Scheda di dettaglio – i prodotti della ricerca
| Dato | Valore |
|---|---|
| Title | Utilizzo di tecniche di analisi multivariata per la definizione ed il monitoraggio di zone interessate da fenomeni di degrado del suolo nell'Area di Crisi Ambientale Taranto |
| Abstract | L'integrazione di fonti eterogenee di dati rappresenta una delle sfide piu? interessanti nella gestione di aree vaste, come quelle interessate da fenomeni di soil degradation quali la contaminazione. Attraverso l'analisi integrata di big data e? possibile inferire informazioni, partendo da misure puntuali di diversi parametri ambientali, per definire strategie di gestione del territorio. Nell'ambito delle attivita? svolte dal CNR-IRSA con il Commissario Straordinario per gli interventi urgenti di bonifica, ambientalizzazione e riqualificazione di Taranto e? stata proposta una metodologia per la discretizzazione di zone a diverso livello compromissione della matrice suolo. A tal fine e? stato utilizzato un geodatabase, relativo a 268 punti di prelievo dell'Area di Crisi Ambientale di Taranto (564 km2). I campioni di suolo sono stati analizzati mediante analisi chimiche, spettroradiometriche e biomolecolari al fine di individuare possibili omogeneita? di contaminazione. Attraverso una cluster analysis gerarchica e dall'analisi del conseguente dendrogramma e? stato possibile individuare il numero ottimale di clusters, che e? risultato essere uguale a 3. Individuato il numero di clusters soggiacente alla matrice dei dati sono stati applicati due metodi di clustering (k- means; clustering gerarchico). L'analisi multivariata e? stata effettuata su diversi sub-set di dati, analizzando i contaminanti per classi: composti organici e inorganici (metalli pesanti). Dall'interpretazione dei clusters e? stato possibile definire un livello di attenzionabilita? dei punti di campionamento ed importando in un GIS i valori puntuali e? stata suddivisa l'intera area ripartendola in sub-aree di "presunta omogeneita?" mediante "poligoni di Voronoi". I risultati ottenuti esprimono un elevato livello di coerenza interna dei dati, evidente anche rispetto ai soli risultati chimici. Pertanto, i dati spettroradiometrici e biomolecolari, si confermano essere funzionali all'implementazione di metodologie per una rapida individuazione dei livelli di degrado del suolo. La proposta metodologica e? risultata essere utile per individuare zone con diverse priorita? di intervento e potrebbe essere integrata anche con ulteriori tipologie di dati. Partendo dal modello proposto, infatti, si potrebbe implementare, mediante tecniche di machine learning, un "Sistema Esperto" capace di discretizzare l'area di interesse considerando analisi multilivello fornendo degli "alert" rispetto alle variabili considerate. |
| Source | Hub Tecnologica Campania - Remtech, Napoli, 4-5 giugno 2020 |
| Keywords | soil degradationbig datageodatabasecluster analysis |
| Year | 2020 |
| Type | Abstract in atti di convegno |
| Authors | C. Galeone, C. Massarelli, V.F. Uricchio, V. Corbelli |
| Text | 439461 2020 soil degradation big data geodatabase cluster analysis Utilizzo di tecniche di analisi multivariata per la definizione ed il monitoraggio di zone interessate da fenomeni di degrado del suolo nell Area di Crisi Ambientale Taranto C. Galeone, C. Massarelli, V.F. Uricchio, V. Corbelli CNR IRSA; ARPA Puglia; Commissario Straordinario Bonifiche Il contributo dell innovazione scientifica ed amministrativa verso la riforma del settore delle bonifiche V. F. Uricchio, S. Paparella Published version Hub Tecnologica Campania Remtech Napoli 4 5 giugno 2020 Nazionale Contributo L integrazione di fonti eterogenee di dati rappresenta una delle sfide piu interessanti nella gestione di aree vaste, come quelle interessate da fenomeni di soil degradation quali la contaminazione. Attraverso l analisi integrata di big data e possibile inferire informazioni, partendo da misure puntuali di diversi parametri ambientali, per definire strategie di gestione del territorio. Nell ambito delle attivita svolte dal CNR IRSA con il Commissario Straordinario per gli interventi urgenti di bonifica, ambientalizzazione e riqualificazione di Taranto e stata proposta una metodologia per la discretizzazione di zone a diverso livello compromissione della matrice suolo. A tal fine e stato utilizzato un geodatabase, relativo a 268 punti di prelievo dell Area di Crisi Ambientale di Taranto 564 km2 . I campioni di suolo sono stati analizzati mediante analisi chimiche, spettroradiometriche e biomolecolari al fine di individuare possibili omogeneita di contaminazione. Attraverso una cluster analysis gerarchica e dall analisi del conseguente dendrogramma e stato possibile individuare il numero ottimale di clusters, che e risultato essere uguale a 3. Individuato il numero di clusters soggiacente alla matrice dei dati sono stati applicati due metodi di clustering k means; clustering gerarchico . L analisi multivariata e stata effettuata su diversi sub set di dati, analizzando i contaminanti per classi composti organici e inorganici metalli pesanti . Dall interpretazione dei clusters e stato possibile definire un livello di attenzionabilita dei punti di campionamento ed importando in un GIS i valori puntuali e stata suddivisa l intera area ripartendola in sub aree di presunta omogeneita mediante poligoni di Voronoi . I risultati ottenuti esprimono un elevato livello di coerenza interna dei dati, evidente anche rispetto ai soli risultati chimici. Pertanto, i dati spettroradiometrici e biomolecolari, si confermano essere funzionali all implementazione di metodologie per una rapida individuazione dei livelli di degrado del suolo. La proposta metodologica e risultata essere utile per individuare zone con diverse priorita di intervento e potrebbe essere integrata anche con ulteriori tipologie di dati. Partendo dal modello proposto, infatti, si potrebbe implementare, mediante tecniche di machine learning, un Sistema Esperto capace di discretizzare l area di interesse considerando analisi multilivello fornendo degli alert rispetto alle variabili considerate. Analisi multivariata Analisi multivariata.pdf Abstract in atti di convegno vitofelice.uricchio URICCHIO VITO FELICE carmine.massarelli MASSARELLI CARMINE |