Il problema dell’inquinamento atmosferico è uno dei principali fattori di rischio ambientale per la salute umana, soprattutto nelle aree urbane dove risiede oltre il 50% della popolazione mondiale. Il 99% della popolazione mondiale respira aria che supera i limiti di concentrazione di inquinanti raccomandati dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS). In particolare, il biossido di azoto (NO2) è tra i principali inquinanti atmosferici con effetti nocivi sulla qualità della vita delle persone e sulle conseguenze economiche associate.
Per affrontare questo problema, un team di scienziati del gruppo Earth System Services del Dipartimento di Scienze della Terra del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) ha condotto uno studio che dimostra come l’intelligenza artificiale possa essere di grande utilità per ottenere informazioni affidabili sulla probabilità di superamento dei limiti legali di inquinamento atmosferico in tutta la città. Il nuovo metodo combina i risultati di CALIOPE-Urban, un modello unico in Spagna che permette di prevedere l’inquinamento atmosferico ad altissima risoluzione, fino a dieci metri, a diverse altezze e in qualsiasi punto della città, con un ampio database urbano che include osservazioni da stazioni ufficiali di qualità dell’aria, campagne di sensori a basso costo, informazioni sulla densità degli edifici, variabili meteorologiche e una lunga lista di altre informazioni geospaziali.
Il modello CALIOPE-Urban stima la concentrazione di NO2 a livello stradale nella città di Barcellona, ma può essere applicato anche ad altre città o aree metropolitane. Il sistema fornisce informazioni utili sull’impatto del traffico sull’inquinamento atmosferico in ogni quartiere, che sono essenziali per progettare e attuare strategie efficaci di pianificazione e mitigazione per proteggere i cittadini dalle minacce alla salute poste dall’inquinamento atmosferico.
Uno dei principali risultati dello studio è che il quartiere dell’Eixample, il più popolato di Barcellona, è l’area più colpita dalla peggiore qualità dell’aria della città, poiché il 95% della sua superficie ha più del 50% di probabilità di superare il limite medio annuo di NO2 di 40 μg/m3 stabilito dalla Commissione europea (Direttiva europea sulla qualità dell’aria 2008/50/CE).
La combinazione delle previsioni di CALIOPE-Urban con tutti questi dati urbani utilizzando l’intelligenza artificiale permette di migliorare il modello e identificare le aree della città in cui l’attuale sistema di monitoraggio deve essere migliorato, aiutando a ottimizzare le strategie di riduzione dell’inquinamento atmosferico. L’obiettivo della ricerca, pubblicata sulla rivista Geoscientific Model Development, è contribuire a migliorare la gestione della qualità dell’aria nelle aree urbane ottenendo mappe orarie delle concentrazioni di NO2 a livello stradale
Questo studio dimostra come l’uso dell’intelligenza artificiale possa fornire informazioni più affidabili sulla concentrazione degli elementi atmosferici nelle nostre città, in particolare del biossido di azoto (NO2). Questi dati sono fondamentali per migliorare la gestione della qualità dell’aria nelle aree urbane, aiutando a proteggere la salute dei cittadini e a mitigare le conseguenze economiche associate all’inquinamento atmosferico.
Il modello CALIOPE-Urban è stato sviluppato presso il Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) e combina la tecnologia del modello regionale CALIOPE con un modello urbano che considera l’inquinamento atmosferico a livello stradale, utilizzando informazioni sulle emissioni del traffico e dati meteorologici. CALIOPE-Urban fornisce previsioni operative per Barcellona, la Catalogna, la penisola iberica e l’Europa, e fornisce ai cittadini e ai responsabili della qualità dell’aria informazioni utili sull’impatto del traffico sull’inquinamento atmosferico in ogni quartiere.
Questo studio rappresenta un passo importante per la gestione della qualità dell’aria nelle aree urbane, poiché dimostra come l’uso dell’intelligenza artificiale possa migliorare la precisione delle previsioni e delle mappe orarie delle concentrazioni di NO2 a livello stradale. Queste informazioni sono essenziali per progettare e attuare strategie efficaci di pianificazione e mitigazione per proteggere i cittadini dalle minacce alla salute poste dall’inquinamento atmosferico.
Il team di scienziati del BSC-CNS sta già lavorando per estendere il modello CALIOPE-Urban ad altri comuni in collaborazione con varie amministrazioni comunali e regionali. La ricerca continua in questo campo è fondamentale per migliorare la qualità dell’aria nelle nostre città e per proteggere la salute dei cittadini.