Modellistica della qualità dell'aria: l'aerosol atmosferico
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Modellistica della qualità
dell'aria: l’aerosol atmosferico
Seminario IAS – FAIRMODE_IT
29 Gennaio 2014
Confronto fra modelli euleriani e al recettore per
l’analisi del ruolo delle sorgenti emissive
G. Pirovano1, C. Colombi2, G. Lonati3
A. Balzarini1, G.M. Riva1 and V.L. Gianelle2
(1)
(2)
(3)
1
Domande…
• CMB e CAMx/PSAT -> due modelli per Source Apportionment
…E’ possibile validare i risultati ottenuti?
• Il confronto fra i due approcci permette di evidenziare punti di forza
e debolezza di entrambi i metodi?
• E’ possibile ottenere informazioni più accurate sul ruolo delle
diverse sorgenti emissive ed i processi di formazione del particolato?
2
Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014
Il caso studio
Il caso studio
Milano
3
Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014
Il caso studio
PARFIL – Misure disponibili
Sampling campaign design
• Period: 01.01.04-30.06.07
• Daily PM2.5 gravimetric sampling
• Sampling sites: 6 UB, 3 UT, 1 RB and 1 Alpine site.
• Analysis on collected filters (about one week each month per kind
of component): about 700 daily concentration data per site and
kind of component
Elements(Z>11)
Al, Si, Ca, Sr, K, Fe, Ti, Mn, V, Cr, Ni, Cu, Br, Pb, Zn, Cl, S
XRF
Carbon
OC, EC
TGA/FT-IR and ATOT
Cations and Anions
Chloride, Nitrate, Solphate, Ammonium
IC
PAH’s
B(a)P, B(a)A, B(b)F, B(k)F, I(1,2,3-c,d)P, DB(a,h)A, Fluoranthene,
Pyrene, Chrysene, B(g,h,i)P
HPLC
4
Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014
CMB
CMB8.2 - Configurazione
Operation
• Control file: none
• Set option conditions: standard
• Britt and Luecke: done
• Source elimination: none
• Best fit: none
• Ambient Data Selection: Winter and Summer semestre, each site
Fitting Sources Arrays:
Transport Light Duty Diesel Vehicles Profili sorgente CMB
Transport Heavy Duty Diesel Vehicles
Transport Gasoline =
Tire and Brake Wear Erosion
Ammonium Sulphate
Profili emissivi CAMx
Ammonium Nitrate
Domestic Biomass Burning SPECIATE (EPA)
Agricultural Burning (Open Burning) ARPA Lombardia
AMAT-MI
5
Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014
CAMx/PSAT
CAMx - Sistema modellistico
INPUT METEOROLOGY
SEASALT and DUST ACTIVITY
(ECMWF)
MODEL INDICATORS
and
and
LAND USE DATA (USGS)
BVOC MODEL LAND USE DATA
(MEGAN)
Meterological
model
(WRF, RAMS,MM5,…) Chemical and Transport EMISSION MODEL
model (SMOKE)
BOUNDARY (CAMx + PSAT)
CONDITIONS
PROCESSOR
EMISSION
INVENTORIES
CONCENTRATIONS
LARGE SCALE (EMEP, ISPRA)
and DEPOSITIONS
MODEL
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014
CAMx
CAMx - configurazione
Campi Meteorologici
WRF v.3.2.1 – 3 domini innestati – anno 2005
Europa (45 km), Italia (15 km), Pianura Padana (5 km)
ECMWF – Campi di analisi come condizione iniziale ed al contorno
Emissioni
Inventari INEMAR per Lombardia, Piemonte, Veneto, Emilia Romagna
ISPRA e EMEP 2005 per resto del dominio
PSAT
28 categorie emissive (Trasporto, energia, agricoltura, combustione biomassa,…)
Modulo Aerosol
Composizione chimica:
Crustal, Primary Organic, Elemental Carbon (primario)
SO4=, NO3-, NH4+, H2O, Na+, Cl-, SOA (secondario)
Static Coarse/Fine size bins approach
Equilibrio termodinamico: ISORROPIA
Modulo per Aerosol Secondario Organico SOAP
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014
CAMx
Analisi dei risultati – PM2.5
OK
KO
≈
≈
KO OK
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014
CAMx
Contributo delle sorgenti
PM2.5
EC
Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014
CAMx vs CMB
Chiusura di massa
OK CAMx estivo – CMB invernale
≈ CMB estivo
KO CAMx invernale
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx vs CMB
Confronto contributi medi stagionali
PM2.5 – Concentrazione media stagionale
Media stagionale x sito (μg m-3) Site-by-site SCEs
Categoria emissiva
CMB PSAT R
3.4 ± 1.8 4.0 ± 0.5 0.43
Solfato d’ammonio 3.2 ± 2.1 3.6 ± 0.6 0.76
2.3 ± 1.0 OK 6.7 ± 2.8 0.80
Nitrato d’ammonio 10.2 ± 6.2 12.4 ± 4.6 0.96
≈
9.4 ± 9.2 2.4 ± 1.6 0.73
Trasporto su strada 10.7 ± 10.1 3.9 ± 2.7 0.73
Biomassa x Riscaldamento 4.2 ± 4.5 0.8 ± 0.3 -0.22
domestico 10.1 ± 10.6 KO 4.2 ± 1.2 0.10
Combustione in 1.6 ± 2.3 0.2 ± 0.1 -0.43
agricoltura 1.4 ± 3.9 0.3 ± 0.2 -0.44
Estate Inverno
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx vs CMB
Analisi al recettore
PM2.5 – Concentrazione media stagionale
Milano – Stagione Invernale
Cantù – Stagione Estiva
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx vs CMB
Analisi al recettore
Frazione carboniosa – Concentrazione media stagionale
6 12
12.3
5
9
CMB SCEs (µg m )
CMB SCEs (µg m )
-3
-3 4
Biomassa per 3 6
Riscaldamento 2
Inverno
domestico 1 EC winter
3
OC winter
EC summer OC summer
0 0
0 1 2 3 4 5 6 0 3 6 9 12
CAMx SCEs (µg m-3 ) -3
CAMx SCEs (µg m )
6 12 Estate
12.2
5
9
CMB SCEs (µg m )
CMB SCEs (µg m )
Trasporto
-3
-3
4
su strada 3 6
2
3
1 OC winter
EC winter
OC summer
EC summer 0
0
0 3 6 9 12
0 2 4 6 -3
CAMx SCEs (µg m-3 ) CAMx SCEs (µg m )
EC OC 13
Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx vs CMB
Conclusioni e domande aperte
Metodologia
• Verifica della chiusura di massa
• Identificazione e verifica delle sorgenti più significative
• Identificazione di sorgenti e processi mancanti in CTM (risospensione, SVOC,…)
• Individuazione di possibili outlier in RM
• Verifica della correlazione spaziale (e temporale)
• Possibili incongruenze dovute alla definizione di specie/sorgente secondaria
• Profilo di speciazione delle emissioni (CTM) vs profilo sorgente (RM)
• Il concetto di incertezza
• Approccio orientato alla massa (CTM) vs approccio orientato al tracciante (RM)
Analisi dei risultati
• CAMx fornisce risultati più omogenei e quindi livelli di performance più sistematici (sia nel
bene che nel male…)
• CMB fornisce una migliore chiusura di massa
• CMB più congruente in inverno che in estate (minore influenza dell’incertezza?)
• CMB in alcuni casi sovrastima i contributi di alcune sorgenti e/o identifica sorgenti poco
congruenti con l’area
• CAMx identifica un maggior numero di categorie emissive (suddivise anche per aree)
• CAMx sottostima parzialmente TC da biomassa (con parziale sovrastima OC/EC)
• CAMX sottostima fortemente OC da trasporto su strada (emissioni? Processi Aerosol?)
14
Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014Grazie per la
vostra
attenzione!
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CMB
CMB8.2 - Performance
Diagnostic Cold season Warm Target values
parameter season
0.21-0.82 0.23-0.83
R2 (0.58 ± 0.22) (0.58 ± > 0.8
0.20)
15-73 14-77 2 always > 2 >2
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx/PSAT
CAMx/PSAT
PSAT - Particulate Source
Apportioning Technology (Yarwood et al., 2004)
PSAT utilizza delle specie aggiuntive (traccianti reattivi) per
ripartire le concentrazioni di PM primario, secondario e dei
corrispondenti precursori gassosi alle corrispondenti aree e
categorie emissive
• Quantificare il ruolo delle diverse sorgenti emissive
• Investigare, sorgente per sorgente, gli effetti della non-
linearità dei processi chimici sulle concentrazioni di PM
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx/PSAT
CAMx/PSAT
Zero-out PSAT
(i.e. removing
S1
emissions)
S1
Z.O. PSA
1 PM2.5(1) PM2.5 T S2
Other
PM2.5
Z.O. 2
PSAT Advantages
S • Time saving (one simulation)
2 • Mass consistency
PM2.5(2) • Fully traceable
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx/PSAT
CAMx/PSAT
Reactive tracers approach: sulphur source apportionment
Tracer concentration in each cell = Emission+Transport+ chemical transformation…
CAMx
Total rate
TRACERS WEIGHTS
ESO2 (t ) eSO2 i (t )
1. Emission TSO2i (t t ) em TSO2i (t )
V e
i SO2 i
(t )
in
TSO2i (t ) em
2. Transport TSO2 i t t TSO2 i t SO2 tr
tr em in
i
TSO2i (t ) em
TSO2i (t ) tr
3. Chemistry TSO2i (t t ) chem TSO2i (t ) tr SO2 chem
i
TSO2i (t ) tr
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx/PSAT
CAMx/PSAT
Reactive tracers approach - Sulphate
Sulphate formation CAMx
(chemistry step in cell I,J,K) SO2 PSO4 Total rate
SO2i (t )
• SO2 removal SO2i t t SO2i t SO2
SO2i (t )
TRACERS WEIGHTS
SO2i (t )
• Sulphate PS4 i t t PS4 i t PSO4
production SO2i (t )
SO2 SO2 i
Mass Balance i
PSO4 i
PS 4 i
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx
Categorie emissive
group_number label definizione combustibile
1 01ele 0101 - Centrali Termo-Elettriche mix
2 01ele_bio 0101 - Centrali Termo-Elettriche biomassa
3 01ele_oth 0101 - Centrali Termo-Elettriche altro
4 01ene 01 - Combustione nelle industrie energetiche (eccetto 0101 mix
5 01ene_bio 01 - Combustione nelle industrie energetiche (eccetto 0101 biomassa
6 01ene_oth 01 - Combustione nelle industrie energetiche (eccetto 0101 altro
7 02ris 02 - Impianti di combustione non industriale (eccetto biomasse altro
8 02bio 02 - Impianti di combustione non industriale a biomasse biomassa
9 03cin 03 - combustione industria altro
10 03cin_bio 03 - combustione industria biomassa
11 07aut 0701 - Trasporti stradali - Automobili mix
12 07aut_gas 0701 - Trasporti stradali - Automobili benzina
13 07aut_die 0701 - Trasporti stradali - Automobili diesel
gpl-gas
14 07aut_gpl 0701 - Trasporti stradali - Automobili naturale
15 07aut_usu 0701 - Trasporti stradali - Automobili (usura)
16 07tra 07 - Trasporti stradali (eccetto 0701) mix
17 07tra_gas 07 - Trasporti stradali (eccetto 0701) benzina
18 07tra_die 07 - Trasporti stradali (eccetto 0701) diesel
19 07tra_usu 07 - Trasporti stradali (eccetto 0701) (usura)
20 07eva INEMAR - 07eva
21 08off 08 - Altre sorgenti e macchinari mobili (fuori strada) mix
22 08off_gas 08 - Altre sorgenti e macchinari mobili (fuori strada) benzina
23 08off_die 08 - Altre sorgenti e macchinari mobili (fuori strada) diesel
24 09rif 09 - Trattamento dei rifiuti e discariche
25 10agr 10 - Agricoltura
26 11nat 11 - vulcani ed altre emissioni naturali (no biogeniche, no sale) +incendi
27 bs biogeniche e sale
28 other altro
29 Boundary Conditions Contributo trasporto a lunga distanza
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Guido Pirovano Bologna – 29 gennaio 2014CAMx vs CMB
Analisi al recettore
PM2.5 – Concentrazione media stagionale
Milano – Stagione Invernale
Lodi – Stagione Invernale
Cantù – Stagione Estiva
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