27 settembre, 2010 | di in » Entropia

Strada dell'appennino bolognese - Lorenzo Perone - 16.11.2008

Strada dell'appennino bolognese - Lorenzo Perone - 16.11.2008

Lavorare con risorse economiche sempre minori costringe ad operare delle scelte, a volte difficili, nelle strategie da adottare nel servizio manutenzione strade della Provincia di Bologna, ambito professionale nel quale sto operando. Ne scaturisce la consapevolezza che l’individuazione delle priorità degli interventi non può prescindere dalla definizione di una maglia strategica all’interno del complesso delle strade provinciali.

La rete delle strade gestite dalla Provincia di Bologna si estende per circa 1400 Km, con problematiche specifiche legate alla differenza del contesto tra pianura ed Appennino. La definizione di una maglia strategica è subordinata alle condizioni per le quali viene valutata, nel nostro caso abbiamo definito una maglia strategica in condizioni di esercizio ed una in condizioni di emergenza. Quest’ultima attualmente è riferita ad uno scenario legato ad eventi di tipo sismico e ad incidenti rilevanti delle industrie definite “a rischio”.

Gli ambiti applicativi in cui è vantaggioso definire una rete strategica sono molteplici. È utile in applicazioni quali la manutenzione programmata dei ponti (BMS Bridge management system), la gestione e la programmazione del servizio invernale di sgombero neve e risulta essenziale nel verificare il livello di servizio della rete in condizioni di emergenza sismica o idrogeologica.

Lo scopo di questo post e dei successivi che intendo scrivere sull’argomento, è quello di condividere una metodologia di lavoro, cogliendo l’occasione per migliorarne la qualità attraverso un confronto con la comunità. Data la complessità dell’analisi e la difficoltà di dettagliarla in un unico post ho scelto di iniziare a scrivere di come abbiamo individuato dei poli generatori di domanda/offerta di trasporto, in seguito definiti target, utilizzati nelle analisi dei percorsi che hanno definito le reti strategiche, in condizioni di emergenza e di esercizio.

“La manutenzione delle opere d’arte stradali, e dunque dei ponti, deve essere fondata, oltre che su concezioni tecniche, su diversi concetti di ordine economico, atti a definire i costi che è necessario sostenere durante l’intera vita utile dell’opera. Compito degli enti gestori della rete stradale risulta quello di programmare su basi razionali e oggettive una politica manutentiva che giunga alla definizione di una classifica delle priorità manutentive e che concili la necessità di mantenere un alto livello di funzionalità e di servizio della rete con l’esigenza di ottimizzare le risorse. A supporto di tale indirizzo sono stati sviluppati strumenti che in letteratura prendono il nome di Bridge Management System (BMS) e riscontrano una sempre maggiore diffusione. L’applicazione della metodologia proposta prevede l’assegnazione ad ogni ponte ed arco stradale di un punteggio (variabile da 0 a 100) che indica la Valutazione Complessiva (VP) circa la priorità manutentiva del manufatto. L’assegnazione dell’indice VP di un ponte si ottiene tramite la combinazione lineare valori riferiti a tre macroparametri: – Importanza funzionale – macroparametro IF – Condizione strutturale – macroparametro CS – Rischio sismico – macroparametro RS”

Estratto da : “I ponti della Provincia di Bologna, un metodo per la valutazione dello stato manutentivo e della vulnerabilità sismica” – Ing. Pierluigi Tropea (U.O. Progettazione e direzione lavori, Servizio Manutenzione strade, Settore Lavori Pubblici, Provincia di Bologna)

Per la definizione del macroparametro Importanza funzionale che si riferisce alla funzione che il ponte e il tratto stradale ad esso collegato svolgono in situazione di normale esercizio ed in situazione di emergenza, nell’ambito della mobilità e degli aspetti ad essa collegati, abbiamo effettuato una complessa analisi, basata sullo studio dei percorsi. Per l’individuazione dei percorsi che concorrono a definire la condizione di esercizio e di emergenza sono stati individuati dei target strategici. Tra questi uno riguarda i baricentri delle aree a maggiore densità edilizia. L’utilizzo dei dati censuari e di mappa della banca dati catastale, disponibile attraverso i servizi di SIGMATER (Servizi Integrati Catastali e Geografici per il Monitoraggio Amministrativo del territorio), ha consentito la definizione di una mappa della densità edilizia che verrà aggiornata periodicamente permettendo così una stima aggiornata e coerente dell’indice di Importanza Funzionale.

La banca dati SIGMATER, utilizzata nelle analisi, presenta una discreta complessità, ma offre numerose possibilità di analisi trasversali. Senza l’utilizzo dei dati Sigmater un’analisi “dinamica” di questo tipo non avrebbe potuto avere luogo, se non con costi e impegno decisamente maggiori.

Partendo dal censuario della banca dati catastale si individuano le categorie catastali appartenenti agli immobili a destinazione ordinaria, da cui in maniera più o meno diretta si può determinare la superficie ralativa ad ogni unità immobiliare, individuata mediante foglio mappale e subalterno. I gruppi di categorie analizzati sono A, B e C.

Valori della superficie media di un vano per gli immobili del gruppo A

Tabella immobili gruppo A

Gli immobili della categoria A (Abitazioni) hanno la consistenza espressa in metri quadri (per gli immobili più recenti) o in vani. Per riportare la consistenza in vani ad una superficie si è stimato un valore medio, per ogni elemento del gruppo A che presentava entrambi i valori.

Per gli elementi del gruppo B la consistenza è espressa in volume (metri cubi) o, per gli edifici più recenti, in termini di superficie. In questo caso, per riportare la consistenza in volume alla superficie corrispondente, si è calcolata da ogni elemento del gruppo B che presentava entrambi i valori, una stima dell’altezza media, con i seguenti risultati.

Valori dell'altezza media per gli immobili del gruppo B

Tabella immobili gruppo B

Gli immobili del gruppo C hanno la consistenza espressa in termini di superficie e quindi non è stato necessario operare nessuna particolare stima. Ottenuti i valori complessivi di superficie per ciascuna particella catastale, si è determinato in centroide della stessa e si è calcolata la densità media di edificato per ettaro. Il metodo utilizzato è la “Kernel density” con un raggio di ricerca di circa 2 Km.

Densità dell'edificato dalla banca dati catastale

Densità dell'edificato dalla banca dati catastale

Questo tipo di analisi permette di mantenere alto il valore di densità sul centroide della particella catastale ed al contempo di avere un’influenza reciproca delle aree edificate in un ambito spaziale più ampio (raggio di ricerca). Se confrontiamo la mappa delle densità ottenute, con i centri abitati derivati dal Piano Territoriale di Coordinamento Provinciale (PCTP) si nota una sostanziale coerenza.

Confronto tra la densità edilizia calcolata dalla banca dati catastale e i centri abitati del PTCP

Confronto tra la densità edilizia calcolata dalla banca dati catastale e i centri abitati del PTCP

Da una mappa di dettaglio dell’area sud, si può vedere che esiste una zona con elevata densità edilizia che non risulta perimetrata come centro abitato. Si tratta del Centro ricerche ENEA del Brasimone.

Particolare dell'area del Brasimone

Particolare dell'area del Brasimone

Questo tipo di analisi permette quindi una lettura del territorio coerente con il nostro scopo, cioè permette di valutare la densità del patrimonio edilizio in maniera complessiva, senza il solo riferimento ai centri abitati.

Dovendo poi scegliere un numero adeguato di target, cioè di aree ad elevata densità edilizia, rappresentativo della realtà provinciale, abbiamo operato un taglio alla mappa delle densità edilizie alla soglia di 500 mq/ha. Per avere un’idea dei risultati che si ottengono con valori diversi è riportata una mappa di confronto.

Confronto tra le soglie minime di densità edilizia

Confronto delle aree con soglia a 250, 500 e 750 mq/ha

Dalla mappa di confronto si evidienzia che utilizzando la soglia di 500 mq/ha si ottengono delle aree con isole delimitate, utilizzando la soglia di 250 mq/ha le zone con elevata densità formano degli agglomerati quasi continui. la soglia a 750 mq/ha risulta, secondo la nostra valutazione, non rappresentativa perché esclude tutta l’area appenninica.

Mappa della densita edilizia con soglia a 500 mq/ha

Mappa della densità edilizia con soglia a 500 mq/ha

I target sono definiti dal baricentro dei poligoni con densità edilizia maggiore della soglia, integrati dai baricentri di quelle aree che pur avendo una conformazione circoscritta, appartenevano ad un unico poligono con diverse propaggini.

Target delle aree a elevata densità edilizia

Target delle aree a elevata densità edilizia

I target così ottenuti entreranno a far parte degli elementi funzionali all’analisi dei percorsi, per la definizione dello scenario di esercizio e di emergenza di cui avremo occasione di parlare prossimamente.

Attenzione! Questo è un articolo di almeno un anno fa!
I contenuti potrebbero non essere più adeguati ai tempi!

3 Responses to “Definizione di reti strategiche: analisi di densità edilizia attraverso la banca dati catastale di SIGMATER”

  1. By Pietro Blu Giandonato on ott 1, 2010

    Gran bel lavoro Lorenzo, davvero molto interessante.
    Queste sono le analisi che mi entusiasmano di più, ovvero estrapolare informazioni inizialmente di tipo descrittivo e spazializzarle per ottenere nuove “identità” del territorio, utili per poterlo caratterizzare ancora meglio e sotto nuovi aspetti.
    A chi mi chiede “vorrei tanto imparare a ‘usare’ i GIS, mi puoi dare qualche suggerimento?” rispondo sempre “imparare a ‘usare’ i GIS non ha senso se prima non impariamo a immaginare cosa possiamo fare con i dati e le informazioni che abbiamo già”.
    Per ‘usare’ i GIS prima di tutto bisogna mutare lo stato mentale, il modo di guardare il territorio, e leggerne le informazioni apparentemente nascoste.

    Ancora complimenti Lorenzo.

  2. By Claudio Schifani on ott 1, 2010

    Complimenti per l’eccellente lavoro di indagine e restituzione delle informazioni!
    Condivido pienamente anche quanto detto da Pietro sull’uso degli strumenti di analisi spaziale. Chi progetta con e per il territorio dovrebbe essere consapevole delle potenzialità di tali strumenti nell’elaborare nuove visioni di territorio (a volte nascoste…). Durante il percorso accademico mi dicevano spesso…”il territorio e vivo e comunica e noi dobbiamo interpretarlo e guidarne lo sviluppo”. Peccato che raramente nei corsi accademici (soprattutto pianificatori) si insegni l’uso consapevole di tali strumenti.
    In questo ritengo che, ad esempio, Venezia sia tra le più innovative.

  3. By Antonio Falciano on ott 1, 2010

    Mi ha colpito in positivo la volontà di condividere l’esperienza ricercando il confronto con l’esterno. Questo spirito incarna ottimamente quei famosi principi di “trasparenza, partecipazione e collaborazione” a cui tante Amministrazioni dovrebbero finalmente ispirarsi.
    Circa l’utilizzo consapevole degli strumenti informatici nella pianificazione e nella gestione del territorio, di cui parla Claudio, credo che esista oramai una sensibilità diffusa in tal senso nelle Università, negli Enti di ricerca e nelle Amministrazioni più lungimiranti. Basta recarsi, ad esempio, a conferenze come ASITA o INPUT (Informatica e Pianificazione Urbana e Territoriale) per averne un saggio molto esaustivo. Manca invece molto spesso la condivisione e l’accesso libero ai dati pubblici, fondamentali in fase di generazione di nuove interessanti ed utili informazioni. E’ un po’ il senso di quanto affermato da Schuyler Erle (uno dei cofondatori di OpenLayers) nel suo keynote “How Crowdsourcing Changed Disaster Relief Forever” al FOSS4G 2010: “Il vostro magnifico software è inutile senza i dati”.
    L’applicazione di Lorenzo ne è un esempio: senza il ricorso al database di SIGMATER e quindi ad una sorgente di dati molto granulare sarebbe stato difficile avvalorare una procedura del genere o comunque il livello di approssimazione sarebbe stato più elevato e probabilmente inaccettabile ai fini dell’analisi condotta.
    Per concludere… sono impaziente di leggere il seguito del post. Complimenti, Lorenzo.

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