Risultati

Oltre l’altitudine

L’applicazione di tecniche di data analysis e clustering ha permesso di superare una lettura uniforme dello spopolamento, mostrando come i piccoli comuni italiani — e in particolare quelli montani — non costituiscano un insieme omogeneo, ma un mosaico di territori con traiettorie evolutive differenti, determinate dalla combinazione di accessibilità ai servizi, contesto altimetrico, rischio idrogeologico, dinamiche climatiche, valori immobiliari e andamento demografico di lungo periodo.

IL PANORAMA NAZIONALE

Le seguenti mappe e grafici sono state generate utilizzando i dati raccolti sul demografia, accessibilità, rischio idrogeologico e turismo. Rappresentano un momento importante della nostra analisi, in cui abbiamo cercato di rispondere a domande quali:

• Come è distribuito lo spopolamento nel territorio italiano, e quali differenze si evidenziano tra aree diverse?
• Come si relaziona lo spopolamento all’accessibilità? Il decadimento dell’accessibilità in funzione dell’altitudine ha lo stesso significato (e distribuzione) in diverse aree del territorio italiano?
• Dove si evidenziano scostamenti tra delta negativi e altitudine, ad esempio, zone in cui lo spopolamento non correla all’altitudine? E quali fattori indipendenti possiamo rilevare (es. rischio alluvioni, problemi infrastrutturali)?
• Possiamo identificare aree che, seppur vicine, mostrano fenomeni opposti (es.turismo e crescita; turismo e spopolamento)?

Nota Metodologica su Indicatori

Accessibilità Alpha 2 (raggio 45 min): Somma degli score di popolazione assegnati, per ciascun comune di origine, a tutte le destinazioni raggiungibili entro 45 minuti. (Score dest. = Popolazione Destinazione / Tempo Effettivo²) Misura la centralità di un comune in base alla popolazione raggiungibile nei tempi reali di percorrenza. Raggruppando diversi comuni, l’accessibilità media può anche esprimere la facilità o difficoltà nelle connesioni tra unità territoriali.

Delta Frizione Medio (raggio 80 min): Differenza tra il tempo effettivo di viaggio (grafo TomTom) e il tempo ideale (senza ritardi dovuti a traffico, meteo o chiusura strade). Esprime il ritardo infrastrutturale medio per raggiungere le destinazioni comprese in un raggio di 80 minuti. La scelta di questo raggio dipende dal focus del progetto: si è scelto di misurare il ritardo infrastrutturale nei tratti che collegano i comuni montani ad altre aree locali e centri di rilievo, indipendentemente dal contesto più ampio (provinciale e regionale).

La mappa 1 (Distribuzione Delta (s)popolamento nei Comuni Italiani) mostra il diverso grado di spopolamento e crescita (il delta tra inizio della serie storica e fine, ..) dei comuni italiani di cui abbiamo ricavato le metriche di accessibilità (accessibilità alpha2 è visibile nel tooltip, insieme a fascia altimetrica, delta demografico e vocazione turistica). Possiamo osservare differenze interessanti: ad esempio, le aree montane del Friuli-Venezia-Giulia mostrano alta vocazione turistica, accessibilità tendenzialmente bassa e forte spopolamento, mentre nelle vicine aree montane del Trentino-Alto-Adige (che includono destinazioni molto note e ricercate) l’alta vocazione turistica si accompagna ad accessibilità più alta, e i comuni presentano trend positivi.

Tre Italie: territorio, rischio e mercato immobiliare a confronto

C’è un’Italia che cresce a diciotto minuti da un centro urbano, e un’Italia che ne dista più di trenta. Analizzando trent’anni di dati su tutti i comuni italiani, emerge un pattern chiaro: più un comune è isolato, più rapidamente perde i suoi abitanti. Non è un caso — è una tendenza che si ripete, comune dopo comune, con una regolarità sorprendente.

Interpretazione dei gruppi

Crescita — Migliore connettività, minore esposizione al rischio geologico, situato prevalentemente in zone di pianura. Il mercato immobiliare più dinamico dei tre gruppi.

Declino leve — Una fase intermedia di declino, con un profilo geografico anch’esso intermedio tra crescita e declino severo. Il mercato immobiliare mostra ancora una lieve crescita, ma nettamente più debole.

Declino severo — L’altitudine media maggiore, la più alta proporzione di territorio montano, il rischio frana più elevato e la peggiore accessibilità. L’unico gruppo con il mercato immobiliare stagnante, coerente con un processo di spopolamento strutturale.

Un ritratto dell’Italia intera: tutti i comuni, 2023-2025

Stessa montagna, due destini opposti

Andalo e Cavedago sono a 2,7 km di distanza, stesso comprensorio sciistico della Paganella. Andalo ha 154 arrivi turistici pro capite — 13 volte Cavedago — eppure perde l’1,9% di popolazione ogni anno. Cavedago, con appena 12 arrivi pro capite, cresce del 2%. Il turismo, da solo, non basta a spiegarlo.

“Il pattern si ripete: dove il turismo è più intenso, la popolazione residente tende a calare di più. È una coincidenza, o c’è un meccanismo?”

Abbiamo raggruppato i 7.500 comuni italiani in 8 famiglie di territori, in base a demografia, turismo, reddito e accessibilità. Se coloriamo l’Italia vera con questi gruppi, il pattern si vede a colpo d’occhio: le Alpi non sono un blocco unico, sono spezzate tra due colori — le ‘Aree ad altissima intensità turistica’ come Andalo, e le ‘Aree isolate a vocazione turistica’ come Cavedago. È esattamente il confine che vi ho appena raccontato, ma visto su tutta Italia.”

Non è il turismo a decidere. È l’anagrafe.

Il turismo è quello che si nota per primo, ma i dati raccontano un’altra storia: nel cluster più turistico d’Italia (309 comuni, come Andalo), il 38% dei comuni sta comunque crescendo — il turismo da solo non basta a spiegare chi si spopola. Quello che invece è quasi sempre vero è l’età della popolazione: nelle “Aree in forte spopolamento” (1.162 comuni) l’indice di vecchiaia medio è 349 anziani ogni 100 giovani — più del doppio della media nazionale — e la natalità è la più bassa d’Italia. Il 97% di questi comuni ha un indice di vecchiaia sopra la mediana nazionale. I paesi non muoiono per mancanza di turisti. Muoiono per mancanza di bambini.

Gli 8 volti dell’Italia, nel dettaglio

Ogni cluster ha una carta d’identità precisa. Qui sotto trovate, per ciascuno degli 8 gruppi, gli indicatori che lo caratterizzano di più — numero di comuni, reddito, natalità, turismo, accessibilità, rischio idrogeologico. Le celle più colorate indicano gli scostamenti più marcati rispetto alla media nazionale: è così che il modello “riconosce” un’Area Urbana Benestante da un’Area in forte spopolamento, o le Aree Giovani a Basso reddito — povere ma le più giovani d’Italia — dalle Aree isolate a vocazione turistica come Cavedago.

Cosa “vede” davvero il modello in ogni cluster

Abbiamo chiesto a un modello di spiegare cosa distingue ciascuno degli 8 cluster. Il risultato conferma quello che abbiamo raccontato finora: per il cluster di Andalo pesa quasi solo il turismo (la percentuale di turisti sul totale), mentre per il cluster di Cavedago contano di più l’accessibilità e la quota altimetrica — non è definito dal “poco turismo”, ma dall’essere strutturalmente più isolato. E per le Aree in forte spopolamento, la variabile più importante in assoluto è l’indice di vecchiaia — la conferma quantitativa che qui non è il turismo a fare la differenza, ma la demografia.

I piccoli comuni d’Italia: profili a confronto

Interpretazione dei gruppi

Cosa spiega lo spopolamento nei piccoli comuni?

Prestazioni del Modello

Accuracy: 72%
Precision: classe 0 - 75%; classe 1 - 68%
Recall: classe 0 - 74%; classe 1 - 70%

I comuni alpini: profili a confronto

Cosa spiega lo spopolamento nei comuni alpini?

Prestazioni del Modello

Accuracy: 76%
Precision: classe 0 - 76%; classe 1 - 76%
Recall: classe 0 - 64%; classe 1 - 85%

I RISULTATI IN SINTESI

I risultati indicano che non esiste una quadro unitario, né per i piccoli comuni in generale né per la montagna in particolare. Il turismo non sempre basta a garantire la sopravvivenza demografica della montagna; a volte può essere un fattore di spopolamento, ad esempio, causando un aumento del costo della vita, o peggiorando la qualità dei servizi. Che altitudine significhi meno servizi e meno accessibilità sembra abbastanza intuitivo, ma da questo punto di vista la situazione non è omogenea, e ci sono delle differenze tra nord, sud, centro. Inoltre, comuni poco accessibili possono presentare alta vocazione turistica.

Nel nord, l’altitudine sembra essere determinante rispetto all’accessibilità. La rete infrastrutturale generale è più solida e sembra risentire prevalentemente di limitazioni legate ai territori a quota elevata; l’accessibilità del centro italia parte da valori più bassi, mentre quella del sud suggerisce criticità più generali, a volte indipendenti dall’altitudine.

Le features maggiormente rilevanti a livello globale sono: accessibilità, turismo, redditi, stratificazione demografica. Le features maggiormente rilevanti a livello alpino: accessibilità, turismo, variazioni climatiche, redditi. Le features rilevanti a livello globale sembrano giocare ruoli differenti a seconda dei contesti.

Questo lavoro può costituire un punto di partenza per analisi più dettagliate. I clustering e le mappe, ad esempio, sono funzionali all’individuazione di unità analitiche più significative di quelle imposte dai confini amministrativi (es. aree di comuni che condividono alcuni trend, es. forte spopolamento e pressione turistica vs. crescita e pressione turistica), che possono essere combinate ad analisi con granularità diverse (es. dati su flussi stagionali, non solo annuali). Può anche essere rilevante per la progettazione di misure politiche territoriali differenziate e maggiormente mirate alle specifiche condizioni dei diversi contesti locali.

Dai numeri ai luoghi

Questi profili raccontano dinamiche statistiche su larga scala. Ma cosa significano concretamente per chi vive questi territori? Nella sezione Casi Studio raccontiamo da vicino alcuni comuni rappresentativi di questi cluster, incrociando i dati con testimonianze dirette.

→ Alcuni esempi