Campagne di monitoraggio dell’aria: i vari tipi

Le prestazioni di un sensore o di uno strumento per la misura e/o il monitoraggio della qualità dell’aria descrivono la sua capacità globale di misura dell’inquinamento. Ma quanto “buono” deve essere un sensore per venire impiegato in una campagna di misurazione? Ciò dipende, naturalmente, dal particolare tipo di applicazione nella quale intendiamo utilizzarlo.

Esistono 5 principali applicazioni, o aree di interesse, per quanto riguarda l’utilizzo di sensori dell’aria esterna: (1) Educazione e informazione; (2) Identificazione caratterizzazione degli hotspot; (3) Rete di monitoraggio supplementare; (4) Monitoraggio dell’esposizione personale; (5) Monitoraggio ufficiale per controllare l’eventuale sforamento dei limiti di legge. Più in dettaglio:

1. Educazione e informazione

Le applicazioni educative utilizzano i sensori di qualità dell’aria come strumenti didattici. Queste applicazione sono incentrate intorno misure informative, volte cioè a fornire una consapevolezza qualitativa. Per esempio, uno strumento potrebbe indicare la presenza o l’assenza di un inquinante con l’accensione di una luce, oppure indicare con dei colori il livello di qualità dell’aria.

Tali misurazioni possono venire usate per comparazioni relative fra i livelli di inquinamento dell’aria in due luoghi diversi (ad es. outdoor e indoor, urbani e rurali, etc.) o in tempi diversi (ad es. del giorno, della settimana, dell’anno, etc.), piuttosto che per la misura di livelli assoluti. Del resto, qualche volta i monitor di qualità dell’aria non forniscono le concentrazioni nelle unità di misura tradizionali.

L’incertezza in questo tipo di misure è abbastanza grande. Anche quando la concentrazione di inquinanti “stimata” è apprezzabilmente più alta o più bassa del suo valore reale quando si usano tali sensori – per cui l’errore sull’accuratezza risulta del 50% (ad es. 10 ppb anziché 15 ppb) – tali dispositivi possono ancora essere utili a educare il pubblico quando la qualità dei dati è meno importante.

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2. Identificazione e caratterizzazione degli hotspot

Le relative campagne utilizzano di solito sistemi di centraline fisse e/o sensori mobili per mappare gli inquinanti e determinare le sorgenti di emissione. Nella maggior parte dei casi, i sensori svolgeranno misurazioni vicino alle sorgenti di emissione, dove le concentrazioni di inquinanti sono solitamente alte. Per applicazioni di questo tipo, una precisione ed un bias del +/-30% sono ragionevoli.

Per esempio, l’obiettivo può venire raggiunto: installando una rete di sensori sottovento a un impianto industriale o ad un porto di grandi navi (cioè il sensore deve venire investito dal vento dopo la sorgente); ponendo una schiera di sensori lungo un’autostrada quasi adiacenti ad essa; collocando i sensori su un veicolo o su una aereo che si muove vicino e lontano una sorgente di emissione.

Un esempio di identificazione e caratterizzazione degli hotspot è stato fornito dal monitoraggio a livello iperlocale effettuato nel 2014 in California dalle auto di Google Street View, che ha permesso la scoperta di “punti caldi” (hotspot) di inquinamento atmosferico in ambito urbano e del fatto che le concentrazioni di inquinanti possono variare costantemente di 5-8 volte all’interno di un singolo isolato.

Il metodo di identificazione degli hotspot urbani usato da Google Pollution.

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3. Rete di monitoraggio supplementare

Si tratta dell’uso di un sistema di sensori di qualità dell’aria a complemento della rete ufficiale di centraline di monitoraggio. Ciò viene fatto installando molti sensori supplementari low-cost in aggiunta alla rete di centraline esistenti, in modo da colmare le lacune di tale rete. Questi sensori aggiuntivi possono venire collocati in una posizione fissa o su piattaforme mobili, a seconda degli obiettivi.

I dati forniti da questa rete di monitoraggio supplementare possono non essere sufficienti per controllare l’eventuale sforamento dei limiti di legge, ma aiuteranno ad identificare delle potenziali sorgenti di inquinamento di un qualche interesse. Le linee guida europee suggeriscono come ragionevoli una precisione ed un bias del +/-30-50% per questo tipo di applicazione.

Infatti, la direttiva 2008/50/EC dell’Unione Europea fa riferimento alle cosiddette “misurazioni indicative”, le quali possono venire usate come complemento alle misurazioni fisse nell’ambito del monitoraggio di legge. I requisiti di prestazione richiesti dal documento per le misurazioni indicative dei vari inquinanti sono riassunte nella segunte tabella (dalla Tabella A, Allegato I della citata Direttiva).

La massima incertezza ammessa dalla Direttiva UE nella misurazione degli inquinanti.

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4. Monitoraggio dell’esposizione personale

Include qualsiasi applicazione volta a monitorare l’esposizione di una persona all’inquinamento dell’aria, spesso per valutare l’impatto di quest’ultimo sulla salute. Esse possono includere misurazioni fatte per proteggere un individuo la cui salute può venire minacciata da un elevato livello di inquinamento o studi di ricerca epidemiologica su un gruppo di persone per capire gli effetti dell’inquinamento.

Gli studi sull’esposizione personale sono stati storicamente progetti di ricerca nei quali le persone indossavano dei dispositivi per misurare la qualità dell’aria mentre svolgevano le proprie attività quotidiane. L’esposizione personale viene oggi stimata con l’Indice di Qualità dell’Aria. Per le applicazioni di esposizione personale, l’obiettivo è una precisione o un bias del +/-30% o migliore.

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5. Monitoraggio ufficiale di legge

Esso include il monitoraggio degli inquinanti i cui livelli sono regolamentati a livello nazionale dalla legge, in modo da determinare se una determinata area soddiafa i livelli di qualità dell’aria o c’è uno “sforamento” dei limiti. In Italia, il monitoraggio ufficiale è svolto dalle ARPA regionali (e Provinciali), attraverso le rispettive reti di centraline fisse, con molte differenze, però, fra regioni diverse.

Per “scoprire” la rete italiana di centraline occorre andare nei siti delle varie singole ARPA.

Questo tipo di monitoraggio richiede requisiti e standard tecnici molto stringenti (ad esempio, la misura del livello di particolato viene effettuata con il metodo gravitometrico) ed è perciò considerato il “gold standard”. Di solito, per garantire il monitoraggio ufficiale di legge, la precisione ed il bias sul monitoraggio di ciascun singolo inquinante non dovrebbero essere superiori al +/-15%.

Le centraline delle ARPA sono classificate in varie tipologie a seconda di ciò che si vuole misurare: Traffico (T); Fondo (U); Industriale (I); ed anche a seconda della zona in cui vengono installate: Urbana (U), Suburbana (S), Rurale (R). Ad esempio, una stazione “ST” indica una centralina collocata in area suburbana per il monitoraggio degli effetti del traffico. Di conseguenza, anche il numero ed il tipo di inquinanti dell’aria monitorati possono differire leggermente da un tipo di centralina all’altra.

Le 9 possibili tipologie di centraline dell’aria secondo la classificazione delle ARPA.

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Le prestazioni suggerite per ciascuna applicazione

Come appena visto, i sistemi di sensori possono venire utilizzati in specifiche applicazioni di misurazione della qualità dell’aria, che possono variare da quelle che richiedono misurazioni relativamente accurate a progetti informali con requisiti minimi di qualità dei dati.

La tabella qui sotto fornisce informazioni su quanto “bene” il sensore deve funzionare in modo che i dati raccolti siano utili. Scoprdunque i quale delle applicazioni illustrate in precedenza descrive meglio lo scopo specifico del tuo monitoraggio. Una volta identificato il tipo appropriato, consulta la tabella, che contiene varie colonne per le più importanti caratteristiche di prestazione richieste.

Esempi di obiettivi di prestazione per varie applicazioni dei sensori di qualità dell’aria.

Come mostrato nella tabella, gli obiettivi di prestazione suggeriti sono diversi per ciascuna delle cinque aree di applicazione (o livelli, se preferite). Il livello V è il più alto livello di qualità considerato, che rappresenta l’applicazione di monitoraggio a scopo normativo. Le applicazioni nei livelli inferiori hanno invece degli obiettivi di prestazione – e conseguenti linee guida – meno rigorosi.

Naturalmente, ulteriori indicatori di qualità dei dati e caratteristiche di prestazione associate sono necessari per il monitoraggio di legge, e potrebbero essere necessari anche per altre applicazioni che richiedono una maggiore qualità dei dati. Infine, vorremmo soffermarci sui principali aspetti – oltre alla calibrazione – che influiscono sulla necessaria qualità dei dati e, di conseguenza, sugli obiettivi di prestazione:

I. Precisione, bias e limite di rilevamento

La precisione misura l’accordo tra misurazioni ripetute in condizioni identiche o sostanzialmente simili. La precisione può essere espressa in termini della cosiddetta “deviazione standard”. La precisione può essere pensata come la dispersione introdotta nei dati da errori casuali (indeterminati) quando uno strumento tenta di misurare più volte la stessa concentrazione di un inquinante.

Il bias indica una distorsione media sistematica o persistente di un processo di misurazione che causa errori in una data direzione. Il bias può essere considerato come un valore fisso che viene sempre aggiunto o sottratto dal valore reale dell’inquinante da parte del sensore. La vera concentrazione dell’inquinante può essere stabilita da un monitor di riferimento situato in prossimità del sensore.

Il limite di rilevamento del sensore è un’altra importante metrica prestazionale da considerare, ma poiché il fabbisogno di limiti di rilevamento può variare tra i progetti, è meglio valutare i requisiti caso per caso. Infatti, un’ampia gamma di fattori influenza le prestazioni del sensore, comprese le interferenze da parte di altri gas e particelle e le tecnologie di funzionamento del sensore stesso.

II. Il tempo di calcolo della media

Il tempo di calcolo della media dei dati è un parametro chiave per le prestazioni, poiché la precisione può essere migliorata quando più dati provenienti un particolare sistema di misurazione vengono usati insieme per determinare una media. I dati vengono spesso mediati o aggregati per facilitare il confronto con le misure di un altro strumento, con i benchmark basati sulla salute o gli standard ambientali.

La media dei dati aiuta a migliorare la qualità, l’utilità e la gestibilità dei dati stessi. Il tipo esatto di calcolo della media dipende dalla domanda particolare alla quale si sta cercando di rispondere. Ad esempio, se si è interessati all’osservazione di un andamento della concentrazione di inquinanti nel corso di un mese, è possibile che si desideri analizzare i dati calcolando la media dei dati su 1 ora (media oraria) o su 24 ore (media giornaliera).

Un ottimo esempio di utilizzo della media oraria: per mostrare il brusco aumento dell’inquinamento da particolato alla mezzanotte del Capodanno 2018 (fonte: Che aria tira?)

In tal modo, sarai ugualmente in grado di vedere come cambiano le concentrazioni, ma la media ridurrà: la quantità di dati con cui stai lavorando a una dimensione gestibile; gli effetti dei valori anomali (i singoli dati che si allontanano dalla media). D’altra parte, se desideri identificare un hotspot di inquinamento, potresti preferire usare un periodo medio più breve – ad es. alcuni minuti – per acquisire la posizione precisa dell’hotspot mentre il sensore si sposta intorno all’area di interesse.

III. Completezza dei dati

La completezza dei dati si riferisce, invece, alla quantità di dati effettivamente ottenuti rispetto alla quantità prevista. Ad esempio, un sensore che funziona correttamente e che fornisce dati per 4 giorni nell’ambito di un test di monitoraggio di 5 giorni avrà una completezza dei dati dell’80%. La completezza dei dati è la chiave per produrre dati rappresentativi di alta qualità.

I dati mancanti possono ostacolare in modo significativo le analisi, riducendo al minimo la forza delle conclusioni tratte. Non a caso, la guida dell’Agenzia di Protezione dell’Ambiente (EPA) statunitense prevede, per i dati raccolti per il rispetto dei limiti di legge, l’obbligo di raggiungere il 75% di completezza dei dati nel periodo richiesto (ogni ora, ogni giorno, ogni trimestre, ogni anno).

Solitamente, le riduzioni della completezza dei dati sono dovute a: problemi di trasmissione dei dati, come ad esempio nel caso di connessione wireless; errori di archiviazione dei dati; perdita di potenza nell’alimentazione del sensore e il tempo necessario per il successivo riavvio; la necessità di calibrazioni frequenti o di lunga durata; il fatto che lo strumento è offline per la riparazione, etc.

 

Riferimenti bibliografici

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