ISTAT Ciclo dell'acqua - prelievo vs distribuzione, perdite idriche per distretto

[Gabrymi93]

Fonte ufficiale

• Ente: ISTAT — Dipartimento per la produzione statistica
• Pagina: https://esploradati.istat.it/ (sezione Ambiente)
• Accesso diretto via API SDMX:
  • Prelievo: https://esploradati.istat.it/SDMXWS/rest/data/IT1,12_340/all
  • Distribuzione: https://esploradati.istat.it/SDMXWS/rest/data/IT1,12_60/all
• Aggiornamento: agosto 2025 (serie storica consolidata)

Cosa contiene?

Due dataflow complementari che coprono il ciclo dell'acqua potabile in Italia:

• 12_340 (Prelievo): volume di acqua prelevata dalle fonti per distretto idrografico e regione
• 12_60 (Distribuzione): volume di acqua immessa nelle reti di distribuzione per lo stesso territorio

Ogni riga rappresenta il volume d'acqua (in unita' omogenee, tipicamente migliaia di m3) in un dato territorio e anno. I due dataset condividono le dimensioni territoriali (ITTER107), il che rende il join diretto tra le serie tecnicamente immediato.

La differenza tra prelievo e distribuzione e' la stima delle perdite nella fase di adduzione; quella tra distribuzione e consumo finale e' la stima delle perdite nella rete comunale.

Perche' e' rilevante?

L'Italia disperde mediamente oltre il 40% dell'acqua immessa nelle reti. E' uno dei valori piu' alti d'Europa, ma questa media nasconde divari enormi tra Nord e Sud, tra gestori efficienti e gestori in affanno. I cittadini pagano bollette crescenti senza poter confrontare le performance reali del loro gestore. Questi due dataset ISTAT sono la base per costruire quel confronto.

Domanda civica

In quale distretto idrografico e regione si registra il divario maggiore tra acqua prelevata e acqua distribuita, e questo divario sta migliorando o peggiorando negli ultimi dieci anni?

Copertura e granularita'

• Periodi: serie storica annuale o biennale consolidata, aggiornamento agosto 2025
• Livello geografico: distretto idrografico e regionale (codici ITTER107)
• Chiave territoriale: presente in entrambi i dataset, join diretto possibile
• Struttura: un'API per dataset, slicing per territorio e periodo

Perimetro v0: analisi a livello regionale sul periodo 2012-2022, calcolando il rapporto distribuzione/prelievo come proxy delle perdite di adduzione. Nessun dettaglio sub-regionale o per singolo gestore disponibile in questa fonte ISTAT.

Formato

SDMX-CSV e SDMX-ML, accessibili via REST API ISTAT senza autenticazione.

Limiti o rischi noti

• Distretti idrografici non corrispondono alle regioni amministrative: le 8 autorita' di bacino hanno confini che attraversano i confini regionali. Serve un layer di raccordo per le visualizzazioni geografiche.
• Perdite nella rete comunale non misurabili con questa sola fonte: i due dataflow coprono la fase di adduzione (dal prelievo alla rete), non la distribuzione fino all'utente finale. Per le perdite totali serve incrociare con i dati ARERA.
• Unita' di misura: verificare la coerenza di UNIT_MEAS e UNIT_MULT tra i due dataflow prima di fare il join.
• Frequenza di aggiornamento lenta: il ciclo di rilevazione e' biennale; non e' una fonte adatta al monitoraggio in tempo reale.

Decisione attesa

Aprire un candidate dedicato al filone Acqua / Perdite idriche in dataset-incubator, oppure trattare questo come layer di un'analisi piu' ampia sui Servizi a Rete (Acqua + Rifiuti) coerente con il TOP5 gap #5? Se qualcuno ha gia' accesso ai dati ARERA sulle perdite comunali, e' il momento di segnalarlo: la combinazione ISTAT (adduzione) + ARERA (distribuzione) e' quella che permette di chiudere il cerchio.

[Gabrymi93]

Aggiornamento tecnico dopo la rilettura dei flow ISTAT 12_340 (prelievo) e 12_60 (distribuzione).

L’ispezione della struttura rende la discussion più precisa di prima:

• 12_60 contiene due misure chiave: ACQ_IMM (acqua immessa in rete) e ACQ_EROG (acqua effettivamente erogata agli utenti)
• questo permette di distinguere meglio le perdite nella fase di adduzione (prelievo -> immessa) dalle perdite nella rete comunale (immessa -> erogata)

Il caveat tecnico vero è la scala del dataset comunale 12_60: tentare un download integrale /all su oltre 8.000 comuni è un path fragile, con alto rischio di timeout o fallimento dell’API ISTAT. Per un v0 in dataset-incubator conviene quindi partire con slicing mirati, sia geografici sia dimensionali, tenendo subito ACQ_IMM e ACQ_EROG come misure chiave.

Questa distinzione è importante perché evita di trattare “le perdite idriche” come un blocco unico, e rende il filone più leggibile anche dal punto di vista civico e operativo.