Un nuovo modello di qualità dell'aria aiuterà i previsori della qualità dell'aria a prevedere i livelli di ozono superficiale fino a 48 ore in anticipo e con meno risorse, secondo un team di meteorologi.

Il metodo, chiamata regressione in una mappa auto-organizzante (REGiS), pesa e combina modelli statistici sulla qualità dell'aria abbinandoli a modelli meteorologici previsti per creare previsioni probabilistiche sull'ozono. A differenza degli attuali modelli di trasporto chimico, REGiS può prevedere i livelli di ozono fino a 48 ore in anticipo senza richiedere una potenza di calcolo significativa.

Nikolaj Balašov, che ha recentemente conseguito il dottorato in meteorologia presso la Penn State, ha progettato questo nuovo metodo esplorando la relazione tra inquinanti atmosferici e variabili meteorologiche.

Poiché i livelli di ozono sono più alti nelle aree densamente popolate, in particolare sulla costa occidentale degli Stati Uniti, il modello aiuta i previsori della qualità dell'aria e i decisori ad allertare i residenti in anticipo e promuove metodi di mitigazione, come il trasporto pubblico, nel tentativo di evitare condizioni che favoriscano la formazione di livelli di ozono malsani.

"Se possiamo prevedere il livello di ozono in anticipo, allora è possibile che possiamo fare qualcosa per combatterlo, " ha detto Balashov. "L'ozono ha bisogno della luce solare ma ha anche bisogno di altri precursori per formarsi nell'atmosfera, come le sostanze chimiche presenti nelle emissioni dei veicoli. Ridurre l'uso dei veicoli (nei giorni in cui il tempo è favorevole alla formazione di concentrazioni di ozono dannose) ridurrà il livello di emissioni che contribuiscono a livelli più elevati di inquinamento da ozono".

Questo nuovo strumento per le previsioni sulla qualità dell'aria consente la valutazione di vari scenari di inquinamento da ozono e offre informazioni su quali modelli meteorologici possono peggiorare gli episodi di inquinamento da ozono superficiale. Per esempio, temperature superficiali più elevate, condizioni di asciutto e velocità del vento più leggere tendono a portare a una maggiore ozono superficiale. I ricercatori hanno pubblicato i loro risultati sul Journal of Applied Meteorology and Climatology.

L'ozono è uno dei sei inquinanti atmosferici comuni identificati nell'Environmental Protection Agency Clean Air Act. Respirare l'ozono può scatenare una serie di problemi di salute, compresa la BPCO, dolore al petto e tosse, e può peggiorare la bronchite, enfisema e asma, secondo l'EPA. Può anche causare danni ai polmoni a lungo termine.

L'ozono superficiale è designato come un inquinante, e l'EPA ha recentemente ridotto la soglia media giornaliera massima di 8 ore da 75 a 70 parti per miliardo in volume. Ciò ha suscitato una maggiore necessità di previsioni accurate e probabilistiche, disse Balasov.

I modelli attuali sono costosi da eseguire e spesso non sono disponibili nei paesi in via di sviluppo perché richiedono misurazioni precise, competenza e potenza di calcolo. REGiS funzionerebbe ancora nei paesi che mancano di queste risorse perché si basa su statistiche e dati storici sul tempo e sulla qualità dell'aria. Il metodo combina una serie di approcci statistici esistenti per superare i punti deboli di ciascuno, risultante in un tutto che è maggiore della somma delle sue parti.

"REGiS mostra come metodi di intelligenza artificiale relativamente semplici possono essere utilizzati per prevedere le previsioni di fenomeni meteorologici, come l'inquinamento atmosferico, sulle previsioni meteorologiche globali esistenti e disponibili gratuitamente, " ha detto George Young, professore di meteorologia, Penn State e consigliere laureato di Balashov. "L'approccio statistico adottato in REGiS, il riconoscimento del modello meteorologico che guida i modelli statistici specifici del modello, può portare vantaggi sia in termini di efficienza che di abilità in una serie di applicazioni di previsione".

REGiS è stato valutato nella San Joaquin Valley in California e nelle parti nordorientali del Colorado, dove Balashov ha testato il suo metodo utilizzando metriche statistiche standard. La scorsa estate, il modello è stato utilizzato nell'area di Filadelfia come strumento operativo di previsione della qualità dell'aria insieme ai modelli esistenti.

Durante le sue precedenti ricerche in Sud Africa, Balashov si interessò per la prima volta allo studio dell'ozono e della sua relazione con i fenomeni meteorologici El Niño e La Niña.

"Mi sono ispirato a studiare l'ozono perché ho visto quanta connessione potrebbe esserci tra i modelli meteorologici e l'inquinamento atmosferico, " ha detto Balashov. "Mi sono reso conto che c'era una relazione molto forte e che potevamo fare di più per esplorare questa connessione tra meteorologia e inquinamento atmosferico, che può aiutare a fare previsioni, soprattutto in luoghi che mancano di modelli sofisticati. Con questo metodo, puoi fare previsioni sulla qualità dell'aria in luoghi come l'India e la Cina".