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Reti neurali per la previsione a breve termine del PM10: il caso di Milano

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9composizione delle particelle stesse. A parità di concentrazione, infatti, le particelle di dimensioni inferiori costituiscono un pericolo maggiore per la salute umana, in quanto possono penetrare più in profondità nell’apparato respiratorio. Il particolato di granulometria più fine ha inoltre una composizione chimica complessa, chemostra la presenza, fra l’altro, di sostanze organiche ad elevata tossicità quali gli idrocarburi policiclici aromatici. Scopo di questo lavoro è costruire un modello di previsione per l’inquinamento atmosferico da PM10 per la città di Milano. La normativa vigente che definisce gli obiettivi e i criteri dei sistemi di monitoraggio della qualità dell’aria afferma: "La rete di rilevamento dovrà anche essere dotata di un sistema [....] di elaborazione di dati [....] al fine di individuare potenziali situazioni di emergenza prima che si raggiungano le soglie di attenzione" (art. 9, DM 20/5/91). Implementare un buon previsore significa dunque aiutare le autorità pubbliche ad intraprendere la giusta strategia di intervento nel campo della gestione della qualità dell’aria. E’ importante sottolineare che l’obiettivo della previsione spesso non è il valore esatto di concentrazione dell’inquinante, ma è l’informazione sui superamenti delle soglie imposte per legge. Il supermanto di tali soglie per più giorni consecuitivi im- plica infatti i provvedimenti stabiliti dalle normative stesse; nel caso del particolato fine i provvedimenti sono blocchi parziali o totali del traffico a seconda della gravità delle situazioni. Questa tesi si pone proprio lo scopo di rendere disponibile questo tipo di informazione con una certa precisione. I modelli utilizzati sono infatti stati valutati anche per la loro capacità di prevedere i picchi di concentrazione che supe- rano le due soglie stabilite dalla provincia per i blocchi del traffico, ma anche per la loro capacità di minimizzare i falsi allarmi che pure danneggerebbero cittadinanza e autorità pubbliche. I modelli di previsione testati sono tutti basati sulle reti neurali artificiali (RNA) ed utilizzano come ingressi sia inquinanti individuati come traccianti del traffico e delle combustioni in generale, che alcune variabili meteorologiche. La complessità
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Reti neurali per la previsione a breve termine del PM10: il caso di Milano

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Informazioni tesi

  Autore: Manuela Cecchetti
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Politecnico di Milano
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria per l'Ambiente e il Territorio
  Relatore: Giorgio Guariso
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 202

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