GAIA

L'Unità di ricerca Geocaratterizzazione Integrata di Aerosol (GAIA), avente come capofila il Consorzio Interuniversitario Nazionale per la fisica delle Atmosfere e delle Idrosfere (CINFAI), in risposta al Bando per la creazione e lo sviluppo di unità di ricerca, nell'ambito dei programmi operativi “Investimenti per la crescita e l'occupazione 2014/20 (FESR)” e “Investimenti a favore della crescita e dell’occupazione 2014/2020 (FSE)”, ha attivato tre progetti, come sotto descritti. 


Progetto 1: ARBOL - Array di bolometri

Il Progetto ARBOL prevede la realizzazione di un array bidimensionale di bolometri calibrati, dotati di una maschera multispettrale per la determinazione delle diverse componenti a bassa risoluzione spettrale al fine di caratterizzare la distribuzione di luce diffusa intorno al sole dal particolato sospeso in atmosfera.

Questa luce diffusa, detta aureola, contiene informazioni sulle caratteristiche dello strato di aerosol che l'ha prodotta: risulta perciò di grande interesse per la valutazione della qualità dell'aria. Inoltre presenta una grande variabilità spaziale e temporale, anche su tempi molto brevi. ARBOL permette di estrarre le informazioni fisiche sull'aerosol dallo studio dell'aureola solare.

A questo scopo, è dotato di un sistema ottico di raccolta della luce, un sistema di puntamento e inseguimento (tracker), dispositivi di geolocalizzazione e sensori dei parametri ambientali (temperatura, pressione, umidità).

Per lo sviluppo di ARBOL è stata prevista una stretta sinergia con gli altri due Progetti operativi dell'Udr GAIA, SRS e DAT, collegati, rispettivamente, il primo al tracker per lo sviluppo della parte ottica di puntamento e della parte meccanica di inseguimento del sole, il secondo alla parte hardware di elettronica e software di preprocessamento del dato.

La peculiarità del sistema ARBOL, che dà allo strumento il proprio valore autonomo all'interno del Programma di ricerca dell'Udr GAIA, risiede nel fatto che non esegue un campionamento puntuale dell'atmosfera per l'analisi della concentrazione degli aerosol, bensì una misura integrata, meno influenzabile delle condizioni locali del punto di installazione dello strumento, perciò potenzialmente più affidabile dal punto di vista del risultato. Attualmente non esiste uno strumento del genere e risponde all'ormai stabile attenzione dell'opinione pubblica relativamente a particolato e aerosol, a causa del rischio per la salute e dell'attenzione per l'ambiente.

 


Progetto 2: SRS - Spettro radiometro solare

Il sistema SRS utilizzerà uno spettroradiometro, cioè uno strumento costituito da un radiometro accoppiato a un monocromatore in modo da misurare l'energia radiante emessa da un corpo in un definito intervallo di lunghezze d'onda.

Ill Progetto non riguarda la costruzione dello spettroradiometro, che è stato acquistato da terze parti. L'aspetto originale risiede nella particolare procedura di calibrazione, che è stata elaborata ad hoc durante il Progetto operativo, e che ha permesso di ottenere le performace per questo genere di strumenti, a livello scientifico e di applicazioni industriali, però con un significativo contenimento dei costi in termini di spesa e di tempo.

Tale procedura di calibrazione dello spettroradiometro richiede un'accurata conoscenza del problema fisico in esame. Queste conoscenze fanno parte del bagaglio di conoscenze dei ricercatori del capofila Cinfai e dei partner Arpa Vda e Oavda, ma da punti di vista differenti. SRS sarà inoltre dotato di un inseguitore per il puntamento e il tracking ottico del sole in modo autonomo e plug&play, anch'esso sviluppato nel Progetto operativo.

Grazie a questi due elementi di innovazine, calibrazione e inseguitore, si è ottenuto uno strumento in grado di misurare l'irradianza spettrale diretta in modo automatico durante tutto il dì, mentre il sole compie il suo arco in cielo per il moto diurno apparente.

Da questa grandezza è possibile trarre informazioni sulle proprietà degli aerosol in aria, in particolare i due parametri alfa e beta comunemente utilizzati nella parametrizzazione di Angstrom: il primo dipende dalla dimensione prevalente delle particelle sospese, il secondo dalla loro concentrazione numerica. 

 

 

Progetto 3: DAT - Analisi di dati e modellistica

L'obiettivo del Progetto DAT è di realizzare una scheda elettronica con un innovativo sistema integrato hardware e firmware in grado di trattare il flusso dei cosiddetti Big data in modo semplice e intuitivo, nel particolare caso del monitoraggio ambientale. Il flusso di dati ha origine da sensori collegati a DAT, successivamente vettoriato tramite rete dati al centro di calcolo. 

DAT è caratterizzato dal forte utilizzo di codici di calcolo per l'analisi di grandi quantità di dati provenienti da diverse tipologie di strumeti. Si tratta di un approccio ormai predominante in vari settore delle scienze naturali e dell'industria. Il risultato è un sistema che si ambienta nei campi emergenti dell'Internet of thing (Iot), e Internet of data (Iod), a basso costo, polivalente e dotato di geotagging.

DAT è quindi potenzialmente inserito in un settore di mercato fortemente in crescita e al quale anche piccole realtà come quella valdostana possono contribuire in modo energico, sia dal punto di vista del tessuto industriale, sia della ricchezza del territorio. Questo, infatti, grazie alle sue peculiarità, rappresenta un test significativo per il monitoraggio ambientale.

Il core business di Envisens Technologies, partner impresa dell'Udr Gaia, è la produzione di strumentazione per la meteorologia, l'analisi ambientale e la navigazione. In tutti questi campi il mercato non chiede più solamente lo strumento che fornisce il dato, ma esige che ne sia estratta subito, in modo automatico, l'informazione utile e che sia poi questa a essere fornita in output. L'utente quindi riceve già un'elaborazione, analisi o interpretazione della misura compiuta. 

Così avviene per la radar meteorologia, dove non è sufficiente mostrare dove piove in tempo reale, ma anche qual è la tendenza e i possibili effetti sul suolo. Perciòè diventato necessario investire nella capacità di analisi autonoma dei dati. Tale tipologia di elaborazione potrà essere adattata anche ad altri casi applicativi.

 

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