S. Palermi

PROGETTO PER L’INDIVIDUAZIONE DI AREE A
“RISCHIO RADON” IN ABRUZZO 2005-2007
PRIMI RISULTATI
Gruppo di lavoro interdipartimentale coordinato dal Dipartimento
di Pescara - Settore Fisico-Ambientale - Centro di Riferimento
Regionale per la Radioattività Ambientale
presentazione a cura di Sergio Palermi
Individuazione delle radon-prone areas
„ D.Lgs 241/2000 (96/29 EURATOM)
- Le regioni devono provvedere entro il 31/8/2005 alla
“individuazione delle aree ad elevata probabilità di
alte concentrazioni di attività di radon”.
- Limiti di azione per risanamento nei luoghi di lavoro
sotterranei con obbligo di sorveglianza :
500 Bq/m3
per:
_ Tunnel, sottovie, grotte, metropolitane, interrati, fogne.
_ Seminterrati e piani terreni solo in determinate aree
individuate dalle regioni.
Individuazione delle radon-prone areas
„
PROBLEMA:
non esistono criteri ufficiali per la progettazione di campagne di
misura per l’identificazione delle radon prone areas;
criteri che avrebbe dovuto fornire (entro febbraio 2002) la “Sezione
speciale della Commissione tecnica per le esposizioni a sorgenti naturali
di radiazioni” esplicitamente prevista dall’art. 10-septies del citato D.Lgs.
241/00, da istituirsi nell’ambito della Commissione tecnica per la sicurezza
nucleare e la protezione sanitaria dalle radiazioni ionizzanti di cui all’art. 9 del
D.Lgs. 230/95.
Come noto, a tutt’oggi, le regioni non dispongono
ufficialmente di uno strumento tecnico che fornisca
indicazioni univoche sulle strategie da adottare
nell’individuazione delle aree a rischio radon.
Caratteristiche Geologiche del territorio Abruzzese
Radon e Caratteristiche Geologiche
del Territorio Abruzzese
In Abruzzo i gruppi montuosi appenninici
sono in prevalenza di natura carbonatica
(calcari, dolomie e marne di età
mesozoica). La fascia collinare/litoranea è
caratterizzata da argille, sabbie e
sedimenti alluvionali.
Numerosi sono i meccanismi di migrazione ed i
fattori che influenzano la migrazione del radon verso
la superficie, tra cui, nella nostra regione, giocano
probabilmente un ruolo importante il carsismo e i
sistemi di faglie e fratture.
“Recupero” dei dati relativi alle vecchie
campagne di misura sul territorio
„ I dati “storici” (650 in totale) sono stati georeferenziati,
validati uno per uno e, ove necessario, corretti per trarne
valori medi annui (vedi oltre per i coefficienti di
normalizzazione)
„ Tali dati sono stati inseriti in un database informatico
appositamente predisposto, con tutte le informazioni
contenute nelle vecchie schede cartacee relative a ciascun
sito. Lo stesso database ora contiene tutti i dati raccolti nel
corso del progetto.
„ Il database è collegato ad ARCVIEW GIS e consente tutte
le elaborazioni/visualizzazioni necessarie
„ Le elaborazioni di calcolo (analisi statistiche, mappe etc.)
sono state realizzate con Excel e altri software specialistici
(SYSTAT, STATISTICA, SURFER)
DATI STORICI: Indagine Nazionale Radon, 1991-92:
comuni abruzzesi interessati
Pescara partecipò alla campagna in quanto unico
comune con pop.>100000 ab., mentre tra i 6 comuni
scelti a caso, 5 sono in provincia dell’Aquila
DATI STORICI: Campagna di misure negli asili,
1993-1994, quadro riassuntivo per provincia.
il fatto che la maggior parte degli asili siano a piano terra spiega il
valore medio più alto rispetto all’Indagine Nazionale Radon
(66,5 rispetto a 60,8 Bq/m3)
Campagna Radon attualmente in in
corso in Abruzzo
„ In convenzione con la Regione, nel 2005 è stata avviata da ARTA
Abruzzo una campagna di misure finalizzata all’individuazione delle
“aree a rischio radon”
„ Circa 2200 abitazioni da monitorare nei 305 Comuni (per 1500 si
hanno già i risultati)
„ Misure georeferenziate mediante sistema GPS (lat, lon, altituidine)
„ Schede di caratterizzazione delle abitazioni (modello APAT
semplificato)
- Locale di posizionamento dosimetri (in genere più di uno, anche
su piani diversi)
- Classe litologica di appartenenza del sito
- Tecniche di costruzione e materiali impiegati
- Volumi degli ambienti / tipologia di aerazione / condizionamento /
isolamento termico / gas / condutture idriche / ecc.
Sistema di misura
„ Sistema di lettura automatico di tracce su
CR 39, con microscopio e fotocamera
computerizzati, già impiegato da APAT,
ISS e varie Regioni (TASL)
„ Rivelatori passivi a tracce CR 39
(Columbia Resine 1939) che, previo
idoneo trattamento chimico, evidenziano le
tracce di interazione lasciate dalle
particelle α nel mezzo
STRATEGIA DI CAMPIONAMENTO: SECONDO UN GRIGLIATO REGOLARE
CELLE 6X6 KM CIASCUNA
SUDDIVISA IN 9 CELLE
2 X 2 KM
Le celle 6x6 costituiranno
Le Unità Geografiche di
Analisi (UGA)
In alternativa, utilizzeremo
i territori comunali
OGNI PUNTO RAPPRESENTA UN SITO DI MISURA “ABITATIVO”
Quadro riassuntivo della distribuzione dei
dosimetri (1^ fase già conclusa - posizionati entro
il 03/01/07 e ritirati per la lettura entro il 10/06/07) .
QUADRO COMPLESSIVO DEI DATI ANALIZZATI
(1892 SITI, COMPRESI QUELLI “STORICI”)
PUBBLICI
ESERCIZI /
LOCALI
PUBBLICI; 53
CANTINE /
DEPOSITI /
ARCHIVI / LOCALI
TECNICI ETC.;
245
245 AMBIENTI “NON
ABITATIVI” (ERRORI
DI POSIZIONAMENTO)
LUOGHI DI
LAVORO; 143
ABITAZIONI; 924
1647 AMBIENTI “ABITATIVI”
SCUOLE/ASILI;
530
Analisi dati: procedure di normalizzazione
normalizzazione stagionale
(R calcolato dalla campagne “storiche”
basate su dati stagionali)
In realtà la maggior parte delle
misure copre un intero anno, per cui
l’impatto di tale normalizzazione è molto
limitato
C inverno
R=
C estate
Rapp = 1,65
(per la zona appenninica/subappenninica)
Rcoll = 1,32
(per la zona collinare/litoranea).
In cui ns e nw sono i mesi
estivi e invernali occupati
dalla misura
Analisi dati: procedure di normalizzazione
normalizzazione rispetto al piano terra
Coefficienti K i→0 calcolati dal set di dati completo
(tutte le campagne di misura)
1400
1179
1200
n. siti monitorati
per piano
1000
800
600
328
400
60
55.2
200
GM di piano
0
44.3
50
87
53
-1
0
1
2 o superiori
40
28.6
30
24.2
20
K (1→0) = 1,55
K (2→0) = 1,83
10
K (-1→0) = 0,80
0
-1
0
1
2 o sup.
100
Concentrazioni medie
(AM e GM) per provincia valori normalizzati a
piano terra
86.8
AM
GM
75
60
50
61.5
57.2
42.6
47.1
43
35.5
25
0
AQ
RN_C0
1000
Bq/m3
TE
PE
100
Mediane e quartili
10
65
AQ
TE
PE
Provincia
CH
70
CH
Analisi dati:
IPOTESI DI DISTRIBUZIONE
LOG-NORMALE
OVVERO: distribuzione NORMALE
dei logaritmi dei dati
Sotto: distribuzione delle medie
di cella 2x2 km
R trasf
Rmis − Rout
( Rmis − Rout ) 2
=
+
+ D2
2
4
Test di normalità soddisfatti
per Rout=10 Bq/m3
e D=4.85 Bq/m3
La distribuzione trasformata ha una
varianza maggiore di quella
originaria
In termini di GSD: da 2,16 a 2,58
Analisi dati: SCHEMA DI INFERENZA “BAYESIANA”
In parole povere: se la numerosità campionaria è insufficiente, è
possibile “irrobustire” le stime della media e della varianza di
ciascuna unità geografica di analisi (UGA: cella 6x6 o territorio
comunale) utilizzando informazioni tratte dal complesso dei dati a
disposizione (attraverso l’analisi della varianza sulla base di
modelli lineari gerarchici)
Analisi dati: SCHEMA DI INFERENZA “BAYESIANA”
Premessa: si lavora con i logaritmi naturali delle concentrazioni di
attività di radon R normalizzate a piano terra, la cui distribuzione
si suppone normale (previa eventuale sottrazione di Rout)
ni : numero di misure nella nella i-esima unità geografica di
analisi
ln(Rij): log. nat. della j-esima misura nella i-esima unità
geografica di analisi
ln(GMi): log. nat. della media geometrica delle misure nella
i-esima unità geografica di analisi
μ : grand mean dei ln(Rij)
κ2 : varianza caratteristica dei ln(Rij) entro le unità geografiche
(“varianza entro gruppi”)
σ2 : varianza dei ln(GMi): (“varianza tra gruppi”)
questi parametri si stimano con l’analisi della varianza
ln( Rij ) = μ + β i + ε ij
β ~ N(0, σ2);
ε ~ N(0, κ2)
Analisi dati: SCHEMA DI INFERENZA “BAYESIANA”
dopo di che si calcolano le medie ”aggiustate” ln(GMistimato)
e le relative varianze Vi2
κ i2 =
2
2
κ
ni κ oss
+
p
,i
ni + p
procedura di “shrinkage” per
calcolare κi2 della i-esima UGA
(p=12)
Il rapporto κi2 /σ2 dà il numero di misure
“virtuali” nella i-esima UGA il cui esito è
μ e che bilanciano le ni misure reali da
cui si calcola ln(GMiioss)
Empirical bayes / bayes point estimate
Analisi dati: SCHEMA DI INFERENZA “BAYESIANA”
l’inferenza bayesiana è stata applicata separatamente su
due distinti domini geografici (omogenei al loro interno da
un punto di vista geomorfologico e climatico)
il dominio litorale/collina
e il dominio appennino
/subappennino
Analisi dati: SCHEMA DI INFERENZA “BAYESIANA”
La procedura è stata applicata, separatamente per ciascun dominio,
due volte, con scelte diverse dell’unità geografica di analisi (UGA):
Scegliendo i comuni come UGA si
ottengono valori più bassi di κ2/σ2
in particolare per il territorio appenninico
κ2/σ2
CELLE
6X6
COMUNI
APPENNINO
12,7
8,8
6,0
7,2
COLLINA
- LITORALE
MIGLIORA LA CAPACITA’DEL MODELLO
DI “INTERPRETARE” I DATI
Analisi dati: INDIVIDUAZIONE AREE A RISCHIO RADON
Dopo aver stimato, con l’inferenza bayesiana, GM e GSD di ciascuna
UGA (sia nel caso di suddivisione del territorio regionale in celle 6x6
che in Comuni), si procede alla stima della percentuale attesa di
abitazioni in cui la concentrazione di attività di Radon supera una certa
soglia X (posta a 200 Bq/m3)
ln(GM)
ln(GSD)
200 Bq/m3
RISULTATI: territorio suddiviso in comuni (solo siti abitativi)
RISULTATI: territorio suddiviso in comuni (solo siti abitativi)
RISULTATI: territorio suddiviso in CELLE 6X6 (solo siti abitativi)
Proviamo a recuperare i siti non abitativi… (1892 dati)
Balsorano, Rocca di Mezzo,
Rocca di Cambio, San
Demetrio e Lama dei Peligni
entrerebbero nel club degli
“over 20%” Insieme a Schiavi
d’Abruzzo
Analisi dati: APPROCCIO ALTERNATIVO CON METODI GEOSTATISTICI
Queste tecniche consentono di interpolare la grandezza di
interesse su tutto il dominio spaziale (il territorio regionale),
anche in quelle aree in cui non ci sono misure.
Si basa sulla modellizzazione del “variogramma” basato sui
dati sperimentali.
- nugget = 0.4
- modello lineare con pendenza 1,1‚10-6
- modello gaussiano con sella = 0,12 ; range = 5000 m.
Analisi dati: APPROCCIO ALTERNATIVO CON METODI GEOSTATISTICI
Cosa emerge da questi primi risultati
„ C’è una sostanziale diversificazione nelle concentrazioni
di radon tra area costiera/collinare e area appenninica,
dovuta a fattori geologici e climatici
„ Nell’area appenninica c’è una forte variabilità dei valori,
anche tra siti vicini. Maggiore omogeneità nell’area collinare
„ Al di là di zone molto circoscritte in cui ci sono residui di
antica attività vulcanica (Oricola/Carsoli, Raiano-Goriano,
Pescosansonesco) un ruolo preminente sembra giocato dal
carsismo (altopiano delle Rocche/S.Demetrio etc), dai
sistemi di faglie/fratture (p.es. marsica occidentale e
meridionale) e dal termalismo (Caramanico, in
connessione con una formazione gessoso-solfifera)
„ Punti interrogativi: Schiavi d’Abruzzo? (e non solo)
Sviluppi futuri (e lavori in corso)
- completamento della campagna di misure (entro estate
2008)
- studi di dettaglio nelle aree a rischio già individuate
- applicazione di tecniche di Spatial Scan Statistics per
l’individuazione e la verifica di significatività di cluster
con alti valori di radon indoor, sulla base del
superamento di una certa soglia (p.es. 200 Bq/m3) nei
valori campionari (statistica di Poisson).
- approfondimento tecniche bayesiane e geostatistiche
GRAZIE PER
L’ATTENZIONE