esempio numero 1

Figura 76 – punto dell’esempio 1 selezionato sulla mappa

Come si può notare il valore della funzione è medio, questo perché:

• abbiamo scelto un punto in centro città, quindi c’è troppa popolazione locale nei dintorni quindi l’indicatore di “lontananza da popolazione da un apporto pressoché nullo.

• La distanza su percorso per il raggiungimento degli sbocchi si mantiene su un valore medio.

• Sempre medio è anche il valore della distanza da vettore.

• Siamo abbastanza distanti dalle zone a rischio ambientale, quindi questo indicatore presenta un valore medio alto.

CAPITOLO 8 – Trattazione di un caso concreto

8.5.2 esempio numero 2

Figura 79 – punto dell’esempio 2 selezionato sulla mappa

In questo punto il valore è medio basso, questo è dovuto al fatto che: • Abbiamo un bosco vicino, questo abbassa il valore dell’indicatore

sull’inquinamento.

• Abbiamo un valore medio nella quantità di popolazione vicina • Medio è il valore della distanza dagli sbocchi.

• Il valore dei maschi attivi è medio alto. • Medio è il valore della distanza da vettori.

CAPITOLO 8 – Trattazione di un caso concreto

8.5.3 esempio numero 3

Figura 82 – punto dell’esempio 3 selezionato sulla mappa

Questo esempio porta un valore bassissimo in quanto:

• il punto scelto è in prossimità di un vincolo ambientale, quindi uno di cinque indicatori è nullo.

• siamo in piena città, quindi abbiamo molta popolazione nei dintorni, di conseguenza l’altro indicatore sull’inquinamento porta un valore basso o addirittura nullo.

• Il porto e i caselli autostradali sono lontani, quindi anche l’indicatore sugli sbocchi porta un valore molto basso.

• I vettori sono ad una distanza media. • Il valore dei maschi attivi è alto.

CAPITOLO 8 – Trattazione di un caso concreto

8.5.4 esempio numero 4

Figura 85 – punto dell’esempio 4 selezionato sulla mappa

Figura 86 – coordinate geografiche del punto dell’esempio 4

Questo punto ha un valore basso in quanto:

• è un punto preso nel mezzo nel mezzo della zona residenziale, quindi ha molta popolazione intorno (valore molto basso o nullo)

• Ha vincoli paesaggistici e zone boschive ad una distanza media. • Buono il valore della popolazione attiva

• Media distanza dai vettori • Media distanza dagli sbocchi.

Conclusioni

Conclusioni

In questa tesi abbiamo dimostrato che allo stato tecnologico attuale, è possibile un salto qualitativo nelle analisi territoriali per il geomarketing e il marketing territoriale.

Come gia espresso, agli attuali metodi esistenti basati sulla semplice statistica, abbiamo contrapposto un metodo basato su informazioni geografiche.

Abbiamo spostato l’unità di misura della nostra analisi dall’intero comune al generico punto all’interno di esso; inoltre le quantità calcolate per singolo punto non dipendono più dai confini amministrativi entro cui è sito tale punto ma dipendono da tutto il territorio nelle sue vicinanze.

Gli obiettivi della nostra tesi, come gia riferito nei primi capitoli, possono riassumersi in due punti:

• Creazione di un linguaggio di definizione per indicatori geografici; • Analisi geografica di un territorio a partire da un set definito di indicatori. Questi due obiettivi sono stati ambedue soddisfatti dalla nostra applicazione software.

Per il primo punto è stato scelto un approccio a finestre, molto più intuitivo da utilizzare ed esente da errori di sintassi da parte dell’utente rispetto ad un approccio testuale in cui l’utente si trova costretto ad imparare una sintassi.

Per questo primo obiettivo, non ci sono state difficoltà particolari in fase di implementazione, in quanto l’unica difficoltà riscontrabile è una difficoltà concettuale nella definizione degli indicatori per l’analisi di un caso reale (difficoltà demandata all’utente finale che deve sapere come definire la realtà che vuole modellare).

Per il secondo punto, è stato scelto un approccio non interattivo con l’intento di sfruttare le potenzialità forniteci dal software utilizzato.

Difficoltà implementative sono sorte soprattutto per il calcolo delle distanze su percorso, una novità rispetto alle analisi pre-esistenti e sono state risolte mediante l’utilizzo di una libreria per il calcolo di cammini minimi su grafi pesati (pathfinder).

La parte più difficile del nostro lavoro è stata il trovare un insieme dati adeguato al nostro scopo; più ampio ed eterogeneo è il set di dati che abbiamo a disposizione, più diventano complessi gli indicatori esprimibili e di conseguenza più diventano aderenti alla realtà i risultati ottenibili in fase di analisi.

Col piccolo insieme di dati a nostra disposizione, siamo comunque riusciti a soddisfare le richieste di un caso concreto e complesso (come espresso nel capitolo 8).

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