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MAP - Magazine Alumni Politecnico di Milano #8 - AUTUNNO 2020 - EDIZIONE SPECIALE COVID-19

Il Magazine dei Designer, Architetti, Ingegneri del Politecnico di Milano - Numero 8 - Autunno 2020 - Edizione Speciale Covid-19

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3 RICERCA<br />

#Data<br />

# GeographyOfContagion<br />

LA DOMANDA CHE CI FACCIAMO<br />

TUTTI, IN TUTTO IL MONDO:<br />

DOVE AVVIENE IL CONTAGIO?<br />

Dove avviene maggiormente il contagio e come si muove? Quali<br />

sono i fattori ambientali, territoriali e sociali che ne determinano<br />

la maggiore <strong>di</strong>ffusione? E quali le restrizioni che hanno avuto la<br />

maggiore efficacia nel suo contenimento? Queste le domande alla<br />

base dello stu<strong>di</strong>o incentrato sulla geografia del contagio. Ce ne parla<br />

la responsabile della ricerca, la prof. Arianna Azzellino<br />

ARIANNA AZZELLINO<br />

Dipartimento <strong>di</strong> Ingegneria<br />

Civile e Ambientale<br />

Alumna Ingegneria Sanitaria<br />

Ambientale<br />

Lo stu<strong>di</strong>o è finalizzato a ricostruire<br />

la geografia del contagio sulla base<br />

<strong>di</strong> analisi <strong>di</strong> correlazione tra i numeri<br />

ufficiali dei contagi e le statistiche<br />

territoriali <strong>di</strong> densità <strong>di</strong> popolazione,<br />

mobilità, inquinamento atmosferico,<br />

temperatura e umi<strong>di</strong>tà. Perché Lo<strong>di</strong><br />

e a seguire Bergamo sono risultate<br />

le province più colpite in Lombar<strong>di</strong>a<br />

a seguito della cosiddetta prima<br />

ondata? E perché il quadro si presenta<br />

<strong>di</strong>fferente in questa seconda ondata?<br />

Il punto chiave <strong>di</strong> questo stu<strong>di</strong>o, che<br />

lo <strong>di</strong>stingue da stu<strong>di</strong> similari che<br />

affrontano la tematica dal punto <strong>di</strong><br />

vista modellistico, è l’approccio <strong>di</strong><br />

tipo “bottom-up” che ricostruisce le<br />

<strong>di</strong>namiche <strong>di</strong> <strong>di</strong>ffusione a partire dai<br />

dati rilevati sul territorio, consentendo<br />

così <strong>di</strong> tener conto <strong>di</strong> più fattori rispetto<br />

a quelli me<strong>di</strong>amente considerati dai<br />

modelli epidemiologici. Una prima<br />

domanda a cui si è cercato <strong>di</strong> fornire<br />

risposta è stata quella <strong>di</strong> valutare se<br />

la maggiore o minore <strong>di</strong>ffusione del<br />

contagio fosse associabile a particolari<br />

caratteristiche demografiche delle<br />

province interessate dal maggior<br />

numero <strong>di</strong> contagi. Ai fini <strong>di</strong> questa<br />

analisi sono stati considerati gli<br />

in<strong>di</strong>catori utilizzati dall’ISTAT per il<br />

bilancio demografico annuale che, per<br />

poter essere analizzati in relazione ai<br />

contagi, sono stati sottoposti a tecniche<br />

<strong>di</strong> riduzione della <strong>di</strong>mensionalità<br />

(analisi fattoriale), e poi sottoposti ad<br />

analisi <strong>di</strong> regressione.<br />

L’analisi ha mostrato come i contagi<br />

durante la prima ondata siano stati<br />

più elevati nelle province dalla<br />

popolazione più giovane e con i<br />

maggiori sal<strong>di</strong> migratori dall’estero e<br />

dall’interno. In pratica, un contesto<br />

territoriale <strong>di</strong> elevata <strong>di</strong>namicità in<br />

termini <strong>di</strong> trasferimenti <strong>di</strong> in<strong>di</strong>vidui<br />

sia interni sia provenienti dall’estero,<br />

province che probabilmente sono<br />

anche poli <strong>di</strong> pendolari. L’analisi<br />

degli spostamenti <strong>di</strong> in<strong>di</strong>vidui è stata<br />

effettuata sulla base della matrice<br />

origine-destinazione <strong>di</strong>sponibile sul<br />

portale degli OPEN DATA della Regione<br />

Lombar<strong>di</strong>a. Gli spostamenti in questo<br />

dataset, attualizzati al <strong>2020</strong>, sono<br />

classificati per motivi <strong>di</strong> lavoro, stu<strong>di</strong>o,<br />

occasionali, affari e rientro a casa.<br />

Le province <strong>di</strong> <strong>Milano</strong>, Bergamo e<br />

Brescia sono state quelle caratterizzate<br />

dal maggior numero assoluto <strong>di</strong><br />

spostamenti. La provincia <strong>di</strong> Lo<strong>di</strong>,<br />

pur non essendo tra le più rilevanti<br />

in termini <strong>di</strong> spostamenti assoluti, è<br />

invece caratterizzata da una percentuale<br />

rilevante <strong>di</strong> spostamenti extra-provincia<br />

e orbitante principalmente su <strong>Milano</strong>,<br />

Cremona e Pavia. Allo stesso modo la<br />

Provincia <strong>di</strong> <strong>Milano</strong> è un nodo cruciale<br />

della mobilità in Lombar<strong>di</strong>a (34% degli<br />

spostamenti totali). Gli spostamenti<br />

delle merci sono un fattore altrettanto<br />

significativo. Se in termini assoluti i<br />

maggiori movimenti <strong>di</strong> merci sono stati<br />

quelli relativi alle province <strong>di</strong> <strong>Milano</strong>,<br />

Brescia e Bergamo, è interessante<br />

rilevare che Bergamo, Lo<strong>di</strong> e Cremona,<br />

le province più colpite dalla <strong>COVID</strong>-<strong>19</strong><br />

durante la prima ondata, ricevevano<br />

merci da un gran numero <strong>di</strong> altre<br />

province lombarde. La <strong>di</strong>ffusione del<br />

contagio durante la prima ondata in<br />

Lombar<strong>di</strong>a sembra associata a una<br />

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