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Sistema modellistico multi-scala per l’analisi della mobilità e la qualità dell’aria durante il lockdown primaverile per COVID-19

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Sistema modellistico multi-scala per l’analisi della mobilità e la qualità dell’aria durante il lockdown primaverile per COVID-19

L’analisi della qualità dell’aria durante il lockdown di marzo e aprile 2020 in Italia consente di quantificare con strumenti modellistici e dati osservati come la riduzione drastica del traffico stradale abbia impattato sulla concentrazione di inquinanti atmosferici. Di conseguenza è possibile comprendere quanto incisive debbano essere le politiche per la promozione della mobilità sostenibile al fine di ottenere dei benefici concreti. Prosegue lo sviluppo di un modello ad alta risoluzione per il trattamento delle sorgenti stradali.

Studi recenti basati sia su dati osservati che su base modellistica hanno dimostrato come la qualità dell’aria sia stata influenzata positivamente dalle misure di contenimento adottate per contenere l’epidemia di Covid-19. Questo lavoro ha l’obiettivo di analizzare la concentrazione atmosferica di NO2 e polveri sottili durante il lockdown primaverile in Italia, con un focus sulla regione Lombardia, la prima regione in Europa dove sono state imposte le prime misure di confinamento dal governo italiano. Un modello ad alta

risoluzione ad hoc è stato implementato per studiare gli effetti della riduzione del traffico nella città di Milano e l’analisi è completata da uno studio a scala nazionale con particolare attenzione alla variazione di inquinanti atmosferici ed agli effetti sulla salute registrati in altre città italiane affette da problemi di inquinamento atmosferico, per la loro collocazione nel bacino padano (Torino e Bologna) o per l’elevata densità abitativa come Roma e Napoli. Tre casi studio sono presentati a diverse scale spaziali: nazionale, regionale e locale. I tre lavori condividono la stessa metodologia e si basano sulla stessa suite modellistica composta dal modello di qualità dell’aria CAMx (Comprehensive Air Quality Model with Extensions) e dal modello meteorologico WRF (Weather Research and Forecasting Model). Gli inventari emissivi e i modelli di emissione utilizzati variano a seconda della scala spaziale. La catena modellistica permette di modellare la concentrazione di inquinanti atmosferici durante il lockdown primaverile dalla metà del mese di febbraio alla fine di aprile e di confrontarla con una situazione di normale traffico e attività. L’interesse principale in questo lavoro è analizzare la risposta della concentrazione atmosferica di NO2, PM10 e PM2.5 rispetto ad una situazione di traffico stradale progressivamente ridotto. Rispetto agli studi di scenario che si riferiscono a contesti ipotetici, per la prima volta è stato possibile simulare un contesto reale di mobilità ridotta e contestualmente validarla con dati misurati di qualità dell’aria.

Ad esempio, nella città di Milano è stato riscontrato che la diminuzione della concentrazione di NO2 rispecchia la progressiva riduzione del traffico stradale. Nei momenti di maggiore riduzione del traffico, circa del 70%, il livello di concentrazione si è ridotto di un terzo, sia secondo i modelli che i dati osservati. Gli effetti sulla concentrazione atmosferica del PM sono meno incisivi ma non trascurabili, data la sua complessità in quanto a fonti emissive, chimica atmosferica e dipendenza e dalle condizioni meteorologiche. In definitiva questo studio fornisce un ordine di grandezza di quanto dovrebbero essere incisive le politiche di mitigazione per raggiungere gli obiettivi ambientali e di conseguenza tutelare la salute umana. In continuità con gli anni precedenti, vengono presentati i risultati dell’applicazione al caso metropolitano del modello emissioni-concentrazioni e del proseguimento delle attività legate alla trattazione di sorgenti lineari in CAMx.

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