Le simulazioni del Progetto MEGAPOLI: confronti con le simulazioni di MINNIA. D’Allura, S. Finardi, P. Radice, C. Silibello

1-2 Nov 2010 - 2nd Annual MEGAPOLI Meeting (Hamburg, Germany)

Messaggi

Le nostre simulazioni producono una quantità di dati che spesso non utilizziamo e che forniscono, invece, informazioni molto utili. Alcuni esempi forniti dalle simulazioni effettuate da ARIANET all’interno del progetto MEGAPOLI;

Utilizzo di dati di AOD (dati MODIS/rete AERONET) per una più completa valutazione delle nostre simulazioni. Un esempio dal progetto MEGAPOLI;

“Data assimilation” ?

Il confronto delle simulazioni MINNI/Nord-Italia e MEGAPOLI/Po Valley suggerisce l’ipotesi che simulazioni innestate EUROPA/ITALIA/MACROREGIONI possano fornire stime più corrette relativamente al PM

Le nostre simulazioni producono una quantità di dati che spesso non utilizziamo e che forniscono, invece, informazioni molto utili. Alcuni esempi forniti dalle simulazioni effettuate da all’interno del progetto MEGAPOLI

Po Valley simulations Nested domains

G1

G2

Po Valley simulations (June, December 2005)

Runs over Po Valley considering two nested domains.

FARM:•SAPRC99 gas phase chemical mechanism / aero3 aerosol module •Rosenbrock solver– ROS3•Space resolution: 16 and 4 km (horizontal); 16 levs, up to 10 km (vertical)

Emissions:•Anthropogenic: TNO data set ( 7 km resolution); Italian data set (ISPRA - Province level); Regional data sets (INEMAR - Municipal level);

•BIOGENIC: SURFPro Isoprene and Terpenes from vegetation, PM (fine and coarse) from aeolian resuspension and sea salts, wind influence;

Meteorology:•RAMS;

IC/BC:•MPI MATCH – Global scale: gaseous species•GOCART – Global scale: Climatological aerosols

Italy - ISPRA (Province level)

Regions - INEMAR (Municipal level)

TNO data set ( 7 km resolution)

Po Valley simulations Emission inventories

PROCESS CONTRIBUTIONSComputed from hourly balance terms computed

runtime over inner model grid

-4.E+10

-3.E+10

-2.E+10

-1.E+10

0.E+00

1.E+10

2.E+10

3.E+10

4.E+10

151

153

155

157

159

161

163

165

167

169

171

173

175

177

179

Hor_inflow Hor_outflow Top_flow Net_flow

Gain/Inflow

Loss/Outflow

Po Valley simulations Process contribution to PM2.5 [g]

In/Out flows

Net_flow = Hor_inflow + Hor_outflow + Top flowJune 2005

-2.0E+10

-1.5E+10

-1.0E+10

-5.0E+09

0.0E+00

5.0E+09

1.0E+10

1.5E+10

2.0E+10

151

153

155

157

159

161

163

165

167

169

171

173

175

177

179

Emitted Dep Aerosol

Po Valley simulations Process contribution to PM2.5 [g]

Other processes

BIOGENIC SOA

June 2005

0.0E+00

2.0E+07

4.0E+07

6.0E+07

8.0E+07

1.0E+08

1.2E+08

1.4E+08

1.6E+08

1.8E+08

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180

0.00E+00

5.00E+08

1.00E+09

1.50E+09

2.00E+09

2.50E+09

3.00E+09

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180Po Valley simulations

Process contribution to PM2.5 [g]Biogenic emissions (terpenes) -> SOA

BIOGENIC SOA

TRP1 emissions

June 2005

275

280

285

290

295

300

305

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180

T [K

]

0.00E+00

2.50E+08

5.00E+08

7.50E+08

1.00E+09

1.25E+09

1.50E+09

Isop

rene

Em

issi

ons

[g]

Tavg Emission

Tavg: ground level average temperature at noon;

Isoprene/Terpene emissions (daily integral over all domain)

Po Valley simulations Biogenic emissions vs Temperature

275

280

285

290

295

300

305

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180

T [K

]

0.00E+00

5.00E+08

1.00E+09

1.50E+09

2.00E+09

2.50E+09

3.00E+09

Terp

enes

Em

issi

ons

[g]

Tavg Emission

Temperature dependence;

Isoprene emissions: during daylight between April and October;

Terpenes emissions: full year

June 2005

285

290

295

300

305

152

154

156

158

160

162

164

166

168

170

172

174

176

178

180

T [K

]

0.0E+00

5.0E+09

1.0E+10

1.5E+10

2.0E+10

2.5E+10

O3 C

hem

istry

[g]

Tavg Chemistry

Po Valley simulations Process contribution to O3

Chemistry vs Temperature

Tavg: ground level average temperature at noon, O3 Chemistry: daily integralJune 2005

Po Valley simulations Process contribution to CO [g]

CO production from Isoprene/terpenes ozonolysis

{190} ISOPRENE + O3 = 0.266 OH + 0.066 RO2_R + 0.008 RO2_N + 0.126 R2O2+ 0.192 MA_RCO3 + 0.275 CO + 0.592 HCHO + 0.1 PROD2 + 0.39 METHACRO + 0.16 MVK + 0.204 HCOOH + 0.15 RCO_OH

{194} TERP + O3 = 0.567 OH + 0.033 HO2 + 0.031 RO2_R + 0.18 RO2_N +0.729 R2O2+ 0.123 CCO_O2 + 0.201 RCO_O2 + 0.157 CO + 0.235 HCHO + 0.205RCHO + 0.13ACET + 0.276PROD2 + 0.001GLY + 0.031 BACL + 0.103 HCOOH + 0.189 RCO_OH + TRP1AER (->AORB)

Po Valley simulations Process contribution to CO [g]

Other processes

Dry deposition is negligible and wet deposition is not considered for CO

-1.5E+09

-1.0E+09

-5.0E+08

0.0E+00

5.0E+08

1.0E+09

1.5E+09

152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180

Emission Chemistry Net_flow

Chemistry ?

June 2005

Chemistry [mol]

-8.0E+06

-6.0E+06

-4.0E+06

-2.0E+06

0.0E+00

2.0E+06

4.0E+06

6.0E+06

8.0E+06

163

164

165

166

167

168

169

170

171

172

173

174

175

176

177

178

179

180

CO ISOP TRP1

Po Valley simulations Process contribution to CO [mol]

Chemistry/interpretation

June 2005

Particle dry deposition velocity

Dry deposition / Emission

-10.00-9.00-8.00-7.00-6.00-5.00-4.00-3.00-2.00-1.000.00 151

153

155

157

159

161

163

165

167

169

171

173

175

177

179

Acc

umul

atio

n/C

oars

e m

odes

-250

-200

-150

-100

-50

0

Aitk

en m

ode

Accumulation Coarse Aitken

Net flows [g]

-5.E+09-4.E+09-3.E+09-2.E+09-1.E+090.E+001.E+092.E+093.E+094.E+095.E+09

151

153

155

157

159

161

163

165

167

169

171

173

175

177

179Aitken Accumulation Coarse

Po Valley simulations PM: Process contribution/dimensional analysis

Negligible outflow from Po Valley region, for Aiken and Coarse mode particles, due to dry deposition process.

Accumulation mode particles may be transported outside Po Valley region (because of lower dry deposition).

Inflow

Outflow

June 2005

Po Valley simulations Process contribution to HNO3 [g]

Other processes

-2.0E+08

-1.5E+08

-1.0E+08

-5.0E+07

0.0E+00

5.0E+07

1.0E+08

1.5E+08

2.0E+08

2.5E+08

152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180

Aerosol Chemistry Dep

HNO3 nigh time production due to

chemistryless dissolution of HNO3

in the particles?

June 2005

-2.5E+06-2.0E+06-1.5E+06-1.0E+06-5.0E+050.0E+005.0E+051.0E+061.5E+062.0E+062.5E+06

163

164

165

166

167

168

169

170

-2.5E+07-2.0E+07-1.5E+07-1.0E+07-5.0E+060.0E+005.0E+061.0E+071.5E+072.0E+072.5E+07

HNO3 Nitrate (aerosol) Water (aerosol)

-2.5E+06

-2.0E+06

-1.5E+06

-1.0E+06

-5.0E+05

0.0E+00

5.0E+05

1.0E+06

1.5E+06

2.0E+06

2.5E+06

152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180

Po Valley simulations Process contribution to HNO3 [mol]

Aerosol processes

The decrease in the PM liquid water content leads to less dissolution of HNO3 in the particlesJune 2005

Po Valley simulations Process contribution to HNO3 [g]

Other processes

Dec. 2005

-1.5E+08

-1.0E+08

-5.0E+07

0.0E+00

5.0E+07

1.0E+08

1.5E+08

3353363373383393403413423433443453463473483493503513523533543553563573583593603613623633640

Aerosol Chemistry Dep

0.0E+00

1.0E+07

2.0E+07

3.0E+07

4.0E+07

5.0E+07

6.0E+07

7.0E+07

334

336

338

340

342

344

346

348

350

352

354

356

358

360

362

NH4,

NO

3

0.0E+00

5.0E+04

1.0E+05

1.5E+05

2.0E+05

2.5E+05

3.0E+05

3.5E+05

SO4

NH4 NO3 SO4

-1.5E+08

-1.0E+08

-5.0E+07

0.0E+00

5.0E+07

1.0E+08

1.5E+08

3353363373383393403413423433443453463473483493503513523533543553563573583593603613623633640

Po Valley simulations Process contribution to HNO3 [g]

Aerosol processes

No further HNO3 reacts with ammonia to form volatile salts

Dec. 2005

from [Nenes et al., 1998 ] …based on the value of this ratio [in the simulations we do not include sodium and chloride], following types of aerosols are defined:

• Sulfate rich (free acid): This is when RSO4 < 1. The sulfates are in abundance and part of it is in the form of free sulfuric acid. In this case, there is always a liquid phase, because sulfuric acid is extremely hygroscopic (i.e., DRH is 0%);

• Sulfate rich (non free acid): This is when 1 RSO4 < 2. There is enough ammonia to partially (but not fully) neutralize the sulfates. The sulfates are a mixture of bisulfates and sulfates, the ratio of which is determined by thermodynamic equilibrium;

• Sulfate poor: RSO4 2: There is enough ammonia to fully neutralize the sulfates. In this case, excess ammonia can react with the other species (HNO3, HCl) to form volatile salts.

Aerosol types

4

4SO SO

NHR4

Scen_50 Scen_0

June 2005

4

4SO SO

NHR4

Sulfate rich(1 RSO4 < 2)

Dec. 2005

4

4SO SO

NHR4

Scen_50 Scen_0

Sulfate poor(RSO4 2)

NO-3

Scen_0 Scen_50% d

iffer

ence

s w

ith th

e “B

ase

case

"

Absolute differences with the “Base case"

ANO3

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

Annihiliation (-100%)

-50%

June 2005

50% reduction of emis. leads to a reduction of conc. greater than 50%

NO-3

Scen_0 Scen_50% d

iffer

ence

s w

ith th

e “B

ase

case

"

Absolute differences with the “Base case"

Dec. 2005

ANO3

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0 1 2 3 4 5

Annihiliation (-100%

-50%

50% reduction of emis. leads to a reduction of conc. lower than 50%

Po Valley simulations Po-Valley tracers emissions

“CO” and “PM fine” tracers are emitted only in the Po Valley region (green); are transported and deposited (dry and wet); chemical and aerosol precesses are not considered (chemically not reactive).

Po Valley simulations “CO” tracer

CO

Base case – Scen_0

CO tracer

Base case

Absolute differences Base case concentrationsJune 2005

Po Valley simulations “CO” tracer

CO

Base case – Scen_0

CO tracer

Base case

Absolute differences Base case concentrationsDec. 2005

Utilizzo di dati di AOD (dati MODIS/rete AERONET) per una più completa

valutazione delle nostre simulazioni. Un esempio dal progetto MEGAPOLI

AOD, Jan

FARM Terra (MODIS)

I campi di AOD satellitari vengono confrontati con I campi medi mensili prodotti da FARM relativi alle ore 12 (media mobile esaoraria). I campi medi osservati potrebbero non essere congruenti

con quelli stimati a seguito delle possibile mancanza di dati satellitari.

AOD, Jun

FARM Terra (MODIS)

AERONET Stations

AOD: FARM vs MODIS and Aeronet, data

00.10.20.3

0.40.50.60.7

gen-05

feb-05

mar-05

apr-05

mag-05

giu-05

lug-05

FARM AERONET MODIS

El Arenosillo

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AOD

at 5

50 n

m

Palencia

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AOD

at 5

50 n

m

Barcelona

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AOD

at 5

50 n

m

Avignon

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

Palaiseu (Paris)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AOD

at 5

50 n

m

Cabauw

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

AOD: FARM vs MODIS Aeronet, data

00.10.20.3

0.40.50.60.7

gen-05

feb-05

mar-05

apr-05

mag-05

giu-05

lug-05

FARM AERONET MODIS

Karlsuhe

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AOD

at 5

50 n

m

Mainz

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

SMHI

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

Belsk

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

Minsk

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

Erdemli

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

AOD: FARM vs MODIS Aeronet, data (ITALY)

00.10.20.3

0.40.50.60.7

gen-05

feb-05

mar-05

apr-05

mag-05

giu-05

lug-05

FARM AERONET MODIS

Ispra

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

Venice

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AOD

at 5

50 n

m

Modena

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

Rome

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AO

D a

t 550

nm

Lecce

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AOD

at 5

50 n

m

Lampedusa

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

Jan-05

Feb-05

Mar-05

Apr-05

May-05

Jun-05

Jul-05

Aug-05

Sep-05

Oct-05

Nov-05

Dec-05

AOD

at 5

50 n

m

EMEP PM10 Stations

PM10 - daiy average (January) [g m-3]

0

20

40

60

80

100

120

0 20 40 60 80 100

120

Observed

Pred

icte

dPM10 - daiy average (June) [g m-3]

0

20

40

60

80

100

120

0 20 40 60 80 100

120

Observed

Pred

icte

d

O3 EMEP Network

Ozone - max 1 h [g m-3]

0

40

80

120

160

200

240

0 40 80 120

160

200

240

Observed

Pred

icte

d

1.7.2009, NO2 near-surface concentrations from FARM-ARIANET and SILAM-FMI

FARM SILAM

NO0001 BirkenesNO0039 Kårvatn NO0041R Osen NO0043 Prestebakke NO0048 Voss NO0052 Sandve NO0056 Hurdal

O3Comparison with some Norvegian observations

http://tarantula.nilu.no/projects/ccc/emepdata.html

Birkenes

0

50

100

150

200

250

300

01/07/2009 00:00

02/07/2009 00:00

03/07/2009 00:00

04/07/2009 00:00

05/07/2009 00:00

06/07/2009 00:00

07/07/2009 00:00

08/07/2009 00:00

09/07/2009 00:00

10/07/2009 00:00

11/07/2009 00:00

12/07/2009 00:00

13/07/2009 00:00

14/07/2009 00:00

15/07/2009 00:00

16/07/2009 00:00

17/07/2009 00:00

18/07/2009 00:00

19/07/2009 00:00

20/07/2009 00:00

21/07/2009 00:00

22/07/2009 00:00

23/07/2009 00:00

24/07/2009 00:00

25/07/2009 00:00

26/07/2009 00:00

27/07/2009 00:00

28/07/2009 00:00

29/07/2009 00:00

30/07/2009 00:00

31/07/2009 00:00

g

m-3

Hurdal

0

50

100

150

200

250

30001/07/2009 00:00

02/07/2009 00:00

03/07/2009 00:00

04/07/2009 00:00

05/07/2009 00:00

06/07/2009 00:00

07/07/2009 00:00

08/07/2009 00:00

09/07/2009 00:00

10/07/2009 00:00

11/07/2009 00:00

12/07/2009 00:00

13/07/2009 00:00

14/07/2009 00:00

15/07/2009 00:00

16/07/2009 00:00

17/07/2009 00:00

18/07/2009 00:00

19/07/2009 00:00

20/07/2009 00:00

21/07/2009 00:00

22/07/2009 00:00

23/07/2009 00:00

24/07/2009 00:00

25/07/2009 00:00

26/07/2009 00:00

27/07/2009 00:00

28/07/2009 00:00

29/07/2009 00:00

30/07/2009 00:00

31/07/2009 00:00

g

m-3

Prestebakke

0

50

100

150

200

250

300

01/07/2009 00:00

02/07/2009 00:00

03/07/2009 00:00

04/07/2009 00:00

05/07/2009 00:00

06/07/2009 00:00

07/07/2009 00:00

08/07/2009 00:00

09/07/2009 00:00

10/07/2009 00:00

11/07/2009 00:00

12/07/2009 00:00

13/07/2009 00:00

14/07/2009 00:00

15/07/2009 00:00

16/07/2009 00:00

17/07/2009 00:00

18/07/2009 00:00

19/07/2009 00:00

20/07/2009 00:00

21/07/2009 00:00

22/07/2009 00:00

23/07/2009 00:00

24/07/2009 00:00

25/07/2009 00:00

26/07/2009 00:00

27/07/2009 00:00

28/07/2009 00:00

29/07/2009 00:00

30/07/2009 00:00

31/07/2009 00:00

g

m-3

Sandve

0

50

100

150

200

250

300

01/07/2009 00:00

02/07/2009 00:00

03/07/2009 00:00

04/07/2009 00:00

05/07/2009 00:00

06/07/2009 00:00

07/07/2009 00:00

08/07/2009 00:00

09/07/2009 00:00

10/07/2009 00:00

11/07/2009 00:00

12/07/2009 00:00

13/07/2009 00:00

14/07/2009 00:00

15/07/2009 00:00

16/07/2009 00:00

17/07/2009 00:00

18/07/2009 00:00

19/07/2009 00:00

20/07/2009 00:00

21/07/2009 00:00

22/07/2009 00:00

23/07/2009 00:00

24/07/2009 00:00

25/07/2009 00:00

26/07/2009 00:00

27/07/2009 00:00

28/07/2009 00:00

29/07/2009 00:00

30/07/2009 00:00

31/07/2009 00:00

g

m-3

O3

Comparison with some Norwegian observations

Data assimilation

Sistema MINNI

Run “NI1” 2005 a 4 km

Test assimilazione medie annuali BRACE

Sistema MINNI

Concentrazioni medie annuali di NO2

Sistema MINNI

Medie annuali NO2 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA)

0481 21 62 02 42 83 23 64 04 44 85 2

[ u g / m 3 ]

Sistema MINNI

Medie annuali NO2 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA) + assimilazione

0481 21 62 02 42 83 23 64 04 44 85 2

[ u g / m 3 ]

Sistema MINNI

Confronto speditivo con database BRACE

In via preliminare sono state prese in considerazione tutte le stazioni BRACE disponibili, senza selezione e controlli di coerenza; anche la tipologia

fondo/industriale/traffico e rurale/suburbana/urbana è stata mutuata direttamente da quella presente nella base dati.

Sistema MINNI

Medie annuali NO2 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA)Confronto su tutte le stazioni di fondo (122)

0

20

40

60

80

100ca

lc. [

g/m

3 ]

0 20 40 60 80 100meas. [g/m 3]

CN_4201_SA LICETOAT_5012_BUTTIG LIERA

TO _1099_M ANDR IA

LA THUILE

V ARENNA

GAM BA RACO RTE DEI CO RTE SI

S AN ROCCO AL PO RTO

RENON

M O NTE G A ZA

CAS O NS.O S VALDO

M O NT E ZO NC OLAN - S UTRIO

CENG IO 1

G IOV IFO LLO

M O CO M ERO

Febbio NO _3118_PIEVE VERG O NTE

TO _1171_O RBASS ANO

TO_1309_VINOV O

BUST O ARS IZIO - ACCAM

CO LICO

CANTU ' - V IA M EUCCI

ARCO NATE

M O TT A VISCO NTI

M ILANO - P .CO LA M BRO

TREZZO D 'A DDABERG AM O - V IA GO ISIS

O SIO S O TTOBRESC IA - V IA Z IZIO LA

LACES

SALO RNO

VIPITENO

LUCINICO

M O NTE SAN P ANTA LEO NE

CHIAPPALUG AG NANO

M O DENA - CARPI 2

VC_2016_BO RGO S ESIA

NO _3156_V ERB ANIA

NO _3106_V ERDI

CN_4078_CUNEOCN_4003_A LB A

AT_5005_DACQ UISTO

TO _1272_TO _LING O TTO

BI_2012_B IE LLA1

BI_2046_CO SSAT O

VARES E - V IA V IDOLETTI

SARO NNO - SA NTUARIO

ERBA

BORM IOCHIA VE NNA

SO NDRIO - V IA M E RIZZI

ARESE

CO RM ANO

M ILANO - JUV ARA

LIM ITOM AG ENTA VF

VIM ERCATEB ERG AM O - V IA M E UCCI

LONA TO

SAREZZO - VIA M INELLI

PAV IA - V IA FO LPE RTI

CREM A - V IA INDIPENDE NZACRE M A - V IA X I FEBB RAIOBZ1 V IA AM BA A LA G I

BO RG O VA L

RIVA G AR

ROVE RETO LG P

TRE NT O GA RTRE NTO P SCTRE NTO VEN

QUARTIERE ITA LIA

B ELLUNO -CITTA '

PARCO BISS UO LA

VENEZIA SAC CA F ISO LA

M ANDRIA

CAIRO LI

C .S O F IRENZE

Q UARTO

ACQ UASO LA

M AG G IO LINA

PRCTDLA

VIALE R ISO RG IM ENTO

M O DENA - NO NANTO LANAM O DENA - XX SET TE M BRE

Sistema MINNI

Medie annuali NO2 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA) + assimilazioneConfronto su tutte le stazioni di fondo (122)

0

20

40

60

80

100ca

lc. [

g/m

3 ]

0 20 40 60 80 100meas. [g/m 3]

CN_4201_SA LICETOAT_5012_BUTTIG LIERA

TO_1099_M ANDRIA

LA THUILE

VARENNA

G AM BARACO RTE DEI CO RTE SI

S AN ROCCO AL PO RTO

RENON

M O NTE G A ZA

CAS O N

S.O S VALDO

M O NT E ZO NCO LA N - SUTRIO

CENG IO 1

G IOV I

FO LLO

M O CO M ERO

FebbioNO _3118_PIEVE VERG O NTE

TO _1171_O RBASS ANOTO_1309_VINOV OBUST O ARS IZIO - ACCAM

CO LICO

CANTU ' - V IA M EUCCI

ARCO NATE

M O TT A VISCO NTI

M ILANO - P .CO LA M BRO

TREZZO D 'A DDA

BERG AM O - V IA GO ISISO SIO S O TTO

BRESC IA - V IA Z IZIO LA

LACES

SALO RNO

VIPITENO

LUCINICO

M O NTE SAN P ANTA LEO NE

CHIAPPA

LUG AG NANO M O DENA - CARPI 2

VC_2016_BO RGO S ESIA

NO _3156_V ERB ANIA

NO _3106_V ERDI

CN_4078_CUNEO

CN_4003_A LB AAT_5005_DACQ UISTO

TO _1272_TO _LING O TTO

BI_2012_B IE LLA1

BI_2046_CO SSAT O

VARES E - V IA V IDOLETTI

SARO NNO - SA NTUARIO

ERBA

BORM IOCHIA VE NNA

SO NDRIO - V IA M E RIZZI

ARESE

CO RM ANO

M ILANO - JUV ARA

LIM ITO

M AG ENTA VF

VIM ERCATE

B ERG AM O - V IA M E UCCI

LONA TO

SAREZZO - VIA M INELLI

PAV IA - V IA FO LPE RTI

CREM A - V IA INDIPENDE NZACRE M A - V IA X I FEBB RAIOBZ1 V IA AM BA A LA G I

BO RG O VA L

RIVA G AR

ROVE RETO LG P

TRE NT O GA R

TRE NTO P SCTRE NTO VEN

QUARTIERE ITA LIA

B ELLUNO -CITTA '

PARCO BISS UO LA

VENEZIA SAC CA F ISO LA

M ANDRIA

CAIRO LI

C .S O F IRENZE

Q UARTO

ACQ UASO LA

M AG G IO LINA

PRCTDLA

VIALE R ISO RG IM ENTO

M O DENA - NO NANTO LANAM O DENA - XX SET TE M BRE

Sistema MINNI

Concentrazioni medie annuali di PM10

Sistema MINNI

Medie annuali PM10 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA)

0481 21 62 02 42 83 23 64 04 44 85 2

[ u g / m 3 ]

Sistema MINNI

Medie annuali PM10 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA) + assimilazione

0481 21 62 02 42 83 23 64 04 44 85 2

[ u g / m 3 ]

Sistema MINNI

Confronto speditivo con database BRACE

In via preliminare sono state prese in considerazione tutte le stazioni BRACE disponibili, senza selezione e controlli di coerenza; anche la tipologia

fondo/industriale/traffico e rurale/suburbana/urbana è stata mutuata direttamente da quella presente nella base dati.

Sistema MINNI

Medie annuali PM10 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA)Confronto su tutte le stazioni di fondo (122)

0

20

40

60

80

100ca

lc. [

g/m

3 ]

0 20 40 60 80 100meas. [g/m 3]

S AN ROCCO AL PO RTOCASO N

G HERARDI

FO NTECHIARI

CANTU ' - V IA M E UCCIOS IO SO TTO

LAC ESVIPITENO

M O DENA - CARPI 2

S. Pancrazio Sa lentinoTO RCHIARO LO

CENVS 1

SARO NNO - SANTU ARIO

ERBA

BORM IO

S ONDRIO - V IA M ERIZZI

A RESE

M ILANO - JUV ARA

LIM ITOM AG ENT A VF

VIM ERCATEBE RGAM O - V IA M EUCCI

SARE ZZ O - V IA M INE LLI

CREM A - V IA IND IPEN DENZAM ANTOVA - V IA A RIO STO

TRE VIS O - V IA LANCIER I D I NO VA RA

VE NE ZIA S A CCA FISO LA

M ANDRIA

VIALE R ISO RGIM ENTO

M O DE NA - XX S ETTEM BRE

VILLA ADA

CE NS G 1

Sistema MINNI

Medie annuali PM10 - 2005

Run “IT1” a 4 km (inventario ISPRA) + assimilazioneConfronto su tutte le stazioni di fondo (122)

0

20

40

60

80

100ca

lc. [

g/m

3 ]

0 20 40 60 80 100meas. [g/m 3]

S AN ROCCO AL PO RTO

CASO N

G HERARDI

CANTU ' - V IA M E UCCI

OS IO SO TTO

LACE S

VIPITENO

M O DENA - CARPI 2

SARO NNO - SANTU ARIO

ERBA

BORM IO

S ONDRIO - V IA M ERIZZI

ARE SE

M ILANO - JUV ARA

LIM ITO

M AG ENT A VF

VIM ERCATE

BE RGAM O - V IA M EUCCI

SARE ZZ O - V IA M INE LLI

CREM A - V IA IND IPEN DENZA

M ANTOVA - V IA A RIO STO

TRE VIS O - V IA LANCIER I D I NO VA RA

VE NE ZIA S A CCA FISO LA

M ANDRIA

VIALE R ISO RG IM ENTOM O DE NA - XX S ETTEM BRE

Il confronto delle simulazioni MINNI/Nord-Italia e MEGAPOLI/Po Valley suggerisce l’ipotesi che

simulazioni innestate EUROPA/ITALIA/MACROREGIONI possano fornire

stime più corrette relativamente al PM

MEGAPOLI-Po Valley simulations Nested domains

MEGAPOLI• 2-way nesting (Central EUROPE-Po

Valleey);• Meteo: RAMS (venti piu’ intensi)• SAPRC99 KPP• Emissions: TNO, INEMAR, ISPRA 2005• BC: MPIMATH (gas), GOCART (aerosol)

MODELS:FARM (MEGAPOLI and MINNI)

EMEPMPI-MATCH

GOCART (aerosol, climatological)

Monthly averages (June)

PM2.5MINNI MEGAPOLI

EMEP GOCART

PM10MINNI MEGAPOLI

EMEP GOCART

PM2.5-10MINNI MEGAPOLI

EMEP GOCART

O3MINNI MEGAPOLI

EMEP MPIMATCH

MEGAPOLI-Po Valley simulations Influence of BCs:

Nested domains vs 1-way nesting 1-5/6/2005: 5 days average

RUNS• Nested domains: 2-way nesting

(Central EUROPE-Po Valley) using MPIMATH (gas), GOCART (aerosol) fields for BCs

• 1-way nesting: EMEP fields for BCs

PM2.5

(average 1-5/6/2005)

Nested domains 1-way nesting (EMEP_BCs)

PM10

(average 1-5/6/2005)

Nested domains 1-way nesting (EMEP_BCs)

PM2.5-10

(average 1-5/6/2005)

Nested domains 1-way nesting (EMEP_BCs)

O3

(average 1-5/6/2005)

Nested domains 1-way nesting (EMEP_BCs)

Messaggi

La versione “OpenSource” di FARM potrebbe essere applicata alla campagna della TRISAIA per verificarne le potenzialità (es. meccanismo chimico più aggiornato e utilizzo del modulo di trasferimento radiativo).

Nelle prossime simulazioni MINNI utilizzare il file di output “balance.dat”. Contiene informazioni utili alla interpretazione dei risultati!!

L’utilizzo dei dati di AOD e più in generale dei campi prodotti dai satelliti fornisce informazioni che possono supportare la fase di valutazione del sistema modellistico (confronto tra campi).

il modulo di assimilazione implementato in FARM consente di integrare ancor più compiutamente il “sistema MINNI”, gli inventari delle emissioni ed il dataset BRACE, al fine di produrre mappe di qualità dell’aria sul territorio nazionale e sulle macroregioni sempre più realistici (non appropriato per studi di scenario).

L’inserimento di un dominio a scala europea potrebbe determinare una migliore stima dei livelli di inquinamento sul territorio nazionale.