Contributi poster - PM2012

Analisi fattoriale dinamica delle serie storiche degli ossidi di azoto in Umbria
Saverio Ranciati 1,* , Stefano Grassi 2 , Elena Stanghellini 1
1 Dipartimento di Economia Finanza e Statistica, Via Pascoli 1, Perugia, I 06126
2 CREATES, Aarhus University, Bartholines Allé 10, DK 800 Aarhus
* Corresponding author. Tel: +075 585 5229,, E-mail:elena.stanghellini@stat.unipg.it
Keywords: Monossido e biossido di azoto, single-factor dinamic model
Si analizzano i dati relativi alle rilevazioni di inquinanti legati agli ossidi di azoto effettuate nel
2009 dalle centraline appartenenti alla rete regionale per il Monitoraggio della Qualità dell'Aria in
Umbria nella provincia di Perugia e Terni (A.R.P.A. e Privincia di Terni). Dopo una ricostruzione
dei dati mancanti mediante funzioni splines, si procede ad implementare modelli autoregressivi su
base giornaliera rilevando, in taluni casi, oltre alla significatività della componente autoregressivia
del ritardo di ordine 1 e 7 (quest'ultimo dovuto alla ciclicità settimanale), anche significatività di
componenti intermedie di ordine dispari. Si è passati successivamente ad implementare modelli di
analisi fattoriale dinamica (si veda ad esempio Bai & Ng, 2008), separatamente per le centraline
nella provincia di Perugia e di Terni. Il fattore latente, in questo caso unidimensionale con
componente autoregressiva di ordine 1, rappresenta il livello di base dell'inquinamento. La
periodicità settimanale è stata colta attraverso l'introduzione di covariate giornaliere.
Le analisi hanno permesso di evidenziare che alcune centraline sono molto legate ai fenomeni del
traffico veicolare, mentre altre, di fondo, risentono dell'inquinamento dovuto ad altre fonti. Il fattore
latente ha inoltre permesso un confronto fra Perugia e Terni, dove pur essendo presente una causa di
inquinamento data dalle emissioni dei veicoli, ad emergere è il forte carattere industriale della zona
che, in combinazione con l'aspetto morfologico del territorio, fa registrare un livello maggiore di
ossidi d'azoto rispetto al capoluogo umbro.
Bibliografia
Bai, J., & Ng, S. (2008). Large Dimensional factor analysis, Foundations and Trends in
Econometrics, 3, 89-163.
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