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Applicazione di tecniche di analisi statistica multivariata allo studio degli acquiferi del Milanese

Informazioni tesi

  Autore: Chiara Zanotti
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2013-14
  Università: Università degli Studi di Milano - Bicocca
  Facoltà: Scienze Ambientali
  Corso: Scienze e tecnologie per l'ambiente e il territorio
  Relatore: Letizia Fumagalli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 137

Scopo del presente progetto di tesi è un'analisi esplorativa dei dati di qualità degli acquiferi del milanese. Contestualmente si è scelto di testare anche in ambito idrogeologico l'uso delle oramai sempre più diffuse tecniche di analisi multivariata.
La prima fase, di sintesi, è consistita in una riduzione del numero di variabili tramite Factor Analysis (FA). Questa tecnica, fondata sullo studio delle correlazioni tra i descrittori chimici disponibili, permette di individuare un numero ristretto di fattori latenti in grado di spiegare la maggior parte della variabilità dei dati, tralasciandone quindi solo una percentuale trascurabile. La struttura di tali fattori permette già di per sé di ricavare informazioni specifiche sui dati e di individuare, tramite la loro interpretazione, tipologie specifiche di contaminazione e plausibilmente di fare ipotesi sulla loro sorgente.
I fattori individuati nella prima fase sono stati la base di partenza per ricavare ulteriori informazioni dal dataset tramite l’applicazione di altre tecniche di analisi. Tramite la Cluster analysis (svolta in questo studio con la tecnica K-Means) è stato possibile individuare nelle singole misure profili comuni di distribuzione spaziale e temporale degli inquinanti. L’elaborazione di Self Organizing Map (Mappe di Kohonen) ha permesso invece di indagare la naturale distribuzione dei dati in termini di similarità e diversità; queste due analisi costituiscono il secondo step del presente studio. Nell’ultima fase del lavoro di tesi ci si è invece avvalsi di tecniche di analisi multicriteri per il supporto alle decisioni (MCDM) allo scopo di elaborare indici che evidenziassero la qualità dell’acqua emunta dai vari pozzi (sotto forma di un ordinamento migliore-peggiore – rank analysis) sulla più recente finestra temporale 2011-2012-2013. Sono stati elaborati parallelamente due ordinamenti: sulla base dei factor scores legati a solventi e BTEX da un lato, fitofarmaci dall’altro. Per entrambi sono riportati indici elaborati secondo le funzioni di desiderabilità, utilità e dominanza.

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Extended abstract L’approvvigionamento idrico della città di Milano avviene tramite un sistema di pozzi di captazione dell’acqua di falda, che fanno capo a 27 stazioni di rilancio. Ogni stazione opera attraverso 12 - 24 pozzi, per un totale di circa 400. L’intero sistema è gestito dall’ente MM (Metropolitana Milanese) responsabile anche dell’estesa rete di monitoraggio sia dell’acqua di falda che di quella distribuita nella rete a seguito dei trattamenti di potabilizzazione. Scopo del presente progetto di tesi è l’analisi esplorativa dei dati di qualità dell’acqua di falda, resi disponibili dalla rete di monitoraggio gestita da MM. La distribuzione spaziale dei pozzi, e le diverse caratteristiche di ciascuno di essi fanno sì che l’acqua emunta presenti caratteristiche chimiche variabili; ulteriore variabilità è introdotta su scala temporale dall’andamento della falda e da una serie di fenomeni meteorologici, chimico-fisici e biologici. La struttura dei dati di monitoraggio chimico risulta quindi particolarmente complessa: essi consistono in campioni prelevati negli anni 2007-2013 in punti diversi del territorio di interesse (il comune di Milano) e a diverse profondità e comprendono un numero molto significativo di parametri. Per lo studio di un dataset di tale natura si è ritenuto opportuno avvalersi del potere di sintesi di tecniche di analisi multivariata. Esse offrono infatti la possibilità di sintetizzare in modo efficace l’informazione ridondante, descrivendo i dati attarverso un numero ridotto di variabili. L’approccio, essenzialmente di tipo “bottom-up” (ovvero basato sulle misure disponibili, senza aver definito a priori un modello dinamico), consente di ricavare i

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Parole chiave

reti neurali
factor analysis
statistica multivariata
acquiferi milano
rank analysis

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