Improving organic aerosol modelling with CAMx : a case study in the Po Valley area

This study builds on a previous work for the Po Valley and aims to advance our knowledge on organic aerosol (OA) modelling with a chemical transport model (CAMx v6.40). The influence of several uncertain aspects of both the input setup of the previous work and of the OA evolution mechanism is assessed through a set of sensitivity simulations over a 5km resolution domain covering the whole Po Valley area (Northern Italy). The main features of our analysis include (1) a revision of the so–called S/IVOC (semi– and intermediate–volatile organic compounds) emission estimates, (2) new volatility distributions for primary organic emissions, (3) implementation of an aqueous–phase SOA production algorithm and (4) the evaluation of different aging schemes. Model results were validated against two OA–specific datasets, available for Bologna (February 2013) and Ispra (March 2013) sites. We found a considerable performance improvement on modelled OA concentrations when applying revisions in S/IVOC emission estimates together with the new volatility distributions in both measurement sites (Ispra and Bologna). Mean fractional bias (MFB) of total organic matter (TOM) concentrations was reduced from -80.1% to -18.2%; index of agreement (IOA) increased from 0.52 to 0.73, at Bologna site. This performance enhancement is associated with a very significant improvement in SOA prediction, mainly due to revised IVOC emissions. MFB for SOA decreases from -131.6% in the previous work to -32.3% in our revised run and IOA increases from 0.48 to 0.75, respectively. The default CAMx algorithm for aqueous–phase SOA (aqSOA) production was evaluated as well. Comparison with observed data showed a clear underestimation of aqSOA concentrations (~1 order of magnitude) which is offset by an overall overestimation of drySOA (i.e. SOA coming from traditional gas–phase mechanisms). This result suggests that a fraction of emissions which are currently processed via gas–phase mechanisms might instead undergo aqueous–phase reactions, however producing a comparable amount of SOA. Finally, model results did not show a pronounced sensitivity to aging processes, due to the low photochemical activity observed during winter–time. Hence, future developments of this work should focus on a summertime simulation to better evaluate the sensitivity of the model to aging processes. Possible revisions of the aqSOA production scheme might be further investigated as well.

Questo lavoro si basa sui risultati di uno studio precedente e intende approfondire e migliorare la nostra conoscenza sulla modellistica dell'aerosol organico (OA) con CAMx. L’influenza di alcuni aspetti incerti sia dell’input di CAMx che del meccanismo di evoluzione dell’OA è stata valutata attraverso un insieme di simulazioni di sensitività su un dominio di risoluzione di 5 km che copre l’intero bacino padano. In particolare, gli aspetti principali interessati da questo lavoro riguardano una revisione delle stime delle emissioni di S/IVOC (composti organici semivolatili e di volatilità intermedia), l'utilizzo di nuove distribuzioni di volatilità per le emissioni di materiale organico primario, l’implementazione di uno schema di calcolo della produzione di SOA in fase acquosa e la valutazione di diversi schemi di aging (ulteriore ossidazione dei POA/SOA in atmosfera). I risultati del modello sono stati validati su due dataset sperimentali specifici dell’OA, disponibili per i siti di Bologna (Febbraio 2013, usato anche nel lavoro precedente) e Ispra (Marzo 2013). Applicando le nuove stime delle emissioni di S/IVOC con le ultime parametrizzazioni disponibili in letteratura e nuove distribuzioni di volatilità per l’aerosol organico primario,la ricostruzione delle concentrazioni di OA migliora notevolmente sia per il sito di Ispra che per quello di Bologna. Il mean fractional bias (MFB) delle concentrazioni totali di OA diminuisce da -80.1% nel caso base descritto nel precedente lavoro a -18.2%; l’index of agreement aumenta da 0.52 a 0.73. Il miglioramento nella ricostruzione delle concentrazioni totali di OA è associato a un miglioramento molto significativo nella ricostruzione delle concentrazioni di SOA,come testimoniato dalla diminuzione dell' MFB da -131.6% nel caso base a -32.3% e dall’aumento tutt’altro che trascurabile dell’index of agreement da 0.48 a 0.75. È stato infine valutato anche l’algoritmo di default in CAMx per il calcolo della produzione in fase acquosa di SOA (aqSOA). Il confronto con i dati osservati ha mostrato una chiara sottostima delle concentrazioni di aqSOA (~1 ordine di grandezza) associata a una sovrastima complessiva del cosiddetto drySOA (SOA formato per tradizionali meccanismi in fase gas). Questo risultato suggerisce che una frazione di emissioni che sono attualmente processate attraverso meccanismi in fase gas potrebbe in realtà subire reazioni in fase acquosa. Tuttavia, la compensazione di questi errori (cioè di sottostima di aqSOA e di sovrastima di drySOA) fornisce risultati complessivamente soddisfacenti in termini di concentrazioni di SOA. Infine, i risultati del modello non hanno mostrato una sensitività rilevante ai cosidetti processi di aging, a causa della bassa attività fotochimica presente durante il periodo invernale. Pertanto, eventuali sviluppi futuri di questo lavoro potrebbero concentrarsi su una simulazione estiva per indagare meglio la sensitività ai processi di aging e su una possibile revisione dell’algoritmo di calcolo della produzione di SOA in fase acquosa.