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Particolato aereodisperso e CC-Green-Roof-Lab: sviluppo di uno strumento di gestione ed elaborazione del database delle acquisizioni urbane presso il Politecnico di Torino = Airborne particular matter and CC-Green-Roof-Lab: Development of management and processing tool of the urban acquisition database at Politecnico di Torino stations.

Domenico Mecca

Particolato aereodisperso e CC-Green-Roof-Lab: sviluppo di uno strumento di gestione ed elaborazione del database delle acquisizioni urbane presso il Politecnico di Torino = Airborne particular matter and CC-Green-Roof-Lab: Development of management and processing tool of the urban acquisition database at Politecnico di Torino stations.

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

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Abstract:

Il presente lavoro di tesi si colloca all’interno del progetto CC-Lab che il Dipartimento di Ingegneria per l’Ambiente, il Territorio e le Infrastrutture ha avviato nell’ambito del programma di finanziamento “Dipartimenti d’eccellenza 2018-2022”. Si fa particolare riferimento al CC-Moving-Lab ed al CC-Green-Roof-Lab. Il primo è un laboratorio mobile che, dotato dell’Air Quality Module, sarà in grado di monitorare i principali parametri di qualità dell’aria in diversi siti non raggiunti dalle reti di monitoraggio. Il secondo invece è un laboratorio a cielo aperto ove sarà possibile monitorare, oltre ad altri parametri, l’inquinamento atmosferico nel contesto urbano della città di Torino. L’analisi della strumentazione più idonea per l’installazione sull’AQ-Module e della strumentazione situata presso il Green Roof Lab riguarda la prima parte dell’elaborato. Si analizzano le principali caratteristiche di funzionamento delle sonde per il monitoraggio di materiale particolato, ossidi di azoto ed ozono. Si identificano, a seguito dei rilievi effettuati, i principali dettagli della disposizione delle stesse sull’AQ-Module e dei collettamenti necessari per la loro connessione con la sonda di campionamento. Tra gli scopi del presente lavoro vi è inoltre quello di creare, attraverso la programmazione in Python, uno strumento di elaborazione dei dati grezzi raccolti dai diversi sensori che sia efficiente nelle tempistiche di processing, smart nell’interpretazione della significatività del dato e nella verifica della corretta operatività dei sensori e versatile per la tipologia di dato da trattare e di risultato richiesto. Il prodotto del programma è un database sul quale sono archiviate le elaborazioni effettuate sui dati in input. Tale database è l’oggetto delle analisi e valutazioni svolte nella seconda parte della tesi. Il programma realizzato si rende utile per una preliminare analisi dei dati di tre sonde ospitate presso il Green-Roof-Lab e operative già da ottobre 2018: una stazione meteo e due analizzatori ottici di particolato. La presenza contemporanea di due analizzatori presso il medesimo punto di misurazione permette di effettuare non solo dei confronti sulla diversa sensibilità degli strumenti, ma anche delle verifiche sul loro corretto funzionamento. Viene preso in analisi un caso specifico di anomalia nella convergenza tra le misurazioni effettuate dai due strumenti, valutando le principali differenze e le ipotetiche cause. Due anni di rilevazione di dati con risoluzione temporale dell’ordine dei minuti permettono la realizzazione di un’analisi approfondita dei trend delle concentrazioni di PM2.5 e PM10. Vengono effettuate delle considerazioni in merito alla variazione della concentrazione su base stagionale, mensile, giornaliera e oraria, nonché sulla base dei diversi giorni della settimana con l’obiettivo di valutare l’influenza delle molteplici sorgenti caratteristiche dell’ambiente urbano. Viene inoltre analizzata l’influenza degli effetti che i diversi fenomeni metereologici, tra cui il vento, la pioggia e le condizioni di stabilità atmosferica, producono sulla diluizione dei contaminanti. Il lavoro di analisi, sebbene incentrato sullo studio della distribuzione delle concentrazioni su base temporale, si prefigura come un preambolo ai successivi studi condotti per mezzo dell’AQ-Module, ove verrà ampliato l’orizzonte anche della spazialità del dato.

Relators: Marina Clerico, Matteo Bo, Federica Pognant
Academic year: 2020/21
Publication type: Electronic
Number of Pages: 187
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/16262
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