La radiazione solare entrante (insolazione) ricevuta dal sole è la principale fonte di energia che guida molti dei processi fisici e biologici della terra. Questa mappa interattiva dimostra quanta energia elettrica può essere prodotta dagli edifici a Vicenza, Altavilla Vicentina, Creazzo, Sovizzo e Torri di Quartesolo (VI) in un anno, se i pannelli solari sono installati su loro tetti. Link alla Web App
Il progetto è parte del Programma Operativo Regionale del Fondo Europeo di Sviluppo Regionale (POR FESR 2014 - 2020) del Veneto, nell'ambito del bando dell'azione 231 volto alla "costituzione di Innovation Lab diretti al consolidamento/sviluppo del network Centri P3@-Palestre Digitali e alla diffusione della cultura degli Open Data."
La Web App è basata sulla stima della quantità totale d'insolazione entrante (diretta e diffusa) calcolata per ogni punto del modello di superficie digitale (DSM) ad alta risoluzione.DSM rappresenta la topografia che è un fattore importante che determina la variabilità spaziale dell'insolazione. La variazione di elevazione, orientamento (pendenza e aspetto) e ombre proiettate da elementi topografici influiscono sulla quantità d'insolazione ricevuta in luoghi diversi. Questa variabilità cambia anche con l'ora del giorno e il periodo dell'anno e a sua volta contribuisce alla variabilità del microclima inclusi fattori come i regimi di temperatura dell'aria e del suolo, l'evapotraspirazione, i modelli di scioglimento della neve, l'umidità del suolo e la luce disponibile per la fotosintesi.
- Struttura del repositorio
- Informazioni sulla stima dell'insolazione
- Installazione
- Esempi
- Problemi conosciuti
- Credits
- Licenza
Visto che la mappa dipende dalle informazioni sugli edifici, che è dinamica, il repositorio prevede anche lo script di aggiornamento.
- data # contiene i dati raster e vettoriali usati nell'aggiornamento della web app
- download
- output
- docs # immagini e altri file usati in questo README
- processing # lo script per aggiornare la web app
- dependencies
- log
- webmap # questa cartella contiene la web app
Abbiamo usato Windows per questo sviluppo, quindi l'istruzione è valida per questo sistema. Però funziona anche su Linux e Mac.
Il repositorio consiste da due distinte parti. La prima è la web app (HTML, CSS e JS). La seconda è lo script in Python per aggiornarla. Abbiamo testato questo con Python 3.9.2, ma funzionano anche le versioni non inferiori a 3.6.
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Prima di tutto installa Microsoft Visual C++ 14.0 (o maggiore). Scaricalo con lo strumento "Microsoft C++ Build Tools".
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Bisogna installare le seguenti librerie in ordine. Puoi usare la cartella
processing/depenencies
che contiene i file necessari (Python Wheels) compatibili con la versione specifica del Python e architettura dell'OS: in questo caso è Windows x64, Python 3.7 o Python 3.8. Altrimenti scarica i Wheel dall'Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages.
pip install processing\dependencies\GDAL-3.2.2-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install processing\dependencies\pyproj-3.0.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install processing\dependencies\Fiona-1.8.18-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install processing\dependencies\Shapely-1.7.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install processing\dependencies\geopandas-0.9.0-py3-none-any.whl
pip install processing\dependencies\Rtree-0.9.7-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install processing\dependencies\rasterio-1.2.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install requests rasterstats
L'ultima libreria viene installata dall'internet, dunque non specifichiamo nessun file.
Dopo aver sistemato l'ambiente Python dobbiamo ancora preparare alcuni dataset.
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Metti l'archivio
edifici_sitvi_7795.zip
con uno Shapefile di edifici, scaricati dal SIT VI, nella cartelladata
. Per lo scarico dal SIT VI imposta i seguenti parametri:- gruppo
Cartografia di base
- file
Edifici
- formato
ESRI Shapefile
- Sistema di riferimento
RDN2008 - Zone12 (EPSG 7795)
- Nome file di output
edifici_sitvi_7795
- gruppo
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Assicurati che c'è anche l'archivio
data/comuni_provincia_vi_7795.zip
che contiene i limiti amministrativi della provincia. -
Controlla le impostazioni nel
processing/config.py
: serve specificare i percorsi corretti nella sezione RASTER per appuntare a fileesposizione.tif
,insolazione.tif
,pendenza.tif
. Siccome ogni file è pesante (circa 600 MB) devi scaricarli separatamente da questa cartella Google condivisa.
Per calcolare l'insolazione in un’intera area di Vicenza e i comuni limitrofi, abbiamo eseguito l'analisi utilizzando lo strumento Area Solar Radiation (Radiazione solare di area) in software geoinformatico ArcGIS sul modello della superficie DSM, derivato dalle riprese aeree Lidar. Cioè i calcoli sono stati ripetuti per ciascun pixel della superficie topografica d'input, producendo mappe d'insolazione per un'intera area geografica.
Sono stati impostati i parametri del calcolo:
- Dimensione Sky/Risoluzione:
200
- Configurazione Temporale: WholeYear
2021
- Intervallo Giornaliero:
14
- Crea output per ogni intervallo:
NOINTERVAL
- Fattore Z:
1
- Tipo d'input pendenza e aspetto:
FROM_DEM
- Direzioni di Calcolo:
16
- Divisioni Zenith:
8
- Divisioni Azimuth:
8
- Tipo di modello Diffuso:
STANDARD_OVERCAST_SKY
- Proporzione Diffusa:
0,3
- Trasmissività:
0,5
Lo strumento Area Solar Radiation è molto computazionalmente intenso. Per sollecitare il calcolo, I parametri Direzioni di Calcolo e Intervallo Orale sono stati diminuiti rispetto alle impostazioni predefinite. Inoltre, prima dell’elaborazione e per la migliore gestione del processo, l’intero dataset è stato suddiviso in parti più piccole (in totale 230 raster quadrati 1x1 km con la sovrapposizione di 10 pixel). L’intero tempo del calcolo è stato circa otto ore. I parametri Proporzione Diffusa (0,3) e Trasmissività (0,5) sono predefiniti per condizioni di cielo generalmente sereno, che penso sia valido per Vicenza.
L’uscita dello strumento è un raster dell’insolazione, integrata per l’intero anno, che è espresso in W*h/m2 (watt-ora per metro quadrato) come unità di misura. Per ridurre le dimensioni di questi valori e renderli più facili da leggere, è stato convertito in kW*h/m2.
Per la seguente filtrazione è stato necessario di creare le mappe di pendenza (Slope) ed esposizione (Aspect) dal modello DSM, che abbiamo fatto con gli strumenti di analisi geomorfologica nel software QGIS.
La mappa interattiva è fatta con OpenLayers Leaflet. Puoi semplicemente avviare webmap/map.html
per vedere la mappa. Per renderla disponibile in internet bisogna copiare l'intera cartella webmap
nel tuo web server. Non richiede nessun requisito speciale - è semplice HTML, CSS e JavaScript.
Quando uno avvia lo script processing/data_update.py
(è meglio lanciarlo con l'intefaccia Command Line del tuo OS - assicurati che utilizzi l'ambiente Python corretto con tutte librerie necessarie installate), esegue i seguenti passi:
- Interroga il Geoportale Regionale per scaricare gli edifici sul territorio di Creazzo, Altavilla Vicentina, Sovizzo e Torri di Quartesolo. Il file scaricato viene salvato con un marcatempo unico come
processing/download/edifici_reg_20210325-174310.json
. ATTENZIONE: il nome del layer nel Geoportale si cambia periodicamente - aggiungono un suffisso come, ad es.,edifici_veneto_apr2021
. Imposta il nome corretto nella variabileEDIFLAYER
delconfig.py
. - Fonde gli edifici dal SIT VI (comuni_provincia_vi_7795.zip) e il Geoportale regionale al fine di creare uno livello vettoriale uniforme, trasformando i loro attributi. Il risultato viene salvato come
processing/output/edifici_uniti.json
- Filtra il raster dell'insolazione sulla base di seguenti parametri che possano essere cambiati nel file
processing/config.py
. Abbiamo predefinito questi valori consigliati usando le informazioni dal sviluppatore di ArcGIS - Estimate solar power potential. Sono rimasti solo le superficie con l'insolazione maggiore o uguale a 800 kW*h/m2 annui, privi dell'esposizione nord e nord-est, aventi la pendenza minore o uguale a 45°. - Calcolo delle statistiche è stato effettuato solo per edifici che hanno la superficie utilizzabile per la produzione dell'energia maggiore o uguale a 30 m2. Quindi altri edifici irrilevanti sono stati rimossi per ottimizzare la visualizzazione del dataset. È stata calcolata la quantità totale di radiazione solare ricevuta ogni anno dall'area utilizzabile di ciascun edificio. Per evitare che i numeri diventino troppo grandi, sono convertiti da kilowatt-ora per metro quadrato a megawatt-ora per metro quadrato. Dopo abbiamo convertito la radiazione solare in energia producibile, usando i valori del 15% di efficienza del modulo fotovoltaico e dell'86% del Performance Efficiency. Questi valori, consigliati dalla United States Environmental Protection Agency, indicano che i pannelli solari sono in grado di convertire il 15 percento dell'energia solare in entrata in elettricità e l'86 percento di tale elettricità viene mantenuta nell'installazione. I parametri sono regolabili nel
processing/config.py
.
L'uscita di questa elaborazione viene salvato come webmap/layers/edifici.js
. Quindi, la mappa web è stata aggiornata.
In caso se vuoi cambiare i parametri della elaborazione, basta riavviare lo script che sovrascriverà i file più vecchi.
- A causa della copertura limitata del dataset originale DSM ricevuto dal MATTM, la parte orientale di Torri di Quartesolo non è coperta dall'analisi. Nello screenshot di sotto: il DSM usato per il calcolo, colorato a tinte ipsometriche (verde - quota bassa, marrone - quota alta, bianco - nessun dato disponibile).: L'insolazione per gli edifici nella zona NoData vengono calcolati secondo la formula empirica: Franz, Lorena, Paolo Giandon, Ialina Vinci, Andrea Dalla Rosa, Adriano Garlato, Matteo Pisanu, and Yaroslav Vasyunin. 2021. “Fotovoltaico: C’è Un’alternativa Al Consumo Di Suolo (ARPAV e Digital Innovation Hub).” In Consumo Di Suolo, Dinamiche Territoriali e Servizi Ecosistemici. Edizione 2021. Report SNPA 22/21, edited by Michele Munafò, 282–286. SNPA
- Su dispositivi mobili la mappa non risponde a touch - quindi no si può interrogare gli attributi degli edifici.
- La finestra "About" appare due volte quando chiamata su dispositivi mobili.
Sviluppato dal InnovationLab Vicenza attraverso il Digital Innovation Hub Vicenza.
La IODL 2.0 (Italian Open Data License) prevede che l’utente possa liberamente:
- consultare, estrarre, scaricare, copiare, pubblicare, distribuire e trasmettere le informazioni;
- creare un lavoro derivato, per esempio attraverso la combinazione con altre informazioni (c.d. mashup), includendole in un prodotto o sviluppando un’applicazione informatica che le utilizzi come base dati.
In cambio, all’utente è chiesto solo d'indicare la fonte delle informazioni e il nome del soggetto che fornisce il dato, includendo, se possibile, un link alla licenza. Rispetto alla IODL 1.0, la Italian Open Data Licence 2.0 non prevede l’obbligo dell’utente di pubblicare e condividere gli eventuali lavori derivati (ad esempio, applicazioni) con la stessa licenza o con altra licenza aperta, ritenuta compatibile.
Vedi il file LICENSE.md per dettagli.
Questi file devi scaricare manualmente - vedi la sezione Installazione - Aggiustamenti manuali.
data/esposizione.tif
- esposizione dal DSM, in gradi (0-360, valore -9999 per aree piatte)data/insolazione.tif
- raster dell'insolazione (kWh/m2) (valore NoData -9999)data/pendenza.tif
- pendenza dal DSM, in gradi (0-90)
Elaborazione di Digital Innovation Hub Vicenza su dati del Ministero dell'Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare - Geoportale nazionale (MATTM). Questo dataset è distribuito con Licenza Creative Commons Attribuzione - Condividi allo stesso modo 3.0 Italia. Chiunque desideri riprodurre o pubblicare elaborati contenenti il dataset ha l'obbligo di rispettare i vincoli previsti dalla licenza.