Nuovo tool aiuta ciclisti e pedoni a visualizzare l’inquinamento in tempo reale

I ricercatori dell’Università di Birmingham, Regno Unito, hanno sviluppato uno strumento basato su un modello fisico che consente a pedoni e ciclisti di visualizzare in tempo reale diversi tipi di inquinamento. Questo strumento innovativo, basato sulla realtà immersiva, permette agli utenti di prendere decisioni consapevoli per evitare le aree più inquinate. Inoltre, i dati raccolti potrebbero aiutare i responsabili politici e i pianificatori urbani a rendere le città più pulite e salutari.

Inquinamento dalle auto: non solo gas di scarico

Oltre ai gas di scarico, i veicoli a motore producono particolato proveniente dai pneumatici, dai freni e dalle interazioni tra le ruote e la superficie stradale. Questi inquinanti particellari, noti come PM2.5, sono un pericolo per la salute, contribuendo a malattie croniche come patologie polmonari e problemi cardiovascolari. Tuttavia, tracciare come queste particelle si diffondono nell’ambiente e comprendere le variabili che ne influenzano la distribuzione, come tipo di veicolo, velocità e decelerazione, è stato fino ad oggi difficile.

Simulazioni del flusso d’aria: come i veicoli diffondono il particolato

Nel loro studio, pubblicato sulla Royal Society Open Science Journal, il team guidato dall’ingegnere meccanico Jason Stafford ha sviluppato un modello per rispondere a queste domande. Utilizzando simulazioni di grandi vortici (Large-Eddy Simulations), i ricercatori sono riusciti a prevedere il flusso turbolento dell’aria attorno ai veicoli in condizioni di marcia e frenata, comuni negli ambienti urbani.

“I risultati hanno mostrato che il rischio di esposizione agli inquinanti non legati agli scarichi è maggiore quando i veicoli frenano, come avviene ad esempio ai semafori, alle strisce pedonali o alle fermate degli autobus,” spiega Stafford. “Abbiamo poi collegato questi dati alle equazioni del trasporto degli inquinanti, che ci permettono di prevedere come le particelle inquinanti si spostano nell’ambiente circostante, influenzando pedoni e ciclisti.”

Vedere l’invisibile: un problema visibile senza allarmi

Per aiutare le persone a “vedere” gli inquinanti invisibili come il PM2.5 (particelle di diametro inferiore a 2,5 micron), i ricercatori hanno sviluppato uno strumento di realtà immersiva. Questo permette agli utenti di osservare le particelle inquinanti nello spazio e nel tempo, consentendo loro di identificare le distanze più sicure da percorrere. Il team ha testato lo strumento con la popolazione nel centro di Birmingham, città che è tra le più popolose del Regno Unito e uno dei maggiori contributori di PM2.5 causati dall’usura dei freni e dei pneumatici.

I partecipanti che hanno provato lo strumento sono stati in grado di visualizzare i dati sull’inquinamento e identificare le fonti di emissione. Questo ha permesso loro di capire come muoversi negli spazi urbani riducendo l’esposizione agli inquinanti.

Un aiuto per le decisioni politiche e la pianificazione urbana

Oltre a supportare i cittadini, lo strumento offre una guida preziosa per i governi e i pianificatori urbani. “Il nostro lavoro fornisce una chiara direzione sull’interfaccia tra le emissioni dei trasporti e la salute pubblica,” afferma Stafford. Il modello fisico crea anche un quadro di riferimento per trasmettere dati fisico-chimici complessi in modo comprensibile sia per il pubblico che per i decisori politici, anche senza una formazione scientifica specifica.

Secondo Stafford, questo approccio è un componente essenziale per aiutare la società a comprendere i rischi connessi all’inquinamento urbano. Inoltre, studi longitudinali futuri potrebbero rivelare se questo metodo porti effettivamente a cambiamenti comportamentali nei conducenti o nei pedoni.

Un passo avanti: ridurre la complessità e migliorare la reattività

Attualmente, il modello fisico richiede simulazioni numeriche complesse e l’uso di supercomputer per risolvere le equazioni governanti e produrre i dati necessari. Questo limita la capacità del sistema di operare in tempo reale. Tuttavia, Stafford spera che tecniche più avanzate possano permettere una computazione quasi in tempo reale, consentendo agli utenti di osservare come i cambiamenti nell’ambiente urbano influiscono immediatamente sulla loro esposizione agli inquinanti.

In futuro, questo approccio fisico-informato potrebbe essere esteso anche oltre le emissioni non legate agli scarichi. Stafford immagina l’uso del modello per visualizzare, ad esempio, la qualità dell’aria interna e le sue interazioni con l’ambiente costruito, in contesti in cui la modellazione computazionale è già utilizzata per ottimizzare il comfort termico e la ventilazione.