Mobilità intelligente per uno sviluppo sostenibile

La ricerca

Il Laboratorio di Fisica della Città dell’Università di Bologna sta ricercando le leggi statistiche universali che descrivano le proprietà medie della mobilità. Per mirare a un sistema di governance che accompagni le città verso una migliore qualità della vita

di A.Bazzani, B. Giorgini, S. Rambaldi, Laboratorio di Fisica della Città, CIRI e CIG Università di Bologna

Sempre più spesso si parla di Smart Cities, si moltiplicano i convegni e gli studi sul tema. Ultimo in ordine di tempo, ma c’è da giurare che sarà per poco, è il rapporto EfficienCities di Siemens Italia, realizzato in collaborazione con Cittalia, la Fondazione ANCI (Associazione Nazionale Comuni d’Italia) Ricerche, dove si propone una rivista dello stato attuale dell’arte, e alcune linee di sviluppo per i 6 (sei) cluster omogenei di città individuati (città in divenire, città dell’ambiente, città del buon abitare e della mobilità, città dell’energia, città del benessere, città ideali), sviluppo soprattutto, basta leggere il titolo, volto all’incremento dell’efficienza.

Ora senza entrare nel merito del modello e delle linee di intervento e investimento proposte, alcune questioni sono comuni, per esempio la sostenibilità dello sviluppo e la mobilità. Se dal  nostro paese allunghiamo lo sguardo almeno all’Europa troviamo un documento di lavoro, “Smart Cities of the Future” prodotto nell’ambito di FuturICT, un progetto europeo che vede impegnate oltre venti università e centri di ricerca, dove vengono indicati i tratti essenziali delle “città intelligenti”. Gli otto autori, tra cui due italiani, coordinati da M.Batty sottolineano come sul versante tecnologico sia necessaria l’implementazione di ICT (Information and Communication Technologies), un sistema nervoso essenziale per Smart City, così come la costruzione di database capaci di integrare coordinare aggiornare in tempo reale tutti i dati dei sensori più diversi, dai telefoni mobili ai GPS, dalle misure dei flussi ai dati provenienti dai social network. Ma avvertono che le città intelligenti non possono ridursi a una costellazione di strumenti sensibili a diverse scale, dal micro al macro, connessi in una o più reti che accumulino dati sui movimenti dei cittadini, delle merci, del danaro, dell’informazione eccetera.

Le città possono essere “smart” solo se l’apparato tecnologico è funzionale a un aumento dell’efficienza, dell’equità (“efficiency must be balanced with equity”), della bellezza e della qualità della vita, con un’ampia e diffusa partecipazione dei cittadini ai processi in corso. Inoltre la città diventa un laboratorio permanente di ricerca per l’innovazione e l’invenzione, scientifica quanto artistica, tecnologica quanto urbanistica, nell’architettura quanto nel design. L’idea emergente è quella di una rivoluzione, una mutazione di paradigma, che investa anche le relazioni e le dinamiche sociali e politiche. E’ chiaro per esempio che, quando la cittadinanza attraverso la rete e i social media sia largamente informata e possa accedere ai dati, citiamo, “la partecipazione alla formulazione delle politiche e pianificazioni urbane può essere molto differente dal passato quando erano dettate dalle elite, in primo luogo per l’accesso privilegiato che queste avevano all’informazione”. Nell’ambito dei diversi campi di progettazione applicazione sviluppo di Smart City, dall’uso del suolo al risparmio energetico, dal mercato delle abitazioni alla logistica delle merci, dal problema delle acque agli effetti dei mutamenti climatici, dal problema dei rifiuti a quello della sicurezza e fruibilità delle ricchezze artistiche, dalla protezione civile alla programmazione e controllo dei cosidetti grandi eventi, quegli eventi che convogliano una folla spesso di dimensioni equivalenti o comparabili al numero di abitanti – si pensi al carnevale di Venezia- e quant’altro,  è evidente come un tema chiave sia la mobilità.

Prima di tutto nelle città del terzo millennio la mobilità non è più sistematica e trainata, per così dire, dalle grandi fabbriche o dai sistemi industriali aggregati, si pensi a Mirafiori  quando impiegava all’incirca centomila lavoratori e non le poche migliaia di oggi, o in Emilia Romagna ai distretti industriali, e gli esempi potrebbero continuare. La flessibilità delle mansioni, quella del tempo di lavoro, la delocalizzazione degli stabilimenti, la parcellizzazione dell’organizzazione del lavoro, le forme di lavoro precario e/o individuale ecc.. hanno prodotto una mobilità asistematica e zigzagante che non può più essere modellata con le antiche matrici O-D (origine-destinazione). In questa nuova dinamica spesso non lineare e complessa diventa particolarmente importante l’acquisizione di serie temporali di dati  lunghe abbastanza da permettere per un verso la ricostruzione delle traiettorie individuali di mobilità, per l’altro una statistica delle traiettorie stesse.

La ricostruzione e la statistica delle traiettorie permettono di capire le caratteristiche della mobilità umana, almeno alcune, di costruire modelli dinamici e di fare simulazioni realistiche. La sfida è rispondere a domande come: quali sono gli itinerari  preferiti dagli individui, come si comportano le persone quando si avvicinano a un attrattore-nodo del network di mobilità quali un aeroporto o una stazione, come la gente arriva al, e abbandona il, luogo dove si svolge un grande evento, un concerto rock, una partita di Champions a S.Siro, un rave, come in presenza di una folla si possano prevedere in senso statistico le condizioni capaci di innescare una dinamica di panico, come si possono predire quali saranno le aree a grande densità di traffico, quando è in arrivo una congestione automobilistica o uno stop and go, quali sono i percorsi più celeri e sicuri in caso di emergenze.

Più in generale la mobilità umana è significativa per la libertà, per le migrazioni e la mescolanza di popolazioni differenti, per i piani urbanistici, per disegnare i sistemi di trasporto, per prevedere e contenere la propagazione di epidemie, e anche è un problema strategico quando si deve far fronte a eventi catastrofici, naturali come terremoti, uragani, tsunami, sociali come le rivolte di strada, i riots, tecnologici come  i black out energetici. Da ultimo in questo provvisorio elenco la mobilità e il trasporto sono una necessità fondamentale per molti e diversi sistemi naturali e/o artificiali dove ci sia competizione e/o cooperazione per le stesse risorse, energia, cibo, denaro... Inoltre le caratteristiche della mobilità e dei sistemi di trasporto sono strettamente legate alla struttura della comunità e alla qualità della vita.

In questo ambito il Laboratorio di Fisica della Città dell’Università di Bologna sta sviluppando un programma di ricerca volto  a scoprire eventuali leggi statistiche universali che descrivano le proprietà medie della mobilità,  a caratterizzare la dinamica microscopica degli individui che condividono lo stesso ambiente urbano, a studiare l’esistenza di fenomeni critici, per esempio transizioni di fase, dovuti all’interazione degli individui in presenza di risorse limitate o di fronte a cambiamenti drastici e improvvisi. Una tappa di questo programma è la misura della mobilità sull’intera rete stradale italiana. Per questo si sono sfruttate le possibilità offerte dalle moderne tecnologie di georeferenziazione per analizzare dati GPS su un campione anonimizzato pari circa al 3% dell’intero autoparco nazionale che registrano posizione, velocità, distanza percorsa dal dato precedente del singolo autoveicolo in un arco di tempo di un mese. Opportuni algoritmi consentono di ricostruire i profili di flusso e di velocità di percorrenza in funzione del tempo, sull’intera rete stradale nazionale (In figura 1 mostriamo le velocità reali in assenza di traffico nel comune di Roma). I valori medi di questi profili sono preliminari a qualunque modello e simulazione che si vogliano ragionevolmente congruenti con la realtà (vedi figura 2: Rambaldi et al., S.; Traffic Global Analysis on the Whole Italian Road Network; MIPRO, 2012 Proceedings). Analisi simili per l’Emilia Romagna, per Roma, per la provincia di Firenze hanno mostrato l’esistenza di robuste proprietà statistiche che potrebbero permettere in un futuro non troppo lontano di mettere in piedi un sistema di e-governance in tempo reale della mobilità automobilistica, con una buona capacità di previsione per esempio delle congestioni (vedi figura 2).

Un altro capitolo è quello delle dinamiche di folla e pedonali, particolarmente ricche e complesse, che il Laboratorio ha studiato, in particolare monitorando le dinamiche del Carnevale di Venezia, quando il flusso turistico è molto forte e la folla in alcuni punti molto densa, e uno dei primi problemi a Venezia è certamente quello di rendere questi flussi “intelligenti”, cioè compatibili con, e sostenibili da, una città unica al mondo con un equilibrio ecologico tanto delicato tra storia, natura e azione umana da essere sempre a rischio.


Figura 1: Velocità media di percorrenza della rete stradale reali nel comune di Roma in assenza di traffico. Gli archi rossi sono percorsi sotto i 30 km/h, quelli gialli tra i 30 ed i 60 km/h, quelli verdi tra i 60 ed i 90 km/h e quelli blu sopra i 90 km/h.  Questi valori sono stati ottenuti grazie a dati da GPS della Octo Telematics Italia S.r.l. 

 

Figura 2: Diagramma fondamentale dei chilometri totali percorsi  in funzione del tempo speso dai veicoli monitorati su tutta la rete stradale del comune di Roma.  I vari punti corrispondono a diverse ore del giorno: la mattina in rosso e il pomeriggio in blu. Il fenomeno di isteresi indica la presenza di congestione nella rete. 

 

28 Dicembre 2012

TAG: rambaldi, traffico, trasporti