Arpa Liguria ha partecipato al convegno “Air Quality Data Analytics and Machine Learning”

Nel quadro di un’azione di promozione della cooperazione tra agenzie, istituzioni di ricerca ed educazione italiane e del Senegal, Arpal Liguria ha partecipato al convegno “Air Quality Data Analytics and Machine Learning” organizzato da ASAQ (African Society for Air Quality) dal 25 al 27 Novembre. L’obiettivo primario è portare l’esperienza del nostro paese nelle scienze dell’atmosfera e del clima in Africa; inoltre, la serie di seminari è stata un’occasione per valutare il potenziale interesse per programmi di collaborazione quali borse di studio, soggiorni di ricerca o didattica, con il sostegno del Ministero degli Affari Esteri italiano.

Il convegno è stato organizzato dal Prof. Bertrand Tchanche, coofondondatore di ASAQ e professore associato presso l’Università Alioune Diop di Bambey, in Senegal, dove insegna sia fisica classica sia quantistica. Prima di entrare all’Università Alioune Diop, ha lavorato presso l’ESIEE-Amiens e l’Université de Lorraine in Francia e ha svolto i suoi studi di dottorato presso l’Università di Agraria di Atene.

La sua ricerca riguarda l’ingegneria energetica e ambientale, e più recentemente la fisica dell’atmosfera e la qualità dell’aria. Infatti, il focus principale del convegno è fornire un’introduzione all’inquinamento atmosferico, alle analisi meteorologiche e climatiche. 

Ciò include strumenti e tecniche di rilevamento (satelliti, sensori certificati e a basso costo, ecc.), analisi, visualizzazione ed assimiliazione dei dati, e validazione di modelli. 

Il seminario è rivolto a studenti, ricercatori e professionisti  interessati ad approfondire le proprie conoscenze in materia di monitoraggio, modellistica di qualità dell’aria e a sviluppare le proprie competenze nella gestione dei dati.

Nel contesto di quest’ultima tematica, Andrea Bisignano, modellista della qualità dell’aria di Arpa Liguria, è intervenuto con un contributo dal titolo “openair R package: a simple and effective tool for dealing with air quality data”  nella sessione “Tools for Air Quality Data Analysis & Visualization”.

L’intervento ha riguardato il pacchetto di R “openair” che consiste in un insieme di strumenti facilmente accessibili per l’analisi e l’interpretazione dei dati di qualità dell’aria. In particolare, tra i vari strumenti, openair permette l’analisi esplorativa dei dati tramite diversi tipi di grafici appositamente studiati per la qualità dell’aria e la meteorologia, e la validazione di output modellistici o di dati da sensori a basso costo contro misure da strumentazione certificata.

Inoltre Bisignano ha brevemente introdotto le potenzialità di un altro pacchetto del software R, i. e rm weather, che consiste in una tecnica di normalizzazione basata sul algoritmi di machine learning noti come random forest, che consente di rimuovere il contributo della meteorologia a serie temporali di concentrazioni di inquinanti, strumento molto utile soprattutto quando si vogliono confrontare serie relative ad anni diversi per valutare miglioramenti o peggioramenti dello stato chimico dell’atmosfera.

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