Il metodo STILT (Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport) e Smoothed Minima (SM), possono essere utilizzati per stimare accuratamente le concentrazioni di CH₄ e CO₂. Questo, in estrema sintesi, è quanto emerge da uno studio, pubblicato sulla rivista Earth Systems and Environment, condotto dagli scienziati del CNR e di ENEA. Il gruppo di ricerca ha considerato le isurazioni di CH₄ e CO₂ registrate nelle stazioni WMO/GAW (World Meteorological Organization/Global Atmosphere Watch) di Lamezia Terme (LMT), Capo Granitola (CGR) e Lampedusa (LMP) nell’Italia meridionale. I risultati principali forniscono informazioni utili per l’analisi della variabilità di metano (CH₄) e anidride carbonica (CO₂) e per il confronto di modelli nel bacino del Mediterraneo.
Tra le firme del paper, anche Alcide Giorgio di Sarra e Paolo Cristofanelli. Il gruppo di ricerca ha combinato dati sperimentali di metano e anidride carbonica atmosferici con modelli di trasporto atmosferico per creare un quadro di riferimento per il monitoraggio delle emissioni di gas serra (GHG). Sono state utilizzate le metodologie Smoothed Minima (SM) e STILT per estrarre i dati di concentrazione di background dalle serie temporali dei gas atmosferici e identificare le misurazioni rappresentative dei livelli di background atmosferico.
STILT è un modello di dispersione atmosferica che permette di simulare il trasporto di particelle nell’atmosfera. Viene utilizzato per determinare da dove provengono le masse d’aria che raggiungono un determinato punto di misurazione (in questo caso, le stazioni di Lamezia Terme, Capo Granitola e Lampedusa) e per quantificare l’influenza delle emissioni di gas (come CH₄ e CO₂) da diverse aree geografiche sulla concentrazione misurata in quel punto. A differenza dei modelli tradizionali che simulano il movimento delle particelle dall’origine alla destinazione, questo sistema parte da una stazione di misurazione e simula il movimento di “particelle virtuali” all’indietro nel tempo. In questo modo, l’approccio permette di collegare le concentrazioni misurate di gas serra a specifiche aree geografiche e sorgenti di emissione, fornendo informazioni importanti per comprendere le dinamiche regionali delle emissioni.
Smoothed Minima, invece, o Metodo dei Minimi Lisciati, è una tecnica statistica utilizzata per separare il segnale di background (o baseflow) da una serie temporale. In questo contesto, serve a identificare le misurazioni che rappresentano le concentrazioni atmosferiche di “background”, ovvero quelle meno influenzate da fonti di emissione locali e più rappresentative delle condizioni regionali o globali. Questo sistema aiuta a filtrare i dati atmosferici per ottenere una stima più accurata delle concentrazioni di fondo dei gas serra, separando l’influenza di eventi locali di inquinamento.
Le due tecniche lavorano in sinergia: STILT viene utilizzato per modellare il trasporto atmosferico e individuare le aree di influenza delle stazioni di misurazione, mentre SM viene utilizzato per filtrare i dati misurati e identificare le concentrazioni di background. Confrontando i risultati ottenuti con i due modelli, è possibile valutare l’accuratezza delle simulazioni di trasporto atmosferico e ottenere una comprensione più completa delle dinamiche regionali delle emissioni di gas serra.
Nel complesso, questo studio mostra che il modello STILT ad alta risoluzione è in grado di fornire informazioni molto dettagliate sui gas traccia da tre diverse stazioni.
