Progetto CLIMAERA

Progetto CLIMAERAProgetto CLIMAERA
Scenari climatici di qualità dell’aria al 2030 e al
2050.
Milano, 30/01/2020 VII giornata sulla Modellistica in ARIA(NET)
Stefano Bande1
, F. Bissardella1
, A. Caruso1
, M. Clemente1
, F.
Ghigo1
, G. Pession2
, T. Magri2
, C. Ronchi1
, I. Tombolato1
1
ARPA Piemonte, Dipartimento Rischi Naturali ed
Ambientali
2
ARPA Valle d’Aosta, Sezione Aria e Atmosfera

Argomenti della presentazione:
✔ Il progetto CLIMAERA
✔ Il sistema modellistico utilizzato
✔ Gli scenari climatici
✔ Gli scenari emissivi
✔ Risultati: la simulazione di riferimento al 2013
✔ Risultati: le simulazioni al 2030
✔ Risultati: la simulazione al 2050
✔ Progetto CLIMAERA: attività in corso

Il progetto CLIMAERA
Durata triennale (2017-2020, progetto ancora in corso), nell’ambito del programma
di cooperazione transfrontaliera INTERREG V-A Alcotra 2014-2020
Valutazione degli impatti dell’inquinamento atmosferico e del
cambiamento climatico, completati da dati d’impatto
economico e sensibilizzazione sulle strategie “win-win” per lo
sviluppo di politiche transfrontaliere sinergiche clima-aria
www.climaera.eu
WP1
WP2
WP3
WP4

CLIMAERA - WP3
Obiettivo: valutare la qualità dell’aria sul territorio
ALCOTRA (Provenza-Alpi-Costa Azzurra, Auvergne
Rhone-Alpes, Liguria, Piemonte e Valle d’Aosta)
tenendo conto del clima futuro (2030,2050)
Come: simulazioni modellistiche di scenario (FARM)
Scenario climatico 2028-2032
(near future)
Scenario climatico 2048-2052
(medium future)
Scenario di riferimento
2011 - 2015 (historical)
Scenario emissivo
2013
Scenario emissivo
2030 GAINS
Scenario tendenziale
2030 (GAINS)
Scenario ottimale 2030
(GAINS + misure locali)
1
2
3
4
5
6

Sistema modellistico

Domini di calcolo
FARM versione 4.13 con SAPRC99/AERO3;
Simulazioni annuali organizzate su base giornaliera;
Parallelizzazione ibrida MPI-OpenMP su cluster GALILEO@hpc.cineca.it
due domini in two-way
nesting
1) dominio europeo
xmin=-3, ymin=37.4
dx=dy=0.2°
nx=99 ny=73
EPSG: 4326
24 livelli verticali
2) dominio alcotra
xmin=3, ymin=42.3
dx=dy=0.065
nx=124 ny=82
EPSG: 4326
24 livelli verticali

Meteorologia
Scenari climatici
Gli scenari meteorologici (climatici) al 2030 ed al 2050 sono stati prodotti e forniti
dalla Divisione REMHI del (Fondazione Centro Euro-Mediterraneo sui
Cambiamenti Climatici) tramite il modello RCM COSMO-CLM*, versione climatica del
modello ad area limitata COSMO.
* https://www.cmcc.it/models/cosmo-clm-climate-limited-area-modelling-community
✔ due domini di simulazione,
uno a scala continentale ed
uno a scala ALCOTRA;
✔ 5 anni di simulazione centrati
sul 2013 (scenario di
controllo), 2030 e 2050 con
spin-off di un anno;
✔ anno “medio” al 2013, 2030,
2050
✔ Forcing: IPCC RCP 4,5

Meteorologia
Scenari climatici
Configurazione ALCOTRA
Configurazione dominio europeo

Emissioni
Scenario di riferimento (2013)
Base dati (aggiornamento/capitalizzazione di quanto fatto nel progetto
SHAIR)
✔ Piemonte: inventario regionale I.R.E.A 2013;
✔ Liguria: aggiornamento al 2013 dell’inventario regionale 2010;
✔ Rhône-Alpes: aggiornamento dell’inventario 2013 SHAIR(inventario su griglia);
✔ PACA: aggiornamento dell’inventario 2013 SHAIR (inventario su griglia);
✔ Valle d’Aosta: inventario regionale 2013 SHAIR;
✔ Territori al di fuori dell’area ALCOTRA in Italia: inventario nazionale ISPRA 2015.
✔ Territori al di fuori dell’area ALCOTRA: EMEP 2015.
Armonizzazione della base dati :
✔ profili di modulazione temporale comuni; per il macrosettore 2 e macrosettore
10 differenti per ogni regione (lato francese e lato italiano)
✔ Armonizzazione categorie emissive (SNAP e NAPFUE)
Inquinanti :
✔ CO, NH3,NOx SOx, PM25, PM10, VOC
✔ Gas climalteranti : CO2,CH4 e N20

Emissioni
Scenario tendenziale 2030
Scenario
riferimento 2013
PACA e ARA e EMEP:
applicazione del tendenziale
Piemonte, Valle d’Aosta, Liguria:
applicazione GAINS-Italy (SEN 2014)
regionalizzato
Italia: applicazione GAINS Europe (Italia)
Scenario
tendenziale 2030

Emissioni
Scenario « ottimale » 2030
Scenario
tendenziale 2030
Misure locali su ogni
regione partner
scelte attraverso
l’utilizzo di RIAT+
regionalizzato
(wp4.1)
Scenario emissivo ottimale al 2030 (wp4.2)
(Input per la simulazione FARM n° 6)
Attività ancora in corso

Simulazione di riferimento 2013
PM10, perc. 90.4
NO2, media annua

Confronto osservato/simulato
Osservati:
✔
anno 2013
✔
m2013, anno medio 2011-
2015
PM10
Fractional Bias

PM10
N° sup. limite giornaliero
correlazione

NO2
annual mean
FB
rCOR

Scenario di riferimento 2013
✔
Tendenza generale alla sottostima (NO2 e PM10), ma risultati nel
complesso soddisfacenti
✔
Sottostima maggiore rispetto ai dati osservati della regione PACA e
della Valle d’Aosta (specie NO2), risultati migliori per Piemonte e
regione AURA.
✔
Sovrastima della media di NO2 nei siti di fondo urbano di Torino,
sottostima importante per NO2 in regione PACA per Marsiglia e Nizza.
✔
Generale sovrastima del valore obiettivo per l’ozono in Piemonte, PACA
e Liguria, sottostima in AURA e Valle d’Aosta.
✔
Valori del coefficiente di correlazione generalmente bassi per PM10 ed
NO2, più alti per l’ozono.
✔
Non buona riproduzione delle modulazioni settimanali di NO2 e PM10 in
tutte le regioni; soddisfacente riproduzione delle modulazioni annuali
per PM10, NO2, O3 e giornaliere per NO2 ed O3.

delta%= (sim1-sim3)/sim1
Simulazioni al 2030
PM10
variazione % sulla
media annua
2030 tendenziale (simulazione 2)
2030 (simulazione 3)

Simulazioni al 2030
Confronto 2013/2030 sulle stazioni di
validazione (serie al 2030 costruita
applicando le variazioni percentuali agli
osservati m2013)
PM10
media annua

Simulazioni al 2030
PM10
percentile 90.4
Confronto 2013/2030 sulle stazioni di
validazione (serie al 2030 costruita
applicando le variazioni percentuali agli
osservati m2013)

Simulazioni al 2030
PM10 – variazione percentuale tra lo scenario 2030
(simulazione 3) e lo scenario tendenziale 2030 (simulazione 2)
media annua percentile 90.4

Simulazioni al 2030
Paired Wicoxon test: test non parametrico per il confronto delle serie temporali
delle medie giornaliere di PM10
wilcox.test(2013, 2030) wilcox.test(2030 tend, 2030)
p-value <= 0,05 differenze statisticamente significative con livello di significatività del 5%
p-value> 0,1 differenze statisticamente non significative
medie giornaliere 2013 e 2030 medie giornaliere 2030 tendenziale e 2030

Simulazioni al 2030
NO2
media annua
Diminuzione più marcata rispetto al
PM10

Simulazioni al 2030
NO2
media annua
variazione % tra lo scenario 2030
(simulazione 3) e lo scenario
tendenziale 2030 (simulazione 2)
variazione % rispetto al 2013

Simulazioni al 2030
Paired Wicoxon test: test non parametrico per il confronto delle serie temporali
delle medie orarie di NO2
wilcox.test(2013, 2030) wilcox.test(2030 tend, 2030)
p-value> 0,1 differenze statisticamente non significative
medie orarie 2013 e 2030 medie orarie 2030 tendenziale e 2030

Simulazioni al 2050
PM10

delta%= (2030-2050)/2030
PM10 – variazione percentuale tra lo scenario 2030 (simulazione 3) e
lo scenario 2050 (simulazione 5)
Simulazioni al 2050
media annua
Wicoxon test: test non parametrico per
il confronto delle serie temporali delle
medie giornaliere di PM10 (2030 –
simulazione 3 - e 2050 - simulazione 5)

Simulazioni al 2050
NO2

Simulazioni al 2050
NO2 – variazione percentuale tra lo scenario 2030 (simulazione 3) e lo
scenario 2050 (simulazione 5)
delta%= (2030-2050)/2030
wilcox.test(2030, 2050) sulle medie orarie
media annua

Ozono al 2030 e 2050
2030
(simulazione 3)
2050
(simulazione 5)

Il progetto CLIMAERA
attività in corso WP3/WP4
✔ Approfondimenti sulle differenze tra meteorologia 2013, 2030, 2050.
✔ Analisi degli effetti della meteorologia sulle concentrazione con un
analisi di sensitività proposta da Alain Clappier (necessaria un’ulteriore
simulazione con meteorologia 2013 ed emissioni tendenziale 2030).
✔ Simulazione n° 6, scenario 2030 ottimale
✔ Simulazioni di qualità dell’aria per tutti gli anni disponibili negli scenari
climatici (finestre quinquennali ) e non solo per l’anno medio (prima o
poi..)

Grazie per l’attenzione

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