Distribuzione territoriale del radon indoor nella ...

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Distribuzione territoriale del radon indoor nella provincia di Belluno: analisi geostatistica Bertolo A. e Bigliotto C. Arpa Veneto, Dipartimento di Padova, Via Ospedale 22, 35121 Padova, [email protected] Riassunto Nella definizione delle aree territoriali che presentano una elevata probabilità di alte concentrazioni di radon negli ambienti confinati, riveste un ruolo cruciale sia la costruzione a partire dai dati puntuali della distribuzione di questo inquinante, sia la definizione delle probabilità di superamento di determinate soglie di concentrazione in aree geografiche o amministrative definite. La definizione di aree a rischio radon consente di poter mettere in atto una adeguata strategia di controllo, sia per quanto riguarda le costruzioni esistenti, sia ai fini di orientare efficacemente le politiche di prevenzione; anche a livello normativo il DL 241/00 prevede che le regioni effettuino questa classificazione, secondo metodologie ancora in attesa di definizione. Nel presente lavoro, affiancando ai valori misurati nelle abitazioni nel corso della campagna regionale condotta negli anni 1996-2000 quelli nelle scuole della provincia di Belluno rilevati negli anni 2003-2004, viene condotto uno studio di tipo geostatistico, che appare particolarmente appropriato al territorio in esame, che presenta una orografia complessa, vaste zone montuose prive di costruzioni, e in cui le zone abitate si situano lungo le valli principali. Nel considerare l’utilizzo delle tecniche geostatistiche per realizzare una stima della distribuzione geografica del radon, sono stati utilizzati due approcci complementari: il primo, tramite l’utilizzo di algoritmi di kriging, rappresenta il fenomeno con una validità di stima all’incirca pari al 65%, evidenziando l’alta variabilità spaziale dei dati. Il secondo approccio utilizza le Simulazioni Gaussiane Sequenziali, e fornisce invece la mappa delle probabilità di superamento di un determinato livello, informazione maggiormente usufruibile ai fini della classificazione di rischio; cruciale è la scelta delle dimensioni della maglia considerata: una discretizzazione del territorio in maglie di piccole dimensioni consente in questo caso di avere un migliore potere predittivo. Il presente lavoro dettaglia le procedure utilizzate, e pone a confronto le mappe previsionali ottenute utilizzando differenti dimensioni delle maglie considerate. A) INTRODUZIONE La complessa e variegata situazione geologica del nostro paese fa sì che il radon sia tutt’altro che uniformemente distribuito sul territorio, rendendo quindi necessaria una definizione di opportune mappe di rischio, compito che il legislatore ha demandato alle Regioni [1]. E’ poi opportuno sottolineare come l’esposizione indoor sia determinata non solo dal valore di emanazione di radon dal suolo, ma anche da molti altri parametri di tipo costruttivo, complicando ulteriormente la definizione di mappature tematiche. Due sono gli approcci seguiti nel nostro paese nella definizione di mappe di “rischio radon”: l’uno parte da misure condotte nelle abitazioni e/o ambienti scolastici, poi opportunamente elaborati (si veda ad esempio [2], [3]e [4]), l’altro si basa su informazioni di tipo geologico e strutturale (si veda ad esempio [5]); maggiormente adottato risulta il primo, basato su campagne di misura del radon indoor, in modo da coprire opportunamente le aree di interesse. L’elaborazione dei dati ottenuti è condotta generalmente basandosi su tecniche statistiche, considerando come unità base maglie geografiche oppure suddivisioni di tipo amministrativo. Solo recentemente nell’ambito delle analisi dei dati di radon indoor in Italia iniziano ad essere utilizzate tecniche di tipo geostatistico [6], che consentono di studiare e di stimare la distribuzione spaziale dei dati, mentre tali tecniche sono maggiormente diffuse in altri paesi [7]. Tali tecniche consentono di predisporre mappe di distribuzione del fenomeno, ma soprattutto di costruire mappe di probabilità che possono essere utilizzate, una volta fissati livelli di soglia, per definire le aree a “rischio radon”; inoltre permettono di evidenziare possibili correlazioni con le caratteristiche geologiche dell’area [8]. L’applicazione delle tecniche di tipo geostatistico nel trattamento dei dati che riguardano le concentrazioni di radon indoor, presenta alcune interessanti problematiche che richiedono una attenta analisi preliminare, prima di affrontare la specifica analisi strutturale. Il dato costituito dalla concentrazione di radon indoor non può essere infatti considerato un puro dato ambientale, in quanto dipende da numerosi altri fattori, tra cui i più rilevanti sono le caratteristiche costruttive e d’uso dell’edificio (tipologia del piano abitato, ventilazione, condizioni strutturali, ecc..): pertanto due edifici inseriti in un contesto ambientale simile, spazialmente vicini, possono presentare valori di concentrazione molto differenti. Inoltre il fatto che pur essendo un inquinante di tipo ambientale il campionamento avvenga negli edifici porta ad una particolare disposizione spaziale dei dati, causata da una campionatura necessariamente irregolare spazialmente e concentrata in alcune zone, in particolare nelle aree urbanizzate. La stima dovrà pertanto essere localizzata attorno a queste aree e non sarebbe significativo estenderla anche in quelle zone dove non vi sono o non sono previste costruzioni. D’altra parte la necessità di assumere a priori determinate limitazioni non deve essere intesa come una perdita di potenza dell’analisi, al contrario la conoscenza del fenomeno permette di utilizzare le assunzioni

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Distribuzione territoriale del radon indoor nella provincia di Belluno: analisi geostatistica

Bertolo A. e Bigliotto C.

Arpa Veneto, Dipartimento di Padova, Via Ospedale 22, 35121 Padova, [email protected]

Riassunto Nella definizione delle aree territoriali che presentano una elevata probabilità di alte concentrazioni di radon negli ambienti confinati, riveste un ruolo cruciale sia la costruzione a partire dai dati puntuali della distribuzione di questo inquinante, sia la definizione delle probabilità di superamento di determinate soglie di concentrazione in aree geografiche o amministrative definite. La definizione di aree a rischio radon consente di poter mettere in atto una adeguata strategia di controllo, sia per quanto riguarda le costruzioni esistenti, sia ai fini di orientare efficacemente le politiche di prevenzione; anche a livello normativo il DL 241/00 prevede che le regioni effettuino questa classificazione, secondo metodologie ancora in attesa di definizione. Nel presente lavoro, affiancando ai valori misurati nelle abitazioni nel corso della campagna regionale condotta negli anni 1996-2000 quelli nelle scuole della provincia di Belluno rilevati negli anni 2003-2004, viene condotto uno studio di tipo geostatistico, che appare particolarmente appropriato al territorio in esame, che presenta una orografia complessa, vaste zone montuose prive di costruzioni, e in cui le zone abitate si situano lungo le valli principali. Nel considerare l’utilizzo delle tecniche geostatistiche per realizzare una stima della distribuzione geografica del radon, sono stati utilizzati due approcci complementari: il primo, tramite l’utilizzo di algoritmi di kriging, rappresenta il fenomeno con una validità di stima all’incirca pari al 65%, evidenziando l’alta variabilità spaziale dei dati. Il secondo approccio utilizza le Simulazioni Gaussiane Sequenziali, e fornisce invece la mappa delle probabilità di superamento di un determinato livello, informazione maggiormente usufruibile ai fini della classificazione di rischio; cruciale è la scelta delle dimensioni della maglia considerata: una discretizzazione del territorio in maglie di piccole dimensioni consente in questo caso di avere un migliore potere predittivo. Il presente lavoro dettaglia le procedure utilizzate, e pone a confronto le mappe previsionali ottenute utilizzando differenti dimensioni delle maglie considerate. A) INTRODUZIONE

La complessa e variegata situazione geologica del nostro paese fa sì che il radon sia tutt’altro che uniformemente distribuito sul territorio, rendendo quindi necessaria una definizione di opportune mappe di rischio, compito che il legislatore ha demandato alle Regioni [1].

E’ poi opportuno sottolineare come l’esposizione indoor sia determinata non solo dal valore di emanazione di radon dal suolo, ma anche da molti altri parametri di tipo costruttivo, complicando ulteriormente la definizione di mappature tematiche.

Due sono gli approcci seguiti nel nostro paese nella definizione di mappe di “rischio radon”: l’uno parte da misure condotte nelle abitazioni e/o ambienti scolastici, poi opportunamente elaborati (si veda ad esempio [2], [3]e [4]), l’altro si basa su informazioni di tipo geologico e strutturale (si veda ad esempio [5]); maggiormente adottato risulta il primo, basato su campagne di misura del radon indoor, in modo da coprire opportunamente le aree di interesse.

L’elaborazione dei dati ottenuti è condotta generalmente basandosi su tecniche statistiche, considerando come unità base maglie geografiche oppure suddivisioni di tipo amministrativo.

Solo recentemente nell’ambito delle analisi dei dati di radon indoor in Italia iniziano ad essere utilizzate tecniche di tipo geostatistico [6], che consentono di studiare e di stimare la distribuzione spaziale dei dati, mentre tali tecniche sono maggiormente diffuse in altri paesi [7]. Tali tecniche consentono di predisporre mappe di distribuzione del fenomeno, ma soprattutto di costruire mappe di probabilità che possono essere utilizzate, una volta fissati livelli di soglia, per definire le aree a “rischio radon”; inoltre permettono di evidenziare possibili correlazioni con le caratteristiche geologiche dell’area [8].

L’applicazione delle tecniche di tipo geostatistico nel trattamento dei dati che riguardano le concentrazioni di radon indoor, presenta alcune interessanti problematiche che richiedono una attenta analisi preliminare, prima di affrontare la specifica analisi strutturale.

Il dato costituito dalla concentrazione di radon indoor non può essere infatti considerato un puro dato ambientale, in quanto dipende da numerosi altri fattori, tra cui i più rilevanti sono le caratteristiche costruttive e d’uso dell’edificio (tipologia del piano abitato, ventilazione, condizioni strutturali, ecc..): pertanto due edifici inseriti in un contesto ambientale simile, spazialmente vicini, possono presentare valori di concentrazione molto differenti. Inoltre il fatto che pur essendo un inquinante di tipo ambientale il campionamento avvenga negli edifici porta ad una particolare disposizione spaziale dei dati, causata da una campionatura necessariamente irregolare spazialmente e concentrata in alcune zone, in particolare nelle aree urbanizzate.

La stima dovrà pertanto essere localizzata attorno a queste aree e non sarebbe significativo estenderla anche in quelle zone dove non vi sono o non sono previste costruzioni.

D’altra parte la necessità di assumere a priori determinate limitazioni non deve essere intesa come una perdita di potenza dell’analisi, al contrario la conoscenza del fenomeno permette di utilizzare le assunzioni

della geostatistica in modo flessibile, e ciò costituisce una delle potenzialità di tale tecnica, che permette di rappresentare il fenomeno tenendo conto di tutte le sue componenti.

Infine caratterizzare spazialmente il fenomeno permette di sovrapporre più tipologie di informazioni ambientali utili per stabilire eventuali correlazioni.

Nel presente lavoro vengono ottenute le mappe di stima del radon indoor nel territorio della provincia di Belluno: per utilizzare al meglio tutte le informazioni disponibili è stato effettuato il tentativo di considerare i dati delle scuole e delle abitazioni come un unico insieme; per conferma sono state realizzate anche alcune mappe riferite ai due sottoinsiemi di valori.

Infine sono state realizzate alcune mappe di probabilità, considerando una valore di soglia pari a 200 Bq/m3 [9] [10]. B) DATI UTILIZZATI

Il dataset di partenza è costituito dai valori di concentrazione di radon misurati in tutti gli edifici di differenti tipologie: a tal fine, per rendere il più possibile omogeneo il dataset, per ogni edificio è stata utilizzata la media delle concentrazioni rilevate al piano terra.

La statistica descrittiva è presentata nella seguente tabella (tab. 1): i due sottoinsiemi di misure (abitazioni e scuole) presentano un andamento di tipo log-normale delle concentrazioni.

Tabella 1 - Statistica dei valori di concentrazione di radon indoor utilizzati nell’analisi geostatistica

Abitazioni Scuole Totale

Numerosità 330 230 550 Range Bq/m3 23 - 1125 17 - 1356 17 - 1356

Media aritmetica Bq/m3 119 182 145 Deviazione Standard Bq/m3 130 176 154 Media Geometrica Bq/m3 88 132 104

C) ANALISI GEOSTATISTICA E RISULTATI

Il primo passo è costituito dallo studio del variogramma per l’identificazione della continuità spaziale del fenomeno. Ricercare tale continuità significa analizzare e determinare sino a quale distanza i valori dei punti sperimentali denotano una correlazione tra di loro in funzione della loro distanza di separazione [11]. In questo caso, si è indagato il fenomeno per diverse distanze, e con la scelta di opportuni parametri (tolleranza lineare e angolare) è stata riconosciuta una stazionarietà del fenomeno a partire dai 2000-2500 m: oltre tale distanza i punti del variogramma indicano la non correlazione spaziale dei dati.

Sono stati analizzati diversi variogrammi, ed è stato possibile stabilire un valore di effetto nugget (valore dell’ordinata all’origine), che esprime la variabilità su breve scala del fenomeno, e rende conto delle concentrazioni di radon molto differenti su piccole distanze. La crescita del variogramma sino a raggiungere la varianza (linea a tratti) del fenomeno, esprime invece la correlazione spaziale dei dati (range del variogramma), interpretabile come la componente di tipo ambientale del fenomeno in esame.

Per l’adozione della funzione-modello più idonea a rappresentare la continuità spaziale, sono state considerate diverse possibilità tramite un test di validazione che prende il nome di cross-validation o test-kriging [11,12].

Nella procedura di cross validation si rimuove di volta in volta un punto dall’insieme dei dati disponibili -“leave one out”- e si procede a stimare la variabile d’interesse nel punto stesso, utilizzando il modello del quale si sta verificando la bontà: la distribuzione delle differenze (denominate residui) permette di scegliere il miglior modello da adottare considerando le sovrastime o le sottostime: il modello basato su di una funzione di tipo esponenziale risulta più appropriato rispetto a quello basato su di una funzione di tipo sferico; in entrambi i casi vi è una generale sottostima (tecnicamente chiamata smoothing) soprattutto per quanto riguarda i valori più elevati [7].

Di seguito è riportato sia il variogramma sperimentale sia il modello con i relativi parametri che lo definiscono (fig. 1); inoltre viene riportato il grafico della cross-validation che confronta i valori stimati con quelli reali (fig. 2).

Figura 1 - Variogramma sperimentale Figura 2 - Cross Validation

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000Lag Distance

0

5000

10000

15000

20000

25000

Vario

gram

Direction: 12.0 Tolerance: 60.0Variograma sperimentale (linea rossa) e variogramma modello (curva blu)

1368

2330

2775 32263633 4168

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 200 400 600 800 1000 1200 1400

L’analisi variografica sul set completo di dati permette di svolgere alcune interessanti considerazioni: la

variabilità della concentrazione di radon indoor su breve scala (“effetto nugget”) è all’incirca pari al 35% del totale e rappresenta la parte di variabilità non spiegabile con la continuità spaziale [13], dovuta principalmente all’influenza delle caratteristiche abitative. La continuità spaziale spiega il restante 65% della variabilità ed esprime la componente ambientale del dato.

La variabilità spaziale evidenzia inoltre una certa direzionalità, ottenuta dallo studio dei variogrammi, lungo l’orientamento dei solchi vallivi.

Una volta modellizzata la continuità spaziale, essa viene trasferita nel processo di stima utilizzando un

algoritmo di interpolazione quale il kriging ordinario [11]. La fase di stima necessita della definizione sia delle dimensioni della griglia di interpolazione, sia del

numero di punti sperimentali utilizzati per definire la concentrazione in ogni nodo di griglia. Si è utilizzata una griglia di dimensione 500 x 500 m2; per tener conto inoltre della situazione geografica

del territorio in esame, il raggio di ricerca attorno al nodo di stima è stato scelto pari a 3500 metri: considerare un raggio più ampio potrebbe portare a utilizzare nella stima puntuale valori di concentrazioni di edifici posti in diverse vallate, che non presentano quindi una continuità spaziale definita. La mappa ottenuta è presentata in figura (fig. 3).

Tramite lo stesso procedimento si sono infine ottenute anche le mappature relative alle sole abitazioni ed agli edifici scolastici, di seguito riportate (fig. 4 e 5).

La mappe ottenute tramite gli algoritmi di kriging risultano rappresentative delle variabilità a breve scala, mostrando un distribuzione delle concentrazioni con degli hot spot isolati. L’effetto smoothing è più evidente considerando le abitazioni, mentre i valori elevati sono relativamente più presenti negli edifici scolastici.

Modello variogramma: Effetto nugget = 6500 Sferico: Sill = 17500

Range = 1900

Rn stimato (Bq/m3 )

Rn reale (Bq/m3 )

Figura 3 - Mappa del radon indoor ottenuta tramite kriging ordinario

0 100 200 300 400 500 600 700

Punti sperimentali

Figura 4 - Mappa del radon indoor nelle abitazioni

ottenuta tramite kriging ordinario

Punti sperimentali

0 100 200 300 400 500 600

Figura 5 - Mappa del radon indoor nelle scuole

ottenuta tramite kriging ordinario

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

Punti sperimentali

La mappatura ottenuta utilizzando un algoritmo di interpolazione tipo kriging non consente di eliminare l’effetto di smussamento derivante dall’interpolazione, e quindi non rappresenta fedelmente la realtà del fenomeno, essendo influenzata dal tipo di campionamento geografico effettuato: la sua capacità predittiva è perciò solamente indicativa.

Per ovviare a queste difficoltà, si utilizzano tecniche più complesse, basate sulla analisi statistica del fenomeno in esame riprodotto per un determinato numero di volte; a partire dal dataset iniziale composto dalle abitazioni e dagli edifici scolastici, utilizzando le tecniche probabilistiche della geostatistica [14], vengono simulate un elevato numero di realizzazioni equiprobabili, che hanno cioè la caratteristica di mantenere la stessa statistica di partenza. Esistono varie tecniche per eseguire tali simulazioni: si è qui adottata la Simulazione Gaussiana Sequenziale (SGS), che prevede la trasformazione dei dati di partenza al fine di ottenere una distribuzione normale [15]. Tramite il modello variografico scelto vengono quindi generate 150 possibili realizzazioni spaziali: il loro studio probabilistico permette di ottenere una mappa di probabilità, definita scegliendo come valore discriminante il valore di concentrazione pari a 200 Bq/m3. La mappatura simulata riveste quindi un maggior significato previsionale ed è utile per la definizione delle aree a rischio.

Sono state adottate due diverse griglie di interpolazione, di dimensione 2000x2000 m2 (fig. 6) e 5500x6500 m2 (fig. 7), al fine di evidenziare le differenze e per poter operare il confronto con la mappatura ottenuta nell’indagine regionale sulle abitazioni delle aree a rischio radon conclusasi nel 2000 [4]: mentre la griglia più fitta rispetta la densità del campionamento sperimentale, quella ampliata utilizza una scala confrontabile con le dimensioni dell’unità amministrativa comunale.

Figura 6- Mappa della probabilità di superare 200 Bq/m3 (maglia 2000 x 2000 m2)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

Punti sperimentali

Figura 7 - Mappa della probabilità di superare i 200 Bq/m3 (maglia 5500 x 6500 m2)

0 0.1 0.2 0.3 0.4

Punti sperimentali

D) CONCLUSIONI Nel considerare l’utilizzo delle tecniche geostatistiche per realizzare una stima della distribuzione

geografica del radon, sono stati utilizzati due approcci complementari: il primo, tramite l’utilizzo di algoritmi di kriging, rappresenta il fenomeno in esame con una validità di stima all’incirca pari al 60%: questo significa che un nuovo valore rilevato sul campo avrà circa una probabilità su due di adattarsi ai valori della mappatura. Questo fatto, spiegabile conoscendo il comportamento su breve scala del fenomeno radon, si traduce tecnicamente in geostatistica con l’elevato effetto nugget riscontrato nel variogramma. Inoltre anche il valore di correlazione spaziale dei dati, pari a circa 2000 metri, evidenzia l’alta variabilità. Dal confronto tra la mappa di stima delle scuole e quella delle abitazioni ottenute tramite kriging, si può notare come, nella zona del territorio attorno al paese di Feltre, un solo elevato valore riscontrato in un edificio scolastico modifichi la superficie di stima locale che appare invece maggiormente continua nel caso delle abitazioni.

Il secondo approccio che utilizza le Simulazioni Gaussiane Sequenziali, fornisce invece la mappa delle probabilità di superamento di un determinato livello, ossia un’informazione più utile ai fini della classificazione di rischio; in questo caso risulta fondamentale la scelta delle dimensioni della maglia considerata: una discretizzazione del territorio in maglie di piccole dimensioni consente di avere un buon potere predittivo, mentre l’utilizzo di maglie maggiormente estese, ad esempio più rispondenti alle dimensioni amministrative comunali, determina una omogeneizzazione che porta a mediare il rischio, riducendone il significato.

Si evidenzia che le maggiori probabilità di superamento appaiono essere presenti in particolari aree geologiche che per caratteristiche litologiche presentano una potenzialità all’emanazione dal sottosuolo del gas radon [5].

Le correlazioni con fattori di tipo geologico a scala locale, di dimensioni paragonabili alle maglie utilizzate, potranno aiutare a comprendere meglio la distribuzione del gas radon, suggerendo anche opportuni approfondimenti, con ulteriori misure o rilevamenti geologici [8]. Bibliografia 1. Decreto Legislativo 26 maggio 2000, n. 241 2. C. Giannardi et al In progress identification of radon prone areas Radiat. Prot. Dosim. 97(4) pp. 349-354 (2001) 3. M. Garavaglia et al Rappresentazioni diverse della distribuzione spaziale del radon nelle scuole del Friuli Venezia Giulia - Atti

del Convegno Nazionale “Dal monitoraggio degli agenti fisici sul territorio alla valutazione dell’esposizione ambientale” ARPA-ISE – pag. 245-248 - Torino 2003

4. F. Trotti et al Mapping of areas with elevated indoor radon levels in Veneto - Radiat. Prot. Dosim. 78(1) pp. 11-14 (1998) 5. A. Bertolo and L.Verdi Validation of a geographic information system for the evaluation of the soil radon exhalation potential

in South-Tyrol and Veneto (Italy) – Radiat. Prot. Dosim. 97(4) pp. 321-324 (2001) 6. A. Bertolo et al Un approccio geostatistico per la definizione delle aree a rischio radon - Atti Convegno AIRP Verona 2004

ISBN 88-88648-01-1 7. M. Maignan et al. Radon mapping based on geostatistical models -Atti Convegno Nazionale “Dal monitoraggio degli agenti

fisici sul territorio alla valutazione dell’esposizione ambientale” ISE – Torino - pag. 7-12 (2003) 8. A. Bertolo and C. Bigliotto Radon concentration in waters of Geothermal Euganean Basin – Veneto (Italy) - Radiat. Prot.

Dosim (2004) 9. Direttiva Europea EURATOM 96/29 - 13 maggio 1996 10. Delibera Giunta Regione Veneto n. 79 del 18/01/2002 11. E.H. Isaaks and R.M. Srivastava An introduction to applied geostatistics - Oxford University Press (1989) 12. J.P. Chiles and P. Delfiner Geostatistics – Modeling Spatial Uncertainty - Wiley Inter-Science (1999) 13. P. Fabbri Transmissivity in the geothermal Euganean basin: a geostatistical analysis - Ground Water vol. 35, n° 5, pp. 881-887

(1997) 14. G. Matheron La Theorie des Variables Regionalisee et ses applications - Massom, Parigi (1965) 15. M. Kanevski and M. Maignan Analysis and modelling of spatial environmental data - EPFL Press (2004)