Un estudio de investigación del Politecnico di Milano en la revista Chemosphere ha cuantificado el impacto de las actividades agrícolas en la distribución espacial del polvo fino (PM 2,5) en Lombardía, demostrando que es comparable al impacto de otras fuentes de contaminación bien conocidas, como la urbanización, la industria y el transporte.
Este impacto comparable se encontró no sólo en las áreas rurales sino también cuando se consideran áreas más densamente pobladas.
En particular, la contribución de la agricultura resultó más correlacionada con picos de contaminación que con un aumento de referencia, pero con una duración limitada en el tiempo. Entre los cultivos analizados, mientras que los campos de arroz mostraron un impacto mínimo, los campos de maíz y cereales mostraron una contribución significativa a la contaminación.
Estos resultados se han obtenido utilizando un marco innovador y un modelo basado en datos que incluye la evaluación del impacto de los diferentes usos del suelo en la distribución espacial de la concentración de PM2,5, particularmente adecuado para el análisis de tierras agrícolas, con una mayor precisión. en comparación con los modelos preexistentes.
Para ello, se utilizaron datos de observación de la Tierra mediante satélites y modelos atmosféricos del programa Copernicus para derivar la concentración de PM2,5, mientras que la información sobre el uso del suelo se obtuvo de la base de datos de acceso abierto y del sistema de información agrícola de la región de Lombardía.
Para el análisis se utilizó un innovador sistema GEOAI (Geomatics and Earth Observation Artificial Intelligence), compuesto por una arquitectura de tres pasos, que permite a los investigadores medir e interpretar la dinámica espacial a escala local y comparar los efectos de diferentes usos del suelo sobre la contaminación. . Gracias a este nuevo enfoque, será posible generar nueva evidencia sobre la concentración de contaminantes debidos a actividades agrícolas específicas, como la fertilización y los derrames de estiércol.
Esta investigación se originó en el proyecto D-DUST (Data-driven modeling of particulate with Satellite Technology Aid), con el objetivo de evaluar el potencial, en términos de operatividad, relación costo-eficacia y precisión, de una integración sistemática de datos convencionales en los enfoques tradicionales de monitoreo de PM2.5 basados en estaciones terrestres, con un enfoque en datos satelitales y emisiones de contaminantes relacionados con la agricultura.
El proyecto fue realizado por la Profesora Maria Brovelli y el Dr. Daniele Oxoli, del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, en colaboración con el Profesor Enrico Caiani y el Dr. Lorenzo Gianquintieri, del Departamento de Electrónica, Información e Ingeniería Biomédica del Politecnico di Milano, con Dr. Santoni de la Fondazione Politecnico di Milano y con el profesor Andrea Spinazzè de la Università degli Studi dell'Insubria.
Más información: Lorenzo Gianquintieri et al, Implementación de un modelo GEOAI para evaluar el impacto de las tierras agrícolas en la distribución espacial de la concentración de PM2.5, Quimiosfera (2024). DOI:10.1016/j.chemosphere.2024.141438
Proporcionado por la Universidad Politécnica de Milán
