Le zone climatiche locali (LCZ) sono un concetto introdotto da Stewart e Oke* (I. D. Stewart & Oke, 2012; I. Stewart & Oke, 2011).
L'obiettivo principale del sistema LCZ è consentire una selezione standardizzata di siti urbani rispetto alle intensità di Urban Heat Island** (UHI) in relazione a caratteristiche omogenee in termini di morfologia urbana e materiali urbani. Il sistema è applicabile alla maggior parte delle città ed è destinato a studi di temperatura urbana mediante sensori termici posizionati normalmente a circa due metri da terra.
Il sistema LCZ classifica il paesaggio urbano-rurale in 17 classi "costruite" e 7 di "copertura del suolo", ognuna caratterizzata da una gamma caratteristica di valori per parametri misurabili della superficie, come il fattore di vista del cielo (Sky View Factor), la frazione di superficie impermeabile, l'altezza e la spaziatura dell'edificato, la capacità di assorbimento termico dei materiali, i flussi di calore antropogenico. Il concetto LCZ è stato applicato per determinare i modelli spaziali (composizione e configurazione) delle strutture urbane e rurali rilevanti per l'analisi del clima urbano nelle città e dei loro dintorni in tutto il mondo.
LCZ è uno strumento efficace per istruire urbanisti e progettisti urbani sull'impatto della forma e della funzione delle città sulle temperature urbane e sui rischi legati alle ondate di calore. Inoltre, le mappe LCZ possono funzionare come un potenziale strumento di valutazione dello stress termico, nonché come base di partenza per una pianificazione e progettazione a prova di clima.
In questo servizio, per la classificazione delle LCZ per il territorio coperto dall’ambito amministrativo della Città Metropolitana di Milano (CMM) sono stati utilizzati 4 indicatori:
- Buildings Heights;
- Sky View Factor (SVF);
- Albedo (or reflectance of urban materials, which mainly depend on color);
- Vegetation (classified according to a spectral vegetation index, i.e. the NDVI).
La classificazione è stata prodotta in modo automatico applicando algoritmi avanzati di clustering sulla base dei quattro indicatori precedentemente menzionati, e aree campione digitalizzate su immagini ad altissima risoluzione (Google Earth) seguendo i principi teorici stabiliti da Stewart e Oke.
