Mappatura avanzata delle ombre digitali: analisi precisa della vulnerabilità strutturale degli edifici storici in Italia

Le ombre digitali non sono semplici fenomeni visivi, ma strumenti quantitativi essenziali per la preservazione del patrimonio architettonico italiano. Grazie a una metodologia integrata che fonde geomatica, fisica della radiazione solare e modellazione 3D semantica, è possibile mappare con precisione millimetrica la variazione temporale delle ombre su edifici storici, rivelando dinamiche di microclima e meccanismi di degrado spesso invisibili agli occhi. La metodologia Tier 2, come delineata nel contesto del Tier 2, va oltre la semplice visualizzazione: trasforma dati geospaziali in indicatori azionabili per la conservazione preventiva.

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1. Fondamenti della mappatura delle ombre digitali
La mappatura delle ombre digitali si basa su un modello computazionale che simula le proiezioni spaziali e temporali delle ombre proiettate da elementi architettonici, vegetali e artificiali su superfici storiche. Questo processo integra dati geospaziali (immagini Sentinel-2, LiDAR, DTM), registri storici e parametri solari, utilizzando tecniche di ray tracing e transfer radiativo per riprodurre l’interazione tra luce solare e geometrie complesse.
Per gli edifici storici, dove l’ombreggiatura modula microclima, umidità superficiale e cicli di espansione/contrazione dei materiali, questa analisi consente di quantificare il degrado con precisione centimetrica, identificando zone critiche esposte a ombreggiature persistenti. La precisione sub-pixel della georeferenziazione garantisce che ogni ombra proiettata sia mappata su coordinate reali, essenziale per correlare modelli virtuali con misurazioni in situ.

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2. Integrazione dei dati di base: il pilastro del Tier 1
La robustezza del modello dipende dalla qualità e dall’allineamento dei dati di ingresso.
– **Immagini satellitari e LiDAR**: Copernicus Sentinel-2 fornisce risoluzione spaziale fino a 10 m, ideale per il contesto urbano italiano; dati LiDAR ad alta densità (≥10 punti/m²) permettono la ricostruzione 3D accurata di facciate, merlature e cortili, fondamentale per catturare dettagli architettonici che influenzano l’ombreggiatura.
– **Georeferenziazione**: Ogni dataset deve essere allineato con precisione sub-pixel, usando punti di controllo (GCP) derivati da rilievi storici o monumentali, assicurando che le ombre siano proiettate su coordinate veritiere rispetto a coordinate geografiche reali, soprattutto per analisi stagionali.
– **Standardizzazione**: Conversione in formati interoperabili come CityGML e IFC garantisce compatibilità tra software architettonici (Archicad, Revit), piattaforme GIS (QGIS, ArcGIS Pro) e motori di rendering (Enscape, Twinmotion), facilitando l’integrazione dei dati.

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3. Metodologia Tier 2: dalla pianificazione alla simulazione avanzata
La metodologia Tier 2 si articola in quattro fasi operative, ciascuna con processi specifici e dettagli tecnici azionabili.

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Fase 1: Definizione del campo di analisi e raccolta dati temporali
Selezionare le date critiche – solstizi, equinozi, periodi di massima ombreggiatura estiva/invernale – per un’analisi stagionale.
– **Dati ombreggiatrici**: Utilizzare software come PVGIS o Solargis, integrati con dati meteorologici locali (irradianza oraria, nuvolosità, aerosol), per ricostruire il percorso solare con accuratezza.
– **Calendario temporale**: Simulazioni orarie per un anno completo, con focus su 10 giorni consecutivi attorno ai solstizi, per catturare estremi di ombreggiatura.
– **Documentazione**: Registrare le condizioni atmosferiche di ogni giorno per correlare eventi climatici con variazioni ombreggiali.

Fase 2: Modellazione 3D semantica e motori di ray tracing
Creare un modello 3D semantico del sito, includendo dettagli architettonici critici (merlature, cornici, portali, aperture) con software come CityEngine o ArchiCAD, che supportano la semantica geometrica necessaria per la simulazione.
– **Motori di ray tracing**: Enscape, Twinmotion o TracePro simulano il percorso delle raggi solari su superfici inclinate e complesse, calcolando ombreggiature con precisione millimetrica. È fondamentale configurare correttamente l’orientamento iniziale del modello (latitudine, orientamento, inclinazione) in base al sito specifico: ad esempio, Roma (41.9°N, orientamento sud-est) richiede un’orientazione precisa per replicare il percorso solare stagionale.
– **Condizioni atmosferiche**: Inserire dati di irradianza e aerosol reali per riprodurre condizioni atmosferiche autentiche, evitando scenari ideali che distorcono i risultati.

Fase 3: Analisi quantitativa e correlazione con il degrado
Calcolare il coefficiente di ombreggiatura media annuale (COMA) per ogni superficie critica, definita come quella esposta a ombre persistenti (>6 ore giornaliere).
– **Identificazione zone critiche**: Facciate interne, cortili, portici e zone con elevata assorbenza di luce ombreggiata mostrano correlazioni dirette con accumulo di sali, fessurazioni e spaccature, soprattutto in materiali pietrosi o intonaci porosi.
– **Correlazione con dati in situ**: Utilizzare pyranometri portatili per misurare l’esposizione reale all’irradianza in zone identificate, validando i modelli virtuali e raffinando le previsioni.
– **Classificazione rischio**: Assegnare livelli di rischio ombra-indotto (basso, medio, alto) basati su COMA, intensità ombra mensile e durata stagionale, con raccomandazioni tecniche specifiche (es. ombreggiamento attivo, pulizia periodica).

Fase 4: Visualizzazione avanzata e integrazione GIS
Generare mappe ombre digitali dinamiche con heatmap mensili, sovrapponendo dati di vulnerabilità strutturale (crepe, distacchi) per identificare correlazioni spaziali.
– **Strumenti**: QGIS con plugin di overlay 3D e Enscape Twinmotion per visualizzazioni interattive in tempo reale.
– **Analisi predittiva**: Utilizzare algoritmi di machine learning per rilevare pattern anomali di ombreggiatura legati a microvariazioni climatiche o degrado strutturale, anticipando interventi preventivi.

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4. Implementazione passo dopo passo: workflow operativo completo
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Fase 1: Preparazione del dataset architettonico
– **Digitalizzazione**: Utilizzare scanner laser 3D o fotogrammetria con droni per acquisire planimetrie e modelli 3D con dettaglio fino a 2 cm.
– **Pulizia e correzione**: Rimuovere artefatti (punti fuori posizione, modelli frammentati) con software come CloudCompare o RealityCapture, garantendo coerenza geometrica.
– **Semantizzazione**: Assegnare tag e attributi ai corpi architettonici (es. “merlatura”, “portale”, “cortile”) per facilitare l’analisi ombreggiante.

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Configurazione ambiente simulazione
– **Parametri solari**: Latitudine, orientamento, inclinazione del sito (es. Firenze 43.7°N, orientamento sud-ovest) impostati con precisione per replicare il percorso solare reale.
– **Condizioni atmosferiche**: Caricare dati storici di irradianza da PVGIS per il mese di analisi, simulando scenari nuvolosi, sereni e con aerosol variabili.
– **Esecuzione simulazioni orarie**: Eseguire processi su 365 giorni, concentrandosi sui 10 giorni attorno ai solstizi per catturare massimi e minimi ombreggiature.
– **Validazione in situ**: Effettuare misurazioni con pyranometri portatili su superfici critiche, confrontando i valori simulati con quelli misurati per ottimizzare i modelli.

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Generazione report visivi e classificazione rischi
– **Heatmap ombre digitali**: Creare grafici mensili con colori progressivi (dal blu per