Analisi di eventi di concentrazioni estreme di CO2 su stazioni alpine usando un modello di dispersione lagrangiano

The Alpine station of Plateau Rosa (PRS) has been monitoring since 1989 (continuously since 1993) the concentration levels of major greenhouse gasses (GHG). The elevated and isolated position of PRS (45.93436° N, 7.70778° E, 3480 m a.s.l.) near Mt. Cervino and not far from the mountain border between Italy and Switzerland allows its data series to be a good representation of the background levels of GHG in the atmosphere. The main focus of this thesis is the hourly CO2 data set, which covers a period ranging from 1993 to early 2022. The aim of this work is to identify the extreme concentration events. For this purpose the data were filtered using the Background Data Selection (BaDS) algorithm which proved to be an excellent method to retrieve information about the background state of the atmosphere. Once the filter was applied, it was possible to extract from the series the very rare occasions in which PRS measured extremely high concentration levels of CO2. In the almost thirty-year period studied there were only 13 events of this type remarking once more the importance of PRS as a background monitoring station. Among those events, the first chosen as case study is the most recent one that happened on the 8th November 2017. Comparing PRS data with the series belonging to the other mountain stations of Jungfraujoch (JFJ) and Sonnblick (SNB) it emerged that only JFJ saw the same rising in CO2 levels. Moreover I also studied the couple of events that took place in February 2004, on the 19th and on the 23rd respectively. In order to understand in the best possible way the nature and the origin of these events, they were analysed using the FLEXPART-WRF software. It consists of a Lagrangian dispersion model which allows the user to visualize air masses paths. While running it computes the trajectories (influenced by mesoscale and turbulent scale motion) of air tracer particles released from any desired location, performing simulations both in forward and backward mode. FLEXPART-WRF proved to be a valuable tool for this kind of study, leading to the identification of the main patterns followed by the particles. Regarding the episode of November 2017, multiple runs of the model in background mode were performed with releases from PRS as well as from JFJ and SNB. The results of these simulations lead to determine that the most plausible origin of the event was an air mass that traveled at low altitude above the highly industrialized areas of the Po Valley before reaching PRS. The analysis of the events of February 2004 was aimed to give additional insights about them, comparing the results obtained from the FLEXPART-WRF simulations with the description of the events already present in literature. Lastly, the yearly background concentration data from PRS were compared with those belonging to the World Data Centre for Greenhouse Gasses (WDCGG). The latter were then object of comparison against the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) future concentration level scenarios.

La stazione alpina di Plateau Rosa (PRS) monitora dal 1989 (continuamente dal 1993) i livelli di concentrazione dei principali gas serra (GHG). La posizione elevata e isolata del PRS (45.93436° N, 7.70778° E, 3480 m s.l.m.) nei pressi del Cervino e non lontano dal confine tra l'Italia e la Svizzera permettono che le sue serie di dati siano una buona rappresentazione del livelli di background di GHG nell'atmosfera. L'oggetto principale di questa tesi è l'insieme dei dati orari di CO2, che copre un periodo che va dal 1993 ai primi del 2022. Lo scopo di questo lavoro è quello di identificare gli eventi caratterizzati da concentrazioni estreme. A tal fine i dati sono stati filtrati utilizzando l'algoritmo Background Data Selection (bads), che si è rivelato un ottimo metodo per recuperare informazioni sullo stato di fondo dell'atmosfera. Una volta applicato il filtro, è stato possibile individuare nella serie le rare occasioni in cui PRS ha misurato livelli di concentrazione estremamente elevati di CO2. Nel periodo quasi trentennale studiato ci sono stati solo 13 eventi di questo tipo di osservazione ancora una volta l'importanza del PRS come monitoraggio di fondo stazione. Tra questi eventi, il primo caso studio scelto è il più recente ed è avvenuto l'8 novembre 2017. Dal confronto dati PRS con le serie appartenenti alle altre stazioni di montagna di Jungfraujoch (JFJ) e Sonnblick (SNB) è emerso che solo JFJ ha visto lo stesso aumento dei livelli di CO2. Inoltre, ho anche studiato la coppia di eventi che hanno avuto luogo nel febbraio 2004, rispettivamente il 19 e il 23. Per comprendere nel miglior modo possibile la natura e l'origine di questi eventi, essi sono stati analizzati utilizzando il software FLEXPART-WRF. Esso è un modello di dispersione lagrangiana che consente all'utente di visualizzare i flussi delle masse d'aria. Durante l'esecuzione calcola le traiettorie (influenzate dai moti alla mesoscala e dalla turbolenza) di particelle traccianti dell'aria rilasciate da una posizione desiderata, eseguendo simulazioni sia in modalità forward che backward. FLEXPART-WRF ha dimostrato di essere uno strumento prezioso per questo tipo di studio, portando all'identificazione dei principali pattern seguiti dalle particelle. Per quanto riguarda l'episodio di novembre 2017, sono state eseguite più run del modello in modalità backward con rilasci da PRS così come da JFJ e SNB. I risultati di queste simulazioni suggeriscono che l'origine più plausibile dell'evento sia stata una massa d'aria che viaggiava a bassa quota sopra le zone altamente industrializzate della Pianura Padana prima di raggiungere il PRS. L'analisi degli eventi del febbraio 2004 era finalizzata a fornire ulteriori approfondimenti su di essi, confrontando i risultati ottenuti dalle simulazioni di FLEXPART-WRF con la descrizione di tali eventi già presente in letteratura. Infine, sono stati confrontati i dati annuali di concentrazione di background del PRS con quelli appartenenti al World Data Centre for Greenhouse Gasses (WDCGG). Questi ultimi sono stati poi oggetto di confronto con gli scenari di concentrazioni future noti come Shared Socioeconomic Pathways (SSP).