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

Estratto della Tesi di Chiara Zanotti

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Introduzione sullo stato delle acque sotterranee, ARPA) puntando ad identificarne i plume di contaminazione. Le analisi statistiche utilizzate in questo studio consentono una visione integrata e multivariata del sistema, basata sull’individuazione dei fattori latenti (es. medesima origine, analoghe caratteristiche di mobilità ambientale e caratteristiche chimiche) che sottendono alle variabili chimiche e che ne spiegano la variabilità sul territorio. L’approccio, essenzialmente di tipo “bottom-up” (ovvero basato sulle misure disponibili, senza l’elaborazione di un modello concettuale dinamico), utilizzando strumenti appartenenti alla famiglia delle tecniche chemometriche, consente di ricavare informazioni sul tipo di contaminazioni presenti, sulla loro evoluzione nel tempo e sulle tipologie di sorgente inquinante che potrebbero averle determinate, La prima fase, di sintesi, consiste 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, tralasciando quindi una percentuale ridotta di varianza generalmente considerata trascurabile (Williams et al., 2012). 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 la loro plausibile sorgente. Permette inoltre di quantificare l’importanza di ciascuno di essi rispetto alla totale variabilità dei dati, di identificare quindi quelli di maggiore rilievo. L’approccio tradizionale punta ad esaminare il maggior numero possibile di variabili singole, studiandone andamenti temporali e spaziali. Questo approccio particolarmente laborioso porta talvolta all’esigenza, in fase di elaborazione dei dati, di raggruppare le variabili chimiche in famiglie di contaminanti accumunate generalmente sulla base della tipologia di sorgente. Questo studio permette invece di identificare fattori latenti in grado di raggruppare al loro interno variabili tra loro correlate, prescindendo da una suddivisione a priori, ed elaborando invece una più efficace sintesi dei dati fondata sull’informazione che essi stessi portano. I fattori di contaminazione individuati nella prima fase sono stati ulteriormente indagati attraverso tecniche di segmentazione (Cluster Analysis, Self Organizing Maps) finalizzati ad 2
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Applicazione di tecniche di analisi statistica multivariata allo studio degli acquiferi del Milanese

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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

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Parole chiave

reti neurali
factor analysis
statistica multivariata
acquiferi milano
rank analysis

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