E’ stato pubblicato sulla rivista Arabian Journal of Geosciences un articolo nel quale è stato proposto un nuovo approccio metodologico per lo studio della variabilità stagionale dei rapporti tra le concentrazioni simultanee di differenti frazioni di particolato atmosferico. Dall’analisi dei dati presenti in letteratura è stato possibile evidenziare l’esistenza di una correlazione tra la variabilità stagionale e la variabilità dei rapporti di concentrazione di PM
Oggigiorno, vi è un crescente interesse per il particolato atmosferico (PM) a causa del suo effetto sull’ambiente, sulla qualità dell'aria e sulla salute pubblica. Il PM è una miscela molto complessa ed eterogenea di particelle solide e liquide sospese in aria. Le sorgenti del PM comprendono una vasta gamma di tipologie. In genere, le particelle ultrafini ( quali PM2.5 e PM1, particelle di aerosol con diametro aerodinamico inferiore rispettivamente a 2,5 e 1 micron) sono prodotte principalmente da processi di combustione e/o alla conversione gas-solido in atmosfera, invece le particelle coarse (come il PM10, particelle di aerosol con diametro aerodinamico inferiore a 10 micron) provengono prevalentemente da fonti naturali come le eruzioni vulcaniche, polveri desertiche, la sospensione del suolo per effetto del vento oppure da attività antropiche.
Il lavoro presenta un approccio di clustering basato su l’uso di un diagramma triangolare (fig.1) che ha consentito di studiare la variabilità stagionale dei rapporti delle concentrazioni simultanee di differenti frazioni di particolato atmosferico. In particolare, dall’analisi dei dati considerati e presenti in letteratura, è stato possibile evidenziare una preponderanza della frazione coarse durante le stagioni calde ed una prevalenza delle frazioni fini ed ultrafini nelle stagioni fredde.
Per informazioni
Antonio Speranza, CNR-IMAA, antonio.speranza at imaa.cnr.it
Rosa Caggiano, CNR-IMAA, rosa.caggiano at imaa.cnr.it
Vito Summa, CNR-IMAA, vito.summa at imaa.cnr.it
Approfondimenti
Speranza, A., Caggiano, R., Margiotta, S., Summa, V., & Trippetta, S. (2016). A clustering approach based on triangular diagram to study the seasonal variability of simultaneous measurements of PM10, PM2. 5 and PM1 mass concentration ratios. Arabian Journal of Geosciences, 9(2), 1-8.