Valutazione della dispersione atmosferica degli inquinanti ...

Valutazione della dispersione atmosferica degli inquinanti emessi dalle attività del sito produttivo Laterlite S.p.A. di Rubbiano

FASE I : applicazione del modello meteorologico CALMET

v. 1.0 del 11/05/2014

A cura di:

Michele Cordioli Dipartimento di Bioscienze Università degli studi di Parma

Responsabile Scientifico

Prof. Nelson Marmiroli Dipartimento di Bioscienze Università degli studi di Parma

Modello di dispers ione Latelite S.p.A . - FASE I : applicazione del modello meteorologico CALMET

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Sommario 1. Premessa............................................................................................................3

2. Il modello meteorologico CALMET............................................................................4

3. Def inizione del dominio di calcolo ............................................................................4

4. Scelta dei dati in input e delle impostazioni del modello CALMET ...................................6

4.1 Dato meteo in input ........................................................................................6

4.2 Struttura verticale del dominio di calcolo ............................................................6

4.1 Raggio di influenza elementi del suolo (TERRAD) .................................................6

4.2 Modello altimetrico del terreno..........................................................................8

4.3 Uso del suolo .................................................................................................8

5. Risultati delle simulazioni e confronto con i dati osservati .......................................... 10

5.1 Velocità e direzione del vento ......................................................................... 12

5.2 Temperatura ............................................................................................... 17

5.3 Precipitazione .............................................................................................. 19

5.4 Classe di stabilità e altezza dello strato rimescolato ............................................ 20

6. Conclusioni ....................................................................................................... 23

BIBLIOGRAFIA......................................................................................................... 24

APPENDICE A - IMPOSTAZIONI PER IL MODELLO CALMET .............................................. 25

APPENDICE B - ANALISI SENSITIVITA’ PRELIMINARE .................................................... 29

APPENDICE C - CONFRONTO CON ACCOPPIAMENTO SPAZIO-TEMPORALE ......................... 36


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1. Premessa In data 19/09/2013 la ditta Laterlite S.p.A ha sottoscritto una Convenzione con il Dipartimento di Biosc ienze dell’Università di Parma dal titolo “Valutazione della diffusione ambientale degli

inquinanti emessi dalle attività del sito produttivo Laterlite S.p.A. di Rubbiano e caratterizzazione dell’esposizione della popolazione locale”. Lo strumento scelto per la simulazione della dispersione degli inquinanti emess i dallo stabilimento è il s istema modellistico CALMET/CALPUFF (Scire et al. 2000). Le motivazioni della

scelta di questo sistema modellistico sono state analizzate nel documento “Proposta di un modello per la simulazione della dispersione atmosferica degli inquinanti emessi dallo stabilimento Laterlite S.p.A di Rubbiano” del 21/11/2013. Il presente documento descrive le fasi della la costruzione dell’input meteorologico per il

modello di dispersione CALPUFF, attraverso l’applicazione del pre-processore meteorologico CALMET. Le rappresentazioni cartografiche sono state prodotte con il software Q-GIS (v. 2.2.0 “Valmiera”) mentre i graf ici e le elaborazioni statistiche sono stati prodotti con il software R (v.

3.0.2) ed il pacchetto OpenAir (v. 0.9-2).


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2. Il modello meteorologico CALMET CALMET è un modello meteorologico diagnostico che, a partire da una serie di osservazioni meteorologiche e di informazioni sull’orograf ia e sulle caratteristiche del territorio, produce

campi tridimensionali orari di vento e temperatura e campi bidimensionali orari di diverse variabili micro-meteorologiche necessarie per caratterizzare la capacità dispersiva dell’atmosfera (es. altezza dello strato rimescolato, classe di stabilità atmosferica, flusso di calore sensibile, ecc.).

Il modello diagnostico per la ricostruzione del campo di vento utilizza un approccio a due fasi: (i) il campo di vento iniziale (initial guess field) viene aggiustato per tenere conto dell’effetto cinematico del terreno, dei venti di pendio e dell’effetto di bloccaggio esercitato dagli e lementi del terreno, generando un campo di vento intermedio (step 1 wind field); (ii) il campo di vento intermedio viene poi adattato ai dati meteorologici osservati per produrre il campo di vento

finale (f inal wind field). Il modello meteorologico CALMET può funzionare in diverse modalità:

a) Utilizzando solo dati osservazionali (obs): in questo caso CALMET richiede almeno una stazione meteorologica al suolo ed una stazione meteorologica con profili verticali in

quota. b) Utilizzando solo dati da modello prognostico (no-obs): in questo caso CALMET riceve in

input i dati di un modello previsionale della circolazione atmosferica (es. MM5, RAMS, COSMO-LAMI). Tali dati possono essere usati come initial guess field (1), come campo di vento step1 (2) o come pseudo-osservazioni al suolo ed in quota (3).

c) Utilizzando sia dati misurati che da modello prognostico (approccio ibrido) La scelta della modalità di utilizzo del modello CALMET è legata alla disponibilità di postazioni meteorologiche nell’area di interesse in grado di misurare le variabili minime richieste dal modello e/o alla disponibilità di modelli prognostici di buona qualità.

Qualsiasi s ia la modalità scelta, è necessario valutare la rappresentatività temporale e spaziale dei dati disponibili e la loro qualità: in presenza di dati meteorologici di scarsa qualità non sarà possibile ottenere simulazioni di dispersione degli inquinanti affidabili. I vantaggi dell’applicazione in modalità no-obs sono rappresentati dal minor numero di parametri necessari per definire la rappresentatività spaziale delle postazioni di misura al suolo

ed in quota e dalla migliore capacità dei modelli prognostici di rappresentare la variabilità spaziale delle variabili meteorologiche nelle tre dimensioni (Barclay & Scire 2011). L’output del modello CALMET è direttamente interfacciabile con il modello di dispersione atmosferica CALPUFF.

3. Definizione del dominio di calcolo La scelta del dominio di calcolo per le simulazioni modellistiche è stata effettuata dopo aver analizzato congiuntamente l’orografia, l’utilizzo del territorio, la disponibilità di dati

meteorologici e la diffusione dei centri abitati nell’area. Le dimensioni del dominio di calcolo e la risoluzione del modello (dimensioni della griglia di calcolo) devono infatti rappresentare un compromesso accettabile tra esigenze di considerare le caratteristiche del territorio e l’esigenza di limitare i tempi di calcolo delle simulazioni e la dimensione dei file di output del modello.

Alcune simulazioni preliminari con il sistema CALMET/CALPUFF sono state effettuate su un periodo ti tempo ristretto, considerando diverse possibili estensioni del dominio (20x20, 30x30 km) e diverse risoluzioni del modello (150-200-250 m). L’APPENDICE B riporta i risultati dell’analisi di sensitività del modello a variazioni nella

risoluzione orizzontale della griglia di calcolo.


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Il dominio def initivo è rappresentato da un rettangolo di estensione 22 x 18.5 km, ed è stato

scelto in modo da comprendere tutti i principali centri abitati della zona in cui è situato l’impianto Laterlite S.p.a. La dimensione delle celle di calcolo del modello è stata scelta pari a 250 m (corrispondente ad una griglia di calcolo a maglie quadrate da 88 x 74 celle). La Figura 1 rappresenta il dominio di calcolo scelto, sovrapposto alla rappresentazione

dell’orografia del territorio ed alla distribuzione della popolazione secondo i dati del Censimento ISTAT 2001.

Figura 1 –Dominio di calcolo definitivo con estensione 22 x 18.5 km, sovrapposto alla rappresentazione dell’orograf ia del territorio (alto, DEM SRTM 90m) ed alla distribuzione della popolazione per sezione di censimento ISTAT 2001 (basso). Il

dominio è stato scelto in modo da comprendere i principali centri abitati dell’area.


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4. Scelta dei dati in input e delle impostazioni del modello CALMET L’ APPENDICE A riporta nel dettaglio il valore scelto per ciascun parametro di input richiesto dal modello CALMET. Nel seguito si prendono in esame alcune delle scelte ritenute maggiormente

critiche e sito-specifiche.

4.1 Dato meteo in input

La prima scelta fondamentale ha riguardato la modalità con cui fornire l’input meteorologico al modello CALMET. Nel dominio di calcolo scelto non esistono postazioni meteorologiche al suolo della rete DEXTER di ARPA Emilia Romagna né siti in cui vengano effettuati radiosondaggi e misure in quota (il sito di misura più vicino è situato presso l’aeroporto di Parma).

Presso lo stabilimento Laterlite sono presenti due postazioni meteorologiche. Tuttavia non vengono qui misurati tutti i parametri necessari al modello CALMET (es. copertura nuvolosa, profili verticali di temperatura e pressione) ed è inoltre difficile stabilire la rappresentatività spaziale del dato rilevato presso lo stabilimento rispetto all’ampio dominio di simulazione

scelto. Alla luce di queste considerazioni e delle più recenti linee guida per il modello CALMET/CALPUFF (Barclay & Scire 2011), CALMET è stato implementato in modalità no-obs, avvalendosi dei campi meteorologici tridimensionali prodotti dal modello prognostico COSMO-

LAMI di ARPA Emilia Romagna1, i quali vengono trattati come initial guess field della simulazione CALMET (opzione B2 descritta al paragrafo 2). Il modello COSMO-LAMI fornisce il dato su una griglia tridimensionale, con dimensione orizzontale della cella pari a c irca 7 x 7 km (punti blu in Figura 1).

Il periodo meteorologico oggetto della simulazione CALMET e della successiva analisi di dispersione atmosferica CALPUFF è l’anno meteorologico 2012 (01/01/2012 ore 1:00 01/01/2013 ore 00:00). L’anno 2012 è stato scelto in quanto anno meteorologico completo più recente disponibile alla data di inizio dei lavori.

4.2 Struttura verticale del dominio di calcolo

Il dominio di calcolo CALMET è stato suddiviso in 11 livelli verticali. Le quote scelte per i live lli sono le seguenti: 0, 20, 40, 80, 150, 300, 600, 1000, 1800, 2500 e 3300 metri. Tali quote sono riferite al live llo del suolo (sistema terrain following), come rappresentato in Figura 2. I risultati del modello CALMET vengono riferiti alla quota intermedia tra due livelli verticali: il

campo di vento del Layer 1 viene calcolato alla quota (0+20)/2=10 m, il campo del Layer 2 alla quota (20+40)/2=30 m, e così via.

4.1 Raggio di influenza elementi del suolo (TERRAD)

Quando CALMET opera nella modalità no-obs, il principale parametro che viene segnalato come critico, e che deve essere calibrato sulla realtà locale, è il parametro TERRAD (Barclay & Scire 2011). Il valore di tale parametro rappresenta la distanza che CALMET considera nel calcolo

degli effetti del terreno sul campo di vento (slope flow e blocking effect) in ciascuna cella. Se il valore di TERRAD è troppo piccolo, il modello può non riprodurre correttamente l’effetto dei pendii della valle in cui giace la cella. Se il valore è troppo e levato il modello potrebbe tenere in considerazione anche l’effetto dell’orograf ia delle valli vicine.

1 ARPA Emilia Romagna, Servizio Idro-Meteo-Clima, Dati meteo per la qualità dell'aria http://www.arpa.emr.it/sim/?osservazioni_e_dati/datiqaria


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Figura 2 - Rappresentazione dei livelli verticali selezionati per la simulazione CALMET. L’area nera rappresenta un

ipotetico elemento del te rreno: si osserva come la quota dei livelli segua l’andamento del terreno.

Il valore di TERRAD può essere stimato come metà della distanza tra creste della valle, arrotondata per eccesso, con valori t ipici compresi tra 5 e 15 km (Barclay & Scire 2011).

CALMET consente di impostare un unico valore di TERRAD per tutte le celle del dominio. La Figura 3 rappresenta la distanza indicativa tra alcune creste delle diverse valli del dominio di calcolo, a monte e a valle dello stabilimento Laterlite. L’ampiezza delle valli aumenta gradualmente muovendosi da sud-ovest a nord-est.

Il valore impostato nella simulazione CALMET per il parametro TERRAD è pari a 5 km, ritenuto sufficientemente rappresentativo delle caratteristiche dell’intero dominio. L’APPENDICE B riporta i risultati dell’analisi di sensitività del modello a variazioni nel valore del parametro TERRAD.

Figura 3 – Rappresentazione della distanza approssimativa tra alcune creste delle valli del dominio di calcolo, a monte e a valle dello stabilimento Laterlite. Il parametro TERRAD può essere definito come la metà di questa distanza, arrotondata

per eccesso. Il valore scelto per le simulazioni è pari a 5 km.


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4.2 Modello altimetrico del terreno

Per la definizione dell’orografia è stato utilizzato il modello digitale di elevaz ione (DEM) prodotto dalla campagna Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) della NASA 2. Tale modello ha una risoluzione di circa 90 m e corrisponde al modello rappresentato nelle figure precedenti.

Il modello SRTM viene elaborato dal pre-processore TERREL di CALMET, che calcola la quota media per c iascuna cella del dominio. Ciascuna cella da 250m contiene quindi c irca 10 valori di quota del modello DEM-SRTM. La Figura 4 rappresenta il modello del territorio con risoluzione 250m elaborato dal pre-

processore TERREL. L’APPENDICE B riporta i risultati dell’analisi di sensitività del modello a variazioni nella risoluzione orizzontale della griglia di calcolo.

Figura 4 - Modello del terreno con risoluzione 250m elaborato dal pre-processore TERREL ed utilizzato per le simulazioni CALMET. Passando dalla risoluzione originale di 90m (f igure precedenti) ad una di 250m alcune valli strette non vengano

più risolte dal modello.

4.3 Uso del suolo

CALMET necessita di alcune informazioni relative alle caratteristiche del suolo in ciascun cella del dominio. Tali caratteristiche determinano le modalità di interazione del suolo con l’atmosfera sovrastante, e vengono utilizzate nel calcolo delle variabili che caratterizzano la

turbolenza atmosferica (es. altezza di rimescolamento, lunghezza di Monin-Obukhov, velocità di frizione, ecc.). Per ricavare le caratteristiche del suolo sono state utilizzate le mappe di uso del suolo prodotte dalla Regione Emilia Romagna, riferite all’anno 2008 3. E’ stata creata una griglia di punti

regolari distanziati 25 m e per ciascun punto è stato estratto il valore di uso del suolo corrispondente.

2 Versione 2.1, disponibile sul sito http://www.src.com/datasets/datasets_terrain.html 3 Disponibili su http://geoportale.regione.emilia-romagna.it/it


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L’uso del suolo viene rappresentato nella cartografia regionale con un codice numerico di 2 o 3

cifre, riferibile alla classif icazione CORINE Land Cover (EEA 2000). Gli usi del suolo presenti nell’area di studio sono stati ricodif icati e resi compatibili con il formato U.S. Geological Survey (USGS) utilizzato dal modello CALMET, secondo le regole elencate in Tabella 1.

A ciascun uso del suolo, classif icato secondo la codifica USGS, vengono associate alcune proprietà di interazione con l’atmosfera (Tabella 2).

Tabella 1 – Ricodifica dell’uso del suolo dal sistema regionale a quello USGS

Codifica Regione (2 o 3 cifre)

Codifica USGS Descrizione USGS

11,12, 14 10 Territorio urbano

13, 33 70 Terreno brullo 211, 22,23,24 20 Terreno agricolo non irrigato 212 -20 Terreno agricolo irrigato 213, 41, 42, 511 62 Zone umide non forestate

31 40 Foresta 32 30 Pascolo 512 51 Piccoli corpi idrici

Tabella 2 – Parametri geofisici associati a ciascun uso del suolo (codifica USGS, tratto da manuale CALMET)

Il pre-processore CTGPROC di CALMET è stato utilizzato per ricavare l’uso del suolo prevalente entro ciascuna cella del dominio di calcolo. Ciascuna cella da 250m contiene circa 100 valori di

uso del suolo campionati dalle mappe regionali. La Figura 5 rappresenta il modello di uso del suolo con risoluzione 250m elaborato dal pre-processore CTGPROC. Si è ritenuto di considerare l’alveo dei f iumi Taro e Ceno, costituito da materiale ghiaioso

inondato solo nei periodi di piena, come terreno brullo/ghiaioso anziché come corpo idrico superficiale. La superficie d’acqua di Taro e Ceno non è infatti così estesa da instaurare fenomeni micrometeorologici tipici delle superfici acquatiche. L’APPENDICE B riporta i risultati dell’analisi di sensitività del modello a variazioni nella

classificazione dell’uso del suolo entro l’alveo fluviale dei f iumi Taro e Ceno.


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Figura 5 - Modello dell’uso del suolo con risoluzione 250m elaborato dal pre-processore CTGPROC. Si osserva una netta

prevalenza del suolo ad uso agricolo o forestato.

5. Risultati delle simulazioni e confronto con i dati osservati Nel seguito si riportano a lcuni dei risultati della simulazione CALMET. Attraverso il post-processore PRTMET è possibile estrarre sia i campi bidimensionali delle diverse variabili meteorologiche elaborate dal modello, sia le serie temporali orarie dei

medesimi parametri presso una cella spec ifica del dominio. Allo scopo di valutare la qualità delle simulazioni CALMET, i dati estratti verranno confrontati con i dati misurati presso lo stabilimento Laterlite. Presso lo stabilimento sono attive 2 postazioni meteo, una in quota (25m, misure di direzione

e velocità vento, temperatura e umidità) ed una a terra (5m, misure di direzione e velocità vento, temperatura, umidità, pressione, radiazione solare e precipitazione), di seguito identif icate rispettivamente come “quota” e “terra”. La Figura 6 rappresenta la collocazione delle due postazioni entro il s ito Laterlite.

La postazione al suolo fornisce misure con intervallo temporale di 10’, mentre quella in quota restituisce un valore ogni 30’. Ai fini di confronto con il dato CALMET orario, sono stati calcolati per entrambe le postazioni i valori medi orari. Per direzione e velocità del vento si è utilizzato il calcolo della media vettoriale.


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Figura 6 – Collocazione delle postazioni meteorologiche presso lo stabilimento Laterlite. I quadrati rappresentano la

maglia di calcolo CALMET.

Il confronto tra dati misurati e dati simulati può essere di diverso tipo (Chang & Hanna 2004; WMO 2008). In particolare sono possibili:

a) Confronti accoppiati nello spazio ma non nel tempo (es. confronto tra temperatura mass ima annuale misurata e simulata in determinati punti dello spazio)

b) Confronti accoppiati nel tempo ma non nello spazio (es. confronto tra serie temporali

dei massimi di temperatura oraria sull’intero dominio di calcolo) c) Confronti accoppiati sia nello spazio che nel tempo (es. confronto tra le serie temporali

orarie di temperatura misurata e simulata in uno specifico punto del dominio di calcolo.

Il confronto con accoppiamento spazio-temporale è molto stringente: presuppone infatti che il

modello ricostruisca esattamente l’evoluzione temporale di una determinata variabile in un preciso punto dello spazio. In particolare, i dati confrontati sono di natura molto diversa: l’output del modello CALMET deriva dalla rielaborazione del dato meteorologico di un modello prognostico, mentre i dati osservati derivano da misurazioni effettuate presso centraline meteorologiche posizionate

nell’area interna all’impianto Laterlite. L’incertezza che caratterizza le osservazioni (errore strumentale, scarsa rappresentatività del sito di misura) ed il modello (errori nei dati di input, formulazione fisica del modello, casualità insita nel fenomeno in analisi) sono di natura diversa e non paragonabile.

Nel seguito saranno presentati confronti relativi a lle frequenze degli eventi ed alle distribuzioni delle variabili (accoppiamento solo spaziale). Lo scopo dell’applicazione del sistema modellistico CALMET/CALPUFF è infatti quello di cogliere le tendenze dispersive dell’atmosfera nell’area di studio su intervalli temporali abbastanza lunghi (es. valori medi e massimi annui di

concentrazione nel dominio) e non di riprodurre esattamente l’andamento temporale dei dati osservati in un punto del dominio. L’APPENDICE C riporta alcune analisi riferite ad un accoppiamento spazio-temporale dei dati osservati e simulati.


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5.1 Velocità e direzione del vento

La Figura 7 rappresenta un esempio di campo di vento bidimensionale generato dal modello CALMET per una spec ifica ora del giorno, riferito al Layer 1 (10m). E’ possibile notare come il modello riproduca l’incanalamento delle masse d’aria nelle diverse valli del dominio di calcolo.

Figura 7 - Rappresentazione di un campo di vento bidimensionale generato dal modello CALMET. Le frecce indicano la direzione verso cui spira il vento, e la loro dimensione è proporzionale a lla velocità del vento in ciascuna cella.

La Figura 8 rappresenta le rose del vento4 stagionali CALMET (Layer 1, cella del dominio corrispondente alla postazione di misura Laterlite in quota) e quelle riferite ai dati misurati

presso la postazione Laterlite in quota. La Figura 9 ripropone la stessa elaborazione per la postazione meteorologica a terra. La Figura 10 rappresenta le distribuzioni di frequenza dei dati CALMET e dei dati osservati presso la postazione in quota. La Figura 11 mostra invece la variabilità mensile delle velocità

del vento sotto forma di box-plot 5.

4 La lunghezza complessiva delle barre rappresenta la frequenza relativa di ciascuna direzione di provenienza rispetto al numero di ore in ciascuna stagione. I colori rappresentano la frequenza di eventi per ciascuna classe di velocità del vento. 5 Le “scatole” colorate rappresentano l’intervallo interquartile (contenente il 75% dei valori), il segmento interno alla scatola la mediana, i “baffi” esterni si estendono fino a 1.5 volte l’intervallo interquartile, mentre i punti esterni rappresentano valori estremi (outliers).


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Figura 8 – Rose del vento estratte da CALMET (alto) e misurate (basso) presso la postazione in quota. Si osserva buona

corrispondenza per le provenienze da SW, mentre il modello riproduce una componente da E che la strumentazione locale non rileva. CALMET riproduce inoltre velocità del vento superiori.


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Figura 9 – Rose del vento estratte da CALMET (alto) e misurate (basso) presso la postazione a terra. La rosa del vento misurato a terra mostra una rotazione di circa 90° rispetto alla rosa dei venti della postazione in quota. Il modello non

riproduce questa differenza tra le due celle.


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Figura 10 – Confronto tra le distribuzioni di frequenza dei valori di velocità e direzione del vento misurati presso la

postazione in quota e simulati da CALMET. Si confermano una leggere sovrastima della velocità da parte del modello, una

buona corrispondenza per le frequenze dei venti con provenienza sud-occidentale ed una differenza per le frequenze dei venti dai settori nord-orientali ed orientali.

Figura 11 – Distribuzione dei valori di velocità del vento misurati e elaborat i da CALMET per ciascun mese dell’anno. Le

distribuzioni mensili dei valori sono ben sovrapponibili, ed i valòori mediani corrispondono. CALMET tende però a riprodurre un maggior numero di raff iche di vento (outliers nel grafico).


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L’analisi delle figure mostra che: - Presso la postazione in quota vi è buona corrispondenza tra frequenze misurate ed

osservate per i venti provenienti dai settori di SW, mentre CALMET riproduce una componente orientale che non viene misurata dalla strumentazione locale, la quale rileva invece una prevalenza di venti da NE;

- Vi è una netta differenza tra le rose dei venti calcolate sui dati misurati presso le due postazioni dell’impianto, con una rotazione di circa 90°. Tale differenza non viene riprodotta dal modello CALMET. E’ evidente che qualche struttura del terreno e/o edificio, non risolta dal modello CALMET, influenza le misure anemometriche raccolte

presso l’impianto. - Il modello CALMET sovrastima la velocità del vento rispetto al dato misurato. In

particolare le distribuzioni dei valori simulati e misurati sono abbastanza sovrapponibili, ma il modello CALMET riproduce valori di velocità mass ima più elevati. Nuovamente questo può essere attribuibile alla presenza di elementi del terreno o artificiali che il

modello “non vede”. - Il modello CALMET riproduce una più marcata differenza stagionale nelle rose dei venti.

A titolo di confronto la Figura 12 rappresenta i dati CALMET riferiti alla cella corrispondente al

punto emissivo E32 (camino forno rio, Figura 6). Si osserva un accordo migliore tra il vento simulato presso questa cella CALMET ed il vento misurato presso la postazione Laterlite in quota: il contributo dei venti da E-SE è notevolmente ridotto, mentre aumenta la frequenza di venti da NE, in accordo con il dato osservato.


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Figura 12 – Rose del vento (alto) e distribuzione di f requenza delle direzioni del vento (basso) per la cella CALMET

corrispondente al punto emissivo E32. Le frequenze riprodotte dal modello CALMET per la cella corrispondente al camino E32 hanno buona corrispondenza con quelle osservate presso la postazione meteorologica in quota

5.2 Temperatura

La Figura 13 rappresenta un esempio di campo di temperatura generato dal modello CALMET per una spec ifica ora del giorno, riferito al Layer 1 (10m). Si noti il gradiente di temperatura tra l’area montana e l’area di pianura.


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Figura 13 – Esempio di campo bidimensionale di temperatura generato da CALMET. Si osserva un gradiente di

temperatura monte-valle, con temperature maggiori di 2-4 °C nell’area pedecollinare.

La Figura 14 rappresenta le distribuzioni di frequenza dei dati CALMET e dei dati osservati

presso la postazione a terra. La Figura 15 mostra invece la variabilità mensile delle temperature sotto forma di box-plot 5.

Figura 14 – Distribuzione di frequenza dei valori di temperatura osservati e riprodotti da CALMET, suddivisi per classi. Il

modello riproduce correttamente la distribuzione osservata.


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Figura 15 – Distribuzione dei valori di temperatura misurati e elaborati da CALMET per ciascun mese dell’anno. Le

distribuzioni osservate e riprodotte dal modello sono abbastanza sovrapponibili. La strumentazione a terra rileva una maggiore escursione termica rispetto al modello. Si tenga presente tuttavia la dif ferenza nella quota di riferimento tra

postazione di misura (5m) e dato CALMET (10m).

Il modello riproduce abbastanza fedelmente la distribuzione dei valori di temperatura osservati, e la variabilità mensile e la ciclicità annuale. L’escursione termica osservata presso la postazione al suolo è leggermente più ampia di quella riprodotta dal modello, coerentemente con la diversa altezza a cui sono riferite le misurazioni (5m e 10m).

5.3 Precipitazione La Figura 16 rappresenta un esempio di campo di precipitazione generato dal modello CALMET

per una spec ifica ora del giorno. La Figura 17 mostra invece il confronto tra i valori di precipitazione totale mensile misurata ed elaborata da CALMET. Il modello riproduce valori di precipitazione molto più elevati di quelli osservati, in particolare nei mesi di febbraio, aprile e maggio. Il totale annuo delle precipitazioni misurate presso lo

stabilimento ammonta a 819 mm, mentre il modello riproduce un totale annuo di precipitazione pari a 1315 mm. Occorre considerare che i valori di precipitazione estratti dall’output CALMET sono riferiti alla somma di precipitazione piovosa e nevosa, mentre i valori pluviometrici registrati s i riferiscono

alla sola frazione liquida. Ciononostante, il modello appare sovrastimare notevolmente i livelli di precipitazione nei mesi primaverili. Il parametro precipitazione viene in ogni caso utilizzato dal modello di dispersione CALPUFF solo nel calcolo della deposizione umida degli inquinanti al suolo.


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Figura 16 – Esempio di campo bidimensionale di precipitazione generato da CALMET. Il modello riproduce aree a piovosità

molto diversa nel dominio di calcolo

Figura 17 – Precipitazione totale CALMET e misurata per ciascun mese dell’anno. Il modello sovrastima notevolmente la

piovosità nei mesi di febbraio, aprile e maggio. Nel dato CALMET sono tuttavia ricomprese anche le precipitazioni di tipo nevoso, non misurate dal sensore dello stabilimento.

5.4 Classe di stabilità e altezza dello strato rimescolato Classe di stabilità ed altezza dello strato rimescolato sono due variabili mic ro-meteorologiche

importanti nel definire le capacità dispersive dell’atmosfera. Per queste grandezze non è possibile un confronto con il dato misurato presso lo stabilimento. Le classi di stabilità di Pasquill-Gifford rappresentano una classif icazione empirica delle

caratteristiche di stabilità dell’atmosfera. La turbolenza atmosferica viene suddivisa in sei categorie di stabilità chiamate A, B, C, D, E e F, dove la categoria A è la più instabile (atmosfera più turbolenta, facilita i moti di rimescolamento verticali) e la categoria F identifica la più stabile (atmosfera meno turbolenta, moti verticali tendono ad essere inibiti) (Figura 18).


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Figura 18 - Effetti della struttura termica dell’atmosfera sulla dispersione verticale di una sorgente in quota. Tratto da

(Finzi et al. 2001 ).

La Figura 19 mostra la percentuale di occorrenza di ciascuna classe di stabilità in ciascuna ora del giorno nelle quattro stagioni presso il s ito Laterlite in quota. Le c lassi più instabili (A,B,C) si presentano solamente nelle ore centrali della giornata, mentre nella notte prevalgono condizioni di neutralità (D) o stabilità (E,F). Si noti la maggiore frequenza delle classi instabili

nel periodo primaverile ed estivo.

Figura 19 – Frequenza delle diverse classi di stabilità nelle ore del giorno di ciascuna stagione. Nei periodi più caldi (primavera-estate) il modello riproduce maggiori frequenze delle classi più instabili (A,B), nelle ore di maggior

insolazione. Nelle stagioni più fredde prevalgono le situazioni di neutralità (D) o stabilità (E,F).


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La Figura 20 rappresenta le distribuzioni dei valori di altezza dello strato rimescolato nelle diverse ore del giorno delle quattro stagioni 5. I valori massimi si registrano in primavera ed estate, quando lo strato rimescolato raggiunge altezze dalla superficie del suolo che superano i 2500m. La ciclicità giornaliera è strettamente legata all’andamento della radiazione solare, che causa il riscaldamento della superficie

terrestre e delle masse d’aria, portando ad un maggiore rimescolamento dell’atmosfera.

Figura 20 – Distribuzioni dei valori di altezza di rimescolamento in ciascuna ora del giorno nelle diverse stagioni. I valori

massimi (f ino a quasi 3000m sul livello del suolo) si registrano in primavera ed in estate. Nella stagione invernale l’altezza dello strato rimescolato raramente supera i 1000m.


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6. Conclusioni La possibilità di sviluppare di modelli di dispersione atmosferica degli inquinanti attendibili è strettamente collegata alla disponibilità e qualità dei dati meteorologici di input.

In questo rapporto è stato descritto l’approccio utilizzato per l’implementazione del modello meteorologico CALMET, che fornisce il dato in input al modello di dispersione CALPUFF. Il modello CALMET è stato implementato in modalità “no-obs”, ovvero utilizzando come dato di input il dato prodotto dal modello prognostico COSMO-LAMI di ARPA Emilia Romagna.

Nel complesso, tenuto conto della diversa natura dei dati a confronto e degli errori che caratterizzano sia l’elaborazione modellistica che la misura strumentale, i risultati dell’elaborazione CALMET sono in buon accordo con i dati meteorologici misurati presso lo stabilimento Laterlite. Il modello CALMET riesce a riprodurre abbastanza bene le frequenze

degli eventi osservati. L’aspetto più delicato riguarda la ricostruzione del campo di vento: sia i dati osservaz ionali che i dati simulati da CALMET variano notevolmente a seconda della posizione nello spazio. L’accordo maggiore si è osservato tra il vento misurato presso la postazione Laterlite in quota ed il vento simulato da CALMET presso la cella corrispondente al camino del forno Rio.

Al di la della non perfetta corrispondenza spaziale tra dato di vento osservato e dato simulato, l’elevata variabilità spaziale del vento conferma la necessità di utilizzare un modello di dispersione di t ipo non stazionario.


24

BIBLIOGRAFIA

Barclay, J. & Scire, J., 2011. Gener ic Guidance and Optimum Model Settings for the CALPUFF

Modeling System for Inclusion into the “Approved Methods for the Modeling and Assessments of Air Pollutants in NSW, Australia”. Report disponibile su: http://www.epa.nsw.gov.au/resources/air/CALPUFFModelGuidance.pdf.

Chang, J. & Hanna, S., 2004. Air quality model performance evaluation. Meteorology and Atmospheric Physics, 87, pp.167–196. Disponibile su: http://link.springer.com/article/10.1007/s00703-003-0070-7.

EEA, European Environmental Agency, 2000. Corine Land Cover technical guide - Addendum 2000, Copenhagen. Report disponibile su: http://www.eea.europa.eu/publications/tech40add

Finzi, G., Pirovano, G. & Volta, M., 2001. Gestione della qualità dell’aria: modelli di simulazione e previsione, McGraw-Hill Libri Italia.

Scire, J.S., Strimaitis, D.G. & Yamartino, R.J., 2000. A User’s Guide for the CALPUFF Dispersion Model (Version 5), Report disponibile su : http://www.src.com/calpuff/download/download.htm

WMO, World Meteorological organization, 2008. Overview of Tools and Methods for Meteorological and Air Pollution Mesoscale Model Evaluation and User Training. GAW

Report N. 181, Ginevra. Disponibile su: ftp://ftp.wmo.int/Documents/PublicWeb/arep/gaw/gaw181final_18dec08.pdf


25

APPENDICE A - IMPOSTAZIONI PER IL MODELLO CALMET

Gruppo Parametro Default Value Used Selection Description

Group 1: General Run Control Parameters

IBYR - 2012 Starting year

IBMO - 1 Starting month

IBDY - 1 Starting day

IBHR - 0 Starting hour

IBSEC - 0 Starting second

IEYR - 2012 Ending year

IEMO - 12 Ending month

IEDY - 30 Ending day

IEHR - 0 Ending hour

IBSEC - 0 Ending second

ABTZ - UTC+01 Time zone

NSECDT - 3600 Model Time Step (seconds)

IRTYPE 1 1 Run type (Computes wind fields and micrometeorological variables)

LCALGRD T T Special data fields are computer

Group 2: Map Projection and Grid Control Parameters

PMAP UTM UTM Map Projection is UTM

IUTMZN - 32 UTM Zone

UTMHEM N N Northern Hemisphere for UTM Projection

DATUM WGS-84 WGS-84 Reference Ellipsoid and Geoid, Global coverage (WGS84)

NX - 88 Number of X grid cells

NY - 74 Number of Y grid cells

DGRIDKM - 0.25 Grid spacing in X and Y directions (km)

XORIGKM - 577.02 Reference Eas ting of SW corner of SW grid cell in UTM (km)

YORIGKM - 4938.715 Reference Northing of SW corner of SW grid cell in UTM (km)

NZ - 10 Number of vertical grid cells

ZFACE -

0,20,40,80,150,300,600,1000,1800,2500, 3300

Vertical cell face heights of the NZ vertical la yers (m)

Group 4: Meteorological Data Options

NOOBS 0 2 No surface, overwater, or upper ai r observations , Use MM4/MM5/3D.DAT for surface, overwater, and upper ai r data

NSSTA - 0 Number of surface s tations

NPSTA - -1 Use of MM5/3D.DAT for precip data

ICLOUD 0 3 Gridded cloud cover computed from prognostic rel .humidity at all levels

Group 5: Wind Field Options and Parameters

IWFCOD 1 1 Wind field diagnostic model selected

IFRADJ 1 1 Use Froude number adjustment

IKENE 0 0 Do not use Kinematic effects adjustment

IOBR 0 0 Do not use O’Brien procedure to adjust vertical veloci ty

ISLOPE 1 1 Compute slope flow effects

IEXTRP -4 1 No extrapolation is done

ICALM 0 0 Do not extrapolate surface winds if calm

BIAS 10*0 10*0 Layer dependent bias in vertical interpolation between surface and

RMIN2 -1 n.u. Minimum distance from nearest upper to surface s tation


26



IPROG 0 14 Use gridded prognostic wind field as ini tial guess field

ISTEPPG 1 1 Time s tep (hours ) of input prognostic data

IGFMET 0 0 Use coarse CALMET fields as ini tial guess fields

LVARY F F Use varying radius of influence. if no stations are found within

RMAX1 - n.u. Maximum radius of influence over land in the surface la yer (km)

RMAX2 - n.u. Maximum radius of influence over land aloft (km)

RMAX3 - n.u. Maximum radius of influence over water (km)

RMIN 0.1 0.1 Minimum radius of influence used in the wind field interpolation (k

TERRAD 15 5 Radius of influence of terrain features (km)

R1 - n.u. Rela tive weighting of the fi rs t guess field and observations in the

R2 - n.u. Rela tive weighting of the fi rs t guess field and observations in the

RPROG - n.u. Rela tive weighting of the prognostic wind field data (km) (Not

DIVLIM 5 E-6 5 E-6 Maximum acceptable divergence in divergence minimization

NITER 50 50 Maximum number of i terations in the divergence minimization

NITER2 99*8 99*8 Maximum number of s tations used in each la yer for the interpolation of data to a grid point

NSMTH 2, (NZ-1)*4 2, (NZ-1)*4 Number of passes in the smoothing procedure

CRITFN 1 1 Cri tical Froude number

ALPHA 1 0.1 Empirical factor controlling Kinematic effects

FEXTR2 0*8 n.u. Multipli cative scaling factor for extrapolation of surface observations to upper la yers (Not Used)

NBAR 0 0 Number of barriers to interpola tion of wind

KBAR NZ n.u. Level (1 to NZ) up to which barriers apply

XBBAR - n.u. X coordinate of beginning of barrier (Not Used)

YBBAR - n.u. Y coordinate of beginning of barrier (Not Used)

XEBAR - n.u. X coordinate of end of barrier (Not Used)

YEBAR - n.u. Y coordinate of end of barrier (Not Used)

IDIOPT1 0 0 Computer surface temperature internall y from surface monitoring or prognostic fields

ISURFT - -1 use 2-D spatiall y varying surface temperatures

IDIOPT2 0 0 Temperature lapse rate Compute internally from ai r observations or prognostic fields

IUPT - -1 use 2-D spatiall y varying lapse rate

ZUPT 200 200 Depth through which the domain-scale lapse rate is computer (m)

IDIOPT3 0 0 Initial Guess field winds computed internally from observations or prognostic wind fields

IUPWND -1 -1 3-D ini tial guess fields

ZUPWND 1, 1000 1, 1000 Bottom and top of la yer through which domain-scale winds are computed

IDIOPT4 0 0 Observed surface wind components read from surface data file

IDIOPT5 0 0 Observed upper wind components read from upper ai r data file

LLBREZE F F Do not use lake breeze module


27



NBOX - 0 Number of lake breeze regions

XG1 - n.u. X grid line 1 of region of interest

XG2 - n.u. X grid line 2 of region of interest

YG1 - n.u. Y grid line 1 of region of interest

YG2 - n.u. Y grid line 2 of region of interest

XBCST - n.u. X point defining coast line

YBCST - n.u. Y point defining coast line

XECST - n.u. X point defining coast line

YECST - n.u. Y point defining coast line

NLB - n.u. Number of station in the region

METBXID - n.u. Station’s ID in the region

Group 6: Mixing Height, Temperature and Precipitation

CONSTB 1.41 1.41 Empirical mixing height equation constant, neutral conditions

CONSTE 0.15 0.15 Empirical mixing height equation constant, convective conditions

CONSTN 2400 2400 Empirical mixing height equation constant, s table conditions

CONSTW 0.16 0.16 Empirical mixing height equation constant, over water conditions

FCORIO 1.00E-04 1.00E-04 Coriolis Parameters , adjusted for lati tude

IAVEZI 1 1 Use spatial averaging of mixing heights

MNMDAV 1 2 Maximum sea rch radius (grid cells)

HAFANG 30 30 Half-angle upwind looking cone for averaging

ILEVZI 1 1 Layer of winds used in upwind averaging

IMIXH 1 1 Use the Maul-Carson method for land and water cells to compute convective mixing height

THRESHL 0 0 Threshold buoyancy flux to sustain convective mixing height growth overland (W/m )

THRESHW 0.05 0.05 Threshold buoyancy flux to sustain convective mixing height growth overwater (W/m )

ITWPROG 0 0 Use SEA.DAT to determine overwater lapse rates and del taT (or assume neutral conditions if missing)

ILUOC3D 16 16 Land Use category for ocean in 3D.DAT datasets

IZICRLX 1 1 use convective mixing height relaxation to equilibrium value

TZICRLX 800 800 Rela xation time of convective mixing height to equilibrium value

DPTMIN 0.001 0.001 Minimum potential temperature lapse rate in the s table la yer above the current convective mixing height (K/m)

DZZI 200 200 Depth of la yer above current convective mixing height through whi ch lapse rate is computed (m)

ZIMIN 50 50 Minimum overland mixing height (m)

ZIMAX 3000 3000 Maximum overland mixing height (m)

ZIMINW 50 50 Minimum over water mixing height (m)

ZIMAXW 3000 3000 Maximum over water mixing height (m)

ICOARE 10 10 COARE Method with no wave parameterization used to determine overwater surface flux

DSHELF 0 0 Coas tal/Shallow water length scale (km)

IWARM 0 0 COARE warm la yer computation turned off

ICOOL 0 0 COARE cool skin layer computation turned off

IRHPROG 0 1 Use prognostic RH


28


Group 6: Mixing Height, Temperature and Precipitation

ITPROG 0 2 No surface or upper ai r observations Use MM5/3D for surface and upper ai r data

IRAD 1 1 Use 1/R interpolation scheme for temperature

TRADKM 500 500 Radius of influence for temperature interpola tion (km)

NUMTS 5 5 Maximum number of s tations to include in interpola tion

IAVET 1 1 Use spatial averaging of temperature data

TGDEFB -0.0098 -0.0098 Default temperature gradient below the mixing height, over water

TGDEFA -0.0045 -0.0045 Default temperature gradient above the mixing height, over water

JWAT1 - n.u. land use categories for temperature interpola tion over waterwater. Make bigger than la rgest land use to disable.

JWAT2 - n.u. land use categories for temperature interpola tion over waterwater. Make bigger than la rgest land use to disable.

NFLAGP 2 2 Use 1/R interpolation scheme for precipi tation interpolation

SIGMAP 100 radq(2)* COSMO gridsize

Radius of influence for interpola tion from precipi tation s tations

CUTP 0.01 0.01 Minimum precipi tation rate cut off (mm/hr)

* n.u. = parametro non utilizzato

** In grigio sono evidenziati i principali parametri modificati rispetto ai valori di default.


29

APPENDICE B - ANALISI SENSITIVITA’ PRELIMINARE Sono state effettuate diverse simulazioni variando alcuni parametri del modello e mantenendo costanti tutte le rimanenti impostazioni.

Periodo di simulazione di 15gg: 01/01/2012 h0, 16/01/2012 h23. Utilizzato CALMET in modalità no-obs con campi meteo 3D COSMO-LAMI senza osservaz ioni a l suolo e in quota.

Simulazione Caratteristiche Confronti possibili

1 Dominio 22x18.5 km, griglia 250m Alvei fluviali come “wetland” TERRAD= 2km

1-2, 1-3,1-4,2-3,2-4,3-4 -> effetto TERRAD

2 Dominio 22x18.5 km, griglia 250m Alvei fluviali come “wetland”

TERRAD= 5km

3

Dominio 22x18.5 km, griglia 250m

Alvei fluviali come “wetland” TERRAD= 7km

4 Dominio 22x18.5 km, griglia 250m Alvei fluviali come “wetland” TERRAD= 10km

5 Dominio 22x18.5 km, griglia 250m Alvei fluviali come “barren land” TERRAD= 5km

2-5 -> effetto cambio uso suolo

6 Dominio 14.5x14.5 km, griglia 150m Alvei fluviali come “barren land”

TERRAD= 5km

5-6 -> effetto cambio risoluzione

CONFRONTI SPAZIALI TRA SIMULAZIONI Sono stati mappati alcuni campi di vento a 10m (livello 1) prodotti dal modello nelle diverse

configurazioni. I campi sono stati sovrapposti per verif icare l’allineamento dei vettori del vento. Confronto campi di vento 1,2,3 e 4 (effetto TERRAD)

Le figure seguenti rappresentano la sovrapposizione dei campi di vento delle simulazioni 1 (rosso), 2 (giallo), 3 (blu) e 4 (verde) in tre diverse ore simulate, con vento più o meno debole e provenienze diverse. Le diverse simulazioni differiscono solamente per il valore del parametro TERRAD (raggio di influenza dei rilievi del suolo).

Si osserva un sostanziale allineamento dei vettori del vento su gran parte del dominio di simulazione, ed in particolare nella valle centrale del Taro. Le maggiori differenze si riscontrano nelle valli più strette della zona sud-est del dominio.


30


31

Confronto campi di vento 2 e 5 (effetto uso del suolo)

Le figure seguenti rappresentano la sovrapposizione dei campi di vento delle simulazioni 2 (viola) e 5 (giallo) in due diverse ore simulate, con vento più o meno debole e provenienze diverse. Le diverse simulazioni differiscono solamente per l’uso del suolo assegnato agli alvei fluviali.

Non si osserva alcun effetto evidente sulle caratteristiche del campo di vento.


32


33

Confronto campi di vento 5 e 6 (effetto risoluzione modello)

Le figure seguenti rappresentano la sovrapposizione dei campi di vento delle simulazioni 5 (blu) e 6 (rosso) in due diverse ore simulate. Le due simulazioni differiscono solo per la risoluzione della griglia di calcolo (250m vs 150 m).


34

Rose dei venti

Le figure seguenti rappresentano le rose dei venti per le diverse simulazioni CALMET riferite alla cella corrispondente alla sorgente emissiva Laterlite E32 (forno rio). L’ultima rose dai venti si riferisce ai dati misurati presso la postazione in quota dello stabilimento.

Non si osservano particolari differenze nelle distribuzioni dei venti simulati, ad eccezione della simulazione n.6 con risoluzione di griglia 150m, per la quale si osserva una leggera rotazione verso est. L’accordo con il dato misurato presso lo stabilimento è buono.


35

CALMET Quota Sim.1

Frequency of counts by wind direction (%)

W

S

N

E

5%

10%

15%

20%

mean = 1.95

calm = 0%

0 to 2 2 to 4 4 to 66 to 12.18

(m/s)

CALMET Quota Sim.2


W

S

N

E

5%

10%

15%

20%

mean = 1.95

calm = 0%

0 to 2 2 to 4 4 to 66 to 12.3

(m/s)

CALMET Quota Sim.3


W

S

N

E

5%

10%

15%

20%

mean = 1.95

calm = 0%

0 to 2 2 to 4 4 to 66 to 12.35

(m/s)

CALMET Quota Sim.4


W

S

N

E

5%

10%

15%

20%

mean = 1.94

calm = 0%

0 to 2 2 to 4 4 to 66 to 12.35

(m/s)

CALMET Quota Sim.5


W

S

N

E

5%

10%

15%

20%

mean = 1.94

calm = 0%

0 to 2 2 to 4 4 to 66 to 12.3

(m/s)

CALMET Quota Sim.6


W

S

N

E

5%

10%

15%

20%

mean = 2.01

calm = 0%

0 to 2 2 to 4 4 to 66 to 12.17

(m/s)

Laterlite Quota


W

S

N

E

5%

10%

15%

20%

mean = 2.36

calm = 9.7%

winter (DJF)

0 to 2 2 to 4 4 to 66 to 8.9834

(m/s)


36

APPENDICE C - CONFRONTO CON ACCOPPIAMENTO SPAZIO-TEMPORALE

Nel seguito viene presentato un confronto con accoppiamento sia spaziale che temporale tra dati meteorologici osservati presso lo stabilimento Laterlite e dati elaborati dal modello CALMET. Nei capitoli precedenti è stato mostrato un confronto tra le distribuzioni di frequenza dei dati osservati e misurati. In questo caso la serie temporale dei dati misurati viene accoppiata alla

serie temporale dei dati elaborati da CALMET nella cella corrispondente, per verificare se il modello sia in grado di riprodurre l’andamento temporale dei dati osservati in uno spec ifico punto del dominio. Nel seguito vengono proposte le seguenti elaborazioni grafiche:

- Scatterplot dei dati simulati in funzione dei dati misurati. La retta rossa rappresenta la relazione perfetta 1:1, le rette blu l’intervallo 1:0.5 e 1:2.

- Scatterplot dell’errore (modello – osservato) in funzione del dato osservato. Un valore di errore negativo indica le situazioni in cui il dato da modello sottostima il dato misurato. Le linee blu rappresentano il range di accettabilità dell’errore (RA) per la

spec ifica variabile. - Box-plot dell’errore (modello – osservato) in funzione dell’ora del giorno. Le linee blu

rappresentano il range di accettabilità dell’errore (RA) per la spec ifica variabile. - Box-plot dell’errore (modello – osservato) in funzione della stagione. Le linee blu

rappresentano il range di accettabilità dell’errore (RA) per la spec ifica variabile.

Sono inoltre proposti i seguenti indici di concordanza tra dato osservato e dato CALMET.

- Coefficiente di correlazione lineare (r) - Mean Bias (MB): rappresenta il valore medio degli errori (modello – osservato)

- Mean Absolute Error (MAE): rappresenta il valore medio degli errori, presi in valore assoluto

- Root Mean Square Error (RMSE): è la radice dell’errore quadratico medio. - Fraction within a factor of two (FAC2): rappresenta la frazione delle simulazioni entro

un fattore 2 rispetto al dato osservato (0.5 < previsto/osservato < 2). E’ la percentuale

di punti dello scatterplot che ricade entro l’area identif icata dalle rette color blu. - Hit Rate (H): rappresenta la frazione delle simulazioni che hanno un valore entro un

certo range di accettabilità (RA) rispetto al dato osservato (|errore| < RA). RA rappresenta l’accuratezza desiderata per il modello (es. 2°C per la temperatura).


37

Temperatura

Indice Valore Perfetto r 0.95 1

MB -0.28 0

MAE 2.65 0

RMSE 3.23 0

FAC2 0.85 1

H (±2 °C) 0.42 1

Per la temperatura l’accordo tra dato simulato e misurato è da ritenersi molto soddisfacente. La correlazione lineare tra le sue serie temporali è molto elevata, l’85% dei valori simulati

ricade entro un fattore due rispetto al dato osservato, nel 42% dei casi l’errore è inferiore ai 2°C. Come già evidenziato, la postazione di misura presso lo stabilimento registra una maggiore escursione termica, quindi il modello tende a sottostimare il dato osservato nelle situazione di temperatura più bassa e a sovrastimarlo nelle situazioni di temperatura più bassa. Va tenuto

presente che il dato misurato si riferisce ad una quota inferiore (5m vs. 10m).

-10 0 10 20 30 40

-10

01

02

03

04

0

Temperatura (°C)

Osservato (Terra)

CA

LM

ET

(L

1,

Te

rra

)

-10 0 10 20 30 40-1

5-1

0-5

05

10

Temperatura (°C)

Osservato (Terra)

Err

ore

[p

re-o

ss]

(

L1

, T

err

a)

00 03 06 09 12 15 18 21

-15

-10

-50

510

Temperatura (°C)

Ora del giorno

Err

ore

[pre

-os

s] (

L1

, Terr

a)

autumn spring summer winter

-15

-50

510

Temperatura (°C)

Stagione

Err

ore

[pre

-oss

] (L

1,

Terr

a)


38

Velocità del vento

Indice Valore Perfetto

r 0.59 1

MB 0.33 0 MAE 1.22 0

RMSE 1.63 0

FAC2 0.60 1

H (±1 m/s) 0.53 1

Per la velocità del vento l’accordo tra dato simulato e misurato è abbastanza soddisfacente. La

correlazione lineare tra le sue serie temporali è abbastanza elevata, il 60% dei valori simulati ricade entro un fattore due rispetto al dato osservato, nel 53% dei casi l’errore è inferiore ad 1 m/s.

0 5 10 15

05

10

15

Vel.Vento (m/s)

Osservato (Quota)

CA

LM

ET

(L

1,

Qu

ota

)

0 2 4 6 8

-50

51

0

Vel.Vento (m/s)

Osservato (Quota)E

rro

re [p

re-o

ss]

(

L1

, Q

uota

)

00 03 06 09 12 15 18 21

-50

51

0

Vel.Vento (m/s)

Ora del giorno

Err

ore

[p

re-o

ss]

(

L1

, Q

uo

ta)


-50

510

Vel.Vento (m/s)

Stagione

Err

ore

[pre

-oss]

(

L1

, Q

uota

)


39

Direzione del vento (in quota)


r 0.43 1

MB 57.4 0

MAE 57.4 0

RMSE 74.6 0

FAC2 n.c. 1

H (±30 °) 0.38 1

Nel caso della direzione del vento, l’errore tra dato osservato e previsto è stato corretto per tener conto della presenza di una discontinuità nella scala di misura degli angoli ( l’errore tra la direzione 350°N e 10°N non è 340° ma 20°) ed è stato preso in valore assoluto. La correlazione lineare tra le serie temporali è abbastanza bassa. Solo nel 38% dei casi l’errore è

inferiore ai 30°.

0 50 100 200 300

050

150

250

350

Dir. Vento (°N)

Osservato (Quota)

CA

LM

ET

(L1,

Quo

ta)

0 50 100 150 200 250 300 350

050

10

01

50

Dir. Vento (°N)

Osservato (Quota)E

rro

re [

pre

-oss

] (L

1,

Qu

ota

)

00 03 06 09 12 15 18 21

05

01

00

150

Dir. Vento (°N)

Ora del giorno

Err

ore

[pre

-oss

] (L

1, Q

uo

ta)


05

01

00

15

0

Dir. Vento (°N)

Stagione

Err

ore

[p

re-o

ss]

(L

1,

Qu

ota

)


40

Direzione del vento (camino E32)


r 0.43 1

MB 56.3 0

MAE 56.3 0

RMSE 77.7 0 FAC2 n.c. 1

H (±30 °) 0.46 1

Nonostante per la cella CALMET corrispondente al camino E32 l’accordo tra rosa dei venti osservati e simulati s ia maggiore, dal punto di vista della corrispondenza temporale non si osservano miglioramenti particolari. La correlazione lineare tra le serie temporali rimane bassa. La percentuale di casi in cui l’errore è inferiore ai 30° sale tuttavia al 46%.

0 50 100 200 300

05

01

50

25

03

50

Dir. Vento (°N)

Osservato (Quota)

CA

LM

ET

(L

1,

E3

2)

0 50 100 150 200 250 300 350

05

01

00

15

0

Dir. Vento (°N)

Osservato (Quota)

Err

ore

[p

re-o

ss]

(

L1,

E3

2)

00 03 06 09 12 15 18 21

05

01

00

15

0

Dir. Vento (°N)

Ora del giorno

Err

ore

[p

re-o

ss]

(L

1,

E3

2)


050

10

015

0

Dir. Vento (°N)

Stagione

Err

ore

[p

re-o

ss]

(L1,

E32)

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