Rapporto finale - Metodologie di Monitoraggio dell ... - Momar

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Tali mappe permettono sia un confronto visivo sia con metodi di comparazione di tipo statistico. Il risultato del confronto statistico può essere fornito in termini sia di grafici comparativi che di parametri come per esempio MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error) e MBE (Mean Bias Error). In particolare MAE, RMSE e MBE normalizzati sono definiti da: N N 1 MAE y ~ 1 i yi ~ yi N i1 N i1 N N 1 2 1 RMSE ( y ~ i yi ) ~ yi N i1 N i1 N N 1 1 MBE ( y ~ i yi ) ~ yi N i1 N i1 dove N è il numero di dati, mentre yi e ỹi sono i valori dei due modelli da confrontare rispettivamente. L’MAE misura la grandezza media degli scostamenti tra i dati che si stanno confrontando, senza considerare la direzione di tali scostamenti, inoltre pesa tutti gli scostamenti allo stesso modo. L’MAE fornisce quindi informazioni sulla correttezza di un modello: più piccolo è il valore ottenuto, migliori sono i dati ricavati. L’MAE non differenzia tra sovra- e sotto-stima. L’RMSE misura la grandezza media degli scostamenti tra i dati che si stanno confrontando, senza considerare la direzione di tali scostamenti. Poiché tali scostamenti vengono elevati al quadrato prima di essere mediati, l’RMSE pesa maggiormente i grandi scostamenti. L’MAE e l’RMSE possono essere usati insieme per valutare la varianza tra gli scostamenti individuali tra i dati: maggiore è la loro differenza, maggiore è la varianza. L’RMSE è sempre maggiore o uguale all’MAE; se sono uguali, gli scostamenti hanno tutti la stessa ampiezza. Anche l’RMSE non differenzia tra sovra- e sotto-stima. L’MBE misura la grandezza media degli scostamenti tra i dati che si stanno confrontando, tenendo conto della direzione di tali scostamenti. Anche l’MBE fornisce informazioni sulla correttezza di un modello. Un valore positivo vuol dire che i dati da validare rappresentano una sovrastima, viceversa nel caso di un valore negativo. Inoltre, più piccolo è il valore ottenuto, migliori sono i dati ricavati. Gli indicatori normalizzati definiti sopra possono anche essere espressi in percentuale. Il calcolo e l’analisi combinata di questi indicatori permette una valutazione dell’accordo tra i dati. Quanto detto vale per valori scalari (modulo della velocità, temperatura, salinità, …); per quanto riguarda la direzione delle correnti, esprimibile tramite valori angolari, è necessario utilizzare analoghi parametri e grafici di tipo circolare. Un esempio di comparazione tra il modello TuscanyROMS del LaMMA e Mars3dCorse dell'IFREMER sul canale di Corsica è riportato nel seguito. In particolare in Figura 4.27 sono messe a confronto le mappe di corrente sul 358
canale di Corsica, corrispondenti ad uno dei giorni della campagna MELBA, ricavate dai due modelli. Figura 4. 27 Mappe di corrente superficiale sul canale di Corsica (TuscanyROMS/Mars3dCorse). Come si osserva già nelle mappe ed è confermato dagli scatter plot riportati in Figure 4.28, 4.29 e 4.30, non si ha un buon accordo tra i due modelli (in caso di accordo i punti dovrebbero essere concentrati attorno alle linee continue). Questo è evidenziato anche dagli alti valori dei parametri statistici riportati in Tabella 4.1. 359
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In ricordo del collega Nicolas Ganz
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linguaggio comune indispensabile pe
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Il progetto MOMAR si propone di dar
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Il modello di governance nella rete
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La governance multilivello nell’e
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dettagliata gli effetti negativi ch
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pubblico sul valore dell’economia
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entro il 2016, avvio del programma
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il suo sviluppo sia sostenibile. A
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l’Ambiente, Eurostat, DG Mare, DG
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grado di valutare le caratteristich
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CASO STUDIO: IL RUOLO DELLE REGIONI
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inserite anche nel programma Marco
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LA SFERA PUBBLICA Gli attori pubbli
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canale per creare sempre maggiori c
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L’INFLUENZA DELLE REGIONI SULLE P
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enefici che ne deriveranno anche in
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Le aree marine protette in Italia s
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• cavi e condotti sottomarini (pe
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Le risposte della società atte a p
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globicefalo, di grampo, di tursiope
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COMPONENTI IMPATTATE MODALITA' D'IM
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3.4- L’utilizzo del metodo DPSIR
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DENPMINAZIONE Caratterizzazione del
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La Regione Toscana controlla la qua
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4.5 Bibliografia 4) SPERIMENTAZIONE
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per programmi di monitoraggio final
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1- Stazione esterna al Porto di Liv
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Biomarker indagati Per questa ricer
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all’esterno del Porto di Livorno
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elevata biodisponibilità di rame n
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Per quanto riguarda i biomarker bas
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Rapporto sperma/uovo Vengono prelev
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Prove a diverse temperature I risul
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In fig. 4 sono riportate, sempre in
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Confrontando le concentrazioni dei
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prescindere dal perfezionamento del
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attività industriali ed artigianal
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affrontare lo studio della speciazi
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procedura di estrazione e al suo im
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Step I: Frazione scambiabile e lega
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PIOMBO Step 1 Step 2 Step 3 VALORE
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Staz. 1, Cogoleto: speciazione di c
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Staz. 8, davanti alla foce del fium
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Percentuali di Cr nelle singole fra
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Risultati I risultati relativi alla
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possibili relazioni tra accumulo e
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4.2.3 Saggi ecotossicologici sui su
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Piombino: PI 5 (porto) e PI 8 (a la
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Elaborazioni dei dati Il saggio bio
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Tab. 2. Scala di tossicità relativ
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Hediste diversicolor Gli organismi
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Paracentrotus lividus In tabella 7
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quantificati degli degli EC20 EC20
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Tab. 13. Risultati della tossicità
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4.2.4 Valutazione della tossicità
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Dieci zone (Bastia, Ajaccio, Livorn
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Tavola 1: Sintesi dei risultati del
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Tino Tino Rossi, Rossi, e la e la d
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Figura 7: 7: Tossicità dei dei sed
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A B C Figura 13: Tossicità dei sed
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- La cartografia della tossicità n
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media calcolata per il periodo di u
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ambientali presenta un diametro mol
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questo modo problemi di matrice leg
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campionamento istantaneo non può e
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4.3.7 Materiali e metodi A-Composti
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Strumentazione: Per la purificazion
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Determinazione strumentale degli id
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Isola dell’Asinara. I principali
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Sedimenti Asinara Figura 7. Metalli
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2. Arcipelago di La Maddalena I cam
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Acqua 262
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3-Golfo di Olbia- Isola di Tavolara
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Area costiera sud-occidentale (Port
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Figura 17. Metalli e idrocarburi po
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Acqua Figura 19. Campionamento pass
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6.Golfo di Cagliari I campionamenti
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Acqua 278
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Figura 22. Metalli e IPA nei sedime
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Per quanto riguarda l’area di La
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3.3.9. Ringraziamenti Nella realizz
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specialmente se integrato con lo st
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Barghigiani, C., and De Ranieri, S.
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Danovaro R. (2000) - Benthic microb
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Galgani, F., Senia, J. , Guillou, J
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Losi, M.E., Amrhein, C., and Franke
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Quiniou, F., His, E., Delesmont, R.
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Twiss, M.R., and Moffett, J.W. (200
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Modellistica idrodinamica Carlo Bra
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talvolta utilizzati nella pratica,
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atmosferico a sua volta caratterizz
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Questo algoritmo ha mostrato ottime
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L’applicazione Oil Spill È stata
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(in particolare l’Allegato I, All
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. data del prelievo relativa alla s
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int int int int GetAllSitesFull F
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Restituisce oggetti del tipo: 3 S
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Codice, descrizione breve ed estesa
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Capitolo 8: LE PROSPETTIVE DEL MONI
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2.3 Mappatura della produttività m
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tirrenico e della eterogeneità deg
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- dall’altro i sistemi di osserva
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sulle correnti marine (almeno a lar
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fra tali misure e le applicazioni c
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grandezze di interesse anche in sit
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ignora eventi inquinanti circoscrit
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dall’altro agevolmente consultabi
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Alvarez, A., and B. Mourre, 2012: O
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Rapporto finale - Metodologie di Monitoraggio dell ... - Momar

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