Il progetto riguarda lo studio di fattibilità di una nuova politica del traffico nell’area centrale di Torino. La nuova politica del traffico è in linea con quelle adottate in molte città europee. L’obiettivo del progetto è condurre un’analisi d’impatto della politica. A tal fine, sono stati svolti studi di tipo sociale, economico e sui trasporti. Gli aspetti sociali ed economici sono stati valutati analizzando le esternalità positive e negative e utilizzando un modello costi/ricavi. Gli impatti a livello di trasporti sono stati esaminati mediante un simulatore di traffico programmato appositamente per questo caso di studio.
Nella prima parte del progetto è stata redatta una relazione sui principi alla base della progettazione degli strumenti tariffari di road pricing, incentrata essenzialmente sul concetto di esternalità generate dal fenomeno della mobilità urbana e sui meccanismi per “internalizzare” tali esternalità. Successivamente, viene proposta una rassegna delle evidenze empiriche riguardanti gli effetti, l’efficacia e la valutazione quantitativa dell’applicazione degli strumenti di intervento pubblico sulle esternalità prodotte dalla mobilità, con particolare attenzione all’inquinamento e alla congestione, analizzati sia attraverso la lente della letteratura sia attraverso le “motivazioni” che spingono all’adozione di tali politiche. La relazione si conclude con un approfondimento dedicato alla descrizione delle principali esperienze di road pricing attuate su scala europea (Londra, Stoccolma e Milano) e con una riflessione su quanto queste esperienze possano suggerire a chi intenda progettare nuove ipotesi di intervento di questo tipo.
La seconda parte del lavoro è dedicata all’analisi dei comportamenti attuali di coloro che, per vari motivi, viaggiano con veicoli a motore che comportano l’attraversamento del cordone della Zona a Traffico Limitato (ZTL) di Torino. Questi comportamenti sono molto variabili nell’arco della giornata, anche in relazione al tipo di persone che si spostano.
La stima della richiesta di accesso e transito nella ZTL per gruppi di individui e nelle diverse fasce orarie sarà più o meno attendibile a seconda della qualità delle informazioni relative al comportamento di coloro che accedono, sostano o transitano nell’area. A tal proposito, le informazioni disponibili si riferiscono in gran parte a dati precisi relativi a pochi giorni più o meno significativi. Non è stato quindi possibile misurare l’affidabilità delle stime che seguono, rispetto alle quali disponiamo solo di poche conferme qualitative.
Una volta stimati al meglio i volumi di spostamenti per scopo, distribuzione temporale e tipologia di individuo, è stato possibile identificare una serie di scenari in cui sono associate diverse reazioni all’introduzione della tariffa di accesso e, di conseguenza, attribuire a ciascuno scenario un effetto in termini di congestione, emissioni e ricavi. Le informazioni disponibili non hanno consentito una “previsione della domanda futura” in senso stretto, un esercizio che, tuttavia, si è rivelato di efficacia limitata anche nelle precedenti esperienze narrate nella letteratura scientifica. Per questo motivo, si è ritenuto opportuno comporre scenari plausibili in cui emergono diverse elasticità della domanda. Il risultato è una valutazione dei limiti superiori e inferiori ragionevoli per le variazioni della domanda. Quale scenario si realizzerà dipenderà da molte variabili, in molti casi del tutto imprevedibili e in parte non ancora determinate, quali le tariffe, le modalità di comunicazione della politica e le caratteristiche dell’offerta di soluzioni di trasporto alternative.
Nel presente studio è stato utilizzato il simulatore di traffico urbano SUMO (Simulation of Urban Mobility) per analizzare in dettaglio il comportamento della rete urbana e del traffico a Torino dopo l’applicazione delle nuove politiche di accesso all’area centrale.
La mappa del Comune di Torino e dei suoi dintorni è stata ricavata da OpenStreetMap e importata nel simulatore tramite la libreria NETCONVERT. Poiché l’obiettivo di questo studio è analizzare gli impatti delle nuove politiche di regolamentazione dell’area centrale, sono state apportate le seguenti modifiche alla mappa per semplificare il modello:
- Sono state considerate tutte le strade comprese all’interno del cerchio di 2,5 km di diametro attorno al centro geometrico della ZTL, che chiameremo ZTL Centrale.
- Del modello fanno parte solo le strade principali e secondarie esterne alla ZTL Centrale ma comprese all’interno del Comune di Torino.
- Al di fuori dei confini del Comune di Torino sono state prese in considerazione soltanto le strade di livello gerarchico superiore (autostrade, raccordi autostradali, strade principali).
Tutti i percorsi pedonali, le piste ciclabili e i binari utilizzati per treni o tram e le strade chiuse al traffico sono stati rimossi dalla mappa.
Il passo successivo ha comportato l’analisi delle velocità medie con flusso zero (la velocità media di un veicolo su una determinata strada in condizioni di traffico zero) sulle strade incluse nel modello. I dati sono stati incrociati con i dati medi calcolati dal sistema Supervisor (SV) e quelli messi a disposizione dal servizio Google API Distance Matrix. Da queste velocità, con logiche casuali, è stata attribuita una velocità massima sulla strada, compresa tra la velocità media con flusso zero aumentata del 20% e la stessa velocità diminuita del 20%. Questo processo ha permesso di ottenere una mappa delle velocità senza carico in grado di tenere conto delle velocità di marcia realistiche, che potrebbero discostarsi dai limiti di velocità dettati dal Codice della Strada per eccesso o per difetto.
Una volta definito il modello dell’offerta (grafico), è stato costruito il modello delle domande. A tal fine, è stata utilizzata la matrice OD della SV per il tipo di giornata scolastica.
Nel modello di simulazione SUMO, ogni veicolo sceglie casualmente una strada di partenza e una strada di arrivo entro i limiti, rispettivamente, della zona di origine e della zona di destinazione.
Una volta definita la strada di origine e quella di destinazione per ciascun veicolo, il percorso viene scelto in base al criterio del percorso minimo secondo l’algoritmo di Dijkstra, utilizzando i tempi di percorrenza stradale come pesi. Tuttavia, poiché i percorsi vengono calcolati a priori, tutti i veicoli che devono spostarsi da un’area all’altra sceglieranno le stesse strade con il tempo di percorrenza minimo. In questo modo, scelte che possono essere eccellenti a priori, non sono più valide nel corso della simulazione. Al modello è stato quindi aggiunto un sistema di routing adattivo che consente ai veicoli fermi in coda per un tempo superiore a una soglia prestabilita di calcolare un percorso alternativo con un tempo di percorrenza inferiore.
Per prevedere i possibili impatti della politica sulla mobilità, sono stati creati due scenari utilizzando il modello descritto in precedenza. Un primo scenario in cui l’area centrale è accessibile a tutte le ore per chiunque, e un secondo scenario in cui l’area è chiusa per l’intera giornata e nessuno può accedervi. Per entrambi gli scenari sono state rilevate e confrontate le misure dei tempi di percorrenza, delle velocità medie e delle emissioni.
