Abstract 

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Gli SLow Onset Disasters (SLOD) sono responsabili della produzione di effetti sistemici sull’ecosistema urbano e sono alla base dei seri problemi che tali effetti hanno sulla salute delle persone che vivono e si spostano in città. Le cause e gli agenti inquinanti che determinano il problema devono essere attentamente analizzati, sia per acquisire una buona conoscenza degli effetti che possono produrre che per analizzare come gli agenti scatenanti si relazionano alle caratteristiche geometriche materiche dell’ambiente costruito (BE).

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Inoltre, attraverso lo studio di questi fenomeni è possibile identificarne la frequenza, tracciarne i picchi, riconoscerne l’andamento tipico e analizzare possibili scenari futuri. Questo metodo può essere replicato e sovrapposto per ogni tipologia di rischio, permettendo il calcolo dell’impatto sulle componenti di esposizione e la relativa vulnerabilità applicato, nel presente lavoro, allo studio dell’interferenza dei pericoli SLOD e SUOD. A tale scopo sono state sviluppare delle matrici di rischio per comprendere e quantificare la possibile sovrapposizione del rischio.

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L’approccio di analisi utilizzato si basa sull’uso delle matrici di rischio. Tale metodologia, diffusa e ben documentata in letteratura, permette di comprendere, categorizzare, monitorare e gestire eventi multipli. Esso consente una rapida integrazione di analisi complesse e permette di condensare in un unico valore o categoria la sovrapposizione di diversi parametri e condizioni. Nel seguente documento è riportato lo studio relativo ai rischi lenti, e in particolare quello associato all’aumento delle temperature e dell’inquinamento atmosferico, condensando in un'unica visione le condizioni ambientali, le tipologie edilizie e demografiche in modo da identificare l’esposizione dell’utente al rischio. L'approccio è stato realizzato sovrapponendo elementi qualitativi e quantitativi, utilizzando indici consolidati per l’identificazione del rischio il cui livello sarà misurato nei successivi report di ricerca.

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