Inquinamento atmosferico
Lo studio è focalizzato su cinque città portuali italiane: Genova, Ancona, Civitavecchia, Bari e Brindisi. La fattibilità del protocollo di studio è stata ottenuta grazie al contributo delle autorità locali che hanno fornito i dati necessari.
Le attività sono articolate in due macro temi (il primo è propedeutico al secondo)
- stimare il carico di emissioni delle attività navali con il maggior dettaglio possibile riguardo al tipo di nave e alla fase di navigazione vicina al porto (manovra) e nella fase di sosta;
- valutare l’esposizione della popolazione all’inquinamento atmosferico con una risoluzione spaziale sufficiente per studi epidemiologici di impatto sulla salute; analizzare la tendenza delle concentrazioni nel tempo per cogliere i possibili benefici delle misure attuate per ridurre l’inquinamento atmosferico.
È stato previsto un framework metodologico in 6 fasi. Le attività delle prime tre fasi sono state completate; le attività delle fasi 4, 5 e 6 saranno completate nel corso del 2025.
Fase 1: Valutazione dettagliata delle emissioni marittime
Utilizzando il software Bottom Up Harbor (BUH), che implementa la metodologia di riferimento europea, si è ottenuto un quadro estremamente dettagliato delle emissioni legate alla navigazione per tipo di nave e fase operativa correlata. È quindi possibile rappresentare adeguatamente le peculiarità di ciascun porto e l’impatto relativo, anche stagionale, dei principali determinanti del traffico navale (ad esempio, crociera vs merci).
Fase 2: Analisi delle tendenze della qualità dell’aria nel lungo periodo, considerando le variazioni stagionali e meteorologiche
Sono state analizzate 35 stazioni di monitoraggio, scelte in base a criteri specifici, come il fatto che avessero dati disponibili per almeno 7 anni e che fossero completi. Per capire meglio le tendenze, sono stati usati due metodi:
- Test di Kendall Stagionale non parametrico: Questo è un test statistico che aiuta a capire se la qualità dell’aria sta migliorando o peggiorando nel tempo, tenendo conto delle variazioni stagionali.
- Modelli Additivi Generalizzati (GAM): Questi modelli permettono di analizzare in che modo diversi fattori (come la meteorologia o le politiche per ridurre l’inquinamento) influenzano la qualità dell’aria. I GAM sono utili perché permettono di considerare relazioni complesse tra i fattori, anche quando non è noto come questi fattori siano esattamente collegati tra loro. Inoltre, i GAM usano una tecnica chiamata “funzioni di smussamento”, che aiuta a comprendere meglio i dati anche quando le relazioni non sono lineari.
Fase 3: Studio dei livelli di inquinamento osservati in funzione di velocità e direzione del vento
In un porto, le condizioni meteorologiche possono variare notevolmente durante il giorno e nel corso delle stagioni, influenzando al contempo la variabilità spaziale e temporale delle concentrazioni di inquinanti. Durante i periodi di alta attività portuale, l’impatto del vento è particolarmente significativo. Nelle giornate di calma, le emissioni dalle navi e dalle attività portuali possono accumularsi, portando a picchi di inquinamento, mentre i giorni con vento moderato o forte possono disperdere questi inquinanti, riducendo il loro impatto. Ma ci sono anche altri processi che possono portare a interessanti dipendenze delle concentrazioni dalla velocità del vento.
Per comprendere meglio la relazione tra vento e qualità dell’aria, è quindi fondamentale utilizzare strumenti di monitoraggio che misurano simultaneamente la velocità e la direzione del vento, insieme alle concentrazioni di inquinanti specifici. Questi dati possono informare le politiche ambientali e le pratiche operative nei porti, contribuendo a una gestione più sostenibile delle risorse e a migliorare la salute pubblica nelle comunità circostanti.
Fase 4: Valutazione dell’esposizione alla qualità dell’aria su base spaziale di 1 km²
In questa fase, verranno creati modelli matematici avanzati (chiamati modelli bayesiani) che permettono di analizzare la qualità dell’aria in modo molto preciso, sia in termini di tempo che di spazio, con una risoluzione di 1 km². Questi modelli utilizzeranno un approccio chiamato INLA-SPDE, che aiuterà a stimare la concentrazione di particolato e del biossido di azoto, due degli inquinanti più comuni. In parallelo, viene svolta un’analisi per confrontare questo approccio con altri modelli che usano algoritmi di intelligenza artificiale, come la random forest, adatti per analizzare grandi quantità di dati.
Fase 5: Valutazione della variabilità spaziale degli inquinanti su piccola scala
L’obiettivo è analizzare come varia l’inquinamento a livello molto dettagliato (ad esempio, su aree di 100 x 100 metri) per capire meglio l’influenza delle fonti locali, come il traffico navale o altre attività vicine. Per farlo, verranno usati i Modelli additivi generalizzati (GAM), in grado di individuare l’effetto di diversi fattori (detti predittori) sull’inquinamento. Questi predittori includeranno variabili legate, per esempio, all’impatto della navigazione. I risultati dei modelli a risoluzione più alta (100 x 100 metri) verranno confrontati con quelli ottenuti da modelli meno dettagliati, che utilizzano una griglia di 1 km².
Per misurare le performance del modello, verranno usati vari strumenti statistici.
Fase 6: caso studio di Civitavecchia
L’obiettivo del caso studio di Civitavecchia è quello di sviluppare modelli ad alta risoluzione spaziale utili alla stima dell’esposizione della popolazione al particolato e ai suoi macro e micro componenti.
Per maggiori informazioni visita la sezione casi di studio.
