Ammoniaca in atmosfera:
misure e valutazioni modellistiche
Progetto PARFIL – III annualità
Ammoniaca in atmosfera:
misure e valutazioni modellistiche
Autori:
Anna De Martini
Elisabetta Angelino Arnaldo Bessi
Matteo Paolo Costa Matteo Lazzarini
Edoardo Peroni
-
ARPA Lombardia – Dipartimento di Lecco
ARPA Lombardia – Settore Centrale
ARPA Lombardia – Dipartimento di Cremona
ARPA Lombardia – Settore Centrale
ARPA Lombardia – Dipartimento di Milano
ARPA Lombardia – Settore Centrale
INDICE
INTRODUZIONE
1
SORGENTI DI AMMONIACA IN LOMBARDIA
1.1 L’inventario di emissioni INEMAR della Regione Lombardia
1.2 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal comparto zootecnico
1.3 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal comparto delle
coltivazioni
1.4 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal traffico
2
SITI DI MISURA
2.1 Descrizione dei siti di monitoraggio PARFIL
2.2 Stima delle emissioni di ammoniaca nei tre siti PARFIL
3
PRINCIPIO DI MISURA ANALIZZATORI DI AMMONIACA
4
RISULTATI
4.1 Confronto delle misure effettuate nei 3 siti PARFIL
4.2 Confronto delle misure con i dati meteo
4.3 Confronto con dati di letteratura
5
SIMULAZIONI MODELLISTICHE
5.1 Descrizione del sistema modellistico
5.2 Il caso di riferimento
5.3 Gli scenari
CONCLUSIONI
BIBLIOGRAFIA
INTRODUZIONE
L'ammoniaca è un composto dell'azoto di formula chimica NH3. A temperatura ambiente
l'ammoniaca è un gas incolore dall'odore pungente molto forte e soffocante, irritante e tossico.
L’ammoniaca gioca un ruolo importante nel nostro ambiente, in quanto partecipa al ciclo dell’azoto,
contribuisce alla neutralizzazione di acidi e partecipa alla formazione di particolato atmosferico,
specie quello con diametro aerodinamico minore di 2.5 µm.
Le maggiori sorgenti di NH3 comprendono attività agricole (allevamenti zootecnici e fertilizzanti),
e, in minor misura, trasporti stradali, smaltimento dei rifiuti, combustione della legna e combustione
di combustibili fossili. In Regione Lombardia le stime dell’inventario regionale attribuiscono la
produzione delle emissioni di ammoniaca, per la maggioranza (96%) del totale annuale, alle attività
agricole (http://www.ambiente.regione.lombardia.it/inemar/inemarhome.htm).
I contributi percentuali possono variare sul territorio a seconda dell’intensità di altre fonti sorgenti
presenti, valori di emissione comunque più elevate vengono stimate in corrispondenza ad aree a
vocazione rurale-agricola.
Anche a livello nazionale viene redatta, con periodicità annuale, la stima di emissioni di
ammoniaca. Tale compito, affidato ad ISPRA, ex APAT, riveste un’importanza notevole in
relazione al monitoraggio dei Protocolli di riduzione delle emissioni nazionali e internazionali.
Insieme all’ammoniaca, SOx e NOx, sono infatti alla base del Protocollo di Goteborg (1999)
nell’ambito della Convezione di Ginevra sull’inquinamento atmosferico transfrontaliero a lunga
distanza (1979) e della Direttiva NEC 2001/81/CE (National Emission Ceiling). Oltre ad una stima
annuale (http://www.sinanet.apat.it/it/sinanet/sstoriche) vengono inoltre svolte stime e valutazioni
delle proiezioni future con e senza sistemi di abbattimento in relazione al raggiungimento degli
obiettivi nazionali ed internazionali di riduzione (G.Vialetto et al., 2008; L.Valli e al., 2007: Brink
et al. 2001).
Il principale ruolo giocato dall’ammonica in stato gassoso nell’atmosfera urbana è nel neutralizzare
sostanza acide come l’acido solforico (H2SO4) e l’acido nitrico (HNO3) che sono prodotti
dell’ossidazione in fase gas di SO2 e NOx rispettivamente. La chimica dell’NH3 è abbastanza
complessa (Seinfeld e Pandis, 1998). La complessità è connessa al fatto che i prodotti formati dalle
reazioni dell’NH3, tra cui i principali il solfato di ammonio (NH4)2SO4 ed il nitrato di ammonio,
NH4NO3, esistono in atmosfera in forma condensata o di particolato, e se queste due sostanze
saranno presenti in atmosfera dipende dalle quantità di ammoniaca e di precursori acidi presenti. Il
nitrato e il solfato d’ammonio oltre ad essere costituenti del particolato fine possono contribuire
significativamente alla diminuzione di visibilità e produzione di nebbie.
Sebbene siano note le sorgenti primarie ed assodata l’importanza dell’ammoniaca nella chimica
atmosferica, tuttavia non molto si sa sull’entità e sulla variabilità temporale delle emissioni da
questi sorgenti, sulla distribuzione spazio-temporale delle concentrazioni al suolo di NH3,
sull’influenza di politiche di contenimento dell’ammoniaca sui livelli di concentrazione del
particolato fine. Pertanto sono stati avviati in questi ultimi anni diversi studi finalizzati ad
approfondire queste tematiche. Da un lato sono state infatti realizzate numerose campagne di misura
in periodi dell’anno e in contesti geografici differenti per poter investigare la variabilità stagionale
delle concentrazioni in relazione a diversi parametri meteorologici e poter mettere a confronto
livelli di concentrazione in corrispondenza di realtà emissive molto differenti sia per entità che per
tipo di sorgente. Fra queste si cita il progetto statunitense SEARCH comprendente in 8 siti con
caratteristiche differenti (urbano, rurale agricolo, rurale forestale, urbano residenziale, suburbano
etc.) misure di ammoniaca gassosa e di componenti del PM2.5. Obiettivo tra gli altri del lavoro
(E.S.Edgerton et al., 2006) era quello di indagare la variazione con la temperatura di parametri
quale (NHx=NH3 + NH4+) o della frazione NH3/(NH3+NH4+) in relazione alla frazione di solfati
contenuta nel PM2.5.
Notevoli sforzi sono tuttora in corso anche per modellizzare il comportamento in atmosfera
dell’ammoniaca e le sue implicazioni nella formazione di particolato secondario (R.T. Pavlovic et
al, 2006; SY Wu et al., 2008). In questi studi, il trasporto e il destino dell’ammoniaca vengono
simulati mediante l’utilizzo di sistemi di modelli chimico-dispersivi tri-dimensionali (CTMChemical Transport Model). Questi modelli si basano, oltre gli altri dati di ingresso, su inventari
dettagliati per vari precursori, anche se lo sviluppo di inventari di ammoniaca è avanzato molto più
lentamente di altri (Battye et al. 2003). Le emissioni di ammoniaca dipendono infatti da molti fattori
come il tipo di animale, il peso e l’età, la composizione dell’alimentazione, il tipo di stabulazione
degli animali, le tecniche di spandimento dei reflui, ma ovviamente anche dalle modalità e
frequenze con cui avvengono tali pratiche. Il tipo ed andamento di utilizzo di fertilizzanti sono
altrettanto importanti, cosi come le condizioni meteorologiche (temperatura ad es.), la
composizione del parco veicolare, l’entità e l’andamento dei flussi di traffico etc. La stima di
emissioni da ammoniaca fornita dagli inventari generalmente si riferisce al totale annuale e non
sempre include profili temporali, associati invece alla variazione dei parametri meteorologici e al
regime delle varie attività che concorrono alle sua formazione, che invece si modificano nel corso
della giornata e dei mesi dell’anno. Lo sviluppo di inventari di ammoniaca più dettagliati sia nel
dettaglio dei processi tenuti in conto nella stima che nella risoluzione temporale è oggetto di
interessanti lavori in bibliografia (Zhang et al., 2005; Pinder et al. 2004).
Altri studi si sono invece focalizzati sulla sensibilità dell’atmosfera, ai livelli di PM10, PM2.5, a
interventi di riduzione delle emissioni di ammoniaca (Pinder et al, 2008). Gli studi mettono in luce
come il sistema di aerosol inorganico di solfati, nitrati e ammonio possa rispondere non-linearmente
a modifiche delle emissioni di precursori. Un esempio di risposte non-lineari di interesse è il
potenziale aumento di nitrati quando il solfato viene ridotto (Dennis et al., 2008). Una sfida
attualmente aperta nella modellistica di qualità dell’aria è proprio quella di produrre le
concentrazioni di aerosol e dei suoi componenti in modo sempre più accurato anche al fine di
riprodurre al meglio gli effetti non lineari sulla concentrazione finale di aerosol di interventi sulle
emissioni. Alcuni studi per esempio si focalizzano sulla simulazione di scenari per valutare, in
relazione al grado di disponibilità dell’ammoniaca, se possa essere più efficace agire con politiche
di controllo in NOX piuttosto che di ammoniaca ai fini di ridurre la componente nel PM2.5 dei i
nitrati d’ammonio (Baker & Sheff, 2007).
Il quadro del materiale disponibile in bibliografia, ricco ed articolato ed in continuo sviluppo, se da
un lato conferma il tema della valutazione dell’ammoniaca e delle sue implicazioni nella
formazione del particolato atmosferico quale tema emergente, da un lato segnala la mancanza, salvo
alcuni isolati esempi (Perrino, 2002; Perrino, 2004), di esperienze sul territorio nazionale. Nel
ambito del progetto PARFIL, considerato l’interesse del tema, si è avviato in questa ultima
annualità lo studio che verrà descritto nel seguito, che, avvalendosi di misure in continuo e di
simulazioni modellistiche, cerca di fornire una prima valutazione dell’ammoniaca in atmosfera in
alcuni siti del territorio lombardo.
CAPITOLO 1 – SORGENTI DI AMMONIACA IN LOMBARDIA
1. 1 L’inventario di emissioni INEMAR della Regione Lombardia
L’inventario di emissioni della Regione Lombardia, basato sul database IN.EM.AR (INventario
EMissioni Aria), consente di ottenere la stima delle emissioni totali annue di macro e
microinquinanti, disaggregate per attività emissiva ai vari livelli di classificazione SNAP (Selected
Nomenclature for Air Pollution) e ripartite spazialmente su scala comunale. Secondo un definito
ordine gerarchico, le fonti di emissioni vengono rappresentate dalla SNAP da attività (livello più
dettagliato), raggruppate in settori e, a loro volta, accorpati in undici macrosettori.
Dal sito (http://www.ambiente.regione.lombardia.it/inemar/inemarhome.htm) è possibile scaricare
le stime dell’inventario regionale per ciascun comune della Lombardia riferite all’ultima edizione.
Attualmente è disponibile quella per l’anno 2005 in versione “public review” e a questa versione si
riferiscono tutte le stime di emissioni presentate nel seguito.
100.000
ton/anno
80.000
60.000
40.000
20.000
0
NH3
macrosettori
1-Produzione energia e trasform. combustibili
2-Combustione non industriale
3-Combustione nell'industria
5-Estrazione e distribuzione combustibili
4-Processi produttivi
6-Uso di solventi
7-Trasporto su strada
8-Altre sorgenti mobili e macchinari
9-Trattamento e smaltimento rifiuti
11-Altre sorgenti e assorbimenti
10-Agricoltura
Figura 1.1 stima di emissioni totali di ammoniaca per macrosettori da inventario di emissioni
regionale
Complessivamente le emissioni di ammoniaca in Lombardia sono dovute, per la quasi totalità (il
96%), al macrosettore 10 (agricoltura), il rimanente 4% è dovuto al macrosettore 7 (traffico
veicolare), ed, in misura minore, al macrosettore 4 (processi produttivi). La distribuzione spaziale
delle emissioni totali di ammoniaca è data dalla sovrapposizione (somma) dei contributi da tali
sorgenti, più o meno attive nelle varie porzioni del territorio regionale in relazione alle
caratteristiche di uso del suolo, al profilo economico-produttivo, al livello di urbanizzazione etc.. In
tab.1.1 sono riportate le emissioni per provincia mentre in fig.1.2 la mappa della densità di
emissioni sul territorio lombardo.
BG
t/anno
BS
t/anno
2,2
2 Combustione non industriale
49
44
31
13
18
3 Combustione nell'industria
7,5
13
3,5
2,5
0,7
4 Processi produttivi
84
5,1
0,1
Macrosettore
1 Produzione energia e trasform. combustibili
CO
t/anno
CR
t/anno
LC
t/anno
1,2
LO
t/anno
MI
t/anno
0,0
MN
t/anno
PV
t/anno
8
17
13
20
0,3
4,7
24
21
721
3,3
SO
t/anno
VA
t/anno
LOMBARDIA
t/anno
2,2
15
36
264
0,7
1,4
79
0,3
815
6 Uso di solventi
0,2
1,0
1,1
0,0
1,2
1,9
0,0
2,2
7,6
7 Trasporto su strada
302
392
152
129
110
100
793
120
177
61
236
2.572
8 Altre sorgenti mobili e macchinari
0,2
0,7
0,0
0,5
0,0
0,2
0,2
0,7
0,5
0,0
0,0
3,1
9 Trattamento e smaltimento rifiuti
26
25
8,7
7,0
17
42
14
16
10
166
8.281
26.516
784
16.040
484
7.580
6.302
20.450
6.819
1.382
845
95.483
3,4
11
6,8
0,9
0,0
0,3
0,8
0,4
4,0
3,0
31
8.753
27.009
985
615
7.706
7.881
20.628
7.054
1.462
1.134
99.423
10 Agricoltura
11 Altre sorgenti e assorbimenti
Totale
16.195
Tab.1.1. stima di emissioni totali di ammoniaca per macrosettori e provincia da inventario di
emissioni regionale
Figura 1.2. mappa della densità di emissioni totali di ammoniaca da inventario di emissioni
regionale
Il macrosettore 10 comprende le emissioni dovute alle attività agricole (con e senza fertilizzanti e/o
antiparassitari, pesticidi, diserbanti), alle attività di allevamento, considerando le diverse tipologie
animali e le modalità di gestione dei reflui zootecnici (nelle fasi di ricovero, stoccaggio e
spandimento) e infine l’attività di produzione vivaistica.
Non essendo possibile una quantificazione diretta, tramite misurazioni, delle emissioni derivanti
dal macrosettore agricoltura è stata effettuata una stima sulla base della seguente relazione:
Ei = A ⋅ FEi
[1]
dove:
Ei = emissione dell’inquinante i;
A = indicatore dell’attività, ad es. n° capi animali, quantità di fertilizzante applicato alle colture;
FEi= fattore di emissione dell’inquinante i
All’interno del macrosettore 10, il sistema INEMAR, in accordo con quanto previsto dalla
classificazione Corinair, individua i seguenti settori, per i quali viene specificato nella tabella 1.2 la
fonte bibliografica da cui è stato ricavato il fattore di emissione FE.
codice
SNAP
Attività
Fonte dei FE
10.01
Coltivazioni con fertilizzanti
Atmospheric
Emission
Inventory
Guidebook dell'Agenzia Europea per
l'ambiente EEA
10.02
Coltivazioni senza fertilizzanti
Manuale dei Fattori di emissione nazionale
dell’ANPA CTN-ACE (2002).
10.03
Combustione stoppie
California
Environmental
Protection
Agency (Air Resource Board), 2000; IPCC,
1997; ARPA, 2007
10.04
Fermentazione enterica
APAT 2007
10.05
Gestione reflui riferita ai composti organici
APAT 2007
10.09
Gestione reflui riferita ai composti azotati
APAT 2007
10.10
Emissione di particolato dagli allevamenti
RAINS
(Lükewille
et
al.,
2001);
Elaborazione su studi UNIMI(Guarino, M.,
2005)
Tabella 1.2 Attività trattate da inventario di emissioni regionale e fonti bibliografiche dei
relativi FE utilizzati
La fonte degli indicatori utilizzati per la stima delle emissioni in agricoltura è l’ISTAT:
http://www.istat.it/dati/dataset/20070613_00/indexep.html, ”Indagine sulla struttura e le produzioni
delle aziende agricole (SPA) - Anno 2005” , che riporta la SAU ed il numero di capi (unità) a livello
regionale; per la disaggregazione a livello comunale sono stati utilizzati come proxy il numero di
capi e la SAU del 5° Censimento Generale Agricoltura del 2000.
I
fertilizzanti
utilizzati
per
provincia
sono
stati
tratti
sempre
dall’ISTAT:
http://www.istat.it/agricoltura/datiagri/mezzipro/elecon.html. Più articolata è invece la stima
nell’inventario regionale delle emissioni di ammoniaca da traffico veicolare basata sulla
metodologia europea COPERT_IV.
Nel seguito vengono quindi presentate le metodologie di stima per le emissioni dalle principali
fonti: comparto zootecnico, coltivazioni e trasporti.
1.2 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal comparto zootecnico
Considerando le differenze strutturali gestionali del comparto zootecnico lombardo rispetto a quelle
di altre regioni europee, vocate all’allevamento di bestiame, si è ritenuto opportuno non fare
riferimento direttamente ai fattori di emissioni proposti nell’“Armospheric Emission Inventory
Guidebook” dell’Agenzia Europea per l’ambiente EEA, bensì di utilizzare il set di fattori di
emissione utilizzati da APAT per l’inventario nazionale (tabella1.3), per poter procedere a stime più
coerenti con le condizioni climatiche e la realtà specifica della zootecnia lombarda.
I fattori di emissione sono stati elaborati da APAT a partire da dati dell’inventario nazionale delle
emissioni serie storica 1990-2005 (Italian Greenhouse Gas Inventory - National Inventory Report,
2007).
Animali
NH3
ricoveri
NH3
stoccaggio
NH3
spandimento
NH3
totale
g/capo anno
Vacche da latte
Altri bovini
Bufalini
Ovini
Altri suini
Cavalli
Altri equini
Caprini
Ovaiole
Broilers
Altri avicoli
Scrofe
Conigli
15.458
6.805
12.927
218,5
2.446
3.238
3.238
218,5
116,5
80
183,3
5.133
339,6
20.361
9.152
17.027
0
1.987
0
0
0
61,9
46,4
106,4
4.421
134,6
12.654
5.581
12.250
456,7
1.401
2.749
2.749
456,7
42,8
27
62
3.117
70,8
48.473
21.537
42.204
675
5.834
5.987
5.987
675
221
153
352
12.671
545
Tabella 1.3. Fattori di emissione di NH3 per l’allevamento di animali (g/capo anno) – Fonte
APAT 2007
Le emissioni dipendono quindi oltre che dai fattori di emissione dalla numerosità dei capi. Nella
figura seguente si riporta la ripartizione desunta dall’ISTAT per tipo di capi a livello regionale
51%
26%
1%
10%
8%
1%
3%
Vacche da latte
Altri bovini
Bufalini
Ovini
Suini
Scrofe
Cavalli
Asini e muli
Caprini
Galline ovaiole
Pollastri
Altri avicoli
Cuniculi
Struzzi
Figura 1.3 ripartizione per tipologia di capi a livello regionale per anno 2005
Emissioni di NH3 in Lombardia nel 2005
allevamento-gestione reflui riferita ai composti azotati
30.000
ton/anno
25.000
20.000
15.000
10.000
5.000
ig
li
C
on
i
lin
Bu
fa
ul
i
e
M
ap
re
C
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t
te
in
i
0
Al
tr i
Figura 1.4 stima di emissioni di ammoniaca da allevamento per tipo di capi da inventario di
emissioni regionale
Figura 1.5 mappa della densità di emissioni di ammoniaca da allevamento da inventario di
emissioni regionale
1.3 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia
coltivazioni
dal comparto delle
Come per le edizioni precedenti anche per il 2005 si è fatto riferimento alla metodologia proposta
dall’“Atmospheric Emission Inventory Guidebook” dell’Agenzia Europea per l’ambiente EEA.
Il capitolo relativo alle emissioni prodotte dalle attività di coltivazione dei terreni agrari considera i
seguenti inquinanti: NH3, N2O, NOx , generati dall’applicazione ai suoli agricoli di fertilizzanti, che
nel contesto preso in esame sono quelli a base azotata, e il CH4 derivante dalle risaie.
La tipologia e il quantitativo di inquinanti emessi è influenzata dalle dosi, dal tipo di fertilizzante
utilizzato, dal tipo di suolo (parametri specifici caratteristici: chimico-fisici-agronomici) e infine
dalle condizioni pedoclimatiche.
Per ottenere una stima emissiva con un livello di dettaglio comunale è stato elaborato uno specifico
algoritmo che prendesse in considerazione il fabbisogno azotato (Kg/ha) per singola coltura, gli
ettari di superficie agraria utilizzabile (S.A.U.) comunale dedicati alle diverse tipologie colturali e le
tonnellate di fertilizzanti azotati venduti per provincia.
Il fertilizzante applicato alle coltivazioni viene calcolato utilizzando il quantitativo di venduto e il
fabbisogno azotato delle diverse colture (derivato dal codice di buona pratica agricola, approvato
con DM 19 aprile 1999, e dalle indicazioni fornite dal Settore Agricoltura delle Province di
Mantova e Pavia). Gli ettari di S.A.U. dedicati alle diverse tipologie colturali sono stati utilizzati per
disaggregare a livello comunale il dato emissivo calcolato.
Per quanto riguarda il comparto delle coltivazioni sono stati considerati il numero di ettari S.A.U.
(superficie agraria utilizzabile) investiti alle diverse colture (Tab.1.5) ed il quantitativo provinciali
di concime azotato venduto nel 2005, reperito dal sito ISTAT (Tab.1.4).
Tipo coltura
Superficie (ha)
Tipo coltura
Superficie (ha)
frumento tenero e spelta
54.706
fiori e piante in serra
279
frumento duro
4.378
fiori e piante in tunnel, campane
255
segala
300
piantine orticole
24
orzo
24.354
piantine floricole ed ornamentali
96
avena
1.037
altre piantine
6
granoturco
283.795
erba medica
61.924
riso
94.415
altri preati avvicendati
7.956
sorgo
284
granoturco in erba
2.017
altri cereali
1.896
granoturco a maturazione cerosa
84.089
pisello proteico
3.980
altri erbai
5.384
pisello secco
1.095
sementi
113
fagioli secchi
178
vite
24.933
fava
127
olivo
719
lupino dolce
154
melo
1.169
altri leguni secchi
181
pero
1.660
patata
1.647
pesco
689
barbabietola da zucchero
14.082
nettarina
268
piante sarchiate da foraggio
776
albicocco
61
tabacco
136
altra frutta di origine temperata
292
colza e ravizzone
232
actinidia (kiwi)
278
girasole
1.960
nocciolo
8
soia
20.406
castagno
376
piante aromatiche, medicinali, condimenti
7
altra frutta
24
pomodoro da mensa
1.037
vivai fruttiferi
80
pomodoro da industria
4.382
vivai piante ornamentali
3.168
altre ortive
4.469
altri vivai
288
ortive in tunnel, campane ecc.
1.066
coltivazioni legnose agrarie in serra
17
fiori e piante in piena aria
787
altre coltivazioni legnose agrarie
1.171
Tab. 1.4 Superficie agraria utilizzabile (S.A.U.) investita dalle diverse coltivazioni in
Lombardia nel 2005
Nitrati
CalcioSolfato
(ammonico
PROVINCE
cianamide
ammonico
e di calcio)
Varese
Como
Sondrio
Milano
Bergamo
Brescia
Pavia
Cremona
Mantova
Lecco
Lodi
Lombardia
74
32
0
78
7
4
2,339
1
92
1
2,627
812
822
74
6,954
6,420
18,193
9,615
7,126
12,039
122
1,596
63,774
55
35
2,665
4
91
973
522
766
1
5,112
Urea
1,418
481
85
21,715
5,077
25,296
38,411
24,091
24,615
44
11,421
152,653
Tab.1.5 Vendite provinciali di concimi azotati in tonnellate/anno nel 2005
Altri
azotati
0
1
5,421
599
1,322
2,834
3,665
14,455
0
1,461
29,758
Totale
Azotofosfatici
Azotopotassici
Binari
Ternari
2,359
1,371
159
36,834
12,107
44,906
54,171
35,405
51,967
166
14,480
253,924
162
97
1
5,552
942
433
9,499
2,974
5,466
31
2,733
27,890
17
11
1
907
1,141
3,010
10,519
4,030
3,052
0
168
22,855
179
108
2
6,459
2,083
3,443
20,018
7,003
8,518
31
2,901
50,745
1,350
1,183
366
23,934
7,114
18,085
18,234
18,531
24,087
147
2,571
115,603
Emissioni di NH3 in Lombardia nel 2005
agricoltura-coltivazioni
12.000
ton/anno
10.000
8.000
6.000
4.000
2.000
0
Coltivazioni
permanenti
Terreni arabili
Risaie
Vivai
Foraggere
Foraggere
(senza
fertilizzanti)
Figura 1.6 stima di emissioni di ammoniaca da coltivazioni per tipo di tipo di colture da
inventario di emissioni regionale
Figura 1.7 mappa della densità di emissioni di ammoniaca da coltivazioni da inventario di
emissioni regionale
1. 4 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal traffico
L’ammoniaca, analogamente al protossido di azoto, deriva dai processi chimici che avvengono nel
catalizzatore delle auto a benzina (auto benzina Euro).
Per il calcolo nell’inventario regionale delle emissioni da trasporto su strada vengono usati gli
algoritmi proposti dalla metodologia Corinair COPERT (versione IV), con l’usuale distinzione tra
guida non-urbana (autostrade e altre strade principali) e guida urbana. È stata raccolta e processata
un’enorme quantità di dati di traffico disponibili in Regione Lombardia, relativi al periodo 19952001. Tali dati sono stati elaborati per 9000 sezioni stradali, 4 categorie di veicoli (automobili,
veicoli leggeri < 3.5 t, veicoli pesanti > 3.5 t e autobus, motocicli > 50 cm3). Sono stati considerati
profili di distribuzione temporale dei veicoli per 4 stagioni, 3 diversi giorni (giorno lavorativo,
sabato e domenica) e 4 fasce orarie. Tutti i dati disponibili sono stati quindi processati da un
modello di assegnazione del traffico al fine di calcolare sia i flussi di traffico che la velocità di
guida in una rete stradale con circa 30.000 archi orientati, comprendente tutte le strade principali, ed
escludendo le strade con un traffico a carattere prevalentemente locale.
Gli inquinanti che sono stimabili attraverso il modello sono: ossidi di azoto (NOx), protossido di
azoto (N2O), biossido di zolfo (SO2), composti organici volatili (VOC, Volatile Organic
Compounds), metano (CH4), monossido di carbonio (CO), biossido di carbonio (CO2), ammoniaca
(NH3), particolato totale (PM, Particulate Matter), metalli pesanti: piombo (Pb), cadmio (Cd), rame
(Cu), cromo (Cr), nichel (Ni), selenio (Se) e zinco (Zn), IPA, diossine, furani, superficie attiva del
particolato, numero di particelle solide di varie granulometrie.
Occorre rilevare che il grado di precisione delle stime varia a seconda del tipo di inquinante
considerato. Mentre per quanto riguarda gli inquinanti tradizionali (NOx, CH4, N2O, CO, NH3, PM,
VOC totali) e i consumi di combustibile (da cui derivano le emissioni di CO2, SO2 e metalli) le
stime sono da ritenersi molto affidabili, per quanto riguarda i singoli composti organici volatili
suddivisi dal modello nelle varie famiglie (idrocarburi alifatici, aromatici, ecc.), gli IPA, diossine e
furani, i risultati sono affetti da una maggiore incertezza, in quanto risentono fortemente della
composizione merceologica dei combustibili utilizzati, che può variare nel tempo e nelle diverse
realtà territoriali. Per questi ultimi inquinanti perciò i valori in uscita dal modello sono da ritenersi
validi solo relativamente all’ordine di grandezza.
Le emissioni di ammoniaca dagli autoveicoli e dai veicoli leggeri sono calcolate nell’inventario
regionale secondo la metodologia europea COPERT_IV che le stima mediante la seguente formula:
FE (NH3) = (a . M + b) EFbase
dove M è la percorrenza accumulata e EFbase,a e b sono riportate in alcune tabelle e differiscono
per tenore di zolfo nel combustibile e condizioni di guida (urbano, rurale, autostrada). Si riporta a
titolo di esempio la tabella per il calcolo del fattore di emissione a caldo per automobili a benzina su
ciclo di guida urbano.
3.000
Emissioni di NH3 in Lombardia nel 2005
da traffico
2.500
t/anno
2.000
1.500
1.000
500
0
Automobili
Veicoli leggeri
< 3.5 t
Veicoli pesanti
> 3.5 t e
autobus
Ciclomotori (<
50 cm3)
Motocicli (> 50
cm3)
tipo di veicoli
Figura 1.8 stima di emissioni di ammoniaca da traffico per classe di veicolo da inventario di
emissioni regionale
Figura 1.9 mappa della densità di emissioni di ammoniaca da traffico da inventario di
emissioni regionale
CAPITOLO 2 - SITI DI MISURA
2.1 Descrizione dei siti di monitoraggio PARFIL
Le misure di ammoniaca in continuo sono state effettuate in tre siti caratterizzati da diversa
morfologia del terreno, uso del suolo e condizioni meteo climatiche:
•
Sito urbano: Milano
•
Sito fondo (agricolo): Corte dè Cortesi
• Sito fondo: Moggio
La stazione di monitoraggio di Milano-Pascal è ubicata all’interno di un parco giochi comunale
nella zona universitaria. A circa 10 m è presente una strada chiusa al traffico adibita a parcheggio
per il Politecnico di Milano. Le strade più vicine (Via Bassini e Via Ponzio) si trovano a circa 100
m dal punto di posizionamento della cabina; nelle ore diurne sono percorse da volumi di traffico
abbastanza intensi, mentre hanno un traffico quasi assente a partire dalle 20 a causa della tipologia
di insediamenti presenti nella zona. Il sito è classificato come stazione urbana di fondo, secondo
quando definito nella Decisione 2001/752/CE.
La stazione di rilevamento di Corte de Cortesi è collocata in area rurale in provincia di Cremona, ai
margini della zona golenale del fiume Oglio, a circa 400 metri dall’abitato. Il territorio è interessato
pressoché unicamente da attività agricole, in particolare da coltivazioni di mais o foraggio per
alimentazione animale. Unica eccezione, ma estremamente rilevante per quanto riguarda
l’ammoniaca, risulta essere l’allevamento di suini che è situata a meno di 100 m dalla cabina, anche
se su un livello più basso di circa 6 m, trovandosi già in zona di golena. L’allevamento ospita una
popolazione media di 2000/2200 suini. Strade, attività industriali e/o artigianali risultano essere
distanti dal sito di monitoraggio.
Il sito rurale di Moggio (1194 m s.l.m.) è localizzato in Valsassina (provincia di Lecco) al confine
con la provincia di Bergamo. Si inserisce in un ambito prealpino, localizzato in un’area
pianeggiante, circondato dalle prealpi orobiche. Nell’area non vi sono fonti emissive significative di
ammoniaca. D’altra parte, con alcune condizioni meteorologiche, il sito può essere esposto alla
circolazione di masse d’aria provenienti dalla pianura fortemente antropizzata, posta a sud, che si
incanalano nella Valsassina, raggiungendo pertanto Moggio.
Figura 2.1 localizzazione dei siti di misura in continuo dell’ammoniaca appartenenti alla rete
di monitoraggio della qualità dell’aria di ARPA Lombardia.
2.2 Stima delle emissioni di ammoniaca nei tre siti PARFIL
Nella figura seguente è riportata la stima in % di emissioni prevista dall’inventario regionale. Il
peso delle fonti in realtà varia in relazione alle caratteristiche di tipo ed uso del suolo, livello di
urbanizzazione del sito ed è descritta dalla successiva tabella.
MILANO
Trasporto su strada
0,2%
5,1%
1,0%
Coltivazioni
Allevamento
Combustione non
industriale
44,0%
22,8%
Combustione
nell'industria
Trattamento e
smaltimento rifiuti
26,9%
CORTE DEI CORTESI
MOGGIO
0,1%
0,4%
18,9%
12,7%
37,7%
44,9%
80,6%
4,8%
Figura 2.2 ripartizione in % per tipo di fonte delle emissioni di ammoniaca totali comunali
stimate da inventario di emissioni regionale per i comuni dei tre siti PARFIL
MACROSETTORI
Trasporto su strada
Agricoltura
Combustione non industriale
Combustione nell'industria
Trattamento e smaltimento rifiuti
Altre sorgenti mobili e macchinari
Totale
Milano
t/anno
132.9598
150.1418
2.9752
0.7138
15.4422
0.0102
302.2429
Moggio
t/anno
0.2978
0.3923
0.1003
0.0009
0
0
0.7913
Corte De' Cortesi
t/anno
0.4684
106.1457
0.0728
0.0003
0
0
106.6873
Tabella 2.1 ripartizione in per tipo di fonte delle emissioni di ammoniaca totali comunali
stimate da inventario di emissioni regionale per i comuni dei tre siti PARFIL (Inemar)
CAPITOLO 3 – PRINCIPIO DI MISURA ANALIZZATORI DI AMMONIACA
La misura in continuo di ammoniaca in aria ambiente ha avuto inizio dalla fine del 2006, con
l’implementazione di tre analizzatori API mod. 201E nella rete di monitoraggio della qualità
dell’aria di ARPA Lombardia. Questo tipo di analizzatore misura con cadenza oraria oltre
all’ammoniaca (NH3), anche monossido (NO), biossido (NO2) e ossidi totali di azoto (NOX). Infatti
non è altro che un analizzatore di ossidi di azoto modificato, con l’aggiunta di un opportuno
convertitore per l’NH3. Il principio di misura è quindi quello della chemiluminescenza, cioè la
concentrazione di NO, presente nel campione di aria ambiente, è proporzionale all’intensità della
radiazione emessa (hv) dalle reazioni chimiche
NO + O3 → NO2* +O2
NO2*→NO2 + hv
(1)
Poiché la reazione è selettiva per il solo monossido di azoto (NO), la determinazione delle altre
forme ossidate dell’azoto presenti in ambiente (espresse poi complessivamente come NO2 in
quanto specie chimica principale e di maggior rilevanza sanitaria) avviene per via indiretta,
operando sul campione la riduzione delle stesse ad NO, secondo la reazione:
3NO2 + Mo → 3NO + MoO3
(2)
mediante l’utilizzo di un convertitore al molibdeno collocato a monte della camera di misura ed
operante ad una temperatura di circa 350°C ( ± 25°C in funzione delle specifiche dell’analizzatore).
La concentrazione di NH3 è determinata in modo indiretto come nel caso dell’NO2: l’NH3 presente
nel campione d’aria ambiente viene ossidata ad NO, mediante un convertitore catalitico secondo la
seguente reazione chimica
4NH3 + 5O2 → 4NO + 6H2O
(3)
operante ad altissima temperatura (825°C), posizionato anch’esso a monte della camera di misura.
Il funzionamento dell’analizzatore, stante le considerazioni generali sopra illustrate, può essere così
riassunto e schematizzato;
1) determinazione di NO: il campione è immesso direttamente nella camera di reazione e qui
miscelato con ozono. La reazione (1) produce la caratteristica chemiluminescenza con
intensità proporzionale alla concentrazione di NO.
2) determinazione degli NOX (meno NH3): il campione transita nel convertitore al molibdeno
per la riduzione di ogni forma ossidata di azoto (NO2,….) a NO (2). Quindi il campione
giunge alla camera di reazione dove l’NOx (NO+NO2) viene determinato mediante la (1)
3) determinazione degli ossidi di azoto totali (compreso NH3) TNx: : il campione transita nel
convertitore catalitico dove si ha la conversione sia di NH3 che NOx a NO, rispettivamente
secondo la (3) e (2). Quindi il campione giunge alla camera di reazione dove viene
determinato mediante la (1) come TNx (NO+NO2+NH3).
4) Da queste tre misure dirette, il software dello strumento calcola e rende disponibili le
concentrazioni di NO2 e NH3, secondo le seguenti equazioni:
NO2 = (NOx – NO) x (efficienza % convertitore molibdeno)
NH3 = (TNx – NOx) x (efficienza % convertitore catalitico)
Ovviamente quanto sopra illustrato rappresenta un’estrema semplificazione dei calcoli effettuati
dai sistemi di gestione degli analizzatori, dove variabili come le pressioni, temperature e portate
nelle singole sezioni dello strumento, sono invece adeguatamente inserite negli algoritmi di
calcolo.
CAPITOLO 4 - RISULTATI
4.1 Confronto delle misure effettuate nei 3 siti PARFIL
Le misure di ammoniaca nei siti PARFIL sono state effettuate con tre analizzatori (API 201E) che
rilevano in continuo con risoluzione temporale oraria. Gli strumenti di Milano e Corte dé Cortesi
sono stati installati a fine 2006, mentre quello di Moggio a fine marzo 2007. I dati considerati sono
quelli rilevati da gennaio 2007 a settembre 2008. Il dataset di Moggio presenta alcune discontinuità
legate alla raggiungibilità del sito, piuttosto che ad eventi naturali come fulmini, ect.
I grafici 4.1 e 4.2 riassumono gli andamenti delle concentrazioni medie mensili e massime orarie
mensili. Le misure effettuate presso la stazione di monitoraggio di Corte dé Cortesi, mostrano valori
decisamente più elevati, in alcuni casi oltre i 100 ppb come media mensile, rispetto a quelli misurati
negli altri siti. D’altra parte questa stazione è situata in prossimità di una grande sorgente emissiva
di NH3 quale un allevamento di oltre 2000 suini, e circondata da terreni interessati allo spandimento
di liquami da allevamento animale (bovini, suini, ecc.). Infatti si osservano massime orarie
estremamente elevate nei mesi di marzo 2007, settembre 2007 e settembre 2008, che in alcuni casi
raggiungono valori pari a 900 ppb. Questi periodi risultano essere tipici per lo spandimento di
liquame sui terreni arabili.
I valori di concentrazione rilevati a Milano sono misurati in un sito di fondo urbano, lontano da
fonti emissive dirette di ammoniaca, agricole ma anche da traffico, tipica sorgente emissiva
dell’ambiente urbano, e quindi risultano essere nettamente inferiori, dell’ordine dei 20 ppb.
Le concentrazioni misurate a Moggio sono le più basse, in alcuni casi vicino al limite di rilevabilità
degli strumenti utilizzati. D’altra parte questo sito si trova in Valsassina, in un area prealpina,
lontano da qualsiasi fonte emissiva. Le concentrazioni medie mensili non mostrano una grande
variabilità e si attestano intorno ai 5 ppb per tutto il periodo in esame.
Si sono analizzati i giorni tipo stagionali e l’andamento annuale relativo al 2007. A Corte dé Cortesi
il giorno tipo è influenzato sia dalle emissioni dell’allevamento che dalle caratteristiche dispersive
dell’atmosfera e ha il tipico andamento dei siti vicino a fonti emissive importanti (Erisman, 2000),
con un massimo al mattino e un minimo durante il giorno, perché durante la notte in condizioni di
stabilità atmosferica, vi è l’accumulo di NH3, che si disperde successivamente in presenza di
turbolenza convettiva. Le concentrazioni in estate risultano essere più elevate. Infatti in questo
periodo le temperature più alte favoriscono la riduzione di nitrato d’ammonio in favore
dell’ammoniaca (Perrino, 2002).
Il giorno tipo relativo al sito di Milano non presenta grande variazioni temporali durante la giornata.
Le concentrazioni estive in questo caso risultano essere inferiori rispetto a quelle invernali: si può
ipotizzare che le condizioni di stabilità atmosferiche, di maggior dispersione in estate e di accumulo
in inverno, giocano un ruolo predominante rispetto ad altro.
A Moggio il giorno tipo presenta un tipico trend da sito di background con un massimo durante il
giorno. Infatti, durante la notte le condizioni di stabilità impediscono il trasporto long-range, che
invece domina durante il giorno (Erisman, 2000).
T rend delle concentrazioni medie mensili di NH3
140
moggio
milano
corte de cortesi
120
100
ppb
80
60
40
20
e
br
m
os
to
se
tte
li o
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no
lu
g
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io
0
2008
2007
Figura 4.1 andamento temporale delle concentrazioni medie mensili di ammoniaca misurate
negli anni 2007 – 2008 nei tre siti PARFIL
Trend delle concentrazioni massime orarie mensili di NH3
1000
900
moggio
milano
corte de cortesi
800
700
ppb
600
500
400
300
200
100
ag
gi
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gi
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0
2007
2008
Figura 4.2 andamento temporale delle concentrazioni massime orarie mensili di ammoniaca
misurate negli anni 2007 – 2008 nei tre siti PARFIL
Giorno tipo stagionale - Corte dé Cortesi
anno 2007
160
140
120
ppb
100
80
60
40
gennaio-marzo 07
aprile-giugno 07
luglio-settembre 07
ottobre-dicembre 07
2007
20
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11 12
13 14
15 16 17
18 19
20 21 22
23 24
ore del giorno
Figura 4.3 giorno tipo stagionale ed annuale per il 2007 – Corte dé Cortesi
Giorno tipo stagionale - M ilano
anno 2007
30
25
ppb
20
15
10
gennaio-marzo 07
aprile-giugno 07
luglio-settembre 07
ottobre-dicembre 07
2007
5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11
12
13
14 15
16
17
18 19
20
21
ore del giorno
Figura 4.4 giorno tipo stagionale ed annuale per il 2007 – Milano
22 23
24
Giorno tipo stagionale - M oggio
anno 2007
8
7
6
ppb
5
4
3
aprile-giugno 07
luglio-settembre 07
ottobre-dicembre 07
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
ore del giorno
Figura 4.5 giorno tipo stagionale ed annuale per il 2007 – Moggio
Giorno tipo stagionale - Corte dé Cortesi
anno 2008
160
140
120
ppb
100
80
60
40
20
gennaio-marzo 08
aprile-giugno 08
luglio-settembre 08
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11
12 13
14 15
16 17
18 19 20
ore del giorno
Figura 4.6 giorno tipo stagionale – Corte dé Cortesi
21 22
23 24
Giorno tipo stagionale - M ilano
anno 2008
30
25
ppb
20
15
10
gennaio-marzo 08
aprile-giugno 08
luglio-settembre 08
5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12 13
14
15
16
17 18
19
20
21
22 23
24
ore del giorno
Figura 4.7 giorno tipo stagionale – Milano
Giorno tipo stagionale - M oggio
anno 2008
10
8
ppb
6
4
gennaio-marzo 08
aprile-giugno 08
2
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15 16
17
ore del giorno
Figura 4.8 giorno tipo stagionale – Moggio
18
19
20
21 22
23
24
4.2 Confronto delle misure con i dati meteo
Considerando gli effetti delle variabili meteorologiche sulle concentrazioni di ammoniaca, come per
tutti gli inquinanti la dispersione e l’abbattimento sono determinati dall’intensità del vento e delle
precipitazioni, mentre l’accumulo e la diluizione sono regolati dall’altezza dello strato di
rimescolamento. Più nello specifico si considera il parametro umidità relativa, che favorisce
reazioni chimiche che coinvolgono l’ammoniaca. Nel grafico seguente sono messe a confronto le
medie mensili di NH3 e di umidità relativa a Corte de’ Cortesi. Le concentrazioni di NH3, se si
escludono i dati relativi ai mesi in cui viene effettuato lo spandimento dei liquami (febbraio-marzo e
ottobre), mostrano valori più elevati nei mesi estivi rispetto ai mesi invernali; il comportamento
dell’umidità relativa è invece l’opposto. Ciò può essere interpretato tramite le reazioni chimiche che
in presenza di umidità relativa elevata favoriscono la riduzione dell’ammoniaca e la formazione di
nitrato d’ammonio (Baek, 2004). Altri parametri meteorologici considerati, come la temperatura e
la radiazione solare, non hanno messo in evidenza correlazioni significative
Corte de' Cortesi
Confronto medie mensili NH3 e umidità relativa
150
100
NH3
umidità relativa
140
90
130
120
80
110
70
100
60
80
50
70
60
40
50
30
40
30
20
20
10
10
0
0
gen07
feb07
mar07
apr- mag- giu07
07
07
lug07
ago07
set07
ott07
nov07
dic07
gen08
feb08
mar08
apr- mag- giu08
08
08
lug08
ago08
set08
Figura 4.9 confronto delle concentrazioni medie mensili di NH3 e umidità relativa
%
ppb
90
4.3 Confronto con dati di letteratura
Le concentrazioni medie sul periodo di misura (gennaio 2007 – settembre 2008) sono risultate nei
tre siti indagati molto differenti tra di loro. I valori medi sono stati infatti pari a 13 µg/m³ a Milano,
4 µg/m³ a Moggio (LC) e 65 µg/m³ a Corte de’ Cortesi (CR).
Per ciascun sito sono state predisposte tabelle contenenti dati di letteratura per effettuare confronti
con misure in siti di tipologia similare. Nel caso di Milano, sito urbano di fondo, il confronto ha
mostrato che dati simili sono stati misurati a Roma ed in altre città europee (Salzburg, Manchester),
mentre valori inferiori sono stati ottenuti in città statunitensi. Nel caso di Moggio, sito prealpino di
fondo, i dati sono confrontabili con misure effettuate a Roma (sito rurale) ed in Austria, mentre,
anche in questo caso, misure nel Nord America risultano inferiori. Il sito agricolo di Corte de’
Cortesi infine risulta avere concentrazioni più elevate rispetto alle stazioni rurali che si ritrovano in
letteratura. Valori similari sono stati riscontrati solo in alcuni studi effettuati negli Stati Uniti e a
Montichiari (BS), che avevano in comune la vicinanza ad allevamenti di suini. Il posizionamento
del punto di misura di Corte de’ Cortesi, a meno di 100 m da un insediamento analogo, lascia
presupporre che l’influenza di quest’ultimo sia particolarmente significativa e che il sito
considerato, in riferimento alle concentrazioni di NH3, non sia rappresentativo di una vasta area,
bensì di una tipologia ben specifica di attività antropica.
Località
New York, Manhattan
New York, Bronx
Alabama, USA
Georgia, USA
Mississippi, USA
Florida, USA
Manchester, UK
Manchester, UK
Munich, D
Salzburg, AUT
Roma
Milano
Tipo di sito
urbano, residenziale
urbano, residenziale
urbano, ind-res
urbano, ind-res
urbano, residenziale
urbano, residenziale
urbano
urbano
urbano
urbano
urbano, traffico
urbano, residenziale
NH3 - Stazioni urbane
Range
NH3 (µg/m³) (min-max)
(µg/m³)
3.5
0.6-11.0
2.2
0.1-7.0
0.88
0.16-2.42
1.73
0.13-6.23
0.40
0.04-1.17
0.53
0.13-2.15
0-13
0-21.8
6.3
2.4-11.0
5.7
2.7-28.0
3.8-45.6
13
3-38
Periodo di misura
lug-99 - giu-00
lug-99 - giu-00
2004
2004
2004
2004
inverno 04-05-06
estate 04-05-06
ago-00 - gen-01
ago-00 - gen-01
mag-01 - mar-02
gen-07 - set-08
Metodo di
misura
Bibliografia
denuders
Bari, 2003
denuders
Bari, 2003
denuders
Edgerton, 2007
denuders
Edgerton, 2007
denuders
Edgerton, 2007
denuders
Edgerton, 2007
denuders/passivi Whitehead, 2007
denuders/passivi Whitehead, 2007
passivi
Loflund, 2002
passivi
Loflund, 2002
passivi
Perrino, 2002
automatico
Tabella 4.1. Confronti con valori di letteratura per stazioni urbane
Località
Roma
USA
Canada
Roma
USA
Bettola (PC)
Bavaria e Austria
Moggio (LC)
Tipo di sito
rurale
rurale, foresta
rurale
rurale
montagna
rurale
rurale
rurale
NH3 - Stazioni rurali di fondo
Range
Metodo di
NH3 (µg/m³) (min-max)
Periodo di misura
misura
(µg/m³)
2.4
1.2-3.9
primavera 2001 - estate 2002 denuders/passivi
0.17
0.01-1.15
2004
denuders
0.41-1.63
1992-1994
denuders
1.89
febbraio e luglio 2002
denuders
1.6
0.1-6.1
ago-02
denuders
3.5
3.2-3.9
inverno 2006
passivi
2.4-4.3
0.1-32
passivi
4
0-9
apr-07 - ott-08
automatico
Tabella 4.2. Confronti con valori di letteratura per stazioni rurali di fondo
Bibliografia
Perrino, 2002
Edgerton, 2007
Brook, 1997
Perrino, 2004
Olszyna, 2005
Biraghi, 2006
Loflund, 2002
NH3 - Stazioni rurali di tipo agricolo
Range
NH3 (µg/m³) (min-max)
Località
Tipo di sito
Periodo di misura
(µg/m³)
Svizzera
agricolo estensivo
1.7
autunno 1999 - autunno 2000
Svizzera
agricolo intensivo
6.2
autunno 1999 - autunno 2000
Milano
rurale
12
6.9-23.1
Pozzo d'Adda (MI)
rurale
10.5
6.9-13.2
autunno-inverno 2004
Dovera (CR)
rurale
21.8
19.9-23.7
autunno-inverno 2004
Treviglio (BG)
rurale
14.2
autunno-inverno 2004
Lodi
rurale
15
13.1-16.8
autunno-inverno 2004
Cavacurta (LO)
rurale
23.7
gennaio-aprile 2005
Cremone
rurale
9.8
8.7-10.7
gennaio-aprile 2005
Lodi
semirurale
22
gennaio-aprile 2005
Dovera (CR)
rurale
31.2
19-44
inverno 2006
Cavacurta (LO)
rurale
22.2
17-30
inverno 2006
Olanda
rurale
6.6
1-18
set-00 set-01
Olanda
prossimità di allevamenti
27
set-00 set-01
Olanda
rurale
12.8
0.7-57.6
ott-97 - apr-90
USA
prossimità di allevamenti di suini
77.9
mag-lug 1998
USA
prossimità di allevamenti di suini
15.7
mag-lug 1998
Montichiari (BS)
urbano ed extraurbano
12-31
ago-05
Montichiari (BS)
prossimità di allevamenti
15-93
ago-05
Corte de' Cortesi (CR) prossimità di allevamenti di suini
65
13-234
gen-07 - ott-08
Metodo di
misura
Bibliografia
passivi
passivi
Thoni, 2003
Thoni, 2003
passivi
passivi
passivi
passivi
passivi
passivi
passivi
passivi
passivi
passivi
passivi
denuders
denuders
denuders
passivi
passivi
automatico
Tabella 4.3. Confronti con valori di letteratura per stazioni rurali di tipo agricolo
Van Pul, 2004
Van Pul, 2004
Hoek, 1996
Baek, 2003
Baek, 2003
ARPA BS, 2005
ARPA BS, 2005
CAPITOLO 5 – SIMULAZIONI MODELLISTICHE
Sono stati simulati con la catena modellistica ARIA Regional implementata presso U.O.
Modellistica di ARPA Lombardia due periodi di una settimana per la costruzione di un caso base o
di riferimento. Quindi sugli stessi periodi sono stati simulati alcuni scenari variando le emissioni di
ammoniaca in modo differenziato su una porzione del territorio e sull’intero dominio di calcolo. Si
sono quindi estratte le concentrazioni simulate nei vari scenari e confrontate con il caso base. Nel
seguito si riporta una descrizione del sistema modellistico, degli scenari ipotizzati e dei risultati
ottenuti.
5.1 Descrizione del sistema modellistico
Il sistema modellistico utilizzato per le simulazioni è ARIA Regional, sviluppato dalla società
AriaNET srl.
Il nucleo del sistema, il modello euleriano FARM, appartiene alla famiglia di modelli che vanno
sotto il nome di Chemical Transport Model (CTM), in grado di trattare i processi di trasporto e di
dispersione per azione del vento e del rimescolamento atmosferico oltre che i principali processi di
formazione e rimozione degli inquinanti di natura chimico-fisica. Il sistema è complesso ed è
costituito dai seguenti moduli:
-
-
modello di trasporto, diffusione e chimica dell’atmosfera (FARM con implementati il
meccanismo chimico per gli inquinanti gassosi e modulo per la stima del particolato
aerodisperso, comprensivo della componente carboniosa);
processori per l’organizzazione delle misure meteorologiche;
modello diagnostico per la ricostruzione dei campi di vento, temperatura ed umidità
(MINERVE);
modello per la stima dei parametri che descrivono la turbolenza atmosferica e per la
determinazione della velocità di deposizione secca degli inquinanti gassosi (SURFPRO);
modulo per l’elaborazione di inventari di emissione e la preparazione dei files emissivi in
input al modello FARM (Emission Manager);
moduli per la preparazione delle condizioni iniziali ed al contorno al modello FARM
appogiantisi al database regionale di qualità dell'aria.
Il cuore del sistema, il modulo chimico dispersivo FARM, è lo stesso incluso nella catena che
ENEA, su incarico del Ministero per l’Ambiente ed in collaborazione con AriaNET srl e IIASA
(International Institute for Applied Systems Analysis), ha sviluppato nell’ambito del progetto
MINNI. Per armonizzare al meglio le concentrazioni misurate con quelle calcolate, vengono
utilizzate opportune tecniche di assimilazione. Gli algoritmi alla base della cosiddetta assimilazione
fanno si che in un intorno di alcuni punti di misura, scelti in modo da essere rappresentativi di
un’area sufficientemente ampia, i valori calcolati siano corretti interpolandoli con il valore
misurato, in modo da compensare eventuali errori sistematici nel calcolo.
Il sistema appena descritto viene utilizzato correntemente da ARPA Lombardia a più scopi, quali
valutazione modellistica annuale della qualità dell’aria, la ricostruzione di episodi critici di ozono e
particolato PM10, l’analisi dell’impatto sulla qualità dell’aria di scenari emissivi. Infine dall’inizio
del 2007 il sistema viene quotidianamente utilizzato in modalità operativa di ‘tempo quasi reale” o
Near Real Time (NRT) per la costruzione e la pubblicazione sul sito di ARPA di mappe di
inquinamento giornaliere [http://www.arpalombardia.it/qaria/doc_DistribSpazialeCalcolata.asp].
Misure rete
Radiosondaggi
ECMWF
Uso del suolo
Orografia
MINERVE
SURPRO
Tabelle
disaggregazione
e speciazione
INEMAR
APAT
EMEP
EMISSION
MANAGER
u v w T P RH
Emissioni
puntuali e
diffuse
Vd K H KV
Sotto - sistema METEO
CHIMERE
Sotto -sistema EM ISSIONI
IC e BC
Sotto - sistema
C HIM ICO - TRA SPORTO
FARM
Campi
concentrazione
VALUTAZIONE
QUALITÀ ARIA
Sotto - sistema PO STP RO CESSING
Il sistema modellistico ARIARegional
5.2 Il caso di riferimento
Il sistema è stato applicato ad un dominio di 244 · 236 km2 che copre l'intera Lombardia, con passo
di griglia 4 km e 11 livelli verticali fino a 8000 m di quota. Le simulazioni si riferiscono a una
settimana estiva e una invernale: 1-7 agosto 2007 e 14-20 gennaio 2007. I campi meteorologici
utilizzati provengono dall'integrazione fra misure della rete di monitoraggio ARPA e campi a scala
sinottica simulati dall'ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecatsts). Il
modello è inizializzato alla mezzanotte di ogni giorno, con condizioni iniziali corrette mediante una
procedura di assimilazione che tiene conto dei dati misurati. I dati utilizzati per le condizioni al
contorno e iniziali provengono da simulazioni a grande scala del modello Prev'air – CHIMERE
(www.prevair.org). I dati di emissione sono tratti dall'inventario regionale lombardo delle emissioni
(INEMAR), l'inventario nazionale 2003 (APAT/ISPRA) e l'inventario europeo EMEP 2003.
Figura 5.1. Dominio di calcolo e i 10 siti dove si sono svolte le campagne del progetto PARFIL
In corrispondenza di alcuni recettori particolari (le celle dove ricadono i tre siti di Moggio (LC),
Milano Pascal e Corte de' Cortesi (CR) in cui sono state condotte le misure) sono state estratte le
concentrazioni per consentire un confronto con le misure; tale confronto è riportato nelle tabelle da
5.1 a 5.6 come paragone tra le medie orarie per periodo e della media annuale simulate e misurate.
Come evidenziano tali dati, se le modulazioni temporali nell’arco della giornata presentano delle
differenze, i risultati tra le concentrazioni misurate e simulate, considerando i valori medi
trimestrali, mostrano un miglior accordo, con l’eccezione dei valori relativi a Corte dei Cortesi,
specie nel periodo estivo, probabilmente a causa di una sovrastima delle emissioni e della difficoltà
a riprodurre l’allocazione temporale effettiva.
120
100
80
60
40
20
0
to
MOGGIO
a
ul
to
ra
isu
MOGGIO
sim
m
to
to
MILANO
a
ul
to
ra
isu
sim
m
a
ul
to
ra
isu
sim
m
MILANO
CORTE
CORTE
postazioni
gennaio-marzo
aprile-giugno
luglio-settembre
ottobre-dicembre
Figura 5.2a. Confronto medie stagionali tra misurato e simulato (anno 2007)
100
concentrazioni NH3 (ppb)
concentrazioni NH3 (ppb)
140
80
60
40
20
0
o
at
ur
is
m
o
at
ul
m
si
o
at
ur
is
m
o
at
ul
m
si
o
at
ur
is
m
o
at
ul
m
si
MILANO
MILANO
MOGGIO
MOGGIO
CORTE
CORTE
postazioni
Figura 5.2b Confronto medie annuale tra misurato e simulato (anno 2007)
Giorno tipo simulato (Corte de’ Cortesi, ppb)
Periodo
1.00 2.00 3.00 4.00
Gennaio-marzo
51 53 54 56
aprile-giugno
67 116 177 238
luglio-settembre 80 140 214 292
ottobre-dicembre 50 62 80 100
5.00
59
296
367
120
6.00
61
345
431
135
7.00
67
312
426
150
8.00
72
222
323
164
9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
66
54
51
51
50
50
49
48
51
63
76
75
66
59
56
53
58
156 110
77
52
36
25
19
14
11
10
9
10
11
12
18
35
99
220 153 107
73
51
37
29
23
19
16
15
15
16
17
23
43
130
127 88
63
53
48
44
40
38
49
61
62
56
49
44
42
44
74
Giorno tipo misurato (Corte de’ Cortesi, ppb)
Periodo
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
Gennaio-marzo
83 83 80 81 77 79 78 80 82
78
72
66
61
56
51
48
45
43
43
47
54
62
72
79
67
aprile-giugno
74 77 76 76 80 81 87 96 96
88
79
71
65
59
55
52
50
48
46
45
50
59
69
72
69
luglio-settembre 108 101 100 104 100 100 106 119 111 98
86
76
70
64
60
58
56
64
63
71
85
93
107 108
88
ottobre-dicembre 77 80 79 81 81 79 78 80 88
92
88
84
78
71
61
58
55
53
54
58
69
71
73
76
74
Giorno tipo simulato (Moggio, ppb)
Periodo
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
Gennaio-marzo
1
2
2
3
3
3
3
3
3
3
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
2
aprile-giugno
3
3
4
4
4
3
3
3
3
4
4
3
3
4
4
5
5
6
6
5
4
4
3
3
4
luglio-settembre
4
3
4
4
4
4
5
5
5
6
6
6
6
6
6
7
8
9
9
8
7
6
5
4
6
ottobre-dicembre 2
2
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
4
3
2
2
4
Giorno tipo misurato (Moggio, ppb)
Periodo
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
Gennaio-marzo
nd nd Nd nd nd nd nd nd nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
nd
aprile-giugno
5
5
5
5
5
5
4
5
4
5
5
6
6
7
6
6
6
6
6
5
5
5
6
5
5
luglio-settembre
6
5
5
5
5
5
5
5
6
6
6
6
6
7
7
7
7
6
6
6
6
5
6
6
6
ottobre-dicembre 5
6
5
5
5
5
4
5
4
4
5
5
6
5
5
5
5
5
5
5
6
6
5
5
5
Giorno tipo simulato (Milano, ppb)
Periodo
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
Gennaio-marzo
29 30 31 33 33 30 29 28 25
18
13
11
10
10
10
10
11
13
17
23
27
28
29
29
22
aprile-giugno
8
8
9
12 15 20 24 21 17
16
16
16
16
14
13
11
10
9
8
8
8
8
8
8
13
luglio-settembre 11 12 13 16 20 24 29 28 24
22
22
22
21
19
18
16
14
13
12
11
11
11
12
12
17
ottobre-dicembre 20 21 22 21 21 22 24 26 26
20
15
12
10
10
9
10
11
13
15
18
20
21
21
21
18
Giorno tipo misurato (Milano, ppb)
Periodo
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
Gennaio-marzo
26 25 25 25 25 24 24 25 25
24
24
24
23
23
23
23
23
24
25
25
26
26
26
26
25
aprile-giugno
20 20 20 20 20 21 21 21 20
20
20
20
19
19
19
19
19
19
20
20
20
20
20
20
20
luglio-settembre 14 14 14 15 15 15 15 15 16
16
17
17
17
17
17
16
15
15
14
14
14
14
14
14
15
ottobre-dicembre 21 20 20 20 20 20 20 20 21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
Tabelle 5.1-5.6: Confronto giorni tipo e medie stagionali tra misurato e simulato (ppb, anno di riferimento 2007).
5.3 Gli scenari
Gli scenari di emissione, relativi ad una settimana campione nel periodo estivo ed in quello
invernale, sono stati costruiti attraverso la variazione delle sole emissioni di ammoniaca (pertanto le
emissioni di tutti gli altri inquinanti sono rimaste invariate); essi sono complessivamente 6 e
possono essere accorpati in due gruppi:
• scenario1: si sono ipotizzate riduzioni nell'emissione di NH3 su tutto il dominio, considerando
rispettivamente una riduzione del 30% (emissioni pari al 70% del caso base), del 50% e del 70%
su tutte le celle.
• scenario 2: si sono ipotizzate le medesime riduzioni, ma solo su 6 celle del dominio, attorno al
punto in cui ricade la stazione di Corte de' Cortesi, postazione per la quale le stime sono risultate
decisamente fuori range rispetto alle misure, considerando quindi rispettivamente una riduzione
del 30%, del 50% e del 70% nelle emissioni in quelle celle (figura 5.3).
I grafici che seguono illustrano i risultati ottenuti. Gli scenari in cui la riduzione delle emissioni di
ammoniaca è su tutto il dominio sono specificati con "ovunque".
Figura 5.3: Celle su cui si sono applicate le riduzioni delle emissioni (scenario 2)
Corte de' Cortesi - concentrazioni estive
Base
-30%
-50%
-70%
-30% ovunque
-50% ovunque
-70% ovunque
550
500
450
400
NH3 (ppb)
350
300
250
200
150
100
50
0
01/08/07 0:00
02/08/07 0:00
03/08/07 0:00
04/08/07 0:00
05/08/07 0:00
06/08/07 0:00
07/08/07 0:00
Figura 5.4a: Concentrazioni orarie calcolate dal modello nella settimana estiva
08/08/07 0:00
Corte de' Cortesi - estate - variazioni
01/08/2007
02/08/2007
03/08/2007
04/08/2007
05/08/2007
06/08/2007
07/08/2007
08/08/2007
20%
Variazione rispetto al caso base
10%
0%
-10%
-20%
-30%
-40%
-50%
-60%
-70%
-80%
Base
-30%
-50%
-70%
-30% ovunque
-50% ovunque
-70% ovunque
Figura 5.4b: Variazioni percentuali rispetto al caso base nella settimana estiva
L'andamento delle concentrazioni di NH3 calcolate dal modello nella settimana estiva (Figura 5.4a)
segue il ciclo diurno delle emissioni, con picchi mattutini elevati che vanno a zero nel corso della
giornata. Nella figura 5.4b, in cui sono evidenziate le variazioni percentuali, si sono eliminate le ore
0 e 1 di ogni giorno, che risentono delle condizioni iniziali imposte al modello alla mezzanotte. Si
nota come la riduzione solo delle emissioni locali ha effetto prevalente nelle ore di picco, mentre la
riduzione a grande scala fa sentire il suo effetto lungo tutta la giornata. In alcuni casi la riduzione
solo locale ha l'effetto di aumentare le concentrazioni, fatto numericamente poco consistente che
può essere legato a fattori di arrotondamento introdotti in fase di post- elaborazione dei risultati.
Corte de' Cortesi - inverno
14/01/07 0:00
15/01/07 0:00
16/01/07 0:00
17/01/07 0:00
18/01/07 0:00
19/01/07 0:00
20/01/07 0:00
21/01/07 0:00
80
70
60
NH3 (ppb)
50
40
30
20
10
0
Base
-30%
-50%
-70%
-30% ovunque
-50% ovunque
-70% ovunque
Figura 5.5a: Concentrazioni orarie calcolate dal modello nella settimana invernale
Corte de' Cortesi - inverno - variazioni
14/01/07 0:00
15/01/07 0:00
16/01/07 0:00
17/01/07 0:00
18/01/07 0:00
19/01/07 0:00
20/01/07 0:00
21/01/07 0:00
0%
Variazione rispetto al caso base
-10%
-20%
-30%
-40%
-50%
-60%
-70%
-80%
-90%
Base
-30%
-50%
-70%
-30% ovunque
-50% ovunque
-70% ovunque
Figura 5.5b: Variazioni percentuali rispetto al caso base nella settimana invernale
Le concentrazioni invernali (figure 5.5a e 5.5b), di un ordine di grandezza più piccole rispetto a
quelle estive, presentano un andamento meno regolare da un giorno all'altro. Si nota tuttavia che le
variazioni nelle concentrazioni al variare delle emissioni sono piccole di notte, e si fanno via via più
marcate nel corso della mattina, per poi stabilizzarsi o tendere nuovamente a zero verso sera.
In generale le riduzioni sono proporzionali alle corrispondenti riduzioni nelle emissioni, più marcate
se le emissioni sono ridotte su tutto il dominio. La Figura 5.6 mostra i valori medi complessivi sul
periodo.
Riduzioni nella concentrazione di NH3 - Estate
Riduzioni nella concentrazione di NH3 - Inverno
0%
-10%
Variazione in
concentrazione
Variazione in
concentrazione
0%
-20%
-30%
-40%
-50%
-60%
-70%
-10%
-20%
-30%
-40%
-50%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
NH3 emessa in rapporto al caso base
Emissioni ridotte ovunque
Emissioni ridotte solo localmente
0%
20%
40%
60%
80%
100%
NH3 emessa in rapporto al caso base
Emissioni ridotte ovunque
Emissioni ridotte solo localmente
Figura 5.6: Variazioni percentuali rispetto al caso base della media complessiva
Anche l'andamento delle concentrazioni del particolato rispecchia le variazioni nelle emissioni di
ammoniaca: in Figura 5.7a sono mostrati i valori medi giornalieri del PM10 e degli ioni ammonio,
solfato e nitrato. Lo ione che meno ne risente è il solfato (in giallo).
14
12
10
8
6
4
2
SO4 - Base
PM10 - Base
NH4 - Base
NO3 - Base
SO4 -30% ovunque
PM10 -30% ovunque
NH4 -30% ovunque
NO3 -30% ovunque
SO4 -50% ovunque
PM10 -50% ovunque
NH4 -50% ovunque
NO3 -50% ovunque
SO4 -70% ovunque
PM10 -70% ovunque
NH4 -70% ovunque
Specie e scenario
NO3 -70% ovunque
SO4 -30%
PM10 -30%
NH4 -30%
NO3 -30%
SO4 -50%
PM10 -50%
NH4 -50%
NO3 -50%
SO4 -70%
PM10 -70%
NH4 -70%
0
NO3 -70%
3
Concentrazione media (µg/m )
Particolato a Corte de' Cortesi - estate
Figura 5.7a: Concentrazioni medie giornaliere del particolato nella settimana estiva
La Figura 5.7b conferma con evidenza che le variazioni nelle emissioni di ammoniaca si
ripercuotono quasi del tutto sulle concentrazioni di nitrato e di ammonio, mentre la frazione non
speciata e il solfato rimangono pressoché invariati.
Speciazione del PM10 - estate
Altro
SO4
NH4
NO3
3
Concentrazione media (µg/m )
16
14
12
10
8
6
4
2
0
-70%
-50%
-30%
-70%
ovunque
-50%
ovunque
-30%
ovunque
Base
Scenario
Figura 5.7b: Concentrazioni medie giornaliere delle componenti del PM10 - settimana estiva
Lo stesso andamento si ritrova nella settimana invernale, in cui tuttavia le concentrazioni di PM10
sono più elevate e le variazioni relativamente molto più piccole. In figura 5.8b la scala dei grafici è
stata adattata per permettere di apprezzare la variabilità delle concentrazioni.
35
30
25
20
15
10
5
SO4 - Base
PM10 - Base
NH4 - Base
NO3 - Base
SO4 -30% ovunque
PM10 -30% ovunque
NH4 -30% ovunque
NO3 -30% ovunque
SO4 -50% ovunque
PM10 -50% ovunque
NH4 -50% ovunque
NO3 -50% ovunque
SO4 -70% ovunque
PM10 -70% ovunque
NH4 -70% ovunque
Specie e scenario
NO3 -70% ovunque
SO4 -30%
PM10 -30%
NH4 -30%
NO3 -30%
SO4 -50%
PM10 -50%
NH4 -50%
NO3 -50%
SO4 -70%
PM10 -70%
NH4 -70%
0
NO3 -70%
3
Concentrazione media (µg/m )
Particolato a Corte de' Cortesi - inverno
Figura 5.8a: Concentrazioni medie giornaliere del particolato nella settimana invernale
Speciazione del PM10 - inverno
PM10 a Corte de' Cortesi - inverno
Altro
34
Concentrazione media (µg/m3)
Concentrazione media (µg/m3)
PM10
33.8
33.6
33.4
33.2
33
32.8
32.6
32.4
32.2
SO4
NH4
NO3
34
32
30
28
26
24
22
20
18
16
14
32
-70%
-50%
-30%
-70%
-50%
-30%
ovunque ovunque ovunque
Scenario
Base
-70%
-50%
-30%
-70%
-50%
-30%
ovunque ovunque ovunque
Base
Scenario
Figura 5.8b: Concentrazioni medie giornaliere del PM10 e delle sue componenti - settimana
invernale
CONCLUSIONI
La misura delle concentrazioni di ammoniaca in aria ambiente è stata condotta in tre diversi siti
della regione Lombardia, permettendo la caratterizzazione di situazioni differenti: una realtà urbana
(Milano), una prealpina (Moggio(LC)) e una rurale agricola (Corte dé Cortesi (Cr)). I dati misurati
con strumentazione in continuo hanno consentito una prima valutazione degli andamenti delle
concentrazioni dell’ammoniaca in atmosfera.
I dati misurati nelle tre stazioni di monitoraggio hanno evidenziato livelli di concentrazione di
ammoniaca in atmosfera e variabilità stagionale molto diversi:
•
Moggio: gli andamenti mostrano valori in prossimità del limite di rilevabilità e una
variabilità molto bassa; ciò è spiegato con la quasi totale assenza di sorgenti di emissione e
con la quota della stazione, spesso al di sopra dell’altezza dello strato di rimescolamento e
con differenti dinamiche meteorologiche rispetto alla pianura.
•
Milano: le emissioni sono attribuite principalmente al traffico e all’agricoltura; si può
ipotizzare che il contributo di quest’ultima, considerata l’estensione territoriale del comune e
il fatto che tutti i terreni coltivati siano nella zona sud, possa in realtà essere meno
significativo di quello legato al traffico. I valori misurati mostrano un quadro che sembra
essere influenzato, più che dalle emissioni (per il traffico sostanzialmente costanti durante
l’anno), dalle capacità dispersive dell’atmosfera, in particolare dall’altezza dello strato di
rimescolamento, più bassa nei mesi invernali. Infatti le concentrazioni maggiori vengono
registrate nei mesi freddi.
•
Corte de’ Cortesi: a causa della vicinanza con un allevamento di suini (meno di 100 m), non
può essere considerato rappresentativo della realtà rurale agricola in generale, ma piuttosto
una misura indicativa di un certo tipo di attività. I valori misurati infatti risultano essere
fortemente influenzati dalla sorgente di emissione, con picchi associati alle operazioni di
spandimento liquami (nei mesi di marzo e settembre-ottobre) e concentrazioni mediamente
più alte rispetto a postazioni simili ma non in corrispondenza di allevamenti di suini.
Le misure sono poi state confrontate con quelle effettuate presso siti della stessa tipologia,
disponibili in letteratura: per Milano e Moggio, i valori sono risultati confrontabili con misure
effettuate in siti simili europei, ma superiori a quelli ottenuti negli Stati Uniti. A Corte de’ Cortesi le
concentrazioni risultano essere simili a quelli rilevati in alcuni studi effettuati a Montichiari (ARPA
Lombardia, 2005) e negli Stati Uniti (Baek, 2003), che avevano in comune la vicinanza ad
allevamenti di suini e la tecnologia di abbattimento utilizzata, ma più elevate rispetto alle stazioni
rurali che si ritrovano in letteratura.
Infine sono state condotte alcune simulazioni con il modello di trasporto-chimico-dispersivo
implementato presso ARPA Lombardia per ottenere una prima stima delle concentrazioni di
ammoniaca. Ciò ha comportato la raccolta dei dati e la predisposizione di tutti i file necessari per il
periodo prescelto per l’applicazione oraria dei moduli meteo, emissivi ed infine del modello CTM
di trasporto chimico dispersivo FARM. Quindi sullo stesso periodo sono stati simulati alcuni
scenari in cui sono state variate le emissioni di ammoniaca.
I risultati di queste prime simulazioni relative alle concentrazioni di NH3 mostrano, considerando i
valori medi, un buon accordo con i valori misurati con l’eccezione dei valori relativi a Corte dei
Cortesi nel periodo estivo. Il confronto con più misure potrebbe consentire in futuro di migliorare le
prestazioni del modello, anche attraverso un interessante feedback ed un raffinamento delle attuali
stime di emissioni di ammoniaca per quantità, dettaglio e risoluzione temporale. Le simulazioni
modellistiche confermano l’influenza dell’ammoniaca nella formazione del particolato secondario,
in particolare sul nitrato d’ammonio.
La messa a punto di ulteriori simulazioni su altri periodi o scenari potrebbe consentire in futuro di
acquisire nuove informazioni sul comportamento di un inquinante che solo recentemente, come
mostra anche la bibliografia, è oggetto di studio di simulazioni modellistiche.
RINGRAZIAMENTI
Si ringrazia per la preziosa collaborazione il Dott. Giuseppe Fossati e la Dott.ssa Anna Maria
Monguzzi.
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