Asia: implementazione Tarip, ammesso a finanziamento il progetto Trust

L’Asia comunica che il progetto ‘Trust’, acronimo di InfrasTruttura per il monitoRaggio Urbano e per la geStione dinamica della flotta a supporto dell’implementazione della Tarip (Tariffa puntuale sui rifiuti), è stato ammesso a finanziamento di un importo di circa 326mila euro.

Presentato nell’ambito dei bandi a cascata per le imprese – Linea A Mezzogiorno – emanati dagli spoke dell’Ecosistema Nodes, l’intervento di cui l’Azienda è capofila gode del partenariato della start up Tyche, una pmi innovativa attiva nel settore della trasformazione digitale green e sostenibile, e di Officine Sostenibili, impresa specializzata nei servizi di consulenza sugli aspetti amministrativi, normativi e tecnici relativi al mondo dell’igiene urbana.

Il progetto si baserà sulla gestione dinamica ed ecosostenibile della flotta degli automezzi impiegati per la raccolta dei rifiuti, sul monitoraggio urbano e sugli strumenti normativi di supporto alla definizione di un modello di tariffazione incentivante per l’adozione della Tarip (i cittadini potranno pagare la tassa sui rifiuti concretamente prodotti e non più in relazione ai metri quadrati dell’abitazione).

In pratica, gli automezzi saranno utilizzati anche come supporto mobile per stazioni di monitoraggio urbano realizzate mediante piattaforme multifunzionali in grado di fornire informazioni utili circa la qualità dell’aria e altri parametri chimico-fisici di interesse, incluso lo stato di salute delle strade.

Gli obiettivi che ‘Trust’ si pone sono di contribuire direttamente a ridurre il consumo dei carburanti e, di conseguenza, l’emissione di CO2 e di altri agenti inquinanti in atmosfera da parte degli automezzi per la raccolta dei rifiuti; supportare gli enti preposti (Arpac, amministrazione comunale e provinciale) nel mantenere bassi i livelli degli indicatori di qualità dell’aria; fornire un contributo indiretto ad incentivare la raccolta differenziata ed a ridurre la produzione di rifiuto secco residuo.