Dino Zardi

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Studio di processi di trasporto di pollini in valli montane
Laureandi magistrali in meteorologia ambientale, ingegneria per l'ambiente e e il territorio, fisica (2022)
venerdì 20 maggio 2022

L’Unità Botanica Ambientale del Centro di Ricerca e Innovazione della Fondazione Edmund Mach, in collaborazione con il Parco Nazionale dello Selvio, Settore trentino ed il supporto di APPA Trento, sta svolgendo su incarico di PAT uno studio sulla qualità biologica e chimica dell’aria in Val di Rabbi (AiRabbi 2020, 2021, 2022). 

Nell’ambito di tale studio si propone una collaborazione con il Gruppo di Fisica dell’Atmosfera del Dipartimento di Ingegneria Civile Ambientale e Meccanica dell'Università degli Studi di Trento al fine di realizzare un modello di trasporto aereo e deposizione di particolato e pollini basato sui dati raccolti nella campagna di misure 2022. Maggiori dettagli relativi al progetto sono di seguito riportati. 

 

Modellazione del trasporto aereo e deposizione di particolato grossolano (>2.5 µm) e pollini in siti montani. Caso studio in Val di Rabbi - Parco Nazionale dello Stelvio, settore trentino. 

Il settore trentino del Parco Nazionale dello Stelvio (di seguito “Parco”) ha un'estensione di circa 170 km2 e comprende le testate delle valli di Peio e di Rabbi, nella porzione nord-occidentale della Provincia di Trento. Nello specifico la Val di Rabbi ha una superficie di 138 km2, un range altitudinale tra i 750 e i 3450 m s.l.m., un orientamento generale sud-est nord-ovest e si collega verso nord-ovest con la Val Martello e la Val di Peio con tre differenti valli secondarie di testata.

Nel 2020 il Parco ha promosso uno studio sulla qualità biologica e chimica dell’aria, e a tale scopo ha richiesto la collaborazione dell’Unità Botanica Ambientale del Centro di Ricerca Innovazione della Fondazione Edmund Mach (FEM) e dell’Agenzia per la Protezione dell’Ambiente di Trento (APPA TN). Lo studio è stato avviato nell’estate del 2020 con misure di biossido di azoto, ozono, particolato grossolano e pollini in tre siti in Val di Rabbi, posti tra i 1300 ed i 2000 m s.l.m. Considerate le caratteristiche dei siti di studio, si è optato per utilizzare dei campionatori passivi (passam ag https://www.passam.ch/), che non richiedono corrente elettrica, sono di facile gestione, costi contenuti, con risoluzione temporale dei dati ottenuti di 1-2 settimane. Lo studio è proseguito anche nell’estate 2021, ma si è deciso di non misurare ulteriormente il biossido di azoto in quanto le concentrazioni rilevate nell’anno precedente erano risultate molto basse, al limite della rilevabilità; è stato invece aggiunto un sito a Bagni di Rabbi dove, oltre ad ozono, particolato e pollini rilevati con i campionatori passivi, è stato installato un campionatore attivo volumetrico tipo Hirst per il campionamento dei pollini presenti in aria.

Lo studio proseguirà nel 2022 focalizzandosi sui seguenti aspetti:

  • verranno monitorati il particolato grossolano (PM2.5-80µm) ed i pollini presenti in atmosfera mediante campionatori passivi Sigma-2 (VDI 2119, 2013) basati sul principio di sedimentazione gravitazionale;
  • i campionamenti avverranno nel periodo giugno - settembre, con cadenza settimanale, in sei siti in Val di Rabbi posti a differente esposizione e quota, da 1300 a 2000 m s.l.m.: Bagni di Rabbi, Còler, Malga Maleda alta, Malga Cercena bassa, Malga Stablet, Malga Terzolasa.
  • a Bagni di Rabbi verrà nuovamente impiegato il campionatore attivo volumetrico tipo Hirst che consente di ottenere valori di concentrazione giornaliera di pollini in atmosfera (UNI EN 16868, 2019);
  • il particolato verrà analizzato da passam ag tramite microscopia ottica automatizzata, con classificazione delle particelle per colore (chiare, di origine naturale; scure, di origine antropica) e classe di dimensione (2,5-5, 5-10, 10-20, 20-40, 40-80, 80-160µm). 
  • i pollini verranno analizzati presso FEM, basandosi sull’osservazione al microscopio ottico delle caratteristiche morfologiche dei granuli pollinici che consentono l’identificazione dei taxa e la quantificazione del tasso di sedimentazione;
  • i siti di campionamento verranno dotati di una stazione meteorologica per l’acquisizione di dati relativi a intensità e direzione del vento, temperatura dell’aria, umidità relativa e precipitazione;
  • la disponibilità dei dati micrometeorologici consentirà di sviluppare un algoritmo di modellazione per la stima del trasporto aereo e deposizione di particolato e pollini nell’area di studio.

 

Lo studio della qualità dell’aria in Val di Rabbi è di interesse (i) per fornire evidenze scientifiche relativamente al pregio ambientale dell’area del Parco, e (ii) per approfondire le conoscenze sulle dinamiche di trasporto aereo del particolato in una zona montana orograficamente complessa.

Inoltre i dati raccolti sono utili in una valutazione di qualità dell’aria connessa alla salute in un’ottica di One Health. 

 

  1. Nell’ambito della collaborazione tra le parti interessate allo svolgimento del presente studio vi è interesse comune e opportunità per realizzare iniziative di formazione in termini di tesi di laurea e/o di dottorato. I temi da sviluppare saranno multidisciplinari, riguardanti vari aspetti, dal lavoro in campo per la gestione dei siti di misura di qualità chimica e biologica dell’aria e di variabili meteorologiche, all’analisi microscopica dei campioni pollinici (supervisione FEM), allo sviluppo di modelli di trasporto aereo e deposizione di particolato e pollini (supervisione UniTN).

 

 

  1. Bibliografia

UNI EN 16868 (2019). Ambient air - Sampling and analysis of airborne pollen grains and fungal spores for networks related to allergy - Volumetric Hirst method. ICS 13.040.20. 

VDI 2119 (2013). Ambient air measurements. Sampling of atmospheric particles > 2.5 μm on an acceptor surface using the Sigma-2 passive sampler. Characterization by optical microscopy and calculation of number settling rate and mass concentration. ICS: 13.040.01. Beuth Verlag, Berlin. Germany.

Proposte di tesi in collaborazione con MeteoBlue
Laureandi magistrali in meteorologia ambientale, ingegneria per l'ambiente e il territorio, ingegneria energetica, fisica. 
martedì 15 giugno 2021

​4000 weather stations worldwide.
1.1. METHODOLOGY :
 

• generate Multi-model calculations from a selected range of models based on 2 years of data. (Alternative: received Multi-model calculations from meteoblue for the 4000 weather stations)
 

• "train " 2 historic models (NEMS30, ERA5) to recalculate temperature based on the multi-model data. The training can be done with 2-3 different methods.
 

• evaluate the accuracy of the training data on these 4000 weather stations;
 

• extrapolate the training to the last 10 years.

• evaluate the accuracy of the training data on these 4000 weather stations for the past 10 years.

1.2. QUALITY CONTROL: 
Bias correction;
Event detection
Risk analysis. 
1.3. CONTACT for data: meteoblue

1.4. SCOPE: could be bachelor if all data provided by meteoblue and only one training method and accuracy needed to be done .


 

2. Development of methods to backward engineer historical WIND simulation and reanalysis data based on 1 year of hourly and daily measurement data from 4000 weather stations worldwide.

2.1. METHODOLOGY :Same process as with 1.

2.2. QUALITY CONTROL: 

• Detection of missing values

• Detection of Bias
 

• Detection of other Errors (snow melt, oscillation , position change)
 

2.3. CONTACT for data: meteoblue

2.4. SCOPE: could be bachelor if all data provided by meteoblue and only one training method and accuracy needed to be done .

3. Development of automated routines for testing UHI effect of different city planning scenario variations.
 

3.1. METHODOLOGY :Same process as with 1.

3.2. QUALITY CONTROL: 

• Detection of missing values

• Detection of Bias
 

• Detection of other Errors (snow melt, oscillation , position change)
 

3.3. CONTACT for data: meteoblue

3.4. SCOPE: could be bachelor if all data provided by meteoblue and only one training method and accuracy needed to be done . SINCE precipitation is more complex, this rather seems a Master Thesis.

4. Influence of atmospheric parameters on visual acuity (SEEING) at several astronomic telescope locations 

4.1. METHODOLOGY : 

4.1.0. Use existing Astronomy seeing data from 1 telescopes. 

4.1.1. Factor analysis
4.1.1.1. Examine all individual factors
4.1.1.2. Investigate multi-factorial relationships:
4.1.2. Method analysis.
4.1.2.1. compare different methods.
4.1.2.2. define best practices.
4.1.3. Select analysis on selected locations.
4.1.3. Find 10-30 locations with "Seeing” data
4.1.3. Download data

4.1.4. Analysis for other locations
4.1.5. Identify the main factors.
4.1.6. Applications
4.1.7. Conclusions. 

4.2. QUALITY CONTROL: 
• Correlation
• Detection of Bias
• others. To be determined.
4.3. CONTACT for data: meteoblue

meteoblue has stored 2 years of atmospheric data for 30 telescope locations
4.4. SCOPE: could be bachelor if all data provided by meteoblue and only one training method and location needed to be done . SINCE 30 location  is more complex, this rather seems a Master Thesis.