In step with the need to develop statistical procedures to manage small-size environmental samples, in this work we have used concentration values of benzene (C6H6), concurrently detected by seven outdoor and indoor monitoring stations over 12 000 minutes, in order to assess the representativeness of collected data and the impact of the pollutant on indoor environment. Clearly, the former issue is strictly connected to sampling-site geometry, which proves critical to correctly retrieving information from analysis of pollutants of sanitary interest. Therefore, according to current criteria for network-planning, single stations have been interpreted as nodes of a set of adjoining triangles; then, a) node pairs have been taken into account in order to estimate pollutant stationarity on triangle sides, as well as b) node triplets, to statistically associate data from air-monitoring with the corresponding territory area, and c) node sextuplets, to assess the impact probability of the outdoor pollutant on indoor environment for each area. Distributions from the various node combinations are all non-Gaussian, in the consequently, Kruskal-Wallis (KW) non-parametric statistics has been exploited to test variability on continuous density function from each pair, triplet and sextuplet. Results from the above-mentioned statistical analysis have shown randomness of site selection, which has not allowed a reliable generalization of monitoring data to the entire selected territory, except for a single "forced" case (70%); most important, they suggest a possible procedure to optimize network design.

In linea con l'operazione di trasferimento di procedure per il trattamento statistico di piccoli campioni ambientali, in questo lavoro utilizziamo i valori di concentrazione di benzene rilevato simultaneamente per 12 000 minuti in sette postazioni outdoor ed indoor, al fine di stabilire: la rappresentatività dei dati sul territorio e, successivamente, l'impatto dell'inquinante sull'ambiente interno. La rappresentatività sul territorio, come si sa, è legata alla geometria dei punti di rilevamento; questa è decisiva per la valutazione di un inquinante d'attenzione sanitaria quale quello utilizzato in questo lavoro. In base al principio di progettazioni delle reti di rilevamento, assumiamo, pertanto, le postazioni come nodi per configurare una rete di triangoli contigui; combiniamo, opportunamente, a: a) coppie le distribuzioni di inquinante, provenienti dai nodi che individuano i lati del triangoli, per stabilire la stazionarietà dell'inquinante su di essi; b) terne, per associare probabilisticamente la lettura del monitoraggio dell'inquinante alla corrispondente definita area territoriale; c) sestine per valutare su ogni area la probabilità d'impatto dell'inquinante outdoor sull'indoor. Trattandosi di piccoli campioni statistici, le distribuzioni sono di tipo non Gaussiano. Utilizziamo, pertanto, la statistica non parametrica di Kruskall-Wallis (KW) per testare la variabilità di ogni combinazione di coppie, terne e sestine di distribuzioni. I risultati ottenuti evidenziano: la casualità della allocazione delle postazioni che non permette di estendere al territorio, tranne che in un solo caso "forzato" (70%), la lettura del monitoraggio effettuato; più importante, individuano una possibile procedura per ottimizzare la rete.