Matrici di trasferimento
per GAINS-Italia
Analisi delle risposte alle
variazioni delle emissioni
Giuseppe Calori – ARIANET
Gino Briganti – ENEA
Andrea Cappelletti – ENEA
Pietro Marri - ENEA
Progetto MINNI
Riunione plenaria 4-5 marzo 2010
Introduzione
• Il modello di valutazione integrata di impatto
RAINS/GAINS usa l’approccio delle “matrici di
trasferimento atmosferiche” (ATM) per la stima degli
effetti sulle concentrazioni e deposizioni dei diversi
scenari emissivi.
• Le ATM rappresentano l’approssimazione lineare
della risposta del sistema al variare del quadro
emissivo, rispetto ad uno scenario di riferimento.
Introduzione - ATM
D
t i  
Ei
D 
S0

iI
i, k = aggregati territoriali (regioni)
α = recettori sul reticolo I
Ei = emissione totale annuale sulla regione i
Cα = concentrazione media annuale sul rec. α
Dα = deposizione totale annuale sul rec. α
tiα = matrice di trasferimento lineare
S0 = scenario di riferimento
x= fattore di riduzione delle emissioni
D D0  D
t i 

Ei
Ei0 x
ti Ei 

i , kI
 2 D
Ei Ek  O (E 3 )
Ei Ek
Introduzione - ATM
D
t i  
Ei
D 
D D0  D
t i 

Ei
Ei0 x
S0

ti Ei 
iI
i, k = aggregati territoriali (regioni)
α = recettori sul reticolo I
Ei = emissione totale annuale sulla regione i
Cα = concentrazione media annuale sul rec. α
Dα = deposizione totale annuale sul rec. α
tiα = matrice di trasferimento lineare

i , kI
 2 D
Ei Ek  O (E 3 )
Ei Ek
linearizzazione
D 


ti Ei
iI
S0 = scenario di riferimento
x= fattore di riduzione delle emissioni
C 
iI
t 'i Ei
Introduzione
• Sono state condotte simulazioni test, per individuare
le dipendenze primarie tra precursori ed indicatori
utilizzati in GAINS e la linearità o meno di tali
dipendenze negli intervalli di variazioni considerati.
• Gli esiti forniscono informazioni per la costruzione
delle ATM e verranno utilizzate nella pianificazione
dei run di produzione delle stesse.
Metodologia
• Dominio nazionale: risoluzione 20 km x 20 km,
67x75 celle, SO corner (150, 3900) km rif. UTM 32.
• BC/IC: EMEP.
• Aggregati territoriali considerati: Lombardia e Lazio,
diverse dal punto di vista geografico, meteorologico
ed emissivo.
• Anno di riferimento (meteo): 2005.
• Inventari emissivi anno 2005: ISPRA (Italia), EMEP
(Europa).
Metodologia
• Precursori: SO2, NOx, NH3, NMVOC e PM10.
• Percentuale riduzione emissioni: -25% e -50%.
• Indicatori GAINS:
 deposizioni totali annuali di S, N, NH;
 PM10;
 Ozono: SOMO35 ed AOT40.
Metodologia
• Emissioni totali [Mg y-1] dei precursori di interesse
per le regioni considerate nei test run
Lombardia
Lazio
SO2
28663
11718
NOx
143998
72736
NH3
101692
17685
VOC
203120
100120
PM10
23902
9432
Metodologia
/PFS/por/briganti/minnifarm/…
Conclusioni
precursori
specie calcolate
S
SO2
NOX
PM10
NH3
NMVOC
lineare
trascurabile
trascurabile
trascurabile
trascurabile
trascurabile
N
trascurabile
lineare
trascurabile
anticorrelata,
incide per 30%,
moderatamente
non lineare
NH
trascurabile
trascurabile
trascurabile
lineare
trascurabile
O3
(SOMO35/AOT40)
no
quasi lineare
(regime NOX
limited)
no
no
lineare
(regime VOC
limited)
PM10
lineare,
secondaria
rispetto a PM10
quasi lineare,
secondaria
lineare,
dominante
quasi lineare,
secondaria
lineare,
secondaria
Conclusioni
• Dai test si sono ottenute indicazioni utili per affinare
la formulazione attuale RAINS/GAINS.
• Le variazioni nelle concentrazioni e nelle deposizioni,
indotte dalla riduzione delle emissioni negli
aggregati territoriali, appaiono spazialmente
localizzate nelle stesse regioni.
• In diversi casi si osserva una dipendenza lineare
conc./dep.-precursori e ciò costituisce la condizione
ottimale per l’uso delle matrici di trasferimento
lineari.
Conclusioni
• Deposizioni N anticorrelate con NH3 in misura
significativa (30% circa), con dipendenza
moderatamente non lineare: da valutare se definire
una relazione adeguata.
• Non linearità nelle correlazioni tra ozono
(SOMO35/AOT40) e precursore NOX, probabilmente
dovuta anche alla presenza della soglia: da valutare
se sia il caso di introdurre termini del 2° ordine nelle
ATM.
Conclusioni
• Da definire test aggiuntivi sulla dipendenza (2°
ordine) dell’ozono rispetto alle variazioni
contemporanee di NOX e VOC.
• Da fare: calcolo completo di tutti i termini.
• Ai fini della produzione in serie delle ATM si tenderà
ad accorpare le specie che non interagiscono tra loro
(SO2, NOX, ma anche PM10), tramite run con
abbattimenti simultanei, al fine di ottimizzare i
tempi di CPU (riduzione prevista di circa il 40%).
Conclusioni
• Tempistiche run: attualmente (SAPRC90, no TUV),
serve 1 mese CPU/matrice; considerando i due anni
meteo (1999 e 2005), servono 2 mesi CPU/matrice.
• L’implementazione di SAPRC99 + TUV comporta una
maggiorazione del tempo di CPU del 50%, aumento
che può essere compensato con l’accorgimento di
accorpare i precursori (-40%).
Deposizioni di S
Lombardia
-50%
[mg m-2 y-1]
Lazio
Deposizioni di S
Lombardia
-50%
[mg m-2 y-1]
Lazio
Deposizioni di S
Lombardia
SO2
[mg m-2 y-1]
Lazio
Deposizioni di N
Lombardia
-50%
[mg m-2 y-1]
Lazio
Deposizioni di N
Lombardia
-50%
[mg m-2 y-1]
Lazio
Deposizioni di N
Lombardia
NOX
[mg m-2 y-1]
Lazio
Deposizioni di NH
Lombardia
-50%
[mg m-2 y-1]
Lazio
Deposizioni di NH
Lombardia
-50%
[mg m-2 y-1]
Lazio
Deposizioni di NH
Lombardia
NH3
[mg m-2 y-1]
Lazio
Ozono: SOMO35
Lombardia
VOC limitato
NOx limitato
-50%
[ppb day]
Lazio
Ozono: SOMO35
Lombardia
NOX
[mg m-2 y-1]
Lazio
Ozono: SOMO35
Lombardia
NMVOC
[mg m-2 y-1]
Lazio
Ozono: SOMO35
-50%
[ppb day]
Ozono: SOMO35
-50%
[ppb day]
Concentrazione PM10
Lombardia
-50%
[g m-3]
Lazio
Concentrazione PM10
Lombardia
-50%
[g m-3]
Lazio
Concentrazione PM10
Lombardia
SO2
[g m-3]
Lazio
Concentrazione PM10
Lombardia
PM10
[g m-3]
Lazio
Concentrazione PM10
Lombardia
NOX
[g m-3]
Lazio
Concentrazione PM10
Lombardia
NH3
[g m-3]
Lazio
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