Caratterizzazione della distribuzione del radon (in aria) sul territorio della regione Emilia-Romagna, mediante simulazione geostatistica autoregressiva di fai-k

5 Premessa Tutte le misure relative a fenomeni fisici interessano una piccola porzione dello spazio di lavoro, mentre in genere sono necessarie informazioni anche in punti dove non disponiamo di alcuna rilevazione. Data l’impossibilità di effettuare misure in modo continuo, sia per i costi che esse rappresentano sia per svariate difficoltà tecniche, è necessaria un’elaborazione corretta dei dati disponibili. La Geostatistica propone diversi metodi di analisi dei dati, tutti rivolti a fornire indicazioni utili agli addetti ai lavori di molti settori applicativi. Lo studio di metodologie in grado di migliorare il processo di selezione di georisorse, quali riserve ed aree potenzialmente inquinate, si è sviluppato passando dai ben noti modelli stimati ai più recenti modelli simulati. Se da un lato i vari tipi di “stimatori” hanno la caratteristica di minimizzare l’errore di stima, dall’altro presentano il ben noto problema di “troncamento delle code”, effetto che riduce il campo di applicazione a quei casi in cui il rispetto della variabilità spaziale "vera" non è strettamente necessario. Lo studio di fenomeni fisici complessi, come ad esempio il flusso di un fluido attraverso un mezzo poroso, richiede un modello simulato, cioè caratterizzato da una dispersione che si discosti il meno possibile da quella reale, e non un modello stimato, nonostante quest’ultimo presenti un errore minimo e mediamente nullo. Nell’ambito della Geostatistica Stazionaria, numerosi sono i metodi di costruzione di modelli simulati. Le Funzioni Aleatorie Intrinseche di ordine k sono nate per poter superare i problemi connessi allo studio di fenomeni fisici in cui l’ipotesi di stazionarietà non è plausibile, come ad esempio la quota del top di un giacimento di idrocarburi o il piano di una faglia, che normalmente presentano tutt’altro che un andamento stazionario (a media costante nello spazio). Riconosciuta l’importanza delle FAI-k per la risoluzione di quei problemi che presentano un trend sistematico (derive), nasce l’esigenza di trovare e sperimentare nuove tecniche di