tratto da https://ambientenonsolo.com/limpatto-dellagricoltura-sulla-qualita-dellaria-della-pianura-padana/
L’impatto dell’agricoltura sulla qualità dell’aria della Pianura padana
Le emissioni del settore agricolo, in particolare degli allevamenti, hanno un forte impatto sulla qualità dell’aria e la salute pubblica. Spesso però vengono ignorate nelle politiche pubbliche, sia a livello regionale che europeo. Una serie di nuovi studi guidati dal CMCC – Fondazione Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici -, in collaborazione con Legambiente Lombardia, mostra l’importanza dell’impatto dell’inquinamento agricolo nella Pianura Padana, con importanti implicazioni per le scelte politiche.
Nonostante la parziale sospensione del settore dei trasporti e delle attività industriali durante i lockdown del 2020 dovuti all’epidemia di COVID-19, i livelli di particolato nell’atmosfera nel nord Italia sono rimasti elevati. Questo evento, sorprendente quanto significativo, evidenzia come l’inquinamento atmosferico da particolato sia una delle principali preoccupazioni per la salute del pianeta e delle persone.
Tuttavia, le politiche che affrontano questo tipo di emissioni tendono a concentrarsi su trasporti e industria, nonostante ci siano prove sempre più evidenti che anche l’agricoltura svolga un ruolo significativo.
Nell’ambito del progetto INHALE, in collaborazione con Legambiente Lombardia e l’Università Bocconi, i ricercatori del CMCC hanno condotto una serie di studi per valutare l’impatto delle attività agricole sulla salute umana nella Pianura Padana, al fine di valutare le principali modalità di inquinamento e i possibili miglioramenti della qualità dell’aria derivanti da riduzioni ipotetiche delle emissioni.
In un recente studio del CMCC – The formation of secondary inorganic aerosols: A data-driven investigation of Lombardy’s secondary inorganic aerosol problem – i ricercatori hanno sfruttato la riduzione delle emissioni non agricole durante il lockdown per analizzare la complessa relazione tra emissioni di ammoniaca, biossido di azoto e concentrazioni di aerosol inorganici secondari, utilizzando tecniche di machine learning.
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