Dati aperti per calcolare la regola 3-30-300 a scala di edificio nelle città metropolitane italiane
La regola 3-30-300, formulata da Cecil Konijnendijk per guidare la pianificazione del verde nelle città, stabilisce che ogni abitante dovrebbe poter vedere almeno 3 alberi dalla propria abitazione, vivere in un quartiere con una copertura arborea di almeno il 30% e avere accesso a uno spazio verde di almeno 1 ettaro entro 300 metri. Sebbene questo framework stia acquisendo crescente rilevanza nelle politiche di adattamento climatico e nella pianificazione urbana sostenibile, la sua applicazione sistematica e ad alta risoluzione spaziale rimane limitata, in particolare nel contesto italiano. Il presente contributo propone una metodologia replicabile e scalabile per il calcolo della regola 3-30-300 a livello di singolo edificio nelle 14 città metropolitane italiane, attraverso l’uso esclusivo di dati aperti.
La metodologia si fonda su tre componenti principali. Per la geometria degli edifici e la rete stradale sono usati i dati di OpenStreetMap (OSM), la cui copertura nelle aree urbane italiane garantisce un livello di dettaglio sufficiente per l'analisi spaziale a scala di edificio. I dati sulle chiome arboree sono derivati da dataset open globali ad alta risoluzione, ottenuti tramite telerilevamento e resi disponibili con licenza aperta. Oltre a questi dati, sono usati anche modelli digitali delle superfici (DSM) o elaborazioni del DTM TinItaly (necessari per il calcolo della visibilità) e le aree verdi definite da ISTAT a livello di sezione di censimento. L'integrazione di queste fonti ha permesso di costruire un framework di analisi geospaziale che associa a ciascun edificio i valori relativi ai tre indicatori della regola: la visibilità degli alberi circostanti, la percentuale di copertura arborea nel contesto di prossimità e la distanza dal verde accessibile più vicino.
Il calcolo della visibilità degli alberi (primo indicatore) è stato affrontato attraverso un'analisi di visibilità spaziale che, tenendo conto della posizione degli edifici e delle chiome arboree e usando un modello digitale delle superfici, stima la visibilità di alberi da ciascun fronte edilizio. La percentuale di copertura arborea (secondo indicatore) è stata calcolata come rapporto percentuale tra la superficie delle chiome e la superficie totale di un buffer definito attorno a ciascun edificio, con una soglia di riferimento del 30%. La distanza dal verde accessibile (terzo indicatore) è stata computata lungo la rete stradale estratta da OSM, individuando per ogni edificio lo spazio verde più prossimo di dimensioni adeguate e misurando il percorso pedonale minimo necessario per raggiungerlo (con soglia di 300 metri).
L'analisi è condotta sulle 14 città metropolitane italiane (Roma, Milano, Napoli, Torino, Palermo, Genova, Bologna, Firenze, Bari, Catania, Venezia, Messina, Reggio Calabria e Cagliari) per un totale di diversi milioni di edifici analizzati.
Il contributo dimostra come l'utilizzo combinato di dati OSM e altri dataset open consenta di produrre analisi di urban greenery a scala fine senza ricorrere a dati proprietari o rilevamenti ad hoc, abbattendo significativamente i costi e aumentando la replicabilità del processo. La metodologia proposta si presta a essere integrata in sistemi di monitoraggio continuo (a partire dal Rapporto annuale sul consumo di suolo, pubblicato da ISPRA) e può costituire uno strumento di supporto alla decisione per amministrazioni locali e pianificatori, consentendo di identificare le aree urbane con maggiore deficit di verde e di orientare interventi mirati di forestazione urbana e riqualificazione degli spazi aperti.
In questo studio sono stati utilizzati dataset derivati da rilevazioni da remoto (chiome arboree e DTM) e dati crowdsourced (edifici e rete stradale). Data la stretta dipendenza tra la qualità e l’accuratezza dei risultati e le caratteristiche dei dati di partenza, si è deciso di effettuare delle attività di verifica a campione dei risultati in alcune aree test delle 14 città metropolitane, in modo da individuare eventuali inaccuratezze dovute a limitazione di alcuni dataset o a condizioni specifiche del tessuto urbano.
Alcuni primi risultati evidenziano marcate disomogeneità sia tra le diverse aree metropolitane sia all'interno di esse, con pattern spaziali che riflettono le differenze storiche nella pianificazione urbana, nella dotazione di verde pubblico e nella densità edilizia. Le città del nord Italia mostrano in media performance migliori rispetto al secondo indicatore, mentre le aree metropolitane del sud presentano situazioni più eterogenee, con nuclei centrali densamente costruiti e periferie con maggiore disponibilità di verde non sempre accessibile.
Vista la natura dei dati usati in input, si ritiene che una più ampia call to action rivolta a volontar* delle comunità locali di OpenStreetMap e di altre associazioni (in particolare su edifici, aree verdi e alberi) possa permette di effettuare valutazioni più estese e di fornire informazioni utili alla pianificazione.