lezione n. 5 le valutazioni non monetarie teoria degli indicatori

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Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

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Page 1: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Le valutazioni non monetarieLe valutazioni non monetarie

Teoria degli indicatori

Page 2: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Scopo delle valutazioni con metodi non monetariScopo delle valutazioni con metodi non monetari

• Ambiti applicativiAmbiti applicativi– Valutazione Impatto Ambientale

– Studio Impatto Ambientale

– Ecobilanci territoriali

– Ecobilianci aziendali

– Ecobilianci di prodotto• LCA

• Ecocertificazione

• Tasse

• Ecc., ecc…

Page 3: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Cosa si intende per indice ambientale?Cosa si intende per indice ambientale?

• 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 rappreentazioni sintetiche efinite in termini qualitativi o quantitativi

• Scopo principale di un indice è comunque quello di rappresentare in modo sintetico ed oggettivo un fenomeno complesso.

Page 4: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Esempi di indicatoriEsempi di indicatori

Page 5: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Fasi metodologiche della costruzione di un indiceFasi metodologiche della costruzione di un indice

• Selezione degli indicatori da anlizzare

• 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

Page 6: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Problemi nella costruzione di indici ambientaliProblemi nella costruzione di indici ambientali

Scarsa disponibilità ed inadeguatezza dei datiScarsa disponibilità ed inadeguatezza dei dati– Risoluzione spaziale

– Variazioni nel tempo

Sinergia fra le variabiliSinergia fra le variabili Difficile da modellizzare con le comuni forme di aggregazione fra indici

• SoggettivitàSoggettività

• Purtroppo per il monitoraggio ambientale, non esistono strumenti alternativi agli indici di qualità

Page 7: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Set di indici ambientaliSet di indici ambientali

Scopo della valutazioneScopo della valutazione•Ecobilanci territorialiEcobilanci territoriali•Monitoraggio politicheMonitoraggio politiche•Anbalisi di processoAnbalisi di processo•Analisi di prodottoAnalisi di prodotto•VIAVIA

Modello intepretativoModello intepretativo•(D)PSIR(D)PSIR•CLEARCLEAR•ISEWISEW•Check listCheck list

Indice 1Indice 1 Indice 2Indice 2 Indice 3Indice 3 Indice NIndice N

Subindice ASubindice A Subindice BSubindice B Subindice CSubindice C Subindice ZSubindice ZSubindice ESubindice E

Dato IDato I Dato IIDato II Dato …Dato …Dato IIIDato III Dato IVDato IV

Page 8: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Fasi di elaborazione matematica di un indiceFasi di elaborazione matematica di un indice

• Fase 1: Selezione ed identificazione dei dati tecnici ritenuti significativi– Scelta in relazione a:

• Settore ambientale di riferimento (aria, acqua, suolo, ecc.)

• Obbiettivi del processo di valutazione

• Fase 2: 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.

– Teoria di riferimento: fuzzy logicfuzzy logic

Page 9: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Fuzzy logicFuzzy 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)

Page 10: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Tipologie di funzioniTipologie di funzioni

Funzioni linearib

1

b

1

cb

1

c

(1) (2) (3)

b

1

c

primasoglia

secondasoglia

(3)

1

punti dicontrollo

(4)

Funzioni segmentate

b

1

0,5

(5)a > 0

b

1

0,5

(6)a < 0

Funzioni non lineari logistiche

0

0.20.4

0.60.8

1

Org

an

ico

Arg

illo

so

Arg

illo

sosa

bb

ioso

Sa

bb

ioso

scio

lto

Funzione discreta

(8)

Funzioni linearib

1

b

1

cb

1

c

(1) (2) (3)

b

1

b

1

b

1

c b

1

cb

1

c

b

1

c

(1) (2) (3)

b

1

c

primasoglia

secondasoglia

(3)

1

punti dicontrollo

(4)

b

1

c

primasoglia

secondasoglia

b

1

c

primasoglia

secondasoglia

(3)

1

punti dicontrollo

1

punti dicontrollo

(4)

Funzioni segmentate

b

1

0,5

(5)a > 0

b

1

0,5

(6)a < 0

b

1

0,5

(5)a > 0

b

1

0,5

(5)a > 0

b

1

0,5

(6)a < 0

b

1

0,5

(6)a < 0

Funzioni non lineari logistiche

0

0.20.4

0.60.8

1

Org

an

ico

Arg

illo

so

Arg

illo

sosa

bb

ioso

Sa

bb

ioso

scio

lto

Funzione discreta

(8)

Page 11: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Un esempio: Un esempio:

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pino Quercia epino

Fustaia mistaalta quota

Associazione di specie

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 20 40 60 80 100

Percentuale di aleberi da ghiande (di tutti i tipi)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 5 10

Diversità della coltura vegetale (n. specie)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 10 20 30 40

Numero di alberi > 16 dbh per acro

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pino Quercia epino

Fustaia mistaalta quota

Associazione di specie

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 20 40 60 80 100

Percentuale di aleberi da ghiande (di tutti i tipi)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 5 10

Diversità della coltura vegetale (n. specie)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 10 20 30 40

Numero di alberi > 16 dbh per acro

Page 12: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

… … seguesegue

0

0.2

0.4

0.60.8

1

0 50 100

Percentuale di terreno coperto da sottobosco

0

0.2

0.40.6

0.8

1

0 2 4 6

Diversità del sottobosco (x specie per campione)

0

0.2

0.40.6

0.8

1

0 20 40 60 80 100

Percentuale terreno coperto da sottobosco erbaceo

00.20.40.60.8

1

0 20 40 60 80 100

Quantità di margini (percentuale di area contenuta dal margine)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 20 40 60 80

Percentuale di alberi > 16 dbh per acro

00.20.40.60.8

1

0 200 400 600 800 1000

Distanza media dai magini della foresta (piedi)

0

0.2

0.4

0.60.8

1

0 50 100

Percentuale di terreno coperto da sottobosco

0

0.2

0.40.6

0.8

1

0 2 4 6

Diversità del sottobosco (x specie per campione)

0

0.2

0.40.6

0.8

1

0 20 40 60 80 100

Percentuale terreno coperto da sottobosco erbaceo

00.20.40.60.8

1

0 20 40 60 80 100

Quantità di margini (percentuale di area contenuta dal margine)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 20 40 60 80

Percentuale di alberi > 16 dbh per acro

00.20.40.60.8

1

0 200 400 600 800 1000

Distanza media dai magini della foresta (piedi)

Page 13: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Aggregazione dei sub-indiciAggregazione 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

Page 14: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Forme di aggregazioneForme di aggregazione

• SommaI = (S1+S2+…+Sn)/n

• Somma pesataI = (w1S1+w2S2+…+wnSn)/(w1+w2+…+wn)

• MinimoI = min(S1, S2,…,Sn)

• Minimo pesatoI = min(w1S1,w2S2,…,wnSn)

• Somma non lineare

ppii

ppi IwIII

11

Page 15: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Alcuni esempiAlcuni esempi

• In una comunità montana formata da 3 comuni, deve essere realizzato un ecobilancio territoriale relativo alla problematica della conservazione della biodiversità.

• Fasi– Scopo della valutazione: conservazione/rischio di perdita della biodiversità a

livello territoriale– Selezione ed identificazione dei dati tecnici ritenuti significativi

• 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)

• Perdita di habitat: habitat per key species (ettari)– Ungulati– Migratori

• Pressione venatoria: – ettari di territorio aperti alla caccia– Abbattimenti (n. capi)

• Ecotoni fluviali: km di argini artificiali

Page 16: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Fase 1: datiFase 1: dati

A B CSuperficie protetta (ettari) 1200 1800 1000Perdita di biodiversità forestale (ettari di specie esotiche piantate) 150 2500 1000Frammentazione

Frammentazione degli ambienti naturali (ettari di boschi con superficie accorpata superiore a 100 ettari) 1600 1000 5000Frammentazione degli ambienti naturali per intersezione (m di strade/ettaro di bosco) 40 20 30

TotalePerdita di habitat: habitat per key species (ettari)

Ungulati 250 400 600Migratori 500 600 200

TotalePressione venatoria:

ettari di territorio chiusi alla caccia 3400 5000 4000Abbattimenti (n. capi) 1200 4500 3600

TotaleEcotoni fluviali: km di argini artificiali 45 23 36Dati territorialiSuperficie complessiva 15000 10000 9000Superficie forestale 4000 3000 6000Sviluppo idrografico 450 200 600

Comuni

Page 17: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Fase 2: costruzione indici quantitativiFase 2: costruzione indici quantitativi

Costruzione subindice1A B C

Superficie protetta (ettari/superficie totale) 8% 18% 11%Perdita di biodiversità forestale (ettari di specie esotiche piantate/totale boschi) 4% 83% 17%Frammentazione

Frammentazione degli ambienti naturali (ettari di boschi con superficie accorpata superiore a 100 ettari/totale boschi) 40% 33% 83%Frammentazione degli ambienti naturali per intersezione (m di strade/ettaro di bosco) 40 20 30

TotalePerdita di habitat: habitat per key species (ettari/superficie totale)

Ungulati 1.67% 4.00% 6.67%Migratori 3.33% 6.00% 2.22%

TotalePressione venatoria:

ettari di territorio chiusi alla caccia/superficie totale 23% 50% 44%Abbattimenti (n. capi/1000 ettari superficie totale) 80 450 400

TotaleEcotoni fluviali: km di argini artificiali/svil.idrogr. 10% 12% 6%

Comuni

Page 18: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Fase 3: normalizzazioneFase 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)

Page 19: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Esempio…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

Page 20: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

……segue esempiosegue esempio

• Un altro tipo di normalizzazione è tramite funzione segmentata:– 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

11

25%

1

5%

Page 21: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Caso particolareCaso particolare

• Normalizzazione di un indicatore “negativo” o “da minimizzare”– Valore normalizzato corretto = 1 – valore normalizzato

Page 22: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Risultato normalizzazioneRisultato normalizzazione

NormalizzazioneA B C Normalizzazione

Superficie protetta 0.15 0.65 0.31 Valori riferimento [5% - 25%]Perdita di biodiversità forestale 0.96 0.00 0.80 Normalizzazione rispetto al v.massimoFrammentazione

Frammentazione degli ambienti naturali 0.61 0.51 1.00

Almeno 2/3 della superficie forestale in boschi sopra i 100 ettari

Frammentazione degli ambienti naturali per intersezione (m di strade/ettaro di bosco) 0.00 0.33 0.67 Valore riferimento max 30 ml/ha

TotalePerdita di habitat: habitat per key species

Ungulati 1.00 0.53 0.00Migratori 0.71 0.00 1.00

TotalePressione venatoria:

ettari di territorio chiusi alla caccia 0.00 1.00 0.00 Valori riferimento: [50% - 25%]

Abbattimenti 0.20 0.00 0.00Valore massimo riferimento 100 capi/1000 ettari

TotaleEcotoni fluviali 0.13 0.00 0.48 Normalizzazione rispetto al v.massimo

Comuni

Normalizzazione v.max - v.min

Page 23: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

AggregazioneAggregazione

Superficie protetta

Perdita di biodiversità forestale

Frammentazione

Perdita di habitat: habitat per key species

Pressione venatoria:

Ecotoni fluviali

Frammentazione degli ambienti naturali

Frammentazione degli ambienti naturali per intersezione

Ungulati

Migratori

Ettari di territorio chiusi alla caccia

Abbattimenti

Val

uta

zion

eV

alu

tazi

one

Page 24: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

AggregazioneAggregazione

A B C A B CFrammentazione

Frammentazione degli ambienti naturali (ettari di boschi con superficie accorpata superiore a 100 ettari) 1600 1000 5000 0.61 0.51 1.00Frammentazione degli ambienti naturali per intersezione (m di strade/ettaro di bosco) 40 20 30 0.00 0.33 0.67

Somma 0.30 0.42 0.83MAX 0.61 0.51 1.00MIN 0.00 0.33 0.67

Comuni

Normalizzazione

Comuni

Dati elementari

Page 25: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Ecobilancio totaleEcobilancio totale

A B CSuperficie protetta 0.15 0.65 0.31Perdita di biodiversità forestale 0.96 0.00 0.80Frammentazione 0.30 0.42 0.83 SommaPerdita di habitat: habitat per key species 0.85 0.27 0.50 SommaPressione venatoria: 0.00 0.00 0.33 MINEcotoni fluviali 0.13 0.00 0.48AggregazioneSomma 0.40 0.22 0.54MIN 0.00 0.00 0.31MAX 0.96 0.65 0.83

Comuni

Page 26: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Gli indicatori di biodiversità a livello territoriualeGli indicatori di biodiversità a livello territoriuale

• Una proposta dell’unione europea per un set di indicatori territoriali di biodiversità è la seguente.

Page 27: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Page 28: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Page 29: Lezione n. 5 Le valutazioni non monetarie Teoria degli indicatori

Lezione n. 5

Un Un setset alternativo ( alternativo (UnasylvaUnasylva) per la biodiversità forestale ) per la biodiversità forestale

• Forest area by type, and successional stage relative to land area

• Protected forest area by type, successional stage and protection category relative to total forest area

• Degree of fragmentation of forest types

• Rate of conversion of forest cover (by type) to other uses.

• Area and percentage of forests affected by anthropogenic and natural disturbance.

• Complexity and heterogeneity of Forest Structure

• Numbers of forest-dependent species

• Conservation status of forest dependent species