Microclima urbano avanzato: Modellazione e mitigazione precisa dell’isola di calore nei centri storici italiani

Fase 1: Raccolta multitemporale e multispettrale
Il primo passo richiede l’acquisizione di dati ad alta risoluzione spaziale e temporale. Utilizzare stazioni microclimatiche fisse (es. iSensible, Kestrel) e sensori IoT distribuiti su griglie 10×10 m per catturare variazioni termiche su superfici, facciate e spazi aperti. Integrare serie storiche satellitari Sentinel-3 LST (temperatura superficiale) e radiazione solare (MODIS), con dati orari di vento (anemometri a ultrasuoni) e umidità relativa. La risoluzione spaziale non deve superare 50×50 m per evitare errori di aggregazione termici; la frequenza campionaria minima è oraria, con registrazioni di picco in ore di massima irradiazione (10:00–15:00).

Fase 2: Modellazione 3D della morfologia urbana
Il modello 3D è il fulcro del calcolo microclimatico; nel Tier 2 è stato calibrato con dati GIS e LiDAR urbani, ora esteso con analisi stagionale. Ogni edificio viene modellato con altezze, orientamenti e geometrie dettagliate (inclusi cornicioni, logge, balconi), con ombreggiature ricostruite stagionalmente (azimut 110°–130° in estate). L’orientamento azimutale determina il fattore di ombreggiatura orario: ad esempio, facciate sud-est ricevono radiazione solare diretta per 4–5 ore al giorno, generando picchi termici locali. L’integrazione con ENVI-met permette simulazioni dinamiche a griglia fine (1×1 m) per catturare gradienti microclimatici fino a 2 m di altezza.

Fase 3: Simulazione termo-igrometrica dinamica
Applicare equazioni di bilancio energetico avanzate:
\begin{align*}
Q_{net} &= Q_{solar} + Q_{conduzione} + Q_{convezione} + Q_{antropico} + Q_{rad} + Q_{evap} \\
Q_{rad} &= \alpha \cdot (1 – \rho) \cdot I_{solar} \cdot A_{superf} \quad \text{(irradiazione netta)} \\
Q_{conduzione} &= \lambda \cdot \Delta T / d \cdot A \quad \text{(trasferimento attraverso muri)} \\
Q_{convezione} &= h_c \cdot (T_{superf} – T_{aria}) \cdot A \quad \text{(scambio con aria)} \\
Q_{antropico} &= \sum Q_{pers} \cdot t_{pers} \quad \text{(calore antropico orario)} \\
Q_{evap} &= \rho_w \cdot \lambda_w \cdot E_{evap} \quad \text{(evaporazione da superfici umide o vegetazione)}
\end{align*}
Dove \alpha = assorbimento medio, \rho = emissività, \lambda = calore latente, h_c = coefficiente convettivo, e λ_w = calore latente dell’acqua (2260 kJ/kg). Le condizioni al contorno includono la capacità termica specifica dei materiali storici (pietra: 0,84 kJ/kg·K; tufo: 0,86 kJ/kg·K; intonaci tradizionali: 1,20 kJ/kg·K), con parametri calibrati su misurazioni in situ.

3. Identificazione di micro-zone termiche critiche
Il Tier 2 ha proposto il clustering termico come metodo A per identificare “hot spot” persistenti (>32°C estivi). Implementare un algoritmo k-means spaziale su dati orari di temperatura superficiale (da sensori e Sentinel-3) filtrati per periodo (giugno-luglio-agosto), con raggruppamento in micro-zone 10×10 m. Le aree con temperatura media >31°C per oltre 6 ore consecutive sono classificate come critiche. In parallelo, effettuare termografia a infrarossi con droni (DJI Matrice 300 RTK) a 2 m di altezza, integrando dati georeferenziati tramite RTK per mappare gradienti termici su facciate e piazze, con precisione sub-metrica (±0,5°C).

“La progettazione termica nei centri storici non è solo tecnica: richiede sensibilità architettonica, rispetto del patrimonio e partecipazione attiva della comunità. Solo un approccio integrato e iterativo garantisce risultati duraturi.” – Esperto Climatologo Urbano, Università di Firenze