Sui dati raccolti in precedenti indagini svolte in otto parchi urbani (5 a Milano e 3 a Roma), con differente estensione e ubicazione (centro e periferia), sono state condotte diverse analisi statistiche con il software open-source R, al fine di individuare la struttura intrinseca dei dati stessi. Questi ultimi comprendevano sia i dati acustici scelti per caratterizzare l'ambiente sonoro (LAeq, LA50, LA10-LA90, LAeq-LA95, centro di gravità dello spettro G), sia le valutazioni soggettive dei fruitori del parco, espresse su scala Likert a 5 intervalli, riguardanti la qualità percepita del parco nel suo insieme e di alcune sue caratteristiche specifiche (paesaggio sonoro, vegetazione, qualità dell'aria, pulizia, sicurezza, silenzio). L'analisi delle componenti principali (PCA) sui dati acustici ha evidenziato che i parametri legati all'energia sonora (LAeq, LA50, LA95) e quelli connessi al suo andamento nel tempo (LA10-LA90, LAeq-LA95) descrivono l'85.3% della variabilità dei dati (rispettivamente 48.4% e 35.1%) mentre le caratteristiche dello spettro (centro di gravità G) ne descrivono il 13.6%. L'analisi cluster gerarchica applicata alle componenti principali ha identificato tre gruppi nei quali suddividere l'insieme dei siti esaminati nei parchi. Tale classificazione è poco sovrapponibile (43%) con quella ottenuta sempre con l'analisi cluster gerarchica applicata sulle due dimensioni risultanti dall'analisi delle corrispondenze multiple (MCA) condotta sulle valutazioni soggettive, essendo queste ultime variabili ordinali. Peraltro, le due principali dimensioni della MCA spiegano appena il 17% della variabilità dei dati soggettivi. L'evidente discrepanza tra le due classificazioni basate sui dati acustici e su quelli soggettivi conferma la possibile influenza di altri fattori non acustici sulla percezione dell'ambiente dei parchi urbani. Anche solo considerando la percezione degli attributi più direttamente connessi con l'ambiente sonoro, ossia il soundscape e il silenzio, la sovrapposizione tra le due classificazioni migliora di poco (dal 43 al 48%), nonostante le due principali dimensioni della MCA condotta su questi due attributi spieghino il 34% della variabilità dei dati soggettivi, rispetto al 17% ottenuto considerando tutti i sette attributi sottoposti a valutazione.
Ambiente sonoro e percezione di alcune caratteristiche dei parchi urbani
Brambilla G
2016
Abstract
Sui dati raccolti in precedenti indagini svolte in otto parchi urbani (5 a Milano e 3 a Roma), con differente estensione e ubicazione (centro e periferia), sono state condotte diverse analisi statistiche con il software open-source R, al fine di individuare la struttura intrinseca dei dati stessi. Questi ultimi comprendevano sia i dati acustici scelti per caratterizzare l'ambiente sonoro (LAeq, LA50, LA10-LA90, LAeq-LA95, centro di gravità dello spettro G), sia le valutazioni soggettive dei fruitori del parco, espresse su scala Likert a 5 intervalli, riguardanti la qualità percepita del parco nel suo insieme e di alcune sue caratteristiche specifiche (paesaggio sonoro, vegetazione, qualità dell'aria, pulizia, sicurezza, silenzio). L'analisi delle componenti principali (PCA) sui dati acustici ha evidenziato che i parametri legati all'energia sonora (LAeq, LA50, LA95) e quelli connessi al suo andamento nel tempo (LA10-LA90, LAeq-LA95) descrivono l'85.3% della variabilità dei dati (rispettivamente 48.4% e 35.1%) mentre le caratteristiche dello spettro (centro di gravità G) ne descrivono il 13.6%. L'analisi cluster gerarchica applicata alle componenti principali ha identificato tre gruppi nei quali suddividere l'insieme dei siti esaminati nei parchi. Tale classificazione è poco sovrapponibile (43%) con quella ottenuta sempre con l'analisi cluster gerarchica applicata sulle due dimensioni risultanti dall'analisi delle corrispondenze multiple (MCA) condotta sulle valutazioni soggettive, essendo queste ultime variabili ordinali. Peraltro, le due principali dimensioni della MCA spiegano appena il 17% della variabilità dei dati soggettivi. L'evidente discrepanza tra le due classificazioni basate sui dati acustici e su quelli soggettivi conferma la possibile influenza di altri fattori non acustici sulla percezione dell'ambiente dei parchi urbani. Anche solo considerando la percezione degli attributi più direttamente connessi con l'ambiente sonoro, ossia il soundscape e il silenzio, la sovrapposizione tra le due classificazioni migliora di poco (dal 43 al 48%), nonostante le due principali dimensioni della MCA condotta su questi due attributi spieghino il 34% della variabilità dei dati soggettivi, rispetto al 17% ottenuto considerando tutti i sette attributi sottoposti a valutazione.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
