Data pubblicazione: 15 OTTOBRE 2015
Tipologia
Indicatore
Popolazione effettiva
AGGIORNAMENTO: 31/12/2013
DEFINIZIONE:l'indicatore mette in evidenza gruppi di andamenti simili di popolazione effettiva normalizzata, intesa come rapporto tra ammontare della popolazione effettiva e popolazione domiciliata in una determinata provincia.
UNITA’ DI MISURA:adimensionale
DEFINIZIONE DPSIR:DETERMINANTE
FONTE:ARPA Lombardia
SCOPO INDICATORE
E SUA RILEVANZA:
evidenziare le dinamiche di fluttuazione della popolazione.
ANALISI DEL DATO:la mappa mette in evidenza, come nel biennio precedente, 4 dinamiche principali di fluttuazione della popolazione su scala provinciale. Rispetto ai dati 2011-2012 però i gruppi di provincie simili hanno subito una variazione. Tale modifica è probabilmente ascrivibile almeno in parte ad una correzione apportata agli algoritmi utilizzati per la stima della popolazione effettiva. Analizzando i grafici è possibile osservare come il Gruppo 1 ed il Gruppo 2 presentino, come in precedenza, andamenti simili con maggiori flussi in ingresso per le provincie del Gruppo 1 e maggiori deflussi per le provincie del Gruppo 2. Entrambi i Gruppi presentano deflusso di popolazione nei mesi di febbraio e di agosto e flussi di popolazione in ingresso durante gli altri mesi dell'anno; questa caratteristica è ascrivibile a provincie soggette a prevalente flusso pendolare per lavoro o per studio. La differenza dei Gruppi tra il biennio 2011-2012 ed il biennio 2012-2013 è relativa alle tre provincie lacuali LC, CO e VA che sono passate dal Gruppo 2 al Gruppo 1. Il passaggio da un gruppo all'altro non è legato ad una modifica sostanziale del trend, che come detto, risulta simile nei due gruppi, ma ad un miglioramento del metodo di calcolo dei flussi di popolazione che nel biennio 2012-2013 risultano maggiori in ingresso (+9% CO, +11% LC, +7% VA). Il Gruppo 3 resta invariato rispetto al biennio precedente e comprende la sola provincia di Sondrio. Le dinamiche caratterizzanti la popolazione di questo gruppo evidenziano flussi di popolazione inferiori alla popolazione domiciliata nei mesi di febbraio e novembre ed un picco di molto superiore alla media di popolazione provinciale nel mese di agosto, caratteristica questa di provincia a forte valenza turistica, in particolare nei mesi estivi; sono comunque osservabili anche dei picchi, sebbene di poco superiori ai valori di popolazione domiciliata, nei mesi di dicembre gennaio aprile ed ottobre, in corrispondenza del turismo invernale. Il Gruppo 4 mostra un trend di popolazione effettiva sempre superiore alla popolazione domiciliata, con flussi in entrata durante tutto l'anno. Un tale trend è caratteristico di provincie a forte impatto attrattore pendolare e turistico. In questo caso, rispetto al biennio precedente, alle provincie di Brescia e Mantova si è aggiunta la provincia di Pavia che è passata dal Gruppo 2 al Gruppo 4.In questo caso vi è stato sia una modifica dei flussi di popolazione all'interno della provincia (+20% medio) sia una modifica del trend temporale, ascrivibili in parte all'affinamento del metodo di calcolo.

Gruppi di province simili – dato normalizzato 2012 - 2013
Fonte : ARPA Lombardia
Copertura : Regione
Andamenti di popolazione effettiva - dettaglio provinciale – dato normalizzato 2012- 2013
Fonte : ARPA Lombardia
Copertura : Regione

Un modello territoriale dinamico per la stima della popolazione effettiva basato sull'utilizzo dei dati di produzione di rifiuti solidi urbani


Il tema relativo alla popolazione è un argomento di forte attualità in campo ambientale, in quanto la sua conoscenza a diverse scale di dettaglio sia spaziale che temporale, permette di stimare la variabilità di alcuni parametri ambientali ad essa legati.
ARPA Lombardia in tale ambito ha sviluppato un modello territoriale innovativo di tipo matematico - statistico, in grado di mostrare l’evoluzione temporale su scala mensile e con cadenza annuale, dei flussi di popolazione effettiva (stazionaria + fluttuante).
In Figura 1 viene riportato lo schema di calcolo della popolazione effettiva.

RSA2013_POPOLAZIONE_BOX1_FIGURA1
Schema di calcolo della popolazione effettiva

Nel modello sviluppato, per valutare la componente stazionaria della popolazione, si è fatto riferimento alla popolazione domiciliata estratta dal Registro della Sanità di Regione Lombardia; la componente dinamica, che non è direttamente misurabile, è stata invece stimata utilizzando come indicatore statistico del suo comportamento (variabile proxy) la produzione di rifiuti solidi urbani (RSU) estratto dal data-base Orso (Osservatorio Rifiuti SOvra regionale). Questo dato risulta infatti fortemente correlato con le presenze di popolazione in una determinata area, come confermato dall’ottima correlazione tra domiciliati ed RSU, espressa dal valore del coefficiente di Pearson R prossimo all’unità (Figura 2).

RSA2013_POPOLAZIONE_BOX1_FIGURA2
Scatter plot e linea di tendenza - rifiuti solidi urbani e domiciliati – dati 2011 – coefficiente R = 0.96

Il risultato finale è una stima, per ogni comune lombardo, della popolazione effettiva per ogni mese dell’anno; al dato viene associato un errore ottenuto attraverso lo studio della propagazione dell’incertezza delle variabili utilizzate per il calcolo.
Poiché il popolamento del db Orso su scala mensile non sempre risulta completo per tutti i comuni, è stato messo a punto un metodo statistico in grado di integrare i dati mancanti.
La tecnica di ricostruzione dei dati mancanti consiste essenzialmente nel raggruppare attraverso tecniche di analisi clusters i comuni aventi caratteristiche simili di attrattività. Sono pertanto stati selezionati degli indicatori territoriali in grado di caratterizzare ciascun comune sia in termini di attrattore turistico (prendendo a riferimento per ogni comune il dato mensile delle presenze alberghiere) sia in termini di attrattore per lavoro e studio o residenziale (prendendo a riferimento la destinazione d’uso della superficie comunale).
Quindi, individuando all’interno di ogni cluster quei comuni dei quali si dispone del dato mensile di rifiuti, viene ricavato l’andamento medio mensile che viene attribuito ai comuni del medesimo cluster sprovvisti del dato sui rifiuti.
Il metodo qui presentato consente pertanto di descrivere le fluttuazioni nella presenza di popolazione all’interno della Regione, evidenziando, nel corso dell’anno, rilevanti flussi in ingresso/uscita dai comuni.
Punti di forza del metodo sviluppato sono la disponibilità dell’informazione con frequenza annuale di aggiornamento e la sua georeferenziazione, che permette di caratterizzare e confrontare aree differenti del territorio.
Inoltre, rispetto ad altri metodi correntemente utilizzati per la stima dei flussi di popolazione stagionali (basati sostanzialmente sulla contabilità dei flussi turistici ricavati dalle presenze nelle strutture ricettive) il metodo qui descritto presenta il vantaggio di essere in grado di stimare, oltre ai flussi in ingresso, anche i flussi in uscita da aree non turisticamente ricettive.

Affinamento del modello di calcolo per la stima della popolazione effettiva

A partire dal biennio 2012-2013, è stato affinato il metodo di calcolo sviluppato per la stima della popolazione effettiva apportando una correzione agli algoritmi utilizzati.
In Figura 1 viene riportato il nuovo schema di calcolo della popolazione effettiva con evidenziati in rosso i nuovi passaggi.
RSA2013_POPOLAZIONE_BOX2_FIGURA1
Nuovo schema di calcolo della popolazione effettiva

Nel modello proposto la componente dinamica della popolazione viene stimata utilizzando come indicatore statistico (variabile proxy) della modulazione temporale, il dato relativo ai rifiuti solidi urbani mensili non differenziati (il così detto “sacco nero”). Osservando però il dataset è emerso che nel 2013 circa il 68% dei comuni lombardi ha aderito alla raccolta differenziata dell’organico. Tale frazione di rifiuto viene quindi sottratta al quantitativo non differenziato portando di fatto a sottostimare il quantitativo di popolazione fluttuante in quei comini con la raccolta dell’organico rispetto a quelli che non ne fanno uso.
Per compensare questa mancanza è stata aggiunta al calcolo anche la frazione di rifiuto organico.
Poiché anche per la frazione di rifiuto organico, il popolamento del db Orso su scala mensile non sempre risulta completo per tutti i comuni, è stato applicato anche qui il metodo statistico in grado di integrare i dati mancanti già usato per i rifiuti indifferenziati.


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