Il modello Copert per la stima delle
emissioni da trasporto stradale a livello
provinciale e urbano
Miglioramento della metodologia Top-Down Corinair
mediante tecniche di analisi statistica multivariata
(10th International Symposium “Transport and Air Pollution”,
September 17-19, 2001 – Boulder, Colorado, USA)
Salvatore Saija, Daniela Romano
ANPA – Unità Interdipartimentale Censimento delle
Fonti di Emissione
Obiettivi
3 livelli:

Caratterizzazione delle stime per macro-area
 Miglioramento della metodologia
CORINAIR di stima delle emissioni a livello
provinciale
 Validazione di una metodologia di stima delle
emissioni nelle aree urbane
Approccio
1.
2.
3.
4.
5.
Tecniche di A.S.M. per la caratterizzazione di unità
territoriali (cluster) omogenee rispetto ad un set di
indicatori socio-economici e di mobilità;
COPERT per Cluster;
Per 5 inquinanti (NOx, NMVOC, CO, CO2, PM),
confronto delle stime delle emissioni dei cluster
(COPERT) con quelle stimate attraverso la
metodologia Corinair (TOP-DOWN);
Individuazione di coefficienti di variazione (scarti)
delle emissioni per le province dello stesso cluster e
correzione delle stime;
Stima delle emissioni nei grandi comuni attraverso la
disaggregazione della quota urbana delle emissioni
provinciali corrette.
1. Individuazione dei cluster

17 indicatori socio-economici e
rappresentativi dell’attività dei trasporti
stradali;
 A.C.P. e cluster analisys;
 Individuazione di 4 gruppi di province
omogenee rispetto alle caratteristiche
sintetizzate dai fattori;
1.1 Individuazione
dei cluster Risultati
Province Italiane
1996
cluster
cluster
cluster
cluster
1
2
3
4
(33)
(29)
(26)
(15)
2. COPERT per Cluster

Stima del consumo provinciale di
combustibile (venduto prov.) e
riaggregazione per cluster;
 4 Copert: quadratura del bilancio dei
combustibili attraverso ipotesi sui parametri
di input (percorrenze medie annue,
ripartizione delle percorrenze per ciclo di
guida) coerenti con le caratteristiche del
cluster.
3. Confronto delle stime

Percorrenze nazionali come medie
ponderate delle percorrenze dei cluster;
 Stima delle emissioni nazionali (COPERT
Italia 1996 omogeneo);
 Disaggregazione provinciale delle emissioni
nazionali (COPERT omogeneo) secondo la
metodologia TOP-DOWN Corinair e
riaggregazione delle stime per cluster;
 Confronto delle emissioni per cluster e dei
totali (nazionali) corrispondenti;
3. Confronto delle stime
(segue)

Lo scarto tra le emissioni totali (nazionali)
si mantiene per tutti gli inquinanti
considerati al di sotto dello 1%
~ k m k  k

ec   ei   eN
c 1 
i 1

k
VN 
 0,01
k
eN
4
3.1 Confronto delle stime
Scarti percentuali per categoria veicolare
NOX
40%
30%
20%
10%
0%
-10%
-20%
-30%
-40%
cluster 1
cluster 2
Passenger cars
Light duty vehicles
cluster 3
cluster 4
Heavy duty vehicles and Buses
Total
Mopeds
Motorcycles
3.2 Confronto delle stime
Scarti percentuali per categoria veicolare
e ciclo di guida
NOx - cluster 1
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
-10,00%
-20,00%
-30,00%
-40,00%
-50,00%
-60,00%
Urban
driving
Rural Highw ay Urban
driving driving driving
Passenger cars
Rural Highw ay Urban
driving driving driving
Light duty vehicles
Rural Highw ay
driving driving
Heavy duty vehicles
Urban
driving
Mopeds
Rural Highw ay
driving driving
Motorcycles
3.3 Confronto delle stime
Coefficienti di variazione per cluster e categoria
SNAP
NOx
ROAD TRANSPORT
Passenger cars
Highw ay driving
Rural driving
Urban driving
Light duty vehicles < 3.5 t
Highw ay driving
Rural driving
Urban driving
Heavy duty vehicles > 3.5 t and buses
Highw ay driving
Rural driving
Urban driving
Mopeds and Motorcycles < 50 cm3
Motorcycles > 50 cm3
Highw ay driving
Rural driving
Urban driving
cluster 1
Tons
Deviation
209.268 -16,32%
127.785 -16,01%
28.374 -24,67%
62.531 -18,14%
36.881 -3,17%
10.696 -35,51%
2.037 -26,04%
4.686 -34,42%
3.974 -40,57%
69.897 -12,92%
14.823 -51,97%
40.543 28,88%
14.531 -19,03%
207
-4,65%
682 -21,49%
76 -11,19%
329 -27,56%
277 -15,79%
cluster 2
Tons
Deviation
235.122 12,79%
134.168
5,88%
33.415
-4,39%
64.294
-5,70%
36.459 54,61%
13.433
2,76%
1.897 -25,75%
5.684 -10,87%
5.851 41,35%
86.706 27,84%
26.419
-7,75%
41.825 48,97%
18.462 66,17%
128 -16,86%
687
-0,30%
76 -3,68%
331 -18,32%
279 36,87%
cluster 3
Tons
Deviation
148.362 -13,51%
89.603 -13,45%
26.169 -23,20%
40.798 -27,45%
22.636 71,23%
10.303
2,30%
1.889 -24,18%
3.989 -24,16%
4.425 90,70%
47.791 -16,60%
20.477 -26,66%
16.872 -27,14%
10.442 67,65%
72 -30,54%
593 12,74%
66 -14,67%
286 -14,47%
241 110,89%
cluster 4
Tons
Deviation
291.544 13,52%
180.278 17,97%
50.107 20,91%
82.487 86,46%
47.685 -28,98%
23.503 24,01%
4.374 44,38%
9.299 124,73%
9.830 -16,59%
86.337
3,02%
35.077
3,30%
29.791 63,53%
21.469 -32,13%
366 22,76%
1.060 13,00%
118 25,34%
511 94,22%
431 -25,83%
Total
Tons
Deviation
884.296
-0,29%
531.835
-0,63%
138.065
-6,80%
250.109
2,07%
143.661
1,15%
57.935
-1,27%
10.197
-5,84%
23.658
3,22%
24.081
-3,42%
290.731
0,53%
96.795 -20,25%
129.032 27,87%
64.904
-3,01%
774
0,00%
3.022
0,00%
336
0,00%
1.458
0,00%
1.228
0,00%
k
i
4. Correzione delle stime provinciali ( ê )

eˆ  e 1  V
k
i
k
i
k
c

eik = emissione “standard” della provincia i (i = 1,…, 103)
per la categoria veicolare k (k = 1,…, 5), ;
m
Vck 
k
~k 
e
e
 i
c
i 1
m
k
e
 i
i 1
coefficiente di variazione dell’emissione
delle province del cluster c (c = 1,…, 4)
per la categ. veic. k;
m = numerosità cluster c;
eck = emissione del cluster c per la categ. veic. k, stimata dal
COPERT del cluster.
5. Stima delle emissioni nei
grandi comuni

186 comuni con più di 40.000 abitanti;
 Disaggregazione della quota urbana delle
emissioni provinciali corrette, usando come
proxy la popolazione residente nel comune.
5. Stima delle emissioni nei
grandi comuni – NOx
2500
2000
1500
Catania
Bari
Messina
Taranto
Tons
Reggio Calabria
1000
500
0
Cluster 1
(63 urban areas)
25o percentile = 9064,86
5. Stima delle emissioni nei
grandi comuni – NOx
16000
Roma
14000
Cluster 4
(57 urban areas)
12000
Tons
10000
8000
Milano
25o percentile = 16186,43
6000
4000
2000
0
Conclusioni
L’informazione fornita dalla cluster analisys consente
di caratterizzare e differenziare localmente le stime
COPERT, in maniera coerente con il
dimensionamento del modello a livello nazionale
 Il contenuto informativo degli scarti per cluster viene
esteso alle stime provinciali
 La proxy popolazione sembra adeguata per
disaggregare le stime provinciali a livello urbano
 Sviluppi metodologici legati alla possibilità di
estendere coerentemente la metodologia a tutti i
comuni con più di 20.000 abitanti e di integrarla con
la stima delle emissioni in area extraurbana e sulle
autostrade.
