Progetti dei detective del clima 2022-2023
Titolo del progetto: I licheni sono bioindicatori adatti per l'analisi della qualità dell'aria?
Squadra: CC MERCEDES
Colegio Mercedes Santander Spagna 10 Età dello studente: 14-15 anni, 16-17 anni
I licheni sono bioindicatori adatti per l'analisi della qualità dell'aria?
Sono i líquenes bioindicadores adecuados per analizzare la calidad del aire?
I licheni sono organismi simbiotici tra un fungo e un'alga o un cianobatterio. Hanno una grande importanza ecologica come bioindicatori grazie alla loro sensibilità ai cambiamenti nella composizione dell'aria e alla presenza di inquinanti. Sono infatti in grado di accumulare nei loro tessuti inquinanti atmosferici come metalli pesanti, ossidi di azoto e anidride solforosa, il che consente loro di riflettere la concentrazione di questi inquinanti nell'aria. Inoltre, i licheni sono a crescita lenta e molto resistenti, il che consente di utilizzarli come indicatori a lungo termine.
Tra gli inquinanti più comuni nelle città ci sono le particelle sospese nell'aria di diametro inferiore o uguale a 10 micrometri (PM10). Possono essere emesse da fonti naturali, come polvere e sabbia dal suolo, o da fonti antropiche, come il traffico, le emissioni industriali e la combustione di combustibili fossili.
Il PM10 è misurato in microgrammi per metro cubo (µg/m3), un'unità di misura utilizzata per esprimere la concentrazione di particolato nell'aria. Livelli elevati possono avere effetti dannosi sulla salute umana, soprattutto per le persone affette da malattie respiratorie e cardiovascolari, e possono contribuire all'inquinamento atmosferico e ai cambiamenti climatici. Il monitoraggio e il controllo dei livelli di PM10 sono quindi importanti per proteggere la salute pubblica e l'ambiente.
I livelli di PM10 nell'aria sono generalmente classificati in quattro categorie in base alla loro concentrazione:
- Buono: Meno di 50 µg/m3
- Moderato: Tra 50 e 150 µg/m3
- Nocivo per la salute dei gruppi sensibili: Tra 150 e 250 µg/m3
- Nocivo per la salute in generale: Più di 250 µg/m3
Nella città di Santander, secondo i dati della Rete di Qualità dell'Aria, abbiamo avuto livelli da buoni a moderati nel 2022.
I licheni sono organismi simili a un hongo e a un'alga o a un cianobatterio. Hanno una grande importanza ecologica come bioindicatori grazie alla loro sensibilità ai cambiamenti nella composizione dell'aria e alla presenza di contaminanti. Ciò è dovuto al fatto che sono in grado di accumulare nei loro denti contaminanti atmosferici come metalli pesanti, ossidi di azoto e diossido di azoto, il che permette di riflettere la concentrazione di questi contaminanti nell'aria. Inoltre, le licheniere hanno un lento sviluppo e sono molto resistenti, il che consente di utilizzarle come indicatori a lungo termine.
Tra i contaminanti più abituali nelle città ci sono le particelle sospese nell'aria di diametro inferiore o uguale a 10 micrometri (PM10). Possono essere emesse da fonti naturali come il petrolio e l'arena del suolo, o da fonti antropogeniche come il traffico, le emissioni industriali e la combustione di combustibili fossili.
La misurazione del PM10 viene effettuata in microgrammi per metro cubo (µg/m3), una unità di misura utilizzata per esprimere la concentrazione di particelle nell'aria. I livelli elevati possono avere effetti dannosi per la salute umana, in particolare per le persone con malattie respiratorie e cardiovascolari, e possono contribuire alla contaminazione dell'aria e al cambiamento climatico. Per questo motivo, la vigilanza e il controllo dei livelli di PM10 sono importanti per proteggere la salute pubblica e il medio ambiente.
I livelli di PM10 nell'aria sono generalmente classificati in quattro categorie in base alla loro concentrazione:
- Bueno: Meno di 50 µg/m3
- Moderato: Tra 50 e 150 µg/m3
- Dañino para la salud de grupos sensibles: Tra 150 e 250 µg/m3
- Dañino para la salud en general: Más de 250 µg/m3
Nella città di Santander, secondo i dati della Red de Calidad del Aire, nel 2022 abbiamo registrato livelli tra buoni e moderati.
Abbiamo analizzato diverse strade in modo indipendente (almeno 3 strade per alunno o gruppo) e senza alcuna indicazione o selezione preventiva dell'area, in modo da avere a disposizione dati casuali. Inizialmente abbiamo effettuato l'analisi nella via in cui si trova la scuola per uniformare i criteri, dato che si tratta di un dato molto soggettivo, sono stati utilizzati quattro livelli di densità come riferimento (0 = Assenza di licheni; 1 = Scarsa presenza; 2 = Media densità; 3 = Alta densità).
Per ogni area sono stati analizzati un minimo di 10 alberi e un massimo di 30, avendo visitato una varietà di aree come parchi e giardini, strade pedonali, strade ad alta densità di traffico, strade commerciali, ecc. Inoltre, è stato registrato il numero di veicoli motorizzati in 5 minuti come riferimento. In questo conteggio, i veicoli elettrici sono stati esclusi in quanto non generano particelle inquinanti. Sono state analizzate 25 diverse località, per un totale di 382 alberi. I dati sono stati registrati in una tabella EXCEL e i valori medi dei licheni sono stati calcolati e confrontati con la densità di traffico in 5 minuti di osservazione.
Analizzando graficamente i nostri risultati, non abbiamo osservato una correlazione diretta tra la densità dei licheni e la densità del traffico. Ci sono alcune circostanze sorprendenti, come il fatto che il numero più alto di auto in 5 minuti (76) coincide con la totale assenza di licheni, come era prevedibile. Tuttavia, era anche prevedibile che i valori di densità lichenica nelle due strade pedonali fossero significativamente più alti rispetto al resto, ma in entrambe, pur essendo alti, non c'è molta differenza con le altre aree in cui c'è traffico. Ci sono persino aree con molto traffico che hanno una densità lichenica più alta rispetto a una delle strade pedonali.
Abbiamo analizzato diverse vie in modo indipendente (almeno 3 vie per alunno o gruppo) e senza alcun tipo di indicazione o selezione preventiva della zona, con l'obiettivo di disporre di dati aleatori. Inizialmente abbiamo realizzato l'analisi nella via in cui si trova il collegio con l'obiettivo di unificare i criteri; poiché si tratta di un dato molto soggettivo, abbiamo utilizzato come riferimento quattro livelli di densità (0 = Sin líquenes; 1 = Poca presenza; 2 = Densità media; 3 = Densità alta).
Sono stati analizzati un minimo di 10 alberi e un massimo di 30 per ogni zona, avendo visitato zone diverse come parchi e giardini, aree verdi, aree urbane, aree ad alta densità di traffico, aree commerciali... inoltre è stato registrato il numero di veicoli motorizzati in 5 minuti, come riferimento. In questo conteggio sono stati esclusi i veicoli elettrici perché non generano particelle contaminanti. In totale sono state analizzate 25 località diverse, per un totale di 382 alberi. I dati sono stati registrati in una tabella di EXCEL e sono stati calcolati i valori medi dei líqueni e sono stati confrontati con la densità di traffico in 5 minuti di osservazione.
Analizzando graficamente i nostri risultati non abbiamo osservato una correlazione diretta tra la densità di líquenes e la densità del traffico. Se si apprezzano alcune circostanze come il fatto che il maggior numero di auto in 5 minuti (76) coincide con l'assenza totale di licheni, la cosa era prevedibile. Sin embargo también era prevedibile che i valori di densità di líqueni nelle due calles peatonales fossero significativamente più alti che nel resto, ma in entrambe, sebbene si tratti di livelli alti, non c'è molta differenza con altre zone in cui si trova il traffico. Inoltre, ci sono zone con molto traffico che hanno una maggiore densità di licheni rispetto a una delle calles peatonales.
I nostri risultati ci inducono a pensare che ci sia un errore nell'approccio del lavoro che dovrebbe essere preso in considerazione per i progetti futuri in questa linea.
- Il clima o la posizione delle strade possono portare a una maggiore circolazione dell'aria e quindi a un'aria più pulita.
- Analisi in loco del particolato PM10 o dati per ogni strada/area della città nei registri studiati.
- Abbiamo osservato alberi di età diverse nella stessa strada, e in alcuni casi alberi giovani con licheni mentre quelli che si trovano nell'area da più tempo hanno meno licheni o il contrario, quindi anche il grado iniziale di licheni è un fattore da considerare.
- C'è un alto grado di soggettività nel considerare la densità dei licheni. Dovrebbe essere possibile farlo in modo più soggettivo per rendere l'analisi più affidabile, attraverso l'analisi delle immagini al computer.
- Anche il tipo di lichene può avere tassi di crescita diversi e quindi essere significativo per il risultato, così come il tipo di albero.
- L'analisi del traffico stradale che abbiamo effettuato potrebbe non essere significativa per il traffico effettivo dell'area, anche se abbiamo cercato di compensare questo aspetto effettuando il conteggio su strade diverse in orari diversi. Sarebbe preferibile disporre dei dati reali sul traffico, delle registrazioni delle telecamere 24 ore su 24 o della ripetizione sulle stesse strade in orari diversi per un periodo di tempo più lungo.
In conclusione, è lecito aspettarsi una maggiore densità di licheni nelle aree a minor traffico e, osservando, abbiamo questa sensazione; non abbiamo trovato risultati significativi, ma pensiamo che ciò sia dovuto a errori nel disegno dell'esperimento.
Tuttavia, riteniamo che questo sistema possa essere utile se città con caratteristiche simili vengono confrontate allo stesso modo.
I nostri risultati ci inducono a pensare che ci sia un errore nella progettazione del lavoro che dovrebbe essere tenuto in considerazione per i prossimi progetti in questa linea.
- La climatologia o l'ubicazione delle strade possono provocare una maggiore circolazione dell'aria e, di conseguenza, una maggiore pulizia dell'aria.
- Analisi in situ delle sezioni MP10 o dei dati di ciascuna calle o zona della città nei registri studiati.
- Abbiamo osservato alberi di diverse età nella stessa strada, e in alcuni casi alberi giovani con l'aggiunta di lustrini, mentre quelli che si fermano più a lungo nella zona presentano meno lustrini o al contrario, per cui anche il grado iniziale di questi ultimi è un dato da considerare.
- Esiste un'alta soggettività nella considerazione delle densità dei lindi. Si potrebbe fare in modo più soggettivo per aumentare la precisione dell'analisi, ad esempio attraverso l'analisi dell'immagine con l'ordinatore.
- Anche il tipo di liquore può avere diverse velocità di crescita e, di conseguenza, essere significativo per il risultato, allo stesso modo del tipo di pianta.
- L'analisi del traffico roditore che abbiamo realizzato non può essere significativa del traffico reale della zona, anche se abbiamo cercato di compensarlo effettuando conteggi in diverse chiamate e in diverse ore. Sarebbe preferibile confrontarsi con i dati reali del traffico mediante macchine di raccolta 24 ore su 24 o ripetizioni nelle stesse chiamate a diverse ore durante un periodo di tempo maggiore.
In conclusione, sebbene sia prevedibile una maggiore densità di licheni nelle zone con meno traffico e, osservativamente, si abbia questa sensazione, non abbiamo riscontrato risultati significativi, ma pensiamo che ciò dipenda da errori nel disegno dell'esperimento.
Sin embargo creemos que este sistema sí que puede ser útil se comparan del mismo modo ciudades de características similares.
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Questo progetto è stato tradotto automaticamente in inglese.
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