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Particolato aerodisperso e CC-Moving-Lab: Gestione ed analisi dei dati con confronto tra stazione fissa urbana e stazioni esterne suburbane e rurali = Airborne particulate matter and CC-Moving-Lab: Data management and analysis with comparison between urban fixed station and surburban and rural external stations

Chiara Boanini

Particolato aerodisperso e CC-Moving-Lab: Gestione ed analisi dei dati con confronto tra stazione fissa urbana e stazioni esterne suburbane e rurali = Airborne particulate matter and CC-Moving-Lab: Data management and analysis with comparison between urban fixed station and surburban and rural external stations.

Rel. Marina Clerico, Federica Pognant, Matteo Bo. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Per L'Ambiente E Il Territorio, 2020

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Abstract:

L’inquinamento atmosferico è uno dei principali fattori di rischio legati alla salute a livello mondiale e le conseguenze legate ad esso sono ormai fortemente documentate. Secondo quanto stimato dall’Organizzazione Mondiale della Sanità 9 persone su 10 a livello globale vivono in zone in cui l’aria presenta concentrazioni di sostanze inquinanti aerodisperse non accettabili. Oltre ai critici effetti che comporta alla salute umana, continua a modificare in maniera preoccupante il clima e le sue dinamiche. Il Dipartimento di Ingegneria dell’Ambiente del Territorio e delle Infrastrutture (DIATI) del Politecnico di Torino, rientrato all’interno dell’iniziativa “Dipartimenti di Eccellenza 2018-2022” del MIUR, mira, attraverso il progetto Cambiamenti_Climatici@polito (CC@polito), a ridurre l’effetto che l’inquinamento e i cambiamenti climatici provocano sulla popolazione e gli ecosistemi, tramite sistemi di monitoraggio e analisi dati che permettono di arricchire le conoscenze a riguardo in maniera innovativa e sagace. Grazie ai finanziamenti ricevuti dal MIUR per quest’iniziativa e allo sviluppo del laboratorio integrato CC-Lab@polito, è stata avviata la realizzazione del CC-Moving-Lab, un laboratorio mobile che si compone di due diversi elementi: un VAN, già operativo da settembre 2020, e il MODULO AQ (Air-Quality), un carrello strumentato in fase di completamento. Questo lavoro di tesi si inserisce all’interno del contesto della realizzazione del MODULO AQ, che permette di effettuare misure per la qualità dell’aria e valutazioni sull’inquinamento atmosferico, ricoprendo un ruolo importante per l’acquisizione dei dati, soprattutto in aree nelle quali non sono già presenti stazioni fisse di monitoraggio. In particolare, il presente elaborato rientra nell’ambito della progettazione esecutiva del modulo, in quanto quella preliminare e definitiva sono state oggetto di studi precedenti. È stata seguita la fase di precollaudo degli strumenti che dovranno essere inseriti all’interno del carrello. Questi si occuperanno della misurazione di PM, NOx, O3 e delle condizioni meteorologiche. Per permettere il confronto dei dati registrati dai diversi strumenti si è valutata la necessità di un sistema in grado di elaborare i dati e inserirli all’interno di un database. A questo scopo è stato realizzato un programma attraverso il linguaggio di programmazione Python, che tratta i dati grezzi prodotti dagli strumenti, fornisce indicazioni rispetto ad errori riscontrati in fase di misurazione e restituisce medie orarie, giornaliere e grafici per agevolare successive analisi e valutazioni. Successivamente, sfruttando il programma sviluppato, si è svolta un’analisi spaziale dei parametri di qualità dell’aria, mettendo a confronto diversi strumenti nei contesti urbano, suburbano e rurale. In questo modo, è stato possibile effettuare uno studio preliminare per poter comprendere quali saranno le potenzialità e i vantaggi in termini di flessibilità del MODULO AQ. In particolare, sono stati confrontati i dati raccolti dagli strumenti collocati nel CC-Green-Roof del Politecnico di Torino e quelli collezionati nelle campagne di misura effettuate dall’estate 2019 ad oggi. Dalle elaborazioni dei diversi scenari, non trascurando i problemi che si possono riscontare durante l’utilizzo degli strumenti, emerge l’effettiva possibilità del loro utilizzo in stazioni mobili come il MODULO AQ del CC-Moving-Lab, per il monitoraggio dei parametri relativi alla qualità dell’aria.

Relators: Marina Clerico, Federica Pognant, Matteo Bo
Academic year: 2020/21
Publication type: Electronic
Number of Pages: 167
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Per L'Ambiente E Il Territorio
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-35 - ENVIRONMENTAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/16259
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