Analisi della mobilit` a nella stazione di Rimini

4. Mobilit` a pedonale nella stazione di Rimini

4.1 Analisi della mobilit` a nella stazione di Rimini

Un’analisi dei dati dei flussi registrati in entrata e/o in uscita dalla stazione serve a definire le strutture temporali che caratterizzano i diversi giorni della settimana e le stagioni. All’interno di una settimana si possono presentare delle differenze rilevanti tra un giorno feriale, un sabato e/o una domenica, inoltre si possono presentare delle differenze tra un giorno feriale invernale ed uno estivo. Si pu`o costruire una curva in grado di descrivere in funzione del tempo il flusso della popolazione in entrata e/o in uscita dall’area usando una qualsiasi serie di dati reali. Tale curva deve essere data in input al modello Campus per definire un tasso realistico di creazione e/o distruzione dei mobber nel tempo.

Prima di passare alla procedura seguita per costruire queste curve di flusso, si descrivono le differenze messe in evidenza nell’analisi delle strutture temporali.

Sono stati registrati i dati degli utenti, presenti in stazione, che usano il treno e quelli degli utenti, presenti nella piazza antistante la stazione stessa, che usano gli autobus, urbani ed extraurbani. In generale le serie numeriche di dati non sono facilmente disponibili. In questo caso i dati degli utenti dei treni sono stati registrati dall’Agenzia Trasporti Pub-blici, ogni anno due volte, in estate e in inverno, per monitorare le esigenze dei viaggiatori nelle diverse stazioni della Regione Emilia Romagna in funzione delle loro caratteristiche sociologiche. I dati degli utenti degli autobus sono stati registrati seguendo un protocollo opportunamente definito in collaborazione con l’Agenzia TRAM di Rimini. I dati origi-nali, simili a quelli riportati nella tabella 4.1, possono essere registrati su un intervallo di tempo, che può essere anche di 24 ore. Dal profilo della curva che interpola tali dati si possono ricavare diverse informazioni sui momenti critici della mobilità. Per ogni curva si possono rintracciare uno o più picchi di massimo di flusso e l’intervallo o gli intervalli che li contengono. Le curve registrate nei diversi giorni della settimana possono essere messe a confronto, per vedere se i massimi, nello stesso periodo dell’anno, si presentano in momenti diversi della giornata a seconda che si tratti di una mobilità d’utenti pendolari o meno. Dal confronto tra le curve in diversi periodi dell’anno, si vede che i valori dei massimi possono essere numericamente molto diversi anche se si presentano negli stessi intervalli temporali, questo può essere un indice della natura stagionale degli utenti che frequentano l’area. I dati si presentano come quelli riportati nella tabella 4.1.

orario N_p N_a 5:14 17 10 5:38 42 0 5:45 12 0 6:04 56 11 6:13 0 103 6:13 0 20 6:20 46 0 6:25 38 0 ... ... ...

I dati sono stati registrati su un intervallo di tempo che al massimo pu`o essere di 24 ore come per gli utenti dei treni, oppure possono essere pi`u brevi come per gli utenti degli autobus. Nella tabella 4.1 sono riportati per ogni istante t∗

in cui arriva e/o parte un treno il numero degli utenti in arrivo N_a(t) e il numero degli utenti in partenza N_p(t). L’intervallo minimo in cui si registra `e un minuto mentre l’intervallo temporale tra un dato e il successivo `e variabile.

Osservando i dati la prima cosa che si nota è che le strutture temporali portanti della mobilità sono nascoste dalle forti oscillazioni temporali dei dati stessi. Come si vede dalla tabella in alcuni casi i dati possono essere nulli perchè per esempio non c’è nessun treno che parte, ma solo uno che arriva. Lo stesso problema si presenta per i dati degli utenti che usano gli autobus. Per eliminare queste oscillazioni i dati registrati sono stati in primo luogo cumulati su intervalli ∆t di 10 minuti per gli autobus e di 30 minuti per i treni (solo perché i dati relativi agli utenti degli autobus sono più frequenti di quelli relativi agli utenti dei treni). Le serie di dati cumulati, a loro volta, presentano ancora oscillazioni temporali. Per eliminarle si calcola una media mobile costruendo una serie temporale di dati in cui a ogni intervallo ∆t è stato associato un valore che risulta il valor medio tra il valore numerico di quel intervallo, quello dell’intervallo precedente e quello dell’intervallo successivo (cfr. par. 2.2.2, eq. 2.2). In questo modo si calcola un valor medio su un intervallo di 90 minuti per gli utenti dei treni e di 30 per quelli degli autobus. Interpolando la serie di dati cos`ı costruita, si ottiene una curva che mostra in modo più evidente i picchi di flusso e gli intervalli entro cui si presentano. Confrontando le curve costruite in diversi giorni si possono vedere le differenze e interpretarle.

4.1.1 Analisi di mobilit`a di utenti che usano i treni

La campagna di presa dati è stata curata dall’Agenzia Trasporti Pubblici della Regione Emilia Romagna. I dati sono stati registrati tutti i giorni per due settimane successive dalle 5:00 alle 24:00 in due periodi distinti a luglio e novembre del 2003 e del 2004. I dati sono stati presi facendo compilare ad un campione d’utenti per ogni treno un questionario da cui ricavare informazioni di carattere sociologico come età, sesso, professione, numero di bagagli, abbonati pendolari oppure utenti saltuari eccetera. A tale campione è stato appli-cato un coefficiente d’espansività per risalire al numero complessivo d’utenti che partono o arrivano da quel treno, come sono riportati nella tabella 4.1. La figura 4.1 rappresenta i dati registrati, nell’istante di partenza e/o arrivo. In figura i flussi registrati in luglio sono a sinistra e quelli in novembre a destra. Dall’alto verso il basso sono rappresentati i grafici relativi ad un tipico giorno feriale, dal luned`ı al venerd`ı, il sabato e la domenica. Le curve in nero interpolano i dati iniziali riportati usando un cerchio pieno per gli utenti che partono e una stella per quelli che arrivano. Il numero medio ottenuto su un intervallo di 90 minuti è indicata da una curva in rosso per gli utenti in partenza e in blu per quelli in arrivo.

Confrontando la forma dei flussi registrati in un giorno feriale medio e quelli registrati durante il sabato e/o la domenica emerge una prima differenza (figura 4.1). Le curve costruite dai dati registrati durante la settimana presentano la tipica forma di un flusso d’utenti pendolari. La curva d’utenti in partenza possiede due picchi di massimo: il primo la mattina tra le 7:00 e le 9:00 e il secondo nel primo pomeriggio tra le 12:00 e le 14:00.

Tali picchi sono presenti anche nella curva degli utenti in arrivo all’incirca tra le 8:00 e le 8:30 e le 12:30 e le 14:00, le curve sono simili e sfasate di poco meno di 90 minuti. Questo intervallo corrisponde al tempo necessario per andare da Rimini a Bologna e viceversa usando un treno regionale. I massimi presenti nelle curve degli utenti in partenza possono essere interpretati come l’espressione della mobilit`a di studenti universitari pendolari che si recano a Bologna. I massimi presenti nelle curve di flusso degli utenti in arrivo sono tipici di studenti delle scuole superiori e/o dell’Universit`a che si recano a Rimini. Questo si ripete estate e inverno.

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 tempo (ore) 0 100 200 300 400