La statistica nel monitoraggio - rilevare tendenze e correlazioni

Base di conoscenza · 2 agosto 2026

«Sembra che stia salendo» non basta - nel monitoraggio vale la pena verificare numericamente se una tendenza è reale e se gli indicatori sono effettivamente legati. Ciò non richiede statistiche avanzate; bastano alcuni metodi collaudati e la consapevolezza delle insidie comuni.

C’è una tendenza

• Il test di Mann-Kendall - un test di tendenza non parametrico diffuso, che gestisce bene i dati ambientali (non richiede una distribuzione normale e sopporta i valori anomali).
• La pendenza di Sen - una misura della velocità di cambiamento, robusta ai valori anomali.

Insieme, rispondono alle domande «sta salendo/scendendo» e «a quale velocità».

Gli indicatori sono legati

• La correlazione di Pearson - una relazione lineare,
• La correlazione di Spearman - una relazione monotona (di rango), più robusta ai valori estremi.

Aiutano, per esempio, a confermare che l’ossigeno cala quando la temperatura sale, o che la torbidità sale dopo la pioggia (vedi combinare con i dati pubblici).

Domanda → metodo → limite

Il metodo si sceglie in base alla domanda, non a ciò che il programma calcola di default. Ognuno risponde a qualcosa di diverso e ognuno ha un limite di applicabilità:

⚠️ Una correlazione calcolata accorpando le stazioni può invertire il segno. Sui nostri dati la coppia pH × temperatura ha dato −0,54 accorpando le stazioni e +0,30 e +0,44 dentro ciascuna separatamente. Il motivo: accorpare le stazioni mescola la domanda sul processo nell’acqua con quella sulle differenze di livello tra luoghi. Calcolate le correlazioni all’interno della stazione e solo dopo chiedetevi se le stazioni si possano accorpare.

Le insidie più frequenti

• La stagionalità che si spaccia per tendenza - rimuovete o tenete prima conto del ritmo annuale (vedi serie temporali).
• L’autocorrelazione - misure successive possono dipendere dalle precedenti; gonfia la «significatività».
• Correlazione ≠ causa - un legame tra due indicatori non prova che l’uno causi l’altro.
• Lacune e valori sotto la soglia - influiscono sui risultati; vanno trattati con consapevolezza.

Con che cosa calcolarlo

Analisi semplici si fanno in Excel, più complesse in R o STATISTICA - la chiave sono dati ben preparati.

📊 Guardalo dal vivo: Global Rivers & Lakes Watch - una dashboard pubblica con tre stazioni in tre Paesi: il fiume Maumee (Ohio, USA), il Meno a Francoforte e la piattaforma di ricerca LéXPLORE sul Lago di Ginevra. Temperatura dell’acqua, ossigeno disciolto, pH, conducibilità, torbidità e clorofilla a vengono acquisiti automaticamente (USGS Water Services, WSV Pegelonline, Eawag Datalakes), con riquadri di correlazione e mappa delle stazioni. Senza login.

Fonti

• Test di tendenza di Mann-Kendall: Mann H.B. (1945), Nonparametric tests against trend, Econometrica 13(3), 245-259 - DOI.
• Pendenza di Sen (misura robusta del ritmo di cambiamento): Sen P.K. (1968), Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s tau, Journal of the American Statistical Association 63(324), 1379-1389 - DOI.
• Correzione per autocorrelazione - perché una serie «con memoria» sovrastima la significatività di una tendenza: Hamed K.H., Rao A.R. (1998), A modified Mann-Kendall trend test for autocorrelated data, Journal of Hydrology 204(1-4), 182-196 - DOI.

(Indirizzi verificati il 18 agosto 2026.)

In pratica

Il punto di partenza è una serie ordinata e continua. In LimnoLog le misure formano subito grafici (con un confronto delle stagioni), il che permette un giudizio preliminare della tendenza e delle relazioni, e per statistiche più pesanti potete esportare i dati pronti per l’elaborazione.