Costruzione di una centralina mobile per l’analisi delle polveri sottili
Tecnologia accessibile, intelligenza artificiale e partecipazione civica per capire che aria respiriamo davvero, strada per strada.
Perché misurare l’aria “in movimento”
Quando si parla di qualità dell’aria, il riferimento immediato sono le centraline fisse ufficiali, fondamentali per il monitoraggio ambientale.
Ma chi vive la città ogni giorno – pedoni, ciclisti, utenti del trasporto pubblico – respira un’aria che cambia continuamente, metro dopo metro.
Una fermata dell’autobus, un incrocio trafficato, una strada alberata o una pista ciclabile possono presentare condizioni molto diverse, spesso invisibili ai dati medi urbani.
Da qui nasce l’idea di una centralina mobile low cost, capace di misurare l’aria mentre ci si muove, restituendo una fotografia dinamica dell’inquinamento urbano.
Citizen science: dall’osservazione alla mappatura
Il progetto si inserisce nelle attività di citizen science di Legambiente Trieste, con un obiettivo chiaro:
La centralina mobile consente di:
- raccogliere dati di PM2.5 e PM10 a intervalli regolari
- associare ogni misura a una posizione geografica
- costruire mappe di calore che mostrano dove l’aria diventa critica
Non si tratta solo di misurare, ma di capire dove e quando l’esposizione aumenta, durante gli spostamenti quotidiani.
Il contributo decisivo di ChatGPT
Uno dei principali ostacoli alla citizen science tecnologica è il software.
Scrivere un firmware, integrare sensori diversi, gestire errori e dati non è alla portata di tutti.
In questo progetto ChatGPT ha avuto un ruolo centrale, soprattutto nella parte più complessa e meno accessibile:
- progettazione del firmware
- integrazione dei sensori
- gestione della memoria e dei dati
- supporto continuo nella risoluzione dei problemi
Grazie all’intelligenza artificiale, è stato possibile abbassare drasticamente la soglia di accesso all’informatica, rendendo realizzabile un dispositivo che altrimenti avrebbe richiesto competenze specialistiche avanzate.
👉 Questa esperienza apre prospettive molto interessanti per la citizen science, permettendo di progettare strumenti su misura per i territori e le comunità.
Com’è fatta la centralina mobile
La centralina è basata su componenti economici e facilmente reperibili, tra cui:
- microcontrollore ESP32
- sensore di polveri sottili (PM2.5 e PM10)
- sensore di temperatura e umidità
- modulo GPS per la geolocalizzazione
- display OLED per la lettura immediata
- memoria microSD per la registrazione dei dati
- Orologio RTC per il Timestamp
Il costo complessivo è contenuto e compatibile con progetti di associazioni, scuole e gruppi di cittadini.
Pedoni e ciclisti: gli utenti più esposti
I primi test hanno evidenziato un aspetto cruciale:
chi si muove lentamente è spesso più esposto all’inquinamento.
Pedoni e ciclisti:
- respirano aria non filtrata
- sostano più a lungo negli stessi punti
- attraversano micro-ambienti molto diversi
Le mappe mostrano differenze evidenti tra:
- percorsi effettuati in auto (punti più distanziati)
- tratti percorsi in autobus o a piedi, dove i livelli di PM2.5 superano spesso gli standard OMS e UE
Quando i dati diventano una mappa
I valori misurati vengono trasformati in mappe di calore, con cerchi colorati che rappresentano la qualità dell’aria:
- 🟢 verde: aria buona
- 🟡 giallo: attenzione
- 🔴 rosso: valori critici
Questa rappresentazione rende l’inquinamento visibile e comprensibile, molto più di una tabella di numeri.
La mappa diventa così uno strumento di:
- consapevolezza
- educazione ambientale
- partecipazione civica
Prospettive per Legambiente Trieste
Questa esperienza dimostra che:
- la tecnologia può essere accessibile e replicabile
- l’intelligenza artificiale può diventare alleata della partecipazione
- la citizen science può evolvere verso una lettura dinamica dell’ambiente urbano
Per Legambiente Trieste si aprono nuove possibilità:
- coinvolgere cittadini, studenti, ciclisti
- monitorare situazioni ritenute critiche
- costruire una conoscenza ambientale condivisa e dal basso
Glossario – Capire il monitoraggio dell’aria
Citizen science
Insieme di pratiche scientifiche che coinvolgono direttamente i cittadini nella raccolta, analisi e interpretazione dei dati.
Nel monitoraggio ambientale permette di estendere l’osservazione del territorio, aumentare la consapevolezza e rafforzare il controllo civico sulle condizioni di vita.
Centralina mobile
Dispositivo portatile per il monitoraggio ambientale che misura parametri come le polveri sottili mentre l’utente si muove.
A differenza delle centraline fisse, consente una lettura dinamica e capillare dell’inquinamento urbano, strada per strada.
Centralina fissa
Stazione di monitoraggio installata in modo permanente, spesso gestita da enti pubblici.
Fornisce dati affidabili e continui nel tempo, ma rappresenta solo il punto in cui è collocata, non l’intero spazio urbano vissuto.
PM10
Particolato atmosferico con diametro inferiore a 10 micrometri.
Può penetrare nelle vie respiratorie superiori ed è associato a irritazioni, infiammazioni e peggioramento di patologie respiratorie.
PM2.5
Particolato ancora più fine (diametro inferiore a 2,5 micrometri).
È considerato particolarmente pericoloso perché riesce a raggiungere gli alveoli polmonari e può entrare nel flusso sanguigno.
Polveri sottili
Termine generico che indica l’insieme delle particelle sospese nell’aria.
Derivano soprattutto da traffico veicolare, combustioni, riscaldamento domestico e attività industriali.
Limiti OMS (Organizzazione Mondiale della Sanità)
Valori guida basati su evidenze sanitarie, pensati per proteggere la salute.
Sono più severi dei limiti normativi europei e indicano la soglia oltre la quale aumentano i rischi per la popolazione.
Valori limite UE
Soglie stabilite dalla normativa europea per la qualità dell’aria.
Rappresentano un compromesso tra tutela della salute e fattibilità tecnica, ma non sempre coincidono con le raccomandazioni OMS.
Firmware
Il software interno che controlla il funzionamento della centralina.
Gestisce sensori, acquisizione dati, salvataggio su memoria e comunicazioni.
È spesso la parte più complessa per chi non ha competenze informatiche.
Microcontrollore
Piccolo computer integrato che coordina il funzionamento del dispositivo.
Nel progetto della centralina mobile è il “cervello” che raccoglie i dati e li rende utilizzabili.
Sensore di polveri
Componente che utilizza un laser per contare e stimare la concentrazione delle particelle presenti nell’aria.
Restituisce valori di PM2.5 e PM10 in tempo quasi reale.
GPS (Global Positioning System)
Sistema di localizzazione satellitare che permette di associare ogni misura a una posizione geografica precisa.
È fondamentale per trasformare i dati in mappe.
Georeferenziazione
Processo che collega un dato (ad esempio un valore di PM2.5) a una coordinata geografica.
È ciò che rende possibile la costruzione di mappe ambientali.
Heatmap (mappa di calore)
Rappresentazione grafica che utilizza colori per indicare l’intensità di un fenomeno.
Nel monitoraggio dell’aria consente di individuare zone più o meno critiche a colpo d’occhio.
Dati dinamici
Dati raccolti in movimento, lungo un percorso.
Permettono di analizzare l’esposizione reale delle persone durante gli spostamenti quotidiani.
Esposizione
Quantità di inquinanti inalati da una persona nel tempo.
Non dipende solo dalla concentrazione, ma anche dalla durata e dal tipo di attività svolta (camminare, pedalare, sostare).
Ciclisti e pedoni
Categorie particolarmente interessanti nel monitoraggio mobile perché:
- respirano aria non filtrata
- si muovono lentamente
- attraversano micro-ambienti molto diversi
Sono spesso i più esposti all’inquinamento urbano.
Intelligenza artificiale (IA)
In questo progetto, l’IA – in particolare ChatGPT – ha svolto un ruolo di supporto progettuale, aiutando a superare ostacoli tecnici legati al firmware e all’integrazione dei componenti.
Tecnologia accessibile
Approccio che punta a usare strumenti economici, aperti e replicabili.
È una condizione essenziale perché la citizen science possa crescere e diffondersi.
