Urban water demand model: the case study of Emilia Romagna (Italy)

Water is the driving force in nature. We use water for washing cars, doing laundry, cooking, taking a shower, but also to generate energy and electricity. Therefore water is a necessary product in our daily lives (USGS. Howard Perlman, 2013). The model that we created is based on the urban water demand computer model from the Pacific Institute (California). With this model we will forecast the future urban water use of Emilia Romagna up to the year of 2030. We will analyze the urban water demand in Emilia Romagna that includes the 9 provinces: Bologna, Ferrara, Forli-Cesena, Modena, Parma, Piacenza, Ravenna, Reggio Emilia and Rimini. The term urban water refers to the water used in cities and suburbs and in homes in the rural areas. This will include the residential, commercial, institutional and the industrial use. In this research, we will cover the water saving technologies that can help to save water for daily use. We will project what influence these technologies have to the urban water demand, and what it can mean for future urban water demands. The ongoing climate change can reduce the snowpack, and extreme floods or droughts in Italy. The changing climate and development patterns are expected to have a significant impact on water demand in the future. We will do this by conducting different scenario analyses, by combining different population projections, climate influence and water saving technologies. In addition, we will also conduct a sensitivity analyses. The several analyses will show us how future urban water demand is likely respond to changes in water conservation technologies, population, climate, water price and consumption. I hope the research can contribute to the insight of the reader’s thoughts and opinion.

Evaluating the urban heat island for cities of Emilia-Romagna region through numerical simulations

Lo scopo di questo studio è la comprensione della dinamica dello strato limite urbano per città dell’Emilia Romagna tramite simulazioni numeriche. In particolare, l’attenzione è posta sull’ effetto isola di calore, ovvero sulla differenza di temperatura dell’aria in prossimità del suolo fra zone rurali e urbane dovuta all’urbanizzazione. Le simulazioni sono state effettuate con il modello alla mesoscala "Weather Research and Forecasting" (WRF), accoppiato con le parametrizzazioni urbane "Building Effect Parametrization" (BEP) e "Building Energy Model" (BEM), che agiscono a vari livelli verticali urbani. Il periodo di studio riguarda sei giorni caldi e senza copertura nuvolosa durante un periodo di heat wave dell’anno 2015. La copertura urbana è stata definita con il "World Urban Databes and Access Portal Tools" (WUDAPT), un metodo che permette di classificare le aree urbane in dieci "urban climate zones" (UCZ), attraverso l’uso combinato di immagini satellitari e "training areas" manualmente definite con il software Google Earth. Sono state svolte diverse simulazioni a domini innestati, con risoluzione per il dominio più piccolo di 500 m, centrato sulla città di Bologna. Le differenze fra le simulazioni riguardano la presenza o l’assenza delle strutture urbane, il metodo di innesto e tipo di vegetazione rurale. Inoltre, è stato valutato l’effetto dovuto alla presenza di pannelli fotovoltaici sopra i tetti di ogni edificio e le variazioni che i pannelli esercitano sullo strato limite urbano. Per verificare la bontà del modello, i dati provenienti dalle simulazioni sono stati confrontati con misure provenienti da 41 stazioni all’interno dell’area di studio. Le variabili confrontate sono: temperatura, umidità relativa, velocità e direzione del vento. Le simulazioni sono in accordo con i dati osservativi e riescono a riprodurre l’effetto isola di calore: la differenza di temperatura fra città e zone rurali circostanti è nulla durante il giorno; al contrario, durante la notte l’isola di calore è presente, e in media raggiunge il massimo valore di 4°C alle 1:00. La presenza dei pannelli fotovoltaici abbassa la temperatura a 2 metri dell’aria al massimo di 0.8°C durante la notte, e l’altezza dello strato limite urbano dell’ordine 200mrispetto al caso senza pannelli. I risultati mostrano come l’uso di pannelli fotovoltaici all’interno del contesto urbano ha molteplici benefici: infatti, i pannelli fotovoltaici riescono a ridurre la temperatura durante un periodo di heat wave, e allo stesso tempo possono parzialmente sopperire all’alto consumo energetico, con una conseguente riduzione del consumo di combustibili fossili.

Metabolism modelling of the Urban Water System of Oslo using the package UWOT

Oslo, capitale della Norvegia, sta sperimentando un’improvvisa crescita della popolazione e secondo le stime fornite da Statistics Norway si prevede un aumento di 200 000 abitanti entro il 2040. La crescita della popolazione comporterà un rilevante aumento di domanda di acqua e, insieme ad altri fattori quali l’età delle infrastrutture e i cambiamenti climatici, sarà responsabile di una notevole pressione sulle infrastrutture idriche presenti. In risposta alla necessità di tempestivi cambiamenti, il gestore del servizio idrico della città (Oslo VAV) ha deciso di finanziare progetti per migliorare la robustezza delle infrastrutture idriche. Il lavoro di tesi si inserisce all’interno del progetto E3WDM, istituito nel 2005 con lo scopo di definire una gestione più efficiente della risorsa idrica di Oslo. L’obiettivo generale della tesi è la creazione di un modello metabolico attraverso il software UWOT (Makropoulos et al., 2008) con lo scopo di rappresentare i consumi idrici di due tipiche tipologie abitative nella città di Oslo. L’innovazione di questo studio consiste nella definizione e nella modellazione della domanda idrica all’interno delle abitazioni ad un livello di dettaglio molto elevato. Il nuovo approccio fornito da UWOT consente la simulazione di differenti strategie di intervento e la successiva gestione ottimale della risorsa idrica in grado di minimizzare i consumi di acqua, di energia e i costi, compatibilmente con la domanda idrica richiesta. Il lavoro di tesi comprende: -La descrizione del software UWOT, in particolare lo scopo del modello, l’innovativo approccio adottato, la struttura e il procedimento per creare un modello del sistema idrico urbano. -La definizione dei dati richiesti per la simulazione dei consumi idrici all’interno delle abitazioni nella città di Oslo e i metodi utilizzati per raccoglierli -L’applicazione del modello UWOT per la definizione dei trend di consumi idrici e la successiva analisi dei risultati

Fluid dynamic analysis of trees influence in dispersion of pollutant in urban street canyon

degli elementi vegetali nella dinamica e nella dispersione degli inquinanti nello street canyon urbano. In particolare, è stato analizzata la risposta fluidodinamica di cespugli con altezze diverse e di alberi con porosità e altezza del tronco varianti. Il modello analizzato consiste in due edifici di altezza e larghezza pari ad H e lunghezza di 10H, tra i quali corre una strada in cui sono stati modellizati una sorgente rappresentativa del traffico veicolare e, ai lati, due linee di componenti vegetali. Le simulazioni sono state fatte con ANSYS Fluent, un software di "Computational Fluid Dynamics"(CFD) che ha permesso di modellizare la dinamica dei flussi e di simulare le concentrazioni emesse dalla sorgente di CO posta lungo la strada. Per la simulazione è stato impiegato un modello RANS a chiusura k-epsilon, che permette di parametrizzare i momenti secondi nell'equazione di Navier Stokes per permettere una loro più facile risoluzione. I risultati sono stati espressi in termini di profili di velocità e concentrazione molare di CO, unitamente al calcolo della exchange velocity per quantificare gli scambi tra lo street canyon e l'esterno. Per quanto riguarda l'influenza dell'altezza dei tronchi è stata riscontrata una tendenza non lineare tra di essi e la exchange velocity. Analizzando invece la altezza dei cespugli è stato visto che all'aumentare della loro altezza esiste una relazione univoca con l'abbassamento della exchange velocity. Infine, andando a variare la permeabilità delle chiome degli alberi è stata trovatta una variazione non monotonica che correla la exchange velocity con il parametro C_2, che è stata interpretata attraverso i diversi andamenti dei profili sopravento e sottovento. In conclusione, allo stadio attuale della ricerca presentata in questa tesi, non è ancora possibile correlare direttamente la exchange velocity con alcun parametro analizzato.

Private sensors and crowdsourced rainfall data: accuracy and effectiveness for monitoring severe events and mapping pluvial flooding in urban areas

The increasing number of extreme rainfall events, combined with the high population density and the imperviousness of the land surface, makes urban areas particularly vulnerable to pluvial flooding. In order to design and manage cities to be able to deal with this issue, the reconstruction of weather phenomena is essential. Among the most interesting data sources which show great potential are the observational networks of private sensors managed by citizens (crowdsourcing). The number of these personal weather stations is consistently increasing, and the spatial distribution roughly follows population density. Precisely for this reason, they perfectly suit this detailed study on the modelling of pluvial flood in urban environments. The uncertainty associated with these measurements of precipitation is still a matter of research. In order to characterise the accuracy and precision of the crowdsourced data, we carried out exploratory data analyses. A comparison between Netatmo hourly precipitation amounts and observations of the same quantity from weather stations managed by national weather services is presented. The crowdsourced stations have very good skills in rain detection but tend to underestimate the reference value. In detail, the accuracy and precision of crowd- sourced data change as precipitation increases, improving the spread going to the extreme values. Then, the ability of this kind of observation to improve the prediction of pluvial flooding is tested. To this aim, the simplified raster-based inundation model incorporated in the Saferplaces web platform is used for simulating pluvial flooding. Different precipitation fields have been produced and tested as input in the model. Two different case studies are analysed over the most densely populated Norwegian city: Oslo. The crowdsourced weather station observations, bias-corrected (i.e. increased by 25%), showed very good skills in detecting flooded areas.