Mobilità, da Portland un nuovo modello per la gestione del traffico delle bici

Novità sul fronte della mobilità sostenibile. Un gruppo di ricercatori della Portland State University, infatti, è riuscito a sviluppare dei nuovi modelli utili per l'analisi degli spostamenti in bici in una determinata aerea, combinando diversi metodi di raccolta dati ampiamente diffusi (Strava, Streetlight Data e Gps), con lo scopo di migliorare la gestione della mobilità urbana, e non solo.

"Sapere quante persone stanno andando in bicicletta su una strada è davvero importante per una serie di motivi. I volumi di spostamento delle biciclette consentono di comprendere ad esempio i tassi di incidente. Inoltre permettono di pianificare strutture nuove o migliorate per il ciclismo" spiega Nathan McNeil della Portland State University.

Nella fattispecie, quando si decide di modificare un sistema di trasporto, per poter essere certi di prendere in considerazione anche le esigenze dei ciclisti, a progettisti e ingegneri è necessario sapere quante persone vanno in bicicletta e dove. Per conoscere questa informazione, solitamente si prendono in considerazione i tradizionali contatori di biciclette - che però possono fornire dati per sezioni limitate della rete stradale, dal momento che vengono installati di solito in luoghi specifici come sentieri o ponti. L'alternativa, è tenere conto di dati provenienti da Gps e da apparecchi connessi - che però a loro volta coprono l'intera rete di trasporto, ma forniscono informazioni solo sui ciclisti che utilizzano smartphone o Gps, tralasciando quindi chi non fa utilizzo di questo tipo di dispositivi.

I ricercatori di Portland hanno quindi deciso di ampliare e perfezionare la loro copertura, combinando le due fonti. Ne sono nati tre diversi modelli, che si basano tutti sulla combinazione di più fonti e che sono stati testati in alcune città degli Stati Uniti: Dallas, Portland, Bend, Eugene Boulder e Charlotte.

Partendo dall'area geografica di interesse, il gruppo di lavoro ha scelto dati Strava, Streetlight Data e Gps che ha matchato con i dati demografici, di rete, sul numero di biciclette dalle fonti per ciascuna città. I tre modelli sono così strutturati: uno con i dati aggregati di tutte e sei le città, un altro con solo i dati aggregati delle tre città dell'Oregon, e infine una serie di modelli specifici per le singole città. Proprio questi ultimi si sono rivelati i più accurati nel prevedere i volumi di biciclette fornendo così una base utile da cui far partire tutte le riflessioni per il miglioramento della gestione della mobilità urbana.