| Abstract | La contaminazione dei suoli da policlorobifenili (PCB) è un problema di grande rilevanza in diverse aree indu- striali d'Italia. La valutazione del contenuto e della distribuzione spaziale di questi composti organici è un prerequisito essenziale per le attività di caratterizzazione e riquali cazione di siti contaminati. Le analisi convenzionali di laboratorio, sebbene utili e praticamente insostituibili per una precisa e dettagliata valutazione della presenza di questi contaminanti, sono costose e richiedono tempi lunghi, quindi sono poco idonee per indagini su aree vaste; da qui, la necessità di sviluppare/validare tecniche alternative rapide e a basso costo da utilizzare come sostitutive o integrative delle analisi convenzionali. Nel presente studio sono state valutate le potenzialità del colore del suolo, basato su misure spettroradiometriche, combinato con l'analisi statistica di regressione, per la predizione del contenuto di PCB. A tal fine, sono stati utilizzati 28 campioni di suolo, prelevati in un'area industriale dismessa della provincia di Taranto (ex-MATRA), fortemente contaminata dallo sversamento di oli utilizzati come fluidi dielettrici, composti da una miscela di diversi congeneri di PCB. Per i predetti campioni sono state determinate le coordinate del colore in differenti sistemi colorimetrici. Attraverso analisi convenzionali di laboratorio, per gli stessi campioni sono stati determinati i contenuti di PCB (diciotto congeneri e la loro somma) oltre che di alogeni organici estraibili (Extractable Organic Halogens, EOX). Per predire i valori di PCB e di EOX in funzione delle variabili del colore del suolo, è stata condotta un'analisi statistica di regressione lineare semplice, dalla quale sono stati ottenuti modelli predittivi eccellenti (R2>0.80). |
| Text | 422507 2019 Misure spettrometriche del colore policloribifenili analisi di regressione Uso di misure spettroradiometriche del colore per la predizione dei contenuti di policlorobifenili PCB nei suoli caso studio di un area industriale dismessa del sud Italia Valeria Ancona, Natalia Leone, Ciro Galeone, Giuseppe Bagnuolo, Vito Felice Uricchio, Guido Leone, Antonio Pasquale Leone Istituto di Ricerca sulle Acque del Consiglio Nazionale delle Ricerche, Dipartimento di Biologia, Universita degli studi di Bari Aldo Moro, Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Universita degli Studi del Sannio, Istituto per i Sistemi Agricoli e Forestali del Mediterraneo del Consiglio Nazionale delle Ricerche, La contaminazione dei suoli da policlorobifenili PCB e un problema di grande rilevanza in diverse aree indu striali d Italia. La valutazione del contenuto e della distribuzione spaziale di questi composti organici e un prerequisito essenziale per le attivita di caratterizzazione e riquali cazione di siti contaminati. Le analisi convenzionali di laboratorio, sebbene utili e praticamente insostituibili per una precisa e dettagliata valutazione della presenza di questi contaminanti, sono costose e richiedono tempi lunghi, quindi sono poco idonee per indagini su aree vaste; da qui, la necessita di sviluppare/validare tecniche alternative rapide e a basso costo da utilizzare come sostitutive o integrative delle analisi convenzionali. Nel presente studio sono state valutate le potenzialita del colore del suolo, basato su misure spettroradiometriche, combinato con l analisi statistica di regressione, per la predizione del contenuto di PCB. A tal fine, sono stati utilizzati 28 campioni di suolo, prelevati in un area industriale dismessa della provincia di Taranto ex MATRA , fortemente contaminata dallo sversamento di oli utilizzati come fluidi dielettrici, composti da una miscela di diversi congeneri di PCB. Per i predetti campioni sono state determinate le coordinate del colore in differenti sistemi colorimetrici. Attraverso analisi convenzionali di laboratorio, per gli stessi campioni sono stati determinati i contenuti di PCB diciotto congeneri e la loro somma oltre che di alogeni organici estraibili Extractable Organic Halogens, EOX . Per predire i valori di PCB e di EOX in funzione delle variabili del colore del suolo, e stata condotta un analisi statistica di regressione lineare semplice, dalla quale sono stati ottenuti modelli predittivi eccellenti R2>0.80 . Soil contamination with polychlorinated biphenyls PCBs is a major problem in several Italian industrial areas. e evaluation of the content and spatial distribution of these organic compounds is an essential pre requisite for the characterization and rehabilitation of contaminated sites. Conventional laboratory analyses, although useful and irreplaceable for a precise and detailed evaluation of the presence of these contaminants, are expensive and time consuming, thus not very suitable for investigation over large areas; hence, the need to develop/validate alternative rapid and low cost techniques, to use as substitutive or integrative to conventional analytical approaches. In this study, the potential of soil color based on spectrometric measurements, combined with regression analysis, for the prediction of PCBs content, were assessed. To this end, 28 soil samples were used, sampled in an abandoned industrial area of the province of Taranto ex MATRA , heavily contaminated by the spillage of oils used as dielectric fluids, containing a mixture of different PCBs congeners. The color coordinates in different color systems were determined for the afore mentioned samples. rough conventional laboratory analyses, the contents of PCBs eighteen congeners and their sum were determined for the same samples, as well as Extractable Organic Halogens EOX . To predict the PCB and EOX values as a function of soil color variables, a simple linear regression statistical analysis was performed, from which excellent predictive models were obtained R2>0.80 . 2 Published version Articolo in rivista SIGEA. 1591 5352 Geologia dell ambiente Geologia dell ambiente Geol. ambiente cirogaleone GALEONE CIRO natalialeone LEONE NATALIA vitofelice.uricchio URICCHIO VITO FELICE valeria.ancona ANCONA VALERIA antoniopasquale.leone LEONE ANTONIO PASQUALE |
