Geoservizio WMS di esposizione dei dati geografici relativi alla viabilità sovracomunale (ex provincilale) in capo a Città Metropolitana di Torino - strade provinciali (elementi lineari che compongono una strada, varianti, rotatorie e rami secondari) - punti amministrativi (elementi puntuali che scandiscono le chilometriche stradali) - ettometriche - delimitazioni centri abitati

Layer tematici: - Numero di incidenti per infrastruttura stradale - Numero di incidenti con morti per infrastruttura stradale - Numero di incidenti con feriti per infrastruttura stradale - Tasso di incidentalità su flusso per infrastruttura stradale - Tasso di incidentalità con morti su flusso per infrastruttura stradale - Tasso di incidentalità con feriti su flusso per infrastruttura stradale - Tasso di mortalità su flusso per infrastruttura stradale - Tasso di lesività su flusso per infrastruttura stradale - Tasso di ferimento su flusso per infrastruttura stradale È un’elaborazione della Regione Piemonte su dati ISTAT. Riferimento temporale: anno 2016 Descrizione attributi: uuid (string) = codice identificativo univoco della tratta stradale fk_l3 (int) = chiave esterna riferita all'identificativo univoco dell'arco stradale di livello 3 es_amm_nom (string) = nome esteso amministrativo fk_l2 (int) = chiave esterna riferita all'identificativo univoco dell'arco stradale di livello 2 (gdf1 - grafo della viabilità) tp_str_nom (string) = denominazione della strada cod_comune (string) = codice del comune desc_comune (string) = denominazione del comune flusso_medio_gior (long) = flusso medio giornaliero length_el_str (double) = lunghezza della tratta stradale (elemento) nr_incidenti (long) = numero incidenti [nr_incidenti + 1] nr_incidenti_feriti (long) = numero incidenti con feriti [nr_incidenti_feriti + (1 se inc.nr_feriti > 0, altrimenti 0)] nr_incidenti_morti (long) = numero incidenti con morti [nr_incidenti_morti + (1 se inc.nr_tot_morti > 0, altrimenti 0)] nr_feriti (long) = numero di feriti [nr_feriti = nr_feriti + inc.nr_feriti] nr_morti (long) = numero di morti [nr_morti + inc.nr_tot_morti] inc_tr (long) = incidenti per tratta [n. incidenti] inc_morti_tr (long) = incidenti con morti per tratta [n. incidenti con morti] inc_feriti_tr (long) = incidenti con feriti per tratta [n. incidenti con feriti] t_incidentalita_flusso_tr (double) = tasso di incidentalità su flusso per tratta [(n. incidenti / TGM * n. giorni * lunghezza) * 10^6] t_incidentalita_morti_flusso_tr (double) = tasso di incidentalità con morti su flusso per tratta [(n. incidenti con morti /TGM * n. giorni * lunghezza)* 10^6] t_incidentalita_feriti_flusso_tr (double) = tasso di incidentalità con feriti su flusso per tratta [(n. incidenti con feriti /TGM * n. giorni * lunghezza)* 10^6] t_mortalita_flusso_tr (double) = tasso di mortalità su flusso per tratta [(n. morti / TGM*n. giorni*lunghezza)* 10^6] t_lesivita_flusso_tr (double) = tasso di lesività su flusso per tratta [((n. morti + n. feriti) / TGM * n. giorni * lunghezza)* 10^6] t_ferimento_flusso_tr (double) = tasso di ferimento su flusso per tratta [(n. feriti / TGM * n. giorni * lunghezza)* 10^6] group_strada (string) = aggregazione dati su incidenti basata su specifica arteria stradale o su tratti omogenei di essa flusso_medio_gior_s (long) = flusso medio giornaliero per strada length_str_s (double) = lunghezza della strada nr_incidenti_s (long) = numero incidenti per strada [nr_incidenti_s + inc.nr_incidenti_s] nr_incidenti_feriti_s (long) = numero incidenti con feriti per strada [nr_incidenti_feriti_s + (1 se inc.nr_feriti_s > 0, altrimenti 0)] nr_incidenti_morti_s (long) = numero incidenti con morti per strada [nr_incidenti_morti_s + (1 se inc.nr_tot_morti_s > 0, altrimenti 0)] nr_feriti_s (long) = numero di feriti per strada [nr_feriti = nr_feriti_s + inc.nr_feriti_s] nr_morti_s (long) = numero totale di morti per strada [nr_morti_s + inc.nr_tot_morti_s] inc_s (long) = incidenti per strada [n. incidenti] inc_morti_s (long) = incidenti con morti per strada [n. incidenti con morti] inc_feriti_s (long) = incidenti con feriti per strada [n. incidenti con feriti] t_incidentalita_flusso_s (double) = tasso di incidentalità su flusso per strada [(n. incidenti / TGM * n. giorni * lunghezza) * 10^6] t_incidentalita_morti_flusso_s (double) = tasso di incidentalità con morti su flusso per strada [(n. incidenti con morti /TGM * n. giorni * lunghezza)* 10^6] t_incidentalita_feriti_flusso_s (double) = tasso di incidentalità con feriti su flusso per strada [(n. incidenti con feriti /TGM * n. giorni * lunghezza)* 10^6] t_mortalita_flusso_s (double) = tasso di mortalità su flusso per strada [(n. morti / TGM*n. giorni*lunghezza)* 10^6] t_lesivita_flusso_s (double) = tasso di lesività su flusso per strada [((n. morti + n. feriti) / TGM * n. giorni * lunghezza)* 10^6] t_ferimento_flusso_s (double) = tasso di ferimento su flusso per strada [(n. feriti / TGM * n. giorni * lunghezza)* 10^6]

Sequestro e stoccaggio di carbonio (t/pixel): è un servizio di regolazione che il suolo svolge, la cui importanza per la biodiversità e per la mitigazione e l’adattamento ai cambiamenti climatici è fondamentale. La perdita di suolo causata dallo sviluppo urbano è una delle principali cause della diminuzione dello stock di carbonio. Per il calcolo di questo S.E. sono stati utilizzati i dati derivati dall’Inventario Nazionale delle Foreste e dei Serbatoi Forestali di Carbonio (stima del carbonio immagazzinato dalle foreste) e altri dati derivanti da ricerche bibliografiche. Formato WMS.

Il dataset costituisce un mosaico di immagini acquisite dal satellite Sentinel 2A (programma europeo Copernicus) durante l'estate del 2018. Le immagini sono opportunamente mosaicate a copertura del territorio piemontese secondo una serie di 12 tiles e sono pubblicate in colori naturali: bande 4 (rosso), 3 (verde) e 2 (blu) del sensore MSI (13 canali nel visibile/infrarosso VNIR).Data delle acquisizioni: 19 giugno per i tiles TLS - TLR - TLQ - TLP 21 giugno per i tiles TMP29 giugno per i tiles TLQ - TMR 01 luglio per i tiles TLP - TLQ - TMQ - TMR - TMS - TNS - TNQ - TNP06 luglio per il tile TNRIl mosaico è stato realizzato da Arpa Piemonte nell'ambito delle attività connesse al progetto nazionale di Monitoraggio del Consumo di suolo 2018 condotto dal Sistema Nazionale per la Protezione Ambientale (SNPA) attraverso il coordinamento di ISPRA e il coinvolgimento di diverse Agenzie regionali. Il progetto si pone l'obiettivo di monitorare le trasformazioni del territorio dovute a espansioni urbane, infrastrutturali, commerciali, ecc. con la conseguente perdita di suolo naturale, agricolo e semi naturale, inteso come risorsa ambientale essenziale e fondamentalmente non rinnovabile. La metodologia di analisi si avvale, per la prima volta su scala nazionale in modo unitario ed omogeneo, delle nuove immagini Sentinel 2A/B che, dato il loro livello di dettaglio e la frequenza di rivisitazione garantita dalla missione Sentinel, consentono di ottenere visioni d¿insieme del territorio nazionale in maniera periodica e costante (analisi multi temporale).Il confronto tra queste consente di evidenziare le principali trasformazioni del territorio e i relativi fenomeni di consumo di suolo (espansione insediamenti urbani, nuova viabilità, cantieristica per nuove opere, ecc.).

Il dataset costituisce un mosaico, realizzato da Arpa Piemonte, di immagini in falsi colori ottenute come elaborazioni di dati originali del satellite Sentinel 2A (programma europeo Copernicus). Le immagini sono opportunamente mosaicate a copertura del territorio piemontese, ligure e valdostano secondo una serie di 12 tiles. Ciascuna immagine costituisce una composizione di tre indici di vegetazione stagionali (NDVI - Normalized Difference Vegetation Index) sovrapposti nei tre canali del monitor RGB: primavera 2017, estate 2017 e autunno 2016.L'NDVI è un indice basato sulle misure di riflettanza acquisite nelle regioni spettrali del rosso e del vicino infrarosso ed è fortemente correlato al contenuto di clorofilla e, se misurato nel tempo, al ciclo fenologico delle piante. La sovrapposizione degli NDVI stagionali consente di differenziare le aree per le quali sono presenti uno o più cicli vegetativi o comunque variazioni della copertura del suolo (aree variamente colorate) da quelle in cui il suolo è completamente privo di vegetazione o con acqua permanente (tonalità di grigi fino al nero).L'elaborazione è stata realizzata da Arpa Piemonte nell'ambito delle attività connesse al progetto nazionale di Monitoraggio del Consumo di suolo 2017 condotto dal Sistema Nazionale per la Protezione Ambientale (SNPA) attraverso il coordinamento di ISPRA e il coinvolgimento di diverse Agenzie regionali. Il progetto si pone l'obiettivo di monitorare le trasformazioni del territorio dovute ad espansioni urbane, infrastrutturali, commerciali, ecc. con la conseguente perdita di suolo naturale, agricolo e semi naturale, inteso come risorsa ambientale essenziale e fondamentalmente non rinnovabile. La metodologia di analisi si avvale, per la prima volta su scala nazionale in modo unitario ed omogeneo, delle nuove immagini Sentinel 2A/B che, dato il loro livello di dettaglio e la frequenza di rivisitazione garantita dalla missione Sentinel, consentono di ottenere visioni d¿insieme del territorio nazionale in maniera periodica e costante (analisi multi temporale).Il confronto tra queste consente di evidenziare le principali trasformazioni del territorio e i relativi fenomeni di consumo di suolo (espansione insediamenti urbani, nuova viabilità, cantieristica per nuove opere, ecc.). Per una spiegazione del significato dei colori dell'immagine NDVI multitemoporale consultare questa guida: https://webgis.arpa.piemonte.it/w-metadoc/Download/guida_colori_immagine_NDVI_multitemporale.pdf

Il dataset costituisce un mosaico di immagini acquisite dal satellite Sentinel 2A (programma europeo Copernicus) durante l'autunno del 2018. Le immagini sono opportunamente mosaicate a copertura dei territori piemontese, ligure e valdostano secondo una serie di 9 tiles e sono pubblicate in colori naturali: bande 4 (rosso), 3 (verde) e 2 (blu) del sensore MSI (13 canali nel visibile/infrarosso VNIR).Data delle acquisizioni:02 ottobre per i tiles TLR - TLQ19 ottobre per i tiles TMS - TNS 22 ottobre per i tiles TLS - TLP - TLQ24 ottobre per i tiles TLP - TLQ - TLR - TMP - TMQ - TMR - TNR - TNQ - TNPIl mosaico è stato realizzato da Arpa Piemonte nell'ambito delle attività connesse al progetto nazionale di Monitoraggio del Consumo di suolo 2019 condotto dal Sistema Nazionale per la Protezione Ambientale (SNPA) attraverso il coordinamento di ISPRA e il coinvolgimento di diverse Agenzie regionali. Il progetto si pone l'obiettivo di monitorare le trasformazioni del territorio dovute a espansioni urbane, infrastrutturali, commerciali, ecc. con la conseguente perdita di suolo naturale, agricolo e semi naturale, inteso come risorsa ambientale essenziale e fondamentalmente non rinnovabile. La metodologia di analisi si avvale, per la prima volta su scala nazionale in modo unitario ed omogeneo, delle nuove immagini Sentinel 2A/B che, dato il loro livello di dettaglio e la frequenza di rivisitazione garantita dalla missione Sentinel, consentono di ottenere visioni d¿insieme del territorio nazionale in maniera periodica e costante (analisi multi temporale).Il confronto tra queste consente di evidenziare le principali trasformazioni del territorio e i relativi fenomeni di consumo di suolo (espansione insediamenti urbani, nuova viabilità, cantieristica per nuove opere, ecc.).

Mitigazione dell'erosione (t/pixel): è un S.E. di regolazione che considera la capacità di un suolo in buone condizioni ecosistemiche di mitigare l’asportazione della parte superficiale del terreno (la parte più ricca di sostanza organica) a seguito dell’azione delle acque di ruscellamento superficiale e delle piogge. Per quanto il fenomeno dell’erosione idrica sia un processo naturale, questo può subire un’accelerazione a causa di alcune attività antropiche. Ciò comporta danni alla funzionalità del suolo, alla produzione agricola e, in generale, all’ambiente. La rimozione della parte superficiale del suolo, ricca di sostanza organica, ne riduce, anche in modo rilevante, la produttività e può portare, nel caso di suoli poco profondi, a una perdita irreversibile di terreni coltivabili. Formato WMS.

L'IPQA è un indice di tipo previsionale che esprime in modo sintetico lo stato della qualità dell'aria dell'agglomerato Torinese attraverso un'indicazione numerica e cromatica. L'IPQA viene elaborato sulla base delle concentrazioni dei principali inquinanti presenti in atmosfera (PM10, biossido di azoto e ozono) calcolate da un sistema modellistico gestito da Arpa Piemonte che, a partire dalle previsioni meteorologiche e dalla stima delle emissioni degli inquinanti, simula il trasporto, la deposizione e le trasformazioni chimiche degli stessi, fornendo una previsione della loro concentrazione.