roberto piol - valutazione integrata della qualità dell'aria nel vallone bellunese attraverso...

I

MASTER DI SECONDO LIVELLO IN

METODI E TECNICHE DI PREVENZIONE E CONTROLLO AMBIENTALE

TESI SPERIMENTALE DI MASTER

VALUTAZIONE INTEGRATA DELLA QUALITÀ DELL ’ARIA

NEL VALLONE BELLUNESE

ATTRAVERSO L ’ANALISI DEL CONTRIBUTO DELLA LEGNA DA ARDERE

E LO STUDIO DI SCENARI EMISSIVI

Relatore: Prof. Bruno Pavoni

Correlatore: Dr. Rodolfo Bassan

Studente: Dr. Roberto Piol

ANNO ACCADEMICO 2008/2009

I

INDICE

PREMESSA, OBIETTIVI E METODI …………………………………....…

1

1. L’ARIA NEL VALLONE BELLUNESE ………………………………... 3 1.1. Quadro geografico e assetto geomorfologico dell’area di studio ……….. 3 1.2. Caratteristiche meteo-climatiche dell’area ……………………………… 6

1.2.1. Il clima …………………………………………………………… 6 1.2.2. La meteorologia ………………………………………………….. 9

1.3. La qualità dell’aria nel Vallone bellunese: quadro generale ……………. 11 1.3.1. La rete di monitoraggio …………………………………………... 11 1.3.2. Principali inquinanti di rilievo nel bellunese …………………….. 12 1.3.3. Caratterizzazione delle polveri PM10 ……………………………. 15

2. FORMAZIONE DELLA BASE DI DATI E SVILUPPO DEL

MODELLO ………………………………………………………………… 21 2.1. L’inventario bottom up delle emissioni in atmosfera nel Vallone

bellunese ………………………………………………………………… 21 2.1.1. Sorgenti puntuali ………………………………………….……… 23 2.1.2. Sorgenti lineari …………………………………………………… 24 2.1.3. Sorgenti areali ……………………………………………………. 24 2.1.4. Stime delle emissioni antropiche in atmosfera calcolate secondo il

metodo bottom up ………………………………………….…...… 25 2.1.5. Il ruolo delle biomasse (legna da ardere) ………………………… 29

2.2. Ipotesi di scenari emissivi per il riscaldamento domestico ……………... 33 2.3. Modellistica: FARM Flexible Air Quality Regional Model e la suite

Aria-RegionalTM ………………………………………………………… 34 2.3.1. Caratteristiche del modello e sua architettura ……………………. 34 2.3.2. Input per il modello ………………………………………………. 35 2.3.3. Periodo di studio …………………………………………………. 37 2.3.4. Validazione del modello …………………………………………. 38

3. RISULTATI e DISCUSSIONE ………………………………………….... 43

3.1. Stima delle emissioni in diversi scenari ………………………………… 43 3.2. Le concentrazioni di PM10 stimate nel Vallone bellunese ……………... 47 3.3. Confronto delle concentrazioni di PM10 prodotte nei diversi scenari

emissivi …………………………………………………………………. 52 3.3.1. Il contributo delle emissioni legate all’impiego di legna da ardere 53 3.3.2. Analisi di scenari emissivi come vie di risanamento della qualità

dell’aria …………………………………………………………………. 56 CONCLUSIONI ………………………………………………….…..……….. 63 Allegati ………………………………………………………………………….. 67 Indice delle Tabelle ………………………………………………..……………. 77

II

Indice delle Figure ……………………………………………...……………..... 79 Indice degli Allegati ……………………………………………..……………… 81 BIBLIOGRAFIA ………………………………………………………..…….. 83 Estratto per riassunto della tesi di master e dichiarazione di consultabilità …….. 89 Licenza Creative Commons CC-BY-NC-SA ……………………………………………… 91

1

PREMESSA, OBIETTIVI E METODI

Il Vallone bellunese è un territorio situato nella parte centro meridionale della

provincia di Belluno, tra le Prealpi e le Dolomiti bellunesi. Quest’area è

caratterizzata da un quadro emissivo peculiare, inserito in un contesto orografico e

meteoclimatico con notevole influenza sulle condizioni aerologiche. Qui i

principali inquinanti che costituiscono casi di criticità sono le polveri sottili PM10

e il Benzo(a)Pirene nella stagione invernale, l’Ozono in quella estiva. Il presente

studio si pone come obiettivo proprio l’analisi della situazione della qualità

dell’aria in base a possibili scenari riferiti al caso del PM10.

In tale ambito di carattere alpino, ma con sue specifiche dinamiche, è da tempo

emerso il ruolo del riscaldamento domestico (ed in particolare l’uso della legna da

ardere) come fonte primaria di proporzione rilevante nell’ambito delle emissioni

di polveri, seguita dal traffico stradale e dall’industria. In particolare il

riscaldamento domestico rappresenta da sempre una fonte di difficile imputazione,

che incide proprio nei tempi e nei luoghi più critici per la dispersione dei fumi. La

valle è infatti caratterizzata durante l’inverno da fenomeni di inversione termica

che durante alcune ora della giornata (le più fredde) creano situazioni di

stratificazione, con possibile stagnazione o riduzione dello strato di

rimescolamento (quota Hmix), condizione favorevole all’accumulo degli

inquinanti presso il suolo. D’altro canto, non tutte le sorgenti hanno lo stesso

grado di copertura del territorio e le caratteristiche delle emissioni dipendono

anche dall’altezza del punto di emissione, oltre che dalle temperature dei fumi. Il

riscaldamento domestico rappresenta proprio una fonte distribuita nel territorio ed

ha una quota e una temperatura di emissione che ne favorisce la dispersione solo

nei bassi strati e a medie distanze.

In letteratura sono presenti ampie valutazioni in merito alle emissioni da

riscaldamento e fattori di emissione associati ai vari combustibili. Alla legna sono

stati riconosciuti contributi rilevanti nell’ambito delle polveri, a seconda del tipo e

dell’efficienza del combustore impiegato.

Questo studio si pone l’obiettivo di analizzare il ruolo della legna per il

riscaldamento domestico, per valutare il contributo che essa porta nella

determinazione delle concentrazioni atmosferiche dove, oltre alle emissioni

2

primarie, si somma il contributo delle formazioni secondarie di polveri che

avvengono in atmosfera in seguito a fenomeni chimico-fisici.

L’estrazione di queste informazioni richiede la messa a punto di tecniche di

source apportionment che agiscano sull’inventario delle emissioni (variando e

annullando l’apporto della fonte in esame) e ne valutino la traduzione modellistica

in dati di concentrazione atmosferica. Il processo prevede l’impiego dei codici di

calcolo di FARM (Flexible Air quality Regional Model), un modello della suite

Aria RegionalTM sviluppata da Arianet Srl e Aria Tecnologie. Si tratta di una

catena modellistica che lavora su griglie di calcolo, trattando l’orografia

complessa ed affrontando con dei moduli chimico-fisici le trasformazioni

secondarie che avvengono in atmosfera.

Ottenute indicazioni sul ruolo della combustione di biomasse ad uso domestico,

l’obiettivo successivo è la definizione e la valutazione di possibili scenari

alternativi, da interpretare come strade da precorrere e quindi vie di intervento da

mettere in atto per attuare politiche di risanamento della qualità dell’aria in questi

territori montani.

Le ipotesi da prendere in esame dovranno analizzare sia il cambio del

combustibile utilizzato per il riscaldamento, sia la tipologia di combustore (stufe)

utilizzato nelle abitazioni per la combustione della legna. Il tutto per valutare con

coerenza la convenienza tecnica e fornire elementi per successive analisi del

rapporto costi-benefici delle varie alternative.

3

Capitolo 1 – L’ARIA NEL VALLONE BELLUNESE

1.1 Quadro geografico e assetto geomorfologico dell’area di studio

Il Vallone bellunese rappresenta la parte centro meridionale della provincia di

Belluno, compresa tra la fascia delle Prealpi venete, poste a sud, e quella delle

Dolomiti bellunesi nel versante settentrionale. Questo assetto ha origine tettonica

e forma una valle sinclinale caratteristica, asimmetrica e attraversata da una

dislocazione del tipo “piega-faglia” su un fianco. Sul lato sud-orientale la

sinclinale è accompagnata da un’anticlinale costituita dalle Prealpi che separano la

provincia di Belluno dalla pianura veneta. Il versante settentrionale invece è

costituito dai rilievi rocciosi e ripidi delle Dolomiti bellunesi.

L’area ha inoltre subito l’azione di importanti ghiacciai durante il Pleistocene, con

tracce che ricordano soprattutto l’espansione würmiana.

Questo territorio si compone di più sottobacini (fig. 1.1):

• l’asse vallivo principale, rappresentato dal territorio compreso tra Belluno

e Feltre (Valbelluna e Feltrino)

• l’Alpago

• l’asse vallivo compreso tra Ponte nelle Alpi, Longarone e Pieve d’Alpago

#

Belluno#

Feltre

#

Ponte nelle Alpi

#

Pieve di Cadore

#

Quero

#

Pieve d'Alpago

#

Longarone

N

EW

S

CADORE E LONGARONE

ALPAGO

VALBELLUNA

FELTRINOBelluno

Feltre

N

EW

S

Fig. 1.1. Il Vallone bellunese con i 32 comuni inclusi nell’area di indagine raggruppati per contiguità (popolazione di 149716 abitanti secondo ISTAT 2001).

4

Il vallone è percorso longitudinalmente dal fiume Piave secondo la sua direzione

di allungamento (NE-SW). Il Piave, proveniente dal Cadore, attraversa la valle di

Longarone per raggiungere Belluno e passare la Valbelluna, dove trova un varco

verso la provincia di Treviso via Quero, senza quindi attraversare il Feltrino (fig.

1.2).

Il bacino principale è quello compreso nell’asse tra le città di Belluno e Feltre, che

si caratterizza per la maggiore ampiezza del fondovalle (tab. 1.1). In realtà l’area

di Feltre presenta un microrilevo che la porta ad essere relativamente isolata

rispetto al bacino che la comprende.

L’Alpago si presenta invece come sottobacino di ridotte dimensioni, collegato alla

valle principale attraverso il nodo di Ponte nelle Alpi, presso il quale confluisce

anche la stretta valle con fianchi ripidi che attraverso Longarone porta a Pieve di

Cadore.

Fig. 1.2. Morfologia e posizione del Vallone bellunese (Google Earth, 2009).

5

Valbelluna, Feltrino e Alpago presentano caratteri similari, con circa il 50% del

territorio che ricade al di sotto dei 500 m s.l.m.m.. Qui è presente la maggioranza

della superficie edificata che ospita circa l’88% della popolazione. Circa il 35%

del territorio di questa zona è poi compreso tra i 500 e i 1000 m s.l.m.m

(ospitando il 12% della popolazione) ed infine un 15% si trova al di sopra dei

1000 m di quota (fig.1.3 e tab. 1.1). Il corpo principale del bacino è posto tra

Ponte nelle Alpi e Feltre e si estende per circa 36 km in senso NE-SW con una

larghezza massima di quasi 20 km.

Fig. 1.3. Carta delle fasce altimetriche (GIORDANO & TOFFOLET, 2002).

Tab. 1.1. Intervalli altitudinali e relative aree percentuali del territorio compreso nel foglio “Belluno” della Carta Geomorfologia d’Italia (PELLEGRINI, 2000).

INTERVALLI ALTITUDINALI

METRI s.l.m.m.

AREA IN PERCENTUALE

< 500 m 49,3% da 501 a 1000 34,6% da 1001 a 1500 12,7% da 1501 a 2186 3,4%

Totale: . . . . 100,00%

6

1.2 Caratteristiche meteo-climatiche dell’area

1.2.1 Il clima

Il clima della valle, risultato dell’interazione fra le caratteristiche meteorologiche,

geografiche e morfologiche del territorio, presenta peculiarità proprie legate alla

posizione climatica di transizione e all’effetto orografico delle catene montuose:

da un lato il clima freddo della regione dolomitica e dall’altro quello mite delle

colline pedemontane.

Secondo la classificazione degli autori francesi E. Bagnouls e H. Gaussen (1957)

il settore bellunese ricade nella regione climatica ipomesaxerica (temperata),

come confermato dal diagramma ombrotermico storico della stazione di Belluno

(400 m; 1926-1990): infatti, la curva ombrica (precipitazioni) non interseca mai

quella termica (fig. 1.4) ad indicare l’assenza di mesi secchi, ed il valore della

temperatura media del mese più freddo è compreso tra 0 e 10°C (GALGARO,

2000).

Fig. 1.4. Diagramma ombrotermico della stazione di Belluno (400 m) riportante le precipitazioni medie mensili e le temperature medie mensili, riferite al periodo di osservazione 1926-1990. Le due curve non si intersecano mai. (GALGARO, 2000).

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Tali dati storici confermano l’attuale tendenza delle precipitazioni che presentano

un massimo assoluto nel mese di giugno ed uno relativo nel mese di novembre,

con un minimo nel freddo mese di febbraio, contrapposto a sua volta al mese di

luglio che porta il valore massimo tra le temperature medie mensili.

Il regime termico della regione è caratterizzato da inverni freddi ed estati

moderatamente calde e, secondo il Köppen (GALGARO, 2000), l’area è riconducibile

alla formula climatica Cfbn’ , dove “C” indica un clima mesotermico umido con

la temperatura media del mese più freddo compresa fra 18°C e -3°C, il sottotipo

“ f” l’assenza di una stagione arida, “b” temperatura media del mese più caldo

inferiori a 22°C ed “n’ ” condizioni di alta umidità relativa, ma con nebbie poco

frequenti e temperature medie estive inferiori a 24°C.

La morfologia del Vallone bellunese gioca un ruolo d’influenza sul clima; in

particolar modo la distribuzione della temperatura è condizionata dalla quota e

dall’esposizione al sole, fattore quest’ultimo che influenza il grado d’insolazione e

le risposte in termini di escursione termica, sia giornaliera che stagionale.

In questo clima continentale (forti escursioni diurne e piogge piuttosto

abbondanti) la temperatura è condizionata anche dal fenomeno dell’inversione

termica per il quale, soprattutto durante l’inverno, l’aria più fredda tende a

raccogliersi nel fondovalle.

Nel Vallone bellunese i valori pluviometrici registrano una progressiva variazione

geografica, con una diminuzione nel passaggio dal settore sud occidentale verso

quello nord orientale, dove si trova la città di Belluno. Tale fenomeno è

giustificabile del fatto che le perturbazioni tendono normalmente ad investire

l’area provenendo da ovest.

Un’ulteriore zonazione pluviometrica si nota lungo i versanti della Val Belluna,

secondo le diverse fasce altimetriche, con valori più bassi a valle e più alti lungo i

versanti, generalmente più esposti agli agenti meteorici.

Ampliando il nostro punto di osservazione, si osserveranno le influenze opposte

date dall’area continentale centro-europea, da un lato, e dalle acque mediterranee

con la loro azione mitigatrice, dall’altro; la catena alpina per mezzo del suo effetto

orografico assume peculiari caratteristiche termiche e pluviometriche, tipiche dei

climi montani di tipo centro-europeo.

8

Tale fascia latitudinale risente degli effetti dell’anticiclone delle Azzorre che, in

estate, portando condizioni di alta pressione, lascia spazio a venti locali, quali le

brezze, che provocano precipitazioni a carattere temporalesco di origine

termoconvettiva.

D’inverno la riduzione di tale influenza lascia spazio alle perturbazioni atlantiche

portate dai venti occidentali o agli episodi di föhn, che portano a bruschi aumenti

delle temperature, o ad episodi di “bora chiara”, dati dalle masse d’aria fredde

provenienti dai quadranti orientali.

Nelle stagioni intermedie le perturbazioni atlantiche invadono l’area della regione

portando piogge abbondanti sia in primavera sia in autunno (ciò è legato al debole

influsso dell’anticiclone delle Azzorre e alla mancanza dell’anticiclone Russo-

Siberiano).

Il clima della regione alpina è inoltre governato delle condizioni di altitudine ed

esposizione, che portano a forti escursioni diurne e piogge abbondanti, ma

soprattutto fenomeni di inversione termica nella stagione invernale. Nel periodo

estivo l’intensa radiazione globale, legata all’aria più rarefatta e trasparente, causa

una certa nuvolosità, con sviluppo di cumuli di origine termoconvettiva che

possono portare a locali rovesci. Condizioni di maggiore serenità sono invece

presenti durante l’inverno, stagione che alle quote più elevate è prolungata dalla

permanenza della neve (ARPAV, 2002).

Il profilo della valle ed i suoi regimi climatici sono confermati dalla copertura

forestale che vede presentarsi in sequenza formazioni dell’orizzonte submontano,

montano e subalpino (fig. 1.5).

Fig. 1.5. Profilo trasversale della Val belluna nella sezione compresa tra il Col Visentin delle Prealpi e la Pala Alta nelle Dolomiti, individuando le zone fitoclimatiche di Pavari (1916) (disegno non in scala).

9

1.2.2 La meteorologia

La circolazione atmosferica nel vallone ha comportamenti distinti tra la parte

libera superiore allo strato limite e lo strato a stretto contatto con il suolo.

Quest’ultimo subisce notevoli influenze da parte della superficie terrestre che

contribuisce a portare flussi e turbolenze a microscala.

La forma del bacino, chiuso da catene montuose non sempre elevate ma continue,

impedisce la libera circolazione dell’aria, isolando i bassi strati atmosferici dal

resto della regione.

In tale contesto atmosferico si registrano differenti situazioni sinottiche: dalla più

stabile in caso di anticiclone e inversione termica (debole circolazione nei bassi

strati atmosferici) a situazioni perturbate di varia natura, legate anche a situazioni

di Scirocco e di Foehn (favorevoli alla rimescolanza aerologia), fino alla goccia

fredda (con convezione).

Nei mesi invernali, quando la situazione delle polveri sottili è più delicata,

dominano le condizioni di stabilità atmosferica, con conseguente stagnazione

dell’aria. Questo mancato rimescolamento trova sfogo in alcuni periodi finestra

della giornata (le ore a maggiore insolazione che rompono la condizione di

inversione termica) o in alcune giornate più perturbate (fig. 1.6).

Fig. 1.6. Ristagno notturno con rimescolanza diurna (Robert Luciani Th, 2006).

Nel settore di Feltre, che si presenta più chiuso a causa del rilevo e presenta

alcune zone umide al suo interno, in inverno si osservano calme di vento (la media

del vento sfilato è tre volte più bassa rispetto a Belluno), maggiore umidità,

10

frequenza di nebbie di tipo radiativo (nebbie d’irraggiamento) e temperature più

rigide rispetto alle altre zone della valle. Questa condizione giustifica anche le

peggiori condizioni della qualità dell’aria misurate a Feltre, rispetto alle altre

stazioni della provincia di Belluno.

Nel complesso il fondovalle si caratterizza per i deboli regimi medi dei venti che

spesso si collocano al di sotto dei 0.5 m/s e raramente al di sopra di 1 m/s,

condizioni di calma di vento che trovano qualche eccezione della valle di

Longarone. Nel complesso le peggiori condizioni aerologiche riscontrabili nel

vallone bellunese sono quelle di forte ristagno persistente (fig. 1.7).

Fig. 1.7. Condizioni di forte e persistente ristagno aerologico (Robert Luciani Th, 2006).

La conformazione della valle presenta tuttavia alcune possibilità di interscambio

aerologico con le aree circostanti. La quattro principali finestre sono il varco del

Piave all’uscita dalle Prealpi, la stretta valle che scende dal Cadore, e le aperture

verso Vittorio Veneto e la Valsugana. Queste influenzano rispettivamente il

Feltrino, la Valbelluna, Belluno e l’Alpago. Altri varchi di minore entità sono la

valle del Mis, la valle Agordina, la valle del Vanoi ed il varco del passo San

Boldo (Luciani, 2008).

11

1.3 La qualità dell’aria nel Vallone bellunese: quadro generale

1.3.1 La rete di monitoraggio

L’aria è una matrice ambientale di notevole interesse pubblico per la sua influenza

sulla qualità della vita della popolazione. Il controllo della sua qualità è affidata ad

ARPAV Agenzia Regionale per la Prevenzione e Protezione Ambientale del

Veneto. Il Dipartimento provinciale di Belluno dispone di una rete di stazioni

fisse (Belluno, Feltre, Pieve d’Alpago e Passo Valles) ed alcune stazioni mobili

rilocabili. La posizione delle stazioni, la loro classificazione ed i parametri

monitorati sono illustrati in tab. 1.2 (foto stazione di Feltre in fig. 1.8).

Tab. 1.2. Le stazioni di monitoraggio della qualità dell’aria. stazione collocazione classificazione parametri

parco cittadino “Città di Bologna”

coordinate GBO Belluno x y

1748542 5114945

background urbano

PM10, PM2.5, CO, NO, NO2, NOX, SO2, O3, C6H6, Pb, As, Cd, Hg, Ni, BaP

via Colombo, presso il piazzale dell’Istituto per geometri

“Forcellini” coordinate GBO

Feltre

x y

1724842 5101513

background suburbano

PM10, PM2.5, CO, NO, NO2, NOX, SO2, O3, C6H6, Pb, As, Cd, Hg, Ni, BaP

campo sportivo della frazione di Villa

coordinate GBO Pieve d’Alpago x y

1759520 5117620

background suburbano PM10, O3, NO, NO2, NOX, SO2

quota 2032 m s.l.m.m. coordinate GBO Falcade - Passo Valles

x y

1715682 5135571

background rurale PM10, O3, NO, NO2, NOX

Stazione rilocabile 1 varia (dal 2000) -- PM10, CO, NO, NO2, NOX, SO2, O3, C6H6

Stazione rilocabile 2 varia (dal 2005) -- PM10, BaP, O3, Pb, As, Cd, Hg, Ni, C6H6

Stazione rilocabile 3 varia (dal 2008) -- PM10, BaP, Pb, As, Cd, Hg, Ni

12

Fig. 1.8. Stazione di monitoraggio della qualità dell’aria (Feltre).

1.3.2 Principali inquinanti di rilievo nel bellunese

L’art. 268 del D.Lgs n° 152 del 3/04/2006 definisce come inquinamento

atmosferico “ogni modificazione dell’aria atmosferica, dovuta all’introduzione

nella stessa di una o più sostanze in quantità e con caratteristiche tali da ledere o

da costruire un pericolo per la salute umana o per la qualità dell’ambiente oppure

tali da ledere i beni materiali o compromettere gli usi legittimi dell’ambiente”.

Il quadro normativo di riferimento per il monitoraggio degli inquinanti atmosferici

si basa sul D.Lgs 351/99 che trova sviluppo nel D.M. 60/2002 (SO2, NO2, NO,

PM10, Pb, CO, C6H6), nel D.Lgs 183/04 (O3) e nel D.Lgs 152/07 (IPA ed alcuni

metalli Ni, Hg, As, Cd).

I riferimenti fissati sono:

• valori limite

• soglie di informazione e di allarme

• margini di tolleranza nei periodi antecedenti l’entrata in vigore del limite

• obiettivi di qualità e a lungo termine

Questi riferimenti sono indicati per ciascun tipo di inquinante, per tipologia di

esposizione (acuta o cronica) e in base all’oggetto di tutela (protezione della salute

umana, della vegetazione o degli ecosistemi; questi ultimi non applicabili nelle

13

stazioni presenti). In via transitoria il DM 60/02 all’art. 38 indica l’adeguamento

temporale dei limiti introdotti.

Nella provincia di Belluno gli inquinanti di maggiore interesse sono in inverno le

polveri PM10 ed il Benzo(a)Pirene, in estate l’Ozono.

Per le polveri PM10, oggetto di indagine in questo studio, i limiti di riferimento

sono indicati in tab. 1.3.

Tab. 1.3. Indicatori di riferimento individuati dalla normativa. inquinante tipologia valore limite riferimento legislativo

PM10 limite di 24 h da non

superare più di 35 volte per anno civile

50 µg/m3 DM 60/02

PM10 valore limite annuale per anno civile

40 µg/m3 DM 60/02

In tab. 1.4 sono riportati i superamenti registrati nel triennio 2006-2008 per Ozono

e polveri PM10.

Tab. 1.4. I superamenti individuati nel triennio 2006-08 per O3 e PM10. Numero di superamenti

O3 O3 O3 PM10

stazione anno soglia informazione

media oraria (180 µg/m3)

soglia allarme media oraria (240 µg/m3)

soglia protezione salute - dal 2010 -

(120 µg/m3)

limite giornaliero (50 µg/m3)

Belluno 2006 33 0 61 33

2007 3 0 18 12

2008 2 0 39 22

Feltre 2006 63 0 61 104

2007 53 2 74 62

2008 0 0 37 56

Pieve d’Alpago 2006 26 0 38 0

2007 24 0 72 1

2008 9 0 56 8

Passo Valles 2007 5 0 86 0

2008 0 0 57 1

Da questi dati possono essere tratte alcune considerazioni sulle diverse aree di

riferimento.

In particolare, nell’anno 2006 a Belluno si sono registrati 33 giornate invernali

con superamento del limite di 50 µg/m3 sulle 35 ammissibili nell’anno. Anche la

media annuale pari a 26 µg/m3 è inferiore al limite di 40 µg/m3. Durante l’estate si

14

sono verificati alcuni superamenti (33 ore) della soglia di informazione alla

popolazione per l’Ozono, mentre non è mai stata raggiunta la soglia di allarme. Il

Benzo(a)Pirene ha invece mantenuto concentrazioni pari all’obiettivo di qualità

(1.0 ng/m3).

A Feltre si sono registrati 104 superamenti del limite di 50 µg/m3 per il PM10 sui

35 consentiti nell’anno, mentre la media annuale si è attestata a 40 µg/m3, dato

pari al valore limite. Per il Benzo(a)Pirene è stato superato l’obiettivo di qualità

con 1.8 ng/m3.

Migliore è stata la situazione a Pieve d’Alpago, dove il PM10 non ha superato il

limite giornaliero fissato dal DM 60/2002 e la media dell’anno è risultata a 17

µg/m3. La situazione dell’Ozono si dimostra al contrario piu omogenea in tutta

l’area, ed anche in Alpago si sono registrate 26 ore di superamento della soglia di

informazione, con un valore massimo pari a 219 µg/m3, inferiore comunque alla

soglia di allarme.

Per completare il quadro in tab. 1.5 sono riportate a titolo puramente indicativo le

medie annuali calcolate per alcuni dei principali inquinanti di interesse nelle tre

stazioni di riferimento.

Tab. 1.5. Medie annuali dei principali inquinanti per le stazioni di qualità dell’aria presenti nel Vallone bellunese.

Medie annuali

stazione Belluno Feltre Pieve d’Alpago

inquinante media (µg/m3)

media (µg/m3)

media (µg/m3)

anno 2006 2007 2008 2006 2007 2008 2006 2007 2008

SO2 2 3 2 2 2 2 2 1 1

NO2 28 24 23 19 19 15 12 11 12

O3 48 37 41 43 44 40 59 64 62

CO 0.4 0.4 0.3 0.5 0.5 0.5

PM10 26 23 23 40 32 31 17 20 19

C6C6 2.5 1.2 1.1 2.7 1.4 1.3

B(a)P 1.0 1.2 1.1 1.8 2.1 1.7

In sintesi, nel Vallone bellunese si registra l’interesse a ridurre le emissioni di

polveri sottili PM10, le cui concentrazioni nella stagione invernale sono da tenere

sotto controllo. I valori non sono dettati solo dalle attività antropiche che liberano

polveri in atmosfera, ma anche dall’influenza della meteorologia che ne ostacola

15

la dispersione e la diluizione. Su questo parametro analitico esistono quindi dei

margini di miglioramento che la popolazione può adottare per migliorare lo stato

di qualità dell’aria delle valli, come l’utilizzo di impianti termici a maggior

efficienza ed altro. Il Benzo(a)Pirene segue il calendario di criticità del PM10 e

probabilmente ha in comune con esso le sorgenti di emissione, anche se poi in

atmosfera si presenta fotolabile ed ha vita breve.

Per l’Ozono invece ci sono meno possibilità di intervento, a causa della

particolarità di questo inquinante che ha origine secondaria, grazie ai suoi

specifici meccanismi chimici di formazione.

1.3.3. Caratterizzazione delle polveri PM10

Le polveri PM10 hanno caratteristiche peculiari a seconda delle sorgenti emissive

che le producono. Per interpretare le origini del particolato, siano esse antropiche

e/o naturali, è utile procedere alla caratterizzazione chimica del particolato. La

predominanza di certi componenti chimici e la loro distribuzione dimensionale

all’interno del PM10 è strettamente legata alla loro origine e al loro meccanismo

di formazione.

In atmosfera le polveri sottili contengono particolato primario e secondario di

natura antropica, specie crostali, spray marino ed altre emissioni diffuse naturali.

Il particolato grossolano è tutto primario, mentre il particolato fine è costituito da

secondario e da una frazione di particolato derivante da combustioni il cui

trasporto può avvenire su distanze di centinaia di chilometri. Nonostante il

particolato atmosferico abbia una composizione chimica molto eterogenea, è

principalmente costituito da alcune specie che possono essere raccolte in tre

classi:

♦ ioni inorganici (solfati, ammonio, nitrati, cloruri, sodio);

♦ componente carboniosa, comprendente il carbonio organico ed il carbonio

elementare;

♦ elementi crostali (silicio, calcio, magnesio, alluminio, ferro).

Di queste specie gli ioni inorganici predominano nelle particelle fini, che

rappresentano principalmente la componente secondaria del PM10 (reazioni

16

chimiche che convertono i vapori e i gas atmosferici in fase condensata liquida e/o

solida). Tuttavia, nella frazione fine esistono anche composti di origine primaria,

come il carbonio elementare, alcuni metalli e gli IPA (Idrocarburi Policiclici

Aromatici). L’emissione primaria da combustione, ad esempio, può creare

particelle di varie dimensioni, anche submicrometriche. Al contrario, i materiali

crostali (silicio, calcio, magnesio, alluminio, ferro ed altri) e le particelle

organiche biogeniche (polline, spore, frammenti di piante) fanno parte solitamente

della componente meno fine e grossolana, che deriva da fonti primarie, ovvero da

emissione diretta in atmosfera.

Dall’analisi della frazione estraibile in acqua dei filtri per il PM10 sono stati

individuati i seguenti inquinanti inorganici: solfati, nitrati, nitriti, ossidi di azoto,

ammonio, fosfati, ioni sodio, potassio, magnesio, cloruri e calcio. Di seguito verrà

presentata una tabella sintetica per ciascun componente della frazione estraibile

(tab. 1.6).

Tab. 1.6. Principali componenti delle polveri sottili PM10 e loro origine prevalente. specie chimica origine prevalente processi responsabili

Ioni inorganici

Ione Solfato (SO42–) antropica uso combustibili

(olii e gasolio)

Ione Nitrato (NO3–) antropica uso combustibili

(trasporti, riscaldamento, industria)

Ione Ammonio (NH4+) naturale ed antropica

denitrificazione colture ed allevamenti

Ione Cloruro (Cl–) naturale ed antropica aerosol marino combustioni

Ione Sodio (Na+) naturale ed antropica aerosol marino

sali per manto stradale Altri cationi Ca2+ naturale suolo

Mg2+ naturale ed antropica suolo

e concimazioni

K+ naturale ed antropica suolo

e concimazioni Frazione non estraibile

OC (organic carbon) antropica combustibili fossili e

biomasse

EC (elemental carbon) antropica Combustibili fossili,

veicoli diesel e pirolisi biomasse

inquinanti organici persistenti (POPs) tra cui gli idrocarburi policiclici aromatici (IPA), le policlorodibenzodiossine (PCDD), i policlorodibenzofurani (PCDF)

antropica varie

altri composti ed elementi quali ad esempio silicati, metalli, ossalati, acetati, altri composti organici ed altri elementi di origine crostale, quali ferro ed alluminio

naturale crostale

Le attività antropiche, secondo questo quadro riassuntivo, partecipano ad emettere

in atmosfera gran parte delle frazioni di cui il particolato è composto. Nel corso

17

dell’anno le emissioni non sono tuttavia costanti e anche le condizioni

atmosferiche presentano un’evoluzione ciclica.

Ad esempio, tra l’inverno e l’estate, passando attraverso le stagioni intermedie, la

qualità e la quantità delle emissioni antropiche cambia sensibilmente, soprattutto a

causa del riscaldamento domestico ed in parte del traffico stradale.

Nelle fig. 1.9 e 1.10 viene fatto un raffronto tra la stagione invernale e quella

estiva a Belluno e a Feltre, mentre nelle tab. 1.7 e 1.8 è stimata la concentrazione

atmosferica delle diverse componenti delle polveri nelle varie stagioni e nella

media annuale.

BELLUNO - INVERNO 2006

Ca1.38%

K1.03%

NH4

5.25%

Na1.65%

SO4

6.42%

PO4

0.06%

NO3

20.29%Cl

0.27%

NO2

0.09%

Non estraibile 63.00%

BELLUNO - ESTATE 2006

Ca1.93%

K0.55%

NH4

1.96%

Na8.54%

SO4

12.95%

PO4

0.05%

NO3

9.11%NO2

0.02%

Non estraibile 63.67%

Fig. 1.9. Composizione media del PM10 raccolto sui filtri nella stazione di Belluno nei primi mesi invernali (gennaio-febbraio) e in quelli estivi (giugno-agosto) del 2006.

18

Tab. 1.7. Belluno: stima della presenza di ioni nella caratterizzazione del PM10 (2006).

PM10 (totale)

SO42– NO3

– Na+ Altro Non

estraibile Stime delle

concentrazioni medie

giornaliere µg/m3 µg/m3 µg/m3 µg/m3 µg/m3 µg/m3

Inverno 49.7 3.2 10.3 0.8 4.1 31.3

Estate 15.0 2.0 1.4 1.3 0.8 9.5

Media annuale 26.0 3.2 4.1 1.5 1.8 15.4

FELTRE - INVERNO 2005-06

Non estraibile66.80%

NO2

0.03%Cl

0.67% NO3

15.22%PO4

1.58%

SO4

7.83%

Na1.85%

NH4

4.51%

K1.29%

Ca0.22%

FELTRE - ESTATE 2006

Na7.71%

SO4

17.71%

NO3

11.67%

Cl0.36%

Non estraibile61.26%

K0.56%

Ca0.78%

NH4

1.95%

Fig. 1.10. Composizione media del PM10 raccolto sui filtri nella stazione di Feltre nei primi mesi invernali (gennaio-febbraio) e in quelli estivi (giugno-agosto) del 2006.

19

Tab. 1.8. Feltre: stima della presenza di ioni nella caratterizzazione del PM10 (2006).

PM10 (totale)

SO42– NO3

– Na+ Altro Non

estraibile Stime delle

concentrazioni medie

giornaliere µg/m3 µg/m3 µg/m3 µg/m3 µg/m3 µg/m3

Inverno 80.6 6.3 12.3 1.5 6.7 53.8

Estate 18.9 2.8 2.3 1.5 0.7 11.6

Media annuale 40.9 4.9 6.5 2 2.8 24.8

In termini relativi, più della metà del totale delle polveri PM10 è rappresentato

dalla frazione non estraibile. Proprio questa frazione aumenta nella stagione

invernale, assieme ad NO3- ed NH4

+ (compreso nella voce “altro”), quando nel

quadro delle emissioni interviene come sorgente il riscaldamento, influenzata tra

l’altro dalle particolari condizioni aerologiche che la stagione comporta per

quanto riguarda i meccanismi fisici di trasporto, diluzione e nella chimica.

Nella frazione estraibile in acqua spicca la componente inorganica secondaria

(nitrati, solfati ed ammonio). Questo è probabilmente comunque riconducibile ai

fenomeni di combustione (industriale, domestico e traffico) che sono la causa

delle emissioni primarie di polveri, ma anche della rilevante presenza di ioni

solfato e nitrato come componenti secondari del particolato.

Tra le possibili componenti naturali si individuano in particolare Calcio e Potassio

che hanno origine terrigena essendo elementi tipici crostali.

La situazione può essere ulteriormente definita attraverso l’analisi dei dati su

alcuni traccianti della legna da ardere, (ARPAV BL 2008; fig. 1.11). I dati sono

riferiti alla città di Belluno e non erano disponibili per il 2006, ma solo dal 2007.

20

Tren d traccianti d ella leg na (Belluno 2008)

0

2

4

6

8

10

12

14

26/

01/2

008

09/

02/

200

8

23/0

2/2

008

08/0

3/2

008

22/0

3/2

008

05/0

4/2

008

19/0

4/2

008

03/0

5/20

08

17/

05/2

008

31/

05/2

008

14/

06/

200

8

28/0

6/20

08

12/0

7/2

008

26/0

7/2

008

09/0

8/2

008

23/0

8/2

008

06/0

9/20

08

20/

09/2

008

04/

10/2

008

18/

10/

200

8

01/

11/

200

8

15/1

1/2

008

29/1

1/2

008

13/1

2/2

008

Ca m piona m e nti

Co

nce

ntr

azio

ne

(ng

/mc

)

e sac osa no

p ent aco san o

rete ne

s ir ingila cet one

s ir ingo lo

va nillin a

Fig. 1.11. Andamento di alcuni traccianti della combustione di legna nel PM10 (dati 2008).

I composti individuabili come traccianti da emissione di biomassa nel corso del

2008 sono sei. Il fenomeno che accomuna tutte queste specie è l’incremento

esponenziale di tutti i valori (in particolare di pentacosano, esacosano e vanillina)

durante il periodo più freddo, quando prevale l’apporto del riscaldamento

domestico sul resto delle emissioni.

Questo chiaro trend sembra spiegabile con il contributo delle stufe a legna che,

come noto, sono ampiamente utilizzate nel territorio bellunese per il

riscaldamento domestico. Al contrario, nella stagione calda i valori registrati

presentano livelli pressoché irrilevanti, a conferma di quanto precedentemente

affermato. Nel campione di ottobre è già possibile notare l’inizio di un

innalzamento dei valori, in coincidenza dell’abbassamento delle temperature

notturne e conseguente probabile primo utilizzo della legna da ardere (ARPAV

BL 2008).

21

Capitolo 2 – FORMAZIONE DELLA BASE DI DATI E SVILUP PO DEL

MODELLO

2.1 L’inventario bottom up delle emissioni in atmosfera nel Vallone bellunese

Le emissioni in atmosfera sono date da una molteplicità di fonti presenti nel

territorio della valle, e ognuna di esse ha caratteristiche differenti. Una stima delle

pressioni che agiscono sulla qualità dell’aria deve definire qualità e quantità degli

inquinanti liberati, fino a costituire un vero e proprio inventario delle emissioni in

atmosfera.

L’ISPRA (Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale, ex APAT

CTN-ACE, Centro Tematico Nazionale “Atmosfera Clima Emissioni”) ha

prodotto su base nazionale una stima delle emissioni, poi disaggregata a livello

provinciale e successivamente ulteriormente ripartita al livello comunale da

ENEA e Centro Elettrotecnico Sperimentale Italiano (CESI). Si tratta di un

inventario costruito su scala italiana e ricondotto alle realtà locali attraverso un

approccio di tipo top down (stima dell’entità delle emissioni locali partendo da

un’area più vasta che include quella presa in esame).

Le criticità che sorgono con un procedimento di tipo top down riguardano

soprattutto l’affidabilità a livello locale delle stime sulle emissioni così ottenute:

in primo luogo le variabili usate per correlare l’area più vasta a quella più ristretta

devono essere indicatori affidabili, per consentire la giusta ripartizione delle

emissioni; in secondo luogo deve essere considerata la perdita di risoluzione che

si verifica con l’estensione dell’area da sottoporre ad inventario, ma anche la

mancata considerazione delle specificità delle differenti realtà locali. Per tutti

questi motivi assume particolare importanza lo studio della reale situazione

dell’area di indagine, considerata la sua collocazione geografica in una regione

dolomitica con caratteri tipici delle realtà alpine, ma con numerose peculiarità

legate allo sviluppo delle attività antropiche. Il Dipartimento ARPAV di Belluno

ha pertanto scelto di costruire un inventario delle emissioni in atmosfera attraverso

un approccio di tipo bottom up, che utilizza dati locali a livello comunale o delle

specifiche sorgenti di emissione.

22

L’inventario contiene tre tipologie di sorgenti: puntuali (ad esempio le industrie),

lineari (strade e ferrovie) ed areali (riscaldamento domestico nelle aree edificate,

discariche, impianti vari, ecc.). Per ciascuna di esse è stato necessario raccogliere

informazioni in merito a indicatori di attività, alle caratteristiche di dettaglio sulle

fonti locali e ai fattori di emissione applicabili.

Le principali sorgenti di emissione in atmosfera individuate sono:

riscaldamento,

traffico stradale,

industrie,

off-road (ferrovia e mezzi agricoli).

Tutte queste attività sono state codificate secondo la nomenclatura utilizzata a

livello europeo EMEP/CORINAIR che classifica le stesse con codici SNAP

(Selected Nomenclature for Air Pollution) nella versione del 1997 (SNAP97) che

individua:

11 Macrosettori

56 Settori

260 Attività.

Di seguito sono descritti gli 11 Macrosettori (tab. 2.1).

Tab. 2.1. Classificazione delle attività che comportano emissione in atmosfera nel Vallone bellunese secondo la nomenclatura SNAP97.

macro settore descrizione realtà locali SNAP97

01 Combustione – Energia e industria di trasformazione

Produzioni industriali di energia da biomasse 010400

02 Combustione – Non industriale Riscaldamento domestico, dei servizi e delle serre 020202, 020205, 020300

03 Combustione – Industria Produzioni industriali, Riscaldamento nell’industria 030000

04 Processi Produttivi Attività industriali 040000

05 Estrazione, distribuzione combustibili fossili/geotermico

Alcuni processi industriali, distribuzione combustibili (Top down APAT-ENEA)

050100, 050500, 050600

06 Uso di solventi Attività industriali con uso di solventi e vernici 060000

07 Trasporti Stradali Flussi di traffico locali 070000

08 Altre Sorgenti Mobili Off Road: trattrici agricole, traffico ferroviario 080200, 080600

09 Trattamento e Smaltimento Rifiuti Discariche e impianti di compostaggio 090400, 091005

10 Agricoltura e allevamento Superfici Agricole Utilizzate, allevamenti 100100, 100200, 100500

11 Altre sorgenti di Emissione ed Assorbimenti Background: Foreste e vegetazione (Top down APAT-ENEA) 111100, 111200

L’inventario delle emissioni prende in considerazione i principali inquinanti

individuati dalla normativa (D.M. 60/2002 e D.Lgs 183/2004). Tra questi il

database bottom up contiene in particolare polveri PM10, NOx, SOx e CO, ma le

23

informazioni raccolte permetteranno di realizzare indagini anche su altri

inquinanti.

I fattori di emissione utilizzati per la stima sono:

• DIIAR, Politecnico di Milano, 2005;

• EMEP/CORINAIR Atmosferic Emission Inventory Guidebook, EEA 2006

(Agenzia Europea per l’Ambiente);

• Inventaria, APAT Sinanet CTN-ACE, 2000.

Le stime interessano i processi industriali, il traffico stradale e il riscaldamento

domestico, che saranno di seguito descritti, ma anche le emissioni di mezzi off-

road (mezzi agricoli e ferrovia), discariche e impianti di compostaggio, cave,

serre, coltivazioni, allevamenti ed altro. Nel database inserito nel sistema

modellistico si è scelto di integrare parzialmente il quadro delle attività le cui

emissioni sono state stimate secondo la metodologia bottom up, con dati comunali

delle disaggregazioni dell’inventario top down di APAT (trattamento di

combustibili, VOC e CO per le industrie, foreste, coltivazioni e allevamenti).

2.1.1 Sorgenti puntuali

Le industrie costituiscono sorgenti puntuali le cui emissioni sono stimate a partire

dalle informazioni raccolte dai certificati di analisi a camino, nell’archivio delle

pratiche di autorizzazione alle emissioni in atmosfera della Provincia di Belluno.

Circa 150 aziende presentano emissioni significative e pertanto sono sottoposte ad

analisi a camino. Queste aziende sono autorizzate alle emissioni in atmosfera ai

sensi del Codice dell’Ambiente D.Lgs n°152/2006 (oppure dell’ex DPR

n°203/1988). In questo modo nell’inventario sono attribuite le emissioni a un

migliaio di camini di aziende che sono georeferenziate nel territorio. Si noti che le

20 aziende più significative realizzano da sole circa il 90% delle emissioni annuali

di polveri attribuibili al comparto industriale. Per le restanti attività in deroga (ex

ridotto inquinamento e attività poco significative) sono disponibili informazioni in

merito alle caratteristiche dell’unità produttiva e ai consumi di materie prime.

Per le polveri monitorate a camino il parametro rilevato per legge sono le PTS che

rappresentano il particolato totale comprendente anche l’ormai più noto PM10

24

ovvero la frazione di particolato con diametro inferiore a 10 µm. In via indicativa

verrà di seguito assunto che per questa componente le PTS siano interamente

rappresentate dal PM10, per consentire il confronto con le altre sorgenti. Si tratta

certamente di una sovrastima in quanto il PM10 è solo una frazione delle PTS, ma

in realtà è la componente nettamente prevalente anche se la percentuale varia a

seconda dei cicli produttivi (CASERINI, 2006).

Per le caldaie non sottoposte a misura delle emissioni, queste ultime sono stimate

attraverso l’applicazione di fattori di emissione.

2.1.2 Sorgenti lineari

Il contributo del traffico è rappresentato da una sessantina di strade nella valle.

Tra queste, 22 nella città di Belluno, 15 a Feltre e 24 extraurbane. Per ogni tratta è

stato calcolato il traffico del giorno medio feriale, prefestivo e festivo ed i relativi

flussi medi orari. Oltre alle misure dei flussi sulla rete, è stato considerato il parco

veicolare provinciale secondo ACI suddiviso nelle 105 classi emissive, per

calcolare le emissioni secondo il metodo COPERT III, indicato dall’Unione

Europea. In base a questa analisi, le situazioni più rilevanti si collocano a Belluno,

Feltre e Ponte nelle Alpi.

I software di calcolo impiegati sono COPERT III di ORAR-ARPAV e TREFIC

della società Arianet Srl.

Per il traffico ferroviario sono invece stimati i consumi di carburante (diesel) e

quindi l’energia prodotta a cui sono applicati i fattori di emissione.

2.1.3 Sorgenti areali

Il riscaldamento domestico rappresenta una componente di rilievo nel panorama

delle emissioni. Grazie all’incrocio di informazioni ottenute da ISTAT, BIM

società di distribuzione del metano, Provincia di Belluno, ARPAV e al progetto di

indagine sul riscaldamento domestico condotto da quest’ultima nelle scuole (in

collaborazione con l’Ufficio scolastico Provinciale di Belluno), nell’inventario è

25

stimato il numero di impianti per ciascuna tipologia di combustibile presente in

ognuno dei 32 comuni esaminati. L’indagine condotta ha permesso inoltre di

rilevare le diverse tipologie di combustori della legna (stufe) utilizzati nell’area.

Le stime delle emissioni in atmosfera si basano sui fattori di emissione del

Politecnico di Milano.

Le emissioni del riscaldamento domestico sono calcolate a livello comunale o di

centro urbano, attraverso il seguente prodotto:

Ei = A x FEi

dove:

Ei è l’emissione dell’inquinante “i-esimo”;

A è l’indicatore di attività per determinare le quantità emesse (es. energia

prodotta);

FEi è il fattore di emissione per l’inquinante i-esimo e l’attività espressa da “A”

(si tratta della massa di inquinante emessa per unità di indicatore).

2.1.4 Stime delle emissioni antropiche in atmosfera calcolate secondo il metodo

“bottom up”

Le emissione presentano notevoli differenze tra loro a causa del processo

intrinseco da cui derivano. La diversa natura delle attività responsabili concorre a

determinare differenti stati di pressione sul territorio.

Questa prima banca dati locale di tipo bottom up costituisce uno strumento di

indagine territoriale in grado di individuare le principali pressioni che insistono

nel territorio ed è parte integrante ed essenziale delle simulazioni modellistiche,

nonché supporto per tutte le attività di gestione e pianificazione territoriali rivolte

a preservare e migliorare la qualità dell’aria nel dominio di studio. In tali

simulazioni viene considerata anche la componente naturale delle emissioni sia

dirette sia indirette, come le trasformazioni biologiche aerobiche o anaerobiche e

le trasformazioni in aria di sostanze terpeniche rilasciate dalle piante.

Il database delle emissioni antropogeniche è composto da una pluralità di fonti,

ognuna delle quali apporta un contributo differente alla determinazione della

qualità dell’aria. La sua importanza è legata soprattutto all’utilizzo nell’ambito

26

dei piani di azione per il contenimento dell’inquinamento atmosferico, per poter

individuare le soluzioni più coerenti con il sistema ed in grado di massimizzare i

risultati, attraverso uno sforzo collettivo proporzionato al danno ambientale.

In tab. 2.2 viene proposto un quadro riassuntivo delle emissioni antropiche stimate

nel complesso per i 32 comuni dell’area di indagine.

Per ogni inquinante saranno descritti sinteticamente i contributi delle sorgenti che

contribuiscono a dare luogo all’inventario.

In primo luogo le polveri PM10 prodotte come emissione primaria,

principalmente dalle stufe a legna per il riscaldamento domestico, dal traffico

stradale e dall’industria in ordine decrescente (fig. 2.1).

Tab. 2.2. Le emissioni in atmosfera nei 32 comuni del Vallone bellunese (2006).

inquinante emissione u.m.

PM10 primario 387 Mg/anno

NOx 2295 Mg/anno

SOx 389 Mg/anno

CO 10612 Mg/anno

IPA 358 kg/anno

PM10Ferrovia 6.8 (2%)

Traffico stradale 82.3 (21%)

Riscaldamento combustibili fossili

9.9 (3%)

Riscaldamento a Legna

205.8 (53%)

Industria 65.6 (17%)

Mezzi agricoli 16.3 (4%)

Fig. 2.1. Stima delle emissioni di PM10 primario (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale).

27

Per le polveri è possibile stimare, in via del tutto indicativa, la produzione

secondaria di PM10 a partire dal presente database, considerando il contributo

degli ossidi di azoto e degli ossidi di zolfo come risulta dalle analisi condotte sui

filtri per le polveri atmosferiche delle stazioni di monitoraggio locali. Da questa

prima stima è ipotizzabile un contributo aggiuntivo di circa 91 Mg/anno di PM10

da NOx e di 67 Mg/anno di PM10 da SOx al PM10 primario precedentemente

stimato in 387 Mg/anno di emissioni dirette (fig. 2.2).

PM10 da NOx 91,4 (17%)

PM10 da SOx 66,6 (12%)

PM10 primario 386,9 (71%)

Fig. 2.2. Stima delle possibili emissioni secondarie di PM10, in aggiunta alla componente primaria (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale).

Nel caso degli ossidi di azoto la fonte prevalente risulta essere il traffico stradale,

seguito dall’industria e successivamente dal riscaldamento con combustibili fossili

(fig. 2.3).

28

NOx


Riscaldamento a Legna 64.2 (3%)

Riscaldamento combustibili fossili

284.7 (12%)

Industria 798.5 (35%)


Ferrovia 58.8 (3%)

Fig. 2.3. Stima delle emissioni di NOx (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale).

L’industria assume contributi proporzionalmente più rilevanti per gli ossidi di

zolfo, ruolo che contende al riscaldamento con l’uso di fonti fossili (fig. 2.4). Il

traffico stradale in questo caso si rileva meno incidente delle due sorgenti

precedenti.

SOx

Riscaldamento altri combustibili165.9 (43%)


Industria171.7 (44%)Traffico stradale

25.3 (7%)

Ferrovia 0.9 (<1%) Mezzi agricoli

12.8 (3%)

Fig. 2.4. stima delle emissioni di SOx (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale).

29

Proprio il traffico è il maggior responsabile delle emissioni di monossido di

carbonio, con il riscaldamento a fonti fossili, mentre l’industria ha una fetta più

contenuta (fig. 2.5).

COFerrovia

15.9 (<1%)


Industria626.5 (6%)



Riscaldamento altri combustibili 4178.4 (39%)

Fig. 2.5. Stima delle emissioni di CO (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale).

Gli idrocarburi policiclici aromatici sono stimati solo per alcune sorgenti, secondo

la disponibilità di fattori di emissione. Tra le fonti presenti nel database dominano

le stufe a legna (73%), seguite dai trasporti su strada e dalle caldaie a combustibili

fossili.

2.1.5 Il ruolo dell’uso delle biomasse (legna da ardere)

Il riscaldamento domestico rappresenta una fonte la cui rilevanza è ormai nota in

tutte le regioni dell’arco alpino. Si pensi infatti alla quantità di abitazioni presenti

nel territorio, in particolare nel fondovalle, con emissioni liberate a pochi metri

dal suolo e che incidono proprio nel periodo più critico, quello invernale quando

le condizioni aerologiche e l’inversione termica aggravano la situazione.

Questo studio si concentrerà nell’analisi della situazione delle polveri sottili.

Nell’ambito delle emissioni primarie di PM10, il riscaldamento assume un ruolo

considerevole nell’area di indagine, ed in particolare l’uso della legna da ardere è

30

la componente di maggiore rilievo. In tab. 2.3 sono riportati i fattori di emissione

secondo il Politecnico di Milano (Caserini, 2006).

Tab. 2.3. Fattori di emissione per il riscaldamento domestico (DDIAR, Politecnico di Milano, 2006).

Fattori di emissione PM10 NOx COV SO2 CO IPA g GJ-1 g GJ-1 g GJ-1 g GJ-1 g GJ-1 mgTEQGJ-

1 Camino aperto 500 70 5650 13 5650 280 Stufa tradizionale, camino chiuso o inserto

250 70 1130 13 5650 280

Sistema innovativo a basse emissioni e caldaia

150 60 560 13 2260 280

Impianto a pellet o sistema BAT a legna

70 70 110 13 1130 0.3

Sistema BAT a pellet 30 60 60 13 620 0.1 Gas naturale 0.2 50 5 0.5 25 - Gasolio 5 50 3 100 20 - Olio combustibile 40 150 10 150 16 -

Come evidenziato in fig. 2.6, la quasi totalità delle emissioni di polveri legate al

riscaldamento è imputabile alle stufe a legna.

Gasolio 6.72 (3%)

GPL 0.29 (<1%)

Metano 0.44 (<1%)

BTZ 0.78 (<1%)

Legna 205.85 (97%)

Fig. 2.6. Stima del PM10 emesso dal riscaldamento domestico (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale).

L’indagine condotta con questionari nelle scuole dal Dipartimento provinciale

ARPAV di Belluno in collaborazione con l’Ufficio Scolastico Provinciale di

Belluno, ha permesso di ricostruire il parco delle stufe presenti nel territorio. In

31

questo modo è pertanto stato possibile definire il contributo che fornisce ogni

tipologia di combustore.

In tab. 2.4 è riportata la diffusione dei vari combustori in base al grado di utilizzo

impiegato (uso prevalente o secondario della legna rispetto alle altre fonti presenti

nell’abitazione). Secondo le dichiarazioni una fonte secondaria è impiegata da

circa il 59% delle famiglie a Belluno, il 63% a Feltre ed il 73% negli altri comuni

della valle. Riferendosi all’uso di biomasse il 79% delle abitazioni presenta

almeno una stufa a biomasse (soprattutto legna grezza), indipendentemente dal

grado di impiego, mentre il 47% delle famiglie la usa in modo prevalente ed il 32

in modo secondario.

Tab. 2.4. Tipologie di impianti a legna diffusi, suddivisi in base al grado di utilizzo rispetto ad altre fonti.

tipologia uso prevalente uso secondario

Caminetto aperto 0.7% 4.4%

Caminetto ad aria forzata 3.1% 6.7%

Stufa di nuova tecnologia ad alta efficienza 18.4% 15.7%

Stufa in maiolica o muratura 17.0% 13.9%

Stufa a pellets 3.7% 4.2%

Stufa tradizionale “economica” 54.2% 54.4%

Altro (termocucine...) 2.9% 0.7%

Dalle stime delle emissioni indicate in fig. 2.7 si nota che nel complesso la stufa

tradizionale economica con anelli in ghisa è la principale indiziata, a causa

dell’elevato numero di impianti presenti e delle sue elevate emissioni, abbinate ad

una minor efficienza rispetto alle stufe di nuova tecnologia. Le stufe efficienti di

nuova concezione trovano comunque buona diffusione a livello locale ed il loro

utilizzo è probabilmente in espansione. L’aumento del numero di queste stufe e di

quelle a pellet è un’ipotesi auspicabile per la tutela della qualità dell’aria,

soprattutto se sostituiscono impianti di vecchia concezione o caminetti.

Anche le stufe in muratura o in maiolica sono diffuse nelle abitazioni e danno

luogo a minor emissioni.

I caminetti, sia aperti che chiusi, non sono invece molto comuni, ma a causa del

minor rendimento che garantiscono, si rendono visibili in questo quadro emissivo.

32

Altro 5.6 (3%)

Caminetto Aperto 7.9 (4%)

Stufa Tradizionale Economica

131.4 (64%)

St. Pellets 2.5 (1%)

Stube 23.6 (11%)

Caminetto Chiuso 9.6 (5%)

Stufa Efficiente 25.3 (12%)

Fig. 2.7. Stima del contributo alle emissioni delle varie tipologie di stufe (Mg/anno e ripartizione percentuale).

In tale contesto possono essere prese in considerazione politiche di intervento per

la prevenzione ed il risanamento dell’atmosfera, che sono oggetto del presente

studio.

33

2.2 Ipotesi di scenari emissivi per il riscaldamento domestico

L’inventario delle emissioni rappresenta uno strumento per conoscere la

situazione attuale e supportare tutte le attività di gestione e pianificazione

territoriali volte a preservare e migliorare la qualità dell’aria nella valle. La

valutazione di tutti i possibili scenari di intervento può essere svolta integrando i

dati delle stime di emissione con gli output di modelli matematici di trasporto e

diffusione che sono in grado di tradurre proprio tali emissioni in concentrazioni

atmosferiche.

La situazione locale vede in primo piano il contributo della legna da ardere, ed in

particolare l’uso delle stufe economiche a minore efficienze. Questo apre la strada

a diverse ipotesi di modifica dello scenario emissivo, indirizzate sia al cambio di

combustibile che di combustori.

Le ipotesi individuate sono:

1. l’installazione di filtri a camino in grado di trattenere circa l’80% delle

polveri degli impianti a legna,

2. la sostituzione degli impianti a legna con l’uso di caldaie a metano,

3. l’utilizzo esclusivo di stufe a legna ad alta efficienza o a pellet,

4. la sostituzione delle stufe tradizionali economiche con stufe ad alta

efficienza,

5. la sostituzione delle stufe tradizionali economiche con stufe a pellet.

Inoltre nell’ambito delle applicazioni modellistiche risulta interessante applicare

tecniche di source apportionment con riduzione teorica del numero di impianti del

50% e del 100% per valutare quanto tale sorgente sia in grado di influenzare da

sola la qualità dell’aria dato il contributo emissivo che le è stato assegnato.

34

2.3 Modellistica: FARM Flexible Air Quality Regional Model e la suite Aria-

Regional TM

La realizzazione di simulazioni modellistiche su bacini ad orografia complessa è

un obiettivo che pone numerose difficoltà applicative e solo alcuni sistemi sono in

grado di adattarsi al caso. Altre particolari complicazioni derivano dalle situazioni

meteorologiche non stazionarie, con brezze locali, calme di vento ed inversione

termica in quota.

2.3.1 Caratteristiche del modello e sua architettura

FARM (Flexible Air Quality Regional Model) di Arianet è un modello euleriano a

griglia in grado di calcolare la dispersione, la trasformazione e la deposizione di

inquinanti reattivi (fotochimica e particolati) anche in queste condizioni

complesse. Il modello tridimensionale lavora su celle di calcolo predefinite (in

questo caso di 1 km2) che gestiscono le emissioni nella loro interezza, all’interno

di una rete costituita dalla griglia di calcolo (dominio di 67 x 66 celle).

Il sistema non si limita alla determinazione delle concentrazione degli inquinanti

primari emessi direttamente dalle sorgenti, ma con i moduli fisico-chimici

integrati aggiunge le trasformazioni secondarie, come avviene ad esempio per le

polveri.

Il modello è in realtà parte di una catena modellistica Aria RegionalTM (Aria

Tecnologie - France) che comprende fasi di pre e post elaborazione del flusso di

dati. Questa suite di calcolo si avvale di:

1. sottosistema meteorologico

codici/moduli funzione Minerve ricostruzione dei campi meteorologici su terreno complesso Arpmeas creazione campo 2D di piovosità Surfpro calcolo della turbolenza

2. sottosistema condizioni al contorno

codici/moduli funzione IC-BC determina le condizioni iniziali e al contono

35

3. sottosistema emissioni

codici/moduli funzione EMMA

Emission manager disaggregazione spaziale e temporale del database emissivo

TREFIC calcolo delle emissioni da traffico stradale secondo COPERT III

4. sottosistema trasporto e reazioni chimiche

codici/moduli funzione FARM calcola trasporto, deposizione e trasformazioni degli inquinanti

5. sottosistema post-processamento

codici/moduli funzione AVISU visualizza gli output ed esporta le mappe bidimensionali

In sintesi il processo di calcolo si avvale di tre linee di processamento per il

trattamento della meteorologia con l’orografia, delle condizioni iniziali ed al

contorno e delle emissioni, per arrivare al modello euleriano FARM.

In tale contesto FARM descrive la concentrazione delle specie rispetto a dei

volumi di controllo inseriti in un grigliato di celle con sistema fisso di coordinate.

I modelli euleriani a griglia possono tenere conto delle trasformazioni fisiche,

chimiche e fotochimiche, attraverso l’applicazione di N equazioni differenziali

alle derivate parziali che rappresentano la conservazione della massa di ciascuna

specie e N equazioni ordinarie che rappresentano i legami chimici e fotochimici

tra le specie.

2.3.2 Input per il modello

Il modello si avvale di diversi input di dati quali topografia, meteorologia,

condizioni al contorno (ed iniziali) ed emissioni (fig. 2.8, p. 34).

La componente topografica comprende l’orografia in formato DTM e il landuse

delle superfici, in un sistema georeferenziato.

Per la parte meteorologica sono impiegati i dati al suolo di 12 stazioni (tab. 2.5)

della rete di rilevamento ARPAV (Dipartimento per la sicurezza del Territorio),

mentre la ricostruzione dei profili verticali sono impiegati i dati del

radiosondaggio di Udine (RAOB universal RAw insonde OBservation program) e

quelli di un sodar ed un radiometro posizionati inizialmente a Santa Giustina, fino

36

a novembre 2006, e successivamente a Feltre. La ricostruzione tridimensionale dei

campi meteorologici viene eseguita attraverso l’interpolazione al suolo poi

estrapolata in quota sulla base dei profili disponibili.

Fig. 2.8. Schema semplificato delle linee di calcolo in Aria RegionalTM.

Tab. 2.5. Stazioni meteorologiche di riferimento per il dominio di calcolo. Coordinate UTM fuso 32 Codice

stazione Stazioni meteo Altezza (m)

anemometro X Y

Quota s.l.m.

4 Belluno (viale Europa) 5 746844 5113786 384

17 Perarolo 5 758074 5143246 527

25 Sospirolo 5 737866 5114242 385

93 Pieve d'Alpago (Torch) 5 759708 5116309 590

189 Valdobbiadene (Bigolino) 2 733357 5085268 222

199 Longarone 5 754611 5128344 440

200 Lamon 5 712485 5103180 660

217 Feltre 5 724089 5099848 267

240 Vittorio Veneto 5 756195 5097678 122

245 Quero 5 727937 5089898 249

264 Belluno (aeroporto) 10 750545 5117356 376

266 S. Giustina 5 737588 5107276 270

Le condizioni iniziali ed al contorno sono necessarie per completare la descrizione

del dominio di calcolo, e per il Vallone bellunese si è scelto di impiegare i dati di

37

Chimere (di I.P.S.L. Institut National de l’Environnement Industriel et de

Risques), un modello euleriano 3D di chimica e trasporto, nella configurazione

Prev’Air a scala continentale, con risoluzione di 50 km. In particolare le

condizioni al contorno (boundary) descrivono per ogni istante i flussi di inquinanti

fra l’interno e l’esterno del dominio di calcolo.

Gli input precedentemente descritti servono a trattare le emissioni contenute

nell’inventario bottom up di riferimento per il Vallone bellunese. Per non

trascurare la componente naturale e non sottostimare i COV (Composti Organici

Volatili), per i quali nel caso delle industrie non c’era sufficiente copertura in

termini di certificati di analisi, è stato inserito il dato top down APAT 2000 (ora

ISPRA) come disaggregato da CESI.

L’inventario si compone di tre componenti: sorgenti puntuali, lineari ed areali. Gli

inquinanti considerati sono PM10, NOx, SOx, CO e NMVOC, espressi in

Mg/anno. Per ogni sorgente sono contenute informazioni sulla georeferenziazione

o sulla disaggregazione spaziale, la modulazione temporale (oraria giornaliera,

settimanale e annuale) e le speciazioni per composti organici NMVOC e

particolato. Ogni record di emissione dell’archivio contiene tutti i dati della

singola sorgente che, attraverso la tripletta di codifiche SNAP97, viene allacciato

al sistema di modulazione e speciazione. Ogni cella di calcolo della griglia riceve

quindi ogni ora tutte le sorgenti che vengono spalmate al suo interno, pur

mantenendo la propria identità.

2.3.3 Periodo di studio

Il modello è stato testato nell’ambito del progetto europeo INTERREG IIIA

“VIQA VB” (Valutazione integrata della qualità dell’aria in Valbelluna) sulla

base della meteorologia acquisita per il 2006, completa della componente verticale

fino a 10000 m di quota. Anche il database delle emissioni è aggiornato allo

stesso anno e pertanto è stato utilizzato come periodo di riferimento per tutte le

simulazioni, vista anche la situazione registrata dalla rete di qualità dell’aria.

Per il presente studio, rivolto alle dinamiche delle polveri sottili, è stato

considerato il periodo invernale ed in particolare il mese di gennaio, momento nel

38

quale si sono registrati 13 superamenti della concentrazione media giornaliera (50

µg/m3; DM 60/2002) a Belluno e 27 a Feltre (per esigenze di calcolo il periodo

considerato è compreso tra il 02/01/06 e il 30/01/06).

2.3.4 Validazione del modello

La catena modellistica è stata oggetto di numerosi test sull’anno 2006 per la messa

a regime del sistema, con diversi assestamenti degli input meteorologici.

La validazione dei dati è stata eseguita dalla dott.ssa Stefania Ganz (ARPAV BL

SSA Ufficio Informativo Ambientale) sulla base di simulazioni orarie per l’intero

anno, eccezion fatta per alcuni giorni o periodi in cui i dati meteo erano mancanti.

I calcoli hanno prodotto matrici di concentrazione con risoluzione di 1 km x 1 km

in sequenze orarie.

Gli obiettivi di qualità individuati dalla legge per le valutazioni della qualità

dell’aria sono indicati in tab. 2.6.

Tab. 2.6. Valori di incertezza stabiliti dal D.M. 60/2002 e dal D.Lgs 183/2004.

PM10 (D.M. 60/02)

NOx, NO2 (D.M. 60/02)

O3 (D.Lgs. 183/04)

Media oraria -- 50-60% 50%

Massimo giornaliero della media mobile su 8 ore -- -- 50%

Media giornaliera * 50% --

Media annuale 50% 30% --

I risultati delle simulazioni sono stati analizzati dapprima con un confronto

quantitativo rispetto alle misure delle stazioni di misura di riferimento (Belluno e

Feltre), ma anche attraverso rappresentazioni grafiche quali box-plot che

descrivono in modo compatto e grafico la distribuzione del campione di dati.

Infine sono stati analizzati alcuni indicatori statistici quali BIAS, RMSE e NMSE.

Buone perfomance sono state ottenute sia per l’Ozono, sia per gli Ossidi di azoto e

le polveri PM10; per quest’ultimo parametro si riporta un resoconto sintetico.

In via indicativa in fig. 2.9 e 2.10 sono riportati in parallelo i dati di misure e

stime per l’anno 2006 a Belluno e a Feltre. Si osserva talvolta una tendenza alla

39

sovrastima presso Belluno ed una migliore performance a Feltre dove al contrario

il sistema porta, anche se più raramente, a sottostime.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

1/1/

06

21/1

/06

10/2

/06

2/3/

06

1/5/

06

21/5

/06

10/6

/06

30/6

/06

20/7

/06

9/8/

06

29/8

/06

18/9

/06

8/10

/06

28/1

0/06

17/1

1/06

7/12

/06

27/1

2/06

µg/

mc

Misurato

Calcolato

Fig. 2.9. Media giornaliera di PM10 misurate (fonte ARPAV, Dipartimento di Belluno) e calcolate dal modello a Belluno (Ganz S. 2006) - anno 2006 (fonte ARPAV, Dip. di Belluno).

0

20406080

100

120140

160180

200

1/1/

06

21/1

/06

10/2

/06

2/3/

06

1/5/

06

21/5

/06

10/6

/06

30/6

/06

20/7

/06

9/8/

06

29/8

/06

18/9

/06

8/10

/06

28/1

0/06

17/1

1/06

7/12

/06

27/1

2/06

µg/m

c

Misurato

Calcolato

Fig. 2.10. Media giornaliera di PM10 misurate (fonte ARPAV, Dip. di Belluno) e calcolate dal modello a Feltre (Ganz S. 2006) - anno 2006.

Il box-plot è un diagramma a “scatola e baffi"; in sostanza è una rappresentazione

grafica statistica che serve a descrivere in modo compatto la distribuzione di una

variabile. Consiste nel disegno su un piano cartesiano di un rettangolo, i cui

estremi sono il primo e terzo quartile, con l’indicazione della posizione della

mediana. Vengono aggiunte due righe (detti anche baffi) corrispondenti ai valori

distanti 1,5 volte la distanza interquartile, a partire rispettivamente dal primo e dal

terzo quartile.

40

In fig. 2.11 sono riportati i box-plot delle distribuzioni di concentrazioni misurate

e simulate. Si rileva un sostanziale accordo se si considerano indistintamente le

due stazioni di Belluno e Feltre, mentre differenziandole si confermano le

tendenze verso una leggera sottostima per Feltre ed una sovrastima per Belluno.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

misure calco li

0

20

40

60

80

100

120

140

misure Belluno

calco liBelluno

0

20

40

60

80

100

120

misureFeltre

calco liFeltre

Fig. 2.11. Box-plot delle distribuzioni di concentrazione giornaliera di PM10 (Ganz S. 2006).

Quanto affermato trova conferma anche negli indicatori di performance quali

BIAS, RMSE e NMSE.

Gli obiettivi di qualità sono stati rispettati, come evidenziato nel diagramma di

dispersione scatter-plot delle medie annuali del PM10 per le due stazioni (fig.

2.12). L’errore risulta inferiore al 50%, come previsto per la modellizzazione di

questo parametro (D.M. 60/2002).

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 10 20 30 40 50

Misure (µg/mc)

Fig. 2.12. Scatter-plot delle medie annuali di PM10 (Ganz S., 2006).

In conclusione, il modello con questo set-up fornisce risultati accettabili anche ai

41

fini normativi e le performance presentano una certa stagionalità, influenzata

soprattutto dalle differenti ricostruzioni delle condizioni aerologiche. Un ulteriore

progresso nelle performance deve passare attraverso una migliore definizione

della meteorologia locale, descrivendo con maggiore chiarezza la calma di vento

ed i fenomeni di inversione termica che caratterizzano l’area di studio.

43

Capitolo 3 – RISULTATI E DISCUSSIONE

3.1 Stima delle emissioni in diversi scenari

L’inventario delle emissioni è stato modificato in diverse varianti sulla base degli

scenari precedentemente individuati. Le modifiche interessano solo la componente

del riscaldamento domestico (macrosettore 2), in quanto le stime bottom up

realizzate nell’ambito dell’inventario hanno assegnato a questa fonte il ruolo

principale nelle emissioni di PM10. Ogni variazione ha comportato il ricalcolo

della potenza installata per ciascuna tipologia di combustibile e/o combustore, la

successiva definizione dell’energia prodotta e quindi delle emissioni per ogni

inquinante. I dati sono stati trattati su base comunale, per poter successivamente

attribuire la sorgente all’edificato georeferenziato del territorio di competenza.

In sintesi gli scenari considerati nelle varie versioni del database sono:

A) ipotesi per la valutazione del ruolo delle biomasse.

1. stato attuale (2006);

2. ipotesi di riduzione del 50% dell’uso della legna

3. ipotesi di riduzione dell’80% dell’uso della legna, oppure filtro a

camino con efficienza dell’80% nell’abbattimento delle polveri;

4. ipotesi di non impiegare più legna da ardere.

Le emissioni per questi scenari sono riportati in tab. 3.1 nella quale si osserva

anche il contributo della legna.

Tab. 3.1. Stima delle emissioni totali di PM10 dati i vari scenari per ipotizzati per le biomasse (Mg/anno).

scenari per il Vallone bellunese

emissioni totali di PM10 stimate

contributo PM10 legna

1. stato attuale (2006); 387 206

2. ipotesi di riduzione del 50% dell’uso della legna 284 103

3. filtro a camino con efficienza dell’80% nell’abbattimento delle polveri

222 41

4. ipotesi di non impiegare più legna da ardere 181 0

44

In fig. 3.1 viene invece riportato per i quattro scenari il contributo del

riscaldamento domestico (comprendente tutte le fonti) rispetto al totale delle

emissioni.

171 171 171 171

216

113

5110

0

50

100

150

200

250

300

350

400

attuale legna ridotta del 50% filtri a camino per lestufe con resa del 80%

senza legna

riscaldamento

altro

Fig. 3.1. Ipotesi di scenario per la valutazione del ruolo delle biomasse nelle emissioni di PM10.

B) ipotesi per valutare soluzioni alternative allo scenario attuale

1. stato attuale (2006);

2. ipotesi di sostituire le attuali stufe a legna con caldaie a metano;

3. ipotesi di usare esclusivamente stufe di nuova tecnologia ad alta

efficienza;

4. ipotesi di usare esclusivamente stufe a pellets;

5. ipotesi si sostituzione delle stufe tradizionali economiche con anelli in

ghisa con stufe di nuova tecnologia ad alta efficienza;


ghisa con stufe a pellets.

In tab. 3.2 viene presentato un prospetto riassuntivo delle emissioni da

riscaldamento nelle diverse soluzioni alternative allo scenario attuale,

considerando i principali inquinanti di interesse normativo.

45

Tab. 3.2. Resoconto degli scenari alternativi di emissione calcolati per il riscaldamento domestico e dei servizi.

contributo del riscaldamento: scenari emissivi in

quin

ante

TO

TA

LE E

MIS

SIO

NI

AL

2006

risca

ldam

ento

al

2006

(s

tato

attu

ale)

Leg

na s

ostit

uita

da

l met

ano

solo

stu

fa

effic

ient

e

stuf

e tr

adiz

iona

li so

stitu

ite d

a st

ufe

effic

ient

i

solo

stu

fe a

pe

llets

stuf

e tr

adiz

iona

li so

stitu

ite d

a st

ufe

a pe

llets

u.m

.

PM10 386.87 215.65 10.85 154.38 163.09 77.27 121.05 Mg/anno

NOX 2295.03 345.33 542.71 338.95 340.08 348.59 345.33 Mg/anno

SO2 388.89 173.40 163.49 173.40 173.40 173.40 173.40 Mg/anno

CO 10611.75 4309.32 261.73 2309.25 2527.73 1220.09 1933.87 Mg/anno

IPA 358.08 278.68 18.87 288.75 278.68 19.16 131.68 kg/anno

Questi scenari rappresentano condizioni ideali e quindi possibili vie da percorrere

per migliorare lo stato di fatto delle emissioni prodotte nel Vallone bellunese. In

tab. 3.3 sono riportati i valori di emissione totale di PM10 stimati per ogni

scenario, indicando il contributo che la legna ha in quella quantità annuale.

Tab. 3.3. Stima delle emissioni totali di PM10 dati i vari scenari considerati per il riscaldamento (Mg/anno).

Scenari per il Vallone bellunese

emissioni totali di PM10 stimate

contributo PM10 da

legna

1. stato attuale (2006) 387 206

2. ipotesi di sostituire le attuali stufe a legna con caldaie a metano

182 0

3. ipotesi di usare esclusivamente stufe di nuova tecnologia ad alta efficienza

326 145

4. ipotesi si sostituzione delle stufe tradizionali economiche con anelli in ghisa con stufe di nuova tecnologia ad alta efficienza

334 153

5. ipotesi di usare esclusivamente stufe a pellets 248 67

6. ipotesi si sostituzione delle stufe tradizionali economiche con anelli in ghisa con stufe a pellets.

292 111

Quanto qui sinteticamente descritto permette di comprendere quanto rilevante sia

la prevalenza dell’uso di un certo tipo di combustibile, quale la legna, sia l’uso di

vari combustori a diverso rendimento energetico. In fig. 3.2. viene invece riportato

un resoconto del totale delle emissioni stimate nel Vallone bellunese in ciascun

caso di studio. Tutti gli scenari individuati portano ad una riduzione delle

emissioni di polveri.

46

PM10 stimato (Mg/anno)

171

216

11

154 163

77121

171 171

171171

171

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

attuale legna sostituita dal metano solo stufa efficiente stufe tradizionali sostituiteda stufe efficienti

solo stufe a pellets stufe tradizionali sostituiteda stufe a pellets

altre fonti riscaldamento

Fig. 3.2. Rappresentazione grafica delle emissioni totali di PM10 dati i vari scenari del riscaldamento (Mg/anno).

Il caso più favorevole per il PM10 si ha con il maggior impiego del metano in

sostituzione della legna da ardere. Il cambio della tipologia di stufa per l’impiego

delle biomasse (legna, tronchetti e pellet) porta a vari risultati a seconda della

tecnologia favorita.

In tab. 3.4 è riportato il dettaglio delle emissioni delle stufe, che si presenta

decisamente rilevante rispetto a quelle del resto dei combustibili impiegati.

Tab. 3.4. Emissioni di PM10: descrizione della componente riscaldamento domestico e dei servizi.

PM10 (Mg/anno)

risca

ldam

ento

al

2006

legn

a so

stitu

ita d

al

met

ano

solo

stu

fa e

ffici

ente

stuf

e tr

adiz

ione

li so

stitu

ite d

a st

ufe

effic

ient

i

solo

stu

fe a

pel

lets

stuf

e tr

adiz

iona

li so

stitu

ite d

a st

ufe

a pe

llets

BTZ residenziale 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 BTZ servizi 0.53 0.53 0.53 0.53 0.53 0.53 Gasolio residenziale 6.72 6.72 6.72 6.72 6.72 6.72 Gasolio servizi 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 GPL residenziale 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29 GPL servizi <0.01 <0.01 <0.01 <0.01 <0.01 <0.01 Metano residenziale 0.44 1.49 0.44 0.44 0.44 0.44 Metano servizi 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 Legna uso prevalente 152.47 0.00 108.78 112.92 50.76 81.28 Legna uso secondario 53.38 0.00 35.80 40.37 16.71 29.97 Totale contributo riscaldamento 215.65 10.85 154.38 163.09 77.27 121.05 Totale emissioni 386.87 182.07 325.60 334.32 248.49 292.27

47

3.2 Le concentrazioni di PM10 stimate nel Vallone bellunese

L’utilizzo delle suite modellistica Aria RegionalTM ha permesso di convertire le

semplici emissioni raccolte nel database in stime delle condizioni di qualità

dell’aria nel Vallone bellunese. Analizzando il caso delle polveri sottili, si è

concentrata l’attenzione sulla stagione più critica (dicembre-febbraio) ed è stato

selezionato il mese centrale dell’inverno, gennaio.

Nelle tab. 3.3 e 3.4 sono riportati gli andamenti dei dati simulati e misurati per le

stazioni di Belluno e di Feltre. La stazione di Pieve d’Alpago è stata attivata solo

successivamente e pertanto non è possibile lo stesso confronto.

PM10 Belluno

0

20

40

60

80

100

120

02/0

1/20

06

03/0

1/20

06

04/0

1/20

06

05/0

1/20

06

06/0

1/20

06

07/0

1/20

06

08/0

1/20

06

09/0

1/20

06

10/0

1/20

06

11/0

1/20

06

12/0

1/20

06

13/0

1/20

06

14/0

1/20

06

15/0

1/20

06

16/0

1/20

06

17/0

1/20

06

18/0

1/20

06

19/0

1/20

06

20/0

1/20

06

21/0

1/20

06

22/0

1/20

06

23/0

1/20

06

24/0

1/20

06

25/0

1/20

06

26/0

1/20

06

27/0

1/20

06

28/0

1/20

06

29/0

1/20

06

30/0

1/20

06

Belluno misure

Belluno stime

Fig. 3.3. PM10 misurato e stimato a Belluno (gennaio 2006; µg/m3).

PM10 Feltre

0

20

40

60

80

100

120

140

02/0

1/20

06

03/0

1/20

06

04/0

1/20

06

05/0

1/20

06

06/0

1/20

06

07/0

1/20

06

08/0

1/20

06

09/0

1/20

06

10/0

1/20

06

11/0

1/20

06

12/0

1/20

06

13/0

1/20

06

14/0

1/20

06

15/0

1/20

06

16/0

1/20

06

17/0

1/20

06

18/0

1/20

06

19/0

1/20

06

20/0

1/20

06

21/0

1/20

06

22/0

1/20

06

23/0

1/20

06

24/0

1/20

06

25/0

1/20

06

26/0

1/20

06

27/0

1/20

06

28/0

1/20

06

29/0

1/20

06

30/0

1/20

06Feltre misure

Feltre stime

Fig. 3.4. PM10 misurato e stimato a Feltre (gennaio 2006; µg/m3).

Per Belluno si osserva una discreta corrispondenza tra misure e stime

modellistiche, situazione analoga anche Feltre nella prima metà del mese (tab.

3.5).

48

Se per le misure sono disponibili solo dati medi giornalieri legati alle pesate dei

filtri, per quanto riguarda i dati del modello è invece possibile estrarre un

andamento orario (fig. 3.5 e allegato 1).

Tab. 3.5. PM10: confronto tra i dati stimati e misurati (gennaio 2006; µg/m3).

Belluno Feltre Date

misure stime misure stime

02/01/2006 46 72 120 64

03/01/2006 42 92 80 70

04/01/2006 34 72 71 66

05/01/2006 43 45 83 37

06/01/2006 48 58 86 47

07/01/2006 75 91 109 73

08/01/2006 62 74 70 62

09/01/2006 35 50 49 48

10/01/2006 44 69 72 59

11/01/2006 44 96 80 81

12/01/2006 46 103 82 85

13/01/2006 49 85 80 74

14/01/2006 46 68 81 54

15/01/2006 47 67 88 51

16/01/2006 63 92 110 55

17/01/2006 68 44 119 44

18/01/2006 69 26 120 24

19/01/2006 74 29 104 24

20/01/2006 46 49 85 37

21/01/2006 56 38 92 36

22/01/2006 63 31 90 25

23/01/2006 51 39 86 37

24/01/2006 57 67 92 51

25/01/2006 61 78 102 53

26/01/2006 72 58 113 34 27/01/2006 39 41 25 28/01/2006 31 52 67 23

29/01/2006 51 65 86 33

30/01/2006 40 82 74 51

0

20

40

60

80

100

120

140

0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

7.00

8.00

9.00

10.0

0

11.0

0

12.0

0

13.0

0

14.0

0

15.0

0

16.0

0

17.0

0

18.0

0

19.0

0

20.0

0

21.0

0

22.0

0

23.0

0

Belluno Feltre Pieve d'Alpago

Fig. 3.5. andamenti medi orari del PM10 nel mese di gennaio 2006 (µg/m3).

49

Questo profilo orario si riferisce alle concentrazioni atmosferiche che non sono

direttamente espressione di quanto emesso, ma frutto delle dinamiche legate alle

condizioni aerologiche. Non a caso nelle ore centrali della giornata si osserva una

riduzione delle concentrazioni delle polveri.

Le simulazioni con FARM producono informazioni molto più dettagliate nel

territorio di quanto precedentemenete presentato. Dai file binari ottenuti è

possibile estrarre, attraverso il programma AVISU (Arianet Visualiser), delle

mappe di concentrazione orarie che descrivano la qualità dell’aria per tutto il

territorio ricadente all’interno del dominio di calcolo (fig. 3.6).

All’interno del Vallone bellunese si osservano chiaramente le differenti

concentrazioni stimate nell’ora di riferimento (04/01/2006 ore 07:00).

Fig. 3.6. Mappa della concentrazione oraria delle polveri PM10 nel dominio di calcolo.

Proprio grazie a questa ampia disponibilità di dati sul territorio è possibile

analizzare con maggiore dettaglio la situazione locale. In fig. 3.7 viene proposto

un profilo trasversale posto al centro della valle, tra le Dolomiti bellunesi (Monte

Pizzocco) e le Prealpi (Col de Moi).

50

Monte Pizzocco

Col de Moi

Fiume Piave

Belluno

Feltre

N

EW

S

Fig. 3.7. Transetto trasversale al centro del Vallone bellunese (immagine Google EarthTM, 2009).

Lungo tale linea immaginaria, posta in posizione intermedia tra Belluno e Feltre,

senza attraversare direttamente i centri abitati dei paesi toccati (San Gregorio,

Santa Giustina e Mel), sono stati individuati 26 punti come indicato in fig. 3.8.

La situazione dimostra chiaramente un andamento inversamente proporzionale tra

le altimetrie indicate dal rilievo e le concentrazione atmosferiche. Un picco si nota

in prossimità di ciascuno dei tre centri abitati dei comuni attraversati, mentre

lungo l’alveo del fiume Piave si osserva una riduzione delle concentrazioni. I dati

di riferimento sono riportati in tab. 3.6.

In allegato 2 sono invece riportate le concentrazioni medie giornaliere di PM10

stimate per ciascun punto, con medie, minimi e massimi del mese.

Il profilo orografico della valle realizzato, anche se non in scala, rappresenta con

una certa evidenza l’asimmetria del bacino considerato, situazione legata alla

vicinanza di due catene montuose a diversa energia. Si notano inoltre i rilievi più

dolci che costeggiano il fondovalle e la piana in parte alluvionale che ospita il

fiume Piave. La peculiare morfologia del profilo tende pertanto, per sua natura a

costituire un sistema caratterizzato da dinamiche di chiusura e di apertura verso

l’esterno, governato dalle condizioni aerologiche della stagione.

51

PM10 (mg/m3)

0

5

10

15

20

25

30

Piz

zocc

o 2 3 4 5

S. G

rego

rio 7 8 9

S. G

iust

ina

11 12

Pia

ve 14 Mel 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Col

de

Moi

quota (m)

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200

Piz

zocc

o 2 3 4 5

S. G

rego

rio 7 8 9

S. G

iust

ina

11 12

Pia

ve 14 Mel 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Col

de

Moi

Fig. 3.8. Concentrazione media del PM10 a gennaio presso i punti del transetto e ricostruzione dell’orografia corrispondente (disegno non in scala).

Tab. 3.6. Analisi della media mensile del PM10 dei punti di una sezione del Vallone bellunese tra Monte Pizzocco e Col de Moi (gennaio 2006).

punti della sezione PM10 (mg/m3)

quota (m s.l.m.m.)

punti della sezione

PM10 (mg/m3)

quota (m s.l.m.m.)

Monte Pizzocco 3 2120 punto 14 24 267

punto 2 4 1564 Mel 27 307

punto 3 6 1197 punto 16 28 349

punto 4 9 867 punto 17 26 423

punto 5 13 651 punto 18 23 465

San Gregorio 17 631 punto 19 19 476

punto 7 17 540 punto 20 15 477

punto 8 18 363 punto 21 11 542

punto 9 21 303 punto 22 9 623

Santa Giustina 24 291 punto 23 8 745

punto 11 24 285 punto 24 7 890

punto 12 21 275 punto 25 7 1278

Piave 21 268 Col de Moi 7 1324

52

3.3 Confronto delle concentrazioni di PM10 prodotte nei diversi scenari

emissivi

Nell’ambito di tale studio sono state svolte 9 simulazioni modellistiche mensili

riferite a gennaio 2006, variando solo il database di emissione, con riferimento al

macrosettore 2 (combustione non industriale). I dati sono raccolti in medie

giornaliere negli allegati 3, 4 e 5 e rappresentati nelle fig. 3.9, 3.10 e 3.11 qui di

seguito riportate.

0

20

40

60

80

100

120

02/0

1/20

06

03/0

1/20

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04/0

1/20

06

05/0

1/20

06

06/0

1/20

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07/0

1/20

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08/0

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06

09/0

1/20

06

10/0

1/20

06

11/0

1/20

06

12/0

1/20

06

13/0

1/20

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1/20

06

15/0

1/20

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16/0

1/20

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17/0

1/20

06

18/0

1/20

06

19/0

1/20

06

20/0

1/20

06

21/0

1/20

06

22/0

1/20

06

23/0

1/20

06

24/0

1/20

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25/0

1/20

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26/0

1/20

06

27/0

1/20

06

28/0

1/20

06

29/0

1/20

06

30/0

1/20

06

misure

attuale

legna ridotta del 50%

filtro 80% delle emissioni da legna

senza legna

legna sostituita dal metano

solo stufa efficiente

solo sttufa pellets

stufa efficiente sostituisce stufatradizionalestufa pellets sostituisce stufa tradizionale

Fig. 3.9. Belluno: resoconto delle concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate (µg/m3).

0

20

40

60

80

100

120

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03/0

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04/0

1/20

06

05/0

1/20

06

06/0

1/20

06

07/0

1/20

06

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1/20

06

09/0

1/20

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1/20

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1/20

06

12/0

1/20

06

13/0

1/20

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15/0

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16/0

1/20

06

17/0

1/20

06

18/0

1/20

06

19/0

1/20

06

20/0

1/20

06

21/0

1/20

06

22/0

1/20

06

23/0

1/20

06

24/0

1/20

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25/0

1/20

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26/0

1/20

06

27/0

1/20

06

28/0

1/20

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29/0

1/20

06

30/0

1/20

06

misure

attuale



senza legna



solo sttufa pellets

stufa efficiente sostituisce stufa tradizionale

stufa pellets sostituisce stufa tradizionale

Fig. 3.10. Feltre: resoconto delle concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate (µg/m3).

0

5

10

15

20

25

02/0

1/20

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1/20

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26/0

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28/0

1/20

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29/0

1/20

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30/0

1/20

06

No misure

attuale



senza legna



solo sttufa pellets

stufa efficiente sostituisce stufa tradizionale

stufa pellets sostituisce stufa tradizionale

Fig. 3.11. Pieve d’Alpago: resoconto delle concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate (µg/m3).

53

Il database delle emissioni presenta una variabilità locale, a seconda delle fonti

presenti ed attive nel territorio. Ad esempio, nel comune di Belluno l’uso della

legna dà origine al 57% delle emissioni, a Feltre il 48% e a Pieve d’Alpago il

77%. Tuttavia la valle va comunque considerata in un quadro unitario, perché non

ci sono confini che ostacolino il movimento delle masse d’aria e non sarebbe

corretto a questo livello fare considerazioni sulla base di dati di singole unità

amministrative. Nel complesso nel Vallone bellunese le emissioni da biomasse

per il riscaldamento rappresentano il 53% delle emissioni stimate.

Allo stesso modo, meteorologia e condizioni aerologiche possono non essere

uniformi e condizionare la dinamica di dispersione degli inquinanti presenti, ma

non va dimenticato che si tratta di un bacino chiuso nel quale, soprattutto in

condizioni di inversione termica, si osservano evidenti fenomeni di stagnazione

dell’aria, con evidenti stratificazioni sul profilo verticale.

Il codice FARM è basato su un insieme di equazioni che esprimono l’evoluzione

nel tempo del bilancio di massa per ogni specie chimica, considerando le

concentrazioni delle specie, la diffusività e la turbolenza, le emissioni, le reazioni

chimiche nella fase gassosa ed i processi di deposizione. Questo codice di calcolo

utilizza un meccanismo chimico SAPRC sito-specifico e un modulo aero0 per il

trattamento del particolato. Aero0 include le emissioni della frazione più fine del

particolato (PM2,5) e quella intermedia (PM2,5-10), oltre ad uno schema

semplificato per il trattamento dei processi chimico-fisici che interessano

l’ammoniaca, l’acido nitrico e l’acido solforico, dando luogo alla formazione di si

solfato e nitrato d’ammonio in fase particellare (approccio EMEP Eulerian

Unified Model, 2003).

3.3.1 Il contributo delle emissioni legate all’impiego di legna da ardere

Per definire il contributo effettivo determinato una sorgente di rilievo, come la

combustione di biomasse nell’ambito del riscaldamento domestico, sono state

proporzionalmente ridotte in più fasi le emissioni prodotte da questa sorgente.

L’effetto di una riduzione del 50%, dell’80% e del 100% di questa sorgente di

emissione è osservabile nelle figure 3.12-13-14.

54

0

20

40

60

80

100

12002

/01/

2006

03/0

1/20

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06

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1/20

06

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1/20

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1/20

06

29/0

1/20

06

30/0

1/20

06

attuale



senza legna

Fig. 3.12. Belluno: apporto della legna da ardere nel gennaio 2006 (µg/m3).

0

10

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1/20

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07/0

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30/0

1/20

06

attuale



senza legna

Fig. 3.13. Feltre: apporto della legna da ardere nel gennaio 2006 (µg/m3).

0

5

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25

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29/0

1/20

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30/0

1/20

06

attualelegna ridotta del 50%filtro 80% delle emissioni da legnasenza legna

Fig. 3.14. Pieve d’Alpago: apporto della legna da ardere nel gennaio 2006 (µg/m3).

Dalle immagini si osserva una variabilità del contributo, sia a scala locale sia

temporale, passando da uno scenario all’altro. Questa variabilità è espressa

sinteticamente in tab. 3.7, dove per opportune esigenze di confronto relativo tutti i

dati sono stati normalizzati all’unità. In termini relativi è possibile osservare

quanto gli scenari incidano nell’inventario delle emissioni e di conseguenza nella

variazione delle concentrazioni atmosferiche stimate.

55

Tab. 3.7. Rapporto medio delle concentrazioni calcolate nei diversi scenari di riduzione della legna con lo scenario attuale (dati normalizzati all’unità).

scenari emissivi nel Vallone bellunese

Inve

ntar

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M10

Bel

luno

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ioni

Fel

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azio

ni

Pie

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ago

conc

entr

azio

ni

med

ia 3

sta

zion

i

attuale 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

legna ridotta del 50% 0.73 0.78 0.77 0.76 0.77

filtro 80% delle emissioni da legna 0.57 0.65 0.62 0.61 0.63

senza legna 0.47 0.57 0.53 0.52 0.54

I vari gradi di riduzione dell’uso di legna hanno maggiore efficacia in Alpago e

nel Feltrino, rispetto a Belluno. In tutti i casi però la riduzione delle

concentrazioni non è pari a quella delle emissioni, ma sempre minore. Questo

fenomeno trova probabilmente spiegazione nella formazione secondaria di

particolato, come evidenziato dal confronto tra la zona rurale di Pieve d’Alpago e

le altre stazioni che invece hanno carattere urbano, trovandosi nelle due città più

popolate della valle. La fig. 3.15 illustra sinteticamente l’accrescersi di questa

divergenza tra emissioni e concentrazioni al diminuire delle emissioni da stufe a

legna.

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

attuale legna ridotta del 50% filtro 80% delle emissioni dalegna

senza legna

Inventario PM10 Belluno concentrazioni Feltre concentrazioni Pieve d'Alpago concentrazioni

Fig. 3.15. Evoluzione dei dati normalizzati all’unità nei diversi scenari di riduzione dell’uso di legna da ardere.

L’effetto di riduzione delle concentrazioni, a parità di scenario, non è sempre

costante e gli intervalli individuati nel mese di studio sono indicati in tab. 3.8. Si

56

osserva che più è stato ridotto il contributo della legna, maggiore risulta la

divergenza dei risultati, proprio a testimoniare l’azione di una serie di fattori che

agiscono sulle formazioni secondarie a partire da altri inquinanti.

Tab. 3.8. Intervalli di riduzione percentuale (minima, media e massima) delle concentrazioni atmosferiche risultanti dagli scenari (dati normalizzati come riduzione rispetto all’attuale).

Stazione QA riduzione rispetto

all'attuale

legn

a rid

otta

del

50%

filtr

o 80

% d

elle

em

issi

oni

da le

gna

senz

a le

gna

minima 25% 40% 50% media 22% 35% 44% Belluno

massima 19% 31% 39% minima 29% 46% 58% media 24% 38% 48% Feltre

massima 19% 30% 37% minima 29% 47% 58% media 24% 39% 49% Pieve d'Alpago

massima 19% 31% 39%

3.3.2 Analisi di scenari emissivi come vie di risanamento della qualità

dell’aria

La necessità di studiare possibili azioni di intervento per il risanamento della

qualità dell’aria è da sempre sentita dalle amministrazioni locali, ma solo con la

realizzazione di un solido inventario delle emissioni è possibile focalizzare

l’attenzione sulle sorgenti più rappresentative per il territorio.

L’inventario bottom up ha permesso di definire con sufficiente certezza che a

livello locale la combustione di legna per il riscaldamento ha un discreto peso

(53%) nell’ambito del totale delle emissioni. Inoltre va considerato che tali

emissioni si concentrano solo nei mesi invernali, periodo in cui le condizioni

aerologiche e la meteorologia aggravano la situazione, anche attraverso fenomeni

di stratificazione e stagnazione, con conseguente accumulo e concentrazione degli

inquinanti. Il fenomeno è ormai conosciuto, basti pensare alla dinamica dei

57

momenti di inversione termica che, alternandosi a riapertura nelle ore centrali

della giornata, determinano fluttuazioni caratteristiche delle concentrazioni

durante le giornate invernali.

Le simulazioni realizzate per lo studio delle strategie di intervento tentano

pertanto di migliorare l’efficienza degli impianti domestici a legna, che sono

molto diffusi nel territorio e sono utilizzati soprattutto nelle ore più fredde, quando

la dispersione dei fumi è più limitata.

I dati sono riassunti negli allegati 3, 4 e 5, ma i margini di miglioramento sono più

apprezzabili nelle figure seguenti (fig. 3.16-17-18).

0

20

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1/20

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30/0

1/20

06

attuale stufa efficiente sostituisce stufa tradizionale

solo stufa efficiente stufa pellets sostituisce stufa tradizionale

solo sttufa pellets legna sostituita dal metano

Fig. 3.16. Belluno: confronto fra le concentrazioni prodotti nei diversi scenari di intervento (µg/m3).

0

10

20

30

40

50

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1/20

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08/0

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09/0

1/20

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10/0

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1/20

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1/20

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29/0

1/20

06

30/0

1/20

06




Fig. 3.17. Feltre: confronto fra le concentrazioni prodotti nei diversi scenari di intervento (µg/m3).

0

5

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02/

01/

2006

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01/

2006

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2006

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2006

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2006

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2006

29/

01/

2006

30/

01/

2006




Fig. 3.18. Pieve d’Alpago: confronto fra le concentrazioni prodotti nei diversi scenari di intervento (µg/m3).

58

L’effetto delle varie ipotesi di intervento è alquanto diversificato a seconda della

sua portata e della tecnologia favorita.

Il DM 60/2002 prevede un limite di 35 superamenti annuali della soglia di 50

µg/m3. Dal 2 al 30 gennaio 2006 il sistema modellistico ha stimato i superamenti

indicati in tab. 3.9 con le relative percentuali.

Tab. 3.9. Numero di superamenti della soglia giornaliera di 50 µg/m3 nei diversi scenari e percentuale di superamenti residui (periodo: 2-30 gennaio 2006).

Date

stim

a at

tual

e

legn

a rid

otta

del

50%

filtr

o 80

% d

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al m

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ce

stuf

a tr

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le

stuf

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sos

titui

sce

stuf

a tr

adiz

iona

le

20 15 8 5 5 18 11 18 16 Belluno

100% 75% 40% 25% 25% 90% 55% 90% 80% 15 7 2 0 0 9 3 9 7

Feltre 100% 47% 13% 0% 0% 60% 20% 60% 47%

L’ordine progressivo, dall’ipotesi più efficace a quella con minor margine di

miglioramento, risulta essere:

1. ipotesi di sostituire le attuali stufe a legna con caldaie a metano;

2. ipotesi di usare esclusivamente stufe a pellets;


ghisa con stufe a pellets.

4. ipotesi di usare esclusivamente stufe di nuova tecnologia ad alta

efficienza;


ghisa con stufe di nuova tecnologia ad alta efficienza;

Inoltre, anche le ipotesi di applicare dei filtri a camino potrebbe avere discrete

ricadute positive.

L’entità dei margini di miglioramento della qualità dell’aria è sintetizzata in tab.

3.10 con possibilità di confronto grazie alla normalizzazione dei dati all’unità.

59

Tab. 3.10. Rapporto medio delle concentrazioni calcolate nei diversi scenari con quello attuale (dati normalizzati all’unità).

scenari emissivi nel Vallone bellunese

Inve

ntar

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M10

Bel

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Fel

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azio

ni

med

ia 3

sta

zion

i

attuale 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

legna ridotta del 50% 0.73 0.78 0.77 0.76 0.77

filtro 80% delle emissioni da legna 0.57 0.65 0.62 0.61 0.63

senza legna 0.47 0.57 0.53 0.52 0.54

legna sostituita dal metano 0.47 0.57 0.53 0.52 0.54

solo stufa efficiente 0.84 0.87 0.86 0.85 0.86

solo stufa pellets 0.64 0.71 0.69 0.68 0.69

stufa efficiente sostituisce stufa tradizionale 0.86 0.89 0.88 0.87 0.88

stufa pellets sostituisce stufa tradizionale 0.76 0.82 0.79 0.77 0.79

I dati normalizzati sono inoltre rappresentati graficamente in fig. 3.19.

Anche in questi scenari si osserva una divergenza tra il calo delle emissioni e la

riduzione delle concentrazioni atmosferiche, fenomeno tanto più forte a seconda

dell’entità della riduzione delle prime (fig. 3.20).

Confronto relativo tra scenari emissivi e concentrazioni

0.0

0.1

0.2

0.3

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0.5

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1.0

attuale legna ridotta del50%

filtro 80% delleemissioni da legna

senza legna legna sostituita dalmetano

solo stufa efficiente solo sttufa pellets stufa efficientesostituisce stufa

tradizionale

stufa pelletssostituisce stufa

tradizionale

Inventario PM10 Belluno concencentrazioni

Feltre concentrazioni Pieve d'Alpago concentrazioni

Fig. 3.19. Concentrazioni atmosferiche a confronto con l’inventario delle emissioni che le ha prodotte (dati normalizzati all’unità).

60

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

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stuf

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leg

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gna

Inventario emissioniStima concentrazione (media 3 stazioni)

Fig. 3.20. Evoluzione dei dati normalizzati all’unità nei diversi scenari che costituiscono ipotesi di intervento.

I margini di miglioramento, e quindi l’efficacia delle proposte, è riassunta in tab.

3.11. Per le polveri sottili si osserva con una certa evidenza che la soluzione

preferibile sarebbe il passaggio ad un maggior uso di metano, ipotesi certamente

auspicabile ma non sempre e ovunque concretizzabile in zone di montagna.

Altresì l’uso degli impianti a pellets, grazie alla maggiore efficienza energetica ed

ai sistemi di controllo, risulta essere vantaggiosa ai fini della qualità dell’aria.

Infine anche le ipotesi più semplici, ovvero quelle che comportano un maggior

uso delle stufe di nuova generazione ad alta efficienza energetica a svantaggio

delle stufe economiche tradizionali, possono portare a risultati apprezzabili.

In ogni caso l’entità dei risultati degli scenari presenta una variabilità locale legata

al quadro emissivo della singola area. Si nota infatti che zone a maggior carattere

rurale beneficiano con maggior tenore dello scenario proposto.

61

Tab. 3.11. Intervalli di riduzione percentuale (minima, media e massima) delle concentrazioni atmosferiche risultanti da tutti gli scenari simulati (dati normalizzati come riduzione rispetto all’attuale).

Stazione QA riduzione rispetto

all'attuale

legn

a rid

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del

50%

filtr

o 80

% d

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issi

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stuf

a tr

adiz

iona

le

stuf

a pe

llets

sos

titui

sce

stuf

a tr

adiz

iona

le

minima 25% 40% 50% 50% 15% 33% 12% 21% media 22% 35% 44% 43% 13% 29% 11% 19% Belluno

massima 19% 31% 39% 38% 11% 26% 9% 16% minima 29% 46% 58% 58% 17% 38% 15% 26% media 24% 38% 48% 47% 14% 32% 12% 21% Feltre

massima 19% 30% 37% 37% 11% 25% 10% 17% minima 29% 47% 58% 58% 18% 39% 16% 27% media 24% 39% 49% 49% 15% 33% 13% 23% Pieve d'Alpago

massima 19% 31% 39% 39% 12% 26% 10% 18%

Nel DVD (allegato 6) è possibile visualizzare le mappe animate di concentrazione

del PM10 per tutti gli scenari descritti.

63

CONCLUSIONI

La valutazione integrata della qualità dell’aria in territorio complesso come il

Vallone bellunese ha richiesto innanzitutto una accurata indagine territoriale per

definirne i caratteri geomorfologici, meteoclimatici e lo stato della qualità

dell’aria.

Il bacino del vallone si presenta chiuso entro una forma asimmetrica definita dalle

catene delle Prealpi e delle Dolomiti bellunesi. Sono presenti alcune bocche di

scambio con l’esterno, la cui azione è spesso limitata a causa di fenomeni di calma

di vento, ma anche di ristagno aerologico, con inversioni termiche frequenti nel

periodo invernale. In questo contesto la rete di monitoraggio della qualità dell’aria

pone in evidenza alcune criticità quali le polveri sottili PM10 ed il Benzo(a)Pirene

nella stagione fredda, e l’Ozono in estate.

Attraverso l’inventario bottom up messo a punto nell’ambito del progetto Interreg

III A “VIQA VB” è stato possibile definire il ruolo delle diverse sorgenti che

agiscono nella definizione della qualità dell’aria. Le polveri PM10 individuate

come obiettivo dello studio, sono emesse principalmente dal riscaldamento

domestico ed in particolare dalla legna da ardere. Il sistema modellistico

impiegato per il successivo calcolo delle concentrazioni atmosferiche è il codice

euleriano FARMTM (Flexible Air quality Regional Model) ed il periodo analizzato

corrisponde a gennaio 2006, mese centrale della stagione più critica per le polveri.

La simulazione di riferimento per le considerazioni successive è stata svolta con il

database delle emissioni attuale ed ha prodotto buoni risultati rispetto alle misure,

soprattutto a Belluno e nella prima decade anche a Feltre. Sono stati estratti i dati

orari e le medie giornaliere e, per verificare la distribuzione delle concentrazioni

atmosferiche nella valle, è stato individuato un transetto trasversale dal Monte

Pizzocco al Col de Moi, riscontrando maggiori valori presso il fondovalle in

vicinanza dei centri abitati e condizioni di diluizione verso monte, oltre che nei

pressi dell’alveo del fiume Piave.

Il contributo del riscaldamento a legna per il PM10 è stato studiato per

determinare quanto incide sulla qualità dell’aria. Per questo sono state svolte più

simulazioni con FARM, variando il database ricalcolato con le emissioni della

legna ridotte del 50%, dell’80% ed infine annullandole completamente. Si è

64

registrata una divergenza nella riduzione delle emissioni e delle concentrazioni

atmosferiche, probabilmente legata alle formazioni secondarie di PM10 che

avvengono a partire da altri inquinanti, compensando in parte le minori emissioni.

Questo fenomeno è risultato maggiore laddove sono più abbondanti le fonti da

traffico stradale e/o le attività industriali (Belluno e Feltre, rispetto a Pieve

d’Alpago). Nel complesso una riduzione del 50% delle emissioni legate alle stufe

a legna produce un miglioramento stimato delle concentrazioni di PM10 superiore

al 22% presso tutte le stazioni di monitoraggio, una riduzione dell’80%

miglioramenti di oltre il 35%, mentre il mancato uso della legna maggiori del

44%. Questa fonte per il riscaldamento non può tuttavia essere eliminata, anzi la

produzione di legna da ardere ha un ruolo di valore nella coltura del bosco e

quindi nel mantenimento del territorio. Per tutti questi motivi si sono studiate

alcune ipotesi di miglioramento dello stato di fatto, attraverso sostituzioni delle

tipologie di combustore, mirando a maggiori efficienze energetiche e conseguenti

minori emissioni di polveri, oltre che al maggior uso di metano. Quest’ultima

ipotesi si è dimostrata certamente auspicabile sotto il profilo emissivo e quindi

della tutela della qualità dell’aria, ma poco concretizzabile in zone montane sia

per quanto precedentemente detto in merito alla legna, che per gli evidenti

problemi legati all’allacciamento alla rete di distribuzione. Le altre ipotesi sono

invece più concretizzabili, con la sostituzione del parco stufe attuale, nel quale i

vecchi impianti tradizionali economici a bassa efficienza sono i principali

indiziati. In quest’ottica sono state ricalcolate le emissioni con i fattori di stima del

Politecnico di Milano (DIIAR - Caserini, 2005) privilegiando l’ipotetica

diffusione di stufe ad alta efficienza energetica o di quelle a pellets date le loro

maggiori efficienze.

Buoni risultati si sono ottenuti nelle simulazioni che prevedono l’impiego della

stufa di nuova tecnologia ad alta efficienza (BAT), con un riduzione media delle

concentrazioni delle polveri del 14% se fosse l’unica ad essere impiegata o del

12% se si sostituissero solo le stufe tradizionali economiche. Analoghi risultati

potrebbero essere realizzati attraverso l’impiego delle stufe in muratura o maiolica

(nota con il termine stube).

Le migliori prestazioni si sono ottenute negli scenari che prevedono l’uso di stufe

a pellets, con riduzione delle concentrazioni di PM10 dal 21% al 31% a seconda

65

che siano l’unica tecnologia utilizzata o si trovino in sostituzione delle stufe

economiche. L’uso del pellet, pur rientrando nella definizione di biomasse, esula

dalle considerazioni fatte per la legna da ardere, perché la sua produzione richiede

impianti di produzione che non consentono facilmente l’autoproduzione a livello

familiare come avviene per la semplice legna, ma richiederebbe l’esistenza di

centrali di lavorazione.

Data la diffusione dell’uso della legna in oltre l’80% delle famiglie e gli ampi

margini di miglioramento possibili, queste ipotesi costituiscono delle valide

iniziative da adottare per ridurre le emissioni di polveri sottili. Proprio la legna

rappresenta infatti una fonte che interviene solo nella stagione più critica per le

polveri, quella invernale, e spesso proprio nei momenti più freddi della giornata,

quando le condizioni di inversione termica sono più spiccate e ne favoriscono il

ristagno.

Valutate le performance ambientali dei nuovi scenari, restano da approfondire gli

aspetti di natura economica per pesare i costi di queste ipotesi con i benefici che si

possono concretizzare a vantaggio dell’aria delle valli.

67

Allegato 1

Andamenti medi orari del PM10 stimato da FARM nel mese di gennaio 2006 (µg/m3).

ora Belluno Feltre Pieve d'Alpago

0.00 55.1 49.8 17.8

1.00 41.3 40.8 14.4

2.00 33.2 34.9 12.5

3.00 27.7 30.6 11.1

4.00 24.6 27.8 10.2

5.00 37.6 32.3 11.7

6.00 68.4 47.1 16.9

7.00 99.5 65.6 22.6

8.00 117.9 80.4 26.9

9.00 109.3 81.7 26.2

10.00 70.6 64.9 18.0

11.00 48.0 49.0 12.6

12.00 37.3 35.7 10.2

13.00 26.3 26.3 8.7

14.00 19.4 20.9 7.4

15.00 18.9 19.6 7.0

16.00 30.0 25.6 8.1

17.00 63.1 44.0 13.8

18.00 98.5 64.3 21.6

19.00 120.6 76.9 27.2

20.00 122.7 78.3 28.8

21.00 107.2 72.5 27.2

22.00 86.5 64.7 24.1

23.00 70.2 57.5 21.0

69

Allegato 2 Analisi delle concentrazioni medie giornaliere del PM10 stimate da FARM nei punti di una sezione del Vallone bellunese tra Monte Pizzocco e Col de Moi (gennaio 2006).

d a t a

Mon

te P

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punt

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punt

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punt

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punt

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San

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punt

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punt

o 21

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punt

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punt

o 24

punt

o 25

Col

de

Moi

02/01/2006 2 2 3 5 9 12 13 12 15 23 25 22 21 24 31 36 34 25 13 8 5 4 4 4 4 4

03/01/2006 2 2 5 8 16 24 28 35 42 46 42 37 36 38 40 37 31 23 15 12 9 8 7 6 6 6

04/01/2006 1 2 3 5 8 13 16 17 21 31 37 38 37 39 43 39 27 18 10 7 5 4 4 3 4 4

05/01/2006 2 2 3 4 6 9 13 10 10 14 16 15 15 17 20 26 29 28 21 12 7 5 4 4 4 4

06/01/2006 2 2 3 5 7 10 12 10 11 16 18 16 15 16 20 26 29 30 26 19 12 7 5 4 4 4

07/01/2006 2 2 3 5 9 14 15 17 22 29 28 27 31 37 41 41 37 32 24 17 12 10 9 8 7 7

08/01/2006 3 5 7 11 17 23 24 26 30 33 33 30 32 35 36 35 33 29 22 16 12 11 11 10 10 10

09/01/2006 3 4 5 6 9 12 13 12 12 16 17 16 16 19 24 27 27 26 24 18 13 10 8 7 8 8

10/01/2006 3 3 4 6 9 12 14 13 16 22 23 19 18 22 28 30 26 23 18 14 12 10 9 8 7 7

11/01/2006 3 3 4 6 9 13 15 15 19 25 26 24 27 32 38 41 38 33 25 19 14 12 10 9 8 8

12/01/2006 3 4 6 8 13 18 20 20 24 30 29 25 25 28 33 34 31 29 25 20 16 14 13 10 9 9

13/01/2006 3 3 5 6 9 13 14 14 16 21 22 21 22 26 32 34 33 31 27 22 18 16 14 12 10 10

14/01/2006 2 3 4 5 8 11 12 12 14 20 20 16 16 19 24 26 24 22 19 17 14 12 10 8 7 7

15/01/2006 3 3 4 6 10 15 16 17 20 24 21 15 15 19 24 27 27 26 22 18 14 11 9 8 7 7

16/01/2006 4 4 5 7 13 19 21 23 29 35 32 26 26 30 36 38 38 35 28 21 16 13 11 10 9 9

17/01/2006 5 7 14 20 28 31 28 30 30 26 23 21 22 24 23 19 16 15 12 11 9 8 7 7 7 7

18/01/2006 3 6 13 17 22 22 19 19 18 15 13 12 12 13 12 10 8 7 6 5 4 4 4 4 4 4

19/01/2006 3 3 9 14 18 19 15 16 16 14 12 12 12 13 11 9 8 7 6 5 4 4 4 4 3 3

20/01/2006 4 6 12 17 25 29 26 28 28 24 19 16 19 23 23 19 13 10 8 7 6 5 5 5 6 6

21/01/2006 6 9 14 19 26 28 24 25 24 21 19 19 21 21 19 15 13 11 9 8 7 6 6 6 7 7

22/01/2006 2 4 9 13 18 19 16 18 19 16 12 10 12 13 11 8 7 6 4 4 4 3 3 3 3 3

23/01/2006 5 8 11 13 16 19 19 19 20 22 20 17 16 18 18 17 15 13 11 10 10 9 9 9 9 9

24/01/2006 2 2 4 5 7 10 12 12 15 21 21 18 20 25 31 31 25 19 13 9 7 6 5 5 5 5

25/01/2006 3 4 5 6 10 14 15 16 20 27 24 16 16 20 27 29 25 22 18 14 11 10 10 9 8 8

26/01/2006 8 8 9 10 13 19 23 23 27 35 37 34 30 30 33 35 36 37 34 28 21 16 14 12 11 11

27/01/2006 4 4 5 5 8 11 13 13 14 20 22 21 20 22 25 29 30 30 29 25 18 12 8 6 6 6

28/01/2006 1 1 2 3 4 8 10 11 14 19 17 12 10 12 15 17 16 16 15 13 10 8 7 6 5 5

29/01/2006 2 3 3 5 9 15 18 19 24 30 28 22 21 23 26 27 26 25 22 20 17 15 12 9 8 8

30/01/2006 4 5 6 8 13 18 19 21 25 31 32 29 31 36 42 43 38 32 24 17 11 9 7 6 5 5

31/01/2006 3 3 5 6 10 13 14 18 23 26 24 22 29 35 38 37 36 35 34 32 29 24 19 12 10 9

m i n i m o 1 1 2 3 4 8 10 10 10 14 12 10 10 12 11 8 7 6 4 4 4 3 3 3 3 3

m e d i a 3 4 6 8 13 16 17 18 21 24 24 21 21 24 28 28 26 23 19 15 12 10 8 7 7 7

ma ss imo 8 9 14 20 28 31 28 35 42 46 42 38 37 39 43 43 38 37 34 32 29 24 19 12 11 11

71

Allegato 3 Belluno: concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate da FARM (Aria RegionalTM) in ciascuno degli scenari individuati.

Date

mis

ure

attu

ale

legn

a rid

otta

del

50%

filtr

o 80

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elle

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le

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iona

le

02/01/2006 46 72 57 48 41 42 63 52 65 59

03/01/2006 42 92 74 63 55 55 81 68 83 76

04/01/2006 34 72 56 46 40 40 63 51 64 58

05/01/2006 43 45 34 28 24 24 39 31 40 36

06/01/2006 48 58 45 37 31 32 50 40 52 47

07/01/2006 75 91 71 59 51 51 79 65 81 74

08/01/2006 62 74 57 47 40 40 64 52 66 60

09/01/2006 35 50 39 33 28 28 44 36 45 41

10/01/2006 44 69 54 45 39 39 60 49 62 56

11/01/2006 44 96 76 63 55 55 84 69 86 79

12/01/2006 46 103 81 68 60 60 90 74 92 85

13/01/2006 49 85 67 56 49 49 74 61 76 70

14/01/2006 46 68 52 43 37 37 59 47 60 55

15/01/2006 47 67 51 41 34 35 58 46 59 53

16/01/2006 63 92 72 61 53 53 81 66 83 75

17/01/2006 68 44 35 30 27 27 39 33 40 37

18/01/2006 69 26 21 18 16 16 23 19 23 22

19/01/2006 74 29 24 20 18 18 26 22 26 24

20/01/2006 46 49 39 33 29 29 43 36 44 40

21/01/2006 56 38 30 25 22 22 33 27 34 31

22/01/2006 63 31 23 19 16 16 27 21 27 25

23/01/2006 51 39 31 27 24 24 34 29 35 32

24/01/2006 57 67 53 44 39 39 59 48 60 55

25/01/2006 61 78 61 50 43 44 68 55 70 63

26/01/2006 72 58 46 39 34 34 51 42 52 48

27/01/2006 39 41 32 27 23 23 36 29 37 34

28/01/2006 31 52 40 32 28 28 45 36 46 41

29/01/2006 51 65 49 39 33 33 56 44 57 51

30/01/2006 40 82 65 54 47 48 72 59 74 67

minimo 31 26 21 18 16 16 23 19 23 22

media 52 63 49 41 36 36 55 45 57 52

massimo 75 103 81 68 60 60 90 74 92 85

73

Allegato 4 Feltre: concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate da FARM (Aria RegionalTM) in ciascuno degli scenari individuati.

Date

mis

ure

attu

ale

legn

a rid

otta

del

50

%

filtr

o 80

% d

elle

em

issi

oni d

a le

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senz

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legn

a so

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iona

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stu

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trad

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nale

02/01/2006 120 64 51 43 37 37 56 46 57 52

03/01/2006 80 70 54 45 39 39 61 49 62 56

04/01/2006 71 66 51 42 36 36 57 46 58 52

05/01/2006 83 37 27 22 18 18 31 24 32 28

06/01/2006 86 47 35 28 24 24 40 32 41 36

07/01/2006 109 73 54 43 36 36 62 48 63 56

08/01/2006 70 62 45 35 29 29 52 40 53 47

09/01/2006 49 48 38 31 27 27 42 34 43 39

10/01/2006 72 59 45 37 31 31 51 41 52 47

11/01/2006 80 81 63 52 44 44 70 56 71 64

12/01/2006 82 85 67 55 48 48 74 60 76 68

13/01/2006 80 74 57 47 41 41 64 52 65 59

14/01/2006 81 54 40 32 26 26 45 35 47 41

15/01/2006 88 51 37 28 23 23 43 32 44 38

16/01/2006 110 55 42 34 29 29 47 37 48 43

17/01/2006 119 44 34 29 25 25 38 31 39 36

18/01/2006 120 24 18 15 13 13 20 16 21 19

19/01/2006 104 24 18 15 13 13 21 17 21 19

20/01/2006 85 37 28 23 20 20 31 25 32 29

21/01/2006 92 36 28 23 20 20 31 25 32 29

22/01/2006 90 25 18 13 10 11 20 15 21 18

23/01/2006 86 37 29 24 21 21 32 26 33 30

24/01/2006 92 51 40 33 28 28 44 36 45 41

25/01/2006 102 53 40 33 28 28 45 36 46 41

26/01/2006 113 34 28 24 22 22 30 26 31 29

27/01/2006 25 20 17 15 15 22 19 23 21

28/01/2006 67 23 17 13 11 11 19 15 20 18

29/01/2006 86 33 24 19 15 16 28 22 29 25

30/01/2006 74 51 40 33 29 29 44 36 45 41

minimo 49 23 17 13 10 11 19 15 20 18

media 89 49 38 31 26 26 42 34 43 39

massimo 120 85 67 55 48 48 74 60 76 68

75

Allegato 5 Pieve d’Alpago: concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate da FARM (Aria RegionalTM) in ciascuno degli scenari individuati.

Date at

tual

e

legn

a rid

otta

del

50

%

filtr

o 80

% d

elle

em

issi

oni d

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legn

a so

stitu

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dal m

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tufa

tr

adiz

iona

le

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llets

so

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isce

stu

fa

trad

izio

nale

02/01/2006 17 13 10 9 9 14 11 15 13

03/01/2006 20 15 12 10 10 17 13 18 15

04/01/2006 15 11 9 7 7 13 10 13 11

05/01/2006 16 12 9 8 8 13 10 13 12

06/01/2006 17 13 11 9 9 15 12 15 13

07/01/2006 21 16 13 11 11 18 14 18 16

08/01/2006 21 16 13 11 11 18 14 18 16

09/01/2006 14 11 9 8 8 12 10 12 11

10/01/2006 17 13 11 9 9 14 12 15 13

11/01/2006 22 17 14 12 12 19 16 20 18

12/01/2006 24 19 16 14 14 21 17 21 19

13/01/2006 22 17 14 12 12 19 16 19 17

14/01/2006 16 12 10 8 8 14 11 14 12

15/01/2006 18 14 11 9 9 16 12 16 14

16/01/2006 18 14 11 9 9 15 12 16 14

17/01/2006 17 12 10 8 8 14 11 15 13

18/01/2006 14 10 7 6 6 11 8 12 10

19/01/2006 13 10 8 7 7 11 9 11 10

20/01/2006 16 12 10 8 8 14 11 14 12

21/01/2006 16 12 9 8 8 14 11 14 12

22/01/2006 12 8 6 5 5 10 7 10 9

23/01/2006 14 11 9 8 8 12 10 12 11

24/01/2006 17 13 11 10 10 15 12 15 13

25/01/2006 18 14 12 10 10 16 13 16 14

26/01/2006 15 12 10 9 9 13 11 13 12

27/01/2006 10 8 6 5 5 9 7 9 8

28/01/2006 10 7 5 4 4 8 6 8 7

29/01/2006 14 10 8 7 7 12 9 12 11

30/01/2006 18 14 11 10 10 16 13 16 14

minimo 10 7 5 4 4 8 6 8 7

media 17 13 10 9 9 14 11 14 13

massimo 24 19 16 14 14 21 17 21 19

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INDICE DELLE TABELLE Tab. 1.1. Intervalli altitudinali e relative aree percentuali del territorio compreso nel foglio “Belluno” della Carta Geomorfologia d’Italia (PELLEGRINI, 2000). Tab. 1.2. Le stazioni di monitoraggio della qualità dell’aria. Tab. 1.3. Indicatori di riferimento individuati dalla normativa. Tab. 1.4. I superamenti individuati nel triennio 2006-08 per O3 e PM10. Tab. 1.5. Medie annuali dei principali inquinanti per le stazioni diqualità dell’aria presenti nel Vallone bellunese. Tab. 1.6. Principali componenti delle polveri sottili PM10 e loro origine prevalente. Tab. 1.7. Belluno: stima della presenza di ioni nella caratterizzazione del PM10 (2006). Tab. 1.8. Feltre: stima della presenza di ioni nella caratterizzazione del PM10 (2006). Tab. 2.1. Classificazione delle attività che comportano emissione in atmosfera nel Vallone bellunese secondo la nomenclatura SNAP97. Tab. 2.2. Le emissioni in atmosfera nei 32 comuni del Vallone bellunese (2006). Tab. 2.3. Fattori di emissione per il riscaldamento domestico (DDIAR, Politecnico di Milano, 2006). Tab. 2.4. Tipologie di impianti a legna diffusi, suddivisi in base al grado di utilizzo rispetto ad altre fonti. Tab. 2.5. Stazioni meteorologiche di riferimento per il dominio di calcolo. Tab. 2.6. Valori di incertezza stabiliti dal D.M. 60/2002 e dal D.Lgs 183/2004. Tab. 3.1. Stima delle emissioni totali di PM10 dati i vari scenari per ipotizzati per le biomasse (Mg/anno). Tab. 3.2. Resoconto degli scenari alternativi di emissione calcolati per il riscaldamento domestico e dei servizi. Tab. 3.3. Stima delle emissioni totali di PM10 dati i vari scenari considerati per il riscaldamento (Mg/anno). Tab. 3.4. Emissioni di PM10: descrizione della componente riscaldamento domestico e dei servizi Tab. 3.5. PM10: confronto tra i dati stimati e misurati (gennaio 2006; µg/m3). Tab. 3.6. Analisi della media mensile del PM10 dei punti di una sezione del Vallone bellunese tra Monte Pizzocco e Col de Moi (gennaio 2006). Tab. 3.7. Rapporto medio delle concentrazioni calcolate nei diversi scenari di riduzione della legna con lo scenario attuale (dati normalizzati all’unità). Tab. 3.8. Intervalli di riduzione percentuale (minima, media e massima) delle concentrazioni atmosferiche risultanti dagli scenari (dati normalizzati come riduzione rispetto all’attuale).

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Tab. 3.10. Rapporto medio delle concentrazioni calcolate nei diversi scenari con quello attuale (dati normalizzati all’unità). Tab. 3.11. Intervalli di riduzione percentuale (minima, media e massima) delle concentrazioni atmosferiche risultanti da tutti gli scenari simulati (dati normalizzati come riduzione rispetto all’attuale).

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INDICE DELLE FIGURE Fig. 1.1. Il Vallone bellunese con i 32 comuni inclusi nell’area di indagine raggruppati per contiguità (popolazione di 149716 abitanti secondo ISTAT 2001). Fig. 1.2. Morfologia e posizione del Vallone bellunese (Google Earth, 2009). Fig. 1.3. Carta delle fasce altimetriche (GIORDANO & TOFFOLET, 2002). Fig. 1.4. Diagramma ombrotermico della stazione di Belluno (400 m) riportante le precipitazioni medie mensili e le temperature medie mensili, riferite al periodo di osservazione 1926-1990. Le due curve non si intersecano mai. (GALGARO, 2000). Fig. 1.5. Profilo trasversale della Val belluna nella sezione compresa tra il Col Visentin delle Prealpi e la Pala Alta nelle Dolomiti, individuando le zone fitoclimatiche di Pavari (1916) (disegno non in scala). Fig. 1.6. Ristagno notturno con rimescolanza diurna (Robert Luciani Th, 2006). Fig. 1.7. Condizioni di forte e persistente ristagno aerologico (Robert Luciani Th, 2006). Fig. 1.8. Stazione di monitoraggio della qualità dell’aria (Feltre). Fig. 1.9. Composizione media del PM10 raccolto sui filtri nella stazione di Belluno nei primi mesi invernali (gennaio-febbraio) e in quelli estivi (giugno-agosto) del 2006. Fig. 1.10. Composizione media del PM10 raccolto sui filtri nella stazione di Feltre nei primi mesi invernali (gennaio-febbraio) e in quelli estivi (giugno-agosto) del 2006. Fig. 1.11. Andamento di alcuni traccianti della combustione di legna nel PM10 (dati 2008). Fig. 2.1. Stima delle emissioni di PM10 primario (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale). Fig. 2.2. Stima delle possibili emissioni secondarie di PM10, in aggiunta alla componente primaria (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale). Fig. 2.3. Stima delle emissioni di NOx (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale). Fig. 2.4. stima delle emissioni di SOx (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale). Fig. 2.5. Stima delle emissioni di CO (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale). Fig. 2.6. Stima del PM10 emesso dal riscaldamento domestico (2006; Mg/anno e ripartizione percentuale). Fig. 2.7. Stima del contributo alle emissioni delle varie tipologie di stufe (Mg/anno e ripartizione percentuale). Fig. 2.8. Schema semplificato delle linee di calcolo in Aria RegionalTM. Fig. 2.9. Media giornaliera di PM10 misurate (fonte ARPAV, Dipartimento di Belluno) e calcolate dal modello a Belluno (Ganz S. 2006) - anno 2006 (fonte ARPAV, Dip. di Belluno). Fig. 2.10. Media giornaliera di PM10 misurate (fonte ARPAV, Dip. di Belluno) e calcolate dal modello a Feltre (Ganz S. 2006) - anno 2006. Fig. 2.11. Box-plot delle distribuzioni di concentrazione giornaliera di PM10 (Ganz S. 2006).

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Fig. 2.12. Scatter-plot delle medie annuali di PM10 (Ganz S., 2006). Fig. 3.1. Ipotesi di scenario per la valutazione del ruolo delle biomasse nelle emissioni di PM10. Fig. 3.2. Rappresentazione grafica delle emissioni totali di PM10 dati i vari scenari del riscaldamento (Mg/anno). Fig. 3.3. PM10 misurato e stimato a Belluno (gennaio 2006; µg/m3). Fig. 3.4. PM10 misurato e stimato a Feltre (gennaio 2006; µg/m3). Fig. 3.5. andamenti medi orari del PM10 nel mese di gennaio 2006 (µg/m3). Fig. 3.6. Mappa della concentrazione oraria delle polveri PM10 nel dominio di calcolo. Fig. 3.7. Transetto trasversale al centro del Vallone bellunese (immagine Google EarthTM, 2009). Fig. 3.8. Concentrazione media del PM10 a gennaio presso i punti del transetto e ricostruzione dell’orografia corrispondente (disegno non in scala). Fig. 3.9. Belluno: resoconto delle concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate (µg/m3). Fig. 3.10. Feltre: resoconto delle concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate (µg/m3). Fig. 3.11. Pieve d’Alpago: resoconto delle concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate (µg/m3). Fig. 3.12. Belluno: apporto della legna da ardere nel gennaio 2006 (µg/m3). Fig. 3.13. Feltre: apporto della legna da ardere nel gennaio 2006 (µg/m3). Fig. 3.14. Pieve d’Alpago: apporto della legna da ardere nel gennaio 2006 (µg/m3). Fig. 3.15. Evoluzione dei dati normalizzati all’unità nei diversi scenari di riduzione dell’uso di legna da ardere. Fig. 3.16. Belluno: confronto fra le concentrazioni prodotti nei diversi scenari di intervento (µg/m3). Fig. 3.17. Feltre: confronto fra le concentrazioni prodotti nei diversi scenari di intervento (µg/m3). Fig. 3.18. Pieve d’Alpago: confronto fra le concentrazioni prodotti nei diversi scenari di intervento (µg/m3). Fig. 3.19. Concentrazioni atmosferiche a confronto con l’inventario delle emissioni che le ha prodotte (dati normalizzati all’unità). Fig. 3.20. Evoluzione dei dati normalizzati all’unità nei diversi scenari che costituiscono ipotesi di intervento.

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INDICE DEGLI ALLEGATI Allegato 1. Andamenti medi orari del PM10 stimato da FARM nel mese di gennaio 2006 (µg/m3). Allegato 2. Analisi delle concentrazioni medie giornaliere del PM10 stimate da FARM nei punti di una sezione del Vallone bellunese tra Monte Pizzocco e Col de Moi (gennaio 2006). Allegato 3. Belluno: concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate da FARM (Aria RegionalTM) in ciascuno degli scenari individuati. Allegato 4. Feltre: concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate da FARM (Aria RegionalTM) in ciascuno degli scenari individuati. Allegato 5. Pieve d’Alpago: concentrazioni medie giornaliere di PM10 stimate da FARM (Aria RegionalTM) in ciascuno degli scenari individuati. Allegato 6. CD - Mappe animate orarie di concentrazione del PM10 per gli scenari ipotizzati.

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VALUTAZIONE INTEGRATA DELLA QUALITÀ DELL’ARIA NEL V ALLONE BELLUNESE ATTRAVERSO L’ANALISI DEL CONTRIBUTO DELLA LEGNA DA ARDERE E LO STUDIO DI SCENARI EMISSIVI

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