Desenvolupar estratègies eficaces de planificació de la qualitat de l'aire mitjançant la modelització innovadora multiescalar | Developing effective air quality planning strategies through innovative multi-scale modelling

Context i objectiu:

• La contaminació de l'aire genera greus problemes de salut pública i pot causar morts prematures.
• Aquest tema pretén millorar les capacitats de modelització mitjançant el desenvolupament de cadenes de models integrats innovadors, fàcils d'utilitzar i interpretar, que simulin la qualitat de l'aire a diferents escales i tipus d'àrees, incloent la microescala, i integrant la dimensió temporal.
• Això ha de donar suport al desenvolupament d'estratègies eficaces de planificació de la qualitat de l'aire a diferents nivells, contribuir a reduir la contaminació i protegir la salut pública.

Aspectes a abordar:

• Desenvolupar cadenes de modelització multiescalar integrals, amb capacitats de niuament bidireccional (TRL 5), per avaluar la qualitat de l'aire, incloent-hi la representativitat espacial i temporal i els processos atmosfèrics de la contaminació. Millorar la parametrització de la coberta urbana per captar millor les interaccions entre estructures urbanes i contaminants, incloent el paper de la vegetació urbana.
• Analitzar les limitacions actuals en la integració de models i escales espacials/temporals múltiples en un sol sistema de modelització i desenvolupar mètodes per millorar i integrar els models i conjunts de dades existents (TRL 5).
• Desenvolupar, configurar i validar sistemes de modelització innovadors a microescala amb molt alta resolució per modelitzar i avaluar l'impacte de mesures de qualitat de l'aire en punts crítics (TRL 5).
• Proporcionar directrius per a la modelització de la qualitat de l'aire que donin suport a la presa de decisions a totes les escales, harmonitzant diferents tipus de models i promovent l'ús de sistemes de modelització multiescalars en línia.
• Considerar la vulnerabilitat de grups poblacionals (infants, persones grans, dones, persones amb baix nivell socioeconòmic o condicions de salut prèvies) en l'anàlisi i oferir recomanacions sobre la vinculació amb dades d'inequitat social i espacial en l'exposició a la contaminació i els beneficis de les mesures de mitigació.
• Construir i ampliar els resultats de projectes i iniciatives anteriors i en curs relatius a la monitorització i modelització de la qualitat de l'aire, per compartir experiències, aconseguir sinergies i evitar duplicacions.
• Considerar, quan sigui rellevant, les dades, l'expertesa i els serveis de les infraestructures europees de recerca en l'àmbit ambiental (p. ex. ACTRIS) i garantir que les dades produïdes siguin FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Re‑usable).
• Col·laborar amb les comunitats AQUILA i FAIRMODE i preparar la transició dels resultats al servei Copernicus Atmosphere Monitoring Service.
• Col·laborar amb projectes relacionats finançats pel programa FuturEO de l'ESA i incloure recursos suficients per a la coordinació efectiva.
• El Centre Comú de Recerca (JRC) pot participar al consorci per promoure l'ús harmonitzat de models científicament sòlids i identificar bones pràctiques.
• Es fomenta la cooperació internacional.

S'espera que els projectes contribueixin a:

• Les autoritats públiques obtenen accés a capacitats de modelització millorades i innovadores per donar suport a la planificació de la qualitat de l'aire a diferents nivells polítics de manera coherent.
• La societat es beneficia de processos de governança millorats i d'estratègies eficaces de planificació de la qualitat de l'aire, amb l'objectiu de mitigar la contaminació i reduir l'exposició de la població, així com d'alertes de contaminació més específiques.
• Les autoritats públiques, incloent les polítiques de la UE i l'EEA, reben proves científiques i eines més ràpides i completes, que permeten una aplicació més eficaç de la política europea de qualitat de l'aire i proporcionen a la ciutadania informació fiable, detallada i avisos de pics de contaminació per reduir els impactes en la salut.