A hatásamezőgazdaság aszennyezés Lombardiában ahhoz hasonlíthatóurbanizációhozipar és ai szállítás. Ez derült ki egy tanulmányból Politecnico di Milano – megjelent a Chemosphere folyóiratban -, amely számszerűsítette a mezőgazdasági területeknek a finom részecskék (PM2.5) koncentrációjának térbeli eloszlására gyakorolt hatását Lombardiában, bemutatva, hogy ez mennyire hasonlítható össze más, sokkal jobban ismert szennyezőforrásokéval. és tanulmányozták, például ipari üzemeket, városi területeket vagy úthálózatot. Ez az összehasonlítható hatás nem csak a vidéki területeken jelentkezett, hanem a sűrűbben lakott területeken is – magyarázták a kutatók.
A projekt menedzsere Maria Brovelli professzor és Daniele Oxoli mérnök, a Milánói Műszaki Egyetem Építő- és Környezetmérnöki Tanszékéről, Enrico Caiani professzorral és Lorenzo Gianquintieri mérnökkel együttműködve, a Politechnika Elektronikai, Információs és Biomérnöki Tanszékéről. Milánó, Dr. Santoni, a Milánói Polytechnic Foundation munkatársa és Andrea Spinazzè professzor, az Insubria Egyetem munkatársa.
A kutatócsoport különösen azt találta, hogy a mezőgazdasági területek hatása összefügg az ipari és városi területeken mértnél intenzívebb szennyezési csúcsokkal, amelyek időtartama korlátozott volt. Az egyes vizsgált növények közül a rizsföldek hatása elhanyagolható, míg a gabona- és kukoricatermő területek esetében jelentősebb. Ezeket az eredményeket egy innovatív keretrendszeren és egy olyan adatvezérelt modellen keresztül kaptuk, amely magában foglalja a különböző földhasználatok PM2,5-koncentráció területi eloszlására gyakorolt hatásának értékelését, hogy elemezze a mezőgazdasági földterületek szerepét, amelyek érzékenysége sokkal nagyobb, mint az előzetesen. meglévő modellek.
Ebből a célból a PM2,5 koncentráció mérésére szolgáló Kopernikusz program műhold adatait és légköri modelljeit elemezték a nyílt hozzáférésű földhasználati adatbázissal és a Lombardia Régió mezőgazdasági információs rendszerével együtt. Az elemzéshez egy innovatív Geoai (Geoai és Föld-megfigyelő mesterséges intelligencia) rendszert használtam, amely háromlépcsős architektúrából áll, amely lehetővé teszi a térbeli dinamika lokális szintű megragadását és értelmezését, így összehasonlítva az eltérő felhasználáshoz kapcsolódó hatásokat. terület szennyezéséről.
A tudósok biztosítják, hogy ennek az új megközelítésnek köszönhetően a jövőben lehetséges lesz bizonyítékokat generálni a szennyező anyagok koncentrációiról, amelyek összefüggésben állnak az egyes mezőgazdasági tevékenységekkel, például a szórással és a műtrágyázással.
A munka a Fondazione Cariplo által finanszírozott D-Dust kutatási projekt – Részecskék adatvezérelt modellezése Satellite Technology Aid segítségével – részeként született, amelynek célja az volt, hogy értékelje a származtatott hozzájárulást – a működőképesség, a költséghatékonyság és a pontosság tekintetében. a nem szokványos adatok szisztematikus integrációjából a hagyományos, rögzített földi érzékelőkön alapuló részecske-megfigyelési megközelítésekbe, különös tekintettel a műholdalapú becslésekre és a mezőgazdasággal kapcsolatos kibocsátásokra.