Studio delle correlazioni fra le concentrazioni odorigene stimate nel Worst Meteorological Case e al novantottesimo percentile nell’ottica dell’analisi di impatto odorigeno di primo livello

L’inquinamento olfattivo, negli ultimi anni, ha acquisito rilevanza a livello istituzionale e varie Regioni italiane hanno adottato Regolamenti e Linee Guida in materia. Queste, individuano gli studi di impatto olfattivo come strumenti per valutare la necessità di interventi correttivi, a seguito di simulazioni effettuate con modelli di dispersione atmosferica. In studi di primo livello uno dei modelli utilizzabili è quello gaussiano, con cui vengono ricercate le concentrazioni di inquinante massime possibili nelle situazioni di simulazione considerate, a scopo di screening. In questo elaborato gli output di queste simulazioni saranno confrontati e correlati con quelli ottenuti da un modello di dispersione non stazionario di tipo lagrangiano a particelle, utilizzato invece negli studi di impatto olfattivo di secondo livello. Le variabili studiate sono state la concentrazione odorigena di picco, confrontata con il 98° percentile delle concentrazioni di picco orario su base annua, e la relativa distanza dalla sorgente. Il setting sperimentale presume una singola sorgente puntiforme, di cui è stata variata l’altezza della ciminiera. Per tutte le altezze emissive considerate, ogni run di simulazione è stato effettuato con entrambi i modelli. Le operazioni di regressione eseguite sugli output così ottenuti, hanno evidenziato delle buone funzioni di correlazione per entrambe le variabili considerate, valutate attraverso il parametro R2. Questo permette un’analisi di impatto olfattivo di primo livello molto più accurata, poiché, utilizzando all’atto pratico un modello di tipo gaussiano, si possono stimare da esso i risultati che si sarebbero ottenuti con l’applicazione di quello lagrangiano, più complesso e in linea con quanto richiesto dalla normativa. Si ottengono, quindi, valutazioni di impatto più aderenti al territorio analizzato senza, tuttavia, la necessità di utenti con competenze tecniche specifiche e di strumenti informatici con potenze di calcolo molto elevate.