Applicazione avanzata della segmentazione spaziale urbana Tier 2 per la gestione precisa del calore estivo in centri storici italiani

La sfida del calore urbano estivo in centri storici italiani non si riduce a una semplice mappatura delle isole di calore: richiede una segmentazione spaziale dinamica, multiscale e culturalmente calibrata, fondata sul sistema Tier 2, che integra dati satellitari, microclima locale e morfologia edilizia per definire microzone termiche con soglie operative specifiche. Questo approccio consente interventi mirati, misurabili e sostenibili, superando i limiti di analisi statiche o a scala grossolana. La complessità del tessuto storico-architettonico italiano impone un adattamento fine e rigoroso del sistema Tier 2, che qui viene esplorato con dettagli tecnici e pratici, accompagnati da errori comuni e soluzioni avanzate.

La segmentazione Tier 2 si fonda su una metodologia integrata che combina dati di telerilevamento (Sentinel-3 LST, Landsat 8 NDVI), modelli 3D microclimatici (ENVI-met, SOLWEBI) e dati IoT urbani, per identificare gradienti termici a scala fine (50–100 m). La definizione delle microzone termiche non può basarsi su dati a risoluzione irregolare o su aggregazioni troppo ampie, poiché rischia di mascherare dinamiche locali cruciali, ad esempio tra un cortile ombreggiato e una piazza esposta a sud con pavimentazioni assorbenti. La chiave sta nel definire criteri operativi: soglie LST > 35°C, densità edilizia > 65%, copertura vegetale < 20%, materiali ad alta inerzia termica (colettivi calcestruzzo, mattoni tradizionali). Questi parametri, combinati con esposizione solare e altezza degli edifici, formano la base geospaziale per il clustering gerarchico.

Fase 1: raccolta, pre-elaborazione e validazione dei dati multilivello

1. Acquisizione dati satellitari: Immagini Sentinel-3 (LST a 1 km risoluzione, adattate con downscaling non-geostatistico) e Landsat 8 (NDVI, utilizzo banda 5 e 7 per discriminare vegetazione e superfici impermeabili) vengono scaricate con georeferenziazione coerente (EPSG:4326) e pre-processate con correzione atmosferica (FLAASH) per derivare LST corrette e NDVI normalizzato.
2. Integrazione con sensori IoT urbani: Stazioni meteo a 1 m² (es. modello ECO-FLD) distribuiti strategicamente nei centri storici raccolgono temperature aria, umidità relativa, irraggiamento solare diretto e vento a bassa quota (0.5–2 m). I dati vengono filtrati per rimuovere outlier termici e sincronizzati temporalmente (frequenza 10 min) con i dati satellitari per validazione incrociata.
3. Pre-elaborazione GIS multilivello: Layer geospaziali (uso del suolo, altezza edifici da LiDAR, permeabilità, esposizione solare da modelli 3D) sono sovrapposte in un ambiente GIS (QGIS 3.24) con georeferenziazione precisa (resampling bilineare, 1 m risoluzione). Normalizzazione Z-score garantisce compatibilità tra variabili termiche e morfologiche.

La fase iniziale richiede attenzione ai dettagli: la scelta del periodo di campionamento (pre-piena estate) e la correzione della copertura nuvolosa tramite gap-filling con interpolazione spline riducono artefatti nei gradienti termici. In Bologna, progetto pilota ha dimostrato che l’uso combinato di dati Sentinel-2 (10 m) e sensori IoT locali ha migliorato la precisione della segmentazione del 37% rispetto a dati satellitari isolati.

Fase 2: definizione operativa delle microzone termiche con algoritmi avanzati

1. Criteri di segmentazione dinamica: Le microzone sono definite tramite soglie LST_threshold (35°C come soglia critica), rapporto tra altezza media degli edifici e larghezza della strada (< 1.5 in vie pedonali), copertura vegetale (NDVI > 0.3) e permeabilità superficiale (< 30%). Questi parametri creano cluster eterogenei, visibili con heatmap a scala 50×50 m.
2. Clustering spaziale: Algoritmi DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) sono preferiti a K-means per gestire la densità irregolare e i punti isolati (es. piazze). Il parametro ε (epsilon) è calibrato con variogramma empirico per preservare i confini morfologici. Il parametro min_samples si imposta tra 10 e 25, in base alla densità edilizia locale.
3. Validazione sul campo: Sopralluoghi termografici con termocamere FLIR Boson (risoluzione 640×480, precisone ±0.5°C) calibrano i modelli GIS. Termocamere a mano rilevano microclimi locali (es. ombreggiamento di portici, superfici calde di pietra), consentendo di correggere bias di tipo radiativo e convettivo.

Un caso studio emblematico è Firenze, dove la segmentazione ha identificato distretti come Oltrarno (LST media 36.8°C, alta densità, scarsa vegetazione) e Santo Spirito (LST 34.5°C, presenza di alberi strategici e fontane) come aree prioritarie. L’analisi ha mostrato che interventi di ombreggiamento su via de’ Tornabuoni riducevano la temperatura esterna di 4.2°C. In Napoli, dove la densità supera i 70% e la vulnerabilità sociale è elevata, l’integrazione di dati satellitari e reti IoT ha permesso di mappare zone di accumulo termico lungo corridoi stradali, guidando la progettazione di pavimentazioni cool pavements e tetti verdi in microzone critiche. A Bologna, il progetto “Green Corridors” ha usato i dati per definire percorsi pedonali con alberi a alto indice evaporotraspirativo, riducendo il calore percepito di 3–5°C in ore picco.

Errori frequenti e soluzioni pratiche

• Errore: sovrapposizione di scale incompatibili. Utilizzare dati a risoluzione < 50 m in aree con morfologia fine (es. vicoli storici) genera microzone poco significative. Soluzione: integrare LiDAR urbano a 25 cm con dati satellitari per sovrapposizione multilivello coerente.
• Errore: ignorare la variabilità temporale. Analisi statiche non cogliere picchi notturni o cicli diurni. Soluzione: integrare dati IoT con registrazioni 24h e modelli di previsione termica giornaliera (es. ENVI-met notturno).
• Errore: mancata partecipazione stakeholder. Coinvolgere cittadini tramite app di termografia partecipata (es. “Heat Watch Bologna”) migliora validazione e accettabilità sociale. A Napoli, il coinvolgimento ha accelerato l’approvazione di interventi green per il calore.

Ottimizzazione avanzata: integrazione con tecnologie smart

1. Piattaforme IoT integrate: Dashboard in tempo reale (es. piattaforma “Smart Climate Urban” con dashboard Grafana) visualizzano LST, temperatura aria e umidità per microzone, aggiornati ogni 15 min. Alert automatici segnalano superamenti soglie critiche (LST > 38°C).
2. Scenario planning predittivo: Modelli GIS + machine learning (Random Forest, training su dati storici e satellitari) simulano impatti di interventi: ad esempio, previsione riduzione termica del 28% con copertura verde del 15% in aree critiche.
3. Sintesi dati-scientifica-pratica: A Roma, un sistema integrato ha combinato dati LST, vulnerabilità socio-fisica (indice di esclusione) e costi interventi per priorizzare quartieri con alta esposizione e basso accesso a verde, ottimizzando l’allocazione del budget comunale.

Casi studio italiani: applicazioni reali della segmentazione Tier 2

1. Firenze: Segmentazione per distretti storici (Oltrarno, Santo Spirito) con validazione termografica ha guidato interventi di ombreggiamento su via de’ Tornabuoni e pavimentazioni cool pavements, riducendo la temperatura esterna di 4.2°C in 6 mesi.
2. Napoli: Integrazione di dati Sentinel-3, reti IoT dense e modelli microclimatici ha identificato 12 “hotspots” ad alta vulnerabilità sociale. Interventi mirati (tetti verdi, fontane pub