Massimiliano BencardinoMassimiliano Bencardino

mbencardino@unisa.itmbencardino@unisa.it

Un approccio metodologicoquantitativo per la definizione dei sistemi urbani di Salerno eBenevento

Un approccio metodologicoquantitativo per la definizione dei sistemi urbani di Salerno eBenevento

Sesta Conferenza Nazionale in Informatica e Pianificazione Urbana – INPUT 2010Potenza, martedì 14 settembre 2010

Il presente lavoro è volto alla definizione di due sistemi urbani della regione Campania: il sistema urbano salernitano ed il sistema urbano di Benevento.

Questo studio prende spunto da una riflessione volta allo studio dei sistemi urbani campani e delle loro caratteristiche funzionali, delle vocazioni specifiche di ciascun area, eventualmente correlate tra loro o interdipendenti, e della valutazione della competitività di questi sistemi in un contesto nazionale.

Studi rilevanti (Bonavero, De Matteis) hanno indicato nella città la dimensione territoriale strategica per raggiungere obiettivi di coesione sociale ed economica e di competitività.

Vi sono studi che concentrano l’attenzione su una singola funzione urbana, oppure che considerano più funzioni urbane nell’ambito di una unica dimensione analitica, altri infine che prendono spunto da una pluralità di funzioni urbane e dimensioni analitiche.Uno studio di sicuro riferimento per questo lavoro è stato quello riguardante i Sistemi Locali del Lavoro, iniziato dall’Istat-Irpet tra l’81 e il ’91, ed in continua evoluzione.

Esso individua le unità di rilevamento nei sistemi formati dagli spostamenti quotidiani per motivi di lavoro.

1. individuazione del sistema urbano

2. approfondimento di analisi relativamente ai comuni ricadenti nel sistema urbano

3. valutazioni di sintesi

2.1 indicatori di efficienza urbana (o urbanità)

2.2 clusterizzazione degli indicatori

2.3 indicatori significativi selezionati

sistema urbano confrontato con grandi partizioni statistiche

sistema urbano confrontato con comuni di taglia demografica simile

Impostazione metodologicaImpostazione metodologica

Confronto con altri studi similari

Lo studio viene, quindi, diviso in due differenti fasi e quindi il database viene organizzato su due livelli territoriali: quello a scala provinciale, e quello alla scala del sistema urbano considerato.

CTR

1. La prima fase di esclusione, 2. la seconda di definizione.

1. La prima fase, che potrebbe essere definita di esclusione, è finalizzata allo studio del continuum edilizio e della contiguità/accessibilità dei luoghi; essa viene eseguita mediante • l’analisi dei dati demografici ed una serie di cartografie

tematiche a scala comunale • la lettura di ortofoto alla scala 1:10.000 del 1998

(confrontate anche con immagini satellitari più recenti aventi risoluzione geometrica similare).

La lettura di specifici indicatori permette la definizione territoriale del sistema urbano, evidenzia i comuni che presentano valori con marcato distacco dalla media provinciale, nonché ambiti territoriali (aggregazione di comuni) con valori di scarsa prossimità con quelli del comune centrale.

2. La seconda fase dell’indagine, che potrebbe essere definita di definizione, riguarda nello specifico il contesto territoriale non escluso dalla prima fase e viene effettuata alla scala di sezioni di censimento con la finalità di pervenire, con maggiore approssimazione territoriale, alla definizione del sistema urbano.

Le fasi dell’analisiLe fasi dell’analisi

Gli stralci cartografici mostrano come, nel sistema urbano definito, ricada un’altissima percentuale di popolazione, mediamente intorno all’80-90% del totale.

Gli stralci riguardano le aree di Nocera (a sinistra) dove la popolazione residente nell’area urbana è di oltre l’80% per Nocera Inferiore e di oltre il 90% per Nocera Superiore, e l’area di Bellizzi e Battipaglia (in alto) dove la popolazione residente nell’area urbana è di oltre il 90%.

Credito: Sportelli bancari Macchine per ufficioAmministrazione diaziende

Vendita agenzie

Ricerca e svilupposperimentale

Noleggio auto

Contabilità Assistenza sanitariaConsulenza finanziaria

Studi ed ambulatori

Consulenza lavoro OspedaliNotai Laboratori di analisiAgenzie di viaggi Commercio: Commercio al dettaglioaziende di trasporti AlberghiSmaltimento rifiuti RistorantiRadiotelevisivo Bar e caffèBiblioteche LaureatiMusei ImprenditoriDiscoteche AnzianiAttività sportive DiplomatiEventi sportivi Agricoltori

Intermediazione finanziaria:

Intermediazione Occupati

Dati generali

Alberghi e ristorazione:

Ricerca, sviluppo ed altre attività di sevizio:

Trasporti:

Attività immobiliari ed assistenza tecnica:

Sanità:

Altri servizi pubblici:

Gli indicatori di “urbanità”Gli indicatori di “urbanità”

Metodologia di classificazioneMetodologia di classificazione

)(

)(

i

iXZ xii

22

2

2

2

2

1

2

1)(

ZZ

eeZf

dove il valore dell’indicatore comunale rappresenta la variabile X(i), e µx(i) e σ2

x(i) la media e la varianza dello stesso indicatore per la popolazione di riferimento

E’ stato cartografato lo scarto dalle medie delle partizioni statistiche considerate, classificandolo con la seguente legenda: valore assente

valore al di sotto della media di riferimentovalore in linea con la media di riferimentovalore al di sopra della media di riferimento

Le attività commercialiLe attività commerciali

Imprenditori e liberi professionistiImprenditori e liberi professionisti

Strutture di intrattenimentoStrutture di intrattenimento

LaureatiLaureati

Le matrici di “efficienza urbana”Le matrici di “efficienza urbana”

Impostazione metodologicaImpostazione metodologica

I cluster sono, quindi, implementati utilizzando tre diversi metodi di classificazione dei comuni: Il metodo della prevalenza: ogni comune viene classificato in funzione della predominanza del colore assegnato all’indicatore, (rosso per i valori al di sotto della media, verde per i valori al di sopra e giallo per i valori in linea con la media). Il metodo della prevalenza corretta si differenzia dal primo perché consente una migliore distribuzione dei comuni tra le classi, ottenuta apportando dei correttivi alle equazioni che regolano il precedente metodo. Il metodo dei valori pesati assegna un punteggio ad ogni indicatore, classificando i comuni sulla base della somma dei punteggi assegnati agli indicatori stessi.

ATTIVITA’ COMMERCIALI

IF THEN

N° Indicatori Verdi > N° Indicatori Rossi + N° Indicatori Gialli

Assegna classe “Comune con alta offerta di servizi”

N° Indicatori Verdi < N° Indicatori Rossi + N° Indicatori Gialli AND Indicatori Gialli > N° Indicatori Rossi

Assegna classe “Comune con offerta di servizi di livello medio-alto”

N° Indicatori Gialli > N° Indicatori Verdi + N° Indicatori Rossi OR Indicatori Rossi > N° Indicatori Gialli AND Indicatori Verdi > N° Indicatori Gialli

Assegna classe “Comune con offerta di servizi di livello medio”

N° Indicatori Rossi < N° Indicatori Verdi + N° Indicatori Gialli AND Indicatori Gialli > N° Indicatori Verdi

Assegna classe “Comune con offerta di servizi di livello medio-basso”

N° Indicatori Rossi > N° Indicatori Verdi + N° Indicatori Gialli

Assegna classe “Comune con bassa offerta di servizi”

IF THEN

N° Indicatori Rossi > 2 * (N° Indicatori Rossi + N° Indicatori Gialli)

Assegna classe “Comune con scarsa offerta di servizi”

Le funzioni logicheLe funzioni logiche

Le matrici di “efficienza urbana”Le matrici di “efficienza urbana”

Comune Regione Popolazione

Brescia Lombardia 187.567

Reggio di Calabria Calabria 180.353

Modena Emilia-Romagna 175.502

Prato Toscana 172.499

Parma Emilia-Romagna 163.457

Livorno Toscana 156.274

Foggia Puglia 155.203

Perugia Umbria 149.125

Salerno Campania 138.188

Rimini Emilia-Romagna 128.656

Siracusa Sicilia 123.657

Pescara Abruzzo 116.286

Bergamo Lombardia 113.143

Latina Lazio 107.898

Vicenza Veneto 107.223

Trento Trentino-Alto Adige 104.946

Novara Piemonte 100.910

Ancona Marche 100.507

Confronto con comuni di taglia demografica Confronto con comuni di taglia demografica similesimile

Confronto con comuni di taglia demografica Confronto con comuni di taglia demografica similesimile

Confronto con comuni di taglia demografica Confronto con comuni di taglia demografica similesimile

1)2)

3)

4)

1)

2)

AnalfabetiAnalfabeti

Popolazione anzianaPopolazione anziana

LaureatiLaureati

Liberi professionistiLiberi professionisti

Liberi professionistiLiberi professionisti

Occupati nel settore agricoloOccupati nel settore agricolo

Occupati nel terziarioOccupati nel terziario

Massimiliano BencardinoMassimiliano Bencardino

mbencardino@unisa.itmbencardino@unisa.it

Grazie per l’attenzioneGrazie per l’attenzione

Sesta Conferenza Nazionale in Informatica e Pianificazione Urbana – INPUT 2010Potenza, martedì 14 settembre 2010