Come per le previsioni meteorologiche, esistono modelli per prevedere i livelli di inquinamento atmosferico e la qualità dell'aria. Esistono molti modelli di previsione che richiedono una maggiore complessità rispetto ai modelli di previsione meteorologica. Questi modelli sono simulazioni matematiche di come gli inquinanti trasportati dall'aria si disperdono nell'aria (1).
Perché sono necessarie informazioni sulla qualità dell'aria
L'inquinamento atmosferico si verifica quando l'aria circostante contiene gas, polveri, fumi o odori in quantità tali da essere dannosi per la salute di uomini e animali o da causare danni a piante e materiali.
L'inquinamento atmosferico è uno dei grandi killer del nostro tempo. Si stima che l'aria inquinata sia responsabile di circa 7 milioni di morti all'anno in tutto il mondo: circa 3 milioni a causa dell'inquinamento atmosferico domestico e 4 milioni a causa dell'inquinamento atmosferico ambientale (esterno) (2) (3). I dati hanno dimostrato che l'inquinamento atmosferico a livello mondiale è collegato a:
- 19% di tutti i decessi per cause cardiovascolari
- 24% dei decessi per cardiopatia ischemica
- 21% dei decessi per ictus
- 23% dei decessi per cancro ai polmoni(4)
Inoltre, l'inquinamento atmosferico esterno sembra essere un importante fattore di rischio per i disturbi del neurosviluppo nei bambini (5) e per le malattie neurodegenerative negli adulti (6).
Con il tributo economico, ecologico e umano che l'inquinamento atmosferico comporta, la tecnologia di previsione è un impegno sempre più importante.
Vantaggi delle informazioni e delle previsioni sull'inquinamento atmosferico
La previsione dell'inquinamento atmosferico è un investimento utile a più livelli: individuale, comunitario, nazionale e globale. Una previsione accurata aiuta le persone a pianificare il futuro, riducendo gli effetti sulla salute e i costi associati.
Quando le persone sono consapevoli delle variazioni della qualità dell'aria che respirano, dell'effetto degli inquinanti sulla loro salute e delle concentrazioni che possono causare effetti negativi, c'è una maggiore probabilità di motivare cambiamenti sia nel comportamento individuale che nelle politiche pubbliche (7) (8).
Questa consapevolezza ha il potenziale di creare un ambiente più pulito e una popolazione più sana. Anche i governi si avvalgono della previsione precoce per stabilire procedure volte a ridurre la gravità dei livelli di inquinamento locali (9).
Accuratezza nella previsione della qualità dell'aria
Quando si prevede la qualità dell'aria, ci sono molte variabili da considerare, alcune delle quali sono piuttosto imprevedibili. Ad esempio, le autorità di Pechino talvolta ordinano la chiusura di impianti a carbone e fabbriche e vietano l'uso di una parte dei milioni di veicoli registrati in città (10).
I livelli di inquinamento atmosferico sono fortemente correlati alle condizioni meteorologiche locali e alle emissioni inquinanti nelle vicinanze (11) (12). Tuttavia, anche il trasporto a lungo raggio dell'inquinamento - attraverso i venti forti - è un fattore di influenza significativo e deve essere preso in considerazione quando si prevedono le letture locali dell'AQI (13).
La previsione della qualità dell'aria, quindi, non solo comporta le difficoltà delle previsioni meteorologiche, ma richiede anche dati e conoscenze su:
- concentrazioni ed emissioni locali di inquinanti
- Concentrazioni ed emissioni di inquinanti provenienti da località distanti
- Movimenti e possibili trasformazioni degli inquinanti
- Venti prevalenti
I numerosi fattori in gioco nella previsione della qualità dell'aria fanno sì che la previsione dell'inquinamento atmosferico sia sia soggettiva che oggettiva.
Tecniche di previsione della qualità dell'aria
Esistono molti modelli di previsione di questo tipo e tutti richiedono una maggiore complessità rispetto ai modelli di previsione meteorologica. Questi modelli sono simulazioni matematiche del modo in cui gli inquinanti trasportati dall'aria si disperdono nell'aria.
Previsioni meteorologiche
Il primo passo per un'accurata previsione della qualità dell'aria è un'eccellente previsione meteorologica. Le previsioni meteorologiche possono essere suddivise in tre categorie principali: climatologia, metodi statistici e modelli tridimensionali (3-D).
Climatologia
La climatologia utilizza il passato come indicatore del futuro. Questo metodo si basa sulla relazione tra specifiche condizioni meteorologiche e livelli di inquinamento, e quindi può essere molto monodimensionale. Questo metodo viene spesso esteso per includere la corrispondenza tra modelli meteorologici e modelli di inquinamento. Questo metodo presenta molte limitazioni e viene visto come uno strumento complementare ad altri metodi di previsione.
Metodi statistici
L'associazione tra qualità dell'aria e clima può essere quantificata con metodi statistici. I tre più comunemente utilizzati sono:
- Albero di classificazione e regressione (CART) è progettato per classificare i dati in gruppi dissimili. Il software identifica le variabili correlate ai livelli di inquinamento ambientale. I dati vengono utilizzati per prevedere le concentrazioni in base alle condizioni meteorologiche e alle concentrazioni di inquinanti correlate.
- Analisi di regressione stima le relazioni tra le variabili. Analizzando i dati storici, si creano associazioni tra i livelli di inquinamento e le variabili meteorologiche. Il risultato è un'equazione che può essere utilizzata per prevedere i livelli di inquinamento futuri.
- Reti neurali artificiali utilizzano tecniche di apprendimento adattivo e di riconoscimento dei modelli. Gli algoritmi basati sul computer sono progettati per simulare la capacità del cervello umano di riconoscere i modelli. Si tratta probabilmente del metodo più adatto per la previsione dell'inquinamento, grazie al suo approccio multidimensionale.
Uno svantaggio dei metodi statistici di cui sopra è che presuppongono la stabilità dei processi che influenzano la qualità dell'aria. Pertanto, qualsiasi cambiamento drastico delle emissioni o del clima (a breve o a lungo termine) ridurrà notevolmente l'accuratezza di queste tecniche. Esistono metodi più complessi che cercano di tenere conto di queste carenze. Si tratta dei cosiddetti modelli tridimensionali.
Modelli tridimensionali (3-D)
I modelli tridimensionali rappresentano matematicamente tutti i processi importanti che hanno un impatto sui livelli di inquinamento dell'aria esterna. I modelli tridimensionali simulano l'emissione, il trasporto e la trasformazione dell'inquinamento atmosferico utilizzando diversi sottomodelli, tra cui:
- Modello di emissione: Simula la distribuzione spaziale delle emissioni da fonti naturali e umane.
- Modello meteorologico: Crea un modello di traiettoria per prevedere i livelli di inquinamento ambientale utilizzando il modello meteorologico 3-D e i dati sulle emissioni.
- Modello chimico: Esamina la trasformazione dell'inquinamento primario (emesso) in inquinamento secondario per determinare il risultato dell'inquinante (14).
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