Air quality is considered one of the main environmental risks for urban areas. Considering that most of the global population resides in urban areas and that this share is expected to continue growing in the coming years, strategies to reduce atmospheric pollution should be a pressing concern for policy makers. In 2021 the World Health Organization (WHO) updated their air quality guideline values for the protection of human health, reducing the thresholds of acceptable concentration for most of the pollutants analysed in the study. For this reason, the European Commission recently proposed a revision of the current European Air Quality Directive with stricter reference values to better align the regulatory limits with the WHO values. The compliance with the proposed limit and the WHO guidelines is a fundamental challenge for most European urban areas. In its latest European air quality status report the European Environment Agency (EEA) estimated that 90% of urban residents is exposed to NO2 concentrations exceeding the WHO guideline value and 97% for the PM2.5 guideline value. The road transport sector is the largest emitter of NOx and the fourth largest emitter PM10 in the European Union. Especially in urban areas, where other sources as industry and agriculture are scarce, the role of road traffic is even more important. Consequently, several municipalities placed limits on circulation of the most polluting vehicles by introducing Low Emission Zones (LEZ). A newer development, still experimented by few cities, is the introduction of Zero Emission Zones (ZEZ), defined as areas where only vehicles of zero tailpipe emissions are allowed to circulate. Milan, a city in northern Italy, is among the Cities Climate Leadership Group (C40) global network of cities that pledged to have a zero emission area within the city by 2030. Air quality modelling studies are the most promising tools to evaluate the potential impacts of planned measures on mobility, also including the establishment of LEZs and ZEZs. The general goal of this thesis was to develop a modelling chain to evaluate the effects of clean mobility on air quality and human health. To this aim, a four-module modelling chain was set up and tested for the city of Milan. The thesis project was divided into three main parts: the first two were focused on the development of the modelling chain; the third part was dedicated to its application over the city of Milan. In the first section of this thesis the set-up of the main structure of the modelling chain is presented. The first module of the chain estimates the average daily traffic for both public and private transport in the city of Milan. For the private sector a road traffic model was used to compute the circulating number of vehicles for each road link, while public transport traffic was calculated starting from open data of bus lines and timetables. The following step was the bottom-up estimation of road traffic emissions using the HERMESv3_BU model. Dedicated preprocessing scripts were created to link the traffic data with the emission model and to connect the simulated emission fields the Eulerian air quality model CAMx, which represents the third module of the modelling chain. Along with the traffic emissions, with the Eulerian chemistry and transport model we also simulated the emissions of all other sectors, estimated through the classical top-down emission inventories. Air quality simulations were carried out using a set of two nested domains: the outermost domain covers the entire Italian peninsula with a 4-km horizontal resolution and a 1-km nested domain is centred on the city of Milan. Finally, the fourth module estimates the long-term impact on human health of NO2 and PM2.5 following the latest WHO recommendations. The added value of the modelling chain is evaluated by comparing the simulation results for NO2 and particulate matter ambient concentrations with those obtained with the classic top-down approach and with observed data. Simulation results show improvements in the accuracy of model predictions over the urban area and highlight the importance of properly accounting for dust resuspension in traffic policy evaluations because of its increasing contribution to PM traffic emissions in the future. The modelling chain represents one of the few attempts to evaluate the impacts of road traffic emission on air quality and human health in urban areas using a bottom-up approach. In the second section, the enhancement of the Eulerian air quality model to a hybrid Eulerian-Lagrangian model is presented and tested. Such enhancement is obtained through the Linear Plume in Grid (LPiG) module, a Lagrangian model online with CAMx, with the goal of simulating the dispersion of road traffic emission at the sub-grid scale. LPiG is developed by extending the Lagrangian puff sub-grid PiG (Plume in Grid) model already available in CAMx. The online pairing of the local scale Lagrangian model with the regional scale Eulerian model eliminates the problem of the double counting of emissions, leading to a multiscale simulation of air quality from the regional scale to the urban scale. The new hybrid model is evaluated for NO2 in the city of Milan, showing improved performance compared to the classical Eulerian approach. The LPiG module presents an innovative approach to the hybrid modeling of road traffic thanks to the on-line coupling of the local scale Lagrangian puff model with the Eulerian model. Finally, the third section of the thesis presents the simulation of a clean mobility scenario for Milan. This scenario simulation takes advantage of all the developments introduced in the modelling chain for the better evaluation of road traffic emissions and dispersion in the urban area. Additionally, the scenario analysis also calculates the impacts on human health of the transition to a cleaner mobility, a useful piece of information to better communicate the possible advantages of the improvement in the air quality levels to a wide public. Here, we analysed two scenarios: the baseline evolution of emissions to 2030 as planned by the European regulations (BAS30) and the implementation of ZEZ in Milan city centre in the 2030 emission context (ZEZ30). The impact of the policy is inferred by comparing results for BAS30 and ZEZ30 scenario with the baseline simulation for 2017 (BAS17). A strong reduction in road traffic emission is expected for the BAS30 scenario in the city of Milan that, along with the emission reductions of the other sectors, will lead to a projected reduction in ambient concentration for the city of Milan compared with the year 2017 of 54% and 35% for NO2 and PM2.5 respectively. Consequently, morbidity and mortality indicators are expected to decrease of 50% circa in2030 scenario compared with the BAS17 simulation. The ZEZ in Milan city centre is expected to strongly reduce the road traffic emissions, but its effect on air quality is limited given the small area covered by the ZEZ and the already strong concentration reduction simulated for the BAS30 scenario. The hybrid modelling chain with the bottom-up assessment of road traffic emissions proves to be an effective tool to analyse the impacts of mobility policies on air quality and human health. While in this thesis the city of Milan was used as the test case to validate and test the modelling set up, the modelling chain can be easily applied to other locations where traffic data information is available. Future works could extend the environmental challenges for urban areas considered by the modelling chain, such as noise or the urban heat island intensity, or focus their effort on an improvement of the hybrid module by introducing more sophisticated models based on computational fluid dynamics (CFD) applications.
La qualità dell'aria è considerata uno dei principali rischi ambientali per le aree urbane. Considerando che la maggior parte della popolazione mondiale risiede nelle aree urbane e che si prevede che questa quota continui a crescere nei prossimi anni, le strategie per ridurre l'inquinamento atmosferico dovrebbero essere una preoccupazione pressante per i responsabili politici. Nel 2021 l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) ha aggiornato i valori guida della qualità dell'aria per la protezione della salute umana, riducendo le soglie di concentrazione accettabili per la maggior parte degli inquinanti analizzati nello studio. Per questo motivo, la Commissione europea ha recentemente proposto una revisione dell'attuale Direttiva europea sulla qualità dell'aria con valori di riferimento più severi per allineare meglio i limiti normativi ai valori dell'OMS. Il rispetto dei limiti proposti e delle linee guida dell'OMS rappresenta una sfida fondamentale per la maggior parte delle aree urbane europee. Nel suo ultimo rapporto sullo stato della qualità dell'aria in Europa, l'Agenzia europea dell'ambiente ("EEA") ha stimato che il 90% dei residenti urbani è esposto a concentrazioni di NO2 superiori ai valori guida dell'OMS e il 97% ai valori guida del PM2,5. Il settore dei trasporti su strada è il principale emettitore di NOx e il quarto emettitore di PM10 nell'Unione Europea. Soprattutto nelle aree urbane, dove altre fonti come l'industria e l'agricoltura sono limitate, il ruolo del traffico stradale è ancora più importante. Di conseguenza, diversi comuni hanno imposto limiti alla circolazione dei veicoli più inquinanti introducendo zone a basse emissioni (LEZ). Uno sviluppo più recente, sperimentato da poche città, è l'introduzione delle Zone a Emissione Zero (ZEZ), definite come aree in cui possono circolare solo veicoli a zero emissioni allo scarico. Milano, città dell'Italia settentrionale, è tra le città della rete globale Cities Climate Leadership Group (C40) che si sono impegnate ad avere un'area a emissioni zero all'interno della città entro il 2030. Gli studi di modellistica sulla qualità dell'aria sono gli strumenti più promettenti per valutare i potenziali impatti delle misure previste sulla mobilità, compresa l'istituzione di LEZ e ZEZ. L'obiettivo generale di questa tesi è stato quello di sviluppare una catena modellistica per valutare gli effetti della mobilità pulita sulla qualità dell'aria e sulla salute umana. A tal fine, è stata creata e testata una catena modellistica a quattro moduli per la città di Milano. Il progetto di tesi è stato suddiviso in tre parti principali: le prime due sono state incentrate sullo sviluppo della catena modellistica; la terza parte è stata dedicata alla sua applicazione sulla città di Milano. Nella prima sezione di questa tesi viene presentata la struttura principale della catena modellistica. Il primo modulo della catena stima il traffico giornaliero medio per il trasporto pubblico e privato nella città di Milano. Per il settore privato è stato utilizzato un modello di traffico stradale per calcolare il numero di veicoli circolanti per ogni arco stradale, mentre il traffico del trasporto pubblico è stato calcolato a partire dai dati open delle linee e degli orari degli autobus. Il passo successivo è stato la stima bottom-up delle emissioni da traffico stradale utilizzando il modello HERMESv3_BU. Sono stati creati script di preprocessing dedicati per collegare i dati di traffico con il modello di emissione e per collegare i campi di emissione simulati al modello euleriano per la qualità dell'aria CAMx, che rappresenta il terzo modulo della catena modellistica. Oltre alle emissioni da traffico, con il modello euleriano di chimica e trasporto sono state simulate anche le emissioni di tutti gli altri settori, stimate attraverso i classici inventari top-down delle emissioni. Le simulazioni della qualità dell'aria sono state effettuate utilizzando un insieme di due domini annidati: il dominio più esterno copre l'intera penisola italiana con una risoluzione orizzontale di 4 km e un dominio innestato a 1 km centrato sulla città di Milano. Infine, il quarto modulo stima l'impatto a lungo termine sulla salute umana di NO2 e PM2,5 secondo le ultime raccomandazioni dell'OMS. Il valore aggiunto della catena modellistica è valutato confrontando i risultati della simulazione delle concentrazioni ambientali di NO2 e particolato con quelli ottenuti con il classico approccio top-down e con i dati osservati. I risultati della simulazione mostrano miglioramenti nell'accuratezza delle previsioni del modello sull'area urbana ed evidenziano l'importanza di tenere adeguatamente conto della risospensione delle polveri nelle valutazioni delle politiche sul traffico, a causa del suo crescente contributo alle emissioni di PM del traffico in futuro. La catena modellistica rappresenta uno dei pochi tentativi di valutare gli impatti delle emissioni del traffico stradale sulla qualità dell'aria e sulla salute umana nelle aree urbane utilizzando un approccio bottom-up. Nella seconda sezione, viene presentato e testato la modifica del modello euleriano per la qualità dell'aria in un modello ibrido euleriano-lagrangiano. Tale miglioramento è ottenuto attraverso il modulo Linear Plume in Grid (LPiG), un modello lagrangiano online con CAMx, con l'obiettivo di simulare la dispersione delle emissioni del traffico stradale alla scala della sottogriglia. LPiG è stato sviluppato estendendo il modello lagrangiano puff sottogriglia PiG (Plume in Grid) già disponibile in CAMx. L'accoppiamento online del modello lagrangiano a scala locale con il modello euleriano a scala regionale elimina il problema del doppio conteggio delle emissioni, portando a una simulazione multiscala della qualità dell'aria dalla scala regionale a quella urbana. Il nuovo modello ibrido è stato valutato per l'NO2 nella città di Milano, mostrando prestazioni migliori rispetto al classico approccio euleriano. Il modulo LPiG presenta un approccio innovativo alla modellazione ibrida del traffico stradale grazie all'accoppiamento on-line del modello lagrangiano a scala locale con il modello euleriano. Infine, la terza sezione della tesi presenta la simulazione di uno scenario di mobilità sostenibile per Milano. Questa simulazione di scenario sfrutta tutti gli sviluppi introdotti nella catena modellistica per una migliore valutazione delle emissioni e della dispersione del traffico stradale nell'area urbana. Inoltre, l'analisi di scenario calcola anche gli impatti sulla salute umana della transizione verso una mobilità più sostenibile, un'informazione utile per comunicare meglio i possibili vantaggi del miglioramento dei livelli di qualità dell'aria a un vasto pubblico. In questo caso, abbiamo analizzato due scenari: l'evoluzione di base delle emissioni al 2030 prevista dalla normativa europea (BAS30) e l'implementazione della ZEZ nel centro di Milano nel contesto di emissioni al 2030 (ZEZ30). L'impatto della misura di mobilità sostenible viene dedotto confrontando i risultati dello scenario BAS30 e ZEZ30 con la simulazione di base del 2017 (BAS17). Per lo scenario BAS30 si prevede una forte riduzione delle emissioni del traffico stradale nella città di Milano che, insieme alle riduzioni delle emissioni degli altri settori, porterà a una riduzione prevista della concentrazione ambientale rispetto all'anno 2017 per Milano del 54% e del 35% rispettivamente per NO2 e PM2,5. Di conseguenza, gli indicatori di morbidità e mortalità dovrebbero diminuire del 50% circa nello scenario 2030 rispetto alla simulazione BAS17. Si prevede che la ZEZ nel centro di Milano riduca fortemente le emissioni da traffico stradale, ma il suo effetto sulla qualità dell'aria è limitato data la piccola area coperta dalla ZEZ e la già forte riduzione delle concentrazioni simulata per lo scenario BAS30. La catena modellistica ibrida con la stima bottom-up delle emissioni da traffico stradale si dimostra uno strumento efficace per analizzare gli impatti delle politiche di mobilità sulla qualità dell'aria e sulla salute umana. Sebbene in questa tesi sia stata utilizzata la città di Milano come caso test per convalidare e verificare l'impostazione della catena modellistica, il lavoro può essere facilmente esteso ad altre località in cui sono disponibili informazioni sul traffico. Sviluppi futuri potrebbero estendere le criticità ambientali delle aree urbane considerate dalla catena modellistica, come il rumore o l'intensità dell'isola di calore urbana, oppure concentrare i propri sforzi sul miglioramento del modulo ibrido, introducendo modelli più sofisticati basati su applicazioni di fluidodinamica computazionale (CFD).
Development and application of a multi-scale modelling system for air quality management in urban areas
Piccoli, Andrea
2023/2024
Abstract
Air quality is considered one of the main environmental risks for urban areas. Considering that most of the global population resides in urban areas and that this share is expected to continue growing in the coming years, strategies to reduce atmospheric pollution should be a pressing concern for policy makers. In 2021 the World Health Organization (WHO) updated their air quality guideline values for the protection of human health, reducing the thresholds of acceptable concentration for most of the pollutants analysed in the study. For this reason, the European Commission recently proposed a revision of the current European Air Quality Directive with stricter reference values to better align the regulatory limits with the WHO values. The compliance with the proposed limit and the WHO guidelines is a fundamental challenge for most European urban areas. In its latest European air quality status report the European Environment Agency (EEA) estimated that 90% of urban residents is exposed to NO2 concentrations exceeding the WHO guideline value and 97% for the PM2.5 guideline value. The road transport sector is the largest emitter of NOx and the fourth largest emitter PM10 in the European Union. Especially in urban areas, where other sources as industry and agriculture are scarce, the role of road traffic is even more important. Consequently, several municipalities placed limits on circulation of the most polluting vehicles by introducing Low Emission Zones (LEZ). A newer development, still experimented by few cities, is the introduction of Zero Emission Zones (ZEZ), defined as areas where only vehicles of zero tailpipe emissions are allowed to circulate. Milan, a city in northern Italy, is among the Cities Climate Leadership Group (C40) global network of cities that pledged to have a zero emission area within the city by 2030. Air quality modelling studies are the most promising tools to evaluate the potential impacts of planned measures on mobility, also including the establishment of LEZs and ZEZs. The general goal of this thesis was to develop a modelling chain to evaluate the effects of clean mobility on air quality and human health. To this aim, a four-module modelling chain was set up and tested for the city of Milan. The thesis project was divided into three main parts: the first two were focused on the development of the modelling chain; the third part was dedicated to its application over the city of Milan. In the first section of this thesis the set-up of the main structure of the modelling chain is presented. The first module of the chain estimates the average daily traffic for both public and private transport in the city of Milan. For the private sector a road traffic model was used to compute the circulating number of vehicles for each road link, while public transport traffic was calculated starting from open data of bus lines and timetables. The following step was the bottom-up estimation of road traffic emissions using the HERMESv3_BU model. Dedicated preprocessing scripts were created to link the traffic data with the emission model and to connect the simulated emission fields the Eulerian air quality model CAMx, which represents the third module of the modelling chain. Along with the traffic emissions, with the Eulerian chemistry and transport model we also simulated the emissions of all other sectors, estimated through the classical top-down emission inventories. Air quality simulations were carried out using a set of two nested domains: the outermost domain covers the entire Italian peninsula with a 4-km horizontal resolution and a 1-km nested domain is centred on the city of Milan. Finally, the fourth module estimates the long-term impact on human health of NO2 and PM2.5 following the latest WHO recommendations. The added value of the modelling chain is evaluated by comparing the simulation results for NO2 and particulate matter ambient concentrations with those obtained with the classic top-down approach and with observed data. Simulation results show improvements in the accuracy of model predictions over the urban area and highlight the importance of properly accounting for dust resuspension in traffic policy evaluations because of its increasing contribution to PM traffic emissions in the future. The modelling chain represents one of the few attempts to evaluate the impacts of road traffic emission on air quality and human health in urban areas using a bottom-up approach. In the second section, the enhancement of the Eulerian air quality model to a hybrid Eulerian-Lagrangian model is presented and tested. Such enhancement is obtained through the Linear Plume in Grid (LPiG) module, a Lagrangian model online with CAMx, with the goal of simulating the dispersion of road traffic emission at the sub-grid scale. LPiG is developed by extending the Lagrangian puff sub-grid PiG (Plume in Grid) model already available in CAMx. The online pairing of the local scale Lagrangian model with the regional scale Eulerian model eliminates the problem of the double counting of emissions, leading to a multiscale simulation of air quality from the regional scale to the urban scale. The new hybrid model is evaluated for NO2 in the city of Milan, showing improved performance compared to the classical Eulerian approach. The LPiG module presents an innovative approach to the hybrid modeling of road traffic thanks to the on-line coupling of the local scale Lagrangian puff model with the Eulerian model. Finally, the third section of the thesis presents the simulation of a clean mobility scenario for Milan. This scenario simulation takes advantage of all the developments introduced in the modelling chain for the better evaluation of road traffic emissions and dispersion in the urban area. Additionally, the scenario analysis also calculates the impacts on human health of the transition to a cleaner mobility, a useful piece of information to better communicate the possible advantages of the improvement in the air quality levels to a wide public. Here, we analysed two scenarios: the baseline evolution of emissions to 2030 as planned by the European regulations (BAS30) and the implementation of ZEZ in Milan city centre in the 2030 emission context (ZEZ30). The impact of the policy is inferred by comparing results for BAS30 and ZEZ30 scenario with the baseline simulation for 2017 (BAS17). A strong reduction in road traffic emission is expected for the BAS30 scenario in the city of Milan that, along with the emission reductions of the other sectors, will lead to a projected reduction in ambient concentration for the city of Milan compared with the year 2017 of 54% and 35% for NO2 and PM2.5 respectively. Consequently, morbidity and mortality indicators are expected to decrease of 50% circa in2030 scenario compared with the BAS17 simulation. The ZEZ in Milan city centre is expected to strongly reduce the road traffic emissions, but its effect on air quality is limited given the small area covered by the ZEZ and the already strong concentration reduction simulated for the BAS30 scenario. The hybrid modelling chain with the bottom-up assessment of road traffic emissions proves to be an effective tool to analyse the impacts of mobility policies on air quality and human health. While in this thesis the city of Milan was used as the test case to validate and test the modelling set up, the modelling chain can be easily applied to other locations where traffic data information is available. Future works could extend the environmental challenges for urban areas considered by the modelling chain, such as noise or the urban heat island intensity, or focus their effort on an improvement of the hybrid module by introducing more sophisticated models based on computational fluid dynamics (CFD) applications.| File | Dimensione | Formato | |
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