Rezumat Teza Doctorat

UNIVERSITATEA DIN BUCURESTIFACULTATEA DE FIZICA - SCOALA DOCTORALA DE FIZICA

CONTRIBUTII LA STUDIULCALITATII AERULUI ÎN ZONE

URBANE

REZUMAT

Conducator stiintific:Prof. Dr. Vasile CUCULEANU

Doctorand:Fiz. Georgiana Denisa FLOREA

(casatorita GRIGORAS)

- BUCURESTI 2012 -

Cuvânt de multumire

Adresez multumiri si recunostinta domnului profesor coordonator Dr. Vasile CUCULEANUpentru sprijinul pe care mi l-a acordat în toata perioada scolii doctorale, pentru atenta îndrumarestiintifica, pentru rabdarea manifestata si pentru numeroasele discutii care m-au încurajat si mo-tivat.

Multumesc doamnei profesoare Dr. Sabina STEFAN pentru grija manifestata fata de minesi de familia mea, pentru sfaturile si colaborarea stiintifica acordate pentru realizarea tezei, deasemenea, îi multumesc si îi datorez efectuarea stagiului de cercetare în centrul de cercetareENEA (Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic De-velopment), din Bologna, Italia.

De asemenea, efectuarea stagiului se datoreaza amabilitatii domnului Dr. Gabriele Zanini- seful departamentului UTVALAMB (Technical Unit for Models, Methods and Technologiesfor Environmental Assessments) din cadrul ENEA si a doamnei Dr. Mihaela Mircea, carorale multumesc înca o data pe aceasta cale. Multumiri transmit si grupului de lucru care mi-aoferit suport si îndrumare în timpul stagiului de cercetare: Mihaela Mircea, Massimo D’Isidoro,Irene Cionni, Luisella Ciancarella, Antonio Piersanti, Gaia Righini. Sincere mutumiri adresezdoamnei Milena Stefanova pentru ospitalitatea cu care m-a primit în familia sa când nu aveamînca o gazda în Italia si domnisoarei Rovena Preka pentru prietenia manifestata.

Doresc sa multumesc reprezentantilor Universitatii din Bucuresti care au initiat si adminis-trat proiectul POSDRU/88/1.5/S/56668 din care a fost finantata activitatea de cercetare pe caream desfasurat-o în cadrul scolii doctorale.

Multumesc foarte mult colegilor cu care am colaborat la elaborarea articolelor publicate silucrarilor prezentate cu ocazia unor manifestari stiintifice: George Mocioaca, Georgeta Tudor,Constantin Rada, Alin Deneanu.

De asemenea, multumesc tuturor colegilor si prietenilor care m-au ajutat în diferite moduriîn activitatea de cercetare desfasurata, fie mi-au oferit materiale, sfaturi, îndrumare, fie sprijinmoral: Bogdan Uritescu, Ileana Radulescu, Veronica Bozieru, Mihai Suta, Alexandru Petrescu,Codrina Ilie, Mihai Dragan, Sorin Constantin, Cristina Burada, Simona Andrei, Sorin Cheval,Paul Craciun, Florin Simion, Tina Zanfir.

Multumesc Institutului National de Cercetare Dezvoltare pentru Protectia Mediului, si con-ducerilor sale din acesta perioada, pentru ca mi-a oferit cadrul de cercetare si posibilitatea de apune în aplicare cunostintele referitoare la domeniul studiat.

Multumiri din tot sufletul adresez familiei mele pentru tot sprijinul acordat. Sotului meu,Cristinel, îi datorez tot ceea ce am realizat si îi multumesc pentru încrederea oferita.

Cer iertare copiilor mei Matei si Razvan pentru timpul pe care li l-am rapit.

Cuprins

Introducere 71 Stratul limita planetar-fundamente fizice ale dispersiei poluantilor 11

1.1 Procese de schimb Pamânt-Atmosfera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121.1.1 Schimbul de energie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121.1.2 Schimbul de masa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141.1.3 Schimbul de impuls . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.2 Parametri stratului limita planetar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151.2.1 Înaltimea stratului limita . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151.2.2 Înaltimea de amestec . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151.2.3 Lungimea de rugozitate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.2.4 Viteza de frictiune . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.2.5 Scara de viteza convectiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161.2.6 Coeficientul de difuzie turbulenta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171.2.7 Parametrul de stabilitate Obukhov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171.2.8 Lungimea Monin-Obukhov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171.2.9 Fluxul de caldura la suprafata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171.2.10 Scara de temperatura în stratul de amestec . . . . . . . . . . . . . . . . 181.2.11 Numerele lui Richardson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181.2.12 Deviatiile standard ale vitezei vântului . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.3 Profilele verticale ale parametrilor meteorologici . . . . . . . . . . . . . . . . . 191.3.1 Profilul temperaturii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191.3.2 Profilul presiunii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201.3.3 Profilul umiditatii specifice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211.3.4 Profilul vântului . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2 Modelarea dispersiei poluantilor în atmosfera, modele folosite în studiile de caz 232.1 Difuzia turbulenta în modelele atmosferice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

2.1.1 Aproximatia Euleriana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242.1.2 Aproximatia Lagrangiana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.2 Modelul TAPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.2.1 Componenta meteorologica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.2.2 Turbulenta si difuzia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292.2.3 Parametrizari pentru zonele urbane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.2.4 Modulul Eulerian . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312.2.5 Modulul de particule Lagrange . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332.2.6 Supraînaltarea penei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352.2.7 Efectul de cladire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362.2.8 Conditiile initiale si conditiile la limita . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

2.3 Modelul OML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

1

Contributii la studiul calitatii aerului în zone urbane

2.3.1 Parametri de dispersie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392.3.2 Supraînaltarea penei de poluant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 402.3.3 Penetrarea penei de poluant în stratul de inversie . . . . . . . . . . . . 422.3.4 Efectul de cos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432.3.5 Viteza vântului . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432.3.6 Efectul de cladire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432.3.7 Sursele de suprafata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

2.4 Modelul FARM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452.4.1 Prezentarea sistemului de modelare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452.4.2 Ecuatiile de baza ale modelului . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 482.4.3 Modulul pentru aerosol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3 Considerente privind calitatea aerului 543.1 Legislatia specifica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 543.2 Principii de masurare a concentratiilor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.2.1 Ozonul O3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 573.2.2 Dioxidul de sulf S O2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 583.2.3 Dioxidul de azot NO2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 593.2.4 Particule în suspensie PM10 si PM2.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 613.2.5 Plumbul Pb, Cadmiu Cd, Arseniu As, Nichel Ni . . . . . . . . . . . . . 62

4 Studiul dispersiei poluantilor atmosfericiîn aglomerarea urbana Baia Mare 634.1 Date si metode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 644.2 Rezultatele simularilor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 664.3 Intercompararea concentratiilor simulate cu cele

masurate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 744.4 Concluzii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

5 Studiul dispersiei poluantilor atmosferici la nivelul aglomerarii urbane Craiova 785.1 Date si metode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 785.2 Intercompararea concentratiilor simulate cu cele

masurate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 905.3 Concluzii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

6 Studiul dispersiei ozonului troposferic în aglomerarea urbana Bucuresti 936.1 Date si metode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 956.2 Intercompararea concentratiilor masurate la sol cu cele estimate din masurato-

rile din satelit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 966.3 Intercompararea concentratiilor masurate la sol cu cele simulate . . . . . . . . 996.4 Concluzii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104

7 Studiul variabilitatii spatiale si temporale a concentratiei si compozitiei chimicea aerosolilor în diferite zone urbane din Italia 1067.1 Date si metode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1077.2 Intercompararea concentratiilor simulate

cu cele masurate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1167.3 Concluzii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

Concluzii generale si contributii personale 127

2


Introducere

O preocupare majora la nivel international o reprezinta gestionarea calitatii aerului. Acestapreocupare are o dimensiune globala datorita faptului ca poluarea atmosferica nu are frontieresi va fi continuu o problema de actualitate fiind în strânsa legatura cu dezvoltarea societatii.

Subiectul activitatii de cercetare doctorala, finalizata prin prezenta teza de doctorat, îl repre-zinta calitatea aerului în zone urbane, aceste zone fiind în continua expansiune la nivel global.Mai mult de jumatate din populatia globului locuieste în orase, o tendinta care este accelerataîn tarile în curs de dezvoltare. Orasele necesita si folosesc cantitati mari de energie si de mate-riale, generând mari cantitati de poluanti si deseuri, care afecteaza în mod negativ integritateasi diversitatea ecologica si sanatatea umana.

Poluantii atmosferici în zonele urbane provin dintr-o mare varietate de surse, desi în princi-pal sunt un rezultat al proceselor de combustie. În zilele noastre, principala sursa de poluare înzonele urbane, o reprezinta traficul rutier, impactul surselor industriale ocupând un loc secundar.

Studii epidemiologice [45, 1] au demonstrat ca efectele poluarii asupra sanatatii pot fi letale,de aceea este necesar un management de mediu adecvat, în functie de amploarea fenomenelor,astfel încât populatia sa fie protejata. Actiunile de protectie sunt necesare nu numai în zone încare se înregistreaza depasiri ale pragurilor si valorilor limita ale concentratiilor poluantilor, im-puse de legislatie, ci si în zone în care exista zile în care se înregistreaza valori ale concentratiilordestul de mari, sub limitele legale, dar persistente.

În acest sens, au fost stabilite, prin acte normative, metode de evaluare si standarde alecalitatii aerului, precum si valori limita pentru diferiti poluanti. Conform Directivei 2008/50/EC[18], pe lânga masuratori, care pot oferi cel mult o baza pentru o descriere discreta a câmpuluide concentratii, modelarea matematica reprezinta un instrument obligatoriu în evaluarea calitatiiaerului în zone si aglomerari urbane, acesta oferind informatii cu acoperire spatiala completa.

În plus, modelarea este un instrument deosebit de util în realizarea de planuri si programe desupraveghere a calitatii aerului, permitând estimarea nivelelor de poluare în scenarii ipoteticesi fiind singura metoda prin care se poate pune în evidenta legatura sursa de emisie-receptor.Astfel, se poate studia separat impactul datorat exlcusiv unor categorii de surse care necesitamasuri de control/reducere a emisiilor.

Modelarea dispersiei poluantilor în zone urbane este un proces complex, datorita dificultatiiîn a reproduce stratul limita urban. Suprafata oraselor este o combinatie de elemente (cladiri,strazi, parcuri, ape etc.) cu dinamica si proprietati radiative diferite care genereaza particularitatilocale ale structurii atmosferice.

Datorita cresterii puterii de calcul a computerelor, începând cu anii 80 o mare varietate demodele au fost dezvoltate începând de la cele simple de tip stationar - pana Gaussiana (ex: OML[36, 38], ADMS Urban [9, 40], AERMOD [51], CALPUFF [51, 31], UDM-FMI [28]) pâna lamodele fotochimice si sisteme de modelare avansate (CMAQ [2, 33, 42, 43], CAMx).

Alegerea modelelor de dispersie pentru simularea unei probleme specifice depinde în gene-ral de dimensiunea problemei (domeniul spatial si temporal), complexitatea configuratiei surse-lor de emisie si chimia poluantilor implicati, topografia, omogenitatea sau stationaritatea con-ditiilor meteorologice din aria studiata. Este o decizie uneori foarte complicata, care impuneîn cele mai multe cazuri modificari sau adaptari ale modelelor, recompilarea si reintegrarea însistem.

Obiectivul general al activitatii de cercetare doctorala a fost evaluarea calitatii aerului

3


prin analiza masuratorilor concentratiilor de poluanti si modelare matematica a dispersieipoluantilor atmosferici în zone urbane, în scopul controlului si reducerii poluarii pentru aproteja mediul si sanatatea umana.

În vederea realizarii acestui obiectiv au fost ientificate si selectate zone de studiu ce prezintaprobleme specifice din punct de vedere al calitatii aerului la nivel urban. Evaluarea calitatiiaerului pentru poluantii tipici fiecarei zone studiate a fost realizata prin modelarea matematicasi analiza masuratorilor realizate în cadrul retelelor nationale de monitorizare a calitatii aerului.În functie de particularitatile problemelor analizate au fost aplicate diferite modele de dispersiesi s-au studiat performantele acestor modele în cazurile respective.

Lucrarea este structurata în sapte capitole. În capitolul 1 al lucrarii sunt prezentate no-tiuni teoretice de baza ale stratului limita planetar si fundamente ale dispersiei poluantilor înatmosfera: structura si parametri stratului limita, procesele de schimb Pamânt-Atmosfera, dis-tributiile verticale ale variabilelor meteorologice.

Capitolul 2 prezinta descrierea difuziei turbulente în modelele atmosferice si descrierea mo-delelor aplicate în studiile de caz prezentate în lucrare.

Metodele de evaluare a calitatii aerului, procese de formare a poluantilor si principii demasurare a concentratiilor poluantilor în atmosfera sunt prezentate în capitolul 3. Aceste con-siderente sunt prezentate pentru poluantii: dioxidul de sulf SO2, dioxidul de azot NO2, pulberiîn suspensie PM (fractiunile PM10 si PM2.5), plumbul Pb si ozonul O3.

Capitolul 4 prezinta studiul poluarii în aglomerarea urbana Baia Mare. Aceasta aglomerareurbana a fost selectata in vederea studierii datorita amplasarii surselor de poluare într-o zona cuteren complex.

Studiului poluarii în aglomerarea urbana Craiova face subiectul capitolului 5. Aglomerareaurbana Craiova a fost selectata pentru studiu datorita amplasarii sale într-o zona puternic indus-trializata, calitatea aerului în aceasta zona fiind afectata de transportul regional al poluantilor, înspecial de SO2, proveniti de la marile termocentrale de pe Valea Jiului (Rovinari, Turceni) saua celei din judetul Mehedinti (Halânga).

În capitolul 6 sunt prezentate rezultatele studiului ozonului troposferic (O3), în aglomerareaurbana Bucuresti, poluant ce se formeaza ca urmare a interactiunii oxizilor de azot (NOx) cucompusii organici volatili (COV) în prezenta radiatiei solare. Aglomerarea urbana Bucuresti afost selectata deoarece reprezinta un caz atipic, comparativ cu alte regiuni din tara, în ceea cepriveste nivelul emisiilor de NOx provenite din traficul rutier si implicit cel al concentratiiloracestui poluant.

Capitolul 7 contine studiul variabilitatii spatiale si temporale a concentratiei si compozitieichimice a aerosolilor în diferite zone urbane din Italia. Studiul prezinta o evaluare a predictiilorsistemului de modelare atmosferica (AMS) al proiectului MINNI (proiect coordonat de ENEA(Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development), sprijinit deItalian Ministry of Environment, în colaborare cu Arianet si IIASA (International Institute forApplied Systems Analysis)), în raport cu rezultatele masurate în statiile urbane de monitorizarea calitatii aerului din Italia. Predictia sistemului se refera la concentratiile particulelor în sus-pensie, fractiunile PM10 si PM2.5, precum si ale unor specii ce intra în compozitia chimicaa aerosolului atmosferic: EC (carbon elementar), OC (carbon organic), NH4 (amoniu), NO3(nitrat) si SO4 (sulfat).

4


1. Stratul limita planetar-fundamente fizice ale dispersieipoluantilor

În capitolul 1 al lucrarii sunt prezentate notiuni teoretice de baza ale stratului limita planetarsi fundamente ale dispersiei poluantilor în atmosfera: structura si parametri stratului limita,procesele de schimb Pamânt-Atmosfera, distributiile verticale ale variabilelor meteorologice.

Dispersia poluantilor emisi de sursele de poluare situate în apropierea solului este esentialdeterminata de miscarile la scara mica si de procesele care apar în stratul inferior al atmosfereinumit strat limita planetar (SLP) [4]. Stratul limita planetar (SLP) este acea parte a atmosfe-rei unde se exercita influenta suprafetei terestre prin schimburi verticale de impuls, caldura siumiditate. Proprietatile fizice si termice ale suprafetei terestre, împreuna cu dinamica si ter-modinamica atmosferei joase (troposfera), determina structura SLP care include înaltimea sa,distributia temperaturii si a vântului, proprietatile de difuzie, amestec si transport, precum sidisiparea energiei.

Pentru o masa de aer data si o stare meteorologica, rugozitatea terenului si topografia de-termina rezistenta pe care suprafata terestra o exercita asupra fluidului atmosferic în miscaresi deci, schimbul de impuls între atmosfera si suprafata terestra. De asemenea, proprietatiletermice ale suprafetei, cum sunt albedoul, emisivitatea si continutul de umezeala, determinaproprietatile termodinamice ale SLP si deci schimburile de caldura si de vapori de apa întrescoarta terestra si atmosfera.

Înaltimea SLP este foarte variabila atât în timp cât si în spatiu, în special deasupra uscatului,si poate lua valori cuprinse între mai multi zeci de metri si câtiva kilometri. În literatura despecialitate privind fenomenul de poluare a aerului, înaltimea SLP este de obicei denumitaînaltimea (sau adâncimea) de amestec, deoarece poluantii emisi în apropierea scoartei terestresunt rapid antrenati (amestecati) în miscarile maselor de aer pâna la limita superioara a SLP sisunt retinuti în acest strat datorita inversiunii termice de deasupra, care determina un strat stabil.

Cunoasterea structurii stratului limita este foarte importanta pentru simularea cât mai rea-lista a proceselor ce au loc în interiorul acestuia, prin urmare o serie de parametri ai stratuluilimita utilizati în modelele de dispersie a poluantilor în atmosfera sunt prezentati în primulcapitol al tezei.

2. Modelarea dispersiei poluantilor în atmosfera, modelefolosite în studiile de caz

Capitolul 2 prezinta descrierea difuziei turbulente în modelele atmosferice si descriereamodelelor aplicate în studiile de caz prezentate în lucrare.

Descrierea difuziei turbulente se realizeaza în prezent prin doua teorii de baza [50]: for-malismul Eulerian si cel Lagrangian. Metoda euleriana este bazata pe rezolvarea ecuatiei deadvectie - difuzie într-un sistem de referinta fix legat de pamânt, în timp ce în metoda lagrangi-ana sistemul de referinta este mobil, legat de particula aflata în miscare. Fiecare abordare are oserie de avantaje si dezavantaje care fac practic imposibila rezolvarea exacta a problemelor dedifuzie.

5


Modelele de dispersie utilizate în aplicatiile prezentate în lucrare si descrise în capitolul2 sunt: TAPM - The Air Pollution Model, OML - “Operationelle Meteorologiske Luftkvali-tetsmodeller“ (Operational Meteorological Air Quality Models), FARM - Flexible Air qualityRegional Model.

OML este un model Gaussian de dispersie a poluantilor la scara locala dezvoltat de Na-tional Environmental Research Institute (Institutul National de Cercetare a Mediului) - NERI(Danemarca) [38]. Modelul de dispersie OML are la baza presupunerea distributiei Gaussienea concentratiilor în pana de poluant atât pe orizontala cât si pe verticala.

Modelul OML considera faptul ca turbulenta atmosferica (σturb) este compusa din doua con-tributii: turbulenta mecanica (σmec) si turbulenta convectiva (σconv). Pentru descrierea turbulen-tei atmosferei modelul foloseste parametri stratului limita, calculati cu preprocesorul meteoro-logic, cei mai semnificativi dintre acestia fiind: fluxul de caldura sensibila, lungimea Monin-Obukhov, viteza de frictiune, înaltimea de amestec. O alternativa la preprocesorul meteorologiceste utilizarea datelor meteorologice provenite din predictii ale modelelor de prognoza a vremii,cum ar fi MM5, TAPM, etc.

Modelul are implementati algoritmi pentru calculul supraînaltarii penei de poluant, penetra-rii penei în stratul de inversie, efectului de cladire si efectului de cos. Modelul dispune de unpreprocesor al datelor meteorologice pentru a calcula parametrii stratului limita din masuratoriorare, ale parametrilor meteorologici, efectuate la statiile de suprafata, si doua profile verticalepe zi ale temperaturii din radiosondajul atmosferic [37, 39, 35].

Modelul TAPM dezvoltat de CSIRO Marine and Atmospheric Research (Australia) rezolvaecuatiile fundamentale ale dinamicii si ale transportului fluidului atmosferic pentru a prognozatridimensional meteorologia si concentratiile de poluanti [26]. Modelul cupleaza modulul depredictie meteorologica cu cel al poluarii aerului, având si capabilitatea de a simula fluxurile lascara locala, cum ar fi briza marii si curgerile induse de teren.

Componenta meteorologica a TAPM este un model de ecuatii primitive, non-hidrostatice,incompresibile, cu o coordonata verticala care urmeaza linia terenului pentru simulari tridi-mensionale. Pentru a determina componentele orizontale ale vitezei vântului modelul rezolvaecuatiile impulsului; ecuatia de continuitate, cu conditia de incompresibilitate este rezolvatapentru a determina componenta verticala a vitezei; sunt rezolvate si ecuatii scalare pentru tem-peratura potentiala virtuala si umiditatea specifica a vaporilor de apa, apei/ghetii norilor, ploiisau ninsorii. Functia de presiune Exner este obtinuta din sumarea componentelor hidrostatica sinon-hidrostatica, pentru componenta non-hidrostatica fiind rezolvata o ecuatie Poisson. Mode-lul include parametrizari pentru procesele microfizice. Termenii turbulentei în aceste ecuatii aufost determinati prin rezolvarea ecuatiilor pentru energia cinetica turbulenta si rata de disipare aenergiei turbulente, aceste valori fiind folosite în reprezentarea gradientului fluxurilor verticale,inclusiv a contra-gradientului fluxului de caldura. La suprafata sunt folosite si o schema de sol,o schema de acoperire cu vegetatie si una urbana; de asemenea, sunt incluse si fluxuri radiativeatât la suprafata cât si la nivelele superioare.

FARM (Flexible Air quality Regional Model) dezvoltat de ARIANET SRL (Italia), esteun model eulerian tridimensional care simuleaza transportul, transformarile chimice si depu-nerea poluantilor atmosferici. Programul a fost dezvoltat din STEM (G.R. Carmichael, Centrefor Global and Regional Environmental Research, University of Iowa), un model intens testatsi utilizat în ultimele doua decade [29, 6, 25, 10, 7, 46, 32, 8]. De asenenea, modelul FARMdescrie dinamica aerosolilor în atmosfera. Modulul de aerosol (AERO3) al modelului FARM,trateaza dinamica particulelor si interactia acestora cu speciile în stare gazoasa asa cum este im-

6


plementat în sistemul de modelare U.S. EPA Community Multiscale Air Quality (CMAQ) [5].Modulul de aerosol este cuplat cu modelul chimic de faza gazoasa si este apelat dupa fiecarecalcul de faza gazoasa, permitând utilizarea concentratiilor actualizate de precursori ai fazei ga-zoase. Variabilele de aerosoli sunt transportate utilizând aceiasi pasi de timp si aceiasi algoritmifolositi pentru speciile în faza gazoasa. Modulul de aerosoli implementat urmeaza asa-numitaabordare Whitby (1978), prin care particulele sunt descrise printr-o suprapunere a distributiilorlog-normale numite moduri (“Aitken“,“acumulare“si modul “grosier“). Particulele cu diame-trul pâna la 2.5 micrometri (PM2.5) reprezinta suma dintre modul “Aitken“ si de “acumulare“în timp ce particulele cu diametrulul pâna la 10 micrometri (PM10) reprezinta suma celor treimoduri.

În ceea ce priveste compozitia chimica a particulelor din cele trei moduri, se considera camodurile “Aitken“ si “acumulare“ sunt constituite din 8 specii: sulfat, amoniu, nitrat, organicsecundar antropogenic, organic primar, organic biogenic secundar, carbon elementar, compusiantropogenici nespecificati; pentru modul “grosier“ sunt considerate trei specii: antropogenic,marin, praf. Modelul presupune particulele de aerosol amestecate în interior, adica toate par-ticulele dintr-un mod au aceeasi compozitie. În model sunt luate în considerare procese decoagulare, crestere a particulelor prin adaugarea de masa, formarea de noi particule.

3. Considerente privind calitatea aerului

Metodele de evaluare a calitatii aerului, procese de formare a poluantilor si principii demasurare a concentratiilor poluantilor în atmosfera sunt prezentate în capitolul 3. Aceste con-siderente sunt prezentate pentru poluantii: dioxidul de sulf SO2, dioxidul de azot NO2, pulberiîn suspensie PM (fractiunile PM10 si PM2.5), plumbul Pb si ozonul O3.

Evaluarea calitatii aerului utilizeaza un complex de metode utilizate pentru a masura, calculasi prognoza sau estima concentratia unui poluant în aerul înconjurator.

Legislatia de mediu s-a dezvoltat considerabil începând cu aprobarea si publicarea Directivei1996/62/EC pentru evaluarea si gestionarea calitatii aerului înconjurator, urmata de Directivelefiice 1999/30/EC [14], 2000/69/EC [15], 2002/3/EC [16] si 2004/107/EC [17]. Din motive declaritate, simplificare si eficienta administrativa aceste directive au fost înlocuite cu Directiva2008/50/EC [15]. Aceasta din urma a fost transpusa în legislatia româneasca prin Legea 104 diniunie 2011 [41].

Evaluarea calitatii aerului pentru dioxidul de sulf, dioxidul de zot, oxizi de azot, particuleîn suspensie fractiunile PM10 si PM2.5, plumb, benzen, monoxid de carbon, arsen, cadmiu,nichel, benzo(a)piren în diferite zone se utilizeaza metode diferite în functie de regimul deevaluare [41]:

• regim de evaluare A (nivelul este mai mare decât pragul superior de evaluare) - evalu-area este realizata prin masuratori în puncte fixe, care pot fi suplimentate cu tehnici demodelare si/sau masuratori indicative;

• regim de evaluare B (nivelul este situat între pragul inferior de evaluare si pragul superiorde evaluare) - evaluarea calitatii aerului se realizeaza prin utilizarea unei combinatii întremasuratori în puncte fixe si tehnici de modelare si/sau masuratori indicative;

7


• regim de evaluare C (nivelul este mai mic decât pragul inferior de evaluare) - evalua-rea calitatii aerului se realizeaza numai prin tehnici de modelare sau tehnici de estimareobiectivâ ori ambele.

Evaluarea calitatii aerului în ceea ce priveste ozonul se realizeaza prin masuratori în punctefixe. În cazul în care datele disponibile sunt insuficiente pentru a determina daca au fost de-pasite obiectivele pe termen lung pentru ozon (120 µg/m3 pentru protectia sanatatii umane),pentru evaluarea calitatii aerului se folosesc metode de combinare ale rezultatelor obtinute prinmasuratori, rezultate obtinute din inventare de emisii si modelare.

Concentratiile poluantilor gazosi în aerul ambiental se determina folosind tehnici si metodede masurare standardizate pentru a fi asigurata reprezentativitatea si comparabilitatea informa-tiilor obtinute la nivel national si la nivelul Comunitatii Europene.

4. Studiul dispersiei poluantilor atmosfericiîn aglomerarea urbana Baia Mare

Capitolul 4 prezinta studiul poluarii în aglomerarea urbana Baia Mare. Aceasta aglomerareurbana a fost selectata in vederea studierii datorita amplasarii surselor de poluare într-o zona cuteren complex. Topografia zonei poate induce circulatii locale care favorizeaza acumularerea depoluanti. De asemenea, zona prezinta interes datorita tipului de poluanti emisi din activitatileindustriale specifice locului (metalurgia neferoasa) unii dintre ei fiind deosebit de toxici (ex:plumbul).

Studiul calitatii aerului în zona Baia Mare a fost elaborat pentru anul 2008. Poluantii pen-tru care s-a realizat evaluarea calitatii aerului prin modelare matematica a dispersiei poluantilorsunt: SO2, PM10 si Pb. Modelarea dispersiei poluantilor atmosferici s-a realizat pe baza infor-matiilor din inventarele locale de emisii furnizate de Agentia pentru Protectia Mediului Mara-mures si validate pentru anul 2008 [49]; precum si pe baza rezultatelor monitorizarii în timpreal a emisiilor provenite din activitatea de prelucrare a plumbului din concentrate plumboasecu continut ridicat de cupru si a deseurilor metalurgice cu continut de plumb [22].

Estimarea emisiilor în atmosfera s-a realizat pe baza capitolelor aplicabile ale metodologii-lor:

• EMEP/CORINAIR [12] Emission Inventory Guidebook - 2007 cod SNAP 030304 Pro-cesses with contact: Primary lead production;

• AP 42 [13];

• COPERT4 [19].

În model au fost introduse ca date de intrare emisiile provenite de la: sursele industriale cuprofil de metalurgie neferoasa: SC Romplumb SA (productie de plumb primar) si SC CupromSA Bucuresti - Sucursala Baia Mare (productie de cupru primar pâna în anul 2000 si cuprusecundar pâna în octombrie 2008, când unitatea a încetat activitatea); încalzirea rezidentialarealizata cu sisteme individuale; traficul rutier; halde si iazuri de steril; tinându-se cont devariatia acestora în timp.

8


Pentru simularea dispersiei poluantilor în atmosfera a fost rulat modelul TAPM, utilizândpatru domenii incluse unele în altele, cu grile orizontale de 30 x 30 puncte, fiecare având rezo-lutia de 20 km, 10 km, 3 km, 1 km pentru meteorologie si cu rezolutia de 500 m pentru poluare.Au fost utilizate baze de date privind înaltimea terenului, tipul de sol si vegetatie, temperatura lanivelul marii si meteorologia la scara sinoptica, pregatite în formatul acceptat de model de ca-tre dezvoltatorul modelului TAPM, CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial ResearchOrganisation).

Datele privind înaltimea ternului sunt furnizate de US Geological Survey, Earth ResourcesObservation Systems (EROS) Data Centre Distributed Active Archive Centre (EDC DAAC), cuo rezolutie de 30 secunde (aproximativ 1 km). US Geological Survey furnizeaza de asemeneacu aceeasi rezolutie si datele de utilizarea terenului. Temperatura suprafetei marii este preluatade la US National Center for Atmospheric Research (NCAR) si reprezinta valori medii lunare.Rezolutia orizontala este de 1 grad ( aproximativ 100 km).

Datele meteorologice utilizate ca date de intrare pentru model sunt furnizate de un model deanaliza la scara sinoptica (LAPS -The Local Analysis and Prediction System). Datele sinopticela 6 ore sunt disponibile pentru orele: 0, 6, 12, 18, pe 60 de nivele verticale pâna la nivelul de10 hPa. Pentru Emisfera Nordica au rezolutie orizontala de 0.75 grade (aproximativ 75 km).

Câmpul de vânt mediu anual, simulat pentru anul 2008 în aglomerarea Baia Mare, estereprezentat în figura 4.3, fiind evidentiate vânturile ascendente si descendente pe pante.

Figura 4.3. Reprezentarea câmpului de vânt mediu anual, simulat pentru anul 2008, în aglomerareaurbana Baia Mare.

Rezultatele modelarii indica depasiri ale valorilor limitelor legale pentru maximele orare,zilnice si medii anuale pentru poluantul SO2 (dioxid se sulf). De asemenea, rezulta depasiriale limitelor legale pentru valorile maxime zilnice pentru PM10 (particule în suspensie cu di-ametrul pâna la 10 micrometri) precum si pentru valorile mediilor anuale ale poluantului Pb(plumb). Rezultatele modelarii matematice a dispersiei poluantilor pentru perioada anului 2008sunt redate sub forma hartilor de dispersie, în care scara de culori a fost definita astfel încât saevidentieze valorile limita (VL) impuse de OM 592/2002, ordin în vigoare în anul 2008.

Din analiza hartilor se poate aprecia ca aportul major la poluarea zonei cu SO2 se datoreazasurselor elevate situate pe Valea Firizei, caracteristicile fizice ale acestor surse (viteza cu care

9


Figura 4.6. Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale pentru SO2, în aglomerarea urbana BaiaMare, pentru anul 2008.

Figura 4.8. Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale pentru PM10, în aglomerarea urbanaBaia Mare, pentru anul 2008.

este emis poluantul, înaltimea surselor) contribuind la dispersarea poluantului pe o suprafatarelativ extinsa.

În ceea ce priveste poluarea cu pulberi în suspensie, fractiunea PM10, se constata un aportsemnificativ al surselor cu înaltime mica, situate în apropierea solului, reprezentate de traficulrutier, încalzirea rezidentiala si a eroziunii eoliene la surafata haldelor/iazurilor de steril.

Depasirea valorii limita, în ceea ce priveste poluarea cu plumb, este datorata surselor situatepe platformele industriale cât si în zonele haldelor/iazurilor de steril, ceea ce indica antrenareapulberilor ca sursa de poluare cu plumb.

10


Figura 4.8. Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale pentru Pb din PM10, în aglomerareaurbana Baia Mare, pentru anul 2008.

Pentru evaluarea adaptabilitatii modelului TAPM la situatia particulara a zonei din N-V Ro-mâniei, a fost calculati parametri statistici de baza (media datelor masurate [µg/m3], mediadatelor simulate [µg/m3], eroarea medie (reziduu) [µg/m3], reziduu normalizat, eroarea patra-tica medie normalizata, fractia de predictie a valorilor masurate pâna la un factor 2, coeficientulde corelatie cu limita de confidenta de 95% robust (testul Student t)) aplicând programul BOOT(Statistical Model Evaluation Software Package) [27]. Aceasta evaluare a fost facuta pentru celemai relevante si de încredere date experimentale, anul 2008 fiind anul în care au fost introduse,testate si calibrate statiile automate ce monitorizaza continuu calitatea aerului în aceasta zona.

Rezultatele intercompararii valorilor concentratiilor simulate cu cele masurate în statiileautomate de monitorizare a calitatii aerului, MM4 si MM5, arata ca cel mai bun coeficient decorelatie (0.449) a fost obtinut pentru Pb, aceasta înseamna ca modelul a simulat cel mai bineconcentratiile de plumb masurate [20]. Acest lucru poate fi explicat pe de o parte prin faptulca datele de intrare pentru surse de Pb sunt mai bine determinate, pe de alta parte ca modelulsurprinde circulatiile locale din Valea Firizei, locatie în care sunt amplasate sursele elevate careemit plumb.

În ceea ce priveste variatia în timp a concentratiilor, modelul reproduce destul de bine va-riatia concentratiilor masurate în cazul poluantilor SO2 si Pb spre deosebire de concentratiilede PM10, explicatiia fiind cunoasterea mai buna a variatiei în timp a emisiilor provenite de lasursele industriale punctuale comparativ cu cea a surselor de suprafata sau trafic rutier.

5. Studiul dispersiei poluantilor atmosferici la nivelulaglomerarii urbane Craiova

Studiului poluarii în aglomerarea urbana Craiova face subiectul capitolului 5. Aglomerarea

11


urbana Craiova a fost selectata pentru studiu datorita amplasarii sale într-o zona puternic indus-trializata, calitatea aerului în aceasta zona fiind afectata de transportul regional al poluantilor, înspecial de SO2, proveniti de la marile termocentrale de pe Valea Jiului (Rovinari, Turceni) saua celei din judetul Mehedinti (Halânga). Acest fapt a fost pus în evidenta în studii de evaluare acalitatii aerului prin modelare matematica la nivel national [48].

Studiul evaluarii calitatii aerului în aglomerarea urbana Craiova a fost realizat atât prin ana-liza masuratorilor realizate în statiile de monitorizare a calitatii aerului cât si prin modelareamatematica a dispersiei poluantilor în atmosfera, pentru anul 2006.

Pentru evaluarea calitatii aerului prin modelare matematica în zona urbana Craiova a fost uti-lizat modelul OML (Operationelle Meteorologiske Luftkvalitetsmodeller) (descris în capitolul2). Ca date de intrare au fost folosite date privind toate sursele de emisii identificate (punctuale,suprafata, trafic rutier) provenite din inventarul de emisii realizat de Agentia de Protectia Me-diului Craiova si date meteorologice extrase din predictia modelului TAPM (descris în capitolul2 din teza).

Analiza a fost realizata pentru poluantii NO2, SO2 si PM10, monitorizati în cele 5 statiiautomate de calitatea aerului din zona.

Microinventarul de emisii considera urmatorele tipuri de surse: surse punctuale (cosuri)asociate diferitelor procese industriale sau comerciale care genereaza emisii dirijate de poluanti;surse de suprafata asociate activitatilor casnice (încalzire rezidentiala), proceselor de emisiedifuze de pe platformele industriale, depozite de minereu, halde de zgura si cenusa, etc; surseliniare asociate traficului rutier pe diverse categorii de drumuri urbane si extraurbane.

Figura 5.1. Localizarea statiilor de monitorizare a calitatii aerului (reprezentate prin cercuri negre) sia surselor punctuale (cosuri) de emisie inventariate la nivelul aglomerarii Craiova (reprezentate princercuri rosii).

Emisiile provenite de la sursele de suprafata si trafic au fost distribuite în celulele grilei decalcul prin rutine de geoprocesare, utilizând analiza avansata GIS.

Pentru modelare a fost folosita o grila de calcul cu dimensiunile de 18 km x 20 km, cu pasulde 500 m.

12


Datele necesare pentru rularea procesorului meteorologic OML [39] au fost extrase din fisi-erele rezultate în urma rularii modelului TAPM, în punctul corespunzator centrului grilei decalcul asociata modelului OML. În acest sens a fost dezvoltata o aplicatie externa care inter-fateaza modelul TAPM cu procesorul meteorologic al modelului OML. Extragerea datelor desuprafata si de profil pentru 2006, din datele de iesire generate prin rularea în mod “downsca-ling“ a unui model meteorologic dinamic la mezoscara − TAPM, s-a realizat deoarece datele dela statiile de monitorizare a calitatii aerului nu au putut fi utilizate în procesorul meteorological modelului de dispersie datorita faptului, pe de o parte pentru ca nu furnizeaza suficienti para-metrii si, pe de alta parte pentru ca exista la nivel orar un grad de acoperire pe un an redus (maiputin de jumatate din valori). În plus, în zona studiata nu exista radiosondaje pentru producerede profil vertical.

La nivelul anului 2006, datele de vânt extrase din modelul meteorologic TAPM, confirmadirectiile dominate ale vântului din zona.

Figura 5.2. Roza vânturilor generata cu datele extrase din predictia modelul TAPM, pentru anul 2006,în aglomerarea urbana Craiova.

Rezultatele modelarii sunt prezentate grafic sub forma hartilor de dispersie (distributiilespatiale ale câmpurilor de concentratii), care prezinta curbele de izoconcentratii pentru cei 3poluanti luati în considerare si pentru toate intervalele de mediere carora le sunt asociate valorilimita (ora, zi, an), suprapuse peste harta geografica a zonei [21].

Din analiza hartilor s-a observat ca valorile modelate de NO2 depasesc valoarea limita petermen scurt (1h), distributia spatiala indicând maximele în vecinatatea arterelor de trafic intenssi în zona centrala a orasului Craiova. De altfel, valori mari au fost înregistrate si la statiile demonitorizare a calitatii aerului, respectiv la cea de trafic (CRA1 − Calea Bucuresti) si la cea dinzona centrala (CRA2 − Primaria).

În cazul particulelor în suspensie PM10, modelul evidentiaza depasiri ale valorii limita.Aceste depasiri au loc pe arii întinse acoperind practic întreaga zona urbana a MunicipiuluiCraiova si zona platformei industriale de la Isalnita. Valorile mari ale concentratiei de parti-cule se datoreaza în special activitatilor de încalzire rezidentiala (arderea lemnelor în sobe), atraficului si a prezentei haldelor de depozitare a cenusilor de termocentrala în zona industrialaa platformei Isalnita. De altfel, valorile mari ale concentratiilor modelate, cu depasiri frec-vente ale valorii limita pentru media zilnica, sunt confirmate si de masuratorile din statiile de

13


Figura 5.6. Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale modelate pentru NO2, în aglomerareaurana Craiova, pentru anul 2006.

Figura 5.8. Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale modelate pentru PM10, în aglomerareaurana Craiova, pentru anul 2006.

monitorizare Calea Bucuresti (CRA1), Billa (CRA3) si Breasta (CRA5). Distributii similareale concentratiilor de poluanti cu depasiri ale valorii limita în zonele mai sus mentionate suntproduse de model si în cazul mediei anuale.

Distributia spatiala a concentratiei maxime orare de SO2 indica depasirea valorii limita pearii largi. Depasirile sunt datorate în primul rând CET II Craiova si mai putin CET Isalnitaaceasta din urma având cosuri mai înalte, asigurându-se o mai buna dispersie a penelor de

14


Figura 2.12. Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale modelate pentru SO2, în aglomerareaurana Craiova, pentru anul 2006.

poluant si reducându-se astfel impactul la distante relativ mici de surse. Un rezultat similar seobtine si în cazul distributei spatiale a concentratiilor maxime zilnice. Rezultate similare au fostdetectate si prin masurari la statiile de monitorizare.

Pentru concentratiile medii anuale de SO2 furnizate de model, se poate observa ca valoarealimita pentru protectia ecosistemelor (20 µg/m3) nu este depasita în nici un punct al grilei demodelare, având valori relativ mici în comparatie cu valoarea limita. Acest lucru este infirmatde datele de monitorizare care indica valori mari ale mediei anuale, ce depasesc valoarea limitaîn cazul statiilor de la Primarie si de la Isalnita.

Aceasta neconcordanta se poate explica prin faptul ca modelul nu a inclus concentratiilede fond pentru SO2. Prin pozitia sa geografica, aglomerarea urbana Craiova este afectata detransportul regional de poluanti, în special de SO2, proveniti de la marile termocentrale de peValea Jiului (Rovinari, Turceni) sau a celei din judetul Mehedinti (Halânga).

Performatele modelului OML aplicat la evaluarea calitatii aerului în aglomerarea urbanaCraiova, au fost evidentiate folosind analiza statistica BOOT [27] a seriilor temporale de dateorare extrase din datele simulate în punctele corespunzatoare amplasamentelor statiilor auto-mate.

Modelul are un comportament bun în cazul NO2, pentru statiile din zona urbana (statia detrafic si statia de fond urban), unde valorile medii anuale modelate se apropie foarte mult devaloarea masurata si unde un procent foarte mare din valorile orare modelate se înscriu într-unfactor de raport cuprins între 0.5 si 2 fata de cele masurate (peste 50%).

Referitor la dioxidului de sulf analiza statistica indica performante slabe ale modelului lamajoritatea parametrilor. Datorita unei poluari de fond generate de surse localizate la distantade aria analizata si care nu au fost incluse în modelul rulat la scara urbana, este greu de decelatla un moment de timp aportul adus de fond si cel adus de sursele existente în areal. Daca setine cont de un potential aport adus constant de fond de 12-15 µg/m3 se observa o apropiere amediilor anuale modelate de cele masurate.

15


În cazul PM10 se remarca un comportament bun al modelului în cazul statiilor din zonaurbana (statia de trafic si statia industriala Billa), unde valorile medii anuale modelate se apropiefoarte mult de valoarea masurata si unde un procent foarte mare din valorile orare modelate seînscriu într-un factor de raport cuprins între 0.5 si 2 fata de cele masurate (peste 65% respectiv83%). Coeficientii de corelatie au valori de 0.325 respectiv 0.370.

6. Studiul dispersiei ozonului troposferic în aglomerareaurbana Bucuresti

În capitolul 6 sunt prezentate rezultatele studiului ozonului troposferic (O3), în aglomerareaurbana Bucuresti, poluant ce se formeaza ca urmare a interactiunii oxizilor de azot (NOx) cucompusii organici volatili (COV) în prezenta radiatiei solare. Aglomerarea urbana Bucuresti afost selectata deoarece reprezinta un caz atipic, comparativ cu alte regiuni din tara, în ceea cepriveste nivelul emisiilor de NOx provenite din traficul rutier si implicit cel al concentratiiloracestui poluant. Acest aspect a fost evidentiat de asemenea prin studii de evaluare a calitatiiaerului prin modelare matematica la nivel national [49].

Studiul prezinta rezultatele cercetarii privind posibilitatea folosirii datelor masurate de sen-zorii de la bordul satelitilor în evaluarea calitatii aerului, referitoare la nivelulul poluarii cu ozonla sol. Masuratorile din satelit furnizeaza informatii cantitative despre distributia de ozon într-ocoloana de aer situata între suprafata Pamântului si satelit. 90% din ozonul din atmosfera se aflaîn stratosfera (15 − 55 km) si 10% este situat în troposfera.

Deoarece datele satelitare folosite, furnizate de instrumentul OMI (Ozone Monitoring In-strument) situat la bordul satelitului NASA, Aura, reprezinta valoarea totala a ozonului pe co-loana atmosferica, a fost aplicata o metoda de estimare a concentratiilor de ozon în troposferajoasa din datele satelitare.

Valorile concentratiilor de ozon troposferic estimate din datele satelitare, au fost comparatecu valorile concentratiilor de ozon masurate în statiile de monitorizare a calitatii aerului B1-B8,situate în zona studiata.

Masuratorile concentratiilor de ozon de la nivelul solului au fost preluate de la Agentiapentru Protectia Mediului Bucuresti (APMB) si reprezinta masuratori orare realizate în statiilede monitorizare a calitatii aerului situate în zona de studiu Bucuresti-Ilfov, corespunzatoareanului 2009.

Datele satelitare folosite sunt produse realizate de specialistii NASA din masuratorile efec-tuate de OMI (Ozone Monitoring Instrument). Datele au fost preluate de pe TEMIS (Tropos-pheric Emission Monitoring Internet Service) [47] în format HDF (Hierarchical Data Format).

Rezultatele compararii au indicat cel mai bun coeficient de corelatie (0.353) în statia de fondrural B8-Balotesti. Având în vedere acest rezultat si aria mare de reprezentativitate a acesteistatii de monitorizare a calitatii aerului, s-a testat posibilitatea folosirii datelor estimate dinsatelit (în punctul de coordonate corespunzator amplasarii statiei de fond rural B8) în modelulde dispersie OML, ca date de intrare reprezentând concentratii de fond.

Un alt scenariu de modelare a fost acela în care au fost fosite ca date de intrare, reprezentândconcentratii de fond, valori masurate ale concentratiilor de ozon din statia de monitorizare acalitatii aerului, B8.

Valorile concentratiilor simulate în cele doua scenarii, au fost comparate cu cele masurate

16


în statiile de monitorizare a calitatii aerului, B1-B7.Pentru simularea concentratiilor de ozon, a fost rulat modelul OML în modul chimic, ce

include o schema fotochimica simpla NOx-NO2-O3. Modelarea dispersiei poluantilor a fostrealizata pentru aglomerarea urbana Bucuresti pe o arie de 30 × 30 km cu rezolutia de 750 m.

În scenariile de modelare matematica, au fost luate în considerare emisiile de NOx provenitede la urmatoarele tipuri de surse: surse punctuale (cosuri), surse liniare (traficul rutier), surse desuprafata (încalzirea rezidentiala). Informatiile referitoare la carateristicile fizice si de emisie alesurselor au fost furnizate de Agentiile pentru Protectia Mediului Bucuresti si Ilfov. Distributiaemisiilor, provenite de la sursele liniare si cele de suprafata ,în grila de calcul este prezentata înfigura 6.6.

Figura 6.6. Distributia în grila de calcul a emisiilor de NOx provenite de la sursele liniare (stânga) side suprafata (dreapta) în Bucuresti pentru anul 2009.

Datele meteorologice utilizate în model reprezinta valori orare ale parametrilor stratuluilimita (lungimea Monin-Obukhov, fluctuatia directiei vântului, fluxul de caldura, viteza de fric-tiune, înaltimea de amestec, lungimea de rugozitate etc.) calculati cu preprocesorul meteo-rologic al modelului OML. Pentru calculul acestor parametri au fost folosite date orare aleunor parametri masurati la nivelul solului (viteza si directia vântului, temperatura, nebulozita-tea, umiditatea relativa, precipitatii) si date provenite din radiosondajul atmosferic reprezentândprofilul vertical al unor parametrii (presiune, temperatura, temperatura potentiala). Datele me-teorologice folosite au fost masurate la statia metorologica Baneasa din Bucuresti. Datele deradiosondaj au fost masurate la statia aerologica Afumati. Reprezentarea frecventelor vitezelormasurate ale vântului pe directii pentru anul 2009 este ilustrata în figura 6.5.

Rezultatele modelarilor matematice realizate cu cele doua seturi de date drept concentratiide fond (masurate în statia de monitorizare a calitatii aerului B8 si estimate din masuratorile

17


Figura 6.5. Roza vânturilor generata din datele observate la statia meteorologica Bucuresti-Baneasapentru anul 2009.

efectuate din satelit în locatia corespunzatoare statiei B8), au fost prezentate sub forma de hartide dispersie în figurile 6.7 si 6.8.

Figura 6.7. Distributia spatiala a concentratiilor maxime zilnice ale mediilor glisante pe 8 ore pentruozon (scenariu ce utilizeaza ca date de fond concentratiile masurate la statiile de monitorizare de la sol)[23].

Rezultatele compararii valorilor concentratiilor modelate în cele doua scenarii, cu cele ma-surate în statiile automate de monitorizare acalitatii aerlui, arata o corelatie puternica (valoarea

18


Figura 6.8. Distributia spatiala a concentratiilor maxime zilnice ale mediilor glisante pe 8 ore pentruozon (scenariu ce utilizeaza ca date de fond concentratiile estimate din datele satelitare) [23].

coeficientului de corelatie este peste 0.7) a celor doua serii de timp atunci când în modelaresunt folosite ca date de fond masuratori din statia automata de calitatea aerului, B8. Coeficientide corelatie satisfacatori (0.46) sunt obtinuti atunci când sunt folosite în modelare date de fondestimate din satelit. O explicatie a coeficientilor de corelatie mai mici, obtinuti în modelareaavând ca date de fond concentratii estimate din datele satelitare, poate fi datorata si faptuluica în aceasta situatie în fisierele de fond a existat de obicei o singura valoare de concentratiementinuta constanta pe parcursul zilei. În realitate concentratiile de ozon în timpul zilei variazaatingând un maxim în mijlocul zilei când radiatia solara este puternica. În timpul noptii con-centratia de fond în fisierele de intrare a fost zero, noaptea neexistând masuratori din satelit.În lipsa valorilor de fond în fisierele de intrare modelul nu calculeaza concentratii, întorcândvaloarea zero.

În urma analizei reprezentarilor grafice obtinute din modelarea cu cele doua seturi de date,(masurate în statia automate B8 - figura 6.7, obtinute prin procesare din date satelitare - figura6.8), se observa distributii spatiale ale concentratiilor similare, ceea ce poate sustine la concluziaca datele satelitare se pot folosi cu succes în estimarea distributiilor spatiale ale concentratiilorde ozon. Diferenta majora care determina depasirea valorii limita admise este data de marimeavalorilor concentratiilor folosite ca fond în cele doua scenarii.

19


7. Studiul variabilitatii spatiale si temporale a concentratiei sicompozitiei chimice a aerosolilor în diferite zone urbane dinItalia

Capitolul 7 contine studiul variabilitatii spatiale si temporale a concentratiei si compozitieichimice a aerosolilor în diferite zone urbane din Italia. Studiul prezinta o evaluare a predictiilorsistemului de modelare atmosferica (AMS) al proiectului MINNI, în raport cu rezultatele masu-rate în statiile urbane de monitorizare a calitatii aerului din Italia. Predictia sistemului se referala concentratiile particulelor în suspensie, fractiunile PM10 si PM2.5, precum si ale unor speciice intra în compozitia chimica a aerosolului atmosferic: EC (carbon elementar), OC (carbonorganic), NH4 (amoniu), NO3 (nitrat) si SO4 (sulfat).

MINNI este un proiect coordonat de ENEA (Agency for New Technologies, Energy andSustainable Economic Development), sprijinit de Italian Ministry of Environment, în colaborarecu Arianet si IIASA (International Institute for Applied Systems Analysis).

MINNI este un sistem integrat de modelare format din doua componente independente in-terconectate. Prima componenta este sistemul de modelare atmosferica (AMS) care face partedin modelele de transport chimice (CTM) ce descriu procesele fizico-chimice în atmosfera. Celde al doilea sistem, GAINS-Italy permite evaluarea impactului si costurilor pornind de la in-formatiile privind tehnologiile de reducere a emisiilor, respectiv de la scenariile economice aleenergiei si sectoarelor de productie. Cele doua componente sunt conectate într-un sistem defeedback prin matrici de transfer atmosferice (ATM) si RAINS-Atmospheric Inventory Link(RAIL).

Principalele componente ale sistemului de modelare atmosferica AMS sunt: modelul mete-orologic (RAMS), pentru a simula conditiile meteorologice, procesorul de emisie (EMMA) simodelul de calitate a aerului (FARM) pentru simularea poluarii atmosferei.

Pentru realizarea acestui studiu au fost utilizate rezultate ale simularilor realizate de grupulde lucru din laboratorul UTVALAMB (Air Quality Laboratory, Technical Unit for Models,Methods and Technologies), departamentul “Environmental Assessments“ al ENEA (Agencyfor New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development), centru de cercetaredin Bologna, Italia. Rezultatele simularilor au fost prelucrate în timpul stagiului de cercetare,efectuat la ENEA, finantat din proiectul Universitatii din Bucuresti - POSDRU/88/1.5/S/56668.

Simularile au fost realizate la nivel national, pentru anul 2007. Câmpurile meteorologicesunt produse cu ajutorul modelului meteorologic RAMS (Regional Atmospheric Modeling Sys-tem) [11], care a fost rulat într-un sistem de doua domenii incluse unul în altul: o grila exteri-oara, care acopera o mare parte din Europa Centrala si din Marea Mediterana, cu o rezolutie de60 km x 60 km si o grila interioara, reprezentând domeniul de simulare al poluarii, cu rezolutiede 20 km x 20 km. Pentru conditiile initiale si la limita, modelul RAMS foloseste analizelerezultate din modelul de prognoza ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Fo-recasts) cu rezolutie spatiala de 0.5 grade si rezolutie temporala de 6 ore.

Emisiile orare folosite de FARM sunt produse de catre procesorul de emisie EMMA (EMis-sion MAnager) [3]. Acest preprocesor dezagregheaza datele din inventare anuale de emisii prinaplicarea de profile zilnice, saptamânale si sezoniere de activitate [34] si aplica proceduri spe-cifice pentru distribuirea spatiala în grila a emisiilor, pe tipuri de activitati.

Inventarele de emisii antropice anuale pentru Italia au fost furnizate de ISPRA (Istituto

20


Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale), la nivel de regiune. Pentru emisiile an-tropogenice din alte tari au fost utilizate emisiile din inventarul EMEP (European Monitoringand Evaluation Programme). Emisiile biogenice pentru teritoriul Italiei de asemenea au fostfurnizate de ISPRA, iar cele pentru alte tari au fost preluate din baza de date globala.

De asemenea, emisiile introduse în simulari includ activitatile maritime, transportul navalnational si international si emisiile din zonele portuare. Emisiile difuze si cele de la surse punc-tuale minore au fost distribuite în straturile de la baza ale modelului FARM (sub 50 m), 80%în primii 20 m deasupra solului. Sursele punctuale precum cele industriale, centrale electrice,vulcani etc. sunt tratate individual în FARM, luând în considerare efectul de supraînaltare alpenei de poluant.

Conditiile initiale si la limita pentru speciile chimice ale modelului FARM provin din simu-larile cu modelul EMEP la scara europeana, cu rezolutie spatiala de 50 km si rezolutie temporalade 6 ore.

Au fost realizate analize anuale si sezoniere pentru statiile urbane care, conform directivei2008/50/CE, au avut suficiente masuratori disponibile în anul respectiv (captura minima de date90%). Prin urmare vor fi prezentate rezultate pentru 16 statii urbane de monitorizare a calitatiiaerului din 8 orase ale Italiei, locatiile acestora sut prezentate în figura . Locatiile statiilor demonitorizare sunt prezentate în figura 7.1.

Figura 7.1. Amplasarea statiilor urbane de monitorizare a calitatii aerului pentru care au fost efectuatecomparari ale datelor masurate cu datele simulate.

Rezultatele simularilor sunt prezentate sub forma de harti de dispersie si reprezinta con-centratii medii anuale si sezoniere pentru PM10, PM2.5, EC (carbon elementar), OC (carbonorganic), NH4, NO3 si SO4. În figurile 7.2, 7.3, 7.4, 7.5 sunt prezentate distributiile spatiale

21


ale concentratiilor medii anuale pentru particulele PM10 si PM2.5, carbonul organic (OC) sicarbonul elementar (EC), amoniu (NH4) si nitrat (NO3), sulfat (SO4).

Figura 7.2. Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale pentru PM10 (stânga) si PM2.5 (dreapta),pe teritoriul Italiei, pentru anul 2007.

Din analiza hartilor se observa concentratii mai ridicate în zona de nord a Italiei în regiuneaPo Valley si mai scazute spre partea de sud a tarii. Acest lucru poate fi explicat pe de o parteprin emisii mai ridicate în zona de nord datorate industriei mai bine dezvoltata în aceasta zonasi pe de alta parte prin pozitionarea geografica a surselor emitente într-un bazin aproape închiscaracterizat de vânturi rare si doar de izbucniri bruste ale foehnului sau furtuni. De asemenea,în zona de nord sunt situate si orasele cu cea mai mare densitate de populatie din Italia (Milano,Torino, Bologna), ceea ce conduce si la o densitate mare de automobile, surse emitente departicule PM2.5.

Din punct de vedere al variatiei în timp, s-au constatat concentratii mai scazute pe timpulverii si mai ridicate în timpul iernii. Acest lucru poate fi explicat prin variatia în timp a emisiilorsi a tipurilor de surse emitente. În timpul iernii, un aport semnificativ la poluare îl au emisiileprovenite de la încalzirea rezidentiala si centralele termice, surse care vara au emisie mult maimica. De asemenea, iarna, aparitia frecventa a conditiilor meteorologice defavorabile dispersieipoluantilor (ceata, calmul atmosferic) duce la un nivel ridicat de poluare.

În ceea ce priveste compozitia chimica a aerosolului atmosferic, a fost evidentiat ca acestaeste format, în proportie de aproximativ 70%, din particule fine (EC, OC, SO4, NO3, NH4) si înproportie mica din particule grosiere (sare marina-SS, praf-SOIL). Particulele fine sunt identi-ficate ca fiind emise din combustia primara, arderea biomasei si din trafic [44, 30]. Compozittiachimica a aeroslului atmosferic în statiile urbane aplasate în regiunea Po Valley, în care au fostidentificate zone cu probleme din punct de vedere al calitatii aerului, este prezentata în figura7.6.

22


Figura 7.3. Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale pentru EC-carbon elementar (stânga) siOC-carbon organic (dreapta), pe teritoriul Italiei, pentru anul 2007.

Figura 7.4. Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale pentru NH4 (stânga) si NO3 (dreapta),pe teritoriul Italiei, pentru anul 2007.

23


Figura 7.5.Distributia spatiala a concentratiilor medii anuale pentru SO4, pe teritoriul Italiei, pentruanul 2007.

Pentru intercompararea valorilor concentratiilor simulate cu cele masurate au fost folositeserii de timp reprezentând valori medii zilnice atât pentru PM10 si PM2.5 (din baza de dateBRACE) cât si pentru speciile NH4, SO4, NO3, EC (carbon elementar), OC (carbon organic),pentru care au existat valori masurate în statiile EMEP: Ispra si Montelibretti. Pentru a evaluarezultatele simulate au fost utilizate statistici standard de validare [27]. Rezultatele sunt prezen-tate pe graficele seriilor de timp acolo unde statistica a fost aplicata (captura de date reprezinta90% - conform directivei 2008/50/CE). Parametrii prezentati sunt: media datelor observate(mobs), media datelor simulate (msim), ceficientul de corelatie (cor), reziduu normalizat (fb),eroarea patratica normalizata (nmse), fractia de predictie a valorilor masurate pâna la un factor2 (fac2).

Pentru masuratorile efectuate în statiile de fond EMEP au fost obtinute corelatii bune cu va-lorile simulate pentru speciile: SO4 (0.59 la Montelibretti, 0.47 la Ispra), NO3 (0.58 la Monte-libretti), OC (0.42 la Ispra), EC (0.51 la Ispra), NH4 (0.4 la Ispra).

Se constata ca modelul reproduce bine concentratiile de amoniu (NH4), precum si de car-bon elementar (EC) si carbon organic (OC), cu o supraestimare moderata pe timpul iernii pentruultimele doua specii amintite, în timp ce pentru nitrat (NO3) si sulfat (SO4) modelul supraesti-meaza. Supraestimarea din timpul iernii se poate datora unei rate mari de transformare a aeroso-lului pentru acest anotimp aplicata de model, respectiv unei subestimari a emisiilor surselor deOC. De asemenea supraestimarea poate fi datorata rezolutiei mici a grilei de modelare (20 km)care poate sa nu surprinda conditiile locale care influenteaza reactiile chimice (ex: continutulde apa din atmosfera).

Rezultatel compararii dintre valorilor concentratiilor medii zilnice masurate si simulate pen-tru PM10 si PM2.5 induca o buna corlare înte seturile de date, Cele mai mari corelatii (peste 0.7)

24


Figura 7.6. Compozitia chimica a aerosolului atmosferic pentru statiile din regiunea Po Valley [24].

se obtin la statiile din nord (Venezia, Bologna, Torino) acolo unde emisiile provenite din surselepunctuale (industrie) au pondere mai mare la poluare, aceste emisii fiind mai bine monitorizatesi cunoscute, sursele fiind tratate în mod individual în model.

De asemenea, s-au obtinut valori mari ale concentratiilor primavara si toamna (0.7) si maimici iarna (0.3) si în special vara (0.2). Corelatiile mai mici obtinute în timpul verii pot fiexplicate pe de o parte prin faptul ca emisiile provenite din surse mai bine localizate (ex: ter-mocentrale) sunt mai putine, iar emisiile cu grad de incertitudine mai mare în estimare cum ar firesuspensia pulberilor pot fi mai mari; pe de alta parte datele meteorologice reprezinta predictiiale modelelor si pot sa nu surprinda bine fenomene locale ce apar în orase, cum ar fi insulade caldura, circulatii locale (canion stradal). De asemenea, vara si iarna sunt cel mai fecventîntâlnite situatiile de calm atmosferic (viteza vântului egala cu zero) care nu pot fi simulate demodele, dar care conduc la excedente de concentratii.

Concluzii generale si contributii personale

Concluziile prezinta sinteza rezultatelor si performantele modelelor în problemele fizicestudiate, prin prisma particularitatilor topoclimatice si a celor datorate configuratiei surselor deemisie în fiecare zona analizata si au la baza contributiile personale:

• Selectarea zonelor urbane si a poluantilor pentru care s-au realizat evaluarile calitatii ae-rului. Analiza s-a realizat pentru zone urbane:

– din România, caracterizate de urmatoarele particularitati:

* teren complex (Baia Mare),

* zona urbana puternic influentata de industrie intens poluatoare (Craiova),

* trafic rutier intens (Bucuresti),

25


– din Italia, care au dispus de masuratori provenite din reteaua nationala de monitori-zare a calitatii aerului si din baza de date EMEP.

• Pentru fiecare studiu s-a realizat analiza modelelor care pot fi aplicate în situatiile mentio-nate, astfel încât acestea sa fie capabile sa simuleze câmpul de vânt, turbulenta atmosfe-rica si dispersia poluantilor. Modelele selectate pentru a fi aplicate în aceste studii suntdescrise în capitolul 2 al tezei.

• Calculul emisiilor provenind de la surse punctuale, liniare si de suprafata situate pe teri-toriile aglomerarilor urbane Baia Mare, Craiova si Bucuresti, pe baza datelor oferite deAgentiile pentru Protectia Mediului locale, aplicând metodologii specifice fiecarui tip desursa.

• Realizarea de rutine de calcul care:

– sa genereze fisiere continând caracteristici ale surselor de emisie si emisiile cu vari-atie orara, în formatul necesar modelului TAPM;

– distribuie emisiile provenite de la sursele de suprafata si de la traficul rutier în ce-lulele grilelor de calcul utilizând analiza avansata GIS (rutinele de geoprocesareau fost folosite în studiile realizate pentru aglomerarile urbane din România, BaiaMare, Craiova, Bucuresti);

– genereaza datele de intrare meteorologice necesare modelului OML, pe baza pre-dictiilor modelului TAPM (aplicatia a fost folosita în studiul realizat pentru aglome-rarea Craiova);

– extrag, din datele masurate din statelit, valorile ozonului total în punctele cores-punzatoare amplasamentelor statiilor de monitorizare a calitatii aerului si estimeazacantitatea de ozon troposferic, folosind algoritmul descris în capitolul 6.

– extrag în mod automatizat serii de timp continând valori ale concentratiilor de polu-anti din fisierele de iesire ale modelelor TAPM si OML, în punctele corespunzatoarecoordonatelor locatiilor statiilor automate de monitorizare a calitatii aerului, pentrucare se calculeaza parametri statistici de evaluare a performantelor modelelor.

• Evidentierea zonelor pentru care este necesara întocmirea de planuri si programe pentruîmbunatatirea calitatii aerului, prin reprezentarea spatiala a distributiilor concentratiilor siidentificarea factorilor ce au un rol principal în atingerea unui nivel de poluare ce depa-seste limitele impuse pentru protectia sanatatii umane, atât pentru studiile realizate pentruaglomerarile urbane din România cât si pentru studiul realizat la nivelul Italiei.

1. Studiul realizat pentru aglomerarea urbana Baia Mare analizeaza performantele mode-lului TAPM în conditii de teren complex.

• Analiza s-a efectuat pentru poluantii specifici activitatilor generatoare de poluare dinzona: dioxidul de sulf, plumbul si particulele în suspensie fractiunea PM10.

• Din compararea rezultatelor modelate cu cele masurate, se observa ca modelul repro-duce bine variatia în timp a concentratiilor pentru poluantii SO2 si Pb, în concordanta cuinventarul de emisii mai rafinat disponibil pentru aceste substante.

26


• În cazul poluantului PM10 au fost obtinute valori medii ale concentratiilor simulate apro-piate de cele masurate, dar pentru surprinderea variatiei în timp sunt necesare atât uninventar de emisii mai detaliat, corelarea emisiilor de pe haldele de steril cu conditiilemeteorologice, cât si tratarea reactiior chimice care conduc la formarea aerosolului at-mosferic.

• În cazul studiat pentru aglomerarea urbana Baia Mare, modelul de dispersie TAPM si-muleaza bine valorile si variatia în timp a concentratiilor atunci când poluantul analizateste specific unei activitati bine localizate, ale carei emisii sunt bine cunoscute si nu inter-fera cu emisiile altor surse, precum si daca poluantul respectiv nu se întâlneste în fondulnatural al zonei studiate.

2. Studiul evaluarii calitatii aerului în aglomerarea urbana Craiova, caracterizata princontributia semnificativa a poluantilor din alte zone geografice, a fost realizat atât prin analizamasuratorilor efectuate de statiile de monitorizare a calitatii aerului cât si prin modelareamatematica a dispersiei poluantilor în atmosfera.

• Studiul evidentiaza performantele modelului OML, aplicat într-o zona aflata sub influ-enta transportului regional de poluanti proveniti de la marile termocentrale situate pe Va-lea Jiului sau din judetul Mehedinti, folosind date meteorologice rezultate din predictiamodelului TAPM.

• Rezultatele simularii pentru poluantii NO2, SO2 si PM10 si compararea concentratiilorsimulate cu cele masurate prin aplicarea statisticii BOOT, indica un comportament bunal modelului în cazul poluantilor NO2 si PM10. Acest lucru pune în evidenta faptulca modelului are performante mai bune în cazul surselor de suprafata si trafic rutier (cuemisie în vecinatatea solului) comparativ cu sursele punctuale cu înaltimi mari de emisie.

• Tinând cont de limitarile emisiilor si ale datelor meteorologice folosite, în cazul poluan-tului SO2 modelul a avut performante sub cele obtinute pentru poluantii NO2 si PM10.

3. Studiul realizat pentru aglomerarea urbana Bucuresti, analizeaza posibiliateta utiliza-rii datelor masurate din satelit în evaluarea calitatii aerului referitoare la ozonul troposferic,poluant ce se formeaza din noxele emise din traficul rutier intens, caracteristic zonei.

• Relzultatele studiului conduc la concluzia ca datele satelitare constitue o buna modalitatede evaluare a calitatii aerului la nivel regional si subregional, acolo unde valorile masurateau reprezentativitate mare si unde nu sunt disponibile date masurate la sol.

• Pentru evaluarea calitatii aerului, în ceea ce priveste poluantul ozon, este necesar un sirlung de înregistrari ale statiilor, de înalta calitate si de lunga durata, cu instrumente bineîntretinute si calibrate, fapt ce impune costuri de întretinere foarte mari.

Avantajul utilizarii datelor satelitare îl constitue faptul ca pot fi descarcate gratuit de pediferite site-uri web, dar necesita capacitate mare a computerului de stocare a informatiei.

• Referitor la aceste aspecte, se poate concluziona ca datele satelitare, atunci când suntutilizate împreuna cu observatiile de la sol, pot crea un sistem de monitorizare al poluariiatmosferice cu un bun raport cost-eficenta.

27


4. Studiul dinamicii si a compozitiei chimice a aerosolului a fost realizat în cadrul stagiuluide cercetare efectuat în Italia, în scopul aprofundarii problematicii complexe referitoare laacest compus.

• Studiul vizeaza zonele urbane de pe teritoriul Italiei pentru care au existat masuratoriale concentratiilor de PM10, PM2.5 si speciilor: amoniu (NH4), carbon elementar (EC),carbon organic (OC), nitrat (NO3) si sulfat (SO4) ce fac parte din compozitia chimica aaerosolului.

• Compararea valorilor concentratiilor obtinute din simularea la nivel national cu valorileconcentratiilor masurate a indicat un comportament bun al sistemului de modelare pentruconcentratiile de amoniu (NH4), precum si de carbon elementar (EC) si carbon organic(OC), cu o supraestimare moderata pe timpul iernii pentru ultimele doua specii amin-tite, în timp ce pentru nitrat (NO3) si sulfat (SO4) modelul supraestimeaza. Referitor lafractiunile PM10 si PM2.5 a fost obtinuta o buna corelatie între valorile masurate si celesimulate, modelul reusind sa surprinda bine tendinta zilnica în toate anotimpurile.

• În ceea ce priveste analiza variatiei în spatiu si timp a aerosolului atmosferic (fractiunilePM10 si PM2.5) si a compozitiei sale chimice (speciile: NH4, EC, OC, NO3 si SO4)s-au constatat concentratii mai ridicate în zona de nord a Italiei în regiunea Po Valleycomparativ cu partea de sud a tarii, datorate configuratiei geografice a zonei de nordcare favorizeaza acumularea de poluanti la sol, industriei mult mai dezvoltata precum sidensitatii mari de polpulatie din orasele aflate în acesta regiune.

• Din punct de vedere al variatiei în timp, se observa concentratii mai ridicate în timpuliernii comparativ cu cele din timpul verii, fapt datorat variatiei emisiilor provenite de laîncalzirea rezidentiala si centralele termice, precum si a conditiilor meteorologice defa-vorabile dispersiei poluantilor (ceata, calmul atmosferic) frecvent întâlnite iarna.

• Referitor la compozitia chimica a aerosolului s-a constatat ca, în cele 16 statii urbanepentru care s-a realizat analiza, acesta este format predominant din particule fine (EC,OC, SO4, NO3, NH4) provenite din combustia primara, arderea biomasei si din traficulrutier si, în proportie mica, din particule grosiere (sare marina-SS, praf-SOIL).

Astfel de cercetare, ce priveste analiza variatiei în timp si spatiu a concentratilor aerosoluluiatmosferic si a compozitiei chimice a acestuia, este posibila pentru Italia, datorita dezvoltariitehnice avansate si a unei bune colaborari între firme si institutii ale caror activitati sunt com-plementare si pot asigura o evaluare a calitatii aerului cu precizie ridicata.

Cunostintele dobândite în cadrul stagiului doctoral efectuat la ENEA (Agency for New Te-chnologies, Energy and Sustainable Economic Development), în Italia, permit dezvoltarea demetode si instrumente care sa ofere informatii, prin cunoasterea compozitiei chimice a aerosolulatmosferic, asupra provenientei sale, si care, astfel, sa îmbunatateasca evaluarile calitatii aeruluila nivelul României pe baza carora sa se elaboreze planuri si programe de gestionare a calitatiiaerului eficiente si realiste, în care sa se existe un echilibru între necesitatile de sanatate publicasi cele tehnice si economice.

În acest sens, Italia poate fi model în ceea ce priveste planurile de îmbunatatire a calitatiiaerului puse deja în aplicare în zonele urbane, ce vizeaza reducerea emisiilor provenite dintraficul rutier.

28


Evaluarea calitatii aerului este un proces complex care presupune un volum mare de cunos-tinte din diferite domenii: calculul emisiilor provenite de la diferite categorii de surse, apara-tura si tehnici de masurare, meteorologie, procese fizice si chimice, aparat matematic si graficcomplex pâna la cadru legislativ international si national.

Activitatea de cercetare doctorala pune în evidenta aspecte specifice evaluarii calitatii ae-rului în zone urbane, prin realizarea unor studii de caz utilizând metode combinate masura-tori/modelare, analiza gradului de corelare dintre cele doua tipuri de metode de analiza. Aufost puse în evidenta avantajele fiecarui tip de analiza în cadrul evaluarii operationale a cali-tatii aerului si sunt aduse contributii la crearea unei baze de cunostinte utila în îmbunatatireapreciziei acestei investigatii deosebit de importanta pentru realizarea obiectivului general: pro-tejarea sanatatii umane si a mediului ca întreg.

29


Bibliografie selectiva

[1] Anderson, H R, Bremner, S A, Atkinson, R W, Harrison, R M, and Walters, S. “Particu-late matter and daily mortality and hospital admissions in the west midlands conurbationof the United Kingdom: associations with fine and coarse particles, black smoke andsulphate.” In: Occupational and Environmental Medicine 58.8 (2001), pp. 504–510. doi:10.1136/oem.58.8.504.

[2] Appel, K. W., Foley, K. M., Bash, J. O., Pinder, R. W., Dennis, R. L., Allen, D. J., andPickering, K. “A multi-resolution assessment of the Community Multiscale Air Quality(CMAQ) model v4.7 wet deposition estimates for 2002-2006.” In: Geoscientific ModelDevelopment 4.2 (2011), pp. 357–371. doi: 10.5194/gmd-4-357-2011.

[3] ARIANET. Emission Manager - Processing system for model-ready emission input -Users guide. ARIA/ARIANET. 2008.

[4] Arya, S Pal. Air Polution Meteorology and Dispersion. New York: Oxford UniversityPress, 1999.

[5] Binkowski, Francis S. and Roselle, Shawn J. “Models-3 Community Multiscale Air Qu-ality (CMAQ) model aerosol component 1. Model description.” In: J. Geophys. Res.108.D6 (Mar. 2003), pp. 4183–4201. issn: 0148-0227. doi: 10.1029/2001JD001409.

[6] Carmichael, Gregory R. and Peters, Leonard K. “A second generation model for regional-scale transport/chemistry/deposition.” In: Atmospheric Environment (1967) 20.1 (1986),pp. 173 –188. issn: 0004-6981. doi: 10.1016/0004-6981(86)90218-0.

[7] Carmichael, Gregory R., Peters, Leonard K., and Saylor, Rick D. “The STEM-II regionalscale acid deposition and photochemical oxidant model-I. An overview of model deve-lopment and applications.” In: Atmospheric Environment. Part A. General Topics 25.10(1991), pp. 2077 –2090. issn: 0960-1686. doi: 10.1016/0960-1686(91)90085-L.

[8] Carmichael, Gregory R., Uno, Itsushi, Phadnis, Mahesh J., Zhang, Yang, and Sunwoo,Young. “Tropospheric ozone production and transport in the springtime in east Asia.”In: J. Geophys. Res. 103.D9 (1998), pp. 10649–10671. issn: 0148-0227. doi: 10.1029/97JD03740.

[9] Carruthers, David, Sheng, Xiangyu, and Vanvyve, Emilie. “Regulatory requirements fordispersion modelling in taiwan including the use of ADMS.” In: Croatian meteorologicaljournal 43.43 (Dec. 2008), pp. 152 –156.

[10] Chang, Young Soo, Carmichael, Gregory R, Kurita, Hidemi, Kitada, Toshihiro, and Ueda,Hiromasa. “Diagnostic evaluation of the transport and gas chemistry components of theSTEM-II model.” In: Atmospheric Environment. Part A. General Topics 24.11 (1990),pp. 2715 –2737. issn: 0960-1686. doi: 10.1016/0960-1686(90)90160-O.

[11] Cotton, W. R., Pielke Sr., R. A., Walko, R. L., Liston, G. E., Tremback, C. J., Jiang, H.,McAnelly, R. L., Harrington, J. Y., Nicholls, M. E., Carrio, G. G., and McFadden, J. P.“RAMS 2001: Current status and future directions.” In: Meteorology and AtmosphericPhysics 82 (1 2003), pp. 5–29. issn: 0177-7971. doi: 10.1007/s00703-001-0584-9.

[12] EEA. EMEP/CORINAIR Emission Inventory Guidebook - 2007 Technical report No 16/2007.Tech. rep. EEA (European Environment Agency), 2007.

[13] EPA. Compilation of Air Pollutant Emission Factors, Volume 1: Stationary Point andArea. Tech. rep. Research Triangle Park, North Carolina: U.S. Environmental ProtectionAgency, Office of Air Quality, Jan. 1995. url: http://www.epa.gov/oms/ap42.htm.

30

http://dx.doi.org/10.1136/oem.58.8.504

http://dx.doi.org/10.5194/gmd-4-357-2011

http://dx.doi.org/10.1029/2001JD001409

http://dx.doi.org/10.1016/0004-6981(86)90218-0

http://dx.doi.org/10.1016/0960-1686(91)90085-L

http://dx.doi.org/10.1029/97JD03740

http://dx.doi.org/10.1029/97JD03740

http://dx.doi.org/10.1016/0960-1686(90)90160-O

http://dx.doi.org/10.1007/s00703-001-0584-9

http://www.epa.gov/oms/ap42.htm


[14] European Parliament and Council of the European Union. Council Directive 1999/30/ECof 22 April 1999 relating to limit values for sulphur dioxide, nitrogen dioxide and oxidesof nitrogen, particulate matter and lead in ambient air. 1999.

[15] European Parliament and Council of the European Union. “Directive 2000/69/EC of theEuropean Parliament and of the Council of 16 November 2000 relating to limit valuesfor benzene and carbon monoxide in ambient air.” In: Official Journal of the EuropeanUnion L 313 (2000).

[16] European Parliament and Council of the European Union. “Directive 2002/3/EC of theEuropean Parliament and of the Council of 12 February 2002 relating to ozone in ambientair.” In: Official Journal of the European Union L 67 (2002).

[17] European Parliament and Council of the European Union. “Directive 2004/107/ec of theEuropean Parliament and of the Council of 15 December 2004 relating to arsenic, cad-mium, mercury, nickel and polycyclic aromatic hydrocarbons in ambient air.” In: OfficialJournal of the European Union L 67 (2004).

[18] European Parliament and Council of the European Union. “Directive 2008/50/EC of theEuropean Parliament and of the Council of 21 May 2008 on ambient air quality and clea-ner air for Europe.” In: Official Journal of the European Union L 152 (2008), pp. 0001–0044.

[19] Gkatzoflias, Dimitrios, Ntziachristos, L., and Samaras, Z. COPERT 4 Computer pro-gramme to calculate emissions from road transport - Users Manual. Ed. by ETC-ACC(European Topic Centre on Air and Climate Change). Warsaw University of TechnologyPublishing Office, 2007.

[20] Grigoras, G., Cuculeanu, V., Ene, G., Mocioaca, G., and Deneanu, A. “Air pollutiondispersion modeling in a polluted industrial area of complex terrain from Romania.” In:Romanian Reports in Physics 64.1 (2012), pp. 173–186.

[21] Grigoras, G. and Mocioaca, G. “Air quality assessment in Craiova urban area.” In: Ro-manian Reports in Physics 64.3 (2012).

[22] Grigoras, G. and Ene, G. Contract 152/2008. Tech. rep. ICIM-Bucharest, 2008.[23] Grigoras, G., Stefan, S., and Rada, C. “Use of remote sensing data in air quality estima-

tion.” In: OTEM2011. INOE, 2011, pp. 85–91.[24] Grigoras, Georgiana, Mircea, Mihaela, Disidoro, Massimo, Vitali, Lina, Cionni, Irene,

Briganti, Gino, Cappelletti, Andreea, Finardi, Sandro, Pace, Giandomenico, Cincarella,Luisella, Cremona, Giuseppe, Piersanti, Antonio, Righini, Gaia, and Zaninni, Gabriele.“Study of the spatial and temporal variability of the aerosol concentrations and chemicalcomposition in the urban areas.” In: 2012 Annual Scientific Conference. University ofBucharest, Faculty of Physics. June 2012, pp. 29–30.

[25] Hong, Min-Sun and Carmichael, Gregory R. “Examination of a subgrid-scale parame-terization for the transport of pollutants in a nonprecipitating cumulus cloud ensemble.”In: Atmospheric Environment (1967) 20.11 (1986), pp. 2205 –2217. issn: 0004-6981. doi:10.1016/0004-6981(86)90312-4.

[26] Hurley, Peter J. The Air Pollution Model (TAPM) Version 3. Part1: Technical Description.Tech. rep. CSIRO Atmospheric Research, 2005.

[27] Joseph, Chang and Steven, Hanna R. Technical Descriptions and Users Guide for theBOOT Statistical Model Evaluation. 2005. url: http : / / www . harmo . org / kit /Download/BOOT_UG.pdf..

31

http://dx.doi.org/10.1016/0004-6981(86)90312-4

http://www.harmo.org/kit/Download/BOOT_UG.pdf.

http://www.harmo.org/kit/Download/BOOT_UG.pdf.


[28] Karppinen, A., Kukkonen, J., Elolhde, T., Konttinen, M., Koskentalo, T., and Rantakrans,E. “A modelling system for predicting urban air pollution: model description and appli-cations in the Helsinki metropolitan area.” In: Atmospheric Environment 34.22 (2000),pp. 3723 –3733. issn: 1352-2310. doi: 10.1016/S1352-2310(00)00074-1.

[29] Kitada, T., Carmichael, G. R., and Peters, L. K. “Numerical Simulation of the Transportof Chemically Reactive Species under Land- and Sea-Breeze Circulations.” In: Journal ofApplied Meteorology 23 (Aug. 1984), pp. 1153–1172. doi: 10.1175/1520-0450(1984)023<1153:NSOTTO>2.0.CO;2.

[30] Larsen, B.R., Gilardoni, S., Stenstram, K., Niedzialek, J., Jimenez, J., and Belis, C.A.“Sources for PM air pollution in the Po Plain, Italy: II. Probabilistic uncertainty charac-terization and sensitivity analysis of secondary and primary sources.” In: AtmosphericEnvironment 50.0 (2012), pp. 203 –213. issn: 1352-2310. doi: 10.1016/j.atmosenv.2011.12.038.

[31] MacIntosh, David L., Stewart, James H., Myatt, Theodore A., Sabato, Joseph E., Flowers,George C., Brown, Kirk W., Hlinka, Dennis J., and Sullivan, David A. “Use of CALPUFFfor exposure assessment in a near-field, complex terrain setting.” In: Atmospheric Envi-ronment 44.2 (2010), pp. 262 –270. issn: 1352-2310. doi: 10.1016/j.atmosenv.2009.09.023.

[32] Mathur, Rohit, Saylor, Rick D, and Peters, Leonard K. “The stem-II regional scale aciddeposition and photochemical oxidant model-IV. The impact of emission reductions onmesoscale acid deposition in the lower ohio river valley.” In: Atmospheric Environment.Part A. General Topics 26.5 (1992), pp. 841 –861. issn: 0960-1686. doi: 10.1016/0960-1686(92)90244-F.

[33] Matthias, V. “The aerosol distribution in Europe derived with the Community MultiscaleAir Quality (CMAQ) model: comparison to near surface in situ and sunphotometer mea-surements.” In: Atmospheric Chemistry and Physics 8.17 (2008), pp. 5077–5097. doi:10.5194/acp-8-5077-2008.

[34] Monforti, F. and Pederzoli, A. “THOSCANE: a tool to detail CORINAIR emission in-ventories.” In: Environmental Modelling & Software 20.5 (2005), pp. 505 –508. issn:1364-8152. doi: 10.1016/j.envsoft.2004.07.001.

[35] Olesen, H. R., Jensen, A. B., and Brown, N. An operational procedure for mixing heightestimation (2nd edition). Tech. rep. MST-LUFT-A-96-ED.2. Miljoestyrelsen, Roskilde(Denmark), June 1992.

[36] Olesen, Helge Rordam. “Regulatory dispersion modelling in Denmark.” In: Int. J. ofEnvironment and Pollution 5.4/5/6 (1995), pp. 412–417. doi: 10.1504/95.28387.

[37] Olesen, Helge Rordam. Using the OML meteorological preprocessor - a practical guide.Tech. rep. National Environmental Research Institute, 2006.

[38] Olesen, Helge Rordam, Berkowicz, Ruwim, and Lofstrom., Per. OML: Review of modelformulation. Technical Report 609. National Environmental Research Institute, 2007.

[39] Olesen, H.R. and Brown, N. The OML meteorological pre-processor: a software packagefor the preparation of meteorological data for dispersion models. MST LUFT-A, 122.National Environmental Research Institute. DK-4000 Roskilde, Denmark, 1992.

[40] Owen, B., Edmunds, H.A., Carruthers, D.J., and Singles, R.J. “Prediction of total oxi-des of nitrogen and nitrogen dioxide concentrations in a large urban area using a newgeneration urban scale dispersion model with integral chemistry model.” In: Atmosphe-

32

http://dx.doi.org/10.1016/S1352-2310(00)00074-1

http://dx.doi.org/10.1175/1520-0450(1984)023<1153:NSOTTO>2.0.CO;2

http://dx.doi.org/10.1175/1520-0450(1984)023<1153:NSOTTO>2.0.CO;2

http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2011.12.038




http://dx.doi.org/10.1016/0960-1686(92)90244-F

http://dx.doi.org/10.1016/0960-1686(92)90244-F

http://dx.doi.org/10.5194/acp-8-5077-2008

http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2004.07.001

http://dx.doi.org/10.1504/95.28387


ric Environment 34.3 (2000), pp. 397 –406. issn: 1352-2310. doi: 10.1016/S1352-2310(99)00332-5.

[41] Parlamentul României. “Legea nr. 104/15.06.2011 privind calitatea aerului înconjurator.”In: Monitorul Oficial al Romaniei, Partea I 452 (June 2011).

[42] Pay, M.T., Piot, M., Jorba, O., Gass, S., Gonsalves, M., Basart, S., Dabdub, D., Jimnez-Guerrero, P., and Baldasano, J.M. “A full year evaluation of the CALIOPE-EU air qualitymodeling system over Europe for 2004.” In: Atmospheric Environment 44.27 (2010),pp. 3322 –3342. issn: 1352-2310. doi: 10.1016/j.atmosenv.2010.05.040.

[43] Pay, M.T., Jimonez-Guerrero, P., Jorba, O., Basart, S., Querol, X., Pandolfi, M., and Bal-dasano, J.M. “Spatio-temporal variability of concentrations and speciation of particulatematter across Spain in the CALIOPE modeling system.” In: Atmospheric Environment46.0 (2012), pp. 376 –396. issn: 1352-2310. doi: 10.1016/j.atmosenv.2011.09.049.

[44] Perrone, M.G., Larsen, B.R., Ferrero, L., Sangiorgi, G., Gennaro, G. De, Udisti, R., Zan-grando, R., Gambaro, A., and Bolzacchini, E. “Sources of high PM2.5 concentrationsin Milan, Northern Italy: Molecular marker data and CMB modelling.” In: Science ofThe Total Environment 414.0 (2012), pp. 343 –355. issn: 0048-9697. doi: 10.1016/j.scitotenv.2011.11.026.

[45] Schwartz, Joel, Laden, Francine, and Zanobetti, Antonella. “The Concentration-ResponseRelation between PM2.5 and Daily Deaths.” In: Environ Health Perspect 110.10 (Aug.2002). doi: 10.1289/ehp.021101025.

[46] Shim, Shan-Gyoo and Carmichael, Gregory R. “The stem-II acid deposition and photo-chemical oxidant model-II. A diagnostic analysis of mesoscale acid deposition.” In: At-mospheric Environment. Part B. Urban Atmosphere 25.1 (1991), pp. 25 –45. issn: 0957-1272. doi: 10.1016/0957-1272(91)90038-G.

[47] TEMIS. ToGoMi Total Ozone Column. 2011. url: http://www.temis.nl/protocols/o3col/o3col-omi.php?year=2011.

[48] Westagem. Contract nr 3236/AK/26.08.2008. Tech. rep. beneficiar Ministerul Mediuluisi Dezvoltarii Durabile. Westagem, 2008.

[49] Westagem. Contract nr 8623/12.10.2009. Tech. rep. Westagem, 2009.[50] Zannetti, Paolo. Air pollution modelling: theories, computational methods and availa-

ble software. Ed. by Computational Mechanics Publications Southampton Boston. NewYork: Van Nostrand Reinhold, 1990. isbn: 0-442-308051.

[51] Zou, Bin, Zhan, F. Benjamin, Wilson, J. Gaines, and Zeng, Yongnian. “Performance ofAERMOD at different time scales.” In: Simulation Modelling Practice and Theory 18.5(2010), pp. 612 –623. issn: 1569-190X. doi: 10.1016/j.simpat.2010.01.005.

33

http://dx.doi.org/10.1016/S1352-2310(99)00332-5

http://dx.doi.org/10.1016/S1352-2310(99)00332-5



http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2011.11.026

http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2011.11.026

http://dx.doi.org/10.1289/ehp.021101025

http://dx.doi.org/10.1016/0957-1272(91)90038-G

http://www.temis.nl/protocols/o3col/o3col-omi.php?year=2011

http://www.temis.nl/protocols/o3col/o3col-omi.php?year=2011

http://dx.doi.org/10.1016/j.simpat.2010.01.005

Documents

Rezumat Teza Doctorat