{"id":3179,"date":"2025-02-25T12:48:11","date_gmt":"2025-02-25T11:48:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isac.cnr.it\/inquinamento-dellaria-nelle-citta-africane-il-contributo-dei-ricercatori-italiani-al\/"},"modified":"2025-02-25T12:48:27","modified_gmt":"2025-02-25T11:48:27","slug":"inquinamento-dellaria-nelle-citta-africane-il-contributo-dei-ricercatori-italiani-al","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.isac.cnr.it\/en\/inquinamento-dellaria-nelle-citta-africane-il-contributo-dei-ricercatori-italiani-al\/","title":{"rendered":"Inquinamento dell’aria nelle citt\u00e0 africane: il contributo dei ricercatori italiani al monitoraggio e al miglioramento della qualit\u00e0 dell’aria"},"content":{"rendered":"

Da INNOVITALIA<\/a><\/p>\n

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L\u2019inquinamento atmosferico rappresenta una delle principali sfide per le citt\u00e0 africane, dove la rapida urbanizzazione, la crescita demografica e l\u2019industrializzazione concorrono a determinare condizioni critiche per la qualit\u00e0 dell\u2019aria. Le principali fonti di inquinamento includono il traffico veicolare, la combustione di biomassa per uso domestico, le emissioni industriali e la polvere desertica. Le conseguenze di questo fenomeno sono gravi, con un impatto significativo sulla salute pubblica, sull\u2019ambiente e sulla qualit\u00e0 della vita urbana.<\/p>\n

Per affrontare questa problematica, esperti internazionali si sono riuniti nel seminario <\/strong>online \u201cAir Quality Data Analytics and Machine Learning<\/strong>\u201d, organizzato dall\u2019African Society for Air Quality (ASAQ)<\/strong>, per discutere le potenzialit\u00e0 offerte dalle tecnologie di intelligenza artificiale nel monitoraggio della qualit\u00e0 dell\u2019aria.<\/p>\n

Grazie all’invito dell\u2019Addetto Scientifico dell\u2019Ambasciata di Dakar, Dott. Eugenio Cavallo, hanno partecipato all’evento ricercatori dell\u2019Istituto di Scienze dell’Atmosfera e del Clima (ISAC)<\/strong> e dell\u2019Istituto sull’Inquinamento Atmosferico (IIA)<\/strong>, entrambi afferenti al Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR)<\/strong>, dell\u2019Istituto Superiore di Sanit\u00e0<\/strong> e dell\u2019Agenzia per la Protezione dell\u2019Ambiente (ARPA) della Regione Liguria<\/strong>.<\/p>\n

Durante il seminario, i ricercatori italiani hanno presentato i risultati dei loro studi, illustrando esperienze e soluzioni innovative per l\u2019analisi dell\u2019inquinamento atmosferico. Attraverso l\u2019utilizzo di algoritmi di Data Analytics e Machine Learning, hanno mostrato come sia possibile integrare e analizzare grandi quantit\u00e0 di dati ambientali, raccolti sia da sensori terrestri che tramite osservazioni satellitari. Questi strumenti si rivelano fondamentali per il monitoraggio e la gestione della qualit\u00e0 dell\u2019aria, consentendo di identificare i principali fattori inquinanti, prevedere con maggiore precisione le condizioni di rischio e supportare le autorit\u00e0 nell’adozione di misure tempestive per la tutela della salute pubblica e dell’ambiente.<\/p>\n

La significativa partecipazione della comunit\u00e0 scientifica italiana a questo evento sottolinea il ruolo di primo piano che il nostro Paese riveste nella ricerca e nell\u2019innovazione applicata al monitoraggio ambientale. L’adozione di tecnologie emergenti non solo offre soluzioni concrete per migliorare la qualit\u00e0 dell\u2019aria nelle citt\u00e0 africane, ma contribuisce anche allo sviluppo di strategie sostenibili a lungo termine, necessarie per affrontare le sfide globali legate all’inquinamento atmosferico e al miglioramento della qualit\u00e0 della vita.<\/p>\n

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CONTRIBUTI DEI RICERCATORI ITALIANI AL CONVEGNO<\/strong><\/p>\n

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Sezione “Artificial Intelligence (AI) & Machine Learning (ML)”<\/strong><\/p>\n

Air quality and atmospheric aerosol studies: the experience of CNR \u2013 ISAC<\/em><\/strong><\/p>\n

Daniela Cesari, Istituto di Scienze dell’Atmosfera e del Clima, Consiglio Nazionale delle Ricerche<\/em><\/p>\n

Machine Learning for satellite precipitation estimation<\/em><\/strong><\/p>\n

Daniele Casella, Istituto di Scienze dell\u2019Atmosfera e del Clima, Consiglio Nazionale delle Ricerche<\/em><\/p>\n

Interpretable machine learning approaches in atmospheric pollution research<\/em><\/strong><\/p>\n

Roberta Valentina Gagliardi, Istituto Superiore di Sanit\u00e0<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Sezione “Tools for Air Quality Data Analysis & Visualization”<\/strong><\/p>\n

Openair R package: a simple and effective tool for dealing with air quality data<\/strong><\/em><\/p>\n

Andrea Bisignano, Agenzia per la Protezione dell\u2019Ambiente (ARPA), Regione Liguria<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Sezione “Mathematics & Statistics for Data Science”<\/strong><\/p>\n

Receptor-based source apportionment modelling and applications<\/em><\/strong><\/p>\n

Adriana Pietrodangelo, Istituto sull’Inquinamento Atmosferico, Consiglio Nazionale delle Ricerche<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Sezione “Remote Sensing”<\/strong><\/p>\n

Air quality analysis by remote sensing products<\/strong><\/p>\n

Cristiana Bassani, Istituto sull’Inquinamento Atmosferico, Consiglio Nazionale delle Ricerche<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Da INNOVITALIA   L\u2019inquinamento atmosferico rappresenta una delle principali sfide per le citt\u00e0 africane, dove la rapida urbanizzazione, la crescita demografica e l\u2019industrializzazione concorrono a determinare condizioni critiche per la qualit\u00e0 dell\u2019aria. Le principali fonti di inquinamento includono il traffico veicolare, la combustione di biomassa per uso domestico, le emissioni industriali e la polvere desertica. 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