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UE COAST MED:
LINEE GUIDA E
METODI
Visualizzazione e analisi di dati geografici delle regioni dei paesi
appartenenti all’Unione Europea che si affacciano sul bacino del Mare
Mediterraneo.
UE COAST MED: LINEE GUIDA E METODI1
INDICE
1. Introduzione
2. Fonti e metodi
2.1. Analisi delle fonti statistiche, aree tematiche e indicatori
2.2. Scelta del livello geografico e definizione delle aree costiere
2.3. Le metainformazioni
3. Processo per la classificazione dei dati
3.1 Criteri generali
3.2 Metodi di divisione
4. Funzionalità tecniche
4.1. GIstat: Il sistema Informativo Geografico per le Statistiche
4.2. La web application
4.3. Funzionalità del prodotto
4.4. Procedure di automazione
4.5. Il geodatabase
4.6. La piattaforma di esercizio
5. Considerazioni di sintesi e sviluppi futuri
6. Riferimenti bibliografici e sitografici
Allegato A – Guida alla navigazione
Allegato B – Poster XII Conferenza Nazionale di Statistica: “Un’applicazione GIS per le coste dei Paesi UE”
1
Il progetto si inquadra nell’ambito della cooperazione avviata tra l’Ufficio territoriale per la Sicilia (RMH-DIRM) e il
Servizio Ambiente e territorio, registro delle unità geografiche e statistiche (ATA-DCAT); il gruppo di lavoro è coordinato da A.P.M.
Mirto e P.G. Ticca e ne fanno parte R. Abbate, M. Arcasenza, A. Gigantino F. Roberto, S. Scialanca. Sebbene il lavoro sia frutto della
collaborazione congiunta tra gli autori si possono attribuire le singole parti come segue: A. P. M. Mirto (autore parr. 1, 2 e 6) e P. G.
Ticca (autore parr. 1, 4.1 e 6), R. Abbate (par. 3), S. Scialanca (par. 4.2), A. Gigantino (parr. 4.3, 4.4), M. Arcasenza (par. 4.5 e
Allegato A) e F. Roberto (par. 4.6). Si ringraziano, inoltre, F. Abate e F. Crescenzi per gli utili suggerimenti ricevuti in corso d’opera.
Istituto Nazionale di Statistica |1
1. Introduzione
Il progetto nasce dalla collaborazione interstrutturale tra il Dipartimento per la raccolta dati e lo sviluppo di
metodi e tecnologie per la produzione e diffusione di informazione statistica (DIRM) e la Direzione centrale
per le statistiche ambientali e territoriali (DCAT), e in particolare tra l’Ufficio Territoriale per la Sicilia
(DIRM/RMH) e il Servizio Ambiente, territorio e registro delle unità geografiche e territoriali dell’Istat
(DCAT/ATA) al fine di realizzare modelli di sviluppo delle informazioni geografiche attraverso l’utilizzo di
innovativi sistemi di visualizzazione e analisi geospaziale. Va tuttavia precisato che gran parte dello sviluppo
GIS è in carico a risorse appartenenti alla DCIT, tra le quali anche quelle transitate dalla DCAT alla DCIT in
seguito alle recenti procedure di mobilità attuate in Istituto.
Esso porta avanti l’idea di riutilizzare i modelli applicativi rispetto ad altri contesti geostatistici e si orienta,
in particolare, alla visualizzazione e analisi di dati geografici che si riferiscono alle regioni dei paesi
appartenenti all’Unione Europea che si affacciano sul bacino del Mare Mediterraneo. Rispondendo anche
alle raccomandazioni con le quali l'UE invita ad investire maggiormente nell'integrazione tra informazione
statistica e geospaziale, l'Istat continua la produzione e diffusione di informazione geografica e statistica
georiferita in cui l'Istituto è attivo con profitto da diversi decenni; con UE Coast Med si amplia l'offerta di
servizi geospaziali disponibili online all'indirizzo http://gisportal.istat.it e di cui si dirà nei paragrafi
seguenti.
Le preliminari funzionalità dell’applicazione sono state presentate alla XII Conferenza nazionale di statistica
“Più forza ai dati: un valore per il paese” che si è svolta a Roma a Giugno 2016, attraverso il poster
scientifico dal titolo” Gistat-ConfrontaCoste. Un’applicazione GIS per le coste dei Paesi UE” (per ulteriori
dettagli cfr. Allegato B). Il poster mostra alcune delle modalità di analisi e confronto tra territori, periodi
temporali e indicatori statistici che sono disponibili in modo completo e interattivo nella web application UE
Coast Med.
In questa nota si descrive la web application UE Coast Med che rappresenta una versione prototipale di un
progetto più ampio che verrà sviluppato da Istat nell’ambito del Grant Eurostat “A reusable webGIS
application and a geospatial database schema for the EU countries comparison” nel corso del 2017-20182.
2. Fonti e metodi
2.1 Analisi fonti statistiche, aree tematiche e indicatori
L’applicazione, denominata UE Coast Med, è stata realizzata attraverso il ri-uso di esperienze, modelli dati e
template applicativi già patrimonio dell’Istituto con Gistat, il sistema informativo geografico per le
statistiche.
2
Cfr. Grant agreement Number 08143.2016.001-2016.414, European Commission – Eurostat, Directorate E – Sectoral and
regional statistics.
Istituto Nazionale di Statistica |2
I database di riferimento da cui sono stati estratti i principali dati e indicatori sono essenzialmente due:
Census Hub3, database di Eurostat per i dati sull’ultimo censimento della popolazione e DB Regio, database
tematico Eurostat con dati territoriali a livello almeno di NUTS2. Entrambi offrono una ampia selezione di
dati su diversi tematismi e per ciascun indicatore sono definiti un set di metadati (cfr. Figura 1 e Tavola 1).
Il processo di costruzione della web application ha visto un percorso che è iniziato con la definizione dei
domini (scelta delle aree territoriali, dei tematismi e degli indicatori, individuazione dei periodi temporali)
ed è terminato con la pubblicazione del prodotto UE Coast Med nel sito dell’Istat tra le applicazioni web
(cfr. Figura 2).
Figura 1 – Tematismi individuati da DB Regio
Tavola 1 – Caratteristiche delle metainformazioni presenti nei database Eurostat
Euro-SDMX Metadata Structure
(ESMS)
Standard internazionale utilizzato dagli stati membri per scambiare I dati e
informazioni con Eurostat ed è alla base dei database.
Classificazioni
Legislazione e metodologia
Classificazioni internazionali e nomenclature utilizzate
Atti normative e manuali metodologici di riferimento
CODED (Eurostat's Concepts and Definitions Database) e altri glossari riferiti
alle indagini statistiche
ISI (International Statistical Institute) glossary e altri thesauri on line
Metodologie utilizzate per produrre le statistiche UE e i Quality report
Concetti e definizioni
Glossari e Tesauri
Metodi nazionali
3
Census Hub: https://ec.europa.eu/CensusHub2/query.do?step=selectHyperCube&qhc=false.
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Con riferimento alle aree tematiche l’attenzione è stata rivolta al tema popolazione individuato neI
database Census Hub e ai dati riguardanti altri settori che invece sono stati estratti dal database di Eurostat
DB Regio4. In particolare, i tematismi sono stati definiti secondo una relazione di pertinenza tra argomento
e area costiera (così il nucleo centrale ha riguardato i temi Turismo, Trasporti e Ambiente a cui si sono
affiancati gli altri) e sono quelli indicati di seguito:
-
Turismo
Trasporti
Ambiente
Istruzione e lavoro
Inclusione sociale
Sviluppo economico
Popolazione.
Figura 2 – Step sulla progettazione della web application UE Coast Med
1.Definizione
dei domini
•Aree territoriali, tematismi e
riferimenti temporali
2. Selezione
delle fonti
•Selezione e Calcolo degli
indicatori
3.
Alimentazione
delle mappe
•Definizione della struttura
dell'applicazione e delle
funzionalità
4. Sviluppo
dell'applicativo
prototipale
5. Definizione
prodotto web
per Pianedit
Gli indicatori che sono stati selezionati sono invece indicati nella seguente tabella (cfr. Tavola 2) con
l’indicazione del riferimento temporale e territoriale disponibile e la significatività in termini di tipologia di
fonte Eurostat.
Inoltre, sono rappresentate attraverso la Fig. 3 e la Tav. 3 le relazioni esistenti tra gli indicatori scelti
nell’applicazione UE Coast Med e il riferimento alle politiche dell’Unione Europea rivolte alle regioni. Così le
4
Database Eurostat con dati a livello almeno di NUTS 2:
http://ec.europa.eu/eurostat/data/database?p_p_id=NavTreeportletprod_WAR_NavTreeportletprod_INSTANCE_nPqeVbPXRmWQ
&p_p_lifecycle=0&p_p_state=normal&p_p_mode=view&p_p_col_id=column-2&p_p_col_count=1.
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principali considerate sono le Politiche Marittime UE che influenzano notevolmente le aree costiere e sono
volte a massimizzare l’uso sostenibile dei mari e degli oceani, assicurare lo sviluppo e la crescita delle aree
costiere. Le regioni costiere dell’UE sono infatti sottoposte a una pressione costante poiché quasi la metà
della popolazione comunitaria vive a meno di 50 km dal mare e le risorse delle zone litoranee producono
gran parte della ricchezza economica dell’UE5. A tal proposito la Commissione Europea esorta gli stati
membri ad attuare strategie nazionali di gestione integrata delle aree costiere, agevolare lo sviluppo
sostenibile delle aree costiere del mediterraneo e promuovere il turismo costiero e marittimo come uno dei
principali settori per incentivare la crescita blu6.
Di interesse in tale contesto sono anche le politiche di Coesione che mirano al miglioramento delle
condizioni sociali, economiche e ambientali delle regioni. I principali temi che si approfondiscono attraverso
gli indicatori di coesione territoriale riguardano lo sfruttamento dei punti di forza di ogni territorio, la
gestione della concentrazione in alcune aree, il miglioramento dei collegamenti tra territori e lo sviluppo
della cooperazione7.
La fase di programmazione 2014-2020 è perfettamente allineata con la Strategia Europe 2020 che
promuove la crescita smart, sostenibile e inclusiva8 attraverso 5 obiettivi chiave: occupazione, ricerca e
sviluppo, cambiamento climatico e sostenibilità energetica, istruzione, lotta alla povertà ed esclusione
sociale.
Inoltre i Sustainable Development Goals, approvati a settembre del 2015 dall’Assemblea Generale delle
Nazioni Unite, rappresentano un quadro di riferimento armonizzato per arginare le diverse forme di
povertà, combattere le disuguaglianze e affrontare i cambiamenti climatici9 e hanno un riscontro tra le
politiche europee per lo Sviluppo Sostenibile. A tal proposito il nuovo quadro di riferimento europeo è stato
recentemente proposto dall’UE al fine di diffondere un set di indicatori armonizzati per monitorare la
Sustainable Development Strategy10.
5
6
7
8
9
10
Cfr. Comunicazione UE n.547/2000.
Cfr. Comunicazione UE n. 86/2014.
Cfr. Consiglio Unione Europea (2011).
http://ec.europa.eu/eurostat/web/cohesion-policy-indicators/cohesion-indicators.
http://ec.europa.eu/eurostat/web/sdi/overview.
Cfr. Comunicazione UE n 739/2016, Next steps for a sustainable European future: European action for sustainability.
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Figura 3 – Tipologia di aree tematiche di EU Coast Med in relazione alle EU Policies
COHESION POLICY
Ambiente, Trasporti,
Povertà, Mercato del
lavoro
EUROPE 2020
Forze di lavoro,
Istruzione, Povertà,
Conti economici
SUSTAINIBLE
DEVELOPMNET
Ambiente, Forze di
lavoro, Istruzione,
Povertà
MARITIME POLICIES
Demografia, Turismo,
Trasporti, Mercato del Lavoro
Fonte: elaborazioni dal sito Eurostat.
Tavola 2 – Indicatori per area tematica e principali metainformazioni
AREA
TEMATICA
INDICATORE
ANNI
AREA
DB EUROSTAT
Db Regio – Tourism
Turismo
Presenze turistiche per 1.000 ab.
Arrivi turistici per 1.000 abitanti
Numero strutture turistiche
2008-2012-2013-2014
2008-2012-2013-2014
2008-2012-2013-2014
NUTS 2
NUTS 2
NUTS 2
Trasporti
Passeggeri aerei trasportati – Partenze
Passeggeri aerei trasportati – Arrivi
Automobili per 1.000 abitanti
Passeggeri marittimi per 1.000 ab. – Partenze
Passeggeri marittimi per 1.000 ab. - Arrivi
2008-2012-2013-2014
2008-2012-2013-2014
2008-2012-2013-2014
2008-2011-2012-2013
2008-2011-2012-2013
NUTS 2
NUTS 2
NUTS 2
NUTS 2
NUTS 2
Erosione del suolo dovuta all’acqua
2000-2010
NUTS 3
Ambiente
Db Regio – Transport
DB Regio –
Environment and
Energy
Istruzione
lavoro
e NEET - % giovani che non lavorano o studiano
Tasso di occupazione 15-64 anni
Tasso di disoccupazione 15 anni e più
2012-2013-2014-2015
2008-2013-2014-2015
2008-2013-2014-2015
NUTS 2
NUTS 2
NUTS 2
DB Regio – Labour
Market and Education
Inclusione
sociale
Medici per 100.000 abitanti
Posti letto ospedalieri per 100.000 abitanti
Persone a rischio povertà o esclusione sociale
2008-2012-2013-2014
2008-2012-2013-2014
2008-2012-2013-2014
NUTS 2
NUTS 2
NUTS 2
DB Regio – Health care
resources, Income and
living condition
Sviluppo
economico
PIL a prezzi di mercato
Unità locali imprese
2008-2012-2013-2014
2008-2012-2013-2014
NUTS 2
NUTS 2
DB Regio – Economic
account, SBS
Popolazione
% Popolazione > 64 anni
% Popolazione < 15 anni
% Edifici dal 2001 in poi
% Stranieri su popolazione totale
2008-2013-2014-2015
2008-2013-2014-2015
2011
2011
NUTS 3
NUTS 3
NUTS 3
NUTS 3
Census Hub
Fonte: Eurostat – DB Regio e Census Hub.
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Tavola 3 – Indicatori per tipo di politica UE di riferimento
INDICATORE
MARITIME
POLICY
Presenze turistiche per 1.000 ab.
Arrivi turistici per 1.000 abitanti
Numero strutture turistiche
√
√
√
Passeggeri aerei trasportati – Partenze
Passeggeri aerei trasportati – Arrivi
Automobili per 1.000 abitanti
Passeggeri marittimi per 1.000 ab. – Partenze
Passeggeri marittimi per 1.000 ab. - Arrivi
√
√
√
√
√
SUSTAINABLE
DEVELOPMENT
EUROPE
2020
COHESION
POLICY
Erosione del suolo dovuta all’acqua
√
NEET - % giovani che non lavorano o studiano
Tasso di occupazione 15-64 anni
Tasso di disoccupazione 15 anni e più
√
√
√
√
√
√
Medici per 100.000 abitanti
Posti letto ospedalieri per 100.000 abitanti
Persone a rischio povertà o esclusione sociale
√
√
√
√
√
√
PIL a prezzi di mercato
Unità locali imprese
% Popolazione > 64 anni
% Popolazione < 15 anni
% Edifici dal 2001 in poi
% Stranieri su popolazione totale
√
√
√
Fonte: elaborazioni dal sito Eurostat.
2.2 Scelta del livello geografico e definizione delle aree costiere
La scelta del livello geografico è stata vincolata dalla disponibilità dei dati nei database Eurostat, per la
maggior parte presenti a livello di NUTS2, tranne per alcuni indicatori sull’Ambiente e sulla Popolazione che
invece erano disponibili anche a livello di NUTS 3.
La classificazione delle aree costiere ha riguardato le regioni (NUTS 3) per cui calcolare ed estrarre il set di
indicatori11 secondo almeno uno dei tre criteri:
a. La regione ha un confine sul mare;
b. La regione ha più della metà della sua popolazione che risiede all’interno di un’area che
dista 50 km dal mare;
c. Amburgo (è stata inclusa pur non rientrando nei precedenti due criteri).
Nell’ambito di questa applicazione il criterio è stato esteso anche alle regioni NUTS 2 ipotizzando che
fossero costiere quelle per le quali fosse valido almeno uno dei primi due criteri.
In particolare si sono considerati due insiemi geografici di riferimento, il primo per i paesi UE 28: Austria,
Belgio, Bulgaria, Croazia, Danimarca, Germania, Estonia, Irlanda, Grecia, Lussemburgo, Spagna, Francia,
11
Identificazione delle regioni costiere: http://ec.europa.eu/eurostat/web/maritime-policy-indicators/methodology.
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Italia, Cipro, Lettonia, Lituania, Malta, Montenegro, Olanda, Polonia, Portogallo, Repubblica Ceca, Romania,
Slovenia, Finlandia, Svezia, Regno Unito, Ungheria.
Il secondo per i paesi che si affacciano sul Mediterraneo: Gibilterra, Spagna, Francia. Monaco, Italia,
Slovenia, Croazia, Montenegro, Albania, Grecia, Turchia, Cipro, Siria, Israele, Libano, Egitto, Libia, Malta,
Tunisia, Algeria, Marocco.
Infine si sono selezionati i paesi Euromed cioè quelli appartenenti all’UE che si affacciano sul Mediterraneo:
Italia, Francia, Spagna, Grecia, Croazia, Slovenia, Malta, Cipro, Regno Unito.
2.3 Le metainformazioni
Le metainformazioni nell’ambito di questo prodotto rivestono un interesse particolare perché specificano
all’utente il set di attributi geografici e statistici che si collegano al dato georeferenziato. In particolare,
possiamo qui distinguere differenti tipi di metainformazioni per le quali è stata fatta una apposita
riflessione. Si può fare riferimento a:
- Metadati generali: sono tutte le informazioni che riguardano l’area tematica e le indagini di riferimento da
cui sono stati elaborati gli indicatori, e inoltre le principali caratteristiche dei sistemi di rilevazione dei
diversi paesi membri, il link ai metadati presenti nel sito Eurostat, il tipo di riferimento normativo sotteso
alla rilevazione;
- Metadati indicatore: la definizione dell’indicatore tratta dal sito dell’Istat o di Eurostat e generalizzata per
i paesi UE, l’unità di misura del fenomeno;
- Metadati geografici singola cella: riguardano eventuali avvisi e note che si riferiscono al singolo dato
(provvisorio, stimato, break nella serie storica,…), l’identificativo del sistema NUTS, il link alla pagina di
Meta informazioni;
- Metadati rappresentazione: riguarda due informazioni quella sulla legenda di ogni quadrante e quella che
si riferisce al sistema di classificazione adottato per l’indicatore rappresentato in ogni quadrante.
Seguendo le specifiche precedenti le “Metainformazioni” sono state rappresentate in un pannello apposito
che si apre dalla casella sulla parte sinistra dello schermo e includono i metadati generali e quelli indicatore.
I metadati singola cella appaiono al click nei singoli poligoni rappresentati nei quattro quadranti e i
metadati rappresentazione vengono visualizzati aprendo, per ogni pannello, gli appositi menù a tendina
“Legenda” e “Classificazione”.
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Figura 4 - Schema dei differenti tipi di metadati rappresentati su UE Coast Med
Metadati
generali
Metadati
indicatore
Metadati
geografici singola
cella
Metadati
rappresentazione
Area tematica
Definizione
Avvisi e note:
provvisorio,
stimato,...
Legenda
Rilevazioni:
caratteristiche
principali dei
sistemi dei paesi
UE
Unità di misura
Territorio di
riferimento
Sistema di
classificazione
Riferimenti
normativi:
Direttive e
Regolamenti
NUTS_ID
Link sito
EUROSTAT
Link Meta
informazioni
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Figura 5 – Metainformazioni degli Indicatori per Tema
INDICATORE/TEMA
Presenze turistiche totali per 1.000 abitanti
Arrivi turistici totali per 1.000 abitanti
Numero strutture turistiche
Passeggeri aerei trasportati - Partenze
Passeggeri aerei trasportati - Arrivi
Automobili per 1.000 abitanti
Passeggeri marittimi per 1.000 abitanti - Partenze
Passeggeri marittimi per 1.000 abitanti - Arrivi
Erosione del suolo dovuta all'acqua (tonnellate per ettaro
all'anno)
NEET (%)
Tasso di occupazione 15-64 anni (%)
Tasso di disoccupazione 15 anni e più (%)
Medici per 100.000 abitanti
Posti letto ospedalieri per 100.000 abitanti
Persone a rischio povertà o esclusione sociale (%)
Pil a prezzi di mercato
Numero unità locali imprese
% popolazione > 64 anni
% popolazione < 15 anni
% edifici dal 2001 in poi
% stranieri su popolazione totale
DEFINIZIONE INDICATORE
RILEVAZIONE
TURISMO
Numero di presenze per 1.000/ popolazione I dati sono raccolti dalle autorità nazionali
media residente.
attraverso indagini campionarie o censuarie, in
Numero di arrivi per 1.000/ popolazione
accordo a una metodologia armonizzata tra i
media residente.
paesi membri e in ottemperanza al
Numero di esercizi ricettivi alberghieri ed
Regolamento UE 692/2011 e alla Direttiva
extra-alberghieri.
95/57/EC.
TRASPORTI
Passeggeri il cui viaggio inizia nell'aeroporto
dichiarante, sono esclusi i passeggeri in
transito diretto.
I dati sui trasporti sono raccolti dai paesi
Passeggeri il cui viaggio termina
membri su base volontaria e su base legale.
nell'aeroporto dichiarante, sono esclusi i
Rientrano nella prima categoria i dati sul
passeggeri in transito diretto.
trasporto stradale. Vi sono invece specifici
Numero di automobili diviso la popolazione
riferimenti legali sul trasporto aereo
media residente, per 1.000.
(Regolamento EC/47/2003) e marittimo
Passeggeri il cui viaggio inizia nel porto di
(Direttiva 2009/42/EC).
imbarco diviso la popolazione media
http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadat
residente, per 1.000.
a/en/reg_tran_esms.htm
Passeggeri il cui viaggio termina nel porto di
sbarco diviso la popolazione media
residente, per 1.000.
AMBIENTE
i dati sull'erosione del suolo sono raccolti
L'erosione del suolo può essere deefinita
sotto un accordo internazionale del data
provider Joint Research Centre della
come il trascinamento da un punto della
superficie terrestre verso un altro punto
Commissione Europea (JRC - ISPRA), uno dei
attraverso le forze fisiche come pioggia,
partner per la definizione degli Indicatori
grandine, ghiaccio, vento, cambiamenti
Agroambientali. Sono stimati attraverso un
della temperatura o altri agenti naturali.
modello empirico denominato RUSLE.
ISTRUZIONE E LAVORO
La fonte sui dati del mercato del lavoro è la
Labour Force Survey svolta nei paesi UE.
L'indagine condotta su un campione di
famiglie su base trimestrale segue le
definizioni e classificazioni emendate da ILO
International Labour Organization).
http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadat
a/en/reg_lmk_esms.htm
I dati sull'istruzione sono raccolti dai singoli
% giovani (15-24 anni) che non lavorano o
stati membri, successivamente viene
studiano.
compilato un questionario congiunto definito
da Eurostat/ONU/OCDE sulla base di
Rapporto % tra gli occupati (15-64 anni) e la
classificazioni condivise dell'International
corrispondente popolazione di riferimento.
Standard Education Classification (ISCED).
Rapporto % tra le persone in cerca di
http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadat
occupazione e le corrispondenti forze di
a/en/reg_educ_esms.htm
lavoro (occupati e disoccupati).
INCLUSIONE SOCIALE
I dati sulla salute si riferiscono primariamente
alle risorse umane (medici, infermieri,…) e a
quelle tecniche (posti letto,..) e sono indicati in
valori assoluti e in tassi per 100.000 abitanti. I
Numero di medici diviso la popolazione
dati sono forniti dagli stati membri sulla base
media residente per 100.000.
di un gentleman's agreement stabilito
nell'ambito del corrispondente working group
sulle statistiche sulla salute.
http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadat
Numero di posti letto delle strutture
a/en/hlth_res_esms.htm
Le
ospedaliere diviso la popolazione media
persone a rischio povertà costituiscono un
residente per 100.000.
indicatore fondamentale incluso nella
strategia 2020. Dal 2001 i dati vengono
raccolti attraverso la rilevazione EU-SILC
(Statistics on Income and Living Conditions).
% di persone a rischio povertà o esclusione http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadat
sociale
a/en/ilc_esms.htm
SVILUPPO ECONOMICO
Pil ai prezzi di mercato (milioni di euro) è il
risultato dell'attività di produzione delle
I dati sui conti regionali sono elaborati in
unità produttive residenti.
L'unità locale corrisponde a un’unità
accordo ad ESA2010.
giuridico-economica o ad una parte
http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadat
dell'unità giuridico-economica situata in una
a/en/reg_eco10_esms.htm
località topograficamente identificata. In
I dati su Structural Business Statistics sono
tale località, o da tale località, una o più
raccolti attraverso il Regolamentio Europeo
persone svolgono (lavorando
250/2009.
eventualmente a tempo parziale) delle
http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadat
attività economiche per conto di una stessa
a/en/sbs_esms.htm
POPOLAZIONE
Le statistiche demografiche a livello regionale
forniscono annualmente i dati per gli stati
membri in accordo a sistemi di classificazione
e definizione armonizzati. La normativa di
riferimento si rifà al Regolamento n.
1260/2013 e n. 205/2014.
Quota della popolazione con più di 64 anni http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadat
rispetto alla popolazione complessiva.
a/en/demo_r_gind3_esms.htm
Quota della popolazione con meno di 15
Il Census Hub 2011 è il risultato di un progetto
anni rispetto alla popolazione complessiva.
dei paesi UE di diffondere i dati sul
Quota % di edifici edificati dopo il 2001
Censimento della popolazione e abitazioni del
rispetto al totale edifici.
2011.
Quota % di stranieri rispetto alla
https://ec.europa.eu/CensusHub2/metadata.
popolazione totale.
do
CLASSIFICAZIONE
"Metodo Intervallo geometrico "
"Metodo Natural breaks "
"Metodo Intervallo geometrico "
"Metodo Intervallo geometrico "
"Metodo Intervallo geometrico "
"Metodo Intervallo geometrico "
"Metodo Intervallo geometrico "
"Metodo Intervallo geometrico "
"Metodo Intervalli uguali "
"Metodo Deviazione standard "
"Metodo Natural breaks "
"Metodo Natural breaks "
"Metodo Natural breaks "
"Metodo Natural breaks "
"Metodo Intervalli uguali "
"Metodo Intervallo geometrico "
"Metodo Intervallo geometrico "
"Metodo Deviazione standard "
"Metodo Deviazione standard "
"Metodo Intervalli uguali "
"Metodo Intervalli uguali "
Istituto Nazionale di Statistica |10
3. Processo per la classificazione dei dati
3.1 Criteri generali
Uno dei problemi essenziali da affrontare nella rappresentazione delle informazioni quantitative relative ai
dati riguarda il rispetto della natura informativa delle variabili utilizzate con il vincolo di ottenere una
visualizzazione omogenea e confrontabile nei quattro quadranti dell'applicazione WebGis UE Coast Med.
Per facilitare la scelta della gestione della rappresentazione del dato, cioè delle variabili spazio, tempo,
metodo di divisione in classi e natura dei dati si è imposto un procedimento rigoroso per tutti gli indicatori
selezionati.
L'obiettivo principale è quello quindi di rappresentare, scelto il metodo, una distribuzione di dati in classi
identica per tutti gli anni di quell'indicatore, in maniera tale non alterare la rappresentazione (tematismi di
classe) in funzione dell'anno prescelto e dei suoi dati.
Il passo iniziale è stato quello di verificare il comportamento della distribuzione annuale del singolo
indicatore, adattando la migliore funzione attraverso il test di Kolmogorov-Smirnov12, (le distribuzioni sono
diverse: Gamma, Beta, Log-Normale, Normale, Logistica, Chi-Quadro, GEV, Weibull, Fisher-Tippet,
Esponenziale, Erlang ecc.). Scelta quindi la distribuzione di probabilità che si adatta meglio ai dati di
quell'indicatore e di quell'anno, si è proceduto allo stesso modo per tutti gli anni. In genere si è verificato,
salvo pochissime eccezioni, che la migliore distribuzione adattata per un anno era anche quella migliore per
gli altri anni, facendo supporre che il comportamento in distribuzione di una stessa variabile nel tempo non
cambia.
3.2 Metodi di divisione in classi
Per approfondire l'analisi della distribuzione dei dati, dopo la verifica dell'adattamento di una specifica
funzione di probabilità, si è realizzata un’analisi grafica della forma, asimmetria, kurtosi, unimodalità o
multimodalità, presenza di gruppi omogenei di valori intorno a picchi, uniformità e linearità. Ognuna di
queste informazioni ha contribuito alla scelta di una specifico metodo di divisione in classi tra quelli
presenti in ArcGIS: intervalli uguali, intervalli definiti, quantili, natural breaks, geometrico, deviazione
standard.
•
•
Il metodo "intervalli uguali" divide la gamma di valori di attributi in intervalli secondari di uguale
dimensione. È possibile specificare il numero di intervalli desiderati, determinando
automaticamente le interruzioni di classe in base all'insieme di valori. Ad esempio, se si specificano
tre classi per un campo i cui valori vanno da 0 a 300, ArcGIS creerà tre classi con gamme di 0-100,
101-200, e 201-300. Questo metodo enfatizza la quantità di un valore di attributo rispetto ad altri
valori. Il metodo "intervalli uguali " è applicato con migliori risultati a intervalli come percentuali e
temperatura. Esso si utilizza in presenza di distribuzioni asimmetriche, con concentrazioni di dati.
Il metodo "intervalli definiti" consente di determinare la dimensione di un intervallo. Per esempio,
ogni intervallo coprirà 75 unità oppure un determinato range. Si determinerà il numero di classi in
12
Il test di Kolmogorov-Smirnov è un test non parametrico che verifica la forma delle distribuzioni campionarie. È
applicabile a dati continui, non richiede di per sé alcuna ipotesi sulla distribuzione campionaria (salvo nel caso a un campione, in cui
viene testata una distribuzione a propria scelta). Esso si basa sul confronto delle funzioni di ripartizione campionaria e teorica, e se
questa differenza non è statisticamente grande è possibile affermare che le due funzioni di ripartizione sono simili e che il
campione è una realizzazione casuale di una V.C. che si distribuisce secondo quella funzione di probabilità.
Istituto Nazionale di Statistica |11
•
•
•
•
base alla dimensione dell'intervallo prefissato. Questo metodo è molto simile al metodo per
quantili. Esso si utilizza in presenza di distribuzioni multimodali con molta variabilità o in presenza
di miscugli di distribuzioni.
Il "metodo per quantili" stabilisce che ogni classe contenga un numero uguale di unità. Non ci sono
classi vuote o classi con troppo pochi o troppi valori. Poiché utilizzando la classificazione quantili le
unità sono raggruppate in numero uguale in ogni classe, la mappa risultante può essere spesso
fuorviante. Unità simili possono essere collocate in classi adiacenti, o unità con valori molto diversi
possono essere messe nella stessa classe. È possibile ridurre questa distorsione aumentando il
numero di classi. Una classificazione per quantile è adatta a dati linearmente distribuiti o uniformi,
o crescenti o decrescenti.
Il "metodo natural breaks" si basa su raggruppamenti naturali inerenti i dati. I limiti di classe
vengono identificati attraverso l'individuazione di gruppi con valori simili che massimizzano le
differenze tra le classi. Le unità sono suddivise in classi i cui confini sono definiti nel punto in cui ci
sono relativamente grandi differenze nei valori dei dati. Questo metodo si applica in evidenza di
gruppi naturali, dicotomici o politomici, per esempio valori relativi al genere. Esso si utilizza in
presenza di distribuzioni multimodali con molta variabilità.
Il "metodo ad intervallo geometrico" crea intervalli geometrici minimizzando la somma dei quadrati
del numero di elementi in ogni classe. Ciò assicura che ogni intervallo di classe ha
approssimativamente lo stesso numero di valori e che la differenza nella dimensione degli intervalli
può risultare anche abbastanza consistente. Questo algoritmo è stato specificamente progettato
per dati continui. Si tratta di un metodo di compromesso tra uguali intervalli, i natural breaks
(Jenks), e quantile. Esso crea un equilibrio tra variazioni evidenti nei valori medi e nei valori estremi,
producendo così un risultato che è visivamente accattivante e cartograficamente completo. Esso si
utilizza in presenza di distribuzioni fortemente asimmetriche.
Il "metodo di classificazione deviazione standard" mostra quanto il valore di una unità varia intorno
per esempio alla media. Il metodo determina le soglie di classe con intervalli simmetrici i cui valori
sono una frazione o un multiplo della deviazione standard rispetto alla media. Viene applicato a
distribuzioni di valori unimodali e simmetriche.
Per la distribuzione dei dati annuali di ogni indicatore, scelto il metodo di divisione in classi, sono stati
calcolati anche la media dei valori, la deviazione standard, il minimo e il massimo. Successivamente per tutti
gli anni di quell'indicatore si è supposto che le varie distribuzioni di dati, aventi medie e deviazione standard
simili e stessa funzione di probabilità adattata, provenissero da una identica originaria distribuzione
generatrice dei dati. Le varie distribuzioni annuali sono state così messe insieme in un’unica
"superdistribuzione", con un minimo e massimo assoluto dei dati e delle nuove soglie di classe determinate
con l'applicazione del metodo precedentemente individuato dalle distribuzioni parziali annuali e
imponendo cinque classi. Il risultato è stato quello di ottenere dei limiti di classe unici validi da utilizzare per
ogni distribuzione annuale dell'indicatore (Figura 6).
Figura 6 - Schema di determinazione soglie di classe generali
Adattamento
della funzione ai
dati annuali
dell'indicatore
Le funzioni
di
probabilità
adattate
sono uguali?
SI
Metodi di
divisione
in classi,
medie e
deviazioni
standard
sono
simili?
SI
Unica super
popolazione,
adattamento di
un metodo di
divisione in
classi,
individuazione
soglie generali
Applicazione
delle soglie
di classe
generali alle
distribuzioni
annuali
Istituto Nazionale di Statistica |12
Questo processo ci ha consentito di rappresentare in maniera confrontabile l'indicatore annuale nei quattro
quadranti (quattro anni diversi) dell'applicazione WebGis UE Coast Med. Infatti, la tematizzazione delle
classi non viene alterata con la variazione temporale della selezione dell'anno, in quanto le soglie di classe
sono identiche per le quattro distribuzioni di dati, con un minimo e un massimo assoluto uguali e uno
stesso metodo di divisione in classi adottato per tutti gli anni dell'indicatore.
Questo tipo di approccio se da un lato ha consentito la confrontabilità temporale del dato rappresentato
nei diversi quadranti, ha limitato al contrario il confronto spaziale intra-anno bloccando i valori limite degli
intervalli di classe appartenenti a una distribuzione più generale e non specifica di quell'anno con propri
intervalli. Il rischio è quello di rappresentare dei dati annuali il cui minimo o massimo annuale, per esempio,
non corrispondono con il minimo o massimo assoluto della categorizzazione generale, e questo può
confondere l'utente, che interrogando i territori di un riquadro con l'identify, non trova quelli con minimo o
massimo assoluti riportati in legenda.
Inoltre, questo tipo di iter deve scontare l'eccessiva manualità dei processi, che sono fortemente
condizionati dalla numerosità dell'insieme geografico su cui si applica la procedura: infatti al variare o del
numero di unità geografiche da inserire nella rappresentazione, o degli anni da inserire per l'indicatore
(aggiunta di un anno alla serie dei dati per aggiornamento) occorre ricominciare dall'inizio, ricalcolando le
funzioni da adattare, selezionando il metodo di divisione in classi, ridefinendo le nuove soglie di classe
generali.
4. Funzionalità tecniche
4.1 Gistat: il Sistema Informativo Geografico per le Statistiche
L’Istat si occupa di produzione e diffusione di informazione geospaziale da più di 20 anni, e durante questo
periodo ha accresciuto costantemente conoscenze e competenze in ambito GIS (Geographic Information
System), tecnologia fondamentale per il trattamento del dato geografico. In questo contesto nasce e si
sviluppa Gistat, il Sistema Informativo Geografico per le Statistiche dell’Istat.
Gistat nasce con la digitalizzazione ed evoluzione delle basi territoriali prodotte dall’Istituto originariamente
per i censimenti ed è costituito da una banca dati spazio-temporale in continuo aggiornamento; è operativo
su una moderna piattaforma di esercizio. Esso offre all’utenza interna ed esterna dati e funzioni geospaziali,
accessibili sia attraverso l’uso di applicazioni web, sia in modalità machine-to-machine per gli sviluppatori
(http://gisportal.istat.it).
I servizi offerti sono reperibili ed accessibili online anche attraverso il Catalogo dei Geometadati, che
consente di effettuare ricerche sui metadati sia per i dati scaricabili, sia per i WebMapServices, garantendo
in questo modo ri-uso ed interoperabilità, secondo gli standard nazionali ed europei (RNDT, INSPIRE). Tale
sistema è la base operativa su cui la web application UE Coast MED è stata progettata e realizzata.
Di seguito verranno descritte in dettaglio le modalità di ri-uso ed evoluzione di modelli applicativi già
utilizzati e pubblicati su internet. Si dettaglieranno le strutture dati del geodatabase e la sua ottimizzazione
per la pubblicazione attraverso dei WebMapServices. Si descriveranno le funzionalità del prodotto con
particolare riferimento all’automazione realizzata per renderle operative sul geodatabase. Verrà inoltre
schematizzato l’ambiente di esercizio.
4.2 La web application
La web application UE Coast Med è stata realizzata attraverso il ri-uso di esperienze, modelli dati e
template applicativi già patrimonio dell’Istituto attraverso Gistat. In particolare si è scelto di ri-usare un
Istituto Nazionale di Statistica |13
modello applicativo che permette all'utente di realizzare un confronto spazio-temporale multi-pannello di
indicatori statistici.
Le scelte tecnologiche sono state fatte in base al grado di interattività che si è scelto di offrire all’utente: la
possibilità di visualizzare quattro mappe contemporaneamente e di selezionare molteplici modalità di
confronto su un’estesa base dati.
L’applicazione, infatti, opera su quattro quadranti, in ognuno dei quali è possibile scegliere l’anno di
riferimento e l’indicatore statistico in maniera indipendente, permettendo così un confronto temporale,
spaziale oppure tematico; inoltre si può definire un livello territoriale più o meno approfondito, scegliendo
tra il dettaglio delle NUTS2 e delle NUTS3.
Come già accennato, il prodotto si avvale della piattaforma Gistat che rende disponibili sul web dei servizi
mappa (WebMapServices), cioè WebServices REST (REpresentational State Transfer), i quali rendono
disponibili sulla rete sia il dato geografico, sia il dato statistico. I dati geografici e statistici sono agganciati
attraverso una serie di relazioni tabellari, a volte dinamiche, a volte parte dello schema del geodatabase
utilizzato e di seguito descritto.
Le strutture dati (Dataset) a cui i servizi fanno riferimento risiedono dunque in un geodatabase,
perfettamente innestato nella piattaforma e progettato secondo due livelli: uno che contiene i dati
geografici, che non saranno oggetto di variazioni per gli anni di riferimento scelti (MapLayer) e uno che
contiene i dati statistici, che potranno essere aggiornati e arricchiti con nuove rilevazioni nel tempo.
Figura 7 – Il geodatabase: lo strato geografico (MapLayer) e le tabelle di dati
L’architettura service-oriented della piattaforma Gistat è già stata sperimentata dall’Istat con l’introduzione
dei nuovi prodotti Web GIS nel corso degli ultimi anni e si è rivelata una soluzione vincente non solo per
l’alta affidabilità e le elevate prestazioni nella diffusione di grandi quantità di dati sul web, ma anche per la
flessibilità che garantisce nell’aggiornamento degli indicatori statistici.
I WebMapService pubblicati dalla piattaforma sono “consumati” dall’applicazione web attraverso librerie
client-side JavaScript, che consentono un’alta interattività sul browser e allo stesso tempo demandano il
disegno delle geometrie sulle mappe al server GIS, con notevole riduzione dei tempi di risposta.
Il formato di comunicazione tra il server GIS e la web application è il JSON (JavaScript Object Notation), lo
standard più utilizzato dalle applicazioni client-side, in particolar modo da quelle in JavaScript, sia per la
facilità con cui può essere interpretato e gestito, sia per la velocità di trasferimento del dato.
Istituto Nazionale di Statistica |14
Figura 8 - Il funzionamento della piattaforma Gistat
Il cuore di UE Coast Med è il linguaggio JavaScript che attraverso le API esri ArcGIS (la tecnologia GIS
utilizzato da Gistat) permette una comunicazione rapida ed efficace con la piattaforma lato server.
Alla prima richiesta dell’applicazione vengono inviate delle chiamate http asincrone che rendono il
caricamento più veloce e allo stesso tempo consentono comunque l’interazione da parte dell’utente, senza
interromperne la navigazione.
Anche tutti i testi presenti nella web application sono recuperati da una chiamata http verso un servizio
web ad hoc che permette il caricamento dinamico dei contenuti testuali, sia per quanto riguarda la parte
descrittivo-informativa dell’applicazione, sia per la codifica degli indicatori veri e propri visualizzati dai
servizi mappa. UE Coast Med è quindi già predisposta per l’introduzione di altre lingue oltre l’italiano,
anche a livello di dato geografico e statistico.
4.3 Funzionalità del prodotto
L’applicazione UECoastMed permette all’utente di interagire con rappresentazioni cartografiche dinamiche
di indicatori per le aree costiere dei paesi UE che si affacciano sul mediterraneo. Come già detto,
l’interfaccia presenta 4 pannelli per la rappresentazione di altrettante mappe in contemporanea. La
navigazione da parte dell’utente inizia con la scelta del dettaglio o livello territoriale di riferimento tra quelli
proposti, che sono costituiti dalle NUTS 2 e dalle NUTS 3. La scelta del dettaglio territoriale guida la
navigazione, facendo stabilire all’utente a quale livello desidera operare il confronto. A valle di tale scelta i
quattro pannelli si sincronizzano sulla rappresentazione cartografica del livello geografico prescelto,
lasciando libero l’utente di parametrizzare opportunamente ciascuna mappa per ottenere la
rappresentazione cartografica dell’indicatore di suo interesse che chiameremo “tematismo”, selezionato
tra quelli proposti. Sul piano applicativo ne discende l’attivazione, per i 4 pannelli, degli anni per i quali sono
disponibili in consultazione i tematismi e l’elenco dei tematismi stessi.
Istituto Nazionale di Statistica |15
Ciascun pannello, infatti, è dotato di un menu di scelta tra gli anni di riferimento disponibili e di un menu
per la selezione dell’indicatore appartenente a una specifica categoria tematica tra cui ad esempio
TURISMO, AMBIENTE o dati provenienti dal censimento della popolazione per i paesi UE (esempio in Fig.9).
Figura 9 – Esempio di menù per la scelta degli “Indicatori” appartenenti alle aree tematiche
4.3.1 La tematizzazione
Ogni tematismo è rappresentato mediante una classificazione in intervalli per colori graduati. Le rampe di
colore sono state prodotte in automatico in base a un colore iniziale e uno finale. Il criterio utilizzato per la
scelta è stato quello di usare un colore rappresentativo per ogni categoria tematica:
•
•
•
•
•
•
•
blu per il TURISMO
marrone per i TRASPORTI
verde per l’AMBIENTE
viola per ISTRUZIONE E LAVORO
fucsia per INCLUSIONE SOCIALE
rosso per SVILUPPO ECONOMICO
giallo-arancio per POPOLAZIONE
Sono stati esaminati i risultati di vari algoritmi per la rappresentazione delle scale di colore, in modo da
scegliere quello che consente di evidenziare l’informazione in modo ottimale (Fig.10).
Figura 10 – Esempio di studio delle rampe di colore nelle rappresentazioni tematiche
Istituto Nazionale di Statistica |16
Legenda e metodo di classificazione sono consultabili attraverso apposite finestre (Fig.11) attivabili
all’interno dei pannelli contenenti le mappe.
Figura 11 – Esempio di Menù “Legenda” e “Classificazione”
4.3.2 La visualizzazione
Per ogni pannello è prevista la possibilità di attivare visualizzazioni e ingrandimenti indipendenti, che
consentono il confronto su finestre affiancate di territori diversi per lo stesso indicatore o di indicatori
diversi per lo stesso territorio (Fig.12) secondo criteri geografici, tematici, temporali o semplicemente per
una consultazione libera.
Figura 12 – Esempio dei 4 pannelli della web application UE Coast Med
Istituto Nazionale di Statistica |17
4.3.3 La consultazione delle informazioni
Su ogni mappa si possono effettuare interrogazioni semplicemente toccando l’area geografica investigata:
si apre così finestra dei risultati (Fig.13) che riporta le informazioni disponibili per il poligono
corrispondente. Per migliorare la consultazione si è scelto di mostrare su ogni tematismo i soli campi di
interesse, tralasciando quelli geometrici, dimodoché sul pannello dei risultati dell’interrogazione di ciascun
poligono l’utente potrà prendere visione in modo chiaro delle informazioni utili, contenute in altrettanti
campi alfanumerici: identificativo dell’area geografica, denominazione del territorio, nome dell’indicatore,
avvisi e note, link. Quest’ultimo campo, in particolare, fa riferimento alle cosiddette “Meta informazioni”,
contenute in un’apposita sezione documentale dell’applicativo web, referenziata sia dalla finestra dei
risultati dell’interrogazione, sia dalla sezione principale dell’interfaccia (Fig. 14).
Figura 13 – Finestra dei risultati di interrogazione del “poligono”
Figura 14 – Pannello di “Meta informazioni”
4.3.4 Scaricare i dati
L’applicativo UECoastMed è provvisto di una funzionalità che consente di effettuare il download dei dati
che vengono resi disponibili sotto forma di file di testo in formato CSV e shapefile per i dati geografici.
Istituto Nazionale di Statistica |18
4.4 Procedure di automazione
Con il duplice scopo di velocizzare operazioni ripetitive sul geodatabase UECoastMed e nel contempo
ridurre le possibilità di errore in cui è possibile incorrere durante l’esecuzione di operazioni manuali, sono
state allestite delle procedure di automazione. Esse sono state predisposte per conseguire le finalità di
seguito riportate:
 popolare tabelle di “servizio” in formato CSV e in uso ai map services (sviluppo procedure in linguaggio
Python 2.7 con librerie Esri ArcGIS);
 velocizzare e automatizzare la creazione dei Group Layer all’interno dei file mappa (sviluppo di un Addin in linguaggio C# per Esri ArcMap - ArcGIS Desktop);
 velocizzare e automatizzare il popolamento dei Group Layer con gli opportuni tematismi (sviluppo di un
Add-in in linguaggio Visual Basic per Esri ArcMap - ArcGIS Desktop);
 aggiungere il campo LINK alle tabelle del geodatabase destinate alla pubblicazione (sviluppo procedure
in linguaggio Python 2.7 con librerie Esri ArcGIS);
 popolare con opportune codifiche il campo Avvisi e note;
 effettuare controlli sulla struttura del geodatabase (sviluppo procedure in linguaggio Python 2.7 con
librerie Esri ArcGIS).
4.4.1 Popolare tabelle di “servizio” e in uso ai map services
Nell’ambito della fase di preelaborazione finalizzata alla creazione delle procedure di trattamento dei dati si
è ritenuto opportuno generare in parte automaticamente, ove possibile, e in parte manualmente, delle
tabelle di supporto. In primo luogo è stato predisposto il file PARAMETRI.CSV che contiene le informazioni
funzionali a tutto il flusso delle elaborazioni automatiche. Le informazioni fanno riferimento a: anno, livello
geografico, categoria tematica, nome della feature class, nome della tabella del geodatabase, campo
riferito all’indicatore, alias, tipo classificazione, numero di classi, estremi inferiore e superiore delle classi,
rampa di colori, colore dominante di appartenenza della rampa utilizzata per la tematizzazione. Il file è
invocato dalle procedure per permettere l’interazione veloce, automatica e con minime possibilità di errore
con i dati e i file mappa.
La presenza delle tabelle di “servizio” generate in modalità automatica TABTESTI.CSV e CATIND.CSV si è
resa necessaria affinché fossero referenziate dalla web application per fornire configurazioni e informazioni
al momento dell’interazione dell’utente con l’interfaccia del prodotto.
Tracciato record della tabella TABTESTI.CSV:
CODICE (type: Text, alias: CODICE)
ALIAS (type: Text, alias: ALIAS)
DESCRIZIONE type: Text, alias: DESCRIZIONE)
LINGUA (type: Text, alias: LINGUA)
CLASSIFICAZIONE ( type: esriFieldTypeString , alias: CLASSIFICAZIONE
Istituto Nazionale di Statistica |19
Tracciato record della tabella CATIND.CSV:
•
•
CATEGORIA (type: Text, alias: CATEGORIA)
INDICATORE (type: Text, alias: INDICATORE)
Un’altra tabella di supporto alle elaborazioni è quella definita come TRANSCODIFICA_AVVISI.CSV, in uso alla
procedura di cui al sottoparagrafo 4.4.5
Tracciato record della tabella TRANSCODIFICA_AVVISI.CSV:
•
•
•
•
4.4.2
CODICE_AVVISO (type: Text, alias: CODICE_AVVISO)
AVVISI (type: Text, alias: AVVISI)
DEFINIZIONE_IT (type: Text, alias: DEFINIZIONE_IT )
DEFINIZIONE_EN (type: Text, alias: DEFINIZIONE_EN)
Velocizzare e automatizzare la creazione dei Group Layer all’interno dei file mappa
Lo studio degli scenari implementativi ha condotto alla configurazione finale che prevede l’allestimento di
un map service per ciascun anno di riferimento. Ogni map service referenzia un file mappa (vedasi
paragrafo apposito). Ogni file mappa contiene i tematismi raggruppati in “Group Layer” (“raggruppamenti
di layer”). Tutto ciò premesso, la procedura crea un raggruppamento per ciascun livello geografico da
considerare per l’anno di riferimento (NUTS 2 e/o NUTS 3). Questa struttura è particolarmente utile per
suddividere in modo visualmente logico i tematismi all’interno del file mappa, e allo stesso tempo
funzionale all’esecuzione del codice della web application.
All’interno di ogni Group Layer delle NUTS la procedura configura e crea i raggruppamenti tematici per
categoria, ad esempio Turismo, Ambiente, Trasporti ecc. Ciascuno di questi raggruppamenti tematici è
destinato a contenere i tematismi relativi agli indicatori di riferimento per l’anno di interesse, che verranno
generati da un’altra procedura (vedasi paragrafo successivo).
4.4.3
Velocizzare e automatizzare il popolamento dei Group Layer con gli opportuni tematismi
La procedura aggiunge al file mappa i tematismi coerentemente con ciascuno strato geografico NUTS di
riferimento: ogni tematismo viene realizzato aggiungendo al file mappa, sotto il Group Layer della categoria
tematica di riferimento, lo strato geografico NUTS, e collegando allo strato geografico l’opportuna tabella di
indicatori presente nel geodatabase. I campi di interesse vengono lasciati visibili e provvisti di alias, mentre
vengono rimossi dalla visualizzazione quelli ridondanti. Ciascun tematismo viene provvisto di un render
(vestizione) per poi essere caricato nel file mappa. I nomi dei Group Layer, nonché quelli dei tematismi,
sono stati codificati in modo da poter riflettere automaticamente in futuro la scelta della lingua inglese. La
procedura prende i parametri di configurazione dalla tabella di servizio PARAMETRI.CSV.
4.4.4
Aggiunta del campo LINK alle tabelle del geodatabase destinate alla pubblicazione
Istituto Nazionale di Statistica |20
La procedura genera in ciascuna delle tabelle degli indicatori un campo LINK, valorizzato con il riferimento
al tag html per invocare a partire dall’interrogazione del link sull’interfaccia web la pagina HTML
contenente le Meta informazioni addizionali previste per l’elemento interrogato sulla mappa (Fig.15).
Figura 15 – Tabelle di riferimento collegate al link “Info”
4.4.5
Popolare con opportune codifiche il campo Avvisi e note
La procedura realizzata effettua la sostituzione sulle tabelle del geodatabase nel campo Avvisi e note delle
occorrenze in base alle codifiche contenute nella tabella di servizio TRANSCODIFICA_AVVISI.CSV (Fig.16).
Figura 16 – Tabelle del geodatabase per “Avvisi e note”
L’aggiornamento del geodatabase con queste codifiche permette all’applicazione web di leggere
dinamicamente la definizione corrispondente alla codifica (Fig.17), consentendo inoltre sia un rapido
aggiornamento nel caso di una modifica di tali codici (aggiunta di nuovi codici, modifica o cancellazione) sia
l’eventuale lettura dinamica della definizione, se dovessero essere disponibili in futuro definizioni in lingua
inglese.
Istituto Nazionale di Statistica |21
Figura 17 – Codifica ”Avvisi e note”
4.4.6
Effettuare controlli sulla struttura del geodatabase
Le procedure in oggetto sono finalizzate al controllo della struttura del database, in termini di coerenza dei
nomi delle tabelle, dei nomi dei campi, degli alias dei campi rispetto allo schema prestabilito. Le procedure
generano dei report RTF e CSV contenenti l’elenco degli oggetti investigati in un workspace o una directory
e le eventuali anomalie riscontrate:
Controllo sui NOMI delle TABELLE: viene segnalata la presenza di eventuali caratteri speciali, vocali
accentate, per quanto riguarda i nomi delle tabelle nel geodatabase;
Controllo sui NOMI dei CAMPI: viene effettuata la verifica della presenza di soli caratteri ASCII
all’interno dei nomi dei campi;
Controllo sugli ALIAS: si effettua la ricerca di stringhe di testo all’interno degli alias per verificarne la
coerenza con lo schema dati previsto.
4.5 Il geodatabase
Come già accennato i dati della web application sono stati archiviati all’interno di un database geografico.
Per la sua realizzazione è stato adottato un modello dati generalizzato, progettato ed implementato per
altri applicativi e nel quale sono stati caricati i dati di riferimento per UE Coast MED. In particolare
attraverso delle procedure automatizzate, i dati hanno subito delle fasi di trasformazione per essere resi
disponibili attraverso dei WebMapServices alla Web Application GIS pubblicata sulla piattaforma Gistat.
I dati su cui è fondata l’applicazione sono stati archiviati su un File Geodatabase. Si tratta di un formato dati
GIS particolarmente ottimizzato per la gestione, l’interrogazione e la diffusione dei dati spaziali. In esso è
possibile archiviare oltre i dati geografici anche i dati tabellari e statistici; è gestibile attraverso i software
GIS, ma è comunque pubblico e disponile a tutti.
Istituto Nazionale di Statistica |22
Figura 18 – Estratto dello schema del Geodatabase
I dati geografici (layers) a cui sono riferiti i dati statistici, sono due e corrispondono ai due livelli geografici
visualizzati nell’applicazione: le NUTS2 e le NUTS3.
La fonte di provenienza è Eurostat, in particolare il Sistema di Informazione Geografica GISCO che ha, tra gli
altri, il compito di produrre i confini delle Unità Territoriali a fini statistici dei diversi paesi dell’Unione
Europea.
I file geografici sono stati acquisiti, dal relativo sito internet, in versione generalizzata, cioè meno
dettagliata: i poligoni sono stati semplificati nelle geometrie per ridurne la complessità e aumentarne la
leggibilità e velocità di visualizzazione.
Dai singoli file geografici sono stati selezionati i paesi dell’Unione Europea che si affacciano sul Mar
Mediterraneo (cfr. paragrafo 2.2) e riproiettati secondo la proiezione WGS 1984 Web Mercator Auxiliary
Sphere per consentire un minor tempo di caricamento dei dati in sovrapposizione alla mappa di sfondo.
Il geodatabase è stato strutturato in modo da contenere i livelli geografici, a cui sono riferiti i dati statistici,
e tante tabelle quanti sono gli indicatori da rappresentare (Fig. 18).
Istituto Nazionale di Statistica |23
4.5.1 Descrizione delle strutture dati
Il tracciato record dei due livelli geografici è identico e contiene il codice identificativo della NUTS, il codice
del livello amministrativo, la denominazione della regione o della provincia, l’area e la lunghezza del
perimetro del poligono rappresentante la NUTS (Fig. 19).
Figura 19 – Tracciato record dei dati geografici
La struttura dati delle tabelle statistiche contiene il codice identificativo delle NUTS, che rappresenta la
chiave di aggancio per il collegamento tra i dati geografici e quelli statistici, le colonne relative ai dati
statistici in formato numerico double, e campi di tipo testuale, corrispondenti a chiarimenti e note
riguardanti alcuni indicatori.
Figura 20 – tracciato record della tabella relativa all’indicatore “Tasso di occupazione 15-64 anni”
I campi dei dati statistici di ciascuna tabella sono riferibili ad un medesimo indicatore e riportati per ogni
anno disponibile (Fig. 20). Sia la configurazione dei dati che la nomenclatura delle tabelle e dei relativi
campi sono state stabilite in modo da poter essere invocate da una serie di routine sviluppate ad hoc in
linguaggio python. Tali procedure hanno consentito di:
 creare e popolare i file mappa a partire dall’ambiente ArcGIS per poi creare i servizi mappa;
 automatizzare l’inserimento dei testi e ipertesti nell’applicazione (alias, note, meta-informazioni).
Istituto Nazionale di Statistica |24
In particolare ogni file mappa, realizzato per ogni anno di riferimento, è
strutturato in due principali GroupLayer corrispondenti ai livelli
geografici NUTS2 e NUTS3. Per ogni livello geografico sono stati inseriti
altrettanti GroupLayer corrispondenti ai diversi tematismi: Turismo,
Trasporti, Ambiente, Istruzione e lavoro, Inclusione Sociale, Sviluppo
economico, Popolazione.
Per ogni tematismo è stata effettuata un’operazione di join per
agganciare i relativi indicatori e successivamente scelta la opportuna
tematizzazione e simbologia (Fig. 21).
Figura 21 – GroupLayer nel file mappa e legenda della tematizzazione
Per ottimizzare, velocizzare ed evitare errori, sono state create delle routine ad hoc che hanno permesso di
reiterare tale processo per tutti gli indicatori disponibili e per tutto l’arco temporale a disposizione (cfr.
paragrafo 4.4: Procedure di automazione). La procedura automatizzata ha permesso anche di “nascondere”
i campi di dati riferiti ad anni diversi da quello in visualizzazione. Pertanto, il tracciato record finale della
tabella relativa al layer geografico scelto, a cui sono agganciati, mediante la join i dati statistici, risulta
essere quello rappresentato in Figura 22
Figura 22 – Tracciato record finale della tabella relativa al layer tematizzato
Sono state, inoltre, sviluppate procedure ad hoc per l’acquisizione automatica di testi ed ipertesti (Fig. 23).
La progettazione e la configurazione del database e delle tabelle a corredo si è rivelata un punto focale di
tutto il processo finalizzato alla realizzazione dell’applicazione. Si è scelto, infatti, di strutturare il
geodatabase in modo da avere i dati geografici disgiunti da quelli statistici. Ciò consente la successiva
acquisizione e rappresentazione di nuove ripartizioni geografiche, l’incremento di nuovi dati statistici e
l’ampliamento dell’arco temporale di riferimento. Inoltre, le regole di nomenclatura delle tabelle e dei
rispettivi campi, introdotte nel corso del processo di lavorazione, hanno permesso di invocare le procedure
Istituto Nazionale di Statistica |25
automatiche che sono state sviluppate
aggiornamento/ampliamento della banca dati.
e
che
potranno
essere
riutilizzate
in
caso
di
Figura 23 - Campi testuali delle tabelle statistiche e visualizzazione nella finestra dei risultati dell’identify
nell’applicazione (cfr. par 4.2)
4.6 La piattaforma di esercizio
La piattaforma di esercizio, come già detto, è quella di Gistat (figura 24). E’ operativa ormai da anni sul sito
Istituzionale e su di essa sono pubblicati parecchi dati geografici e statistici, accessibili direttamente
attraverso i relativi WebMapServices, oppure consultando le Web Application GIS che ne fanno uso.
La piattaforma di esercizio è disponibile all'indirizzo http://gisportal.istat.it
Allo stesso modo di quella di sviluppo, è completamente virtuale ed è stata realizzata in modo da
rispondere ai requisiti di:
efficienza
disponibilità
affidabilità
prestazioni
sicurezza.
Il Server di Front End, su cui è installata l'applicazione web UE Coast Med, è basato su Internet Information
Services (IIS 8.5)
Il Server di Back End è composto da una batteria di server GIS, su cui risiede il motore esri ArcGIS Server, e
diversi Database Server tra i quali è presente anche il motore Oracle.
Tutti i server sono connessi tra di loro in modalità di "Alta Affidabilità", sono ridondanti e sono configurati
per una possibile scalabilità del sistema.
L'applicazione UE Coast Med in esercizio attraverso l'Application Server IIS, comunica con i Server GIS per la
navigazione, le tematizzazioni, e le interrogazioni dinamiche attraverso l'interfaccia REST, esposta dai servizi
mappa.
I Server GIS, a loro volta, sono connessi ai Database Server da cui prelevano i dati.
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Figura 24 – Architettura di Gistat
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5. Considerazioni di sintesi e sviluppi futuri
La versione attuale del prodotto costituisce un prototipo del progetto Istat che sta procedendo nell’ambito
del Grant “A reusable webGIS application and a geospatial database schema for the EU countries
comparison”, cofinanziato dalla Commissione Europea.
UE Coast Med assicura la comparabilità tematica, geografica e temporale di una batteria di 21 indicatori
che sono rappresentati in quattro quadranti. Gli indicatori, come noto, sono stati scelti sulla base delle
priorità individuate dalle più importanti politiche comunitarie (Politiche Marittime, Sviluppo Sostenibile,
Europa 2020, Politiche di Coesione Territoriale). La dimensione territoriale scelta si è limitata a considerare
il livello NUTS2 e in alcuni casi NUTS3 a causa della limitata disponibilità dei dati per tutti i paesi UE presi in
considerazione.
Le criticità maggiori sono state affrontate con riferimento alla scelta degli indicatori che assicurassero una
sufficiente disponibilità dei dati per i paesi UE considerati, all’analisi dei diversi metodi di divisione in classi
e alla determinazione delle aree costiere secondo la classificazione delle unità territoriali statistiche (NUTS).
La Web Application UE Coast MED, come in parte già detto, risponde alle raccomandazioni internazionali
che richiedono sempre più l'integrazione della dimensione geospaziale nei processi di produzione, analisi e
diffusione statistica. UE Coast MED partecipa inoltre allo sviluppo di Gistat, con cui l'Istat risponde
all'utenza interna ed esterna offrendo strumenti GIS tecnologicamente avanzati che consentono la
diffusione e l'analisi dell'informazione statistica sfruttandone la localizzazione geografica. Proprio basandosi
sulla geolocalizzazione del dato statistico, è possibile estendere le opportunità già presenti in UE Coast
MED, fornendo agli utenti ulteriori strumenti di analisi secondo modalità non possibili usando sistemi di
analisi tradizionale, quali ad es. la ricerca di relazioni spaziali di vicinanza, adiacenza, intersezione,...) e già
disponibili all'interno di Gistat. Tra gli sviluppi si pensa anche a estendere l'analisi ad altri territori, quali
quelli complementari alle aree costiere (aree interne), oppure ad aumentare la gamma delle funzionalità
GIS, quali ad esempio la composizione di query di selezione, basate appunto sulle relazioni spaziali di cui
sopra, per rispondere a quesiti del tipo 'differenze/somiglianze di indicatori statistici in territori a una data
distanza', oppure 'ricerca delle aree di differenza/somiglianza sovrapposte geograficamente', etc.
La presente guida offre all’utente alcuni modelli di navigazione per facilitare i possibili confronti tra
indicatori ma non esaurisce dunque le potenzialità del prodotto. Un altro contributo rilevante che offre
l’applicazione riguarda la scelta del metodo di classificazione che, è stato indagato preliminarmente, e
pertanto ne impone uno variabile a seconda dell’indicatore.
Il progetto proseguirà appunto con l’estensione del set di indicatori con riferimento ad altri contesti
territoriali che potranno riguardare anche le aree rurali, le aree metropolitane, le aree per grado di
urbanizzazione. Inoltre, i paesi presi in considerazione potrebbero essere estesi considerando anche gli altri
appartenenti all’Unione Europea e ai paesi di vicinato Europeo (dell’Est e del Sud), con i quali nell’ultimo
decennio l’Ue ha stabilito relazioni privilegiate allo scopo di rafforzare valori comuni quali la democrazia e i
diritti umani, regole di buon governo, principi di economia di mercato e sviluppo sostenibile.
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6. Riferimenti bibliografici e sitografici
AA.VV. (2016), Poster scientifico: Gistat-ConfrontaCoste. Un’applicazione GIS per le coste dei Paesi UE,
http://www.istat.it/it/dodicesima-conferenza/poster-scientifici#Nuove forme di comunicazione e
rappresentazione della statistica, XII Conferenza nazionale di statistica, Giugno 2016, Roma.
Conolly J., Lake M. (2006), Geographical Information Systems in Archaeology, Cambridge, pp. 141-145.
Commissione Europea (2014), Investimenti per l’occupazione e la crescita. Promuovere lo sviluppo e la
buona governance nelle città e regioni dell’UE, Sesta relazione sulla coesione economica, sociale e
territoriale, luglio 2014.
Consiglio Unione Europea (2011), “How to strengthen the territorial dimension of 'Europe 2020' and EU
Cohesion Policy based on the Territorial Agenda 2020”, Varsavia.
Dent B. D. (1999), Cartography. Thematic Map Design. Fifth Edition, London, pp. 146; 406.
Daniel, Wayne W. (1990), "Kolmogorov–Smirnov one-sample test". Applied Nonparametric Statistics (2nd
ed.), Boston: PWS-Kent. pp. 319–330.
Eurostat (2016.a), Urban Europe. Statistics on cities, towns and suburbs, Statistical book.
Eurostat (2016.b), Smarter, greener, more inclusive? Indicators to support the Europe 2020 strategy,
Statistical book.
Eurostat (2015), Regions in the European Union. Nomenclature of territorial units for statistics NUTS
2013/EU-28, Manuals and Guidelines.
Jenks, George F. (1967), "The Data Model Concept in Statistical Mapping", International Yearbook of
Cartography 7: pp.186-190.
Kolmogorov A. (1933), "Sulla determinazione empirica di una legge di distribuzione". G. Ist. Ital. Attuari. 4:
pp.83–91.
Pearson, E. S. and Hartley, H. O., eds. (1972), Biometrika Tables for Statisticians. 2. Cambridge University
Press. pp. 117–123, Tables 54, 55.
QGIS - Geometric Class –
http://184.106.205.13/uselessarchaeology/CMSimple_UA/?Programming_QGIS_Geometric_Class.
Smirnov N. (1948), "Table for estimating the goodness of fit of empirical distributions". Annals of
Mathematical Statistics. 19: pp. 279–281.
Stephens, M. A. (1974), "EDF Statistics for Goodness of Fit and Some Comparisons". Journal of the
American Statistical Association 69 (347): pp. 730–737.
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Allegato A – UE Coast MED - Guida utente
Come utilizzare l'applicazione
Questa applicazione consente rappresentazioni cartografiche interattive e dinamiche di indicatori statistici
per le aree costiere dei Paesi dell'Unione Europea che si affacciano sul Mediterraneo. L'utente ha la
possibilità di scegliere i differenti tematismi, quali Turismo, Trasporti, Ambiente, Istruzione e Lavoro,
Inclusione sociale, Sviluppo economico, Popolazione ed integrare i dati provenienti dal Censimento della
Popolazione per i paesi UE a livello NUTS2 e NUTS3.
Schermata principale
La schermata principale è composta da quattro sezioni contenenti ciascuna una mappa di sfondo e una
rappresentazione di un indicatore statistico scelto dall'utente.
La sezione laterale, a sinistra, contiene informazioni relative all'applicazione, descrive i criteri di confronto
delle mappe ed espone i metodi di classificazione dei dati statistici.
Tale sezione può essere nascosta tramite il pulsante
ampia visualizzazione delle mappe.
(presente in alto a sinistra) per permettere una più
Selezione livello geografico
Prima della navigazione vera e propria, è necessario selezionare il livello geografico a cui visualizzare i dati.
E' possibile rappresentare i dati su base regionale (NUTS2) oppure
provinciale (NUTS3).
Passando da un ambito geografico all'altro, le mappe presenti nei quattro
quadranti subiscono un refresh, che le riconduce al set di dati di default.
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Selezione anno di riferimento
In ciascuno dei quattro quadranti dell'applicazione è presente il menu a tendina, utile per la scelta dell'
anno di riferimento da rappresentare nella mappa.
Fare click per visualizzare l'elenco degli anni disponibili e scegliere quello di interesse.
Selezione indicatori
Stabilito il livello geografico e l'anno di riferimento da elaborare, si sceglie l'indicatore statistico da
rappresentare sulla mappa. Il menu a tendina permette di optare tra i diversi indicatori, distinti secondo i
seguenti Tematismi: Turismo, Trasporti, Ambiente, Istruzione e Lavoro, Inclusione sociale, Sviluppo
economico, Popolazione.
Il tema scelto viene immediatamente rappresentato sulla mappa tramite una rampa di colori.
Ogni colore rappresenta un range di valori, che è visualizzabile attraverso la legenda.
Legenda
Attivare la legenda
E' sufficiente fare click sulla freccia posta in alto a destra di ogni sezione di
mappa. Nello stesso modo la legenda si disattiva, al fine di agevolare la
visibilità dei contenuti.
Classificazione
Dalla finestra della Legenda è possibile accedere anche al tab Classificazione
che fornisce l'informazione dettagliata sul metodo di classificazione specifico per l'indicatore appena scelto.
Il metodo è basato sulla distribuzione di frequenza dell'indicatore selezionato e scelto tra: Natural Break,
Deviazione Standard, Quantile, Stesso intervallo, Intervallo Definito ed Intervallo Geometrico.
Navigazione mappe
E' possibile spostarsi all'interno di ciascun quadrante della mappa utilizzando il cursore e la rotellina del
mouse oppure tramite i pulsanti "riduci" e "ingrandisci" presenti nel box di ogni mappa. L'icona "Home"
consente di tornare all'estensione geografica di default.
L'applicazione permette di confrontare lo stesso indicatore per anni diversi, in un'area geografica
prestabilita, oppure indicatori diversi per uno stesso anno di riferimento.
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Tramite i quattro quadranti, presenti nell'applicazione, è possibile effettuare i seguenti confronti:
Confronto spaziale: un indicatore può essere confrontato su 4 diversi territori e per lo stesso anno;
Confronto temporale: un indicatore può essere confrontato su 4 anni diversi e per lo stesso territorio;
Confronto tematico: nell'ambito dello stesso tematismo è possibile confrontare indicatori differenti per
anni uguali o per territori uguali;
Confronto libero: è possibile confrontare indicatori diversi appartenenti ad aree tematiche differenti
fissando la dimensione temporale o quella spaziale.
Interrogazione mappe
Per ottenere tutte le informazioni relative agli elementi visibili nella mappa è possibile utilizzare il cursone
del mouse e fare un click sul poligono di interesse. I risultati dell'interrogazione saranno presentati in una
finestra in sovraimpressione.
La finestra dei risultati descrive le informazioni richieste: denominazione dell'indicatore statistico
visualizzato, codice identificativo Eurostat della NUTS regionale o provinciale (NUTS2 o NUTS3),
denominazione dell'unità territoriale e valore dell'indicatore scelto.
Il box delle informazioni può essere ingrandito cliccando sul quadratino
in alto a destra, mentre l'icona della lente, posta in basso a sinistra,
consente di posizionare la mappa nell'area interrogata, attivando un
ingrandimento sulla zona di interesse.
Ulteriori informazioni, riguardanti la descrizione dettagliata dell'indicatore
scelto, sono riportate, nel link info in una nuova finestra del browser, mentre
per specifici indicatori di alcune aree costiere sono presenti particolari
informazioni descritte in Avvisi e note.
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Allegato B – Poster XII Conferenza Nazionale di Statistica: “Un’applicazione GIS per le coste dei Paesi UE”
Il poster è dotato dinamicità proponendo 4 videate in sequenza, attraverso un formato GIF dinamico; come
tale è consultabile al link http://www.istat.it/storage/Conf12File/posterImg/071.gif
Per semplicità è stata di seguito riportata una singola immagine.
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