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Romeo Danielis Università degli Studi di Trieste

Inquinamento atmosferico urbano e trasporto stradale in Europa. Una analisi di cluster e di regressione tra nazioni e città. Romeo Danielis Università degli Studi di Trieste.

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Presentation Transcript


  1. Inquinamento atmosferico urbano e trasporto stradale in Europa. Una analisi di cluster e di regressione tra nazioni e città Romeo Danielis Università degli Studi di Trieste

  2. Obiettivo: Valutare l’evidenza empirica relativamente alla relazione tra l’inquinamento atmosferico ed il funzionamento del sistema dei trasporti in Europa • Quanto sono ampie le differenze in termini di inquinamento atmosferico tra le nazioni e le città europee? • C’è qualche regolarità spaziale nei livelli di inquinamento? • Quale correlazione esiste tra l’inquinamento atmosferico e le caratteristiche del sistema dei trasporti (automobili per abitante, il prezzo della benzina o altre caratteristiche socio-economiche di una nazione o città quali densità, ricchezza, temperatura)? • In che modo i diversi sistemi istituzionali o politiche di trasporto influiscono sui livelli di concentrazione degli inquinanti?

  3. Due difficoltà • Prima difficoltà: una non-corrispondenza nella dimensione spaziale • L’inquinamento atmosferico è un fenomeno locale, molto differenziato all’interno di una città o di un quartiere\strada • Il sistema dei trasporti ha una dimensione spaziale più ampia, anche sovra-urbana • A quale livello di aggregazione studiare la relazione? Nazione? Città?

  4. Due difficoltà • Seconda difficoltà: la disponibilità e la comparabilità dei dati • armonizzazione: per i dati ambientali dalla European Environmental Agency per per le statistiche ambientali dalla European Commission. • i dati sono raccolti a livello nazionale ma con metodologie spesso diverse • Carenza di dati sui veicoli, condizioni di traffico, mezzi pubblici, ecc.

  5. Dati ambientali • European Air Quality database system, AIRBASE, a European AIR quality database managed by the European Topic Centre on Air Quality and Climate Change (ETC/ACC), under contract to the European Environmental Agency (EEA). • Disponibile in internet (http://air-climate.eionet.eu.int/databases/airbase/index_html). • 32 nazioni, inclusi 24 EU Stati membri + altri paesi europei; dati per il 2003.

  6. Scelta delle centraline • per localizzazione: • urbane • suburbane • rurali • per tipo di sorgente • traffico • industriali • sottofondo

  7. Scelta degli inquinanti Criterio: il traffico è la fonte prevalente in ambito urbano • Particolato PM10 • Ozono O3 • Biossido di Azoto NO2 • Benzene • SO2: non considerato perché in via di forte riduzione Periodo: gennaio 2003-dicembre 2003 Scaricati: 18-21 novembre, 2005.

  8. Analisi a livello di nazione e di città 1 • Calcolo della concentrazione media, del valore massimo registrato e del numero medio di sforamenti a partire dai dati sulle singole centraline

  9. Analisi a livello di nazione e di città 2 • Analisi dei cluster (SPSS – complete linkage (furthest neighbor: cluster con il più alto livello di omogeneità interna ed eterogeneità esterna – standardizzati con i valori z)

  10. Analisi di regressione lineare 3 • Legami di correlazione statistica tra gli indicatori ambientali e gli indicatori economico-trasportistici

  11. Particolato PM10 • Maggiore evidenza di correlazioni statistiche con la mortalità o morbidità • Emesso direttamente o di formazione indiretta (NOx, SO2, COV) • Diametro 10 o 2,5 micron

  12. Particolato PM10 Dal 1/1/2005 Media annuale: 40 Sforamenti: 35

  13. Particolato PM10 • I paesi nordici nel primo e secondo gruppo • I paesi mediterranei nel terzo e quarto • I paesi dell’est sparsi • I più ricchi paesi dell’est (Polonia e Slovenia in coda)

  14. Ozono O3 • Deriva da un processo di ossidazione foto-chimica in presenza di luce e temperature elevate • Deriva dai precursori: NOx e COV • Allontanato (“scavenged”) dal NOx

  15. Ozono O3

  16. Ozono O3 • La differenza tra i valori medi non è molto elevata • Austria e Svizzera nel gruppo dell’Italia (in prevalenza Nord)

  17. Biossido di Azoto NO2 • Importante come precursore ma anche in sé per gli effetti tossicologici

  18. Biossido di Azoto NO2 Media annuale: 40 dal 2010

  19. Biossido di Azoto NO2 • non c’è un pattern spaziale: paesi EE nel primo gruppo; un paese nordico nell’ultimo • Eterogeneità ed importanza dei fattori locali • Difficile da ridurre

  20. Benzene • A temperatura ambiente è un liquido, ma rapidamente evapora • Fonti antropiche a bassi livelli • Fonti principali: combustione, rifornimento combustibili, sigarette • Cancerogeno • Difficoltà di individuare soglie e valori limite: 5 ppmiliardo (Direttiva EU)

  21. Benzene 5 ppm nel 2010

  22. Benzene

  23. Tre inquinanti congiuntamente

  24. Cluster di città. Solo per il PM10 • Cluster 1: molte città finlandesi, inclusa la capitale. Il resto città di media e piccolo dimensione • Cluster 2: molto ampio, include molte città tedesche e due capitali (Copenhagen e Dublino) • Cluster 4, 5 and 6 una media annuale nei limiti, ma diversi sforamenti. Include Londra, Madrid, Athene, Parigi e Budapest. • Cluster 7 e 8: molte citta spagnole ed italiane, compresa Roma, assieme a varie città dell’Europa dell’est. • Cluster 9 e 10: medie annuali elevate e molti sforamenti. Torino, Tessalonicco, Nicosia, Cordova, Lisbona, Cracovia

  25. Analisi di regressione lineare a livello di nazione: indicatori socio-economici, geografici e di trasporto • richezza : PIL pro capite • motorizzazione: numero di automobili per 1000 abitanti • costo: il prezzo della benzina senza piombo • densità: populazione per chilometro quadrato • latitudine: della città capitale • temperatura: temperatura media annuale della città capitale • Mancanti: anzianità dei veicoli, tecnologia dei motori, mezzi pubblici (ampiezza rete, tipo di veicoli)

  26. Analisi di regressione lineare a livello di nazione

  27. Analisi di regressione lineare a livello di città • Fattori climatici e culturali • Importanza della costante • Reddito e popolazione (densità)

  28. Conclusioni • La relazione tra l’inquinamento atmosferico ed il sistema dei trasporti è colta solo in parte in queste regressioni (R2 aggiustati bassi e costante molto significativa) • Principali evidenze: • La densità è una determinante importante, probabilmente attraverso la congestione • Il numero di veicoli è correlato con l’inquinamento ma in modo debole

  29. Conclusioni • Il reddito pro-capite risulta spesso come la variabile più importante. La correlazione è negativa. La ricchezza permette di mantenere bassi i livelli di inquinamento (migliore tecnologia, miglior trasporto pubblico) • Il prezzo della benzina è correlato negativamente • Fattori geografici e meteorologici giocano un ruolo soprattutto nel caso dell’ozono e, in minor misura, del biossido di azoto (climatici o culturali, organizzativi?)

  30. Grazie per l’attenzione!

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