Secondo la Global Traffic Scorecard recentemente pubblicata da Inrix Bogotà è la città più congestionata del mondo. In media, i conducenti perdono 191 ore all’anno nella capitale colombiana a causa di ingorghi. Boston è classificata come la città più congestionata degli Stati Uniti con oltre sei giorni per conducente e anno perso. Anche in Europa i conducenti devono essere pazienti: anche Parigi, Londra, Roma e Milano rientrano nella top-ten.
Le strade congestionate sono un grattacapo costante per le città di tutto il mondo. Da un lato, le città vogliono essere vivibili per le persone, dall’altro devono soddisfare una vasta gamma di esigenze di mobilità.
I dati sul traffico non aiutano solo a identificare i colli di bottiglia e gli hot-spot di congestione nelle città. L’uso dei big data nei trasporti aiuta anche gli urbanisti a creare sistemi di trasporto sostenibili. È la chiave per risolvere i problemi di mobilità urbana.
Molteplici applicazioni dei big data nel trasporto
“Qui in PTV Group utilizziamo i dati sul traffico provenienti da Inrix e da molti altri provider al fine di fornire accurati suggerimenti su possibili misure e sul loro impatto”, spiega Carmen Nowack, esperta di dati presso PTV. “Elaboriamo un’ampia varietà di dati, inclusi dati socio-demografici ed economici, per creare modelli di trasporto, o progettare restrizioni relative a camion e pedaggi. ”
Ma anche i dati dei sensori raccolti da smartphone e app, come i dati di movimento e di utilizzo, sono una preziosa fonte di informazioni. Questi dati aiutano ad analizzare la velocità con cui si sta viaggiando o quale percorso o modalità di trasporto è stata presa.
Gli urbanisti e gli ingegneri possono contare sull’assistenza preziosa dei dati per affrontare questioni urgenti e importanti riguardanti la mobilità del futuro. Ad esempio: come si possono integrare efficacemente i nuovi servizi di micro-mobilità nell’offerta di mobilità esistente? Quanti veicoli sono necessari per gestire proficuamente un nuovo servizio di bike sharing, e-scooter o navetta su richiesta?
Una visione olistica
A causa del crescente numero di nuovi servizi di mobilità, la mobilità urbana sta diventando ogni giorno più diversificata. Per lo sviluppo di concetti urbani sostenibili bisogna considerare numerosi parametri di mobilità rilevanti, quali: disponibilità dei parcheggi, modelli di movimento delle biciclette a noleggio e delle flotte di e-scooter, l’attuale situazione del traffico, le posizioni della flotta di trasporto pubblico, il comportamento del traffico in diverse condizioni meteorologiche e in diversi momenti della giornata e molti altri ancora. La visualizzazione dei dati rende più chiari e comprensibili tutti questi parametri.
Analisi dei dati per l’implementazione di misure normative
L’analisi dei dati può supportare i responsabili delle politiche nel settore dei trasporti per testare e valutare direttamente l’implementazione di misure normative: dalla limitazione del transito e del parcheggio all’introduzione di zone a bassa emissione.
Analisi dei dati per la pianificazione della domanda
Quando si pianificano nuovi servizi su richiesta, è importante determinare in anticipo in modo affidabile la domanda di veicoli nelle diverse condizioni. Quanti veicoli saranno necessari in una certa area della città al mattino? Cosa succede se piove? La combinazione di dati storici e metodi di intelligenza artificiale aiuta ad analizzare aree con eccesso di offerta o domanda più elevata e a pianificare in anticipo.