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Stimare l'esposizione all'inquinamento atmosferico utilizzando dati derivati dal traffico telefonico mobile

24/06/2020 07:30

L’utilizzo di BigData permette di migliorare le stime dell’esposizione agli inquinanti atmosferici e quindi può anche servire a stimare meglio gli effetti sulla popolazione di tale esposizione

L’inquinamento atmosferico che colpisce fortemente le nostre città risente molto delle emissioni locali e delle strutture urbane; per valutare l’esposizione a tale inquinamento non si è soliti considerare però la mobilità della popolazione all’interno della città.

Tra gli obiettivi del progetto BEEP (Big Data in Epidemiologia Ambientale ed Occupazionale) vi è proprio quello di migliorare la stima delle concentrazioni di inquinanti e valutare l'effetto di tali concentrazioni sull'esposizione della popolazione, utilizzando informazioni sulla posizione e sulla mobilità della stessa, grazie a metodologie aggiornate basate su BigData.

All’interno del progetto, in 5 aree metropolitane italiane (Torino, Milano, Roma, Bari e Palermo), è stato applicato un modello di trasporto chimico, che ha ricostruito le concentrazioni orarie in atmosfera di 4 inquinanti (biossido di azoto, ossigeno, PM2.5 e PM10) a 1Km di risoluzione, per il triennio 2013-2015. Questo modello è stato alimentato con gli inventari locali delle emissioni e con campi meteorologici realizzati mediante il sistema di previsioni WRF.

I livelli di concentrazione derivati dal modello sono stati quindi combinati spazio-temporalmente con i dati di presenza della popolazione derivati dai flussi di traffico della telefonia mobile (chiamate, SMS, Internet) relativi ai mesi di marzo e aprile 2015. Sono state quindi stimate le esposizioni.

Il confronto con i dati provenienti dalle reti regionali di qualità dell’aria ha mostrato come le simulazioni modellistiche tendano a sottostimare le concentrazioni osservate di biossido di azoto, PM2.5 e PM10 ed a riprodurre correttamente i livelli di ozono.

I valori di esposizione evidenziano differenze tra i diversi inquinanti e tra le 5 città, particolarmente per gli inquinanti gassosi, e periodi durante i quali i picchi di esposizione coinvolgono il totale della popolazione. Le variazioni geografiche dipendono da condizioni climatiche, fonti di emissione locali e processi fotochimici. Sono stati inoltre osservati significativi gradienti temporali di esposizione.

Combinare dati ambientali ad alta risoluzione e dati dinamici di distribuzione della popolazione delle città ha permesso di valutare come cambia l’esposizione della popolazione, evidenziando differenze e peculiarità delle 5 città studio.

L’utilizzo di BigData ha permesso quindi di migliorare le stime dell’esposizione e quindi potrà avere un impatto positivo anche sulle stime di effetto.

Per approfondimenti leggi “A multi-city air pollution population exposure study: Combined use of chemical-transport and random-Forest models with dynamic population data

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