Il presente lavoro si propone di delineare il processo metodologico che ha guidato la costruzione della banca dati che raccoglie, per tutti i 7.896 comuni italiani, un insieme di variabili utili alla stima di quattro indici compositi: vulnerabilità, resilienza, hazard ed esposizione. L’obiettivo della costruzione della base informativa è l’analisi delle “migrazioni climatiche”, in particolare riferiti a movimenti intraregionali nella regione Toscana. La banca dati, predisposta su base nazionale, si muove nel solco del lavoro precedentemente sviluppato dal rapporto Miclimi elaborato dall’associazione EucliPa (Membretti e Tartari, 2023), a sua volta basato sul framework di Modica e Zoboli (2016) e sull’implementazione di Marin et al. (2021), in cui è stato analizzato il “recente” fenomeno delle migrazioni dai centri urbani verso le aree montane in relazione ai cambiamenti climatici. In particolare, questi lavori indagano l’attrattività potenziale dei territori per la migrazione intra ed inter regionale in Italia. Il presente lavoro intende dunque applicare la metodologia adottata da Membretti e Tartari (2023) per le città di Milano e Torino al contesto toscano, con particolare attenzione ai comuni di Firenze, Prato e Pistoia, comuni più esposti al cambiamento climatico, al fine di indagare la direzione e l’intensità del fenomeno in questo territorio. La banca dati descritta è stata costruita integrando fonti ufficiali aggiornate prevalentemente al periodo 2020–2023 e armonizzando i codici comunali riconducendo i dati ai confini amministrativi del 2024. La banca dati così armonizzata ha consentito di costruire indici sintetici ottenuti con l’elaborazione e la normalizzazione di variabili, successivamente aggregate.

Una base informativa integrata per lo studio delle migrazioni verticali: aspetti metodologici e prime evidenze.Grins Foundation Discussion Paper Series. n.26/2025. ISSN 3035-5567 / Anastasia Allkurti; Maria Grazia Pazienza; Gianluca Stefani. - ELETTRONICO. - (2025), pp. 6-34.

Una base informativa integrata per lo studio delle migrazioni verticali: aspetti metodologici e prime evidenze.Grins Foundation Discussion Paper Series. n.26/2025. ISSN 3035-5567

Anastasia Allkurti;Maria Grazia Pazienza;Gianluca Stefani
2025

Abstract

Il presente lavoro si propone di delineare il processo metodologico che ha guidato la costruzione della banca dati che raccoglie, per tutti i 7.896 comuni italiani, un insieme di variabili utili alla stima di quattro indici compositi: vulnerabilità, resilienza, hazard ed esposizione. L’obiettivo della costruzione della base informativa è l’analisi delle “migrazioni climatiche”, in particolare riferiti a movimenti intraregionali nella regione Toscana. La banca dati, predisposta su base nazionale, si muove nel solco del lavoro precedentemente sviluppato dal rapporto Miclimi elaborato dall’associazione EucliPa (Membretti e Tartari, 2023), a sua volta basato sul framework di Modica e Zoboli (2016) e sull’implementazione di Marin et al. (2021), in cui è stato analizzato il “recente” fenomeno delle migrazioni dai centri urbani verso le aree montane in relazione ai cambiamenti climatici. In particolare, questi lavori indagano l’attrattività potenziale dei territori per la migrazione intra ed inter regionale in Italia. Il presente lavoro intende dunque applicare la metodologia adottata da Membretti e Tartari (2023) per le città di Milano e Torino al contesto toscano, con particolare attenzione ai comuni di Firenze, Prato e Pistoia, comuni più esposti al cambiamento climatico, al fine di indagare la direzione e l’intensità del fenomeno in questo territorio. La banca dati descritta è stata costruita integrando fonti ufficiali aggiornate prevalentemente al periodo 2020–2023 e armonizzando i codici comunali riconducendo i dati ai confini amministrativi del 2024. La banca dati così armonizzata ha consentito di costruire indici sintetici ottenuti con l’elaborazione e la normalizzazione di variabili, successivamente aggregate.
2025
6
34
Goal 13: Climate action
Anastasia Allkurti; Maria Grazia Pazienza; Gianluca Stefani
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