Modelling Evaluation of PM 10 Exposure in Northern Italy in the Framework of CityDeltaIII Project
21
DEA - Università degli Studi di Brescia Modelling evaluation of PM10 exposure in Northern Italy in the framework of CityDeltaIII project C. Carnevale , G. Finzi, E. Pisoni, M. Volta Dipartimento di Elettronica per l’Automazione Università degli Studi di Brescia
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DEA - Università degli Studi di Brescia
Modelling evaluation of PM10 exposure in Northern Italy
in the framework of CityDeltaIII projectC. Carnevale, G. Finzi, E. Pisoni, M. Volta
Dipartimento di Elettronica per l’AutomazioneUniversità degli Studi di Brescia
DEA - Università degli Studi di Brescia
Index
1. The GAMES modelling system2. The Transport Chemical Aerosol Model (TCAM)3. The CityDelta III base case simulation4. Emission reduction scenarios5. Conclusion
DEA - Università degli Studi di Brescia
GAMES: Gas Aerosol Modelling Evaluation System
Land useTopography
MM5output
MeterologicalPre-processor
TCAM
Continental modeloutput
Initial andBoundary condition
Pre-processors
Boundary andInitial condition
3D concentrationfields
EmissionModel
Emission inventories
Emission Fields
3D wind and temperature fields Turbolence and Boundary Layer parameters
VOC speciationProfiles
TemporalProfiles
SystemEvaluation
Tool
DEA - Università degli Studi di Brescia
TCAM: Transport and Depostion Module
• Eulerian 3D model• Terrain-following co-ordinate system• Horizontal Transport Module: Chapeau Function +
Forester Filter• Vertical Transport Module: Crank-Nicholson hybrid
solver based on the vertical diffusivity coefficient• Deposition Module
– Dry deposition: resistance-based approach– Wet deposition: scavenging approach for both gas and
aerosol species
DEA - Università degli Studi di Brescia
TCAM: Gas chemical module
• Chemical Mechanism– CBIV 90
– SAPRC 90/97
– COCOH 97
• Numerical Solver– QSSA (explicit)
– IEH (hybrid)
• Species: 95 • Reactions: 187
• Fast-Species (12): LSODE (implicit)• Slow-Species: Adams-Bashforth
(explicit)
DEA - Università degli Studi di Brescia
TCAM: Aerosol module
• Chemical Species: 21– 12 inorganics– 9 organics
• Size Classes: 10 (da 0.01 µm a 50 µm)– Fixed moving approach
• Involved Phenomena:– Condensation/Evaporation– Nucleation– SO2 aqueus chemistry
Shell
Core
DEA - Università degli Studi di Brescia
Base case: simulation domain
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
2200
2400
2600
2800
3000
(m asl)
X UTM (km)
Y U
TM (k
m)
• 300x300 km2
• Horizontal resolution: 5x5 km2
• Vertical resolution: 11 varying thickness levels– 1st level: 20m
• Simulation year: 2004
DEA - Università degli Studi di Brescia
Base case: gas emission fields (ton/year)
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
0100200300400500600700800900100011001200130014001500160017001800
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
6000
6500
VOC NH3
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
020040060080010001200140016001800200022002400260028003000320034003600
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
020406080100120140160180200220240260280300320340360380400420
SOxNOx
DEA - Università degli Studi di Brescia
Base case: PM emission fields (ton/year)
PM10 PM2.5
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
020406080100120140160180200220240260280300320340360380400420
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
020406080100120140160180200220240260280300320340360380
DEA - Università degli Studi di Brescia
Base case: PM10 concentration maps (µg/m3)
Winter
Summer
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
Year
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
051015202530354045505560657075808590
DEA - Università degli Studi di Brescia
Base case: monitoring station (µg/m3)
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
Verziere
Vimercate
Limito
Osio
RezzatoJuvaraMagenta
Saronno
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
2200
2400
2600
2800
3000
(m asl)
X UTM (km)
Y U
TM (
km)
StationYearlyMean
WinterMean
SummerMean
Osio 42.79 57.83 28.00
Vimercate 42.31 53.64 29.33
Rezzato 49.11 62.13 33.68
Juvara 50.98 61.92 34.41
Limito 43.19 59.62 29.96
Magenta 49.29 59.54 34.07
Verziere 51.83 62.62 37.07
DEA - Università degli Studi di Brescia
Base case: Yearly performance
01020304050607080
Osi
o
Vim
erca
te
Rez
zato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Verz
iere
OBS TCAM
0255075
100125150
Osi
o
Vim
erca
te
Rez
zato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Ver
zier
e
OBS TCAM
Mean value (µg/m3) 95° Perc (µg/m3)
0
0.25
0.5
0.75
1
Osi
o
Vim
erca
te
Rez
zato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Verz
iere
-1-0.75-0.5
-0.250
0.250.5
0.751
Osi
o
Vim
erca
te
Rezz
ato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Ver
zier
e
Correlation NBIAS
DEA - Università degli Studi di Brescia
Base case: Winter performances
020406080
100
Osi
o
Vim
erca
te
Rez
zato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Ver
zier
e
OBS TCAM
0255075
100125150175
Osi
o
Vim
erca
te
Rezz
ato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Ver
zier
e
OBS TCAM
Mean value (mg/m3) 95° Perc (mg/m3)
0
0.25
0.5
0.75
1
Osi
o
Vim
erca
te
Rez
zato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Verz
iere
-0.75-0.5
-0.250
0.250.5
0.75
Osi
o
Vim
erca
te
Rez
zato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Ver
zier
e
Correlation NBIAS
DEA - Università degli Studi di Brescia
Base case: Summer performances
01020304050
Osi
o
Vim
erca
te
Rezz
ato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Verz
iere
OBS TCAM
0
25
50
75
100
Osi
o
Vim
erca
te
Rezz
ato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Verz
iere
OBS TCAM
Mean value (µg/m3) 95° Perc (µg/m3)
0
0.25
0.5
0.75
1
Osi
o
Vim
erca
te
Rez
zato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Verz
iere
-0.75-0.5
-0.250
0.250.5
0.75
Osi
o
Vim
erca
te
Rez
zato
Juva
ra
Lim
ito
Mag
enta
Verz
iere
Correlation NBIAS
DEA - Università degli Studi di Brescia
Impact assessment: CLE and MFR (µg/m3)
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERG AMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
-40
-36
-32
-28
-24
-20
-16
-12
-8
-4
0
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERG AMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
-40
-36
-32
-28
-24
-20
-16
-12
-8
-4
0
SCENARIO NOx VOC PM2.5 PM10 SO2 NH3Base Case BC (kt/y/domain) 208 258 30 38 63 802020 CLE - BC -54% -58% -57% -53% -54% -6%2020 MFR - BC -74% -58% -57% -53% -54% -6%2020 CLECity - BC -54% -58% -77% -68% -54% -6%
CLE-BC MFR-BC
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
NW N
NE
WC E
SW S
SE
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
2200
2400
2600
2800
3000
(m asl)
X UTM (km)
Y U
TM (
km)
CLE-City Emission scenario
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
020406080100120140160180200220240260280300320340360380
PM2.5
DEA - Università degli Studi di Brescia
Impact assessment: CLE and MFR (µg/m3)
SCENARIO NOx VOC PM2.5 PM10 SO2 NH3Base Case BC (kt/y/domain) 208 258 30 38 63 802020 CLE - BC -54% -58% -57% -53% -54% -6%2020 MFR - BC -74% -58% -57% -53% -54% -6%2020 CLECity - BC -54% -58% -77% -68% -54% -6%
CLE-BC MFR-BC
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERG AMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
-40
-36
-32
-28
-24
-20
-16
-12
-8
-4
0
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERG AMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
-40
-36
-32
-28
-24
-20
-16
-12
-8
-4
0
DEA - Università degli Studi di Brescia
Impact assessment: CLECity (µg/m3)
SCENARIO NOx VOC PM2.5 PM10 SO2 NH3Base Case BC (kt/y/domain) 208 258 30 38 63 802020 CLE - BC -54% -58% -57% -53% -54% -6%2020 MFR - BC -74% -58% -57% -53% -54% -6%2020 CLECity - BC -54% -58% -77% -68% -54% -6%
CLECity-BC CLECity-CLE
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
-6
-5
-4
-3
-2
-1
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERG AMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
-40
-36
-32
-28
-24
-20
-16
-12
-8
-4
0
DEA - Università degli Studi di Brescia
Impact assessment: point analisys
010203040506070
NW N NE W C E SW S SE
Base Case CLE MFR CLE-City
Yearly Mean (µg/m3)
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
NW N
NE
WC E
SW S
SE
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
2200
2400
2600
2800
3000
(m asl)
X UTM (km)
Y U
TM (
km)
DEA - Università degli Studi di Brescia
Conclusions
• Quite good performance in terms of meanvalues both in winter and summer;
• Correlation lower than 0.65 in all the station– CAUSES?
• Evaluation of impact of different scenarios– CLE and MFR scenarios can strongly reduce
PM10 in central part of the domain– CLE-City only influence Milan urban area
DEA - Università degli Studi di Brescia
Thanks
Dr. M. Bedogni (AMA, Milano) and Dr. G. Pirovano (CESI Ricerca, Milano) and all the
CityDelta I-II-III community for the cooperation and the help during all this 5 years of
simulations, base cases and scenarios
DEA - Università degli Studi di Brescia
Base case: PM10 mean chemical composition
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
NW N NE W C E SW S SE
OtherEC+OCSO4=NO3-NH4+
400 450 500 550 600 650
4900
4950
5000
5050
5100
5150
NW N
NE
WC E
SW S
SE
TORINO
MILANO
GENOVA
TRENTO
VERONA
PIACENZA
MODENA
BRESCIA
VARESE
BERGAMO
SONDRIO
PARMA
NOVARA
ALESSANDRIA
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
2200
2400
2600
2800
3000
(m asl)
X UTM (km)
Y U
TM (
km)
