Metalli pesanti e POPs: simulazioni per
l’anno 2005
G. Calori, M. Costa, P. Radice, C. Silibello, M. Mircea
MINNI (Modello Integrato Nazionale per la Qualità dell’Aria)
Plenaria 23-24 Marzo 2011, ENEA, Bologna
Verso …
FARM
“OpenSource”
Flexible Air quality Regional Model (FARM)
http://air-climate.eionet.europa.eu/databases/MDS/
Main features and developments:
 Emission of pollutants from area and point sources, with plume rise
calculation and mass assignment to vertical grid cells
 3D dispersion by advection and turbulent diffusion
 Transformation of chemical species by gas-phase chemistry, with flexible
mechanism configuration (SAPRC-99, POPs-Hg) through KPP pre-processor
(KPP, Kinetic Pre-Processor: Damian et al, 2002; Sandu et al., 2003; Daescu
et al. 200).
 Treatment of PM10 and PM2.5 (aero0 inorganic equilibrium module, aero3
modal aerosol module)
 Dry removal of pollutants dependent on local meteorology and land-use
 Removal through precipitation scavenging processes
 One- and two-way nesting on arbitrary number of grids
 Treatment of additional inert tracers
 Parallel processing using OpenMP paradigm
 Inclusion of data assimilation techniques
 Online calculation of photolysis rates using TUV model (Tropospheric
Ultraviolet and Visible radiation model; Madronich et al, 1989)
 Inclusion of map factors and different coordinate systems
 SW management and code optimization
•
MPI parallelization (to be done)
“Pacchettizzazione” di FARM
Esigenze:
 Portabilità del codice su più piattaforme e su compilatori differenti;
 Controllo delle risorse a disposizione per una corretta configurazione del processo
di compilazione ed installazione del software;
 Distribuzione di un semplice pacchetto contenente i sorgenti e gli script necessari
per la semplice compilazione ed installazione del SW.
Soluzione: Gnu Autotools



semplificano il processo di compilazione, installazione ed aiutano a scrivere il codice
sorgente maggiormente portabile (in gran parte) in modo automatico;
Creazione semplificata dello script configure. Lo script configure testa le
caratteristiche del sistema (compilatori, endian, librerie, ecc) e crea un appropriato
Makefile;
Il Makefile automatizza la compilazione dei sorgenti, l'installazione nelle appropriate
directory e l'eventuale test di funzionalità degli eseguibili creati.
“Pacchettizzazione” di FARM
Benefici:
 Porting su più piattaforme (Linux, AIX, Windows with Cygwin, Windows);
 Porting completo sui principali compilatori (GNU, PGI e INTEL e IBM);
 Differenti modalità di compilazione (Debug, Release, Optimized);
 Controllo e ricerca automatica delle dipendenze (librerie netCDF, MKL,OpenMP).




Possibilità di creare 12 eseguibili differenti:
 Differenti meccanismi chimici (POPS-Hg, saprc99f);
 Differenti meccanismi di aerosol (aero0, aero3, aero0_POPS-Hg);
 Due risolutori (Rosenbrock, kpp_lsode);
 Compilazione seriale o parallela (OpenMP).
Semplicità di utilizzo:
 ./configure -with-chemmech=saprc99f –with-aeromech=aero3 --enable-omp=yes
 make
 make install
Semplicità di creazione del pacchetto da distribuire:
 make dist (tar.gz)
Controllo automatico della consistenza del pacchetto:
 make distcheck
Parallelizzazione di FARM
OpenMP:
 Parallelizzato circa il 94% del codice (profililing);
 SpeedUp reale in linea con lo SpeedUp Teorico;
 Ottima scalabilità fino a 24 core (su sistemi a memoria condivisa)-
TS
Speedup 

TS
1
( 1  Fp ) 
Fp
n
ove: Fp = % del tempo parallelo, n = numero di core, Ts = Tempo di esecuzione del
codice seriale, Tp = Tempo di esecuzione del codice parallelo
Confronto fra Speedup teorico ed effettivo
18
16
14
Speedup
12
10
effettivo
teorico
8
6
4
2
0
0
10
20
30
n. core
40
50
60
Infrastruttura di sviluppo FARM
FARM è stato inserito in una infrastruttura di sviluppo nella quale è possibile accedere ad
un “repository” centralizzato, pianificare le varie attività di sviluppo, risolvere i bug, rendere
disponibile le varie versioni e verificare automaticamente la funzionalità dell'intero
pacchetto.
L'infrastruttura è composta da 4 principali strumenti interagenti fra loro:




Trac: Project management and bug/issue tracking system
Aiuta la collaborazione fra il team di sviluppatori a scrivere un buon software nell'intero
processo di sviluppo del codice. Mediante Trac è possibile monitorare lo stato di
avanzamento, la risoluzione dei bug, i compiti di ogni singolo sviluppatore ecc...
SVN (Centralized Version Control System)
WebDAV (Generic content repository)
Repository documentale delle varie versioni rilasciate nel tempo.
Hudson: Extensible Continuous Integration server
Ogni qualvolta il codice sorgente viene modificato nel repository SVN, verifica in
automatico la compilazione del pacchetto con le varie configurazioni possibili,
verifica il programma utilizzando vari casi test e segnala eventuali errori riscontrati.
Infrastruttura di sviluppo FARM
(https://hpc-forge.cineca.it/)
Infrastruttura di sviluppo FARM
(https://hpc-forge.cineca.it/files/Farm/public/)
Futuri sviluppi di FARM
Implementazione parallela con MPI:
 In fase di sviluppo;
 Maggiore scalabilità su sistemi a memoria distribuita;
 Possibilità di aumentare il numero dei punti griglia (aumento della risoluzione
spaziale).
Integrazione parallela MPI + OpenMP:
 In fase di studio.
POPs processes in the atmosphere
•
Advection transport and turbulent diffusion
•
Partitioning between the gaseous and particulate phase
•
Wet and dry deposition (gaseous and particulate phase) to the underlying
surfaces
•
Degradation
Degradation
From: Gusev, A., Mantseva, E.,
Shatalov, V., Strukov, B. (2005).
Regional Multicompartment
Model MSCE-POP. EMEP/MSC-E
Technical Report 5/2005.
Attività svolte
1.
È stata aggiornata la versione del modello FARM che implementa il
meccanismo chimico per il trattamento dei POPs nei seguenti punti:

i singoli congeneri sono presenti sia nella fase gassosa che in quella
particellare: nella versione precedente i diversi congeneri, nella fase
particellare, erano aggregati in un unico composto. In questo modo viene
calcolato più correttamente il partizionamento nelle due fasi dei diversi
composti. Possibilità di calcolare le concentrazioni delle diossine e dei
furani in tossicità equivalente anche per la fase particellare (sia per le
concentrazioni che per i flussi di deposizione).

inclusione dei processi di absorbimento (non trascurabile).
2.
È stata effettuata una prima simulazione sul territorio nazionale;
3.
È iniziata l’elaborazione dei files forniti da MSC-E.
Aggiornamento del modello
FARM (POPs-Hg)
Gas/particle partitioning
ABSORPTION
Octanol-air
partitioning
ADSORPTION
Junge-Pankow model
(dominates when TSP is
mainly of mineral origin)
(dominates when TSP
contains organic
material)
The gas-particle partitioning coefficient KP [m3 g-1] is defined as follows:
KP = CP / (CG · TSP)
where TSP is the concentration of suspended particulate material [g m-3],
CP and CG respectively the particulate-associated and gaseous
concentration of a given semi-volatile organic chemical (SOC) [ng m-3].
POPs processes
Gas/particle partitioning/adsorption
PAH partitioning between the gaseous and particulate phase is performed
using the Junge-Pankow model [Junge, 1977; Pankow, 1987].
The PAH fraction  adsorbed on tropospheric aerosol particles equals to:
ADS = CP / (CG + CP)= c· / (pOL + c·)
where:
• c is the constant depending on the thermodynamic parameters of the
adsorption process and on the properties of aerosol particle surface; it is
assumed c=0.17 Pa·m [Junge, 1977] for background aerosol;
• θ is the specific surface of aerosol particles, m2/m3;
• pOL is the subcooled liquid vapour pressure (Pa).
POPs processes
Gas/particle partitioning/absorption
Pankow [1994] has proposed that absorption of gas-phase compounds
into an organic film coating particles gives an important contribution
to the overall particle-gas partitioning processes.
The octanol-air partition coefficient KOA is a valuable direct descriptor of
SOCs volatility. The relation of KP to KOA is (Finizio et al., 1997):
KP  10-9 KOA fom / OCT
where fom is the fraction of the particle mass that consist of absorbing
organic matter and OCT is the density of octanol (820 kg m-3).
The fraction  absorbed on tropospheric aerosol particles is given by:
ABS = CP / (CG + CP)= KP · TSP / (1 + KP · TSP)
Run preliminare metalli pesanti e POPs
Caratteristiche della simulazione:
• anno 2005
• emissioni solo da sorgenti nazionali
• condizioni al contorno nulle
Input emissivo MINNI2005
Metalli, IPA, Diossine e
Furani
Metalli (kg)
Fonte: inventario ISPRA2005, scala provinciale
01-Produzione energia e trasform. combustibili
02-Combustione non industriale
03-Combustione nell'industria
04-Processi produttivi
07-Trasporto su strada
08-Altre sorgenti mobili e macchinari
09-Trattamento e smaltimento rifiuti
Totale complessivo
Arsenico Cadmio
4133
169
765
2944
34463
3276
277
1524
363
108
20
29
156
39775
8451
Cromo Mercurio
20405
1099
4448
2478
16777
3355
10892
3354
1815
81
318
152
54736
10437
Nichel
20437
61891
14535
4427
2541
3839
1021
108692
Piombo
3918
40596
141681
74178
1401
3832
265607
Rame
6160
5955
26120
7050
61714
609
414
108022
Selenio
3624
69
6534
918
363
321
3
11833
100%
90%
80%
09-Trattamento e smaltimento rifiuti
70%
08-Altre sorgenti mobili e macchinari
60%
50%
07-Trasporto su strada
40%
04-Processi produttivi
30%
03-Combustione nell'industria
20%
02-Combustione non industriale
10%
01-Produzione energia e trasform. combustibili
0%
Zinco
5952
30069
216691
613534
36302
718
2107
905373
Metalli (kg)
Confronto totali : ISPRA2005 vs EMEP 2005
ISPRA2005
EMEP2005
As
39775
39836
Cd
8451
8460
Cr
54736
59345
Hg_zero
Hg_2+
Hg_P
Cu
108022
207984
Hg
10437
10391
Ni
108692
111015
Pb
265607
265733
Se
11833
12094
6442
3013
935
Grazie alle informazioni provenienti dal database EMEP sarà possibile assegnare correttamente la parte
gassosa e quella “elementare “ alle emissioni di mercurio
Zn
905373
947501
IPA (kg)
Fonte: inventario ISPRA2005, scala provinciale
01-Produzione energia e trasform. combustibili
02-Combustione non industriale
03-Combustione nell'industria
04-Processi produttivi
06-Uso di solventi
07-Trasporto su strada
08-Altre sorgenti mobili e macchinari
09-Trattamento e smaltimento rifiuti
Totale complessivo
IPA
470.6
48680.8
2273.0
43798.6
11.3
2677.7
335.4
33895.7
132143.0
100%
90%
09-Trattamento e smaltimento rifiuti
80%
08-Altre sorgenti mobili e macchinari
70%
07-Trasporto su strada
60%
50%
06-Uso di solventi
40%
04-Processi produttivi
30%
03-Combustione nell'industria
20%
02-Combustione non industriale
10%
01-Produzione energia e trasform. combustibili
0%
IPA
Speciazione IPA
1° problema: quali sono gli IPA considerati?
dalle comunicazioni con si ipotizza che questi siano gli IPA considerati nell’inventario APAT.
•
indeno[123-cd]pyrene (I_P)
•
benzo[k]fluoranthene (B[k]F),
•
benzo[a]pyrene (B[a]P)
•
benzo[b]fluoranthene (B[b]F),
2° problema: come definire i profili di emissione per tipologia di sorgente?
Fonti principali usate per questo run.
•
Emission Inventory Guidebook (2009), usato per i profili delle emissioni da sorgenti di tipo
industriale, da combustione residenziali, di altri trasporti ed incendi;
•
Chemistry of the Upper and Lower Atmosphere, Pitts (1999), da cui sono state prese
informazioni più generiche, basate cioè sulla presenza dei diversi composti in atmosfera in
area urbana; questi dati sono stati utilizzata in mancanza di ulteriori informazioni, per
l’incenerimento dei rifiuti;
•
COPERT III, usato per le emissioni da traffico.
Sviluppi:
•
Grazie ai dati EMEP ora in nostro possesso si ipotizza una migliore conoscenza ed un
raffinamento dei profili utilizzati.
Speciazione IPA
Confronto totali (anno 2005): ISPRA vs EMEP vs TNO
160000
140000
120000
100000
KG/ANNO
100%
Indeno
80000
BkF
BbF
90%
BaP
60000
80%
40000
70%
20000
60%
Indeno
0
TNO 2005
ISPRA2005
EMEP2005
50%
BkF
BbF
BaP
40%
30%
20%
10%
0%
TNO 2005
ISPRA2005
EMEP2005
Diossine e Furani (g-teq)
Fonte: inventario ISPRA2005, scala provinciale
01-Produzione energia e trasform. combustibili
02-Combustione non industriale
03-Combustione nell'industria
04-Processi produttivi
07-Trasporto su strada
09-Trattamento e smaltimento rifiuti
11-Altre sorgenti e assorbimenti
Totale complessivo
Diossine e furani
14.73
41.84
116.25
78.59
2.57
39.59
0.45
294.03
100%
90%
80%
11-Altre sorgenti e assorbimenti
70%
09-Trattamento e smaltimento rifiuti
60%
07-Trasporto su strada
50%
04-Processi produttivi
40%
03-Combustione nell'industria
30%
02-Combustione non industriale
20%
01-Produzione energia e trasform. combustibili
10%
0%
Diossine e furani
Speciazione diossine-furani
1° problema: quali sono le diossine ed i furani considerati?
Meno facile rispetto a quanto fatto per gli IPA;in base ai dati disponibili si è valutato di volta in volta il da
farsi .
2° problema: come definire i profili di emissione per tipologia di sorgente?
Fonti principali.
•Istituto Superiore di Sanità;
•EPA;
•Sources and Fates of Polychlorinated Dibenzo-p-dioxins, Dibenzofurans and Biphenyls: The Budget and
Source Inventory Approach - Stuart J.Harrad
•Fingerprints of dioxin from thermal industrial processes - A. Buekens, E. Cornelis, H. Huang, T.
Dewettinck (2000);
•Dioxins emissions from bushfires in Australia - Technical report No. 1;
•COPERT III, usato per le emissioni da traffico.
Sviluppi:
•Grazie ai dati EMEP ora in nostro possesso si ipotizza una migliore conoscenza ed un
raffinamento dei profili utilizzati.
Primi risultati simulazioni
(anno di riferimento 2005)
Pb
Confronto concentrazioni medie annuali (2005)
EMEP-MSC-E
FARM
Concentrazioni medie annuali di Cd in aria
EMEP (2008)
MINNI (2005)
Concentrazioni medie annuali di Hg in aria
EMEP (2008)
MINNI (2005)
Concentrazioni medie annuali di B[a]P in aria
EMEP (2008)
MINNI (2005)
Concentrazioni medie annuali di diossine e furani in
aria
EMEP (2008)
MINNI (2005)
Misure (BRACE) vs stime modellistiche ?!?
Pb
0.020
0.018
0.012
0.010
0.008
0.006
0.004
0.002
0.000
DI BLASI (Pa)
INDIPENDENZA
(Pa)
GIULIO CESARE
(Pa)
BOCCADIFALCO
(Pa)
BRACE
FARM
IPA
0.250
B[a]P
0.200
0.0020
BRACE
FARM*10
ng/m³
0.0015
µg/m³
µg/m³
0.016
0.014
0.0010
0.0005
0.150
0.100
0.0000
P.zza
PLOUVES
(Ao)
BRACE
0.050
FARM
0.000
TERACATI
(Sr)
BIXIO (Sr)
ACQUEDOTTO
(Sr)
Elaborazione files MSC-E
Binary to NetCDF (IC/BC),
concentrazioni medie annuali
B[b]F
Griglia EMEP ritagliata
B[b]F
Griglia FARM per MINNI
Attività da effettuare
1.
Armonizzazione degli inventari ISPRA, EMEP e TNO. Eventuali
approfondimenti sui profili di speciazione dei POPs;
2.
Preparazione delle IC/BC utilizzando i campi 3D esaorari forniti da EMEP
MSC-E, Integrazione con gli analoghi campi forniti da MSC-W
relativamente ai macrainquinanti (sia per le IC/BC che per i campi di
background);
3.
Esecuzione del run 2005 “definitivo”;
4.
Ricerca di ulteriori informazioni sperimentali (concentrazioni in aria /
deposizioni) per una migliore valutazione delle prestazioni del sistema
modellistico.
Primi confronti
TNO vs ISPRA
(anno di riferimento 2000)
PAHs Inventories Comparison
(kg/year, reference year 2000)
TOT
119289 174950
180000
160000
140000
120000
7_WAS
kg/year
1_PHP
2_RCO
3_IND
4_SPU
5_ROT
6_NRT
7_WAS
ISPRA TNO
694
663
44201 139898
42518 14720
11
1010
1967 18486
371
173
29526
0
6_NRT
100000
5_ROT
4_SPU
80000
3_IND
2_RCO
60000
1_PHP
40000
20000
0
ISPRA
TNO
PAHs Inventories Comparison
(kg/year, reference year 2000)
TNO
53145
63830
20483
37492
PAHs
119290
174950
180000
160000
140000
120000
kg/year
BaP
BbF
BkF
Indeno
ISPRA
53393
27449
10893
27555
Indeno
100000
BkF
80000
BbF
BaP
60000
40000
20000
0
ISPRA
TNO
PAHs Inventories Comparison
(kg/year, reference year 2000)
70000
60000
50000
kg/year
7_WAS
40000
6_NRT
5_ROT
30000
4_SPU
3_IND
20000
2_RCO
1_PHP
10000
0
ISPRA
BaP
TNO
ISPRA
BbF
TNO
ISPRA
BkF
TNO
ISPRA
TNO
Indeno
PAHs Inventories Comparison
(kg/year, reference year 2000)
ISPRA 2000
100%
90%
80%
70%
TNO 2000
Indeno
100%
BkF
50%
BbF
BaP
90%
40%
80%
30%
70%
20%
60%
Indeno
10%
kg/year
kg/year
60%
0%
1_PHP
2_RCO
3_IND
4_SPU
5_ROT
6_NRT
BkF
50%
BbF
BaP
7_WAS
40%
30%
20%
10%
0%
1_PHP
2_RCO
3_IND
4_SPU
5_ROT
6_NRT
7_WAS
Pb
Griglia EMEP ritagliata
Pb
Griglia FARM per MINNI