1. Identificazione precisa dei punti di interesse turistico e fonte dati ambientali

Per costruire un modello affidabile, è essenziale georeferenziare con precisione i POI (Punti di Interesse) turistici, specialmente quelli situati in zone a traffico limitato o centri storici chiusi al veicolo. I dati primari provengono da:
– **ARPA Roma**: API per estrazione oraria (tabelle orarie come PM10_ora o PM2.5_ora) con concentrazioni micro-ambientali.
– **OpenStreetMap (OSM)**: estrazione semantica di POI con attributi funzionali (es. categoria “Museo”, “Chiesa”, “Piazza”) e codici postali turistici (es. 00186, 00187).
– **GIS comunali**: griglie di riferimento ISO 19136 o dati raster rasterizzati per sovrapposizione.

**Passo 1**: Estrarre i codici postali con alta frequenza turistica (es. 00186, 00143, 00187) e filtrare in OSM solo quelli con categoria “turistica” e accessibilità pedonale (tag “=tourist_attraction”). Convertire questi in coordinate GPS con precisione <5 metri tramite geocodifica inversa con strumenti come Nominatim o OSM API, usando il plugin SAGA GIS per batch processing.

1. Identificare 120 POI chiave su base settimanale, con filtro di accessibilità e rilevanza turistica.
2. Normalizzare i timestamp ambientali rispetto all’ora di punta (13:00–15:00), che coincide con massimo afflusso turistico.
3. Mappare i codici postali in griglie 100m x 100m per interpolazione successiva.

“L’accuratezza della georeferenziazione è il fondamento: un POI fuori luogo genera correlazioni spurie e percorsi rischiosi.”

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2. Integrazione spazio-temporale: interpolazione avanzata per la qualità dell’aria in zone non monitorate

I sensori ARPA sono sparsi e insufficienti per una copertura continua. Occorre interpolare i dati orari in griglie spaziali 3D (latitudine, longitudine, altitudine) con tecniche che tengano conto della morfologia urbana di Roma e della dispersione inquinante.

**Metodologia consigliata: Kriging 3D con variogrammi adattivi**
– Costruire variogrammi sperimentali per PM10 e PM2.5, calibrati su distanze ponderate con esponente 1.2–1.8 in base alla densità edilizia.
– Includere covariate (altitudine, distanza da arterie principali, uso del suolo) nel modello di regressione per il kriging (Kriging con regressione, KR).
– Generare mappe orarie di concentrazione stimata su griglia 200×200 m, con errore standard <15 µg/m³ nelle zone critiche.

Esempio di griglia interpolata: zone centrali mostrano ombre di rischio <50 µg/m³, periferie evidenziano accumuli durante picchi.

Variogramma adattivo

Modello funzionale che integra direzione urbana e barriere fisiche (es. Muro Aurelio, colline) per ridurre l’oversmoothing.

Kriging 3D

Interpolazione tridimensionale che correla posizione, altitudine e condizioni meteorologiche per precisione micro-locale.

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3. Correlazione dinamica: creazione di un indice composito rischio inquinamento-turismo

La correlazione tra afflusso turistico e qualità dell’aria non è lineare: servono modelli multivariati che pesino fattori chiave in tempo reale.

**Modello di regressione multipla:**
\[ R = \beta_0 + \beta_1 T + \beta_2 V + \beta_3 W + \beta_4 P + \varepsilon \]
dove:
– \( T \): traffico veicolare orario (da flussi sensori ARPA + traffico GPS)
– \( V \): velocità media vento (m/s, da modelli ERA5)
– \( W \): umidità relativa (%)
– \( P \): densità pedonale stimata (da footfall sensors o aggregati mobilità)

I coefficienti sono stimati con regressione ridge per ridurre overfitting, con validazione incrociata 5-fold. L’output è un indice composito R² ≥ 0.7, trasformabile in scala di rischio:
– <30 µg/m³: rischio basso
– 30–50 µg/m³: moderato
– >50 µg/m³: alto (evitare per più di 30 min)

1. Calibrare il modello su dati mensili 2022–2023, con focus su periodi estivi (giugno-agosto).
2. Aggiornare in tempo reale con dati 15-minuti da ARPA e flussi mobilità (es. app turistiche).
3. Calcolare per ogni POI un punteggio di esposizione oraria e aggregarlo in un indice giornaliero.

Punteggio rischio giornaliero

Somma ponderata di esposizione PM10/PM2.5, condizionata da condizioni meteorologiche e accessibilità pedonale.

Soglia critica: >50 µg/m³ per >30 min impone deviazione itinerario.

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4. Ottimizzazione itinerari: ranking e routing dinamico con filtro di rischio

L’obiettivo è minimizzare l’esposizione respiratoria lungo percorsi turistici, evitando micro-zone critiche e privilegiando buffer verdi.

**Algoritmo di ranking**:
1. Calcolare per ogni segmento itinerario il punteggio di rischio composito.
2. Filtrare tra i percorsi alternativi quelli con punteggio < soglia critica (es. R²<0.7 e PM10<50).
3. Generare due livelli di percorso:
– Primario: minimo rischio, evita zone critiche.
– Alternativo: massimo comfort, con buffer parchi (es. Villa Borghese, lungomare Tiberino) entro 200 m.

Esempio pratico:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Ridge

# Input: segmenti itinerari con punteggi rischio
df = pd.DataFrame({
‘segmento’: [‘Piazza Navona → Pantheon’, ‘Colosseo → Trastevere’],
‘rischio’: [0.85, 0.62],
‘distanza’: [2.1, 3.8],
‘indice_verde_buffer’: [1.5, 0.9]
})

df[‘indice_ottimizzato’] = df[‘rischio’] * (1 – df[‘indice_verde_buffer’])
risultato = df.sort_values(‘indice_ottimizzato’, ascending=False)
print(risultato[[‘segmento’, ‘indice_ottimizzato’]])

1. Utilizzare algoritmi di Dijkstra o A* con pesi dinamici basati sul punteggio rischio.
2. Integrare dati live da sensori mobili e app turistiche per aggiornamenti <5 min.
3. Consigliare soste in parchi con >30% copertura arborea (es. Parco degli Acquedotti) per riduzione atmosferica del 12–18%.

Buffer verde consigliato

Almeno 50–100 m di vegetazione continua riduce PM10 fino a