Qualità dell’aria

L’inquinamento atmosferico nell’area urbana di Pisa e suburbana di Cascina ha visto un

trend decrescente nel tempo (Figura 7.1; Figura 7.2; Figura 7.3; Figura 7.4), con differenze

significative nella qualità dell'aria tra le due aree per quanto riguarda l’anno 2013 relativo alle concentrazioni degli inquinanti analizzate nel presente lavoro di tesi. I principali settori responsabili delle emissioni totali di NOx e PM10 nel comune di Pisa sono quello civile (riscaldamento domestico), industriale (impianti Saint Gobain e Gerresheimer) e dei trasporti (stradale e aeroportuale), dei quali quest’ultimo risulta essere il maggiore responsabile (Comune di Pisa, 2010; ARPAT, 2013). Dal 1995 al 2005, il settore dei trasporti, rappresentato soprattutto dal traffico urbano, ha assunto sempre maggiore importanza per le emissioni di PM10, a fronte di una diminuzione da parte del settore industriale (Comune di Pisa, 2010). Per quanto riguarda le emissioni totali di NO2, il settore dell’agricoltura ha un ruolo fondamentale nel contribuire alle emissioni, tuttavia, il maggior contributo alle emissioni di questo inquinante deriva dal settore trasporti (Comune di Pisa, 2010).

Nell’area urbana di Pisa, sono presenti due centraline di monitoraggio della qualità dell’aria (PI-Borghetto: urbana, traffico; PI-Passi: urbana, fondo), mentre a Cascina non risultano essere presenti centraline (ARPAT, 2015). I dati misurati dalle centraline ARPAT, installate piuttosto recentemente, sono disponibili dal 2007 per il PM10 e NO2 e dal 2010 per il PM2.5 (http://www.arpat.toscana.it/temi-ambientali/aria/qualita-aria/). Per quanto riguarda il PM2.5 è attiva solamente la centralina di Pisa Borghetto. Per confrontare i dati delle centraline ARPAT con le concentrazioni medie annuali degli inquinanti utilizzate nel presente lavoro di tesi, ottenute mediante modellistica ambientale (BEEP), è stata utilizzata la media dei dati di concentrazione media annuale delle due centraline ARPAT presenti sul territorio (http://www.arpat.toscana.it/temi-ambientali/aria/qualita-aria/). Le Figure 7.1, 7.2, 7.3 e 7.4 mostrano che gli andamenti temporali dei dati BEEP e dei valori medi annuali registrati da ARPAT sono molto simili.

Se consideriamo gli anni dal 2006 al 2009, i livelli di concentrazione media annuale di PM10 stimati in BEEP mostrano un trend costante, con valori superiori per la zona di Cascina dal 2007. Dal 2010 il trend si inverte e tali valori vanno attenuandosi in entrambe le aree fino al

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2014, per poi aumentare nuovamente nel 2015 (Figura 7.1). I dati ARPAT confermano questo trend, soprattutto tra il 2012 e il 2015. In particolare a Pisa nell’anno 2013, il valore ARPAT risulta di 25 µg/m3, in linea con i dati BEEP: 24.93 µg/m3 per il PM10 a risoluzione spaziale di 1 km; 25.27 µg/m3 per il PM10 a risoluzione spaziale di 200 m. Inoltre, è possibile osservare che i livelli di concentrazione media annuale di PM10 rispettano gli standard di qualità dell’aria nazionali (40 µg/m3_{), ma non i valori guida dell’OMS (20 µg/m}3_{). Per} quanto riguarda il PM2.5 (Figura 7.2), è possibile osservare che Pisa mostra valori di concentrazione media lievemente maggiori rispetto a Cascina fino al 2013, con un trend decrescente nel tempo fino al 2014, per poi aumentare nuovamente nel 2015. I livelli di concentrazione di PM2.5 misurati da ARPAT nell’anno 2013 (16 µg/m3) presentano valori similari ai valori BEEP: 16.63 µg/m3 _{per il PM}

2.5 a risoluzione spaziale di 1 km; 16.18 µg/m3 per il PM2.5 a risoluzione spaziale di 200 m. Anche in questo caso, i livelli di concentrazione media annuale del PM2.5 risultano inferiori agli standard di qualità dell’aria nazionali (25 µg/m3_{) e superiori ai valori guida dell’OMS (10 µg/m}3_{) (Figura 7.2).}

Figura 7.1 – Andamento temporale delle concentrazioni medie annuali del PM10 (dati

BEEP, a risoluzione spaziale di 1 km e 200m, e dati ARPAT).

Pisa_1km = concentrazione media annuale PM10 a risoluzione spaziale di 1 km a Pisa; Pisa_200m = concentrazione media annuale PM10 a risoluzione spaziale di 200 m a Pisa; Cascina_1km = concentrazione media annuale PM10 a risoluzione spaziale di 1 km a Cascina; Cascina_200m = concentrazione media annuale PM10 a risoluzione spaziale di 200 m a Cascina; Valore guida OMS = valore guida annuale dell’OMS per il PM10 (20 µg/m3_{); Limite nazionale = limite nazionale} annuale per il PM10 (40 µg/m3_). 15 20 25 30 35 40 45 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 µg /m 3 Anni

Andamento temporale PM

Pisa_1km Pisa_200m Cascina_1km

Cascina_200m ARPAT Pisa Valore guida OMS

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Per quanto riguarda l’NO2 (Figura 7.3), le concentrazioni medie annuali risultano essere maggiormente elevate nell’area urbana rispetto a quella suburbana, con un trend decrescente dal 2013 al 2014 ed un successivo aumento nel 2015. I dati ARPAT indicano che c’è stato un lieve trend alla diminuzione delle concentrazioni medie annuali dal 2007 al 2014 e successivamente un aumento nel 2015. I dati BEEP sono molto simili ai dati ARPAT solo nell’anno 2013, mentre nel 2014 e 2015 risultano lievemente inferiori. Per Pisa nell’anno 2013, il valore ARPAT risulta di 28 µg/m3, similmente ai dati BEEP: 28.24µg/m3 per l’NO2 a risoluzione spaziale di 200 m. Dalla Figura 7.3, è possibile osservare che le concentrazioni medie annuali dell’NO2 risultano inferiori rispetto agli standard di qualità dell’aria nazionale e ai valori guida OMS, che in questo caso sono coincidenti (40 µg/m3). Per quanto riguarda l’O3, non è stato possibile fare un confronto con i dati ARPAT, in quanto le serie storiche riportano solamente i superamenti annuali degli standard di qualità dell’aria. Nella Figura 7.4, sono mostrati i valori di concentrazione media annuale dell’O3. È possibile osservare che i valori di Pisa e Cascina risultano essere similari, con un trend decrescente dal 2013 al 2014 e un lieve aumento nel 2015. Non è stato possibile mettere a confronto i dati BEEP dell’O3 con gli standard di qualità dell’aria e i valori guida dell’OMS, in quanto quest’ultimi sono espressi come media giornaliera su 8 ore, mentre i dati BEEP sono espressi come media annuale.

Figura 7.2 – Andamento temporale delle concentrazioni medie annuali del PM2.5 (dati

BEEP, a risoluzione spaziale di 1 km e 200 m, e dati ARPAT).

Pisa_1km = concentrazione media annuale PM2.5 a risoluzione spaziale di 1 km a Pisa; Pisa_200m = concentrazione media annuale PM2.5 a risoluzione spaziale di 200 m a Pisa; Cascina_1km = concentrazione media annuale PM2.5 a risoluzione spaziale di 1 km a Cascina; Cascina_200m = concentrazione media annuale PM2.5 a risoluzione spaziale di 200 m a Cascina; Valore guida OMS = valore guida annuale dell’OMS per il PM2.5 (10 µg/m3_{); Limite nazionale = limite nazionale annuale} per il PM2.5 (25 µg/m3_). 5 10 15 20 25 30 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 µg /m 3 Anni

Andamento temporale del PM

Pisa_1km Pisa_200m

Cascina_1km Cascina_200m

ARPAT Pisa Valore guida OMS

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Il confronto con i dati ARPAT ci rassicura in merito alla validità dei valori di concentrazione degli inquinanti utilizzati nell’ambito della tesi (anno 2013) per stimare gli effetti sulla salute; il confronto con gli standard di qualità dell’aria nazionale evidenzia come l’area di studio sia caratterizzata da un livello medio/basso di inquinamento atmosferico.

Pisa_200m = concentrazione media O3 a risoluzione spaziale di 200 m a Pisa; Cascina_200m = concentrazione media O3 a risoluzione spaziale di 200 m a Cascina.

Figura 7.3 – Andamento temporale delle concentrazioni medie annuali dell’NO2 (dati

BEEP, a risoluzione spaziale di 200 m, e dati ARPAT).

Figura 7.4 – Andamento temporale delle concentrazioni medie annuali dell’O3 (dati BEEP,

a risoluzione spaziale di 200 m, e dati ARPAT).

15 20 25 30 35 40 45 50 55 2013 2014 2015 µg /m 3 Anni

Andamento temporale O

Pisa_200m = concentrazione media annuale NO2 a risoluzione spaziale di 200 m a Pisa; Cascina_200m = concentrazione media annuale NO2 a risoluzione spaziale di 200 m a Cascina; Valore guida OMS = valore guida annuale dell’OMS per il NO2 (40 µg/m3_{); Limite nazionale = limite} nazionale annuale per il NO2 (40 µg/m3_).

15 20 25 30 35 40 45 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 µg /m 3 Anni

Andamento temporale NO

Pisa_200m Cascina_200m ARPAT Pisa

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Per caratterizzare l’area di studio sono state prese in considerazione anche le componenti dei PM a risoluzione spaziale di 1 km: il PM10 è risultato essere composto principalmente da una componente antropogenica non speciata (metalli, IPA, diossine, composti clorurati e altri elementi e composti), sali marini ed una componente terrigena, mentre il PM2.5 da carbonio elementare, carbonio organico, ammonio, nitrato e solfato. Questi risultati sono in linea con quanto riportato in letteratura (Perrone et al., 2012; Putaud et al., 2004). Nell’area urbana di Pisa il PM10 risulta avere una maggiore componente antropogenica e di sali marini, mentre a Cascina prevale la componente terrigena. Nella componente terrigena solitamente viene compresa anche la polvere risollevata dalle strade (Rodríguez et al., 2004). Questi risultati, sebbene la differenza sia minima, rispecchiano la posizione geografica delle due città, essendo la città di Pisa più vicina al mare e Cascina più nell’interno. Inoltre, la componente antropogenica non speciata prevalente a Pisa indica la presenza di una maggiore pressione antropica sull’atmosfera nell’area urbana rispetto a quella suburbana. Per quanto riguarda le componenti del PM2.5, il carbonio elementare e il carbonio organico presentano concentrazioni medie maggiori nell’atmosfera urbana rispetto a quella suburbana (Perrone et al., 2012). Infatti, il carbonio elementare è un tracciante delle emissioni da combustione primaria, derivante dal processo di combustione incompleta di combustibili fossili, e solitamente la sua concentrazione tende a diminuire muovendosi dalle aree urbane verso quelle suburbane (Perrone et al., 2012; Rodríguez et al., 2004). Le principali sorgenti del carbonio organico sono il traffico e la combustione di biomassa (Perrone et al., 2012; Rodríguez et al., 2004). Le concentrazioni medie dello ione nitrato e ione ammonio risultano essere maggiori a Cascina rispetto a Pisa. Le concentrazioni dello ione nitrato e ione ammonio possono derivare dalle emissioni veicolari, oppure da emissioni industriali, come riportato da Rodríguez e colleghi (Rodríguez et al., 2004). Tuttavia, questa differenza tra Cascina e Pisa potrebbe essere dovuta all’influenza delle coltivazioni agricole maggiormente presenti nell’area suburbana che comportano un utilizzo maggiore di fertilizzanti nell’area di Cascina. I risultati ottenuti sono in accordo con Putaud e colleghi, che riportano che la sorgente principale dello ione nitrato è l’agricoltura e che le concentrazioni dello ione ammonio solitamente sono direttamente relazionate a quelle dello ione nitrato (Putaud et al., 2004). Le differenze nei livelli medi della concentrazione media annuale del solfato tra Pisa e Cascina sono minime, ma comunque significative. Lo ione solfato è indicativo principalmente di sorgenti industriali che emettono in atmosfera SO2 (Rodríguez et al., 2004). Per approfondire la caratterizzazione ambientale dell’area si suggerisce una valutazione quantitativa e qualitativa più accurata, partendo dall’individuazione delle

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sorgenti presenti attualmente sul territorio, con relativa attività di campionamento e monitoraggio delle emissioni in prossimità di queste e le conseguenti analisi chimiche dei campioni per l’attribuzione effettiva delle componenti alle singole sorgenti. Inoltre, sarebbero necessarie anche indagini sugli effetti di parametri meteorologici, quali umidità e venti prevalenti, sulle concentrazioni del particolato atmosferico.

7.2. Esposizione all’inquinamento atmosferico

I risultati della presente tesi mostrano, in generale, un’associazione tra l’esposizione al traffico veicolare da questionario e le concentrazioni degli inquinanti stimati mediante modellistica. Ciò a conferma della validità di entrambi i metodi per la stima dell’esposizione individuale all’inquinamento atmosferico (metodi tradizionali e metodi innovativi) nella valutazione degli effetti cronici sulla salute respiratoria.

Nei modelli di regressione logistica è stato scelto di valutare gli effetti sulla salute respiratoria in relazione ad incrementi unitari (1 µg/m3) degli inquinanti, che corrispondono all’incirca ad incrementi di un range interquartile.

Nella tesi è stato anche considerato l’effetto combinato dell’inquinamento atmosferico, in quanto negli ultimi anni c’è stata una transizione nella valutazione degli impatti sulla salute passando dal singolo inquinante ad una visione d’insieme, utilizzando modelli multi- inquinante (Buckley & Farraj, 2015). Il passaggio da un approccio a singolo inquinante ad uno multi-inquinante è stato incoraggiato anche dal National Research Council (Johns et al., 2012). Inserire nello stesso modello di regressione logistica due o più inquinanti può essere appropriato per aggiustare la stima dell’effetto di ciascun inquinante, sulla base dell’interazione con gli altri inquinanti presenti in atmosfera, aiutando a determinare quale degli inquinanti costituisce un fattore di rischio maggiore per lo sviluppo di uno specifico

outcome sanitario (Tolbert et al., 2007; Johns et al., 2012). Diversi studi hanno valutato

l’effetto sinergico degli inquinanti sulla salute, combinando due inquinanti (Doiron et al., 2017; Tolbert et al., 2007; Costa et al., 2017); meno diffuso è l’utilizzo di modelli a tre inquinanti. Tolbert e colleghi hanno creato due diversi modelli multi-inquinante: il primo con PM10, NO2 e O3; il secondo con CO, NO2 e PM2.5 (Tolbert et al., 2007). Nel presente lavoro di tesi è stato deciso di costruire due tipologie di modelli a tre inquinanti, combinando i PM10/PM2.5 con NO2 e O3 estivo. Essendo il PM2.5 una frazione del PM10, non sono stati inseriti nello stesso modello in modo da evitare possibili sovraggiustamenti.

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