Capitolo 1 Introduzione
Le tecniche di modellazione costituiscono ormai un importante strumento di aiuto per la valutazione della qualità dell’aria – secondo la Direttiva sulla valutazione e gestione della qualità dell’aria ambiente 96/62/CE recepita in Italia con il D.Lgs.
n. 351/99 – e rappresentano uno strumento fondamentale per la realizzazione di piani e programmi di miglioramento e mantenimento della qualità dell’aria, secondo le indicazioni del DM n. 60/2002 (Valori limite di qualità dell’aria ambiente ed obiettivi per la qualità dei dati) e del DM n. 261/2002 (Regolamento recante le direttive tecniche per la valutazione preliminare della qualità dell’aria ambiente, i criteri per l’elaborazione del piano e dei programmi).
L’approccio ottimale al problema della valutazione e gestione della qualità dell’aria è costituito dall’integrazione di una serie di informazioni che si estende dagli inventari delle emissioni alle misure provenienti dalle reti di rilevamento e ai dati, compresi quelli meteoclimatici, necessari all'impiego dei modelli di trasporto, dispersione e trasformazione chimica degli inquinanti (figura 1.1).
Gli inventari di emissione vengono definiti dal D.P.C.M. del 20 Maggio 1991 come “una serie organizzata di dati relativi alla quantità di inquinanti introdotti in atmosfera da sorgenti naturali e/o da attività antropiche”. L’inventario rappresenta quindi la struttura all’interno della quale i dati e le informazioni che descrivono sia le sorgenti che le emissioni sono immagazzinati, ordinati ed elaborati, permettendone la consultazione e l’utilizzo a vari livelli di disaggregazione fino al dettaglio per attività economica, unità territoriale e temporale.
Attraverso questo strumento è quindi possibile classificare le attività emissive presenti sulla zona o agglomerato in esame in base, per esempio, alle specie inquinanti trattate o ai valori di emissione.
Oltre a caratterizzare un particolare scenario dal punto di vista emissivo, i dati di emissione costituiscono un input per i modelli di dispersione.
L’inadeguatezza degli inventari rende a volte necessaria l’applicazione di processori per la predisposizione delle emissioni secondo il tipo di informazioni e il formato richiesti dal modello.
Un preprocessore consente di effettuare:
o l’allocazione spaziale per permettere il passaggio dal dettaglio comunale alla cella;
o la disagregazione temporale per permettere di ricondurre le stime da base annuale ad oraria;
o la speciazione per trasformare le informazioni complessive di COV (composti organici volatili) e PTS (polveri totali sospese) in specie- gruppo richieste dal modello.
MODELLI
Input Emissioni
Storici(NOx,SO2, CO) Dinamici(PM, COVs)
Meccanismi Chimici di Formazione Inquinanti
Modelli Emissioni Input Meteorologici al Modello
Storici(2/3D vento, terra T,RH, M.H., Uso Suolo) Dinamici(3D vento, Diffusività, T, RH, P etc.)
Modelli Meteorologici
(Prognostici/Diagnostici)
Caratterizzazione Scenario Emissivo
EMISSIONI DATI
METEOROLOGICI DATI
TOPOGRAFICI DATI di
QUALITA ARIA
Analisi ed Elaborazione Dati
Concentrazioni
di Inquinanti Valutazione Risultati
Figura 1.1 Schema di Russell
Introduzione 3
Quest’ultimo punto, in particolare, prevede l’applicazione o la presenza nel modello di un modulo chimico di formazione degli inquinanti che tiene conto, in modo approssimato, delle reazioni in fase gassosa che avvengono in atmosfera.
I meccanismi chimici utilizzati variano da modello a modello; la loro formulazione e le relative modalità di utilizzazione hanno notevole influenza sui risultati.
Non essendo possibile determinare a priori il meccanismo più accurato e prestante, è necessario tener conto della realtà che ci si trova ad analizzare, soprattutto in termini di conoscenza che si ha del sistema.
4820 4825 4830 4835 4840 4845 4850
595 600 605 610 615 620 625 630
0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6
ug/m^3
Figura 1.2 Formazione di NH4NO3 con il meccanismo chimico MESOPUFF II
Nel processo di valutazione della qualità dell’aria, i dati meteorologici e territoriali costituiscono un passo importante al fine di una corretta applicazione dei modelli di dispersione.
La predisposizione di un input meteorologico adeguato si rende pertanto necessaria data la forte dipendenza della qualità delle simulazioni di inquinamento dalla qualità delle informazioni meteorologiche.
Anche in questo caso si ricorre spesso a dei processori in grado di integrare tutte le informazioni disponibili (dati osservati o grandezze prodotte da sistemi di analisi e modelli numerici) per produrre un’analisi su un grigliato tridimensionale di tutti i parametri atmosferici all’interno del dominio richiesto.
Queste informazioni meteorologiche possono essere fornite attraverso modelli meteorologici diagnostici, che analizzano le osservazioni superficiali e i radiosondaggi, o attraverso modelli dinamici prognostici.
I modelli di dispersione degli inquinanti atmosferici rappresentano dunque lo strumento principale di sintesi nell’ambito del processo di valutazione della qualità dell’aria ambiente; essi, infatti, inglobano tutti i principali aspetti del fenomeno e forniscono informazioni sulle relazioni fra emissioni e concentrazione o deposizione degli inquinanti primari o secondari, tenuto conto dei processi di dispersione, trasporto, trasformazione chimica e rimozione.
In particolare, i modelli di dispersione sono uno strumento utile per:
o ottenere dei campi di concentrazione anche in porzioni del territorio dove non siano presenti degli strumenti di misura e monitoraggio, o estendere la rappresentatività spaziale delle misure stesse;
o ottenere informazioni sulle relazioni che intercorrono tra emissioni ed immissioni, e cioè tra sorgente e recettore, con la possibilità di calcolare i contributi relativi delle singole sorgenti;
o valutare l’impatto di eventuali inquinanti non misurati dalla rete di monitoraggio;
o studiare scenari ipotetici di emissione alternativi rispetto a quelli attuali, in modo da valutare l’impatto dovuto all’insediamento di un nuovo sito industriale o ad interventi su quello esistente.
Il risultato della simulazione modellistica è ovviamente caratterizzato da un certo grado di incertezza che risulta dalla composizione dell’incertezza intrinseca del modello e di quella associata ai dati di ingresso, in particolare alle emissioni e ai parametri meteoclimatici.
Una corretta applicazione modellistica necessita, quindi, di una procedura rigorosa di confronto con le misure, che consenta la verifica e la taratura del modello.
Questo punto presuppone però un disegno ottimale della rete di monitoraggio, sufficiente affidabilità, accuratezza e rappresentatività delle misure, e una buona conoscenza delle emissioni delle sostanze inquinanti che influenzano la qualità dell’aria, sia in termini quantitativi che di distribuzione spaziale e temporale.
E’ molto importante inoltre definire un metodo di assimilazione dei dati provenienti dalle misure e dai modelli, al fine di produrre campi di concentrazione georeferenziati (mappe), che rappresentano il prodotto standard principale della valutazione.
Introduzione 5
Un approccio di questo tipo è proposto in questo lavoro di tesi per la valutazione dell’inquinamento da polveri fini (PM10) nel Comune di Cascina.
La difficoltà nel trattare le polveri, nasce dalla complessità legata alla natura dell’inquinante stesso: il particolato atmosferico definisce un’ampia classe di sostanze con diverse proprietà chimiche e fisiche presenti in atmosfera sotto forma di particelle solide di diverse dimensioni.
Le PM, inoltre, possono essere emesse direttamente dalla sorgente (primarie) o formarsi in atmosfera per trasformazione di emissioni gassose di ossidi di zolfo (SOx), ossidi di azoto (NOx) e Composti Organici Volatili (COV) (secondarie).
Uno dei limiti della formulazione di gran parte dei modelli di qualità dell’aria, anche avanzati, è rappresentato dalla assenza della trattazione dei processi in fase umida ed eterogenea, di fondamentale importanza nella descrizione complessiva dell’aerosol atmosferico.
Lo scopo di questa tesi è quello di utilizzare un modello di dispersione a struttura complessa, già consolidato, come il modello CALPUFF, per simulare la dispersione delle PM10 primarie, senza tener conto, quindi, della formazione delle PM10 secondarie.
