Master DISD - Machine Learning e qualità dell'aria Analisi ed addestramento di algoritmi per la previsione del PM10
Creators: name: Lotti, Alessandro
Publisher: name: Zenodo
Year: 2021
Subjects: machine learning
data intelligence
air quality
random forest algorithms
environment

description: Il monitoraggio degli inquinanti atmosferici, quali PM10 o il monossido di azoto, è uno degli aspetti chiave nella tutela dell’ambiente che da diversi anni è al centro di dibattiti e politiche poste in campo da amministrazioni locali e nazionali, finalizzate alla lotta alle emissioni. L’inquinamento dell’aria in particolare è dato dalla contaminazione da parte di agenti chimici, fisici e/o biologici che modificano le caratteristiche naturali dell’atmosfera. Gli apparecchi per il riscaldamento delle abitazioni, i motori dei veicoli, gli impianti industriali, sono comuni sorgenti di inquinamento atmosferico. In Italia, le emissioni sono diminuite notevolmente negli ultimi decenni, con conseguente miglioramento della qualità dell'aria; tuttavia, le concentrazioni di inquinanti atmosferici sono ancora troppo elevate e i problemi di qualità dell'aria persistono soprattutto nelle grandi città. Il rapporto tra emissioni e concentrazioni in atmosfera non è diretto e lineare ma la sua variabilità nel tempo e nello spazio dipendono infatti, oltre che dal carico emissivo, da altri fattori, legati alla meteorologia e alla reattività chimica delle sostanze emesse. Nel corso degli anni, l’analisi delle serie storiche delle emissioni e degli inventari nazionali ha permesso quindi di capire meglio i fenomeni e mettere in campo una serie di misure, azioni, piani e programmi di risanamento della qualità dell'aria. Inoltre, negli ultimi anni lo sviluppo della “scienza dei dati” ed in particolare degli algoritmi di apprendimento automatico hanno permesso di esplorare nuovi campi nello studio di questi fenomeni e di supportare le amministrazioni locali nella pianificazione delle suddette azioni di risanamento e mitigazione. Il seguente lavoro è la tesi finale del Master di II Livello Data Intelligence e Strategie Decisionali presso l'Università degli Studi di Roma Sapienza. Si è cercato di approfondire le possibili applicazioni di questo nuovo approccio al caso studio della città di Roma ed utilizzando due tra i più comuni algoritmi, Random Forest e Decision tree, costruendo un modello in grado di prevedere con una certa accuratezza i valori del PM10. I risultati sono stati poi riportati su una dashboard di tipo spaziale al fine di creare uno strumento di supporto alle decisioni per le amministrazioni comunali e di pianificazione di politiche di riduzione e contenimento dell’inquinamento atmosferico.
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