Fino alla fine degli anni '80 un urbanista che cercava di supportare dei ragionamenti di piano con l'informatica riusciva ad ottenere, nel migliore dei casi, qualche dato statistico sulla popolazione. Con il trascorrere degli anni si è assistito ad un incremento dell'utilizzo delle tecnologie per la costruzione dei quadri conoscitivi a supporto del processo di piano, fino a raggiungere l'attuale Information Explosion Era.
Il contenuto dell'intervento si baserà su aspetti teorici ed applicativi a partire dall'esperienza di Ian McHarg fino all'ultima "moda" delle Smart Cities.
Introduzione
Andreina Maahsen-Milan
Università di Bologna
Tecnologie, Territorio, Smartness
Beniamino Murgante
Università della Basilicata
Facoltà Ingegneria Edile di Ravenna - Università di Bologna
Via Tombesi dall'Ova 55, 48121 Ravenna
24. The Moran index is able to specify if an event is clustered,
scattered or with a random distribution.
It has been calculated
1. by means of the inverse distance method considering data
in two different periods, 1987 and 2004, to evaluate the
variation of scattered rate of settlements.
The following values have been achieved:
Moran Index at 1987: I1987 = 0.0698;
Moran Index at 2004: I2004 = 0.0722.
2. by means of the fixed distance band: 1600m
The following values have been achieved:
Moran Index at 1987: I1987 = 0.458;
Moran Index at 2004: I2004 = 0.677.
25. G function by
Getis and Ord
(1992)
Class Autocorrelation G’
no correlation Negative autocorrelation -1.3 ÷ - 2
-6.3 ÷ 1
1 low Positive autocorrelation among
lower bounds
-1.3 ÷ - 2
2 medium-low Positive autocorrelation among
medium-low bounds
-2 ÷ - 4
3 medium Positive autocorrelation among
medium bounds
-4 ÷ - 6.3
1 high Positive autocorrelation among high
bounds
1 ÷ 11.9
Class Autocorrelation LISA
no correlation Negative autocorrelation -106,9 ÷ 0
1 low Positive autocorrelation among lower bounds 0 ÷ 14
2 medium-low Positive autocorrelation among medium-low bounds 14 ÷ 28
3 medium Positive autocorrelation among medium bounds 28 ÷ 54
1 high Positive autocorrelation among high bounds 54 ÷ 84.7
Local Indicator
of Spatial
Association
(Anselin, 1995)
35. Analisi su GRID a partire da dati 3D
A partire da un TIN o un DEM è possibile
effettuare numerosi tipi di analisi di superficie
che comprendono:
•l’interpolazione di curve di livello (Contour),
• l’analisi delle pendenze (Slope),
•l’esposizione (Aspect),
•l’illuminazione dei versanti (Hillshade),
Hillshade
Aspect
Slope
36. Analisi di visibilità
L’analisi viewshed identifica le celle in un raster input
che possono essere viste da uno o più punti di
osservazione o da linee (in quest’ultimo caso i nodi o i
vertici delle linee saranno usati come observer point).
Viewshed
37. Main differences among Multiple, Cumulative and Identifying
Viewshed in the case of two targets
41. Introduction
o The research mainly aims to enrich knowledge in planning
prevention and protection from earthquake events.
42. Introduction
The increase of economical and social costs, following seismic
events, has led to a prevention strategy for damage reduction
Messina,28december1908
S.Giuliano,31october2002
L’Aquila,6April2009
Potenza,23november1980
47. Introduction
o It is “just filling forms” survey.
o survey may have a degree of subjectivity.
o in order to comprehensively analyze such aspects it is
possible to integrate these approaches with more
quantitative techniques which can provide further
phenomena interpretation.
o on this purpose two main approaches have been adopted:
spatial autocorrelation and spatial multicriteria.
o The need to have a systematic approach to definitions of
seismic risk has led to an ontology building.
48. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
Vulnerability
Structural vulnerability
49. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
VulnerabilityStructural vulnerability
Urbanvulnerability
51. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
Resilience
Social aspectsSocial aspects
52. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
ResilienceHuman communities
Physical Systems
InstitutionsAssociations
Organizations
Citizens
Public Buildings
Roads
Lifelines
Strategic Buildings
Bridges
Buildings
53. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
o a system of paths within the town, able to ensure secure
connections between strategic buildings;
o a system of paths and open spaces intended as evacuation
ways and safe spaces in emergency phase;
o redundancy of pathways to ensure an alternative way in case
of interruption;
o immaterial contents are related to the sense of belonging to
a community for inhabitants, civic and religious traditions,
etc.
Resilience
54. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
Resilience
55. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach Marsicovetere
(e Villa d’Agri)
Important town in the Valley, “Val d’Agri”
Seismic Area
56. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
a raster model
pixels are the decisional
alternatives
57. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
criterion maps
AccessibilityAccessibility
a pixel is as better as it is
closer to road network
58. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
criterion maps
SlopeSlope
a pixel is as better as
its slope is low
59. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
criterion maps
ProximityProximity
to urban areato urban area
a pixel is as better as it is
closer to urban area
60. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approachcriterion maps
Proximity toProximity to
strategicstrategic
buildingsbuildings
a pixel is as better as it is
closer to strategic buildings
(e.g. hospitals)
61. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approachcriterion maps
Distance fromDistance from
hydrographichydrographic
networknetwork
a pixel is as better as it is
far from hydrographic
network
62. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approachcriterion maps
a pixel is as better as it
its vulnerability is low
StructuralStructural
VulnerabilityVulnerability
63. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approachcriterion maps
a pixel is as better as
its seismic hazard is
low
High SeismicHigh Seismic
Hazard AreasHazard Areas
64. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approachconstraint maps
High LandslideHigh Landslide
Risk andRisk and
Flooding AreasFlooding Areas
a pixel is removed if its
landslide and flooding
risk is high
65. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approachconstraint maps
a pixel is removed if soils
characteristics are not
good
SeismicSeismic
MicrozonationMicrozonation
66. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approachconstraint maps
a pixel is removed if it is
“occupied” by structures
and infrastructures
Areas physicallyAreas physically
occupiedoccupied
by buildingsby buildings
and roadsand roads
67. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approachweights definition
Pairwise comparisonPairwise comparison
according to Saatyaccording to Saaty
68. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approachresilient city
69. Resilient City and Seismic Risk: A Spatial
Multicriteria Approach
A first approach to resilient city identification
Some lack of information
A map to communicate resilience
The right scale?
Another multicriteria model?
How to maximize resilience
More criteria
to diversify alternatives
76. Gli utenti di informazione geografica tendono a sviluppare iGli utenti di informazione geografica tendono a sviluppare i
dati in proprio per svariati motivi:dati in proprio per svariati motivi:
o non riescono a conoscere la disponibilità di dati chenon riescono a conoscere la disponibilità di dati che
potrebbero essere utilizzati per i propri scopi;potrebbero essere utilizzati per i propri scopi;
o accedere a questi dati spesso è difficoltoso;accedere a questi dati spesso è difficoltoso;
o gli utenti non sono soliti condividere i dati con altregli utenti non sono soliti condividere i dati con altre
amministrazioni o organizzazioni (spesso anche all’internoamministrazioni o organizzazioni (spesso anche all’interno
della stessa amministrazione);della stessa amministrazione);
77. Tutto ciò comporta:Tutto ciò comporta:
o molti attori ed enti coinvolti nella produzione di dati (spessomolti attori ed enti coinvolti nella produzione di dati (spesso
degli stessi);degli stessi);
o duplicazione di dati;duplicazione di dati;
o un proliferare di minisoftware GIS;un proliferare di minisoftware GIS;
o difficoltà di scambio ed uso di dati tra le diversedifficoltà di scambio ed uso di dati tra le diverse
organizzazioni;organizzazioni;
o alla diminuzione del costo di acquisizione dei software e delalla diminuzione del costo di acquisizione dei software e del
hardware non è corrisposta una altrettanto drasticahardware non è corrisposta una altrettanto drastica
riduzione dei costi di produzione di informazione geografica.riduzione dei costi di produzione di informazione geografica.
78. Executive Order 12906
Coordinamento dell’accesso e dell’acquisizione dei datiCoordinamento dell’accesso e dell’acquisizione dei dati
geografici: The National Spatial Data Infrastructuregeografici: The National Spatial Data Infrastructure
(NSDI)(NSDI)
o "National Spatial Data Infrastructure""National Spatial Data Infrastructure" significa lasignifica la
tecnologia, le politiche, gli standards e le risorse umanetecnologia, le politiche, gli standards e le risorse umane
necessarie ad acquisire, elaborare, memorizzare, distribuirenecessarie ad acquisire, elaborare, memorizzare, distribuire
e migliorare l’utilizzo dei dati spaziali.e migliorare l’utilizzo dei dati spaziali.
o "Geospatial data""Geospatial data"
o TheThe "National Geospatial Data Clearinghouse""National Geospatial Data Clearinghouse" significa unasignifica una
rete diffusa di produttori, gestori, utenti di dati spazialirete diffusa di produttori, gestori, utenti di dati spaziali
connessi elettronicamente.connessi elettronicamente.
80. Nebert, The SDI Cookbook
Web
Client
Web
Client
Clearinghouse
Servers
Gateway(s)User
Z39.50 protocolHTTP protocol
Service
Registry
Service
Registry
Web
Server
Web
Server
•One Search across many servers
•Metadata is the key
81. IL CONTENUTO
WHAT?
WHERE?
WHO?
WHY?
HOW?
WHEN?
Titolo e descrizione del dataset
Estensione geografica espressa da
latitudine,longitudine, coordinate
geografiche e confini naturali o
amministrativi
Creatore, fornitore, potenziale pubblico
Descrizione delle ragioni della collezione
dei dati e uso di essi.
Data di creazione del dataset e
periodicità dell’aggiornamento
Descrizione delle modalità con cui il
dataset è stato prodotto e delle modalità
di accesso ai dati.
IDENTIFICAZIONE dei
DATI
QUALITA’ dei DATI
ORGANIZZAZIONE dei
DATI
RIFERIMENTO SPAZIALE
DISTRIBUZIONE dei
DATI
INFORMAZIONI sui
METADATI
INFORMAZIONI su
ENTITA’ e ATTRIBUTI
Metadati
92. INSPIRE
o i dati vanno raccolti una sola volta e gestiti laddove ciò puòi dati vanno raccolti una sola volta e gestiti laddove ciò può
essere fatto in maniera più efficiente;essere fatto in maniera più efficiente;
o deve essere possibile combinare i dati provenienti dadeve essere possibile combinare i dati provenienti da
differenti fonti e condividerli tra più utenti ed applicazioni;differenti fonti e condividerli tra più utenti ed applicazioni;
o deve essere possibile la condivisione di informazionideve essere possibile la condivisione di informazioni
raccolte dai diversi livelli di governo;raccolte dai diversi livelli di governo;
o l’informazione geografica necessaria per il buon governol’informazione geografica necessaria per il buon governo
deve esistere ed essere realmente accessibile a condizionideve esistere ed essere realmente accessibile a condizioni
che non ne limitino il possibile uso;che non ne limitino il possibile uso;
o deve essere facile individuare quale informazionedeve essere facile individuare quale informazione
geografica è disponibile, valutarne l’utilità per i propri scopigeografica è disponibile, valutarne l’utilità per i propri scopi
e le condizioni secondo cui è possibile ottenerla ed usarla.e le condizioni secondo cui è possibile ottenerla ed usarla.
93. Interoperabilità
Per presentarsi in maniera competitiva rispetto a tutti i nuovi
canali di finanziamento è necessario far parlare tra di loro i
database spaziali delle varie autorità locali (Laurini e
Murgante, 2008).
Le principali barriere verso la completa interoperabilità sonoLe principali barriere verso la completa interoperabilità sono
determinate da tre fattori:determinate da tre fattori:
o burocraticiburocratici, generati da una scarsa abitudine a condividere il, generati da una scarsa abitudine a condividere il
dato che, nella maggior parte dei casi, porta ad una sorta didato che, nella maggior parte dei casi, porta ad una sorta di
presunto diritto di proprietà personale dell’addetto chepresunto diritto di proprietà personale dell’addetto che
provvede alla sua gestione;provvede alla sua gestione;
o tecnologicitecnologici, prodotti prevalentemente da differenze tra i, prodotti prevalentemente da differenze tra i
sistemi, le strutture ed il formato dei dati;sistemi, le strutture ed il formato dei dati;
o semanticisemantici, dovute alla mancanza di corrispondenza nei, dovute alla mancanza di corrispondenza nei
significati.significati.
101. Semantic Matching
Standard e modelli di dati consentono di importare o
convertire rapidamente dati senza generare perdite di
qualità, ma non sono sufficienti a trasferire il significato
delle informazioni.
Prima di porsi il problema di come strutturare il dato
bisogna affrontare la più complessa questione di cosa
rappresentare.
103. Semantic Matching
630 Terms:
Centro storico, A residenziale
conservativa, Zona A, Zona A centro
storico, Zona A centro antico, Zona
A (1…..n)
Area di espansione, zona di
espansione, zona C, zona C
insediamenti residenziali, zona C
residenziale di espansione,
104. Plan4all
24 partner di 15 paesi
europei.
enti locali,
partner tecnologici,
università e istituti di ricerca,
associazioni chi si occupano di
informazione geografica a
livello nazionale (come AMFM
GIS Italia) o pan-europee
(come EUROGI),
Associazioni di Planners
ISOCARP,
la Società Internazionale dei
City and Regional Planners.
105. SDI e Pianificazione del territorio
Nelle ultime decadi si sono sempre più diffusi approcci
riguardanti la pianificazione ed il governo del territorio
basati sulla necessità di un forte coinvolgimento di tutti i
livelli istituzionali e di governo, degli stakeholder e dei
cittadini nel processo di definizione delle principali scelte
riguardanti il proprio territorio.
A questo incremento di aspetti partecipativi non è
corrisposto un uso efficace della condivisione del dato e
delle tecnologie web che potrebbero sostenere
l'interoperabilità delle scelte di piano, prevedendo una
partecipazione attiva di tutti gli stakeholder.
106. Le metodologie abitualmente adottate nel settore della
pianificazione territoriale non fanno un uso efficace della
condivisione del dato e delle tecnologie web che potrebbero
sostenere l'interoperabilità delle scelte di piano, prevedendo
una partecipazione attiva di tutti gli stakeholder.
Emerge quindi una forte necessità di un’armonizzazione dei
dati utilizzati nel settore della pianificazione e un’esigenza
assoluta di un core data set dedicato agli strumenti di
pianificazione con la finalità di garantire in tutta Europa una
facile comprensibilità di queste informazioni.
SDI e Pianificazione del territorio
107. La pianificazione del territorio e le informazioni ad essa
connesse hanno un’importanza strategica non solo per il
livello locale e nazionale, ma anche alla scala internazionale
dove un "continuum" di insediamenti caratterizza
l’attraversamento delle varie nazioni Europee.
Nelle regioni transfrontaliere è fondamentale valutare
quanto un’indicazione di piano data da un lato del confine
possa impattare dall’altro lato.
SDI e Pianificazione del territorio
108. Plan4all
Il progetto europeo Plan4all, è principalmente focalizzato
sull'armonizzazione dei dati riguardanti la pianificazione
territoriale tenendo come riferimento principale la direttiva
Europea INSPIRE.
La parte importante del progetto Plan4all è la definizione di
procedure e metodologie comuni per la condivisione dei dati
territoriali e l'utilizzazione di nuovi standard riguardanti i
dati di pianificazione territoriale all'interno dell'UE.
109. Plan4all
L'obiettivo di Plan4all è quello di costruire una rete di enti
locali, regionali e nazionali, stakeholder, aziende del settore
dell’ICT, organizzazioni che si occupano di pianificazione e
sviluppo economico, università e agenzie internazionali con lo
scopo di trovare un consenso riguardante l'armonizzazione
delle Infrastrutture di Dati Spaziali per la pianificazione
territoriale, secondo la direttiva europea INSPIRE.
110. Plan4all
Annex I
•Coordinate ref. systems
•Geographical grid
systems
•Geographical names
•Administrative units
addresses
•Cadastral parcels
•Transport networks
•Hydrography
•Protected sites
Annex II
•Elevation
• Land cover (1)
•Orthoimagery
•Geology
Annex III
•Statistical units
•Buildings
•Soil
• Land use (2)
•Human health and safety
•Utility and Government
services (3)
•Environmental monitoring
facilities
• Production and industrial
facilities (4)
• Agricultural and aquaculture
facilities (5)
Annex III (follow up)
•Population distribution –
demography
• Area management
/restriction /regulation zones
and reporting units (6)
• Natural risk zones (7)
•Atmospheric conditions
•Meteorological geographical
features
•Oceanographic geographical
features
•Sea regions
•Bio-geographical regions
•Habitats and biotopes
•Species distribution
•Energy resources
•Mineral resources
140. Murgante et al. 2011
Murgante B., Tilio L., Lanza V., Scorza F. (2011) “Using participative GIS and e-tools for involving citizens of Marmo
Platano – Melandro area in European programming activities” special issue on “E-Participation in Southern Europe and the
Balkans” Journal of Balkans and Near Eastern Studies, vol. 13(1) pp. 97–115. Taylor & Francis, London, ISSN:1944-8953, doi:
10.1080/19448953.2011.550809.
158. CONCLUSIONI
• L’Agenzia per l’Italia digitale definisce strategie e
obiettivi, coordina il processo di attuazione e predispone
gli strumenti tecnologici ed economici per il progresso
delle comunità intelligenti
• predispone annualmente il piano nazionale delle
comunità intelligenti-PNCI
• emana le linee guida recanti definizione di standard
tecnici
• È istituito presso l’Agenzia per l’Italia digitale il Comitato
tecnico delle comunità intelligenti
Art. 20 Agenda Digitale - Comunità
intelligenti
159. CONCLUSIONI
• 1 designato dal Dipartimento della Funzione Pubblica
della Presidenza del Consiglio dei Ministri
• 2 designati dalla Conferenza permanente per i rapporti
tra lo Stato, le regioni e le provincie autonome di Trento
e Bolzano
• 1 designato dall’Associazione nazionale dei comuni
italiani
• 1 designato dall’Unione delle province italiane
• 6 di nomina del Direttore generale dell’Agenzia per
l’Italia digitale: 1 dagli Atenei, 3 da associazioni di
imprese e cittadini maggiormente rappresentative, 1
ISTAT, 1 Agenzia stessa
Comitato tecnico delle comunità intelligenti