Contabilità ambientale e valutazione del capitale naturale critico

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1 Università Cattolica del Sacro Cuore Sede di Brescia Centro di Ricerche per l Ambiente e lo Sviluppo Sostenibile della Lombardia Contabilità ambientale e valutazione del capitale naturale critico Proposta di strumenti di analisi territoriale RELAZIONE INTERMEDIA Novembre 2002 Dott. Giuseppe Triacchini

2 Indice Pagina 1. Premessa Introduzione Scopi e obiettivi Strumenti, dati e metodi Alcuni risultati

3 Premessa Nell ambito della convenzione Università Cattolica (CRASL) Regione Lombardia, l avanzamento della linea di ricerca Contabilità ambientale e valutazione del capitale naturale critico (Mod. 3 e 4) ha portato all individuazione una metodologia di analisi dei dati spaziali e territoriali regionali volta ad evidenziare criteri di azzonamento orientati alla sostenibilità di sistema e congruenti con le esigenze dei decision-makers delle politiche regionali. Questo programma di ricerca è in fase preliminare, pertanto la metodologia individuata troverà ancora maggiore consolidamento e approfondimento con la sua applicazione a livello di ricerca nei prossimi mesi. Poiché si è ritenuto opportuno che i risultati preliminari, siano di supporto alla Strategia di Azione per lo Sviluppo Sostenibile della Regione Lombardia, in questa nota metodologica verranno illustrate, in forma sintetica, le principali linee di analisi attraverso le quali sono state ottenute le rappresentazioni cartografiche di determinate grandezze ambientali o di determinati ambiti territoriali. Per una spiegazione di tipo esaustivo si rimanda alla relazione finale della linea di ricerca Contabilità ambientale e valutazione del capitale naturale critico che è in fase di preparazione. 3

4 Introduzione La linea di ricerca Contabilità ambientale e valutazione del capitale naturale critico ha come obiettivo principale l elaborazione di criteri di suddivisione del territorio regionale in aree-sistema omogenee dal punto di vista della policy orientata alla sostenibilità, partendo anche da un analisi dei criteri di azzonamento esistenti e adottati dai vari strumenti di programmazione e/o pianificazione territoriale. Attraverso questa analisi si osserva che, dato il loro ruolo, i decision-makers regionali spesso utilizzano e interpretano rappresentazioni di dati territoriali su base comunale, provinciale o regionale e, di conseguenza, i servizi tecnici di supporto a cui è affidata la preparazione del dato lavorano altrettanto spesso secondo questa tradizionale ottica di elaborazione ed analisi. Il sistema pubblico di supporto alle decisioni, pur mantenendo la necessità di operare sul territorio attraverso la considerazione dei confini amministrativi, può avvalersi di altri tipi di analisi dei dati spaziali che stanno a monte o che si muovono parallelamente alle elaborazioni su base comunale e ne rappresentano aspetti talvolta complementari e talvolta di notevole approfondimento analitico. In questa sintesi si cercherà di dare un breve approfondimento alle suddette argomentazioni, motivando le scelte fatte nel cercare un metodo di analisi che vuole proprio introdurre un modo innovativo di osservare e studiare i dati territoriali, ambientali, sociali ed economici 4

5 1. Scopi e obiettivi Lo scopo della presente proposta metodologica è dare un contributo ulteriore all individuazione di strumenti decisionali e politici orientati allo sviluppo sostenibile della Regione Lombardia. A tale scopo i metodi illustrati si propongono quale obiettivo principale l individuazione di contesti territoriali omogenei, o aventi caratteristiche simili, sulla base della considerazione congiunta di più variabili che ne descrivano sia gli aspetti ambientali, economici che sociali. Contesti che non siano necessariamente caratterizzati da continuità spaziale sul territorio e che prescindano dai confini amministrativi. Altro obiettivo è fornire al decisore una serie di dati spaziali disaggregati a scala sub-comunale che fungano da indicatori analitici di una serie di variabili coinvolte nelle valutazioni legate allo sviluppo sostenibile. Per realizzare una analisi multivariata dei contesti territoriali che prescinda dai confini amministrativi, occorre perseguire alcuni obiettivi secondari e di supporto, quali: la raccolta di una base di dati sufficientemente ampia e che permetta di rappresentare gli aspetti ambientali, sociali ed economici del territorio; la eventuale georeferenziazione o spazializzazione di quei dati che ancora non sono stati legati al territorio; la generazione di un insieme di temi a vari gradi di disaggregazione spaziale; l individuazione di opportuni algoritmi di analisi e di elaborazione geografica che siano a basso costo e in qualche modo compatibili con i più comuni formati di dati e strumenti software a disposizione; Infine, dai passi successivi delle analisi applicando i metodi proposti, ci si aspetta di individuare le aree o i contesti in cui si hanno particolari forme o livelli di vulnerabilità su scala regionale, che a loro volta combinate con lo studio dei principali fattori di pressione, porteranno ad evidenziare le più rilevanti criticità dal punto di vista ambientale, sociale ed economico. Dall analisi comparata di questi risultati si potranno ottenere nuovi indicatori e indici capaci di quantificare il capitale naturale critico del territorio lombardo, ossia di quell insieme di risorse e servizi da tutelare con le politiche orientate allo sviluppo sostenibile. Gli indici, una volta selezionati, validati ed approvati saranno anche utilizzabili direttamente come grandezze per le procedure di monitoraggio dei risultati portati dalle decisioni politiche. 5

6 2. Strumenti dati e metodi 2.1 STRUMENTI SOFTWARE Lo strumento principale è un GIS 1, ossia una piattaforma informatica che permette la raccolta dei database geografici e la loro elaborazione. Poiché i dati cartografici raccolti sono quasi tutti in formato ESRI Shapefile e al fine di uniformare il lavoro agli standard regionali, la scelta del software è ricaduta sui prodotti ESRI. In particolare è stato utilizzato il software ArcView versione 3.2 con l estensione Spatial Analyst. Alcuni algoritmi necessari per determinate elaborazioni sono stati sviluppati in Avenue 2. Per le analisi statistiche e per l analisi esplorativa dei dati sono stati utilizzati diversi pacchetti statistici: SPSS, Statistica e l estensione Xlstat per Microsoft Excel in versione demo. Altri algoritmi senza interfaccia grafica sono stati reperiti via Internet presso siti accademici per concessione dei rispettivi autori. 2.2 DATI Trattandosi di analisi spaziali di dati territoriali, la gran parte dei dati utilizzati sono di tipo cartografico. Sono state raccolte mappe digitali di vario genere e di diversa provenienza. La tabella seguente riporta qualche esempio Fonte di dati Tipo di dati Ente fornitore Temi vettoriali vari: Regione Lombardia usi del suolo CT10 Carta tecnica Struttura Analisi e viabilità regionale informazioni territoriali rete idrografica della Temi vettoriali vari: Attività di sfruttamento Geomorfologia Alcune carte ERSAF Idrologia superficiale ERSAF Litologia Rilevanze Uso del suolo Carte delle aree protette Zone critiche per la qualità dell aria Temi vettoriali relativi a: Parchi regionali Rilevanze ambientali Siti di importanza comunitaria Riserve Naturali Mappa della Lombardia divisa per comuni e per zone critiche Regione Lombardia D.G. Qualità dell ambiente Regione Lombardia D.G. Qualità dell ambiente (dott. Volpi) 1 GIS è l acronimo di Geographical Information System meglio noto in Italia come Sistema Informativo Territoriale. Con questo termine intendiamo l insieme dei dati digitali (la base di dati territoriale) e gli strumenti software per la loro gestione ed elaborazione. 2 Avenue è il linguaggio orientato ad oggetti interno al pacchetto GIS ArcView. Attraverso l uso di Avenue è possibile programmare moltissime funzioni aggiuntive ed automatizzare il GIS secondo le proprie esigenze. 6

7 L insieme dei dati raccolti è assai più ampio, ma al momento ne è stata utilizzata soltanto una parte per diversi motivi: a) per un approccio graduale all aumento di complessità del data-set b) Parecchi dati digitali sono incompleti oppure coprono soltanto parte del territorio regionale. Per esempio, i dati provenienti dall ERSAF coprono soltanto la parte sud della Regione, con un confine bene definito. Diversi attributi del tema uso del suolo della CT10 sono incompleti, ossia coprono soltanto la parte sud della Regione e qualche zona della Valtellina. Lo stesso discorso vale per altri dati a sviluppo ancora più locale come le mappe relative alle reti ecologiche e alla biodiversità. Nella prima fase del lavoro, cercando un metodo valido a livello regionale, ci si è voluti basare soltanto su alcuni temi che coprono la Regione Lombardia in modo completo, a prescindere dalla loro assoluta accuratezza e correttezza, difficili da verificare in questa sede. Alcuni dati cartografici a copertura parziale del territorio regionale, ma giudicati essenziali, sono stati integrati con dati provenienti da altre carte, anche a scala lievemente diversa, pur di avere una copertura totale del territorio. Questa approssimazione è stata considerata ammissibile in questa fase, sia giudicando il risultato ottenuto messo a confronto con la CTR raster 1:10.000, sia considerando che certi errori sarebbero ininfluenti su scala regionale. Sono stati raccolti anche diversi dati sotto forma di tabelle, ossia database di vario genere che poi sono stati ordinati e trasformati in mappe per essere integrati con il resto delle informazioni. Infatti, sempre attraverso l uso di un GIS, si possono generare nuove mappe partendo da dati organizzati in tabelle, che vengono georeferenziati collegando queste tabelle al database dei confini amministrativi o di altri temi digitali opportuni. La tabella seguente riporta qualche esempio Fonte di dati Tipo di dati Ente fornitore ANNUARIO STATISTICO REGIONALE Tabelle dei dati relativi ai distretti industriali lombardi UNIONCAMERE Regione Lombardia Elenco dei comuni lombardi con i INEMAR relativi dati di emissione in Regione Lombardia atmosfera secondo i macrosettori Sito web INEMAR e i settori Corinair 1997 DATI PROVVISORI DI POPOLAZIONE PRODUZIONE RIFIUTI Elenco dei comuni lombardi con gli abitanti stimati prima dell ultimo censimento, per classi di età. Elenco dei comuni lombardi con il dato di produzione di RSU, rifiuti ingombranti, spazzatura strade e raccolta differenziata per tre anni. ISTAT Sito web censimenti A.R.P.A. Osservatorio Rifiuti In questo modo viene costruita una base di dati spaziali multi-tematica sotto forma di mappe che coprono l intera area di interesse e basata su un unica piattaforma GIS. Su questa base di dati si applicano i metodi di analisi che si vanno ora ad illustrare. 7

8 2.3 METODI E cosa nota che partendo da dati spaziali esistenti sotto forma di mappe digitali, attraverso l uso di un GIS, si possono effettuare una serie di elaborazioni per aumentare il loro grado di informazione ottenendo mappe derivate, secondo le proprie necessità analitiche. Nello schema metodologico proposto le mappe derivate si ottengono sostanzialmente con operazioni di disaggregazione-aggregazione spaziale ed elaborando indicatori Motivazioni alla disaggregazione spaziale Nella prassi comune di rappresentare i dati spaziali su base comunale, le raffigurazioni cartografiche di dati territoriali, assumono spesso la loro dimensione spaziale attraverso un sistema zonale, dove la zona è l entità territoriale definita da confini di tipo amministrativo o funzionale. (Per esempio, in ambito regionale le zone sono definite dai confini amministrativi dei comuni). In questa visione zonale il confine amministrativo rappresenta il massimo grado di risoluzione del dato spaziale oggetto di analisi; inoltre si assume che tutti gli attributi di una determinata zona siano distribuiti al suo interno in modo uniforme in senso spaziale. Nel momento in cui si vuole approfondire l analisi del dato territoriale con un taglio più tecnico-scientifico o modellistico, occorre considerare che le rappresentazioni spaziali basate su zone non riescono a tenere conto delle relazioni topologiche 3. Inoltre ignorano che le attività socio-economiche e i loro impatti (es. gli impatti ambientali) sono continui nello spazio e non seguono un confine che non sia una barriera fisica. Nasce quindi spontanea l esigenza di uscire dai sopra citati vincoli delle rappresentazioni zonali per dare connotati diversi al dato territoriale e per osservarlo ed analizzarlo sotto un altro punto di vista. In sintesi, la rappresentazione svincolata dalle zone amministrative offre la possibilità ad analisi più dettagliate. L ulteriore disaggregazione sulla base di una griglia apre invece la strada alla ricerca di correlazioni tra temi diversi, all esplorazione multivariata dei dati e alla costituzione di una base di dati fruibile come input per vari tipi di modelli di simulazione di dinamiche chimico-fisiche, ambientali o socio-economiche. Come raffigurato in fig. 1, le suddette operazioni possono essere inquadrate in uno schema logico di lavoro che prevede tre diversi percorsi di elaborazione (in verticale, da sinistra a destra nel grafico) che portano ad altrettante classi di risultati differenti: 1. Attribuzione di dati comunali e sub-comunali a entità sub-comunali 2. Disaggregazione in griglie regolari di varie risoluzioni 3. Elaborazione di indicatori aggregando e disaggregando dati selezionati Verranno di seguito illustrati brevemente questi tre percorsi che costituiscono il nucleo centrale della presente proposta metodologica. 3 La topologia descrive le modalità di connessione e relazione reciproca, in senso spaziale, di oggetti geometrici (celle, linee punti e poligoni) e costituisce la base per funzioni avanzate, per esempio l interrogazione di database spaziali in modo da ricavare informazioni sulla distribuzione e sulle relazioni spaziali dei vari oggetti. 8

9 Mappe Altri dati Raccolta dati da varie fonti GIS Base di dati spaziali multi-tematica rappresentata su un unica piattaforma GIS GIS Disaggregazione spaziale ed elaborazione di indicatori Attribuzione dati comunali e subcomunali a entità sub-comunali Disaggregazione in griglie regolari di varie risoluzioni (10 Km 500 m) Indicatori da aggregazione e disaggregazione di dati selezionati Aumento grado di dettaglio MAPPE VETTORIALI Aumento grado di dettaglio MAPPE RASTER Elaborazione di INDICATORI MAPPE RASTER Vantaggi Vantaggi Vantaggi Visione più dettagliata e realistica del territorio e delle attività antropiche Visione di grande dettaglio Andamento continuo e distribuzione regolare di certe variabili Input per modelli dinamici Rappresentazione di grandezze nuove Visione di grande dettaglio Combinazione di diverse variabili Modellistica Statistica spaziale Monitoraggio Tecniche di Analisi esplorativa Tecniche multi-variate Modelli ambientali, socio-economici Grandezze interpolate Confronto con immagini satellitari Quantificazione patrimonio naturale Ecc Visione multi-variata Contesti territoriali omogenei Aree ad elevata vulnerabilità Hot spot di criticità Capitale naturale critico DECISORI Strategie di azione e Policy orientate allo sviluppo sostenibile Fig. 1 Schema metodologico per l elaborazione dei dati territoriali a sostegno della policy e delle azioni orientate allo sviluppo sostenibile 9

10 2.3.2 Attribuzione di dati comunali o sub-comunali ad entità sub-comunali Essendo l idea di base quella di svincolare le analisi dai confini amministrativi comunali, innanzitutto qualsiasi dato utilizzato viene trattato coerentemente con questa scelta. Per esempio alcuni dati tradizionalmente osservati come attributo di un comune possono essere assegnati ai poligoni di un tema che rappresenta un determinato uso del suolo o un determinato azzonamento all interno di quel confine comunale. Naturalmente deve esistere un criterio valido affinché questo passaggio di scala sia consistente. Nell esempio di fig. 2 il dato comunale di popolazione è stato attribuito ai poligoni che rappresentano la copertura delle aree urbanizzate. In questo caso vi è una diretta corrispondenza tra i due elementi anche se si sta operando ad un primo livello di approssimazione visto l assunto che la popolazione sia uniformemente distribuita nelle aree abitate in proporzione alla superficie delle stesse e che si possa trascurare la porzione di popolazione che vive distribuita sul tessuto costituito dall abitato puntiforme. Fig. 2 Attribuzione dei dati di densità di popolazione comunale ai poligoni che delineano le aree urbane Nel caso della popolazione si può scendere ulteriormente nel dettaglio distribuendo gli abitanti di un comune in modo esatto sui poligoni che rappresentano le sezioni censuarie attraverso le quali sono stati raccolti i dati durante il censimento. (Per dare un altro esempio, lo stesso tipo di attribuzioni si può fare partendo dal dato comunale di produzione complessiva di rifiuti urbani, visto anche l elevato grado di correlazione con il numero di abitanti). Questo tipo di elaborazione ha già il ruolo di aumentare il grado di dettaglio del dato e di darne una rappresentazione molto più realistica (i.e. la popolazione è condensata nelle aree urbanizzate dove effettivamente vive) quindi porta già ad una classe di risultati utilizzabili dai decisori. Procedendo su questa linea di disaggregazione si incontra un limite inferiore che è quello delle dimensioni minime dei poligoni che rappresentano il tema subcomunale (Un area urbana ha una sua forma ed estensione ben definita al di sotto della quale non si conoscono dettagli attraverso le carte tecniche, a meno di considerazioni a livello catastale, che però sono eccessive per un lavoro a scala regionale). Inoltre, la distribuzione rimane basata su poligoni di forma irregolare, quindi la topologia è difficile da tenere in considerazione, non è facile usare il dato come input di un modello dinamico che presuppone distribuzioni regolari e continue, ed 10

11 è meno agevole cercare relazioni statistiche spaziali nell insieme dei dati. Quindi si procede con la seconda linea di elaborazione dei dati Disaggregazione in griglie regolari a differenti risoluzioni E già stato accennato che le divisioni zonali ignorano aspetti come la continuità spaziale delle attività socio-economiche e dei loro impatti (es. gli impatti ambientali) che non seguono un confine che non sia una barriera fisica. La rappresentazione di certe grandezze secondo il loro andamento continuo è assai utile per tutta una serie di applicazioni che vanno dall interpolazione spaziale (i.e. generazione di iso-curve) all input di modelli dinamici. Per esempio molti modelli basati su algoritmi di immissione-emissione come quelli per la simulazione della dispersione di inquinanti in aria, oppure della propagazione di rumore piuttosto che dei flussi di acque superficiali, richiedono una adeguata risoluzione spaziale e una distribuzione regolare, ben diversa rispetto alle ampie e irregolari zone dove le distribuzioni interne delle varie attività ed usi del suolo non sono conosciute. (Per inciso, i modelli di diffusione di inquinanti in atmosfera tipicamente lavorano con dati raster 4 delle sorgenti di emissione, delle caratteristiche topografiche come l elevazione del terreno e delle caratteristiche superficiali come lo spazio verde, le aree costruite, la presenza di alti edifici ecc. ) Un altro aspetto importante della disaggregazione-aggregazione dei dati su una griglia a maglie regolari è dato dalla possibilità di trattare i dati con metodi di statistica spaziale (geostatistica) o di fare confronti diretti con immagini provenienti da osservazioni satellitari o foto aeree. Nelle figure 3 e 4 viene riportato l esempio, in due passaggi, di disaggregazione spaziale di dati di emissione in atmosfera (INEMAR), prima attribuendo il dato alle aree urbanizzate o ad uso antropico e poi trasformandolo in una griglia regolare. Fig. 3 Attribuzione di emissioni totali annue su base comunale ai poligoni che delineano le aree di insediamento antropico 4 sotto forma di griglia a maglie regolari 11

12 Fig. 4 Trasformazione delle emissioni relative alle aree di insediamento antropico in una griglia regolare con maglie di 2 km Elaborazione di indicatori aggregando o disaggregando dati opportunamente selezionati Finora si è discusso di modi per analizzare i dati territoriali aumentandone il grado di dettaglio e uscendo dal vincolo del modello zonale e di come questo porti ad un differente modo di osservare la stessa informazione di partenza offrendo l opportunità di cogliere aspetti prima non molto evidenti o meno marcati. L ultima linea di elaborazione (quella raffigurata più a destra nello schema generale) costituisce probabilmente la parte più innovativa e interessante della metodologia presentata proprio perché si prefigge di andare oltre. Utilizzando i dati di base (per quanto già parzialmente elaborati) ci si pone l obbiettivo di cercare e di estrarre informazione nuova, nonché di ottenere una rappresentazione multi-variata del territorio, ossia che tenga conto di più d uno dei suoi aspetti fisici, ambientali, sociali ed economici contemporaneamente. E importante premettere che le stesse tecniche usate sui dati in formato griglia sarebbero applicabili anche ai dati su base comunale, ma per i motivi già ampiamente discussi, si ritiene interessante procedere con griglie di dati anziché con insiemi di confini amministrativi Verso indicatori adatti a misurare la sostenibilità Le griglie di dati utilizzate in questa linea di analisi vengono ricavate con principi assai differenti rispetto a quelle ottenute con i metodi di cui si è parlato nei paragrafi precedenti. L obiettivo centrale in questa fase è l individuazione di indicatori che si rivelino adatti, in qualche modo, a misurare la sostenibilità e la costruzione di griglie che ne esprimono l andamento nello spazio. La prima caratteristica desiderabile per questi indicatori è la loro capacità di cogliere veramente cosa c è sul territorio, di essere realistici e adatti a fare 12

13 confronti fra aree diverse. Si desidera cioè uno strumento capace di analizzare in modo dettagliato le caratteristiche territoriali sotto una molteplicità di aspetti, ma al contempo in grado di esprimere informazione globale in modo sintetico. Per assolvere l ambizioso compito di misurare la sostenibilità, un indicatore deve essere quantitativo e al tempo stesso tener conto contemporaneamente di aspetti ambientali, sociali ed economici. Questo è il significato attribuito all analisi multi-variata del territorio: un analisi quantitativa a più variabili. Nella prima fase del lavoro, si è cercato di costruire indicatori che misurino principalmente le caratteristiche fisiche del territorio in modo da poter facilmente verificare l effettivo funzionamento di questo metodo e da validarne i primi risultati tramite semplici confronti diretti con la realtà fisica. Andando per gradi, una volta analizzata la struttura fisica del territorio studiato si può aggiungere informazione circa gli aspetti sociali ed economici ed applicare lo stesso metodo per il calcolo di indicatori. Dagli indicatori così ottenuti al primo livello di analisi se ne possono ottenere altri per combinazione, al fine di descrivere la struttura complessa fatta di scambi tra le tre realtà fondamentali ai fini della sostenibilità: ambiente, società ed economia Modalità operative per l elaborazione degli indicatori A livello pratico, un indicatore capace di esprimere in modo realistico e quantitativo cosa c è sul territorio, deve innanzitutto riferirsi ad una porzione ben definita dello stesso. Per tutti i motivi già ampiamente discussi, le porzioni che costituiscono la base di calcolo non sono le zone date dai confini comunali, bensì delle celle quadrate che formano una griglia a maglie regolari, distesa in modo casuale sull area studiata come se fosse una rete da pesca. L idea infatti è proprio quella di catturare informazioni in ogni maglia di questa rete senza tener conto in alcun modo delle relazioni spaziali tra una maglia e l altra. I dati catturati esprimono l intensità con cui un dato elemento fisico del territorio è presente in quel dato spazio. Ovvero, data la superficie di una cella, si procede col calcolare quanta di questa superficie è occupata da acqua, quanta da strada piuttosto che da suolo urbanizzato o da quant altro. % % % % Fig. 5 Schema figurato di come un insieme di entità territoriali possa essere grigliato e come ogni cella risultante ne possa ereditare le proprietà in determinate proporzioni. 13

14 Si genera cioè una sorta di impronta digitale, di carta di identità delle singole celle che esprime in modo quantitativo, attraverso una moltitudine di aspetti, come è fatta quella porzione di territorio. Operativamente, questa cattura di informazioni viene realizzata ancora una volta attraverso un GIS, per cui sono state programmate alcune funzioni così da automatizzare alcune procedure. Per ogni maglia della rete viene calcolato esattamente il rapporto tra la superficie delle porzioni occupate dai diversi usi del suolo e la superficie della maglia stessa. Questa percentuale di occupazione di un certo uso del suolo ne esprime anche la densità spaziale. Ovvero, se si verifica che una maglia risulta occupata da boschi per il 30% della sua superficie, si può dire di aver trovato un indicatore capace di dire che in quella porzione del territorio la copertura boschiva ha una densità del 30%. Confrontando maglie differenti sulla base di questo indicatore si possono individuare le maglie più o meno densamente boscate sul territorio; inoltre, il fatto che questo indicatore venga quantificato su una griglia, permette di rappresentarne l andamento continuo nello spazio. Per i temi di tipo lineare viene calcolato in modo analogo (basandosi sulla lunghezza totale dei tratti contenuti in una maglia) l indicatore di densità di quell elemento lineare per unità di superficie. Con riferimento alle linee che rappresentano il reticolo stradale, si possono ottenere indicatori di densità viaria o densità di reticolo stradale e rappresentarne l andamento continuo sul territorio. Per i temi puntiformi vale lo stesso principio e con calcoli analoghi si ottengono indicatori di densità spaziale di quell elemento basandosi sul numero di punti per unità di superficie. Se i punti rappresentassero la posizione di monumenti, si potrebbe pensare ad un indicatore del grado di dispersione o addensamento dei beni culturali o monumentali. (In figura 6 è rappresentata graficamente questa procedura di elaborazione). % % % % Fig. 6 Rappresentazione schematica del metodo di elaborazione degli indicatori di base attraverso l analisi della composizione territoriale 14

15 A questo punto vale la pena sottolineare che ciò che si sta proponendo è ben diverso dalla classica conversione di temi vettoriali (poligoni, linee o punti) in formato raster. La tipica operazione di conversione da vettoriale a raster tramite un GIS non fa altro che rilevare quale poligono passa per il centro di una cella ed assegnare per intero quel valore alla cella in oggetto. Se si tratta di celle contenenti più punti o linee, addirittura il valore assegnato è scelto arbitrariamente tra uno dei punti o delle linee presenti Scalabilità del metodo La tecnica illustrata al paragrafo precedente risulta molto efficace se osservata dal punto di vista della scalabilità. Se si dispone di strati informativi (temi) con un buon livello di risoluzione spaziale, la griglia di calcolo degli indicatori può essere tracciata con maglie sempre più piccole in modo da ottenere indicatori sempre più puntuali e aventi una distribuzione spaziale con un maggior grado di definizione. La riduzione della dimensione delle maglie comporta un aumento anche considerevole del loro numero, quindi il miglioramento della risoluzione è fattibile compatibilmente con le risorse di calcolo e di tempo a disposizione le quali verrebbero impegnate in modo progressivamente sempre più pesante. Questa possibilità rappresenta comunque la strada verso la scalabilità del metodo perché volendo ripetere l analisi in una stessa regione, ma scendendo a scala provinciale o locale, questo è possibile utilizzando strati informativi di adeguata risoluzione spaziale e riducendo la dimensione delle maglie della griglia che a sua volta risulta meno estesa poiché si limita all area locale analizzata. 10 Km 300 CELLE 5 Km 1100 CELLE 4 Km 1700 CELLE 2 Km 5600 CELLE Fig. 7 Aumento del numero di maglie passando a griglie via via più fitte, con riferimento al territorio lombardo. 15

16 Capacità di cogliere aspetti multivariati del territorio Un aspetto cruciale di questa tecnica di elaborazione, è che la griglia rimane sempre la stessa mentre gli strati informativi (temi) possono essere moltissimi e i più diversi tra loro. Ripetendo la procedura indicata per ogni strato informativo si aggiungono informazioni quantitative, ottenute con uniformità di metodo, ad ogni cella della griglia che risulta così essere un oggetto descritto da una moltitudine di variabili. Queste variabili che derivano dalla rilevazione semplice di presenze fisiche sul territorio, possono venire combinate tra loro con opportuni algoritmi oppure abbinate a variabili che esprimono realtà di tipo economico o sociale, e generare così nuovi indicatori o indici capaci di esprimere ulteriori grandezze derivate. L aver ottenuto questa struttura di dati è un fatto di particolare importanza perché apre la possibilità di applicazione delle tecniche di analisi multivariata e di estrarre informazione sintetica da dati complessi Dagli indicatori ai contesti territoriali omogenei: applicazione di tecniche di analisi multivariata L idea di provare ad applicare tecniche di analisi multivariata nasce da alcune considerazioni: - Le celle possono essere temporaneamente considerate come oggetti svincolati tra loro, descritti da una moltitudine di variabili; esse formano la tipica struttura di dati su cui si basano le tecniche di analisi esplorativa e di analisi statistica multivariata; - Ad ogni cella può essere associato un numero arbitrario di variabili, che può diventare anche particolarmente elevato. In questo caso tecniche di riduzione del numero di variabili tramite eliminazione di quelle meno significative possono rivelarsi particolarmente utili; - Le tecniche appartenenti alla famiglia dell analisi fattoriale possono dare risultati interessanti nella ricerca di variabili composte con particolari capacità descrittive di più aspetti del territorio contemporaneamente: - La ricerca di contesti territoriali omogenei necessita di una caratterizzazione efficace di tutte le celle e di un loro confronto reciproco in modo da evidenziare le celle e i gruppi di celle più simili (o più dissimili) tenendo conto contemporaneamente di tutte le variabili che le descrivono. Questi obiettivi vengono perseguiti applicando algoritmi di cluster analysis che mettono in evidenza la presenza di gruppi all interno della struttura dei dati. In modo più preciso, in questo ambito, si propone uno schema di applicazione delle suddette tecniche che può essere schematizzato in cinque passaggi: 1. Pre-trattamento dei dati con opportuni metodi di scalatura in modo da eliminare le differenze di magnitudo tra le variabili. (Magnitudo e scale molto diverse possono influenzare fortemente i risultati di certe tecniche di confronto). 16

17 2. Analisi fattoriale dei dati. Nello specifico applicazione della tecnica nota come Analisi delle Componenti Principali. Attraverso questa tecnica si persegue un duplice risultato: a) Individuazione di variabili composte b) Riduzione del numero complessivo di variabili eliminando l informazione meno importante e affetta da rumore statistico. 3. Cluster analysis (Analisi dei clusters) sui dati pre-trattati ed individuazione di clusters territoriali (gruppi di dati) che possono rappresentare i contesti territoriali omogenei e multi-tematici. 4. Analisi dei clusters sul set di variabili ridotto tramite la tecnica delle componenti principali. Questo permette di concentrare le risorse di calcolo su un insieme di dati anche notevolmente ridotto, oltre a semplificare l interpretazione dei risultati proprio grazie ad un numero meno consistente di variabili da valutare. 5. Interpretazione ed eventualmente validazione dei risultati VARIABILI o g g e t t i CELLE DESCRITTORI Clustering CLUSTERS CLUSTE RS PCA VARIABILI LATENTI INDICATORI COMPOSTI Clustering Fig. 8 Schema di applicazione delle tecniche di analisi multivariata. 17

18 3. Alcuni risultati I risultati raggiunti dalla linea di ricerca presentata sono da considerare ancora parziali e preliminari. Infatti si è preferito dedicare la prima fase del lavoro all esplorazione ad ampio raggio della varietà di possibilità data dalla combinazione delle diverse tecniche applicate alle varie aree tematiche, anziché concentrarsi sul massimo approfondimento o sulla validazione di una sola area tematica o di una sola tecnica. In questa sede vengono presentati alcuni risultati esemplificativi riguardanti le tematiche prioritarie oggetto del Piano di Azione Ambientale Comunitario e riprese dal documento di Strategia di Azione per lo sviluppo Sostenibile in Lombardia. 3.1 AREA CAMBIAMENTI CLIMATICI Le figure che seguono riportano esempi di possibili carte tematiche a supporto dell analisi di sostenibilità ambientale sotto l aspetto dei cambiamenti climatici e dell inquinamento dell atmosfera. Tema: Piovosità media annuale in Lombardia Carta n. 1 Medie su 10 anni Risoluzione: 8 Km Attributo: pioggia media annua Fonte del dato di base: International Center for Pesticides Safety and Health prevention (Busto Garolfo MI) La mappa evidenzia le aree che in media decennale sono più piovose durante il corso dell anno. La mappa, insieme ad altri strati informativi a più alta risoluzione temporale, è rilevante per valutazioni legate all inquinamento atmosferico e al rischio idrogeologico. 18

19 Tema: Termicità della Lombardia Carta n. 2 Questa legenda non esprime una particolare grandezza fisica ma un indice del grado di termicità: blu termicità fredda e rosso termicità calda Attributo: termicità International Center for Pesticides Safety and Health prevention (Busto Garolfo MI) Questa mappa mette in evidenza le aree con le temperature estreme più alte (colore rosso) e più basse (colore blu) durante l anno. I colori tenui rappresentano situazioni intermedie mentre la fascia bianca percorre le zone più temperate. Tema: Cluster climatici in Lombardia Carta n. 3 Attributo: singoli clusters International Center for Pesticides Safety and Health prevention (Busto Garolfo MI) Questi clusters provengono da un analisi multivariata dei dati climatici medi di dieci anni secondo i metodi illustrati nel presente documento. 19

20 Tema: Emissioni annuali di CO 2 nelle aree urbane (9 macrosett.) Carta n. 4 tonnellate/anno Attributo:CO 2 emessa Risoluzione: 2 Km INEMAR Regione Lombardia In questa mappa sono rappresentate le emissioni di CO 2 dovute ai nove macro-settori Corinair restanti dopo aver tolto Le attività agricole e il traffico stradale. Si suppone che il resto delle attività si svolga nelle aree ad uso antropico. I macro-settori CorinAir: N DESCRIZIONE MACROSETTORE 1 Produzione energia e trasformazione combustibili 2 Combustione non industriale 3 Combustione nell'industria 4 Processi produttivi 5 Estrazione e distribuzione combustibili 6 Uso di solventi 7 Trasporto su strada 8 Altre sorgenti mobili e macchinari 9 Trattamento e smaltimento rifiuti 10 Agricoltura 11 Altre sorgenti e assorbimenti I dati dei macrosettori evidenziati sono stati rappresentati separatamente nelle mappe. 20

21 Tema: Emissioni annuali di CH 4 dalle aree agricole Carta n. 5 tonnellate/anno (-9999 = ND) Attributo:CH 4 emesso Risoluzione: 2 Km INEMAR Regione Lombardia In questa mappa sono rappresentate le emissioni di CH 4 derivanti dal macro-settore CorinAir denominato attività agricole, separate per comune ed attribuite alle zone coltivate. Appare evidente l importanza della presenza sul territorio di allevamenti animali e di risaie, tipici fattori di produzione di metano. 21

22 Tema: Densità della copertura boschiva Carta n. 6 La legenda esprime la percentuale di bosco per ogni cella su intervallo 0 1 Attributo: densità boschiva Risoluzione: 2 Km CT10 Uso del suolo Regione Lombardia La densità di copertura boschiva mette in evidenza dove si trovano le principali aree di sink potenziali sequestratori di CO 2. La CT10 non copre tutta la regione, quindi il dato di copertura boschiva è stato integrato con quello ottenuto da altre carte regionali. 22

23 Tema: Emissioni annuali NO x da trasporto su strada Carta n. 7 tonnellate/anno Attributo: No x emessi dal trasporto su strada Risoluzione: 2 Km INEMAR Regione Lombardia Questa mappa rappresenta la porzione di emissioni di NOx effettivamente imputabili al traffico stradale. 23

24 Tema: Emissioni annuali NO x da attività agricole Carta n. 8 tonnellate/anno (-9999 = ND) Attributo: No x emessi da attività agricole Risoluzione: 2 Km INEMAR Regione Lombardia Questa parte delle emissioni di NOx è stata attribuita alle celle soltanto in base alla effettiva porzione delle stesse destinata ad attività agricole. Le zone a più alto tasso di emissione si trovano nella zona denominata Lomellina dove vi sono anche concentrate gran parte delle risaie della Lombardia. 24

25 Tema: Emissioni annuali NO x dalle restanti attività antropiche Carta n. 9 tonnellate/anno (-9999 = ND) Attributo: Risoluzione: 2 Km INEMAR Regione Lombardia In questa mappa sono rappresentate le emissioni di NO x dovute ai nove macro-settori Corinair restanti dopo aver tolto Le attività agricole e il traffico stradale. Si suppone che il resto delle attività si svolga nelle aree ad uso antropico. 25

26 Tema: : Emissioni annuali NO x complessivi Carta n. 10 tonnellate/anno (-9999 = ND) Attributo: Risoluzione: 2 Km INEMAR Regione Lombardia In questa mappa sono rappresentate le emissioni di NO x dovute a tutti gli undici macro-settori Corinair, assegnate alle celle secondo le tre mappe precedenti. 26

27 3.2 AREA NATURA E BIODIVERSITÀ Tema: Grado di antropizzazione delle aree naturali Carta n. 11 Questa legenda non esprime una particolare grandezza fisica ma un indice del grado di presenza sul territorio di date entità. Attributo: grado di antropizzazione delle aree naturali Risoluzione: 5 Km CT10 Boschi, reticolo idrografico ed abitato puntiforme Questa mappa esprime un informazione composta della densità boschiva, di corsi d acqua e di abitato puntiforme. Premettendo che la compresenza di un fitto reticolo idrografico e una fitta vegetazione boschiva può essere considerata un indicatore di naturalità del territorio, la mappa esprime l attrattività di questo tipo di zone nei confronti dei fenomeni di edificazione puntiforme. 27

28 Tema: Aree naturali antropizzate e parchi regionali Carta n. 12 Questa legenda non esprime una particolare grandezza fisica ma un indice del grado di presenza sul territorio di date entità. Attributo: grado di antropizzazione delle aree naturali e parchi regionali Risoluzione: 5 Km CT10 Boschi, reticolo idrografico ed abitato puntiforme Questa mappa mette a confronto la carta n. 11 delle aree naturali antropizzate e l estensione dei parchi regionali. Si può evincere che sono ben poche le aree con le caratteristiche suddette che ricadono nei parchi naturali e che quindi pare esservi invasione antropica in tante aree attrattive per le loro caratteristiche naturali ed ambientali, ma questo fenomeno è confinato fuori di parchi regionali. 28

29 3.3 AMBIENTE E SALUTE Qualità dell aria Tema: interpolazione della concentrazione media annuale di NOx Carta n. 13 Attributo: NOx ug/m3 interpolato anno 2001 Risoluzione: 1 Km Regione Lombardia dati della rete di monitoraggio della qualità dell aria. Il dato rappresentato sul tema puntiforme è il dato effettivamente scaricato dal sito web della Regione, eliminando le stazioni con meno di undici mesi di dati a disposizione. L interpolazione è solo indicativa dell andamento spaziale delle concentrazioni e non ha l intenzione di riflettere esattamente le concentrazioni stesse in valore assoluto. 29

30 Tema: interpolazione della conc. media annuale di PM10 Carta n. 14 Attributo: NOx ug/m3 interpolato anno 2001 Risoluzione: 1 Km Regione Lombardia dati della rete di monitoraggio della qualità dell aria. Il dato rappresentato sul tema puntiforme è il dato effettivamente scaricato dal sito web della Regione, eliminando le stazioni con meno di undici mesi di dati a disposizione. L interpolazione è fortemente condizionata dalla estrema disomogeneità spaziale delle stazioni dei misura, quindi il sorprendente risultato merita un approfondimento ulteriore. 30

31 Tema: esposizione annuale della popolazione agli NOx Carta n. 15 Attributo: esposizione agli NOx Risoluzione: 1 Km Regione Lombardia dati della rete di monitoraggio della qualità dell aria. 31

32 Tema: esposizione annuale della popolazione al PM10 Carta n. 16 Attributo: esposizione al PM10 Risoluzione: 1 Km Regione Lombardia dati della rete di monitoraggio della qualità dell aria. 32

33 3.3.2 Qualità dell acqua Non è stato possibile reperire nei tempi a disposizione materiale specifico sulla qualità delle acque presso l A.R.P.A. Lombardia. Quindi si è cercato di ricavare uno degli aspetti di fragilità e vulnerabilità del comparto acqua. Poiché la Pianura Padana è un area con alta intensità di attività agricola e al tempo stesso percorsa da un reticolo idrografico molto fitto, il rischio di diffusione dei fitofarmaci andrebbe tenuto in considerazione nel programmare politiche di agricoltura sostenibile. I processi principali attraverso i quali l antiparassitario si diffonde dal terreno coltivato verso il corpo idrico sono il ruscellamento superficiale e la deriva in aria. Il ruscellamento, oltre che essere legato alla piovosità, dipende molto dalle proprietà chimico-fisiche del suolo e dalle caratteristiche geo-morfologiche del territorio (pendenze). In questa prima analisi non si approfondiscono tutti tali aspetti, quindi il rischio per ruscellamento verrà considerato in seguito. La possibilità di deriva dipende molto dal modo in cui l antiparassitario viene applicato, dalla presenza di barriere arboree ed eventualmente dalla direzione del vento. Tutti questi fattori sono in qualche modo controllabili al fine di ridurre il rischio di contaminazione, mentre il reticolo idrografico rimane fisso sul territorio. Allora si ritiene interessante rappresentare un tipo di vulnerabilità del comparto acque-superficiali nelle zone agricole, tramite la densità del reticolo idrografico. Laddove il reticolo è più denso, è più probabile che in fase di applicazione di antiparassitari, una parte dei prodotti vaporizzati finisca sulla superficie dei corsi d acqua vicini. Tema: densità del reticolo idrografico nelle aree coltivate Carta n. 17 Densità in km di rete idrica/km2 di territorio Attributo: densità reticolo idrografico Risoluzione: 2 Km CT-10 Idrografia 33

34 3.4 USO SOSTENIBILE DELLE RISORSE NATURALI E GESTIONE DEI RIFIUTI Tema: produzione totale di rifiuti esclusa la quota recuperata Carta n. 18 tonnellate/anno (-9999 = ND) Attributo: produzione totale di rifiuti Risoluzione: 2 Km A.R.P.A. Lombardia Osservatorio per i rifiuti La mappa rappresenta la distribuzione in ogni cella del quantitativo di rifiuti prodotti durante l anno 2000 escludendo la quota recuperata (raccolta differenziata) 34

35 Tema: totale dei rifiuti prodotti e raccolti in modo differenziato Carta n. 19 tonnellate/anno (-9999 = ND) Attributo: produzione rifiuti raccolti in modo differenziato Risoluzione: 2 Km A.R.P.A. Lombardia Osservatorio per i rifiuti La mappa rappresenta la distribuzione in ogni cella del quantitativo di rifiuti prodotti durante l anno 2000 e raccolti in modo differenziato, quindi presumibilmente recuperati. 35

36 Tema: produzione totale di rifiuti non differenziati/abitante Carta n. 20 kg/giorno pro-capite (-9999 = ND) Attributo: produzione rifiuti pro-capite Risoluzione: 2 Km A.R.P.A. Lombardia Osservatorio per i rifiuti La mappa rappresenta la distribuzione in ogni cella del quantitativo di rifiuti prodotti durante l anno 2000 per abitante (esclusa la quota recuperata con raccolta diff.) 36

37 Tema: rifiuti prodotti e raccolti in modo differenziato/abitante Carta n. 21 kg/giorno pro-capite (-9999 = ND) Attributo: rifiuti raccolti in modo differenziato per abitante Risoluzione: 2 Km A.R.P.A. Lombardia Osservatorio per i rifiuti La mappa rappresenta la distribuzione in ogni cella del quantitativo di rifiuti prodotti e raccolti in modo differenziato durante l anno 2000 per abitante. 37