BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//pretalx//talks.staging.osgeo.org//foss4g-it-2024//speaker//MFFZNA
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:CET
BEGIN:STANDARD
DTSTART:20001029T040000
RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10
TZNAME:CET
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
DTSTART:20000326T030000
RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3
TZNAME:CEST
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
END:DAYLIGHT
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:pretalx-foss4g-it-2024-X3U3CD@talks.staging.osgeo.org
DTSTART;TZID=CET:20241212T160000
DTEND;TZID=CET:20241212T161500
DESCRIPTION:L’inasprimento degli effetti negativi associati al cambiament
 o climatico ha recentemente stimolato l’applicazione di strategie e stru
 menti anche normativi per poterlo fronteggiare. Ciò è di particolare ril
 evanza in contesto urbano\, dove attualmente risiede circa il 55% della po
 polazione mondiale e dove si concentrano notevoli preoccupazioni circa gli
  impatti di fenomeni come inquinamento\, isole di calore\, consumo e imper
 meabilizzazione dei suoli. Si rende necessario\, dunque\, attuare delle po
 litiche volte a rendere le città più sostenibili e resilienti di fronte 
 alle sfide del futuro\, nonché il più autonome possibile per quanto rigu
 arda la produzione e il consumo di cibo\, in un contesto di giustizia ambi
 entale e sociale. In questo ambito si sviluppa il presente lavoro\, che mi
 ra\, con l’ausilio di strumenti di partecipazione pubblica e di analisi 
 multi-criteriali in ambiente GIS opensource\, a identificare aree verdi de
 l Comune di Padova potenzialmente idonee ad ospitare pratiche sostenibili 
 di agricoltura urbana\, quali le foreste commestibili (le cosiddette Urban
  Food Forests). \nLe Urban Food Forests rappresentano una particolare prat
 ica di agro-forestazione urbana che prevede la combinazione di specie comm
 estibili e non\, prevalentemente arboree\, arbustive ed erbacee\, andando 
 a costituire un vero e proprio ecosistema forestale complesso. Numerosi so
 no i benefici ad essa associati\, tra cui la mitigazione gli effetti negat
 ivi associati alle isole di calore e agli eventi metereologici estremi\, c
 reazione di potenziali habitat per specie animali e vegetali\, miglioramen
 to della vivibilità del contesto urbano\, offrono una potenziale opportun
 ità di riscatto sociale e una fonte di cibo a livello locale.\nIn questo 
 studio è stato utilizzato un approccio quali-quantitativo (mixed methods 
 reasearch). Questo ha previsto dapprima la conduzione di interviste semi-s
 trutturate a informatori chiave\, utili a definire dei criteri decisionali
 \, a cui sono stati attribuiti dei pesi\; in seguito\, con l’analisi mul
 ti-criteriale spaziale sono state identificate le aree verdi potenzialment
 e idonee ad ospitare Urban Food Forests. Infine\, per le aree a maggiore i
 doneità è stata valutata l’area effettivamente fruibile\, ovvero quell
 a libera da elementi antropici o vegetazionali.										         Questo c
 ontributo vuole focalizzarsi sulla metodologia utilizzata\, in particolare
  l’utilizzo di open source data per la costruzione della tabella decisio
 nale\, fondamentale per l’implementazione dell’analisi multi-criterial
 e e di QGIS.\nLa prima fase dell’analisi ha previsto l’identificazione
  di un set di criteri decisionali\, raggruppati in due categorie: distanza
  da elementi di interesse urbano\, come le piste ciclabili e socioeconomic
 i\, ad esempio\, il numero di famiglie per unità urbana. Questi sono stat
 i elaborati in QGIS a partire da dati open source spazializzati liberament
 e accessibili e ricavati da OSM\, banche dati ministeriali\, regionali e c
 omunali\, in maniera tale da ottenere un indicatore\, inteso come un valor
 e numero che permette di rendere confrontabili i criteri tra loro. Una vol
 ta stabiliti i pesi per ciascuno di essi\, attraverso la costruzione di un
  processo partecipato che ha coinvolto alcuni informatori chiave\, e riorg
 anizzati per ottenere una tabella decisionale\, si è passati all’implem
 entazione dell’analisi multi-criteriale\, utilizzando il metodo TOPSIS d
 isponibile nel plugin vectorMCDA. Questa operazione ha generato uno scenar
 io di idoneità\, associando uno specifico indice d’idoneità a ciascuna
  delle alternative\, ossia le aree verdi.  In seguito\, sono state selezio
 nate le dieci aree ad indice superiore e sottoposte ad un’ulteriore anal
 isi per estrarre l’ipotetica superficie disponibile\, andando ad esclude
 re quella occupata da elementi artificiali e naturali sopraelevati. A tal 
 scopo\, ci si è avvalsi di due modelli di elevazione prodotti da rilievo 
 LIDAR per il comune di Padova nel 2023\, il Digital Surface Model (DSM) e 
 il Digital Terrain Model (DTM). Questa operazione ha permesso di aggiunger
 e un ulteriore livello di approfondimento nella valutazione dei siti poten
 zialmente idonei ad ospitare pratiche di food forests. \nQuesto risultato 
 ha permesso di testare la bontà degli open source data nell’ambito dell
 e analisi spaziali e le metodologie multi-criteriali partecipate per la de
 finizione di aree idonee che possono essere un valido strumento a supporto
  dei processi decisionali\, favorendo il coinvolgimento della cittadinanza
  e degli stakeholders.
DTSTAMP:20260512T203004Z
LOCATION:Aula Nievo
SUMMARY:L’analisi GIS multi-criteriale opensource partecipata per la defi
 nizione di buone pratiche agroecologiche: il caso delle Urban Food Forests
  a Padova - Daniele Codato\, Denis Grego
URL:https://talks.staging.osgeo.org/foss4g-it-2024/talk/X3U3CD/
END:VEVENT
END:VCALENDAR