Un’analisi del traffico a Torino
Il traffico a Torino è monitorato da una rete di sensori connessi al sistema 5T e distribuiti su tutta la rete stradale. Viene effettuata una misura del flusso di veicoli (espressa in veicoli/ora) e della loro velocità media. I dati sono resi disponibili da 5T in formato open data, ed aggiornati ogni 5 minuti.
Abbiamo raccolto i dati sul traffico dal 1 settembre 2017 al 9 marzo 2018, per avere una base dati sufficiente per effettuare alcune considerazioni sul traffico nella città.
La disposizione dei sensori di traffico
La figura seguente illustra la disposizione dei sensori di cui 5T fornisce dati, con la relativa velocità media su tutto il periodo considerato. Sono stati considerati solamente i valori di misura caratterizzati da un’affidabilità maggiore del 90% (sulla base degli indici di affidabilità forniti da 5T per ogni misura). Si osserva come nelle arterie in periferia il flusso di traffico sia mediamente più veloce rispetto alle strade del centro.
I flussi medi di Traffico
I dati misurati da ogni sensore sono stati aggregati per effettuare una stima del traffico totale nella città.
Si ritiene importante sottolineare che le informazioni ottenute sono riferite ovviamente solo ai veicoli misurati dai sensori, e quindi non rappresentano la totalità dei veicoli circolanti nella città. Inoltre, in alcuni casi, lo stesso veicolo potrebbe attraversare due differenti sensori nell’arco dell’intervallo di 5 minuti fornito come campione, e pertanto essere contato due volte. Date queste approssimazioni, è più interessante effettuare considerazioni relative alle variazioni e ai profili dei flussi di traffico piuttosto che al loro valore numerico.
La figura seguente riporta il calcolo dei flussi di traffico medi suddivisi per giorno della settimana. Si osserva la differenza notevole tra i giorni feriali, tutti molto simili tra loro, e il sabato e la domenica. Nei giorni lavorativi i picchi di traffico si verificano tra le 6 e le 8 e tra le 16 e le 18. Non emergono differenze significative tra i giorni lavorativi, ad eccezione di una “coda” più alta nella notte del venerdì, in corrispondenza ad una maggiore attività ricreativa. Il lunedì è lievemente inferiore agli altri giorni, probabilmente per la chiusura di alcuni negozi.
I flussi di traffico di sabato e domenica raggiungono valori totali inferiori, e sono caratterizzati dall’assenza di un picco mattutino, ma piuttosto da una salita graduale al mattino ed una maggiore diminuzione nell’orario del pranzo. Nelle notti del weekend si osserva un livello di traffico maggiore.
L’andamento del traffico è molto simile a quello discusso in un post precedente in merito al servizio cittadino di bike sharing.
Le velocità medie
Un altro aspetto interessante da considerare è la velocità media dei veicoli sulla città, rappresentato nella figura seguente. Come visto in precedenza la velocità media è molto legata alla tipologia di strada, con valori medi sul periodo analizzato tra 15 km/h e 60 km/h, a seconda del tipo di strada. Considerando invece tutto il traffico nella città possiamo osservare che il trend è per certi versi simile a quello discusso in precedenza per i flussi.
I giorni lavorativi sono molto simili tra loro, e in corrispondenza dei picchi di traffico la velocità media scende notevolmente (cosa che non accade nel sabato e nella domenica). Si osserva come la velocità media del traffico cittadino è comunque compresa tra i 26 km/h e i 32 km/h.
Relazione tra flussi e velocità medie
Visti i grafici precedenti, è interessante chiedersi se esiste una relazione tra i flussi e le velocità. Il grafico seguente rappresenta una dispersione x-y tra queste due grandezze, considerando i valori medi per alcuni sensori in ogni giorno della settimana (l’aggregazione è stata necessaria per evitare un numero eccessivo di punti sul grafico, che avrebbe peggiorato la visibilità).
È interessante notare come per alcuni sensori il trend sia abbastanza chiaro, mentre per altri i punti sono più dispersi. Le ragioni possono essere molteplici, tra cui la tipologia di strada, il numero di corsie, la posizione del sensore, la conformazione delle strade adiacenti, ecc. Sarebbe interessante svolgere analisi più approfondite, ma una prima riflessione può essere fatta a proposito dell’utilizzo delle strade rispetto alla loro massima potenzialità: linee di tendenza più piatte indicano strade per cui la velocità non varia al variare del flusso.
Pertanto, in questi casi si può supporre che esse potrebbero sopportare anche flussi più elevati. Viceversa, nei casi in cui si vede chiaramente una diminuzione della velocità al variare del flusso si può dire che il traffico raggiunge il limite per quel particolare punto della rete viaria.
Focus: gli scioperi dei mezzi pubblici
Un ultimo aspetto che abbiamo voluto verificare è l’effetto di giornate di sciopero dei mezzi pubblici sul traffico cittadino. Nel grafico seguente sono state analizzate tre giornate di sciopero dei mezzi GTT (lunedì 20 novembre 2017, mercoledì 13 dicembre 2017 e giovedì 8 marzo 2018). Si osserva come in tutti e tre i casi il livello di traffico sia generalmente maggiore rispetto alla linea di tendenza media dei giorni lavorativi su tutto il periodo di osservazione. Il maggior traffico durante i giorni di sciopero è intorno al 10%.
Conclusioni e possibili sviluppi futuri
Questa breve analisi indica le interessanti potenzialità di un monitoraggio del traffico in ambito urbano. La disponibilità di un trend storico maggiore e alcune informazioni aggiuntive può portare ad analisi più accurate e in grado di diventare un supporto significativo per la pianificazione e il monitoraggio del traffico.
In particolare, sarebbe interessante verificare il reale effetto dei blocchi dei veicoli diesel avvenuti durante la stagione invernale. Tuttavia non è stato possibile trovare un calendario completo con i blocchi del traffico, e allo stato attuale questa analisi non è stata effettuata.
Un ringraziamento a 5T per la pubblicazione degli open data sul traffico, che sono una risorsa preziosa a disposizione dei cittadini interessati a consultarli o utilizzarli.
Le analisi sono state sviluppate utilizzando il linguaggio R.