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S. Andrei, M. Ferretti, Linnaeambiente Ricerca Applicata, Firenze

RIO 3 -VEG - Ozono e vegetazione: il contributo della ricerca italiana - 24 Novembre 2006. Integrazione di reti di monitoraggio per la stima dei livelli di ozono a scala sub-regionale. L’esempio di Firenze. S. Andrei, M. Ferretti, Linnaeambiente Ricerca Applicata, Firenze

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  1. RIO3-VEG - Ozono e vegetazione: il contributo della ricerca italiana - 24 Novembre 2006 Integrazione di reti di monitoraggio per la stima dei livelli di ozono a scala sub-regionale.L’esempio di Firenze S. Andrei, M. Ferretti,Linnaeambiente Ricerca Applicata, Firenze D. Grechi,ARPAT Dip.to di Firenze F. Lazzaroni,Gaia Servizi, Pisa A. Lupi,ARPAT Dip.to di Firenze A. Nenti,Provincia di Firenze D. Rocchini,TerraData environmetrics, Siena Ricerca finanaziata dalla Provincia di Firenze

  2. Introduzione - La situazione ozono in Toscana “ottenere adeguate informazioni sui livelli di ozono nell'aria e metterle a disposizione della popolazione” …. “…informazioni provenienti da tecniche di modellizzazione o misurazioni indicative” (Direttiva 2002/3/CE ) “.. valutazione….della possibilità di una rete regionale per il biomonitoraggio dell’ozono” (Regione Toscana, 2004) “It is important to extend the monitoring area by integrating the biomonitoring stations”. (Nali et al., 2002. Agriculture, Ecosystems and Environment 90: 277–289)

  3. Obiettivi • Integrare, in Provincia di Firenze, la rete di analizzatori automatici con una rete di biomonitoraggio in un sistema unico, con il quale: • ottenere stime quantitative delle concentrazioni di ozono a scala provinciale (3.512 km2) su un periodo di 5 anni; • fornire le basi per stime delle aree (urbane, forestali, agrarie) potenzialmente a rischio ozono in relazione ai limiti EU e UN/ECE. • Area: 3.512 km2 • Quote: 50-1640 m asl • Popolazione: 962.920 • Uso del suolo: • Urbano: 4.6% • Foreste: 48% • Coltivazioni: 43%

  4. Biomonitoring Network (Nicotiana tabacum Bel W3) Physico-Chemical Network proxy, network data Quantitative, site specific data Concetto SPIMQA Quantitative spatial estimates

  5. 3. Calibration Funzionamento 2. Mapping symptoms 1.O3 symptoms 5. Mapping O3 levels 4. Validation

  6. 2000 2001 2002 2003 Metodi • Campionamento • “in-network” : • 45 stazioni secondo un disegno sistematico (densità obiettivo: 9x9 km), ripartito in 4 pannelli ruotati di 18x18 km • “off-network”: • 5 stazioni di calibrazione • 5 stazioni di validazione “cieca” • Piante: 6 individui di Nicotiana tabacum Bel W3 per stazione • Durata: 5 campagne annuali di 8 settimane ciascuna • Valutazione sintomi: settimanale • Quality Assurance: SOPs, MQOs,DQLs 2004

  7. Elaborazioni • Leaf Injury Index (LII) • LII standardization • Mapping .

  8. Risultati - LII • Media 2000-2003 • Valori annuali

  9. Risultati: ozono e LII

  10. Risultati – Stime delle medie massime settimanali (M1)(µg*m-3) (Wilcoxon Matched Pairs Test: P>0.05) 2000 2001 2002 2003 2004

  11. UN/ECE Esempio di applicazione – Rischio potenziale per le foreste(AOT40, dati in µg*m-3)

  12. Conclusioni • I sintomi fogliari attribuibili ad ozono rilevati ad ogni sito, settimana ed anno (Ferretti et al., 2000, 2004a). • LII significativamente correlato all’esposizione ad ozono (P: 0.018-0.0014) a conferma di precedenti studi (e.g., Lorenzini et al., 1988; Ferretti et al., 1998; Ferretti and Pellegrini, 1998; Nali et al., 2001). • LII predittore significativo delle concentrazioni di ozono (P: 0.0048- 0.0009). Differenze non significative tra misure degli analizzatori automatici e valori stimati. • Evidenti vantaggi dell’integrazione di tecniche diverse per natura, costi e precisione dei risultati. L’una permette all’altra di aumentare il proprio potere informativo. • Con questo sistema è possibile rispettare la Direttiva CE ed ottenere informazioni sull’ozono a scala (sub-) regionale. Diventano possibili analisi di rischio sinora impedite dalla carenza di dati spaziali.

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