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ENEA sviluppa un modello ad alta risoluzione per la previsione dei pollini

ENEA ha sviluppato un sistema modellistico ad alta risoluzione in grado di stabilire con precisione l’inizio della stagione dei pollini e di monitorarne la diffusione in tempo reale soprattutto per graminacee, olivo, betulla, ambrosia e ontano, tra i principali responsabili delle allergie stagionali.

ENEA ha sviluppato un sistema modellistico ad alta risoluzione in grado di stabilire con precisione l’inizio della stagione dei pollini e di monitorarne la diffusione in tempo reale soprattutto per graminacee, olivo, betulla, ambrosia e ontano, tra i principali responsabili delle allergie stagionali. Lo studio che ha portato all’innovazione modellistica è stato condotto nell’ambito del progetto MEETOUT, in collaborazione con Università di Verona, Arianet, ATS Milano e ARPA Veneto. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Agricultural and Forest Meteorology [1] e aprono la strada verso un maggiore supporto nella prevenzione e nella gestione delle malattie respiratorie legate all’esposizione ai pollini.
Il sistema è stato testato con successo in Veneto dove si sono simulati i processi di dispersione, diffusione a lungo raggio e deposizione del polline con una risoluzione spaziale di 3 km, e a calcolarne le concentrazioni su base oraria per l’anno 2019. Tutto questo è stato possibile utilizzando mappature di copertura vegetale molto dettagliate, algoritmi di rilascio stagionale del polline e previsioni meteorologiche. Per le sue notevoli potenzialità il nuovo sistema di previsione dei pollini è stato inserito nel modello ENEA per il monitoraggio della qualità dell’aria e utilizzato finora per le previsioni quotidiane dei pollini su tutta Europa. Con questo studio si dimostra che il sistema può essere applicato con successo anche all’Italia e alle singole regioni.
Lo studio è stato condotto confrontando due tipi di mappe della vegetazione: una a bassa risoluzione (10 km con dati Copernicus) e una più dettagliata (tra 250 metri e 1 km, con dati sperimentali raccolti per lo studio). L’integrazione di dati dettagliati della vegetazione nel modello di qualità dell’aria ha migliorato significativamente le previsioni dei pollini di ontano, betulla, olivo e ambrosia, soprattutto per le aree complesse come le montagne, dove i dati ad alta risoluzione sono cruciali. Inoltre, questo nuovo approccio ha permesso di individuare l’inizio della stagione dei pollini con maggiore precisione rispetto a quanto fatto finora.
Le allergie da polline colpiscono circa il 20% della popolazione mondiale e sono influenzate da fattori climatici, geografici e vegetativi. Cambiamenti nella temperatura, nelle precipitazioni e nelle concentrazioni di CO2 potrebbero aumentare la quantità di polline e prolungare le stagioni allergiche. Inoltre, fenomeni come la scarsità d’acqua e la siccità spingono le specie vegetali verso latitudini più elevate, mentre il commercio globale introduce nuove specie che modificano l’ambiente e aumentano l’esposizione a nuovi allergeni.
Il monitoraggio aerobiologico è essenziale per stimare l’esposizione della popolazione al polline, ma presenta attualmente diverse limitazioni. Le reti di monitoraggio del polline sono poco diffuse a causa degli alti costi del conteggio manuale del polline, che può comportare un margine di errore del 20-30% a causa della variabilità nelle capacità di riconoscimento del polline da parte degli operatori. I bollettini pollinici vengono emessi settimanalmente, rendendo difficile fornire aggiornamenti più frequenti e impedendo una prevenzione efficace dell’esposizione.


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