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8 Conclusioni
Il presente lavoro di tesi ha avuto come obiettivo quello di rappresentare ed interpretare l’inquinamento atmosferico su scala regionale; avendo a disposizione dati ricavati dalle centraline della rete di monitoraggio della Regione Toscana, si è potuto stimare la variabilità dell’inquinamento a livello regionale. Per far questo è stato indispensabile utilizzare tecniche di interpolazione spaziale dei dati che avessero la capacità di svincolare il dato dalla propria natura puntuale; tali tecniche stimano i livelli di concentrazione anche dove non sono presenti punti di misura, associando così al dato stimato un certo grado di variabilità e incertezza.
Inoltre si è sviluppato un metodo che ci permette di stimare le linee di isoconcentrazione di un inquinante, potendo stabilire quali delle centraline presenti siano superflue e in che zone ne servirebbero altre dal punto di vista della rappresentatività spaziale delle misure.
La variabilità del dato, che nella realtà è causata da svariati fattori, può comunque essere presa in considerazione e interpretata, con un attento e complesso studio del territorio. A questo scopo la metodologia proposta tramite l’utilizzo di sistemi informativi territoriali, algoritmi ci calcolo ed i risultati dell’applicazione delle tecniche di interpolazione proposte hanno permesso di stabilire l’entità di questa variabilità.
Pertanto il metodo di analisi ed elaborazione dei dati di Q.A. può essere utilizzato come supporto alle decisioni di pianificazione territoriale poiché permette di conoscere l’andamento dell’inquinamento a livello locale e regionale con individuazione di quelle che sono le aree critiche; consente di selezionare un insieme di punti di monitoraggio che permettano di sfruttare al meglio la rappresentatività spaziale delle misure in base alla tecnica di interpolazione usata; permette di individuare le fonti della
246 variabilità associata al dato e di ridurla in modo da ottenere una stima dell’inquinamento sempre più vicina alla realtà.
Possibili sviluppi e approfondimenti riguardano l’approfondimento dello studio del territorio per inserire nel metodo altri sistemi di interpretazione e stima della variabilità del dato, di valutare più approfonditamente la variabilità temporale del dato e di estendere le elaborazioni anche ad altri parametri inquinanti.
