Report 2011 - Meteosalute

Transcript

Centro Interdipartimentale di Bioclimatologia
Università degli Studi di Firenze
Laboratorio
MeteoSalute
Report 2011
A cura di:
Francesco Barbano, Lorenzo Cecchi, Daniele
Mannini, Alessandro Messeri, Marco Morabito,
Martina Petralli e Simone Orlandini
Laboratorio MeteoSalute - Report 2011
2
Centro Interdipartimentale di Bioclimatologia – Università di Firenze
Piazzale delle Cascine, 18 – 50144 Firenze
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
E-mail: [email protected]
Sito web: www.cibic.unifi.it - www.biometeo.it
INDICE
ATTIVITA’ OPERATIVA............................................................................... 7
Sito internet di previsione biometeorologica – Biometeorological forecast
website ......................................................................................................... 8
Previsioni a 3 giorni ........................................................................................12
Il biometeo nella tua città ...............................................................................15
Come vestirsi ...................................................................................................18
Mappe biometeorologiche e meteogrammi biometeorologici ..................20
Dati meteorologici delle stazioni in ambiente urbano ................................24
Previsioni aerobiologiche ...............................................................................24
Bollettino Terme di Montecatini ....................................................................27
Toscana medica ..............................................................................................31
Report bioclimatologici ...................................................................................33
Iniziative future ................................................................................................34
Bollettino biometeorologico a supporto dell‟attività anziani Biometeorological forecasts to support elderly assistance ......................35
Riepilogo dell‟andamento delle condizioni termiche previste nelle aree
della Toscana nell‟estate 2010 – Biometeoorlogical forecasted
conditions in Tuscan Health Districts in Summer 2010. ...........................37
ATTIVITA’ DI RICERCA............................................................................. 57
Una evidenza a supporto della riduzione del rischio di mortalità nell‟area
fiorentina grazie alla messa in atto di misure preventive degli effetti del caldo
sulla salute - An evidence supporting the effectiveness of preventive
measures to mitigate the heat-related mortality in the florentine area (central
italy) ........................................................................................................... 58
Attività di collaborazione nell‟ambito del programma strategico “ambiente e
salute” del ministero della salute - Collaboration activity on the strategic
3
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
programme “environment and health” coordinated by the national health
ministry ....................................................................................................... 65
Relazione tra condizioni meteorologiche e malattie cerebrovascolari Relationship between weather conditions and cerebrovascular diseases ... 70
Previsione del valore ottimale di resistenza termica del vestiario per attività
all‟aperto invernali: il caso studio dei militari – Forecast of the optimal
clothing ensemble for outdoor winter activities: the case study of military ... 78
Valutazione della riduzione della mortalità e stima economica dei vantaggi
del servizio di “Sorveglianza Attiva della Popolazione Anziana Fragile” –
Evaluation of mortality reduction and economic assessment of the benefits of
service “Sorveglianza Attiva della Popolazione Anziana Fragile”. ............... 89
Effetto dei cambiamenti climatici sulla produzione e dispersione dei pollini di
interesse allergologico – Climate changes’ effects over allergenic pollen’s
production and its aero-diffusion in atmosphere. ........................................ 97
Cambiamenti del regime pluviometrico in toscana dal 1955 al 2007- Change
of pluviometric regime in tuscany from 1955 to 2007 ................................ 104
Collaborazione CIBIC-CESPRO nell‟ambito dei progetti move e microdis,
relativi allo studio delle relazioni esistenti tra condizioni
meteorologiche/eventi naturali e la salute umana - CIBIC-CESPRO
partnership on move and microdis project research regarding the study of
the relationship between weather conditions/natural events and human
health. ...................................................................................................... 118
Distribuzione delle temperature in città: uno studio quinquennale a Firenze –
Intra-urban air temperature distribution: a five-years study in Florence. .... 125
Elenco delle pubblicazioni - Publications ................................................. 131
RIVISTE INTERNAZIONALI – INTERNATIONAL JOURNALS .............131
RIVISTE NAZIONALI – NATIONAL JOURNALS.....................................134
ATTI DI CONVEGNO - PROCEEDINGS ..................................................136
4
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Premessa
Attivo dal 2004, il progetto Laboratorio MeteoSalute ha consolidato negli anni le
proprie competenze e attività nel panorama nazionale e internazionale per operare
con efficacia sia nella ricerca, sia nell‟operatività. I precedenti report (2005, 2006,
2007, 2009 e 2010) descrivono con dettaglio le attività scientifiche e di servizio
sviluppate dal gruppo di lavoro, offrendo allo stesso tempo un quadro ampio e
esaustivo dello stato dell‟arte nel settore della biometeorologia e bioclimatologia
umana. Il Laboratorio ha acquisito nel corso di questi anni un ruolo sempre più
importante, grazie alla intensa e qualificata attività che ha portato alla
concretizzazione di numerosi rapporti di collaborazione, a livello regionale,
nazionale e internazionale.
Ci preme in questo caso sottolineare nuovamente le collaborazioni sviluppate con gli
Enti regionali (ARPAT, ARS, Società della Salute, Protezione Civile, etc.). In
particolare con ARS è stato completato lo studio finalizzato alla valutazione
dell‟efficacia degli interventi di sorveglianza attivita agli anziani fragili messi in atto a
partire dal 2003. I risultati confermano l‟efficacia degli interventi e la loro
quantificazione economica ha evidenziato il rilevante beneficio delle attività
realizzate che ampiamente compensano i costi sostenuti.
Di rilievo anche le collaborazioni con l‟Ordine dei Medici e Chirurghi della Provincia
di Firenze, l‟U.O. di Biologia Ambientale dell‟ARPAT - Dipartimento di Pistoia, il
Laboratorio di Allergologia ed Immunologia del Nuovo Ospedale di San Giovanni di
Dio, dell‟Azienda Sanitaria 10 di Firenze, l‟Associazione Sindacale Titolari di
Farmacie della Provincia di Firenze, AFAM Farmacie Comunali Fiorentine,
l‟Osservatorio Ximeniano, il Dipartimento di Psicologia dell‟Università di Firenze, il
Servizio Asili Nido e Servizi Complementari del Comune di Firenze, il Servizio del
118, l‟Ufficio di Statistica del Comune di Firenze, il Centro di Ricerche in
Bioclimatologia Medica, Biotecnologie e Medicine naturali dell‟Università di Milano, il
Centro Termale di Montecatini Terme, l‟Istituto di Scienze dell‟Atmosfera e del Clima
(ISAC) del CNR, l‟Associazione Italiana di Aerobiologia, il Centro Studio Condizioni
di Rischio e Sicurezza e Sviluppo Attività di Protezione Civile (CESPRO)
dell‟Università di Firenze, la SA Epidemiologia ASL 10 Firenze, la Direzione
Ambiente del Comune di Firenze, l‟Istituto Superiore di Sanità, l‟Agenzia Nazionale
per i Servizi Sanitari Regionali (AGENAS), l‟Istituto Superiore per la Protezione e la
Ricerca Ambientale (ISPRA).
Nel panorama internazionale il Laboratorio MeteoSalute rappresenta ormai un punto
di riferimento nelle settore della biometeorologia umana, come dimostrato dalle
numerose collaborazioni con importanti Centri di ricerca e partecipazioni a progetti
(ad esempio la Azione COST 730 UTCI “Universal Thermal Climate Index”,
conclusasi nel 2009). Al momento ricercatori del Centro sono i delegati italiani della
Azione COST ES0603 EUPOL “Assessment of production, release, distribution and
health impact of allergenic pollen in Europe”. Il Centro partecipa inoltre ad
un‟importante progetto europeo sulle nuove tecniche di monitoraggio degli
aeroallergeni, il progetto HIALINE (Health Impacts of Airborne Allergen Information
5
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Network) finanziato dall‟Unione Europea attraverso l‟European agency for Health
and Consumers. Progetti di collaborazione sono in corso con Francia, Ungheria,
Polonia, Spagna, Finlandia, Slovenia, Svizzera, Germania, Yemen, USA, Argentina.
I collaboratori del progetto sono membri di importanti Società Scientifiche, quali
l‟International Society of Biometeorology, l‟American Meteorological Society, la PanAmerican Association of Aerobiology, l‟International Association for Urban Climate,
lo Youth Aerobiological Forum, l‟Associazione Italiana di Aerobiologia,
l‟Associazione Italiana di Epidemiologia, l‟European Academy of Allergology and
Clinical Immunology, l‟International Society of Doctors for Environment.
Personali e sentiti ringraziamenti sono dovuti a: Prof. Gensini (Presidente del Centro
Interdipartimentale di Bioclimatologia), Prof. Maracchi (Presidente della Fondazione
per il Clima e la Sostenibilità), Dr. Antonio Raschi (Direttore dell‟IBIMET-CNR), Prof.
Digiesi (Dipartimento di Medicina Interna, Università di Firenze), Prof. Modesti
(Dipartimento Area Critica Medico-Chirurgica, Università di Firenze), Dr. Crisci ed
Dr. Massetti (IBIMET-CNR), Dr. Gozzini, lo staff dei previsori e altri collaboratori del
Lamma, Dr.ssa Chiarugi , Dr. Zanobini, Dr.ssa Papini, Dr.ssa Tanini, Dr. Nocentini,
Dr. Caruso delle Regione Toscana che hanno permesso la realizzazione del
progetto.
L‟attività di ricerca e operativa è stata realizzata dallo staff di biometeorologici che
ha visto la conferma della collaborazione con Daniele Mannini, Alessandro Messeri
e Francesco Barbano che hanno completato il gruppo ormai stabile e composto da
Morabito, Cecchi e Petralli. Per aspetti specifici sono state coinvolte altre figure di
rilevante esperienza, che hanno garantito il completamento delle attività di ricerca e
trasferimento previste dal progetto (Marco Napoli, Francesca Natali, Andrea Silei,
Francesca Orlando)
Nelle sezioni successive sono descritte in dettaglio le attività operative e di ricerca
realizzate. Si potrà notare come alla conferma dei servizi informativi
biometeorologici per la popolazione e le professioni socio-sanitarie si affianchi una
attività di ricerca all‟avanguardia nelle tematiche legate alla salute e al benessere
della popolazione, con un riferimento costante al tema dei cambiamenti climatici e
all‟ambiente delle aree urbane.
Il Responsabile Scientifico
(Prof. Simone Orlandini)
6
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
ATTIVITA’ OPERATIVA
7
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Sito internet di previsione biometeorologica – Biometeorological
forecast website
CIBIC – Laboratorio MeteoSalute is managing a web-site (www.biometeo.it) with
biometeorological information referred to the general population and health workers.
Specific bulletins are weekly provided for medical doctors and allergists. The main
part of the website is dedicated to the biometerological forecasts and in particular to
the apparent temperature forecast (with different approaches) in different periods of
the day and for the main cities of Tuscany, with further information concerning pain
and mood are provided. Specific information are also addressed to the way to dress
in different part of Tuscany based on the weather forecast. All biometeorological
information are provided by using maps, graphs, symbols, pictures or as text.
Il sito internet dedicato alle previsioni biometeorologiche (www.biometeo.it) è lo
strumento utilizzato dal CIBIC (Centro Interdipartimentale di Bioclimatologia) per
informare la popolazione sulla previsione delle condizioni termiche e di altre
condizioni biometeorologiche rilevanti per la salute. Negli anni di attività, prima del
progetto MeteoSalute e poi del Laboratorio MeteoSalute, il sito è stato migliorato e
la versione attuale è quella modificata nel corso del 2008. A partire dalla homepage
(Figura 1), sono riportate le temperature massime e minime percepite previste per la
giornata, oltre alla rappresentazione grafica attraverso delle “faccine” che indicano
le condizioni di benessere o di disagio termico in tre diversi momenti della giornata
(mattina, pomeriggio e sera). Sulla pagina vengono inoltre aggiornate le previsioni
per condizioni negative o positive per l‟umore, per i dolori articolari ed altre
condizioni critiche per la salute.
8
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 1: Pagina iniziale del sito internet www.biometeo.it.
9
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Le attività di ricerca e previsione biometeorologica visitabili nel sito sono molteplici e
spaziano dai bollettini di previsione biometeorologica quotidiani ai consigli dei medici
in caso di situazioni biometeorologiche critiche. Il servizio è perciò rivolto ad un
ampio bacino di utenza rappresentato dalla popolazione in genere e dal personale
sanitario.
I servizi di previsione consultabili sul sito www.biometeo.it sono rappresentati nel
particolare da:




Previsioni biometeorologiche per oggi, domani e dopodomani su tutte le
province toscane, con valori di temperatura percepita previsti per 3 diversi
momenti delle singole giornate corredati da previsioni testuali delle
condizioni del vento e dell‟umidità dell‟aria.
Consigli sul vestiario da indossare, sulla base delle condizioni termiche
previste.
Previsioni aerobiologiche settimanali sulla presenza di pollini e spore
sull‟area fiorentina.
Mappe biometeorologiche e meteogrammi biometeorologici
Altri servizi a disposizione dell‟utenza riguardano:




Dati meteorologici delle stazioni in ambiente urbano installate e gestite dal
CIBIC.
Report bioclimatologici.
Bollettino biometeorologico settimanale pubblicato anche su “Toscana
Medica News”, supplemento informatico della rivista ufficiale dell‟Ordine dei
Medici della Provincia di Firenze.
Bollettino biometeorologico quotidiano rivolto alle Terme di Montecatini.
Sulla homepage del sito (Figura 2) è presente una tabella riassuntiva che riporta la
previsione biometeorologica per il giorno stesso in cui viene pubblicato il bollettino,
previsione riguardante il dettaglio dei singoli capoluoghi di provincia.
10
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 2: Schema riassuntivo della parte previsionale della Homepage del sito.
Su tale tabella vengono riportati diversi parametri: a partire dalle colonne a sinistra si
hanno le temperature minime e massime percepite per il giorno stesso, seguono le
“faccine” che descrivono in maniera rapida le condizioni termiche previste nei tre
momenti della giornata, dei “semafori” che indicano eventuali condizioni critiche per
il riacutizzarsi di dolori articolari e patologie legate alla depressione, ed infine l‟ultima
colonna è dedicate all‟eventuale presenza di avvisi per condizioni atmosferiche
critiche per la salute. Dalla tabella della homepage è possibile approfondire la
situazione di ogni singolo capoluogo cliccando sulla città di interesse. In questo
modo è possibile accedere ad un‟altra pagina web che contiene ulteriori informazioni
come: le temperature previste nei 3 giorni, la legenda delle “faccine”, gli avvisi per
eventuali condizioni critiche, il vestiario consigliato, il meteogramma previsto dal
modello matematico fino a 5 giorni e i dati della stazione meteo. Sulla parte destra
della homepage si trovano alcune sezioni tra cui quella relativa alle previsioni
biometeo come evidenziato in Tabella 1.
11
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Tabella 1: Icone presenti sulla Homepage del sito www.biometeo.it con i collegamenti
alle pagine.
Le 6 icone cliccabili conducono l‟utente alle pagine desiderate e relative a: le
previsioni biometeorologiche a 3 giorni, il biometeo nella tua città, come vestirsi,
previsioni pollini e spore e le mappe biometeo per la Toscana.
Previsioni a 3 giorni
Sul sito è presente una previsione in simboli e cifre delle temperature percepite e
delle condizioni di benessere termico o di disagio nel dettaglio di ogni provincia
toscana, come già descritto in precedenza. Il prodotto “Bollettino testuale” è
costituito da una breve descrizione testuale delle condizioni biometeorologiche
generali previste a livello regionale in tre specifici momenti della giornata: al mattino
(attorno alle ore 8), nel pomeriggio (attorno alle 15) ed in serata (attorno alle 22).
Queste informazioni vengono fornite sulla base delle previsioni biometeorologiche
sviluppate nella libreria “libmeteosalute”, prodotta internamente al CIBIC (vedi
paragrafo “Mappe biometeorologiche e meteogrammi biometeorologici”). Sempre
all‟interno del bollettino testuale possono essere indicate informazioni riguardanti le
variazioni di temperatura nell‟ambito di una singola giornata o tra due giornate
consecutive, oppure indicazioni su altri parametri biometeorologici di interesse per
un potenziale impatto sulla salute, come repentine variazioni di pressione
atmosferica, segnalazioni di umidità dell‟aria molto alta, persistenza di nuvolosità o
presenza di vento forte su parte della Regione o sulla sua interezza. Tali
informazioni mirano a descrivere le zone che potrebbero maggiormente risentire di
condizioni sfavorevoli in modo da fornire indicazioni utili allo svolgimento di attività
specifiche o alla sorveglianza sanitaria di ben precise categorie di soggetti. In tale
ambito si cerca anche di individuare le eventuali condizioni di benessere (o comfort)
12
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
termico, ossia quella condizione della mente per la quale l'uomo esprime
soddisfazione per l'ambiente termico circostante (UNI EN ISO 7730:2006). Tale
condizione si ottiene, per la maggior parte degli individui, quando è presente
equilibrio termico tra organismo ed ambiente, e la temperatura cutanea media ed il
calore dissipato dal corpo per evaporazione del sudore variano entro limiti ben
precisi, corrispondenti ad una sollecitazione moderata del sistema di
termoregolazione umano. Le condizioni di benessere risentono anche del tempo
totale che un individuo trascorre in un ambiente e che lo porta ad assuefarsi alle
condizioni preesistenti; si parla in tal caso di adattamento comportamentale,
fisiologico e psicologico. Quando invece le condizioni ambientali non permettono al
corpo umano di mantenere o raggiungere in qualche modo le condizioni di
benessere, allora si parla di “disagio termico globale” (da caldo o da freddo), che
può presentarsi di intensità diverse a seconda degli effetti che le condizioni termiche
provocano all‟organismo (aumento della frequenza cardiaca, vasodilatazione o
vasocostrizione periferica marcata, sudorazione profusa, perdita di acqua e sali con
conseguente diminuzione del volume di sangue, comparsa di brividi, assideramento,
ecc..). Il disagio termico può, tuttavia, anche essere causato da un indesiderato
raffreddamento o riscaldamento di una limitata zona del corpo e, in questo caso, si
parlerà di “disagio termico locale”. Comunque, a causa delle differenze individuali
(caratteristiche soggettive), è praticamente impossibile descrivere una condizione
termica (benessere o disagio) valida per chiunque; pertanto in qualsiasi situazione ci
saranno sempre alcuni soggetti che si dichiareranno insoddisfatti. Le condizioni di
disagio fisiologico da caldo vengono stimate mediante l'applicazione dell'indice di
temperatura apparente (Apparent Temperature Index) sviluppato da Steadman in
seguito a numerose ricerche sperimentali. Questo indice fornisce un valore di
“temperatura apparente” (ossia quel valore di temperatura percepito dal nostro
organismo, e solitamente diverso dal valore reale) espresso in °C, derivato
dall'effetto combinato di alcune variabili ambientali, in questo caso temperatura
dell'aria (°C) (a partire da una temperatura superiore a 20 °C), umidità relativa (%) e
-1
velocità del vento (ms ). A seconda di come queste variabili ambientali
interagiscono tra di loro la temperatura apparente può assumere valori molto diversi
da quelli della semplice temperatura dell'aria. Sulla base dei valori di temperatura
apparente vengono individuati 4 livelli di disagio da caldo: debole, con valori tra 27
°C e 30 °C; moderato, tra 30 °C e 35 °C; intenso, tra 35 °C e 40 °C; molto intenso,
oltre i 40 °C. Le condizioni di disagio fisiologico da freddo vengono stimate mediante
l'applicazione di due indici:
 New Wind Chill Temperature Index, frutto di recenti ricerche effettuate in Nord
America e sviluppato mediante test condotti su volontari sani (ambosessi), in
particolare valutando la risposta dei termorecettori del volto (l'area del corpo con la
maggior concentrazione) a diverse condizioni di freddo riprodotte in camere
climatiche. Il disagio da freddo è determinato dalle diverse combinazioni di
-1
temperatura dell'aria (°C) e velocità del vento (kmh ) (il movimento dell'aria,
rimuovendo gli strati d'aria più caldi a diretto contatto con la pelle, favorisce una
maggiore dispersione del calore). Questo indice viene applicato per valori di
-1
temperatura dell'aria inferiori a 15 °C e velocità del vento superiori a 1.3 ms .
Quando, invece, la velocità del vento è inferiore a questa soglia, viene applicato
13
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
l'Indice di Scharlau riuscendo così a valutare anche condizioni di disagio dovute al
freddo-umido.
 Indice di Scharlau, tiene in considerazione l'effetto combinato di temperatura
dell'aria (°C) ed umidità relativa (%) in assenza di vento ed è espresso da una
differenza di temperatura. Questo indice fornisce, per ogni singolo valore di umidità
relativa, la temperatura critica dell'aria al di sotto della quale l'organismo umano
prova disagio fisiologico per la presenza di condizioni termoigrometriche sfavorevoli.
Se la differenza tra la temperatura dell'aria prevista e quella critica è positiva non si
prevede disagio da freddo umido; quando invece la differenza è negativa allora si ha
disagio da freddo umido: disagio debole, differenza tra 0 °C e 1 °C; moderato,
differenza tra 1 °C e 3 °C; intenso, differenza compresa tra 3 °C e 5 °C; molto
intenso, differenza inferiore a 5 °C.
In base all‟applicazione di questi indici, le condizioni di disagio da freddo vengono
così classificate: il disagio da freddo è debole quando la temperatura percepita è
compresa tra 10 °C e 5 °C; moderato tra 5 °C e 0 °C; intenso tra 0 e -5 °C; molto
intenso inferiore a -5 °C. Nel caso in cui gli indici biometeorologici non identifichino
alcuna condizione di disagio o quando la temperatura dell'aria è compresa tra 15 °C
e 20 °C si parla allora di condizioni di benessere o assenza di disagio termico
(Tabella 2).
Tabella 2: Corrispondenza delle “faccine con il range di temperatura percepita.
14
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Il biometeo nella tua città
Dalla Homepage si può facilmente accedere, attraverso il menù a destra, alla pagina
“biometeo nella tua città”, nella quale compare inizialmente una mappa della
Toscana con la suddivisione nelle diverse province (Figura 3).
Figura 3: Mappa della Toscana interattiva che permette di accedere alle bioprevisioni
delle singole province.
Cliccando sulla provincia di interesse è possibile accedere alla situazione
biometeorologica prevista per il Capoluogo di Provincia. Si apre così una pagina in
cui sono riportate le previsioni biometeorologiche fino a 3 giorni in formato grafico,
come già descritto nel precedente paragrafo, poi gli avvisi per particolari condizioni
critiche, le immagini sul vestiario consigliato, i meteogrammi di previsione fino a 5
giorni ed i dati osservati provenienti dalla stazione meteorologica urbana (Figura 4).
15
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 4: Esempio di previsione biometeorologica per la città di Firenze.
16
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Avvisi per condizioni critiche:
Il servizio di “Avvisi di condizioni potenzialmente dannose per la salute” fornisce una
tabella di previsione composta di avvisi testuali sintetici validi per il giorno stesso, il
giorno successivo, ed il giorno dopo ancora. Tale previsione è basata su una
procedura che prevede l‟utilizzo dei dati previsti dal modello numerico WRF-NMM
con risoluzione orizzontale di 12 km, presenti sulla libreria “libmeteosalute”. Nel
caso in cui esse non siano presenti, al posto dell‟avviso compare la frase “Non si
prevedono condizioni biometeorologiche rilevanti”.
Di seguito si riportano le condizioni critiche la cui individuazione determina
l‟emissione di avvisi di condizioni potenzialmente dannose per la salute:
 Presenza di escursione termica elevata: questo parametro è molto importante in
campo biometeorologico, perché alcune persone più sensibili si adattano con
maggiore difficoltà alle ampie variazioni di temperatura nell'arco della stessa
giornata; inoltre, sono proprio gli sbalzi termici nelle 24 ore a poter determinare
affaticamento nell‟organismo che si deve adattare alle diverse condizioni ambientali.
Di conseguenza l‟impiego di un abbigliamento a strati, e quindi adeguato nelle varie
condizioni che possono presentarsi, risulta estremamente importante per la salute.
Freddo nelle prime ore del mattino: questa informazione viene indicata come critica
soprattutto per gli anziani in quanto la reazione del nostro organismo all'ambiente
esterno dipende da moltissimi fattori e, tra questi, l'età è indubbiamente una
variabile di primaria importanza. Le persone anziane infatti reagiscono in maniera
diversa rispetto a quelle adulte, in quanto i meccanismi di termoregolazione in età
avanzata divengono meno efficienti. In particolare il sistema circolatorio risponde
meno prontamente, soprattutto alle basse temperature; oltre ad avere una ridotta
sensibilità al freddo, gli anziani, a parità di condizioni ambientali, hanno la
temperatura della pelle, soprattutto degli arti inferiori, più bassa; infine la
diminuzione della massa muscolare contribuisce alla riduzione del l'effetto isolante.
Va poi sottolineato che preesistenti malattie cardio-vascolari e respiratorie possono
rappresentare un ulteriore fattore di rischio, e che la termoregolazione può essere
compromessa anche dal deterioramento delle capacità cognitive, che contribuisce a
sottovalutare i rischi legati al freddo.
 Freddo o caldo durante le ore centrali della giornata: per il freddo valgono tutte
le considerazioni fatte in precedenza. Per quanto riguarda i rischi legati al caldo va
ricordato come, così come per il freddo, anche la sensazione di caldo negli anziani
sia ridotta e necessiti, per essere avvertita, di un maggiore innalzamento della
temperatura cutanea rispetto ad una persona adulta. In media per un anziano la
soglia di temperatura in cui inizia la sudorazione risulta più elevata, mentre la
quantità di sudore prodotto è minore, così come è ridotto lo stimolo della sete. I
soggetti maggiormente esposti a complicazioni in caso di temperature elevate sono
in particolare quelli di età superiore ai 75 anni. In letteratura esistono moltissime
prove di un incremento dei decessi a carico di questa categoria di persone legato
proprio alla presenza di temperature molto elevate.
 Elevata probabilità di temporali: esiste una vera e propria sintomatologia legata
all'avvicinamento di un temporale che si manifesta in alcuni soggetti più sensibili.
Queste persone, infatti, possono accusare una serie di malesseri legati ai
cambiamenti delle condizioni atmosferiche, in particolare il repentino abbassamento
di pressione barometrica, associate ad un temporale.
17
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
 Elevata umidità relativa dell‟aria associata a bassa temperatura media e
massima nel corso della giornata: tale situazione risulta essere associata al rischio
di riacutizzazione del dolore in soggetti con patologie croniche dell'apparato
muscolo-scheletrico. Se per l'osteoartrosi e la fibromialgia i risultati degli studi sono
stati spesso contradditori, nei pazienti affetti da artrite reumatoide, invece, tutti i dati
concordano sull'effetto aggravante dell'elevata umidità relativa e delle basse
temperature sul dolore articolare.
 Raffiche di vento: la presenza di venti forti può compromettere la stabilità della
deambulazione, soprattutto nelle persone con minore tono muscolare. Gli anziani
possono essere tra le categorie a maggior rischio in caso di venti intensi e,
soprattutto, sono le persone che, in caso di cadute accidentali, riportano le
conseguenze più gravi. Se, oltre al vento, è presente anche del ghiaccio sul manto
stradale, la probabilità di cadere aumenta. In caso di venti forti accompagnati dalla
pioggia, essendo impossibile ripararsi efficacemente, la bagnatura dei vestiti
incrementa la perdita di calore da parte della pelle e questo aumenta sensibilmente
il rischio legato al freddo. Quindi in giorni caratterizzati da forte vento si consiglia
vivamente alle persone più anziane di rimanere in ambienti chiusi.
 Nuvolosità persistente durante le ore diurne e per più giorni consecutivi (almeno
3): tale fattore risulta essere determinante per l'umore di una persona. È noto, infatti,
che la quantità di luce solare influenza anche lo stato emotivo e determina alcune
forme depressive stagionali, come il Disturbo Stagionale dell'Umore (SAD Seasonal Affective Disorder), presente soprattutto nei Paesi nordici. Se alla carenza
di ore luce si aggiungono fattori meteorologici come la nuvolosità e la nebbia (tipiche
del periodo autunnale ed invernale), gli effetti sul tono dell'umore e sulla
sintomatologia depressiva tendono a divenire più marcati.
 Rischio di presenza di ghiaccio: il ghiaccio può rappresentare un fattore
importante per le persone più fragili, in particolare per il rischio di cadute. Il problema
è maggiormente sentito nei comuni collinari e montani del territorio regionale, luoghi
nei quali l'accumulo, lo scioglimento ed il successivo ricongelamento della neve è
più frequente. Anche le zone di pianura, in particolari periodi, possono essere
soggette a questo tipo di problema, soprattutto se temperature molto basse si
verificano dopo periodi piovosi.
 Variazione di temperatura tra un giorno e il successivo (in aumento o in
diminuzione) prevista al mattino, nel pomeriggio o in serata. In questo caso viene
consigliato di adattare l'abbigliamento alla repentina variazione termica prevista.
Tale avviso viene diramato quando si prevede, per uno stesso periodo della giornata
(due mattine, due pomeriggi o due sere consecutive) una variazione di temperatura
superiore ai 5-6 °C.
Come vestirsi
Il servizio si prefigge lo scopo di fornire suggerimenti sul vestiario da indossare in
giornata sulla base delle condizioni biometeorologiche previste. Si basa sul calcolo
del valore di resistenza termica del vestiario mediante l‟applicazione di un indice di
sensazione termica, il Predicted Mean Vote (PMV), che permette di risolvere
l‟equazione di bilancio di energia del corpo umano a partire dai dati meteorologici
18
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
previsti. Tale procedura utilizza come dati di input quelli previsti dal modello
numerico meteorologico WRF-NMM, con risoluzione orizzontale di circa 12 km, sulla
libreria “libmeteosalute” sviluppata dal CIBIC. La resistenza termica del vestiario
rappresenta la resistenza al flusso di calore opposta dai vestiti e dallo strato d‟aria
presente tra i vestiti e la pelle. Nel sistema internazionale, la resistenza termica è
2
-1
espressa in m °C W , anche se, in genere, viene utilizzata un‟unità di misura
2
-1
particolare, il “clo” (1 clo = 0,155 m °C W ).
La resistenza termica dell‟abbigliamento è molto difficile da misurare, in quanto
richiede laboratori appositamente attrezzati. Viene pertanto effettuata una stima
basata su tabelle, alcune delle quali riportano la resistenza termica di singoli capi
d‟abbigliamento, indicata con l‟acronimo “Iclu”, o di combinazioni di capi, grandezza
in tal caso indicata da “Icl” (UNI EN ISO 9920:2004). Da sottolineare che esistono
relazioni che permettono di passare da Iclu a Icl.
La procedura utilizzata per calcolare la resistenza termica sulla base della
temperatura percepita prevista, utilizza come dati di input i parametri meteorologici
previsti dal modello WRF-NMM di temperatura dell‟aria, umidità relativa, velocità del
vento e temperatura media radiante. Essa è valida per un soggetto con
caratteristiche standard (uomo di 35 anni in posizione eretta, altezza 1,75 m, peso
75 kg, impegnato in un‟attività metabolica leggera (80 W)). Questa procedura
permette il calcolo del PMV partendo da un valore minimo di clo (clo=0,1), detto “clo
iniziale”, e prosegue i calcoli incrementando il valore di clo sin quando non identifica
un valore di PMV incluso nel range di neutralità termica (ossia un valore di PMV
compreso tra – 0,5 e + 0,5). Il primo valore di clo identificato come sufficiente per
raggiungere la neutralità termica rappresenta il “min_clo”, ossia il valore minimo di
resistenza termica necessario per raggiungere la condizione di neutralità termica.
Le informazioni finali quindi sono rappresentate dal valore di min_clo previsto su
base oraria. Tale procedura di calcolo è stata pubblicata nel 2008 sulla rivista
internazionale European Journal of Applied Physiology.
Le informazioni ottenute vengono poi divulgate mediante un‟opportuna
rappresentazione grafica denominata “Clothing Rating Scale” (CRS) (Figura 5). I
relativi range di clo, espressi in questa rappresentazione grafica, sono stati ottenuti
calcolando la resistenza termica complessiva dell‟abbigliamento (Icl) derivante da
quella dei singoli capi (Iclu).
Figura 5: Clothing Rating Scale, rappresentazione grafica del valore delle classi di
min_clo.
Questa procedura viene iterata per ciascun capoluogo di provincia della Toscana, e
le immagini di previsione a tre giorni vengono riferite a tre diversi momenti della
giornata: mattina (ore 08:00), pomeriggio (ore 15:00) e sera (ore 22:00) (Figura 6).
19
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 6: Esempio di previsione del come vestirsi per la mattina, il pomeriggio e la sera
di oggi, domani e dopodomani.
Mappe biometeorologiche e meteogrammi biometeorologici
Il servizio “Mappe biometeo Toscana” permette di individuare, mediante mappe di
previsione a livello regionale, le condizioni di benessere e disagio termico in tre
momenti della giornata (mattina ore 08:00, pomeriggio ore 15:00 e sera ore 22:00),
oltre alla distribuzione spaziale dell'escursione termica e barometrica giornaliera.
Inoltre, vengono elaborate mappe orarie o tri-orarie dell'area d'interesse delle
principali variabili biometeo: classe di benessere, temperatura apparente (Figura 7),
vestiario consigliato, etc...
20
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 7: Mappe orarie del disagio termico e della temperatura apparente a 2 metri.
Inoltre, vengono elaborate mappe di medie e differenze inter-giornaliere di
temperatura massima, minima e pressione barometrica.
21
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Sul sito sono presenti anche meteogrammi biometeorologici, che vengono prodotti
una volta al giorno. Tali grafici mostrano alcune variabili biometeorologiche previste
a cadenza oraria, per i successivi 5 giorni e per una data località, sulla base delle
previsioni prodotte dal modello WRF-NMM.
Il meteogramma permette la realizzazione di 6 grafici:
 nel primo viene indicata la classe di benessere/disagio prevista, calcolata
mediante indici biometeorologici empirici (new wind chill temperature index,
apparent temperature index ed Indice di Scharlau) (Figura 8);
 nel secondo sono mostrate la temperatura all'altezza di due metri dal suolo e
quella apparente (new wind chill temperature index, apparent temperature index);
l'unità di misura è il grado Celsius per entrambi le variabili (Figura 8);
 nel terzo viene mostrata la pressione atmosferica espressa in hPa all'altezza
della località d'interesse (quindi non ridotta al livello del mare) (Figura 9);
 nel quarto grafico viene infine rappresentato l'indice PODA (acronimo di Partial
Oxygen Density of the Air, Densità Parziale di Ossigeno nell‟Aria) (Figura 9) basato
su una formula empirica per il calcolo della densità di ossigeno nell'aria (densità
ossigeno = 23 % densità aria):
PODA = [80,51 *Patm/ (Ta2m + 273,15)] * (1 –e/Patm)
dove
Ta2m: temperatura dell'aria a 2 metri, in gradi Celsius
e: tensione di vapor acqueo, in hPa
Patm: pressione atmosferica, in hPa.
L'indice si basa sull'osservazione sperimentale per la quale l'incremento/decremento
in 24 ore di densità di ossigeno (ipossia respiratoria) agiscono sul consumo di
energia dell'organismo risultando potenzialmente dannose per i soggetti a rischio;
 nel quinto grafico viene mostrata l'umidità relativa espressa in termini
percentuali all'altezza di 2 metri dal suolo;
2
 nell'ultimo viene rappresentata la radiazione ad onde corte espressa in Watt m .
In ognuno dei grafici le scale sono dinamiche, non fisse, e cambiano al variare del
parametro mostrato.
L'altitudine del punto considerato dal modello WRF-NMM e quella effettiva della
località d'interesse possono non corrispondere, infatti, la rappresentazione
dell'orografia da parte di un modello numerico meteorologico qualsiasi (non fa
eccezione il WRF-NMM utilizzato per le previsioni) non corrisponde a quella reale.
Differenze significative possono riscontrarsi soprattutto per le località di montagna
dove - per motivi di stabilità numerica nell‟elaborazione dei dati - l'orografia del
modello appare più “smussata” rispetto a quella reale; ad esempio in Toscana i
rilievi nello schema del WRF-NMM non superano gli 800/1000 metri di quota.
22
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 8: Classe di benessere (in alto) e andamento giornaliero della temperatura
dell’aria e di quella percepita.
Figura 9: Andamento giornaliero della pressione atmosferica superficiale (in alto) e del
PODA index (in basso).
23
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Tuttavia, le mappe rappresentano un output automatico della procedura che utilizza
come dati di input quelli previsti dal modello meteorologico, senza alcun intervento
interpretativo da parte del bioprevisore. Potrebbero, quindi, verificarsi incongruenze
rispetto alle informazioni contenute nella tabella relativa alla “previsione delle
temperature percepite e condizioni di disagio e benessere termico” o nel “bollettino
testuale”, dove, invece l‟interpretazione del bioprevisore risulta determinante.
Dati meteorologici delle stazioni in ambiente urbano
Le stazioni meteorologiche gestite dal Cibic sono collocate in tutti i capoluoghi
toscani (ad eccezione di Prato) e collocate in ambiente urbano. Le stazioni sono
dotate di un sensore termoigrometrico, all‟interno di uno schermo solare a
ventilazione forzata, che raccoglie informazioni relative a temperatura dell‟aria e
umidità relativa, di un pluviometro, di un anemometro per la misura della direzione e
velocità del vento e di un sensore per la radiazione solare. Tutte le stazioni sono
alimentate da un pannello fotovoltaico (che ricarica una batteria tampone). I dati
delle stazioni sono consultabili sul sito www.biometeo.it alla pagina “Dati stazioni in
ambiente urbano”. Aprendo la pagina compare l‟elenco delle città in cui sono
posizionate le stazioni. Per ogni città è possibile visualizzare i grafici degli ultimi 4
giorni per i parametri temperatura, umidità relativa, radiazione solare, vento
(direzione e velocità) e precipitazioni. Inoltre, è possibile consultare i dati registrati
nella giornata anche attraverso la pagina del “biometeo nella tua città”.
Previsioni aerobiologiche
L'aerobiologia, branca della biologia, è una scienza multidisciplinare relativamente
giovane. Ha lo scopo di studiare l‟aerosol biologico e le particelle in esso contenute
(batteri, alghe, funghi, pollini, virus, spore di felci e di muschi, insetti ed altra
microfauna etc.), le fonti che le producono, le modalità di trasporto nell'atmosfera, la
deposizione, il riconoscimento e gli effetti sull'ambiente (indoor e outdoor),
sull‟uomo, animali e piante.
Il gruppo MeteoSalute dell‟Università degli studi di Firenze, si occupa di produrre
previsioni aerobiologiche, settimanali, finalizzate all‟individuazione e al monitoraggio
dei principali pollini allergenici presenti sul territorio fiorentino e dei conidi di
Alternaria.
Le previsioni sono elaborate sulla base del monitoraggio effettuato da Arpat nel
corso della settimana precedente per la stazione di Firenze Careggi secondo la
metodica prevista dalla norma UNI 11108. Il bollettino riporta, graficamente e
numericamente, le concentrazioni (assente/bassa/media/alta) di pollini delle
principali famiglie di piante allergeniche e di spore di alternaria presenti nel territorio
fiorentino e fornisce una tendenza (stazionaria/in aumento/in calo) dell‟andamento
delle concentrazioni per i 7 giorni successivi. La tabella grafica è accompagnata da
una discussione aerobiologica, da una breve previsione meteorologica (sito ARPAT)
24
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
o biometeorologica, e dal commento/consiglio di un medico allergologo, aventi una
validità di 7 giorni successivi all‟emissione del bollettino.
Tali previsioni vengono settimanalmente pubblicate sul sito del progetto
(biometeo.it/prev_pollini.html;
Figura
10),
sul
sito
dell‟ARPAT
(www.arpat.toscana.it/aria/pollini-e-spore-fungine/ar_pollini_firenze_previsione.html;
Figura 11) e inviate in formato pdf (vedi Figura 12) a tutte le farmacie comunali
(AFAM) e farmacie dell‟Associazione Sindacale Titolari di Farmacie della Provincia
di Firenze (che le stampano e le rendono visibili al pubblico) e alla associazione
medici pediatri fiorentini (FIMP).
Figura 10 Esempio di bollettino di previsione pollini e spore pubblicato su
www.biometeo.it.
25
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 11 Esempio di bollettino di previsione pollini e spore pubblicato sul sito ARPAT.
26
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 12 Esempio di bollettino di previsione pollini e spore in formato pdf inviato a
Farmacie e FIMP.
Bollettino Terme di Montecatini
Tra le molteplici attività operative giornaliere, effettuate dal gruppo di biometeorologi
del progetto MeteoSalute, rientra anche il servizio di previsione per il Centro
Termale di Montecatini Terme. Dalla primavera del 2007 è iniziata una
collaborazione con le Terme di Montecatini allo scopo di implementare e migliorare il
servizio offerto attraverso informazioni di carattere bioclimatico-ambientali. Gli utenti
interessati, vengono informati giornalmente circa le potenziali condizioni di disagio e
benessere termoigrometrico, e se sussistono possibili condizioni climatiche di rischio
27
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
per specifiche patologie. Nell‟ambito di questa collaborazione è stata installata
presso il centro termale “Il Tettuccio” una stazione meteorologica completa (Figura
13).
Figura 13 Stazione meteorologica installata presso il Centro Termale “Il Tettuccio” a
Montecatini Terme.
Scopo principale dell‟installazione è quello di monitorare le condizioni
meteorologiche locali, di fornire un servizio di previsione biometeorologica più
affidabile migliorando così la fruibilità del luogo di soggiorno.
I dati della stazione meteorologica, relativi agli ultimi 3 giorni, sono resi disponibili in
formato grafico all‟indirizzo http://biometeo.it/datistazioni.html
Lo staff di previsori biometeorologi fornisce giornalmente ed a partire dal 25 giugno
2007 una serie di prodotti recepiti dal Centro Termale e dalle strutture ricettive
presenti nel luogo attraverso un bollettino in formato pdf nel quale sono presenti una
serie di informazioni biometeorologiche utili e di facile consultazione per gli utenti. La
figura seguente (Figura 14) illustra, a scopo di esempio, un bollettino relativo ad un
giorno di febbraio 2010.
28
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 14 Esempio di bollettino di previsione biometeorologica inviato giornalmente
alle terme di Montecatini.
29
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Nel bollettino sono indicate per il giorno stesso e quello successivo:
 Le temperature percepite minime e massime previste.
Le temperature apparenti minime e massime sono ottenute integrando, secondo
indici biometeorologici riconosciuti a livello internazionale, i valori previsti di
temperatura dell‟aria con altri parametri atmosferici, come umidità relativa e
velocità del vento.
 Il livello di disagio da freddo/caldo o benessere previsto.
Per i due giorni oggetto di previsione, le condizioni di benessere o disagio
termico, per tre momenti della giornata (mattina, pomeriggio e sera) sono
rappresentate da vari colori (scala di blu per il disagio da freddo, scala di rosso
per il disagio da caldo).
 Il tipo di vestiario consigliato in base alla temperatura realmente percepita.
Sulla base delle condizioni termiche previste in ambiente esterno e assicurare
condizioni di comfort termico, in base ad un tasso metabolico standard, vengono
fornite informazioni sulla quantità e qualità dei capi di abbigliamento da
indossare.
Inoltre, per il giorno successivo, è presente un servizio aggiuntivo di previsione e
segnalazione di particolari condizioni meteorologiche che potrebbero avere effetti
importanti sulla salute (e.g. elevati valori di umidità relativa possono ripercuotersi
sulla sintomatologia delle malattie reumatiche ed osteo-articolari, l‟assenza
prolungata di radiazione solare può causare disturbi d‟umore nei soggetti più
sensibili, le variazioni repentine di alcuni parametri atmosferici possono ripercuotersi
sullo stato generale di salute, l‟avvicinamento ed il passaggio di fronti atmosferici
temporaleschi possono avere conseguenze sullo stato psico-fisico di alcuni soggetti,
temperature molto elevate possono avere effetti negativi nei confronti dei soggetti
che si trovano all‟aperto).
Questo bollettino è disponibile in formato pdf sul sito internet del progetto
MeteoSalute all‟indirizzo http://biometeo.it/Bollettino_terme.pdf nella sezione
dedicata alle previsioni biometeo.
Il bollettino per le Terme di Montecatini è presente anche sul sito web ufficiale delle
Terme di Montecatini (www.termemontecatiniweb.it; www.termemontecatini.it) nella
sezione Meteo (Figura 15).
30
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 15 Homepage delle Terme di Montecatini e link al bollettino biometeo (il meteo).
Toscana medica
La collaborazione con l‟Ordine dei Medici Chirurghi ed Odontoiatri della provincia di
Firenze, avviata nell‟Agosto del 2004, è proseguita anche durante tutto il 2010 ed è
attualmente attiva. Tutti i giovedì, viene pubblicato, all‟interno del supplemento
informatico “newsletter“ della rivista ufficiale dell‟Ordine dei Medici Toscani “Toscana
Medica News” (http://www.ordine-medici-firenze.it/xnewsletter.htm), un bollettino
sintetico di previsione biometeorologica (Figura 16).
La previsione biometeorologica fornisce, per il fine settimana e con una breve
tendenza per quella successiva, informazioni su condizioni meteorologiche
potenzialmente dannose o di influenza sulla salute della popolazione e quella dei
soggetti più sensibili alle variazione del tempo, come i malati cronici, anziani e
bambini.
31
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 16 Webpage dell’Ordine dei Medici Chirurghi ed Odontoiatri della provincia di
Firenze. Nel cerchio rosso è indicato il link in cui vengono pubblicate le previsioni
biometeorologiche.
Tali informazioni riguardano, in generale, il territorio toscano, ma in maggior
dettaglio l‟area fiorentina. Oltre alla previsione biometeorologica, il bollettino è stato
sempre completato con la presentazione e discussione di un articolo scientifico di
recente pubblicazione (coadiuvato da riferimenti bibliografici), generalmente
attinente alle condizioni biometeorologiche previste, in cui, in termini il più possibile
divulgativi, si descrivono i principali risultati e le possibili ricadute pratiche (Figura
17).
Nel corso del 2009-2010, tra i riferimenti bibliografici degli articoli discussi nei
bollettini sono state citate anche prestigiose riviste scientifiche tra cui “New England
Journal of Medicine (NEJM)”, “British Medical Journal (BMJ)”, “The Lancet “ (Tabella
3). La rivista scientifica maggiormente citata è stata “International Journal of
Biometeorology”, con sei citazioni (Tabella 3). Gli argomenti trattati sono stati molto
vari e hanno permesso di approfondire le tematiche legate al campo della
biometeorologia umana, fornendo valide ed interessanti informazioni per gli
operatori del settore.
L‟accesso ai numeri on line della rivista “Toscana Medica News” è possibile anche
tramite il sito internet del progetto MeteoSalute (www.biometeo.it) clicando sul link
“Bollettino Toscana medica news” nella sezione “Altre attività”.
32
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 17 Esempio di bollettino biometeorologico pubblicato sul supplemento
informatico della rivista ufficiale dell’Ordine dei Medici Toscani “Toscana Medica
News”.
Tabella 3 Elenco delle riviste scientifiche citate nei bollettini biometeorologici nel corso
del 2009 con il relativo numero di citazioni.
Report bioclimatologici
Sul sito sono riportati, e quindi risultano consultabili, i report bioclimatologici mensili,
i quali riportano sinteticamente l‟andamento di una serie di parametri bioclimatologici
e le anomalie di questi rispetto a medie trentennali (calcolate sulla base di dati
climatologici) per tre città toscane (Firenze, Arezzo e Pisa) e per altre città della
Penisola. I report permettono di evidenziare eventuali anomalie e gli eventi estremi
che possono avere ripercussioni per la salute dei cittadini.
33
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Iniziative future
Il gruppo di lavoro del CIBIC – Laboratorio MeteoSalute ha elaborato ulteriori attività
e miglioramenti di servizi già esistenti, con il fine di rendere ancor più completa e
dettagliata l‟informazione disponibile all‟utenza.
Nel particolare nei prossimi mesi verranno implementati i seguenti servizi:
1) Completamento della revisione del Glossario dei termini di interesse
biometeorologico e bioclimatologico, da completare con l‟introduzione di
ulteriori nuove definizioni.
2) Un servizio diretto alle domande ed alle curiosità che potranno pervenire
dall‟utenza del sito, attraverso un indirizzo e-mail sul quale far convergere le
richieste.
3) Un servizio di mailing-list, dedicato agli utenti che vorranno avere a
disposizione sul proprio computer una copia in formato .pdf del bollettino
biometeorologico quotidiano.
4) L‟integrazione del servizio “Mappe Biometeo” con cartine a scala nazionale,
che descrivano la distribuzione degli stessi parametri visibili sulle mappe
riguardanti la sola Toscana.
34
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Bollettino
biometeorologico
a
supporto
dell‟attività
Biometeorological forecasts to support elderly assistance
anziani
-
Daily biometeorological forecast were performed to support the 34 health care
districts of Tuscany since 2004. The aim of this biometeorological forecast service is
to inform on meteorological conditions that can affect human health (not only heat
and cold related illness, but also other biometeorological conditions).
Dal 2004, Il Centro di Bioclimatologia fornisce ai referenti dei distretti socio sanitari
della Toscana le previsioni biometeorologiche volte anche all‟individuazione di giorni
critici per la salute umana. Il bollettino biometeorologico viene inviato tutte le mattine
ai 34 distretti socio-sanitari della Toscana. Di seguito vengono illustrate le varie zone
della toscana seguendo lo schema riportato in (Tabella 4)
Individuazione e segnalazione di giorni critici da caldo e da freddo
Per ciascuna area bioclimatica viene indicata anche l‟eventuale presenza di giorni
critici per la salute, sia derivanti da ondate di calore che da ondate di freddo. Tali
avvisi vengono diramati nel caso di superamento di soglie di criticità da parte di
alcuni parametri che sono stati individuati nelle temperature percepite massime e
minime giornaliere per quanto riguarda le ondate di freddo, mentre temperature
percepite massime, medie e temperature percepite alle ore 22:00 per quanto
concerne le ondate di calore. Relativamente a queste ultime, i valori soglia sono
stati fissati rispettivamente in 34 °C per le massime, 25 °C per la media giornaliera e
27 °C per la temperatura percepita serale.
Uno studio epidemiologico condotto dal CIBIC nel corso del 2010 che mette in
relazione i casi di mortalità per malattie cardiovascolari con alcuni parametri
meteorologici, ha permesso di modificare la soglia di temperatura media percepita,
utilizzata fino alla stagione estiva 2009, portandola da 27 °C, a 25°C.
Per quanto riguarda i giorni critici da caldo, in caso di contemporaneo superamento
delle soglie descritte in precedenza, si segnala il rischio che può assumere i
seguenti livelli:
-
Attenzione (A), il primo giorno di criticità;
Allarme (L), il secondo giorno consecutivo di superamento dei valori soglia;
Emergenza (E) oltre tre giorni consecutivi di criticità da caldo.
In ogni caso il terzo giorno di previsione, in caso di criticità, viene sempre indicato
con livello di attenzione, a causa della minore affidabilità previsionale.
Per quanto riguarda il freddo invece, i parametri considerati per un eventuale avviso
di criticità, sono le temperature percepite minime e massime giornaliere. In
particolare i valori minimi percepiti devono essere inferiori ai -5 °C mentre quelli
massimi non devono superare i 5 °C. Anche in questo caso, il superamento di
35
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
entrambe le soglie di criticità, determina la segnalazione del rischio che può
assumere 2 livelli:
-
Attenzione (A)
Allarme (L)
Come per il caldo, il terzo giorno di previsione, in caso di criticità, viene sempre
indicato con livello di attenzione, a causa della minore affidabilità previsionale
Area omogenea (AO)
N°
Costa Nord
1
Costa Sud
2
Appennino centrosettentrionale
3
Interno medio
4
Interno sud
5
Appennino centro
meridionale e Amiata
6
Area bioclimatica (AB)
Comune di riferimento
Isole
Portoferraio
Versilia
Massa e Carrara
Costa Livornese
Livorno
Costa maremmana
Grosseto
Lunigiana
Pontremoli
Garfagnana
Castelnuovo di Garfagnana
Appennino pistoiese-pratese
San Marcello Pistoiese
Valdarno medio
Firenze
Valdarno inferiore
Lucca
Val di chiana
Arezzo
Valdarno Superiore
Montevarchi
Val d'Era, Val d'Elsa e Val di Pesa Peccioli
Colline Metallifere
Roccastrada
Senese
Siena
Maremma
Scansano
Val Tiberina
Sansepolcro
Mugello
Borgo San Lorenzo
Amiata
Santa Fiora
Alto Mugello
Marradi
Casentino-Pratomagno
Bibbiena
Tabella 4: Suddivisione del territorio toscano in Aree Bioclimatiche con il relativo
numero e comune di riferimento, raggruppate in 6 aree omogenee (AO) dalle
caratteristiche simili.
36
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Riepilogo dell‟andamento delle condizioni termiche previste nelle aree della
Toscana nell‟estate 2010 – Biometeoorlogical forecasted conditions in
Tuscan Health Districts in Summer 2010.
th
th
Biometeorological forecasts during the period 15 May - 15 September in 2010
has been analysed according to the climatically homogeneous areas of Tuscany.
This analysis showed that Summer 2010 was characterized by heavy thermal
conditions in a lot of Tuscan areas, especially in late May and from early July to late
August. Otherwise in June weather conditions were relatively comfortable.
L‟analisi dei dati delle previsioni bioclimatiche nel periodo 1 maggio – 30 settembre
ha messo in luce una stagione estiva 2010 caratterizzata da condizioni
biometeorologiche a rischio per la salute che si sono verificate quasi esclusivamente
nel mese di luglio, stante una stagione estiva caratterizzata da frequenti passaggi
perturbati. Durante i mesi di maggio e giugno, a periodi di stabilità atmosferica, si
sono alternate fasi depressionarie, anche importanti, che hanno determinato
temperature percepite inferiori alla media, mentre luglio ha visto condizioni di
generale stabilità atmosferica con pressione alta e livellata e temperature percepite
elevate. I mesi di agosto e settembre sono stati invece nuovamente caratterizzati da
variabilità atmosferica con precipitazione al di sopra della media ed assenza di
ondate di calore importanti. Le previsioni biometeorologiche sono state elaborate
sulla base della suddivisione della toscana in zone omogenee dal punto di vista
climatico, scegliendo un comune per ciascuna zona come riferimento tra quelli che
la rappresentavano nel modo migliore sia da un punto di vista climatico, sia in base
al numero di popolazione residente. Le 20 aree bioclimatiche identificate sono state
poi raggruppate in 6 aree omogenee (AO) al fine di rendere maggiormente
comprensibile la lettura dei tabella 4.
Maggio 2010:
La prima parte del mese di maggio è stata caratterizzata da perturbazioni
provenienti da latitudini settentrionali che hanno determinato temperature di alcuni
gradi al di sotto della media del periodo fino a circa il 20 del mese con tassi di
umidità elevati e temperature minime percepite che sono scese al di sotto dei 10 °C
su molte zone, in particolare sulle aree collinari si sono verificati anche valori inferiori
a 5 °C con disagio da freddo fino a moderato. Inoltre, l‟insistenza dei passaggi
perturbati durante questo periodo ha determinato in molte località, specialmente
dell‟interno, il verificarsi di tre o più giorni consecutivi di cielo nuvoloso, prontamente
segnalati mediante avvisi, in quanto in grado di influenzare il tono dell‟umore nelle
persone soggette a tali patologie. Successivamente, nella seconda parte del mese,
la parziale rimonta dell‟Anticiclone delle Azzorre ha riportato un periodo di stabilità
atmosferica nel Bacino del Mediterraneo e pertanto sulla nostra Regione dove si è
verificato un sensibile sbalzo termico segnalato mediante avviso. Le temperature
massime percepite tuttavia si sono mantenute su valori mediamente intorno ai 25
°C, con picchi di 27 °C nelle province di Grosseto e Firenze durante il periodo 2237
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
24maggio, determinando tuttavia solo deboli e locali condizioni di disagio da caldo,
grazie anche a tassi di umidità particolarmente bassi. Pertanto, nel corso di tutto il
mese di maggio non si sono verificate condizioni di criticità da caldo nell‟intero
territorio toscano (Figura 18).
Temperatura massima percepita (°C)
Maggio
40
35
AO n°1
30
AO n°2
25
AO n°3
20
AO n°4
15
AO n°5
AO n°6
10
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Giorno del mese
Figura 18: Temperature percepite massime giornaliere previste nelle Aree Omogenee
toscane nel mese di Maggio.
Giugno 2010:
I primi giorni del mese di giugno sono stati ancora caratterizzati da variabilità
atmosferica e da temperature percepite sostanzialmente nella norma con assenza
totale di condizioni di disagio su tutto il territorio regionale. Intorno al 6-7 del mese la
risalita di un campo di alta pressione di matrice sub-tropicale verso la nostra
Penisola, ha determinato un innalzamento delle temperature che si sono portate su
valori percepiti anche leggermente superiori ai 30 °C nel periodo dal 10 al 13 del
mese nell‟area omogenea numero 4 (AO n°4), determinando condizioni di disagio
da caldo anche moderato a causa di tassi di umidità superiori al 50-60%. Intorno alla
metà del mese, l‟orientamento dell‟Anticiclone delle Azzorre lungo i meridiani ha
favorito la discesa di correnti da nord che hanno determinato una ciclogenesi nel
Mediterraneo che ha insistito per più giorni provocando una graduale ma continua
diminuzione delle temperature massime percepite fino a valori al di sotto della media
del periodo. Nella terza decade l‟Anticiclone delle Azzorre ha riportato una maggiore
stabilità atmosferica con una ripresa delle temperature percepite che alla fine del
mese hanno raggiunto anche i 32-33 °C nelle aree urbane del Valdarno e del
grossetano (Figura 19).
38
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Giugno
40
35
AO n°1
30
AO n°2
AO n°3
25
AO n°4
20
AO n°5
15
AO n°6
10
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
Giorno del mese
toscane nel mese di Giugno.
Luglio 2010:
La prima e la seconda decade del mese di luglio hanno mostrato caratteristiche
prettamente estive accompagnate a tratti da un‟alta pressione sub-tropicale che ha
favorito temperature percepite elevate, anche superiori alla soglia dei 34 °C sulle
aree urbane del Valdarno e localmente lungo la costa. In particolare, nel periodo
13-16 luglio si sono raggiunti picchi di 36-37 °C nel fiorentino.
L‟ondata di calore è stata accompagnata da valori percepiti superiori ai 27 °C
durante le ore serali e medie giornaliere superiori a 25 °C, rendendo necessario
l‟emissione di avvisi di condizioni di criticità da caldo. Il protrarsi dell‟alta pressione
ha mantenuto tali condizioni per più di tre giorni consecutivi (fino a 10 nel fiorentino
e nel grossetano) su gran parte delle aree toscane e pertanto sono stati emessi
avvisi di “emergenza caldo” con allerta nelle aree socio sanitarie interessate.
Nell‟ultima decade del mese le temperature hanno subito un calo, inizialmente
graduale, per l‟abbandono dell‟area mediterranea da parte dell‟alta sub-tropicale e
successivamente più repentino per la discesa di aria fredda dal Nord Europa con la
conseguente scomparsa di condizioni di criticità da caldo su tutta la Regione (Figura
20).
39
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Luglio
40
35
AO n°1
30
AO n°2
25
AO n°3
20
AO n°4
AO n°5
15
AO n°6
10
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Giorno del mese
toscane nel mese di Luglio.
Agosto 2010:
Il mese di Agosto è stato caratterizzato da temperature decisamente sotto la media
nelle prime due decadi, a causa di due passaggi perturbati avvenuti intorno al 5 ed il
13-14 del mese. Durante questo periodo i valori massimi percepiti si sono mantenuti
al di sotto dei 30 °C su quasi tutte le aree socio sanitarie ed in corrispondenza dei
due passaggi perturbati non si sono verificate neanche condizioni di disagio da
caldo su tutta la Toscana (valori massimi percepiti inferiori a 27 °C). Il ripristinarsi di
condizioni di stabilità ha favorito una graduale ma continua risalita delle temperature
che si sono nuovamente riportate su valori nella media del periodo o lievemente
superiori alla norma, con massime che il giorno 23 hanno toccato 33-34 °C nelle
città di Lucca e Firenze. Gli elevati tassi di umidità del periodo hanno permesso il
superamento delle soglie di criticità da caldo, correttamente segnalate dal servizio
previsionale. L‟arrivo di correnti più fresche orientali ha successivamente riportato le
temperature massime su valori decisamente inferiori ai 30 °C alla fine del mese,
grazie anche a tassi di umidità più contenuti. Da evidenziare come il mese di Agosto
abbia avuto solamente un giorno di criticità da caldo, quando invece nell‟anno
precedente si sono verificati ben 16 giorni di criticità nella città di Firenze (Figura
21).
40
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Agosto
40
35
AO n°1
30
AO n°2
25
AO n°3
AO n°4
20
AO n°5
15
AO n°6
10
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Giorno del mese
toscane nel mese di Agosto.
Settembre 2010:
L‟ultimo mese della stagione estiva inizia con condizioni di stabilità e temperature
nella media del periodo con tuttavia elevata escursione termica giornaliera. Fino al
6-7 del mese i valori si sono mantenuti al di sotto dei 30 °C, grazie anche a tassi di
umidità contenuti e disagio da caldo che si è mantenuto su livelli deboli su gran
parte del territorio regionale. In seguito, una veloce perturbazione transitata sul
nostro territorio ha determinato un calo di circa 3-4 °C delle temperature con
assenza di disagio da caldo. Nella seconda decade, il ripristinarsi di condizioni
meteorologiche stabili ha favorito un aumento dei valori termici che comunque non
hanno superato mediamente la soglia dei 27 °C percepiti eccezion fatta per il
grossetano. La parte centrale del mese è proseguita con condizioni di alta
pressione e bassi tassi di umidità relativa con benessere termico su tutte le aree
socio sanitarie. Dal 25 del mese, la discesa di una perturbazione dal Nord Atlantico
ha determinato un ulteriore calo termico che ha portato le temperature al di sotto
della soglia dei 25 °C ed un aumento dell‟umidità (Figura 22).
41
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Settembre
40
35
AO n°1
30
AO n°2
25
AO n°3
AO n°4
20
AO n°5
15
AO n°6
10
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
Giorno del mese
toscane nel mese di Settembre.
Di seguito si riporta il grafico riassuntivo del numero totale di criticità previste nelle
singole aree bioclimatiche della Toscana nel corso della stagione estiva 2010
(Figura 23) e la tabella dettagliata delle condizioni di rischio previste per ciascun
giorno (Tabella 5).
12
Numero di criticità
10
8
Attenzione
6
Emergenza
4
Allarme
2
0
2
9 10 6
11
22
1 14 16 7
33
8 11 18 19 4
44
5 17 3 12 13 15 20
55
66
Aree socio sanitarie-Aree omogenee
Figura 23: Numero totale di criticità previste nel corso della stagione estiva per ogni
AO.
42
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
AO
1
DATA/AB
01/05/2010
02/05/2010
03/05/2010
04/05/2010
05/05/2010
06/05/2010
07/05/2010
08/05/2010
09/05/2010
10/05/2010
11/05/2010
12/05/2010
13/05/2010
14/05/2010
15/05/2010
16/05/2010
17/05/2010
18/05/2010
19/05/2010
20/05/2010
21/05/2010
22/05/2010
23/05/2010
24/05/2010
25/05/2010
26/05/2010
27/05/2010
28/05/2010
29/05/2010
30/05/2010
31/05/2010
01/06/2010
02/06/2010
03/06/2010
04/06/2010
05/06/2010
06/06/2010
07/06/2010
08/06/2010
09/06/2010
10/06/2010
11/06/2010
2
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
2
9 10 6
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
3
1 14 16
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
4
7
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
8 11 18
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
5
19
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
6
5 17 3 12 13
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
43
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
15
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
20
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
AO
1
DATA/AB
12/06/2010
13/06/2010
14/06/2010
15/06/2010
16/06/2010
17/06/2010
18/06/2010
19/06/2010
20/06/2010
21/06/2010
22/06/2010
23/06/2010
24/06/2010
25/06/2010
26/06/2010
27/06/2010
28/06/2010
29/06/2010
30/06/2010
01/07/2010
02/07/2010
03/07/2010
04/07/2010
05/07/2010
06/07/2010
07/07/2010
08/07/2010
09/07/2010
10/07/2010
11/07/2010
12/07/2010
13/07/2010
14/07/2010
15/07/2010
16/07/2010
17/07/2010
18/07/2010
19/07/2010
20/07/2010
21/07/2010
22/07/2010
23/07/2010
2
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
E
N
N
N
N
N
N
2
9 10 6
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N A
N N L
N N E
N N N
N N N
N N N
N N N
N N A
N A L
N L E
N N E
A A E
L L E
E E E
E E E
N N E
N N N
N N N
N N A
N A L
N L E
3
1 14 16
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
A N N
L A N
N N N
N N N
N N N
A N N
L A N
E L N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
4
7
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
E
E
N
N
N
A
L
E
E
E
E
E
E
E
E
N
N
A
L
E
8 11 18
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
A N N
L N A
E N L
N N N
N N N
N N N
N N N
A N N
L N A
E A L
E L E
E N N
E A A
E L L
E E E
E E E
N N N
N N N
N N N
A N N
L A N
E L A
5
19
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
E
N
A
L
E
E
N
N
N
N
N
N
4
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
6
5 17 3 12 13
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
A A N A N
L L N L N
E E N E N
N N N N N
A A N A N
L L A L N
E E L E N
E E E E N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
A N N N N
44
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
15
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
20
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
N
N
N
N
N
N
AO
1
DATA/AB
24/07/2010
25/07/2010
26/07/2010
27/07/2010
28/07/2010
29/07/2010
30/07/2010
31/07/2010
01/08/2010
02/08/2010
03/08/2010
04/08/2010
05/08/2010
06/08/2010
07/08/2010
08/08/2010
09/08/2010
10/08/2010
11/08/2010
12/08/2010
13/08/2010
16/08/2010
17/08/2010
18/08/2010
19/08/2010
20/08/2010
21/08/2010
22/08/2010
23/08/2010
24/08/2010
25/08/2010
26/08/2010
27/08/2010
28/08/2010
29/08/2010
30/08/2010
31/08/2010
01/09/2010
02/09/2010
03/09/2010
04/09/2010
05/09/2010
2
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
2
9 10 6
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
3
1 14 16
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
4
7
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
8 11 18
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
A N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
5
19
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
6
5 17 3 12 13
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
45
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
15
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
20
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
AO
1
DATA/AB
06/09/2010
07/09/2010
08/09/2010
09/09/2010
10/09/2010
11/09/2010
12/09/2010
13/09/2010
14/09/2010
15/09/2010
16/09/2010
17/09/2010
18/09/2010
19/09/2010
20/09/2010
21/09/2010
22/09/2010
23/09/2010
24/09/2010
25/09/2010
26/09/2010
27/09/2010
28/09/2010
29/09/2010
30/09/2010
2
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
2
9 10 6
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
3
1 14 16
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
4
7
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
5
8 11 18
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
19
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
6
5 17 3 12 13
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
15
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
20
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
Legenda
N
NESSUN RISCHIO
A
ATTENZIONE CALDO
L
ALLARME CALDO
E
EMERGENZA CALDO
Tabella 5: Tabella giornaliera delle condizioni di rischio previste nel corso della
stagione estiva 2010 per ogni singola AO.
46
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Riepilogo dell‟andamento delle condizioni termiche previste nelle aree della
Toscana nel periodo autunno-inverno 2010-2011 – Biometeoorlogical
forecasted conditions in Tuscany Health Districts in Autumn-Winter 20102011.
th
th
Biometeorological forecasts during the period 1 October 2010 - 31 January 2011
has been analysed according to the climatically homogeneous areas of Tuscany.
This analysis showed that the first part of the winter was characterized by cold
thermal conditions in December in a lot of Tuscan areas with a great snow event in
Florence. Otherwise in January weather conditions were less cold, especially from 7
th
th
to 17 .
L‟analisi dei dati delle previsioni bioclimatiche nel periodo 1 ottobre – 31 gennaio ha
messo in luce una stagione autunnale caratterizzata da una assenza di condizioni
biometeorologiche critiche per la salute nel mese di ottobre. Nel corso del mese di
novembre si è assistito ad un progressivo calo termico, via via sempre più marcato
che ha determinato negli ultimi giorni le prime condizioni di moderato disagio da
freddo. Dicembre è stato invece caratterizzato da un afflusso di correnti orientali che
ha determinato una decisa diminuzione delle temperature, soprattutto a partire dalla
seconda decade, con disagio da freddo di tipo intenso o molto intenso su tutto il
territorio. Dal 14 al 19 sono stati diramati numerosi avvisi di attenzione che
ricordiamo vengono emessi nel caso si verifichino nel corso della stessa giornata
temperature minime percepite inferiori a -5 °C e massime che non superano i 5 °C.
In tale periodo si sono inoltre verificate condizioni di allarme per 5 giorni consecutivi
nelle AO3, AO5 ed AO6. La fine del mese è trascorsa senza ulteriori condizioni di
criticità da freddo, ad eccezion fatta per l‟area bioclimatica numero 15, facente parte
dell‟AO6. Anche per il mese di gennaio, le situazioni critiche si sono presentate per
più giorni solo nella seconda metà del mese, quando nuovamente le aree
omogenee 3,5 e 6 hanno fatto registrare fino a 5-6 giorni critici consecutivi.
47
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Ottobre 2010:
Temperatura minima percepita (°C)
L‟inizio del mese è stato caratterizzato da condizioni di alta pressione con cielo
sereno e temperature generalmente superiori ai 10 °C sia per quanto riguarda i
valori minimi che quelli massimi. Alla fine della prima decade, l‟arrivo di venti
orientali più freschi ha fatto scendere i valori minimi percepiti al di sotto dei 10 °C in
alcune zone con i primi disagi da freddo durante il primo mattino. Successivamente
la temperatura è calata lievemente fino a circa il 25 del mese, quando in seguito
all‟ingresso di una perturbazione, si è assistito ad un calato termico più marcato con
valori massimi al di sotto dei 15 °C e minimi tra 5 e 10 °C su tutte le zone. Il mese si
è concluso con condizioni di tempo stabile e temperature percepite in generale
ripresa.
Ottobre
25
20
15
AO n°1
AO n°2
10
AO n°3
5
AO n°4
AO n°5
0
AO n°6
-5
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Temperatura massima giornaliera (°C)
Giorno del mese
25
20
AO n°1
15
AO n°2
10
AO n°3
AO n°4
5
AO n°5
0
AO n°6
-5
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Giorno del mese
Figura 24: Temperature percepite minime (sopra) e massime (sotto) giornaliere
previste nelle Aree Omogenee toscane nel mese di Ottobre.
Novembre 2010:
48
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
L‟ingresso di correnti occidentali ha mantenuto i cieli nuvolosi con conseguente
bassa escursione termica giornaliera durante i primi giorni del mese. A seguire, il
ristabilirsi di condizioni di alta pressione hanno contributo a mantenere le
temperature massime intorno a 20 °C mentre le minime si sono portate su valori
anche inferiori a 10 °C con deboli condizioni di disagio da freddo, in particolare sulle
zone più interne della Regione. In seguito, l‟indebolimento dell‟alta pressione ha
permesso il passaggio di alcuni corpi nuvolosi che hanno portato i valori massimi
intorno ai 15 °C. Nella seconda metà del mese l‟ingresso di una perturbazione più
intensa ha provocato un‟ulteriore abbassamento delle temperature percepite con
valori minimi che hanno localmente determinato condizioni di moderato disagio da
freddo. L‟ultima decade è iniziata con un progressivo calo termico che si è protratto
fino al 26 del mese, quando si sono avute condizioni di disagio da freddo durante
tutta la giornata su tutte le aree. Il mese si è concluso con un miglioramento delle
condizioni meteorologiche ed una ripresa delle temperature percepite.
Novembre
25
20
AO n°1
AO n°2
15
AO n°3
10
AO n°4
AO n°5
5
AO n°6
0
-5
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
Giorno del mese
25
20
AO n°1
15
AO n°2
AO n°3
10
AO n°4
5
AO n°5
AO n°6
0
-5
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
Giorno del mese
previste nelle Aree Omogenee toscane nel mese di Novembre.
Dicembre 2010:
49
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
I primi 5 giorni del mese sono stati caratterizzati da un continuo afflusso di aria
fredda dai quadranti settentrionali accompagnata da condizioni di maltempo e
temperature in costante discesa fino a raggiungere in alcune zone valori minimi
percepiti inferiori a 0 °C. L‟ingresso di correnti sud-occidentali ha riportato i valori
intorno a 15 °C con sensibile aumento termico diffuso su tutta la Regione. Dalla fine
della prima decade, aria fredda continentale in ingresso da Est ha progressivamente
abbassato le temperature percepite fino a raggiungere valori minimi compresi tra -3
e -10 °C con condizioni di disagio da freddo intenso o molto intenso. Lo scorrimento
umido al di sopra del consistente strato di aria gelida formato nei giorni precedenti
ha determinato per il giorno 17 le condizioni ideali per il verificarsi di copiose
nevicate anche su molte aree pianeggianti della Regione. Dal 19 del mese un flusso
umido meridionale ha favorito una rapida ripresa delle temperature che si sono
riportate diffusamente al di sopra dei 10 °C intorno al 23-25 del mese. A seguire
nuova aria fredda orientale ha ristabilito condizioni di bel tempo e temperature
percepite più basse.
Dicembre
20
15
10
AO n°1
5
AO n°2
0
AO n°3
-5
AO n°4
-10
AO n°5
AO n°6
-15
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Giorno del mese
20
15
AO n°1
10
AO n°2
5
AO n°3
0
AO n°4
-5
AO n°5
-10
AO n°6
-15
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Giorno del mese
previste nelle Aree Omogenee toscane nel mese di Dicembre.
50
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Gennaio 2011:
Temperatura minima giornaliera (°C)
Il primo mese dell‟anno è iniziato all‟insegna del clima rigido con temperature
minime al di sotto degli 0 °C su gran parte delle aree. In seguito si è assistito ad un
graduale ma costante incremento dei valori che intorno al 7-8 del mese si sono
portati diffusamente al di sopra dei 10 °C nei valori minimi e con una bassa
escursione termica diurna. Nella seconda decade del mese, un miglioramento delle
condizioni meteorologiche ha portato un calo progressivo delle temperature minime
percepite mentre le massime si sono mantenute stabilmente su valori prossimi ai 15
°C. Aria fredda da Est ha in seguito riportato valori percepiti nuovamente inferiori
agli 0 °C nelle minime e al di sotto dei 5 °C nelle massime. Successivamente si è
avuto un periodo caratterizzato da una lieve ripresa delle temperature massime
percepite per il ripristinarsi di condizioni stabili. Negli ultimi giorni del mese i valori
termici percepiti si sono riportati al di sotto dei 5 °C per le massime e intorno a 0 °C
per le minime con disagio da freddo tra moderato e intenso.
Gennaio
20
15
10
AO n°1
5
AO n°2
AO n°3
0
AO n°4
-5
AO n°5
-10
AO n°6
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Giorno del mese
20
15
AO n°1
10
AO n°2
5
AO n°3
AO n°4
0
AO n°5
-5
AO n°6
-10
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Giorno del mese
previste nelle Aree Omogenee toscane nel mese di Gennaio.
51
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Di seguito si riporta il grafico riassuntivo del numero totale di criticità previste nelle
singole aree bioclimatiche della Toscana nel corso della stagione invernale 20102011 (Figura 28) e la tabella dettagliata delle condizioni di rischio previste per
ciascun giorno (Tabella 6).
Numero di criticità
12
10
8
6
Attenzione
4
Allarme
2
0
2
9 10 6
11
1 14 16 7
22
8 11 18 19 4
33
44
5 17 3 12 13 15 20
55
6
Aree socio sanitarie- Aree omogenee
Figura 28: Numero totale di criticità previste nel corso della stagione autunno-invernale
2010-2011 per ogni AO.
AO
DATA/AB
01/10/2010
02/10/2010
03/10/2010
04/10/2010
05/10/2010
06/10/2010
07/10/2010
08/10/2010
09/10/2010
10/10/2010
11/10/2010
12/10/2010
13/10/2010
14/10/2010
2
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
1
2
9 10 6
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
3
1 14 16
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
7
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
8 11 18
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
19
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
5
6
5 17 3 12 13
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
52
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
15
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
20
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
AO
DATA/AB
15/10/2010
16/10/2010
17/10/2010
18/10/2010
19/10/2010
20/10/2010
21/10/2010
22/10/2010
23/10/2010
24/10/2010
25/10/2010
26/10/2010
27/10/2010
28/10/2010
29/10/2010
30/10/2010
31/10/2010
01/11/2010
02/11/2010
03/11/2010
04/11/2010
05/11/2010
06/11/2010
07/11/2010
08/11/2010
09/11/2010
10/11/2010
11/11/2010
12/11/2010
13/11/2010
14/11/2010
15/11/2010
16/11/2010
17/11/2010
18/11/2010
19/11/2010
20/11/2010
21/11/2010
22/11/2010
23/11/2010
24/11/2010
25/11/2010
2
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
1
2
9 10 6
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
3
1 14 16
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
7
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
8 11 18
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
19
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
5
6
5 17 3 12 13
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
53
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
15
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
20
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
AO
DATA/AB
26/11/2010
27/11/2010
28/11/2010
29/11/2010
30/11/2010
01/12/2010
02/12/2010
03/12/2010
04/12/2010
05/12/2010
06/12/2010
07/12/2010
08/12/2010
09/12/2010
10/12/2010
11/12/2010
12/12/2010
13/12/2010
14/12/2010
15/12/2010
16/12/2010
17/12/2010
18/12/2010
19/12/2010
20/12/2010
21/12/2010
22/12/2010
23/12/2010
24/12/2010
25/12/2010
26/12/2010
27/12/2010
28/12/2010
29/12/2010
30/12/2010
31/12/2010
01/01/2011
02/01/2011
03/01/2011
04/01/2011
05/01/2011
06/01/2011
07/01/2011
2
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
1
2
9 10 6
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N A
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
3
1 14 16
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N A N
N L A
A L L
L L L
L L L
N L L
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N A
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N A N
N N N
N N N
N N N
7
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
8 11 18
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N A A
N L L
N L L
A L L
L L L
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N A
N N N
N N N
N N N
19
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
N
A
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
5
6
5 17 3 12 13
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N A
N N A A L
N N L L L
A A L L L
L N L L L
L N L L L
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N A N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
54
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
15
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
L
L
L
L
N
N
N
N
N
N
N
A
L
L
N
N
N
N
N
A
N
N
N
20
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
L
L
L
L
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
N
N
N
AO
DATA/AB
08/01/2011
09/01/2011
10/01/2011
11/01/2011
12/01/2011
13/01/2011
14/01/2011
15/01/2011
16/01/2011
17/01/2011
18/01/2011
19/01/2011
20/01/2011
21/01/2011
22/01/2011
23/01/2011
24/01/2011
25/01/2011
26/01/2011
27/01/2011
28/01/2011
29/01/2011
30/01/2011
31/01/2011
2
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
1
2
9 10 6
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
3
1 14 16
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N A
N N L
N N L
N N L
N N L
N A N
N N N
N N N
N N N
N N A
N N L
N N N
7
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
8 11 18
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N A
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
N N N
19
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
4
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
N
A
L
N
A
N
N
N
N
N
N
5
6
5 17 3 12 13
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N A N A
N N L N L
N N N N L
N N N N L
N N A N L
N N L A N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
N N N N N
15
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
L
L
L
L
L
N
N
N
A
N
N
20
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
A
L
L
N
A
L
N
N
N
N
N
N
Legenda
N
NESSUN RISCHIO
A
ATTENZIONE FREDDO
L
ALLARME FREDDO
Tabella 6: Tabella giornaliera delle condizioni di rischio previste nel corso della
stagione autunno-invernale 2010-2011 per ogni singola AO.
55
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
56
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
ATTIVITA’ DI RICERCA
57
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Una evidenza a supporto della riduzione del rischio di mortalità nell‟area
fiorentina grazie alla messa in atto di misure preventive degli effetti del caldo
sulla salute - An evidence supporting the effectiveness of preventive
measures to mitigate the heat-related mortality in the florentine area (central
italy)
High ambient temperatures have been associated worldwide with increased
mortality. Above all, north American studies suggested that timely preventive
measures can reduce the heat-related excess of mortality. The aim of this study was
to detect the prompt/prolonged effect of heat on time series of mortality of older
adults (≥65) in the Florentine area (Central Italy) comparing two periods previous
(1999-2002) and subsequent (2004-2007) the exceptional summer 2003, when a
regional heat health warning system (HHWS) was set-up. Furthermore
th
investigations over specific warm sub-periods were carried out: late spring (May 15
th
th
th
th
– June 14 ); early summer (June 15 – July 14 ); middle summer (July 15 –
th
th
th
August 14 ); Late summer (August 15 – September 14 ). For this purpose an
innovative statistical approach, the “constrained segmented distributed lag model”,
accounting for the non-linear effect of temperature and the potential “harvesting”
effect, was applied. Mortality data for not violent cause (ICD9<800) of older adults
(≥65) occurred from 1999 to 2007 (May-September) provided by the Mortality
Registry of Tuscany Region (n=21,092) were considered together with
meteorological data used to assess daily apparent temperature values. The change
in mortality of elderly people (≥75) for 1 °C of increase in daily maximum apparent
temperature was at different lags often more than double during the period 19992002 respect to 2004-2007. The heat effect was mostly immediate in both the 4-year
periods and largest at lag 0: deaths of subjects ≥75 increased of 1.6% (95% CI 1.2%
to 2.0%) and 0.6% (CI 0.4% to 0.9%) during 1999-2002 and 2004-2007 respectively.
Furthermore a clear harvesting effect was only observed in the period before 2003,
characterized by negative estimates across lag 10-19, while during the period 20042007 a vanishing heat effect was immediately observed after the lag 10. The GAM
analysis revealed a greater heat effect in all warm sub-periods during the period
1999-2002 than during the period 2004-2007. In particular the greatest heat effect
was observed during the early summer before 2003, characterized by a well defined
apparent temperature critical threshold.
The heat-related mortality reduction is also reasonably due to the mitigation of
preventive measures and principally to the set up of a HHWS with specific
interventions for safeguarding the health of “elderly frails” people.
INTRODUZIONE
La prima fase di questo studio è stata già descritta sul report del 2010
(http://www.biometeo.it/report_MeteoSalute_2010.pdf). Nel corso di quest‟anno però
sono state effettuate ulteriori analisi che hanno evidenziato risultati di grande
interesse per il servizio operativo gestito dal Centro Interdipartimentale di
58
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Bioclimatologia e in particolare per quel che riguarda la messa a punto della parte
biometeorologica del sistema di sorveglianza attiva dell‟anziano fragile in Toscana,
con specifici interventi finalizzati proprio alla salvaguardia dell‟anziano fragile.
L‟obiettivo di questa ricerca è stato oltre a quello di studiare l‟effetto del caldo sulla
popolazione anziana negli anni prima e dopo il 2003, anche quello di indagare
l‟effetto durante alcuni sottoperiodi nel periodo più caldo dell‟anno: tarda primavera
(15 Maggio – 14 Giugno); inizio estate (15 Giugno – 14 Luglio); media estate (15
Luglio – 14 Agosto); fine estate (15 Agosto – 14 Settembre). L‟analisi si è
concentrata sulle differenze tra il periodo precedente e successivo al 2003 in quanto
dopo quest‟anno, come conseguenza degli effetti devastanti della tristemente nota
ondata di calore che interessò nel 2003 buona parte dell‟Europa centro-occidentale,
in Italia sono stati sviluppati ed attivati numerosi servizi di allerta degli effetti del
caldo sulla popolazione più vulnerabile, noti col termine di “Heat Health Warning
System”.
MATERIALI E METODI
Lo studio è stato eseguito sull‟area fiorentina, utilizzando i dati di mortalità per cause
non violente ((ICD)<800) forniti dal Registro Regionale di Mortalità della Toscana,
nel periodo 1999-2002 e 2004-2007 (n=18,485). Per quanto riguarda i dati meteo
sono stati utilizzati i dati di temperatura dell‟aria e umidità relativa rilevati da alcune
centraline ubicate nell‟area oggetto di studio. Questi dati sono stati utilizzati per
calcolare valori di temperatura apparente (AT) media (AT med), massima (ATmax),
minima (ATmin) giornaliera (Steadman 1984).
L‟analisi statistica impiegata in questo studio ha previsto l‟utilizzo dei modelli additivi
generalizzati (GAM) e del pacchetto statistico di R “modTempEff” (Muggeo 2010)
sviluppato per indagare le relazioni tra temperatura ed eventi sanitari (mortalità o
ricoveri). Questo pacchetto statistico permette di tener conto degli effetti di nonlinearità e ritardati (lag) della temperatura dell‟aria (o apparente) sugli eventi di
mortalità. Le analisi sono state condotte su tutto il periodo precedente il 2003 (19992002) e successivo (2004-2007) oltre che sui singoli sottoperiodi nel periodo più
caldo dell‟anno: tarda primavera (15 Maggio – 14 Giugno); inizio estate (15 Giugno
– 14 Luglio); media estate (15 Luglio – 14 Agosto); fine estate (15 Agosto – 14
Settembre). Le analisi sono infine state stratificate su soggetti anziani (65-74) e
soggetti molto anziani (≥75).
RISULTATI
L‟analisi descrittiva degli eventi di mortalità durante il periodo precedente (19992002) e successivo (2004-2007) il 2003 nonché quella relativa ai sottoperiodi del
periodo più caldo dell‟anno sono indicati in Tabella 7.
59
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Tabella 7: Andamento della mortalità e della temperatura apparente (AT) prima e
dopo il 2003 e nei vari sottoperiodi. Per la mortalità è indicata la mediana e tra
parentesi l’intervallo di confidenza; per la temperatura apparente è indicata la media
(± la deviazione standard) * differenza significativa (p<0.01) tra lo stesso periodo
precedente e successivo il 2003.
I dati di mortalità non hanno in genere mostrato differenze significative tra i vari
sottoperiodi prima e dopo il 2003, con l‟eccezione per i soggetti 65-74 in cui è stata
osservata una riduzione significativa nell‟intero periodo 2004-2007 e nel
sottoperiodo tarda estate rispetto al 1999-2002. Un lieve aumento (non significativo)
della mediana di mortalità totale e di soggetti molto anziani (≥75) è stato osservato
nel periodo 2004-2007.
Per quanto riguarda le variazioni di AT prima e dopo il 2003, non sono mai state
osservate variazioni significative quando veniva considerato tutto il periodo, mentre
variazioni significative sono state osservate tra i singoli sottoperiodi. In particolare
diminuzioni significative della ATmed e ATmax nel periodo 2004-2007 sono state
osservate nella tarda primavera, mentre aumenti significativi della ATmin sono stati
osservati all‟inizio dell‟estate e per quanto riguarda tutte le variabili di AT nella media
estate.
Per quanto riguarda i risultati del constrained segmented distributed lag model
(Tabella 8), l‟effetto cumulativo su 60 giorni del caldo sulla mortalità ha mostrato una
riduzione nel periodo 2004-2007, ma non significativa rispetto al periodo precedente
al 2003 (1999-2002).
60
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Tabella 8: Effetto cumulativo e al peak lag calcolati mediante il constrained segmented
distributed lag model.
Variazioni significative di mortalità invece sono state osservate per quel che riguarda
l‟effetto al peak lag, cioè al giorno in cui ho il massimo di rischio di mortalità. In
particolare le variazioni sono sempre state significative per ATmax (Figura 29), nel
campione totale e nei più anziani per ATmed e nei soggetti di età 65-74 per ATmin.
61
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 29: Andamento della % di variazione della mortalità di soggetti molto anziani
(≥75) per 1 °C di aumento della AT sopra la soglia critica al variare del lag prima e
dopo il 2003.
L‟analisi con i modelli additivi generalizzati (GAM) (Figura 30) mostra chiaramente
che il sottoperiodo prima del 2003 che mostrava il maggior impatto sulla mortalità di
soggetti molto anziani era quello dell‟inizio estate (15 Giugno-14 luglio), mentre
dopo il 2003 l‟effetto del caldo sulla mortalità è risultato essere molto meno marcato
o addirittura assente per valori molto elevati di AT.
62
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 30: Analisi di relazione tra AT e mortalità nei vari sottoperiodi prima e dopo il
2003
63
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
CONCLUSIONE
I risultati di questo studio sono di grande importanza in quanto permettono di
valutare l‟effetto delle misure preventive messe in atto dalla Regione Toscana per
contrastare gli effetti del caldo sulla popolazione anziana, individuando i periodi
dell‟anno in cui la popolazione è maggiormente vulnerabile. In questo studio, infatti,
risulta che gli effetti del caldo sono maggiori ad inizio estate mentre l‟effetto tende a
ridursi durante la parte centrale o finale dell‟estate, nonostante possano essere
raggiunte temperature apparenti molto alte, anche più elevate di quelle di inizio
estate. La messa in atto di misure preventive contro il caldo, come l‟Heat Health
Warning System attivato dopo il 2003 in Toscana, può contribuire significativamente
a ridurre il numero di morti legati al caldo.
I risultati di questo studio, infine, possono essere d‟aiuto per ricalibrare le soglie del
piano preventivo contro le ondate di caldo attivo in Toscana.
BIBLIOGRAFIA UTILE


Steadman RG (1984). A universal scale of apparent temperature. J Appl
Meteor 23:1674-1687
Muggeo VM. Analyzing Temperature effects on mortality within the R
environment: The constrained segmented distributed lag parameterization.
Journal of Statistical Software. 2010;32:1-17.
64
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Attività di collaborazione nell‟ambito del programma strategico “ambiente e
salute” del ministero della salute - Collaboration activity on the strategic
programme “environment and health” coordinated by the national health
ministry
In the ambit of the collaboration activity on the Strategic Programme “Environment
and Health” coordinated by the National Health Ministry the Interdepartmental
Centre of Bioclimatology was involved as coordinator of the Project “Weatherclimate conditions and human health: definition and identification of the highest
weather-related risk conditions, evaluation of the effects and the effectiveness of the
intervention on important pathologies from the epidemiological point of view”. This
Project involved 4 Units of research: two located in Tuscany and afferent to the
University of Florence; one in Campania afferent to the Cardarelli Hospital; one in
Lombardy afferent to the University of Milano-Bicocca.
The main aims of these Project were all reached:
 Evaluation of the potential impact of weather conditions on cardiocerebrovascular and respiratory diseases. For this reason innovative
approaches and different weather/microclimate monitoring tools were used.
 Quantification of the effects and the evaluation of the potential models of
intervention with the aim to improve the prevention and to rationalize the
assistance.
 Comparison of different climatic conditions over the national territory and
evaluation of different weather-related behaviour.
 Development of national and regional biometeorological informative systems
and evaluation of the effectiveness of preventive measures.
The main aim of the Interdepartmental Centre of Bioclimatology was to coordinate all
scientific activities among all Units of research providing the biometeorological and
bioclimatological support. The other Tuscany Unit of research studied the
relationships between weather/climate conditions and several cardio- and
cerebrovascular diseases and risk factors. The Unit of research of Lombardy carried
out investigations on the potential effect of weather and altitude on an important
cardiovascular risk factor, the blood pressure. The main aim of the Unit of research
of Campania was to study the effect of weather on respiratory diseases, also taking
into consideration the meteorological interaction with pollution.
INTRODUZIONE
Nell‟ambito del Progetto strategico il CIBIC ha coordinato il sottoprogetto dal titolo
“Condizioni meteo-climatiche e salute: definizione ed identificazione delle condizioni
a rischio, misurazione degli effetti ed efficacia degli interventi su patologie di
rilevante impatto epidemiologico” che ha coinvolto l‟attività di 4 Unità di ricerca: 1)
Centro Interdipartimentale di Bioclimatologia (Università di Firenze); 2) Unità
Operativa Malattie Respiratorie ed Allergiche (Ospedale A. Cardarelli); 3) Clinica
65
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Medica Generale e Cardiologia (Università di Firenze); 4) Dipartimento di Medicina
Clinica e Prevenzione (Università di Milano-Bicocca).
Nell‟ambito delle attività previste dal Progetto sono state affrontate tutte le tematiche
e portati a termine tutti gli obiettivi principali prefissi dalle singole Unità di ricerca:
- individuare le condizioni meteorologiche associate ad un incremento di
eventi sanitari cardiovascolari, cerebrovascolari e respiratori, anche
mediante metodologie innovative e l‟utilizzazione di tipologie diverse di
strumentazione per il monitoraggio meteorologico;
- misurare e quantificare gli effetti e valutare l'efficacia di possibili modelli di
intervento con lo scopo di migliorare la prevenzione e la razionalizzazione
dell'assistenza, verificando le modalità di flusso delle informazioni in
relazione agli utenti finali (popolazione, operatori socio-sanitari, soggetti a
maggior rischio);
- confrontare diverse condizioni climatiche sul territorio nazionale in modo da
ottenere un quadro completo dei rapporti meteo-salute, anche in
considerazione della presenza di diversi stili comportamentali fra la
popolazione ivi residente, ad esempio in termini di abbigliamento,
alimentazione, attività lavorativa e ricreativa;
- stabilire le linee guida per la realizzazione di sistemi informativi
biometeorologici a carattere regionale e nazionale e valutazione
dell'efficacia preventiva mediante progetti pilota su aree e tematiche
campione di particolare interesse per il SSN, scelte anche sulla base delle
condizioni climatiche e delle realtà operative esistenti.
In particolare il CIBIC ha svolto, oltre all‟attività di ricerca relativa, la principale
funzione di coordinamento tra le Unità di ricerca fornendo il supporto
biometeorologico e bioclimatologico a tutti i partner del Progetto. L‟Unità coordinata
dal Prof D‟Amato ha avuto come obiettivo principale quello di sviluppare dei modelli
di intervento per la possibilità di prevedere eventuali condizioni ambientali critiche
per i soggetti affetti da patologie respiratorie croniche in modo da fornire l‟input per
l‟attivazione di interventi di prevenzione delle riacutizzazioni. L‟Unità coordinata dal
Prof. Modesti ha avuto come obiettivo primario quello di studiare l‟effetto delle
condizioni meteo/climatiche sui principali fattori di rischio per patologie cardio e
cerebrovascolari. L‟Unità coordinata dal Prof. Parati, infine, ha avuto l‟obiettivo di
analizzare la relazione esistente tra condizioni meteo e uno dei principali fattori di
rischio cardiovascolare, la pressione arteriosa. Quest‟ultima è stata indagata anche
in funzione delle variazioni barometriche e dei fattori climatici al variare della quota.
RISULTATI
Revisione della letteratura
La revisione della letteratura scientifica è avvenuta selezionando criticamente i lavori
pubblicati su riviste scientifiche peer-reviewed tenendo conto anche di criteri di
valutazione oggettivi, come l‟Impact Factor. Dalla letteratura esistente risulta
evidente il potenziale effetto delle condizioni atmosferiche sulle malattie oggetto di
studio in questo Progetto e in particolare sulle malattie cardiovascolari (e alcuni
fattori di rischio come la pressione arteriosa), cerebrovascolari e respiratorie, anche
66
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
se al momento non è stata ancora chiarita la dinamica dei meccanismi che legano le
variazioni meteorologiche con la tendenza degli eventi. L'interesse per queste
tematiche risulta sempre più accentuato dalla crescente variabilità ed
estremizzazione delle condizioni climatiche, per larga parte connessa con il global
change e strettamente correlata con le risposte fisiologiche e fisiopatologiche
dell'organismo.
Creazione di database sanitari e raccolta di dati meteo-ambientali
Sono stati creati più database sanitari relativi ai ricoveri ospedalieri per infarto del
miocardio, stroke e dissecazione aortica per tutta la Toscana e BPCO ed asma
bronchiale per la città di Napoli. Per i dati di monitoraggio ambulatoriale della
pressione arteriosa è stato costruito un archivio comprendente i monitoraggi pressori
di circa 1700 soggetti sottoposti che indossavano oltre allo strumento per il
monitoraggio ambulatoriale della pressione arteriosa un apparecchio in grado di
registrare la temperatura alla quale e‟ esposto il soggetto nel corso della vita
quotidiana.
E‟ stato inoltre creato un database di dati di mortalità per l‟area fiorentina. Per tutte
le aree oggetto di studio (Milano, Firenze, Napoli) sono stati raccolti i dati
meteorologici ottenuti da fonti diverse (stazioni meteo, dati da modello
meteorologico). Per la città di Napoli sono stati anche raccolti i dati di inquinanti
dell‟aria utilizzati per il calcolo di indici di inquinamento atmosferico. I dati raccolti si
riferiscono all‟ultimo decennio.
Relazioni meteo-climatiche e ricoveri ospedalieri
Adottando un approccio biometeorologico innovativo, cioè utilizzando per le analisi
una nuova fonte (per questi studi) di dati meteo-climatici, la “Rianalisi”, ottenuta da
un archivio centralizzato (NCEP-DOE Reanalysis 2, http://www.esrl.noaa.gov/psd/)
che fornisce informazioni meteo-climatiche per qualunque zona del globo, l‟Unità di
Firenze (CIBIC) ha confermano l‟influenza delle condizioni meteorologiche sugli
stroke e ha fornito ulteriori informazioni e spunti per migliorare la ricerca in questo
settore. In particolare da questo studio è stato evidenziato che il tempo atmosferico
ha impatti differenti a seconda della patologia, evidenziando caratteristiche relazioni
a “U” o “J” con la temperatura o l‟altezza geopotenziale. Per la prima volta, poi, è
stato descritto un chiaro effetto “harvesting” (deficit di mortalità) legato a condizioni
di freddo in relazione ai ricoveri per emorragia intracerebrale primaria. Il CIBIC ha
inoltre dimostrato la relazione tra mortalità e caldo prima e dopo la messa a punto di
un sistema preventivo degli effetti del caldo sugli anziani. In particolare è stata
evidenziata una progressiva diminuzione del rischio di morire per il caldo passando
dal periodo precedente a quello successivo al 2003, periodo in cui nell‟area
fiorentina era attivo il servizio di sorveglianza dell‟anziano fragile. Questa
diminuzione progressiva è stata particolarmente evidente nei soggetti più anziani
(età superiore a 75 anni). Inoltre altre analisi hanno evidenziato che l‟effetto del
caldo sulla mortalità, e in particolare l‟effetto della temperatura apparente massima
giornaliera, era più prolungato (fino a 9 giorni) nei 4 anni precedenti al 2003 rispetto
67
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
ai 4 anni successivi (fino a 5 giorni). Infine è stato anche notato un chiaro effetto
harvesting solo prima del 2003.
L‟unità di Napoli ha messo in evidenza l‟incidenza sulla reattività bronchiale e sul
sistema immunitario dei soggetti analizzati in conseguenza dell‟esposizione agli
agenti inquinanti parametrizzati negli indici di inquinamento. In particolare è stato
evidenziato che elevate escursioni termiche, basse temperature medie ed elevati
indici di inquinamento sono associati a picchi di ricovero per malattie respiratorie.
Condizioni meteo-climatiche e fattori di rischio cardiovascolare
L‟unità coordinata dal Prof Modesti in collaborazione con quella di Milano hanno
messo in evidenza che la pressione delle 24 ore viene riconosciuta come predittore
indipendente dalla temperatura media registrata in ambiente esterno alla quale è
esposto il soggetto. L‟analisi ha inoltre permesso di selezionare la temperatura
esterna (insieme all‟età e alla pressione arteriosa delle 24 ore) come predittore
negativo del “morning surge” (aumento della pressione arteriosa che si verifica al
mattino prima del risveglio) senza evidenziare relazioni con la temperatura media
misurata in prossimità del soggetto. Il morning surge è uno degli indici predittori piu‟
importanti per lo stroke. Una stratificazione del campione per età mostra che questa
relazione e‟ evidente nei soggetti di età superiore ai 65 anni.
Da una indagine preliminare condotta su oltre 12.000 persone di età compresa tra 6
e 75 anni nel quale sono stati raccolti i dati sui fattori di rischio cardiovascolari e i
dati climatici è stata evidenziata una relazione significativa del clima non solo con la
pressione arteriosa, ma anche sulla glicemia.
Valutazione di efficacia di un sistema biometeorologico come prevenzione degli
effetti del caldo sugli anziani
L‟Unità coordinata dal Prof. Orlandini ha permesso di valutare l‟efficacia del sistema
di prevenzione delle condizioni meteorologiche sulla salute dell‟anziano fragile in
Toscana. In particolare attraverso la somministrazione di questionari effettuata dal
CIBIC è emerso un generale apprezzamento del servizio svolto nell‟elaborazione del
bollettino biometeo, in particolare per quanto riguarda l‟aspetto della semplicità
dell‟informazione fornita all‟utenza e per la puntuale segnalazione di eventuali giorni
critici per la salute. La stragrande maggioranza degli operatori (90% degli
interpellati) consulta quotidianamente il bollettino, e quasi tutti (94%) considerano le
informazioni contenutevi di semplice comprensione e utilizzabili per effettuare
interventi sanitari aggiuntivi per i soggetti monitorati (90%). Gli stati di allerta indicati
nei bollettini vengono utilizzati per interventi socio-sanitari straordinari (68%)
secondo una certa gradualità nei livelli di allerta (75%).
68
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
CONCLUSIONI
I risultati ottenuti dalle Unità di ricerca coinvolte in questo Progetto sono di
particolare utilità per lo sviluppo di piani preventivi di salute pubblica per minimizzare
il rischio di malattie di grande interesse (come quelle cardio-cerebrovascolari e
respiratorie), nonché di alcuni fattori di rischio cardiovascolare, conseguenti alle
variazioni delle condizioni meteorologiche. In particolare la messa a punto di sistemi
generali preventivi di informazione biometeorologica per la popolazione o più
specifici per determinate categorie di soggetti (anziani, ma anche categorie di
lavoratori), calibrati sulla base dei risultati ottenuti in questo Progetto, possono
rappresentare validi approcci per contrastare gli effetti negativi del tempo
atmosferico sulla salute. Queste informazioni saranno anche utili per razionalizzare
l'assistenza sanitaria ed ospedaliera (distribuzione lavoro, disponibilità posti letto,
turni ferie, etc.), per informare le professioni socio-sanitarie interessate (medici di
medicina generale ed emergenza sanitaria, dirigenti ospedalieri, etc.) e l‟intero
sistema di Governo Clinico circa la presenza di condizioni meteo-climatiche critiche
che possono determinare un picco di eventi cardiovascolari o respiratori o favorire
variazioni di alcuni fattori di rischio. Tali informazioni saranno di supporto anche per
l‟informazione tempestiva per specifiche categorie di soggetti in condizioni di rischio
elevato (telemedicina).
Questi risultati, infine, rappresentano un‟informazione particolarmente utile
soprattutto alla luce delle attuali conoscenze sui cambiamenti climatici e che
possono rappresentare un fattore di rischio per la salute, soprattutto nei soggetti
affetti da malattie croniche.
69
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Relazione tra condizioni meteorologiche e malattie cerebrovascolari Relationship between weather conditions and cerebrovascular diseases
Results on the effect of weather on stroke occurrences are still confusing and
controversial. The aim of this study was to retrospectively investigate in Tuscany
(Central Italy) the weather-related stroke events through the employment of an
innovative source of weather data (Reanalysis) together with an original statistical
approach to quantify the prompt/delayed health effects of both cold and heat
exposures.
Daily stroke hospitalizations and meteorological data from the Reanalysis achieve
were obtained for the period 1997-2007. Generalized linear and additive models and
an innovative modelling approach, the constrained segmented distributed lag model,
were applied.
Both daily averages and day-to-day changes of air temperature and geopotential
height (a measure that approximates the mean surface pressure) were selected as
independent predictors of all stroke occurrences. In particular a 5 °C temperature
decrease was associated with 16.5% increase of primary intracerebral haemorrhage
(PIH) of people ≥65. A general short-term cold effect on hospitalizations limited to
one week after exposure was observed and, for the first time, a clear harvesting
effect (deficit of hospitalization) for cold-related PHI was described. Day-to-day
changes of meteorological parameters disclosed characteristics U- and J-shaped
relationships with stroke occurrences.
Thanks to the intrinsic characteristic of Reanalysis, these results might simply be
implemented in an operative forecast system regarding weather-related stroke
events with the aim to develop preventive health plans.
INTRODUZIONE
La maggior parte degli studi condotti in differenti aree geografiche del pianeta hanno
evidenziato relazioni tra condizioni meteorologiche e stroke. Ciononostante, come
riportato in una recente review (McArthur et al. 2010), gli autori hanno spesso
mostrato effetti discordanti delle variabili meteorologiche (in particolare temperatura
dell‟aria e pressione atmosferica).
Siccome l‟effetto della temperatura sulla mortalità totale per stroke è di tipo “nonlineare”, anche gli studi che trattano con i ricoveri ospedalieri dovrebbero tener
conto di questo aspetto. Inoltre, il potenziale effetto ritardante degli eventi di stroke
successivo ad esposizioni a condizioni meteorologiche “stressanti” è stato spesso
trascurato, con conseguenti limitatezze nelle conclusioni.
Un altro tipico problema negli studi epidemiologici è la qualità dei dati meteoclimatici, in genere ottenuti da stazioni meteorologiche. Questo approccio però limita
le analisi su ristrette aree geografiche in quanto la maggior parte delle variabili
meteorologiche misurate al suolo (soprattutto la temperatura dell‟aria) presentano
una grande variabilità spaziale a partire dal punto di osservazione, dipendente dalle
caratteristiche del suolo.
70
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Nelle scienze dell‟atmosfera sono stati sviluppati degli strumenti che permettono di
risolvere tali limiti come le Rianalisi di dati meteo/climatici che coprono tutta la
superficie terrestre a varie quote e che vengono archiviate quotidianamente da
appositi centri. Le Rianalisi sono fornite da specifici modelli fisico-matematici a
partire da tutte le osservazioni meteorologiche disponibili.
Grazie alle loro caratteristiche intrinseche, i dati provenienti da Rianalisi e riferiti a
una specifica quota dal suolo permettono di estendere l‟analisi epidemiologica su
vaste aree geografiche, permettendo degli studi su grandi popolazioni.
Lo scopo della presente ricerca è stato quello di studiare retrospettivamente le
relazioni tra tempo atmosferico e ricoveri ospedalieri per stroke verificatesi in
Toscana su un periodo di 11 anni (1997-2007). Per raggiungere questo obiettivo
come fonte di dati meteo sono state utilizzate le Rianalisi ed è stato utilizzato un
originale approccio statistico che permette di tener conto dell‟effetto di non-linearità
della temperatura e di quantificare l‟effetto immediato/ritardato sui ricoveri
ospedalieri in base alle condizioni di freddo e caldo.
MATERIALI E METODI
Dati di ricovero ospedaliero
2
Questo studio è stato effettuato sulla Toscana, su un‟area di circa 22.990 km e con
3.5 milioni di abitanti.
I dati di ricovero ospedaliero relativi ad un periodo di 11 anni (1997-2007) sono stati
forniti dal database regionale gestito dal servizio sanitario della Regione Toscana.
Sono stati selezionati i codici ICD-9-CM di diagnosi di dimissione per stroke (codici
530-438), comprensivi di data di nascita e sesso del paziente. Per questo studio
sono stati considerati solo dati di soggetti residenti in Toscana. I ricoveri ospedalieri
sono poi stati suddivisi in sottotipi: emorragia subaracnoidea (SHS; codice 430);
emorragia intracerebrale primaria (PIH; codici 431-432); stroke ischemico (IS; codici
433-435); altri stroke (codici 436-438). Le analisi sono state stratificate per età (<65
e ≥65).
Dati meteorologici
Dati di temperatura dell‟aria (T850hPa) e di altezza geopotenziale (Hgt850hPa) sono stati
forniti
dall‟archivio
centralizzato
del
NCEP-DOE
Reanalysis
2
(http://www.esrl.noaa.gov/psd/). In particolare sono stati selezionati i dati su un
punto griglia localizzato sulla Toscana e relativo ad un livello di pressione
corrispondente a 850 hPa. Il livello di pressione di 850 hPa rappresenta uno dei più
bassi strati atmosferici considerati in meteorologia per valutare le caratteristiche del
tempo in prossimità del suolo. In particolare il parametro Hgt850hPa rappresenta
l‟altezza alla quale la misura isobarica corrisponde a 850 hPa. L‟altitudine media di
Hgt850hPa per la latitudine dell‟Italia è di circa 1500 m, ma questo valore può variare in
base alle caratteristiche della massa d‟aria che interessa la zona geografica oggetto
di studio: un aumento/diminuzione di Hgt850hPa indica un aumento/diminuzione della
pressione a livello del mare, corrispondente a una condizione di alta/bassa
pressione atmosferica rispettivamente. Oltre ai dati medi giornalieri di T850hPa e
71
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Hgt850hPa sono state considerate anche le variazioni termiche (ΔT850hPa e di pressione
atmosferica (ΔHgt850hPa) tra due giorni successivi.
Analisi statistica
Variazioni significative di ricoveri ospedalieri tra i vari anni, stagioni e giorni della
settimana sono state indagate mediante test non parametrici (Kruskal-Wallis e
Wilcoxon test).
Le relazioni tra condizioni meteo e ricoveri ospedalieri è stata studiata mediante
modelli lineari e additivi generalizzati (GLM e GAM). Oltre alle variabili meteo, le
analisi sono state effettuate anche tenendo conto del possibile contributo di alcune
variabili temporali (anni, stagioni e giorni della settimana), giorni di festa e la
riduzione estiva dovuta al periodo delle vacanze. Oltre a queste analisi è stato
anche applicato un approccio modellistico innovativo “constrained segmented
distributed lag model” (Muggeo 2010) che permette di tenere in considerazione gli
effetti immediati o ritardati di basse/elevate temperature sui ricoveri ospedalieri per
stroke e permette inoltre di quantificare il possibile effetto “harvesting”. Per questo
scopo è stato utilizzato uno specifico pacchetto R “modTempEff”. I risultati sono
riportati mostrando il rischio di freddo/caldo al peak lag (cioè al giorno in cui ho il
massimo di rischio di ricoveri ospedalieri) per 1 °C di diminuzione/aumento della
temperatura sotto/sopra la soglia di temperatura individuata.
RISULTATI
Sono state osservate variazioni significative (p<0.001) di ricoveri ospedalieri per
stroke tra i vari anni, stagioni e giorni della settimana. In particolare i ricoveri hanno
mostrato un progressivo aumento a partire dal 1997 al 2006, seguito da una lieve
diminuzione (rispetto al 2006) nel 2007. Il picco minimo di ricoveri è stato osservato
durante l‟estate e la Domenica, mentre il massimo si è verificato il Lunedì (Figura
31).
L‟analisi GLM ha selezionato tutte le variabili meteorologiche considerate in questo
studio come predittori indipendenti dei ricoveri totali per stroke (Tabella 9).
In particolare sono state osservate associazioni negative tra T850hPa e tutti i
ricoveri per stroke e in particolare quelli per PIH (p<0.001), con un effetto
particolarmente evidente nei soggetti più anziani (≥65): una diminuzione di 5 °C di
T850hPa era associato ad un aumento del 1.9% e del 16.5% di tutti gli stroke e di
PIH rispettivamente. Questa associazione è risultata essere essenzialmente di tipo
lineare.
Anche il Hgt850hPa ha mostrato associazioni negative con i ricoveri per stroke, anche
se con un minore impatto rispetto a quello mostrato dalla temperatura dell‟aria
(Tabella 9). Associazioni significative sono state osservate in tutti gli stroke, IS a
negli altri stroke, soprattutto nei soggetti più anziani.
72
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 31: Andamento dei ricoveri totali medi per stroke in funzione dell’anno,
stagione e giorno della settimana
73
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Tabella 9: Modello lineare generalizzato (GLM). Sono indicati i predittori (±SE) e la
significatività statistica (***p<0.01; **p<0.01; *p<0.05)
Queste associazioni erano di tipo “non-lineare” e con ben definiti “break-points”. Per
quanto riguarda l‟effetto delle variazioni meteorologiche tra due giorni successivi sui
ricoveri per stroke, il ΔHgt850hPa è stato selezionato come un debole predittore
positivo di tutti gli stroke (p=0.0056), di altri stroke e ricoveri di soggetti anziani per
PIH. In quest‟ultimo caso, in particolare, è stato osservato un caratteristico
andamento della curva definito “U-shaped”, in cui il minimo di ricovero era stato
osservato per deboli valori negativi di ΔHgt850hPa. Il GLM ha anche selezionato il
ΔT850hPa come un predittore significativo dei ricoveri per stroke. In particolare
relazioni positive significative sono state osservate per tutti gli stroke, IS e altri
stroke, soprattutto nei soggetti più anziani: un aumento di 5 °C del ΔT850hPa era
associato a un aumento del 1.2%, 1.5% e 2.6% di tutti gli stroke, IS e altri stroke
rispettivamente.
Una caratteristica associazione “J-shaped” (Figura 32), rappresentata da un
improvviso e marcato aumento del rischio di ricovero quando il ΔT850hPa superava
74
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
i +5 °C: il break-point stimato era più elevato in tutti gli stroke rispetto ai soggetti più
anziani (Figura 32).
Figura 32: Relazione tra variazione della temperatura tra due giorni successivi e
ricoveri per stroke (a). Stima dei "break-points" (soglie di criticità) in tutti gli stroke
(b) e in soggetti anziani (c).
Un improvviso aumento dei ricoveri è stato anche osservato quando il ΔT850hPa
superava i -5 °C, ma in questo caso era anche stata osservata una successiva
riduzione dei ricoveri per valori molto negativi di ΔT850hPa. Valori di ΔT850hPa opposti
sono invece stati osservati per ricoveri per SHS e PIH. In questi casi la relazione è
stata prevalentemente lineare: una diminuzione di ΔT850hPa di 5 °C era associata ad
un aumento del 8.2% e del 11.5% di ricoveri per SHS e PIH rispettivamente. Per
quanto riguarda l‟applicazione del “constrained segmented distributed lag model”, la
soglia di T850hPa media a cui corrisponde il minimo di ricoveri per stroke è di 8 °C per
gli stroke totali e i soggetti di età <65 e di 10 °C per i soggetti più anziani; questi
valori corrispondono ad una temperatura media a livello del suolo di circa 13 °C e 16
°C rispettivamente durante il periodo di studio. L‟effetto massimo del freddo sui
ricoveri ospedalieri è risultato essere in genere compreso entro 7 giorni dopo
l‟esposizione a temperature basse (Tabella 10).
75
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Tabella 10: Constrained segmented distributed lag model.
In particolare è stato osservato un effetto immediato (lag 0-2) sui ricoveri ospedalieri
per PIH (Tabella 10) associato anche al più elevato effetto del freddo tra tutti i
ricoveri per stroke, in particolare nei soggetti più anziani. L‟analisi ha inoltre mostrato
un chiaro effetto harvesting tra il lag 3 e 6. L‟effetto harvesting si verifica quando
un‟associazione positiva è seguita da un‟associazione negativa, ossia un “deficit” di
ricoveri.
Una situazione completamente differente, invece, è stata osservata per quanto
riguarda gli effetti del caldo. In questo caso infatti è stato osservato un generale
effetto ritardato sui ricoveri, con un effetto molto più debole rispetto a quello
evidenziato dal freddo.
CONCLUSIONI
Questo studio conferma l‟influenza delle condizioni meteorologiche e in particolare
del freddo sui ricoveri ospedalieri per stroke e fornisce ulteriori informazioni molto
utili per incrementare le conoscenze su questo complesso e ancora controverso
fenomeno. Questo studio evidenzia come il tempo atmosferico ha un differente
impatto sulle diverse tipologie di stroke, confermando, quindi, il fatto che lo stroke è
una condizione eterogenea. Sono poi state evidenziate caratteristiche associazioni
76
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
meteo-stroke con andamenti U-J-shaped. Per la prima volta, per i ricoveri
ospedalieri per emorragia intracerebrale primaria è stato mostrato un chiaro effetto
harvesting a breve termine legato a condizioni di freddo.
Siccome questi risultati sono stati ottenuti utilizzando una innovativa fonte di dati
meteo (le Rianalisi) direttamente interpolate in un sistema di griglie innestate in un
modello di previsione meteorologica, i risultati possono facilmente essere
implementati in un sistema operativo di previsioni biometeorologiche. Questi risultati
saranno particolarmente utili per lo sviluppo di piani preventivi di salute pubblica per
minimizzare il rischio di stroke conseguente alle variazioni delle condizioni
meteorologiche.
Questo studio è stato recentemente accettato per essere pubblicato sulla rivista
“Stroke”: Innovative approaches helpful to enhance knowledge on weather-related
stroke events over a wide geographical area and a large population.
BIBLIOGRAFIA UTILE


McArthur K, Dawson J, Walters M. What is it with the weather and stroke?
Expert Rev Neurother. 2010;10:243-249.
Muggeo VM. Analyzing Temperature effects on mortality within the R
environment: The constrained segmented distributed lag parameterization.
Journal of Statistical Software. 2010;32:1-17.
77
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Previsione del valore ottimale di resistenza termica del vestiario per attività
all‟aperto invernali: il caso studio dei militari – Forecast of the optimal
clothing ensemble for outdoor winter activities: the case study of military
Military and civil defense personnel are often involved in complex activities in a
variety of outdoor environments. The choice of appropriate clothing ensembles
represents an important strategy to establish the success of a military mission. The
main aim of this study was to compare the known clothing insulation of the garment
ensembles worn by soldiers during two winter outdoor field trials (hike and guard
duty) with the estimated optimal clothing thermal insulations recommended to
maintain thermoneutrality, assessed by using two different biometeorological
procedures. The overall aim was the applicability of such biometeorological
procedures in a weather forecast system, developing a comprehensive
biometeorological tool for military operational forecast purposes. Military trials were
carried out during the winter 2006 in Pokljuka (Slovenia) by Slovene Armed Forces
personnel. Gastrointestinal temperature, heart rate and environmental parameters
were measured with portable data acquisition systems. The thermal characteristic of
the clothing ensembles worn by the soldiers, namely thermal resistance, was
determined with a sweating thermal manikin. Results showed that the clothing
ensemble worn by militaries was appropriate during the guard duty but, on the other
hand, it was generally inappropriate during the hike. A general under-estimation of
the biometeorological forecast model in predicting the optimal clothing insulation
value was observed and a following post-processing calibration might further
improve the goodness of the forecast. This study represents the first step in the
development of a comprehensive personalized biometeorological forecast system to
improve recommendations regarding the optimal thermal insulation of military
garment ensembles for winter activities.
INTRODUZIONE
La situazione meteorologica, e in particolare l‟ambiente termico, rappresenta un
importante fattore che può sensibilmente influenzare la prestazioni fisiche ed
intellettuali, soprattutto quando il personale militare si trova improvvisamente
esposto a condizioni termiche stressanti o estreme senza aver avuto alcuna
possibilità di adattamento o una precedente acclimatazione (Stocks et al. 2004).
Siccome il vestiario rappresenta una barriera agli scambi di calore, raccomandazioni
accurate dal punto di vista spaziale e temporale sul tipo di abbigliamento militare più
adatto per specifiche condizioni termiche ed attività rappresenta una informazione
essenziale e molto importante per non alterare la prestazione fisica durante le
attività sul campo.
La biometeorologia fornisce strumenti utili per aiutare a stimare l‟isolamento termico
del vestiario più appropriato per esposizioni a condizioni di freddo. Holmer (1984) ad
es. ha sviluppato un modello di scambio di calore basato sull‟equazione del bilancio
d‟energia, chiamato “Required Clothing Insulation” (IREQ) (ISO 11079 1993).
L‟IREQ integra gli effetti di temperatura dell‟aria, temperatura media radiante,
78
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
umidità, velocità dell‟aria e tasso metabolico per stimare l‟isolamento termico
richiesto per mantenere l‟equilibrio termico del corpo in date condizioni ambientali. In
particolare sono stati definiti due differenti livelli di IREQ: IREQ min definito come il
minimo isolamento termico richiesto per mantenere l‟equilibrio termico ad un livello
subnormale (per es. il massimo raffreddamento corporeo ammissibile durante un
lavoro); IREQneutral definito come l‟isolamento termico richiesto per mantenere
l‟equilibrio termico ad un livello normale (per es. assenza di raffreddamento o il
minimo raffreddamento del corpo). In un recente studio (Morabito et al. 2008),
abbiamo proposto un metodo biometeorologico basato sul bilancio d‟energia del
corpo umano che permette il calcolo del valore ottimale di isolamento del vestiario
minimo richiesto per raggiungere la neutralità termica (min_clo). Questo sistema
utilizza i principali parametri meteo utilizzando anche informazioni sul livello di
attività e le caratteristiche antropometriche.
L‟implementazione di informazioni biometeorologiche, tipo l‟IREQ, in un sistema
previsionale personalizzato rappresenterebbe un valido aiuto per migliorare il livello
di raccomandazioni a riguardo delle caratteristiche termiche ottimali
dell‟abbigliamento utilizzato per specifiche attività e in particolare per quelle
invernali.
Nonostante la maggior parte dei Paesi siano in possesso di avanzati servizi di
previsione del tempo spesso proprio gestiti dai corpi militari, c‟è una forte mancanza
di specifiche previsioni biometeorologiche, come ad es. quelle riguardanti
l‟abbigliamento ottimale più adatto per i militari esposti a certe condizioni ambientali.
I soldati coinvolti in specifiche attività all‟aperto, se vestiti con un valore di resistenza
termica troppo basso o troppo elevato sono ad alto rischio di danni sia da freddo o
anche da caldo rispettivamente.
Lo scopo principale del presente studio è stato quello di confrontare l‟isolamento del
vestiario, misurato in camera climatica mediante manichino, indossato dai militari
durante due attività all‟aperto (marcia e guardia) effettuate in inverno sulle Alpi
Giulie, con la stima del livello ottimale di resistenza termica raccomandato per
mantenere una condizione di termoneutralità, calcolato utilizzando come dati
meteorologici di input quelli misurati da una centralina meteorologica e quelli di
previsione forniti da un modello meteorologico, per il calcolo di due differenti
procedure biometeorologiche: a) indice “Optimal Clothing Insulation Range” (OCIR);
b) indice “Required Clothing Insulation” (IREQ neutral). Un‟analisi incrociata con alcune
variabili fisiologiche misurate durante i test sul campo, come le variazioni di
temperatura corporea tra l‟inizio e la fine dei test, e le variazioni di frequenza
cardiaca. Quest‟ultima analisi è stata molto utile per confermare se il vestiario
indossato dai soldati durante le differenti attività in condizioni di freddo era
appropriato o meno a mantenere le variabili fisiologiche monitorate (in particolare la
temperatura corporea) entro limiti accettabili e sicuri.
79
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
MATERIALI E METODI
Caratteristiche dei soggetti e disegno dello studio
Nello studio sono stati coinvolti sei militari delle Forze Armate Slovene per ogni test
sul campo (Tabella 11).
Tabella 11: Caratteristiche fisiche dei soggetti con data del test e l'attività svolta.
La prima parte dello studio ha valutata le proprietà funzionali dell‟abbigliamento
invernale delle Forze Armate Slovene. L‟isolamento termico di ciascuna capo di
abbigliamento per le due attività è stato testato su un manichino termico (ISO 15831
2004).
Nella seconda parte dello studio è stato invece utilizzato un modello
biometeorologico per stimare l‟isolamento termico ottimale raccomandato per
mantenere una condizione di termoneutralità. Nell‟applicazione di questo modello
sono state utilizzate informazioni sulle caratteristiche fisiche dei militari coinvolti e
informazioni fisiche e fisiologiche raccolte durante i test. Sono state studiate le
relazioni tra la resistenza termica dell‟abbigliamento indossato dai militati (ottenuto
mediante i test su manichino termico) e gli output del modello biometeorologico, in
termini di stima dell‟isolamento termico ottimale del vestiario.
Il modello biometeorologico è stato poi implementato come procedura postprocessing in un sistema di previsioni meteorologiche e la sua applicabilità è stata
testata attraverso il confronto tra le stime dei valori di resistenza termica ottimale
80
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
dell‟abbigliamento calcolate utilizzando dati provenienti dalle previsioni
meteorologiche e quelli stimati utilizzando i dati meteo forniti da una centralina
meteorologica portatile durante le prove sul campo.
Test sul campo
Le prove sono state effettuate dal 23 Gennaio al 3 Febbraio 2006 su un‟area
montana sulle Alpi Giulie (Pokljuka, Slovenia) ad una altitudine di circa 1360 m. Si
tratta di una zona caratterizzata da un tipico clima temperato alpino. Il test della
marcia fu eseguito effettuando 12-km per una durata di 3 ore su un terreno ricoperto
di neve per tutta la durata del tragitto. Durante questa prova i militari hanno portato
anche uno zaino con un peso di 20 kg. Per quanto riguarda la guardia, ogni prova
ha avuto la durata di 3 ore.
Durante le due prove sono state misurate la temperatura gastrointestinale, la
frequenza cardiaca e misure microclimatiche mediante una stazione meteo portatile.
Resistenza termica dell’abbigliamento indossato dai militari durante le prove
L‟abbigliamento indossato durante i due test rappresenta quello standard per tali
condizioni ambientali nelle Forze Armate Slovene. Il valore di resistenza termica
dell‟abbigliamento indossato dai soldati durante le due prove è stato determinato
2
utilizzando un manichino termico: a) guardia 3.98 clo = 0.60 m °K/W; b) marcia 2.95
2
clo = 0.38 m °K/W.
Stima dell’isolamento termico ottimale dell’abbigliamento calcolato usando dati
misurati durante le prove sul campo
Oltre ai parametri misurati direttamente durante le prove sul campo (parametri
ambientali: temperatura dell‟aria, umidità relativa, velocità del vento e radiazione
globale; caratteristiche fisiche dei soggetti: età, sesso, peso e altezza) è stato
necessario stimare altre due variabili che non sono state direttamente misurate
durante le prove: 1) la temperatura media radiante (T mrt), che rappresenta il
principale parametro microclimatico che influenza il bilancio d‟energia del corpo
umano, calcolata utilizzando il metodo proposto da Jendritzky (1990); 2) il tasso
metabolico, calcolato utilizzando l‟equazione sviluppata da Pandolf (1977) è
funzione del peso del soggetto, del carico portato, della velocità del soggetto e della
tipologia e pendenza del terreno su cui opera il soggetto.
Per stimare l‟isolamento termico ottimale dell‟abbigliamento necessario durante le
due prove sono stati calcolati l‟IREQneutral e l‟associato isolamento termico intrinseco
neutral (Iclneutral) (Holmer 1984; ISO 11079 1993) e l‟indice OCIR come descritto in
Morabito et al. (2008).
Stima dell’isolamento termico ottimale dell’abbigliamento calcolato usando dati
previsti da modello meteorologico
La stima dell‟isolamento termico ottimale dell‟abbigliamento è stata effettuata anche
utilizzando come dati meteorologici di input quelli derivanti da modello previsionale
81
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
meteorologico. Per tale scopo è stato utilizzato il modello Weather Research and
Forecasting (WRF) – Nonhydrostatic Mesoscale Model (NMM) (Skamarock et al.
2005) versione 3.01 sviluppato dalla National Oceanic and Atmospheric
Administration e il National Centre for Environmental Prediction.
Questa previsione è stata calibrata prendendo in considerazione le caratteristiche
individuali (età e sesso) e quelle antropometriche (peso e altezza) per ciascun
soldato coinvolto in questo studio. Tutti i calcoli sono stati effettuati grazie alla
libreria “MeteoSalute” scritta in linguaggio ANSI C++ sviluppata dal CIBIC.
Analisi statistica
Tutte le analisi statistiche sono state effettuate mediante il programma statistico R
versione 2.8.1 (2008). E‟ stata effettuata una analisi descrittiva dei parametri meteo
e del tasso metabolico stimato durante le due prove. È stata poi calcolata e mostrata
graficamente la deviazione della stima dell‟isolamento termico ottimale
dell‟abbigliamento, calcolata usando i dati misurati durante le prove, dell‟isolamento
termico realmente indossato dai militari. Inoltre sono state anche calcolate le
variazioni di temperatura corporea dall‟inizio alla fine del test e la frequenza cardiaca
media per ciascun soggetto durante ogni prova.
Per raggiungere l‟obiettivo generale delle studio è stata poi effettuata un‟analisi di
correlazione lineare tra gli OCIR stimati calcolati utilizzando i dati misurati sul campo
e quelli previsti utilizzando i dati previsti dal modello meteorologico.
Infine un‟analisi di verifica degli errori delle previsioni biometeorologiche è stato
effettuato utilizzando l‟errore medio (ME) e l‟errore medio quadratico (MSE).
RISULTATI
Statistica descrittiva
L‟analisi descrittiva delle variabili meteo e del tasso metabolico durane i singoli test
sono indicate in Tabella 12. Come evidenziato dalla tabella la temperatura dell‟aria e
quella media radiante sono sempre state negative durante entrambi i test, con la
sola eccezione durante la guardia per il soggetto “E”. Il valore più basso di
temperatura media dell‟aria è stato osservato durante la guardia per il soggetto B. I
tassi di umidità sono stati durante tutti i test su livelli medio-alti (superiori al 50%)
con valori anche del 100% durante la guardia nel soggetto C. Il vento ha mostrato
poca variabilità tra i vari test ed è in genere stato in regime di brezza debole o
moderata.
Per quanto riguarda il livello di attività, la maggior parte dei soggetti durante la
marcia ha mostrato un livello di tasso metabolico classificabile come “elevato” tasso
metabolico, con la sola eccezione per il soggetto “C” che invece ha mostrato un
livello medio classificabile come tasso metabolico “molto alto”. Durante la guardia
invece il tasso metabolico calcolato può essere classificato come “basso” tasso
metabolico.
82
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Tabella 12: Analisi descrittiva della variabili meteo e del tasso metabolico misurate
durante le prove sul campo per ogni soggetto. Sono indicati i valori medi (deviazione
standard) e [95% intervallo di confidenza]
Temperatura corporea
Durante la guardia non sono state osservate differenze significative tra l‟inizio e la
fine dei test (37.3±0.3 °C), mentre durante la marcia la temperatura corporea è
aumentata significativamente da 37.2±0.2 °C ad inizio della prova sino a 38±0.4 °C
alla fine del test.
Relazione tra l’isolamento termico dell’abbigliamento indossato dai militari e la stima
dell’isolamento termico ottimale dell’abbigliamento calcolato usando dati misurati
durante le prove sul campo
Marcia
L‟isolamento termico dell‟abbigliamento indossato dai militari durante la marcia
(Figura 33 a) è stato nella maggior parte dei soggetti più elevato di quello stimato
dall‟OCIR e dall‟IREQneutral, con la sola eccezione per il soggetto “B”.
83
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 33: Grafici (a) e (c) Relazione tra isolamento termico dell'abbigliamento
indossato dai soggetti durante i test (a: 2.95 clo per la marcia; c: 3.98 per la guardia) e
la stima dell’isolamento termico ottimale dell’abbigliamento calcolato usando dati
misurati durante le prove sul campo (OCIR; max_clo e min_clo) e IREQneutral (Iclneutral).
Linea tratteggiata è l’isolamento termico dell’abbigliamento indossato dai soldati; linea
continua è la stima dell’OCIR (cerchi neri max_clo; cerchi bianchi min_clo); linea
grigia stima del Iclneutral. Grafici (b) e (d) Temperatura corporea all’inizio (barre grigie)
e alla fine (barre nere) del test durante la marcia (b) e la guardia (d) per ogni soggetto.
ΔT rappresenta la differenza di temperatura corporea tra la conclusione e l’inizio del
test. Sono anche indicati la frequenza cardiaca e la deviazione standard per ogni
soggetto.
Guardia
Nel caso della guardia sono stati osservati risultati completamente diversi da quelli
della marcia. Infatti l‟isolamento termico dell‟abbigliamento indossato dai militari
durante le prove è risultato in tutti i soggetti sempre compreso tra i valori di clo
stimati dall‟OCIR (max_clo e min_clo) (Figura 33c). In particolare il valore stimato di
max_clo era sempre più elevato dell‟siolamento effettivo indossato dai militari
(differenza media di 0.8 clo) mentre il min_clo era sempre più basso (differenza
media di 1.0 clo). Il valore stimato di Iclneutral è risultato essere,nella maggior parte
dei soggetti, prossimo al valore di isolamento termico indossato dai soldati (Figura
33 c). Durante la guardia sono state osservate variazioni minime di temperatura
corporea tra l‟inizio e la fine del test (Figura 33d).
84
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Correlazione lineare tra gli OCIR stimati calcolati utilizzando i dati misurati sul
campo e quelli previsti utilizzando i dati previsti dal modello meteorologico
È stata osservata una elevata correlazione lineare statisticamente significativa
(p<0.01) durante i 12-km di marcia e la guardia (Figura 34). La correlazione è
risultata essere più elevata durante la guardia (Figura 34 b), in particolare per quel
che riguarda il max_clo, rispetto invece alla marcia (Figura 34 a).
Figura 34: di stima del clo calcolati con OCIR (max_clo e min_clo) calcolati utilizzando
dati di previsione meteorologica vs quelli calcolati utilizzando dati misurati durante i
test sul campo. A) 12-km marcia; B) guardia.
85
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
L‟analisi di verifica degli errori ha mostrato una generale sottostima del modello di
previsioni biometeorologiche sia nella marcia che nella guardia (Tabella 13). In
particolare la sottostima è stata superiore durante la guardia rispetto alla marcia.
Tabella 13: Analisi di verifica degli errori delle previsioni biometeorologiche (max_clo e
min_clo) per ogni soggetto durante la marcia e la guardia. ME = errore medio; MSE =
errore medio quadratico
86
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
CONCLUSIONI
Questo studio mostra chiaramente che è possibile stimare l‟isolamento termico più
adatto per specifiche attività all‟aperto condotte in ambiente freddo utilizzando sia
dati di campo e informazioni previsionali ottenute mediante modello meteorologico.
Queste informazioni biometeorologiche assumono importanza strategica per tutte
quelle categorie di persone coinvolte in attività lavorative all‟aperto con prolungate
esposizioni a condizioni variabili di freddo, e in particolare per i militari.
Questo studio conferma che l‟abbigliamento indossato dai soldati durante la guardia
in condizioni di freddo invernali era adatto per questo tipo di attività. La temperatura
corporea, infatti, era stabile e compresa in limiti di sicurezza ed accettabili.
Per quanto riguarda la marcia, invece, l‟analisi ha mostrato che i soldati erano
troppo vestiti per quelle condizioni ambientali, in quanto la temperatura corporea
aveva subito in tutti i soggetti significativi aumenti tra l‟inizio e la fine dei test. Questo
vuol dire che i militari erano “troppo vestiti”, ossia avevano un abbigliamento con dei
valori di resistenza termica troppo elevati per quella attività e quindi inappropriati a
svolgere la marcia in quelle condizioni ambientali.
Questo studio dimostra anche che un modello biometeorologico di previsione può
fornire utili informazioni sul range ottimale di isolamento termico del vestiario,
identificando i limiti (inferiore e superiore) di isolamento termico necessario a
garantire condizioni di termoneutralità durante specifiche attività militari all‟aperto.
Queste previsioni potrebbero fornire informazioni utili per pianificare l‟attività durante
le missioni in ambienti particolari e poco conosciuti, dove i militari si trovano
rapidamente esposti a condizioni ambientali particolarmente critiche, contribuendo
significativamente a prevenire danni da freddo.
Questo studio sperimentale rappresenta il primo passo indirizzato allo sviluppo di un
sistema di previsione biomeoteorologica personalizzato (cioè specifico per un
soggetto) finalizzato a migliorare il livello di raccomandazione riguardante le
caratteristiche termiche ottimali del vestiario per specifiche attività in ambienti freddi.
Siccome però il modello di previsione biometeo ha mostrato una generale sottostima
del livello ottimale di clo, in futuro saranno necessarie calibrazioni per migliorare la
qualità della previsione.
BIBLIOGRAFIA
Holmér I (1984) Required clothing insulation (IREQ) as an analytical index of cold
stress. ASHRAE Trans 90:1116-1128.
ISO 11079 (1993) Evaluation of cold environments: Determination of required
clothing insulation. International Organization for Standardization, Geneva,
Switzerland.
ISO 15831 (2004) Clothing - Physiological effects - Measurement of thermal
insulation by means of a thermal manikin. International Organization for
Standardization, Geneva, Switzerland.
Jendritzky G (1990) Bioklimatische Bewertungsgrundlage der Räume am Beispiel
von mesoskaligen Bioklimakarten. Akad f Räumforsch u Landesplanung 114:7-69.
87
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Morabito M, Crisci A, Cecchi L, Modesti PA, Maracchi G, Gensini GF, Orlandini S
(2008) A biometeorological procedure for weather forecast to assess the optimal
outdoor clothing insulation. Eur J Appl Physiol 104:221-228.
Pandolf KB, Givoni B, Goldman RF (1977) Predicting energy expenditure with loads
while standing or walking very slowly. J Appl Physiol 43:577-581.
R version 2.8.1. (2008) The R Foundation for Statistical Computing. ISBN 3-90005107-0.
Skamarock WC, Klemp JB, Dudhia J, Gill DO, Barker DM, Wang W, Powers JG
(2005) A Description of the Advanced Research WRF. Version 2. NCAR technical
note, NCAR/TN-468+STR.
Stocks JM, Taylor NA, Tipton MJ, Greenleaf JE (2004) Human physiological
responses to cold exposure. Aviat Space Environ Med 75:444-457.
88
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Valutazione della riduzione della mortalità e stima economica dei vantaggi
del servizio di “Sorveglianza Attiva della Popolazione Anziana Fragile” –
Evaluation of mortality reduction and economic assessment of the benefits of
service “Sorveglianza Attiva della Popolazione Anziana Fragile”.
The 2001 (IPCC) report warns that an increase in frequency and/or intensity of heat
waves will raise heat-related premature mortality, primarily among the elderly and
the urban poor. The European Union and many European countries are currently
adopting policies to reduce these mortality effects. Economists would recommend
that, when setting these policies, at least some consideration be given to their costs
and benefits. Primary it is necessary to estimate the Value of Statistical Life (VSL)
defined by individual’s preferences for small changes in risk and income and after
multiply this value for the system saved lives to obtain totals benefits. The VSL it
depends on age, income, baseline mortality risk and has been estimated through a
variety of methods. The project “Sorveglianza Attiva della Popolazione Anziana
Fragile” is orientated to persons over 75 years old who live alone and/or physically
impaired. In this case the most appropriate method is the Value of Statistical Life
Year (VSLY) because is based on life expectancy and for older people it is more
suitable to estimate the value of one life. By the use of odds ratio statistic method we
also have analysed the mortality data of people over 75 years obtained from the
Mortality Registry of Tuscany Region occurred in the Florentine area from 1997 to
2007. During this period we marked a reduced of mortality risk from 2004, just right
the project began. This policy produce large benefits to the community and more it is
very positive for economic assessment.
___________________________________________________________________
A causa della mortalità provocata dalle ondate di calore, a partire dal 2004, è entrato
in funzione il progetto “Sorveglianza Attiva della Persona Anziana Fragile” che aiuta
le persone con più di 75 anni di età che hanno problemi di deambulazione e/o che
vivono da sole. Il servizio ha contribuito significativamente alla diminuzione del
rischio per la salute di questi soggetti particolarmente vulnerabili durante le ondate
di caldo.
Con l‟obiettivo di verificare i vantaggi che si sono avuti dall‟entrata in vigore del
progetto sono stati analizzati i dati di mortalità della Piana fiorentina dal 1997 al
2007 sia da un punto di vista di riduzione della mortalità che economico.
Il metodo scelto per la valutazione economica è quello dell‟analisi costi-benefici, in
cui si mette a confronto la quantità stimata delle risorse impiegate nel programma
con quelle che il programma potrebbe risparmiare o produrre. Tale approccio si
adatta al caso nostro perché in generale si assume implicitamente che ogni
programma possa essere messo a confronto anche con l‟alternativa “non fare
niente” che non comporta né costi né conseguenze. In questo modo è sufficiente
che il beneficio netto derivante alla collettività dall‟implementazione del progetto sia
un valore monetario positivo.
Il sistema di sorveglianza attiva si basa sull‟emissione di avvertimenti al
sopraggiungere di condizioni di caldo o di freddo anomalo. In base ad alcuni studi
internazionali (K.L.Ebi et al., 2004) è emerso che nelle zone in cui esiste un sistema
89
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
di allerta biometeorologica, si è riscontrato una significativa riduzione del tasso di
mortalità di soggetti a rischio (in particolare anziani e coloro che soffrono di
patologie cardio-vascolari o respiratorie) quando si verificano condizioni
meteorologiche potenzialmente pericolose. Per quantificare il beneficio indotto nella
collettività da questo programma è sufficiente moltiplicare il numero dei decessi
evitati con il ricorso al programma per un valore monetario, il cosiddetto valore
statistico di una vita (Value of Statistical Life, VSL). Non esiste un principio generale
per il calcolo del VSL ed in generale sono stati adottati approcci diversi a seconda
degli obiettivi che si volevano raggiungere con l‟analisi. Il VSL in generale è definito
come il tasso al quale le persone sono disposte a scambiare reddito per una
riduzione del rischio:
VSL 
WTP
R
WTP (Willingness to Pay) è la disponibilità a pagare un premio per diminuire il
rischio di morire R. Il VSL può anche essere descritto come la WTP totale di un
gruppo di N persone che sperimentano una riduzione uniforme del loro rischio di
morire pari ad 1/N. Per esempio se consideriamo un gruppo di 10.000 individui e
supponiamo che ciascuno di essi sia disposto a pagare € 30 per ridurre il proprio
rischio di morire per un ammontare pari a 1 su 10.000. Il VSL che deriva da questa
WTP è € 30/0,0001 pari a € 300.000. Per determinare il valore statistico di una vita
occorre quindi svolgere una valutazione contingente (Contingent valuation, CV) in
cui si fa un‟indagine su un gruppo di persone rappresentative del target di
popolazione di interesse. La CV può essere dunque adattata al caso di studio in
modo da fare una valutazione più precisa della VSL di particolari categorie di
persone come gli anziani che soffrono di malattie cardiovascolari e respiratorie.
Questo tipo di approccio ha comunque il difetto di essere ipotetico perché non
sappiamo se effettivamente il soggetto è disposto a pagare una determinata somma
di denaro per diminuire il proprio rischio di morire. Ad esempio nello studio effettuato
nel 2007 da Alberini e Chiabai è stato scelto un campione di 800 intervistati
rappresentativi dell‟intera popolazione italiana sia come età, genere e titolo di studio
così come per le malattie cardio-respiratorie e i loro precursori. I contatti avvenivano
telefonicamente e i partecipanti non erano a conoscenza dell‟esatto argomento
dell‟intervista. Il cambiamento climatico e l‟inquinamento non venivano mai
menzionati agli intervistati così come le ondate di calore e le loro ragioni. Le persone
quindi rispondevano valutando il loro rischio di morire per malattie cardiorespiratorie, fattori genetici, stile di vita o semplicemente per le stime fatte sulla
popolazione a cui appartenevano. Durante l‟intervista venivano accertate eventuali
malattie pregresse e le attuali condizioni psico-fisiche attraverso una serie di
domande solitamente utilizzate in altre ricerche mediche. Dopo si introduceva anche
il concetto di probabilità di decesso oltre i dieci anni espressa come X su 1000 e si
verificava tramite semplici domande la comprensione del significato
dell‟espressione. Nelle domande successive si chiedeva quanto si era disposti a
pagare all‟anno per avere una riduzione del rischio di decesso di un X su 1000. Per
avere una maggiore aderenza alla realtà erano stati fissati dei budget che le
90
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
persone intervistate dovevano rispettare quando rispondevano alle domande ed
infine attraverso verifiche della correlazione statistica si è guardata la plausibilità
della disponibilità a pagare dichiarata. Alla fine, dai risultati dei test, venivano
escluse tutte quelle persone che dimostravano di non aver ben capito il significato di
probabilità di decesso oppure che avevano dichiarato di essere disposte a pagare
più di un decimo del loro attuale reddito.
I risultati dello studio evidenziano un maggior valore statistico della vita per le
persone di età compresa tra 30 e 49 anni con un valore medio di circa 3,3 milioni di
euro per ogni vita contro circa 1,7 milioni delle persone di età tra 60 e 69 anni. Si è
notata inoltre una maggiore disponibilità a pagare nella fascia di età 60-69 da parte
delle persone che non godevano di buona salute e di conseguenza il valore
statistico della loro vita è risultato maggiore di 1/3 rispetto ai loro coetanei in salute.
Questi valori in genere vengono confermati anche da altri studi simili che
individuano un VSL medio di € 2 milioni (Hurley et al. 2005), € 1,4 milioni
(Commissione Europea). Tale valore comunque dipende anche dalla nazione di
appartenenza perché ad un Pil nazionale maggiore corrisponde una maggiore
ricchezza e di conseguenza le persone mediamente sono disposte a pagare di più
per veder diminuire il loro rischio di decesso. Di seguito riportiamo i valori medi di
VSL ottenuti in vari paesi nel mondo con il numero di stime effettuate per ciascuno
di questi (Tabella 14).
Tabella 14: Valori di VSL espressi in migliaia di dollari provenienti da uno studio del
1990 (valori riferiti al 1995).
91
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Le stime vanno da 620 mila dollari del Sud Corea a 8,28 milioni di dollari del
Giappone, c‟è da ricordare che questi risultati sono del 1990 quando l‟economia
giapponese era in un momento estremamente positivo, comunque i valori medi
risultano essere sempre dell‟ordine di alcuni milioni di euro come abbiamo visto
precedentemente. Dobbiamo precisare inoltre che il valore medio del VSL non
rappresenta quello di tutte le fasce di età ma questo varia durante la vita di un
individuo. In una ricerca di Aldy e Viscusi del 2007 viene evidenziato come questo
valore abbia un andamento ad U rovesciata con un minimo in età giovane e anziana
ed un massimo intorno a 40 anni quando siamo nel pieno delle nostre attività
lavorative e maggiormente produttivi per la società (Tabella 15).
Tabella 15: Valori di VSL espressi in milioni di dollari a seconda delle fasce di età
(valori validi per gli Stati Uniti).
Nella nostra ricerca però siamo interessati alle persone anziane con età superiore ai
75 anni di età che vivono da sole o che hanno problemi di salute e/o di
deambulazione e che sono le più vulnerabili durante le ondate di calore. Per poter
ottenere una stima attendibile del VSL di questi soggetti dobbiamo ricorrere ad un
altro metodo di valutazione che è legato al valore statistico della vita ma che tiene
maggiormente in considerazione gli anni che statisticamente rimangono da vivere a
queste particolari categorie. Questo si ottiene attraverso il calcolo del valore di un
anno di vita statistico (Value of a Statistical Life Year, VSLY). Prendendo il valore del
VSL e dividendo per gli anni medi di aspettativa di vita si ottiene il valore di un
singolo anno o VSLY che viene adeguato attraverso un tasso di sconto di alcuni
punti percentuali per tener conto della svalutazione. Le stime più plausibili del
92
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
mercato del lavoro parlano di un valore del VSLY di 300.000 dollari (Aldy e Viscusi
2007). Considerando un tasso di sconto del 3% e le aspettative di vita negli Stati
Uniti nel 2002 si ottiene il seguente grafico (Figura 35):
Figura 35: Valore di una vita in milioni di dollari stimata attraverso il metodo VSLY.
Questa funzione tiene conto del valore statistico della vita da 0 a 100 anni ottenuta
con il metodo VSLY. Nel nostro caso risulta molto utile perché è nostro interesse
valutare soggetti che hanno un età superiore a 75 anni e che normalmente non
vengono tenuti in considerazione nelle tabelle di valutazione del VSL. Considerando
per semplicità un‟età media compresa tra 75 e 100 anni che potrebbe essere quella
dei soggetti interessati al Servizio di Sorveglianza possiamo stimare attraverso la
curva un valore di circa 1,5 milioni di dollari e tenendo conto dell‟attuale cambio
della valuta di 1,35 dollari per ogni euro si stima un valore medio statistico di 1,11
milioni di euro per una vita.
Nella seguente ricerca sono stati raccolti i dati di mortalità (decesso per causa non
violenta) di soggetti con età superiore a 75 anni residenti nei comuni della piana
fiorentina nel periodo estivo (15 Maggio – 15 Settembre) dal 1997 al 2007. Il totale
dei decessi si riferisce ai giorni in cui la temperatura massima ha superato la soglia
dei 33,7°C.
La tabella seguente mette in evidenza l‟odds ratio, un metodo statistico che
permette di calcolare il rischio di un particolare evento se è presente un certo fattore.
Il valore è dato dal rapporto della probabilità dei soggetti esposti all‟evento con la
93
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
probabilità dei soggetti non esposti. Quanto più il valore risultante è superiore ad 1
tanto più è probabile un evento in una particolare condizione; nel caso sia uguale 1
la particolare condizione non produce l‟evento mentre se l‟odds ratio è inferiore ad 1
la condizione inibisce l‟evento. Quindi nel caso in cui avessimo un odds ratio
superiore ad 1 e questo rappresentasse il rischio della popolazione nei confronti di
un determinato evento sarebbe auspicabile intervenire in modo da portare tale
valore il più possibile vicino ad 1 perché nel caso in cui l‟odds ratio risultasse pari ad
1 lo stesso evento non rappresenterebbe più una minaccia per le persone.
Il confronto in tabella riguarda gli anni precedenti all‟entrata in vigore del bollettino
rispetto a quelli successivi. In particolare si nota come generalmente nei quattro anni
precedenti al 2003 (anno con una eccezionale ondata di calore) rispetto ai quattro
anni successivi ci sia un‟importante riduzione del rischio di mortalità (Tabella 16).
Periodo
Odds ratio medio
1999-2002
1,23
2004-2007
1,17
2003
1,32
Tabella 16: Odds ratio nel 2003, nei 4 anni precedenti e nei 4 successivi.
L‟odds ratio infatti passa da un valore medio di 1,23 a 1,17, ciò significa che durante
le ondate di calore precedenti al 2003 gli anziani morivano 1,23 volte di più rispetto
agli altri periodi senza ondata di calore mentre dopo il 2003 lo stesso evento ha visto
una riduzione dei decessi ad 1,17 volte, un dato positivo, da imputare per la maggior
parte al Servizio offerto dal bollettino che viene indirizzato a questa fascia di età. Da
notare il rischio di mortalità altissimo durante il 2003, anno in cui i giorni con
temperatura superiore alla soglia dei 33,7 °C di temperatura massima sono stati ben
81 e si sono distribuiti in modo molto ravvicinato o in successione provocando lunghi
periodi di stress da caldo che hanno reso ancor più vulnerabili le persone a rischio. I
giorni totali con valori termici superiori alla soglia nei quattro anni che precedono e
seguono il 2003 si sono distribuiti in modo abbastanza omogeneo con una maggiore
frequenza nel quadriennio successivo ad ulteriore conferma della validità del
bollettino dato che le vittime sarebbero aumentate se il rischio fosse rimasto lo
stesso degli anni precedenti al 2003 (Tabella 17).
Periodo
Giorni totali con
temperatura
superiore a 33,7°C
1999-2002
2004-2007
2003
80
91
81
Tabella 17: Totale dei giorni superiori alla soglia nel 2003, nei 4 anni precedenti e nei 4
successivi.
La tendenza ad una diminuzione del rischio di mortalità dopo il primo biennio del
progetto è confermato dal biennio 2006-2007 dove sono aumentati i giorni di
esposizione al caldo ma è ugualmente diminuito l‟odds ratio in modo significativo
passando da 1,21 a 1,12 con un calo significativo del rischio di decesso (Tabella
18).
94
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Periodo
Numero decessi
1999-2002
2003
2004-2005
2006-2007
1391
1526
530
983
Giorni di
esposizione
80
81
34
57
Odds ratio
1,23
1,32
1,21
1,12
Tabella 18: Dati di mortalità della Piana fiorentina dal 1997 al 2007.
Dal confronto tra gli anni precedenti al 2003 e quelli successivi abbiamo visto in
precedenza che il calo del rischio è stato progressivo e la situazione dal periodo
1999-2002 al periodo 2006-2007 è notevolmente migliorata con un risparmio di
molte vite umane. Nel biennio 2004-2005 l‟odds ratio è calato da 1,23 (1999-2002)
ad 1,21 e svolgendo la seguente proporzione si vede che:
530 : 1,21 = X : 1,23
X = 538,76
538,76 - 530 = 8,76 = Numero dei decessi evitati nel biennio 2004-2005
L‟entrata in vigore del bollettino nell‟anno 2004 ha subito avuto un riscontro positivo
che ha permesso di risparmiare 9 vite nella sola piana fiorentina. Nei due anni
successivi gli interventi a tutela delle persone anziane fragili ha prodotto risultati
molto più evidenti infatti:
983 : 1,12 = X : 1,23
X = 1079,54
1079,54 – 983 = 96,54 = Numero dei decessi evitati nel biennio 2006-2007
Nel 2006 e nel 2007 sono state salvate almeno 96 persone in parte anche grazie
all‟informazione e all‟intervento delle aree socio-sanitarie allertate dalle previsioni
biometeorologiche effettuate dal CIBIC. Da questi calcoli risulta che nei comuni della
piana fiorentina tra il 2004 e il 2007 sono state potenzialmente salvate 105 persone.
Anche a livello economico i risultati sono senz‟altro positivi perché se moltiplichiamo
il numero delle vite salvate per il valore teorico di un soggetto con oltre 75 anni di
età abbiamo che:
Vite salvate tra il 2004 e il 2007 = 105
VSL medio stimato = 1,11 milioni di euro
105 * 1,11 = 116,55 milioni di euro
116,55 / 4 = 29.137.500 euro all‟anno (beneficio medio annuo)
95
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Considerando che la spesa per l‟implementazione del Servizio ammonta per tutti i
distretti sanitari della Regione a circa 2,5 milioni di euro all‟anno, i benefici visti prima
risultano essere decisamente superiori, tanto più che questo è solo ciò che è
avvenuto in una parte della Toscana, in altri comuni di pianura probabilmente si
sono verificate delle tendenze simili anche se non ancora verificate. Quindi solo i
risultati ottenuti sulla Piana fiorentina giustificherebbero ampiamente il progetto
“Sorveglianza Attiva della Persona Anziana Fragile” che nel complesso può essere
considerato un‟eccellente iniziativa sia dal punto di vista umano che economico.
BIBLIOGRAFIA
-K.L.Ebi,T.J.Teisberg, L.S.Kalkstein, L.Robinson and R.F.Weiher (2004). Heat
watch/warning system save lives-Estimated Costs and Benefits for Philadelphia
1995-1998. American Meteorological Society, 85: 1067-74
-Ted R.Miller (2000). Variations between Countries in Values of Statistical Life.
Journal of transport Economics and Policy, 34 (2):169-188
-Joseph E. Aldy and W. Kip Viscusi (2007). Age Differences in the Value of
Statistical Life: Revealed Preference Evidence. Resources for the future, RFF DP
07-05
-Anna Alberini, Aline Chiabai (2007). Urban environmental health and sensitive
populations: How much are the Italians willing to pay to reduce their risk? Regional
Science and Urban Economics, 37 (2):239-258
96
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Effetto dei cambiamenti climatici sulla produzione e dispersione dei pollini di
interesse allergologico – Climate changes’ effects over allergenic pollen’s
production and its aero-diffusion in atmosphere.
During 2010 have been done some scientific work on behavior the plants at
allergenic pollen in relationship with meteorological and climatical factors.
Two important studies were:
 Effect of large-scale atmospheric fields on the cypress pollen season in
Tuscany (Central Italy) (Dalla Marta et. Al 2010)
 Aerobiological trend of Poaceae and Urticaceae in Tuscany under influence
climate events with a focus on the effects of 2003 (In review).
Nell‟anno 2010 sono state realizzate varie attività di ricerca finalizzate allo studio di
pollini e piante di interesse allergenico in relazione a vari fattori sia di tipo
meteorologico che climatico. I lavori scientifici, ottenuti, rispondono alle linee di
ricerca concepite nel corso degli anni precedenti su tematiche riguardanti l‟effetto
dei cambiamenti climatici sulla produzione e dispersione dei pollini di interesse
allergologico.
Grazie all‟archivio storico dei dati provenienti dalle stazioni aerobiologiche presenti
in alcune città della regione Toscana (Firenze, Pistoia, Montecatini e Lido di
Camaiore), è stato possibile realizzare due lavori scientifici dal titolo:
1) Effect of large-scale atmospheric fields on the cypress pollen season in
Tuscany (Central Italy) (pubblicato su Aerobiologia)
2) Aerobiological trend of Poaceae and Urticaceae in Tuscany under influence
climate events with a focus on the effects of 2003 (in review).
Effetto dei campi atmosferici a grande scala sulla stagione pollinica del cipresso in
Toscana (Italia Centrale).
La ricerca è stata realizzata allo scopo di analizzare le relazioni che intercorrono tra
le informazioni meteorologiche su larga scala e l‟andamento della stagione pollinica
delle Cupressaceae in Toscana.
In particolare è stato valutato come l‟indice NAO (North Atlantic Oscillation) e il SST
(Sea Surface Temperature) possano avere influenze sull‟andamento della stagione
polliniche di queste piante a carattere allergenico in Toscana.
L‟indice NAO misura le differenze di pressione atmosferica a livello del mare che si
vengono a creare tra il minimo barico della depressione sull‟Islanda e i massimi
altopressori sulle Azzorre.
I risultati dimostrano che l‟indice NAO, in particolari periodo dell‟anno, determina
parzialmente la distribuzione delle principali variabili meteorologiche (temperatura,
97
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
precipitazioni, radiazione solare etc,) su gran parte dell‟Europa occidentale così
come sull‟Italia centrale.
Il presente studio mostra l‟esistenza di correlazione tra l‟indice NAO e gli indici
aerobiologici (Inizio e Fine stagione pollinica, Giorno di Picco etc.), relativi al
cipresso rilevati nella provincia di Pistoia nel periodo 1995-2008 (Figura 36-37).
Gli indici aerobiologici risultavano correlati anche con l‟SST del North Atlantic
Oscillation ad Est delle Azzorre registrato nel periodo Settembre-Dicembre dell'anno
precedente. (Figura 38).
L‟utilizzo di questi indici e delle variabili meteorologiche può integrare e migliorare i
sistemi di previsione esistenti sulla fenologia e in particolare sulla previsione di inizio
e dinamica dei periodi di fioritura delle piante a polline allergenico.
Inoltre la possibilità di utilizzare dati meteorologici liberamente disponibili in rete
(indice NAO etc.) ne riduce i costi e ne beneficia la rappresentatività sia spaziale che
temporale che invece affligge i monitoraggi “classici”, seppur indispensabili, effettuati
su aree limitate.
Figura 36: Regressione lineare tra l’indice NAO dei mesi di Gennaio-Marzo e l’indice
aerobiologico Giorno di Picco (PD) della stagione pollinica del cipresso. Legenda: R2 =
coefficiente di determinazione.
98
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 37: Regressione lineare tra l’indice NAO dei mesi di Gennaio-Marzo e l’indice
aerobiologico Giorno di Fine (ED) della stagione pollinica del cipresso. Legenda: R 2 =
coefficiente di determinazione.
Figura 38: Mappa di correlazione tra la temperatura della superficie del mare (SST)
dei mesi Settembre-Dicembre e l’indice aerobiologico di inizio (SD) della stagione
pollinica del cipresso. Le linee tratteggiate rappresentano il coefficiente di correlazione
(r). Mappa proveniente da NOAA-CIRES Climate Diagnostics Center, Boulder, CO
(http://www.cdc.noaa.gov/).
99
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Trend aerobiologici di Graminaceae e Urticaceae in Toscana sotto l’influenza degli
eventi climatici con una particolare attenzione agli effetti intercorsi durante l’anno
2003.
Molti studi attribuiscono la causa dei cambiamenti climatici in corso, incluso il
riscaldamento globale, all‟attività antropica.
Molteplici sono gli effetti attribuibili al cambiamento climatico sia sull‟ambiente che
sugli organismi viventi (piante e animali).
Una conseguenza dei cambiamenti in atto è l‟aumento di incidenza delle malattie
respiratorie e in particolare quelle direttamente imputabili ai pollini di piante
allergeniche.
Il presente studio ha avuto come scopo principale quello di analizzare e descrivere
l‟andamento e il comportamento degli indici aerobiologici (inizio, fine e durata della
stagione pollinica, giorno di picco e valore di picco, totale polline aerodiffuso durante
una intera stagione pollinica e durata della stagione pollinica principale) delle
Graminaceae e Urticaceae in quattro città della Toscana (Firenze, Pistoia, Lido di
Camaiore e Montecatini) per un periodo di circa 10 – 14 anni (Pistoia 1995-2008
serie storica più lunga). Inoltre è stato analizzato il comportamento delle
Graminaceae e Urticaceae in condizioni di ondate di caldo eccezionale come quella
verificatasi durante il periodo estivo del 2003.
L‟analisi dei trend aerobiologici mostrano incrementi nella quantità e durata della
stagione pollinica in entrambi i generi di piante erbacee e in tutte le città considerate
(Figura 39-40).
Figura 39: Trend della quantità di polline aerodiffuso (SI) durante la stagione pollinica
delle Graminaceae a Pistoia. Legenda: R2 coefficiente di determinazione. ( * = p ≤ 0.05).
100
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 40: Trend del valore di picco di concentrazione di polline aerodiffuso (PV)
durante la stagione pollinica delle Graminaceae a Pistoia. Legenda: R2 coefficiente di
determinazione (** = p ≤ 0.01).
Trend opposti registrati nella città di Lido di Camaiore (Figura 41) a causa del rapido
cambiamento di uso del suolo. Negli ultimi anni si è registrato un forte sviluppo del
turismo ed un conseguente aumento dell‟urbanizzazione riducendo gli spazi per le
popolazioni di Urticaceae e Graminaceae; con conseguente riduzione della quantità
di pollini aerodiffusi.
101
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 41: Trend della quantità di polline aerodiffuso (SI) durante la stagione pollinica
delle Urticaceae a Lido di Camaiore. Legenda: R2 coefficiente di determinazione. ( * =
p ≤ 0.05).
L‟eccezionale ondata di caldo, verificatasi durante l‟estate del 2003, ha avuto
conseguenze su entrambe le popolazioni di piante sotto studio, ma con differenti
risposte nel comportamento (Figura 42).
Durante la stagione pollinica 2003, le graminee hanno fatto registrare quantità di
pollini inferiori rispetto alla media con anticipo sia nell‟inizio che nella conclusione
del ciclo di pollinazione. Le urticacee, che presentano due principali periodi di
fioritura in Toscana (Primavera-Estate il primo e Autunno il secondo), durante l‟anno
2003 hanno mostrato accentuata attività nel primo periodo e ridotta nel secondo
periodo di pollinazione. Maggiori evidenze sono state riscontrate a Pistoia dove, in
condizioni non eccezionali, il picco di valore massimo si verifica solitamente nel
periodo tardo estivo-autunnale.
102
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 42: Trend di concentrazione pollinica giornaliera, media e stagione pollinica del
2003, di Graminaceae e Urticacea a Firenze (A), Pistoia (B) and Lido di Camaiore (C).
Lo studio conferma il ruolo che il clima ha sulle specie vegetali e in particolare sulla
fenologia delle Urticaceae e Graminaceae e come influenzi indirettamente la
popolazione sensibile al polline di queste piante. Inoltre sottolinea la grande
variabilità di pollinazione tra differenti zone anche se molto simili in termini di
caratteristiche geo-climatiche.
103
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Cambiamenti del regime pluviometrico in toscana dal 1955 al 2007- Change
of pluviometric regime in tuscany from 1955 to 2007
The increase of mean temperature in Tuscany in the last decades is quite evident
but also we assist to a change of pluviometric regime in this Region. The goal of our
research is to find possible trend in some pluviometric indices. All data of 21
Tuscany meteorological station from 1955 to 2007 were analyzed to obtain a good
reliability. The trend of annual cumulate precipitation is in decrease of about 15% on
50 years but also rainy days follow the same trend, then the decrease is caused by a
lower frequency of events throughout the year with the exception of Autumn. The
phenomenon is confirmed by the tendency of the total number of the days of rain
that are in diminution in Winter, Spring and Summer. Regarding hourly rainfall we
note a slight increase during the last decades, then, the cumulate rain decrease but
not the probability of flash floods.
____________________________________________________________________
SCOPO E METODOLOGIE
La presente ricerca si è proposta, come obiettivo principale, di analizzare i trend
pluviometrici delle ultime 5 decadi in Toscana.
L‟analisi climatica rappresenta, infatti, uno strumento utile per tutti coloro, decisori,
tecnici o studiosi, che dovranno confrontarsi con questi temi anche per finalità
concrete di programmazione socio-economica e sanitaria.
Il monitoraggio delle precipitazioni è un elemento fondamentale da considerare visti i
possibili impatti che possono avere sui sistemi fisici, chimici, biologici, nonché le
conseguenze socio-economiche (legate all‟agricoltura, alle foreste, al turismo e al
rischio idrogeologico) che possono derivarne.
Le serie climatiche ritenute adatte ai fini della nostra ricerca sono state 21: per
ciascuna di esse la disponibilità dei dati copriva il periodo 1955-2007. L‟ubicazione
delle stazioni meteorologiche è stata considerata adatta per i nostri scopi (altitudine,
latitudine e longitudine eterogenee fra di loro e quindi sufficientemente
rappresentative dell‟intera regione Toscana). A pagina seguente viene mostrata
l‟ubicazione sul territorio regionale delle stazioni meteorologiche selezionate per lo
studio (Figura 43), con relativa ubicazione geografica (Tabella 19).
104
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 43: Ubicazione delle stazioni meteorologiche.
Stazione
mete orologica
Arezzo
Boscolungo
Camaldoli
Castel del Piano
Castelnuovo Garf.
Elba Calamita
Firenzuola
Grosseto
Livorno
Lucca
Massa
Massa Marittima
Orbetello
Peretola
Pisa
Pistoia
Pontremoli
San Miniato
Siena
Vallombrosa
Volterra
Ente di
appartenenza
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Aeronautica Militare
Idrografico di Bologna
Aeronautica Militare
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
UCEA
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Idrografico di Pisa
Coordinate
UTM_X
730805
633977
727025
706920
613275
614306
689640
669415
606140
620990
591800
653850
681025
676985
613017
653080
570117
647740
687630
706000
649965
Coordinate
UTM_Y
4815384
4888891
4853030
4752060
4885305
4731893
4888022
4735216
4822595
4855580
4875450
4768500
4699970
4852101
4838671
4867535
4913436
4838630
4799185
4845450
4808235
Alti tudine
(m.s.l.m. )
249
1340
1110
596
280
380
454
5
9
25
38
362
1
38
3
88
247
132
346
972
465
Tabella 19: Elenco delle stazioni meteorologiche utilizzate nello studio.
105
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Durante quest‟anno sono state fatte ulteriori verifiche sui dati pluviometrici al fine di
rendere lo studio più attendibile possibile. Allo scopo di analizzare i trend climatici di
precipitazione del periodo 1955-2007 sono stati scelti 5 indici climatici di cui 3
generali e 2 che si riferiscono alle precipitazioni più intense (75°,90° e 95° percentile
del periodo di riferimento climatico 1961-1990).
I trend dei primi 2 indici RR e RR1 (rispettivamente la precipitazione cumulata e i
giorni con precipitazione superiore ad 1mm) sono stati calcolati sia a livello annuale
che stagionale per verificare se esistono differenze nella distribuzione intra-annuale
delle piogge, mentre per l‟indice CDD i periodi sono stati suddivisi in semestre
freddo e caldo per evitare di interrompere il conteggio dei giorni consecutivi con
precipitazione inferiore ad 1mm che si trovano a cavallo di 2 anni. Per gli indici
R75p, R90p e R95p l‟analisi è stata fatta su tutto l‟anno ed individua il numero di
giorni con precipitazioni moderate, intense e molto intense, mentre con gli indici
R75pTOT, R90pTOT e R95pTOT si è cercato di evidenziare la variazione
percentuale delle precipitazioni superiori alle soglie del 75°, 90° e 95° percentile
rispetto al totale cumulato.
In Tabella 20 sono riportate le specifiche degli indici utilizzati nella ricerca.
106
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Indice
Spiegazione indice
RR
Precipitazione cumulata
RR1
Giorni di pioggia con precipitazione maggiore o uguale ad 1mm
CDD
Massimo di giorni consecutivi con precipitazione inferiore ad 1mm
Analisi
Stagionale
annuale
Stagionale
annuale
Unità di
misura
mm
Giorni
Semestre
freddo e
Giorni
caldo
R75p
Numero di giorni con precipitazione superiore al 75° percentile
Annuale
Giorni
R90p
Annuale
Giorni
R95p
Annuale
Giorni
R75pTOT
Percentuale del 75° percentile su tutto il cumulato annuale
Annuale
%
R90pTOT
Annuale
%
R95pTOT
Annuale
%
Tabella 20: Descrizione degli indici climatici utilizzati.
Successivamente si è calcolata la media dei valori delle 21 stazioni anno per anno e
si è trovato il trend su 50 anni di tutte le serie verificandone l‟attendibilità statistica.
Con i dati ottenuti sono stati elaborati dei grafici che riepilogano l‟andamento
annuale e stagionale dei diversi indici pluviometrici medi delle stazioni sopra
menzionate.
107
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
PRINCIPALI RISULTATI
PRECIPITAZIONE ANNUALE
1700,0
1600,0
1500,0
-16% SU 50 ANNI
SIGNIFICATIVITÀ 95%
MM CUMULATI
1400,0
1300,0
1200,0
1100,0
1000,0
900,0
800,0
700,0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
Figura 44: Precipitazione cumulata annuale dal 1955 al 2007.
GIORNI DI PIOGGIA ANNUI
130
120
-16,5% SU 50 ANNI
GIORNI TOTALI
110
100
90
80
70
60
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
Figura 45: Giorni di pioggia annuali dal 1955 al 2007.
Le Figura 44 e 45 mette in evidenza come dal 1955 al 2007 in Toscana si sia
assistito ad un calo delle precipitazioni del 16% su 50 anni ma nello stesso tempo il
108
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
decremento è stato della stessa percentuale nel numero dei giorni piovosi. Questo ci
fa pensare che la diminuzione delle piogge sia da imputare al fatto che nel periodo
preso in esame ci sia stata soprattutto una diminuzione della frequenza delle pioggia
ma non della quantità cumulata durante gli eventi precipitativi (Figura 46-47-48).
PRECIPITAZIONE INVERNALE
700,0
600,0
-30,7% SU 50 ANNI
MM CUMULATI
500,0
400,0
300,0
200,0
100,0
0,0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
Figura 46: Precipitazione invernale dal 1955 al 2007.
PRECIPITAZIONE PRIMAVERILE
400,0
-24,6% SU 50 ANNI
350,0
MM CUMULATI
300,0
250,0
200,0
150,0
100,0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
ANNO
Figura 47: Precipitazione primaverile dal 1955 al 2007.
109
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
2010
PRECIPITAZIONE ESTIVA
300,0
-19,1% SU 50 ANNI
NON SIGNIFICATIVO
250,0
MM CUMULATI
200,0
150,0
100,0
50,0
0,0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
Figura 48: Precipitazione estiva dal 1955 al 2007.
La diminuzione della quantità delle precipitazioni è stata riscontrata in Inverno, in
Primavera e in Estate mentre in Autunno si è avuta una tendenza contraria ma non
statisticamente significativa (Figura 49).
PRECIPITAZIONE AUTUNNALE
700,0
9% SU 50 ANNI
NON SIGNIFICATIVO
600,0
MM CUMULATI
500,0
400,0
300,0
200,0
100,0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
ANNO
Figura 49: Precipitazione autunnale dal 1955 al 2007.
110
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
2010
-18,9% SU 50 ANNI
GIORNI DI PIOGGIA PRIMAVERILI
40
35
GIORNI TOTALI
30
25
20
15
10
5
0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
-16,3% SU 50 ANNI
GIORNI DI PIOGGIA ESTIVI
NON SIGNIFICATIVO
25
GIORNI TOTALI
20
15
10
5
0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
4,1% SU 50 ANNI
NON SIGNIFICATIVO
GIORNI DI PIOGGIA AUTUNNALI
50
45
40
GIORNI TOTALI
35
30
25
20
15
10
5
0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
-25,3% SU 50 ANNI
GIORNI DI PIOGGIA INVERNALI
50
45
40
GIORNI TOTALI
35
30
25
20
15
10
5
0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
Figura 50: Totale dei giorni di pioggia divisi per stagione.
111
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
I giorni totali di pioggia divisi per stagione (Figura 50) confermano la tendenza ad
una diminuzione della precipitazione cumulata accompagnata da una minore
frequenza degli eventi durante l‟Inverno, la Primavera e l‟Estate e un lieve aumento
non statisticamente significativo durante l‟Autunno. Anche il numero massimo dei
giorni consecutivi con precipitazioni inferiori ad 1mm è in aumento sia nella stagione
calda che in quella fredda seppure senza riscontro a livello statistico (Figura 51 e
52).
Figura 51: Massimo di giorni consecutivi con precipitazione < 1mm semestre freddo.
Figura 52: Massimo di giorni consecutivi con precipitazione < 1mm semestre caldo.
112
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
PRECIPITAZIONE ANNUA SUPERIORE AL 75° PERCENTILE
-12,9% SU 50 ANNI
NON SIGNIFICATIVO
40
35
GIORNI TOTALI
30
25
20
15
10
5
0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
PRECIPITAZIONE ANNUA SUPERIORE AL 90° PERCENTILE
-15,5% SU 50 ANNI
NON SIGNIFICATIVO
18
16
14
GIORNI TOTALI
12
10
8
6
4
2
0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
PRECIPITAZIONE ANNUALE SUPERIORE AL
95° PERCENTILE
-14,9% SU 50 ANNI
NON SIGNIFICATIVO
9
8
7
GIORNI TOTALI
6
5
4
3
2
1
0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
ANNO
Figura 53: Giorni con precipitazione superiore al 75°, 90° e 95° percentile.
113
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
2010
I giorni di pioggia con un‟intensità superiore al 75°, 90° e 95° percentile hanno una
tendenza a diminuire con un calo medio di circa il 15% su 50 anni (Figura 53). Il
trend comunque non ha rilevanza statistica come invece avviene nel cumulato totale
annuale.
Dai grafici della Figura 54 si nota una lieve tendenza all‟aumento della percentuale
delle precipitazioni più intense rispetto al totale cumulato, anche se non
statisticamente significativo, questo dato mette in evidenza come nonostante ci sia
una tendenza alla diminuzione delle precipitazioni, i cumulati potenzialmente più
pericolosi sul piano del rischio idro-geologico non sono in calo.
Le piogge cumulate a livello giornaliero possono nascondere gli eventi che si
verificano nell‟arco di poche ore e che sono i più violenti e pericolosi per l‟uomo.
90° PERCENTILE
1,5% SU 50 ANNI
NON SIGNIFICATIVO
PERCENTUALE SUL TOTALE CUMULATO
50
45
40
35
30
25
20
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
ANNO
95° PERCENTILE
5,8% SU 50 ANNI
NON SIGNIFICATIVO
40
PERCENTUALE SUL TOTALE CUMULATO
35
30
25
20
15
10
5
0
1950
1960
1970
1980
1990
2000
ANNO
Figura 54: Percentuale sul cumulato delle precipitazioni del 90° e 95° percentile.
114
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
2010
TREND DELLE SERIE ORARIE STORICHE DI PRECIPITAZIONE
I risultati di alcuni studi condotti a livello europeo ed italiano, indicano una tendenza
verso un aumento dei fenomeni estremi di precipitazione su base giornaliera (Figura
55-56).
Figura 55: Trend del numero di giorni con precipitazione giornaliera superiore a 20
mm in Europa nel periodo 1946-1999. Fonte Klein Tank e Können, 2003.
Figura 56: Trend del numero di giorni con precipitazione giornaliera superiore a 20
mm in Italia nel periodo 1865-2003. Fonte Brunetti et al., 2006
115
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Poichè l‟analisi degli eventi pluviometrici su base giornaliera può nascondere segnali
climatici molto importanti per eventuali impatti sul territorio in termini di dissesto idrogeologico e quindi indirettamente anche di salute umana, risulta oltremodo
importante avere il quadro della situazione sui recenti trend di precipitazione molto
intensa facendo uso di dati orari di precipitazione. Dai risultati preliminari condotti su
alcune serie climatiche di montagna e di costa con dati pluridecennali di pioggia
oraria è emerso come nelle ultime decadi (soprattutto fino alla fine degli anni 90‟) ci
sia una tendenza verso un aumento dei fenomeni precipitativi intensi (Figura 57).
Figura 57: Intensità media della pioggia oraria (mm/h) negli anni in una stazione di
montagna in Toscana.
10.00%
9.00%
8.00%
7.00%
6.00%
5.00%
4.00%
3.00%
2.00%
1.00%
0.00%
1930-1939
1940-1949
1950-1959
1960-1969
1970-1979
1980-1989
1990-1999
2000-2009
Figura 58: Andamento decennale della percentuale delle ore di pioggia con intensità
maggiore di 5 mm/h rispetto al totale delle ore di pioggia in una stazione di montagna in
Toscana
116
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 59: Andamento decennale della percentuale delle ore di pioggia con intensità
maggiore di 5 mm/h rispetto al totale delle ore di pioggia in una stazione costiera in
Toscana
I dati di precipitazione media oraria mettono in evidenza, specie in montagna, una
tendenza che si oppone al calo del quantitativo medio giornaliero (Figura 58-59).
In conclusione il calo della quantità di pioggia caduta sulla Toscana nel periodo
1955-2007 non ha provocato una diminuzione del rischio idrogeologico della
Regione che anzi sembra in aumento.
Inoltre gli anni tra il 2007 e il 2010 che non sono stati inclusi in questo studio sono
stati caratterizzati da un sensibile aumento dei cumulati annui, un elemento in più
che risulta sfavorevole per la sicurezza di alcune zone sottoposte a questi rischi
come le zone montane.
117
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Collaborazione CIBIC-CESPRO nell‟ambito dei progetti move e microdis,
relativi
allo
studio
delle
relazioni
esistenti
tra
condizioni
meteorologiche/eventi naturali e la salute umana - CIBIC-CESPRO
partnership on move and microdis project research regarding the study of
the relationship between weather conditions/natural events and human
health.
CIBIC worked for several year with CESPRO and is currently involved in two
research activities:
- MOVE (Methods for the improvement of vulnerability assessment in
Europe);
- MICRODIS (Integrated health, Social and Economic Impacts of Extreme
Events: Evidence, Methods and Tools).
The aim of the MOVE research is analyzing the relationship between the onset of
certain diseases in humans, particularly of the cardiovascular and respiratory
systems, and weather conditions.
MICRODIS is a project with the overall goal to strengthen preparedness, mitigation
and prevention strategies in order to reduce the health, social and economic impacts
of extreme events on communities. CIBIC is involved in a subproject MICRODIS
focalized on epidemiological studies regarding L’Aquila earthquake of 06/04/2009.
Nell‟ambito della collaborazione del CIBIC con il CESPRO, il centro è stato coinvolto
principalmente in due attività di ricerca:


Progetto MOVE
Progetto MICRODIS
In questo contesto vari componenti del CIBIC hanno partecipato ad alcune riunioni
per discutere le strategie di studio, programmare le varie attività e discutere i risultati
preliminari delle ricerche in corso.
In particolare, nel corso del 2010 sono state effettuate le seguenti riunioni, missioni
e attività:










Riunione 26 Gennaio 2010 - a Pontedera - progetto MOVE
Riunione 28 Giungo 2010 - a Pontedera - progetto MOVE e MICRODIS
Meeting di Bolzano dal 15 al 17 Settembre 2010 - progetto MOVE.
L‟Aquila dal 24 al 27 Settembre 2010 - progetto MICRODIS
Workshop a Firenze l‟11 Ottobre 2010 – progetto MICRODIS
L‟Aquila dal 24 al 27 Novembre 2010 - progetto MICRODIS
Firenze 3 Dicembre 2010 lezione agli studenti di Medicina dell‟Università
degli Studi di Firenze – progetto MICRODIS
Workshop a Pontedera dal 20 al 22 Dicembre 2010 – progetto MICRODIS
Seminario a L‟Aquila 20 Gennaio 2010 – progetto MICRODIS
MOVE meeting a Londra 23-25 Febbraio 2011 – progetto MOVE
118
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Per quanto riguarda le attività di collaborazione finalizzate al progetto MOVE, al
meeting di Bolzano sono stati esposti i casi studio a tutti i partners coinvolti nel
Progetto e per quanto riguarda il contributo del CIBIC, sono stati presentati i risultati
preliminari della “Analisi della vulnerabilità sanitaria alle condizioni meteo climatiche
in Toscana”. Si tratta di due indagini indirizzate alla valutazione dell‟effetto delle
condizioni meteorologiche sulla salute: 1) metodi e risultati preliminari di una
indagine condotta in Toscana per valutare l‟impatto del caldo prima e dopo la
devastante ondata di calore del 2003 che interessò l‟Italia, oltre a molti Paesi
dell‟Europa centro-occidentale, cioè prima (negli anni tra il 1999 e il 2002) e dopo
(dal 2004 al 2007) la messa a punto di un intervento preventivo di sorveglianza
attiva dell‟anziano fragile, attivato dalla Regione Toscana per ridurre la mortalità dei
soggetti a maggior rischio; 2) Indagine focalizzata sull‟area fiorentina e livornese
finalizzata ad indagare la vulnerabilità della popolazione agli eventi meteorologici in
funzione della posizione geografica e del microclima del luogo e a verificare
l‟efficacia di interventi di prevenzione, fra i quali i bollettini quotidiani di previsione
biometeorologica emessi nell‟ambito del Progetto “Laboratorio MeteoSalute”.
Per quanto riguarda il punto 1, bisogna considerare che tra le azioni di intervento
preventivo di sorveglianza attiva dell‟anziano fragile è compresa anche la
collaborazione con il CIBIC che prevede l‟emissione quotidiana di un bollettino
specifico per l‟anziano fragile inviato quotidianamente ai referenti delle aree sociosanitarie, per allertarli con sufficiente anticipo quando sono previste condizioni
termiche potenzialmente dannose per la salute. I dati impiegati in questo studio
sono: a) dati di mortalità per cause non traumatiche di soggetti anziani (età
compresa tra 65 e 75 anni) e molto anziani (età superire a 75 anni), forniti grazie alla
collaborazione con L‟Azienda Regionale di Sanità (ARS); b) dati meteo forniti da
alcune stazioni meteorologiche ubicate nell‟area oggetto di studio e dati provenienti
da un archivio centralizzato meteo-climatico che copre, con dati omogenei e
uniformi, praticamente tutto il globo: le Rianalisi. I dati meteo sono poi stati utilizzati
per calcolare quella che viene definita la “temperatura percepita”, ossia una misura
che tiene in considerazione contemporaneamente sia il contributo della temperatura
che l‟umidità dell‟aria. Per quanto riguarda invece l‟approccio statistico, la relazione
tra caldo è mortalità è stata studiata utilizzando un pacchetto statistico sviluppato
proprio per indagare questo tipo di relazioni, tenendo conto, quindi, sia della “nonlinearità” del fenomeno e dell‟effetto ritardato sulla mortalità conseguente alla
esposizione a condizioni termiche particolarmente critiche.
I risultati di questa indagine hanno messo in risalto l‟efficacia dei sistemi preventivi
messi in atto dalla regione Toscana subito dopo l‟ondata di calore del 2003,
soprattutto per alcune categorie di soggetti (come quelli più anziani). In particolare è
stata osservata una progressiva riduzione della mortalità andando dai 4 anni
precedenti a quelli successivi il 2003. Questo relazione era evidente soprattutto nei
soggetti più anziani (età superiore a 75 anni). Inoltre l‟aumento di mortalità per un
incremento di 1 °C della temperatura apparente era evidente per più giorni prima del
2003 (sino a lag 9) rispetto al periodo dopo il 2003 (Figura 60).
119
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Figura 60: Andamento della mortalità per il caldo (% di morti oltre la temperatura
soglia critica) a vari lag (giorni dopo l’esposizione alla temperatura critica) in soggetti
di età superiore a 75 anni durante il periodo 15 Maggio – 15 Settembre prima (19992002) e dopo (2004-2007) il 2003.
Per quanto riguarda il punto 2, al momento si è provveduto alla raccolta dei dati
Sanitari relativi ai ricoveri giornalieri urgenti per Ictus, Infarto, Bronchite ed Asma
avvenuti in quattro località toscane, in particolare Firenze, Borgo S. Lorenzo, Cecina
e Livorno, durante il periodo 1997-2007. Per le medesime località, sono stati raccolti
ed elaborati i dati meteorologici relativi alle temperature massime, minime e medie
giornaliere. Si è provveduto quindi alla realizzazione di un database giornaliero
contenente tutte le informazioni relative ai ricoveri ospedalieri (stratificati per età:
pazienti con età superiore o inferiore ai 65 anni) ed alle temperature dell‟aria, al fine
di analizzare le relazioni esistenti tra l‟insorgenza di tali patologie e le condizioni
meteo-climatiche. Un primo approccio di analisi descrittiva dei dati raccolti (Tabella
21), ha riguardato il confronto tra stagioni, dal quale è emerso, in molti casi, un tipico
andamento stagionale, con una differenza statisticamente significativa del numero
dei ricoveri, senza distinzione di età nel corso delle diverse stagioni per ciascuna
patologia indagata.
120
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Patologia
Località
Inverno
Primavera
Estate
Autunno
Firenze
3,2 (3,1-3,4)
3,2 (3,0-3,3)
2,8 (2,7-3,0)
3,3 (3,1-3,4)
Borgo S. Lorenzo 0,4 (0,4-0,5)
0,4 (0,4-0,5)
0,5 (0,4-0,5)
0,5 (0,4-0,5)
Ictus
Cecina
0,5 (0,5-0,6)
0,5 (0,5-0,6)
0,6 (0,6-0,7)
0,7 (0,6-0,7)
Livorno
2,2 (2,1-2,3)
2,0 (1,9-2,2)
2,0 (1,9-2,1)
2,1 (2,0-2,2)
Firenze
3,2 (3,1-3,3)
3,0 (2,9-3,2)
2,4 (2,3-2,5)
3,2 (3,0-3,3)
0,1 (0,1-0,1)
0,1 (0,1-0,1)
0,1 (0,1-0,2)
Infarto
Cecina
0,5 (0,5-0,6)
0,5 (0,4-0,5)
0,5 (0,5-0,6)
0,5 (0,4-0,5)
Livorno
1,3 (1,2-1,3)
1,1(1,0-1,2)
1,0 (1,0-1,1)
1,1 (1,1-1,2)
Firenze
1,3 (1,2-1,4)
0,8 (0,8-0,9)
0,5 (0,4-0,5)
0,6 (0,6-0,7)
0,8 (0,7-1,0)
0,4 (0,3-0,6)
0,4 (0,3-0,5)
Bronchite
Cecina
0,2 (0,2-0,3)
0,2 (0,2-0,3)
0,1 (0,1-0,1)
0,1 (0,1-0,1)
Livorno
0,8 (0,7-0,8)
0,6 (0,6-0,7)
0,4 (0,3-0,4)
0,4 (0,4-0,5)
Firenze
0,3 (0,3-0,3)
0,3 (0,3-0,3)
0,2 (0,2-0,3)
0,4 (0,3-0,4)
0,2 (0,2-0,3)
0,1 (0,1-0,2)
0,2 (0,1-0,3)
Asma
Cecina
0,6 (0,4-0,7)
0,6 (0,4-0,7)
0,6 (0,5-0,8)
0,7 (0,5-0,8)
Livorno
0,2 (0,2-0,3)
0,1 (0,1-0,2)
0,1 (0,-0,1)
0,2 (0,1-0,2)
Temperatura Firenze
6,1 (3,3)
13,5 (4,5)
23,9 (3,1)
15,2 (5,3)
media
Borgo S. Lorenzo 5,5 (3,8)
12,9 (4,6)
21,5 (3,1)
13,0 (4,9)
giornaliera
Cecina
8,5 (3)
14,0 (3,8)
22,8 (2,5)
12,0 (4,3)
(°C)
Livorno
9,5 (3)
14,4 (3,7)
23,4 (2,7)
17,5 (4,3)
Temperature: ANOVA e confronto delle medie con Test di Bonferroni (media; deviazione
Ricoveri: Test di Kruskall Wallis (media; intervallo di confidenza).
P
P<0,001
P=0,842
P<0,001
P=0,193
P<0,001
P=0,126
P=0,134
P<0,001
P<0,001
P<0,002
P<0,001
P<0,001
P<0,001
P=0,195
P=0,820
P<0,001
P<0,001
P<0,001
P<0,001
P<0,001
standard)
Tabella 21: Numero di ricoveri medi giornalieri durante le stagioni per ciascuna
patologia analizzata, nelle quattro località di interesse (1997-2007).
Per quanto riguarda l‟Ictus, Firenze e Cecina hanno mostrato una maggiore
incidenza durante il periodo autunnale, mentre Borgo S. Lorenzo e Livorno non
hanno fatto emergere differenze statisticamente significative nel corso delle diverse
stagioni. L‟infarto, invece, per quanto concerne Firenze e Livorno, si verifica con
maggiore frequenza durante il periodo più freddo dell‟anno, mentre le altre due
località non hanno mostrato differenze stagionali. Relativamente alle due patologie
riguardanti l‟apparato respiratorio, la Bronchite appare quella maggiormente
influenzata dall‟andamento stagionale; in tulle le località esaminate infatti il maggior
numero di ricoveri è stato registrato in inverno ed in primavera. L‟Asma, invece,
sembra avere una maggiore insorgenza in inverno ed autunno per quanto riguarda
Firenze e Livorno, mentre non è stato individuato un andamento stagionale
statisticamente significativo per Borgo S. Lorenzo e Cecina.
Ad una maggiore scala di dettaglio e concentrandosi sui due capoluoghi di
provincia, si può osservare come anche a livello mensile esistano significative
variazioni, sia per le patologie cardiovascolari che per quelle riguardanti l‟apparato
respiratorio (Figura 61).
121
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Livorno
Numero di ricoveri medi giornalieri (1997-2007)
Numero di ricoveri medi giornalieri (1997-2007)
Firenze
4,00
3,50
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
Mese
Legenda
Ictus
Infarto
Bronchite
Asma
Significatività
Firenze
Livorno
***
*
***
***
***
***
***
***
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
Mese
Figura 61: Andamento del numero
medio di ricoveri giornalieri nel corso
dei mesi nelle località di Firenze e
Livorno e relativa significatività
statistica (1997-2007).
Test di Kruskall Wallis
In particolare, per quanto riguarda l‟Ictus, Firenze mostra due picchi di ricoveri
giornalieri: il primo, di durata maggiore, tra gennaio ed aprile (3,3), mentre il secondo
localizzato nel mese di novembre (3,4). Al contrario la minore concentrazione di
ricoveri si registra nel periodo più caldo dell‟anno ed in particolar modo nel mese di
agosto. Anche Livorno presenta un andamento simile per tale patologia, con un
picco di ricoveri nei periodi gennaio-febbraio (2,3) ed ottobre-novembre (2,1), mentre
agosto si conferma il mese con valore più basso. Per quanto concerne l‟Infarto, sia
Firenze che Livorno evidenziano un picco importante nel mese di gennaio, con 3,3
ricoveri la prima ed 1,3 la seconda, mentre un altro picco si riscontra in ottobre per
Firenze ed in dicembre per Livorno. L‟estate si conferma, anche per tale patologia
cardiaca, il periodo dell‟anno a minor rischio, con il mese di agosto che ancora una
volta fa registrare il minor numero di ricoveri ospedalieri. Relativamente alle
patologie dell‟apparato respiratorio, la Bronchite presenta un massimo in febbraio
mentre il minimo si verifica durante la stagione estiva ed anche per quanto riguarda
la sintomatologia asmatica, le due città presentano un andamento simile, con una
maggiore frequenza del fenomeno nei periodi gennaio-febbraio ed ottobrenovembre, anche se per Firenze si osserva un‟altro picco in maggio probabilmente
causato da un‟alta presenza di pollini di graminaceae e urticaceae, meno presenti
lungo le località costiere.
Le future elaborazioni saranno mirate all‟individuazione delle relazioni esistenti tra
l‟insorgenza delle patologie esaminate e le condizioni termiche locali.
122
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Per quanto riguarda le attività di collaborazione finalizzate al progetto MICRODIS,
dopo una fase preliminare di organizzazione e programmazione delle attività, i primi
dati sono stati acquisiti durante le missioni avvenute durante i mesi di Settembre e
Novembre 2010 a L‟Aquila. In particolare, le principali attività svolte durante queste
missioni sono state:




Stilare protocolli di intesa tra l‟Università di Firenze, l‟Università dell‟Aquila e
l‟Istituto Superiore di Sanità (ISS);
Stesura, verifica e completamento di un questionario (vedi allegato
questionario L‟Aquila) atto a delineare le condizioni di benessere e welfare
della popolazione residente nei nuovi complessi (C.A.S.E. e M.A.P.).
Individuazione e distribuzione geografica dei complessi C.A.S.E. e M.A.P
Sopralluogo e acquisizione dati epidemiologici presso i complessi (C.A.S.E.
e M.A.P.) nei vari comuni e frazioni de L‟Aquila.
Dall‟analisi e dall‟elaborazione dei dati acquisiti durante le missioni a L‟Aquila, sono
stati ottenuti risultati che hanno permesso una prima ricostruzione epidemiologica
sull‟evento sismico avvenuto il 6 Aprile 2009 sul territorio aquilano.
Il sisma di magnitudo 6.3 della scala Richter ha coinvolto una popolazione di 73,600
abitanti di cui il 48.41% uomini e il 51.59% donne aventi un‟età media di 44 anni.
Il numero di studenti universitari inscritti all‟Università degli Studi de L‟Aquila, prima
dell‟evento sismico, era di 24,090.
Le principali conseguenze direttamente collegate al terremoto sono state:




100,000 abitazioni danneggiate di cui 23,000 nella città de L‟Aquila, con più
di 6,000 costruzioni seriamente danneggiate o completamente distrutte
(compreso l‟ospedale regionale San Salvatore).
67,500 persone rimaste senza dimora
1,500 feriti di cui 202 con ferite gravi
308 morti. Nella provincia de L‟Aquila il maggior numero di vittime si è
verificato ad Onna (40) e nella città de L‟Aquila nella zona di Villa Comunale
(85) e Via XX Settembre (29) (Fig. 7). Le cause sono state molteplici,
includendo il tipo di costruzione (collasso casa dello studente in Via XX
Settembre) o la presenza di sedimenti alluvionali con poca resistenza
sismica (Onna).
Lo studio di ricerca geografica e statistica sul terremoto del 6 aprile 2009
nell‟Abruzzo e sullo stato di welfare e benessere dei superstiti durante i mesi
successivi al sisma si è focalizzato sulle persone residenti nei complessi C.A.S.E.
(Complessi Antisismici Sostenibili e Eco-compatibili) e M.A.P. (Moduli Abitativi
Provvisori).
Lo studio ha preso in esame 22 siti C.A.S.E. e 19 siti M.A.P. aventi una capacità
abitativa totale di circa 23,500 persone (capacità ricettiva totale C.A.S.E. 15,000
persone e M.A.P. 8,500 persone).
Ad un campione di queste persone è stato somministrato un questionario costituito
da quattro principali gruppi di domande riguardanti: Informazioni Generali, Qualità e
123
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
tipologia delle abitazioni temporanee, accessibilità e trasporti, servizi di prima
necessità e sanitari.
L‟analisi dei dati provenienti dai questionari hanno dato vari risultati quali:



Livello di qualità e sicurezza percepito delle costruzioni C.A.S.E. e M.A.P. I
complessi C.A.S.E. risultano di qualità superiore rispetto ai complessi
M.A.P. facendo percepire un grado di sicurezza maggiore.
Preferenze di allocazione sulla reale capacità abitativa dei complessi. I
complessi di Sant‟Antonio, Coppito 2, Sant‟Elia 1 e Gignano risultavano i più
ambiti.
Qualità delle zone di residenza C.A.S.E. e M.A.P. in base alle componenti
logistiche (accessibilità, presenza/assenza servizi essenziali, mezzi di
trasporto etc.). Su questi fattori è stato creato un indice di svantaggio
logistico calcolato anche sulla base di tre classi di popolazione (Anziani > 65
anni, Adulti 21 – 64 anni e Giovani 15 – 20 anni). Su un totale di 37 siti
considerati 14 presentano dei servizi essenziali di bassa qualità, 20 siti si
caratterizzano come insufficienti da un punto di vista di servizi base e solo 3
siti provvedono a servizi base sufficienti o di buona qualità. I complessi
migliori risultavano essere quelli di Fossa, Monticchio e Bazzano il peggiore
Coppito 2.
Poiché la compilazione dei questionari veniva fatta in presenza di un ricercatore,
sono emersi anche dati utili ad effettuare un‟analisi qualitativa sul welfare e
benessere dei residenti nei complessi C.A.S.E. e M.A.P.:






Circa il 90% della popolazione ospitata in C.A.S.E e M.A.P. ha risposto
positivamente su come è stata gestita l‟emergenza nel breve periodo;
Gran parte degli abitanti lamenta la dipendenza dalla macchina per
raggiungere tutti i principali servizi di base;
La popolazione dislocata nei siti CASE e MAP sta sviluppando un attitudine
xenofoba a causa dei presunti “privilegi” dati alle famiglie straniere nelle
graduatorie di assegnazione dove viene valorizzato l‟alto numero dei
componenti familiari, il basso reddito ed il numero elevato di bambini
Parte della popolazione manifesta segni di stress post traumatico in
particolare giovani e componenti familiari composti da una o due persone.
La maggior parte dei giovani intervistati presenta il desiderio di migrare
verso altre città o regioni;
Inoltre il dato di percezione di poter ritornare ad una vita “normale” e ad
abitare nella propria casa varia a secondi di vari fattori quali:
Età della persona; (più è giovane e maggiore è la speranza, ma anche la
consapevolezza del tempo di ricostruzione);
Tipologia di alloggio (case singole hanno maggior possibilità di essere
ripristinate rispetto a interi condomini);
Classe di danno subito da parte dell‟abitazione (abitazioni con danni in
categoria A e B già in fase di ripristino);
Collocazione dell‟alloggio (abitazioni in centro storico de L‟Aquila o dei paesi
colpiti fanno percepire tempi lunghi per la ricostruzione).
124
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Distribuzione delle temperature in città: uno studio quinquennale a Firenze –
Intra-urban air temperature distribution: a five-years study in Florence.
This study presents 5 years of detailed intra-urban thermal measurements carried
out in Florence (Italy) by a network of 25 air temperature stations. Daily, hourly and
degree-day indices were applied to hourly data to evaluate the difference within the
complex urban environment of Florence. Stations were grouped in 4 clusters with
similar thermal regimes in each season. Our results evidence a mean difference of
almost 2°C between the hottest and the coolest cluster in all seasons. Furthermore,
the coolest cluster had on average more than 10 frost days in winter and the hottest
cluster more than 12 summer days in summer. The intra-urban difference of tropical
nights was even more evident, with values of 42 versus 10 days between the hottest
and the coolest cluster during the summer period. The results of this study contribute
to quantify the thermal intra-urban differences in the city of Florence, suggesting
important applications in plant phenology, aerobiology, human health, urban
planning and biometeorology. (Petralli, M., Massetti L., Orlandini S. – in press. Five
years of thermal intra-urban monitoring in Florence (Italy) and application of
climatological indices. Theoretical and Applied Climatology. doi: 10.1007/s00704010-0349-9)
La climatologia della aree urbane è una scienza molto complessa in quanto la
distribuzione delle variabili meteo-climatiche all‟interno delle città è legata ad una
molteplicità di fattori, tra cui l‟impiego in ambiente urbano di materiali con
caratteristiche di capacità e conduttività termica, albedo (indice di riflessione della
radiazione solare) e permeabilità diverse rispetto ai materiali che si trovano, invece
negli ambienti extraurbani. Inoltre, anche la dimensione e la concentrazione degli
edifici hanno un effetto determinante sulla modifica dei parametri ambientali
all‟interno delle città. Il fenomeno dell‟isola di calore (Urban Heat Island, UHI) è una
conseguenza delle dimensioni delle città e della maggiore attività antropica che
viene condotta al loro interno, oltre che delle caratteristiche dei materiali e delle
geometrie tipici degli ambienti urbani. Il fenomeno dell‟UHI, maggiormente evidente
nella stagione invernale e durante le ore notturne, è particolarmente dannoso per la
salute umana nella stagione estiva in corrispondenza delle ondate di calore in
quanto la temperatura dell‟aria in città, oltre a raggiungere valori più elevati rispetto
alle aree rurali circostanti nelle ore diurne, si mantiene elevata anche nelle ore
notturne, riducendo la capacità di ripresa dell‟organismo umano dalle condizioni di
estremo calore a cui è stato sottoposto durante il giorno. Tra gli studi esistenti a
livello internazionale sulle relazioni tra eventi termici estremi e mortalità, alcuni
sottolineano un maggior impatto sulla salute umana delle ondate di calore che si
verificano nelle città: per questo motivo la linea di ricerca sull‟ambiente urbano viene
portata avanti dall‟inizio del Progetto MeteoSalute, quindi già dal 2004.
Data la complessità dell‟ambiente urbano, la temperatura non si distribuisce in modo
omogeneo in città: allo scopo di studiare le differenze termiche che si possono avere
all‟interno della stessa città, sono stati posizionati circa 40 sensori di temperatura
125
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
dell‟aria all‟interno del territorio urbano della città di Firenze. Tali sensori (HOBO®
PRO series Temp/RH Data Logger, Onset Computer Corporation, Pocassette, MA,
USA) sono stati installati a partire dal 2004 e con un intervallo di registrazione dei
dati ogni 15 minuti. Di seguito vengono riportati i risultati ottenuti dalla raccolta e
dall‟analisi dei dati di temperatura registrati dal 2004 al 2009 da 25 delle 40 stazioni
installate, cioè da quelle stazioni che hanno costantemente registrato i dati, senza
periodi di perdita di dati rilevanti (per problemi di manutenzione o per installazione
successiva al 2004). L‟analisi dei dati è stata condotta per stagione, secondo la
classificazione del WMO: inverno dal 1 dicembre al 28 febbraio (DJF); primavera dal
1 marzo al 31 maggio (MAM); estate dal 1 giugno al 31 agosto (JJA); autunno dal 1
settembre al 30 novembre (SON), confrontando indici climatologici ripresi dalla
banca
dati
dell‟ECA
(European
Climate
Assessment)
(http://eca.knmi.nl/indicesextremes/indicesdictionary.php):
1. TG: media delle temperature medie giornaliere (°C)
2. TN: media delle temperature minime giornaliere (°C)
3. TX: media delle temperature massime giornaliere (°C)
4. FD: giorni di gelo (TN<0°C; giorni)
5. SU: giorni estivi (TX>25°C; giorni)
6. SU30: giorni estivi_30 (TX>30°C; giorni)
7. TR: notti tropicali (TN>20°C; giorni)
8. FH: ore di gelo (T<0°C; ore)
9. SUH: ore estive (T>25°C; ore)
10. SUH30: ore estive_30 (T>30°C; ore)
11. TRH: numero di ore tropicali durante la notte, dalle 22:00 alle 5:00 (T>
20°C; ore)
12. HDD: heating degree days (°C)
13. CDD: cooling degree-days (°C)
In base ai tre indici di temperatura media (TG, TN e TX) sono stati identificati 4
cluster formati da stazioni con regimi termici simili nelle quattro stagioni. I cluster
sono stati nominati in base al valore crescente dell‟indice TX: dal cluster n° 1 (quello
con valori di TX più bassi) al cluster n° 4 (quello con i valori di TX più alti). In
generale, le stazioni posizionate nelle aree verdi nella periferia della città sono state
raggruppate nel cluster 1, le stazioni posizionate nei parchi e giardini urbani sono
state raggruppate nel cluster 2, le stazioni posizionate nelle vicinanze del centro
storico sono state raggruppate nel cluster 3 e le stazioni posizionate nelle aree
densamente popolate tra il centro storico e la periferia sono state raggruppate nel
cluster 4.
126
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Dall‟analisi statistica dei cluster si evidenzia che il cluster 4, quello che raggruppa le
stazioni posizionate nelle zone della città con edifici più alti e minore presenza di
zone verdi, ha valori medi temperatura massima di circa 2 °C superiori rispetto agli
altri cluster; mentre il cluster 1 ha valori di temperatura media e minima (TG e TN)
più bassi di tutti gli altri cluster.
Per quanto riguarda gli indici giornalieri ed orari (Figura 62), in inverno (DJF) il
cluster 1 ha registrato il maggior numero di giorni di gelo (FD), 20 giorni, e di ore di
gelo (FH), 143 ore, mentre il cluster 3 il più basso, con una differenza di circa 12
giorni di gelo e 104 ore di gelo. Durante l‟estate, la differenza media tra il cluster con
il maggior numero di giorni estivi (SU) e di ore estive (SUH), il cluster 4, e gli altri
cluster è stata di circa 5 giorni (SU) e di 236 ore (SUH), che corrisponde a circa 2
ore al giorno sull‟intero periodo. Per quanto riguarda, poi, le notti tropicali (TR), la
massima differenza tra i cluster è stata osservata nel periodo estivo: nei cluster 3 e 4
le noti tropicali sono state rispettivamente di 42 e 37 giorni, valore significativamente
maggiore dei valori riscontrati negli altri due cluster, dove le notti tropicali sono state
di 22 giorni nel cluster 2 e di 10 giorni nel cluster 1.
Figura 62: Differenza massima del numero dei giorni tra i cluster in tutte le stagioni
(FD=giorni di gelo; SU= giorni estivi; SU30=giorni estivi_ 30°C; TR=notti tropicali;
DJF=inverno; MAM=primavera; JJA=estate).
Alcuni risultati rilevanti sono stati riscontrati anche negli indici HDD e CDD. La
differenza tra i cluster negli HDD nel periodo invernale non risulta statisticamente
significativa, mentre lo diventa in primavera ed in autunno: il cluster 1 ha valori
statisticamente superiori rispetto agli altri cluster, mostrando come nelle zone al di
fuori del contesto urbano, anche se sempre all‟interno del comune, la richiesta HDD
sia superiore, quindi anche il consumo di energia ad essi legati tende ad aumentare,
facendo supporre una possibile diversificazione tra le zone della città nei giorni di
inizio e di fine del periodo di accensione del riscaldamento. Infine, per quanto
riguarda i CDD, si nota una divisione significativa tra i cluster 3 e 4 e i cluster 1 e 2:
127
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
questi ultimi hanno sempre valori di CDD significativamente più bassi rispetto ai
cluster 3 e 4. Durante il periodo estivo, quando la richiesta di CDD è maggiore, si
riconoscono solo due gruppi: il cluster 1 e 2 raggruppati insieme con la richiesta di
CDD minore (276–291 °C rispettivamente), mentre il cluster 3 e 4 mostrano la
richiesta maggiore (339–375 °C rispettivamente), con una differenza media di circa
70 °C. Interessante notare che la massima differenza negli HDD tra i cluster è di
circa 300 °C (1606 °C nel cluster 1 vs. 1306 °C nel cluster 4), mentre quella tra i
CDD è di circa 200 °C (1956 °C vs. 1761 °C). Tutto questo sottolinea l‟importante
differenza tra le diverse zone della città, e quindi l‟importanza di studiare le
caratteristiche urbanistiche delle diverse zone per lo studio della distribuzione delle
temperature in ambiente urbano.
In sintesi, le differenze maggiori tra i cluster si evidenziano maggiormente nei mesi
estivi e autunnali, sottolineando una forte influenza dell‟esposizione alla radiazione
solare delle superfici urbanizzate e dalle loro caratteristiche di albedo: ci sono studi,
infatti, che sottolineano l‟importanza di utilizzare materiali con alti valori di albedo in
modo da ridurre la quantità di radiazione solare assorbita dai materiali e rendere
quindi la superficie delle strutture urbane costruite con questi materiali più fresche.
Nelle nuove strutture questo è facilmente realizzabile, mentre sulle strutture già
esistenti può essere più difficile: ma un effetto simile si può ottenere grazie alla
piantagione di alberi, che con la loro ombra possono ridurre la quantità di radiazione
incidente sulle superfici urbane. In quest‟ottica, uno studio condotto a Los Angeles
ha dimostrato che una forestazione urbana su larga scala ha la facoltà di ridurre i
valori di temperatura della città come l‟uso d materiali con alti valori di albedo. Altri
studi condotti nella città di Tel Aviv evidenziano come nel periodo estivo la
temperatura dell‟aria possa essere ridotta di 3-4 °C rispetto a zone prive di
vegetazione, e questo valore sembra estremamente correlato con il livello di
copertura delle piante e dalla loro densità di impianto. Per quanto riguarda i risultati
relativi ai giorni ed alle ore di gelo (FD e FH), i risultati ottenuti possono essere di
particolare interesse nel caso di gelate precoci e tardive: a seconda della zona della
città si possono scegliere specie o varietà differenti per l‟impianto. I risultati relativi,
infine, ai giorni ed alle ore estive ed ai giorni ed alle ore tropicali, sono
particolarmente interessanti dal punto di vista della biometeorologia umana e della
fenologia delle piante: per quanto riguarda quest‟ultimo spetto, alcuni studi hanno
sottolineato come in ambiente urbano le piante tendano ad anticipare la fioritura: a
Phoenix (USA), per esempio, tra ambiente urbano ed extraurbano il 24% delle
specie monitorate presentava un significativo anticipo della fioritura in città. I risultati
del presente studio sottolineano che anche all‟interno della città, e quindi non solo
tra ambiente rurale e ambiente urbano, si possono avere differenze significative, e
quindi anche una risposta fenologica diversificata. Per esempio, la fioritura di alcune
piante potrebbe iniziare precocemente nelle zone della città più calde, con
conseguenze anche sulla durata del periodo di fioritura e quindi, indirettamente sulla
salute delle persone allergiche a quel tipo di polline: la scelta di specie con polline
meno allergizzante in questo caso potrebbe quindi avere effetti positivi sulla salute
delle persone ed anche sulla spesa sanitaria associata ai casi di allergia. In
alternativa, un monitoraggio fenologico all‟interno dell‟area cittadina associato a
previsioni biometeorologiche potrebbe avere risultati simili, in quanto sarebbe
possibile avvertire il personale medico che farebbe iniziare al momento giusto la
128
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
terapia ai pazienti affetti da malattie allergiche al polline, che ne trarrebbero
importanti benefici.
Dal punto di vista strettamente biometeorologico, il risultato relativo alle notti
tropicali, cioè alla differenza del numero di notti tropicali riscontrata tra diverse zone
della città, è particolarmente importante in quanto è ormai noto che le alte
temperature notturne, specialmente se successive ad una giornata con elevate
temperature massime, possono essere particolarmente stressanti per l‟organismo, in
particolare delle persone anziane e dei bambini, che hanno il sistema di
termoregolazione meno efficiente degli adulti sani: con studi più approfonditi sulla
città sarà quindi possibile identificare le zone della città più a rischio per determinate
categorie di persone in concomitanza con le ondate di calore.
129
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
130
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
Elenco delle pubblicazioni - Publications
RIVISTE INTERNAZIONALI – INTERNATIONAL JOURNALS
2011
MORABITO M, CRISCI A, VALLORANI R, MODESTI PA, GENSINI GF,
ORLANDINI S. Innovative Approaches Helpful to Enhance Knowledge on WeatherRelated Stroke Events Over a Wide Geographical Area and a Large Population.
Stroke. 2011 Jan 27. Online first
PETRALLI M., MASSETTI L, ORLANDINI S. Five years of thermal intra-urban
monitoring in Florence (Italy) and application of climatological indices. Theoretical
and Applied Climatology. doi: 10.1007/s00704-010-0349-9 Online first
CIUCCI E., CALUSSI P., MENESINI E., MATTEI A., PETRALLI M., ORLANDINI S.
Weather daily variation in winter, behavior and affective states in day-care children.
International Journal of Biometeorology, 2011;55(3), 327-337
2010
DALLA MARTA A., GRIFONI D., TORRIGIANI MALASPINA T., CHECCHI
L.,BARBANO F., MANCINI M., ROLANDINI S. The effects of large-scale
atmospheric fields on the cypress pollen season in Tuscany (Central Italy).
Aerobiologia DOI: 10.1007/s10453-010-9190-y.
D'AMATO G, LICCARDI G, CECCHI L, PELLEGRINO F, D'AMATO M. Facebook: a
new trigger for asthma? Lancet. 2010 Nov 20;376(9754):1740
HUYNH BT, TUAL S, TURBELIN C, PELAT C, CECCHI L, D'AMATO G,
BLANCHON T, ANNESI-MAESANO I. Short-term effects of airborne pollens on
asthma attacks as seen by general practitioners in the Greater Paris area, 20032007.Prim Care Respir J. 2010 Sep;19(3):254-9
131
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
MORABITO M, PAVLINIC DZ, CRISCI A, CAPECCHI V, ORLANDINI S, MEKJAVIC
IB. Determining optimal clothing ensembles based on weather forecasts, with
particular reference to outdoor winter military activities.Int J Biometeorol. 2010 Sep
19.Onlinefirst
2009
PETRALLI M., MASSETTI L, ORLANDINI S. Solar radiation exposure of shielded air
temperature sensors and measurement error evaluation in an urban environment: a
preliminary study in Florence, Italy. Advances in Science and Research, vol. 3; p. 912, ISSN: 1992-0628
2008
MORABITO M, CRISCI A, CECCHI L, MODESTI PA, MARACCHI G, GENSINI GF,
ORLANDINI S. A biometeorological procedure for weather forecast to assess the
optimal outdoor clothing insulation. Eur J Appl Physiol. 2008 Sep;104(2):221-8.
BARTOLINI G., MORABITO M., CRISCI A., GRIFONI D, TORRIGIANI T.,
PETRALLI M., MARACCHI G., ORLANDINI S. 2008. Recent trends in Tuscany
(Italy) summer temperature and indices of extremes. International Journal of
Climatology 28(13): 1751-1760. DOI: 10.1002/joc.1673
D‟AMATO G, CECCHI L. Effects of climate change on environmental factors in
respiratory allergic diseases. Clin Exp Allergy, 2008 Aug;38(8):1264-74
MORABITO M, CRISCI A, ORLANDINI S, MARACCHI G, GENSINI GF, MODESTI
PA. A synoptic approach to weather conditions discloses a relationship with
ambulatory blood pressure in hypertensives. Am J Hypertens. 2008 Jul;21(7):74852.
D‟AMATO G, CECCHI L, LICCARDI G. Thunderstorm-related asthma: not only
grass pollen and spores. J Allergy Clin Immunol, 2008; 121, 2: 537-8
2007
132
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
CECCHI L., TORRIGIANI MALASPINA T., ALBERTINI R., ZANCA M., RIDOLO E.,
USBERTI I., MORABITO M., DALL‟ AGLIO P., ORLANDINI S. The contribution of
long-distance transport to the presence of Ambrosia pollen in Central- Northern Italy.
Aerobiologia 2007; 23:145–151 ISSN: 0393-5965
D'AMATO G., CECCHI L., BONINI S., NUNES C., ANNESI-MAESANO I.,
BEHRENDT H., LICCARDI G., POPOV T., VAN CAUWENBERGE P. Allergenic
pollen and pollen allergy in Europe. Allergy 2007: 62: 976–990
TORRIGIANI MALASPINA T., CECCHI L., MORABITO M., ONORARI M.,
DOMENEGHETTI M.P. ORLANDINI S. Influence of meteorological conditions on
male flower phenology of Cupressus sempervirens and correlation with pollen
production in Florence. Trees - Structure and Function, 2007; 21(5): 507-514
doi:10.1007/s00468-007-0143-1
2006
MORABITO M, CECCHI L, CRISCI A, MODESTI PA, ORLANDINI S. 2006.
Relationship between work-related accidents and hot weather conditions in Tuscany
(central Italy). Ind Health. Jul;44(3):458-64.
MORABITO M, CRISCI A, CECCHI L, ORLANDINI S, PANCI G, MARACCHI G,
GENSINI GF, MODESTI PA. 2006. Ambulatory blood pressure related to winter airmass-based synoptic climatological approach in Florence, Italy. Atti del Sixteenth
European Meeting on Hypertension, Spagna, Madrid, 12-15 Giugno 2006. Journal of
Hypertension. June; 24:S303.
MODESTI PA, VANNI S, MORABITO M, MODESTI A, MARCHETTA M, GAMBERI
T, SOFI F, SAVIA G, MANCIA G, GENSINI GF, PARATI G. Role of endothelin-1 in
exposure to high altitude: Acute Mountain Sickness and Endothelin-1 (ACME-1)
study. Circulation. 2006 Sep 26;114(13):1410-6.
MORABITO M., GRIFONI D., ORLANDINI S., CECCHI L., CRISCI A., BACCI L.,
MODESTI P.A., GENSINI G.F., MARACCHI M. (2006). Winter air mass-based
synoptic climatological approach and hospital admissions for myocardial infarction in
Florence, Italy. Environ Res. Sep;102(1):52-60.
MODESTI P.A., MORABITO M., BERTOLOZZI I., MASSETTI L., PANCI G.,
LUMACHI C., GIGLIO A., BILO G., CALDARA G., LONATI L., ORLANDINI S.,
133
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
MARACCHI G., MANCIA G., GENSINI G.F., PARATI G. (2006). Weather-related
changes in 24-hour blood pressure profile: effects of age and implications for
hypertension management. Hypertension, 47(2):155-61.
CECCHI L., MORABITO M., DOMENEGHETTI M.P., CRISCI A., ONORARI M.,
ORLANDINI S. (2006). Long-distance transport of ragweed pollen as a potential
cause of allergy in central Italy. Annals of Allergy, Asthma & Immunology, 96(1):8691.
2005
MORABITO M., MODESTI P.A., CECCHI L., CRISCI A., ORLANDINI S.,
MARACCHI G., GENSINI G.F. (2005) Relationships between weather and
myocardial infarction: a biometeorological approach. Int. J. Cardiol. Vol 105(3):288293
2004
MODESTI P.A., ORLANDINI S., MORABITO M., CECCHI L., LOMBARDO C.,
BALDELLI G., FAUZI E., PARATI G., GENSINI G.F. (2004). New findings on
seasonal changes in blood pressare: higher night-time systolic blood pressure in the
elderly during Summer time. Journal of Hypertension, 22: S1-S453.
RIVISTE NAZIONALI – NATIONAL JOURNALS
PETRALLI M., L. MASSETTI, S. ORLANDINI (2009). L’uso dell’albero per mitigare il
clima di Firenze. Bullettino della Società Toscana di Orticultura, vol. 1; p. 10-13
TORRIGIANI MALASPINA T. (2008). Cost Action ES0603 “Assessment of
production, release, distribution and health impact of allergenic pollen in Europe.
Pneumorama, 51; 2008
TORRIGIANI MALASPINA T., ORLANDINI S. (2007). Un modello della fenologia del
Cupressus sempervirens per la previsione della stagione dei pollini a Firenze. In:
PANCONESI A. Il Cipresso dalla leggenda al futuro. (pp. 419-426). ISBN: 978- 8888228-20-4. FIRENZE: Istituto Protezione delle Piante-CNR (ITALY).
134
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
CECCHI L., MORABITO M., ORLANDINI S.(2006)- Asma e tempo atmosferico.
GEA,Giornale Europeo di Aerobiologia, Medicina Ambientale e Infezioni
Aerotrasmesse; 2:80-86
PETRALLI M., PROKOPP A. MORABITO M., BARTOLINI G., TORRIGIANI T.,
ORLANDINI S.(2006) Ruolo delle aree verdi nella mitigazione dell’isola di calore
urbana: uno studio nella città di Firenze. Rivista Italiana di Agrometeorologia (1) 51 58
TORRIGIANI MALASPINA T. (2006) The 8th International Congress On Aerobiology
“Towards a comprehensive vision”. Pneumorama, 44, 65-66
PETRALLI M., MORABITO M., BARTOLINI G., CECCHI L., TORRIGIANI T.,
ORLANDINI S. (2005) - Analisi di sensibilità del modello RayMan e applicazioni
all'estate 2003. Bollettino Geofisico
MORABITO M., PETRALLI M., BARTOLINI G., TORRIGIANI T., CECCHI L.,
ORLANDINI S.(2004). Un servizio biometeorologico per la Toscana. ARPA Rivista,
3, 41-43
MORABITO M, PINI L, BRANDANI G, CRISCI A, MASSETTI. (2004). La
biometeorologia animale: un aiuto per la comprensione del cambiamento climatico.
ARPA Rivista N. 5 Settembre-Ottobre 2004, 40-42.
ORLANDINI S., GHIRONI M., CECCHI L., MORABITO M., GENSINI G.F. (2004).
Cambiamenti climatici e salute umana: possibili conseguenze ed adattamenti.
Toscana Medica, 7, 8-10.
ORLANDINI S., MORABITO M., CECCHI L. (2004). La biometeorologia per i
bambini. Il Medico Pediatra, 13: 142-145
MORABITO M, CRISCI A, CECCHI L, ORLANDINI S. (2003). Inquinanti dell'aria di
città e patologie cardiovascolari, uno studio preliminare a Firenze. ARPA Rivista N. 4
Luglio-Agosto 2003, 24-25.
MORABITO M, CRISCI A, BACCI L. (2003). Caldo, freddo e indici biometeorologici.
ARPA Rivista N. 2 Marzo-Aprile 2003, 30-32
135
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
ATTI DI CONVEGNO - PROCEEDINGS
2010
ORLANDINI S. Ruolo del verde nel miglioramento dell’ambiente urbano e della
salute della popolazione. In: Workshop nazionale “Mutamenti climatici e danni alla
salute: il ruolo delle città e dei territori", 11-12 settembre, Arezzo
PETRALLI M., MASSETTI L., ORLANDINI S. Microclima urbano: ruolo del verde e
salute a Firenze. In: "Patto dei Sindaci e Cambiamenti climatici - Le nuove
esperienze di forestazione urbana a Firenze ed in Italia", 30 novembre, Firenze
MASSETTI L, PETRALLI M., ORLANDINI S. Cooling effect of an urban green area
in the city centre of Florence, Italy. In: 13th European Forum on Urban Forestry Urban People Meet Urban Forests", 25 - 29 May, Tulln an der Donau (Austria).
2009
PETRALLI M., MORABITO M, CRISCI A, TORRIGIANI MALASPINA T, CAPECCHI
V, BARTOLINI G, CECCHI L, GENSINI G.F, MARACCHI G, ORLANDINI S (2009).
The MeteoSalute Project: a way adopted by the Tuscany Region (Italy) to support
the Health System with biometeorological forecast. In: 9th EMS / 9th ECAM - EMS
Annual Meeting Abstracts. Toulouse (FR), 28 September - 02 October, vol. 6, p. 544
PETRALLI M., MASSETTI L, POZZI R, ORLANDINI S. Climatology and
Biometeorology: two new topics of the State of Environment Report for Policymakers
in the Florentine Area. In: EMS Annual Meeting Abstracts. 9th EMS / 9th ECAM.
Toulouse (FR), 28 September - 02 October 2009, vol. 6, p. 545
PETRALLI M., MASSETTI L, ORLANDINI S. Air temperature distribution in an urban
park: differences between open-field and below a canopy. In: proceedings of the 7th
International Conference on Urban Climatology. Yokohama (Japan), 29 June - 3
July
MASSETTI L., PETRALLI M., ORLANDINI S. The influence of solar radiation
exposure on air temperature difference in a parking lot: a case study in Florence,
Italy. In: proceedings of the 7th International Conference on Urban Climate.
Yokohama (Japan), 29 June - 3 July
136
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
CECCHI L. Pollinosis and perennial rhinitis & Information in Aerobiology. XXVIII
Congress of the European Academy of Allergology and Clinical Immunology, EAACI
2009. Varsavia, Polonia, 6-9 Giugno
CECCHI L. Practical implications of molecular aerobiology. XXVIII Congress of the
European Academy of Allergology and Clinical Immunology, EAACI 2009. Varsavia,
Polonia, 6-9 Giugno
CECCHI L. Cambiamenti climatici ed immigrazione. Master Class in Allergologia,
Mestre (Italia) 2-3 aprile
CECCHI L. L'ambiente come fattore slatentizzante le allergopatie respiratorie. Il
paziente respiratorio: dalla clinica alle strategie terapeutiche. Napoli (Italia) 5-6
Febbraio
2008
GRASSO V, CRISCI A, VACCARI F, MARACCHI G, ORLANDINI S, MORABITO M.
Clothing insulation and indoor air temperature: a sustainable way for energy savings
th
and greenhouse emission reduction? Atti del Convegno 4 International Tetile,
clothing & Design conference - Magic World of Textiles. Dubrovnik, Croatia ,
th
th
October 05 to 08 2008
PETRALLI M., MASSETTI L, ORLANDINI S. (2008). Solar radiation exposure of
shielded air temperature sensors and measurement error evaluation in an urban
environment: a preliminary study in Florence, Italy. EMS Annual Meeting - European
Conference on Applied Climatology (ECAC). Amsterdam, The Netherlands, 29
September – 3 October 2008
PETRALLI M., MASSETTI L, ORLANDINI S. (2008). The influence of urban features
on air temperature distribution. In: Climate Change and Urban Design - The Third
Annual Congress of the Council for European Urbanism - Oslo, Norway. Oslo
(Norway) 14 - 16 September, pp. 111-118
TORRIGIANI MALASPINA T., LUCCHESINI p., CECCHI L., MORABITO M.,
ORLANDINI S. (2008) Global warming and phenological models. Will they be still
valid? The case of “Cupressaceae” in Italy. Proceeding of 4 European pollen
symposium, Turku (Finland) 12-16 October
137
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
BARTOLINI G., PUGLISI A., CRISCI A., ORLANDINI S. Recent trends in Tuscany
(Italy) seasonal temperature and indices of extremes. Proceedings of the 18th
International Congress of Biometeorology. Tokyo (Japan), 22-26 September
CECCHI L., TORRIGIANI MALASPINA T., BARTOLINI G., MORABITO M.,
PETRALLI M., ORLANDINI S. A Cypress phonological and aerobiological model as
possible tool to optimize antiallergic drugs consumption in Florence, Italy.
Proceedings of the 18th International Congress of Biometeorology. Tokyo (Japan),
22-26 September
PETRALLI M., MENESINI E, CIUCCI E, CALUSSI P, ORLANDINI S. (2008).
Weather and nursery children behavior: a preliminary study in Florence (Italy). In:
Proceedings of the 18th International Congress of Biometeorology. Tokyo (Japan),
22-26 September
CECCHI L. Open questions in ragweed allergy. First international ragweed
conference. Budapest, Ungheria, 10-12 Settembre
CECCHI L. Forecast of pollen emission XXVII Congress of the European Academy
of Allergology and Clinical Immunology, EAACI 2008. Barcellona, Spagna 6-11
Giugno
CECCHI L. From the pollen station to the patients: how to spread aerobiological
information? XXVII Congress of the European Academy of Allergology and Clinical
Immunology, EAACI 2008. Barcellona, Spagna 6-11 Giugno
CECCHI L. Clima ed allergopatie respiratorie. Il paziente respiratorio: dalla clinica
alle strategie terapeutiche. Napoli, 16-18 Aprile
CECCHI L. The Italian story: Ragweed distribution, exposure and clinical relevance.
8th European Pollen Symposium. Bad Lippspringe, Germania 28-30 marzo
CECCHI L. L’interesse del medico nella ricerca di nuovi sistemi di campionamento.
Workshop AIA: Tecniche alternative di monitoraggio aerobiologico e gestione clinica
delle pollinosi. Parma, 20 - 22 febbraio
138
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
2007
BARTOLINI G., MORABITO M., TORRIGIANI T., PETRALLI M., CECCHI L.,
ORLANDINI S. Trend delle temperature estreme e delle ondate di calore nel periodo
estivo in Toscana (1955-2002). Convegno Nazionale di fisica della terra fluida e
problematiche affini. Ischia (Italia) 11- 15 giugno
MENESINI E; CALUSSI P, CIUCCI E, ORLANDINI S, PETRALLI M, MOLINARI M,
BUTELLI P; LUCARELLI T. Condizioni meteorologiche e comportamento dei
bambini negli asili nido di Firenze. “L‟ambiente del bambino”. Firenze, 24 ottobre
MORABITO M, CRISCI A, CAPECCHI V, MARACCHI G, GENSINI GF, ORLANDINI
S. Clothing rating scale (CRS): a new biometeorological tool for the weather forecast
to inform people about the optimal outdoor clothing thermal insulation. Proceedings
5th International. Conference Innovation and Modelling of Clothing Engineering
Processes IMCEP 2007 University of Maribor, Moravske Toplice, October 10- 12
MORABITO M., CRISCI A., CECCHI L., MODESTI PA, MARACCHI G, GENSINI
GF, ORLANDINI S. A Biometeorological procedure to assess the optimal outdoor
th
clothing insulation for weather forecast. 12
International Conference on
Environmental Ergonomics Portorož, Slovenia, August 19-2
2006
DE FELICE C, PERUZZI L, MUSARO M, CECCHI L, MORABITO M, LATINI G,
TONNI G, BARTOLINI G, MARACCHI G, ORLANDINI S. Does climate change
influence blood TSH concentrations in healthy newborns? EAP- European Academy
of Pediatrics-C.E.S.P. Barcelona (Spagna) 6 – 10 October
ORLANDINI S. Trends in Tuscany (Italy) Summer temperatures and indices of
th
th
extremes (1955-2004). 6 EMS (European Meteorological Society)/6 ECAC
(European Conference on Applied Climatology) Ljubljana (Slovenia) 4-8 Settembre
ORLANDINI S. Trends in Tuscany (Italy) extremes daily summer temperatures
during the period 1955 – 2004 .6th international NCCR Climate Summer School on
“Adaptation and mitigation: responses to climate change”, Grindelwald (Svizzera) 27
Agosto-1 Settembre.
139
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
TORRIGIANI MALASPINA T.; CECCHI L.; MORABITO M.; DOMENEGHETTI M. P.;
ONORARI M.; ORLANDINI S.: Cypress (Cupressus sempervirens) phenology,
relationships with airborne pollen concentration in Florence, Italy, and possible
benefits obtainable setting a phenological model able to forecast pollen season. The
8th International Congress on Aerobiology „Towards a comprehensive vision‟ –
Neuchatel, Switzerland, 21-25 August
CECCHI L.: Asthma and weather. 8th International Congress on Aerobiology,
Neuchatel, 21-25 Agosto, pag 31
CECCHI L., TORRIGIANI T, MORABITO M., DOMENEGHETTI M.P:, ONORARI M.,
MANFREDI M., ORLANDINI S.: Preliminary evaluation of cypress phenological and
aerobiological model application as possible tool to optimize antiallergic drugs
consumption in Florence, Italy. XXV Congress of the European Academy of
Allergology and Clinical Immunology, Vienna (Austria) Giugno
BARTOLINI G., MORABITO M., CECCHI L., TORRIGIANI T., PETRALLI M.,
ORLANDINI S. Trends in Tuscany (Italy) Summer temperatures, indices of
temperatures extremes and heatweaves (1955 – 2004). Workshop on “Climate
Variability and Extremes During the Past 100 Years”. Gwatt (Svizzera) 24-26 Luglio
PETRALLI M., MORABITO M.,CECCHI L., TORRIGIANI T., BARTOLINI G.,
ORLANDINI S. Relationship between emergency calls and hot days in summer 2005
th
(Florence – Italy). 6 International Conference on Urban Climate. Goteborg (Svezia)
12 – 16 giugno, p. 230-233
PETRALLI M., MORABITO M., BARTOLINI G., TORRIGIANI T., CECCHI L.,
ORLANDINI S. Air temperature distribution at pedestrian level in Florence (Italy)
th
through fixed and mobile measurements. 6 International Conference on Urban
Climate. Goteborg (Svezia) 12 – 16 giugno, p.454 - 457
2005
CECCHI L., MORABITO M., TORRIGIANI T., DOMENEGHETTI M.P., CRISCI A.,
ONORARI M., ORLANDINI S. Long-distance transport of ragweeg pollen in Florence
and Pistoia, central Italy. European Aerosol Conference 2005. Ghent (Belgio), 28
agosto-2 settembre, p 204.
140
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
BARTOLINI G., PUGLISI A., CECCHI L., MORABITO M., TORRIGIANI T.,
PETRALLI M., ORLANDINI S. 1955-2004: 50 years of Tuscany (Italy) summer
temperature climatic indices. 17th International Congress of Biometeorology.
Garmisch (Germania), 5-9 settembre. Annalen der Meteorologie, 41, vol 1, 394- 397
MORABITO M., CRISCI A., MASSETTI L., CECCHI L., ORLANDINI S., PANCI G.,
MODESTI P.A. Effect of atmospheric pressure on nighttime blood pressure in the
elderly. 17th International Congress of Biometeorology. Garmisch (Germania), 5-9
settembre 2005. Annalen dei Meteorologie, 41, vol 1, 358-361
TORRIGIANI T., CECCHI L., MORABITO M., ONORARI M., DOMENEGHETTI
M.P., ORLANDINI S. Analysis of meteorological conditions and cypress phenology
and relationships with pollen concentrations and antiallergic therapy. 17th
International Congress of Biometeorology. Garmisch (Germania), 5-9 settembre.
Annalen dei Meteorologie, 41, vol 2, 577-580
2004
MODESTI P.A., ORLANDINI S., MORABITO M., CECCHI L., LOMBARDO C.,
BALDELLI G., FAUZI E., PARATI G., GENSINI G.F. New findings on seasonal
changes in blood pressure: Higher night-time systolic blood pressure in the elderly
during summer time. Journal of Hypertension 22: S3-S4, Suppl. 2 JUN
CECCHI L., MORABITO M., DOMENEGHETTI M.P., BARTOLINI G., PETRALLI M.,
TORRIGIANI T., ONORARI M., ORLANDINI S. Relationship between ragweed
pollens in Tuscany (Italy) and air masses coming from Balkans. Summer Corse
2004 on Aerobiology and Environment. Madeira (Portogallo) - Funchal, 19-23
agosto.
MORABITO M., GRIFONI D., ORLANDINI S., CECCHI L., MODESTI P.A., CRISCI
A., MARACCHI G., GENSINI G.F. Winter classification of air masses and weather
types for the forecasting of hospital admissions for myocardial infarction in Florence,
Italy. 16th Biometeorology and Aerobiology. Vancouver (Canada), 22-26 agosto.
MORABITO M., MODESTI P.A., CECCHI L., CRISCI A., BERTOLOZZI I.,
ORLANDINI S., MARACCHI G., GENSINI G.F. L'influenza del tempo atmosferico
sui ricoveri ospedalieri per infarto del miocardio durante l'estate e l'inverno. Atti del
65° Congresso Nazionale della Società Italiana di Cardiologia. Italian Heart Journal
Volume 5 - Number 9 - September – Suppl.
141
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
MORABITO M., GRIFONI D., ORLANDINI S., MODESTI P.A., BERTOLOZZI I.,
CECCHI L., CRISCI A., MARACCHI G., GENSINI G.F. Persistenza di specifiche
masse d’aria invernali ed aumento del rischio di ricovero per infarto del miocardio.
65° Congresso Nazionale della Società Italiana di Cardiologia. Italian Heart Journal.
Volume 5 - Number 9 - September – Suppl.
CECCHI L., MORABITO M., DOMENEGHETTI M.P., ONORARI M., ORLANDINI S.
(2004). Relazione tra i pollini di ambrosia in Toscana e masse d’aria provenienti dai
Balcani. In Atti del Congresso Interannuale della Società Italiana di Allergologia ed
Immunologia Clinica (abstract). Firenze 22-25 settembre, 366.
MORABITO M, CRISCI A, BARCAIOLI B, MARACCHI G. Climate change: The
impact on tourism comfort at three Italian tourist sites. 2nd International Workshop
on Climate, Tourism and Recreation “Advances in Tourism Climatology” Ed (A.
Matzarakis, C. R. de Freitas and D. Scott), Freiburg 2004:56-65.
MORABITO M, CECCHI L, MODESTI PA, CRISCI A, ORLANDINI S, MARACCHI G,
GENSINI GF. The impact of hot weather conditions on tourism in Florence, Italy:
The summer 2002-2003 experience. In Atti del 2nd International Workshop on
Climate, Tourism and Recreation “Advances in Tourism Climatology” Ed (A.
Matzarakis, C. R. de Freitas and D. Scott), Freiburg 2004:158-165.
2003
ORLANDINI S., GHIRONI M.. La biometeorologia per la prevenzione sanitaria.
Convegno nazionale “La biometeorologia a supporto delle professioni sanitarie e
della popolazione: il progetto MeteoSalute”. Firenze 24 ottobre, 14-24.
PETRALLI M., BARTOLINI G., CECCHI L., MORABITO M., TORRIGANI T.,
ORLANDINI S. Il progetto MeteoSalute. Convegno nazionale “La biometeorologia a
supporto delle professioni sanitarie e della popolazione: il progetto MeteoSalute”.
Firenze 24 ottobre, 81-87.
BARTOLINI G., PETRALLI M., MORABITO M., TORRIGIANI T., CECCHI L.:
Descrizione di alcune attività biometeorologiche a livello internazionale e nazionale.
Convegno nazionale “La biometeorologia a supporto delle professioni sanitarie e
della popolazione: il progetto MeteoSalute”. Firenze 24 ottobre.
142
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
HANNO COLLABORATO ALLA STESURA DEL REPORT:
Giorgio Bartolini (capitolo: Cambiamenti del regime pluviometrico in Toscana dal
1955 al 2007)
Luciano Massetti (capitolo: Distribuzione delle temperature in città: uno studio
quinquennale a Firenze)
Andrea Silei (capitolo: Valutazione della riduzione della mortalità e stima economica
dei vantaggi del Servizio di “Sorveglianza Attiva della Popolazione Anziana Fragile)
Tommaso Torrigiani Malaspina (capitolo: Effetto dei cambiamenti climatici sulla
produzione e dispersione dei pollini di interesse allergologico)
143
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472
144
Tel. 055/3288257 – Fax. 055/332472

Report 2011 - Meteosalute

Transcript

Documenti analoghi

Breaking the Vicious Circle:

Targetti Sankey SpA - Scuola di Scienze Matematiche, Fisiche e

te verde seminario

Corso di Matematica (per Geologi e Naturalisti)

Riproduzione vietata ai sensi di legge (art. della legge aprile , n.

Reputeka.com

Modulo di richiesta CASELLA E-MAIL PERSONALE (1)

LA RICETTA PER LE IDEE? BISTROT E MONDANITÀ Intervista ad