Jak oszacowaliśmy potencjał fotowoltaiczny 41 254 obiektów należących do administracji publicznej

Una stima nazionale credibile non può nascere da una superficie media moltiplicata per il numero di immobili. Il modello Heiwit usa un frame geolocalizzato, un campione stratificato e stime solari riferite ai singoli elementi. Proprio per questo i passaggi non ancora replicabili devono essere dichiarati.

Rozdział w 8 slajdach

Przewiń oryginalny karuzel przygotowany dla tego rozdziału. Obrazy zostały zoptymalizowane pod kątem internetu i przesłane do Biblioteki mediów WordPress.

Slide originali · dati auditati nel testo

‹›

1 / 8

Na smartfonie przewijaj w bok. Z klawiatury użyj strzałek w lewo i w prawo.

Notatka z audycji karuzeli. Le slide originali riportano 96,5% Google Solar API, 3,5% PVGIS e 174 casi. Queste grandezze non sono matematicamente compatibili; l’incongruenza è mantenuta visibile e spiegata nel testo auditato.

1. Ramka OpenStreetMap

L’universo di partenza è stato estratto da OpenStreetMap tramite Overpass API usando tag funzionali riconducibili a scuole, ospedali, municipi e altri servizi pubblici. L’attribuzione corretta è: © OpenStreetMap contributors, dati disponibili secondo ODbL 1.0, estrazione dichiarata aprile 2026.

Il termine «frame» è importante. Un elemento OSM non dimostra la proprietà pubblica e può rappresentare un punto, un edificio, un perimetro o una relazione. Scuole private, cliniche e strutture convenzionate possono rientrare nei tag funzionali. La query Overpass, le regole di deduplicazione e il mapping POI-edificio dovranno quindi essere pubblicati.

2. Próba warstwowa

Per contenere i costi delle interrogazioni, lo studio dichiara un campione di 10.000 elementi, pari al 24,2% del frame. Il campione è diviso in 20 strati ottenuti incrociando cinque macroaree e quattro tipologie funzionali. Il totale nazionale è stimato con il classico estimatore stratificato, moltiplicando la media di ogni strato per la numerosità dello strato nell’universo.

I materiali riportano però 9.318 record con dato valido. I 682 mancanti devono essere classificati: fallimenti API, duplicati, elementi non associabili a un tetto o altre esclusioni. Senza questa classificazione non si può escludere un bias di non risposta.

3. Google Solar API i PVGIS

Per gli elementi campionati è stato dichiarato l’uso dell’endpoint Building Insights della Google Solar API. L’attribuzione da mantenere vicino ai risultati è: «Fonte: include dati solari di Google. Elaborazioni aggregate Heiwit S.p.A.; Google non è autore né validatore dello studio».

La procedura definitiva dovrà documentare qualità richiesta e restituita, data delle immagini, capacità dei pannelli usata dal servizio, distanza tra coordinata richiesta ed edificio individuato e controlli sui campus multi-edificio.

Per gli elementi trattati con PVGIS devono essere pubblicate le ipotesi di superficie, coefficiente di utilizzo del tetto, orientamento e perdite. Attribuzione: PVGIS © European Union / European Commission, Joint Research Centre (JRC), versione 5.2; elaborazioni Heiwit S.p.A. I risultati non rappresentano necessariamente la posizione della Commissione europea.

4. Bootstrap i przedziały ufności

Lo studio dichiara un bootstrap non parametrico da 1.000 iterazioni. Anche qualora il calcolo fosse corretto, l’intervallo rappresenterebbe l’incertezza campionaria condizionata al frame e al modello. Non comprende errori di classificazione OSM, associazione al tetto, copertura delle immagini, fallback, dati mancanti o assunzioni economiche.

5. Porównanie z GSE Atlaimpianti

È stato dichiarato un matching entro 80 metri con Atlaimpianti. Il confronto può essere utile, ma una distanza inferiore a 80 metri non dimostra che l’impianto appartenga all’edificio. Servono distribuzione delle distanze, controlli manuali, falsi positivi e outlier. Inoltre Atlaimpianti è un ampio insieme di impianti gestiti o incentivati dal GSE, non il censimento completo del fotovoltaico italiano.

Czego brakuje do pełnej repliki

• zapytanie Overpass i reguły deduplikacji;
• zbiór danych z 10 000 rekordami i lista 9 318 ważnych;
• dziennik Google/PVGIS i przyczyny wykluczenia;
• kodowanie, rozszerzanie i bootstrap;
• usuń plik pasujący do Atlaimpianti i kontrole ręczne;
• regionalny zbiór danych i model ekonomiczny.