Anno 7 - n. 4 - Agosto 2004

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1 Anno 7 - n. 4 - Agosto 2004 POSTE ITAIANE - SPEDIZIONE IN A.P. - 70% - BRESCIA Regione ombardia Direzione Generale Sanità - Servizio Veterinario Istituto Zooprofilattico Sperimentale della ombardia e dell Emilia-Romagna Osservatorio Epidemiologico Veterinario Regionale - Via Bianchi, Brescia 4

2 S ommario (Geographic information system) 3 Sistemi Free Software/Open Source per la gestione di informazioni territoriali M. Ciolli, A. Vitti, P. Zatelli Direttore responsabile Cesare Bonacina Direttore scientifico Paolo Boni 11 Studio della distribuzione spaziale delle infezioni animali in Sardegna S. Rolesu, M. Stella, C. Patta Redattore Giorgio Zanardi Responsabile comitato redazione Giorgio Zanardi Comitato di redazione M. Astuti, P. Cordioli, M. Domenichini, P. Antoniolli,. Gemma, C. Genchi, G. Gridavilla, A. avazza, A. Palma, V. M. Tranquillo, 15 Il software R per l analisi statistica spaziale in epidemiologia veterinaria S. Guazzetti Hanno collaborato a questo numero: M. Ciolli, A. Vitti, P. Zatelli, S. Rolesu, M. Stella, C. Patta, S. Guazzetti Segreteria di redazione M. Guerini,. Marella Composizione e Stampa Eurocolor s.n.c. Via Borsellino, Rovato - Brescia Tel Fax Editore Istituto Zooprofilattico Sperimentale della ombardia e Emilia Romagna Bruno Ubertini Via Bianchi, Brescia Tel Fax Tutti coloro che vogliono scriverci, devono indirizzare le lettere al seguente indirizzo: 'OSSERVATORIO" rubrica "a posta dei lettori", via Bianchi, Brescia - tel ; oppure utilizzare la posta elettronica: 'Osservatorio e i numeri del precedente Bollettino Epidemiologico possono essere consultati anche sul sito web 2

3 Sistemi Free Software/Open Source per la gestione di informazioni territoriali M. Ciolli A. Vitti, P. Zatelli Il modello di sviluppo del software aperto, Open Source o Free Software, sta modificando profondamente il panorama della Information Technology in tutti i campi applicativi. 'esempio più eclatante e noto è il sistema operativo inux, ormai considerato l'unico concorrente credibile ai sistemi operativi MicroSoft, ma anche nel campo dei sistemi informativi territoriali (GIS, Geographic Information System) il software disponibile come Free Software/Open Source sta conquistando una considerazione crescente, tanto che si comincia a valutare la sua adozione anche da parte di Amministrazioni pubbliche di notevoli dimensioni. I sistemi Free Software/Open Source per la gestione di informazioni territoriali sono numerosi e coprono tutto lo spettro delle applicazioni GIS di un'amministrazione o di un'organizzazione. In particolare, il sistema informativo territoriale Open Source più completo è GRASS (Geographic Resources Analysis Support System). Il sistema GRASS GRASS è un sistema informativo territoriale con funzionalità per la gestione di dati raster e vettoriali (con topologia), per la classificazione e gestione di immagini e oggetti grafici. Il suo sviluppo è stato cominciato nel 1982 da parte del CER (Construction Engineering Research aboratory) del U.S. Army Corps of Engineers per lo studio e la gestione del territorio a fini militari. Nel 1997 il coordinamento dello sviluppo è passato alla Baylor University (USA) e successivamente all'università di Hannover. Nel 1999 il codice sorgente di GRASS è passato sotto licenza GNU. Attualmente il coordinamento dello sviluppo e la gestione del sito web di riferimento è portata avanti da Markus Neteler, presso l'itc di Trento. Il team di sviluppatori da lui coordinato comprende persone da tutto il mondo, che collaborano quotidianamente attraverso Internet per lo sviluppo del sistema e della documentazione. In totale sono disponibili più di 400 moduli, con funzioni che vanno dall'analisi spaziale alla modellistica ambientale, dalla generazione di mappe tematiche all'integrazione con DBMS (sistemi per la gestione di basi di dati), dalla visualizzazione 2D e 3D di dati spazialmente distribuit,i alla gestione e memorizzazione di dati. Il loro numero è in costante crescita, che è favorita dal modello di sviluppo che permette l'accesso al codice sorgente di tutto il sistema. Free Software/Open Source Il sistema GRASS è distribuito sotto licenza GP (GNU Public icense) ed è quindi Free Software. Tale licenza assicura: libertà di eseguire un programma per qualunque scopo; libertà di studiare come funziona e di adattarlo ai propri bisogni; libertà di re-distribuzione ad altri; libertà di migliorare il programma e ridistribuire il miglioramento ad altri. a disponibilità di sistemi per il trattamento di informazioni territoriali Free Software/Open Source ha una notevole importanza legata ai numerosi vantaggi, non solo economici, che questo modello di sviluppo di software comporta: la disponibilità gratuita del software; la possibilità di più fornitori/consulenti in concorrenza fra loro; la disponibilità del codice sorgente, che permettere di conoscere in dettaglio il funzionamento del sistema e di modificare il software. Questi vantaggi risulterebbero significativamente maggiori con l'adozione generalizzata di standard codificati per l'interscambio di dati territoriali e con la disponibilità libera di dati. Mentre sono in atto numerosi sforzi per la definizione e l'adozione di standard per i dati territoriali, sia a livello internazionale che nazionale, non sono in atto iniziative significative per rendere disponibili liberamente dati territoriali. Oltre a GRASS sono disponibili numerosi sistemi Free Software/Open Source che si integrano fra loro coprendo tutto lo spettro delle applicazioni che in questo documento i termini "Open Source" e "Free Software" sono considerati sinonimi, esistono tuttavia delle differenze, trascurabili in questo contesto. Per approfondimenti si vedano e 3

4 utilizzano informazioni geografiche, dalla raccolta dei dati, al loro trattamento e alla distribuzione delle elaborazione. I più importanti progetti a questo riguardo sono: PostgreSQ: motore di database (DBMS), attualmente il progetto più avanzato in questo campo; PostGIS: estensione spaziale di PostgreSQ ; MapServer: sistema per la distribuzione di dati territoriali via internet. Applicazione di GRASS a problemi ambientali e applicazioni dei sistemi informativi territoriali, ed in particolare di GRASS, a problemi ambientali sono molteplici e rendono possibili approcci quantitativi alla correlazione di grandi moli di dati spaziali. a caratteristica comune di questi dati è la loro referenziazione spaziale, cioè il collegamento a coordinate in un sistema di riferimento noto. È quindi possibile applicare a dati di natura e provenienza eterogenei analisi di tipo spaziale, sia di tipo statistico che classico, come overlaying e buffering. e applicazioni presentate di seguito danno un'idea delle potenzialità dei Sistemi Informativi Territoriali per lo studio di problemi ambientali. Pianificazione di rilievi satellitari a pianificazione di rilievi satellitari, cioè di rilievi che sfruttano sistemi satellitari come GPS, GONASS o il futuro Galileo, ha importanza fondamentale per questo tipo di rilievi sia per assicurare la fattibilità del rilievo sia per ottimizzare il rilievo stesso. Il problema della pianificazione di un rilievo satellitare si può così schematizzare: dato un tempo ed una posizione di un ricevitore sulla superficie terrestre devono essere visibili un numero opportuno di satelliti con una buona configurazione della costellazione. Per potere determinare il numero di satelliti visibili e la loro configurazione devono essere note, oltre naturalmente alla posizione del Figura 1. Numero di satelliti visibili in Val d Adige presso Trento il 21 luglio 1999 alle ore 12 (tempo GPS) > 4 Figura 2. Numero di satelliti GPS e GONASS visibili nel centro di Trento il 26 dicembre 1999 dalle ore 9 alle 11 (tempo GPS) ricevitore per cui si effettua la pianificazione, la posizione dei satelliti e le ostruzioni (rilievi montuosi, edifici, ecc.) che nascondono parte del cielo. a posizione prevista per i satelliti viene fornita dal sistema satellitare stesso mediante un set di dati, indicato con il termine almanacco, trasmesso dai satelliti, che consente di determinare la posizione dei satelliti con una precisione dell'ordine di alcuni chilometri, sufficiente per la pianificazione. e eventuali ostruzioni alla vista del cielo sono solitamente ricavate da un rilievo mediante clinometro in luogo, con una procedura poco precisa e molto onerosa. In questa applicazione invece le ostruzioni sono date da un modello digitale del terreno (DTM, Digital Terrain Model), il quale riporta le quote del terreno, in ambito extraurbano e attraverso cartografia vettoriale tridimensionale, solitamente in formato vettoriale, in ambito urbano. Combinando le informazioni sulla posizione dei satelliti e sulle ostruzioni si determinano in modo automatico il numero di satelliti visibili e un parametro di bontà della costellazione il PDOP (Positioning Dilution Of Precision). Sono stati realizzati tre moduli per il GIS GRASS che permettono la pianificazione di rilievi sia statici, in cui il numero di satelliti ed il PDOP sono valutati per un ricevitore fisso, a scelta dell'utente per un punto o per 4

5 una intera area, sia cinematica in cui numero di satelliti e PDOP sono valutati per i punti di una traiettoria, 2D o 3D, tenendo conto del tempo di occupazione di ciascun punto. a procedura è stata suddivisa in due parti: dapprima per ogni punto dell'area in esame vengono calcolati 360 valori di elevazione delle ostruzioni sull'orizzonte, successivamente si confronta l'altezza sull'orizzonte di ogni satellite con quella delle ostruzioni e se ne determina quindi la visibilità. Questa procedura è realizzata da tre moduli in GRASS: r.obstruction: ricava le ostruzioni sull'orizzonte dal DTM; Figura 3. Pianificazione di un rilievo satellitare lungo una traiettoria. r.planning.static: esegue il planning, calcolando il numero di satelliti visibili e il PDOP per rilievi statici; r.planning.cinematic: esegue il planning, calcolando il numero di satelliti visibili e il PDOP per rilievi cinematici. Il modulo per il planning statico permette sia il planning per un punto singolo, scelto inserendo una coppia di coordinate oppure con il mouse su una mappa, sia per una intera regione. Nel primo caso vengono visualizzati per il punto scelto il numero di satelliti visibili, il PDOP nel momento di inizio del rilievo, il numero minimo di satelliti visibili e il valore massimo di PDOP (cioè la situazione peggiore) per la durata del rilievo. Nel secondo caso vengono prodotte quattro mappe per la regione in esame, ciascuna con i valori relativi al numero di satelliti visibili e il PDOP nel momento di inizio del rilievo, al numero minimo di satelliti visibili a al valore massimo di PDOP per la durata del rilievo. Nel caso di rilievi cinematici deve essere fornita la traiettoria, il tempo di partenza e la velocità: il tempo di occupazione di ogni vertice della traiettoria è calcolato in modo automatico. Il rilievo può essere fatto con traiettorie tridimensionali, per le quali ogni vertice ha una quota assegnata, oppure bidimensionali a quota costante oppure infine con traiettorie bidimensionali sul DTM, per le quali le quote dei vertici sono calcolate automaticamente a partire dal DTM. Il risultato e'un file vettoriale per il quale ad ogni vertice della traiettoria sono associati quota, tempo di occupazione, numero di satelliti visibili e PDOP. Questo sistema per la pianificazione di rilievi GPS è stato originariamente sviluppato per il planning di rilievi atmosferici con motoaliante eseguiti presso il Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale dell'università di Trento. Sono state realizzate numerose altre applicazioni, tra cui una simulazione per verificare la fattibilità del controllo di fauna selvatica con radiocollari muniti di ricevitore GPS. A tale scopo è stata studiata la disponibilità di satelliti e il PDOP sul versante sud-est della Paganella, nei pressi di Trento, versante su cui nei i primi 4 giorni di aprile 2001 si è spostato un esemplare di orso bruno. o studio deve verificare se nei due periodi del giorno in cui viene solitamente rilevata la posizione dell'animale attraverso triangolazione radio, dopo le 6 del mattino e dopo le 18 nel pomeriggio, sarebbe stato possibile rilevare la posizione mediante GPS. Si sono quindi ricavate per ogni giorno le mappe riportanti il numero di satelliti visibili e il PDOP all'inizio del rilievo, numero minimo di satelliti e massimo valore del PDOP nelle tre ore successive. In figura 4 viene riportata la situazione alle ore 6 del mattino. e mappe ricavate evidenziano come alcune parti della zona in esame presentino una visibilità satellitare 5

6 Satelliti visibili ore 6:00 1aprile 2001 PDOP ore 6:00 Min. satelliti visibili tra le 6:00 e le 9:00 PDOP max. tra le 6:00 e le 9:00 Figura 4. Numero di satelliti visibili e il PDOP alle ore 6:00 del primo aprile 2001, e numero minimo di satelliti e massimo valore del PDOP nelle tre ore successive. molto ridotta, tale da non consentire il posizionamento con sistema GPS. Si è quindi utilizzato il sistema per ricercare le finestre temporali in cui sarebbe possibile il rilievo ed è stato possibile individuare alcune parti del giorno, ad esempio tra le 15 e le 16, in cui la posizione dei satelliti avrebbe assicurato un rilievo satellitare con buona precisione. In definitiva, il monitoraggio di fauna selvatica con radiocollare munito di ricevitore GPS è praticabile, ma occorre pianificare attentamente le finestre temporali utilizzate per rilevare la posizione per essere sicuri di avere a disposizione una costellazione di satelliti idonea. o strumento descritto in questo paragrafo risolve questo problema in modo efficace, sia in termini di precisione e velocità che in termini di comodità d'uso e interfaccia utente. Carta di rischio di valanghe In molte regioni alpine il rischio associato a fenomeni valanghivi rappresenta un problema per ampie porzioni del territorio. 'approccio tradizionale alla mappatura del rischio da valanghe consiste nel portare a termine un censimento degli eventi passati, sia con osservazione diretta subito dopo l'evento sia con tecniche di fotointerpretazione o indagine in loco a posteriori, redigendo la Carta di ocalizzazione Probabile delle Valanghe (CPV). Questo approccio, censendo solamente gli eventi valanghivi avvenuti, non permette di individuare zone a rischio in cui gli eventi non si sono ancora verificati e non dà indicazioni sulla efficacia di eventuali interventi di protezione attiva o passiva, non potendosi valutare la variazione della situazione di rischio dopo l'intervento. Sono stati perciò sviluppati modelli che, valutando i diversi fattori che determinano il verificarsi delle valanghe, permettono la realizzazione di carte di rischio in base alla situazione del territorio e alle caratteristiche della neve. Un primo gruppo di fattori è legato alle caratteristiche del territorio in esame, in particolare alla morfologia (pendenza, esposizione) che determinano la possibilità per la massa nevosa di distaccarsi e scorrere, e al tipo di copertura del terreno (bosco, pascolo, improduttivo). Si devono poi tenere in considerazione i fattori che influiscono sulle caratteristiche meccaniche della neve: spessore del manto nevoso, stratificazione, serie temporali di temperatura, vento ecc. Mentre gli elementi del primo gruppo sono facilmente determinabili anche per parti 6

7 Figura 5. Zona della Val di Pejo, superficie a rischio morfologico e superficie appartenente alla CPV, le superfici non coperte da vegetazione sono state rimosse. ampie del territorio e sono normalmente variabili lentamente nel tempo se non intervengono eventi traumatici (incendi, frane, ecc.) le caratteristiche della neve e le variabili atmosferiche sono più difficili da determinare soprattutto per aree vaste e con la risoluzione necessaria per l'applicazione di modelli di valanga. Si è quindi messo a punto un modello che consente la mappatura di probabilità di valanghe basato solamente sulle caratteristiche morfologiche del territorio e sulle caratteristiche della copertura. I dati utilizzati sono: Modello Digitale del Terreno (DTM), in formato raster, con una risoluzione di 10 x 10 metri; Particellare Forestale e Piani si Assestamento costituiti, da una carta in formato vettoriale a scala nominale 1:10000 associata ad un DataBase relativo alla copertura vegetale. Dal Piano di Assestamento sono state estratte le informazioni relative alla tipologia e alla densità della vegetazione. Attraverso queste informazioni si sono individuate sette classi di vegetazione con differente azione protettiva nei confronti degli eventi valanghivi. Per verificare l'efficacia del modello è stata utilizzata la Carta di ocalizzazione Probabile delle Valanghe (CPV), in formato vettoriale, a scala nominale 1: a CPV riporta le informazioni relative ad eventi valanghivi rilevati in sito, fotointerpretati ed eventi di cui si ha testimonianza storica; i limiti riportati sulla carta comprendono la zona di distacco, di scorrimento e quella di accumulo. I criteri adottati per il modello fanno riferimento ad uno studio (Berger F. 1995) realizzato sulle Alpi Francesi dalla Divisione di protezione contro l'erosione del CEMAGREF di Grenoble: aree con pendenza compresa tra i 28 e i 55 ed 2 estensione minima di 900 m (rischio morfologico): per pendenze inferiori a 28 le masse nevose non si mettono in movimento mentre per pendenze superiori ai 55 non si hanno accumuli significativi, per aree con pendenza all'interno del range ma di superficie 2 inferiore ai 900 m non si hanno eventi valanghivi rilevanti ; aree che presentano a monte una variazione di pendenza di almeno 10 : nelle zone convesse con variazione di pendenza maggiore a 10 si instaurano sforzi a trazione sul manto nevoso e quindi si verifica la rottura del manto; suddivisione della copertura del suolo in sette classi a diversa azione protettiva. Elaborando il Modello Digitale del Terreno si sono estratte le mappe della pendenza e dell'esposizione per la porzione di territorio con quota superiore ai 1000 m, essendo le quote inferiori raramente interessate da valanghe. Dalla mappa delle pendenze si sono estratte le aree con valori compresi nell'intervallo specificato (mappa delle pendenze critiche), quindi si sono prodotte la mappa delle superfici minime e quella delle superfici di rottura. a sovrapposizione di queste ultime due mappe permette di identificare le zone che presentano caratteristiche morfologiche compatibili con l'innesco di fenomeni valanghivi. Utilizzando le informazioni relative ai valori di esposizione si sono individuate e differenziate, sulla carta del rischio morfologico, le zone a prevalente esposizione nord e quelle a prevalente esposizione sud, interessate da valanghe rispettivamente nel periodo invernale e primaverile. Per la copertura vegetale si sono individuate 7 classi: fustaia ad alta densità (75-100% della sup.); fustaia a media densità (25-75% della sup.); fustaia a bassa densità (0-25% della sup.); ceduo; pascolo; improduttivo; assenza di vegetazione; con funzione protettiva decrescente nei confronti delle valanghe. Il modello è stato applicato alla superficie della Provincia Autonoma di Trento, la mappa riportata di seguito si riferisce alla sola Valle di Pejo, nel Trentino nord occidentale, per avere una mappa leggibile. Si riscontra un buon accordo tra la carta realizzata secondo i criteri esposti sopra e la CPV, le differenze sono spiegabili dal fatto che mentre le CPV riportano le aree di distacco, scorrimento e arresto delle 7

8 Tabella 1. Rapporto tra la superficie in CPV e a rischio morfologico per diversi tipi di copertura vegetale, zona della Val di Pejo. S CPV / S rischio fustaia densità media-alta fustaia densità bassa + ceduo pascolo 9.6% 14.8% 45.3% valanghe, il modello individua le sole aree di distacco. 'influenza della copertura forestale sul fenomeno valanghivo risulta evidente descrivendo la vegetazione attraverso tre classi: zone a fustaia a densità medio-alta; zone a fustaia a densità bassa e ceduo; zone a pascolo. con decrescente capacità protettiva nei confronti delle valanghe. a carta del rischio morfologico è stata quindi sovrapposta alla carta della vegetazione con queste categorie e il risultato è stato nuovamente confrontato con la CPV. Con riferimento alla sola Val di Pejo, i rapporti tra le aree comuni a queste due carte in funzione del tipo di vegetazione presente sono riportati in Tabella 1. e percentuali riportate evidenziano come, a parità di superficie interessata dal rischio valanghivo, le tipologie forestali diminuiscano il rischio a seconda del loro grado di copertura e della loro composizione specifica. 'utilizzo combinato della carta del rischio valanghivo prodotta e della CPV consente di ottenere una carta tematica che permette l'individuazione di: zone dove il pericolo è reale e segnalato dalla CPV, (giustificato dal frequente manifestarsi di eventi valanghivi); zone dove attualmente il pericolo è mantenuto allo stato potenziale grazie alla funzione protettiva della vegetazione; zone individuate dal modello come a rischio reale, ma non segnalate dalla CPV, (alle condizioni di rischio morfologico non corrisponde una adeguata copertura vegetazionale di protezione). Dal confronto tra la carta prodotta e la CPV risulta evidente come alcune tipologie forestali esercitino un'utile funzione di protezione e di come le stesse caratterizzino e differenzino, anche da un punto di vista vegetazionale, zone di distacco, di scorrimento e di accumulo. Il modello ha evidenziato come la presenza della vegetazione mantenga il rischio ad un livello potenziale in molte aree, mentre alle quote superiori l'efficacia di questa azione protettiva diminuisce, spiegando la buona corrispondenza anche tra la CPV e la carta del rischio morfologico. Su tutta la superficie del Trentino l'accordo tra la carta del rischio morfologico e la CPV è pari al 53.2%. Risultato positivo molto significativo, considerando che sulla CPV sono riportate le zone di distacco, di arresto e di scorrimento mentre la carta prodotta riporta esclusivamente le zone di distacco. Carta di rischio da incendio a realizzazione di carte di rischio da incendio in aree forestali risulta fondamentale per la pianificazione delle opere di prevenzione e dei piani di intervento. e diverse tipologie di incendio forestale (radente, di chioma e sotterraneo) sono caratterizzati da fattori predisponenti, cioè fattori che predispongono un'area agli incendi ma che da soli non porterebbero allo scatenarsi del fenomeno, e fattori determinanti, che determinano il verificarsi dell'incendio. Sono stati applicati diversi modelli di mappatura del rischio da incendio alla Valle di edro, nel Trentino sud-occidentale. Alcuni di questi modelli sono disponibili in letteratura, altri sono originali e sono stati realizzati combinando in diversi modi i fattori predisponenti. I modelli testati sono stati realizzati da: Università di Valladolid (Spagna) (Navarro et al., 1997) Università di Purdue (USA) Rui Almeida (Portogallo) (Almeida, 1998) CNIG (Portogallo) (CNIG, 1994) Si basano tutti sull'assegnazione di un peso ai fattori ritenuti predisponenti per l'innesco di un incendio. I fattori predisponenti considerati per la realizzazione di modelli originali sono: turismo, viabilità, umidità, Figura 6. Mappatura del rischio di incendio nella Valle di edro secondo il modello dell Università di Valladolid, i colori chiari indicano rischio nullo o basso, i colori scuri indicano rischio alto. In nero gli incendi registrati negli anni

9 Figura 7. Mappatura del rischio di incendio nella Valle di edro secondo i quattro modelli sviluppati, i colori chiari indicano rischio nullo o basso, i colori scuri indicano rischio alto. In nero gli incendi registrati negli anni pendenza, elevazione, vegetazione e accidentalità. Per ciascuno di questi fattori è stata realizzata una mappa che indica il grado di rischio legato al fattore; le mappe sono state combinate tramite l'algebra delle mappe, assegnando ai fattori diversi pesi nel modo seguente: stesso peso ai diversi fattori RI = turismo + umidità + vegetazione + elevazione + pendenza + accidentalità maggiore peso alle cause antropiche + vegetazione RI = 6 viabilità + 5 turismo + 4 umidità + 3 vegetazione + 2 elevazione pendenza + accidentalità maggiore peso alla presenza di turismo RI = 6 turismo + 5 umidità + 4 vegetazione + 3 viabilità + 2 elevazione pendenza + accidentalità maggiore peso alle cause antropiche + urbanizzato RI = 6 viabilità + 5 turismo + 4 umidità + 3 paesi + 2 pendenza + vegetazione Il confronto fra gli otto modelli e gli incendi realmente avvenuti è riportato in tabella 2: a valutazione dell'efficacia di questi modelli deve essere fatta anche in relazione alla capacità di discriminare tra territorio a rischio e territorio sicuro, altrimenti un modello che indicasse tutto il territorio come ad altissimo rischio risulterebbe il migliore (nel senso che tutti gli incendi verificatisi ricadrebbe nella categoria ad alto rischio) ma non avrebbe alcuna utilità nella gestione del territorio. In base a questa considerazione i modelli migliori risultano quello sviluppato dall'università di Valladolid ed il primo dei modelli originali. E' stato inoltre applicato un modello di propagazione di incendio di Rothermel (Rothermel, 1982), il quale, a partire da modelli di combustibile, umidità del combustibile vivo, umidità del combustibile morto, velocità e direzione del vento, pendenza ed esposizione dei versanti, determina la velocità di propagazione con e senza vento, la direzione di massima propagazione e la distanza massima di spotting, cioè la distanza massima raggiunta dalle faville. Come si vede dalla figura 8 la forma di un incendio verificatosi sulla riva del lago di edro (TN) viene riprodotta con sufficiente precisione, sebbene rispetto alla realtà venga sottostimato il tempo di propagazione. Ciò può essere dovuto all'utilizzo di dati medi o relativi a zone vicine e all'uso di modelli di combustibile creati per boschi americani. Il modello è comunque utile per fornire indicazioni per 9

10 Tabella 2. Presenza (%) di punti di innesco di incendio in ciascuna categoria di rischio per i diversi modelli. I modelli da 1 a 4 differiscono per i pesi assegnati ai fattori predisponenti. Rischio Modello 1 Modello 2 Modello 3 Modello 4 Valladolid Purdue Almeyda CNIG Nullo Medio-Basso Medio Medio-Alto Alto la gestione dell'incendio nelle fasi di spegnimento, sia indicando i fronti da attaccare sia simulando l'efficacia di opere tagliafuoco. Conclusioni I Sistemi informativi Territoriali costituiscono uno strumento potente in tutti i campi della modellizzazione ambientale e territoriale. Questo grazie alla capacità di trattare in modo integrato informazioni eterogenee collegate dall'informazione spaziale che ne permette la collocazione reciproca nello spazio. Gli esempi riportati in questo articolo dimostrano come sia possibile costruire modelli anche complessi in modo semplice, una volta acquisito il modo di ragionare proprio dei GIS. In particolare il software Open source ha dimostrato sia nell'ambito della ricerca che in applicazioni pratiche di poter essere altrettanto valido del software proprietario; le caratteristiche proprie del software Open Source hanno inoltre permesso di sviluppare autonomamente moduli specifici come nel caso del GPS in tempo reale oppure di applicare modelli ambientali o moduli dedicati alla elaborazione di dati ambientali che sono già stati implementati nel software stesso da altri che hanno però ridistribuito il frutto del loro lavoro corredandolo di una documentazione di ottima qualità. Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale, Università degli Studi di Trento, a bibliografia è disponibile presso gli autori 10

11 Studio della distribuzione spaziale delle infezioni animali in Sardegna S. Rolesu M. Stella, C. Patta Nell'ambito delle attività previste da un progetto del 1999 finanziato dal Ministero dell'università e della Ricerca Scientifica (1), sono stati analizzati, secondo i principi della statistica spaziale, i dati di attività relativi a tre patologie oggetto di piani specifici di intervento in Sardegna: Brucellosi ovicaprina, eishmaniosi canina e Peste Suina Africana. o scopo era quello di identificare eventuali raggruppamenti territoriali (clusters), utili al fine della caratterizzazione epidemiologica dei focolai e della conseguente evidenziazione di aree problema. I risultati ottenuti sono stati trasferiti in un software GIS (Mapinfo Professional 6.5 ) in grado di consentire la realizzazione di apposite mappe tematiche. Tali mappe hanno anche lo scopo di rendere possibili eventuali correlazioni spaziali tra dati provenienti da differenti sistemi informativi e difficilmente sovrapponibili (ad esempio i casi di leishmaniosi umana). I risultati sono stati incoraggianti e rappresentano un primo passo verso un approccio pluridisciplinare dei fenomeni sanitari. ocalizzazione geografica, popolazione, dati epidemiologici 'area oggetto di studio è stato il territorio della regione Sardegna. a Sardegna ha una estensione di Kmq ed è suddivisa amministrativamente in 377 comuni. Ciascuna di queste aree amministrative, ai fini del nostro studio, è stata identificata con un centroide la cui posizione nello spazio è stata espressa, in gradi decimali, come atitudine e ongitudine. Per l'identificazione del centroide è stata utilizzata la mappa della Sardegna allegata al Software GIS Mapinfo Professional ver A ciascuna area amministrativa è stata attribuita la popolazione animale esistente(numero di allevamenti ovicaprini nel caso della brucellosi e di allevamenti suini nel caso della PSA, o numero di cani per la eihmaniosi). I dati epidemiologici delle tre malattie sono stati acquisiti dai sistemi informativi dell'istituto Zooprofilattico Sperimentale della Sardegna e sono stati espressi, per ciascun comune, come casi, ovvero n di allevamenti risultati positivi alle prove ufficiali di laboratorio (Brucellosi e PSA) e n di cani risultati positivi alla IFI. Metodo statistico Per verificare se vi fosse la presenza di raggruppamenti spaziali per le patologie analizzate è stato utilizzat0 il metodo denominato spatial scan statistic, i cui fondamenti teorici sono alla base del funzionamento del software SatScan, da noi utilizzato. Il software Sat-scan da noi utilizzato può analizzare due diversi modelli probabilistici, basati sulla distribuzione di tipo bernoulliano o poissoniano. Col modello di Bernoulli, in particolare, esistono casi e non-casi (variabile 0/1), si possono rappresentare per esempio soggetti con o senza malattia, oppure soggetti con malattie diverse. Può riflettere casi e controlli di una più larga popolazione, o può costituire la popolazione al completo. In ogni caso, devono essere indicati in opportuni files i casi e i controlli, e la loro somma deve essere indicata come popolazione. Col modello di Poisson, il numero di casi in ciascuna area amministrativa (census area) si presume distribuita secondo la distribuzione di Poisson che è il prototipo di una distribuzione casuale di conteggi. Sotto l'ipotesi nulla, e in assenza di covariate, il numero atteso di casi in ciascuna area è proporzionale alla dimensione della popolazione in quell'area, o agli anni-persona in quell'area. Quando si ha la certezza della presenza di covariate, il numero di casi atteso è aggiustato per le stesse covariate. In entrambi i modelli il software aggiusta per la diversa densità di popolazione presente in quasi tutta la popolazione e l'analisi è condizionata dal numero totale di casi osservati. Si presume che i casi di malattia siano distribuiti nel territorio (tra le aree amministrative) secondo la distribuzione di Poisson, tenendo conto della diversa distribuzione degli allevamenti nei diversi comuni della Sardegna, e che quindi non ci siano aree caratterizzate da un rischio più elevato delle altre. Il metodo prevede la realizzazione di una finestra circolare sulla mappa, a partire dal centroide di ciascun comune, che includa progressivamente un numero crescente di comuni circostanti, identificati ovviamente dal proprio centroide. Il raggio di tale finestra circolare viene fatto variare da zero, fino a un massimo che è fissato precedentemente, e che non può essere superiore a un valore che rappresenta il 50% della popolazione totale. Per ciascuna posizione e dimensione della finestra di analisi, l'ipotesi alternativa è che ci sia una elevata percentuale di casi all'interno della finestra rispetto all'esterno (vedi Appendice 1). Con Sat-Scan, tra tutte le finestre 11

12 possibili, viene identificata quella, o quelle, candidate drastica riduzione dell'incidenza della stessa, evidenzia per divenire cluster. a funzione ikelihood che la zona individuata nel 94 come cluster secondario, (verosimiglianza) è massimizzata sopra tutte le è diventata nel 97 cluster primario, con inoltre una finestre, con l'identificazione della finestra che diminuzione del raggio dello stesso e quindi una più corrisponde al cluster che è meno probabile di precisa individuazione delle zone problema. accadere per caso. Il rapporto di verosimiglianza o studio della leishmaniosi umana e canina, ha messo (likelihood ratio) per questa finestra è registrato e in rilievo dei clusters sovrapponibili negli anni costituisce il test statistico di massima verosimiglianza. analizzati; ciò porta a considerare per entrambe le a sua distribuzione sotto l'ipotesi nulla e il patologie le stesse aree problema e quindi l'esposizione corrispondente valore di p è ottenuto ripetendo la stessa agli stessi fattori di rischio. Il cluster per la PSA è analisi in un gran numero di replicazioni casuali del set ancora più definito e conferma la presenza in alcune di dati generati sotto l'ipotesi nulla, attraverso una aree della provincia di Nuoro di un alto rischio per PSA, simulazione di tipo Monte Carlo. così come già evidenziato con altre metodologie. Dati di partenza Appendice. Brucellosi. I dati utilizzati sono stati quelli storici di Sotto la distribuzione poissoniana la funzione attività dell'istituto Zooprofilattico Sperimentale della likelihood per una specifica finestra è proporzionale a: Sardegna per il piano di eradicazione della Brucellosi Ovi-caprina nel periodo I dati di consistenza degli allevamenti su base comunale sono stati forniti dal Servizio della Prevenzione dove N è il numero totale di casi nella popolazione dell'assessorato alla Sanità della Regione Sardegna, e totale, n è il numero totale di casi all'interno della si riferiscono ai dati forniti delle AS per l'anno I finestra, e peso è il peso delle covariate sotto l'ipotesi dati dei casi di brucellosi umana sono stati forniti nulla. dall'osservatorio Epidemiologico dell'assessorato alla Sotto l'ipotesi bernoulliana la funzione likelihood è Sanità della Regione Sardegna. invece: eishmaniosi. I dati utilizzati sono quelli storici di attività di dell'istituto Zooprofilattico Sperimentale della Sardegna e si riferiscono alle sierodiagnosi ( effettuate mediante IFI) nei confronti della M è il numero totale di casi e controlli nel dataset, N è il eishmaniosi canina nel periodo I dati numero totale di casi al di fuori della finestra, n è il della popolazione canina su base comunale sono stati numero di casi all'interno della finestra mentre I( ) è un stimati utilizzando i dati dell'anagrafe canina gestita indicatore di funzione. dall'istituto Zooprofilattico Sperimentale della Sardegna in occasione del piano di eradicazione della Ringraziamenti Echinococcosi Idatidosi negli anni I dati dei Un grazie particolare vada, a tutti i colleghi dell'istituto Zooprofilattico Sperimentale della Sardegna, che nell'ambito delle casi di eishmaniosi umana sono stati forniti loro attività quotidiane, hanno contribuito alla buona riuscita del dall'osservatorio Epidemiologico dell'assessorato alla progetto, alla base della presente comunicazione, a tutti gli Enti e Sanità della Regione Sardegna. Istituzioni Regionali che in varia misura hanno offerto Peste Suina Africana I dati utilizzati sono quelli storici collaborazione e disponibilità, in modo particolare l'assessorato di attività dell'istituto Zooprofilattico Sperimentale alla Sanità della Regione Sardegna, e ai colleghi dei Servizi Veterinari delle AS della Sardegna. I contenuti dell'intero progetto della Sardegna relativamente al Piano di eradicazione sono consultabili presso il sito della Peste Suina Africana nel periodo I dati di consistenza degli allevamenti su base comunale Software sono stati forniti dal Servizio della Prevenzione dell'assessorato alla Sanità della Regione Sardegna SaTScan v3.0.4 (Feb 2003) National Cancer Institute NH, Bethesda, Maryland Discussione. Website: Autore: Martin Kuldorff, associate professor of biostatistic, Dai risultati ottenuti si evince che la statistica spaziale University of Connecticut and Information Mnagement Services può essere un valido metodo applicabile per una Inc. Silver spring, Maryland corretta interpretazione dei dati sanitari. 'utilizzo Mapinfo Professional Ver. 6.5 ( ) Mapinfo integrato di Mapinfo e del software Satscan si è rivelato Corporation, USA ottimale per la rapidità di impiego e per l'efficacia nel proporre un approccio visivo immediato del fenomeno Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Sardegna, oggetto di studio. Il raffronto fra le mappe realizzate per la Brucellosi negli anni , anni nei quali l'attuazione del piano di eradicazione della malattia ha portato ad una a bibliografia è disponibile presso gli autori 12

13 Brucellosi ovicaprina Cluster 1994 Brucellosi ovicaprina Cluster 1997 Territori con casi di Brucellosi umana dal 1993 al 1997 eishmaniosi canina Cluster

14 eishmaniosi canina Cluster 1996 eishmaniosi casi umani Cluster Peste Suina Africana Focolai cluster 1993 Peste Suina Africana Focolai cluster

15 Il software R per l analisi statistica spaziale in epidemiologia veterinaria 1 S. Guazzetti Cosa è R? Derivato da S, un linguaggio sviluppato ai laboratori Bell dal finire degli anni '70, R è un linguaggio pensato particolarmente per l'analisi statistica, la simulazione e la rappresentazione grafica dei dati. R è un sistema 'open source' disponibile nei termini di una GP, il che significa che è gratuito (anzi: come si usa dire, non ha prezzo ), ma vi sono alcune restrizioni sulla sua distribuzione (non è di pubblico dominio). È un sistema flessibile, che può essere adattato a produrre esattamente l'analisi voluta, che mette a disposizione strumenti analitici moderni. R contiene vari strumenti per la manipolazione e l'archiviazione dei dati, una collezione estesa, coerente ed estensibile di strumenti analitici, strumenti grafici per l'analisi e la rappresentazione dei dati ed è un linguaggio di programmazione semplice ma potente. R è spesso descritto come un ambiente per lavorare con i dati: questo è in contrasto con l'idea di package, che identifica invece una raccolta di strumenti specifici. R non è strettamente un sistema statistico ma dispone di molte procedure statistiche, classiche e moderne, come parte di un sistema di strumenti più ampio. Questa è una importante differenza fra R e altri sistemi statistici. In R una analisi statistica è normalmente eseguita come sequenza di passi intermedi, i cui risultati sono racchiusi in oggetti. Altri sistemi forniscono output copiosi da (per esempio) una analisi di regressione, mentre l'output di R è in genere minimale ed i risultati dell'analisi vengono invece ritenuti in oggetti, accessibili ad ulteriori analisi, interrogazioni, manipolazioni o rappresentazioni grafiche. Questo significa che R può essere adattato a produrre esattamente l'analisi ed i risultati che uno desidera invece di produrre una analisi pre-confezionata per tutte le situazioni. R è basato su un linguaggio e questo comporta che l'interazione col software avvenga attraverso la digitazione di comandi piuttosto che attraverso liste di selezione, bottoni e finestre di dialogo. Questo può sembrare sulle prime un difetto ma significa che il sistema è molto più flessibile di altri che si affidano a menu. Significa anche che ogni passo della manipolazione e della analisi dei dati può essere registrato, editato, perfezionato (se necessario) e ri-eseguito in seguito. R è scaricabile via Internet dal sito: Su questo sito si trovano anche molti manuali e documenti ed è anche possibile iscriversi ad alcune mailing list, attraverso le quali ottenere eventualmente supporto. 'enorme successo di R nella comunità scientifica risiede nell'idea di un software alla cui costruzione contribuisce una comunità aperta, che lo sviluppa principalmente per il proprio utilizzo piuttosto che per la commercializzazione. Perché dovrei imparare R? Quali sono i vantaggi che offre? Può essere utile per l'epidemiologia veterinaria? R è flessibile, potente ed estensibile, attraverso pacchetti ('librerie', scaricabili da internet). É inoltre integrabile con altri programmi (nel modo interattivo con editori di testo, data base, ed anche altri software liberi nell'ambito GIS, mentre è possibile fare dialogare R con altri linguaggi. Il fatto che sia gratuito lo rende ideale per gli studenti ed un grande numero di documenti sul suo utilizzo in aree disparate sono disponibili sul web. D'altra parte R gode fama di software difficile da imparare e, in effetti, è richiesto un certo impegno e qualche tempo per cominciare ad apprezzarne le potenzialità. Già l'interfaccia grafica minimale tende a scoraggiare l'approccio. Sono però ultimamente divenute disponibili alcune interfacce grafiche a R più estese, proprio per renderlo più facilmente accessibile ad una utenza non specialistico ( vedi, ad esempio: ex.html), anche se la minimalità dell'interfaccia grafica di R concorre ad incoraggiare un approccio più diretto verso i dati e le procedure (senza interfacce, per l'appunto) ed anche a stimolare una certa propensione alla parsimonia (cosa non disprezzabile in ambito statistico). R si propone quindi come sistema aperto, adattabile ad ogni utilizzo in ambito epidemiologico: impararlo può rappresentare, per chi ne abbia voglia, l'opportunità di un investimento importante, che condurrà a possedere uno strumento competo e di grande potenza per la manipolazione, l'analisi e la rappresentazione dei dati. Un semplice esempio: R e GIS. R possiede diverse librerie dedicate alla geostatistica e diverse utilità per leggere, manipolare e produrre files nei formati in uso 15

16 nell'ambito GIS. Ad esempio è possibile, attraverso la libreria maptools leggere con R files di formato ESRI Shapefile, manipolarli aggiungendovi punti (allevamenti) o tematismi, selezionarne aree e punti su base amministrativa (comuni). Sempre a titolo di esempio si vedano i due grafici che seguono: il primo èuna semplice rappresentazione della distribuzione degli allevamenti bovini della provincia di Reggio Emilia rappresentati per tipologia di allevamento; il secondo è la rappresentazione di un comune e degli allevamenti che distano meno di 4 Km da un certo allevamento. I passi per giungere a questa rappresentazione sono stati: il trasformare lo shapefile in una lista di poligoni, ricavarne un subset per il solo comune di interesse, sovrapporvi i punti corrispondenti agli allevamenti, calcolare le distanze fra un certo allevamento e tutti gli altri, creare un vettore logico che identificasse gli allevamenti più prossimi di 4 km a quello di interesse, modificare tipo e colore della rappresentazione dei punti entro 4 Km plottare un cerchio del raggio di 4 Km centrato sull'allevamento esportare il grafico in un formato adatto (pdf, wmf, jpg, ) 'utilità di R non è limitata alla sola rappresentazione dei dati, ma è possibile ottenere un sommario del numero degli animali presenti negli allevamenti, che cadono all'interno del raggio prefissato, della tipologia degli allevamenti stessi e così via, come potrebbe essere utile nel corso della gestione di un focolaio infettivo. Azienda US di Reggio Emilia, Servizio Veterinario, Castelnovo ne' Monti (RE). a bibliografia è disponibile presso gli autori

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