ASSUNZIONE DI RICERCATORI POST-DOTTORATO CHE RIENTRANO NELLA DEFINIZIONE DI GIOVANE RICERCATORE, DI CUI ALLART. 1, COMMA 8 DELLAVVISO N. 47 DEL 20 FEBBRAIO 2025 - DIPARTIMENTO DI ECONOMIA E STATISTICA COGNETTI DE MARTIIS

Questo progetto vuole coniugare innovazione metodologica e ricerca applicata, concentrandosi sul monitoraggio ambientale dei sistemi fluviali (relativo all’SDG 6) attraverso lo sviluppo di nuove metodologie statistiche per l'analisi di dati multivariati spazio-temporali osservati su domini complessi, quali le reti fluviali. Al fine di studiare le interazioni tra variabili, saranno considerati modelli nonparametrici per matrici di covarianza sfruttando l’informazione spaziale derivata dalla morfologia della rete fluviale. Ciò consentirà di rappresentare in modo dinamico l’evoluzione di tali interazioni lungo la rete. Per sintetizzare in maniera efficace la ricchezza dei risultati ottenuti si propongono strategie di analisi non supervisionata. La decomposizione spettrale su matrici multidimensionali identificherà l’attivazione degli inquinanti lungo la rete fluviale, mentre metodi di clustering forniranno una partizione della rete stessa. Nei modelli di regressione, le matrici di covarianza stimate permetteranno la stima di coefficienti varianti lungo la rete fluviale e la valutazione locale dell’impatto di variabili ambientali su inquinanti di interesse. Lo sviluppo ulteriore di modelli supervisionati sarà teso ad adattare modelli di kriging su rete per la previsione dello stato ecologico dei fiumi. Le metodologie richiedono un elevato sforzo computazionale per la selezione dei parametri regolanti la complessità: il progetto svilupperà soluzioni scalabili ed efficienti.