Ammoniaca in atmosfera: misure e valutazioni modellistiche - Progetto PARFIL - III annualità
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Ammoniaca in atmosfera: misure e valutazioni modellistiche Progetto PARFIL – III annualità
Ammoniaca in atmosfera:
misure e valutazioni modellistiche
Autori:
Anna De Martini - ARPA Lombardia – Dipartimento di Lecco
Elisabetta Angelino - ARPA Lombardia – Settore Centrale
Arnaldo Bessi - ARPA Lombardia – Dipartimento di Cremona
Matteo Paolo Costa - ARPA Lombardia – Settore Centrale
Matteo Lazzarini - ARPA Lombardia – Dipartimento di Milano
Edoardo Peroni - ARPA Lombardia – Settore Centrale
INDICE
INTRODUZIONE
1 SORGENTI DI AMMONIACA IN LOMBARDIA
1.1 L’inventario di emissioni INEMAR della Regione Lombardia
1.2 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal comparto zootecnico
1.3 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal comparto delle
coltivazioni
1.4 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal traffico
2 SITI DI MISURA
2.1 Descrizione dei siti di monitoraggio PARFIL
2.2 Stima delle emissioni di ammoniaca nei tre siti PARFIL
3 PRINCIPIO DI MISURA ANALIZZATORI DI AMMONIACA
4 RISULTATI
4.1 Confronto delle misure effettuate nei 3 siti PARFIL
4.2 Confronto delle misure con i dati meteo
4.3 Confronto con dati di letteratura
5 SIMULAZIONI MODELLISTICHE
5.1 Descrizione del sistema modellistico
5.2 Il caso di riferimento
5.3 Gli scenari
CONCLUSIONI
BIBLIOGRAFIA
INTRODUZIONE L'ammoniaca è un composto dell'azoto di formula chimica NH3. A temperatura ambiente l'ammoniaca è un gas incolore dall'odore pungente molto forte e soffocante, irritante e tossico. L’ammoniaca gioca un ruolo importante nel nostro ambiente, in quanto partecipa al ciclo dell’azoto, contribuisce alla neutralizzazione di acidi e partecipa alla formazione di particolato atmosferico, specie quello con diametro aerodinamico minore di 2.5 µm. Le maggiori sorgenti di NH3 comprendono attività agricole (allevamenti zootecnici e fertilizzanti), e, in minor misura, trasporti stradali, smaltimento dei rifiuti, combustione della legna e combustione di combustibili fossili. In Regione Lombardia le stime dell’inventario regionale attribuiscono la produzione delle emissioni di ammoniaca, per la maggioranza (96%) del totale annuale, alle attività agricole (http://www.ambiente.regione.lombardia.it/inemar/inemarhome.htm). I contributi percentuali possono variare sul territorio a seconda dell’intensità di altre fonti sorgenti presenti, valori di emissione comunque più elevate vengono stimate in corrispondenza ad aree a vocazione rurale-agricola. Anche a livello nazionale viene redatta, con periodicità annuale, la stima di emissioni di ammoniaca. Tale compito, affidato ad ISPRA, ex APAT, riveste un’importanza notevole in relazione al monitoraggio dei Protocolli di riduzione delle emissioni nazionali e internazionali. Insieme all’ammoniaca, SOx e NOx, sono infatti alla base del Protocollo di Goteborg (1999) nell’ambito della Convezione di Ginevra sull’inquinamento atmosferico transfrontaliero a lunga distanza (1979) e della Direttiva NEC 2001/81/CE (National Emission Ceiling). Oltre ad una stima annuale (http://www.sinanet.apat.it/it/sinanet/sstoriche) vengono inoltre svolte stime e valutazioni delle proiezioni future con e senza sistemi di abbattimento in relazione al raggiungimento degli obiettivi nazionali ed internazionali di riduzione (G.Vialetto et al., 2008; L.Valli e al., 2007: Brink et al. 2001). Il principale ruolo giocato dall’ammonica in stato gassoso nell’atmosfera urbana è nel neutralizzare sostanza acide come l’acido solforico (H2SO4) e l’acido nitrico (HNO3) che sono prodotti dell’ossidazione in fase gas di SO2 e NOx rispettivamente. La chimica dell’NH3 è abbastanza complessa (Seinfeld e Pandis, 1998). La complessità è connessa al fatto che i prodotti formati dalle reazioni dell’NH3, tra cui i principali il solfato di ammonio (NH4)2SO4 ed il nitrato di ammonio, NH4NO3, esistono in atmosfera in forma condensata o di particolato, e se queste due sostanze saranno presenti in atmosfera dipende dalle quantità di ammoniaca e di precursori acidi presenti. Il nitrato e il solfato d’ammonio oltre ad essere costituenti del particolato fine possono contribuire significativamente alla diminuzione di visibilità e produzione di nebbie.
Sebbene siano note le sorgenti primarie ed assodata l’importanza dell’ammoniaca nella chimica atmosferica, tuttavia non molto si sa sull’entità e sulla variabilità temporale delle emissioni da questi sorgenti, sulla distribuzione spazio-temporale delle concentrazioni al suolo di NH3, sull’influenza di politiche di contenimento dell’ammoniaca sui livelli di concentrazione del particolato fine. Pertanto sono stati avviati in questi ultimi anni diversi studi finalizzati ad approfondire queste tematiche. Da un lato sono state infatti realizzate numerose campagne di misura in periodi dell’anno e in contesti geografici differenti per poter investigare la variabilità stagionale delle concentrazioni in relazione a diversi parametri meteorologici e poter mettere a confronto livelli di concentrazione in corrispondenza di realtà emissive molto differenti sia per entità che per tipo di sorgente. Fra queste si cita il progetto statunitense SEARCH comprendente in 8 siti con caratteristiche differenti (urbano, rurale agricolo, rurale forestale, urbano residenziale, suburbano etc.) misure di ammoniaca gassosa e di componenti del PM2.5. Obiettivo tra gli altri del lavoro (E.S.Edgerton et al., 2006) era quello di indagare la variazione con la temperatura di parametri quale (NHx=NH3 + NH4+) o della frazione NH3/(NH3+NH4+) in relazione alla frazione di solfati contenuta nel PM2.5. Notevoli sforzi sono tuttora in corso anche per modellizzare il comportamento in atmosfera dell’ammoniaca e le sue implicazioni nella formazione di particolato secondario (R.T. Pavlovic et al, 2006; SY Wu et al., 2008). In questi studi, il trasporto e il destino dell’ammoniaca vengono simulati mediante l’utilizzo di sistemi di modelli chimico-dispersivi tri-dimensionali (CTM- Chemical Transport Model). Questi modelli si basano, oltre gli altri dati di ingresso, su inventari dettagliati per vari precursori, anche se lo sviluppo di inventari di ammoniaca è avanzato molto più lentamente di altri (Battye et al. 2003). Le emissioni di ammoniaca dipendono infatti da molti fattori come il tipo di animale, il peso e l’età, la composizione dell’alimentazione, il tipo di stabulazione degli animali, le tecniche di spandimento dei reflui, ma ovviamente anche dalle modalità e frequenze con cui avvengono tali pratiche. Il tipo ed andamento di utilizzo di fertilizzanti sono altrettanto importanti, cosi come le condizioni meteorologiche (temperatura ad es.), la composizione del parco veicolare, l’entità e l’andamento dei flussi di traffico etc. La stima di emissioni da ammoniaca fornita dagli inventari generalmente si riferisce al totale annuale e non sempre include profili temporali, associati invece alla variazione dei parametri meteorologici e al regime delle varie attività che concorrono alle sua formazione, che invece si modificano nel corso della giornata e dei mesi dell’anno. Lo sviluppo di inventari di ammoniaca più dettagliati sia nel dettaglio dei processi tenuti in conto nella stima che nella risoluzione temporale è oggetto di interessanti lavori in bibliografia (Zhang et al., 2005; Pinder et al. 2004). Altri studi si sono invece focalizzati sulla sensibilità dell’atmosfera, ai livelli di PM10, PM2.5, a interventi di riduzione delle emissioni di ammoniaca (Pinder et al, 2008). Gli studi mettono in luce come il sistema di aerosol inorganico di solfati, nitrati e ammonio possa rispondere non-linearmente a modifiche delle emissioni di precursori. Un esempio di risposte non-lineari di interesse è il potenziale aumento di nitrati quando il solfato viene ridotto (Dennis et al., 2008). Una sfida
attualmente aperta nella modellistica di qualità dell’aria è proprio quella di produrre le concentrazioni di aerosol e dei suoi componenti in modo sempre più accurato anche al fine di riprodurre al meglio gli effetti non lineari sulla concentrazione finale di aerosol di interventi sulle emissioni. Alcuni studi per esempio si focalizzano sulla simulazione di scenari per valutare, in relazione al grado di disponibilità dell’ammoniaca, se possa essere più efficace agire con politiche di controllo in NOX piuttosto che di ammoniaca ai fini di ridurre la componente nel PM2.5 dei i nitrati d’ammonio (Baker & Sheff, 2007). Il quadro del materiale disponibile in bibliografia, ricco ed articolato ed in continuo sviluppo, se da un lato conferma il tema della valutazione dell’ammoniaca e delle sue implicazioni nella formazione del particolato atmosferico quale tema emergente, da un lato segnala la mancanza, salvo alcuni isolati esempi (Perrino, 2002; Perrino, 2004), di esperienze sul territorio nazionale. Nel ambito del progetto PARFIL, considerato l’interesse del tema, si è avviato in questa ultima annualità lo studio che verrà descritto nel seguito, che, avvalendosi di misure in continuo e di simulazioni modellistiche, cerca di fornire una prima valutazione dell’ammoniaca in atmosfera in alcuni siti del territorio lombardo.
CAPITOLO 1 – SORGENTI DI AMMONIACA IN LOMBARDIA
1. 1 L’inventario di emissioni INEMAR della Regione Lombardia
L’inventario di emissioni della Regione Lombardia, basato sul database IN.EM.AR (INventario
EMissioni Aria), consente di ottenere la stima delle emissioni totali annue di macro e
microinquinanti, disaggregate per attività emissiva ai vari livelli di classificazione SNAP (Selected
Nomenclature for Air Pollution) e ripartite spazialmente su scala comunale. Secondo un definito
ordine gerarchico, le fonti di emissioni vengono rappresentate dalla SNAP da attività (livello più
dettagliato), raggruppate in settori e, a loro volta, accorpati in undici macrosettori.
Dal sito (http://www.ambiente.regione.lombardia.it/inemar/inemarhome.htm) è possibile scaricare
le stime dell’inventario regionale per ciascun comune della Lombardia riferite all’ultima edizione.
Attualmente è disponibile quella per l’anno 2005 in versione “public review” e a questa versione si
riferiscono tutte le stime di emissioni presentate nel seguito.
100.000
80.000
60.000
ton/anno
40.000
20.000
0
NH3
macrosettori
1-Produzione energia e trasform. combustibili 2-Combustione non industriale
3-Combustione nell'industria 4-Processi produttivi
5-Estrazione e distribuzione combustibili 6-Uso di solventi
7-Trasporto su strada 8-Altre sorgenti mobili e macchinari
9-Trattamento e smaltimento rifiuti 10-Agricoltura
11-Altre sorgenti e assorbimenti
Figura 1.1 stima di emissioni totali di ammoniaca per macrosettori da inventario di emissioni
regionale
Complessivamente le emissioni di ammoniaca in Lombardia sono dovute, per la quasi totalità (il
96%), al macrosettore 10 (agricoltura), il rimanente 4% è dovuto al macrosettore 7 (traffico
veicolare), ed, in misura minore, al macrosettore 4 (processi produttivi). La distribuzione spaziale
delle emissioni totali di ammoniaca è data dalla sovrapposizione (somma) dei contributi da tali
sorgenti, più o meno attive nelle varie porzioni del territorio regionale in relazione alle
caratteristiche di uso del suolo, al profilo economico-produttivo, al livello di urbanizzazione etc.. In
tab.1.1 sono riportate le emissioni per provincia mentre in fig.1.2 la mappa della densità di
emissioni sul territorio lombardo.
BG BS CO CR LC LO MI MN PV SO VA LOMBARDIA
Macrosettore
t/anno t/anno t/anno t/anno t/anno t/anno t/anno t/anno t/anno t/anno t/anno t/anno
1 Produzione energia e trasform. combustibili 2,2 0,0 2,2
2 Combustione non industriale 49 44 31 13 18 8 17 13 20 15 36 264
3 Combustione nell'industria 7,5 13 3,5 2,5 0,7 0,3 4,7 24 21 0,7 1,4 79
4 Processi produttivi 84 5,1 1,2 0,1 721 3,3 0,3 815
6 Uso di solventi 0,2 1,0 1,1 0,0 1,2 1,9 0,0 2,2 7,6
7 Trasporto su strada 302 392 152 129 110 100 793 120 177 61 236 2.572
8 Altre sorgenti mobili e macchinari 0,2 0,7 0,0 0,5 0,0 0,2 0,2 0,7 0,5 0,0 0,0 3,1
9 Trattamento e smaltimento rifiuti 26 25 8,7 7,0 17 42 14 16 10 166
10 Agricoltura 8.281 26.516 784 16.040 484 7.580 6.302 20.450 6.819 1.382 845 95.483
11 Altre sorgenti e assorbimenti 3,4 11 6,8 0,9 0,0 0,3 0,8 0,4 4,0 3,0 31
Totale 8.753 27.009 985 16.195 615 7.706 7.881 20.628 7.054 1.462 1.134 99.423
Tab.1.1. stima di emissioni totali di ammoniaca per macrosettori e provincia da inventario di
emissioni regionale
Figura 1.2. mappa della densità di emissioni totali di ammoniaca da inventario di emissioni
regionale
Il macrosettore 10 comprende le emissioni dovute alle attività agricole (con e senza fertilizzanti e/o
antiparassitari, pesticidi, diserbanti), alle attività di allevamento, considerando le diverse tipologie
animali e le modalità di gestione dei reflui zootecnici (nelle fasi di ricovero, stoccaggio e
spandimento) e infine l’attività di produzione vivaistica.
Non essendo possibile una quantificazione diretta, tramite misurazioni, delle emissioni derivanti
dal macrosettore agricoltura è stata effettuata una stima sulla base della seguente relazione:
Ei = A ⋅ FEi [1]
dove:
Ei = emissione dell’inquinante i;
A = indicatore dell’attività, ad es. n° capi animali, quantità di fertilizzante applicato alle colture;
FEi= fattore di emissione dell’inquinante i
All’interno del macrosettore 10, il sistema INEMAR, in accordo con quanto previsto dalla
classificazione Corinair, individua i seguenti settori, per i quali viene specificato nella tabella 1.2 la
fonte bibliografica da cui è stato ricavato il fattore di emissione FE.
codice Attività Fonte dei FE
SNAP
10.01 Coltivazioni con fertilizzanti Atmospheric Emission Inventory
Guidebook dell'Agenzia Europea per
l'ambiente EEA
10.02 Coltivazioni senza fertilizzanti Manuale dei Fattori di emissione nazionale
dell’ANPA CTN-ACE (2002).
10.03 Combustione stoppie California Environmental Protection
Agency (Air Resource Board), 2000; IPCC,
1997; ARPA, 2007
10.04 Fermentazione enterica APAT 2007
10.05 Gestione reflui riferita ai composti organici APAT 2007
10.09 Gestione reflui riferita ai composti azotati APAT 2007
10.10 Emissione di particolato dagli allevamenti RAINS (Lükewille et al., 2001);
Elaborazione su studi UNIMI(Guarino, M.,
2005)
Tabella 1.2 Attività trattate da inventario di emissioni regionale e fonti bibliografiche dei
relativi FE utilizzati
La fonte degli indicatori utilizzati per la stima delle emissioni in agricoltura è l’ISTAT:
http://www.istat.it/dati/dataset/20070613_00/indexep.html, ”Indagine sulla struttura e le produzioni
delle aziende agricole (SPA) - Anno 2005” , che riporta la SAU ed il numero di capi (unità) a livello
regionale; per la disaggregazione a livello comunale sono stati utilizzati come proxy il numero di
capi e la SAU del 5° Censimento Generale Agricoltura del 2000.
I fertilizzanti utilizzati per provincia sono stati tratti sempre dall’ISTAT:
http://www.istat.it/agricoltura/datiagri/mezzipro/elecon.html. Più articolata è invece la stima
nell’inventario regionale delle emissioni di ammoniaca da traffico veicolare basata sulla
metodologia europea COPERT_IV.
Nel seguito vengono quindi presentate le metodologie di stima per le emissioni dalle principali
fonti: comparto zootecnico, coltivazioni e trasporti.
1.2 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal comparto zootecnico
Considerando le differenze strutturali gestionali del comparto zootecnico lombardo rispetto a quelle
di altre regioni europee, vocate all’allevamento di bestiame, si è ritenuto opportuno non fare
riferimento direttamente ai fattori di emissioni proposti nell’“Armospheric Emission Inventory
Guidebook” dell’Agenzia Europea per l’ambiente EEA, bensì di utilizzare il set di fattori di
emissione utilizzati da APAT per l’inventario nazionale (tabella1.3), per poter procedere a stime più
coerenti con le condizioni climatiche e la realtà specifica della zootecnia lombarda.
I fattori di emissione sono stati elaborati da APAT a partire da dati dell’inventario nazionale delle
emissioni serie storica 1990-2005 (Italian Greenhouse Gas Inventory - National Inventory Report,
2007).
NH3 NH3 NH3 NH3
Animali ricoveri stoccaggio spandimento totale
g/capo anno
Vacche da latte 15.458 20.361 12.654 48.473
Altri bovini 6.805 9.152 5.581 21.537
Bufalini 12.927 17.027 12.250 42.204
Ovini 218,5 0 456,7 675
Altri suini 2.446 1.987 1.401 5.834
Cavalli 3.238 0 2.749 5.987
Altri equini 3.238 0 2.749 5.987
Caprini 218,5 0 456,7 675
Ovaiole 116,5 61,9 42,8 221
Broilers 80 46,4 27 153
Altri avicoli 183,3 106,4 62 352
Scrofe 5.133 4.421 3.117 12.671
Conigli 339,6 134,6 70,8 545
Tabella 1.3. Fattori di emissione di NH3 per l’allevamento di animali (g/capo anno) – Fonte
APAT 2007Le emissioni dipendono quindi oltre che dai fattori di emissione dalla numerosità dei capi. Nella
figura seguente si riporta la ripartizione desunta dall’ISTAT per tipo di capi a livello regionale
51%
26%
1% 8%
10% 3% 1%
Vacche da latte Altri bovini Bufalini Ovini Suini
Scrofe Cavalli Asini e muli Caprini Galline ovaiole
Pollastri Altri avicoli Cuniculi Struzzi
Figura 1.3 ripartizione per tipologia di capi a livello regionale per anno 2005
Emissioni di NH3 in Lombardia nel 2005
allevamento-gestione reflui riferita ai composti azotati
30.000
25.000
ton/anno
20.000
15.000
10.000
5.000
0
i
li
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Figura 1.4 stima di emissioni di ammoniaca da allevamento per tipo di capi da inventario di
ic
av
emissioni regionale
tr i
AlFigura 1.5 mappa della densità di emissioni di ammoniaca da allevamento da inventario di emissioni regionale 1.3 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal comparto delle coltivazioni Come per le edizioni precedenti anche per il 2005 si è fatto riferimento alla metodologia proposta dall’“Atmospheric Emission Inventory Guidebook” dell’Agenzia Europea per l’ambiente EEA. Il capitolo relativo alle emissioni prodotte dalle attività di coltivazione dei terreni agrari considera i seguenti inquinanti: NH3, N2O, NOx , generati dall’applicazione ai suoli agricoli di fertilizzanti, che nel contesto preso in esame sono quelli a base azotata, e il CH4 derivante dalle risaie. La tipologia e il quantitativo di inquinanti emessi è influenzata dalle dosi, dal tipo di fertilizzante utilizzato, dal tipo di suolo (parametri specifici caratteristici: chimico-fisici-agronomici) e infine dalle condizioni pedoclimatiche. Per ottenere una stima emissiva con un livello di dettaglio comunale è stato elaborato uno specifico algoritmo che prendesse in considerazione il fabbisogno azotato (Kg/ha) per singola coltura, gli ettari di superficie agraria utilizzabile (S.A.U.) comunale dedicati alle diverse tipologie colturali e le tonnellate di fertilizzanti azotati venduti per provincia. Il fertilizzante applicato alle coltivazioni viene calcolato utilizzando il quantitativo di venduto e il fabbisogno azotato delle diverse colture (derivato dal codice di buona pratica agricola, approvato con DM 19 aprile 1999, e dalle indicazioni fornite dal Settore Agricoltura delle Province di Mantova e Pavia). Gli ettari di S.A.U. dedicati alle diverse tipologie colturali sono stati utilizzati per disaggregare a livello comunale il dato emissivo calcolato.
Per quanto riguarda il comparto delle coltivazioni sono stati considerati il numero di ettari S.A.U.
(superficie agraria utilizzabile) investiti alle diverse colture (Tab.1.5) ed il quantitativo provinciali
di concime azotato venduto nel 2005, reperito dal sito ISTAT (Tab.1.4).
Tipo coltura Superficie (ha) Tipo coltura Superficie (ha)
frumento tenero e spelta 54.706 fiori e piante in serra 279
frumento duro 4.378 fiori e piante in tunnel, campane 255
segala 300 piantine orticole 24
orzo 24.354 piantine floricole ed ornamentali 96
avena 1.037 altre piantine 6
granoturco 283.795 erba medica 61.924
riso 94.415 altri preati avvicendati 7.956
sorgo 284 granoturco in erba 2.017
altri cereali 1.896 granoturco a maturazione cerosa 84.089
pisello proteico 3.980 altri erbai 5.384
pisello secco 1.095 sementi 113
fagioli secchi 178 vite 24.933
fava 127 olivo 719
lupino dolce 154 melo 1.169
altri leguni secchi 181 pero 1.660
patata 1.647 pesco 689
barbabietola da zucchero 14.082 nettarina 268
piante sarchiate da foraggio 776 albicocco 61
tabacco 136 altra frutta di origine temperata 292
colza e ravizzone 232 actinidia (kiwi) 278
girasole 1.960 nocciolo 8
soia 20.406 castagno 376
piante aromatiche, medicinali, condimenti 7 altra frutta 24
pomodoro da mensa 1.037 vivai fruttiferi 80
pomodoro da industria 4.382 vivai piante ornamentali 3.168
altre ortive 4.469 altri vivai 288
ortive in tunnel, campane ecc. 1.066 coltivazioni legnose agrarie in serra 17
fiori e piante in piena aria 787 altre coltivazioni legnose agrarie 1.171
Tab. 1.4 Superficie agraria utilizzabile (S.A.U.) investita dalle diverse coltivazioni in
Lombardia nel 2005Nitrati
Calcio- Solfato Altri Azoto- Azoto-
PROVINCE (ammonico Urea Totale Binari Ternari
cianamide ammonico azotati fosfatici potassici
e di calcio)
Varese 74 812 55 1,418 0 2,359 162 17 179 1,350
Como 32 822 35 481 1 1,371 97 11 108 1,183
Sondrio 0 74 85 159 1 1 2 366
Milano 78 6,954 2,665 21,715 5,421 36,834 5,552 907 6,459 23,934
Bergamo 7 6,420 4 5,077 599 12,107 942 1,141 2,083 7,114
Brescia 4 18,193 91 25,296 1,322 44,906 433 3,010 3,443 18,085
Pavia 2,339 9,615 973 38,411 2,834 54,171 9,499 10,519 20,018 18,234
Cremona 1 7,126 522 24,091 3,665 35,405 2,974 4,030 7,003 18,531
Mantova 92 12,039 766 24,615 14,455 51,967 5,466 3,052 8,518 24,087
Lecco 122 44 0 166 31 0 31 147
Lodi 1 1,596 1 11,421 1,461 14,480 2,733 168 2,901 2,571
Lombardia 2,627 63,774 5,112 152,653 29,758 253,924 27,890 22,855 50,745 115,603
Tab.1.5 Vendite provinciali di concimi azotati in tonnellate/anno nel 2005Emissioni di NH3 in Lombardia nel 2005
agricoltura-coltivazioni
12.000
10.000
8.000
ton/anno
6.000
4.000
2.000
0
Coltivazioni Terreni arabili Risaie Vivai Foraggere Foraggere
permanenti (senza
fertilizzanti)
Figura 1.6 stima di emissioni di ammoniaca da coltivazioni per tipo di tipo di colture da
inventario di emissioni regionale
Figura 1.7 mappa della densità di emissioni di ammoniaca da coltivazioni da inventario di
emissioni regionale1. 4 Stima delle emissioni di ammoniaca in Regione Lombardia dal traffico
L’ammoniaca, analogamente al protossido di azoto, deriva dai processi chimici che avvengono nel
catalizzatore delle auto a benzina (auto benzina Euro).
Per il calcolo nell’inventario regionale delle emissioni da trasporto su strada vengono usati gli
algoritmi proposti dalla metodologia Corinair COPERT (versione IV), con l’usuale distinzione tra
guida non-urbana (autostrade e altre strade principali) e guida urbana. È stata raccolta e processata
un’enorme quantità di dati di traffico disponibili in Regione Lombardia, relativi al periodo 1995-
2001. Tali dati sono stati elaborati per 9000 sezioni stradali, 4 categorie di veicoli (automobili,
veicoli leggeri < 3.5 t, veicoli pesanti > 3.5 t e autobus, motocicli > 50 cm3). Sono stati considerati
profili di distribuzione temporale dei veicoli per 4 stagioni, 3 diversi giorni (giorno lavorativo,
sabato e domenica) e 4 fasce orarie. Tutti i dati disponibili sono stati quindi processati da un
modello di assegnazione del traffico al fine di calcolare sia i flussi di traffico che la velocità di
guida in una rete stradale con circa 30.000 archi orientati, comprendente tutte le strade principali, ed
escludendo le strade con un traffico a carattere prevalentemente locale.
Gli inquinanti che sono stimabili attraverso il modello sono: ossidi di azoto (NOx), protossido di
azoto (N2O), biossido di zolfo (SO2), composti organici volatili (VOC, Volatile Organic
Compounds), metano (CH4), monossido di carbonio (CO), biossido di carbonio (CO2), ammoniaca
(NH3), particolato totale (PM, Particulate Matter), metalli pesanti: piombo (Pb), cadmio (Cd), rame
(Cu), cromo (Cr), nichel (Ni), selenio (Se) e zinco (Zn), IPA, diossine, furani, superficie attiva del
particolato, numero di particelle solide di varie granulometrie.
Occorre rilevare che il grado di precisione delle stime varia a seconda del tipo di inquinante
considerato. Mentre per quanto riguarda gli inquinanti tradizionali (NOx, CH4, N2O, CO, NH3, PM,
VOC totali) e i consumi di combustibile (da cui derivano le emissioni di CO2, SO2 e metalli) le
stime sono da ritenersi molto affidabili, per quanto riguarda i singoli composti organici volatili
suddivisi dal modello nelle varie famiglie (idrocarburi alifatici, aromatici, ecc.), gli IPA, diossine e
furani, i risultati sono affetti da una maggiore incertezza, in quanto risentono fortemente della
composizione merceologica dei combustibili utilizzati, che può variare nel tempo e nelle diverse
realtà territoriali. Per questi ultimi inquinanti perciò i valori in uscita dal modello sono da ritenersi
validi solo relativamente all’ordine di grandezza.
Le emissioni di ammoniaca dagli autoveicoli e dai veicoli leggeri sono calcolate nell’inventario
regionale secondo la metodologia europea COPERT_IV che le stima mediante la seguente formula:
FE (NH3) = (a . M + b) EFbasedove M è la percorrenza accumulata e EFbase,a e b sono riportate in alcune tabelle e differiscono
per tenore di zolfo nel combustibile e condizioni di guida (urbano, rurale, autostrada). Si riporta a
titolo di esempio la tabella per il calcolo del fattore di emissione a caldo per automobili a benzina su
ciclo di guida urbano.
Emissioni di NH3 in Lombardia nel 2005
da traffico
3.000
2.500
2.000
t/anno
1.500
1.000
500
0
Automobili Veicoli leggeri Veicoli pesanti Ciclomotori (< Motocicli (> 50
< 3.5 t > 3.5 t e 50 cm3) cm3)
autobus
tipo di veicoli
Figura 1.8 stima di emissioni di ammoniaca da traffico per classe di veicolo da inventario di
emissioni regionaleFigura 1.9 mappa della densità di emissioni di ammoniaca da traffico da inventario di emissioni regionale
CAPITOLO 2 - SITI DI MISURA 2.1 Descrizione dei siti di monitoraggio PARFIL Le misure di ammoniaca in continuo sono state effettuate in tre siti caratterizzati da diversa morfologia del terreno, uso del suolo e condizioni meteo climatiche: • Sito urbano: Milano • Sito fondo (agricolo): Corte dè Cortesi • Sito fondo: Moggio La stazione di monitoraggio di Milano-Pascal è ubicata all’interno di un parco giochi comunale nella zona universitaria. A circa 10 m è presente una strada chiusa al traffico adibita a parcheggio per il Politecnico di Milano. Le strade più vicine (Via Bassini e Via Ponzio) si trovano a circa 100 m dal punto di posizionamento della cabina; nelle ore diurne sono percorse da volumi di traffico abbastanza intensi, mentre hanno un traffico quasi assente a partire dalle 20 a causa della tipologia di insediamenti presenti nella zona. Il sito è classificato come stazione urbana di fondo, secondo quando definito nella Decisione 2001/752/CE. La stazione di rilevamento di Corte de Cortesi è collocata in area rurale in provincia di Cremona, ai margini della zona golenale del fiume Oglio, a circa 400 metri dall’abitato. Il territorio è interessato pressoché unicamente da attività agricole, in particolare da coltivazioni di mais o foraggio per alimentazione animale. Unica eccezione, ma estremamente rilevante per quanto riguarda l’ammoniaca, risulta essere l’allevamento di suini che è situata a meno di 100 m dalla cabina, anche se su un livello più basso di circa 6 m, trovandosi già in zona di golena. L’allevamento ospita una popolazione media di 2000/2200 suini. Strade, attività industriali e/o artigianali risultano essere distanti dal sito di monitoraggio. Il sito rurale di Moggio (1194 m s.l.m.) è localizzato in Valsassina (provincia di Lecco) al confine con la provincia di Bergamo. Si inserisce in un ambito prealpino, localizzato in un’area pianeggiante, circondato dalle prealpi orobiche. Nell’area non vi sono fonti emissive significative di ammoniaca. D’altra parte, con alcune condizioni meteorologiche, il sito può essere esposto alla circolazione di masse d’aria provenienti dalla pianura fortemente antropizzata, posta a sud, che si incanalano nella Valsassina, raggiungendo pertanto Moggio.
Figura 2.1 localizzazione dei siti di misura in continuo dell’ammoniaca appartenenti alla rete di monitoraggio della qualità dell’aria di ARPA Lombardia.
2.2 Stima delle emissioni di ammoniaca nei tre siti PARFIL
Nella figura seguente è riportata la stima in % di emissioni prevista dall’inventario regionale. Il
peso delle fonti in realtà varia in relazione alle caratteristiche di tipo ed uso del suolo, livello di
urbanizzazione del sito ed è descritta dalla successiva tabella.
MILANO
Trasporto su strada
0,2%
5,1% Coltivazioni
1,0%
Allevamento
Combustione non
44,0% industriale
22,8%
Combustione
nell'industria
Trattamento e
smaltimento rifiuti
26,9%
CORTE DEI CORTESI MOGGIO
0,1%
0,4%
12,7%
18,9%
37,7%
44,9%
80,6% 4,8%
Figura 2.2 ripartizione in % per tipo di fonte delle emissioni di ammoniaca totali comunali
stimate da inventario di emissioni regionale per i comuni dei tre siti PARFILMACROSETTORI Milano Moggio Corte De' Cortesi
t/anno t/anno t/anno
Trasporto su strada 132.9598 0.2978 0.4684
Agricoltura 150.1418 0.3923 106.1457
Combustione non industriale 2.9752 0.1003 0.0728
Combustione nell'industria 0.7138 0.0009 0.0003
Trattamento e smaltimento rifiuti 15.4422 0 0
Altre sorgenti mobili e macchinari 0.0102 0 0
Totale 302.2429 0.7913 106.6873
Tabella 2.1 ripartizione in per tipo di fonte delle emissioni di ammoniaca totali comunali
stimate da inventario di emissioni regionale per i comuni dei tre siti PARFIL (Inemar)CAPITOLO 3 – PRINCIPIO DI MISURA ANALIZZATORI DI AMMONIACA
La misura in continuo di ammoniaca in aria ambiente ha avuto inizio dalla fine del 2006, con
l’implementazione di tre analizzatori API mod. 201E nella rete di monitoraggio della qualità
dell’aria di ARPA Lombardia. Questo tipo di analizzatore misura con cadenza oraria oltre
all’ammoniaca (NH3), anche monossido (NO), biossido (NO2) e ossidi totali di azoto (NOX). Infatti
non è altro che un analizzatore di ossidi di azoto modificato, con l’aggiunta di un opportuno
convertitore per l’NH3. Il principio di misura è quindi quello della chemiluminescenza, cioè la
concentrazione di NO, presente nel campione di aria ambiente, è proporzionale all’intensità della
radiazione emessa (hv) dalle reazioni chimiche
NO + O3 → NO2* +O2
NO2*→NO2 + hv (1)
Poiché la reazione è selettiva per il solo monossido di azoto (NO), la determinazione delle altre
forme ossidate dell’azoto presenti in ambiente (espresse poi complessivamente come NO2 in
quanto specie chimica principale e di maggior rilevanza sanitaria) avviene per via indiretta,
operando sul campione la riduzione delle stesse ad NO, secondo la reazione:
3NO2 + Mo → 3NO + MoO3 (2)
mediante l’utilizzo di un convertitore al molibdeno collocato a monte della camera di misura ed
operante ad una temperatura di circa 350°C ( ± 25°C in funzione delle specifiche dell’analizzatore).
La concentrazione di NH3 è determinata in modo indiretto come nel caso dell’NO2: l’NH3 presente
nel campione d’aria ambiente viene ossidata ad NO, mediante un convertitore catalitico secondo la
seguente reazione chimica
4NH3 + 5O2 → 4NO + 6H2O (3)
operante ad altissima temperatura (825°C), posizionato anch’esso a monte della camera di misura.
Il funzionamento dell’analizzatore, stante le considerazioni generali sopra illustrate, può essere così
riassunto e schematizzato;
1) determinazione di NO: il campione è immesso direttamente nella camera di reazione e qui
miscelato con ozono. La reazione (1) produce la caratteristica chemiluminescenza con
intensità proporzionale alla concentrazione di NO.
2) determinazione degli NOX (meno NH3): il campione transita nel convertitore al molibdeno
per la riduzione di ogni forma ossidata di azoto (NO2,….) a NO (2). Quindi il campione
giunge alla camera di reazione dove l’NOx (NO+NO2) viene determinato mediante la (1)
3) determinazione degli ossidi di azoto totali (compreso NH3) TNx: : il campione transita nel
convertitore catalitico dove si ha la conversione sia di NH3 che NOx a NO, rispettivamente
secondo la (3) e (2). Quindi il campione giunge alla camera di reazione dove viene
determinato mediante la (1) come TNx (NO+NO2+NH3).4) Da queste tre misure dirette, il software dello strumento calcola e rende disponibili le
concentrazioni di NO2 e NH3, secondo le seguenti equazioni:
NO2 = (NOx – NO) x (efficienza % convertitore molibdeno)
NH3 = (TNx – NOx) x (efficienza % convertitore catalitico)
Ovviamente quanto sopra illustrato rappresenta un’estrema semplificazione dei calcoli effettuati
dai sistemi di gestione degli analizzatori, dove variabili come le pressioni, temperature e portate
nelle singole sezioni dello strumento, sono invece adeguatamente inserite negli algoritmi di
calcolo.CAPITOLO 4 - RISULTATI 4.1 Confronto delle misure effettuate nei 3 siti PARFIL Le misure di ammoniaca nei siti PARFIL sono state effettuate con tre analizzatori (API 201E) che rilevano in continuo con risoluzione temporale oraria. Gli strumenti di Milano e Corte dé Cortesi sono stati installati a fine 2006, mentre quello di Moggio a fine marzo 2007. I dati considerati sono quelli rilevati da gennaio 2007 a settembre 2008. Il dataset di Moggio presenta alcune discontinuità legate alla raggiungibilità del sito, piuttosto che ad eventi naturali come fulmini, ect. I grafici 4.1 e 4.2 riassumono gli andamenti delle concentrazioni medie mensili e massime orarie mensili. Le misure effettuate presso la stazione di monitoraggio di Corte dé Cortesi, mostrano valori decisamente più elevati, in alcuni casi oltre i 100 ppb come media mensile, rispetto a quelli misurati negli altri siti. D’altra parte questa stazione è situata in prossimità di una grande sorgente emissiva di NH3 quale un allevamento di oltre 2000 suini, e circondata da terreni interessati allo spandimento di liquami da allevamento animale (bovini, suini, ecc.). Infatti si osservano massime orarie estremamente elevate nei mesi di marzo 2007, settembre 2007 e settembre 2008, che in alcuni casi raggiungono valori pari a 900 ppb. Questi periodi risultano essere tipici per lo spandimento di liquame sui terreni arabili. I valori di concentrazione rilevati a Milano sono misurati in un sito di fondo urbano, lontano da fonti emissive dirette di ammoniaca, agricole ma anche da traffico, tipica sorgente emissiva dell’ambiente urbano, e quindi risultano essere nettamente inferiori, dell’ordine dei 20 ppb. Le concentrazioni misurate a Moggio sono le più basse, in alcuni casi vicino al limite di rilevabilità degli strumenti utilizzati. D’altra parte questo sito si trova in Valsassina, in un area prealpina, lontano da qualsiasi fonte emissiva. Le concentrazioni medie mensili non mostrano una grande variabilità e si attestano intorno ai 5 ppb per tutto il periodo in esame. Si sono analizzati i giorni tipo stagionali e l’andamento annuale relativo al 2007. A Corte dé Cortesi il giorno tipo è influenzato sia dalle emissioni dell’allevamento che dalle caratteristiche dispersive dell’atmosfera e ha il tipico andamento dei siti vicino a fonti emissive importanti (Erisman, 2000), con un massimo al mattino e un minimo durante il giorno, perché durante la notte in condizioni di stabilità atmosferica, vi è l’accumulo di NH3, che si disperde successivamente in presenza di turbolenza convettiva. Le concentrazioni in estate risultano essere più elevate. Infatti in questo periodo le temperature più alte favoriscono la riduzione di nitrato d’ammonio in favore dell’ammoniaca (Perrino, 2002). Il giorno tipo relativo al sito di Milano non presenta grande variazioni temporali durante la giornata. Le concentrazioni estive in questo caso risultano essere inferiori rispetto a quelle invernali: si può ipotizzare che le condizioni di stabilità atmosferiche, di maggior dispersione in estate e di accumulo in inverno, giocano un ruolo predominante rispetto ad altro. A Moggio il giorno tipo presenta un tipico trend da sito di background con un massimo durante il giorno. Infatti, durante la notte le condizioni di stabilità impediscono il trasporto long-range, che invece domina durante il giorno (Erisman, 2000).
T rend delle concentrazioni medie mensili di NH3
140
moggio milano corte de cortesi
120
100
80
ppb
60
40
20
0
li o
li o
io
io
no
to
no
to
o
re
o
o
e
o
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zo
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gi
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m
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fe
fe
no
di
se
se
2007 2008
Figura 4.1 andamento temporale delle concentrazioni medie mensili di ammoniaca misurate
negli anni 2007 – 2008 nei tre siti PARFIL
Trend delle concentrazioni massime orarie mensili di NH3
1000
900
moggio milano corte de cortesi
800
700
600
ppb
500
400
300
200
100
0
o
o
io
io
no
io
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no
io
ile
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no bre
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m
m
fe
fe
se
di
2007 2008
Figura 4.2 andamento temporale delle concentrazioni massime orarie mensili di ammoniaca
misurate negli anni 2007 – 2008 nei tre siti PARFILGiorno tipo stagionale - Corte dé Cortesi
anno 2007
160
140
120
100
ppb
80
60
40
gennaio-marzo 07 aprile-giugno 07 luglio-settembre 07 ottobre-dicembre 07 2007
20
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
ore del giorno
Figura 4.3 giorno tipo stagionale ed annuale per il 2007 – Corte dé Cortesi
Giorno tipo stagionale - M ilano
anno 2007
30
25
20
ppb
15
10
gennaio-marzo 07 aprile-giugno 07 luglio-settembre 07 ottobre-dicembre 07 2007
5
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
ore del giorno
Figura 4.4 giorno tipo stagionale ed annuale per il 2007 – MilanoGiorno tipo stagionale - M oggio
anno 2007
8
7
6
5
ppb
4
3
aprile-giugno 07 luglio-settembre 07 ottobre-dicembre 07
2
1
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
ore del giorno
Figura 4.5 giorno tipo stagionale ed annuale per il 2007 – Moggio
Giorno tipo stagionale - Corte dé Cortesi
anno 2008
160
140
120
100
ppb
80
60
40
20
gennaio-marzo 08 aprile-giugno 08 luglio-settembre 08
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
ore del giorno
Figura 4.6 giorno tipo stagionale – Corte dé CortesiGiorno tipo stagionale - M ilano
anno 2008
30
25
20
ppb
15
10
gennaio-marzo 08 aprile-giugno 08 luglio-settembre 08
5
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
ore del giorno
Figura 4.7 giorno tipo stagionale – Milano
Giorno tipo stagionale - M oggio
anno 2008
10
8
6
ppb
4
gennaio-marzo 08 aprile-giugno 08
2
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
ore del giorno
Figura 4.8 giorno tipo stagionale – Moggio4.2 Confronto delle misure con i dati meteo
Considerando gli effetti delle variabili meteorologiche sulle concentrazioni di ammoniaca, come per
tutti gli inquinanti la dispersione e l’abbattimento sono determinati dall’intensità del vento e delle
precipitazioni, mentre l’accumulo e la diluizione sono regolati dall’altezza dello strato di
rimescolamento. Più nello specifico si considera il parametro umidità relativa, che favorisce
reazioni chimiche che coinvolgono l’ammoniaca. Nel grafico seguente sono messe a confronto le
medie mensili di NH3 e di umidità relativa a Corte de’ Cortesi. Le concentrazioni di NH3, se si
escludono i dati relativi ai mesi in cui viene effettuato lo spandimento dei liquami (febbraio-marzo e
ottobre), mostrano valori più elevati nei mesi estivi rispetto ai mesi invernali; il comportamento
dell’umidità relativa è invece l’opposto. Ciò può essere interpretato tramite le reazioni chimiche che
in presenza di umidità relativa elevata favoriscono la riduzione dell’ammoniaca e la formazione di
nitrato d’ammonio (Baek, 2004). Altri parametri meteorologici considerati, come la temperatura e
la radiazione solare, non hanno messo in evidenza correlazioni significative
Corte de' Cortesi
Confronto medie mensili NH3 e umidità relativa
150 100
NH3
140
umidità relativa 90
130
120 80
110
70
100
90 60
80
ppb
%
50
70
60 40
50
30
40
30 20
20
10
10
0 0
gen- feb- mar- apr- mag- giu- lug- ago- set- ott- nov- dic- gen- feb- mar- apr- mag- giu- lug- ago- set-
07 07 07 07 07 07 07 07 07 07 07 07 08 08 08 08 08 08 08 08 08
Figura 4.9 confronto delle concentrazioni medie mensili di NH3 e umidità relativa4.3 Confronto con dati di letteratura
Le concentrazioni medie sul periodo di misura (gennaio 2007 – settembre 2008) sono risultate nei
tre siti indagati molto differenti tra di loro. I valori medi sono stati infatti pari a 13 µg/m³ a Milano,
4 µg/m³ a Moggio (LC) e 65 µg/m³ a Corte de’ Cortesi (CR).
Per ciascun sito sono state predisposte tabelle contenenti dati di letteratura per effettuare confronti
con misure in siti di tipologia similare. Nel caso di Milano, sito urbano di fondo, il confronto ha
mostrato che dati simili sono stati misurati a Roma ed in altre città europee (Salzburg, Manchester),
mentre valori inferiori sono stati ottenuti in città statunitensi. Nel caso di Moggio, sito prealpino di
fondo, i dati sono confrontabili con misure effettuate a Roma (sito rurale) ed in Austria, mentre,
anche in questo caso, misure nel Nord America risultano inferiori. Il sito agricolo di Corte de’
Cortesi infine risulta avere concentrazioni più elevate rispetto alle stazioni rurali che si ritrovano in
letteratura. Valori similari sono stati riscontrati solo in alcuni studi effettuati negli Stati Uniti e a
Montichiari (BS), che avevano in comune la vicinanza ad allevamenti di suini. Il posizionamento
del punto di misura di Corte de’ Cortesi, a meno di 100 m da un insediamento analogo, lascia
presupporre che l’influenza di quest’ultimo sia particolarmente significativa e che il sito
considerato, in riferimento alle concentrazioni di NH3, non sia rappresentativo di una vasta area,
bensì di una tipologia ben specifica di attività antropica.
NH3 - Stazioni urbane
Range
Metodo di
Località Tipo di sito NH3 (µg/m³) (min-max) Periodo di misura Bibliografia
misura
(µg/m³)
New York, Manhattan urbano, residenziale 3.5 0.6-11.0 lug-99 - giu-00 denuders Bari, 2003
New York, Bronx urbano, residenziale 2.2 0.1-7.0 lug-99 - giu-00 denuders Bari, 2003
Alabama, USA urbano, ind-res 0.88 0.16-2.42 2004 denuders Edgerton, 2007
Georgia, USA urbano, ind-res 1.73 0.13-6.23 2004 denuders Edgerton, 2007
Mississippi, USA urbano, residenziale 0.40 0.04-1.17 2004 denuders Edgerton, 2007
Florida, USA urbano, residenziale 0.53 0.13-2.15 2004 denuders Edgerton, 2007
Manchester, UK urbano 0-13 inverno 04-05-06 denuders/passivi Whitehead, 2007
Manchester, UK urbano 0-21.8 estate 04-05-06 denuders/passivi Whitehead, 2007
Munich, D urbano 6.3 2.4-11.0 ago-00 - gen-01 passivi Loflund, 2002
Salzburg, AUT urbano 5.7 2.7-28.0 ago-00 - gen-01 passivi Loflund, 2002
Roma urbano, traffico 3.8-45.6 mag-01 - mar-02 passivi Perrino, 2002
Milano urbano, residenziale 13 3-38 gen-07 - set-08 automatico
Tabella 4.1. Confronti con valori di letteratura per stazioni urbane
NH3 - Stazioni rurali di fondo
Range
Metodo di
Località Tipo di sito NH3 (µg/m³) (min-max) Periodo di misura Bibliografia
misura
(µg/m³)
Roma rurale 2.4 1.2-3.9 primavera 2001 - estate 2002 denuders/passivi Perrino, 2002
USA rurale, foresta 0.17 0.01-1.15 2004 denuders Edgerton, 2007
Canada rurale 0.41-1.63 1992-1994 denuders Brook, 1997
Roma rurale 1.89 febbraio e luglio 2002 denuders Perrino, 2004
USA montagna 1.6 0.1-6.1 ago-02 denuders Olszyna, 2005
Bettola (PC) rurale 3.5 3.2-3.9 inverno 2006 passivi Biraghi, 2006
Bavaria e Austria rurale 2.4-4.3 0.1-32 passivi Loflund, 2002
Moggio (LC) rurale 4 0-9 apr-07 - ott-08 automatico
Tabella 4.2. Confronti con valori di letteratura per stazioni rurali di fondoNH3 - Stazioni rurali di tipo agricolo
Range
Metodo di
Località Tipo di sito NH3 (µg/m³) (min-max) Periodo di misura Bibliografia
misura
(µg/m³)
Svizzera agricolo estensivo 1.7 autunno 1999 - autunno 2000 passivi Thoni, 2003
Svizzera agricolo intensivo 6.2 autunno 1999 - autunno 2000 passivi Thoni, 2003
Milano rurale 12 6.9-23.1
Pozzo d'Adda (MI) rurale 10.5 6.9-13.2 autunno-inverno 2004 passivi
Dovera (CR) rurale 21.8 19.9-23.7 autunno-inverno 2004 passivi
Treviglio (BG) rurale 14.2 autunno-inverno 2004 passivi
Lodi rurale 15 13.1-16.8 autunno-inverno 2004 passivi
Cavacurta (LO) rurale 23.7 gennaio-aprile 2005 passivi
Cremone rurale 9.8 8.7-10.7 gennaio-aprile 2005 passivi
Lodi semirurale 22 gennaio-aprile 2005 passivi
Dovera (CR) rurale 31.2 19-44 inverno 2006 passivi
Cavacurta (LO) rurale 22.2 17-30 inverno 2006 passivi
Olanda rurale 6.6 1-18 set-00 set-01 passivi Van Pul, 2004
Olanda prossimità di allevamenti 27 set-00 set-01 passivi Van Pul, 2004
Olanda rurale 12.8 0.7-57.6 ott-97 - apr-90 denuders Hoek, 1996
USA prossimità di allevamenti di suini 77.9 mag-lug 1998 denuders Baek, 2003
USA prossimità di allevamenti di suini 15.7 mag-lug 1998 denuders Baek, 2003
Montichiari (BS) urbano ed extraurbano 12-31 ago-05 passivi ARPA BS, 2005
Montichiari (BS) prossimità di allevamenti 15-93 ago-05 passivi ARPA BS, 2005
Corte de' Cortesi (CR) prossimità di allevamenti di suini 65 13-234 gen-07 - ott-08 automatico
Tabella 4.3. Confronti con valori di letteratura per stazioni rurali di tipo agricoloCAPITOLO 5 – SIMULAZIONI MODELLISTICHE
Sono stati simulati con la catena modellistica ARIA Regional implementata presso U.O.
Modellistica di ARPA Lombardia due periodi di una settimana per la costruzione di un caso base o
di riferimento. Quindi sugli stessi periodi sono stati simulati alcuni scenari variando le emissioni di
ammoniaca in modo differenziato su una porzione del territorio e sull’intero dominio di calcolo. Si
sono quindi estratte le concentrazioni simulate nei vari scenari e confrontate con il caso base. Nel
seguito si riporta una descrizione del sistema modellistico, degli scenari ipotizzati e dei risultati
ottenuti.
5.1 Descrizione del sistema modellistico
Il sistema modellistico utilizzato per le simulazioni è ARIA Regional, sviluppato dalla società
AriaNET srl.
Il nucleo del sistema, il modello euleriano FARM, appartiene alla famiglia di modelli che vanno
sotto il nome di Chemical Transport Model (CTM), in grado di trattare i processi di trasporto e di
dispersione per azione del vento e del rimescolamento atmosferico oltre che i principali processi di
formazione e rimozione degli inquinanti di natura chimico-fisica. Il sistema è complesso ed è
costituito dai seguenti moduli:
- modello di trasporto, diffusione e chimica dell’atmosfera (FARM con implementati il
meccanismo chimico per gli inquinanti gassosi e modulo per la stima del particolato
aerodisperso, comprensivo della componente carboniosa);
- processori per l’organizzazione delle misure meteorologiche;
- modello diagnostico per la ricostruzione dei campi di vento, temperatura ed umidità
(MINERVE);
- modello per la stima dei parametri che descrivono la turbolenza atmosferica e per la
determinazione della velocità di deposizione secca degli inquinanti gassosi (SURFPRO);
- modulo per l’elaborazione di inventari di emissione e la preparazione dei files emissivi in
input al modello FARM (Emission Manager);
- moduli per la preparazione delle condizioni iniziali ed al contorno al modello FARM
appogiantisi al database regionale di qualità dell'aria.
Il cuore del sistema, il modulo chimico dispersivo FARM, è lo stesso incluso nella catena che
ENEA, su incarico del Ministero per l’Ambiente ed in collaborazione con AriaNET srl e IIASA
(International Institute for Applied Systems Analysis), ha sviluppato nell’ambito del progetto
MINNI. Per armonizzare al meglio le concentrazioni misurate con quelle calcolate, vengono
utilizzate opportune tecniche di assimilazione. Gli algoritmi alla base della cosiddetta assimilazione
fanno si che in un intorno di alcuni punti di misura, scelti in modo da essere rappresentativi diun’area sufficientemente ampia, i valori calcolati siano corretti interpolandoli con il valore
misurato, in modo da compensare eventuali errori sistematici nel calcolo.
Il sistema appena descritto viene utilizzato correntemente da ARPA Lombardia a più scopi, quali
valutazione modellistica annuale della qualità dell’aria, la ricostruzione di episodi critici di ozono e
particolato PM10, l’analisi dell’impatto sulla qualità dell’aria di scenari emissivi. Infine dall’inizio
del 2007 il sistema viene quotidianamente utilizzato in modalità operativa di ‘tempo quasi reale” o
Near Real Time (NRT) per la costruzione e la pubblicazione sul sito di ARPA di mappe di
inquinamento giornaliere [http://www.arpalombardia.it/qaria/doc_DistribSpazialeCalcolata.asp].
Uso del suolo Misure rete INEMAR Tabelle
Orografia Radiosondaggi APAT disaggregazione
ECMWF e speciazione
EMEP
MINERVE EMISSION
MANAGER
SURPRO u v w T P RH
Emissioni
puntuali e
diffuse
Vd K H KV
Sotto - sistema METEO Sotto -sistema EM ISSIONI
CHIMERE FARM
IC e BC
Campi VALUTAZIONE
concentrazione QUALITÀ ARIA
Sotto - sistema
C HIM ICO - TRA SPORTO
Sotto - sistema PO STP RO CESSING
Il sistema modellistico ARIARegional
5.2 Il caso di riferimento
Il sistema è stato applicato ad un dominio di 244 · 236 km2 che copre l'intera Lombardia, con passo
di griglia 4 km e 11 livelli verticali fino a 8000 m di quota. Le simulazioni si riferiscono a una
settimana estiva e una invernale: 1-7 agosto 2007 e 14-20 gennaio 2007. I campi meteorologici
utilizzati provengono dall'integrazione fra misure della rete di monitoraggio ARPA e campi a scalasinottica simulati dall'ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecatsts). Il modello è inizializzato alla mezzanotte di ogni giorno, con condizioni iniziali corrette mediante una procedura di assimilazione che tiene conto dei dati misurati. I dati utilizzati per le condizioni al contorno e iniziali provengono da simulazioni a grande scala del modello Prev'air – CHIMERE (www.prevair.org). I dati di emissione sono tratti dall'inventario regionale lombardo delle emissioni (INEMAR), l'inventario nazionale 2003 (APAT/ISPRA) e l'inventario europeo EMEP 2003. Figura 5.1. Dominio di calcolo e i 10 siti dove si sono svolte le campagne del progetto PARFIL In corrispondenza di alcuni recettori particolari (le celle dove ricadono i tre siti di Moggio (LC), Milano Pascal e Corte de' Cortesi (CR) in cui sono state condotte le misure) sono state estratte le concentrazioni per consentire un confronto con le misure; tale confronto è riportato nelle tabelle da 5.1 a 5.6 come paragone tra le medie orarie per periodo e della media annuale simulate e misurate. Come evidenziano tali dati, se le modulazioni temporali nell’arco della giornata presentano delle differenze, i risultati tra le concentrazioni misurate e simulate, considerando i valori medi trimestrali, mostrano un miglior accordo, con l’eccezione dei valori relativi a Corte dei Cortesi, specie nel periodo estivo, probabilmente a causa di una sovrastima delle emissioni e della difficoltà a riprodurre l’allocazione temporale effettiva.
140
concentrazioni NH3 (ppb)
120
100
80
60
40
20
0
m
m
m
sim
sim
sim
isu
isu
isu
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ul
ul
ra
ra
ra
a
a
a
to
to
to
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MILANO MILANO MOGGIO MOGGIO CORTE CORTE
postazioni
gennaio-marzo aprile-giugno luglio-settembre ottobre-dicembre
Figura 5.2a. Confronto medie stagionali tra misurato e simulato (anno 2007)
100
concentrazioni NH3 (ppb)
80
60
40
20
0
m
si
m
si
m
si
m
m
m
is
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is
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MILANO MILANO MOGGIO MOGGIO CORTE CORTE
postazioni
Figura 5.2b Confronto medie annuale tra misurato e simulato (anno 2007)Giorno tipo simulato (Corte de’ Cortesi, ppb)
Periodo 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
Gennaio-marzo 51 53 54 56 59 61 67 72 66 54 51 51 50 50 49 48 51 63 76 75 66 59 56 53 58
aprile-giugno 67 116 177 238 296 345 312 222 156 110 77 52 36 25 19 14 11 10 9 10 11 12 18 35 99
luglio-settembre 80 140 214 292 367 431 426 323 220 153 107 73 51 37 29 23 19 16 15 15 16 17 23 43 130
ottobre-dicembre 50 62 80 100 120 135 150 164 127 88 63 53 48 44 40 38 49 61 62 56 49 44 42 44 74
Giorno tipo misurato (Corte de’ Cortesi, ppb)
Periodo 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
Gennaio-marzo 83 83 80 81 77 79 78 80 82 78 72 66 61 56 51 48 45 43 43 47 54 62 72 79 67
aprile-giugno 74 77 76 76 80 81 87 96 96 88 79 71 65 59 55 52 50 48 46 45 50 59 69 72 69
luglio-settembre 108 101 100 104 100 100 106 119 111 98 86 76 70 64 60 58 56 64 63 71 85 93 107 108 88
ottobre-dicembre 77 80 79 81 81 79 78 80 88 92 88 84 78 71 61 58 55 53 54 58 69 71 73 76 74
Giorno tipo simulato (Moggio, ppb)
Periodo 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
Gennaio-marzo 1 2 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2
aprile-giugno 3 3 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 3 4 4 5 5 6 6 5 4 4 3 3 4
luglio-settembre 4 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 8 9 9 8 7 6 5 4 6
ottobre-dicembre 2 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 3 2 2 4
Giorno tipo misurato (Moggio, ppb)
Periodo 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 Media
Gennaio-marzo nd nd Nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd nd
aprile-giugno 5 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 6 6 7 6 6 6 6 6 5 5 5 6 5 5
luglio-settembre 6 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 7 7 7 7 6 6 6 6 5 6 6 6
ottobre-dicembre 5 6 5 5 5 5 4 5 4 4 5 5 6 5 5 5 5 5 5 5 6 6 5 5 5Puoi anche leggere
