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Combined Eulerian-Lagrangian Hybrid Modelling System for PM2.5 and Elemental Carbon Source Apportionment at the Urban Scale in Milan

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Combined Eulerian-Lagrangian Hybrid Modelling System for PM2.5 and Elemental Carbon Source Apportionment at the Urban Scale in Milan

L’articolo descrive i risultati dell’applicazione del sistema modellistico ibrido per la ricostruzione dei contributi delle principali fonti emissive, incluso il trasporto su strada, alla qualità dell’aria nel centro di Milano.

La modellazione della qualità dell’aria su scala molto locale all’interno di un’area urbana viene eseguita attraverso un sistema di modellazione ibrido (HMS) che combina il modello Euleriano CAMx con il modello Lagrangiano AUSTAL2000. I miglioramenti ottenuti mediante l’HMS nella ricostruzione della distribuzione spaziale delle concentrazioni di particelle fini (PM2.5) e di carbonio elementare (EC) sono presentati per il caso studio del centro di Milano nel Nord Italia. Sono riportati i risultati della modellizzazione per tre recettori (un’area verde, una zona residenziale e commerciale, e un incrocio congestionato sulla circonvallazione interna del centro cittadino) selezionati per rappresentare siti urbani caratterizzati da entrambe le caratteristiche diverse in termini di costruito circostante ambiente e da una diversa esposizione a fonti di emissione locali. La peculiarità dei tre recettori è ulteriormente evidenziata dall’analisi della ripartizione delle sorgenti, sviluppata non solo rispetto alla tipologia delle sorgenti di emissione ma anche alla localizzazione geografica delle sorgenti all’interno dell’intero dominio computazionale del Nord Italia. I risultati mostrano che il risultato del modello euleriano su scala locale è rappresentativo solo di un livello di fondo, simile al risultato del modello lagrangiano per il recettore dell’area verde, ma non riesce a riprodurre gradienti di concentrazione e gli hot spot, determinata dalle emissioni delle fonti locali, che risultano invece ben riprodotti dal modello ibrido.

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