Le valutazioni ambientali

Le valutazioni ambientali - 1
Introduzione e Teoria degli indicatori
Valutazioni ambientali e approcci teorici
• Economia dell’ambiente neoclassica:
–
–
Valutazione ambientale con tecniche “monetarie”
Mercato simulato, utilità (sociale) dei servizi ecosistemici:
•
•
–
Politiche di “compensazione”
•
•
•
Disponibilità a pagare per un servizio ecosistemico
Principio inquinatore pagatore
“chi migliora l’ambiente deve ricevere un compenso monetario per
l’utilità sociale prodotta”
“danneggia l’ambiente paga per l’utilità sociale perduta”
Economia ecologica
–
–
Valutazione con tecniche “non monetarie”
Sistema ambientale e territoriale
•
•
•
–
Indici di sostenibilità
Indici di impatto
Indici di qualitàambientale
Valutazione piani e progetti
Valutazioni ambientali e approcci teorici
Economia
dell’ambiente
neoclassica
Valutazione
monetaria
Mercato
simulato
Approcci alla valutazione
delle risorse
ambientali
Economia
ecologica
Valori di uso
e di esistenza
Analisi
multicriteriale
Valutazione
non monetaria
Ambiente fisico,
biologico e sociale
Indici
ed indicatori
Indicatori ed indici (ambientali)
• Sono state date numerose definizioni
– “singolo numero derivato da due o più indicatori aggregati matematicamente”
(Ott, 1978)
– “l’indice è il prodotto di una manipolazione matematica di un gruppo di
parametri riferiti ad un singolo standard ambientale” (Tomlinson, 1988)
– Secondo Malcevschi (1982) un indice può essere definito
• Tramite aggregazione matematica di un sistema di indicatori
• Tramite rappresentazioni sintetiche definite in termini qualitativi o quantitativi
• Scopo principale di un indice è comunque quello di rappresentare in
modo sintetico ed oggettivo un fenomeno complesso.
• Indicatori: dati, valori statistici e parametri utili alla valutazione
qualitativa o quantitativa dello stato di conservazione, del rischio di
minaccia e della sostenibilità di un sistema ambientale.
• Indici: aggregazione multidimensionale (di due o più) indicatori.
Esempi di indici ed indicatori
Fasi metodologiche della costruzione di un indice
• Selezione degli indicatori da analizzare
• Omogeneizzazione degli indicatori tramite funzioni di
normalizzazione
• Eventuale introduzione di fattori di ponderazione
• Aggregazione dei diversi indicatori per la costruzione di un indice
sintetico
• Indicazione dei criteri di interpretazione
Problemi nella costruzione di indici ambientali
 Scarsa disponibilità ed inadeguatezza dei dati
– Risoluzione spaziale
– Variazioni nel tempo
 Sinergia fra le variabili
 Difficile da modellizzare con le comuni forme di aggregazione fra indici
• Soggettività
• Purtroppo per il monitoraggio ambientale, non esistono strumenti
alternativi agli indici di qualità
Set di indici ambientali
Scopo della valutazione
•Ecobilanci territoriali
•Monitoraggio politiche
•Anbalisi di processo
•Analisi di prodotto
•VIA
Modello intepretativo
Indice 1
Subindice A
Indicatore I
Indice 2
Subindice E
Indicatore II
Indice 3
Subindice B
Indice N
Subindice C
Indicatore III
Indicatore IV
Subindice Z
Indicatore …
Fasi di elaborazione matematica di un indice
• Fase 1: Costruzione del modello concettuale di riferimento
– In relazione a:
• Settore ambientale di riferimento (aria, acqua, suolo, ecc.)
• Obbiettivi del processo di valutazione
– Tramite la consultazione di:
• Letteratura
• Esperti della materia
• Fase 2: Selezione ed identificazione dei dati tecnici ritenuti significativi
– Dati
• Misure fisiche
• Dati qualitativi
• Valutazione soggettiva di esperti
• Fase 3: Normalizzazione degli indicatori e calcolo dei sub.-indici
– Per poter essere aggregarti i dati debbono essere normalizzati.
– Normalizzazione = trasposizione del range di variazione degli indici su una scala
convenzionale uniforme.
Incertezza ed imprecisione
• La costruzione di un indice ambientale è fortemente soggetta ad
incertezza ed imprecisione
– Dati ed indicatori
•
•
•
•
•
mancanti
non omogenei
Imprecisi
Qualitativi
Espressi tramite valutazioni verbali di esperti
– Relazione indicatore – indici
–
• Teoria di riferiemento più impiegata: fuzzy logic.
Fuzzy logic
• Secondo la teoria della fuzzy logic è possibile definire una
funzione nell’intervallo 0-1 che definisce il valore normalizzato
di un certo concetto.
• Forme funzionali:
–
–
–
–
Lineare: esiste una proporzionalità fra subindice e valore normalizzato
Segmentata: la proporzionalità non è costante
Non lineari
Discrete (soggettive o oggettive)
Tipologie di funzioni
(1)
1
(2)
1
(3)
1
c
b
b
c
b
Funzioni lineari
(3)
(4)
1
1
seconda
soglia
punti di
controllo
prima
soglia
c
b
b
b
Funzioni non lineari logistiche
Funzione discreta
Sabbioso
sciolto
Organico
0,5
(8)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
Argilloso
sabbioso
0,5
1
(6)
a<0
Argilloso
1
(5)
a>0
Funzioni segmentate
Un esempio: Valore naturalistico dei boschi
(USDA Forest Service)
1
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0.8
0.6
0.4
0.2
Pino
Quercia e Fustaia mista
pino
alta quota
Associazione di specie
0
0
5
10
Diversità della coltura vegetale (n. specie)
1
1
0.8
0.8
0.6
0.6
0.4
0.4
0.2
0.2
0
0
20
40
60
80
100
Percentuale di aleberi da ghiande (di tutti i
tipi)
0
0
10
20
30
40
Numero di alberi > 16 dbh per acro
… segue
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
50
100
Percentuale di terreno coperto da
sottobosco
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
0
20
40
60
80
Percentuale di alberi > 16 dbh per acro
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
2
4
6
Diversità del sottobosco (x specie per
campione)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
20
40
60
80
100
Quantità di margini (percentuale di area
contenuta dal margine)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
20
40
60
80
100
Percentuale terreno coperto da sottobosco
erbaceo
0
200
400
600
800 1000
Distanza media dai magini della foresta
(piedi)
Aggregazione dei sub-indici
• E’ un procedimento estremamente delicato
– Nella aggregazione possono nascondersi notevoli distorsioni
– E’ necessario tenere conto di possibili sinergie fra indici
• Metodi: teoria di riferimento “analisi multicriteriale”
– Compensatori/Non compensatori
• Un basso valore di un subindice può (o non può) essere “compensato” da un
alto valore di un altro subindice
– Pesati/non pesati
• Vengono (o non vengono) attribuiti coefficienti che determinano l’importanza
dei diversi subindici
Forme di aggregazione
• Somma
I = (S1+S2+…+Sn)/n
• Somma pesata
I = (w1S1+w2S2+…+wnSn)/(w1+w2+…+wn)
• Minimo
I = min(S1, S2,…,Sn)
• Minimo pesato
I = min(w1S1,w2S2,…,wnSn)
• Somma non lineare
I=
p 1p
[ ∑ ( I i) ]
I=
p 1p
[∑ (w i I i ) ]
Aggregazione “mista” monetaria e non monetaria
• Somma pesata monetaria MI con mi valore monetario del servizio
ecosistemico.
MI= ∑ ( m i S i )
Esempio Applicativo
• Valutazione del servizio ecosistemico “conservazione degli habitat e della
biodiversità” in un territorio formato da 3 comuni.
• Fasi
– Scopo della valutazione: conservazione/rischio di perdita della biodiversità a
livello territoriale
– Individuazione del modello concettuale di riferimento e degli indici.
Modello concettuale di riferimento
Superficie protetta
Perdita di biodiversità forestale
Valutazione
Frammentazione
Frammentazione degli ambienti
naturali
Frammentazione degli ambienti
naturali per intersezione
Ungulati
Perdita di habitat: habitat per key
species
Pressione venatoria:
Ecotoni fluviali
Migratori
Ettari di territorio chiusi alla caccia
Abbattimenti
Fase 1: dati di base
A
Superficie protetta (ettari)
Perdita di biodiversità forestale (ettari di specie
esotiche piantate)
Frammentazione
Frammentazione degli ambienti
naturali (ettari di boschi con
superficie accorpata superiore a 100
ettari)
Frammentazione degli ambienti
naturali per intersezione (m di
strade/ettaro di bosco)
Totale
Perdita di habitat: habitat per key species
(ettari)
Ungulati
Migratori
Totale
Pressione venatoria:
ettari di territorio chiusi alla caccia
Abbattimenti (n. capi)
Totale
Ecotoni fluviali: km di argini artificiali
Dati territoriali
Superficie complessiva
Superficie forestale
Sviluppo idrografico
Comuni
B
C
1200
1800
1000
150
2500
1000
1600
1000
5000
40
20
30
250
500
400
600
600
200
3400
1200
5000
4500
4000
3600
45
23
36
15000
4000
450
10000
3000
200
9000
6000
600
Fase 2: costruzione indicatori
Costruzione subindice1
A
Superficie protetta (ettari/superficie totale)
Perdita di biodiversità forestale (ettari di
specie esotiche piantate/totale boschi)
Frammentazione
Frammentazione degli ambienti
naturali (ettari di boschi con
superficie accorpata superiore a
100 ettari/totale boschi)
Frammentazione degli ambienti
naturali per intersezione (m di
strade/ettaro di bosco)
Totale
Perdita di habitat: habitat per key species
(ettari/superficie totale)
Ungulati
Migratori
Totale
Pressione venatoria:
ettari di territorio chiusi alla
caccia/superficie totale
Abbattimenti (n. capi/1000 ettari
superficie totale)
Totale
Ecotoni fluviali: km di argini
artificiali/svil.idrogr.
Comuni
B
C
8%
18%
11%
4%
83%
17%
40%
33%
83%
40
20
30
1.67%
3.33%
4.00%
6.00%
6.67%
2.22%
23%
50%
44%
80
450
400
10%
12%
6%
Fase 3: normalizzazione
• Il metodo di normalizzazione più semplice (da tentarsi per primo)
è quello lineare
• Due possibilità:
– Normalizzazione tramite valori di riferimento:
• Valore Normalizzato = Indicatore/riferimento
– Normalizzazione tramite valore massimo:
• Valore normalizzato = indicatore/v.massimo
• Valore normalizzato = (indicatore – v.minimo)/(v.massimo – v.minimo)
Esempio…
• Normalizzazione tramite valori di riferimento:
– Valore riferimento superficie protetta nelle aree montane: 25% della
superficie territoriale
• Comune A: 8/25 = 0.32
• Comune B: 18/25 = 0.72
• Comune C: 11/25 = 0.44
– Normalizzazione tramite valore massimo:
• Comune A: 8/18 = 0.44
• Comune B: 18/18 = 1
• Comune C: 11/18 = 0.62
– Normalizzazione tramite valore massimo e minimo
• Comune A: (8-8)/(18-8) = 0
• Comune B: (18-8)/(18-8) = 1
• Comune C: (11-8)/(18-8) = 0.33
…segue esempio
• Un altro tipo di
normalizzazione è tramite
funzione sfocata segmentata:
1
– Valore di riferimento ottimale
25% della superficie territoriale
– Valore minimale di riferimento:
5% della superficie territoriale
• Comune A: 0.15
• Comune B: 0.65
• Comune C: 0.31
5%
25%
Caso particolare
• Normalizzazione di un indicatore “negativo” o “da minimizzare”
– Valore normalizzato corretto = 1 – valore normalizzato
Risultato normalizzazione
Aggregazione
Superficie protetta
Perdita di biodiversità forestale
Valutazione
Frammentazione
Frammentazione degli ambienti
naturali
Frammentazione degli ambienti
naturali per intersezione
Ungulati
Perdita di habitat: habitat per key
species
Pressione venatoria:
Ecotoni fluviali
Migratori
Ettari di territorio chiusi alla caccia
Abbattimenti
Aggregazione 1° livello: esempio per la frammentazione
A
Frammentazione
Frammentazione degli ambienti
naturali (ettari di boschi con
superficie accorpata superiore a
100 ettari)
Frammentazione degli ambienti
naturali per intersezione (m di
strade/ettaro di bosco)
Comuni
B
Dati elementari
C
Comuni
A
B
C
Normalizzazione
1600
1000
5000
0.61
0.51
1.00
40
20
30
Somma
MAX
MIN
0.00
0.30
0.61
0.00
0.33
0.42
0.51
0.33
0.67
0.83
1.00
0.67
Ecobilancio totale
Superficie protetta
Perdita di biodiversità forestale
Frammentazione
Perdita di habitat: habitat per key species
Pressione venatoria:
Ecotoni fluviali
Aggregazione
Somma
MIN
MAX
A
0.15
0.96
0.30
0.85
0.00
0.13
Comuni
B
0.65
0.00
0.42
0.27
0.00
0.00
C
0.31
0.80
0.83
0.50
0.33
0.48
0.40
0.00
0.96
0.22
0.00
0.65
0.54
0.31
0.83
Somma
Somma
MIN
I quantificatori linguistici
I quantificatori linguistici
• Sono giudizi verbali più o meno articolati… per esempio …
– L’impatto sul valore naturalistico di un uso non regolamentato per le
formazioni riparie è molto alto
– La sistemazione delle zone agricole in pendenza con muretti a
secco ha un effetto positivo sulla conservazione del paesaggio
La logica sfocata ed i quantificatori linguistici
• Obbiettivo:
– Convertire il termine linguistico in un indice numerico di valutazione
• Principio generale:
– Fornire una rappresentazione matematica di un termine linguistico, conservando
l'incertezza propria del termine
• Si procede tramite scale di valutazione
Grado di
appartenenza
Quantificatori sfocati
1
Molto
Bassa
1.4
Mediamente Mediamente
bassa
alta
Abbastanza alta
1.5
1.6
1.7
Altezza di una persona
1.8
Molto
alta
1.9
Scala 5
Scala 8
None
low to very low
1
medium
high
medium
low
high to very high
exellent
1
very
low
fairly
low
low
fairly
high
very
high
high
medium
low
very
low
0
0
0,1
0,2
high
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
very
high
0,8
0,9
1
0
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
Scala 7
low to
very low
1
low
meduim
low
medium
high
medium
high to
very high
high
1
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0
0
0,1
0,2
0,3
0,4
Scala 6
very
low
low
1
0
0
medium
high
medium
high
very
high
very
low
0
Scala 4
medium
low
low
0,1
0,2
more or
less low
medium
more or
less high
very
high
high
1
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
Figura 2 - Scale di Valutazione
0,8
0,9
1
0
0,6
0,7
0,8
Scala 3
very
low
0
0,5
low
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
1
very
high
high
medium
0,9
0,8
Figura 2 (segue) - Scale di Valutazione
0,9
1
Un esempio: La destinazione ad uso regolamentato (secondo uno specifico regolamento) delle aree cespugliate ha un
effetto mediamente positivo sulla conservazione dell’ambiente
negativo
mediamente
negativo
mediamente
positivo
neutrale
positivo
1
Lato
avverso
al rischio
0
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
Lato
propenso
al rischio
0,7
0,8
O,75
0,9
1
segue
Esempio
Esempio
Le scale di valutazione ed il valore dell’indice
Scale di valutazione
None (N)
Very Low (VL)
Low toVery Low (LVL)
Low (L)
Fairly Low (FL)
Mre Or less Low (MOL)
Medium Low (ML)
Medium (M)
Medium High (MH)
More Or less High (MOH)
Fairly High (FH)
High (H)
High to Very High (HVH)
Very High (VH)
Exellent (E)
8
0.05
0.14
0.25
0.33
7
6
5
0.08
0.09
0.25
0.09
0.08
0.23
0.25
0.42
4
3
2
1
0.09
0.12
0.28
0.17
0.30
0.50
0.70
0.50
0.50
0.58
0.88
0.72
0.83
0.75
0.36
0.41
0.50
0.57
0.37
0.50
0.63
0.50
0.64
0.67
0.75
0.86
0.95
0.75
0.88
0.92
0.77
0.58
0.75
0.91
0.92
0.91
Esempio indicatori linguistici
Quantificatore linguistico
Lato L e R
Valutazione a = 20%
A = 50%
a = 80%