#DissestoDoloso: il making of delle mappe per Sky | #Italiasicura

Il 3 dicem­bre 2014 abbia­mo pub­bli­ca­to su SkyTG24 un’inchiesta dedi­ca­ta al tema del dis­se­sto idro­geo­lo­gi­co. L’inchiesta è com­po­sta sostan­zial­men­te di due par­ti: la pri­ma è un arti­co­lo di appro­fon­di­men­to che ana­liz­za i dati sul tema; la secon­da è una map­pa inte­rat­ti­va che visua­liz­za tre tipo­lo­gie di dati (den­si­tà degli even­ti di inon­da­zio­ne sul ter­ri­to­rio ita­lia­no, mor­ta­li­tà del­le inon­da­zio­ni, inve­sti­men­ti infra­strut­tu­ra­li del­lo Stato sud­di­vi­si per regio­ni e per pro­vin­ce).

All’interno del­la map­pa (un tool che stia­mo svi­lup­pan­do inter nos e che è dispo­ni­bi­le in open sour­ce su Github), abbia­mo intro­dot­to un som­ma­rio descrit­ti­vo (atti­va­bi­le clic­can­do sul pul­san­te “I” in alto a destra) con una descri­zio­ne dei dati e ovvia­men­te i link alle fon­ti. Ecco lo sche­ma dei con­te­nu­ti:

  • Inondazioni in Italia: 1950–2014 — Dal ver­de (bas­sa den­si­tà ) al ros­so (alta den­si­tà ), le zone del Paese in cui si sono veri­fi­ca­te più inon­da­zio­ni con dan­ni alle per­so­ne (mor­ti, feri­ti, disper­si e sfol­la­ti). Fonte: CNR-IRPI, dati da P. Salvati et al., 2010 aggior­na­ti al 2014.
  • Vittime del­le inon­da­zio­ni: 1964–2013 — Le regio­ni ita­lia­ne con il mag­gior nume­ro di vit­ti­me da inon­da­zio­ne rispet­to alla popo­la­zio­ne tota­le (per 100 mila abi­tan­ti), con una gra­da­zio­ne di ros­so dall’intensità più chia­ra (bas­sa mor­ta­li­tà) a quel­la più scu­ra (alta mor­ta­li­tà). Fonte: CNR-IRPI, dati da P. Salvati et al., 2014.
  • Investimenti per regio­ne e pro­vin­cia — In gra­da­zio­ni di ver­de, gli inve­sti­men­ti per le infra­strut­tu­re (da rea­liz­za­re, in cor­so di rea­liz­za­zio­ne o ulti­ma­te) per la dimi­nu­zio­ne del rischio idro­geo­lo­gi­co cata­lo­ga­te dal pro­get­to ReNDiS dell’ISPRA dal 1998. Fonte: ISPRA-ReNDiS.

Le tipo­lo­gie di map­pa uti­liz­za­te sono due:

  • La cho­ro­pleth (o map­pa coro­ple­ti­ca, ita­lia­niz­zan­do), che mostra la distri­bu­zio­ne di un dato all’interno di un’area fram­men­ta­ta in vari peri­me­tri (nel nostro caso l’Italia, fram­men­ta­ta in regio­ni e pro­vin­ce). Più info sul­la Wikipedia ingle­se.
  • Una map­pa di den­si­tà, che mostra le zone in cui più spes­so ci sono sta­te inon­da­zio­ni con un impat­to sul­la popo­la­zio­ne. Una moda­li­tà di visua­liz­za­zio­ne abba­stan­za inno­va­ti­va nel con­te­sto gior­na­li­sti­co ita­lia­no (ma non cer­to per quel­lo scien­ti­fi­co, dove è lar­ga­men­te usa­ta da anni).

Ma “inno­va­zio­ne” vuol dire soprat­tut­to “spe­ri­men­ta­zio­ne”. Soffermiamoci quin­di sul­la secon­da.

La mappa di densità

mappa-sky

La fon­te è CNR-IRPI e i dati sul­la map­pa sono trat­ti da un paper (sca­ri­ca­bi­le qui) nel qua­le si spie­ga oppor­tu­na­men­te la meto­do­lo­gia uti­liz­za­ta. La map­pa infat­ti non visua­liz­za il nume­ro di inon­da­zio­ni per sin­go­la area geo­gra­fi­ca, ma la loro den­si­tà per chi­lo­me­tro qua­dra­to. Immaginiamoci lo sce­na­rio empi­ri­co nel qua­le si effet­tua­no le rile­va­zio­ni: un’alluvione è un feno­me­no mete­reo­lo­gi­co e come tale la sua loca­liz­za­zio­ne è con­di­zio­na­ta da innu­me­re­vo­li fat­to­ri. Al di là dun­que dell’indicazione di ampie aree geo­gra­fi­che, non è pos­si­bi­le defi­ni­re con esat­tez­za un geo­da­to pun­tua­le, quan­to piut­to­sto costrui­re una visio­ne di insie­me (appun­to, tra­mi­te una map­pa di den­si­tà) di tut­te le aree inte­res­sa­te dal­le sin­go­le allu­vio­ni / inon­da­zio­ni e misu­rar­ne così la stra­ti­fi­ca­zio­ne tem­po­ra­le. Fin qui — sem­pli­fi­can­do mol­to — quel che è sta­to fat­to dagli scien­zia­ti auto­ri dell’articolo. La map­pa andreb­be quin­di “vista” nel­la sua inte­rez­za, non in un par­ti­co­la­re ter­ri­to­rio ristret­to.

L’interrogativo che ci sia­mo posti però è anche sta­to: quan­ti uten­ti capi­ran­no esat­ta­men­te qua­li sono i ter­ri­to­ri di rife­ri­men­to rispet­to ai vari valo­ri di den­si­tà? Così abbia­mo deci­so di usa­re come sfon­do una map­pa (un ger­go, Tile), che per­met­tes­se all’utente fina­le di capi­re qua­le fos­se la den­si­tà allu­vio­na­le del suo ter­ri­to­rio di rife­ri­men­to.

La mappa degli interventi

La fon­te in que­sto caso è ReNDiS, acro­ni­mo che sta per “Repertorio Nazionale degli inter­ven­ti per la Difesa del Suolo”, un pro­get­to nato nel 2005 e rea­liz­za­to dall’Istituto per la pro­te­zio­ne e la ricer­ca ambien­ta­le (Ispra) del Ministero dell’Ambiente. È sta­to il sito di Italia Sicura a con­dur­ci al ReNDiS, men­tre cer­ca­va­mo i dati geo­re­fe­ren­zia­ti di tut­ti i can­tie­ri con­tro il dis­se­sto idro­geo­lo­gi­co in Italia per veri­fi­car­ne lo sta­to di attua­zio­ne. Il gover­no Renzi sostie­ne che dal 1998 ad oggi sono sta­ti stan­zia­ti, ma non spe­si, ben 2 miliar­di e quat­tro­cen­to milio­ni di euro. Quindi, i ritar­di e i disa­stri ita­lia­ni non dipen­do­no dai fon­di o alme­no non solo da quel­li.

mappa-sky6Ci sia­mo chie­sti: come si con­clu­do­no que­gli inter­ven­ti maga­ri annun­cia­ti in pom­pa magna dopo ogni tra­ge­dia, pro­prio come sta avve­nen­do in que­ste set­ti­ma­ne? La rispo­sta ce l’ha data sem­pre ReNDiS, che rac­co­glie in un data­ba­se (rila­scia­to in Italian Open Data Licence 2.0) tut­ti gli inter­ven­ti infra­strut­tu­ra­li finan­zia­ti dal­lo Stato a par­ti­re dal 1998. Dentro ci sono sia i pro­get­ti rela­ti­vi al rischio fra­ne e allu­vio­ni, che quel­li per incen­di, valan­ghe e altre cala­mi­tà, che per il momen­to non abbia­mo pre­so in con­si­de­ra­zio­ne. Stiamo par­lan­do di fon­di del Ministero dell’Ambiente, quin­di sono esclu­si sin­go­li inter­ven­ti regio­na­li o quel­li finan­zia­ti dal­la Protezione civi­le, che ha un suo bud­get per le emer­gen­ze. Sulla map­pa ori­gi­na­le gli inter­ven­ti sono rap­pre­sen­ta­ti con pun­ti di vari colo­ri: ros­so per quel­li “in pro­get­ta­zio­ne”, ver­de “in ese­cu­zio­ne”, blu “con­clu­si”. Funziona così: il respon­sa­bi­le di un pro­ce­di­men­to (un tec­ni­co del Comune o del Commissariato di gover­no) acce­de al sito con le pro­prie cre­den­zia­li e aggior­na lo sta­to di rea­liz­za­zio­ne dell’opera.

Ogni sche­da inter­ven­to si com­po­ne del­le infor­ma­zio­ni che ven­go­no “aggior­na­te costan­te­men­te”, come ci ha spie­ga­to il respon­sa­bi­le di ReNDiS Pier Luigi Gallozzi. Presto sarà pos­si­bi­le comu­ni­ca­re con il Rup, del qua­le sarà ripor­ta­to non solo il nome ma anche un indi­riz­zo di posta elet­tro­ni­ca. In que­sto modo è pos­si­bi­le veri­fi­ca­re se i lavo­ri sono sta­ti con­clu­si e, se sono anco­ra in cor­so, in qua­le pun­to dell’iter si sono bloc­ca­ti. Grazie a que­sti dati, sem­pli­ce­men­te cal­co­lan­do la per­cen­tua­le di interventi/lotti con­clu­si sul tota­le di quel­li finan­zia­ti dal 1998, abbia­mo rica­va­to il dato del 63% di ope­re con­clu­se, che in alcu­ne regio­ni non rag­giun­go­no nem­me­no il 50%.

Dalla map­pa è pos­si­bi­le sca­ri­ca­re l’intero archi­vio geo­lo­ca­liz­za­to sot­to for­ma di sha­pe­fi­le (pul­san­te in bas­so a sini­stra). Le sche­de di det­ta­glio per inter­ven­ti e lot­ti che però si pos­so­no rag­giun­ge­re clic­can­do sui mar­ker con­ten­go­no mol­te più infor­ma­zio­ni rispet­to al solo sha­pe­fi­le. Per ave­re un qua­dro com­ple­to abbia­mo sca­ri­ca­to l’intero archi­vio (come det­to, rila­scia­to sot­to IODL 2.0) e da oggi è dispo­ni­bi­le sul nostro por­ta­le open data dati​.data​ni​n​ja​.it.

Alessio Cimarelli

Alessio Cimarelli

Data scientist at Dataninja
Sono giornalista free-lance, data scientist e sviluppatore web. Dopo la lau­rea in fisica all’Università Sapienza di Roma, ho con­se­guito il master in Comunicazione della Scienza alla SISSA di Trieste e ho comin­ciato a girare l’Italia, tra gior­na­li­, uffici stampa e ricerca pura. Sono co-fondatore di dataninja.it e datamediahub.it e attualmente collaboro con varie testate ita­liane (Wired, L'Espresso, Secolo XIX) e alcune agen­zie edi­to­riali in ambito di data jour­na­lism e svi­luppo web. Sono mem­bro della comu­nità Spaghetti Open Data e ormai scrivo quasi più in java­script e python che in ita­liano o inglese.
Alessio Cimarelli
Gianluca De Martino

Gianluca De Martino

Freelance journalist at Dataninja.it
Giornalista freelance, scrivo per web, carta e tv. Cresciuto a Pompei, poi adottato da Roma. Ho trascorso dieci anni in quotidiani e emittenti televisive in Campania, dove mi sono occupato di politica, cronaca di vari colori, soprattutto nera, e inchieste. Poi ho scoperto il data journalism e non l’ho più mollato. Ho scritto anche per la televisione: nel 2012 tra gli autori di “Num3r1”, in onda su Rai Due e primo esperimento di data journalism in tv. Poi un’esperienza con La7 e altri due documentari autoprodotti. Con i dati mi piace raccontare soprattutto politica e calcio, due mondi dominati dalle opinioni.
Gianluca De Martino

Andrea Nelson Mauro

Data journalist at Dataninja.it
Andrea Nelson Mauro, data jour­na­list. Vincitore dei Data Journalism Awards e dell'European Press Prize. For­mato nella cro­naca locale, fondatore di Dataninja.it, Datamediahub.it, Confiscatibene.it. Collabora con gruppi editoriali in Italia e all'estero, agenzie di data journalism in Europa, NGOs e Pubbliche Amministrazioni italiane. Folk della com­mu­nity SpaghettiOpenData.org e OpenDataSicilia.it