La speciazione chimica del PM2.5 in due maggiori città della zona montana e pedemontana Alpina: analisi del trasporto locale, regionale e transfrontaliero

L’inquinamento atmosferico rappresenta una tematica di fondamentale importanza e attualità. Le più recenti linee guida sulla qualità dell’aria della WHO stimano che l’inquinamento atmosferico sia responsabile di 800000 morti premature e 7 milioni di decessi annui. In virtù della sua complessità chimica e dimensionale, il materiale particolato (PM) rappresenta l’inquinante atmosferico con maggiore rilevanza tossicologica, inserito inoltre dalla IARC nel gruppo 1 delle sostanze cancerogene nel 2013. Attualmente, l’agenzia europea dell'ambiente stima che il 58% e il 92% delle stazioni monitoraggio della qualità dell’aria nei paesi dell’EU-27 superi rispettivamente gli standard imposti dalla WHO di PM10 (15 µg m-3) e PM2.5 (5 µg m-3). A livello globale si stima che il 99% della popolazione viva in un ambiente in cui tali valori sono superati. La Pianura Padana rappresenta un hotspot dell’inquinamento dell’aria, a causa delle sue caratteristiche orografiche, che limitano la dispersione degli inquinanti, e delle forti pressioni antropiche che la contraddistinguono. Nel presente lavoro di tesi, è stata analizzata la speciazione chimica (specie ioniche solubili, carbonio elementare e carbonio organico, composizione elementare, principali traccianti organici di sorgenti specifiche) di campioni di PM2.5 (266 filtri in fibra di quarzo) campionati nelle aree pedemontana (Conegliano, TV) e montana di fondovalle (Belluno, BL) della Regione Veneto tra gennaio 2023 – novembre 2023. I dati della speciazione chimica e dei maggiori gas inquinanti atmosferici (NOx, NO2, NO, O3) sono stati successivamente impiegati per ricostruire la variabilità stagionale e giornaliera e correlati con le variabili metereologiche per identificare possibili relazioni. Infine, la direzionalità delle sorgenti è stata valutata dai dati di vento misurati in stazioni meteorologiche a terra attraverso Conditional Bivariate Probability Functions, mentre le potenziali aree sorgente a scala regionale sono state identificate attraverso Potential Source Contribution Functions con retrotraiettorie calcolate da modello NOAA/ARL HYSPLIT.