costruzione di un insieme dinamico di indicatori geografici per la valutazione e classificazione di un territorio

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Indice

INDICE ...1

INDICE DELLE FIGURE ...3

INTRODUZIONE...6

INTRODUZIONE AL MARKETING TERRITORIALE E AL GEOMARKETING...6

IDEA CENTRALE DELLA TESI...9

CAPITOLO 1 – STATO DELL’ARTE DEGLI INDICATORI ...10

1.1 UNA REALTÀ ATTUALE, GLI INDICATORI SIVALET...10

1.1.1 Dinamismo del quadro macroeconomico generale ...11

1.1.2 Accessibilità ai mercati...11

1.1.3 Competitività del tessuto produttivo locale ...12

1.1.4 Intensità delle agevolazioni agli investimenti...12

1.1.5 Diffusione, efficienza e qualità dei servizi reali e finanziari alle imprese ...12

1.1.6 Entità e qualità dei bacini di manodopera locale...13

1.1.7 Dotazione di infrastrutture economiche primarie e di utilities...13

1.1.8 Capacità del sistema locale di produrre innovazione scientifica e tecnologica...14

1.1.9 Livello della qualità della vita ...15

1.1.10 Efficienza della P.A. locale...16

1.1.11 Offerta ricettiva della provincia e livello di attrattività turistica ...16

1.2 IL PROBLEMA DELLA COSTRUZIONE DI INDICATORI...17

CAPITOLO 2 - PIANO DEL LAVORO DELLA TESI ...19

2.1 FASE 1: IL CONTROLLO DEI DATI...19

2.2 FASE 2: LA DETERMINAZIONE DELLE FUNZIONI E DEGLI INDICATORI...19

2.3 FASE 3: SVILUPPO DEL SOFTWARE...20

2.4 FASE 4: ANALISI DI UN CASO...21

CAPITOLO 3 – ANALISI DEI DATI...22

3.1 DATI VETTORIALI AREALI...22

3.1.1 Utilizzo del suolo ...22

3.1.2 Sezioni di censimento...24

3.1.3 Acquedotti (e in generale reti di distribuzione) ...26

3.1.4 Altri dati censuari...28

3.2 DATI VETTORIALI LINEARI...29

3.2.1 Strade (e ferrovie)...29

3.3 DATI VETTORIALI PUNTUALI...31

3.4 DATI RASTER...33

3.4.1 Piovosità e inquinamento ...33

CAPITOLO 4 – ANALISI DELLE FUNZIONI...35

4.1 LE FUNZIONI INCONTRATE...35

4.2 FUNZIONE DISTANZA...36

4.2.1 Distanza in un intorno o radiale...36

4.2.2 Distanza calcolata in metri (minuti) di percorrenza su strada...39

4.3 FUNZIONE CONTEGGIO...42

4.4 FUNZIONI DI VALORE CUMULATIVO...43

4.5 FUNZIONE DI CONTENIMENTO...44

CAPITOLO 5 – GLI INDICATORI ...45

5.1 FORMA DEGLI INDICATORI...45

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Indici

5.2 RICERCA DEL BEST SITE...50

CAPITOLO 6 – PROGETTAZIONE DELLE FUNZIONI ...53

6.1 FUNZIONE DI DISTANZA...53

6.1.1 Distanza Radiale...55

6.1.2 Distanza in metri percorsi e in minuti di percorrenza...58

6.2 FUNZIONE DI CONTEGGIO...62

6.3 FUNZIONE DI VALORE CUMULATIVO...63

6.4 RICORSIVITÀ NELLE QUERY... ERRORE.IL SEGNALIBRO NON È DEFINITO. CAPITOLO 7 – IL SOFTWARE...64

7.1 AMBIENTE DI SVILUPPO...64

7.2 BREVE INTRODUZIONE AL SOFTWARE...65

7.3 L’EDITOR...66

7.3.1 la costruzione dell’interfaccia: interfaccia per le funzioni...66

7.3.2 Analisi degli elementi dell’interfaccia riassuntiva per funzioni ...69

7.3.3 Scelte progettuali per l’interfaccia sulle funzioni...76

7.3.4 la costruzione dell’interfaccia: interfaccia per gli indicatori...77

7.3.5 Schema dell’interfaccia per l’editor ...79

7.3.6 il database di supporto ...82

7.3.7 funzionamento dell’editor...84

7.4 L’APPLICATIVO...85

7.4.1 Interfaccia dell’applicativo...85

7.4.2 Funzionamento dell’applicativo: caso singolo punto...89

7.4.3 Funzionamento dell’applicativo: caso raster ...94

CAPITOLO 8 – TRATTAZIONE DI UN CASO CONCRETO ...95

8.1 DESCRIZIONE DEL PROBLEMA...95

8.2 PRIMO PASSO – EDITING E CREAZIONE DEGLI INDICATORI...97

8.2.1 Indicatore di Vicinanza agli sbocchi ...98

8.2.2 Indicatore di lontananza dai vincoli ambientali ...106

8.2.3 indicatore di distanza da popolazione ...111

8.2.4 Indicatore di vicinanza dalla forza lavoro...114

8.2.5 Indicatore di Distanza da vettori ...117

8.2.6 conclusione della fase di editing...120

8.3 L’APPLICATIVO...121

8.4 ANALISI DI TUTTO IL TERRITORIO...123

8.5 ANALISI PER SINGOLI PUNTI...125

8.5.1 esempio numero 1...126 8.5.2 esempio numero 2...128 8.5.3 esempio numero 3...130 8.5.4 esempio numero 4...132 CONCLUSIONI ...134 BIBLIOGRAFIA...135

FONTI SUL WEB...135

FONTI CARTACEE...138

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Indice delle Figure

Figura 1 - la pagina web degli indicatori SIVALET... 10

Figura 2 - Esempio di CORINE land cover... 22

Figura 3 – Aree di Censimento per il comune di Campobasso ... 24

Figura 4 – Tratto dell’acquedotto della provincia di Aosta [www20]... 26

Figura 5 - Esempio di dato puntuale ... 31

Figura 6 – Mappa della piovosità mediante rilevazione degli osservatori del WMO ... 33

Figura 7 – Distanza radiale tra punti... 36

Figura 8 – Distanza radiale da un punto ad una linea... 38

Figura 9 – Distanza radiale da un punto ad un’area ... 38

Figura 10 – Struttura di un indicatore... 49

Figura 11 – qualificazione di una feature class ... 51

Figura 12 – Fasi della ricerca best site... 51

Figura 13 – schema dell’interfaccia della funzione di distanza radiale ... 66

Figura 14 – schema dell’interfaccia della funzione di distanza su percorso ... 67

Figura 15 – schema dell’interfaccia relativa alla funzione di conteggio... 67

Figura 16 – schema dell’interfaccia per la funzione sugli attributi ... 68

Figura 17 – schema dell’interfaccia riassuntiva ... 68

Figura 18 – form dell’interfaccia per funzioni ... 69

Figura 19 – Interfaccia basilare di condizione sugli attributi... 71

Figura 20 – form per dichiarare la condizione di query su attributi ... 72

Figura 21 – condizione geografica “intorno radiale” ... 73

Figura 22 – schema di interfaccia per condizione geografica ... 74

Figura 23 – interfaccia per condizione geografica ... 75

Figura 24 – interfaccia per la dichiarazione di un indicatore ... 77

Figura 25 – interfaccia per la dichiarazione di filtri... 78

Figura 26 – Schema di interfaccia per l’editor di funzioni e indicatori... 79

Figura 27 – pathform, form per selezionare un mdb... 80

Figura 28 – forms di gestione di indicatori e funzioni. ... 80

Figura 29 – Schema della tabella “Funzioni” ... 82

Figura 30 – Schema della tabella degli indicatori ... 82

Figura 31 – Schema della tabella dei filtri ... 83

Figura 32 – Automa a stati finiti rappresentante le stringhe valide di condizione sugli attributi... 84

Figura 33 – Interfaccia dell’applicativo... 85

Figura 34 – Interfaccia del sistema indicatori ... 86

Figura 35 – Interfaccia di scelta del metodo di analisi... 86

Figura 36 – Interfaccia di risultato per analisi di un singolo punto ... 87

Figura 37 – Form per la selezione dei parametri per il raster... 88

Figura 38 – Il funzionamento di pathfinder... 92

Figura 39 - apertura dell’editor ... 97

Figura 40 - la definizione della funzione di distanza da porto... 98

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Indici

Figura 42 – verifica di correttezza della condizione sugli attributi ... 99

Figura 43 – la definizione della funzione di distanza da porto ... 100

Figura 44 – selezione sugli attributi per la funzione di distanza da casello ... 100

Figura 45 – la definizione della funzione di distanza da stazione... 101

Figura 46 – selezione sugli attributi per la funzione di distanza da stazione .... 101

Figura 47 – indicatore di distanza dagli sbocchi ... 102

Figura 48 – filtro per la funzione di distanza da porto nell’indicatore di distanza dagli sbocchi ... 103

Figura 49 – filtro per la funzione di distanza da casello nell’indicatore di distanza dagli sbocchi... 104

Figura 50 – filtro per la funzione di distanza da stazione nell’indicatore di distanza dagli sbocchi... 105

Figura 51 – definizione della funzione di distanza da vincolo paesaggistico ... 106

Figura 52 – definizione della funzione di distanza da zone boscate ... 107

Figura 53 – indicatore di distanza dai vincoli paesaggistici... 108

Figura 54 – filtro per l’indicatore di distanza dai vincoli paesaggistici e la funzione di distanza da vincolo ambientale ... 109

Figura 55 – filtro per l’indicatore di distanza dai vincoli paesaggistici e la funzione di distanza da bosco ... 110

Figura 56 – definizione della funzione di conteggio popolazione ... 111

Figura 57 - Selezione geografica della funzione di conteggio popolazione... 111

Figura 58 – indicatore di distanza dalla popolazione... 112

Figura 59 – filtro unico per l’indicatore di distanza dalla popolazione ... 113

Figura 60 – funzione di conteggio maschi attivi... 114

Figura 61 – condizione geografica per conteggio dei maschi attivi ... 114

Figura 62 – Indicatore di conteggio maschi attivi ... 115

Figura 63 – filtro unico per l’indicatore di conteggio maschi attivi ... 116

Figura 64 – funzione di distanza da impresa di trasporto... 117

Figura 65 –selezione sugli attributi per la funzione di “distanza da impresa di trasporto”... 117

Figura 66 – Indicatore di distanza da vettore ... 118

Figura 67 – filtro per l’indicatore di distanza da vettore... 119

Figura 68 – situazione dell’archivio delle funzioni ... 120

Figura 69 – situazione dell’archivio degli indicatori... 120

Figura 70 – l’avvio dell’applicativo ... 121

Figura 71 – sistema di indicatori per il caso preso trattato... 121

Figura 72 – scelta della modalità di analisi ... 122

Figura 73 – la selezione dell’analisi su tutta la mappa... 123

Figura 74 – selezione delle caratteristiche del raster ... 123

Figura 75 – la selezione dell’analisi su punto singolo ... 125

Figura 76 – punto dell’esempio 1 selezionato sulla mappa ... 126

Figura 77 – coordinate geografiche del punto dell’esempio 1... 126

Figura 78 – risultato dell’analisi per l’esempio 1... 126

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INTRODUZIONE

Introduzione al marketing territoriale e al geomarketing

Scrive Francesco Timpano [Tim05] sul marketing territoriale:

Si parla di marketing territoriale nel momento in cui si applicano ai sistemi territoriali alcune strumentazioni del marketing applicato ai sistemi aziendali. Apparentemente, l’obiettivo è quello di costruire il prodotto territorio e di renderlo attraente per residenti, imprese locali (marketing interno), gli investitori esterni e nazionali, nonché cittadini potenziali o semplici turisti (marketing esterno). In realtà, il marketing territoriale ha lo scopo di realizzare una pluralità di obiettivi che vanno dal rafforzamento del tessuto economico esistente, allo sviluppo di nuova imprenditorialità, alla diffusione di competenze e innovazione e all’attrazione di potenziali utenti. Per questo motivo si può pensare al Marketing territoriale come a una strategia capace di posizionare il territorio rispetto a un preciso target di domanda, che è in primo luogo interno, ovvero da ricercare nei cittadini e nelle imprese che abitano in quel territorio.

Sullo stesso argomento scrive Angela Airoldi [Air03]:

A partire dai primi anni ‘90, con l’espansione crescente della concorrenza a livello internazionale, il sistema integrato locale, ovvero l’insieme di fattori localizzativi e produttivi, da un lato, e di risorse pubbliche e private presenti in un territorio, dall’altro, ha assunto il ruolo di vero protagonista della competizione economica globale: non sono più i singoli soggetti - istituzioni o imprese che siano - a porsi in competizione sul mercato internazionale, ma è sempre più il territorio, inteso appunto come sistema, a doversi confrontare con altre realtà che si muovono/comportano in modo analogo. Conquistare e mantenere elevati livelli di competitività, in un mercato globale, richiede, perciò, l’elaborazione, da parte di un sistema territoriale, di strategie sempre più mirate e innovative. Cardine di queste strategie è la capacità di promuovere e valorizzare le risorse di un territorio e di identificare gli investimenti necessari a realizzare i progetti di innovazione indispensabili ad assicurare continuità e, se possibile, il miglioramento delle performance del territorio stesso.

In [Cri05] invece si trovano le seguenti frasi riguardo al geomarketing:

Parlare di Geomarketing significa affrontare le strategie di marketing aziendali con un approccio strategico e concreto al tempo stesso, supportando qualunque tipologia di analisi con le indicazioni derivanti dallo studio della dimensione geografica. Si tratta di ostruire delle relazioni efficaci tra il territorio e le informazioni in possesso dell’azienda, creando un circolo virtuoso che metta in relazione domanda e offerta, concentrandosi sul proprio micro-mercato.

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[…] Per geomarketing si intende l’utilizzo della geografia per rendere più efficaci ed efficienti decisioni e attività di comunicazione, vendita, distribuzione e servizio rivolte alla forza vendita e ai clienti/consumatori.

[…] Per gestire un sistema di Geomarketing sono necessari dati, attività di georeferenziazione, cartografia e software GIS. Gran parte delle informazioni aziendali devono essere riferite al territorio. A integrazione di questi vengono introdotti dati di natura anagrafica o statistica anch’essi collegati ad una specifica dimensione territoriale.

L’attività di georeferenziazione permette di attribuire ad ogni indirizzo un preciso riferimento geografico per poter essere collocato su una carta geografica. Per rappresentare le informazioni georeferenziate sono quindi necessarie le cartografie che, in funzione dello scopo, differiscono per scala, dati contenuti, tipologie di confini. Il GIS infine è il software che consente di gestire in modo integrato dati e cartografia effettuando analisi di distanze, tempi di percorrenza, aree, densità, sovrapposizioni.

Da quanto letto si deduce che mentre nel marketing territoriale l’analisi geografica è volta al miglioramento del territorio per una questione di maggior attrattiva turistica e di capitali e di una rivalutazione e sviluppo dello stesso, nel geomarketing, l’analisi è volta al migliorare il rapporto tra le aziende e il territorio.

Mentre nel marketing territoriale, chi agisce elaborando i dati raccolti è l’amministrazione comunale, provinciale o comunque l’organismo preposto alla valorizzazione del territorio; nel geomarketing il protagonista è l’azienda privata che vuole incrementare le sue vendite, aprire filiali e guadagnare quote di mercato.

Sia se ci troviamo in ambito di geomarketing, sia se ci troviamo in ambito di marketing territoriale, abbiamo bisogno di un’analisi del territorio per realizzare i nostri scopi.

Navigando sui siti dei comuni e delle province italiane si può notare che in molti casi (la quasi totalità) viene effettuata una analisi SWOT per promuovere il territorio.

Con analisi SWOT si intende (definizione presa da [Ine01]):

un’analisi ragionata del contesto settoriale o territoriale in cui si realizza un programma di intervento. Lo scopo dell’analisi è quello di definire le opportunità di sviluppo di un’area territoriale o di un settore o ambito di intervento, che derivano da una valorizzazione dei punti di forza e da un contenimento dei punti di debolezza alla luce del quadro di opportunità e rischi che deriva, di norma, dalla congiuntura esterna.

In taluni casi, tale analisi, viene eseguita mediante indicatori creati dal comune stesso (un esempio si trova nel portale del comune di Firenze “FirenzeBusiness”

[www16] oppure nel portale “marketing territoriale” portale che racchiude al suo interno 4 regioni ovvero Lazio, Sardegna, Campania e Molise [www15]).

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INTRODUZIONE

In molti altri siti, l’analisi viene effettuata mediante l’ausilio del set di indicatori SIVALET [www02] creati dall’istituto G. Tagliacarne [www01]; questi indicatori, si ritrovano utilizzati da svariati comuni e province analizzati e vengono menzionati in tutti i siti analizzati riguardanti il marketing territoriale (giustificano tale affermazione le fonti [www08], [www09], [www10], [www11], [www12], [www13],

[www14], [www17] e [Val02]).

Con la parola indicatore si intende una funzione su un numero finito di dati, che ha come scopo il sintetizzarli in un unico valore.

Un indicatore è quindi un modello secondo cui si debbano aggregare i dati per renderli immagine della realtà che stiamo considerando.

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Idea centrale della tesi

Sul territorio, nello stato attuale delle cose, esiste prevalentemente una ricerca di tipo statistico.

I dati statistici, essendo un riassunto della generalità delle risorse presenti in una zona, non tengono conto della posizione geografica di tali risorse, inoltre, ogni area viene trattata come un insieme chiuso, come un’isola, senza considerare l’influsso che possono avere su di essa le aree circostanti.

L’indagine di tipo statistico si basa su indicatori che non sono altro che interrogazioni su tabelle, i dati contenuti in queste tabelle sono valori riassuntivi, rappresentati, ad esempio, dagli indici ISTAT.

Come si può capire da queste considerazioni, una ricerca di tipo statistico dà ad una azienda o ad un ente solo un’indicazione di massima sulla parte di territorio della provincia o del comune (dipende dalla scala dei dati che abbiamo) che più si addice alla propria attività e spesso lo fa creando dei paradossi dovuti alla non considerazione del territorio circostante.

Un esempio di questi paradossi, si può ottenere facendo una ricerca sul sito migliore su cui costruire un aeroporto [Gof05]; considerando i parametri infrastrutturali, una ricerca statistica darebbe come risultato la provincia di Livorno, senza tenere conto che nella vicina città di Pisa l’aeroporto esiste già. Inoltre, mancando completamente le indicazioni geografiche precise sulla zona più idonea all’interno della provincia stessa, si potrebbe desumere che un ottimo posto di costruzione possa essere l’Isola d’Elba.

Quello che ci proponiamo di dimostrare in questa tesi, è che è possibile costruire uno strumento per un’indagine non più statistica ma bensì geografica sul territorio.

Ci proponiamo di creare un software che partendo da un insieme di indicatori, sia in grado di calcolare la bontà del singolo punto di una mappa, vogliamo spostare l’analisi dal dato statistico al dato geografico, ovvero vogliamo poter valutare ogni singolo punto di un territorio anziché dover valutare detto territorio nel suo insieme. Ovviamente una possibile applicazione di questa indagine sarà la ricerca del Best Site (il miglior punto e non il miglior comune o la miglior provincia) in cui inserire una azienda di tipo qualsiasi.

La nostra indagine terrà conto sia della geografia del territorio che stiamo considerando, sia quella delle zone confinanti.

Se vediamo l’obiettivo del nostro software come la ricerca del “miglior punto in cui inserire un’azienda per massimizzare gli introiti”, esso si propone come un’applicazione di geomarketing. Se invece lo vediamo come ricerca del “miglior punto dove inserire una scuola per poter servire più agevolmente i cittadini” allora potremmo definirlo una applicazione di marketing territoriale.

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CAPITOLO 1 – Stato dell’arte degli indicatori

1.1 una realtà attuale, gli indicatori SIVALET

Figura 1 - la pagina web degli indicatori SIVALET

Il set di indicatori SIVALET, è la base da cui partire per una tesi che riguarda le analisi del territorio.

Questa affermazione è dettata dal fatto che questo set è il più usato dalle province e dai comuni italiani per le proprie analisi SWOT nonché il più usato dalle piccole medie aziende che non hanno un proprio sistema interno di analisi.

Questo insieme di indicatori è proprietà dell’istituto G. Tagliacarne, istituto romano nato nel 1986 come agenzia del sistema delle Camere di Commercio e diventato nel 1994 fondazione dell’Unioncamere.

Il set di indicatori SIVALET, è definito nel modo seguente (gli indicatori sono presi da [www02], i commenti inseriti nei successivi sottoparagrafi sono tratti da

[www08] e resi generici):

• Dinamismo del quadro macroeconomico generale; • Accessibilità ai mercati;

• Competitività del tessuto produttivo locale; • Intensità delle agevolazioni agli investimenti;

• Diffusione, efficienza e qualità dei servizi reali e finanziari alle imprese; • Presenza di un bacino di manodopera locale cospicuo e di elevata qualità; • Elevata dotazione di infrastrutture economiche primarie e di utilities; • Elevata capacità del sistema locale di produrre innovazione scientifica e

tecnologica;

• Livello di qualità della vita e dell’associazionismo; • Efficienza della P.A. locale;

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Analizziamo ora uno per uno gli indicatori di questo insieme.

1.1.1 Dinamismo del quadro macroeconomico generale

Il primo indicatore sintetico, denominato “dinamismo del quadro macroeconomico generale” indica il grado di sviluppo raggiunto dall’ambiente economico e di business locale, misurato tramite il PIL, i consumi, l’export, l’inflazione, la nati-mortalità aziendale, rispetto alle altre province del Paese. Questo set di indicatori fornisce informazioni che aiutano a comprendere il clima economico all’interno delle aree considerate: un’area produttiva con elevato dinamismo riesce a trascinare le imprese che operano nel suo interno, e ad attirarne di nuove, sia perché riesce materialmente ad aiutare l’imprenditorialità locale a sviluppare la propria attività, sia perché all’interno di un area economicamente vivace si “respira” un’aria che produce stimoli allo sviluppo del business.

1.1.2 Accessibilità ai mercati

L’indicatore “accessibilità ai mercati” rappresenta la dotazione sul territorio delle infrastrutture di trasporto (strade, ferrovie, porti ed aeroporti) che consentono una rapida ed efficace interconnessione con i mercati esterni alla provincia. Gli indicatori di dotazione delle infrastrutture di trasporto sono tratti dall’indagine svolta dall’Istituto Tagliacarne su dati del 1997. È da precisare che detti indicatori, costruiti ponendo uguale a 100 il livello di dotazione media nazionale, sono concepiti per bacini di utenza e che quindi risentono anche della presenza, fuori della provincia, di snodi infrastrutturali importanti. Agli indicatori dell’Istituto Tagliacarne relativi all’infrastrutturazione di trasporto primaria, è stato altresì aggiunto un indicatore qualitativo di presenza o assenza di centri di intermodalità e/o interporti. È infatti opinione comune che una dotazione, sia pur soddisfacente, di specifiche reti di trasporto (buona rete viaria, presenza di aeroporti, porti, ecc.) sia una condizione non sufficiente per promuovere sistemi logistici efficienti. Infatti, i sistemi di approvvigionamento delle imprese moderne, sempre più stressati dall’esigenza del just in time e dei tempi di consegna, richiedono una interconnessione delle diverse reti al fine di massimizzare, in termini di tempi e costi, il trasporto.

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1.1.3 Competitività del tessuto produttivo locale

L’indicatore “competitività del tessuto produttivo locale” consente di vedere se, in loco, vi siano sistemi produttivi sviluppati e competitivi, sui mercati interni e su quelli esterni alla provincia.

Vengono utilizzati, a tal fine, degli indicatori elementari relativi ad aspetti quali: La dimensione ed il livello di robustezza patrimoniale e finanziaria delle imprese locali;

La capacità delle imprese locali di “proiettarsi” sui mercati extra-provinciali sia in termini di conquista di quote di mercato che di insediamento di unità organizzative delle imprese stesse in altre province, quindi di proiezione produttiva ed organizzativa; il costo del lavoro nell’industria in rapporto alla sua produttività (CLUP).

Un tessuto produttivo robusto costituisce un fattore di attrazione di nuovi investimenti per diverse ragioni.

In primo luogo, rappresenta un ottimo “biglietto da visita” per la promozione del territorio ed invoglia le imprese a localizzarvisi, nella misura in cui un tessuto produttivo robusto e competitivo deriva la sua forza anche dalle esternalità positive prodotte dall’ambiente locale che lo circonda. Inoltre, poiché un progetto di marketing territoriale non è fatto solamente di attrazione di investimenti ma anche di creazione di reti di cooperazione tra imprese locali ed esterne, possedere imprese interessanti costituisce una facilitazione per attivare rapporti di partenariato.

1.1.4 Intensità delle agevolazioni agli investimenti

Questo indice misura il tetto massimo di aiuti alle imprese che è possibile erogare, per il periodo di programmazione 2000-2006, a favore delle aree depresse del Paese.

1.1.5 Diffusione, efficienza e qualità dei servizi reali e finanziari alle imprese

Tale indicatore di sintesi è forse fra i più importanti nell’ambito di quelli analizzati finora.

Infatti, una diffusione capillare, dal punto di vista quantitativo, dell’offerta di servizi alle imprese, siano essi di natura reale (quindi direttamente connessi con la funzione produttiva delle imprese–clienti) o finanziaria (collegati solo indirettamente alla funzione produttiva mediante quella finanziaria), consente un più facile accesso, ad un costo relativamente basso grazie alla intensa concorrenza.

Inoltre, è necessario misurare in qualche modo anche la qualità di quanto offerto alle imprese produttive: vi è una notevole differenza, in termini di potenziale di sviluppo del territorio, fra una struttura di offerta di servizi imperniata su attività

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servizi nella sua attività produttiva ed una offerta in grado di mettere sul mercato servizi e strumenti innovativi, o che comunque danno la possibilità al tessuto produttivo locale di migliorare in maniera sensibile la propria gamma di prodotti, la struttura dei costi, l’organizzazione, ecc.

La rilevanza di una elevata capacità di offerta di servizi alle imprese, sia di tipo quantitativo che qualitativo, risiede peraltro nel fatto che detto fattore genera esternalità positive, immediatamente assorbibili dalle imprese produttive e non rappresenta, a differenza di altri fattori di localizzazione quali ad es. gli incentivi, una mera compensazione di svantaggi insediativi.

Inoltre, le nuove modalità attraverso le quali le imprese competono richiedono la presenza di determinati elementi di “vantaggio competitivo” che le imprese industriali di per sé non possiedono al loro interno, se non a prezzo di onerosi investimenti e di un appesantimento della struttura organizzativa e che devono essere comprati sul mercato dei servizi e della consulenza: si pensi ad esempio ai servizi di certificazione qualità, oppure a quelli di trasferimento tecnologico e di comakership, oppure ancora al credito ed agli strumenti finanziari “su misura”.

1.1.6 Entità e qualità dei bacini di manodopera locale

L’indicatore relativo alla entità e qualità dei bacini di manodopera locale segnala la disponibilità sul territorio di un fattore produttivo essenziale quale il lavoro. Le imprese sia di tipo labour che capital intensive sono in realtà molto interessate alla disponibilità ed alla qualità – in termini di skills lavorativi, di flessibilità, di laboriosità – della manodopera localizzata sui territori di possibile investimento. Infatti, la percentuale di manodopera che le grandi imprese che delocalizzano portano con sé è piuttosto ridotta e concentrata su figure manageriali e tecniche molto specifiche. Per il resto, le imprese preferiscono affidarsi ad assunzioni di manodopera locale, per diversi motivi (migliore accettazione da parte dell’ambiente politico e sociale locale dell’iniziativa, conoscenza del territorio da parte dei lavoratori locali, miglior grado di soddisfazione da parte della manodopera a cui viene offerto un lavoro in prossimità del luogo di residenza, ecc.).

L’indicatore di sintesi in esame, è composto da indicatori elementari che misurano l’entità dei bacini di manodopera, con particolare riferimento alla popolazione attiva in età più giovane, che forniscono una misurazione del grado di difficoltà incontrato dalle imprese per assumere manodopera con particolari caratteristiche, del livello di scolarizzazione e di formazione culturale e professionale della popolazione.

1.1.7 Dotazione di infrastrutture economiche primarie e di utilities

L’indicatore di dotazione delle infrastrutture primarie e delle utilities completa l’esame dell’infrastrutturazione economica già condotta, relativamente alle reti di trasporto, mediante l’indicatore sub B).

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L’indice che esaminiamo in questa sede sintetizza gli indicatori elementari, costruiti dall’Istituto G. Tagliacarne per l’anno 1996, rispetto al grado di dotazione di:

• Metanodotti; • Reti elettriche;

• Reti di telecomunicazione (telefoniche e non); • Acquedotti e depuratori.

Tali elementi costituiscono le cosiddette “utilities industriali” ovvero quei servizi di base necessari per la produzione industriale, ma anche per molte tipologie di attività terziarie (si pensi ad esempio alle reti di telecomunicazione).

1.1.8 Capacità del sistema locale di produrre innovazione scientifica e tecnologica

L’indicatore sintetico descrive la capacità della tecnostruttura locale di produrre innovazione scientifica e tecnologica e di trasferirla ai sistemi produttivi locali. Non si tratta quindi di misurare una astratta capacità di fare ricerca scientifica, ma quella, ben più importante ai fini della localizzazione industriale, di trasferirla ed implementarla all’interno dei cicli produttivi.

Una parte di questa capacità non può non derivare dalla presenza di strutture fisiche, che fanno ricerca e che svolgono il ruolo di interfaccia con le imprese. Un’altra parte è legata strettamente al modello di specializzazione produttiva esistente, nella misura in cui una struttura produttiva locale spostata sui settori ad alta tecnologia si costruisce avendo alle spalle una solida tecnostruttura locale, composta da università, centri di ricerca, struttura di collaborazione tecnologica con le imprese, ecc.

Quindi, la presenza di un modello produttivo incentrato sull’industria high tech è sintomatica di una capacità innovativa radicata sul territorio e infusa all’interno del modello produttivo.

La capacità innovativa dipende anche dal livello scientifico del capitale umano che è disponibile sul territorio.

Pertanto, l’indicatore sintetico in esame prende in considerazione anche dati di parametrizzazione del potenziale scientifico umano che risiede sul territorio stesso.

Più in generale, l’indicatore sintetico tenta di fornire una misurazione di tutte le specifiche sfaccettature di cui si è accennato (presenza di strutture fisiche pubbliche e private di ricerca e trasferimento tecnologico, di capitale umano dedicato all’attività scientifica, di un modello di specializzazione produttiva più o meno spostato sul versante dei settori “science based”).

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1.1.9 Livello della qualità della vita

L’indicatore in esame si propone di fornire una indicazione sul livello della qualità della vita nella provincia. Il concetto di qualità della vita è molto ampio e si presta a diverse definizioni e quindi ingloba differenti sfaccettature, a seconda della prospettiva in cui si pone il ricercatore. Non esistendo una definizione onnicomprensiva di tale concetto, si ritiene opportuno evitare in questa sede di fornirla, limitandosi a elencare le tematiche che sono state sottoposte a misurazione all’interno dell’indicatore sintetico.

Avendo inteso una accezione del concetto di qualità della vita di tipo eminentemente sociologico, scevro quindi da misurazioni economiche del livello di ricchezza materiale, che rientravano in altri indicatori di sintesi e la cui inclusione avrebbe provocato delle sovrapposizioni, si sono presi in esame i seguenti aspetti:

Grado di disagio presente nella società: misurato tramite indicatori di diffusione della criminalità o relativi ad altri sintomi di disagio sociale (come i suicidi); Qualità e gradevolezza della vita: tale aspetto dipende da numerosi fattori, quali la densità demografica, la tutela dell’ambiente, la presenza di occasioni di svago e di utilizzo del tempo libero;

Propensione all’associazionismo: tale elemento testimonia del grado di coesione di una società, quindi dell’intensità delle reti di protezione e di solidarietà, che costituiscono una garanzia di tutela dei più deboli, di diffusione di un livello minimo di qualità della vita anche alle fasce sociali più disagiate e quindi indirettamente costituisce un “collante” che serve per attenuare le più gravi forme di devianza sociale e di disagio.

Ci si potrebbe chiedere perché analizzare la qualità della vita in un progetto di marketing territoriale. Di fatto, la qualità dell’ambiente sociale è uno degli elementi maggiormente richiesti dalle imprese, in particolare da quelle straniere che non conoscono lo stile di vita italiano, quando stanno esaminando la possibilità di investire su un dato territorio. Ciò è confermato anche da alcune importanti indagini empiriche che sono state rivolte ad indagare l’importanza dei diversi fattori di localizzazione socio economici nella funzione di utilità degli investitori industriali. I motivi sono diversi, il più banale è che un investitore esterno si trova spesso nella necessità di portarsi dietro del personale di qualifica dirigenziale. Per motivare i managers, occorre presentare loro un ambiente sociale gradevole e con qualità della vita elevata. Lo stesso imprenditore che decide di delocalizzare può essere molto interessato a tale aspetto.

Occorre inoltre ricordare che alcuni aspetti della qualità della vita possono incidere direttamente sulla redditività di un business: si pensi ad esempio ai fenomeni di criminalità economica, che tendono a drenare risorse economiche e fattori produttivi dall’economia legale a quella illegale.

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1.1.10 Efficienza della P.A. locale

Il fattore localizzativo relativo al grado di efficienza della Pubblica Amministrazione di un territorio nel rapportarsi con le imprese ed i cittadini non riveste normalmente una particolare importanza se non nelle situazioni negative, ovvero in presenza di fenomeni di elevata inefficienza nell’offerta di servizi pubblici locali, cioè nella situazione in cui versa, mediamente l’Italia. In tal caso, una carenza quantitativa o qualitativa nell’offerta di servizi pubblici produce elevate diseconomie esterne a carico delle imprese, oppure una pressione fiscale locale eccessiva, dovuta all’esigenza di mantenere apparati burocratici costosi. Lungaggini nelle procedure di autorizzazione e negli atti amministrativi generano un allungamento dei tempi di raggiungimento del punto di pareggio economico in progetti di investimento, tanto più grave quanto più è ingente il flusso di cassa generato dall’investimento stesso. Allora, per poter attrarre nuovi investitori, diviene essenziale mettere in opera tutti quegli strumenti di semplificazione e di snellimento amministrativo in grado di avvicinare la burocrazia alle esigenze ed ai tempi delle imprese. Inoltre, in una situazione come quella italiana, nella quale la pressione fiscale complessiva non è inferiore alla media europea, rimettere a regime la macchina amministrativa significa creare spazi per ridurre la pressione fiscale, per quanto possibile agli enti locali in una situazione nella quale la leva dei tributi è ancora manovrata in larga misura dal Governo centrale.

L’indicatore sintetico relativo al “grado di efficienza della P.A. locale” cerca di sintetizzare in una misurazione su scala provinciale tutte queste considerazioni. Pertanto, si prendono in considerazione sia indicatori relativi alla quantità e qualità dei servizi pubblici locali, sia indicatori legati alla pressione fiscale ed ai tributi locali.

1.1.11 Offerta ricettiva della provincia e livello di attrattività turistica

L’ultimo indicatore sintetico misura il potenziale turistico della provincia, sia in termini di offerta ricettiva, che di potenziale di attrazione, che a sua volta è approssimato dal numero degli arrivi turistici. Tale indicatore, ovviamente, ha senso solo se la strategia di promozione del territorio punta sul turismo; tuttavia, un potenziale turistico significativo ha rilevanza anche sulla qualità della vita, un altro importante fattore localizzativo che è già stato analizzato in precedenza.

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1.2 Il problema della costruzione di indicatori

Per la costruzione del nostro software, abbiamo bisogno di due cose essenziali: • I dati su cui effettuare le operazioni.

I dati statistici sono pubblici, esempio, consultando le tabelle dell’ISTAT ci possiamo fare una prima idea del loro contenuto [www03]. I dati che abbiamo in forma statistica, vanno trasformati in dati geografici per essere usati dal nostro software; in moltissimi casi, il dato trasformato esiste già, in altri dovremmo supporre della sua esistenza (i dati che potremo utilizzare non sono dati creati appositamente per la nostra applicazione ma dati già esistenti per altre esigenze informative, con dati appositamente creati, un software come quello che ci proponiamo di realizzare avrebbe una potenza e una precisione ben maggiore).

• Gli indicatori, ovvero i modelli interpretativi della realtà che legano i dati.

La ricerca di sistemi di indicatori, si è protratta per alcuni mesi nella fase embrionale di questo lavoro ed ha portato ad una sola conclusione, tali sistemi esistono e sono di pubblico dominio, la loro descrizione però è in linguaggio naturale e le formule per il calcolo del singolo indicatore a partire da un insieme di dati statistici non sono consultabili da tutti. Se facciamo una ricerca sugli indicatori statistici, otteniamo che gli indicatori più usati sono gli indicatori SIVALET dell’istituto Tagliacarne (vedere paragrafo 1.1). Questi indicatori, undici per la precisione, combinano centinaia di dati ISTAT per arrivare a considerare ogni aspetto possa interessare il posizionamento di un’azienda in un luogo anziché in un altro. Detto questo, sorge un problema.

Gli indicatori sono pubblici ma come i dati siano combinati per arrivare ad averli non lo è: un indicatore sfrutta numerosi dati statistici e li combina attraverso funzioni pesate; qualificare l’esatto insieme di indici statistici e quantificare i pesi ad essi associati, non è cosa fattibile in un breve periodo e non mediante i pochi elementi di cui disponiamo; siamo di fronte non più ad un problema descrivibile e risolvibile da un informatico ma ad un problema che riguarda l’economista che con la sua esperienza professionale può riuscire a descrivere la realtà mediante schemi matematici.

Per ovviare al problema della pubblicità delle fonti, la tesi si propone di un obiettivo ulteriore: costruire un linguaggio con cui l’utente esperto possa dichiarare i propri indicatori.

Come è facile intuire, la costruzione di questo linguaggio, sarà la parte centrale del lavoro e si articolerà in varie fasi.

Queste considerazioni, scindono l’obbiettivo della tesi in due obbiettivi di uguale importanza e dedicati a due target differenti:

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• Un obbiettivo di editing, ovvero permettere ad un utente esperto in materia economica di potersi definire un set di indicatori geografici ad hoc per la valutazione e qualificazione di un territorio.

• Un obbiettivo di calcolo e valutazione, ovvero dare la possibilità ad un utente qualsiasi di poter usufruire dei dati e del sistema di indicatori creato da un economista per ottenere un’analisi geografica.

Queste prime considerazioni fanno salire di livello il nostro lavoro.

Si passa infatti dal prendere in input un sistema già creato e modificarlo opportunamente in termini geografici, al costruire un linguaggio per la creazione libera di tale sistema.

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CAPITOLO 2 - Piano del lavoro della tesi

In questo capitolo, diamo una suddivisione in fasi al lavoro svolto. Di modo da far capire al lettore quale sia stato il processo di ideazione e di creazione dell’applicativo a partire dall’analisi svolta fino ad arrivare al prodotto finito.

2.1 Fase 1: il controllo dei dati

La prima fase che incontriamo sul nostro percorso, è la fase di controllo dei dati. Ogni applicazione geografica abbisogna di dati per funzionare.

Si cerca di capire quali dati e quali formati di dato ci sono utili nel nostro lavoro e di questi, quali esistono già e da chi vengono distribuiti; per quelli che non esistono, si analizza la semplicità con cui si può arrivare ad averli partendo dalle strutture che già abbiamo.

Una volta svolta un’analisi di reperibilità, si comincia ad analizzare quali operazioni sui dati di nostro interesse possano contribuire al calcolo di indicatori. In questa fase, ci si mantiene su un piano generale, si definiscono le funzioni ma non la loro implementazione.

Si deve cercare di essere esaustivi e nello stesso tempo di rimanere il più generici possibile.

Possiamo dire che questa fase sia una fase di analisi della fattibilità del nostro software.

2.2 Fase 2: la determinazione delle funzioni e degli

indicatori

Questa fase sarà il punto centrale dell’elaborazione e avrà essenzialmente due grandi obiettivi.

Il primo importante compito che verrà svolto è la determinazione della forma che assumeremo come valida per ogni indicatore, daremo uno schema generico e spiegheremo come è costituito; spiegheremo i passaggi per arrivare ad avere un indicatore complesso e per ogni passaggio faremo vedere l’entità delle operazioni svolte.

Gli indicatori si baseranno sulle funzioni rilevate nella fase precedente, funzioni che in questa fase verranno riprese ed analizzate.

Detto questo si giunge a parlare del secondo scopo di questa fase, l’analisi delle funzioni.

Si determina per ogni funzione il tipo di dato che viene preso in input e il range di valori restituiti; questo può comportare che per ciascuna funzione che al passo precedente era considerata unica, possa essere descritto un insieme di funzioni di modo da poter interagire con tutti i tipi di dato che ci interessano.

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CAPITOLO 2 – Piano del lavoro della tesi

Oltre a quanto detto finora, c’è anche da dire che per alcune funzioni esisteranno implementazioni differenti che daranno in output valori differenti; un esempio è dato dalla funzione di distanza che può essere espressa come distanza radiale (distanza in linea d’aria dal punto di applicazione) o come distanza su strada (calcolata in minuti di percorrenza).

Ogni funzione trattata verrà espressa secondo il modello che avremo dato di modo da definire un mini-linguaggio per la definizione di funzioni.

La fase due rappresenta il passo di progettazione del nostro applicativo.

2.3 Fase 3: Sviluppo del software

Una volta definite le regole per la costruzione del linguaggio per la definizione di funzioni, si passa alla descrizione della sua implementazione software.

Due aspetti cattureranno la nostra attenzione in questa fase: • L’implementazione delle interfacce con l’utente;

nella descrizione degli indicatori, bisogna cercare di vincolare le scelte possibili alle sole disponibili per il tipo di dato che si sta trattando.

Ci sono due modi per gestire la cosa:

• Un’interfaccia grafica a finestre in cui l’utente è pilotato nella scelta dal sistema;

• Un’interfaccia testuale con vincoli ferrei a cui l’utente deve sottostare.

Per quello che ci riguarda, adotteremo un’interfaccia del primo tipo, ovvero, mediante finestre condurremo per mano l’utente fino a fargli raggiungere lo scopo finale.

• L’implementazione dell’applicazione e gli strumenti utilizzati; Il nostro software si dividerà in due parti:

• La parte di editing, che, come già specificato nel primo capitolo (paragrafo 1.2), è dedicata agli utenti esperti in materia di marketing territoriale/geomarketing e serve per la costruzione di funzioni ed indicatori a partire dai dati di cui si dispone.

• La parte di applicativo, che è dedicata all’utente finale generico ed ha come scopo l’analisi geografica di un qualsiasi punto a partire da un set di indicatori precostruito.

Il nostro scopo finale è il dimostrare che la costruzione di un software per un’analisi geografica è possibile e lo si vuole dimostrare mediante la costruzione di un prototipo funzionante.

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2.4 Fase 4: analisi di un caso

In questa fase, si prende un caso complesso di analisi e si risolve mediante l’utilizzo del nostro software.

Si partirà da zero e ci porremo prima nei panni dell’economista generando funzioni ed indicatori mediante l’editor; in un secondo momento, invece, vestiremo i panni dell’utente finale e mediante l’ausilio dell’applicativo svolgeremo l’analisi del territorio.

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CAPITOLO 3 – Analisi dei dati

Cominciamo a costruire il nostro modello partendo come già detto dai dati.

Come già espresso in precedenza, si passano al vaglio gli elementi che sono disponibili e che riteniamo possano tornare utili per la nostra analisi geografica. I dati che esistono, sono creati per propositi differenti dal nostro ed hanno una forma che non sempre ci aiuta.

I dati che abbiamo analizzato in questa fase sono centinaia, l’utilità che traiamo dal singolo dato è spesso la stessa per ogni dato di una certa forma, pertanto, abbiamo eseguito un taglio su questo insieme e abbiamo tenuto solo alcuni elementi, esemplificativi dei vari tipi di dato che avremmo potuto trovare.

3.1 Dati vettoriali areali

3.1.1 Utilizzo del suolo

Fonte

: province, regioni [www03]

Contenuto

: L’utilizzo del suolo, è rappresentato da un land cover, ovvero è rappresentato da un layer di tipo areale contenente la classificazione dei terreni a seconda del loro utilizzo.

Un esempio è dato dal CORINE land cover [Apa05]

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Contribuzione al calcolo di indicatori:

Ponendoci sul nostro punto di applicazione possiamo notare che le funzioni che intervengono nel calcolo degli indicatori sono le seguenti:

Distanza dal nostro punto di applicazione ad una feature che rispetta determinate condizioni su attributi

Dove con distanza si può intendere: • distanza euclidea;

• distanza calcolata in termini di metri di percorrenza su strada; • distanza calcolata in minuti di percorrenza su strada.

La condizione può essere di 3 tipi:

• sugli attributi (tipo di terreno, superficie, ecc.);

• su un entità che appartiene allo stesso layer (distanza da un altro terreno); • su un’entità che appartiene ad un layer diverso (distanza da una

costruzione, contenimento di una costruzione).

Valore cumulativo di un attributo per tutte le feature che soddisfano certe condizioni geometriche rispetto al nostro punto e altre condizioni sugli attributi

Un esempio di questa funzione può essere il seguente:

Ettari di terreno coltivato che si trovano in un intorno di un km dal nostro punto di applicazione.

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3.1.2 Sezioni di censimento

Figura 3 – Aree di Censimento per il comune di Campobasso

Fonte:

ISTAT [www03]

Contenuto:

la definizione dal glossario ISTAT [Ist05] di area (o sezione di censimento) è la seguente:

La porzione del territorio comunale delimitata da evidenti elementi “fisici” come strade, ferrovie, corsi d’acqua eccetera, definita al fine di far riconoscere chiaramente al rilevatore la zona a lui assegnata. La sezione di censimento assume particolare importanza come unità territoriale minima. Per soddisfare le esigenze conoscitive sulle località abitate, o sulle aree subcomunali quali le circoscrizioni, i quartieri eccetera, o su altre aree di interesse statistico, deve essere possibile infatti ottenere queste stesse aree come somma di unità territoriali minime ovvero di sezioni di censimento.

Parlando di censimento, il sito ISTAT [www03] dice:

Il censimento è una rilevazione diretta, individuale e totale ed è ripetuta con cadenza periodica. Il censimento rileva in modo diretto ogni singola unità del collettivo di riferimento e viene definito totale perché si osservano tutte le unità. Al fine di censire tutte le unità, l’intero territorio è suddiviso in aree (sezioni di censimento) in base alle quali si enumerano tutte le unità statistiche d’interesse (individui, famiglie, imprese, abitazioni o altro).

In [Cri05] si legge:

Una sezione di censimento comprende mediamente 190 persone e 67 famiglie. In una città come Milano sono circa 6.000 e rappresentano più o meno un isolato o uno stabile. Le sezioni di censimento in Italia sono circa 323.000 e ognuna ha un

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(esempio per definire zone di esclusiva). Ogni zona di censimento può essere caratterizzata dia un profilo cliente/stile di vita.

In pratica, riassumendo:

• L’area di censimento è l’unità di base per le rilevazioni statistiche di censimento.

• La superficie di una sezione censuaria è più o meno grande quanto un isolato nelle città e diventa sempre più grande più ci avviciniamo alle campagne (o comunque alle zone a bassa densità di popolazione).

• La sezione di censimento ha dati riguardanti le persone e le abitazioni. Un breve riassunto dei dati contenuti negli attributi della sezione di censimento può essere il seguente:

• popolazione totale e divisa per sesso;

• ripartizione della popolazione per fasce d'età (15 classi da 5 anni fino a 75 anni + over 75);

• ripartizione della popolazione per livello di scolarizzazione (totale e per sesso);

• famiglie totali e divise per numero di componenti;

• ripartizione della popolazione per settore di attività e livello di attività; • numero di abitazioni e di stanze per abitazioni;

• età e numero di piani degli edifici; • stranieri per area di provenienza.

Contribuzione al calcolo di indicatori:

Le sezioni di censimento sono dati vettoriali areali, gli attributi della sezione censuaria, si possono dividere, come già visto in precedenza, in attributi sulle persone e attributi sulle abitazioni. Essenzialmente le funzioni applicabili alla sezione che possono interessarci sono le seguenti:

Distanza dal nostro punto di applicazione alla più vicina sezione i cui abitanti/le cui abitazioni rispettino determinate condizioni.

Conteggio delle aree che rispettano determinate condizioni sugli attributi e che rispettano condizioni geografiche rispetto al nostro punto di applicazione. Somma/Max/min/media/varianza degli abitanti/abitazioni che rispettano determinate condizioni di aree censuarie che rispettano condizioni geografiche rispetto al nostro punto di applicazione.

Come possiamo notare sono tutte operazioni che abbiamo già incontrato e pertanto sono già state trattate.

E’ da notare anche che sulle aree di censimento, può essere eseguita anche una “non-operazione”, infatti per la nostra trattazione, può essere interessante

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conoscere i dati di una sola area anziché di tutte le aree di un intorno, ovvero una funzione di questo genere:

Valutazione di abitanti/sulle abitazioni della zona di censimento che contiene il nostro punto di applicazione

È ovvio che la funzione si risolva semplicemente controllando in quale area è contenuto il nostro punto.

3.1.3 Acquedotti (e in generale reti di distribuzione)

Questi dati apparentemente diversi, hanno trattazione equivalente (previe le dovute sostituzioni di termini tecnici) pertanto verranno trattati in un'unica soluzione. Si tratterà il dato relativo al servizio idrico e si accennerà a quello elettrico.

3.1.3.1 Acquedotti

Figura 4 – Tratto dell’acquedotto della provincia di Aosta [www20]

Fonte

: Province (provincia di Aosta) [www20]

Contenuto

: Il layer degli acquedotti può essere visto in più di un modo. Essenzialmente l’acquedotto è da considerarsi un layer di linee che rappresentano le zone in cui passano i tubi. Questa rappresentazione, se pur realistica, non è utile al nostro scopo se non marginalmente, infatti a noi, più che la posizione del tubo, interessa la posizione delle bocchette a cui possiamo allacciarci per ottenere il servizio.

Se consideriamo l’acquedotto come “punti di allaccio per ottenere il servizio idrico”, quindi, otteniamo un layer puntuale.

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1. A discrezione dell’impresa erogatrice del servizio, c’è la possibilità che vengano aperte nuove bocchette per le aziende che lo richiedono. Questo comporta che una semplice analisi delle bocchette esistenti non basti più e bisogna ritornare a considerare anche la posizione dei tubi;

2. Non è detto che nei dintorni della nostra zona ci sia una sola impresa erogatrice, in questo caso, non è la bocchetta più vicina che ci interessa ma la bocchetta più vicina che appartiene all’impresa erogatrice di competenza della nostra area amministrativa.

Considerando i due problemi sopra elencati, possiamo pensare ad un secondo metodo di rappresentazione può essere il seguente:

si divide la nostra mappa in aree di servizio, ovvero in aree che differiscono a seconda dell’impresa erogatrice e della qualità del servizio offerto. Con qualità del servizio, si intende una qualificazione di un indice dipendente da vari fattori (quali ad esempio il costo del servizio, la possibilità di nuovi agganciamenti, la bontà del servizio di riparazione guasti).

Nella nostra trattazione, considereremo il servizio idrico trattato nel secondo modo, ovvero trattato mediante un layer di aree.

Contribuzione al calcolo di indicatori:

Se consideriamo la divisione in aree di servizio, non possiamo più chiederci la distanza da un punto di erogazione, in quanto il nostro layer non ci dà più l’informazione “posizione della bocchetta”. L’unica cosa che possiamo chiederci è la zona di servizio a cui apparteniamo. Considerando che i confini tra queste zone di servizio sono molto labili, quindi, una funzione interessante da considerare è la seguente:

Zona con indice di servizio migliore che incroci un intorno di raggio noto dal nostro punto di applicazione.

3.1.3.2 Rete elettrica

Fonte

: Province [www03]

Contenuto

: come già specificato in precedenza, il servizio elettrico e quello idrico hanno analoga trattazione, l’unica differenza è che si parla di cavi elettrici anziché di tubi e di tralicci anziché di bocchette. Pertanto all’interno del nostro modello, tratteremo il layer del servizio elettrico come uno strato di aree di servizio in cui ogni area differisce da un’altra per l’impresa erogatrice e la bontà del servizio offerto.

Contribuzione al calcolo di indicatori:

anche per quanto riguarda le funzioni ottenibili e utili alla nostra trattazione, non troviamo differenze rispetto a quelle ottenibili per gli acquedotti.

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3.1.4 Altri dati censuari

Una categoria particolare di dati da trattare è la categoria dei dati statistici.

Questi dati, sono dati dell’area in questione ma non vengono inseriti nei dati delle sezioni di censimento.

Si possono trovare nei dati ISTAT [www03]

Il valore assunto da questi dati è il valore medio nell’area in questione, in quanto sono tutti dati qualitativi dell’area che stiamo trattando.

Esempi di dati statistici sono i seguenti: • Redditi;

• Consumi; • PIL;

• Indici Costo vita;

• Importazioni/Esportazioni.

Ad un primo sguardo, l’unica operazione eseguibile su questi dati è la seguente: valore nel nostro punto del dato statistico

Dove il valore è dato dal valore dell’area che contiene il nostro punto.

In generale, però, questi dati si trovano con un’approssimazione regionale, provinciale o comunale, si rivolgono quindi ad aree troppo grandi per avere attendibilità in un punto.

Per rendere un po’ più veritiero il valore di uno di questi indici nel punto che stiamo prendendo in considerazione, bisogna calcolare una media pesata dei dati di tutte le aree che intersecano un intorno del nostro punto.

La funzione da prendere in considerazione diventa quindi la seguente:

Media pesata dei valori dell’attributo statistico di un’area all’interno di un intorno del nostro punto di applicazione

Un perfezionamento di questo calcolo (nonché una sua complicazione) può essere dato dal considerare non più un intorno del punto ma un’area comprensiva di tutti i punti raggiungibili dal nostro punto di applicazione in un numero di minuti fissato. Questa modifica alla computazione porta a risultati sicuramente qualitativamente migliori ma, dato lo scopo del lavoro che ci proponiamo, non apporta sostanziali guadagni.

Un altro aspetto dei dati statistici che va considerato è che alcuni di questi dati possono essere calcolati in maniera indiretta attraverso altri dati (se essi sono disponibili con una approssimazione maggiore).

Per fare un esempio di questa affermazione, possiamo parlare del reddito medio. Il reddito medio si può approssimare in maniera indiretta, controllando altre grandezze come ad esempio il numero di automobili (o se lo abbiamo a

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disposizione, il numero di automobili di un certo tipo) o di abbonamenti televisivi in una zona.

3.2 Dati vettoriali lineari

3.2.1 Strade (e ferrovie)

Il layer strade e il layer ferrovie, sono molto simili e la loro trattazione è equivalente, pertanto sono trattati nello stesso paragrafo.

3.2.1.1 Strade

Fonte:

Comuni, province, regioni [www03]

Contenuto:

il layer delle strade è un layer lineare. Le strade sono divise per tipo (autostrada, strada extraurbana, strada urbana, ecc.). Ogni tratto di strada ha delle caratteristica di lunghezza, larghezza, limiti di velocità e traffico medio.

In generale possiamo vedere le strade come un grafo in cui i tratti stradali sono archi e incroci, caselli e barriere autostradali sono i nodi.

Contribuzione al calcolo di indicatori:

Le operazioni sulle strade sono pressoché le stesse che riscontriamo sugli altri tipi di dato vettoriale. Quindi avremo:

distanza dal nostro punto di applicazione alla strada più vicina che rispetta certe condizioni sugli attributi

Da notare che spesso, per valutare la distanza da una strada di un certo tipo, non si calcola la distanza da un punto (come ad esempio il più vicino al nostro punto di applicazione) della strada stessa, ma bensì si calcola la distanza dal nostro punto ad uno dei nodi del grafo descritto in precedenza (quindi, ad esempio, si calcolerà distanza ad un casello oppure ad un incrocio).

Poco senso ha valutare delle funzioni di conteggio delle strade e probabilmente poco senso lo ha anche applicarvi delle operazioni statistiche quali somma, massimo e minimo, se intendiamo la strada come entità a se stante.

Molto interesse suscita il fatto che attraverso il layer delle strade, possiamo calcolare la funzione di distanza in tempo di percorrenza o distanza in metri di percorso, quindi di conseguenza creare un’area di rispetto del nostro punto di applicazione differente dal buffer circolare. Si tornerà a parlare di questo argomento nei capitoli successivi.

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3.2.1.2 Ferrovie

Fonte

: regioni, province, comuni [www03]

Contenuto

: Il layer delle ferrovie, come già indicato in precedenza nel testo, è molto simile al layer delle strade. Anche in questo caso, siamo in presenza di un layer lineare e possiamo vedere il tutto come un grafo; in questo caso, i nodi sono rappresentati dalle stazioni e dagli scambi ferroviari.

Contribuzione al calcolo di indicatori:

la contribuzione al calcolo apportata dal layer delle ferrovie è analoga a quella del layer delle strade.

Anche qui si parla di distanza da un tratto ferroviario che soddisfi certe condizioni e anche qui in molti casi la distanza è misurata sui nodi del grafo.

Potenzialmente, si potrebbe estendere la funzione di distanza in minuti percorsi anche ai minuti percorsi in treno.

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3.3 Dati vettoriali puntuali

Il dato puntuale, nella nostra trattazione, è utilizzato da numerosi layer differenti. Tutti questi layer, siano essi scuole o imprese, vengono trattati nello stesso modo all’interno del nostro modello (le uniche cose che differiscono sono ovviamente le condizioni sugli attributi)

Figura 5 - Esempio di dato puntuale

Fonte:

ISTAT indicatori provinciali [www03]

Contenuto:

I vari layer che prenderemo in considerazione sono i seguenti: • Scuole: contiene i dati di tutte le scuole presenti sul territorio divise per

grado (scuola media, scuola superiore), per tipo (istituto per geometri, ragioneria) e per categoria (pubbliche, private, private parificate).

• Imprese: contiene i dati delle imprese presenti sul territorio, esse vengono divise per settore operativo e numero dipendenti. Sarebbe interessante, anche se probabilmente non rilevabile coi dati esistenti, avere informazioni sulle condizioni dei lavoratori e sui prodotti/servizi offerti.

• Sanità: Il layer riguardante la sanità, contiene i dati relativi ai medici, agli ospedali e alle farmacie presenti sul territorio.

•

Ristoranti e alberghi: contiene dati di ristoranti e alberghi suddivisi per categoria (da una a cinque stelle).

•

Banche assicurazioni e uffici postali

:

sarebbe interessante conoscere una lista di servizi offerti.

•

Porti e aeroporti: è importante suddividere i porti e gli aeroporti tra civili e mercantili. Questo layer è molto importante per la nostra trattazione in quanto parla di sbocchi commerciali.

•

Depuratori e discariche: Dati su depuratori e discariche.

Contribuzione al calcolo di indicatori:

essenzialmente, le funzioni che ricorrono sui layer puntuali sono le seguenti:

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Distanza tra il nostro punto di applicazione e il punto di un certo tipo più vicino al nostro punto di applicazione che rispetta determinate condizioni sugli attributi.

Esattamente come già espresso per il caso delle aree, la parola distanza può essere intesa come:

• distanza euclidea;

• distanza calcolata in termini di metri di percorrenza su strada; • distanza calcolata in minuti di percorrenza su strada.

La condizione può essere di 3 tipi:

• sugli attributi (dottore con una determinate specializzazione);

• su un entità che appartiene allo stesso layer (riguardo ad una impresa “che sia vicina ad un’altra impresa fornitrice”);

• su un’entità che appartiene ad un layer diverso (riguardo ad una banca “vicina ad un centro commerciale”).

Numero di oggetti di un certo tipo, con determinate condizioni sugli attributi, esistenti in un intorno del nostro punto di applicazione.

In questo caso si tratta di un conteggio, un’applicazione della funzione di distanza vista in precedenza. L’intorno può essere un’area circolare o un’area raggiungibile con strade in tot tempo o in tot metri.

Somma/media/varianza/massimo/minimo dei valori di un attributo di oggetti che sono compresi in un intorno del nostro punto di applicazione.

Questo caso è molto simile al precedente, la differenza è che mentre prima si eseguiva un conteggio, ora si esegue un’operazione statistica sui valori di un attributo.

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3.4 Dati Raster

3.4.1 Piovosità e inquinamento

Questi due dati, hanno trattazione simile in quanto ambedue i dati, sono dati continui esprimibili mediante un layer raster.

3.4.1.1 Piovosità

Figura 6 – Mappa della piovosità mediante rilevazione degli osservatori del WMO

Fonte:

WMO (world meteorological organization) [www05]

Contenuto

: il wmo ha degli osservatori meteorologici sparsi per il mondo, questi osservatori, mandano periodicamente le loro rilevazioni all’istituto centrale. Quello che ne deriva è una mappa puntuale dove ogni punto rappresenta un osservatorio.

Nell’immagine abbiamo un esempio relativo alla regione centro/sud europea e nord/centro africana.

Nell’immagine si può vedere che il dato è colorato diversamente a seconda della classe di valore a cui appartiene.

Una volta che abbiamo un dato di questo tipo, possiamo supporre di riuscire ad avere in input un dato di tipo raster contenente per ogni punto un valore di piovosità ottenuto mediante interpolazione dei valori dei rilevamenti. Il metodo di interpolazione, non è importante in questa sede, l’importante è solo la possibile reperibilità del layer.

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Contribuzione al calcolo di indicatori:

le funzioni utili alla costruzione di indicatori che possono uscire dal dato piovosità e più genericamente da un layer raster sono le seguenti:

valore medio (massimo, minimo, varianza) del layer in un intorno del nostro punto di applicazione

conteggio dei pixel in un intorno del nostro punto che rispettano un determinato set di condizioni

3.4.1.2 Inquinamento atmosferico

Fonte:

Agende 21 locali [www07]

Contenuto:

come già visto per la piovosità, anche l’inquinamento è rappresentato mediante un layer raster. Esattamente come per la piovosità, esistono delle centrali di rilevamento sparse sul territorio, in grado di misurare il dato per la zona in cui sono poste. Per ottenere il dato di inquinamento per ogni punto della mappa bisogna avere una funzione di interpolazione dei dati.

Esattamente come per la piovosità, ci disinteresseremo completamente del passo di creazione del raster e supporremmo di avere già in mano il dato finito.

Contribuzione al calcolo di indicatori:

esattamente come per il caso trattato sopra, le funzioni che interessano il nostro lavoro sono nella forma seguente:

valore medio (massimo, minimo, varianza) del layer in un intorno del nostro punto di applicazione

conteggio dei pixel in un intorno del nostro punto che rispettano un determinato set di condizioni

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CAPITOLO 4 – Analisi delle funzioni

In questo capitolo analizzeremo come è possibile definire le funzioni che abbiamo raccolto analizzando i dati (vedere capitolo 3).

In questo e nei successivi capitoli, ove non espresso diversamente, indicheremo con R l’insieme dei numeri reali e con N l’insieme dei numeri naturali.

4.1 Le funzioni incontrate

Incominciamo la trattazione facendo un rapido punto della situazione su ciò su cui dovremo lavorare.

Per il riassunto sfrutteremo la stessa divisione che abbiamo utilizzato sui dati. Funzioni su dati vettoriali areali:

• Distanza dal nostro punto di applicazione ad una feature che rispetta determinate condizioni su attributi.

• Valore cumulativo di un attributo per tutte le features che soddisfano certe condizioni geometriche (distanza da, contenuto in un intorno di) rispetto al nostro punto e altre condizioni sugli attributi.

• Conteggio delle features che rispettano determinate condizioni sugli attributi e condizioni geografiche rispetto al nostro punto di applicazione. • Valutazione di un attributo dell’area che contiene il nostro punto di

applicazione.

Funzioni su dati vettoriali lineari

• distanza dal nostro punto di applicazione alla linea più vicina avente certe condizioni sugli attributi.

Funzioni su dati vettoriali puntuali

• Distanza tra il nostro punto di applicazione e il punto di un certo tipo più vicino che rispetta determinate condizioni sugli attributi.

• Numero di oggetti di un certo tipo esistenti in un intorno del nostro punto di applicazione che rispettano determinate condizioni sugli attributi.

• Valore cumulativo (Somma/media/varianza/massimo/minimo) dei valori di un attributo di oggetti che sono compresi in un intorno del nostro punto di applicazione.

Funzioni su dati raster

• valore medio (massimo, minimo, varianza) del layer in un intorno del nostro punto di applicazione.