La modellistica di dispersione “tattica”

Patrizia Favaron

Di modelli di dispersione già sappiamo più o meno tutte e tutti, e ne avevamo parlato anche qui nel nostro blog.

In questo nuovo articolo desidererei parlare di un argomento oggi ‘a la page, e meritevole di qualche riflessione: quello dei modelli di dispersione di traccianti in atmosfera usati in veste “tattica”.

Prima di cominciare, però, credo sia doveroso metterci d’accordo sulle parole e sui loro significati. E di sicuro, l’aggettivo “tattico” un certo brivido lungo la schiena lo mette, con la sua associazione etimologica alle attività di warfare, di cui speriamo non dovere approfondire. Il brivido è ancora più forte quando l’aggettivo “tattico” viene avvicinato a quell’altro, “strategico”.

Ma per fortuna, queste parole hanno un significato, anche se non benissimo definito, nell’ingegneria dei sistemi. Ed è a questo che vorrei fare riferimento, cercando di chiarire e delimitare ancora di più i concetti.

Partiamo dall’inizio: i modelli di dispersione. Mantenendo una prospettiva a volo di condor, possiamo immaginarli come funzioni matematiche del tempo, della posizione, e di alcuni parametri:

In questa formula, c rappresenta la concentrazione nel punto P=(x,y,z) ed all’istante temporale t di un “tracciante”, che può essere una sostanza chimica rilasciata in atmosfera, ma anche un particolato più o meno sottile, ed anche pollini, spore, ragni in fase di ballooning, goccioline d’acqua, eccetera.

La lettera E designa invece un insieme di parametri emissivi, che descrivono come, dove, quando ed in quantità i traccianti vengono rilasciati nell’atmosfera. La lettera F, infine, rappresenta le diverse forzanti che definiscono la dispersione, e cioè:

• La direzione e velocità del vento.
• L’intensità del rimescolamento turbolento.
• La quota di rimescolamento.
• La quantità ed il tipo di precipitazione.
• Le velocità di sedimentazione, assorbimento, …
• Umidità, temperatura, ed altre variabili fisiche con effetto sul fenomeno.
• Eccetera…

n modello di dispersione, quindi, si può pensare in un certo senso (e scusatemi l’abuso di linguaggio) come una sorta di “funzione di trasferimento” che mappa emissioni (antropogeniche e non) e concentrazioni nello spazio e nel tempo.

Nella storia, i modelli di dispersione erano stati pensati in vista di un caso d’uso importantissimo: aiutare a quantificare gli effetti a lungo termine di un impianto produttivo, di un ecosistema specifico, o di altre cose molto grandi e molto persistenti: per esempio, se sappiamo che dalla ciminiera di una certa fabbrica (o, per restare su cose che mi capitavano da più “piccola”, a inizio carriera, di una centrale termoelettrica) escono tot grammi di un dato inquinante, allora posso applicare il modello di dispersione per, facciamo finta, un anno intero, e vedere in che misura le persone e l’ambiente subiranno il va e vieni degli impatti verso il suolo, pilotato dal cambiare del tempo atmosferico e da tutti gli altri accidenti.

Questo tipo di uso serve per aiutare nella decisione se cambiare le caratteristiche di un impianto, od aprirne uno nuovo. E la scelta finale dipende appunto dagli effetti acuti e cronici, ma quantificabili nel lungo termine. Mesi. Anni. Decenni, magari.

Questo impiego possiamo etichettarlo come “strategico”, avente a fare con decisioni di alto livello, e pianificazione.

Un altro impiego “strategico” è quello, per esempio, dei piani di risanamento dell’aria compiuti dalle varie istituzioni regionali: in questo caso esiste un inventario di sorgenti emissive, artificiali e naturali, diffuse nel territorio, e si cerca di capire quale sia il loro effetto combinato, così da vedere a che distanza ci si trova dagli standard di qualità dell’aria indicati a livello politico, e progettare gli interventi del caso qualora se ne ravvisasse la necessità. Ed anche in questo caso abbiamo a vedere con conseguenze a lungo termine.

Non tutte le possibili domande sulla dispersione, però, portano a rappresentazioni così estese nel tempo.

Per esempio queste:

• Lo studio delle modalità e della dinamica della dispersione di sostanze odorigene (del tipo innocuo, ma puzzolente).
• La gestione in tempo reale di un incidente industriale.
• La gestione del campo di battaglia durante un’operazione militare.
• …

Sono, questi, casi diversissimi tra di loro. Alcuni (la maggior parte) in ambito “civile” e “industriale” – le cose che ci interessano in questa sede.

Casi che, però, hanno tutti un elemento comune: il tempo tra cause (concentrazione istantanea del tracciante di interesse in una posizione precisa) ed effetti (per esempio percezione del cattivo odore, o effetti acuti) è breve, se non brevissimo.

Per esempio, nel caso della molestia olfattiva basta una sola inspirazione per avvertire la puzza.

Allo stesso modo, l’esposizione ad elevate concentrazioni di alcuni agenti tossici e/o irritanti da problemi gravi o gravissimi anche solo al contatto con la pelle, o dopo pochi cicli di inspirazione-espirazione.

Ora: se fossimo in grado, date alcune misure “istantanee” di emissione e della meteorologia, di prevedere le concentrazioni tra pochi secondi (diciamo da 0 a 3600 – un’ora), ecco che potremmo mettere in atto misure di controllo immediato.

Con quello che ho detto abbiamo, forse, spazio e modo per dare una prima definizione tentativa: la modellistica di dispersione “tattica” risponde alla necessità di

“dare le indicazioni che servono per reagire nel giusto tempo ed in modo efficace ad un evento non programmato“.

A priori, un modello tattico non deve operare ad una scala spaziale limitata. Deve, però, dare indicazioni tempestive – alla scala temporale richiesta caso per caso dall’applicazione.

È però chiaro, se ci pensiamo un attimo, che l’area di interesse per il modello non può essere infinita: supponiamo che il tempo di reazione necessario per la nostra applicazione sia

e che la velocità media del vento sia

Allora, il raggio del cerchio di interesse per il modello non potrà essere più piccolo di

Non dovrà, però, nemmeno essere troppo più grande – più l’area di interesse è larga, maggiori le dimensioni del dominio di calcolo, e più alto il tempo di calcolo necessario perché il modello “tattico” risponda.

Per abitudine tendiamo un po’ tutte e tutti a vedere i modelli di dispersione come “applicazioni”, nel senso di “app”, che si scaricano da Internet o si comprano, e che per funzionare hanno bisogno di un computer.

E quanto a modelli nel senso software ce ne sono molti: alcuni, per loro natura e impiego previsto sono anche vicini alla definizione preliminare di “modello tattico” che ho appena enunciata.

Tra questi, senza alcuna pretesa di esaustività, DEGADIS, HGSYSTEM, ALOHA, Scichem.

E volendo, anche modelli di ampia diffusione e progettati per casi “a lungo termine”, più strategici che tattici, come per esempio CALPUFF, possono essere utilizzati in modalità “tattica” (lo vedremo in una prossima puntata).

Però tutti, senza eccezione, mancano di una cosa: un dispositivo (una stazione meteo, o una rete di stazioni) che permetta di raccogliere dati abbastanza accurati da permettere previsioni sensate a breve termine.

Certo, ci sono i dati raccolti dalle stazioni delle reti meteorologiche. Che però hanno due problemi:

• Intanto, “non sono lì” dove serve pensare e agire.
• Poi, dispongono di strumentazione progettata per la robustezza, e per fornire informazioni utili a tutti ma non ottimizzate per il caso che ci interessa.

È cosa nota (ne abbiamo parlato anche in questo blog) che le situazioni caratterizzate da bassa velocità del vento sono particolarmente critiche per la dispersione delle sostanze in atmosfera.

Per cominciare, vento debole vuol dire che le sostanze rilasciate in atmosfera non si allontanano molto da dove sono state emesse.

In secondo luogo, e tanto per rendere le cose più interessanti, le equazioni di base di alcuni modelli di tipo stazionario (ISC, …) perdono tutto il loro significato in questi casi.

Le disgrazie non vengono mai da sole, né poco accompagnate: e infatti c’è un terzo elemento, ancora poco studiato: gli anemometri del tipo più comune, a coppe e banderuola o ad elica, in presenza di vento debole restituiscono misure con una statistica alterata rispetto alla realtà.

In alcuni casi (uno accaduto a me ed alle mie amiche e amici dell’Università dell’Insubria) l’alterazione è abbastanza grossa da indurre i modelli a non vedere fenomeni importanti e magari rilevanti per la salute.

Quando ero più piccola, si parlava spesso delle “calme di vento”, situazioni nelle quali le misure prodotte dagli anemometri convenzionali non erano abbastanza affidabili, ed erano escluse dai data set. In questi tempi la tendenza è, invece, di tenerle e distribuirle, avvisando gli utenti della loro possibile inaccuratezza. Va da sé che nelle mani di modellisti un po’ improvvisati queste misure possono trovare la strada dei modelli.

E si sa, un modello di dispersione non ha cuore, né testa. Non pensa. Non capisce. Non ha senso critico. Fagocita tutto quello che gli diamo senza protestare, e poi produce risultati di conseguenza. Garbage in, garbage out, come si suol dire… 😊

Per fortuna, però, la tecnica offre alternative, per esempio la rete SHAKEUP di ARPA Lombardia, con le sue stazioni attrezzate con un anemometro ultrasonico tri-assiale, o la rete micro-meteorologica di ARPA Lazio, o le stazioni avanzate di ARPA Puglia, ed altre, ed altre ancora.

Stazioni, ancora, fisse, e lontane dal punto dove accadono-le-cose di interesse tattico.

La via, però, è quella: l’unione di un modello di dispersione, operante in tempo reale, e di una stazione (micro-)meteorologica “fatta apposta”.

Bene, direi che questa introduzione la chiudiamo insieme qui.

Ma, arriveranno altre cose.

Vedremo, per esempio, quale potrebbe essere l’anatomia tecnica di un sistema modellistico (software e hardware) per impieghi tattici. Ne scopriremo uno, a livello prototipale, e che ha operato per anni presso l’Università di Catania (forse funziona ancora): prototipo, appunto, ma che mostra come la possibilità dei sistemi di modellistica tattici sia molto concreta, e molto fattibile, persino con modelli “standard”. Torneremo, anche, sul concetto di valor medio e di variabilità delle previsioni modellistiche, associato al concetto di rischio.

Ma, dài, tempo al tempo.

E, per parte mia, arrivederci. 😊