Qualità dell’aria in ambito urbano: un aiuto dai semafori intelligenti

Come sappiamo l’inquinamento atmosferico tocca le sue criticità più elevate in ambito urbano, dove tutte le tipologie di sorgenti di emissione di inquinanti, sommano i loro effetti, ulteriormente aggravate dalla climatologia urbana e dal fenomeno tutto urbano, denominato UHI (Urban Heating Island), o “Isola di Calore Urbano”

In sostanza infatti, nelle città sono presenti tutte le tre grandi tipologie di sorgenti di emissione in atmosfera come:

• Sorgenti puntiformi: corrispondenti a ciminiere con quote di rilascio superiori ai 40-50m, normalmente ubicate alle periferie delle città, ma spesso anche inurbate, come centrali termoelettriche, raffinerie, impianti chimici, cementifici, inceneritori, etc.
• Sorgenti areali: corrispondenti prevalentemente ai sistemi di riscaldamento e climatizzazione dei settori residenziale e terziario, oltre che a zone artigianali e commerciali con emissioni a quote di rilascio vicine al suolo o comunque entro alcune decine di metri di altezza dal suolo.
• Sorgenti lineari: quelle indubbiamente più difficili da controllare essendo legate al traffico veicolare, di per se “mobile e non georeferenziato ed anche ai tratti stradali urbani ed alla loro collocazione, con quote di rilascio delle emissioni in atmosfera a quota suolo.

Ed è proprio il traffico automobilistico, legato strettamente ai tratti stradali, con i quali determina proprio le citate “sorgenti lineari“, ad essere una delle fonti sia di inquinamento atmosferico locale che di emissioni di gas serra su scala globale e dei cambiamenti climatici, ad essere uno degli ambiti più difficili da affrontare, richiedendo azioni differenziate e sinergiche tra loro. Un tema che ho avuto modo di affrontare oramai molti anni fa in un progetto didattico che ho avuto il piacere di ideare e di ccordinare, con CNR IBIMET, LaMMA-Regione Toscana, ENEA ed istituzioni locali del territorio del Valdarno (vedi post “Educazione ambientale: finalmente diventa materia a scuola e la mia mente ritorna…“).

L’ideazione di quel progetto l’avevo fatta proprio con uno dei ricercatori italiani come Giovanni Gualtieri (CNR IBIMET), uno dei massimi esperti a livello nazionale, negli studi del rapporto tra flussi di traffico,  parametri meteo, come velocità e direzione del vento, geometria dei tratti stradali e dell’altezza degli edifici che li contornano, che può dare origine ai cosiddetti “canyon stradali” (vedi immagine a destra), oramai fino dagli anni ’90. Una serie di studi che Gualtieri ha portato avanti specificatamente proprio all’area metropolitana di Firenze, nei quali il ricercatore ha cercato di modellizzare (decrivendolo matematicamente), il contributo dell’inquinamento atmosferico causato dal traffico veicolare nelle aree urbane, con riferimento alle caratteristiche geometriche dei siti e alla morfologia dei luoghi, integrandolo in un sistema GIS (sistema informativo geografico), per consentire l’uso di coordinate spaziali per descrivere la struttura delle aree urbane, delle reti stradali e della distribuzione degli inquinanti in atmosfera. L’ultimo di questa serie di studi fu pubblicato nel 2010 sulla rivista internazionale “Springer” (link articolo). E’ proprio la scarsa fluidità dei flussi di traffico, gli ingorghi e le code nelle strade più trafficate dei centri urbani a rendere l’aria sempre più irrespirabile per gli abitanti delle metropoli, con effetti sempre più devastanti a livello sanitario.

In un simile contesto, un ulteriore fattore aggravante giunge dalle soste ai semafori, fonte di un grande spreco di carburante e di aumento delle emissioni di gas serra rilasciate in atmosfera, esponendo gli automobilisti a rischi ulteriori per la salute. Proprio in questo contesto è ancora una volta un team di ricercatori del MIT (Massachusetts Institute of Technology) di Boston, che proprio per l’ottimizzazione delle soste semaforiche, hanno messo a punto un nuovo algoritmo capace di rendere intelligenti, o come si dice oggi “smart”, i semafori, riducendo le emissioni inquinanti delle automobili.

Il nuovo algoritmo messo a punto dal MIT, rende possibile conseguire un duplice risultato:

• decongestionare il traffico, scongiurando il rischio di code e ingorghi;
• ridurre lo smog.

In sostanza, i nuovi semafori intelligenti contro l’inquinamento messi a punto dal MIT sfruttano un algoritmo che incrocia i dati sul traffico in città con i dati sulle emissioni dei veicoli in circolazione. Si tratterebbe di un sistema preciso e affidabile che fino dalle prime simulazioni ha già permesso di ottenere risultati incoraggianti. Città pilota per l’effettuazione del primo test, da parte dei ricercatori del MIT, per la simulazione del traffico è stata l’elvetica Losanna. Nel caso di studio, sono stati analizzati i dati relativi agli oltre 12 mila veicoli in circolazione a Losanna per rendere più scorrevole il traffico nei 17 incroci cittadini (vedi mappa dell’area di studio seguente).

Le valutazioni  dell’implementazione dello strumento, hanno riguardato quattro diversi traccianti atmosferici riferibili al traffico veicolare, più esattamente un gas climalterante come la CO2 e tre inquinanti come gli NOx (ossidi di azoto), VOC (composti organici volatili), PM (particolato). Salendo di scala, il prossimo test potrebbe essere effettuato simulando la circolazione automobilistica di una delle aree urbane più trafficate del Pianeta, come Manhattan, a New York. Un nuovo algoritmo, quello messo a punto, che potrebbe essere integrato anche in sistemi di calcolo destinati al car sharing e al bike sharing, al fine di consentire la localizzazione più agevole e veloce delle stazioni più vicine.

I ricercatori del MIT hanno illustrato il nuovo algoritmo che rende i semafori intelligenti sulle riviste “Transportation Science”e “Transportation Research: Part B”. Come spiega uno dei ricercatori del team, Caterina Osorio, “il punto forte di questo nuovo sistema è la possibilità di includere nel calcolo anche eventuali cambiamenti nel comportamento degli automobilisti”.
Come sottolinea la stessa ricercatrice, l’inserimento di più variabili permette di ottenere risultati migliori nella gestione del traffico automobilistico cittadino, rimarcando la grande importanza di disporre di dati dettagliati per decongestionare il traffico nelle metropoli. Solo con dati molto dettagliati è infatti possibile mettere a punto un piano per il traffico, realmente efficace e di immediata praticabilità di utilizzo da parte delle agenzie preposte alla mobilità in ambito urbano.

• Link articolo MIT News
• Scarica il documento di studio “Urban transportation emissions mitigation: coupling high-resolution vehicular emissions and traffic models for traffic signal optimization” del MIT

Sauro Secci