L’uso di modelli di calcolo per simulare i livelli di rumore generati dalle attività di un aeroporto consente di:
- Stimare il rumore in zone non coperte da stazioni di misura;
- Generare mappe acustiche, quali le curve annuali di isolivello dell’indicatore LVA e mappe utili anche alla stima della popolazione esposta;
- Valutare il presumibile impatto di scenari futuri per comprendere i possibili effetti di misure antirumore allo studio.
ARPA Lombardia dispone di un software che risponde ai requisiti indicati nel documento 29 ECAC.CEAC "Report on Standard Method of Computing Noise Contours around Civil Airports", come riportato nella Direttiva Europea 2002/49/CE. Il modello utilizzato, l’Integrated Noise Model (IMN) sviluppato dalla US FAA (Federal Aviation Administration) è un modello statistico, fornisce cioè una stima mediata sul lungo periodo, basandosi su un giorno medio caratterizzato da valori medi di numero e tipologia di operazioni aeree, nonché di parametri meteorologici medi.
Al fine di ottenere un adeguato livello di accuratezza, i modelli richiedono una quanto più precisa descrizione delle condizioni da simulare, attraverso una numerosa serie di dati di ingresso che riguardano:
- Il parco velivoli operanti presso l’aerostazione;
- Dati Noise Power Distance (NPD), che riportano l’andamento dei descrittori di rumore (tipicamente SEL e LAmax) in funzione della distanza e delle varie configurazioni di potenza di un determinato tipo di aereo;
- Performance Data (PD) per ciascun tipo di velivolo: forniscono il valore dei parametri di potenza e assetto di volo per ogni operazione, al fine di ottenere i valori richiesti nelle tabelle NPD;
- rotte di decollo e atterraggio nominali, ed eventuale dispersione rispetto alle stesse;
- numero di movimenti per tipo di aereo per ciascuna rotta nel periodo scelto per il calcolo;
- dati operazionali e procedure di volo per ciascuna rotta (incluse le informazioni sulla massa, il livello di potenza, le velocità e la configurazione durante i vari segmenti di volo);
- dati dell’aeroporto (condizioni meteorologiche medie, il numero e orientamento delle piste).
Il risultato di una simulazione modellistica è necessariamente caratterizzato da un certo grado di incertezza che risulta dalla composizione dell’incertezza intrinseca al modello (dovuta alla incapacità di descrivere perfettamente fenomeni fisici molto complessi) e di quella associata ai dati di ingresso.
Esempio di simulazione modellistica: calcolo delle curve isofoniche per l’aeroporto di Orio per l’anno 2013
