Negli ultimi anni sono state condotte dalle agenzie ambientali numerose campagne di misura volte a rilevare le concentrazioni di radon all’interno delle abitazioni e dei luoghi di lavoro con lo scopo di stimare l’esposizione ed identificare le aree a maggior probabilità di elevate concentrazioni di radon. A tale fine vengono spesso calcolate delle statistiche aggregate della concentrazione di radon indoor per le aree di interesse, ad esempio i comuni o le province. Le rilevazioni indoor sono naturalmente clusterizzate nello spazio dato che gli edifici presentano delle aggregazioni sul territorio. Inoltre le campagne di monitoraggio sono spesso disegnate in modo intenzionalmente preferenziale con una forte tendenza ad infittire le misurazioni nelle aree più esposte. La natura clusterizzata e/o preferenziale del campionamento, può impattare negativamente sulle usuali procedure di stima con effetti che vanno da inefficienze, più o meno marcate, a distorsioni sistematiche anche rilevanti. In questo lavoro, tramite un ampio studio di simulazione, è stato valutato un metodo per correggere le distorsioni indotte dalla preferenzialità del campionamento e la sua performance è stata confrontata con quella di altri metodi di stima che, sebbene usualmente utilizzati, non tengono conto di questo aspetto. I risultati ottenuti mostrano come le procedure usuali possano produrre stime anche ampiamente errate in presenza di disegni campionari preferenziali, mentre il metodo qui discusso è molto meno influenzato da questo aspetto e, in tali circostanze, risulta essere quindi preferibile. Le procedure considerate sono state applicate ai dati delle campagne di misura del radon indoor condotte da ARPA Lombardia nel 2003-04 (IReR, 2010, Borgoni et al. 2010) e 2009-2010 (Alberici et al. 2011) per stimare le concentrazioni medie di alcune province lombarde particolarmente significative
Borgoni, R., de Bartolo, D. (2012). L’influenza di un disegno campionario preferenziale sulle statistiche aggregate per aree territoriali: il caso delle campagne di misura della concentrazione di radon indoor in Lombardia. BOLLETTINO AIRP.
L’influenza di un disegno campionario preferenziale sulle statistiche aggregate per aree territoriali: il caso delle campagne di misura della concentrazione di radon indoor in Lombardia
BORGONI, RICCARDO;
2012
Abstract
Negli ultimi anni sono state condotte dalle agenzie ambientali numerose campagne di misura volte a rilevare le concentrazioni di radon all’interno delle abitazioni e dei luoghi di lavoro con lo scopo di stimare l’esposizione ed identificare le aree a maggior probabilità di elevate concentrazioni di radon. A tale fine vengono spesso calcolate delle statistiche aggregate della concentrazione di radon indoor per le aree di interesse, ad esempio i comuni o le province. Le rilevazioni indoor sono naturalmente clusterizzate nello spazio dato che gli edifici presentano delle aggregazioni sul territorio. Inoltre le campagne di monitoraggio sono spesso disegnate in modo intenzionalmente preferenziale con una forte tendenza ad infittire le misurazioni nelle aree più esposte. La natura clusterizzata e/o preferenziale del campionamento, può impattare negativamente sulle usuali procedure di stima con effetti che vanno da inefficienze, più o meno marcate, a distorsioni sistematiche anche rilevanti. In questo lavoro, tramite un ampio studio di simulazione, è stato valutato un metodo per correggere le distorsioni indotte dalla preferenzialità del campionamento e la sua performance è stata confrontata con quella di altri metodi di stima che, sebbene usualmente utilizzati, non tengono conto di questo aspetto. I risultati ottenuti mostrano come le procedure usuali possano produrre stime anche ampiamente errate in presenza di disegni campionari preferenziali, mentre il metodo qui discusso è molto meno influenzato da questo aspetto e, in tali circostanze, risulta essere quindi preferibile. Le procedure considerate sono state applicate ai dati delle campagne di misura del radon indoor condotte da ARPA Lombardia nel 2003-04 (IReR, 2010, Borgoni et al. 2010) e 2009-2010 (Alberici et al. 2011) per stimare le concentrazioni medie di alcune province lombarde particolarmente significative
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