Dataset CAP subcomunali Italia 2025: struttura e qualità

Il dataset CAP subcomunali Italia raccoglie 9.440 zone postali generate a partire da indirizzi OpenStreetMap e validate contro le fonti comunali disponibili. L'obiettivo è fornire un riferimento uniforme per analisi logistiche, studi territoriali e integrazione con sistemi GIS aggiornati al 2025.

Aggiornamento: nel 2026 abbiamo pubblicato una seconda versione di questo dataset, che sostituisce l'approccio basato su diagrammi di Voronoi (descritto in questo articolo) con una ricostruzione diretta da 3,4 milioni di particelle catastali, portando l'accuratezza validata dall'84,3% al 97,1% nei test su Bologna e Reggio Emilia. Questo articolo resta online come documentazione della metodologia originale e per capire perché abbiamo cambiato approccio.

Contesto e fonti

Metadati e geometrie ufficiali sono storicamente custoditi da Poste Italiane tramite il servizio CAP Zone. La disponibilità pubblica è limitata ad alcuni comuni (es. Bologna, Reggio Emilia) che hanno pubblicato i propri poligoni su dati.gov.it. Il lavoro di ricostruzione si basa su:

• indirizzi georeferenziati OpenStreetMap filtrati per validità dei CAP;
• confini amministrativi ISTAT 2024 per garantire la coerenza con i limiti comunali;
• documentazione pubblica sulle suddivisioni postali, tra cui l'analisi di Maurizio Napolitano "Lo sai vero che i CAP non sono open data?".

Perché pubblicare un dataset con limiti dichiarati

La scelta di rilasciare pubblicamente questo dataset, pur sapendo che l'accuratezza non è perfetta (84,3% di indice di Jaccard sui casi verificabili), nasce da un ragionamento semplice: l'alternativa non era un dataset perfetto, era nessun dataset. Poste Italiane non pubblica le geometrie delle proprie zone CAP; chi ha bisogno di lavorarci - logistica, e-commerce, geomarketing - si trova davanti a un buco informativo totale, non a una scelta tra dataset accurati diversi. Un dataset all'84% di accuratezza, con i suoi limiti dichiarati esplicitamente e un campo di confidenza (numpunti) per ogni zona, è più utile di zero informazioni strutturate. Il passaggio alla v2 (97,1%) conferma che l'iterazione pubblica funziona: pubblicare presto, misurare onestamente i limiti, migliorare quando possibile.

Copertura e comuni multicap

Sono stati censiti 41 comuni con suddivisioni subcomunali, su un totale di 7.901 comuni italiani: la stragrande maggioranza del territorio nazionale ha un CAP unico per l'intero comune, e per quei comuni questo dataset non aggiunge alcuna complessità - un solo poligono coincidente con il confine ISTAT, senza necessità di ulteriore disaggregazione geografica. I principali raggruppamenti tra i 41 comuni multicap comprendono:

Classe	Esempi	Numero indicativo di zone
Aree metropolitane	Roma, Milano, Torino, Genova, Firenze	25-80 zone per città
Città di media dimensione	Napoli, Bologna, Brescia, Venezia, Verona	15-30 zone
Centri urbani con articolazione ridotta	Bari, Padova, Palermo, Trieste, Cagliari	6-15 zone
Comuni multicap minori	Modena, Parma, Trento, Ravenna, Taranto	2-5 zone

Quando ha ancora senso usare questa versione

Nonostante la v2 sia più accurata, questa v1 resta rilevante in alcuni scenari specifici: analisi storiche che devono restare coerenti con report o dashboard costruiti quando questo dataset era l'unico disponibile; confronti metodologici (come questo stesso articolo); o semplicemente casi dove il maggior numero di zone (9.440 contro 9.228) riflette meglio una segmentazione più granulare del territorio, utile ad esempio in analisi di marketing locale dove "più zone piccole" è preferibile a "meno zone più grandi", indipendentemente dalla fedeltà ai confini ufficiali di Poste Italiane.

Conformità amministrativa

Ogni poligono preliminare viene tagliato lungo i confini ISTAT 2024 del comune di appartenenza. Questo passaggio è cruciale perché le celle di Voronoi, calcolate su un piano geometrico astratto, ignorano completamente i confini comunali: senza questo vincolo, una cella potrebbe estendersi nel comune vicino semplicemente perché l'indirizzo più vicino a un dato punto si trova oltre confine. Il taglio amministrativo garantisce almeno la coerenza con l'unità territoriale di riferimento, anche quando i bordi interni al comune restano approssimati.

Metodologia di generazione

1. Campionamento indirizzi: estrazione degli indirizzi OSM con CAP valido, deduplicazione e filtraggio dei comuni monozona.
2. Diagrammi di Voronoi: costruzione di aree d'influenza basate sulla prossimità agli indirizzi, così da ottenere poligoni preliminari per ciascun CAP.
3. Conformità amministrativa: intersezione con i confini ISTAT per evitare attraversamenti tra comuni.
4. Aggregazione per CAP: unione delle celle appartenenti allo stesso codice, consolidando le geometrie definite in precedenza.
5. Pulizia geometrica: eliminazione di isole sotto soglia, semplificazione dei bordi e riattribuzione delle aree con densità troppo bassa al poligono confinante più vicino.

Cosa sono i diagrammi di Voronoi, in pratica

Un diagramma di Voronoi divide lo spazio in celle: ogni cella contiene tutti i punti più vicini a un dato indirizzo che a qualsiasi altro indirizzo del dataset. È una tecnica geometrica pulita e veloce da calcolare, ma ha un limite intrinseco quando si applica ai CAP: la cella di Voronoi riflette la densità e distribuzione degli indirizzi campionati, non i confini amministrativi reali che Poste Italiane usa per assegnare un CAP. Il risultato sono bordi rettilinei e artificiali dove la realtà segue invece strade, isolati e confini catastali - il motivo per cui la v2 ha abbandonato questo approccio in favore delle particelle catastali reali.

Validazione e qualità

La qualità è stata misurata confrontando il dataset ricostruito con le mappe ufficiali disponibili per Bologna e Reggio Emilia:

• indice di Jaccard medio pari all'84,3% considerando tutte le zone;
• copertura territoriale superiore al 90% nei due casi studio;
• assenza di sovrapposizioni tra zone adiacenti grazie al vincolo di appartenenza comunale.

L'indice di Jaccard misura la sovrapposizione tra due poligoni come rapporto tra area di intersezione e area di unione: 100% significa poligoni identici, 0% nessuna sovrapposizione. Un valore dell'84,3% indica una buona ma non perfetta corrispondenza con i confini ufficiali - il margine di errore residuo che la v2 ha ridotto quasi a zero passando dalle particelle catastali.

Ogni feature include il campo numpunti, che indica il numero di indirizzi OSM utilizzati nella ricostruzione. L'uso consigliato è:

• numpunti ≥ 10: analisi operative e logistiche;
• numpunti tra 5 e 9: analisi di trend territoriali;
• numpunti < 5: utilizzo con cautela, con eventuali verifiche supplementari.

Perché l'accuratezza si ferma all'84,3% e non oltre

Il limite non è nell'algoritmo di Voronoi in sé, ma nella qualità e copertura del dato sorgente. OpenStreetMap è un progetto a contribuzione volontaria: la densità di indirizzi con tag addr:postcode compilato correttamente varia enormemente da zona a zona. I centri storici delle grandi città, mappati intensamente da anni, hanno una copertura eccellente. Le periferie di seconda fascia, le zone industriali e i comuni più piccoli hanno spesso indirizzi mappati senza il tag CAP, o con valori inseriti manualmente e mai verificati. Questo produce due effetti concreti sul dataset:

1. Zone con pochi punti campione (basso numpunti) dove il diagramma di Voronoi si basa su un campione statisticamente debole, con margine di errore proporzionalmente più alto.
2. Bias geografico: la copertura non è uniforme sul territorio nazionale, quindi l'84,3% medio nasconde una variabilità reale - alcune città hanno probabilmente un'accuratezza superiore al 90%, altre più vicina al 70%.

Questo è esattamente il tipo di limite strutturale che una fonte a copertura garantita e uniforme come le particelle catastali (usata nella v2) elimina alla radice: il catasto copre il 100% del territorio per definizione, indipendentemente da quanto una zona sia stata "mappata" da volontari.

Struttura informativa

Gli attributi principali forniti con ciascun poligono sono:

• fid: identificatore univoco del record;
• cap e comune_cap_range: codice di avviamento postale e intervallo comunale di appartenenza;
• comune, provincia, regione, codice_belfiore;
• numpunti, fonte (osm, dati.gov.it o comuni_singlecap);
• metriche geometriche (superficie_km2, perimetro_km) e ultimo_aggiornamento.

Il campo fonte merita attenzione in fase di analisi: distingue tra zone ricostruite dal metodo Voronoi descritto in questo articolo (osm), zone importate direttamente dai poligoni ufficiali pubblicati da un comune (dati.gov.it - il caso di Bologna e Reggio Emilia), e comuni con un solo CAP dove non serve alcuna ricostruzione (comuni_singlecap). Solo il primo gruppo eredita il margine di errore dell'84,3%; il secondo gruppo ha accuratezza sostanzialmente perfetta perché deriva da dati ufficiali, non da un'approssimazione geometrica.

Le geometrie sono fornite in WGS84 (EPSG:4326) per consentire l'integrazione immediata con sistemi web e ambienti desktop GIS, senza necessità di riproiezione preliminare.

Formati di distribuzione

Il dataset è pubblicato in tre formati:

• GeoPackage (.gpkg), 194 MB, come formato principale con supporto per indici spaziali;
• GeoJSON (.geojson), 443 MB, per integrazione con applicazioni web e API;
• Shapefile (.shp), 141 MB, per compatibilità con software legacy.

Il dataset è distribuito con licenza ODbL (Open Database License), coerente con la licenza degli indirizzi OpenStreetMap da cui è derivato - non con la licenza CC BY 4.0 usata per i dataset derivati da fonti catastali. Ultimo aggiornamento registrato: dicembre 2025.

Documentazione tecnica, esempi di utilizzo e note metodologiche sono inclusi nello stesso pacchetto.

Accesso e aggiornamenti

Il download è disponibile nella sezione /data-downloads del sito Zornade. Gli aggiornamenti sono previsti su base trimestrale, con revisioni straordinarie in caso di nuove pubblicazioni ufficiali o miglioramenti significativi della copertura OSM. Per la metodologia più recente e accurata, vedi Zone CAP Italia v2.

Domande frequenti

Questo dataset è ancora la versione più aggiornata?

No. Nel 2026 è stata pubblicata una v2 basata su particelle catastali invece che su diagrammi di Voronoi, con accuratezza validata del 97,1% contro l'84,3% di questa versione. Questo articolo documenta la metodologia originale.

Cos'è un diagramma di Voronoi applicato ai CAP?

Una tecnica geometrica che divide il territorio in celle basate sulla vicinanza agli indirizzi campionati. Produce risultati veloci da calcolare ma con bordi artificiali che non sempre rispecchiano i confini reali usati da Poste Italiane.

Cosa significa indice di Jaccard 84,3%?

Misura quanto i poligoni ricostruiti si sovrappongono a quelli ufficiali (dove disponibili, come Bologna e Reggio Emilia): 100% sarebbe una corrispondenza perfetta, 84,3% indica una buona approssimazione con un margine di errore residuo.

Cosa indica il campo numpunti?

Il numero di indirizzi OpenStreetMap usati per ricostruire quella specifica zona. Valori alti (10+) indicano zone affidabili per uso operativo; valori bassi (sotto 5) richiedono verifiche supplementari.

Che licenza ha questo dataset?

ODbL (Open Database License), la stessa licenza degli indirizzi OpenStreetMap da cui è derivato. È diversa dalla licenza CC BY 4.0 usata per i dataset Zornade derivati da fonti catastali: verifica sempre la licenza specifica del dataset che stai usando prima di ridistribuirlo.

Perché alcune città hanno più zone nella v1 che nella v2?

Perché i diagrammi di Voronoi frammentano artificialmente il territorio in base alla distribuzione degli indirizzi campionati, creando confini spuri dove il metodo basato su particelle catastali (v2) invece dissolve correttamente le aree con lo stesso CAP in un poligono unico. Milano, ad esempio, passa da 62 zone (v1) a 38 (v2) - non perché mancano CAP, ma perché la v1 sovra-segmentava.

Riferimenti

• Poste Italiane, CAP Zone – Dati integrabili in sistemi GIS.
• Maurizio Napolitano, "Lo sai vero che i CAP non sono open data?", Medium.
• Comune di Bologna, dataset CAP subcomunali su dati.gov.it.
• Comune di Reggio Emilia, dataset CAP subcomunali su dati.gov.it.
• ISTAT, confini amministrativi 2024.

In sintesi

Questo dataset resta un caso di studio utile su cosa si può ottenere da fonti aperte e crowd-sourced quando i dati ufficiali non sono facilmente accessibili, e su quali sono i limiti intrinseci di quell'approccio. L'84,3% di accuratezza non è un numero deludente in assoluto - è più che sufficiente per moltissime analisi esplorative, di marketing territoriale o di prima approssimazione logistica. Diventa un limite solo quando serve precisione operativa (instradamento reale della corrispondenza, verifiche legali di indirizzo), il caso d'uso per cui esiste la v2 basata su particelle catastali, oggi la scelta consigliata per i nuovi progetti.