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

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.