Quanto è realmente "verde" il quartiere in cui viviamo? È una domanda sempre più importante in un contesto urbano caratterizzato da cambiamenti climatici, isole di calore e crescente attenzione al benessere delle persone.
Per rispondere a questa esigenza, negli ultimi anni si è affermata la regola del 3-30-300, proposta dal ricercatore di forestazione urbana Cecil Konijnendijk, oggi considerata uno dei riferimenti più interessanti per la pianificazione delle città resilienti.
Da questa idea nasce il 3-30-300 Tree Analyzer, una mappa interattiva che sfrutta dati aperti e tecnologie GIS per verificare quanto un quartiere rispetti questi obiettivi.
La regola del 3-30-300
Il principio è semplice ma estremamente efficace:
- 3 alberi visibili dalla finestra di ogni abitazione;
- 30% di copertura arborea all'interno del quartiere;
- 300 metri di distanza massima da un parco pubblico o da uno spazio verde di qualità.
Secondo numerosi studi di forestazione urbana, questi tre indicatori sono strettamente collegati al miglioramento della salute mentale, alla riduzione delle temperature estive, all'assorbimento di CO₂, alla biodiversità urbana e alla resilienza climatica delle città.
Una piattaforma basata su OpenStreetMap
Il progetto utilizza esclusivamente dati aperti provenienti da OpenStreetMap, che contiene milioni di alberi censiti e i confini di parchi e aree verdi in tutto il mondo.
Attraverso un'analisi spaziale eseguita direttamente nel browser dell'utente, la piattaforma valuta automaticamente ogni edificio dell'area visualizzata e verifica il rispetto di due dei tre criteri della regola (presenza di alberi e vicinanza ai parchi).
Il risultato è una mappa tematica che evidenzia, edificio per edificio, la qualità del verde urbano.
Come leggere la mappa
Gli edifici vengono classificati con quattro colori:
🟢 Verde – Passed Both
L'edificio dispone di almeno tre alberi nelle immediate vicinanze e si trova entro 300 metri da un parco pubblico.
🟡 Giallo – Park Only
Il parco è facilmente raggiungibile, ma mancano alberi nelle immediate vicinanze dell'edificio.
🔵 Blu – Trees Only
Sono presenti numerosi alberi lungo la strada, ma manca un parco raggiungibile entro 300 metri.
🔴 Rosso – Failed Both
L'edificio non soddisfa nessuno dei due criteri analizzati, evidenziando aree che potrebbero beneficiare di interventi di forestazione urbana e incremento del verde pubblico.
Come funziona il motore GIS
Uno degli aspetti più interessanti del progetto è che non utilizza un database geospaziale preelaborato.
L'intera analisi viene eseguita in tempo reale attraverso due strumenti open source:
- Overpass API, che interroga dinamicamente il database mondiale di OpenStreetMap;
- Turf.js, una libreria JavaScript specializzata nell'analisi geospaziale.
Quando l'utente avvia l'analisi, l'applicazione calcola l'estensione geografica della mappa, la amplia di 300 metri e interroga OpenStreetMap per ottenere:
- alberi censiti (natural=tree);
- parchi pubblici (leisure=park);
- aree verdi (landuse=village_green).
Successivamente Turf.js calcola il baricentro di ogni edificio visibile e determina:
- la distanza dal parco più vicino;
- il numero di alberi presenti entro un raggio di circa 35 metri.
L'intero processo avviene direttamente nel browser, senza necessità di elaborazioni server-side.
Un indicatore utile per le Smart City
La piattaforma rappresenta un interessante esempio di come i dati aperti possano trasformarsi in strumenti di supporto alle decisioni.
Per amministrazioni comunali, urbanisti e professionisti GIS, il sistema permette di individuare rapidamente le aree urbane con minore dotazione di verde, contribuendo alla pianificazione di nuovi interventi di forestazione, alla progettazione di parchi e al miglioramento della qualità ambientale.
Il modello potrebbe inoltre essere integrato nei Digital Twin urbani e nei sistemi di monitoraggio delle Smart City, diventando un indicatore sintetico della qualità ambientale dei quartieri.
I limiti dell'applicazione
L'autore del progetto sottolinea che il prototipo è stato sviluppato in poche ore e presenta ancora alcune limitazioni.
Il parametro relativo al 30% di copertura arborea non è ancora calcolato automaticamente e la valutazione dipende dalla qualità dei dati presenti in OpenStreetMap.
Per questo motivo i risultati possono variare da città a città, in funzione del livello di aggiornamento della mappatura collaborativa.
L'integrazione con dati ufficiali sulla copertura arborea, rilievi LiDAR, ortofoto ad alta risoluzione o dati satellitari potrebbe rendere l'applicazione uno strumento ancora più accurato e utile per la pianificazione urbana.
Un esempio concreto di GeoAI al servizio delle città
Il 3-30-300 Tree Analyzer dimostra come la combinazione tra dati aperti, GIS web e analisi spaziale possa trasformare un semplice principio di progettazione urbana in uno strumento operativo.
È un esempio concreto di come la geomatica possa contribuire a costruire città più sostenibili, resilienti e vivibili, mettendo a disposizione di cittadini e amministrazioni strumenti semplici ma scientificamente fondati per valutare la qualità del verde urbano.
https://mapsmania.github.io/threethirty/
