TESI: SVILUPPO DI UN INDICE DI COMPATIBILITÀ PER LA MOBILITÀ CICLISTICA

Colombo Dario

17/03/2012

Milano e la sua ciclabilità.

MOBILITA' CICLISTICA: Una soluzione ai problemi di mobilità all'interno delle grandi città

Possibile solo sePROMOSSADIFESA

È necessario conoscere il comportamento dei ciclisti nei confronti delle infrastrutture e degli altri utenti della strada

Individuare tratti stradali ed intersezioni fondamentali per interventi efficaci

per

Individuare il percorso quotidiano

Caratterizzare tratti stradali ed intersezioni

CHE COSA SERVE?

• Stima dell’INDICE DI COMPATIBILITÀ (per tratti stradali, intersezioni e percorsi) percepito dai ciclisti:

• Individuazione del PERCORSO PREFERITO dal ciclista.

“...il livello di gradimento del ciclista nel percorrere un determinato tratto di strada o nell'affrontare un'intersezione. Questo livello di gradimento è principalmente determinato dalla percezione di sicurezza e di comodità del ciclista. Sicurezza e comodità sono a loro volta formate a partire da tutte quelle caratteristiche valutate dal ciclista mentre percorre il tratto o l'intersezione stradale.”

CICLABILITA’

STATO DI FATTO

• B.C.I. Bicycle Compatibility Index (Harkey); • Rural B.C.I. (Jones);• I.L.S. Intersection Level of Service (Landis);• B.S.I.R. Bicycle Safety Index Rating (Davis);

...

A B C D E F

METODOLOGIA SEGUITAIndagine Visione filmati per valutazione dell’indice di compatibilità (on-line)

Identificazione dei modelli- Regressione lineare ai minimi quadrati- CROSS VALIDATION- Analisi d’incertezza

Implementazione - Software CUBE- Validazione- Confronto con B.C.I.

MOBIBIC: progettazione

QUESTIONARIOON-LINE

-presentazione dell' attributo-combinazione tra gli attributi

-tempo di questionario-limitata possibilità di combinazione degli attributi

-comportamento strategico-errata interpretazione-captatio benevolentiae

-presentazione di un numero limitato di esempi da valutare

MOBIBIC: progettazione

numero limitato di filmati.

-presentazione dell' attributo-combinazione tra gli attributi

Quali sono questi attributi?

Scelta basata su tecniche di progettazione.

Quali proporre?

MOBIBIC: progettazioneQuali sono questi attributi?

CICLABILITÀ DEI TRATTI

CICLABILITÀ DELLE INTERSEZIONI

CICLABILITÀ DEI PERCORSI

● Larghezza totale● Larghezza ciclabile● Fisicamente separata● Pedoni● Velocità veicoli● Parcheggio auto● Accessi carrabili● Pavimentazione● Discontinuità● Binari● Pendenze● Uso improprio● Segnaletica● Capacità e flussi veicolare● Accelerazioni verticali...

● Rami● Velocità veicoli● Rotatoria● Semaforo● Parcheggio auto● Pavimentazione● Rallentamento veicoli● Binari● Uso improprio● Isole● Larghezza accessi● Capacità e flussi veicolari...

● Ciclabilità del tratto stradale peggiore● Ciclabilità dell'intersezione peggiore● Media delle ciclabilità dei tratti stradali● Media delle ciclabilità delle intersezioni

DATI E FILMATI ACQUISITI TRA GENNAIO E MARZO 2011.

MOBIBIC: progettazioneQuali sono questi attributi?

PREFERENZA DEI PERCORSI

● Lunghezza totale● Tempo totale● Ciclabilità di percorso

NESSUN VIDEO, SOLO PRESENTAZIONE GRAFICA (ortofoto)

MOBIBIC: somministrazione

CICLABILITÀ di tratti stradali, intersezioni e percorsi: A - F33 tratti stradali18 intersezioni

5 percorsiMILANO

MOBIBIC: somministrazione

PREFERENZA di percorso: 1 - 10

13 percorsi

REGRESSIONEIndividuare i modelli che stimino:

● il valore medio dell’indice di compatibilità indicato dai partecipanti all’indagine per tratti stradali (CICLA), intersezioni (CICLN) e percorsi (CICLP).

● il valore medio della utilità del percorso indicato dai partecipanti (CTOT).

INDICE VALORE NUMERICO

A 1

B 2

C 3

D 4

E 5

F 6

A B C D E F1 2 3 4 5 6

1 2 3 … 8 9 10

Perché regressione lineare ai minimi quadrati?

• unicità della soluzione (valori dei parametri del modello);

• formula algebrica, ;

• riduzione degli errori di stima di grande entità;

• stima d’incertezza del valore dei parametri del modello.

Modelli identificati anche per “ciclisti esperti” e “ciclisti inesperti”.

REGRESSIONE

P=M T M −1M Ty

MODELLICICLA = 3,7473 - 1,1460*FIS_SEP + 1,0338*USO_IMPR + 0,4678*DISC + - 0,2524*ACC/100M + 0,7918*PAVIM + 0,0006*VEQ + 0,5566*PARCH

CICLN = 4.4784 – 0,6537*L_ACC + 1,4316*USO_IMPR + 0,5981*BIN +0,3401*RALL + 0,3370*ROT + 0,2745*PAVIM

R2 = 0,7785

R2 = 0.9417

MODELLI

R2 = 0,9956

R2 = 0,9113

Lunghezza del percorso più corto

Lunghezza del percorso in questione

CICLP=1,1606∗ 1Ltot

∗∑iLi∗CICLAi0,3303∗ 1

N∗∑ j

CICLN j−1,1697

CTOT=−0,10131,3168∗CICLP0,8908∗Ltot−Lmin

Lmin

IMPLEMENTAZIONECUBE 5 (Voyager)

…perc=kk num_arc=0 ltot_perc=0 m_c_a=0 s_c_a=0 s_c_n=0 loop k=1,dbi.1.numrecords,+1 ;per ogni arco if (dba.1.perc[k]=kk) ;seleziono percorso kk-esimo num_arc=num_arc+1 if(!((dba.1.nodo_a[k]=idx_a)||(dba.1.nodo_b[k]=idx_b))) s_c_a=s_c_a+(dba.1.lunghezza[k]*dba.1.ciclano_ac[k]) ltot_perc=ltot_perc+dba.1.lunghezza[k] s_c_n=s_c_n+dba.1.cicln_b[k] endif endif endloop if(!(ltot_perc=0))…

IMPLEMENTAZIONE

IMPLEMENTAZIONE

CTOT = 7,0653 CTOT = 7,4124

VALIDAZIONE

C_TOTVariazione dalC_TOT minore (%)

7.1473 1.16%

7.1678 1.45%

7.2335 2.38%

7.2505 2.62%

7.3501 4.03%

7.4124 4.91%

7.4395 5.30%

7.4876 5.98%

7.4975 6.12%

7.5708 7.15%

7.5745 7.21%

7.6833 8.75%

7.7843 10.18%

7.8348 10.89%

7.8745 11.45%

7.9742 12.86%

8.1566 15.45%

8.1584 15.47%

8.2636 16.96%

8.6495 22.42%

QUESTIONARIO presso il deposito biciclette della stazione ferroviaria di Lambrate:• 29 risposte

38%, percorso a CTOT minore (7,0653).7%, percorso con il 2° CTOT minore (7,1473).7%, percorso a lunghezza minore (7,4124).2 preferenze per percorsi non individuati dal s.w.

11 preferenze per percorsi non in regola per il Codice della Strada.

Il comportamento scorretto abbatte il CTOT del percorso.

61% delle preferenze per il percorso a CTOT minore (7,0653).11% delle preferenze per il percorso con il 2° CTOT minore (7,1473).

Il sw non può valutare anche questi percorsi.

B.C.I. (Harkey)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33-4

-2

0

2

4

6

8

comparazione tra questionario, modello e BCI

CICLA_QUESTCICLA_MODBCI

indi

ce d

i cic

labi

lità

Applicazione al grafo Lambrate – Città Studi Applicazione alle risposte del questionario

B.C.I.:Ee = -1,39 (-38%)σe

2 = 1,49

ABABCDEF

CICLA:Ee = 0σe

2 = 0,24

Usato in passato per definire la ciclabilità della rete stradale della Provincia di Parma

CONCLUSIONI

Filmati e questionari on-line Comodità e sicurezza nella somministrazione del questionario. Solido legame con realtà.

Attributi di strade ed intersezioni Buon compromesso tra legame con la realtà e facilità di acquisizione.

Modelli identificati Ottima stima della percezione dei ciclisti.Dedicati al territorio in esame.

Software Calcolo dei costi di percorso CTOT e individuazione del percorso a CTOT minore (conferma dalla validazione).Non deve giustificare il comportamento scorretto di alcuni ciclisti.Strumento per identificare le cause del comportamento scorretto.

Grafo Necessità di un grafo dedicato (es.: piste ciclabili in sede separata) per una corretta analisi della mobilità ciclistica.

POSSIBILI SVILUPPI

Attributi di strade ed intersezioni Uso del suolo.Interazione tra larghezza del percorso e flusso veicolare.Delimitatori di corsia.

Ciclisti inesperti.Modelli identificati

Individuazione di tratti stradali e intersezioni di interesse per la realizzazione di interventi (ANALISI MULTI-OBIETTIVI).

Supporto alle decisioni

J£

JCICL, f

y

x J£

ANALISI M.O.