Gestire l'impatto dell'inquinamento
luminoso e acustico di laghi, fiumi e mari e difendere la
biodiversità dei sistemi acquatici. Sono gli obiettivi del nuovo
progetto AquaPlan che ha preso il via nel 2024 con un
finanziamento europeo di circa 2,6 milioni di euro. Fino al
2027, spiega una nota, l'Università di Pisa coordinerà un
partenariato internazionale con lo scopo di studiare gli impatti
e suggerire soluzioni per mitigare questi tipi di inquinamento.
"Negli ultimi decenni sappiamo di più sugli impatti
dell'inquinamento luminoso e acustico (Light and noise lollution
- Lnp) sulla biodiversità acquatica - spiega Elena Maggi docente
di Ecologia al dipartimento di biologia dell'Università di Pisa
e coordinatrice del progetto -. Tuttavia, non conosciamo ancora
bene gli effetti combinati di questi fenomeni su larga scala e
per lunghi periodi di tempo; grazie ad AquaPlan vogliamo colmare
questa lacuna". Il campo di azione del progetto è molto ampio,
dal Mare del Nord al Mediterraneo, fino al Mar Rosso. Saranno
studiate, ad esempio, le coste rocciose del Devon e della
Cornovaglia nel sud-ovest del Regno Unito, zone caratterizzate
da livelli contrastanti di inquinamento luminoso e acustico. Per
determinare l'impatto a lungo termine sulle macroalghe e sulle
piante acquatiche (come la Posidonia oceanica) saranno
monitorati due habitat costieri lungo le coste liguri e toscane,
dall'isola di Capraia alle Secche della Meloria. Ancora più a
sud, i livelli di inquinamento acustico e luminoso saranno
valutati in città costiere come Eilat (Israele) e Aqaba
(Giordania), caratterizzate da una popolazione di decine di
migliaia di persone e da complessi industriali lungo i litorali,
porti commerciali, militari e turistici per navi da diporto.
Fiumi ed estuari saranno invece al centro delle indagini nei
Paesi Bassi, dove si analizzerà in particolare il passaggio dei
pesci migratori in riferimento a punti critici quali chiuse o
sbarramenti. Non ultimi i laghi in Germania, dove verranno
utilizzati sistemi video ad alta risoluzione combinati con
strumenti di riconoscimento delle immagini ad alto rendimento
attraverso l'uso di Intelligenza Artificiale, per monitorare i
movimenti dello zooplancton.
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