Undersøgelse:Indvirkningen af ​​landbrugsaktiviteter på PM2,5 i Lombardiet er sammenlignelig med virkningen af ​​urbanisering, industri

En forskningsundersøgelse fra Politecnico di Milano i tidsskriftet Chemosphere har kvantificeret virkningen af ​​landbrugsaktiviteter på den rumlige fordeling af fint støv (PM 2,5) i Lombardiet, og viser, at den kan sammenlignes med virkningen af ​​andre velkendte forureningskilder, såsom urbanisering, industri og transport.

En sådan sammenlignelig virkning blev ikke kun fundet i landdistrikterne, men også når man overvejede tættere befolkede områder.

Især landbrugets bidrag resulterede mere korreleret til forureningsstigninger snarere end til en basislinjestigning, men med en begrænset varighed over tid. Blandt de analyserede afgrøder, mens rismarker udviste en minimal påvirkning, viste majs- og kornmarker et væsentligt bidrag til forurening.

Disse resultater er opnået ved hjælp af en innovativ ramme og en datadrevet model, der inkluderer evaluering af indvirkningen af ​​den forskellige arealanvendelse på den rumlige fordeling af PM2.5-koncentration, særligt velegnet til analyse af landbrugsjord, med en højere præcision sammenlignet med allerede eksisterende modeller.

Til dette formål blev både jordobservationsdata fra satellitter og atmosfæriske modeller af Copernicus-programmet brugt til at udlede PM2.5-koncentrationen, mens information om arealanvendelsen blev hentet fra open access-databasen og landbrugsinformationssystemet i Lombardiet.

Til analysen blev der brugt et innovativt GEOAI (Geomatics and Earth Observation Artificial Intelligence) system sammensat af en tre-trins arkitektur, der gør det muligt for forskere at måle og fortolke rumlig dynamik på lokal skala og sammenligne effekter af forskellig arealanvendelse på forurening. . Takket være denne nye tilgang vil det være muligt at generere ny dokumentation for forureningskoncentrationen på grund af specifikke landbrugsaktiviteter, såsom gødning og gødningspild.

Denne forskning stammer fra D-DUST-projektet (Data-drevet modellering af partikler med satellitteknologi-hjælp) med det formål at evaluere potentialet – med hensyn til funktionalitet, omkostningseffektivitet og nøjagtighed – af en systematisk integration af ikke- konventionelle data ind i de traditionelle PM2.5-overvågningsmetoder baseret på jordstationer, med fokus på satellitdata og landbrugsrelaterede forurenende emissioner.

Projektet blev udført af professor Maria Brovelli og Dr. Daniele Oxoli, fra Institut for Bygge- og Miljøteknik i samarbejde med professor Enrico Caiani og Dr. Lorenzo Gianquintieri, fra Institut for Elektronik, Information og Biomedicinsk Teknik ved Politecnico di Milano, med Dr. Santoni fra Fondazione Politecnico di Milano og med professor Andrea Spinazzè fra Università degli Studi dell'Insubria.

Flere oplysninger: Lorenzo Gianquintieri et al., Implementering af en GEOAI-model til vurdering af landbrugsjords indvirkning på den rumlige fordeling af PM2.5-koncentration, Kemosfære (2024). DOI:10.1016/j.chemosphere.2024.141438

Leveret af Polytechnic University of Milan