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C HE COSA DETERMINA LA STRUTTURA DELLA RETE DELL ’ ACQUA VIRTUALE ? Luca Ridolfi – Politecnico di Torino Gruppo di ricerca Francesco Laio (cap.) Stefania.

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1 C HE COSA DETERMINA LA STRUTTURA DELLA RETE DELL ’ ACQUA VIRTUALE ? Luca Ridolfi – Politecnico di Torino Gruppo di ricerca Francesco Laio (cap.) Stefania Tamea Tiziano Distefano Irene Soligno Marta Tuninetti

2 Commercio di cibo = commercio di acqua virtuale GLOBALIZZAZIONE DELL’ACQUA risorsa non più locale ruolo crescente del commercio nel tempo crisi, resilienza, … USA China Brazil Argentina Russia Canada Australia South Africa

3 Domanda: perché la rete è fatta proprio così ? Perché uno specifico link esiste ? ?

4 Ha senso porsi la domanda ? link flusso Sui nuovi link fluisce il 30% dell’attuale flusso globale di acqua virtuale in 25 anni, il numero dei link attivi è più che raddoppiato La rete evolve nel tempo Ma non diviene densa

5 Evoluzione della rete (Carr et al., GRL, 2012) Solo link con flussi > 2.5 Km 3

6 Marcata dinamica temporale (~ 15% link dismessi/anno) La rete cresce, ma pare saturare lontano dalla massima densità La topologia della rete evolve in modo non ovvio (backbone,..) Ragioni del porsi la domanda Che cosa guida l’attivazione e la dismissione dei link ? Quali scenari futuri ? tempo F UTURO ??

7 Differenze con analisi precedenti: Analisi locale D ESCRIZIONE LOCALE E NON GLOBALE (Carr et al., GRL, 2012) (Konar et al., WRR, 2011)

8 Link prediction nella teoria delle reti complesse Indici locali: vicini comuni, hub enhanced/depressed, attaccamento preferenziale, ecc.. Indici globali: basati sui percorsi più brevi, random walk, etc. Necessità di conoscere già parte della rete Noi partiamo dai nodi isolati Differenze con analisi precedenti: Link prediction ? ?

9 Passi chiave dell’approccio proposto: passi 1 e 2 Passo 1 si assume che la rete sia densa: tutti i nodi sono legati tra di loro Passo 2 Si modellano tutti i flussi (regressioni multivariate) F ij =f [X(i), X(j), Y(i,j)] proprietà del nodo (popolazione, PIL, water supply, ecc.) proprietà del link (distanza, dummy variable, ecc.)

10 veri negativi Passi chiave dell’approccio proposto: passo 2 log Distribuzione dei flussi previsti veri positivi falsi negativi falsi positivi link persi link spuri SOGLIA

11 Passi chiave dell’approccio proposto: passo 3 Passo 3 esistono solo i link con flusso maggiore della soglia C RITERIO I LINK SI ATTIVANO SOLO SE C ’ È UN FLUSSO DI ACQUA VIRTUALE CHE NE GIUSTIFICA L ’ ESISTENZA

12 6% 5% azoto distanzapopolazione dummy variablesregional trade agreements link persi link spuri Errore di predizione 16% + 5% usando 17 variabili solo 0.1% dei flussi è perso 16% 5% Regressione a passi successivi poche variabili davvero esplicative; potenziale agricolo, distanza, popolazione, dummy variable, trattati in generale, ruolo minore dell‘acqua Quanto il metodo è attendibile ?

13 PDWPAvwvRTAKAP 5,1-5,26,2-1,61,991,060,7-0,8 Coefficienti della regressione Popolazione Water production 56 mln 2200 m 3 Esempio: Brasile (import) 105 link esistenti 108 link inesistenti 7 % non prev. 0.5 % import

14 Propagazione Crisi: ruolo della struttura della rete Crisi di produzione riduzione di esportazione Propagazione dell’onda dipendente da: regole di “attraversamento” del nodo struttura topologica della rete

15 Effetto della riduzione di export di 1 km 3 in USA (rete 2010) (la sfumatura scala con la variazione (%) di consumo di VW) Esempio di propagazione

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59 Confronto con topologia alterata Reale Alterata

60 Somma delle variazioni (%) di consumo di VW indotte da crisi nei diversi stati Vulnerabilità

61 Impatto Variazione (%) dei consumi di VW pro-capite indotte da crisi nei singoli stati

62 Vulnerabilità – Impatto nel tempo Evoluzione globale (medie mondiali pesate sulla popolazione) tempo

63 TOPOLOGIA RETE VW CRISI RESILIENZA VULNERAB. INIQUITÁ MARGINALITÁ COMUNITÁ GLOBALIZZAZ.CONTROLLO Conclusioni N ELLA STRUTTURA DELLA RETE SONO RACCHIUSI ASPETTI CHIAVE DELLA GLOBALIZZAZIONE DELL ’ ACQUA

64 Conclusioni Si stabilisce un link se c’è un flusso sufficiente a giustificarlo Popolazione, distanza, uso di fertilizzanti e dummy variable sono le variabili che giocano il ruolo maggiore Buona accuratezza: 84% dei link attivi (99% dei flussi), 95% dei link non attivi. Possibili migliorie APPROCCIO Ricavare comportamenti estraendoli dai dati Speranza che esistano comportamenti coerenti (determinismo?)


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