Spatial and temporal representativeness of air quality monitoring sites is a critical parameter when choosing location of sites and assessing effects on population to long term exposure to air pollution. According to literature, the spatial representativeness of a monitoring site is related to the variability of pollutants concentrations around the site. As the spatial distribution of primary pollutants concentration is strongly correlated to the allocation of corresponding emissions, in this work a methodology is presented to assess spatial representativeness of monitoring sites by analysing the spatial variation of emissions around a site. An analysis of horizontal gradients of several pollutants emissions was carried out: the rationale is that, if the variability of emissions around a site is low, the spatial representativeness of this site is high consequently. The methodology was applied to detect spatial representativeness of official Italian National Network of Special Purpose Monitoring Stations (according to the law D.Lgs. 155/2010, art. 6 and 8). Products of the national air quality model MINNI, covering entire Italian territory with emission data of 4 km spatial resolution, were processed. The methodology comprises an initial phase for treatment of 3D fields derived from the Atmospheric Modelling System. A second phase involves calculation and analysis of emission variability in GIS environment using a neighbourhood statistical function. The reference year 2005 was considered, with sensitivity analysis concerning the emission inventory (ISPRA, GAINS-Italy) and the temporal interval (whole year, summer and winter seasons). Sites under consideration are located in Northern and Central Italian domains and are classified as urban background or rural background. The methodology has shown significant capability for quick detection of areas with highest emission variability. This approach could be useful to plan new monitoring networks and to approximately estimate spatial representativeness of existing monitoring sites. Major constraints arise from resolution of model input data and applicability to primary pollutants only.

La rappresentatività spaziale e temporale dei siti di monitoraggio delle concentrazioni di inquinanti in atmosfera è un parametro fondamentale nella scelta della dislocazione delle stazioni di misura e nelle valutazioni di esposizione della popolazione ai livelli di concentrazione misurati. In letteratura, la rappresentatività spaziale di un sito è definita in generale in relazione alla variabilità dei livelli di concentrazione nell’intorno del sito stesso. Poiché la distribuzione spaziale della concentrazione in atmosfera di inquinanti primari è fortemente correlata alla distribuzione delle corrispondenti emissioni, in questo studio è stata definita una metodologia per l’analisi della rappresentatività spaziale delle stazioni di monitoraggio stimando la variabilità spaziale delle emissioni in riferimento al sito considerato. È stata svolta un’analisi dei gradienti orizzontali delle emissioni di alcuni inquinanti primari (frazione primaria di PM10 e PM2.5, IPA, arsenico, cadmio, nichel e frazione primaria del mercurio): minore risulta la variabilità emissiva, maggiore è l’area di rappresentatività della stazione di misura per l’inquinante valutato. La metodologia è stata applicata per lo studio della rappresentatività spaziale dei siti delle Reti Speciali di misura della qualità dell’aria (D.Lgs. 155/2010, art. 6 e 8), usando il modello nazionale MINNI, che copre tutto il territorio nazionale con dati emissivi spazializzati su un grigliato regolare di 4 km di risoluzione. La metodologia originale sviluppata comprende una fase iniziale preparatoria con aggregazione spaziale, temporale, chimica e granulometrica dei campi 3D di emissioni utilizzati dal Sistema Modellistico Atmosferico. In seguito, il calcolo della variabilità emissiva è svolto in ambiente GIS, con l’applicazione di funzioni statistiche di prossimità sugli strati raster delle emissioni, utilizzando un filtro mobile. Lo studio è stato effettuato per l’anno di riferimento 2005 con analisi di sensitività rispetto all’inventario emissivo utilizzato (ISPRA, GAINS-Italia) e all’intervallo temporale di riferimento (anno, estate, inverno). Le stazioni analizzate ricadono nei domini macroregionali del Nord e Centro Italia e sono classificate come fondo urbano e fondo rurale. Il metodo ha mostrato potenzialità interessanti per l’individuazione rapida di aree a maggiore variabilità emissiva, utile per la progettazione di nuove reti di monitoraggio e per una stima quantitativa approssimata della rappresentatività di stazioni esistenti. I limiti principali derivano dalla risoluzione del dataset di input e dalla possibile applicazione ai soli inquinanti primari.

Rappresentatività spaziale di misure di qualità dell'aria - Valutazione di un metodo di stima basato sull’usodi dati emissivi spazializzati

Vitali, L.;Righini, G.;Piersanti, A.;Ciucci, A.;Cappelletti, A.;Ciancarella, L.;Cremona, G.
2013

Abstract

La rappresentatività spaziale e temporale dei siti di monitoraggio delle concentrazioni di inquinanti in atmosfera è un parametro fondamentale nella scelta della dislocazione delle stazioni di misura e nelle valutazioni di esposizione della popolazione ai livelli di concentrazione misurati. In letteratura, la rappresentatività spaziale di un sito è definita in generale in relazione alla variabilità dei livelli di concentrazione nell’intorno del sito stesso. Poiché la distribuzione spaziale della concentrazione in atmosfera di inquinanti primari è fortemente correlata alla distribuzione delle corrispondenti emissioni, in questo studio è stata definita una metodologia per l’analisi della rappresentatività spaziale delle stazioni di monitoraggio stimando la variabilità spaziale delle emissioni in riferimento al sito considerato. È stata svolta un’analisi dei gradienti orizzontali delle emissioni di alcuni inquinanti primari (frazione primaria di PM10 e PM2.5, IPA, arsenico, cadmio, nichel e frazione primaria del mercurio): minore risulta la variabilità emissiva, maggiore è l’area di rappresentatività della stazione di misura per l’inquinante valutato. La metodologia è stata applicata per lo studio della rappresentatività spaziale dei siti delle Reti Speciali di misura della qualità dell’aria (D.Lgs. 155/2010, art. 6 e 8), usando il modello nazionale MINNI, che copre tutto il territorio nazionale con dati emissivi spazializzati su un grigliato regolare di 4 km di risoluzione. La metodologia originale sviluppata comprende una fase iniziale preparatoria con aggregazione spaziale, temporale, chimica e granulometrica dei campi 3D di emissioni utilizzati dal Sistema Modellistico Atmosferico. In seguito, il calcolo della variabilità emissiva è svolto in ambiente GIS, con l’applicazione di funzioni statistiche di prossimità sugli strati raster delle emissioni, utilizzando un filtro mobile. Lo studio è stato effettuato per l’anno di riferimento 2005 con analisi di sensitività rispetto all’inventario emissivo utilizzato (ISPRA, GAINS-Italia) e all’intervallo temporale di riferimento (anno, estate, inverno). Le stazioni analizzate ricadono nei domini macroregionali del Nord e Centro Italia e sono classificate come fondo urbano e fondo rurale. Il metodo ha mostrato potenzialità interessanti per l’individuazione rapida di aree a maggiore variabilità emissiva, utile per la progettazione di nuove reti di monitoraggio e per una stima quantitativa approssimata della rappresentatività di stazioni esistenti. I limiti principali derivano dalla risoluzione del dataset di input e dalla possibile applicazione ai soli inquinanti primari.
Spatial and temporal representativeness of air quality monitoring sites is a critical parameter when choosing location of sites and assessing effects on population to long term exposure to air pollution. According to literature, the spatial representativeness of a monitoring site is related to the variability of pollutants concentrations around the site. As the spatial distribution of primary pollutants concentration is strongly correlated to the allocation of corresponding emissions, in this work a methodology is presented to assess spatial representativeness of monitoring sites by analysing the spatial variation of emissions around a site. An analysis of horizontal gradients of several pollutants emissions was carried out: the rationale is that, if the variability of emissions around a site is low, the spatial representativeness of this site is high consequently. The methodology was applied to detect spatial representativeness of official Italian National Network of Special Purpose Monitoring Stations (according to the law D.Lgs. 155/2010, art. 6 and 8). Products of the national air quality model MINNI, covering entire Italian territory with emission data of 4 km spatial resolution, were processed. The methodology comprises an initial phase for treatment of 3D fields derived from the Atmospheric Modelling System. A second phase involves calculation and analysis of emission variability in GIS environment using a neighbourhood statistical function. The reference year 2005 was considered, with sensitivity analysis concerning the emission inventory (ISPRA, GAINS-Italy) and the temporal interval (whole year, summer and winter seasons). Sites under consideration are located in Northern and Central Italian domains and are classified as urban background or rural background. The methodology has shown significant capability for quick detection of areas with highest emission variability. This approach could be useful to plan new monitoring networks and to approximately estimate spatial representativeness of existing monitoring sites. Major constraints arise from resolution of model input data and applicability to primary pollutants only.
inquinamento atmosferico;reti di monitoraggio;rappresentatività spaziale;modello di qualità dell’aria;GIS;inquinanti primari
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
ENEA-RT-2013-2.pdf

accesso aperto

Licenza: Creative commons
Dimensione 10.72 MB
Formato Adobe PDF
10.72 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12079/6650
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
social impact