Gli ultimi due effetti, anche se presenti, possono essere trascurati in quanto la loro assenza ci portano ad una sovrastima delle concentrazioni, mentre il primo non presenta problemi trovandosi il caso studio in un territorio pianeggiante. Bisogna prima di tutto definire il dominio di calcolo su cui verrà posta una griglia i cui punti sono definiti secondo le coordinate UTMW-GS84. Le informazioni geofisiche necessarie per la simulazione sono l’andamento del terreno con la quota e l’uso del suolo, informazioni da fornire per ogni cella del dominio di calcolo. Nel caso studio in esame si hanno a disposizione i dati proveniente da una centralina meteo che si trova nei pressi dell’impianto. Per tradurli in dati gestibili per il modello si è creato un programma che utilizza i dati della centralina per ottenere come output un file che contiene i dati di velocità e direzione del vento, altezza delle nubi, copertura del cielo, temperatura, umidità relativa, pressione e tipologia di precipitazione. Per descrivere l’andamento di velocità media in funzione della quota si è utilizzato una legge esponenziale basata sulle classi di stabilità atmosferiche Pasquill e del tipo di territorio (rurale o urbano). Sono stati poi inserti il profilo di pressione e il profilo di temperatura.
Per  quanto riguarda invece la sorgente di emissione dall'impianto di Ferrara bisogna inserire i valori relativi alle proprietà delle sostanze emesse (diffusività, costante di Henry, ecc.). Bisogna poi fornire i dati dimensionali e fisici della sorgente (altezza, temperatura emissione, diametro ecc.) e definire la posizione dei ricettori dove analizzare l'andamento temporale delle concentrazioni. I recettori sono stati disposti ad altezza d’uomo (1.5m) per ottenere l’effettiva concentrazione con cui la popolazione entra in contatto e infittiti in corrispondenza dell'impianto. Una particolarità del software usato è quella di consentire l'implementare nell'area di studio dell'effetto del Building Downash, cioè il disturbo causato da edifici, o da altre costruzioni che agiscono da ostacolo, sulla dispersione delle sostanze in aria. In generale un ostacolo crea delle turbolenze indotte dalla forza del vento che agisce su di esso, si ha quindi una modifica sulla naturale traiettoria del vento. Può succedere che la turbolenza locale richiama il pennacchio verso il basso e di conseguenza sottovento all’ostacolo si può avere un aumento di concentrazione di inquinanti.  Degli ostacoli inseriti, sono stati automaticamente esclusi quegli edifici ritenuti dal software ininfluenti, analizzando solo quelli intorno al camino in grado di produrre un maggior effetto considerando la loro posizione e dimensione. Avviata la simulazione si può visualizzare l’andamento spaziale delle concentrazioni e di tracciare le isoplete, cioè le curve che uniscono i punti a uguale concentrazione. Dal confronto della concentrazione simulata con le concentrazioni limite imposte a livello legislativo per la tutela della salute, è possibile valutare il rischio da esposizione prolungata. Per quanto riguarda le sostanze emesse dal camino in esame, esse non presentano particolari caratteristiche di pericolosità per la salute umana, e il decreto 155/2010 non impone limiti alle immissioni. Essendo le sostanze emesse non contemplate dal  D.lgs 155/10, si è fatto riferimento alle reference concentrations (RfC) proposte dall’EPA nel database IRIS. Queste concentrazioni tutelano la salute umana da esposizione continuativa considerando l’intero arco della vita e sono utilizzate negli Stati Uniti per il calcolo del rischio. Tenendo conto delle sostanze emesse che rientrano in tale database è stata analizzata la loro concentrazioni risultando essere dell’ordine dei microgrammi su metro cubo, mentre i limiti di riferimento sono circa tre ordini di grandezza superiori, e si è quindi ben lontani da avere problemi per esposizione a lungo termine. Un altro risultato notevole della simulazione è l'andamento temporale ai singoli ricettori delle concentrazioni medie giornaliere delle sostanze emesse. L’andamento temporale ci permette di ricavare informazioni importanti ad esempio in fase di progetto di un nuovo impianto o di autorizzazione alle emissioni, come i massimi di concentrazione e il numero dei superamenti annuali di fissati valori di concentrazione. Dai dati ottenuti con la simulazione si è ricavato l’andamento spaziale, all’interno della griglia di calcolo, delle medie annue di concentrazione e l’andamento temporale delle concentrazioni in corrispondenza di alcuni recettori di esempio. Questi valori possono essere confrontati con livelli di riferimento per la qualità dell’aria e, dagli andamenti temporali si possono estrarre i massimi o la frequenza di superamento di determinate soglie, qualora esse siano definite a livello normativo. Si è poi svolta una seconda simulazione che tiene conto dell’effetto di Building Downwash considerando gli ostacoli alla dispersione delle sostanze in aria. Questo effetto può infatti creare zone con maggiore o minore concentrazione rispetto alla simulazione su terreno piano. Dalla differenza tra le due simulazioni calcolata relativamente al caso senza ostacoli, si hanno differenze anche fino al 10% (in positivo e in negativo). Se si considerano le medie mensili, queste differenze raggiungono anche il 60%. Questo è spiegato dal fatto le differenze significative si hanno solo sporadicamente, quando si verificano particolari combinazioni di velocità e direzione del vento che accentuano l’effetto di building downwash.

Conclusioni

Con questo studio è stato analizzato un caso applicativo con lo scopo di fornire una conoscenza più approfondita dei modelli di dispersione tramite l'applicazione di un software. Le  basi strutturali su cui queste si poggiano e quindi i limiti che li caratterizzano sono fondamentali per un loro corretto utilizzo sul campo in quanto non sempre le condizioni in cui ci si trova ad applicarli rispettano i limiti con cui tali modelli semplificati sono stati concepiti. Ai fini della caratterizzazione del comparto atmosferico si evidenzia l’utilità di questi strumenti che possono essere utilizzati anche come base di partenza per il calcolo del rischio per la salute umana o per studi eco-tossicologici e di migrazione delle sostanze emesse.