Isole di calore urbane

Ispirato dal bel lavoro di Alessandro Cimbelli e dal rapporto di Greenpeace, ho provato a fare qualcosa di simile per Palermo. Volevo capire dove la città scotta di più, e soprattutto perché. Il risultato è una webapp: “Isole di calore urbane”, pubblicata su PalermoHub. 

https://palermohub.opendatasicilia.it/isole_di_calore.html

Il punto di partenza: i dati satellitari

Il cuore del progetto è la temperatura superficiale del suolo, quella che i satelliti Landsat misurano dall’alto. Ho usato la banda termica ST_B10, applicando i coefficienti di conversione forniti dall’USGS per passare dal valore grezzo del sensore a una temperatura reale, in gradi.

I dati coprono un arco temporale che va dal 2019 al 2025. Non un solo scatto, quindi, ma una serie storica. Questo è importante: permette di vedere non solo dove fa caldo oggi, ma anche come sta cambiando la situazione, anno dopo anno.

La base geografica sono le sezioni censuarie ISTAT 2021, circa 3.600 poligoni che coprono tutto il territorio comunale. Ogni sezione ha il suo valore di temperatura media, calcolato aggregando i pixel Landsat che ci cadono dentro. Il TopoJSON di partenza viene dal lavoro di cimbelli su lst-viewer, che ringrazio.

Non basta la temperatura: serve il contesto

Una mappa che dice solo “qui fa più caldo” è già utile, ma dice poco sul perché. Per questo ho aggiunto due strati di analisi.

Il primo è il trend di crescita. Confrontando i valori negli anni, si individuano le zone che si stanno scaldando più velocemente delle altre. Un’area può avere una temperatura media nella norma oggi, ma un trend in salita preoccupante. Viceversa, un’area già calda potrebbe essere stabile. Sono due informazioni diverse, e la mappa le tiene separate.

Il secondo strato incrocia calore e densità della rete stradale. L’asfalto assorbe e rilascia calore, il traffico ne aggiunge altro. Ho usato la rete OSM come proxy della superficie impermeabilizzata: più strade dense, più probabile che quella zona contribuisca al riscaldamento locale.

La scheda che mi interessa di più: “Isola vera”

Qui arriva la parte più tecnica, e anche quella che trovo più interessante. Il calore misurato da satellite non dipende solo dalla città. Dipende anche dal territorio: quota, pendenza, esposizione al sole. Una zona in collina, esposta a nord, sarà naturalmente più fresca di una in pianura esposta a sud, a prescindere da quanto cemento ci sia.

Per isolare l’effetto “urbano” da quello “naturale”, ho integrato un DTM a 5 metri di risoluzione. Da questo modello del terreno ho estratto le variabili morfologiche – elevazione, pendenza, esposizione – e le ho usate come covariate per correggere il segnale di temperatura.

Il risultato è una stima di quanto calore è dovuto davvero alla città costruita: cemento, asfalto, mancanza di verde, densità edilizia. Tolto il rumore del territorio, resta il segnale su cui, in teoria, un’amministrazione può intervenire. È la differenza tra “questa zona è calda perché è in una conca” e “questa zona è calda perché non c’è un albero per un chilometro”.

Come è fatta la webapp

Sul fronte tecnico ho cercato di tenere tutto leggero e senza backend. La mappa usa MapLibre GL JS, i dati geografici sono serviti come PMTiles, quindi niente server per le tile: tutto statico, tutto nel browser.

Si possono cambiare tre cose principali:

• Livello di aggregazione: sezioni censuarie, quartieri o circoscrizioni. Zoomare o allargare la visione a seconda di cosa serve.
• Metodo di classificazione: per adattare la lettura dei colori alla distribuzione dei dati.
• Base satellitare: sotto la mappa tematica si può guardare l’immagine satellitare vera e propria, per un confronto diretto tra il dato e il territorio reale.

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