Uso di Big data in Epidemiologia ambientale ed occupazionale. Progetto BEEP ATTIVITÁ 3.1.

Documenti analoghi
Progetto BEEP. RESPONSABILE SCIENTIFICO Viegi Giovanni CNR - Istituto di Biomedicina e Immunologia Molecolare Alberto Monroy )

Relatori: CPSE Emilio Centorrino CTPE Dott. Pasquale Crea

Il sistema modellistico NINFA2015 per la qualità dell aria

Centro regionale della Qualità dell aria. Roma, 05 aprile 2018

Risultati di uno studio multi-sorgente della qualità dell aria nell area urbana della Spezia tramite modello numerico diffusionale

19 Maggio 2016 Stima dei livelli urbani di NOx e PM 10 con un sistema modellistico ibrido

Ricostruzione della composizione del particolato atmosferico nell area lombarda

Il sistema modellistico per la previsione della qualità dell aria

Il sistema modellistico NINFA per la qualità dell aria

Perché simulare la qualità dell'aria? Qualche esempio applicativo

ANALISI DELL IMPATTO DELLE DIVERSE FONTI DI INQUINAMENTO SUL TERRITORIO BRESCIANO. IL RUOLO DEL TELERISCALDAMENTO

Dalla scala regionale alla microscala: accoppiamento di un modello fotochimico euleriano a un modello gaussiano di dispersione atmosferica

UFFICIO STAMPA. Comunicato stampa

LO STUDIO DELLE SORGENTI DI INQUINAMENTO ATMOSFERICO NEL TERRITORIO CIRCOSTANTE LA CENTRALE TERMOELETTRICA TORINO NORD

Valutazione Modellistica della Qualità dell Aria anno 2017

MODELLI DI VALUTAZIONE DELLA QUALITÀ DELL'ARIA IMPIANTO TERMOVALORIZZATORE DI SAN VITTORE DEL LAZIO

IL BILANCIO AMBIENTALE D AREA DELLA ZONA INDUSTRIALE DI PORTO MARGHERA PRESENTAZIONE DEL PROGETTO

23 Maggio 2018 Applicazione di un sistema modellistico ibrido per l analisi del ruolo delle sorgenti emissive in un area urbana N. Pepe, G.

XII Conferenza del Sistema nazionale per la Protezione dell Ambiente Bologna marzo 2014 CNR Area della Ricerca

7 VALUTAZIONE DELLA DIFFUSIONE DEGLI INQUINANTI DI ORIGINE INDUSTRIALE NELLA ZONA DI CERASOLO AUSA IN PROVINCIA DI RIMINI

Sorgenti emissive. Caratterizzazione delle sorgenti. Strumenti di misura. Inventari Stime Letteratura. Definizione delle emissioni

3.2. Individuazione dell area di interesse ai fini della modellistica diffusionale

ed in Lombardia: dalla misura puntuale alla valutazione dell esposizione

Paolo Prati Università di Genova Dipartimento di Fisica & INFN

IL NUOVO MODELLO PER LA PREVISIONE POLLINICA. Stefano Marchesi Direzione Tecnica Centro Tematico Regionale Ambiente Salute

Ecomondo 2013 Applicazione di un modello lagrangiano a particelle per la dispersione degli odori per superare i limiti di CALPUFF.

Bollettino Quotidiano

6. Area 1 - Forlì Situazione Attuale

Novembre 2014 Valutazione Modellistica della Qualità dell Aria anno 2014

Bollettino Quotidiano

Bollettino Quotidiano

Bollettino Quotidiano

Bollettino Quotidiano

Bollettino Quotidiano Area Metropolitana di Roma

Strumenti per la valutazione della Qualità dell Aria

La simulazione annuale con NINFA Uso dei prodotti

Valutazione dell impatto sull atmosfera ed ottimizzazione delle attività di controllo di inceneritori con l ausilio di modelli numerici

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II

Caratterizzazione di episodi di trasporto di polvere sahariana sull Italia centrale

IL NUOVO MODELLO PREVISIONALE PUNTUALE GIS-BASED

Biossidi di azoto (NO 2 ) a Bolzano Inquinamento lungo la via Roma

Roma 7/9/2017 Dr. C. Gariazzo. Il Bando di Ricerca in Collaborazione (BRiC) INAIL e il progetto BEEP.

VALUTAZIONE DELL ESPOSIZIONE AL TRAFFICO VEICOLARE E ALLE CONCENTRAZIONI DI PM 2.5 NELL AMBITO DEL PROGETTO SETIL SULLA LEUCEMIA

Applicazioni dei modelli CTM: analisi di scenario

Autori: Edoardo Peroni, Giuseppe Fossati, Maria Abbattista, Elisabetta Angelino ARPA Lombardia

Approccio integrato nel programma di valutazione della qualità dell'aria

Simulazione della dispersione di inquinanti in atmosfera ad altissima risoluzione spaziale

SEZIONE ARIA ARPA VALLE D AOSTA SEZIONE ARIA SETTORE QUALITA DELL ARIA MODELLISTICA E METEOROLOGIA CONTRIBUTI DELLE FONTI EMISSIVE

La dispersione di contaminanti a seguito dell incendio della discarica di Bellolampo a Palermo

Come migliorare l aria che respiriamo. Liceo Einstein 26 gennaio 2008

Uso di Big data in Epidemiologia ambientale ed occupazionale. Progetto BEEP ATTIVITÁ 2.3.

P.G.Q.A. Provincia di Forlì-Cesena - QUADRO CONOSCITIVO

REGIONE AUTÒNOMA DE SARDIGNA REGIONE AUTONOMA DELLA SARDEGNA. Dipartimento Meteoclimatico

MODELLI DI VALUTAZIONE DELLA QUALITÀ DELL'ARIA IMPIANTO DISCARICA DI BORGO MONTELLO (LATINA)

La modellistica diffusionale applicata alle emissioni delle acciaierie. Ing. Giordano Pession (ARPA VdA)

AEROSOL CARBONIOSO E POLVERI SAHARIANE:

L impatto di riduzioni di emissioni di ammoniaca sulla concentrazione di PM10

utilizzano i dati relativi ad una sola stazione a terra e quelli che utilizzano due stazioni a terra più i profili verticali RASS e SODAR.

1 DATI METEOROLOGICI DELLA PROVINCIA DI RIMINI PER L ANNO 2004

Bologna 15 settembre. Spazializzazione dati meteo

CNR-IBIMET/LaMMA Regione Toscana Progetto Regionale PATOS

Dipartimento di Fisica Corso di Laurea Magistrale Interateneo in Fisica

Avvezioni termiche di masse d aria ricche di aerosol in una valle alpina: considerazioni teoriche ed evidenze sperimentali

Transcript:

Uso di Big data in Epidemiologia ambientale ed occupazionale Progetto BEEP ATTIVITÁ 3.1. Protocollo operativo per la determinazione di mappe di concentrazione di inquinanti atmosferici e di parametri meteorologici a livello di sezione di censimento -------------------------------------------------------------------------- 1

Descrizione attività: Determinazione di mappe giornaliere di concentrazione di inquinanti atmosferici e di parametri meteorologici a livello di sezione di censimento mediante tecniche di data fusion basate su simulazioni modellistiche numeriche a scala metropolitana, dati osservati di concentrazione di inquinanti e di parametri meteo fornite dalle reti di monitoraggio e dati territoriali. Le mappe saranno prodotte per le seguenti 6 città: Milano, Torino, Bologna, Roma, Bari e Palermo e per gli anni 2013, 2014 e 2015. Modalità di esecuzione attività: L applicazione dei modelli numerici (meteorologico prognostico e di qualità dell aria) e di tecniche di data fusion verrà esternalizzata mediante affidamento a società privata avente comprovata competenza nell utilizzo di tali modelli e adeguate risorse di calcolo (piattaforme High-Performance Computing) per l esecuzione delle simulazioni richieste. Tipologia del prodotto fornito: Dovranno essere resi disponibili, per i tre anni considerati, campi medi giornalieri bidimensionali relativi ai diversi parametri meteorologici e di qualità dell aria sulle 6 città. Descrizione del protocollo operativo per l analisi di simulazioni meteorologiche Le simulazioni meteorologiche su base oraria devono essere condotte mediante l applicazione del modello meteorologico WRF-ARW (di seguito WRF, https://www.mmm.ucar.edu/weatherresearch-and-forecasting-model). Il modello WRF dovrà essere alimentato da condizioni iniziali ed al contorno che descrivano lo stato iniziale dell atmosfera e l evoluzione temporale dei campi meteorologici a scala sinottica. Queste informazioni dovranno essere estratte da analisi o previsioni meteorologiche prodotte da modelli globali, quali quelli utilizzati dai principali servizi meteorologici nazionali ed internazionali. Per tale ricostruzione si dovrà fare uso di analisi meteorologiche il cui processo produttivo si basa sull integrazione di osservazioni sperimentali nei calcoli prodotti dai modelli prognostici. Le analisi meteorologiche utilizzate per la definizione delle condizioni iniziali e al contorno di WRF dovranno essere prodotte da uno dei centri meteorologici internazionali di riferimento, quali ECMWF (https://www.ecmwf.int/) e NCEP (http://www.ncep.noaa.gov/), o da uno dei servizi meteorologici nazionali dell Unione Europea. Poiché lo studio è finalizzato alla produzione di mappe ad alta risoluzione sulle sei città, dovrà essere utilizzata una delle parametrizzazioni per la scala urbana disponibili nel modello WRF per una miglior descrizione dei fenomeni dinamici e termodinamici indotti dalla presenza degli edifici. La parametrizzazione da utilizzare verrà concordata in fase esecutiva. L applicazione del modello meteorologico WRF richiede inoltre la disponibilità di informazioni statiche in grado di descrivere le caratteristiche della superficie terrestre nell area interessata dalle simulazioni. Tali dati includono: il modello digitale del terreno, la descrizione dell uso del suolo, ed 2

una serie di informazioni accessorie che riguardano le caratteristiche del sottosuolo, della superficie terrestre e della sua copertura naturale o artificiale. Le basi dati di riferimento per tutte le variabili richieste sono rese disponibili, a corredo del codice WRF, da NCAR (http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users). Per applicazioni del modello ad alta risoluzione spaziale sul territorio Italiano e, in particolare, sulle aree urbanizzate, si ritiene non soddisfacente la descrizione dell uso del suolo disponibile all interno delle basi dati standard di WRF. Dovrà quindi essere utilizzato il set di dati europei di riferimento del CORINE Land Cover (http://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover), in modo da ottenere la miglior descrizione possibile della copertura del terreno. I dati CORINE dovranno essere formattati secondo le specifiche del codice WRF per poter essere letti e processati direttamente dal preprocessore WPS, che fa parte del sistema modellistico di WRF. Le simulazioni del modello WRF dovranno essere impostate, per ciascuna delle 6 città, su un sistema di domini di calcolo innestati che permettano la corretta discesa di scala delle condizioni meteorologiche previste e la ricostruzione della circolazione atmosferica e delle condizioni dispersive a scala locale. Il dominio target sarà definito in modo da contenere l intera area urbanizzata in considerazione ed una porzione significativa del territorio ad essa circostante, in modo da permettere l identificazione degli effetti urbani. La risoluzione considerata per il dominio target dovrà essere pari ad 1 km. La configurazione definitiva dei domini di calcolo sarà concordata in fase esecutiva. Il numero e la risoluzione dei livelli verticali sarà definito durante la fase iniziale delle attività in modo da permettere di ottenere una risoluzione sufficiente in prossimità del suolo e all interno dello strato limite atmosferico. Descrizione protocollo operativo per l analisi di simulazioni di qualità dell aria Le simulazioni di qualità dell aria su base oraria dovranno essere condotte mediante l applicazione del modello euleriano FARM (https://hpc-forge.cineca.it). Le simulazioni con il modello FARM dovranno essere effettuate su domini che includono le aree urbane di interesse utilizzando, come condizioni al contorno, i campi di concentrazione prodotti dalle simulazioni a scala nazionale effettuate nell ambito del progetto. Per la messa a punto dell input emissivo alle simulazioni di qualità dell aria dovrà essere utilizzato un software modulare che provvede alla effettuazione delle seguenti operazioni: utilizzare in input i dati provenienti dall inventario nazionale prodotto da ISPRA; se disponibili potranno essere utilizzati gli inventari regionali in luogo di quello nazionale; considerare sorgenti associate a elementi puntuali (singoli camini), lineari (es. archi stradali, qualora disponibili) o poligonali (es. comuni, province, celle di una griglia); 3

disaggregare spazialmente le emissioni su griglie di calcolo a piacere, considerando i riferimenti cartografici delle diverse sorgenti e sulla base di eventuali proxy aggiuntive, che saranno reperite ed elaborate; modulare su base oraria sui periodi di interesse i dati di inventario, sulla base di profili temporali tipici per le diverse attività; aggregare le emissioni di composti organici volatili (COV) e di particolato presenti nell inventario nelle specie-gruppo e nelle componenti del particolato considerate rispettivamente dal meccanismo chimico gassoso e dal modulo di aerosol implementati nel modello FARM (es. composti aromatici a bassa ed alta reattività per quanto riguarda i COV e ammonio/solfato/nitrato/carbonio elementare e organico per quanto riguarda il particolato). Tale operazione, comunemente detta speciazione, verrà effettuata considerando rispettivamente il meccanismo chimico gassoso SAPRC99 ed il modulo di aerosol aero3 ed utilizzando profili di speciazione, adeguatamente documentati, associati alle diverse attività emissive. Le simulazioni con il modello FARM dovranno essere effettuate considerando una estensione verticale pari a 10 km al di sopra dell orografia e fissando i livelli verticali in modo tale che vi sia un numero sufficiente di livelli al di sotto di 200 metri e che il primo livello abbia uno spessore pari a 20 metri. La scelta dei domini di calcolo e della loro struttura orizzontale e verticale sarà comunque condivisa ed effettuata nel primo incontro di pianificazione delle attività. La configurazione iniziale dei modelli WRF e FARM dovrà essere sottoposta a verifica attraverso il confronto degli output prodotti con variabili meteorologiche e di qualità dell aria misurate. Descrizione del protocollo operativo per l applicazione di tecniche di data fusion Dovranno essere utilizzati modelli basati su tecniche di Land Use Regression (LUR). Tale approccio, ampiamente utilizzato in ambito epidemiologico, consente di produrre mappe ad una maggiore risoluzione spaziale rispetto al modello di partenza, coerentemente con la risoluzione spaziale dei dati di uso del suolo. Tali tecniche si basano sul seguente modello probabilistico: Y =β +β x +β x + +β x +ε i=1,2,3,,n ove 0, 1,,, k sono i parametri della regressione (da stimare), x 1, x 2,, x k le variabili indipendenti (predittori), n e k rispettivamente il numero di osservazioni e di variabili indipendenti e i la componente stocastica di valore atteso nullo ( N(0, 2 )). Nel caso in esame la variabile dipendente Yi può essere data, ad esempio, dalla differenza tra il parametro (meteorologico o di qualità dell aria) rilevato dalla stazione di misura i-esima e calcolato dal modello nella cella di calcolo in cui ricade la stazione considerata; mentre i termini x 1, x 2,, x k sono costituiti dai differenti parametri considerati dal modello probabilistico (edificato, agricolo, popolazione lunghezza dei tratti stradali, intensità del traffico, etc.). Calcolati i parametri della regressione sarà 4

quindi possibile correggere il campo di background prodotto dal modello in funzione dei diversi predittori considerati. Al fine di poter applicare tali tecniche dovranno essere raccolti i parametri di uso del suolo e ragionevolmente connessi con i parametri richiesti (es. relativamente alla temperatura è di sicuro interesse la superficie edificata/isola di calore urbano) per le sei città considerate nello studio unitamente ai dati osservati relativi agli inquinanti individuati da DIP-EPI. Al fine della validazione dei risultati, dovranno essere utilizzate tecniche di cross validazione (es. suddividendo i dati in due insiemi: uno per il training del modello probabilistico ed uno per la sua validazione o utilizzando tecniche cosiddette di leave-one-out ) finalizzate alla verifica delle mappe prodotte mediante l utilizzo delle tecniche di data fusion proposte. Saranno infine prodotti per le sei città e per i tre anni considerati i campi giornalieri alla risoluzione di sezione di censimento relativi agli inquinanti individuati. 5