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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