Progetto

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AgrImOnIA è un progetto di indagine ambientale con lo scopo di approfondire l’impatto dell’agricoltura sulla qualità dell’aria in Italia. I risultati verranno elaborati utilizzando metodi avanzati di data science, geostatistica e machine learning.

AgrImOnIA

AgrImOnIA – Agriculture Impact On Italian Air è un progetto di indagine ambientale ideato dall’Università di Bergamo in partnership con Leibniz University Hannover, Università degli Studi Milano -Bicocca, Università degli Studi di Torino, finanziato da Fondazione Cariplo per la sua utilità sociale.

Il progetto ha lo scopo di approfondire l’impatto dell’agricoltura sulla qualità dell’aria in Italia. I risultati verranno elaborati utilizzando metodi avanzati di data science, geostatistica e machine learning.

Azioni

Emissioni di ammoniaca e concentrazioni di PM.
Esiste un ampio consenso scientifico sul fatto che il bestiame e i fertilizzanti sono responsabili di circa il 95% delle emissioni di ammoniaca. Dopo alcune reazioni chimiche nell’atmosfera, l’ammoniaca si trasforma principalmente in particolato fine noto come PM2.5. Poiché il PM2.5 è un composto piuttosto stabile, a causa della limitata circolazione dell’aria nella regione Lombardia, e più in generale nella Pianura Padana, le concentrazioni delle polveri sono spesso elevate.

Selezione e acquisizione di data set ad elevata complessità e dimensionalità.
Verranno utilizzati Open Data disponibili da diverse fonti, inclusi dati satellitari raccolti nell’ambito del progetto Copernicus. I dati sono caratterizzati da diverse risoluzioni spazio-temporali e fonti di incertezza.

Creazione di mappe spazio-temporali.
Verranno realizzate mappe, ad alta risoluzione nello spazio e nel tempo, in grado di valutare localmente il ruolo e l’impatto del settore agricolo sulle concentrazioni di particolato sottile.

Condivisione dei dati e dei risultati della ricerca.
I dati utilizzati verranno integrati e armonizzati in un unico data set che verrà reso pubblico secondo le politiche di Open Research Data. I risultati delle analisi verranno condivisi con la comunità scientifica e di cittadini tramite la pubblicazione su riviste scientifiche in modalità Open Access, la partecipazione a convegni e per mezzo di comunicazioni pubblicate su questo sito web nella pagina News e i canali social del progetto (Facebook e Twitter).

Applicazione di metodi di data science per l’analisi dei dati.
Modelli statistici spazio-temporali e algoritmi di machine learning verranno implementati per lo studio della relazione tra emissioni inquinanti del settore agricolo e concentrazioni di PM, tenendo in considerazione l’effetto della meteorologia e della conformazione geografica della regione Lombardia.

Analisi di scenario.
Verrà valutato l’impatto in termini di concentrazioni di PM attese in caso di riduzione delle emissioni di ammoniaca dal settore agricolo derivanti, per esempio, da nuove pratiche di gestione del letame e dall’introduzione di coltivazioni biologiche. Gli scenari da valutare verranno discussi con gli stakeholder.

Moduli operativi (WP) e compiti

Costruzione del data set relativo alla regione Lombardia.

COMPITI: selezionare, acquisire, armonizzare e, infine, integrare dati provenienti da diverse fonti per la regione Lombardia in un unico data set. Le fonti dati includeranno le tradizionali reti di monitoraggio sulla qualità dell’aria e inventari delle emissioni, ma anche fonti dati innovative come ad esempio i dati satellitari raccolti nell’ambito del progetto Copernicus (emissioni varianti nel tempo, utilizzo del suolo), dati meteorologici e dati di mobilità ottenuti grazie alla tecnologia delle applicazioni smartphone (app).

Costruzione del data set relativo allo stato federato della Bassa Sassonia.

COMPITI: selezionare, acquisire, armonizzare e, infine, integrare dati provenienti da diverse fonti per stato federato della Bassa Sassonia in un unico data set. Le fonti dati includeranno le tradizionali reti di monitoraggio sulla qualità dell’aria e inventari delle emissioni, ma anche fonti dati innovative come ad esempio i dati satellitari raccolti nell’ambito del  progetto Copernicus (emissioni varianti nel tempo, utilizzo del suolo), e dati meteorologici.

Applicazione di modelli.

COMPITI: applicare modelli statistici spazio-temporali e tecniche di machine learning ai dati contenuti nei due data set ottenuti dal WP1 e WP2, e quindi relativi alla regione Lombardia e allo stato federato della Bassa Sassonia.

 

Analisi di scenario.

COMPITI: confrontare il comportamento dei modelli sviluppati nel WP3 per la regione Lombardia e per lo stato federato della Bassa Sassonia. Valutare, inoltre, l’impatto in termini di concentrazioni di PM attese sulla società in diversi scenari che prevedono la riduzione delle emissioni di ammoniaca dal settore agricolo. Delineare, quindi, gli scenari con le parti interessate. 

 

Gestione del progetto.

COMPITI: svolgere tutte le attività necessarie per una corretta gestione del progetto di ricerca e quindi pianificare, organizzare, organizzare e gestire le risorse per portare a termine con successo del progetto nei tempi predefiniti.

Comunicazione.

COMPITI: creazione e gestione di un sito web e di social media account; organizzazione del kick-off meeting; partecipare a eventi scientifici come Bergamo Scienza e Notte Europea dei Ricercatori; organizzazione del workshop finale.

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