Misurazione. Introduzione alla misurazione

In questa voce si parlerà dell'uso della strumentazione e dell'interpretazione dei dati ottenuti in relazione ai parametri agronomici, biomeccanici e di giocabilità delle superfici sportive in erba naturale.

Per una corretta gestione e un continuo miglioramento di queste superfici, è fondamentale conoscere e misurare i vari parametri che le caratterizzano, poiché non è possibile migliorare ciò che non si misura. Inoltre, sono necessari strumenti specifici per l'analisi di ciascuno dei parametri da studiare.

La scelta di una strumentazione adeguata è essenziale per ottenere informazioni accurate e affidabili sui parametri da misurare. La qualità degli strumenti di misura viene valutata attraverso diversi attributi essenziali:

• Sensibilità: Questo attributo, noto anche come risoluzione, indica la più piccola variazione che lo strumento è in grado di rilevare. Può verificarsi nelle letture digitali o analogiche. Un'elevata sensibilità consente di rilevare variazioni minime del parametro misurato.
• Ripetibilità: La ripetibilità si riferisce alla capacità dello strumento di produrre letture coerenti e accurate quando vengono effettuate misure ripetute nelle stesse condizioni. La ripetibilità è fondamentale per garantire che i dati ottenuti siano affidabili e possano essere utilizzati con fiducia.
• Precisione: Questo attributo misura la capacità dello strumento di fornire il valore reale della misura. L'accuratezza è il fattore determinante della qualità di uno strumento, in quanto garantisce che le misure riflettano accuratamente la realtà del parametro da valutare.

Lettura dei dati

Una volta scelto lo strumento appropriato ed effettuate le misurazioni necessarie, si ottiene una serie di dati che vengono analizzati in modo appropriato. In genere, le variabili statistiche oggetto di studio sono quantitative, come i risultati di un test di compattazione di un campo da calcio. È fondamentale caratterizzare il campione utilizzando le statistiche più importanti, che comprendono:

Media:

La media si ottiene dividendo la somma di un insieme di dati per il numero di dati. Ad esempio, la durezza media di un campo da calcio si calcola sommando tutte le misure di durezza e dividendo per il numero totale di misure.

Mediano:

In un insieme di dati, la mediana è il valore che si trova al punto medio quando si ordinano i dati dal più piccolo al più grande. Ciò significa che metà dei valori sono più piccoli della mediana e metà più grandi.

Deviazione standard:

Questa misura quantifica la variazione o la dispersione di un insieme di dati numerici. Una deviazione standard bassa indica che la maggior parte dei dati è raggruppata vicino alla media, mentre una deviazione standard alta suggerisce che i dati sono più dispersi. Nel contesto della qualità del campo, basse deviazioni standard sono auspicabili in quanto indicano una superficie uniforme e consistente.

Regressione lineare:

La regressione lineare viene utilizzata per identificare e quantificare la relazione tra due variabili. Tracciando le misure su un grafico X-Y, la regressione lineare consente di prevedere il comportamento di una variabile in base all'altra. Ad esempio, può essere utilizzata per prevedere come le variazioni di compattazione del suolo influisce sulla giocabilità del campo.

Regressione lineare

Quando si esegue una regressione lineare, si ottiene il valore R², che varia da 0 a 1. Un valore di 0 indica l'assenza di relazione, mentre un valore di 1 indica una relazione predittiva perfetta. Una relazione accettabile è considerata pari a 0,8 o superiore.

Esistono chiari esempi di tali relazioni, come le elevate correlazioni inverse tra parametri biomeccanici come l'assorbimento degli urti e la restituzione dell'energia, dove maggiore è l'uno, minore è l'altro.

Considerazioni climatiche

Nelle misurazioni dei tornei, è essenziale misurare i parametri meteorologici come la velocità del vento, la temperatura e l'umidità relativa. Questi fattori possono influenzare l'accuratezza delle misurazioni. Ad esempio, valori elevati di velocità del vento possono impedire una misurazione corretta, il che rende necessario registrare queste condizioni o eliminare le circostanze di disturbo, come l'uso di tunnel per la misurazione della velocità del green.

Mappe di calore

Una mappa di calore è una tecnica di visualizzazione dei dati che rappresenta diverse grandezze utilizzando colori o toni su un'area specifica, facilitando l'interpretazione dei dati. I sistemi informativi geografici (GIS) sono strumenti fondamentali per la creazione di queste mappe, in quanto interpolano i risultati e consentono una visualizzazione dettagliata. Esistono GIS disponibili per l'uso gratuito, come GvSIG della Comunità di Valencia e QGIS.

Di seguito sono riportati due esempi di rappresentazione dei dati mediante mappe di calore:

Prova di pioggia (mm): Una mappa di calore può mostrare la distribuzione delle precipitazioni su un campo sportivo. Le aree con maggiori precipitazioni sono rappresentate con colori più intensi, mentre le aree con minori precipitazioni sono mostrate con toni più tenui. In questo modo è possibile identificare le aree con problemi di drenaggio o eccessiva umidità.

Durezza del terreno (gravità): Utilizzando una mappa di calore, è possibile visualizzare la durezza del terreno in diverse parti del campo. Le aree con un'elevata compattazione appariranno in colori più scuri, indicando aree che potrebbero richiedere l'aerazione. D'altra parte, le aree con una durezza più bassa saranno visualizzate in tonalità più chiare, indicando terreni più sciolti.

Le mappe di calore forniscono una visione intuitiva e chiara dei dati raccolti, che facilita il processo decisionale nella gestione delle superfici sportive. Visualizzando le diverse grandezze su un'unica mappa, è possibile identificare modelli e aree problematiche in modo rapido ed efficiente.