Integrated assessment models to improve urban air quality

Abstract

Currently, air pollution represents one of the main environmental causes of mortality. It is also responsible by cutting lives short, reducing productivity through working days lost across the economy, increasing medical costs, and by considerable economic impacts. Europe's most serious air pollutants in terms of harm to human health are particulate matter, nitrogen dioxide and ground-level ozone. The principal objective of this thesis is to explore the capabilities of Integrated Assessment Modelling tools to cost-efficiently evaluate measures to improve the air quality, and furthermore to develop an urban Integrated Assessment Model (IAM). For this purpose a review of current integrated assessment methodologies to improve air quality, from simple (e.g. scenario approach) to more comprehensive ones (e.g. optimization approach) was done and some application tests were performed. Based on identified advantages of the revised approaches the Integrated Urban Air Pollution Assessment Model (IUAPAM) was designed and evaluated through its application to a selected urban case study (Porto Urban Area) considering different emission scenarios. The developed model is able to reproduce rapidly emission reduction scenarios and to estimate health impacts, making use of Artificial Neural Networks. Moreover, the use of Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) allows including social aspects and ranking air quality measures/scenarios. This research work contributes to a better understanding of the utility of IAM tools that are available to support the air quality decision-making process. IUPAM revealed to be useful to quickly evaluate the effect of local and regional policies focused on air pollution improvement

Atualmente a poluição atmosférica representa uma das principais causas ambientais de mortalidade. Ela é ainda responsável pela redução da esperança média de vida, redução da produtividade devido à redução de dias de trabalho, aumento de custos hospitalares, e por impactos económicos consideráveis. Os poluentes mais relevantes em termos de efeitos na saúde humana são o material particulado, o dióxido de azoto e o ozono troposférico. O objetivo principal da presente tese é o desenvolvimento e teste de um Modelo de Avaliação Integrada (MAI) que permita apoiar a seleção custo-eficiente de medidas de melhoria de qualidade do ar em cidades. Com essa finalidade foi efetuada uma revisão das atuais metodologias de avaliação integrada da qualidade do ar, das mais simples (análise de cenário) às mais complexas (abordagem de otimização), e foram efetuados alguns testes de aplicação que permitiram identificar as principais vantagens e limitações de cada abordagem. Foi desenvolvido um Modelo de Avaliação Integrada à Escala Urbana (MAIEU) que ultrapassa algumas das dificuldades das ferramentas existentes e aproveita as suas vantagens. O modelo foi avaliado através da sua aplicação a um caso de estudo urbano (Grande Porto) e a diferentes cenários de emissões. É capaz de reproduzir rapidamente cenários de redução de emissões, e de estimar os seus impactes na saúde, recorrendo a Redes Neuronais Artificiais. Para além disso, o uso de Análise Multicritério permitiu incluir aspetos sociais e criar uma classificação de medidas/cenários de qualidade do ar. Este trabalho contribui para uma melhor compreensão da utilidade dos MAI, disponíveis para apoiar o processo de tomada de decisão. O MAIEU, revelou ser útil para avaliar rapidamente o efeito de políticas regionais e locais focadas na melhoria da poluição atmosférica à escala urbana