Modello previsionale NINFA

Presso Arpae è operativa dal 2004 una catena modellistica denominata NINFA (Network dell'Italia del Nord per previsioni di smog Fotochimico e Aerosol) per la valutazione e la previsione della qualità dell’aria. (Monteiro, A., Durka, P., Flandorfer, C. et al. Strengths and weaknesses of the FAIRMODE benchmarking methodology for the evaluation of air quality models. Air Qual Atmos Health 11, 373–383 (2018). https://doi.org/10.1007/s11869-018-0554-8) .

La suite NINFA si basa sulla versione regionale del modello di trasporto chimico CHIMERE, abbinato al modello meteorologico COSMO. Le concentrazioni di inquinanti ai bordi del dominio di simulazione di NINFA (condizioni al contorno) sono fornite sia dal sistema modellistico per la qualità dell’aria PREV’AIR sia dal modello a scala nazionale attualmente in fase di sviluppo nell’ambito dell’SNPA (Sistema Nazionale Protezione Ambientale) (Operational Forecast and Daily Assessment of the Air Quality in Italy: A Copernicus-CAMS Downstream Service Atmosphere 2020, 11(5),447;  https://doi.org/10.3390/atmos11050447) .

L’input emissivo del modello di simulazione  viene predisposto a partire dagli inventari a diversa scala spaziale: a livello regionale dall’inventario delle emissioni INEMAR (Inventario EMissioni ARia) a livello nazionale dall’inventario nazionale ISPRA a livello transnazionale dall’inventario europeo elaborato nell’ambito  del progetto MACC (Monitoring Atmospheric Composition and Climate).

Il sistema di previsione si completa con un modulo di post processamento statistico (IBIS - Inferenza Bayesiana Inquinamento Simulato) che tiene conto dei dati misurati dalle stazioni di monitoraggio nei giorni precedenti, al fine di stimare una distribuzione di possibili valori di concentrazione. Da questa elaborazione è possibile ricavare la concentrazione prevista e una probabilità di superamento delle soglie di legge. (Sahu et al., 2009:. Atmospheric Environment 43(3):494-501DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.10.028)

ultima modifica 2021-01-28T12:12:09+01:00