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L'analisi statistica spaziale e lo studio dei problemi di inquinamento ambientale

Informazioni tesi

  Autore: Matteo Carosi
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Università degli Studi di Pisa
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Commercio
  Relatore: Gilberto Ghilardi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 156

Scopo del presente lavoro è quello di analizzare alcuni problemi rilevanti per l'applicazione dei metodi statistici in campo ambientale, concentrandoci sullo studio dei dati relativi all'inquinamento. La parte della metodologia statistica che ci consente di affrontare tale argomento è la statistica spaziale. Si è avuto negli ultimi anni un crescente interesse nei confronti dello studio dei dati spaziali, i quali possono riguardare sia lo studio dell'assetto del territorio nel campo economico e sociale, sia, e ciò in tempi più recenti, quello dell'ecologia generale e della qualità dell'ambiente.
La statistica spaziale può essere definita come quella parte della metodologia che prende in esame le osservazioni statistiche tenendo conto della posizione in cui esse si manifestano in un determinato spazio, considerandole come le realizzazioni di variabili aleatorie disposte su una superficie (spazio a 2 dimensioni), oppure su uno spazio a 3 dimensioni.
Con il primo capitolo della tesi abbiamo voluto presentare i modelli probabilistici che vengono maggiormente utilizzati in campo ecologico, i diversi modi possibili di partizionamento territoriale ed infine due metodologie molto importanti per la rappresentazione dei dati spaziali: il metodo areale e il metodo delle distanze.
All'interno del secondo capitolo abbiamo introdotto l'importante concetto di contiguità spaziale, da cui derivano tutte le misure di autocorrelazione che abbiamo presentato.
Nel terzo capitolo abbiamo studiato i modelli temporali AR(m), MA(q) e ARMA(m,q) per le serie storiche, i modelli spaziali autoregressivi di ordine (l), a media mobile di ordine (p) e autoregressivi a media mobile di ordine (l,p) per le serie spaziali, e quelli spazio-temporali STAR(l,m), STMA(p,q) e STARMA(l,m;p,q) che ci consentono di analizzare sia l'aspetto diffusivo (spaziale) che quello evolutivo (temporale) del fenomeno considerato: l'inquinamento.
Concluderemo la tesi nel quarto capitolo con un esempio di analisi di dati relativi all'inquinamento atmosferico, che abbiamo ricavato dai bollettini che giornalmente vengono pubblicati dall'ARPAT (Azienda Regionale per la Protezione dell'Ambiente, Toscana). In particolare effettueremo un'analisi dell'autocorrelazione spaziale calcolando l'indice del conteggio dei legami e gli indici di Moran e di Geary, ovvero due degli indici più utilizzati in un campo di indagine come quello prescelto.
Al termine del nostro lavoro cercheremo di realizzare una previsione di tipo temporale sull'inquinamento atmosferico (inquinante ) e una previsione spaziale (inquinante) su alcuni comuni toscani.



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1 INTRODUZIONE Scopo del presente lavoro Ł quello di analizzare alcuni problemi rilevanti per l’applicazione dei metodi statistici in campo ambientale, concentrandoci sullo studio dei dati relativi all’inquinamento. La parte della metodologia statistica che ci consente di affrontare tale argomento Ł la statistica spaziale. L’analisi statistica dei fenomeni che riguardano un sistema territoriale pone dei problemi che di solito non si incontrano in altri campi di applicazione dei metodi statistici, sono state perci a tal fine sviluppate un insieme di tecniche di analisi spaziale (Lunetta, 1984). Si Ł avuto negli ultimi anni un crescente interesse nei confronti dello studio dei dati spaziali, i quali possono riguardare sia lo studio dell’assetto del territorio nel campo economico e sociale, sia, e ci in tempi piø recenti, quello dell’ecologia generale e della qualit dell’ambiente (Badaloni, 1983). La statistica spaziale pu essere definita come quella parte della metodo logia che prende in esame le osservazioni statistiche tenendo conto della posizione in cui esse si manifestano in un determinato spazio, considerandole come le realizzazioni di variabili aleatorie disposte su una superficie (spazio a 2 dimensioni), oppure su uno spazio a 3 dimensioni (Zani, 1992). La scienza economica a partire dai secoli XVIII e XIX ha cominciato a studiare le conseguenze del depauperamento progressivo delle risorse, ma non ha preso purtroppo in considerazione sin dall’inizio il problema della qualit ambientale. Quando perci negli ultimi decenni l’inquinamento ambientale si Ł manifestato in tutta la sua gravit , non siamo stat i pronti ad intervenire con quella tempestivit che invece sarebbe stata necessaria (G iovannetti, 1982). Per tale motivo l’uomo si trova oggi costretto a far fronte alle diverse forme di inquinamento idrico, atmosferico e del suolo che si sono andate diffondendo. Con il primo capitolo della tesi abbiamo voluto presentare i modelli probabilistici che vengono maggiormente utilizzati in campo ecologico, i diversi modi possibili di partizionamento territoriale ed infine due metodologie molto

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Parole chiave

autocorrelazione
campionamento areale
contiguità
kriging
metodo dei momenti
modelli autoregressivi
spss
stima massima verosimiglianza
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