Quanto ha inciso la riduzione del traffico stradale durante il lockdown dovuto alla pandemia di COVID-19 sulla diminuzione dei livelli di inquinamento atmosferico a Milano?"
E’ quanto hanno cercato di appurare i tecnici di AMAT E’ quanto hanno cercato di appurare i tecnici di AMAT (Agenzia per la Mobilità Ambiente e Territorio del Comune di Milano) attraverso l’utilizzo di UTAQ.
I dati rilevati dai sistemi automatici di controllo posti ai varchi di accesso di Area B e Area C della città di Milano nel periodo tra metà marzo e fine aprile 2020 hanno evidenziato riduzioni del 50% per i veicoli commerciali e i mezzi pesanti (autobus e camion) e del 70% per le auto. Questa riduzione è stata riprodotta grazie al tool di configurazione delle flotte circolanti e delle riduzioni di traffico disponibile in UTAQ. Le concentrazioni inquinanti calcolate da UTAQ (nel grafico sotto le linee colorate a seconda dell’anticipo della previsione da 24 ore per il day0 a 96 ore per il day3) sono state confrontate con i dati rilevati dalle stazioni di monitoraggio della qualità dell’aria presenti a Milano dal 15 marzo al 30 aprile 2020 (nel grafico sotto la linea blu evidenziata rappresenta la concentrazione media giornaliera misurata nella stazione di Milano Marche).
I risultati ottenuti sono molto incoraggianti e mostrano l’alta affidabilità di UTAQ nel prevedere le concentrazioni dei vari inquinanti fino a 4 giorni dall’analisi anche durante una situazione complessa da simulare come il lockdown. Le migliori performance si sono ottenute per il parametro PM10 per il quale si è ottenuto un errore medio rispetto ai dati osservati non superiore a 1.6 µg/m3 ed R2 di 0.65. Per quanto riguarda il parametro PM2.5 si sono ottenuti valori di correlazione anche superiori del PM10, intorno a 0.70, ma con un errore medio di 5 µg/m3. La sovrastima è dovuta al fatto che il contributo regionale calcolato dal modello europeo del CAMS non tiene conto dell’effetto lockdown calcolando un valore maggiore di particolato secondario soprattutto per il PM2.5. Per gli ossidi di azoto (NO2) si è ottenuta invece una generale sottostima del valore medio (errore medio di -5 µg/m3) con correlazioni intorno a 0.50.
Con il modello UTAQ si è pertanto previsto l’inquinamento a marzo ed aprile 2020 sia senza lockdown (linea rossa nei grafici sotto) sia nella modalità lockdown sopra descritta (linea verde nei grafici sotto), consentendo di stimare in tempo reale l’effetto della riduzione del traffico stradale locale sulle concentrazioni di PM10 e degli altri inquinanti. Va precisato che la componente secondaria del particolato atmosferico (ovvero la frazione di particolato che si forma in atmosfera a seguito di trasformazioni chimico-fisiche di inquinanti gassosi chiamati “precursori”) è compresa solo nella componente regionale di UTAQ (quella calcolata dal CAMS) e non nella componente del traffico locale di UTAQ, per cui le stime ottenute sono cautelative e contemplano solo gli effetti della riduzione del traffico nella città di Milano.
I risultati ottenuti evidenziano una riduzione sulle concentrazioni di PM10 compresa tra 1 µg/m3 e 3 µg/m3, a seconda della stazione di monitoraggio considerata, che corrisponde a una riduzione percentuale sulle concentrazioni medie di periodo compresa tra -3% e -10%. Per quanto riguarda invece il biossido d’azoto, i risultati finali hanno evidenziato una riduzione delle concentrazioni che varia dal -30% circa della stazione di fondo urbano a oltre -40% per le stazioni da traffico, come viale Marche. A fine aprile, con lo spegnimento delle centrali termiche per il riscaldamento degli edifici, tali riduzioni sono divenute ancora più importanti, variando tra -50% e -60% a seconda della stazione di monitoraggio considerata. . As far as nitrogen dioxide is concerned, the final results have shown a reduction in concentrations that varies from around -30% of the urban background station to over -40% for traffic stations, such as viale Marche. At the end of April, with the shutdown of thermal power plants for heating buildings, these reductions became even more important, varying between -50% and -60% depending on the monitoring station considered.