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Questo caso di studio discute l'applicazione di un modello multivariato per recettori, l'EPA PMF 5.0 al dataset di PM2.5 della regione Lombardia in Italia. Lo scopo dello studio è quello di eseguire un'indagine di ripartizione delle fonti del set di dati applicato e di identificare diverse fonti di PM2.5 che hanno un grande impatto sulla composizione del particolato nella regione studiata. Il modello PMF valuta il contributo di diversi tipi di fonti alle concentrazioni di PM2.5 misurate studiando la composizione chimica dei campioni di inquinamento ambientale. Come un tipo di modelli recettoriali, PMF ha usato come dati di input, le concentrazioni di PM e le loro relative specifiche chimiche e fornisce come risultato il numero di fonti, la loro composizione e i contributi delle fonti. L'analisi della concentrazione di massa totale annua di PM2.5 ha rivelato la presenza di 6 fonti (solfato secondario, traffico non in uscita, combustione di biomassa/usura, riscaldamento domestico, polvere del suolo risospesa e nitrato secondario).
A propos de l'auteur
Sanja Savi¿ es ingeniera medioambiental y desde 2015 es profesional de la empresa en el mismo ámbito de especialización. Mientras cursaba un máster, fue admitida en la Alta Scuola Politecnica, escuela para jóvenes talentos. En la actualidad, es auditora principal de la norma ISO14001:20015 y es analista de KPI medioambientales para la región paneuropea.
