Hanna rsulta essere l Fractonal Bas (par a crca -0.7). Tutt gl altr parametr sono entro lmt e anche la dstrbuzone spazale delle concentrazon, come ndcato dal valore del coeffcente d correlazone (compreso tra 0.59 e 0.77), rsulta essere puttosto buona. Sulla base de rsultat ottenut dalla comparazone modellstca e tenendo conto del prncpo d cautela su cu s basa la realzzazone d uno studo d mpatto ambentale, s può rtenere che per lo specfco caso d applcazone consderato nel presente studo, l applcazone del modello AERMOD e conseguentemente le valutazon che ne sono dervate nel SIA rsultano essere attendbl. S deve, però sottolneare come tale conclusone non sa estendble ad altr cas d studo, n quanto dervante dalla specfctà del sto d ndagne. 18

19 7 BIBLIOGRAFIA [1] US EPA, Gudelnes on ar qualty models, 40 CFR Ch. I, Appendx W to Part 51, Envronmental Protecton Agency, USA (2003). [2] Schatzmann M, Letl B (2002). Valdaton and applcaton of obstacle-resolvng urban dsperson models. Atmospherc Envronment 36 (30), [3] Borrego C, Schatzmann M, Galmarn S (2003). Qualty assurance of ar polluton models. In: Moussopoulos N (ed.), SATURN Studyng ar polluton n urban areas EUROTRAC-2 subproject fnal report, Sprnger Verlag, Hedelberg, Germany, chapter 7, [4] Hanna SR (1989). Confdence lmts for ar qualty model evaluatons as estmated by bootstrap and jackknfe resamplng methods. Atmospherc Envronment 23 (6), [5] Olesen HR (1995). Datasets and protocol for model valdaton. Internatonal Journal of Envronment and Polluton 5 (4-6), [6] Olesen HR (2005). User's Gude to the Model Valdaton Kt. Intatve on Harmonsaton whn Atmospherc Dsperson Modellng for Regulatory Purposes. [7] Pol AA, Crllo MC (1993). On the use of the normalzed mean-square error n evaluatng dsperson model performance. Atmospherc Envronment part A-General Topcs 27 (15), [8] Canepa E, Bultjes PJH (2001). Methodology of model testng and applcaton to dsperson smulaton above complex terran. Internatonal Journal of Envronment and Polluton 16 (1-6), [9] Chang JC, Hanna SR (2004). Ar qualty model performance evaluaton. Meteorology and Atmospherc Physcs 87 (1-3), [10] J.S. Scre, R.J. Yamartno, D.G. Strmats A user s gude for the CALPUFF meteorologcal model (verson 5.5). Earth Tech, Inc., Concord, MA, USA (1999). [11] J.S. Scre, F.R. Robe, M.E. Fermau, R.J. Yamartno, A user s gude for the CALMET meteorologcal model (verson 5.5), Earth Tech, Inc., Concord, MA, USA (1999). [12] Lu MK, Yocke MA. Stng of wnd turbne generators n complex terran. J. Energy4, 10-16; [13] Mahrt L. Momentum balance of gravty flows. J. of Atmos. Sc. 39, ; [14] Allwne KJ, Whteman CD. MELSAR: A mesoscale ar qualty model for complex terran: Volume 1 Overvew, techncal descrpton and user s gude. Pacfc Northwest Laboratory, Rchland, Washngton, USA; [15] Holtslag AAM, Van Ulden AP. A smple scheme for daytme estmates of the surface fluxes from routne weather data. J. Clm. and Appl. Meteor. 22, ; [16] US EPA, User Gude for the AMS/EPA regulatory model AERMOD, EPA-454/B , Envronmental Protecton Agency, USA (2004). 19

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