Qualche mese fa mi sono imbattuto in un post interessante di Donata Columbro e Roberta Cavaglià che parlava di “caldo” e “dati”. 

Dato che sono un curioso e mi piacciono i dati, ho deciso di fare una prova anch’io, mettendo le mani nei dati climatici di Ferrara e condividendo una piccola analisi sul caldo anomalo registrato a giugno 2025 a Ferrara, dove vivo.

Tutte le città, infatti, si trovano infatti in prima linea nell’emergenza climatica globale. I picchi estivi sono evoluti da semplice inconveniente a vera e propria emergenza (anche sanitaria), compromettendo la vita quotidiana degli abitanti. Le superfici urbane surriscaldate e l’insufficiente copertura vegetale creano condizioni critiche, generando dei veri e propri microclimi torridi all’interno delle città. Per contrastare efficacemente questa problematica di grande complessità, occorre andare oltre le dichiarazioni di principio: è necessario disporre di analisi approfondite, strumenti innovativi e di una programmazione rigorosa e scientifica, fondata su dati dettagliati e aggiornati. 

È qui che entra in gioco un principio urbanistico rivoluzionario, ma incredibilmente intuitivo: la regola 3-30-300 proposta da Cecil Konijnendijk, dell’Università della British Columbia di Vancouver. 

In Italia si è cominciato a parlare della regola 3-30-300 a metà del 2023, attraverso alcuni articoli e pubblicazioni:

• ciascun cittadino deve avere la possibilità di vedere almeno 3 alberi dalla propria abitazione: recenti ricerche dimostrano l’importanza di avere del verde vicino, soprattutto visibile, per la salute mentale e il benessere. Durante la pandemia di COVID-19, le persone sono state spesso legate alle loro case e hanno attribuito un’importanza ancora maggiore agli alberi vicini e ad altro verde nei giardini e lungo le strade.

• il 30% della superficie di ogni quartiere deve essere occupata da chioma arborea: gli studi hanno dimostrato un’associazione tra la chioma delle foreste urbane e, ad esempio, un migliore microclima, salute mentale e fisica e forse anche la riduzione dell’inquinamento atmosferico e del rumore.

• 300 metri dovrebbe essere la distanza massima dal più vicino parco o spazio verde: molti studi hanno evidenziato l’importanza della vicinanza e del facile accesso a spazi verdi di alta qualità che possono essere utilizzati per la ricreazione; viene spesso menzionata una passeggiata sicura di 5 o 10 minuti. L’Ufficio Regionale Europeo dell’Organizzazione Mondiale della Sanità raccomanda una distanza massima di 300 metri dallo spazio verde più vicino (di almeno 1 ettaro). Ciò incoraggia l’uso ricreativo dello spazio verde con impatti sulla salute sia fisica che mentale.

Per anni, questi concetti sono stati ridotti a semplici considerazioni soggettive (“più verde, meno verde”) standard quantitative (“tot metri quadri di verde”. Oggi, grazie alla tecnologia e a dati sempre più disponibili, possiamo misurare, calcolare e agire con grande precisione per incrementare e migliorare il verde urbano, dove serve

Dalla teoria alla pratica

Tradurre la regola 3-30-300 in uno strumento operativo richiede un cambio di paradigma. Non basta piantare alberi a caso (o dove è più facile): bisogna partire dal problema, individuare in dettaglio le aree dove intervenire (vulnerabilità), e quali azioni di adattamento o di mitigazione intraprendere (es. de-pavimentazione e successiva piantumazione).

È per rispondere a queste domande che, nell’ambito del programma Horizon Europe, è nato il progetto USAGE – Urban Data Space for Green Deal con l’obiettivo di creare insieme di strumenti, algoritmi, regole e accordi per raccogliere, integrare, condividere e analizzare dati da fonti eterogenee:

• immagini satellitari per mappare le temperature superficiali delle diverse aree urbane
• rilievi aerei per analizzare con precisione la copertura arborea e la morfologia della città
• centraline e sensori IoT per misurare in tempo reale le condizioni climatiche
• dati da citizen science, dove i cittadini stessi diventano sensori attivi, segnalando criticità e mancanza di verde

Per fare un primo calcolo su Ferrara (una delle 4 città pilota del progett0) abbiamo usato i dati aperti pubblicati dal Comune sul proprio portale open data: https://dati.comune.fe.it/.

Il caso Ferrara: la nostra visione in azione

Ferrara è diventata un laboratorio per dimostrare come l’analisi “3-30-300” funzioni nella pratica. Lo abbiamo testato a Ferrara e altre città europee (es. Graz in Austria) e insieme a ISPRA lo stiamo replicando in 14 Città Metropolitane (portando avanti la ricerca svolta nel 2024 e sul solo tema della prossimità alle aree verdi).

Partiamo dal problema: la mappa seguente mostra gli “hot spot” dell’isola di calore del mese di luglio. Li abbiamo calcolati insieme ai nostri partner dell’unità 3Dom di Fondazione Bruno Kessler (FBK), usando centinaia di immagini termiche da satelliti Landsat nel decennio 2013-2023, per i mesi da aprile a settembre:

Figura 1 – “Hot spot” isola calore urbano

Non basta infatti prendere una sola immagine a caso, in un anno qualsiasi, e “giocare” con i dati per mostrare dove fa più o meno caldo: occorre analizzare serie temporali con centinaia di immagini su un arco temporale sufficientemente lungo, e possibilmente incrociarle con immagini termiche diurne (e notturne) rilevate da aereo con precisione sub-metrica e con misurazioni delle temperature dell’aria raccolte da volontari.

Il negativo della mappa degli “hot spot” è rappresentato dalla mappa della copertura arborea, cioè le chiome di alberi che ombreggiano e garantiscono altri benefici e servizi eco-sistemici:

Figura 2 – Chiome alberi (copertura arborea)

Anche in questo caso abbiamo lavorato con FBK per determinare la forma geometrica delle singole chiome (attraverso un algoritmo di intelligenza artificiale); insieme ad un altro partner di progetto, l’azienda AVT Airborne Sensing Italia, abbiamo usato un secondo algoritmo per stimare le specie arboree (platani, pioppi, querce, robinie, …).

Abbiamo infine i dati delle aree verdi pubbliche, che fortunatamente il Comune di Ferrara gestisce secondo la classificazione prevista da ISTAT:

Figura 3 – Aree verdi pubbliche (2024)

Nel caso di Ferrara abbiamo calcolato l’indice 3-30-300 in questo modo:

• per la visibilità di alberi si parte dalla stima di quante finestre si affacciano su alberi (per la visibilità occorre usare un Digital Surface Model di buon dettaglio, poi si verifica se nei cinquanta metri intorno all’edificio esistono alberi alti e, infine, si misura il verde diffuso utilizzando un indice satellitare che cattura la vegetazione anche quando non è alta (il Normalized Difference Vegetation Index);
• per la copertura arborea abbiamo calcolato quanta superficie di chiome alberi cade dentro un raggio di duecento metri intorno a ciascun indirizzo: si distingue fra alberi adulti, in grado di fare ombra, ed eventuali sempreverdi che offrono benefici visivi anche d’inverno;
• per la prossimità alle aree verdi, si calcola la distanza da percorrere su strada dal singolo indirizzo all’ingresso dell’area verde pubblica; per ciascuna area vengono poi considerati diversi fattori come la superficie del parco, la sua tipologia (parco, area verde attrezzato, orto urbano, ecc.) e il bacino di potenziali utilizzatori. 

Il risultato è una serie di mappe che mostrano i tre indicatori (visibilità, copertura, prossimità) per ciascun indirizzo residenziale (cioè con almeno un residente registrato all’anagrafe della popolazione): 

Figura 4 – Indicatore “3”: visibilità alberi

Figura 5- Indicatore “30”: percentuale di copertura arborea

Figura 6 – Indicatore “300”: prossimità ad aree verdi pubbliche

La mappa finale combina, con una media ponderata, i punteggi dei tre indicatori e assegna a ogni numero civico un valore compreso tra 0 e 1: 

Figura 7 – Indice composto “3-30-300”

Il verde scuro segnala indirizzi con il punteggio più alto, il verde chiaro indica condizioni accettabili ma migliorabili, il giallo arancio denuncia carenze in almeno uno degli indicatori, il rosso individua situazioni in cui tutti o quasi tutti i requisiti mancano. Il risultato disegna sfumature continue che mostrano come la qualità del verde diminuisca gradualmente dal centro storico verso l’esterno: il centro, penalizzato da scarsa copertura e vista limitata, mantiene punteggi discreti grazie alla buona accessibilità ai parchi centrali, alcune aree suburbane mature raggiungono valori medio alti per la presenza di giardini e viali alberati nonostante la mancanza di grandi parchi, mentre i quartieri più recenti, poveri di alberi maturi, scivolano verso l’arancio. Le aree rosse evidenziano situazioni che richiedono interventi prioritari: piantare alberi di grande taglia e creare nuovi spazi verdi pubblici (attrezzati) sono le azioni con l’impatto più immediato per il benessere degli abitanti.

Conclusioni

Incrociando l’indice composito “3-30-300” (Figura 7) con i dati sulla popolazione residente, è possibile determinare dove sono necessari interventi di miglioramento del verde urbano:

Figura 8 – Aree prioritarie

Questa mappa mette in evidenza i numeri civici con un basso indice “3-30-300”: ciascun pallino rappresenta un indirizzo e il suo colore cambia in base al numero di abitanti che vi risiedono, indicato nella legenda. I toni gialli contrassegnano casi con pochi residenti (meno di 30), mentre le sfumature arancioni e rosse segnalano civici dove vivono gruppi più numerosi, fino a oltre 110 persone. La concentrazione maggiore di pallini si trova nel cuore della città e lungo i corridoi di espansione verso sud ovest e sud est, rendendo queste zone le priorità assolute per nuovi alberi, spazi verdi aggiuntivi e percorsi pedonali sicuri.
Link utili:

• Portale Open data Ferrara
• Progetto USAGE
• Citizen Science Ferrara
• Framework CitizER Science Emilia-Romagna

Ringraziamenti 

Quanto descritto è il risultato di un lavoro di gruppo svolto in Deda Next con i miei colleghi Marika Ciliberti, Luca Giovannini, Martina Forconi, Chiara Savoldi e con il grande supporto di Giovanna Galeota Lanza