La città britannica di York è molto conosciuta per la sua enorme cattedrale gotica, le mura della città e la ricca storia romana. Il denso centro cittadino, molto apprezzato da 7 milioni di turisti che visitano York ogni anno, pone grandi sfide al traffico e agli urbanisti. La capacità delle corsie non può essere aumentata semplicemente allargando o aggiungendo strade nel centro storico, e la città ha molte strozzature. Per questo, è costantemente alle prese con traffico, inquinamento e difficile accessibilità. Pertanto, York ha deciso di rivolgersi all’innovazione e alla tecnologia all’avanguardia per affrontare queste sfide. Dopo un anno di implementazione, York è ora la prima città del Regno Unito che utilizza un modello di trasporto real-time per la gestione del traffico in tempo reale.
Il nuovo modello di trasporto in tempo reale è una componente chiave dello Smart Travel Evolution Program della città, STEP. Il programma, lanciato nel 2018 e finanziato dal governo del Regno Unito, si concentra sugli approcci digitali alla pianificazione dello sviluppo e alla gestione del traffico, non solo sulle infrastrutture fisiche. Al centro c’è una piattaforma che riunisce tutti i tipi di dati rilevanti sulla mobilità provenienti da diverse fonti con l’obiettivo di migliorare la connettività per rendere “a prova di futuro” il modo in cui la città affronta i mutevoli livelli di domanda.
“I dati sono la base per la gestione del traffico in tempo reale”, spiega Michael Oliver di PTV Group, responsabile dell’implementazione di successo del modello di trasporto in tempo reale di York. ”Il nostro software per la modellazione predittiva del traffico, PTV Optima, è integrato con oltre 100 sensori di flusso del traffico in tempo reale, oltre 100 semafori in tempo reale, dati sulla velocità in tempo reale sulla rete forniti da TomTom e informazioni aggiornate su lavori stradali e altre modifiche alla rete.”
Lo strumento combina questi dati sul traffico real-time con un modello di trasporto dinamico offline.
“È più o meno il modo in cui funzionano le previsioni del tempo”, afferma Oliver. “Le attuali condizioni del traffico sono costantemente aggiornate e possono essere previste fino a un’ora prima. Questa previsione fornisce alla sala di controllo un quadro coerente e dettagliato dell’intera capacità di traffico attuale”.
I gestori del traffico possono monitorare costantemente tutte le strade. Ottengono una panoramica dettagliata di ciò che sta accadendo nell’intera rete, non solo delle posizioni con sensori o telecamere a circuito chiuso. Il modello identifica gli scenari migliori per gestire la congestione, le chiusure stradali oi cantieri e consente alla sala di controllo di testare scenari alternativi per l’ora successiva, il giorno successivo o le settimane future.
La città dispone quindi di una risorsa operativa di modellazione stradale per monitorare le condizioni attuali, pianificare per il prossimo futuro, osservare come si svolgono i piani e utilizzare questa conoscenza per migliorare le strategie future.
“Prima di STEP, le giunzioni sarebbero state modellate nel miglior modo possibile; testato e regolato dall’osservazione; seguito da Network Monitoring Officer (NMO) che tengono d’occhio CCTV, Twitter e social media per eventuali incidenti o traffico. Si trattava di un’attività principalmente reattiva, e ogni secondo conta per la capacità della rete”, ha spiegato il project manager di STEP James Guilliatt in un’intervistal alla rivista TransportXtra. “Optima, come parte di STEP, ora ci fornisce previsioni e avvisi che possono informare gli NMO ben prima del punto di crisi, in modo che gli interventi possano essere effettuati prima e in modo più efficace. Una sorta di prevenzione, più che una cura”.
Anche Dave Atkinson, Head of Programs and Smart Place presso il consiglio della città di York, trae una conclusione positiva a poche settimane dal lancio del progetto nel giugno 2021: “In questa fase iniziale si sta già rivelando un successo. Siamo in grado di prevedere i livelli di traffico futuri in base al nostro comportamento in tempo reale e di gestire meglio il flusso del traffico nei periodi di punta regolando i semafori per adattarli al meglio alle condizioni del traffico”.
La nuova strategia e il modello di trasporto in tempo reale saranno attivamente mantenuti per almeno i prossimi sei anni, con molte possibilità di espansione.
Michael Oliver conclude: “Attualmente il modello real-time viene utilizzato solo per il traffico automobilistico. In futuro un’integrazione con i feed dei trasporti pubblici in tempo reale potrebbe essere un’altra grande opzione. I dati sulla posizione degli autobus potrebbero essere importati nel software in modo che i gestori del traffico possano vedere dove si trovano gli autobus in tempo reale, insieme ai loro ritardi attuali, e utilizzare queste informazioni per supportare il processo decisionale su dove, quando e come dare priorità agli interventi”.