Applicazione GIS per studi sull'inquinamento atmosferico: definizione di una sequenza operativa dalla scala regionale a quella locale

Air pollution can be considered the other side of the coin of "climate change" and, therefore, it must be framed as a problem of increasing socio-economic relevance on a global scale. In this context, the development of environmental tools and models, which can quantify and assess the impacts caused by atmospheric emissions and provide scientific support for the definition of future environmental policies, has become a priority. The aim of my thesis was to realize a modeling sequence that generates the input of the meteorological parameters for the local scale models (Aermod), starting from the output of the mesoscale model WRF (Weather Research and Forecasting model). The setting and configuration of the proposed sequence require different interdisciplinary skills that go beyond the understanding of the physical processes. To this end, the geographic information system (GIS) is used, which is able to map the output data of the WRF model through the plugin (of the Qgis version) called Gis4Wrf and the MMIF model (Mesoscale Model Interface) to process the output of WRF, generating Aermod-ready meteorological files. The proposed modeling application was applied to a case study to analyze the impacts of SO2 emissions from a petrochemical plant in the Marche region. The meteorological variables are evaluated in terms of correlation with the observed data, highlighting promising results especially with respect to the primary meteorological variables (temperature, wind speed, relative humidity and pressure). The simulations with AERMOD show a sensitivity to the wind direction and present differences both in the peak concentrations (with the application of the 98th percentile) and in the time series. The latter are aimed at comparing with the concentrations measured by the environmental monitoring station, located near the petrochemical plant. The project, in addition to simplifying the processes, proves to be useful especially in the study area where there are no meteorological monitoring stations, but a database of meteorological data is required.

L'inquinamento atmosferico può essere considerato l’altra faccia della medaglia “climate change” e, quindi, deve essere inquadrato come una problematica di crescente rilevanza socioeconomica a scala globale. In questo contesto si è reso prioritario lo sviluppo di strumenti e modelli ambientali, che possano quantificare e valutare gli impatti causati dalle emissioni atmosferiche e fornire basi scientifiche di appoggio per la definizione delle future politiche ambientali. L’obiettivo della mia tesi è stato quello di realizzare una sequenza modellistica che generi l’input dei parametri metereologici per i modelli a scala locale (Aermod), partendo dall’output del modello a mesoscala WRF (Weather Research and Forecasting model). L’impostazione e la configurazione della sequenza proposta richiedono diverse competenze interdisciplinari che vanno oltre la comprensione dei processi fisici. A tal proposito ci si avvale del sistema informativo geografico (GIS) che è in grado di mappare i dati di uscita del modello WRF attraverso il plugin (della versione Qgis) denominato Gis4Wrf e del modello MMIF (Mesoscale Model Interface) per processare l'output di WRF, generando file meteorologici Aermod-ready. L’ applicazione modellistica proposta è stata applicata a un caso studio per analizzare gli impatti delle emissioni di SO2 di un impianto petrolchimico nella regione Marche. Le variabili meteorologiche sono valutate in termini di correlazione con i dati osservati, evidenziando risultati promettenti soprattutto nei confronti delle variabili metereologiche primarie (temperatura, velocità del vento, umidità relativa e pressione). Le simulazioni con AERMOD mostrano una sensibilità alla direzione del vento e presentano differenze sia nelle concentrazioni di picco (con l’applicazione del 98°percentile) sia nelle serie temporali. Queste ultime sono finalizzate al confronto con le concentrazioni misurate dalla centralina di monitoraggio ambientale, posizionata in prossimità dell’impianto petrolchimico. Il progetto, oltre a cercare di fornire una semplificazione dei processi, è applicabile soprattutto nell’aerea di indagine in cui si necessiti di un database di dati meteo, ma non sono presenti centraline di monitoraggio meteorologico.