ESEMPIO APPLICATIVO

In una analisi dell’incidentalità le due grandezze principali da considerare sono la posizione ed il tempo, è importante avere una chiara visione d’insieme della distribuzione sul territorio degli incidenti e delle loro frequenze al fine di poterne studiare le caratteristiche. Questo tipo di raffigurazione deve mostrare la posizione degli incidenti più frequenti ed il tipo di incidente al fine di permettere alle forze dell’ordine ed agli enti gestori di compiere delle scelte.

Uno dei più moderni e potenti mezzi che può essere utilizzato per questo tipo di analisi è un Sistema Informativo Territoriale (SIT) chiamato anche utilizzando la notazione anglosassone GIS (Geographic Information System).

La struttura, l’utilizzo e le potenzialità dei GIS in campo stradale verranno analizzate in seguito, per adesso basti ricordare che un GIS permette di integrare fra di loro diversi tipi di dati su una base cartografica come ad esempio gli incidenti stradali, le caratteristiche geometriche della strada, i diversi utilizzi del suolo, ecc. Da questo sistema possono essere richiamate diverse informazioni che possono essere visualizzate in forma grafica con opportuni tematismi oppure rappresentare una base di partenza per analisi statistiche.

In questo paragrafo verrà illustrato un primo caso di utilizzo di un GIS per lo studio dell’incidentalità sviluppato in Giappone (Morichi et al., 1995).

L’area di studio (vedi figura 2.11) è rappresentata da una zona periferica della città di Yokohama che è situata circa 30 km a sud-ovest di Tokyo. L’area ha un’estensione di 60 km2 ed una popolazione di circa 250000 persone al 1993.

Come base cartografica è stata utilizzata una mappa digitale della città costruita per i sistemi di navigazione delle automobili. Nella costruzione del GIS sono stati introdotti tutti i dati relativi agli incidenti desumibili dai rapporti della polizia locale, tutti i dati relativi all’uso del territorio desumibili dal piano regolatore della città, le caratteristiche geometriche delle strade (pendenza, larghezza, raggi di curvatura, ecc.) e tutti i dati ricavabili da indagini fatte sul campo come ad esempio i flussi di traffico in vari tronchi stradali, il numero e la densità di segnali stradali lungo gli assi principali e così via.

Figura 2.11 – Raffigurazione tratta dal GIS dell’area oggetto di studio (ciascun cerchio è proporzionale al numero degli incidenti nell’incrocio).

Si sono utilizzati tre diversi database a seconda della scala di lettura del problema:

• Database di tutte le strade (scala più grande); • Database dei tronchi stradali (scala intermedia); • Database delle strade secondarie (scala più piccola).

Nel database a scala più grande si sono analizzati e valutati i punti a più alta incidentalità (vedi figura 2.11 e figura 2.12) e le cause che hanno provocato gli incidenti più frequenti.

Figura 2.12 - Raffigurazione tratta dal GIS della frequenza di diverse tipologie di incidenti e degli incroci a più elevata incidentalità.

Con il database a scala intermedia si è valutata la relazione fra la frequenza di incidenti ed il rischio collegato alla circolazione stradale desumibile dai dati come la geometria stradale, il diverso ambiente urbano attraversato, la presenza di parcheggi e di pedoni.

Il database a scala inferiore è stato utilizzato per valutare le relazioni fra i vari incidenti in aree di circa 500 m x 500 m, in questo caso sono stati utilizzati indici come la densità di strade e l’importanza relativa delle strade da confrontare.

La figura 2.11 mostra con una serie di cerchi proporzionati al numero di incidenti la distribuzione spaziale di tutti i 1948 incidenti avvenuti dall’anno 1988 all’anno 1991. Il GIS permette ovviamente di visualizzare qualsiasi altro dato che non sia il numero di incidenti, una altra possibilità dell’utilizzo di un GIS è quello di poter aggiornare più velocemente e con maggiore precisione i dati relativi agli incidenti avvenuti. A ciascun incidente si può infatti facilmente associare la sua esatta posizione. Già da questo primo esempio si può comprendere come un GIS possa svolgere un importate ruolo di ausilio nello studio e nella gestione dei dati incidentali.

Utilizzando le linee guida elencate nel precedente paragrafo ed i dati incidentali ricavabili dal GIS sono state confrontate le caratteristiche di tre diversi tipi di modelli analitici:

• modello di regressione lineare (RL); • modello di Poisson;

Al fine di ottenere dei risultati fra loro confrontabili sono state utilizzate le stesse variabili dipendenti appartenenti a tre grandi gruppi:

1. grado di esposizione (volumi di traffico);

2. geometria e caratteristiche della strada (pendenza, larghezza della strada, densità di segnaletica verticale, condizioni di illuminazione, ecc.);

3. ambiente stradale (condizioni al contorno, visibilità, ecc.).

I parametri che sono stati calcolati utilizzando il modello di Poisson ed il modello binomiale negativo sono all’incirca uguali, mentre il modello che utilizza la regressione lineare fornisce valori completamente diversi. Ciò è dovuto al fatto che la formulazione dei modelli è completamente differente. I primi due modelli sono basati su funzioni non lineari mentre l’ultimo è una funzione lineare.

I parametri utilizzati per valutare la bontà di adattamento dei modelli ai dati di incidentalità sono stati diversi ed hanno fornito all’incirca gli stessi valori. Rimane comunque poco chiara la relazione intercorrente fra i vari modelli. Una delle ragioni può essere dovuta agli scarsi dati disponibili sul grado di esposizione. Il giudizio sui modelli analitici può inoltre cambiare in funzione della diversa scelta delle variabili esplicative.

La fase successiva di studio deve essere necessariamente un confronto “sul campo” dei diversi modelli calcolati. È possibile visualizzare anche con l’aiuto del GIS la differenza, per ciascun modello, fra il valore stimato del numero di incidenti λ(r,t) ed il valore osservato y(r,t) in modo da poter analizzare in parallelo i modelli ed i dati sperimentali nel tempo e giungere alla scelta del processo di analisi migliore.