Il caldo ha una geografia.

I dati che emergono

Prima di entrare nel metodo, questi sono i numeri principali restituiti finora dall'analisi. Le temperature satellitari sono temperature della superficie terrestre (LST), non temperature dell'aria: descrivono quanto si scaldano asfalto, tetti, suoli e vegetazione al passaggio del satellite.

1. Il contesto: un giugno non è più solo un giugno

Che il pianeta si stia scaldando non è più una questione aperta: l'IPCC — l'Intergovernmental Panel on Climate Change, il gruppo intergovernativo delle Nazioni Unite che valuta lo stato delle conoscenze sul clima¹ — nel suo sesto rapporto di valutazione definisce «inequivocabile» il riscaldamento del sistema climatico e altrettanto inequivocabile l'origine umana. Ma le medie globali, per quanto solide, sembrano restare un problema altrui, lontano dal nostro quotidiano. L'Europa meridionale, però, si scalda più in fretta della media globale, e le estati mediterranee più in fretta ancora: è qui che l'astrazione comincia a diventare esperienza. Spingendoci ancora più al locale, il nord Adriatico è un punto critico in tutto questo, tanto difficile da decifrare nelle previsioni quanto stabile nelle valutazioni delle criticità: basti pensare all'innalzamento medio del mare e alla siccità che insiste, costringendo a ripensamenti immediati su come coltivare. E si può aggiungere il combinato disposto dei due fenomeni — innalzamento marino e siccità più acute — per intravedere orizzonti tutt'altro che rosei, con l'intrusione salina che risalirà sempre più all'interno della nostra pianura.

Questo è il riscaldamento già osservato. Quanto continuerà dipende dalle emissioni future, e per ragionarci l'IPCC usa cinque scenari illustrativi — dal mondo che azzera le emissioni a metà secolo a quello che continua ad accelerarle. La forbice a fine secolo va da un grado e mezzo a oltre quattro: non una previsione, ma la mappa delle conseguenze delle scelte possibili. Ed è una forbice che si scaricherà, amplificata, proprio su territori come il nostro.

Il primo passo del metodo è quindi la discesa di scala: cosa dicono le temperature qui, nella zona di Monselice? Non esiste una stazione meteorologica secolare in paese, ma esiste una cosa chiamata rianalisi: la ricostruzione fisicamente coerente dell'atmosfera passata, fatta assimilando in un modello tutte le osservazioni disponibili — stazioni, palloni sonda, satelliti. In pratica, i moderni modelli matematici vengono fatti girare sui dati storici, ricostruendo la climatologia passata anche nei punti dove non esistevano rilevamenti: la temperatura locale viene interpolata proprio dai modelli. ERA5, la rianalisi europea di Copernicus, copre in modo omogeneo il periodo dal 1940 a oggi, e ci permette di estrarre la serie dei giugni per il punto di griglia locale.

La serie copre 87 giugni, dal 1940 al 2026. Nel trentennio di riferimento il giugno medio della zona segnava 20,1 °C. Il giugno 2026 ha segnato 25,3: più di cinque gradi sopra quella normale, il secondo più caldo dell'intera serie. Il primato resta al 2003 — l'estate che l'Europa ricorda — ma è la classifica nel suo insieme a dire la cosa importante: dei cinque giugni più caldi dal 1940, quattro sono arrivati negli ultimi otto anni (2019, 2022, 2025, 2026). Il 2003 fu un'anomalia; adesso è un vicinato.

Il grafico è esplicativo: i giugni caldi non sono distribuiti a caso lungo la serie, sono concentrati tutti alla fine. Questo è il contesto in cui tutto il resto va letto, ed è la base di riferimento per le analisi successive — a partire dall'analisi satellitare 2022–2026 che vedremo tra poco, costruita proprio su questi anni.

Attenzione, però: questa è temperatura dell'aria, la grandezza del meteo e dei termometri. Da qui in poi parleremo di un altro tipo di temperatura, e la differenza è il primo concetto da mettere in cassaforte — perché anche la comunicazione generalista, involontariamente o semplicemente in cerca di click, spesso confonde le due cose.

2. Cosa vede il satellite: la temperatura delle superfici

Perché Landsat

Il programma Landsat fotografa la Terra dal 1972, e dal 1982 misura anche l'emissione termica delle superfici. È gratuito, ha una risoluzione di 30 metri — la scala di un parcheggio, di un isolato, di un giardino — e passa sopra Monselice ogni pochi giorni verso le 10:30 del mattino. Per un comune di 17.000 abitanti è lo strumento giusto: abbastanza fine da distinguere il piazzale del supermercato dal filare accanto, abbastanza lungo da costruire serie robuste.

LST non è la temperatura dell'aria

Quello che il sensore termico misura si chiama LST, Land Surface Temperature: la temperatura della pelle delle superfici — asfalto, tetti, chiome, prati — non quella dell'aria a due metri che leggiamo sulle app meteo. Le due grandezze sono legate ma diverse, e la differenza non è pignoleria: un piazzale può superare i 50 °C di superficie mentre l'aria sopra ne segna 33. E siccome l'asfalto accumula calore di giorno e lo restituisce di notte, il rosso che vedremo nelle mappe delle 10:30 del mattino è anche una promessa di notti tropicali: l'inerzia termica delle superfici è uno dei motori dell'isola di calore urbana. Quando un titolo di giornale dice che depavimentare «abbassa la temperatura di 4 gradi», quasi sempre sta parlando di gradi di superficie, non di gradi d'aria — e quasi mai lo dice. Su questo torneremo.

Il metodo, in breve

Ho elaborato le immagini Landsat 8 e 9 (Collection 2, Level 2) su un'area di 3 chilometri di raggio centrata sul nucleo urbano di Monselice. Per ogni giugno dal 2022 al 2026 ho costruito il composito mediano delle scene "pulite". Pulite in che senso? Ogni immagine satellitare porta con sé delle bande di qualità, una specie di pagella pixel per pixel: dicono dove ci sono nuvole, dove cadono le loro ombre, dove il sensore è andato in saturazione. Ho usato quelle pagelle per mascherare — cioè scartare — i pixel inaffidabili, tenendo di ciascuna scena solo la parte limpida; la mediana dei pixel superstiti costruisce poi, giugno per giugno, un'immagine "tipica" del mese, robusta ai valori estremi. Infine ho preso la mediana delle cinque mediane annuali: in questo modo ogni anno pesa uguale, a prescindere da quante scene buone ha offerto il satellite. Una scena del 12 giugno 2026, contaminata da residui non catturati dalle maschere, è stata esclusa a mano: anche questo fa parte del metodo dichiarato. Accanto alla temperatura, per ogni pixel ho calcolato due indici: NDVI, che misura il vigore della vegetazione, e NDBI, che evidenzia il costruito.

Cosa emerge

La geografia del caldo di Monselice è nitida e stabile. Il blocco fresco dei versanti boscati verso i Colli, la campagna intorno, e in mezzo un corridoio caldo che dal centro scende verso sud lungo la SR10 — la zona commerciale, i piazzali, i capannoni. Nel giugno 2026 quel corridoio segnava in media 48,4 °C di superficie contro i 45,5 della media d'area: quasi tre gradi di scarto strutturale, non un episodio. Lo stesso disegno compare infatti nel composito pluriennale 2022–2026 e coincide con il prodotto istituzionale ISPRA/SNPA sulle estati 2019–2024, consultabile da chiunque sull'EcoAtlante²: elaborazioni indipendenti, stessa geografia.

Il caldo di Monselice non è "quest'anno che è andata male": è la mappa delle sue superfici, è la somma del cambiamento climatico e dell'urbanizzazione selvaggia.

Il legame con la vegetazione è la spina dorsale di tutto il ragionamento. Mettendo in relazione, pixel per pixel, l'indice di vegetazione con la temperatura di superficie, la regressione dice −14,7 °C per unità di NDVI: è il salto teorico completo, da superficie totalmente spoglia ad area con verde pieno. Tradotta a passi realistici, ogni decimo di indice guadagnato — un po' più di verde in un piazzale, un filare in più — vale circa un grado e mezzo di superficie in meno, e la relazione spiega da sola il 61% della variabilità termica (R² 0,61).

Certo, questo non lo scopro io: è fisica nota. Ma misurarla sul proprio territorio, con i propri numeri, è un'altra cosa che leggerla su un paper. E per averne una prova basta prendere la bicicletta, partire dal centro e dirigersi verso la campagna: la sensazione di raffrescamento sta tutta dentro quella pendenza.

3. L'esperimento dei parcheggi: cosa può un intervento

L'ipotesi

Se il verde raffredda le superfici con quella pendenza, cosa succederebbe depavimentando i grandi piazzali del corridoio SR10? Ho disegnato i poligoni di nove parcheggi lungo l'asse commerciale — circa 3,6 ettari in tutto — e ho costruito uno scenario di sostituzione dichiaratamente semplice: non un modello climatico, ma valori misurati spostati dentro la stessa immagine. Ai pixel dei parcheggi ho assegnato la temperatura che, nella stessa scena, hanno le superfici con NDVI 0,45 — un verde urbano realistico, non un bosco. Quella temperatura, 46,6 °C, non esce da una formula: è validata dai quasi 5.000 pixel dell'area che quel verde ce l'hanno davvero, e che segnano 46,8 °C di mediana. Lo scenario, in altre parole, chiede all'immagine stessa quanto varrebbe il cambio di superficie.

I due numeri, entrambi veri

Sui singoli parcheggi l'effetto è netto: da −1,9 a −3,9 °C di temperatura superficiale, a seconda di quanto erano caldi in partenza. Sono i numeri che generalmente finiscono nei titoli, e sono veri. Ma c'è un secondo numero, che di solito nessuno calcola — o che, con ogni probabilità, viene calcolato e lasciato in secondo piano — perché non fa titolo: ho allargato lo sguardo a un buffer di 300 metri intorno ai poligoni, 232 ettari corrispondenti all'intorno urbano del corridoio, e mi sono chiesto quanto cambia la media di quella zona.

Risposta: −0,05 °C.

Cinque centesimi di grado. I 3,6 ettari depavimentati sono l'1,6% di quella superficie, e la media si muove di conseguenza.

I due numeri non si contraddicono, anzi: si spiegano a vicenda. La depavimentazione migliora sensibilmente i luoghi dove si interviene — il piazzale, la fermata dell'autobus accanto, il marciapiede. Ma per migliorare le statistiche di un quartiere si deve cambiare scala: da gesto puntuale a politica sistematica. Ed è esattamente la direzione delle norme europee in arrivo, dalla nature restoration law³ all'obiettivo di azzerare il consumo di suolo netto: non un parcheggio-simbolo, ma una pratica ordinaria. Paradossalmente, il numero piccolo è l'argomento più forte a favore della depavimentazione seria — più forte dei titoloni che la stanno vendendo.

4. Per chi è un problema: il caldo incontra la fragilità

Un indice trasparente

Fin qui abbiamo risposto a "dov'è il caldo". Ma una mappa del caldo, in un contesto urbano, rischia di rimanere un oggetto sterile: diventa strumento utile solo quando incontra le persone. Per questo ho costruito, con dati liberamente accessibili — le basi territoriali ISTAT e il censimento permanente 2023 a scala di sezione — un indice di sensibilità sociale al caldo.

Non sono un campione di statistica, e per questo ho cercato di semplificare il più possibile, puntando ai trend generali e ricordando che l'analisi spaziale parte da risoluzioni di 30 metri. Dai dati ISTAT ho selezionato cinque variabili, attribuendo a ciascuna un peso dichiarato: gli over 65, che pesano il 40%; i bambini sotto i 5 anni, i residenti stranieri, la bassa istruzione e le persone sole, il 15% ciascuna. Le cinque quote sono state normalizzate e sommate secondo i pesi: in questo modo il lettore vede esattamente quali variabili contano e quanto. Le sezioni sotto i 20 residenti escono dall'analisi, perché le quote calcolate su numeri così piccoli costituiscono, in genere, solo rumore di fondo⁵.

In pratica, una sezione risulta tanto più "fragile" quanto più alto è il suo punteggio complessivo: la somma pesata delle cinque quote, dove il contributo maggiore viene dagli over 65 (più anziani ci sono, più il punteggio sale), seguito dai bambini sotto i 5 anni, dai residenti stranieri, dalla bassa istruzione e dalle persone sole.

Il terzo numero onesto

Incrociando l'indice con la temperatura di superficie delle 98 sezioni residenziali, la correlazione è debole: r di Pearson 0,17, che al quadrato fa un 3% di variabilità spiegata. A Monselice, in generale, i più fragili non vivono sistematicamente nelle zone più calde. È vero che il quartile meno fragile abita effettivamente le sezioni più fresche, circa 1,3 gradi sotto le altre, ma oltre quel gradino la relazione si appiattisce.

Tre condizioni, quattro sezioni

Ho quindi classificato le sezioni con tre condizioni dichiarate, ognuna verificabile su una colonna della tabella: calda se sopra la media termica dell'area; fragile se la sezione si trova nel quartile alto dell'indice di sensibilità; nuda se almeno un quinto della sua superficie ha un NDVI sotto 0,25 — asfalto, tetti, sterrati, cioè spazio fisico dove un intervento è materialmente possibile. Quest'ultima condizione non spiega nulla di nuovo (verde e temperatura sono già legati, l'abbiamo misurato), ma risponde alla domanda operativa: c'è margine per agire?

Le sezioni che soddisfano tutte e tre le condizioni sono quattro, e ci abitano 585 persone. Due sono piccole; due sono luoghi veri e riconoscibili.

La prima conta 275 residenti ed è la sezione con l'indice di fragilità più alto di tutto il comune: qui vivono, in proporzione, più anziani e più persone sole che in qualunque altra parte di Monselice. Allo stesso tempo, un terzo della sua superficie è privo di vegetazione e la sua temperatura sta a +2,6 °C dalla media d'area. È il caso in cui i tre assi si sommano: fragilità massima, caldo sopra la media, spazio fisico per intervenire.

La seconda, 243 residenti, è la più calda tra le sezioni residenziali — +3,4 °C — e ha quasi metà della superficie nuda: la fragilità qui è appena dentro il quartile alto, ma il margine d'intervento è il più ampio di tutta Monselice. Accanto a loro, la classificazione racconta anche i casi intermedi: tredici sezioni calde e fragili ma già verdi, dove il problema c'è ma lo spazio d'intervento sulle superfici è poco; nove calde e spoglie ma non fragili — parecchie lungo il corridoio commerciale, dove il discorso torna ai parcheggi del capitolo precedente.

Tutte le soglie stanno in testa allo script, dichiarate: sopra la media, quartile alto, un quinto di superficie nuda. Chi non è d'accordo può cambiarle e rifare i conti — le due sezioni grandi restano prioritarie anche stringendo la soglia del verde, visto che stanno al 33% e al 49%. Questo, non l'apparente precisione, è il senso di un esercizio trasparente.

5. Considerazioni finali: il metodo è il messaggio

Ricapitolando il percorso: i mesi di giugno si scaldano (contesto), il caldo di Monselice ha una geografia stabile scritta nelle sue superfici (esposizione e urbanizzazione), la quantità di vegetazione spiega da sola il 61% delle differenze di temperatura tra un punto e l'altro del territorio (meccanismo), depavimentare funziona sicuramente sui luoghi ma produce effetti reali solo quando diventa politica sistematica, capace di incrociare la fragilità sociale con i cambiamenti climatici (azione). Nel caso di Monselice la fragilità sociale non coincide col caldo in generale, ma coincide in quattro sezioni precise, dove vivono 585 persone (priorità).

C'è un dato di fondo che tiene insieme tutto, e che abbiamo già toccato in precedenti lavori: Monselice ha il 20,9% del territorio consumato, contro l'11,9% del Veneto e il 7,2% dell'Italia⁴. Dal 2006 sono diventati artificiali circa cento ettari; ne sono stati ripristinati otto. Il corridoio caldo della SR10 non è un incidente: è il sedimento di quelle scelte, e la sua temperatura è la loro misura.

Depavimentare, in quest'ottica, non è soltanto cercare un riequilibrio tra impermeabile e permeabile: vuol dire affrontare anche l'aspetto idraulico, che delle ondate di calore è il rovescio della medaglia — fenomeni sempre più violenti su suoli sempre meno capaci di assorbirli — dentro una nuova ottica di gestione del territorio.

L'analisi qui condotta mostra ancora una volta come certa comunicazione sia funzionale a se stessa, fuorviando chi legge sul senso delle cose. Ribadisco: depavimentare, rigenerare un paese o una città in ottica green con l'utilizzo di NBS⁶ va benissimo, ma si tratta di piccoli cerotti che ci permettono di sopportare meglio una malattia gravissima che, attualmente, non stiamo sconfiggendo. Concentrare gli sforzi per mitigare la prossima ondata di calore va bene, fintanto che quelle energie non vengono distratte dalla vera lotta ai cambiamenti climatici — che si fa solamente attraverso un cambio di vita radicale e un allontanamento da questo modello di sviluppo economico, sociale, urbanistico.

Il paradosso è che nel 2026 ci divertiamo a tombinare fossi e scoline per piazzarci sopra una ciclabile senza un briciolo d'ombra, dispersa nella campagna veneta, mentre al contempo il vecchio parcheggio degli autobus viene ripristinato con tecniche NBS, riproducendo quello che "naturalmente" avveniva nei vecchi argini dei fossati: be', ai miei occhi tutto questo assume una connotazione che sfiora la presa in giro.

Lo so, forse è un monito esagerato, ma se posso lanciare un'allerta, eccola: stiamo attenti, perché il depavimentare non può diventare il pretesto per liberare altre quote di suolo da occupare.

Nulla di quello che avete letto richiede strumenti riservati: immagini Landsat gratuite, censimento ISTAT, software libero, e le soglie scritte in chiaro. È una proposta di sguardo, non un piano del verde — quello richiede sopralluoghi, progettazione, bilanci e scelte politiche che nessuna mappa può sostituire. Ma è esattamente il tipo di ricognizione che un piccolo comune, o i suoi cittadini, possono permettersi oggi a costo quasi zero: sapere dove guardare prima di decidere dove intervenire. Capire, per scegliere. Ed è anche un monito per chi amministra: da oggi nessuno può più nascondersi dietro l'ignoranza.

Dati e strumenti

Le immagini satellitari sono Landsat 8/9 Collection 2 Level 2 (USGS/NASA), elaborate in Google Earth Engine; gli indicatori sociali vengono dalle basi territoriali ISTAT 2021 e dal censimento permanente 2023; il confronto istituzionale usa il composito estivo LST di ISPRA/SNPA consultabile sull'EcoAtlante e i dati sul consumo di suolo dell'edizione 2025; la serie storica delle temperature è la rianalisi ERA5 di Copernicus, quella globale i dati NASA GISTEMP. Le elaborazioni sono in Python (geopandas, rasterio, rasterstats) e QGIS. Tutti i livelli sono esplorabili nella mappa interattiva. Il codice JavaScript usato per l'analisi in Google Earth Engine, insieme alla documentazione e agli altri materiali progressivamente resi disponibili, è raccolto nel repository dedicato: github.com/andrearosina/LST-Monselice; per altre richieste e per le obiezioni sul metodo — che sono benvenute — scrivetemi a bracc.rosina@gmail.com: è così che questo osservatorio intende crescere.