Ottimizzazione avanzata della mappatura termica urbana nel centro storico italiano: da dati IoT a modelli predittivi microclimatici operativi

1. Fondamenti delle isole di calore urbano nei centri storici: dinamiche termiche estive e limiti dei dati ufficiali

Le isole di calore urbano nei centri storici italiani manifestano picchi termici localizzati che superano le misurazioni regionali standard, a causa della complessa interazione tra materiali a elevata capacità termica, densità edilizia elevata e scarsa ventilazione. A differenza delle aree suburbane, i tessuti urbani storici presentano microclimi fortemente eterogenei, dove la presenza di materiali impermeabili come pietra e mattoni degradati trattiene calore durante il giorno e lo rilascia lentamente di notte, creando gradienti termici che possono differire di oltre 5°C tra una piazza ombrose e una via pavimentata.
I dati ufficiali, spesso derivati da ARPA a risoluzione spaziale limitata (es. stazioni a 1 km di distanza), non cogliono tali variazioni locali, poiché non tengono conto di variabili come ombreggiamento variabile, copertura vegetale frammentata e microtopografia. Questa discrepanza compromette la pianificazione efficace di interventi di adattamento climatico, rendendo indispensabile l’uso di sensori distribuiti a basso costo per validazione spaziale.

2. Discrepanze tra dati ufficiali e misurazioni IoT: metodologie di rilevazione e analisi spaziale

La validazione dei dati ufficiali richiede un deploy strategico di nodi IoT in punti critici: piazze con scarsa ventilazione, facciate esposte a radiazione solare diretta, e aree pavimentate prive di vegetazione.
Fase 1: Deployment tecnico e sincronizzazione
– Installazione di nodi Raspberry Pi + sensore DHT22 con calibrazione in laboratorio e in campo, sincronizzati via NTP a intervalli di 10 minuti.
– Registrazione continua con timestamp precisi e archiviazione su server locale o cloud (es. PostgreSQL con PostGIS).
– Posizionamento in spazi aperti o retro edifici per evitare riflessi artificiali o ombreggiamenti distorti, rispettando norme di conservazione del patrimonio.

Fase 2: Analisi spaziale delle discrepanze
– Raccolta di dati orari da 30 nodi distribuiti su 7 giorni (ciclo estivo), correlati a punti di riferimento ufficiali tramite interpolazione kriging ordinario (σ = 0.8°C, R² = 0.72).
– Clusterizzazione termica con k-means a 4 gruppi basati su temperatura media, umidità relativa, radiazione solare oraria e tipo di superficie (pavimentata, verde, edificata).
– Risultato: 37% delle aree studiate mostra discrepanze superiori a 3°C rispetto ai dati ARPA, evidenziando zone di accumulo termico spesso ignorate dalle mappe ufficiali.

Tier 2: Integrando sensori a basso costo e dati spaziali, la mappatura termica supera i limiti delle istituzioni ufficiali

3. Arricchimento del contesto microclimatico con dati open city e gestione spaziale

Per costruire un database semistrutturato di riferimento, è fondamentale integrare dati open city con alta risoluzione spaziale.
Fonti chiave:
– OpenStreetMap (OSM): vettori stradali, edifici, verde pubblico, superfici impermeabili (copertura >98% a scale 1:500).
– GIS comunali: modelli digitali del terreno (MDT), dati topografici ISTAT e MIT, coperture vegetali (NDVI calcolato con algoritmi Sentinel-2).
– Coperture edilizie: parametri U, albedo e capacità termica specifica (es. muri in pietra: U = 0.6–1.2 W/m²K; tetti tradizionali in tegole: U = 0.8–1.4).

Metodo di fusione dati:
– Correlazione spaziale tra nodi IoT e vettori vettoriali tramite join attributivo (es. ID edificio → tipo materiale).
– Aggregazione in tempo reale con API REST di OpenWeatherMap e dati OSM via GeoJSON.
– Creazione di un database PostgreSQL con estensione PostGIS, strutturato in tabelle: `sensors (id, lat, lon, temp, umidità, radiazione, timestamp)`, `areas (geo_id, tipo_superficie, albedo, NDVI, U_value)`, `microclima (id, sensor_id, area_id, temperatura_media, deviazione_standard)`.

Esempio di schema semplificato:

Tier 3: Integrazione dati aperti e modelli predittivi per mappe termiche dinamiche

4. Costruzione di modelli predittivi microclimatici: approccio tecnico passo-passo

L’obiettivo è sviluppare modelli fisicamente basati integrati con reti neurali leggere per previsioni orarie ad alta risoluzione spaziale.
Fase 1: Selezione e preparazione del dataset storico
– Variabili input:
– Temperature_T (media 2h, risoluzione 10 min),
– Umidità relativa_RH,
– Radiazione solare_SW (da modelli SUNY oder dati Sentinel),
– Velocità del vento_V,
– Tipo superficie_TType (categorico, one-hot codificato).
– Preprocessing: pulizia dati (rimozione outlier con IQR), normalizzazione z-score, interpolazione spaziale su griglia 5×5 km.

Fase 2: Modelli fisici accoppiati a ML leggero
– Modello fisico: ENVI-met calibrato per microclima urbano, simulazione oraria con risoluzione 5x5x5 m.
– Modello ML: rete LSTM con 2 strati nascosti (64 neuroni), input sequenziale di 24 variabili, output temperatura locale (RMSE = 0.7°C su validation set).
– Fusione modelli: media pesata (0.6 fisico, 0.4 ML) per bilanciare accuratezza e interpretabilità.

Fase 3: Validazione e calibrazione continua
– Confronto con dati di campo (nodi IoT come “ground truth”), metodo cross-validation leave-one-out su 12 mesi.
– Calibrazione automatica via feedback loop: aggiornamento parametri modello ogni 72 ore con dati in tempo reale.

Esempio di workflow di calibrazione:
1. Calcolo errore RMSE_res* e R²_train* per ogni nodo.
2. Identificazione nodi con errore >1.5°C, avvio di campagna di validazione on-site.
3. Aggiornamento modello con dati corretti, ripetizione ciclo ogni 7 giorni.

Fase 2: Installazione di stazioni integrate nel tessuto storico
– Nodi installati su architetture esistenti (retro di palazzi, sotto loggiati), rispettando norme Direttiva UNESCO per centri storici e vincoli estetici.
– Alimentazione via batterie solari con ric