SCENARI DI EMISSIONI DI PARTICOLATO E DEI
SUOI PRECURSORI DA TRAFFICO VEICOLARE IN
LOMBARDIA
Cinzia Pastorello, Stefano Caserini, Michele Giugliano
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA IDRAULICA,
INFRASTRUTTURE VIARIE, AMBIENTALE E
DEL RILEVAMENTO
ENTE NAZIONALE PER LE NUOVE
TECNOLOGIE E L’AMBIENTE
Obiettivi
Definizione sperimentale di fattori di emissione
di particolato dei nuovi autoveicoli.
Stima delle emissioni da traffico di particolato primario
e dei suoi principali precursori in Regione Lombardia in
relazione a diversi scenari.
Stima delle emissioni da traffico
Etotali = Ecaldo + Efreddo + Eevaporative + Eabrasione
 Ecaldo rappresenta le emissioni a caldo, ovvero le emissioni dai veicoli i cui
motori hanno raggiunto la loro temperatura di esercizio
Ecaldo i, j, k = Nj · Mj,k · FE(V)caldoi,j,k;
Efreddo è il termine che tiene conto dell'effetto delle emissioni durante il
Nj
numero
di veicoli
della classedell'acqua
j [veicolo] di raffreddamento < 70°C);
riscaldamento
del veicolo
(temperatura
Mj,k
chilometri percorsi dal veicolo j sulla strada k [km/anno]
FE(V) i,j,k fattori di emissione per l’inquinante i, il veicolo j sulla strada k
[g/(km*veicolo)],a
funzione
velocità
media
di un
FEfreddoi,j,k
Efreddo =
Nj · Mj ·della
FE caldoi,j,k
·(efreddo
/ecaldo
ij –ciclo
1) · di
b guida
Eevaporative rappresenta le emissioni evaporative costituite dai soli COVNM
(composti organici volatili non metanici).
Eevaporative = E giornaliere + E spegnimento + E marcia = f(Nj, Mj, FE)
Eabrasione è il contributo dall’usura di freni, pneumatici e manto stradale. Si
calcola solo per il particolato.
Ei,j,k = Nj · Mj · EF,j,k · fi · S(V)
Emissioni da traffico
 Numero veicoli
 Fattori di emissione
 Percorrenze
Bollettino
petrolifero
Bilancio dei combustibili
Vendite di combustibile
[t anno-1]
Cc= Sij FCij · NVij · Pij
FC – fattore di
Venduto
Stimato con la
consumo [g km-1] metodologia
Percorrenze
[km anno-1]
Tipo di strada i
Cc= Sij FCij  NVi  P’  FPj  FSii
Tipo di veicolo j
Cc= Sij FCij · NVij · P’  FPj  FSii
FRAZIONE DELLA PERCORRENZA TOTALE PER TIPOLOGIA DI
STRADA
FSij 
Pij
Pj
0.90
Autoveicoli diesel
0.80
 tipo di veicolo
età del veicolo
combustibile
percentuale percorrenza
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
0
5
10
15
20
25
30
35
40
età del veicolo
Autostrade
Strade extraurbane
Strade urbane
45
Cc= Sij FCij · NVij · P’  FPj  FSii
DIPENDENZA DELLA PERCORRENZA ANNUA DALL’ETÀ DEL
VEICOLO
Analisi 3000 dati
sperimentali raccolti
nella campagna
bollino blu
30000
Dati letteratura
percorrenza [km/anno]
25000
20000
15000
10000
P’ = Cc/ (Sij FCij * NVij * FSij * FPj)
5000
0
0
5
10
15
20
25
età del veicolo [anni]
autoveicoli diesel
autoveicoli benzina
30
35
Nel dettaglio
Consumo anni 1998-2004
C= S NVi ·FCij(v) · Pij=
P* · S NVi · FCij(v) · FPj· FSij
Numero veicoli per classe
COPERT (Dati ACI)
Velocità media per tipo
di strada
Percentuale di percorrenza per
tipo di strada FSij
FPj
P’ =
Cvenduto
1
S (FCi(v) · NV · FPj · FSij)
E= S NVi · FEij(v) · FPj · FSij · P’
Scenari
consumo
tecnologia
1. Scenario di base
2. Scenario veloce rinnovo
tecnologico
1. Scenario di base
2. Scenario di crescita
3. Scenario costante
3. Scenario lento rinnovo
4. Scenario di decrescita
tecnologico
12 scenari
Scenari tecnologici
Veicoli immatricolati tra il 1998 e il 2004
1998
DATI ACI:
Settore
Combustibile
Cilindrata
Peso
Tipo legislativo
benzina
autoveicolo
66%
Benzina
Diesel
diesel
veicolo commerciale
pesante
1%
diesel
autoveicolo
7%
benzina
ciclomotore
14%
benzina
motociclo
6%
diesel
benzina
veicolo commerciale
veicolo commerciale
leggero
leggero
5%
1%
GPL
Conventional/PRE EURO
EURO I
EURO II
EURO III
EURO IV
1.5
1.4
1.3
1.2
6,000,000
1.1
5,000,000
1.0
1998
autoveicolo
1999
2000
motoveicolo
2001
Numero veicoli
4,000,000
0.9
2002
veicolo commerciale leggero
2003
2004
3,000,000
veicolo commerciale pesante
totale
2,000,000
5,000,000
4,500,000
1,000,000
4,000,000
0
Numero veicoli
3,500,000
1998
1999
3,000,000
2000
benzina
2,500,000
2,000,000
1,500,000
1,000,000
500,000
0
1998
1999
PRE EURO
2000
EURO I
2001
EURO II
2002
EURO III
2003
2004
2001
diesel
GPL
2002
2003
2004
Scenario
Base
lento
Scenario
rinnovotecnologico
tecnologico
Scenario veloce
base rinnovo
2,500,000
2,500,000
Numero veicoli
veicoli
Numero
2,000,000
2,000,000
1,500,000
1,500,000
1,000,000
1,000,000
500,000
500,000
00
1998
1998 1999
1999 2000
2000 2001
2001 2002
2002 2003
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Anno
EURO
0 EURO
I I EURO
II II EURO
III III EURO
IVIV DPF
PRE
EURO
EURO
EURO
EURO
EURO
DPF
lento rinnovo
Scenario veloce
base
rinnovotecnologico
tecnologico
5,000,000
4,500,000
4,000,000
Numero veicoli
3,500,000
3,000,000
2,500,000
2,000,000
1,500,000
1,000,000
500,000
0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Anno
EURO
0 EURO
I I EURO
II II EURO
IIIIII EURO
IVIV
PRE
EURO
EURO
EURO
EURO
EURO
Scenari vendite combustibili
2.0
1.8
Dati disponibili –
bollettino petrolifero
Proiezione
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
1996
1998
2000
2002
2004
benzina base
benzina crescita
benzina costante
benzina diminuzione
2006
2008
diesel base
diesel crescita
diesel costante
diesel diminuzione
2010
2012
2014
totale base
totale crescita
totale costante
totale diminuzione
2016
Risultati
Scenario più probabile:  tecnologia base
0
0
c
c
Emisisoni totali
 consumo di combustibile costante nel decennio
2005-2015
Emisisoni totali
2.50
1.40
1.20
2.00
1.00
1.50
0.80
0.60
1.00
0.40
0.50
0.20
0.00
0.00
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Anno
Anno
PM scarico
PM abrasione
PMtotale
COV
NH3 NOx
SO2
BAU
costante
PM10 da scarico
Emissioni totali
Emissione PM10 allo scarico [t/anno]
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
DIESEL
1,000
0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
autoveicolo benzina
veicolo commerciale leggero benzina
veicolo commerciale pesante diesel
ciclomotore
autoveicolo diesel
motociclo
veicolo commerciale leggero diesel
BAU
costante
PM10 da abrasione
Emissioni totali
Emissione PM10 da abrasione [t/anno]
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
autoveicolo benzina
veicolo commerciale leggero benzina
veicolo commerciale pesante diesel
ciclomotore
autoveicolo diesel
motociclo
veicolo commerciale leggero diesel
BAU
costante
PM10 totale
Emissioni totali
Emissione PM10 totale [t/anno]
12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
autoveicolo benzina
veicolo commerciale leggero benzina
veicolo commerciale pesante diesel
ciclomotore
autoveicolo diesel
motociclo
veicolo commerciale leggero diesel
Effetto della tecnologia: variazione delle emissioni
rispetto allo scenario tecnologico di base
1.2
Il parco circolante
viene
gradualmente
sostituito da veicoli
di generazione
EURO III, EURO
IV ed EURO V
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
PM allo scarico
COV
PM totale
NOx
PM abrasione
NH3
2015
2014
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
0.0
Effetto della tecnologia: variazione delle emissioni
rispetto allo scenario tecnologico di base
1.6
1.4
Il parco circolante
viene sostituito con
un tasso di
rinnovo pari alla
metà di quello
stimato per lo
scenario di base
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
2015
NH3
PM10 abrasione
PM10 totale
NOx
PM10 allo scarico
COV
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
0.0
Effetto dei consumi
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
2000
autoveicolo benzina
motociclo
autoveicolo diesel
veicolo commerciale pesante
2005
2010
2015
ciclomotore
veicolo commerciale leggero benzina
veicolo commerciale leggero diesel
riduzione
costante
aumento
base
riduzione
costante
aumento
base
riduzione
costante
aumento
base
riduzione
costante
aumento
0
base
Emissioni PM scarico [t/anno]
8,000
Risultati: variazioni delle emissioni totali al 2015, rispetto al 2001
• emissioni da traffico in relazione agli scenari
• riduzione delle emissioni di SO2 e NOx da centrali termoelettriche
• emissioni costanti da altre sorgenti
codice
scenario
tecnologia
consumi
1
in linea
2
SO2
NOx
COV
CO2
NH3
PM10
in linea
-51.0%
-25.8%
-16.5%
5.4%
-0.7%
-15.1%
veloce
in linea
-51.0%
-33.7%
-19.1%
5.4%
-0.6%
-21.7%
3
lento
in linea
-51.0%
-18.4%
-13.0%
5.4%
-0.9%
-9.7%
4
in linea
costante
-51.0%
-31.5%
-17.6%
-0.9%
-1.1%
-19.5%
5
veloce
costante
-51.0%
-37.7%
-19.8%
-0.9%
-1.0%
-24.7%
6
lento
costante
-51.0%
-25.6%
-14.7%
-0.9%
-1.3%
-15.2%
7
in linea
aumento
-51.0%
-20.2%
-15.4%
11.8%
-0.4%
-10.7%
8
veloce
aumento
-51.0%
-39.4%
-18.5%
11.8%
-0.2%
-18.6%
9
lento
aumento
-51.0%
-11.3%
-11.3%
11.8%
-0.6%
-4.3%
10
in linea
diminuzione
-51.0%
-37.1%
-18.7%
-7.3%
-1.5%
-23.8%
11
veloce
diminuzione
-51.0%
-41.8%
-20.5%
-7.3%
-1.4%
-27.8%
12
lento
diminuzione
-51.0%
-32.7%
-16.4%
-7.3%
-1.6%
-20.6%
Contributo inorganico: modello MINNI (modello
Integrato Nazionale a supporto della Negoziazione
Internazionale -ENEA, 2005)
La riduzione dei nitrati è proporzionale
a quella degli NOX
14
3.0
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
18.400
10
12
8
10
6
4
18.420
18.440
18.460
18.480
riduzione emissioni SO2 [%]
2
riduzione concentrazioni NH4 [%]
riduzione concentrazioni SO4 [%]
2.5
riduzione concentrazioni NO3 [%]
12
y = 0.418x - 2.7405
R2 = 0.9978
8
6
18.500
18.520
4
2
0
0
5
10
150
20
0.0
0.5
riduzione emissioni NOx
25
1.0
30
1.5
2.0
[%]riduzione emissioni NH3 [%]
35
40
2.5
3.0
Conclusioni - 1
Emissioni di PM10 da scarico e dei precursori diminuiscono per tutti gli
scenari considerati. Maggiormente per scenari tecnologici spinti e per
riduzioni di combustibili
Emissioni PM10 da abrasione variano in funzione delle percorrenze. Al 2015
il contributo delle emissioni di PM da abrasione eguaglia quello del PM da
scarico
Per i precursori inorganici da traffico:
 Riduzioni emissioni di SO2 indipendenti dagli scenari (>90%)
 Riduzioni emissioni di NH3 del 10-60%  trascurabili rispetto alle
emissioni totali
 Riduzioni emissioni di NOx per tutti gli scenari (16-76%)
Conclusioni - 2
Veicoli diesel: ruolo determinate per tutti gli inquinanti considerati, ad
eccezione dell’ammoniaca
L’aumento delle percorrenze puo’ vanificare l’effetto positivo
dell’introduzione delle nuove tecnologie
Difficoltà nella valutazione modellistica del contributo delle sorgenti al
particolato totale: la complessità del secondario e il problema della non
linearità.
Il contributo dei precursori organici deve essere maggiormente studiato.
La riduzione del contributo inorganico nei diversi scenari sembra non
risolvere il problema del particolato.
BAU
costante
NOx
Emissioni totali
160,000
Emissione NOx [t/anno]
140,000
120,000
100,000
80,000
60,000
40,000
20,000
0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
autoveicolo benzina
veicolo commerciale leggero benzina
veicolo commerciale pesante diesel
ciclomotore
autoveicolo diesel
motociclo
veicolo commerciale leggero diesel
BAU
costante
SO2
Emissioni totali
4,000
Emissione SO2 [t/anno]
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
autoveicolo benzina
veicolo commerciale leggero benzina
veicolo commerciale pesante diesel
ciclomotore
autoveicolo diesel
motociclo
veicolo commerciale leggero diesel
BAU
costante
COV
Emissioni totali
100,000
90,000
Emissione COV [t/anno]
80,000
70,000
60,000
50,000
40,000
30,000
20,000
10,000
0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
autoveicolo benzina
veicolo commerciale leggero benzina
veicolo commerciale pesante diesel
ciclomotore
autoveicolo diesel
motociclo
veicolo commerciale leggero diesel
BAU
costante
NH3
Emissioni totali
3,000
Emissione NH3 [t/anno]
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
autoveicolo benzina
veicolo commerciale leggero benzina
veicolo commerciale pesante diesel
ciclomotore
autoveicolo diesel
motociclo
veicolo commerciale leggero diesel
Composizione PM2.5 – Milano – Anno 2002-2003
100%
90%
secondario
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Sito
- estate
SUurbano
- estate
EC
OC
Cloruri
Sito urbano
- inverno
SU - inverno
Nitrati
Solfati
Tunnel
Tunnel
Ammonio
Non identificato
Confronto con dati Europei
•Solfati
confrontabili
con il resto
dell’Europa
•Nitrati e
ammonio
molto elevati
Valutazione del contributo del traffico sul
particolato primario e secondario in atmosfera
A. contributo carbonioso del particolato primario
B. contributo inorganico secondario
 Modello lineare (De Leeuw 2002 – EEA 2004)
 Modello non lineare (Ansari e Pandis, 1998)
 Modello MINNI (ENEA, 2005)
A. Contributo carbonioso del particolato
primario: Metodo OC/EC
 OC 
OM p  EC  
 1.4
 EC  P
IPOTESI:
il rapporto OC/EC misurato nel tunnel può considerarsi rappresentativo della
fonte traffico
il traffico è la fonte principale di EC, sia nel semestre invernale che nel
semestre estivo
le concentrazioni di fondo di EC ed OC nell’area milanese possono
considerarsi trascurabili
 OC 
OM traffico  EC  
1.4

 EC  tunnel
160
140
Semestre estivo
Semestre invernale
concentrazione [mg/m3]
120
100
80
60
40
20
0
EC
OMt
PM 2,5
B. Contributo inorganico: modello lineare
(De Leeuw
2002 – EEA 2004)
Emissioni
(dagli inventari)
PM10(total e)  PM10 (primario)  NO x  AFNOx  SO2  AF SO 2  NH3  AFNH3
AF= Aerosol formation factor
F=percentuale di conversione del
precursore gassoso
Msecondario/ Mprimario= rapporto tra le
masse molari del precursore e
dell’inquinante secondario
AF=F·(Msecondario/ Mprimario)
Modello lineare
produzione
di energia
combustioni
non industriali
combustioni
industriali
traffico
agricoltura
PMs(SO2)
t anno-1
PMs(NOx)
t anno-1
PMs(NH3)
t anno-1
PMs(SO2)
%
PMs(NOx)
%
PMs(NH3)
%
Provincia di Milano
5.596
64.116
4.320
8
87
6
Lombardia
42.021
197.912
62.545
14
65
21
Bacino Padano
153.992
532.187
174.481
18
62
20
Dati speciazione - Milano
29
53
18
Dati speciazione - Cremona
18
65
18
Modello lineare deterministico
Vantaggi
•Semplicità di applicazione
•Legame con le fonti
•COV
•Dinamica dell’interazione fotochimica
Punti critici:
•Linearità
•Area di indagine
•Variazione temporale