Caratteristiche morfologiche e chimiche delle polveri fini in Umbria
Caratteristiche morfologiche
e chimiche delle polveri fini
in Umbria
Caratteristiche morfologiche
e chimiche delle polveri fini
in Umbria
Arpa Umbria / Università degli Studi di Perugia
Dipartimento di Ingegneria Civile
ed Ambientale
Dipartimento di Ingegneria Civile ed Ambientale
Università degli Studi di Perugia
Università degli studi di Perugia
Dipartimento di Ingegneria Civile
ed Ambientale
aria / Arpa Umbria / Università degli Studi di Perugia
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Autori
David Cappelletti, Beatrice Moroni (Università degli Studi di Perugia)
Contributi
Monica Angelucci (Arpa Umbria)
Collaborazione
Caterina Austeri, Giancarlo Bellocchio, Emanuele Bubu, Giancarlo Caiello, Mara Galletti,
Laura Mascelloni, Annarita Petrini, Andrea Pileri, Marco Pompei, Federica Rocchi
(Arpa Umbria)
Luca Barcherini, Stefano Ortu, Francesco Scardazza
(Università degli Studi di Perugia)
Ezio Bolzacchini, Luca Ferrero
(Università degli Studi di Milano – Bicocca)
Cura redazionale
Markos Charavgis
Progetto grafico
Paolo Tramontana
Impaginazione
Emanuele Capponi
Stampa
GESP srl, Cerbara (PG)
Stampato su carta Symbol Free Life satin 100 g/mq
con inchiostro ecologico Toyo
Eventuali duplicazioni, anche di parti della pubblicazione,
sono autorizzate a condizione che venga citata la fonte
©Copyright 2012 Arpa Umbria
Caratteristiche morfologiche
e chimiche delle polveri fini
in Umbria
Indice
Introduzione . ..................................................................................................... 7
1. Il contesto e gli obiettivi del progetto........................................................... 9
2. La metodologia sperimentale...................................................................... 11
2.1 Criteri di scelta e caratteristiche dei siti di campionamento.................... 11
2.2 Modalità di campionamento................................................................ 12
2.3 Trattamento e analisi dei campioni....................................................... 16
3. I risultati..................................................................................................... 19
3.1 Concentrazione delle polveri in atmosfera.............................................. 19
3.2 I contesti urbani: similitudini e differenze da analisi PCA..................... 24
3.3 Alcuni indicatori chimici rilevanti....................................................... 30
3.3 Morfologia e geochimica delle particelle................................................. 36
4. I risultati nella Conca Ternana................................................................... 41
4.1 Identificazione e quantificazione delle sorgenti...................................... 41
4.2. Misura della dispersione delle polveri in atmosfera mediante
pallone aerostatico............................................................................... 49
5. Conclusioni ............................................................................................... 57
Bibliografia........................................................................................................ 59
Appendici – Dati sperimentali........................................................................... 60
Appendice A - Dati gravimetrici complessivi....................................................... 62
Appendice B - Concentrazione frazione ionica.................................................... 66
Appendice C - Concentrazione metalli .............................................................. 70
Appendice D - Concentrazione IPA .................................................................. 84
Introduzione
Le polveri atmosferiche sono oggi considerate, in tutto il mondo, uno dei più seri
problemi di impatto ambientale, i cui effetti coinvolgono non solo le aree localizzate
nei pressi delle sorgenti ma si estendono a livello regionale e interregionale. Le principali sorgenti di polveri sono da rintracciare nel traffico veicolare, nella combustione
di biomasse, nei grandi processi industriali di combustione, nell’agricoltura e nella
zootecnia, oltre che negli impianti di riscaldamento concentrati nei centri urbani.
Per la natura complessa di tale fenomeno, appare indispensabile effettuare una
caratterizzazione completa sia a livello morfologico che composizionale delle particelle. Lo scopo è quello di associare alle diverse classi dimensionali la relativa composizione chimica per contribuire all’identificazione delle possibili sorgenti, in un’ottica
di definizione e adozione delle misure più efficaci per il raggiungimento degli obiettivi
di qualità dell’aria fissati dalle direttive europee.
Tali conoscenze rappresentano inoltre un presupposto importante per la comprensione degli effetti del particolato sulla salute umana. Recenti studi epidemiologici hanno infatti mostrato una correlazione tra la concentrazione in numero della
frazione più fine delle polveri e problemi all’apparato respiratori. Proprio per questo
motivo, l’Unione Europea ha previsto l’introduzione, a partire dal 2015, di un nuovo
limite di legge sulla frazione fine delle polveri (identificata con il PM2.5). In questo
quadro, conoscere preliminarmente le polveri fini e ultrafini appare di fondamentale
importanza, sia in un’ottica di adeguamento della rete di monitoraggio sia per predisporre in tempo utile misure atte alla prevenzione degli eventuali superamenti.
In questo quadro, tra il 2006 e il 2010 Arpa Umbria e Università degli Studi
di Perugia, con il contributo della Regione, hanno dato vita allo studio presentato in
questa pubblicazione e volto a caratterizzare da un punto di vista chimico e morfologico le polveri fini in diverse realtà urbane dell’Umbria.
Dott. Giancarlo Marchetti
Direttore Tecnico Arpa Umbria
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1. Il contesto e gli obiettivi del progetto
L’aerosol atmosferico (comunemente noto come polveri fini o materiale particolato, PM) è costituito, in generale, da una grande varietà di composti chimici e
da particelle di forma e dimensioni che variano di quattro ordini di grandezza,
dai pochi nanometri dei nuclei di condensazione fino alle decine di micron delle
particelle di origine crostale. La natura e la composizione chimica delle particelle
variano con le loro dimensioni; l’insieme di tutte queste proprietà dipende dalla loro origine e provenienza, e può subire delle modificazioni in funzione del
tempo. Gli effetti degli aerosol atmosferici sulla salute umana e sui cambiamenti
climatici sono correlati in maniera intrinseca e complessa a tale molteplicità di
fattori ed esiste ormai un generale consenso scientifico sul fatto che composizione
chimica, numero, dimensioni e morfologia delle particelle costituiscano i parametri rilevanti. In questo quadro, appare evidente la necessità di una caratterizzazione ad ampio spettro (morfologico, dimensionale, composizionale) del PM su
scala regionale. La successiva valutazione dei risultati, sia in relazione ai luoghi di
prelievo che in funzione del tempo, permette di associare, nelle diverse stagioni
dell’anno e nei vari luoghi, le diverse classi dimensionali di particelle alla relativa composizione chimica. Tali informazioni sono indispensabili per correlare gli
effetti sulla salute e sui cambiamenti climatici alle loro cause. Inoltre, e più nel
dettaglio, esse contribuiscono all’identificazione delle possibili sorgenti consentendo di individuare le misure più efficaci per il raggiungimento degli obiettivi di
qualità dell’aria fissati dalle direttive europee.
Le attuali disposizioni di legge non prevedono la messa a punto di strategie
né tanto meno di procedure di monitoraggio da parte degli Enti preposti finalizzate al raggiungimento di tali obiettivi. D’altra parte le nuove direttive CE, recepite dall’Italia, prevedono l’integrazione delle misure di PM10 (di fatto l’insieme
totale delle particelle grossolane e fini) con quelle di PM2.5 (ovvero la sola frazione
fine del particolato). A tale scopo, sono stati fissati nuovi limiti di legge ed è stato
allargato lo spettro dei composti chimici da monitorare. Tale normativa entrerà
in vigore a partire dal 2015.
Tutto ciò sottolinea la necessità di eseguire studi pilota di ricerca dettagliati
sul territorio regionale in grado di consentire, da un lato, di definire correttamente il quadro emissivo rispetto al tipo e alla qualità degli apporti esogeni e,
dall’altro, di prevedere quantomeno gli effetti derivanti dall’applicazione delle
nuove normative.
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In questo contesto, dalla collaborazione fra Arpa Umbria e l’Università degli
Studi di Perugia è nato un progetto di ricerca per la caratterizzazione delle polveri
fini nei principali contesti urbani della regione Umbria. Lo studio, realizzato nel
biennio 2008-2009, è stato condotto attraverso campionamenti di aerosol dedicati e successive analisi chimiche e misure di microscopia elettronica. L’attenzione
è stata rivolta ad un insieme di siti di campionamento in grado di rappresentare
i diversi contesti urbani della regione: Perugia, Terni, Gubbio, Spoleto, Narni;
accanto a questi, è stato considerato anche un sito di fondo regionale ubicato in
località Monte Martano (1100 m s.l.m.).
Lo studio è stato realizzato da un gruppo di lavoro costituito da personale
di Arpa Umbria e da personale della Sezione di Tecnologie Chimiche e Materiali
per l’Ingegneria del Dipartimento di Ingegneria Civile ed Ambientale (DICA)
dell’Università degli Studi di Perugia e cofinanziato dalla Regione Umbria.
10
2. La metodologia sperimentale
2.1 Criteri di scelta e caratteristiche dei siti di campionamento
Lo studio è stato realizzato in più fasi che hanno interessato diversi ambiti territoriali. Nella prima fase sono state esaminate le aree urbane di Perugia e Terni.
I due capoluoghi di provincia rappresentano infatti i comuni più grandi per
estensione e numero di abitanti e, inoltre, mostrano un archivio di dati di concentrazione in massa di polveri fini rilevante, essendo dotati di una rete di stazioni fisse di monitoraggio della qualità dell’aria attive da diversi anni. L’elemento
di distinzione tra le due località è rappresentato dalla presenza, a Terni, di una
componente antropica di origine industriale che si aggiunge a quella, comune a
entrambe, da traffico veicolare. In una fase successiva, lo studio è stato esteso ai
comuni di Spoleto, Gubbio e Narni. Tali comuni, che risultavano inseriti nelle
zone di risanamento previste dal Piano Regionale di Risanamento e Mantenimento della Qualità dell’aria (2005), sono stati scelti per la varietà degli apporti
di origine antropica (traffico e/o diversi tipi di industrie) che essi rappresentano.
Per ciascuna area sono stati poi individuati i siti specifici di campionamento
selezionando, ove possibile, i punti in corrispondenza di stazioni fisse di monitoraggio, con vantaggi pratici come la disponibilità di corrente elettrica e l’alloggiamento in sicurezza delle strumentazioni di misura, uniti alla possibilità di fruire di
misure di PM10 sia storiche che contestuali allo studio. Il sito in Zona Fiori a Terni,
in particolare, non rientra nella rete fissa di monitoraggio ma è stato scelto per cercare di valutare il valore di fondo urbano nella città. In questo caso, si è provveduto
a realizzare una postazione di misura per il periodo di durata dello studio.
Per completare il progetto, è risultato indispensabile individuare e caratterizzare il contributo del fondo naturale delle polveri atmosferiche. Questo è stato
fatto con il duplice ausilio di misure di fondo urbano (Perugia Cortonese e Terni
Zona Fiori) e della stazione in quota di Monte Martano. Mentre i siti di fondo
urbano si trovano in posizione defilata rispetto agli apporti antropici, quello di
fondo regionale risulta esente da ogni tipo di pressione antropica. La stazione di
fondo regionale, per le sue caratteristiche di quota media, è soprattutto indicata
per lo studio dei contributi tipicamente dovuti a fenomeni di trasporto a distanza
di medio e lungo raggio (Sahara e Nord-Est Europa). Tali contributi, che possono
creare un impatto significativo sul territorio umbro, non sono immediatamente
valutabili tramite misure nelle stazioni urbane, per la presenza di numerosi e non
11
trascurabili apporti da altre sorgenti che possono mascherare i fenomeni. Inoltre,
e soprattutto, essi sono difficili da ridurre con politiche di risanamento locali e
per questa ragione la loro entità deve essere quantificata. I siti di campionamento
con le rispettive generalità sono riportati in Tabella 2.1.
Tabella 2.1: Generalità dei siti dei campionamento.
(*)
Sito
Descrizione
Perugia
Fontivegge
(PGF)
Tipo di stazione: da traffico, rappresentativa dell’esposizione più elevata della popolazione
Tipo di zona: urbana
Caratteristica della zona: residenziale / commerciale
Perugia
Parco Cortonese
(PGC)
Tipo di stazione: rappresentativa dell’esposizione generale della popolazione
Tipo di zona: urbana
Caratteristica della zona: parco cittadino (non esposta direttamente al traffico)
Terni
Via Verga
(TRV)
Tipo di stazione: da traffico, rappresentativa dell’esposizione più elevata della popolazione
Tipo di zona: urbana
Caratteristica della zona: residenziale
Terni
Zona Fiori
(TRF)
Tipo di stazione: rappresentativa dell’esposizione generale della popolazione
Tipo di zona: urbana
Caratteristica della zona: residenziale
Spoleto
Piazza Vittoria
(SPO)
Tipo di stazione: rappresentativa dell’esposizione generale della popolazione
Tipo di zona: urbana
Caratteristica della zona: residenziale / commerciale
Gubbio (*)
Piazza 40 Martiri
(GUB)
Tipo di stazione: rappresentativa dell’esposizione generale della popolazione
Tipo di zona: urbana
Caratteristica della zona: residenziale / commerciale
Narni
Loc. Narni Scalo
(NAR)
Tipo di stazione: industriale, da traffico, rappresentativa dell’esposizione più elevata
della popolazione
Tipo di zona: suburbana
Caratteristica della zona: residenziale, commerciale, industriale
Torgiano
Loc. Brufa
(BRU)
Tipo di stazione: rappresentativa per l’esposizione ad ozono della popolazione, delle
colture e degli ecosistemi naturali a scala subregionale
Tipo di zona: rurale
Caratteristica della zona: lontana da emissioni e da insediamenti
Spoleto
Loc. Monte Martano
(MAR)
Tipo di stazione: rappresentativa dell’esposizione generale della popolazione a scala
regionale
Tipo di zona: fondo regionale
Caratteristica della zona: lontana da emissioni e da insediamenti
nella zona di Gubbio sono stati effettuati anche alcuni campionamenti in zona industriale
2.2. Modalità di campionamento
Per la realizzazione dello studio sono stati utilizzati diversi strumenti di campionamento, alcuni dei quali già in uso nella rete di monitoraggio dell’Arpa e altri
acquistati e messi a punto per lo sviluppo del progetto. Quando possibile, le nuo12
ve strumentazioni sono state affiancate a quelle preesistenti della rete regionale,
in modo da consentire l’interconfronto.
Le stazioni fisse di monitoraggio della rete Arpa sono tutte fornite di sistemi
automatici di campionamento delle polveri fini con testa di taglio per PM10 (Tabella 2.2). Solo alcune stazioni sono dotate di campionatori automatici con testa
di taglio per il PM2.5. La strumentazione di nuova acquisizione comprende due
campionatori semiautomatici (TE60TOD–TISCH ENVIRONMENTAL) ad
alto volume (0,6-1,2 m3/min a seconda della modalità di uso) con testa da PM10
e successivo impattore multistadio. Gli impattori sono dotati di 7 differenti stadi
di taglio, e relativi filtri, che consentono di campionare massivamente polveri
fini in altrettanti intervalli dimensionali: Dp<0,39 µm; 0,39-0,69 µm; 0,69-1,3
µm; 1,3-2,1 µm; 2,1-4,2 µm; 4,2-10,2 µm; >10,2 µm, dove Dp. è il diametro
aerodinamico delle particelle.
Per una più facile lettura dei risultati, oltre che per ottenere una migliore
significatività statistica, i dati ottenuti nei diversi intervalli granulometrici sono
stati successivamente aggregati in un minor numero di classi dimensionali opportunamente scelte. In particolare, per i dati gravimetrici sono stati utilizzati gli
indici PM10, PM2.1 , PM1.3, PM0.39 (paragrafo 3.1), mentre per l’identificazione
delle sorgenti nell’area della conca ternana tramite i dati chimici (paragrafo 4.1)
si è preferito ricorrere alle classi dimensionali <0,39; 0,39-1,3; 1,3-4,2 e 4,2-10
µm.
Tabella 2.2: Strumentazione per la misura delle polveri presente nelle stazioni della Rete di monitoraggio dell’Arpa
Stazione
Modello e marca
Perugia Fontivegge (PGF)
PM10 - SWAM – FAI Instrument
PM 2.5 - PM101M –Evironnement
Perugia Cortonese (PGC)
PM10 - SWAM –FAI Instrument
PM 2.5 - PM101M –Evironnement
Terni Verga (TRV)
PM10 – 1400AB - TEOM
Spoleto P.za Vittoria (SPO)
PM10 - PM101M.C - Evironnement
PM 2.5 - PM101M.C - Evironnement
Gubbio P.zza 40 Martiri (GUB)
PM10 - SWAM – FAI Instrument
Narni Scalo (NAR)
PM10 – 1400AB - TEOM
Torgiano Brufa (BRU)
PM10 - PM101M - Evironnement
Terni Zona Fiori (TRF)
Solo impattore
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Il sito di fondo regionale del Monte Martano, istituito ai fini del progetto,
è stato attrezzato con un sistema di misura di PM10 e PM2.5 (campionatore bicanale HYDRA Dual Sampler, FAI Instruments) in grado di effettuare in modo
automatico i campionamenti giornalieri, pesare il campione e comunicare in
remoto i risultati; un operatore ha garantito ogni 15/20 giorni le operazioni di
manutenzione ordinaria. Lo strumento, pur essendo testato e utilizzato in altre
postazioni, ha presentato alcuni problemi di funzionamento, fornendo per alcuni periodi dati non continuativi, in particolar modo all’inizio della campagna
di misura (inverno 2008/2009). Tali problemi – in parte legati alle condizioni
meteo climatiche del sito (alta umidità dovuta a nuvole basse) – sono stati quasi
totalmente risolti con una modifica delle teste di campionamento in grado di
favorire l’eliminazione dell’umidità.
In tutti i siti sono stati inoltre eseguiti campionamenti individuali della
durata di poche ore, attraverso un campionatore a basso volume (ECHOPM,
TECORA, a disposizione dell’Università di Perugia) e un contatore ottico di particelle (OPC, ENVIRONCHECK 1.107 – GRIMM, a disposizione di Arpa): Il
primo ha fornito i campioni di polvere destinati all’esame in microscopia elettronica a scansione, l’altro è stato invece utilizzato per la conta diretta delle particelle
nei vari siti.
I campioni destinati alle determinazioni gravimetriche e alle analisi chimiche sono stati raccolti su filtri in fibra di quarzo. I campioni da destinare alle
indagini microscopiche sono stati invece raccolti su filtri in policarbonato, sulla
cui superficie liscia e uniforme le particelle risaltano in maniera eccellente.
Per ogni stagione (inverno 2008-2009, primavera, estate e autunno 2009)
ed in ogni sito sono stati eseguiti due cicli di misure, ciascuno della durata di
circa 72 ore nell’arco di un periodo di 15 giorni. Inoltre, durante le campagne di campionamento invernale ed estiva, in ogni postazione sono stati eseguiti
campionamenti individuali su filtri in policarbonato. Nella stagione autunnale
sono stati eseguiti due campionamenti (sia con campionatore multistadio, che a
singolo stadio su filtri in policarbonato) nelle centraline mobili in prossimità dei
cementifici di Gubbio. Durante tali campagne di campionamento è stato installato l’OPC in parallelo ai campionatori multistadio, nei siti Narni Scalo, Spoleto,
Fontivegge, Cortonese, Monte Martano. Per la maggior parte dei siti in cui sono
presenti le centraline fisse dell’Arpa, è stato possibile confrontare le misure di
queste ultime con i dati ottenuti dai campionatori multistadio ad alto volume. Il
quadro completo della campagna di campionamento è riportato in Tabella 2.3.
14
Tabella 2.3: Intervelli di campionamento nei vari siti nel corso della campagna di misura
Inverno
Primavera
Postazione
Data inizio -fine
Postazione
Data inizio -fine
Perugia Fontivegge
(PGF)
15 ÷ 22 Dic - 08
Spoleto M.Martani
(MAR)
10 ÷ 17 Mar - 09
Perugia Cortonese
(PGC)
09 ÷ 22 Gen - 09
Terni Verga (TRV)
15 ÷ 22 Dic - 08
Gubbio P.zza 40
Martiri (GUB)
03 ÷ 17 Feb - 09
Terni Zona Fiori (TRF)
09 ÷ 22 Gen - 09
Torgiano Brufa
(BRU)
26 Feb ÷ 12 Mar - 09
Narni Scalo (NAR)
03 ÷ 13 Feb - 09
Spoleto P.za Vittoria
(SPO)
23 Feb ÷ 03 Mar - 09
Perugia Fontivegge
(PGF)
03 ÷ 17 Apr - 09
Terni Verga (TRV)
03 ÷ 17 Apr - 09
Perugia Cortonese
(PGC)
21 Apr ÷ 04 Mag - 09
Terni Zona Fiori (TRF)
20 Apr ÷ 04 Mag - 09
Gubbio P.zza 40
Martiri (GUB)
11 ÷ 25 Mag – 09
Narni Scalo (NAR)
09 ÷ 15 Mag - 09
Spoleto P.za Vittoria
(SPO)
04 ÷ 12 Giu – 09
Perugia Fontivegge
(PGF)
25 Giu ÷ 02 Lug - 09
Spoleto M.Martani
(MAR)
21 ÷ 27 Lug – 09
Perugia Cortonese
(PGC)
03 ÷ 10 Lug – 09
Terni Verga (TRV)
26 Giu ÷ 02 Lug - 09
Gubbio P.zza 40
Martiri (GUB)
14 ÷ 21 Lug – 09
Terni Zona Fiori (TRF)
06 ÷ 14 Lug – 09
Spoleto P.za Vittoria
(SPO)
22 ÷ 27 Lug – 09
Narni Scalo (NAR)
18 ÷ 22 Lug – 09
Perugia Fontivegge
(PGF)
29 Set ÷ 13 Ott - 09
Gubbio
Stazioni industriali
mobili
09 ÷ 13 Nov – 09
20 ÷ 23 Nov - 09
Perugia Cortonese
(PGC)
13 Ott ÷ 02 Nov - 09
Terni Verga (TRV)
29 Set ÷ 13 Ott - 09
Gubbio P.zza 40
Martiri (GUB)
09 ÷ 23 Nov – 09
Terni Zona Fiori (TRF)
15 ÷ 22 Ott - 09
Spoleto P.za Vittoria
(SPO)
24 Nov ÷ 09 Dic - 09
Narni Scalo (NAR)
27 Nov ÷ 11 Dic - 09
Estate
Autunno
15
Tutti i campioni sono stati sottoposti ad analisi gravimetrica, mentre l’analisi
chimica delle polveri e la caratterizzazione morfologica delle singole componenti
granulometriche sono state effettuate su campioni opportunamente selezionati;
le determinazioni in microscopia elettronica hanno riguardato i campioni appositamente prelevati.
2.3 Trattamento e analisi dei campioni
Analisi chimiche
Ciascun filtro di campionamento è stato tagliato in tre parti da destinare alle varie determinazioni analitiche. Una parte è stata sonicata in acqua ultrapura (milliQ, 18 MΩ) per estrarre la frazione ionica solubile e determinarla in Cromatografia Ionica (CI) e in spettrofotometria UV-VIS. Il contenuto in anioni è stato
determinato con un cromatografo Dionex, colonna AS4SC (pre-colonna Dionex AG4). Il campione è stato eluito con Na2CO3 1,8mM/ NaHCO3 1,7mM e
quantificato con rivelatore Dionex CD20. La concentrazione di ammonio è stata
invece determinata utilizzando uno spettrofotometro VARIAN CARY-50.
Un’altra porzione del filtro è stata digerita in soluzione acida (HNO3+H2O2)
assistita in forno a micro-onde per la determinazione dei metalli in spettroscopia
atomica (IPC-OES). Quest’ultima è stata effettuata utilizzando uno spettrometro JobynYvon Ultima 2000, dotato di nebulizzatore ultrasonico (CETAC Technologies, U-5000AT).
La terza e ultima parte di ciascun filtro è stata destinata all’analisi degli
idrocarburi policiclici aromatici (IPA). In questo caso, il campione è stato prima
estratto dalla porzione di filtro utilizzando un soxhlet (esano: acetone=1:1) e,
quindi, purificato in colonna di silice; infine, gli IPA sono stati quantificati in
Gas Cromatografia di Massa (GC-MS) mediante singolo quadrupolo ad iniettore PTV, gas di flusso He e colonna di media polarità (VF-Xms 60mx0,25 ID;
DF=0,25). I risultati sono stati ottenuti in modalità di acquisizione SIM. Soluzioni standard commerciali e bianchi dei reattivi sono stati utilizzati per controllare accuratezza e precisione e per validare le misure.
Analisi in Microscopia Elettronica a Scansione (SEM-EDS)
Le indagini in microscopia elettronica hanno riguardato 18 campioni di polveri
su filtro in policarbonato (Tabella 2.4), appositamente prelevati in estate e/o in
inverno in 9 diverse postazioni esterne permanenti.
16
Tabella 2.4: Campionamenti per le indagini in microscopia elettronica
Postazione
Date Campionamento
Perugia Fontivegge (PGF)
13 Mar 09; 09 Lug 09
Perugia Cortonese (PGC)
10 e 18 Mar 09
Gubbio P.zza 40 Martiri (GUB)
09 Feb 09; 17 Lug 09
Torgiano Brufa (BRU)
13 Mar 09
Spoleto P.za Vittoria (SPO)
06 Mar 09; 24 Lug 09
Spoleto M. Martani (MAR)
17 Mar 09; 27 Lug 09
Terni Verga (TRV)
20 Mar 09; 30 Lug 09
Terni Zona Fiori (TRF)
19 Mar 09; 30 Lug 09
Narni Scalo (NAR)
13 e 18 Feb 09; 22 Lug 09
Per l’esecuzione delle analisi frammenti rappresentativi dei filtri sono stati
incollati su portacampioni in alluminio e successivamente metallizzati mediante
la deposizione in camera a vuoto di un sottile film di grafite. Le osservazioni e
le analisi al SEM-EDS sono state eseguite presso il Centro Universitario di Microscopia Elettronica di Perugia, utilizzando un microscopio elettronico Philips
XL30 (Philips Electron Optics) in linea con sistema EDAX DX-4I di microanalisi e software di acquisizione ed elaborazione dati GENESIS (EDAX). Il procedimento di lavoro è stato articolato in due fasi distinte, la prima di osservazione
e raccolta delle immagini, la seconda di microanalisi della composizione delle
singole particelle. La tensione di accelerazione applicata è stata di 15 kV per uno
spot size pari a 4. I tempi di conteggio per ogni punto analisi variano da 20 a 40
secondi in funzione delle dimensioni dei granuli da analizzare. In entrambi i casi
la distanza di lavoro è stata fissata a 10 mm.
17
3. I risultati
3.1
Concentrazione delle polveri in atmosfera
Come primo dato, riportiamo l’andamento dei valori di PM10 registrati nelle stazioni fisse di monitoraggio nel periodo di riferimento (Figura 3.1). Come si può
notare già a questo livello, la dispersione dei valori di PM risulta sempre abbastanza elevata ed è minima nel sito di fondo regionale (MAR), dove si registrano,
come è naturale, valori mediamente inferiori di concentrazione. L’andamento dei
valori di PM risulta mediamente superiore nel contesto urbano di Perugia (PGF),
ed è del tutto simile in contesti urbani molto diversi tra loro come, ad esempio,
quelli di Terni (TRV) e Gubbio (GUB). Ciò dimostra come la misura dei valori
di PM10 non possa, di per sé, costituire un elemento discriminante per individuare le fonti e l’andamento degli inquinanti.
L’utilizzo degli impattori multistadio permette di esaminare in maniera molto più dettagliata le caratteristiche e l’andamento dei valori di PM in atmosfera.
Nel nostro caso, la concentrazione in massa delle polveri è stata determinata
nell’ambito di 7 classi dimensionali (<0,39 µm; 0,39µm; 0,69-1,3 µm; 1,3-2,1
µm; 2,1-4,2 µm; 4,2-10,2 µm; >10,2 µm). Per una più facile lettura gli stessi valori sono stati aggregati in 4 classi dimensionali: PM10, PM2.1, PM1.3 e PM0.39. La
Figura 3.1: Valori di PM10 registrati dalla rete di monitoraggio dell’Arpa per l’anno 2009 nelle centraline scelte per
il progetto. I box rappresentano la dispersione (75%-25%) dei dati rispetto a media (quadrato) e mediana (linea
orizzontale). In figura sono riportati anche i valori minini e massimi (croci) e gli outlyers (lineette). Il valore di 40 µg/m3
rappresenta la soglia media annua.
19
classe PM10 costituisce la somma delle particelle grossolane e delle fini, la classe
PM2.1 è stata inserita per avere una stima del PM2.5, mentre la classe PM1.3 è stata
utilizzata e discussa perché meglio rappresentativa (rispetto al PM2.1) della moda
delle particelle fini. La classe PM0.39, infine, è la frazione più fine delle polveri
raccolte in questo progetto. E’ stata messa in evidenza perché per le specifiche
operative dei campionatori multistadio utilizzati è una frazione del materiale
particolato campionata con ottima efficienza. Inoltre, e soprattutto, il PM0.39
rappresenta in buona approssimazione il particolato secondario e le particelle
dovute al traffico ed è, quindi, di massimo interesse per gli obiettivi del progetto.
I dati sono presentati in Tabella 3.1 come media annuale e come valore stagionale. I dati gravimetrici completi riferiti alle 7 classi dimensionali sono riportati
in Appendice A.
Confrontando i valori di PM10 e PM2.1 ottenibili aggregando i dati dei campionatori multistadio con quelli ottenuti dalla strumentazione residenziale della
rete Arpa, si può notare (tabella 3.1) un accordo generale per la maggior parte delle stazioni Arpa, con un trend di sottostima da parte di alcuni strumenti (TEOM,
MP101M) collocati nelle centaline di Terni, Narni e di Spoleto.
I dati raccolti con gli impattori multistadio hanno anche consentito di stimare il rapporto tra polveri fini (generalmente rappresentate dai valori di PM1
e PM2.5) e polveri grossolane (PM10). Ciò è stato fatto servendosi dei rapporti
PM1.3/PM10 e PM2.1/PM10. Come si può apprezzare (Figure 3.2 e 3.3), tutti i
valori correlano molto bene (R2=0,9). Nel grafico in Figura 3.2 la retta di correlazione ha una pendenza di 0.66, ad indicare che le polveri fini sono in media il
66% del totale in Umbria a prescindere dalla stagione e dal sito. Fanno eccezione
i valori invernali di Terni, dai quali risulta una concentrazione superiore al 70%.
Il rapporto medio PM2.1/PM10 risulta essere di 0,75 (Figura 3.3), un dato in linea
con la media europea, che oscilla fra 0,57 e 0,85. Poiché il nuovo limite di legge
sul PM2.5 al 2020 sarà di 20 µg m-3 come media annua, con un rapido calcolo si
può stimare, per il caso umbro, che tutte le centraline che supereranno i 27 µg
m-3 (=20/0,75) di PM10 sono a rischio di superamento anche per la soglia annua
di PM2.5. E’ interessante rilevare come la gran parte delle stazioni di monitoraggio
abbiano registrato, nel 2009, valori ben al di sopra della soglia stimata ma, ovviamente, si tratta di previsioni che non tengono conto delle possibili oscillazioni
annue dei valori in funzione delle condizioni meteorologiche generali.
Il confronto tra i dati ottenuti nei diversi siti mostra concentrazioni maggiori, in tutte le stagioni, nei due capoluoghi di provincia rispetto ai siti minori.
Per contro, c’è da notare come la distribuzione percentuale delle diverse frazioni
20
(vedi Figure 3.2 e 3.3) sia abbastanza simile in tutti i siti, ad indicare la sostanziale identità delle principali sorgenti di PM (traffico, riscaldamento, trasporto).
Il sito di fondo regionale (Monti Martani - MAR) mostra valori molto bassi rispetto a quelli degli altri siti, ed in perfetto accordo con i dati giornalieri ottenuti
con il campionatore bicanale.
Figura 3.2: Correlazione PM1.3 vs PM10 per il 2009-2010. Le sigle identificano la stagione (i=inverno; p=primavera;
e=estate; a=autunno) ed il sito. Oltre ai siti considerati nel progetto 2009, nel 2010 sono stati investigati anche Foligno
(FOL), Orvieto (ORV) e Città di Castello Castello (CAST). Legenda: 1-iPGF, 2-iPGC, 3-iGUB, 4-iTRV, 5-iTRF, 6-iNR, 7-iSPO,
8-iMAR, 9-iBRU, 10-pPGF, 11-pPGC, 12-pGUB, 13-pTRV, 14-pTRF, 15-pNR, 16-pSPO, 17-ePGF, 18-ePGC, 19-eGUB, 20-eTRV,
21-eTRF, 22-eNR, 23-eSPO, 24-eMAR, 25-aPGF, 26-aPGC, 27-aGUB, 28-aTRV, 29-aTRF, 30-aNR, 31-aSPO,32-aGUB-COL,
33-aGUB-BAR, 34-iFON2010, 35-VER2010, 36-iFOL2010, 37-pFOL2010, 38-eFOL2010, 39-eORV2010, 40-aCAST2010,
41-aFOL2010, 42-aORV2010.
Figura 3.3: Correlazione PM2.1 vs PM10 per l’anno 2009. Legenda vedi figura 3.2.
21
Tabella 3.1: Concentrazioni stagionali e media annuale relativi alla campagna 2008-2009, ottenute mediante gli
impattori ad alto volume. I dati di PM10 e PM2.5 della rete regionale, mediati sui giorni della campagna, sono riportati per
confronto.
Stazione
Terni Verga (TRV)
Terni Zona Fiori
(TRF)
Narni Scalo (NAR)
Spoleto P.zza Vittoria (SPO)
Spoleto M. Martani
(MAR)
Perugia Fontivegge
(PGF)
Perugia Cortonese
(PGC)
Gubbio P.zza 40
Martiri (GUB)
22
Media
Annuale
[µg/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
Rete Regionale
(PM10 e
PM2.5)
PM10
40,2
68,3
30,1
25,0
37,6
31,9
PM2.1
27,9
54,1
19,4
14,6
23,6
PM1.3
25,1
49,4
17,2
12,9
21,0
PM0.39
12,1
25,4
8,5
6,5
7,9
PM10
38,4
70,3
22,7
33,5
27,1
PM2.1
24,2
49,5
15,9
14,9
16,5
PM1.3
21,4
43,7
14,2
13,0
14,8
PM0.39
11,4
22,4
7,5
7,2
8,6
PM10
27,8
33,0
26,3
19,2
32,7
PM2.1
15,4
18,3
15,3
8,4
19,5
PM1.3
13,0
16,4
13,2
7,0
15,6
PM0.39
7,5
9,9
6,8
4,4
8,8
PM10
32,3
40,8
24,7
29,7
34,3
23,0
PM2.1
22,8
27,6
17,1
23,7
12,8
PM1.3
17,8
24,4
10,0
15,5
21,3
PM0.39
9,8
13,3
6,0
9,2
10,7
PM10
15,5
12,8
18,1
PM2.1
9,5
8,9
PM1.3
8,2
7,4
9,0
PM0.39
4,1
2,7
5,6
PM10
50,3
74,5
51,2
31,2
44,2
45,3
PM2.1
31,0
45,5
32,2
18,4
27,7
26,8
PM1.3
26,5
37,1
27,7
16,2
24,9
PM0.39
14,9
22,7
13,9
10,2
12,8
PM10
23,6
33,0
19,5
21,0
21,1
24,0
PM2.1
14,7
20,5
14,3
11,3
12,6
9,8
PM1.3
13,1
18,4
13,2
9,8
11,0
PM0.39
6,9
8,5
8,4
5,0
5,5
PM10
38,7
37,1
42,7
26,1
48,8
PM2.1
21,9
24,7
17,9
12,3
32,6
PM1.3
18,8
21,1
14,7
10,2
29,0
PM0.39
10,6
13,5
9,4
5,9
13,4
Classe
23,5
15,1
10
38,4
L’andamento stagionale è quello tipico per tutti i siti, con valori massimi in
inverno e minimi durante la stagione estiva. Nello specifico, appare evidente che
le caratteristiche orografiche della città di Terni tendono a sfavorire la circolazione delle masse d’aria: il sito Zona Fiori, identificato come fondo urbano, presenta
infatti concentrazioni molto simili a quelle del sito Verga, per tutte le varie frazioni dimensionali e in tutte le stagioni. Più netta è la differenza tra il sito urbano e
quello di fondo nella città di Perugia: le concentrazioni a Fontivegge tendono infatti a superare quelle di Parco Cortonese, in particolare in corrispondenza della
frazione grossolana delle polveri e in quella ultrafine, sia nella stagione invernale
che in quella primaverile.
Il sito di fondo regionale (MAR) si differenzia nettamente da tutti gli altri siti per avere un trend stagionale sostanzialmente invertito. In questo caso,
l’ubicazione in quota (1100 m s.l.m.) fa sì che esso si trovi in libera troposfera in
inverno, quando lo strato di rimescolamento (cioè la porzione della troposfera
dove si concentrano gli inquinanti) tende a schiacciarsi al suolo, e all’interno
dello stesso strato in estate a causa del suo sollevamento. Per effetto di questo fenomeno, le concentrazioni delle polveri nel sito MAR sono più basse in inverno
piuttosto che in estate, quando tendono a coincidere con i valori dei siti di fondo
urbani (Figura 3.4).
Figura 3.4: Andamento stagionale del PM10 nei siti MAR e PGC. Le frecce nere indicano le intrusioni di polveri sahariane,
le frecce rosse le intrusioni dall’Europa dell’Est.
23
Nel 2009 presso il sito MAR sono stati registrati 9 chiari eventi (pari a 16
giornate) di intrusione di polveri da trasporto a lungo raggio. Tali eventi sono
segnalati dalla presenza di picchi di concentrazione di polveri molto al di fuori
della media (Figura 3.4). La comprensione dell’origine di tali picchi si è basata
su un’analisi dei valori di PM10 e PM2.5 giornalieri e da calcoli di retro-traiettorie
delle masse d‘aria nei giorni specifici degli eventi. In particolare, e in accordo con
i dati di retro-traiettoria (back trajectory), le intrusioni primaverili ed estive mostrano un valore di PM10 (40,0±14,4 µgm-3) molto più elevato rispetto a quello
di MAR (14,6±9,1 µgm-3), ed un rapporto PM2.5/PM10 relativamente basso (in
media 0,49). Ciò suggerisce l’intrusione di polveri sahariane, polveri cioè provenienti dai deserti africani e costituite da particelle relativamente grossolane. Le
intrusioni autunnali mostrano invece un valore medio di PM10 più basso delle
sahariane (34,3±2,3 µgm-3) ed un rapporto PM2.5/PM10 nettamente superiore (in
media 0,80) a indicare un’alta frazione di particelle fini. Questo aspetto, supportato dai risultati dei calcoli di retro-traiettoria delle masse d’aria, suggerisce intrusione di polveri industriali dall’Europa dell’Est. L’occorrenza di tali intrusioni (in
particolare quelle sahariane) in Italia Centrale e Meridionale è ben documentata
(e.g., Gobbi et al., 2007; Amodio et al., 2008); oggi è documentata anche in
Umbria e potrà fornire un contributo agli studi sulla circolazione delle masse
d’aria nel bacino del Mediterraneo.
3.2 I contesti urbani: similitudini e differenze da analisi PCA
L’analisi delle componenti principali (PCA) è una classica tecnica statistica multivariata utilizzata per descrivere qualitativamente ampi database sperimentali. Nel
nostro caso, tale tecnica è stata utilizzata per ricercare eventuali correlazioni fra le
concentrazioni di polveri atmosferiche misurate nei vari siti in quattro intervalli dimensionali (0,39; 0,39-1,3; 1,3-4,2 e >4,2-10 µm) e la loro composizione
chimica. Nello specifico, sono state considerate come variabili le concentrazioni
delle specie chimiche e come casi le classi dimensionali di particolato atmosferico
misurate nei vari siti nel corso delle quattro stagioni. Il vantaggio della PCA è che
i risultati di tale analisi si possono visualizzare con dei grafici nei quali i casi o le
variabili vengono rappresentati rispetto a delle nuove coordinate, le componenti
principali, che hanno la funzione di massimizzare le differenze. I cluster di casi che
si addensano nel grafico sono, pertanto, quelli simili. La stessa rappresentazione
viene fatta nello spazio delle variabili: una ispezione in parallelo (di casi e variabili)
consente quindi di correlare similitudini (o differenze) dei casi con sottoinsiemi
24
di variabili specifiche. E’ importante ricordare che si tratta di una tecnica qualitativa che, come tale, nulla può dire sul peso quantitativo dei vari fattori. Ad ogni
modo, la prima componente (o primo fattore) descrive le migliori relazioni fra i
casi e le variabili, poi viene la seconda e cosi via. Ad un primo livello di indagine,
che si ottiene prendendo in considerazione l’intero database (Fig. 3.5a), emerge
chiaramente la distinzione dei contesti urbani dei capoluoghi provinciali rispetto
agli altri siti. Inoltre, nell’ambito dei due siti dei due capoluoghi, si evidenzia la
netta distinzione tra la frazione grossolana (ifo45, ifo67, ifi67, iv45..) e quella
fine (iv1, ifo1, ifi1, ic1). La maggior parte dei casi appare invece schiacciata verso
l’origine degli assi, con i dati del sito di fondo regionale (in verde) che tendono a
concentrarsi all’estremità destra del grafico.
(a)
(b)
Figura 3.5: Analisi PCA sul database totale
del 2009. Fattore 1 vs Fattore 2. Andamento
dei casi (a) e variabili (b) in funzione
delle prime due componenti principali. Le
sigle identificano la stagione (i=inverno;
p=primavera; e=estate; a=autunno), il
sito (v=Verga, fo=Fontivegge, fi=Fiori,
g=Gubbio, c=Cortonese, n=Narni,
s=Spoleto; m=Martani) e la classe o
l’intervallo granulometrico (1 <0,39; 23
0,39-1,3; 45 1,3-4,2; 67 > 4,2 µm) del
campione cui il dato si riferisce. La località di
provenienza del campione è indicata anche
con un codice di colore (Perugia=blu, Terni e
Narni=rosso, Monti Martani=verde, Spoleto
e Brufa=nero, Gubbio=arancio).
25
Si può razionalizzare questo comportamento esaminando il grafico delle
variabili associate (Fig. 3.5b), dove è possibile notare che il Fattore 1 distingue
nettamente, nel ramo positivo, ione solfato (SO4=) e ione ammonio (NH4+) (aerosol secondario di trasporto lungo raggio) da tutte le altre variabili (contributi
locali). Il Fattore 2 distingue invece i prodotti di combustione IPA (idrocarburi
policiclici aromatici), NO3- (ione nitrato) e Pb (cerchio nero di Figura 3.5b) dai
principali metalli crostali Al, Mn, Fe, Mg e Ca (cerchio rosso di Figura 3.5b). La
distinzione è in questo caso meno netta di quella data dal Fattore 1, ed una serie
di altri elementi chimici di varia origine (K, V, Zn, Cr, Na, Cu, Figura 3.5b) sono
distribuiti fra i due estremi. Ciò indica un parziale mescolamento delle fonti.
L’interpretazione di questo risultato è che il fattore che più differenzia chimicamente le polveri è la sorgente traffico (locale), la quale caratterizza in inverno sia la frazione fine (emissioni dirette NO3- Pb, ecc.) che quella grossolana
(risollevamento di materiale crostale, Ca, Mg, Al, ecc.). Ciò accade soprattutto
nei due centri urbani maggiori, ma è osservabile anche in tutti i centri minori ad
esclusione dei Monti Martani, dove invece domina il contributo di trasporto a
lungo raggio di aerosol secondario.
Esplorando l’andamento delle successive componenti principali emergono
altre caratteristiche interessanti. La Figura 3.6 illustra l’andamento del Fattore 3,
caratterizzato nei valori positivi da aerosol secondario (solfato di ammonio – cerchio blu in Figura 3.6 a e b), e del Fattore 4, contraddistinto nei valori positivi
da metalli di chiara provenienza industriale (Cr, Ni, Zn – cerchio rosso Figura
3.6 a e b). La componente di aerosol secondario è diffusa in maniera eterogenea
sui vari siti e nelle diverse stagioni ma risulta in maniera particolare nelle piccole
classi dimensionali, mentre il Fattore 4 caratterizza chiaramente tutti i siti della
Conca Ternana (in rosso in alto) nelle classi dimensionali intorno ad 1 µm (prevalenza di 23).
26
(a)
(b)
Figura 3.6: Analisi PCA sul
database totale del 2009. Fattore 3
vs. Fattore 4. Andamento dei casi
(a) e variabili (b) in funzione delle
prime due componenti principali.
Le sigle identificano la stagione
(i=inverno; p=primavera; e=estate;
a=autunno), il sito (v=Verga,
fo=Fontivegge, fi=Fiori, g=Gubbio,
c=Cortonese, n=Narni, s=Spoleto;
m=Martani) e la classe o l’intervallo
granulometrico (1 <0,39; 23 0,391,3; 45 1,3-4,2; 67 > 4,2 µm) del
campione cui il dato si riferisce. La
località di provenienza del campione
è indicata anche con un codice
di colore (Perugia=blu, Terni e
Narni=rosso, Monti Martani=verde,
Spoleto e Brufa=nero, Gubbio=
arancio).
27
La stessa analisi, limitata ai centri minori (ovvero escludendo dal database Perugia e Terni), produce risultati simili. In Figura 3.7 si nota che la componente da
traffico caratterizza sia la frazione fine (ellisse blu, Figura 3.7 a e b) che quella crostale
(ellisse rossa, Figura 3.7 a e b) delle polveri a Gubbio, Narni, Brufa e Spoleto. Il sito
di fondo dei Monti Martani (in verde, Figura 3.7 a) risulta invece il meno correlato
(a)
(b)
28
Figura 3.7: Analisi PCA
limitata ai centri minori
umbri (Brufa, Gubbio, Narni
e Spoleto). Fattore 1 vs.
Fattore 2. Andamento dei
casi (a) e variabili (b) in
funzione delle prime due
componenti principali. Le
sigle identificano la stagione
(i=inverno; p=primavera;
e=estate; a=autunno), il sito
(b=Brufa, g=Gubbio, n=Narni,
s=Spoleto; m=Martani)
e la classe o l’intervallo
granulometrico (1 <0,39; 23
0,39-1,3; 45 1,3-4,2; 67 >
4,2 µm) del campione cui il
dato si riferisce. La località di
provenienza del campione è
indicata anche con un codice
di colore (Narni=rosso, Monti
Martani=verde, Spoleto e
Brufa=nero, Gubbio=arancio).
con la sorgente traffico. Molti dei siti minori nelle stagioni estiva ed autunnale mostrano similitudini con i valori di fondo (cerchio verde, Figura 3.7 a e b).
La Figura 3.8 evidenzia la peculiarità di Narni rispetto a Gubbio e Spoleto,
essenzialmente dovuta alla presenza di metalli di origine siderurgica/industriale
(ellisse in rosso, Figura 3.8 a e b).
(a)
(b)
Figura 3.8: Analisi PCA
limitata ai centri minori
umbri (Brufa, Gubbio, Narni
e Spoleto). Fattore 3 vs.
fattore 4. Andamento dei
casi (a) e variabili (b) in
funzione delle prime due
componenti principali. Le
sigle identificano la stagione
(i=inverno; p=primavera;
e=estate; a=autunno), il sito
(b=Brufa, g=Gubbio, n=Narni,
s=Spoleto; m=Martani)
e la classe o l’intervallo
granulometrico (1 <0,39; 23
0,39-1,3; 45 1,3-4,2; 67 >
4,2 µm) del campione cui il
dato si riferisce. La località di
provenienza del campione è
indicata anche con un codice
di colore (Narni=rosso,
Monti=Martani verde, Spoleto e
Brufa=nero, Gubbio= arancio).
29
Dalla Figura 3.8 emerge anche una certa correlazione del sito di Brufa con le
sorgenti da traffico (area tratteggiata in nero). Questo fatto, piuttosto inconsueto
considerando la tipologia del sito, può essere spiegato con la vicinanza (circa 3
km in linea d’aria) della stazione di misura ad una strada ad alta percorrenza (lo
svincolo di Collestrada della superstrada E45).
3.3 Alcuni indicatori chimici rilevanti
L’analisi PCA si può sostanziare esaminando l’andamento quantitativo di alcuni
marker chimici rilevanti ottenuti nel corso dello studio (i dati completi sono
riportati in Appendice).
Carico ionico
Il carico ionico inorganico solubile (essenzialmente solfati, nitrati ed ammonio,
ma anche e in minor misura ioni calcio, potassio, cloruro, fluoruro e magnesio) è
un indice del particolato secondario, tipicamente di origine antropica e a granulometria fine. La formazione di questi sali avviene in atmosfera per conversione
di gas più o meno ossidati. Le fonti comuni sono il riscaldamento domestico in
inverno, la zootecnia, l’agricoltura e le emissioni da traffico veicolare. Un contributo apprezzabile deriva anche dal trasporto a medio e lungo raggio da altre
regioni. Il particolato secondario costituisce una sostanziale frazione in massa
del particolato atmosferico. I dati ottenuti in questo studio indicano valori sostanzialmente uniformi di tale contributo sia a livello regionale che stagionale.
La Figura 3.9 riporta la media annuale del carico ionico totale nei vari siti e il
corrispondente valore percentuale sulla massa del PM10.
L’impatto medio a livello regionale del particolato secondario risulta essere
di circa 9 µg m-3, con una incidenza media del 25% circa in tutti i siti urbani.
Nei due siti di fondo (Parco Cortonese e Monti Martani) il particolato secondario mostra una incidenza superiore (40% contro 25%), il che indica la natura
diffusa di tale tipologia di materiale particellare e anche la minore varietà di fonti
emissive, caratteristica di questi siti.
Piombo (Pb)
Il piombo viene generalmente associato al traffico veicolare e ad alcuni processi
industriali. La sua abbondanza (misurata nella frazione di PM10) è maggiore nei
due capoluoghi, a causa di un livello di traffico più elevato rispetto a quello dei
centri minori, ma le concentrazioni si mantengono comunque notevolmente al
di sotto dei limiti di legge (Figura 3.10).
30
Figura 3.9: Andamento medio annuale del carico ionico nei siti di studio. In alto, il dato di concentrazione e, in basso, il
valore percentuale sul totale delle polveri.
Figura 3.10: Distribuzione del Piombo nei siti di studio (rispetto al PM10). Medie annue 2009. La linea tratteggiata riporta
il valore registrato presso il sito dei Monti Martani (MAR).
31
Cromo (Cr)
Il cromo è una metallo presente in tracce nei suoli terrestri e tipicamente arricchito nelle emissioni industriali della siderurgia. Ciò spiega perché, come risulta
dal grafico, la sua abbondanza (misurata nella frazione di PM10) è notevolmente
superiore nell’area della conca ternana (in particolare Terni) rispetto al resto della
regione (Figura 3.11).
Figura 3.11: Distribuzione del Cromo nei siti di studio (rispetto al PM10). Medie annue 2009. La linea tratteggiata riporta
il valore registrato presso il sito dei Monti Martani (MAR).
Nickel (Ni)
Anche il nickel, come il cromo, è un metallo presente in tracce nei suoli terrestri
e tipicamente arricchito nelle emissioni industriali della siderurgia. La sua abbondanza (misurata nella frazione di PM10), sia assoluta che percentuale, è notevolmente superiore nell’area della conca ternana (in particolare Terni) rispetto al resto
della regione (Figura 3.12). Esso è presente sia nella frazione fine che in quella
grossolana, ma risulta arricchito nella prima (Fig. 3.13). Questo aspetto, che accomuna il nikel al cromo, verrà approfondito nella sezione successiva, dedicata alla
identificazione delle sorgenti a Terni. Nel sito di fondo perugino (PGC) si nota una
abbondanza percentuale di Ni maggiore nella frazione più fine (Dp<0,39 micron)
rispetto al PM10. Questo fatto, in controtendenza con tutte le altre stazioni, sembra
indicare una fonte di Ni locale nei pressi del sito di Perugia Cortonese.
32
Per avere un’idea dell’impatto dei metalli di derivazione siderurgica a livello
ambientale è stato valutato il fattore di arricchimento del Ni dal rapporto V/
Ni (Appendice). Nella crosta terrestre il valore di questo rapporto è tipicamente
compreso tra 1 e 2, in molti siti umbri esso è intorno a 0,8-1, mentre nell’area
della conca ternana è intorno a 0,1.
Figura 3.12: Abbondanza del nickel nei siti di studio (rispetto al PM10). Medie annue 2009. La linea tratteggiata riporta il
valore registrato presso il sito dei Monti Martani (MAR).
PM 10
PM 0.39
Figura 3.13: Distribuzione percentuale del nickel nelle diverse frazioni granulometriche nei siti di studio. Medie annue
2009. La linea tratteggiata riporta il valore registrato presso il sito dei Monti Martani (MAR).
33
Potassio, K
Il potassio è una componente significativa dei suoli e, come tale, risulta arricchito nella frazione grossolana delle polveri. La sua distribuzione misurata nella
frazione di PM10 nei siti di studio è riportata in Figura 3.14. Il potassio è anche
un indicatore indiretto della combustione delle biomasse, nel qual caso lo si trova
arricchito nella frazione fine. A questo riguardo possiamo infatti notare come, in
quasi tutti i centri urbani, esso risulti più abbondante in inverno nella frazione
più fine delle polveri campionate (PM0.39), suggerendo un impatto notevole della
fonte combustione biomasse sul particolato invernale (Figura 3.15).
Figura 3.14: Abbondanza del potassio nei siti di studio (rispetto al PM10). Medie annue 2009. La linea tratteggiata riporta
il valore registrato presso il sito dei Monti Martani (MAR).
Figura 3.15: Distribuzione del potassio nei siti di studio. Andamento stagionale 2009, riferito alla frazione granulometrica
con Dp<0.39 µm. Le linee tratteggiate riportano i valori medi annuale (nero) ed estivo (blu) registrati presso il sito dei
Monti Martani (MAR).
34
IPA
Gli idrocarburi policiclici aromatici (IPA) sono tipici prodotti di combustione, in
particolare da traffico e industriale. Come si può notare in Figura 3.16, che riporta
l’andamento degli IPA totali, essi risultano in tutti i casi molto più abbondanti
nella frazione più fine delle polveri (PM0.39). Inoltre, i carichi maggiori di IPA risultano nell’area della Conca Ternana e a Gubbio, dove trovano spiegazione nella
presenza di industrie (oltre che di traffico), e a Perugia, nel sito di Fontivegge, dove
invece sembra pesare notevolmente il solo contributo dovuto al traffico.
PM 10
PM 0.39
Figura 3.16: Distribuzione degli IPA totali nei siti di studio. Andamento stagionale 2009, riferito alla frazione
granulometrica PM0.39 ed al PM10. Le linee tratteggiate rossa e nera riportano i valori nelle due frazioni granulometriche
registrati presso il sito dei Monti Martani (MAR).
Il confronto tra i dati invernali dei singoli IPA misurati a Perugia Fontivegge e a Terni Verga, limitatamente alla frazione delle polveri con granulometria
Dp<0,39 µm, evidenzia pattern notevolmente diversi nonostante la somma totale
degli IPA non sia molto diversa nei due siti (Figura 3.17).
Figura 3.17: Abbondanza dei singoli IPA misurati a TRV e PGF nell’inverno 2009. Il dato è riferito alle frazioni
granulometriche PM0.39. La linee nera tratteggiata riporta i valori registrati presso il sito dei Monti Martani (MAR).
35
In particolare, gli IPA a più basso peso molecolare (Fluorene, Pyrene, Crysene e Benzo(A)Antracene) sono più abbondanti a Terni, mentre quelli a più alto
peso molecolare (IndenoPyrene, Dibenzo(a,h)Antracene e Benzo(g,h,i)Perylene)
prevalgono a Perugia. Tale distinzione è sicuramente dovuta ad un apporto differente delle fonti degli IPA. Un’analisi basata su un numero maggiore di campioni
ed estesa ad un arco temporale più lungo contribuirebbe a distinguere meglio le
fonti.
3.4 Morfologia e geochimica delle particelle
Come previsto nel protocollo analitico (cfr. §2), campioni rappresentativi
di diverse situazioni locali e stagionali sono stati sottoposti ad osservazioni e
analisi di dettaglio al SEM-EDS. L’obiettivo era quello di correlare i dati chimici delle polveri campionate con l’effettiva natura delle particelle costituenti.
Nel complesso, le indagini hanno evidenziato la presenza di otto diverse tipologie
di particelle (Fig. 3.18):
Carbonati – Sono rappresentati da frammenti di calcare e da cristalli di calcite
e, raramente, dolomite. La forma dei granuli è generalmente arrotondata e le
dimensioni sono superiori ad 1µm con un massimo di frequenza intorno ai 2-5
µm. Sono di origine naturale (suoli calcarei), oppure derivano dalla trasformazione di materiali calcarei negli impianti di produzione di calci e malte, o, ancora,
dall’impiego di tali prodotti in edilizia;
Silicati – Comprendono quarzo, feldspati e minerali delle argille (essenzialmente
illiti e smectiti). La forma dei granuli è variamente arrotondata nel quarzo e nei
feldspati e tipicamente irregolare o lamellare nei minerali delle argille. Le dimensioni sono generalmente superiori ai 2 µm. Sono tutti di origine naturale, poiché
derivano dal disfacimento delle locali formazioni geologiche (depositi lacustri e
fluvio-lacustri, arenarie e marne locali), oppure di unità geologiche anche molto
distanti dall’area di effettivo rinvenimento delle polveri (ad es., sabbie sahariane);
Sfere e aggregati carboniosi –Si tratta di particelle di origine antropica derivanti
dalla combustione di carboni fossili (sfere porose) e idrocarburi (sfere lisce). Le
dimensioni delle particelle sono molto variabili, ma di norma non superano i 2
µm. Le particelle più piccole (dimensioni inferiori a 200 nm), riunite a catene
e/o a grappoli, costituiscono grossi aggregati denominati carbon soot;
Sfere a Si-Al – Questa particolare tipologia di particelle è contraddistinta dalla
peculiare composizione chimica e dal loro diametro che, come nel caso delle sfere
carboniose, risulta generalmente inferiore ai 2 µm. Anch’esse derivano da proces36
si di combustione e, pertanto, si trovano frequentemente associate alle precedenti
nella frazione fine del particolato ambientale;
Gesso – Questa importante categoria di solfati compare, a volte con tenori elevatissimi, in gran parte dei siti indagati. La dimensione delle particelle è nella
maggior parte dei casi inferiore al µm ma si hanno anche cristalli di dimensioni
pari o superiori a 2 µm. L’origine del gesso può essere naturale o antropica. Quella naturale è legata al disfacimento di formazioni geologiche a gesso e/o anidrite,
mentre quella antropica è legata alla trasformazione di inquinanti primari (composti acidi solforati) introdotti in atmosfera dai processi di combustione. Poiché
le formazioni gessoso-anidritiche sono, di fatto, assenti dal contesto umbro, gran
parte del gesso presente nel particolato atmosferico è di origine secondaria ed è
legato alle emissioni industriali;
Solfati di Ca-Zn(K) – Molto meno abbondanti del gesso e presenti in un numero assai limitato di campioni, queste particelle hanno generalmente dimensioni
superiori ai 2 µm. L’origine di queste particelle è, ancora una volta, antropica ma
più che altro riconducibile ai gas di scarico dei veicoli a motore;
Particelle metalliche – Si tratta di particelle sferiche o ad elevata simmetria di dimensioni generalmente inferiori al µm. La composizione è essenzialmente ferrosa
(con eventuali tracce di Cu) nell’area perugina, e molto più varia e complessa
(Fe±Cr±Ni±Zn±Mn±Ti) nella Conca Ternana. Tutte queste particelle sono di
origine antropica. Le prime costituiscono le emissioni degli autoveicoli, le altre
sono invece tipicamente di origine industriale;
Particelle biogeniche – La componente biogenica, che caratterizza gran parte dei
campioni provenienti dalla Conca Ternana, consiste di granuli pollinici e, in
misura assai minore, di spore fungine. La dimensione è di norma superiore ai 2
µm, tuttavia alcuni granuli pollinici hanno un diametro di circa 600 nm.
L’esame comparato dei valori di abbondanza relativa delle diverse classi di
particelle nei vari siti ha evidenziato differenze significative tra il contesto perugino e quello ternano. A Perugia, infatti, risulta una cospicua presenza di carbonati
e, specialmente al di fuori dell’area strettamente urbana, di silicati, insieme a
modesti tenori di particelle carboniose. A Terni la situazione è perfettamente invertita: elevati tenori di particolato carbonioso (sfere e, soprattutto, carbon soot)
insieme a tenori assai più modesti, laddove presenti, di carbonati e silicati. Poiché
la componente carboniosa è tipicamente legata alle emissioni degli autoveicoli,
questi dati evidenziano la maggiore pressione della componente antropica da
traffico nell’area ternana. D’altra parte, la presenza pressoché ubiquitaria di par37
ticolato carbonatico e silicatico nell’area perugina denota la marcata influenza
di processi naturali (disfacimento di suoli) piuttosto che di quelli di derivazione antropica (deterioramento di materiali da costruzione e/o attività di cantieri
edili) nella formazione di questo tipo di particelle. Altre interessanti differenze
tra Perugia e Terni riguardano i tenori e la qualità delle particelle metalliche
che, infatti, consistono essenzialmente di Ferro a Perugia mentre mostrano una
composizione molto più varia a Terni (Via Verga). Questa differenza consente di
distinguere, nell’ambito della pressione antropica, quella più direttamente legata
al traffico da quella legata invece alle emissioni della locale industria siderurgica.
A Perugia e Terni le particelle solfatiche sono state identificate solo nei contesti strettamente urbani, confermandone quindi la provenienza da processi di
combustione di origine chiaramente antropica. L’origine dei solfati compositi,
che sono stati rinvenuti esclusivamente a Fontivegge, sembra da porre in relazione con particolari emissioni da traffico veicolare. Il fatto che, malgrado le emissioni di SO2 siano più basse in estate che in inverno, i tenori di solfati risultino
generalmente superiori nel periodo estivo può essere spiegato considerando che
la conversione in solfati è più efficiente in estate, a causa dei valori di temperatura
e umidità relativa generalmente più elevati proprio in questo periodo.
Le caratteristiche degli altri siti campionati, così come evidenziate dall’esame al SEM, risultano assai eterogenee e/o variabili nel tempo.
Brufa, località vicina a Perugia, mostra una assoluta prevalenza di particolato di origine naturale, confermando quindi il proprio carattere di sito rurale lontano da fonti emissive e da insediamenti. La presenza, peraltro assai modesta, di
particelle carboniose e carbon soot può essere attribuita alle emissioni da traffico
locale (autoveicoli e mezzi agricoli) e, in parte, alle emissioni da traffico dell’importante arteria stradale presente a circa 3 km di distanza (raccordo autostradale
Perugia – Bettolle).
Spoleto rivela tutto l’anno la forte influenza delle sorgenti da traffico veicolare.
Narni, al contrario, mostra una forte variabilità stagionale delle caratteristiche morfochimiche delle polveri atmosferiche. In questa località, infatti, mentre
in inverno tende a prevalere il contributo delle fonti naturali, in estate si assiste
ad una preponderanza delle sorgenti antropiche. L’occorrenza, in questa stagione, di una cospicua frazione di particelle metalliche accanto alla frazione carboniosa evidenzia, inoltre, la presenza a Narni di apporti legati sia al traffico che alle
attività industriali.
38
Carbonati
Silicati
Sfere carboniose lisce
Sfere porose
Aggregato carbonioso
Sfere a Si-A1
Gesso
Solfati
Particelle metalliche
Particelle biogeniche
Figura 3.18 – Alcune immagini SEM rappresentative delle particelle osservate.
39
Anche i campioni provenienti dal sito di fondo dei Monti Martani hanno
evidenziato interessanti caratteristiche di eterogeneità stagionale. Infatti, mentre
nel periodo invernale il contributo naturale (disgregazione dei locali suoli carbonatici) e quello antropico (emissioni da traffico) tendono ad equivalersi, in
estate si rileva la netta prevalenza della componente solfatica. Questo fatto trova
spiegazione nella presenza, alla quota del sito di campionamento, di cospicui
apporti di specie solfatiche provenienti da località (come l’Est europeo) anche
molto distanti da quella di campionamento.
A Gubbio, la porzione prevalente del particolato è data da carbon soot in inverno e da silicati in estate. Questo fatto evidenzia la variabile influenza, sull’origine del particolato ambientale in questo sito, delle fonti combustive legate al
traffico e al riscaldamento domestico rispetto a quelle naturali.
Un buon numero delle località campionate ha rivelato la presenza, in inverno
o in estate, di particelle biogeniche. Tra queste, le specie polliniche mostrano una
diffusione a partire dalla fine del mese di marzo fino a tutto il mese di luglio.
40
4. I risultati nella Conca Ternana
4.1
Identificazione e quantificazione delle sorgenti
La Conca Ternana ospita numerose attività antropiche, con notevoli contributi
dei rispettivi apporti. Allo stesso tempo, è anche caratterizzata da variabili ma
significativi apporti di origine naturale. Tra questi, un ruolo interessante è rivestito dagli apporti di provenienza africana (polveri sahariane). Queste polveri
tendono infatti a modificare notevolmente la composizione del particolato, non
solo grazie alla loro composizione chimica (consistono essenzialmente di silicati
e carbonati con variabili tenori di ossidi metallici), o alla loro dimensione (che
rimane sempre superiore al µm), ma in virtù della capacità di richiamare e, quindi, trasportare su di sé particelle micro e nanometriche di natura molto variabile
incontrate lungo il cammino.
Per queste ragioni, dopo la fase preliminare di osservazione e confronto tra
le diverse località dell’Umbria, l’interesse del progetto è stato rivolto proprio allo
studio dettagliato della Conca Ternana.
Figura 4.1 – Retro-traiettorie delle masse d’aria insistenti su Terni, calcolate con HYSPLIT 4.9, per l’anno solare 2009. Il
grafico mostra una analisi di cluster condotta su 1340 traiettorie (retro-traiettorie di 96 ore, 4 ogni giorno, per tutti i giorni
dell’anno).
41
La Conca Ternana è un bacino chiuso di piccole dimensioni caratterizzato,
per sua stessa natura, da condizioni meteoclimatiche abbastanza uniformi. Tali
condizioni si riflettono sulle caratteristiche generali del particolato atmosferico
al suolo che infatti risultano anch’esse omogenee. In particolare, i due siti di
campionamento urbani, Verga e Zona Fiori, forniscono informazioni fortemente
correlate fra di loro a livello sia di concentrazione che di caratteristiche chimiche
delle polveri. Il sito di Narni, che si trova ai margini della Conca Ternana, pur
mostrando valori di concentrazione mediamente più bassi ed una chimica leggermente diversa da quella dei siti urbani di Terni, risulta comunque correlato
ad essi (paragrafo 3.2) e può, quindi, essere utilizzato per descrivere la situazione
complessiva registrata nella conca. Ulteriori informazioni sulla situazione della
Conca Ternana possono essere raccolte dal sito di fondo regionale, che in linea
d’aria si trova molto vicino alla conca – ma a quota molto superiore – e, quindi,
può ben descrivere l’intera componente di trasporto che insiste su di essa. Perciò,
se consideriamo la Conca Ternana come un macrosettore omogeneo, abbiamo
un elevato numero di casi (tutti quelli derivanti da quattro stazioni) a parità di
variabili esaminate (le componenti chimiche). Ovvero, siamo nelle condizioni di
poter identificare e quantificare le sorgenti delle polveri utilizzando un metodo
statistico di source apportionment.
Per l’identificazione e la quantificazione delle sorgenti si è ricorsi ad un tipo
di analisi fattoriale basata sulle Componenti Principali Assolute (PCA/APCS),
come descritto in letteratura (Thurston e Spengler, 1985). Questo approccio
– che rappresenta il più classico dei metodi statistici riportati in letteratura – è
ancora molto utilizzato perché unisce ai vantaggi della semplicità di impiego
(Harrison et al., 1996; Viana et al., 2008), quello di risultare confrontabile con
altre metodiche recentemente riportate in letteratura (ad esempio PMF, Unimix).
In sintesi, i dati osservabili sono trasformati in valori standardizzati e adimensionali e, quindi, le varie sorgenti sono identificate per mezzo di un’analisi dei
fattori effettuata sulle componenti principali, soggette ad una rotazione in grado
di massimizzare la varianza (varimax). Il risultato di questa operazione produce,
per ogni campione, una matrice di loadings e una di scores. I primi (loadings)
caratterizzano il profilo della sorgente, ovvero ne identificano gli elementi caratteristici, gli altri (scores) sono proporzionali al peso di ciascun fattore. Quindi,
le componenti principali assolute (APCS) sono valutate sottraendo agli scores di
ogni campione quelli di un campione artificiale che abbia concentrazioni pari a
zero per tutte le variabili considerate. Infine, il contributo quantitativo di ogni
42
sorgente è ottenuto effettuando una regressione lineare multipla usando le concentrazioni in massa dei vari campioni come variabili dipendenti e le APCS come
variabili indipendenti.
In questo studio, i valori sperimentali al di sotto del limite di rivelabilità
strumentale sono stati sostituiti da un valore pari alla metà del limite di rivelabilità, e solo le variabili con più dell’80% di dati significativi sono state incluse
nell’analisi. Ad esempio, le concentrazioni estive di As e di alcuni IPA (antracene,...), che in estate risultano sempre al di sotto del limite, non sono state incluse nell’analisi. Il numero di fattori (sorgenti) considerati significativi nell’analisi
rispetta i criteri classici (autovalore maggiore di 1 e Scree Test) e, nel complesso,
descrivono più dell’80% della varianza.
L’analisi statistica è stata effettuata con il pacchetto di calcolo STATISTICA 8 (Statsoft, 2007). L’analisi PCA/APCS è stata applicata al dataset completo
dei risultati sperimentali, compattato in 4 classi dimensionali (Dp <0,39 µm;
0,39-1,3 µm; 1,3-4,2 µm; 4,2-10 µm) e considerando quattro stagioni, per un
numero totale di campioni di PM pari a 112 (n=32 per TRV, TRF, NAR; n=16
per MAR). L’esclusione casuale di alcuni campioni o variabili dall’analisi ha avuto un effetto scarso sulla determinazione del numero di fattori e sul profilo delle
sorgenti, dimostrando la bontà del modello. Alla fine del processo sono state selezionate 18 variabili significative e definiti due dataset di impiego: fine (Dp<1,3
µm) e coarse (Dp >1,3 µm). L’analisi statistica ha permesso di estrarre un numero
complessivo di cinque fattori rappresentativi di altrettante sorgenti (Tabella 4.1
e 4.2) (Moroni et al., 2012).
Fattore 1 (Traffico): Caratterizzato dalla presenza di IPA e Pb quali marker tipici delle emissioni dirette da traffico veicolare. L’associazione è più evidente nella
frazione fine, dove gli IPA raggiungono i loro massimi valori. La presenza di K
nel fattore 1 suggerisce il parziale mescolamento con il fattore 5, correlato nella
frazione fine ai processi di combustione delle biomasse e dei rifiuti. Nella frazione
grossolana, IPA e Pb sono associati ad altri elementi (Fe, Cu, Mn, Ni, V) principalmente correlabili a fenomeni meccanici di abrasione ed alla risospensione
locale di polvere dal manto stradale (Manoli et al., 2002; Canepari et al., 2008).
In particolare, i valori del rapporto Cu/Zn (vedi tabelle in Appendice) sono consistenti con dati di letteratura attribuiti a risollevamento di materiale stradale (Pey
et al. 2010). D’altro canto i valori bassi (<1) del rapporto V/Ni (vedi Appendice)
rispetto a quelli tipici riportati in letteratura (>2) misurati a Terni e Narni sono da
attribuire agli alti tenori di Ni di origine industriale. L’associazione del Ni di ori43
Tabella 4.1: Loadings dei fattori (sorgenti) identificati per la frazione fine del particolato (DP<1,3m). I marker geochimici per
ciascun fattore sono evidenziati in neretto (Figura 4.2).
F1
F2
F3
F4
F5
Pb
0,38
0,06
-0,15
0,72
0,35
Al
-0,03
-0,02
0,91
0,26
-0,02
Fe
0,09
-0,13
0,42
0,83
-0,10
Ca
0,12
0,23
0,82
0,10
0,29
K
0,52
-0,27
0,19
0,15
0,73
Cu
0,15
0,69
0,24
0,22
-0,05
V
0,08
-0,03
0,09
0,14
0,91
Cr
-0,07
0,12
0,05
0,91
0,17
Mn
0,05
-0,19
0,22
0,91
-0,13
Ni
0,26
-0,12
-0,05
0,82
0,34
Zn
-0,24
0,04
0,17
0,84
0,11
NH4+
-0,35
0,69
0,06
-0,23
-0,32
NO3-
0,16
0,76
0,03
-0,30
0,01
SO4=
-0,57
0,47
-0,03
0,36
-0,29
Flu
0,82
-0,17
-0,11
0,10
0,28
B(a)P
0,93
0,09
0,21
0,04
-0,09
B(ghi)P
0,85
-0,04
-0,04
0,08
0,42
Eigenvalue
5,99
2,21
1,47
4,22
1,20
% variance
33
12
8,1
23
6,7
sorgente
traffico
secondario
crostale
metallurgico
inceneritori/biomasse
gine industriale con il contributo di risollevamento stradale (frazione grossolana
delle polveri) suggerisce che i metalli di origine siderurgica (Ni e, probabilmente,
anche Cr), frutto di un secolo di attività industriale, siano ormai entrati a far parte
della composizione dei suoli dell’area ternana.
44
Tabella 4.2: Loadings dei fattori (sorgenti) identificati per la frazione grossolana del particolato (DP>1,3m). I marker
geochimici per ciascun fattore sono evidenziati in neretto (Figura 4.3).
F1
F2
F3
F4
Pb
0,69
0,14
0,24
0,58
Al
-0,09
0,10
0,84
0,14
Fe
0,61
-0,09
0,63
0,41
Na
-0,04
0,76
0,61
-0,05
Ca
0,17
0,09
0,89
0,21
K
0,43
0,00
0,85
0,20
Cu
0,64
0,02
0,54
0,32
V
0,35
0,02
0,68
0,16
Cr
0,16
0,04
0,22
0,88
Mn
0,60
0,02
0,45
0,62
Ni
0,56
0,07
0,28
0,72
Zn
0,21
0,25
0,14
0,83
NH4+
0,04
0,81
-0,04
0,40
Cl-
-0,14
0,46
0,51
-0,49
NO3-
-0,00
0,93
-0,00
-0,16
SO4=
-0,11
0,81
-0,02
0,41
Flu
0,85
-0,18
0,31
0,12
B(a)P
0,92
-0,01
0,10
0,12
B(ghi)P
0,93
-0,04
0,09
0,20
Eigenvalue
9,28
2,86
2,17
1,32
% variance
51
16
12
7,3
sorgente
traffico
secondario/trasporto a
lungo raggio
crostale
metallurgico/chimico
45
Fattore 2 (Particolato secondario): gli elevati valori dei loadings di NH4+, SO42- ed
NO3- indicano chiaramente un aerosol di origine secondaria (Harrison et al.,
1996). Questo fattore spiega anche, in parte, la varianza di Cu, presente anche
nel fattore 1, suggerendo una associazione con la combustione di carburante.
Nella frazione grossolana questo fattore spiega la maggior parte della varianza di
Na e Cl, entrambi marker di sale marino e come tali associati a fenomeni trasporto a lungo raggio.
Fattore 3 (Crostale): caratterizzato da elementi crostali (Al, Fe, Ca) nella frazione
fine, documenta gli effetti del trasporto a lungo raggio (Na and Cl) e della risospensione di particolato stradale (elementi tipici K, Cu, V, Mn) nella frazione
grossolana.
Fattore 4 (Industriale/metallurgico): i loadings elevati di Pb, Fe, Cr, Mn, Ni, e Zn
suggeriscono una associazione di questo fattore con le emissioni dalle attività
metallurgiche locali (Mazzei et al., 2006). Un esame approfondito del dataset
completo delle concentrazioni in massa mette in evidenza picchi di concentrazione di questi elementi nell’intervallo dimensionale centrato intorno a 1,3 µm.
Parte della varianza di NH4+ ed SO42- presente in questo fattore nella frazione
coarse potrebbe essere indicativo di altri processi industriali locali.
Fattore 5 (Industriale/biomasse): questo fattore emerge chiaramente solo nella frazione fine e mostra K e V come marker tipici. Le concentrazioni in massa di K
sono massime in inverno per la frazione dimensionale più fine (Dp<0,39 µm).
Questo dato è in sostanziale accordo con misure preliminari di levoglucosano che
mostrano valori relativamente alti (300 ng m-3) nella stessa frazione dimensionale
in inverno. La correlazione fra K e levoglucosano suggerisce una connessione con
i processi di combustione di biomasse (e.g., Zhang et al., 2010), mentre il V e
alcuni specifici IPA come il fluorantene sono marker di processi di incenerimento
dei rifiuti. Le due sorgenti risultano quindi mescolate in questo fattore, come si
può dedurre anche osservando i valori dei loadings di Pb e Ni.
Come prima conclusione generale, si può notare che i fattori 1, 2, 3 ottenuti in
questo lavoro, sia nella frazione fine che in quella coarse, sono perfettamente consistenti con le caratteristiche di sorgente usualmente identificate in molti studi simili
realizzati in Europa (e.g., Viana et al., 2008). I fattori 4 e 5 hanno invece una valenza
locale e differiscono sostanzialmente passando dalla frazione fine a quella coarse.
46
Figura 4.2: Andamento dei 5 fattori e dei loadings per la frazione fine
Figura 4.3: Andamento dei 5 fattori e dei loadings per la frazione coarse
47
Infine, un’analisi di regressione multipla lineare (MLRA) è stata applicata
agli scores dei fattori ottenuti, in modo da ottenere una stima quantitativa del
contributo di ogni sorgente alle frazioni fine e coarse. Per motivi di omogeneità,
quest’ultima fase dell’analisi è stata effettuata solo sui campioni della città di Terni (Figure 4.4 e 4.5). I risultati indicano come le emissioni dirette che incidono
maggiormente sulla frazione fine del PM siano dovute al traffico veicolare e alle
attività industriali, mentre le polveri risospese dal traffico e dal suolo incidono
maggiormente sulla frazione coarse.
Figura 4.4: Contributo medio annuo delle varie sorgenti al PM fine (barre grigie) e coarse (barre bianche) nell’area della
Conca Ternana per il 2009.
Figura 4.5: Contributo percentuale medio annuo delle varie sorgenti al PM fine (barre grigie) e coarse (barre bianche)
nell’area della Conca Ternana per il 2009.
48
L’impatto della fonte industriale/metallurgica ammonta al 30% delle polveri fini e al 10% di quelle grossolane. Il fattore 5 (incenerimento/biomasse) incide
solo sulla frazione fine. L’incidenza di questo fattore nel periodo invernale è sicuramente molto più alta della media annua (5%) stimata dalla presente analisi,
come si può intuire dall’andamento stagionale delle concentrazioni di potassio
(Figura 3.15).
4.2. Misura della dispersione delle polveri in atmosfera mediante pallone aerostatico
Di particolare interesse, una volta individuate le sorgenti, è la valutazione delle
modalità di dispersione in atmosfera delle particelle. A questo scopo, nel periodo
dal 12 al 25 gennaio 2009, è stata condotta a Terni una campagna di misura e
caratterizzazione delle polveri in atmosfera attraverso un pallone aerostatico frenato riempito di elio (Ferrero et al., 2012 – Figura 4.6).
Il movimento del pallone era controllato da un verricello elettrico in grado
di determinare la velocità di ascesa e discesa (30,0 ± 0,1m/min) e, quindi, la risoluzione spaziale dell’esperimento (~3 m). Il pallone era equipaggiato con un contatore ottico di particelle (1.108 “Dustcheck” GRIMM, 15 classi dimensionali
Figura 4.6: Il sito di lancio del pallone aerostatico nell’inverno 2009. La campagna è stata realizzata con il contributo
della Fondazione Cassa di Risparmio di Terni e Narni.
49
tra 0,3 µm e 20 µm, risoluzione temporale 6 sec) ed una stazione meteo portatile
(BABUC-ABC LSI-Lastem). Inoltre, sul pallone è stato installato un campionatore miniaturizzato (Sioutas, SKC) destinato ai prelievi su filtro di polveri le
polveri per la successiva analisi chimica e al SEM (Figura 4.7). La quota massima
raggiunta nei lanci è stata di 600 metri dal suolo. La misura della distribuzione
di numero delle particelle è stata registrata in continuo lungo la verticale, mentre
i campionamenti di polveri sono stati effettuati al suolo, a 120 e a 600 metri di
quota.
Il pallone è stato lanciato da Piazza Tacito, nel centro storico della città.
Ogni giorno utile sono stati effettuati dai sei agli otto lanci dalla prima mattina
al tardo pomeriggio. Le condizioni meteorologiche sinottiche del periodo hanno
fatto registrare una fase iniziale di stabilità atmosferica (dal 15 al 17 gennaio),
una fase intermedia a carattere piovoso (dal 18 al 21) e un successivo ritorno a
condizioni di stabilità atmosferica (dal 22 al 23 gennaio – Figura 4.8). Nelle giornate caratterizzate da marcata stabilità atmosferica (16 e 17 gennaio) sono state
misurate elevate concentrazioni di PM al suolo (Figura 4.9), un effetto dovuto
alla stratificazione al suolo delle particelle fini indotta proprio dalla stabilità atmosferica. Durante il periodo piovoso (18-21 gennaio) il bacino di Terni è stato
interessato da un’intrusione di polveri sahariane (deposizione umida). Come si
può notare (Figura 4.9), questo ha provocato il notevole aumento della frazione
coarse registrato nei giorni 20 e 21 Gennaio. Il dato di PM10 al suolo ha rag-
Figura 4.7: Gondola con la strumentazione portatile di misura.
50
Figura 4.8: Condizioni meteorologiche registrate a Piazza Tacito durante la campagna di misura, che mostrano l’alta
pressione nei giorni di stabilità ed il successivo calo dovuto al passaggio della perturbazione.
(a)
(b)
fine
coarse
Figura 4.9: (a) – Andamento della concentrazione oraria di PM10 registrate dalla stazione di Le Grazie (TEOM). Si nota
l’effetto della stabilità atmosferica nei giorni del 16 e 17 gennaio e quello dell’intrusione sahariana tra il 20 ed il 21
gennaio. In entrambe le situazioni si supera o si sfiora il limite di legge.
(b) – Andamento della concentrazione numerica al suolo delle particelle fine (Dp<1.7 µm) e coarse (Dp>1.7 µm)
registrate con un OPC (Grimm 1.107) posizionato al suolo a Terni. Si nota l’effetto della stabilità nei giorni dal 15 al 17
gennaio molto efficace sulle particelle fine, e l’intrusione sahariana (umida) tra il 20 ed il 21 Gennaio, che si manifesta
principalmente sulle particelle coarse.
51
giunto, anche in questo caso e nonostante la pioggia, valori elevati (figura 4.10)
proprio a causa della intrusione sahariana. Al termine dell’evento di trasporto,
il dato di PM è tornato ad abbassarsi notevolmente. Successivamente, si sono
instaurate nuove condizioni di stabilità, con valori al suolo comunque inferiori a
quelli registrati prima della perturbazione.
La Figura 4.10 mostra tipici profili verticali di concentrazione numerica
delle particelle, registrati in condizioni di stabilità atmosferica (17 gennaio), e in
regime convettivo (23 gennaio). Come è possibile notare, il 17 gennaio le particelle inquinanti sono concentrate nei primi 200 m di troposfera, con un elevato
Figura 4.10: (a) Profilo di concentrazione numerica delle polveri (linea continua) nel giorno 17 gennaio 2009, ore 13
UTC. I simboli indicano le percentuali di alcune specie chimiche nelle fasi solide. (b) come (a) il 23 gennaio. Lo strato
di rimescolamento si estende ad una quota simile (circa 200 m) in entrambe le giornate ma i valori di concentrazione al
suolo sono molto differenti.
52
gradiente di concentrazione al di sopra di tale quota. Il volume di aria corrispondente, che costituisce lo strato di rimescolamento, fornisce un’indicazione del
volume di aria disponibile per la diffusione e la dispersione degli inquinanti.
Da notare come nello stesso giorno si sia registrato il più elevato valore di
PM10 al suolo. Nella giornata del 23 gennaio, che segue ad un periodo di maltempo, il valore di PM10 è più basso. L’aerosol risulta comunque stratificato in
atmosfera (anche se concentrazioni e gradienti sono meno marcati rispetto al 17
Gennaio). Questa fase segna l’inizio di un nuovo periodo di stabilità atmosferica. Perché gli effetti di stabilità si traducano in elevate concentrazioni al suolo,
occorre solo che l’accumulo di materiale particellare si protragga per più giorni
consecutivi. Tale fenomeno, molto frequente nella Conca Ternana, costituisce la
principale ragione della criticità ambientale registrata in questa area.
La situazione descritta si può infatti considerare come rappresentativa di
quanto accade nella Conca Ternana durante l’inverno: la stabilità persistente,
interrotta da brevi periodi piovosi di rimescolamento degli inquinanti, con intermittenti intrusioni di polveri sahariane, fa sì che le polveri presenti in atmosfera
permangano più a lungo, con conseguenti fenomeni di accumulo tali da determinare concentrazioni elevate molto persistenti.
L’analisi al SEM di campioni di aerosol prelevati lungo i profili ha evidenziato classi mineralogiche di particelle simili a quelle trovate al suolo, e cioè silicati,
carbonati, solfati (gesso e solfati misti), particelle metalliche e carboniose. E’
stata inoltre identificata una ulteriore classe di particelle, rappresentata da fosfati
di calcio. L’abbondanza relativa delle fasi alle varie altezze è stata stimata su una
popolazione statistica di 240 particelle, ottenuta dai campioni di aerosol.
I risultati (Figura 4.10 e Tabella 4.3) mostrano come i silicati siano più
abbondanti al di sotto dello strato di rimescolamento della bassa troposfera e
calino notevolmente al di sopra di esso; ciò indica una provenienza dai suoli locali. D’altra parte, i minerali argillosi sono gli unici silicati trovati a 600 m il 23
gennaio, probabilmente un effetto residuo della intrusione sahariana del 21 gennaio descritta in precedenza. L’abbondanza relativa delle fasi carbonatiche, già
notevole al suolo e nello strato di rimescolamento a causa della natura calcarea
dei suoli locali, risulta addirittura superiore a 600 m di quota, indicando, anche
in questo caso, la presenza di apporti supplementari di provenienza non locale.
La dolomite, di fonte non locale, è ubiquitaria nei campioni mentre i frammenti
di calcare locale risultano concentrati a 120 m di quota. Le particelle carboniose
sono riscontrate quasi esclusivamente in prossimità del suolo e sono assenti al di
53
Tabella 4.3: Percentuale del numero di particelle nella frazione fine (f) e coarse (c) a differenti altezze della troposfera
nei giorni 17 e 23 gennaio. Il numero totale di particelle analizzate in ogni campione è riportato in parentesi
17 Gennaio
Classe di
particelle
23 Gennaio
suolo (63)
120 m (50)
600 m (40)
suolo (36)
120 m (20)
600 m (13)
f
f
f
f
f
f
c
c
c
c
c
1. Silicati
17,5
18,0
5,6
20,0
quarzo
9,5
6,0
2,8
5,0
feldspato
4,0
minerali
argillosi
7,9
2. Carbonati
6,3
28,6
14,0
20,0
35,0
40,0
calcite
6,3
20,6
14,0
14,0
35,0
40,0
5,6
7,9
3. Particelle
carboniose
1,6
fini (forma
irregolare)
1,6
2,8
5,0
36,1
15,0
5,6
2,0
calcare
4,0
5,6
27,8
15,0
25,0
2,8
10,0
25,0
11,1
porose
4,8
lisce
1,6
4. Solfati
1,6
10,0
1,6
17,5
Fe
7,9
Fe + altri
metalli
6,3
6,3
6,3
5,0
11,1
6. Ca-fosfati
1,6
23,1
15,4
5,0
14,0
22,0
6,0
6,0
8,0
14,0
7,5
5,0
5,0
11,1
12,5
13,9
45,0
38,5
11,1
15,0
15,4
2,8
30,0
15,4
12,5
2,5
3,2
15,4
5,0
4,0
Ti
Cu
38,5
10,0
6,0
5. Particelle
metalliche
15,4
2,8
Gesso
K-Zn-Casolfati
7,7
2,8
17,5
aggregati
(soot)
7,7
10,0
8,0
dolomite
c
7,7
2,0
1,6
2,0
5,0
sopra dello strato di rimescolamento. Ciò indica chiaramente una provenienza
locale da fonti antropiche (traffico ed emissioni industriali).
Per i solfati misti si osservano differenti comportamenti in funzione delle
condizioni ambientali: nei giorni di stabilità atmosferica (17 gennaio) essi aumentano all’interno dello strato di rimescolamento, per poi ridursi drasticamen54
te al di sopra di esso; nei giorni instabili (23 gennaio) i tenori si abbattono già
all’interno dello strato di rimescolamento. In accordo con la caraterizzazione delle sorgenti riportata nel capitolo 3, ciò indica una provenienza locale da fonti
antropiche. Il gesso, invece, è stato trovato unicamente al di sopra dei 120 m,
mostrando tenori simili in condizioni ambientali assai diverse. In linea con i
calcoli di retro-traiettorie, ciò potrebbe indicare la presenza di apporti legati a
meccanismi di trasporto a lungo raggio.
Le particelle metalliche sono presenti a tutte le quote lungo i profili; tuttavia, i massimi di concentrazione riscontrati all’interno dello strato di rimescolamento riflettono probabilmente le emissioni dai camini degli impianti industriali. I fosfati di calcio sono presenti al suolo e a 120 m, riflettendo probabilmente
le attività di fertilizzazione del suolo.
In conclusione, l’esame comparato della concentrazione in numero delle
particelle e dell’abbondanza relativa delle fasi mineralogiche lungo i profili verticali fornisce un contributo importante per comprendere l’influenza dei fattori
meteorologici sulle dinamiche di dispersione degli inquinanti particellari all’interno della Conca Ternana.
In pratica, in regimi sia stabili che convettivi gli inquinanti locali come le
specie carboniose tendono a rimanere confinati nei primi cento metri di spessore
al di sopra del suolo, mentre le particelle legate alle locali emissioni industriali
tendono a permeare e a crescere nei livelli superiori della troposfera. Le particelle
di origine naturale (carbonati e silicati) e quelle da fonti antropiche (gesso) legate
al trasporto a lunga distanza tendono ad aumentare con la quota in condizioni
di stabilità atmosferica, e a diminuire per effetto del lavaggio conseguente alle
precipitazioni
Un ulteriore aspetto da considerare ai fini della dispersione delle sostanze
inquinanti è l’influenza della topografia. A tale riguardo, occorre notare come sia
Terni che Narni mostrino sorgenti urbane e industriali simili ma opposti andamenti della concentrazione delle specie mineralogiche associate in funzione delle
stagioni. In particolare, e malgrado la quota simile dei siti, in inverno le particelle
di polvere crostali e di trasporto a lunga distanza mostrano tenori superiori a
Narni, mentre particelle dovute a processi locali di combustione rivelano i loro
massimi di concentrazione a Terni. Tali differenze non possono semplicemente
dipendere dal tipo e/o dall’entità del contributo delle fonti inquinanti nei distinti
contesti urbani. Piuttosto, essi riflettono una certa differenza nelle modalità di
dispersione delle sostanze inquinanti nel bacino di Terni nelle differenti stagioni.
55
È probabile, infatti, che i rilievi montuosi intorno al bacino di Terni fungano
da barriera orografica soltanto per il capoluogo, lasciando Narni maggiormente
esposta ai venti locali e ai movimenti regionali delle masse d’aria. La conseguenza
è una diluzione maggiore delle emissioni locali e un generale rimescolamento
delle sostanze inquinanti e delle particelle su Narni.
56
5. Conclusioni
Lo studio, realizzato da Arpa Umbria e Università degli Studi di Perugia, ha
avuto l’obiettivo di provvedere ad una caratterizzazione del particolato fine su
alcune aree del territorio regionale umbro, opportunamente selezionate per le
loro caratteristiche di esposizione all’inquinamento.
L’indagine ha avuto in particolare ad oggetto alcune aree fortemente antropizzate del territorio dei comuni di Gubbio, Narni, Perugia, Spoleto e Terni,
alle quali è stata aggiunta un’area meno antropizzata del territorio comunale di
Torgiano e un’area remota sui Monti Martani, nel comune di Spoleto.
Per la realizzazione dello studio è stata impiegata strumentazione ad hoc, in
particolare sistemi a multistadio in grado di consentire il campionamento delle
polveri in più frazioni con diametri inferiori a 10 µm (PM10), cui sono seguite
analisi chimiche e morfologiche dei campioni.
La prima fase ha riguardato la messa a punto dello studio dal punto di vista
metodologico per ciò che attiene i campionamenti e le analisi. Confrontando i
valori di PM10 e PM2.1 ottenibili aggregando i dati dei campionatori multistadio
con quelli ottenuti dalla strumentazione delle stazioni della Rete regionale di monitoraggio, si è osservato un accordo generale per la maggior parte delle stazioni,
con un trend di sottostima da parte di alcuni strumenti (TEOM, MP101M)
collocati nelle centraline di Terni, Narni e di Spoleto.
I dati ottenuti nei diversi siti mostrano, come era presumibile, concentrazioni maggiori nei due capoluoghi di provincia rispetto ai siti minori. Per contro, la
distribuzione percentuale delle diverse frazioni è simile in tutti i siti, il che indica
la sostanziale identità delle principali sorgenti di polveri: traffico, riscaldamento,
trasporto.
I dati chimici analizzati statisticamente hanno messo in evidenza alcune
peculiarità locali, consentendo una valutazione qualitativa sul contributo delle
differenti sorgenti, in particolare del traffico, dell’industria e dell’utilizzo di biomasse.
Un risultato di considerevole importanza è emerso dallo studio del sito di
fondo dei Monti Martani, che ha mostrato, come era da aspettarsi, valori di
concentrazione di polveri molto bassi rispetto a quelli degli altri siti e caratteristiche chimiche differenti. In particolare, a differenza degli gli altri siti, quello dei
Monti Martani ha rivelato un trend stagionale invertito, con concentrazioni di
57
polveri più basse in inverno che in estate. Per la sua ubicazione, il sito si è inoltrato mostrato ideale per lo studio del trasporto a lungo raggio (come ad esempio le
polveri sahariane), necessario per individuare le fonti di inquinamento naturali e
antropiche sia extraregionali che transfrontaliere.
La valutazione quantitativa del contributo delle singole sorgenti alla formazione delle polveri fini è stata effettuata sul solo comune di Terni, dove il numero
di campioni ha consentito un’analisi statistica più cogente. In questo caso lo studio ha messo in evidenza, tra le altre cose, come la fonte industriale/metallurgica
contribuisca del 30% alla formazione della porzione più fine delle polveri e per
il 10% di quella più grossolana, mentre il traffico contribuisce del 30% alla formazione della porzione più fine delle polveri e per il 5% di quella più grossolana.
Uno studio effettuato con un pallone aerostatico frenato che ha inoltre dimostrato come le caratteristiche morfologica e climatica della città di Terni portano,
particolarmente in inverno, ad una scarsa diluzione e rimescolamento delle sostanze inquinanti. In particolare, nel capoluogo ternano gli inquinanti tendono a
rimanere confinati nei primi cento metri di spessore al di sopra del suolo, mentre
le particelle legate alle locali emissioni industriali tendono a permeare e a crescere
nei livelli superiori della troposfera.
A fianco a tali interessati risultati, lo studio ha anche messo in evidenza
come, per una approfondita analisi quantitativa delle sorgenti di emissioni che
contribuiscono alla formazione di particolato in aria, sia necessario un numero
elevato di campioni (oltre cento) per ogni singola area, rappresentativo inoltre
delle diverse situazioni stagionali.
Per un quadro più complessivo delle sorgenti emissive, oltre alla caratterizzazione di marker chimici specifici del traffico veicolare e dell’industria (come
gli idrocarburi policiclici aromatici e alcuni metalli pesanti) si ha la necessità di
identificare altre sostanze marker, tipiche della combustione da incenerimento e
biomasse (come ad esempio diossine, levoglucosano, black carbon). In quest’ottica, Arpa Umbria e Università degli Studi di Perugia hanno programmato l’estensione dello studio ad altre aree della regione.
58
Bibliografia
Amodio M., Bruno, P., Caselli M., De
Gennaro G., Dambruoso P.R., Daresta
B.E. et al., 2008, Chemical characterization of fine particulate matter during peak
PM10 episodes in Apulia (South Italy) –
Atmospheric Research 90, 313-325.
Canepari S., Perrino C., Oliviero F.,
Astolfi M.L., 2008, Characterization of
the traffic sources of PM through sizesegregated sampling, sequential leaching and
ICP analysis – Atmospheric Environment
42, 8161-8175.
Ferrero L., Cappelletti D., Moroni B., Sangiorgi G., Perrone M.G.,
Crocchianti S., Bolzacchini E.,
Wintertime aerosol dynamics and chemical composition across the mixing layer over
basin valleys – Atmospheric Environment
in press (2012)
Gobbi G.P., Barnaba F., Ammannato
L., 2007, Estimating the impact of Saharan dust on the year 2001 PM10 record in
Rome – Atmospheric Environment 41,
261-275.
Harrison R.M., Smith D.J.T., Luhana
L., 1996, Source apportionment of atmospheric polycyclic aromatic hydrocarbons
collected from an urban location in Birmingham, U.K. – Environmental Science
and Technology 30, 825-832.
Manoli E., Voutsa D., Samara C.,
2002, Chemical characterization and source
identification/apportionment of fine and
coarse air particles in Thessaloniki, Greece –
Atmospheric Environment 36, 949-961.
Mazzei F., D’Alessandro A., Lucarelli
F., Marenco F., Nava S., Prati P., Valli
G., Vecchi R., 2006, Elemental composition and source apportionment of parti
culate matter near a steel plant in Genoa
(Italy) – Nuclear Instruments and Methods in Physics Research B 249, 548-551.
Moroni B., Cappelletti D., Marmottini F., Scardazza F., Ferrero L.,
Bolzacchini E., 2012, Integrated single
particle-bulk chemical approach in the characterization of local and long range sources
of particulate pollutants – Atmospheric
Environment 50, 267-277.
Pey J., Querol X., Alastuey A., 2010,
Discriminating the regional and urban contributions in the North-Western Mediterranean: PM levels and composition – Atmospheric Environment 44, 1587-1596.
Perrino C., Canepari S., Cardarelli
E., Catrambone M., Sargolini T. et al.,
2007, Inorganic constituents of urban air
pollution in the Lazio region (central Italy)
- Environmental Monitoring and Assessment 128, 133-151.
Thurston G.D., Spengler J.D., 1985a,
A quantitative assessment of source contributions to inhalable particulate matter
pollution in metropolitan Boston – Atmospheric Environment 19, 9-25.
Viana M., Kuhlbusch T.A.J., Querol
X., Alastuey A., Harrison R.M.,
Hopke P.K. et al., 2008, Source apportionment of particulate matter in Europe: a
review of methods and results – Journal of
Aerosol Science 39, 827–849.
Zhang X., Hecobian A., Zheng M.,
Frank N.H., Weber R.J., 2010, Biomass
burning impact on PM2.5 over the southeastern US during 2007: integrating chemically speciated FRM filter measurements,
MODIS fire counts and PMF analysis
– Atmospheric Chemistry and Physics
Discussions 10, 7037-7077.
59
APPENDICI
Appendice
APPENDICE A
Dati gravimetrici complessivi
Campagna di campionamento invernale
PGF
PGC
GUB
BRU
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
8166
9073
10008
10032
9810
8664
9492
11412
9864
Flusso [m /min] 0,570
0,600
0,570
0,570
0,570
0,610
0,610
0,598
0,850
V [m ]
5547
5943
5419
5592
5317
5856
6822
8960
Durata [min]
3
3
4620
C [μg/m ]
3
C (back up)
22,7
8,5
13,5
12,6
25,4
22,4
9,9
13,3
2,7
C (0.39 - 0.69)
7,7
4,4
4,2
6,0
14,0
11,1
3,5
6,4
2,5
C (0.69 - 1.3)
6,7
5,4
3,3
5,1
10,0
10,2
2,9
4,7
2,2
C (1.3 - 2.1)
8,4
2,2
3,7
3,1
4,9
5,8
4,0
3,2
1,5
C (2.1 - 4.2)
6,8
5,4
5,4
3,3
4,7
5,4
5,5
3,4
1,5
C (4.2 - 10,2)
17,4
5,7
5,9
5,6
7,5
11,6
6,0
7,5
1,9
C (10,2 - ∞)
4,8
1,3
1,1
1,3
1,7
3,7
1,2
2,2
0,4
C rel [%]
C (back up)
30,5
27,0
36,4
34,0
36,9
31,3
34,3
32,8
21,1
C (0.39 - 0.69)
10,2
14,0
11,2
16,3
20,2
15,2
10,4
15,6
19,2
C (0.69 - 1.3)
8,9
16,1
9,0
13,8
14,5
13,9
8,2
11,6
17,5
C (1.3 - 2.1)
10,9
6,7
9,8
8,5
7,5
8,3
10,6
7,8
11,6
C (2.1 - 4.2)
9,3
15,0
14,6
9,0
7,0
8,2
14,7
8,5
12,0
C (4.2 - 10,2)
23,4
17,3
15,9
15,0
11,4
17,7
18,1
18,4
15,2
C (10,2 - ∞)
6,6
4,0
2,9
3,5
2,5
5,5
3,8
5,4
3,4
CTOT [μg/m ]
3
C (PM10,2)
69,7
31,6
36,0
35,8
66,6
66,5
31,8
38,6
13,3
C (PM2.1)
45,5
20,5
24,7
26,8
54,3
49,5
18,3
27,6
8,9
C (PM0.39)
22,7
8,5
13,5
12,6
25,4
22,4
9,9
13,3
2,7
C (PM10)
74,5
33,0
37,1
37,1
68,3
70,3
33,0
40,7
12,8
C (PM10) ARPA
60,7
SWAM
21,6
SWAM
36,7
SWAM
21,6
50,6
MP101M TEOM
33,0
TEOM
32,2
15,1 BIC
MP101M
C (PM2.5) ARPA
47,5
9,5
MP101M MP101M
11,9 BIC
Parametri meteo
62
Tm [°C]
6,4
4,9
8,4
8,5
9,2
7,9
S p [mm]
0,03
-
-
0
-
0,04
P [hPa]
994
949
971
998
1002
998
% UR
85
77
72
75
74
73
Dir. Ven.
326
257
151
209
136
264
Vel. Ven.[m/s]
1,47
0,84
2,81
0,96
0,91
0,61
Appendice
Campagna di campionamento primaverile
PGF
PGC
GUB
TRV
TRF
NAR
SPO
9823
10414
10352
11691
11255
8505
11355
Flusso [m /min] 0,570
0,604
0,570
0,559
0,580
0,598
0,615
V [m ]
6294
5661
6536
6525
5086
6975
Durata [min]
3
3
5599
C [μg/m ]
3
C (back up)
13,9
8,4
9,4
8,5
7,5
6,8
6,0
C (0.39 - 0.69)
7,1
2,7
2,9
5,1
3,6
3,6
2,1
C (0.69 - 1.3)
6,6
2,2
2,5
3,7
3,1
2,8
1,9
C (1.3 - 2.1)
4,5
1,1
3,2
2,2
1,7
2,1
2,2
C (2.1 - 4.2)
5,6
1,7
6,4
3,0
2,3
2,9
3,5
C (4.2 - 10,2)
10,5
2,9
14,1
6,1
3,6
5,9
7,3
C (10,2 - ∞)
2,9
0,5
4,3
1,5
0,9
2,2
1,8
C rel [%]
C (back up)
27,2
42,7
22,0
28,1
32,9
26,0
24,8
C (0.39 - 0.69)
13,9
13,7
6,8
16,8
15,9
13,6
8,2
C (0.69 - 1.3)
13,0
11,1
5,7
12,2
13,6
10,6
7,4
C (1.3 - 2.1)
8,8
5,7
7,4
7,6
7,4
8,1
8,8
C (2.1 - 4.2)
10,9
8,5
14,9
10,1
10,1
10,9
14,1
C (4.2 - 10,2)
20,5
15,7
33,0
20,3
15,8
22,4
29,4
C (10,2 - ∞)
5,7
2,6
10,1
5,0
4,2
8,4
7,3
CTOT [μg/m ]
3
C (PM10,2)
48,3
18,9
38,3
28,6
21,8
24,1
22,9
C (PM2.1)
32,2
14,3
17,9
19,4
15,9
15,3
12,1
C (PM0.39)
13,9
8,4
9,4
8,5
7,5
6,8
6,0
C (PM10)
51,2
19,5
42,7
30,0
22,7
26,3
24,7
41,7
SWAM
21,7
SWAM
37,5
SWAM
28,5
TEOM
20,0
TEOM
13,9
MP101M
C (PM10) ARPA
63
Appendice
Campagna di campionamento estiva
PGF
PGC
GUB
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
10014
10394
9834
8948
11429
5144
5277
8476
Flusso [m /min] 0,570
0,570
0,580
0,570
0,570
0,570
0,622
0,82
V [m ]
5925
5691
5100
6515
2932
3284
6967
Durata [min]
3
3
5708
C [μg/m ]
3
C (back up)
10,2
5,0
5,9
6,5
7,2
4,4
9,2
5,2
C (0.39 - 0.69)
3,2
2,7
2,5
3,6
3,3
1,5
4,0
2,1
C (0.69 - 1.3)
2,8
2,0
1,8
2,7
2,5
1,1
2,3
1,3
C (1.3 - 2.1)
2,2
1,5
2,1
1,7
2,0
1,4
1,6
1,4
C (2.1 - 4.2)
3,4
2,7
3,9
2,7
3,8
3,2
3,5
1,8
C (4.2 - 10,2)
7,2
5,7
8,0
6,3
9,5
6,0
8,0
4,3
C (10,2 - ∞)
2,2
1,3
2,0
1,4
5,3
1,5
1,0
1,7
C rel [%]
C (back up)
32,6
24,3
22,3
26,2
21,4
22,9
31,5
28,9
C (0.39 - 0.69)
10,3
13,1
9,1
14,5
9,9
7,8
13,3
11,8
C (0.69 - 1.3)
9,0
10,0
6,8
10,8
7,3
5,5
7,4
7,3
C (1.3 - 2.1)
7,1
7,3
8,1
6,9
5,9
7,5
5,5
8,0
C (2.1 - 4.2)
10,9
12,6
15,5
10,8
11,4
16,9
12,0
10,3
C (4.2 - 10,2)
23,1
26,6
30,5
25,2
28,4
31,4
27,0
23,8
C (10,2 - ∞)
7,0
6,0
7,6
5,5
15,7
8,0
3,3
9,8
CTOT [μg/m ]
3
C (PM10,2)
30
19,7
24,1
23,6
28,3
17,7
28,7
16,1
C (PM2.1)
18,4
11,3
12,3
14,6
14,9
8,4
17,1
10,0
C (PM0.39)
10,5
9,8
10,2
6,5
7,2
4,4
9,2
8,6
C (PM10)
31,2
21,0
26,1
24,9
33,5
19,20
29,7
17,9
29,3
SWAM
18,0
SWAM
29,5
SWAM
23,0
TEOM
TEOM
17,3
MP101M
17,9
BIC
C (PM10) ARPA
C (PM2.5) ARPA
64
13,1
BIC
Appendice
Campagna di campionamento autunnale
PGF
PGC
GUB
TRV
TRF
NAR
SPO
GUB
GUB
Colacem Barbetti
10.065
8.584
10.328
11.095
10.214
10.069
10.830
4276
5.929
Flusso [m3/min] 0,586
0,668
0,715
0,615
0,581
0,63
0,609
0,598
0,77
V [m ]
5.735
7.312
6.823
5.938
6.343
6.597
2.557
4.542
Durata [min]
3
5.898
C [μg/m ]
3
C (back up)
12,8
5,5
13,4
7,9
8,6
8,8
10,7
12,6
12,6
C (0.39 - 0.69)
5,4
3,3
8,8
6,9
4,1
4,3
6,1
2,9
9,3
C (0.69 - 1.3)
6,7
2,3
6,8
6,3
2,1
2,5
4,5
6,8
7,4
C (1.3 - 2.1)
2,8
1,2
3,6
2,6
1,7
3,9
2,4
2,0
3,1
C (2.1 - 4.2)
4,0
2,1
4,2
3,4
2,8
2,8
2,7
3,7
2,5
C (4.2 - 10,2)
9,7
5,6
9,4
7,9
5,8
4,6
6,1
8,3
5,0
C (10,2 - ∞)
2,8
1,2
2,6
2,6
2,1
5,8
1,7
2,9
1,9
C rel [%]
C (back up)
30,1
30,5
27,5
21,5
32,2
26,5
31,4
32,2
30,1
C (0.39 - 0.69)
10,6
12,5
18,1
16,5
15,4
12,9
17,7
7,4
22,3
C (0.69 - 1.3)
15,9
6,4
13,8
15,9
8,0
7,6
13,2
17,4
17,7
C (1.3 - 2.1)
5,9
5,8
7,2
6,9
6,0
12,3
7,0
5,1
7,4
C (2.1 - 4.2)
9,2
10,5
8,5
9,9
9,9
8,4
7,8
9,4
6,1
C (4.2 - 10,2)
21,6
30,0
19,3
22,4
20,7
13,6
17,7
21,1
11,9
C (10,2 - ∞)
6,6
4,3
5,7
6,9
7,9
18,7
5,1
7,3
4,5
CTOT [μg/m3]
C (PM10,2)
41,5
19,9
46,2
35,0
25,1
26,9
32,5
36,2
40,0
C (PM2.1)
27,7
12,6
32,6
23,6
16,5
19,5
23,7
24,3
32,4
C (PM0.39)
24,9
11,0
29,0
7,9
8,6
8,8
21,3
22,3
29,3
C (PM10)
44,2
21,1
48,8
37,6
27,1
32,7
34,3
39,1
41,9
39,2
SWAM
19,6
SWAM
50,4
SWAM
31,2
TEOM
24,6
TEOM
28,6
MP101M
C (PM10) ARPA
C (PM2.5) ARPA
65
Appendice
APPENDICE B
Concentrazione frazione ionica
Di seguito sono riportate le concentrazioni della frazione ionica solubile misurate in cromatografia ionica ed aggregate in 3
classi dimensionali per la media annua ed i valori stagionali.
Concentrazioni di ione ammonio [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
NH4+
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
66
Classe
Media annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
590,6
91,6
550,1
640,4
1080,4
PM1.3
535,9
32,0
498,8
601,5
1011,3
PM0.39
354,5
0,0
435,7
282,5
699,7
PM10
431,0
45,1
819,4
459,6
399,9
PM1.3
392,6
28,0
708,6
444,9
388,9
PM0.39
265,5
12,8
522,8
269,9
256,5
PM10
405,6
251,2
457,9
405,9
507,6
PM1.3
381,9
239,1
430,3
376,6
481,7
PM0.39
253,2
146,8
329,3
243,8
293,0
PM10
648,3
426,3
384,8
1245,0
537,3
PM1.3
610,7
382,7
359,1
1194,6
506,4
PM0.39
393,4
305,1
245,1
725,1
298,1
PM10
430,1
232,9
627,3
PM1.3
368,6
150,2
587,0
PM0.39
235,4
107,2
363,5
PM10
727,8
1,3
743,6
972,2
1194,0
PM1.3
675,7
1,3
624,6
946,8
1129,9
PM0.39
440,8
0,0
407,0
665,9
690,4
PM10
593,2
492,3
697,3
770,6
412,5
PM1.3
505,4
293,8
592,0
738,8
397,2
PM0.39
332,6
230,7
440,0
442,2
217,5
PM10
567,4
330,3
783,8
593,8
561,9
PM1.3
532,0
310,7
755,7
576,4
485,3
PM0.39
379,4
219,7
532,4
443,9
321,4
PM10
436,0
PM1.3
287,0
PM0.39
227,5
Appendice
Concentrazioni di ione cloro [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Cl-
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
328,0
589,5
371,7
197,1
153,8
PM1.3
184,8
446,0
149,3
116,4
27,7
PM0.39
113,7
242,5
106,2
97,2
8,8
PM10
563,2
725,6
428,3
620,8
478,3
PM1.3
186,2
329,5
175,9
110,2
129,0
PM0.39
127,3
165,1
158,2
82,8
103,0
PM10
588,1
1142,0
54,7
572,4
583,3
PM1.3
124,4
278,0
19,5
101,5
98,6
PM0.39
90,4
223,3
14,7
83,8
39,7
PM10
407,9
481,2
476,5
171,2
502,7
PM1.3
93,6
102,5
84,3
106,4
81,4
PM0.39
61,2
58,5
78,8
58,4
49,1
PM10
203,8
316,2
91,3
PM1.3
50,4
43,8
56,9
PM0.39
29,9
17,0
42,8
PM10
319,3
403,8
474,8
179,2
219,3
PM1.3
128,8
260,9
103,5
98,1
52,6
PM0.39
85,8
175,6
58,1
72,8
36,6
PM10
661,0
908,9
295,6
604,9
834,7
PM1.3
235,1
186,9
122,9
83,7
546,8
PM0.39
191,8
108,0
77,8
64,8
516,5
PM10
442,8
798,3
177,4
557,1
238,4
PM1.3
119,6
168,1
109,7
95,6
104,8
PM0.39
81,8
114,2
95,3
80,1
37,7
PM10
1316,9
PM1.3
242,7
PM0.39
116,1
67
Appendice
Concentrazioni di ione nitrato [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
NO3TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
68
Classe
Media Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
4691,6
7252,8
4567,5
3979,9
2966,2
PM1.3
3200,2
5923,3
2878,4
2462,9
1536,2
PM0.39
2006,4
3049,0
1961,2
1859,1
1156,5
PM10
4216,2
6187,3
3372,1
3854,6
3450,7
PM1.3
2552,3
4461,5
2201,5
1411,0
2135,1
PM0.39
1653,6
2237,0
1647,1
1064,0
1666,3
PM10
3352,3
3503,7
1594,8
3671,2
4639,5
PM1.3
1916,2
2263,1
894,8
1647,5
2859,3
PM0.39
1331,8
1566,6
684,8
1249,5
1826,2
PM10
4390,5
4841,2
3379,2
4896,5
4445,2
PM1.3
2491,7
3224,6
1435,1
2826,1
2481,2
PM0.39
1630,4
1846,7
1176,1
2052,0
1446,9
PM10
2978,2
3310,9
2645,4
PM1.3
1372,6
1376,2
1369,0
PM0.39
798,2
564,8
1031,6
PM10
5167,3
6952,6
6211,2
3884,9
3620,4
PM1.3
3578,3
5635,8
4007,1
2478,4
2192,1
PM0.39
2300,2
3417,6
2204,8
1972,1
1606,2
PM10
3794,5
4903,7
3214,5
3461,5
3598,5
PM1.3
2255,4
2947,4
2014,2
1702,8
2357,1
PM0.39
1538,4
1713,5
1530,6
1299,4
1610,1
PM10
4229,0
4477,2
3139,5
3743,4
5555,8
PM1.3
2563,8
3116,1
1757,2
1832,5
3549,4
PM0.39
1677,7
2061,3
1394,6
1469,0
1785,9
PM10
8095,7
PM1.3
5014,5
PM0.39
2660,4
Appendice
Concentrazioni di ione solfato [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
SO42TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
4188,5
1783,0
5969,7
3394,6
5606,7
PM1.3
3503,4
1296,9
5032,7
2779,7
4904,3
PM0.39
1448,4
594,2
2067,4
1304,2
1828,0
PM10
3034,9
2209,0
4638,0
3101,9
2190,6
PM1.3
2406,6
1519,7
3888,1
2452,0
1766,7
PM0.39
1156,5
604,4
1907,6
1086,1
1028,0
PM10
2553,0
2363,2
3013,8
2452,9
2382,3
PM1.3
1984,6
1373,8
2804,6
1937,6
1822,3
PM0.39
990,8
830,2
1026,7
1229,0
877,2
PM10
2462,5
1619,0
2023,3
3972,2
2235,4
PM1.3
1991,0
1226,9
1666,4
3296,2
1774,7
PM0.39
1007,9
734,6
684,8
1756,2
856,2
PM10
2022,2
1640,1
2404,4
PM1.3
1542,1
1122,1
1962,1
PM0.39
733,4
298,5
1168,4
PM10
4105,0
1691,6
6441,9
3584,8
4701,6
PM1.3
3425,4
1234,4
5397,2
3059,8
4010,4
PM0.39
1500,2
768,4
1867,1
1818,0
1547,2
PM10
2897,8
2862,9
3777,7
3484,5
1466,3
PM1.3
2291,8
1997,8
3159,6
2911,3
1098,7
PM0.39
1198,6
851,4
1758,1
1649,6
535,3
PM10
2914,8
2149,7
4078,3
3203,7
2227,5
PM1.3
2396,5
1291,1
3913,7
2642,6
1738,4
PM0.39
1396,8
734,1
2646,2
1534,3
672,4
PM10
2511,8
PM1.3
1784,8
PM0.39
832,8
69
Appendice
APPENDICE C
Concentrazione metalli [ng/m3]
Di seguito sono riportate le concentrazioni dei metalli misurate in ICP-AES ed aggregate in 3 classi dimensionali per la media annua ed i valori stagionali. Le concentrazioni di Arsenico sono risultate sempre al di sotto del LOD e quindi non vengono riportate.
Concentrazioni di sodio [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39 relativa
al periodo di campionamento
Na
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
70
Classe
Media Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
706,2
994,6
1256,8
419,0
154,2
PM1.3
425,4
634,1
774,2
225,1
68,2
PM0.39
291,5
439,2
552,8
136,5
37,5
PM10
1009,1
2164,9
929,9
604,0
337,5
PM1.3
548,3
1251,9
553,7
289,0
98,6
PM0.39
374,3
895,1
376,1
186,3
39,7
PM10
925,9
2037,2
795,5
475,1
395,7
PM1.3
495,0
1039,0
471,7
251,2
218,1
PM0.39
318,6
690,2
326,1
129,9
128,3
PM10
830,7
1373,7
1272,4
485,8
190,8
PM1.3
450,9
776,7
688,4
231,9
106,7
PM0.39
315,5
632,8
520,1
109,0
0,0
PM10
636,3
1003,9
268,7
PM1.3
267,6
382,0
153,2
PM0.39
154,5
229,0
80,0
PM10
1432,8
3596,9
1264,9
515,6
353,7
PM1.3
656,8
1548,8
778,4
229,8
70,2
PM0.39
456,0
1060,5
582,5
146,3
34,7
PM10
1007,6
1791,6
1238,7
540,3
459,9
PM1.3
613,7
1118,1
879,2
236,8
220,6
PM0.39
459,6
898,6
701,0
123,3
115,7
PM10
1084,8
1905,9
1746,7
314,2
372,3
PM1.3
641,9
1087,1
1160,0
135,1
185,4
PM0.39
433,6
635,3
941,4
97,1
60,5
PM10
1739,1
PM1.3
794,1
PM0.39
446,9
Appendice
Concentrazioni di magnesio[ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Mg
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
80,4
138,5
118,2
36,0
28,8
PM1.3
23,6
43,3
35,9
10,0
5,3
PM0.39
15,5
31,4
22,6
5,9
1,9
PM10
96,4
197,1
77,6
72,5
38,6
PM1.3
21,3
39,7
22,8
14,9
7,9
PM0.39
11,9
24,1
13,4
7,1
3,2
PM10
110,0
280,4
71,2
47,5
41,0
PM1.3
28,1
52,6
33,4
14,2
12,1
PM0.39
16,8
28,6
27,6
4,2
6,9
PM10
61,7
103,5
80,3
33,6
29,3
PM1.3
17,2
30,6
19,3
11,4
7,6
PM0.39
10,4
22,7
12,5
4,6
1,7
PM10
59,4
88,5
30,3
PM1.3
15,8
17,4
14,1
PM0.39
10,3
11,0
9,6
PM10
156,3
327,3
165,8
50,5
81,9
PM1.3
28,8
48,2
49,7
12,2
5,1
PM0.39
19,4
32,1
35,8
7,1
2,8
PM10
94,3
172,9
109,4
57,7
37,2
PM1.3
32,2
43,7
60,0
12,0
13,2
PM0.39
22,7
28,1
51,9
4,9
5,9
PM10
122,7
240,1
169,8
43,4
37,5
PM1.3
41,0
65,1
84,9
6,1
7,7
PM0.39
27,0
28,8
72,9
3,2
3,0
PM10
153,3
PM1.3
37,0
PM0.39
24,1
71
Appendice
Concentrazioni di calcio [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Ca
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
72
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
1102,7
2389,0
1085,8
430,6
505,4
PM1.3
222,0
470,9
248,0
89,4
79,7
PM0.39
136,7
317,2
144,6
44,8
40,2
PM10
1327,4
3230,1
882,8
665,4
531,4
PM1.3
241,8
515,4
211,8
155,1
84,9
PM0.39
138,2
309,5
129,9
70,5
42,9
PM10
968,1
1981,2
1174,3
373,6
343,2
PM1.3
289,4
642,4
312,7
103,2
99,3
PM0.39
194,4
471,9
212,8
37,5
55,6
PM10
855,3
1713,5
887,4
455,9
364,6
PM1.3
244,7
516,4
232,0
139,9
90,4
PM0.39
136,3
331,2
143,8
56,7
13,6
PM10
457,2
632,8
281,5
PM1.3
160,8
191,7
129,8
PM0.39
94,0
111,0
76,9
PM10
2026,3
4437,3
1800,1
660,1
1207,7
PM1.3
251,2
430,5
424,3
86,8
63,2
PM0.39
166,1
267,2
295,7
50,0
51,5
PM10
868,0
1875,5
709,4
382,2
504,9
PM1.3
306,2
755,3
279,2
122,2
68,2
PM0.39
235,2
607,6
221,2
84,8
27,2
PM10
1576,1
2182,0
2723,9
384,5
1014,1
PM1.3
401,1
682,3
772,2
70,9
79,1
PM0.39
265,4
409,3
564,6
46,0
41,9
PM10
1513,9
PM1.3
615,4
PM0.39
359,7
Appendice
Concentrazioni di potassio [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
K
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
112,8
378,4
52,0
11,0
9,8
PM1.3
81,1
285,7
30,6
2,4
5,9
PM0.39
53,8
195,1
17,2
0,0
2,9
PM10
112,9
385,9
34,4
12,7
18,6
PM1.3
74,7
268,8
16,8
3,6
9,7
PM0.39
50,1
189,4
7,9
0,0
2,9
PM10
52,0
138,0
50,2
11,7
8,3
PM1.3
26,1
67,4
23,5
5,3
8,3
PM0.39
13,5
40,4
11,2
2,3
0,0
PM10
39,1
100,5
42,1
9,4
4,4
PM1.3
23,8
71,3
15,9
3,5
4,4
PM0.39
13,0
43,9
8,2
0,0
0,0
PM10
24,8
40,1
9,4
PM1.3
14,8
25,1
4,6
PM0.39
5,9
10,2
1,6
PM10
152,8
517,6
57,7
11,4
24,7
PM1.3
83,6
302,6
28,6
1,8
1,5
PM0.39
53,9
199,4
15,8
0,0
0,4
PM10
97,0
319,2
33,5
11,8
23,6
PM1.3
68,4
230,9
20,0
3,5
19,3
PM0.39
49,3
168,9
12,7
1,8
13,7
PM10
100,5
225,5
84,6
24,9
67,0
PM1.3
59,4
158,0
30,7
2,7
46,1
PM0.39
33,8
102,4
20,3
0,7
11,8
PM10
142,9
PM1.3
101,2
PM0.39
51,5
73
Appendice
Concentrazioni di alluminio [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Al
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
74
Classe
Media Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
174,6
50,6
366,8
134,9
146,2
PM1.3
39,6
25,3
76,2
32,1
24,9
PM0.39
12,2
12,7
23,2
10,2
2,6
PM10
110,9
273,8
78,3
60,5
30,9
PM1.3
13,3
26,2
16,7
5,9
4,4
PM0.39
6,0
10,3
7,5
4,5
1,5
PM10
155,3
366,9
186,3
41,8
26,1
PM1.3
22,3
46,1
30,4
9,4
3,3
PM0.39
8,5
15,0
15,5
3,0
0,7
PM10
69,0
92,2
107,7
59,4
17,0
PM1.3
16,1
28,5
20,7
8,0
7,1
PM0.39
10,0
19,6
12,9
4,4
3,1
PM10
53,2
57,6
48,7
PM1.3
12,4
12,4
12,5
PM0.39
8,3
8,4
8,3
PM10
191,8
436,9
198,4
42,1
89,7
PM1.3
22,3
43,8
36,1
6,3
3,0
PM0.39
13,5
30,7
18,5
3,3
1,6
PM10
74,9
158,3
84,9
27,5
29,0
PM1.3
18,1
26,1
32,0
5,9
8,4
PM0.39
10,7
12,6
24,5
2,3
3,5
PM10
231,6
371,8
447,7
37,1
69,7
PM1.3
50,6
76,4
112,0
4,4
9,7
PM0.39
24,9
21,2
74,0
2,3
2,2
PM10
61,8
PM1.3
16,4
PM0.39
8,6
Appendice
Concentrazioni di ferro [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Fe
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
447,7
1143
366,8
134,9
146,2
PM1.3
81,9
194,3
76,2
32,1
24,9
PM0.39
29,4
81,6
23,2
10,2
2,6
PM10
412,8
1073,1
291,1
167,4
119,6
PM1.3
66,0
144,5
62,5
32,1
24,9
PM0.39
19,7
47,3
16,8
12,2
2,6
PM10
303,2
632,3
301,2
112,1
167,3
PM1.3
50,9
96,9
45,5
40,0
21,3
PM0.39
12,9
29,4
12,8
4,8
4,5
PM10
152,5
332,7
134,5
73,6
69,3
PM1.3
33,3
48,6
18,2
29,9
36,6
PM0.39
10,3
19,9
5,8
4,6
10,9
PM10
61,9
78,0
45,8
PM1.3
15,6
13,8
17,3
PM0.39
7,5
5,3
9,7
PM10
1405,4
3745,0
757,3
354,3
765,0
PM1.3
50,6
99,1
68,7
23,5
11,1
PM0.39
12,5
25,6
17,9
4,1
2,4
PM10
200,4
417,1
169,4
83,8
131,2
PM1.3
29,4
65,3
25,0
13,7
13,8
PM0.39
10,3
25,5
7,8
3,1
4,5
PM10
196,2
404,2
240,9
52,4
87,3
PM1.3
32,1
71,6
37,5
5,9
13,5
PM0.39
9,8
20,5
13,2
3,1
2,3
PM10
167,3
PM1.3
34,7
PM0.39
14,8
75
Appendice
Concentrazioni di piombo [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Pb
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
76
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
15,7
48,6
6,9
7,0
0,5
PM1.3
11,3
35,5
4,7
4,6
0,4
PM0.39
6,8
24,1
1,0
2,1
0,0
PM10
10,9
24,5
8,6
7,9
2,6
PM1.3
7,8
17,8
6,1
5,4
1,8
PM0.39
4,0
11,0
1,8
2,3
0,7
PM10
6,5
8,4
7,2
4,4
5,9
PM1.3
4,6
6,4
4,4
3,2
4,4
PM0.39
2,5
4,5
1,0
1,9
2,7
PM10
5,1
7,3
2,8
8,4
2,0
PM1.3
3,6
5,4
1,7
6,1
1,2
PM0.39
2,3
3,7
0,4
5,0
0,4
PM10
2,4
3,0
1,9
PM1.3
1,5
1,7
1,4
PM0.39
0,4
0,5
0,4
PM10
10,5
34,2
3,6
1,9
2,4
PM1.3
7,1
23,9
2,4
1,2
0,9
PM0.39
5,6
19,6
1,0
0,8
0,9
PM10
7,9
23,4
2,1
5,1
1,1
PM1.3
5,6
16,9
1,3
3,8
0,6
PM0.39
3,2
9,2
0,6
2,8
0,2
PM10
3,4
6,5
2,6
3,6
0,7
PM1.3
2,3
5,1
1,7
2,0
0,5
PM0.39
1,5
3,8
1,0
1,4
0,0
PM10
7,6
PM1.3
6,0
PM0.39
3,9
Appendice
Concentrazioni di rame [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Cu
Classe
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
27,3
58,5
17,4
24,3
9,2
PM1.3
14,5
23,3
11,8
16,1
6,8
PM0.39
8,2
13,4
7,6
8,8
2,8
PM10
21,1
42,2
13,7
16,2
12,5
PM1.3
13,4
22,2
9,2
13,3
9,2
PM0.39
8,4
14,6
5,9
7,5
5,6
PM10
26,0
34,7
30,5
11,7
27,1
PM1.3
17,7
18,4
20,8
9,3
22,2
PM0.39
11,9
12,0
15,3
4,8
15,3
PM10
12,1
17,1
13,5
7,9
10,0
PM1.3
7,8
9,0
9,4
5,9
7,0
PM0.39
4,9
6,2
7,0
3,6
2,9
PM10
6,4
7,6
5,3
PM1.3
3,7
3,2
4,3
PM0.39
1,5
1,2
1,9
PM10
58,1
122,6
40,7
49,4
19,6
PM1.3
21,9
23,4
21,5
32,2
10,5
PM0.39
12,1
8,7
13,3
19,0
7,5
PM10
19,5
33,4
15,9
14,2
14,6
PM1.3
12,2
17,6
10,8
10,1
10,4
PM0.39
8,6
13,7
7,9
5,7
7,1
PM10
16,1
25,7
20,5
5,3
12,9
PM1.3
11,2
17,2
13,9
3,9
10,0
PM0.39
7,7
12,4
10,9
2,4
5,0
PM10
16,1
PM1.3
10,3
PM0.39
8,0
77
Appendice
Concentrazioni di vanadio [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
V
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
78
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
1,2
3,0
1,0
0,4
0,4
PM1.3
0,8
2,0
0,7
0,3
0,2
PM0.39
0,5
1,5
0,3
0,1
0,1
PM10
3,2
11,5
0,4
0,8
0,2
PM1.3
2,3
8,4
0,3
0,6
0,1
PM0.39
1,7
6,5
0,1
0,2
0,0
PM10
1,1
1,7
1,2
0,5
0,7
PM1.3
0,7
1,0
0,8
0,4
0,5
PM0.39
0,4
0,6
0,4
0,2
0,2
PM10
0,9
1,2
1,5
0,4
0,3
PM1.3
0,6
0,9
1,2
0,3
0,2
PM0.39
0,3
0,5
0,5
0,2
0,0
PM10
0,6
1,0
0,3
PM1.3
0,4
0,7
0,2
PM0.39
0,1
0,2
0,1
PM10
1,4
3,4
1,2
0,5
0,5
PM1.3
0,7
1,4
0,8
0,3
0,2
PM0.39
0,4
0,8
0,4
0,2
0,1
PM10
2,8
9,7
0,5
0,6
0,2
PM1.3
2,2
7,9
0,3
0,5
0,1
PM0.39
1,8
7,0
0,2
0,2
0,0
PM10
1,0
1,7
1,5
0,3
0,5
PM1.3
0,6
1,0
0,8
0,2
0,3
PM0.39
0,3
0,6
0,5
0,1
0,0
PM10
1,4
PM1.3
1,1
PM0.39
0,6
Appendice
Concentrazioni di cromo [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Cr
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
20,0
32,9
24,1
11,4
11,6
PM1.3
10,0
20,0
9,9
5,2
4,8
PM0.39
3,6
7,3
4,4
2,1
0,7
PM10
18,8
42,0
17,8
10,3
4,9
PM1.3
9,7
22,7
8,3
5,5
2,2
PM0.39
4,7
12,7
3,1
2,3
0,6
PM10
10,0
12,0
15,2
6,2
6,8
PM1.3
4,8
6,0
5,9
3,6
3,6
PM0.39
2,1
3,3
2,2
1,1
1,7
PM10
3,1
3,9
4,4
2,4
1,7
PM1.3
1,8
2,3
2,6
1,3
1,0
PM0.39
1,0
1,8
1,5
0,5
0,3
PM10
1,3
1,6
1,0
PM1.3
0,8
0,9
0,6
PM0.39
0,4
0,5
0,3
PM10
11,6
21,0
10,6
6,8
8,0
PM1.3
4,1
8,6
5,2
2,1
0,6
PM0.39
3,2
7,5
3,3
1,4
0,4
PM10
6,7
14,5
6,3
4,3
1,7
PM1.3
4,6
10,7
4,4
2,3
0,8
PM0.39
3,8
10,0
3,4
1,2
0,5
PM10
4,1
8,2
4,9
1,7
1,7
PM1.3
2,5
5,2
3,1
0,7
0,9
PM0.39
1,7
3,6
2,4
0,4
0,4
PM10
4,2
PM1.3
2,6
PM0.39
1,9
79
Appendice
Concentrazioni manganese[ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Mn
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
80
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
12,8
32,9
10,3
5,2
2,7
PM1.3
5,0
13,2
3,9
2,1
1,0
PM0.39
1,3
3,8
1,0
0,3
0,1
PM10
9,0
17,6
9,3
5,0
4,2
PM1.3
3,5
5,8
4,0
2,1
2,0
PM0.39
1,0
2,5
0,9
0,5
0,2
PM10
7,1
12,4
9,4
3,0
3,5
PM1.3
2,7
4,7
2,8
1,5
1,7
PM0.39
0,7
1,6
0,6
0,2
0,4
PM10
3,2
6,0
4,0
0,9
1,9
PM1.3
1,0
1,6
1,1
0,4
0,9
PM0.39
0,3
0,6
0,3
0,1
0,1
PM10
1,2
1,9
0,4
PM1.3
0,3
0,5
0,1
PM0.39
0,1
0,1
0,0
PM10
13,9
34,4
9,3
4,0
7,9
PM1.3
1,2
2,7
1,3
0,4
0,2
PM0.39
0,5
1,2
0,5
0,1
0,0
PM10
3,5
7,9
2,9
1,3
1,7
PM1.3
0,9
2,7
0,6
0,3
0,2
PM0.39
0,5
1,7
0,3
0,1
0,0
PM10
4,6
7,6
8,1
1,0
1,6
PM1.3
0,8
1,6
1,3
0,1
0,4
PM0.39
0,3
0,6
0,5
0,0
0,0
PM10
3,6
PM1.3
1,2
PM0.39
0,5
Appendice
Concentrazioni di nichel [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Ni
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
13,0
32,8
10,3
5,6
3,0
PM1.3
7,0
20,0
4,6
2,3
1,0
PM0.39
3,6
11,8
1,8
0,7
0,1
PM10
8,3
19,8
7,2
3,6
2,8
PM1.3
4,5
11,4
3,1
2,1
1,5
PM0.39
2,2
6,7
1,0
0,8
0,4
PM10
4,2
4,4
7,3
1,9
3,1
PM1.3
2,2
2,6
3,5
1,1
1,7
PM0.39
0,9
1,4
1,3
0,3
0,6
PM10
1,5
2,6
2,6
0,2
0,6
PM1.3
0,9
1,6
1,5
0,1
0,4
PM0.39
0,4
0,9
0,7
0,0
0,1
PM10
1,0
1,8
0,2
PM1.3
0,5
0,8
0,1
PM0.39
0,2
0,4
0,1
PM10
3,1
7,4
2,7
1,5
1,0
PM1.3
1,5
3,7
1,4
0,6
0,2
PM0.39
0,9
2,2
0,9
0,3
0,1
PM10
2,4
7,3
1,0
0,6
0,6
PM1.3
1,8
5,7
0,6
0,4
0,4
PM0.39
1,4
4,9
0,4
0,1
0,2
PM10
1,3
2,3
2,0
0,3
0,7
PM1.3
0,8
1,5
1,2
0,1
0,3
PM0.39
0,5
1,0
0,9
0,1
0,0
PM10
3,0
PM1.3
2,2
PM0.39
1,7
81
Appendice
Concentrazioni di zinco [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Zn
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
82
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
53,2
107,4
47,9
42,7
14,7
PM1.3
25,8
51,4
26,2
18,7
7,1
PM0.39
7,5
20,6
6,2
2,6
0,5
PM10
54,6
86,5
56,5
58,0
17,6
PM1.3
29,2
47,9
28,1
31,4
9,5
PM0.39
8,9
21,5
5,7
5,2
3,3
PM10
38,1
47,5
71,3
20,9
12,7
PM1.3
20,4
33,0
28,3
13,8
6,6
PM0.39
8,8
26,0
5,3
1,5
2,4
PM10
15,5
29,2
20,8
5,5
6,4
PM1.3
8,5
17,4
10,3
3,0
3,6
PM0.39
3,9
10,5
3,4
1,1
0,7
PM10
13,9
20,3
7,4
PM1.3
7,5
10,0
5,1
PM0.39
3,1
3,6
2,6
PM10
37,4
88,7
34,7
13,8
12,5
PM1.3
11,8
25,9
16,1
4,0
1,1
PM0.39
6,3
12,3
11,1
1,6
0,3
PM10
20,2
55,3
9,6
9,8
6,3
PM1.3
12,8
37,4
5,5
5,3
3,0
PM0.39
9,5
30,5
3,0
2,9
1,7
PM10
18,9
47,1
14,8
4,1
9,5
PM1.3
10,9
26,7
8,9
2,0
5,9
PM0.39
6,4
15,0
6,4
1,1
2,9
PM10
70,7
PM1.3
38,4
PM0.39
17,1
Appendice
Concentrazioni di cadmio [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Cd
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,9
3,7
0,0
0,0
0,0
PM1.3
0,7
2,8
0,0
0,0
0,0
PM0.39
0,5
2,2
0,0
0,0
0,0
PM10
0,6
2,3
0,0
0,1
0,1
PM1.3
0,5
1,7
0,0
0,1
0,1
PM0.39
0,3
1,3
0,0
0,0
0,0
PM10
0,1
0,2
0,2
0,0
0,1
PM1.3
0,1
0,2
0,1
0,0
0,0
PM0.39
0,0
0,1
0,0
0,0
0,0
PM10
0,1
0,3
0,0
0,2
0,0
PM1.3
0,1
0,2
0,0
0,1
0,0
PM0.39
0,1
0,1
0,0
0,1
0,0
PM10
0,0
0,0
0,0
PM1.3
0,0
0,0
0,0
PM0.39
0,0
0,0
0,0
PM10
1,0
3,7
0,1
0,0
0,1
PM1.3
0,7
2,6
0,1
0,0
0,0
PM0.39
0,6
2,2
0,1
0,0
0,0
PM10
0,7
2,7
0,0
0,0
0,1
PM1.3
0,5
2,0
0,0
0,0
0,1
PM0.39
0,4
1,4
0,0
0,0
0,1
PM10
0,1
0,1
0,0
0,1
0,1
PM1.3
0,1
0,1
0,0
0,0
0,1
PM0.39
0,0
0,1
0,0
0,0
0,1
PM10
0,2
PM1.3
0,1
PM0.39
0,1
83
Appendice
APPENDICE D
Concentrazione IPA [ng/m3]
Di seguito sono riportate le concentrazioni degli IPA totali e dei singoli IPA metalli misurate in GC-MS ed aggregate in 3 classi
dimensionali per la media annua ed i valori stagionali.
Concentrazioni di IPA [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
IPA
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
84
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
6,0
20,3
1,4
0,9
1,6
PM1.3
5,7
19,1
1,3
0,8
1,5
PM0.39
4,4
15,1
0,9
0,5
1,0
PM10
3,8
11,1
0,9
0,4
2,8
PM1.3
3,6
10,4
0,9
0,4
2,7
PM0.39
2,4
7,0
0,6
0,3
1,8
PM10
3,9
8,8
0,3
0,4
5,9
PM1.3
3,5
7,8
0,3
0,4
5,5
PM0.39
2,4
5,4
0,2
0,3
3,5
PM10
2,6
7,6
0,4
0,8
1,5
PM1.3
2,3
6,6
0,4
0,8
1,4
PM0.39
1,7
4,9
0,3
0,5
1,2
PM10
1,0
2,0
0,0
PM1.3
0,5
1,0
0,0
PM0.39
0,3
0,5
0,0
PM10
8,2
27,0
2,3
1,3
2,0
PM1.3
7,9
26,5
2,2
1,2
1,8
PM0.39
5,6
18,2
1,9
1,1
1,2
PM10
2,6
2,9
0,4
0,2
6,7
PM1.3
2,3
2,4
0,4
0,1
6,3
PM0.39
1,5
1,7
0,3
0,1
3,9
PM10
4,4
12,8
0,4
0,3
4,3
PM1.3
4,1
11,8
0,3
0,3
4,0
PM0.39
2,9
8,6
0,3
0,2
2,7
PM10
5,7
PM1.3
4,7
PM0.39
3,4
Appendice
Concentrazioni di fenantrene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Fenantrene
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,12
0,41
0,02
0,02
0,04
PM1.3
0,11
0,37
0,02
0,02
0,03
PM0.39
0,09
0,29
0,01
0,01
0,02
PM10
0,12
0,39
0,03
0,03
0,03
PM1.3
0,11
0,35
0,02
0,03
0,03
PM0.39
0,07
0,22
0,02
0,02
0,02
PM10
0,06
0,13
0,02
0,03
0,06
PM1.3
0,04
0,09
0,02
0,03
0,04
PM0.39
0,03
0,07
0,01
0,02
0,03
PM10
0,13
0,38
0,02
0,05
0,07
PM1.3
0,11
0,34
0,02
0,04
0,06
PM0.39
0,09
0,28
0,01
0,03
0,05
PM10
0,04
0,08
0,00
PM1.3
0,02
0,04
0,00
PM0.39
0,01
0,02
0,00
PM10
0,24
0,38
0,19
0,17
0,20
PM1.3
0,22
0,33
0,19
0,16
0,18
PM0.39
0,18
0,23
0,17
0,15
0,16
PM10
0,07
0,18
0,02
0,03
0,07
PM1.3
0,06
0,15
0,02
0,02
0,05
PM0.39
0,04
0,10
0,01
0,01
0,04
PM10
0,06
0,13
0,02
0,02
0,08
PM1.3
0,05
0,09
0,01
0,02
0,07
PM0.39
0,04
0,07
0,01
0,02
0,04
PM10
0,09
PM1.3
0,05
PM0.39
0,03
85
Appendice
Concentrazioni di antracene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Antracene
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
86
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,04
0,13
0,00
0,01
0,01
PM1.3
0,04
0,13
0,00
0,00
0,00
PM0.39
0,02
0,05
0,00
0,00
0,00
PM10
0,03
0,08
0,00
0,01
0,01
PM1.3
0,02
0,08
0,00
0,01
0,01
PM0.39
0,02
0,06
0,00
0,01
0,00
PM10
0,03
0,08
0,00
0,02
0,01
PM1.3
0,02
0,04
0,00
0,02
0,01
PM0.39
0,01
0,02
0,00
0,02
0,00
PM10
0,03
0,10
0,00
0,02
0,01
PM1.3
0,02
0,06
0,00
0,01
0,01
PM0.39
0,02
0,04
0,00
0,01
0,01
PM10
0,04
0,08
0,00
PM1.3
0,02
0,04
0,00
PM0.39
0,01
0,02
0,00
PM10
0,04
0,07
0,02
0,03
0,03
PM1.3
0,04
0,06
0,02
0,03
0,03
PM0.39
0,03
0,05
0,02
0,03
0,03
PM10
0,02
0,04
0,00
0,00
0,01
PM1.3
0,01
0,04
0,00
0,00
0,01
PM0.39
0,01
0,03
0,00
0,00
0,01
PM10
0,03
0,08
0,00
0,01
0,01
PM1.3
0,02
0,04
0,00
0,01
0,01
PM0.39
0,01
0,02
0,00
0,01
0,01
PM10
0,08
PM1.3
0,04
PM0.39
0,02
Appendice
Concentrazioni di fluorantene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Fluorantene TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,64
2,37
0,05
0,05
0,07
PM1.3
0,61
2,28
0,05
0,04
0,06
PM0.39
0,48
1,78
0,04
0,02
0,06
PM10
0,22
0,68
0,05
0,11
0,06
PM1.3
0,20
0,60
0,04
0,10
0,05
PM0.39
0,14
0,41
0,03
0,08
0,04
PM10
0,16
0,41
0,03
0,11
0,11
PM1.3
0,15
0,37
0,03
0,10
0,09
PM0.39
0,10
0,27
0,02
0,03
0,07
PM10
0,31
0,92
0,04
0,19
0,09
PM1.3
0,29
0,87
0,03
0,17
0,08
PM0.39
0,22
0,67
0,03
0,14
0,06
PM10
0,04
0,08
0,00
PM1.3
0,02
0,04
0,00
PM0.39
0,01
0,02
0,00
PM10
0,39
0,59
0,42
0,30
0,26
PM1.3
0,36
0,51
0,41
0,29
0,24
PM0.39
0,31
0,35
0,39
0,27
0,23
PM10
0,10
0,27
0,03
0,02
0,08
PM1.3
0,09
0,24
0,03
0,02
0,06
PM0.39
0,05
0,15
0,02
0,01
0,04
PM10
0,46
1,51
0,02
0,08
0,21
PM1.3
0,43
1,46
0,02
0,07
0,18
PM0.39
0,31
1,08
0,02
0,06
0,10
PM10
0,48
PM1.3
0,42
PM0.39
0,28
87
Appendice
Concentrazioni di pirene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Pirene
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
88
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,77
2,89
0,06
0,04
0,09
PM1.3
0,74
2,79
0,06
0,03
0,09
PM0.39
0,58
2,18
0,05
0,03
0,08
PM10
0,22
0,71
0,05
0,04
0,06
PM1.3
0,19
0,63
0,05
0,03
0,06
PM0.39
0,14
0,44
0,04
0,03
0,05
PM10
0,17
0,49
0,03
0,04
0,11
PM1.3
0,15
0,45
0,03
0,03
0,09
PM0.39
0,11
0,33
0,02
0,03
0,07
PM10
0,26
0,78
0,06
0,08
0,11
PM1.3
0,24
0,74
0,05
0,08
0,09
PM0.39
0,18
0,56
0,04
0,07
0,07
PM10
0,04
0,08
0,00
PM1.3
0,02
0,04
0,00
PM0.39
0,01
0,02
0,00
PM10
0,57
0,79
0,60
0,45
0,43
PM1.3
0,53
0,69
0,59
0,43
0,41
PM0.39
0,46
0,48
0,56
0,41
0,39
PM10
0,10
0,27
0,03
0,02
0,08
PM1.3
0,09
0,23
0,03
0,02
0,07
PM0.39
0,06
0,15
0,02
0,02
0,04
PM10
0,35
1,08
0,03
0,03
0,25
PM1.3
0,33
1,04
0,03
0,03
0,21
PM0.39
0,23
0,76
0,03
0,03
0,12
PM10
0,37
PM1.3
0,33
PM0.39
0,22
Appendice
Concentrazioni di crisene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3, PM0.39
relativa al periodo di campionamento
Crisene
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,43
1,47
0,10
0,05
0,11
PM1.3
0,42
1,42
0,09
0,05
0,11
PM0.39
0,31
1,07
0,07
0,04
0,08
PM10
0,22
0,45
0,07
0,02
0,34
PM1.3
0,20
0,41
0,06
0,02
0,32
PM0.39
0,13
0,29
0,05
0,02
0,18
PM10
0,34
0,63
0,05
0,03
0,66
PM1.3
0,32
0,59
0,04
0,03
0,62
PM0.39
0,20
0,41
0,03
0,02
0,35
PM10
0,29
0,50
0,06
0,07
0,55
PM1.3
0,28
0,46
0,05
0,07
0,52
PM0.39
0,20
0,34
0,05
0,05
0,35
PM10
0,04
0,08
0,00
PM1.3
0,02
0,04
0,00
PM0.39
0,01
0,02
0,00
PM10
0,25
0,39
0,35
0,10
0,17
PM1.3
0,24
0,37
0,34
0,10
0,16
PM0.39
0,19
0,25
0,30
0,08
0,14
PM10
0,10
0,11
0,05
0,02
0,24
PM1.3
0,10
0,10
0,05
0,02
0,22
PM0.39
0,07
0,07
0,04
0,01
0,16
PM10
0,45
0,84
0,04
0,02
0,90
PM1.3
0,43
0,80
0,04
0,02
0,85
PM0.39
0,27
0,50
0,03
0,02
0,52
PM10
0,24
PM10
0,24
PM1.3
0,20
PM1.3
0,20
PM0.39
0,13
PM0.39
0,13
89
Appendice
Concentrazioni di benzo(a)antaracene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3,
PM0.39 relativa al periodo di campionamento
Benzo(a) Antracene TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
90
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,43
1,56
0,05
0,03
0,08
PM1.3
0,41
1,48
0,05
0,03
0,07
PM0.39
0,30
1,11
0,04
0,02
0,05
PM10
0,23
0,62
0,03
0,01
0,25
PM1.3
0,21
0,57
0,03
0,01
0,24
PM0.39
0,14
0,41
0,02
0,01
0,12
PM10
0,26
0,60
0,01
0,02
0,42
PM1.3
0,24
0,52
0,01
0,01
0,40
PM0.39
0,15
0,37
0,01
0,01
0,21
PM10
0,27
0,64
0,02
0,04
0,38
PM1.3
0,26
0,60
0,02
0,04
0,37
PM0.39
0,18
0,44
0,02
0,03
0,24
PM10
0,04
0,08
0,00
PM1.3
0,02
0,04
0,00
PM0.39
0,01
0,02
0,00
PM10
0,21
0,52
0,15
0,06
0,12
PM1.3
0,20
0,49
0,14
0,05
0,12
PM0.39
0,15
0,33
0,13
0,04
0,10
PM10
0,10
0,20
0,02
0,01
0,17
PM1.3
0,09
0,18
0,02
0,01
0,16
PM0.39
0,06
0,13
0,01
0,01
0,11
PM10
0,49
1,18
0,01
0,01
0,74
PM1.3
0,46
1,11
0,01
0,01
0,70
PM0.39
0,31
0,80
0,01
0,01
0,41
PM10
0,59
PM1.3
0,54
PM0.39
0,37
Appendice
Concentrazioni di benzo(k)fluorantene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3,
PM0.39 relativa al periodo di campionamento
Benzo(k)
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Flourantene
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,32
0,68
0,24
0,14
0,22
PM1.3
0,30
0,63
0,23
0,13
0,21
PM0.39
0,23
0,51
0,16
0,10
0,14
PM10
0,23
0,35
0,14
0,03
0,39
PM1.3
0,22
0,33
0,14
0,03
0,37
PM0.39
0,15
0,24
0,09
0,02
0,26
PM10
0,34
0,45
0,04
0,04
0,83
PM1.3
0,32
0,41
0,04
0,03
0,78
PM0.39
0,22
0,29
0,02
0,02
0,52
PM10
0,26
0,42
0,04
0,06
0,51
PM1.3
0,24
0,38
0,04
0,05
0,48
PM0.39
0,17
0,28
0,03
0,03
0,32
PM10
0,04
0,08
0,00
PM1.3
0,02
0,04
0,00
PM0.39
0,01
0,02
0,00
PM10
0,23
0,69
0,12
0,03
0,06
PM1.3
0,21
0,64
0,11
0,03
0,06
PM0.39
0,15
0,49
0,07
0,02
0,04
PM10
0,11
0,15
0,06
0,01
0,21
PM1.3
0,09
0,11
0,05
0,01
0,20
PM0.39
0,06
0,08
0,04
0,01
0,13
PM10
0,38
0,62
0,04
0,02
0,83
PM1.3
0,35
0,58
0,03
0,02
0,78
PM0.39
0,24
0,43
0,03
0,01
0,49
PM10
0,53
PM1.3
0,49
PM0.39
0,35
91
Appendice
Concentrazioni di benzo(b)fluorantene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3,
PM0.39 relativa al periodo di campionamento
Benzo(b)
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
92
Flourantene
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,91
2,88
0,27
0,16
0,32
PM1.3
0,85
2,69
0,26
0,15
0,30
PM0.39
0,66
2,16
0,19
0,12
0,19
PM10
0,63
1,43
0,16
0,05
0,87
PM1.3
0,60
1,34
0,15
0,05
0,84
PM0.39
0,43
0,97
0,11
0,04
0,59
PM10
0,97
2,27
0,06
0,06
1,48
PM1.3
0,92
2,18
0,05
0,05
1,39
PM0.39
0,63
1,55
0,03
0,04
0,91
PM10
0,65
1,48
0,06
0,08
0,98
PM1.3
0,62
1,42
0,05
0,07
0,94
PM0.39
0,45
1,04
0,04
0,05
0,66
PM10
0,07
0,13
0,00
PM1.3
0,05
0,09
0,00
PM0.39
0,02
0,04
0,00
PM10
0,75
2,70
0,14
0,05
0,11
PM1.3
0,73
2,65
0,12
0,05
0,10
PM0.39
0,55
2,01
0,09
0,03
0,07
PM10
0,25
0,49
0,07
0,02
0,40
PM1.3
0,23
0,44
0,06
0,02
0,38
PM0.39
0,16
0,32
0,05
0,02
0,26
PM10
0,92
2,49
0,05
0,03
1,13
PM1.3
0,89
2,42
0,05
0,03
1,07
PM0.39
0,63
1,76
0,04
0,02
0,71
PM10
1,35
PM1.3
1,26
PM0.39
1,21
Appendice
Concentrazioni di benzo(a)pirene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3,
PM0.39 relativa al periodo di campionamento
Benzo(a) Pirene TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,44
1,41
0,13
0,06
0,16
PM1.3
0,41
1,31
0,12
0,06
0,15
PM0.39
0,31
1,03
0,08
0,03
0,08
PM10
0,23
0,60
0,08
0,01
0,20
PM1.3
0,21
0,56
0,08
0,01
0,19
PM0.39
0,14
0,38
0,05
0,01
0,11
PM10
0,35
0,84
0,02
0,02
0,53
PM1.3
0,33
0,80
0,02
0,02
0,50
PM0.39
0,19
0,50
0,01
0,02
0,25
PM10
0,21
0,40
0,02
0,05
0,36
PM1.3
0,19
0,36
0,02
0,04
0,34
PM0.39
0,11
0,22
0,01
0,02
0,17
PM10
0,04
0,08
0,00
PM1.3
0,02
0,04
0,00
PM0.39
0,01
0,02
0,00
PM10
0,47
1,74
0,07
0,02
0,04
PM1.3
0,46
1,72
0,07
0,02
0,04
PM0.39
0,35
1,32
0,04
0,01
0,03
PM10
0,11
0,23
0,03
0,01
0,18
PM1.3
0,10
0,21
0,03
0,01
0,17
PM0.39
0,07
0,16
0,02
0,00
0,10
PM10
0,44
1,04
0,02
0,01
0,69
PM1.3
0,42
1,00
0,01
0,01
0,64
PM0.39
0,26
0,68
0,01
0,01
0,32
PM10
0,37
PM1.3
0,33
PM0.39
0,19
93
Appendice
Concentrazioni di in(1,2,3) pirene+dib (a,h)ant [ng/m3] nelle frazioni
PM10, PM1.3, PM0.39 relativa al periodo di campionamento
In(1,2,3) Pirene + Dib (a,h) Ant
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
94
Classe
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
1,12
4,14
0,22
0,13
0,00
PM1.3
1,04
3,84
0,21
0,12
0,00
PM0.39
0,84
3,15
0,15
0,06
0,00
PM10
1,22
4,69
0,14
0,04
0,00
PM1.3
1,16
4,49
0,13
0,03
0,00
PM0.39
0,74
2,85
0,09
0,02
0,00
PM10
0,48
1,84
0,04
0,03
0,00
PM1.3
0,37
1,44
0,03
0,03
0,00
PM0.39
0,26
1,00
0,02
0,02
0,00
PM10
0,31
1,13
0,04
0,07
0,00
PM1.3
0,21
0,73
0,03
0,06
0,00
PM0.39
0,14
0,53
0,02
0,03
0,00
PM10
0,40
0,80
0,00
PM1.3
0,20
0,40
0,00
PM0.39
0,10
0,20
0,00
PM10
2,74
10,85
0,09
0,02
0,00
PM1.3
2,72
10,78
0,08
0,02
0,00
PM0.39
1,74
6,89
0,04
0,01
0,00
PM10
0,18
0,64
0,06
0,01
0,00
PM1.3
0,14
0,49
0,06
0,01
0,00
PM0.39
0,10
0,35
0,04
0,01
0,00
PM10
0,60
2,32
0,04
0,02
0,00
PM1.3
0,50
1,92
0,04
0,02
0,00
PM0.39
0,37
1,45
0,03
0,02
0,00
PM10
0,85
PM1.3
0,45
PM0.39
0,20
Appendice
Concentrazioni di benzo(ghi)pirilene [ng/m3] nelle frazioni PM10, PM1.3,
PM0.39 relativa al periodo di campionamento
Benzo(ghi)
Perilene
Media
Annuale
[ng/m3]
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
PM10
0,75
2,33
0,24
0,17
0,25
PM1.3
0,70
2,18
0,23
0,16
0,23
PM0.39
0,55
1,81
0,17
0,09
0,14
PM10
0,41
1,12
0,15
0,06
0,30
PM1.3
0,39
1,07
0,15
0,05
0,29
PM0.39
0,26
0,71
0,10
0,03
0,20
PM10
0,51
1,09
0,04
0,05
0,85
PM1.3
0,45
0,89
0,04
0,05
0,81
PM0.39
0,31
0,63
0,02
0,03
0,55
PM10
0,42
0,82
0,07
0,16
0,62
PM1.3
0,35
0,62
0,06
0,15
0,59
PM0.39
0,25
0,47
0,04
0,07
0,41
PM10
0,20
0,40
0,00
PM1.3
0,10
0,20
0,00
PM0.39
0,05
0,10
0,00
PM10
2,15
8,30
0,15
0,06
0,09
PM1.3
2,12
8,24
0,13
0,05
0,07
PM0.39
1,50
5,84
0,08
0,03
0,04
Classe
TRV
TRF
NAR
SPO
MAR
PGF
PGC
GUB
BRU
PM10
0,18
0,33
0,07
0,02
0,29
PM1.3
0,15
0,25
0,06
0,02
0,28
PM0.39
0,11
0,17
0,05
0,01
0,19
PM10
0,66
1,51
0,08
0,07
0,99
PM1.3
0,60
1,31
0,08
0,06
0,94
PM0.39
0,43
1,01
0,07
0,05
0,61
PM10
0,76
PM1.3
0,56
PM0.39
0,39
95
Finito di stampare
nel maggio 2012
a Cerbara (PG)
da GESP srl
per conto di Arpa Umbria
Caratteristiche morfologiche e chimiche delle polveri fini in Umbria
Caratteristiche morfologiche
e chimiche delle polveri fini
in Umbria
Caratteristiche morfologiche
e chimiche delle polveri fini
in Umbria
Arpa Umbria / Università degli Studi di Perugia
Dipartimento di Ingegneria Civile
ed Ambientale
Dipartimento di Ingegneria Civile ed Ambientale
Università degli Studi di Perugia
Università degli studi di Perugia
Dipartimento di Ingegneria Civile
ed Ambientale