A inizio pandemia (da marzo 2020 all’estate) le misure restrittive sono state uguali per tutta l’Italia, mentre dall’autunno 2020 ad oggi si è cercato di adeguarle a realtà più piccole come regioni, province e comuni. Come conseguenza, i grafici relativi a tutta l’Italia danno solo un’immagine mediata di tante piccole realtà differenti e per avere una fotografia precisa è necessario studiare la singola regione, o meglio ancora la singola provincia. A questo scopo il sito si è arricchito di molti grafici relativi alle province (tutti quelli ottenibili dai dati della protezione civile) raggiungibili all’interno della sezione grafici, selezionando per i 3 sottocampi “Regioni”, “dati” e “province” rispettivamente il nome della regione, la voce province e il grafico che si vuole vedere (come indicato in figura 1).

Il grafico bidimensionale “R_t vs positivi” (figura 2) fornisce contemporaneamente le 2 informazioni più utilizzate in questo periodo: sull’asse orizzontale (X) è rappresentato il numero dei positivi settimanali per 100 mila abitanti e sull’asse verticale (Y) il valore di R_t (è lo stesso grafico che determina il colore delle regioni, solo che qui riporta i dati delle province). In particolare il grafico 2 mostra la “fotografia” delle province  della Toscana.

Ovviamente una situazione ottimale è avere pochi positivi e un basso valore di Rt cioè popolare la regione in basso a sinistra del grafico (zona ombreggiata di verde), mentre una situazione critica con molti positivi e un alto valore di R_t è esattamente in posizione opposta (zona ombreggiata di viola). A seconda dei valori dei positivi settimanali e di R_t raggiunti, vengono stabilite le misure restrittive, per es. chi oltrepassa i 250 positivi settimanali per 100 mila abitanti viene messo in zona rossa.

Nel grafico 2 si nota che la provincia di Prato ha molti positivi settimanali per 100 mila abitanti (circa 450) e un valore di R_t vicino a 1.1. È una situazione critica perché i positivi sono molti e l’alto valore di R_t può portare ad un innalzamento ulteriore (vedi il blog “R_t: un mistero svelato”). Di grande utilità è il poter visualizzare il “cammino” (di queste due variabili) fatto, nelle varie province nell’ultimo mese, che consente di verificare quanto le misure adottate siano state efficaci (per vederlo occorre cliccare il nome della provincia, a destra in legenda). Nella figura 3 è presente lo stesso grafico di prima con l’aggiunta del cammino fatto dalla provincia di Prato: da quando è iniziata la zona rossa (15/3/2021) il valore di R_t è diminuito da 1.23 a 1.07, purtroppo però il numero dei positivi è aumentato perché R_t è sempre positivo ed è stato anche a valori molto alti e questo comporta inevitabilmente un aumento dei positivi.

Da quello che si vede per la provincia di Prato, l’essere stata dichiarata zona arancione (prima del 15/3/2021) è riuscito solo a mantenere R_t più o meno costante, mentre il numero di positivi ha continuato ad aumentare. La domanda ovvia è: quanto tempo ci vorrà per tornare a livelli accettabili? Purtroppo non abbiamo la risposta, queste situazioni sono molto locali e tutte differenti tra loro: solo a titolo di esempio mostriamo la situazione di Pistoia confinante con Prato e in zona rossa da un mese (grafico 4). Il grafico mostra che adesso la provincia di Pistoia ha circa 290 positivi settimanali per 100 mila abitanti e un R_t = 0.92.

Il suo percorso mostra che dopo che è stata decretata la zona rossa (a fine febbraio, i primi punti del percorso) per quasi 2 settimane il numero dei contagi ha continuato a salire a causa di un R_t ~ 1.25 molto alto, poi nei 10 giorni successivi si è verificato un calo di R_t e solo quando questo ha raggiunto valori attorno a 1 sono iniziati a calare i positivi. Adesso, se continuano con queste misure, cominceranno a vedere un netto calo dei positivi e di R_t.