Il danno dell'ozono inizia come un puntino, che sono macchie puntiformi scure, visibile sul lato sinistro di questa foglia di fagiolo a scatto. Le macchie marroni più estese con anelli gialli sulla parte superiore e sul lato destro di questa foglia sono la prova di un grave danno da ozono. Crediti:Danica Lombardozzi, Centro Nazionale per la Ricerca Atmosferica
L'ozono è un costituente atmosferico che colpisce non solo la salute umana ma anche la vegetazione, specie annuali. Così, l'ozono può avere un impatto sull'uso del suolo e dell'acqua. Rilevare aumenti e diminuzioni dell'ozono e di altri componenti all'interno di una determinata area o periodo di tempo è difficile. Come mai? Il segnale dell'ozono è sommerso da variazioni o cicli naturali. Ora, i ricercatori hanno sviluppato un metodo per ottimizzare la capacità di rilevamento del segnale della qualità dell'aria su gran parte degli Stati Uniti continentali. Il loro metodo utilizza scale di media spaziale e temporale.
Il nuovo metodo di rilevamento del segnale della qualità dell'aria potrebbe migliorare la comprensione e la capacità dei ricercatori di monitorare le tendenze della qualità dell'aria. Può essere applicato non solo ai dati sull'ozono superficiale, ma anche a un'ampia gamma di dati modellati o osservativi.
Lavorando con dati sull'ozono superficiale simulati e osservati negli Stati Uniti che coprono un periodo di 25 anni, i ricercatori hanno analizzato come l'entità della variabilità dei dati dovuta alla meteorologia dipendesse dalla scala spaziale (chilometri) o temporale (anni) su cui sono stati mediati i dati. Poiché si sono concentrati sull'estensione della regione e sui tempi necessari per ottenere un chiaro segnale del cambiamento della qualità dell'aria all'interno del set di dati, hanno effettivamente determinato il rischio di ottenere un campione insufficientemente rappresentativo quando si calcola la media dei dati su una regione o un intervallo di tempo troppo piccolo.
Come previsto, hanno scoperto che la media su un'area e un arco di tempo più grandi, che riduce il "rumore" della variabilità naturale, aumenterà la precisione di rilevamento del segnale. La scoperta più saliente dei ricercatori è stata che in gran parte degli Stati Uniti continentali, potrebbero ottenere la capacità di rilevamento del segnale più sensibile combinando strategicamente specifiche scale di media spaziale e temporale. In altre parole, hanno sviluppato un modo per identificare sistematicamente il "punto debole" di un set di dati, il numero di chilometri e anni su cui calcolare la media dei dati in modo da rilevare il segnale nel modo più efficiente. Per i segnali più difficili da rilevare, hanno raccomandato di calcolare la media dei dati su un periodo di 10-15 anni e su un'area che si estende fino a diverse centinaia di chilometri.
