Università degli Studi di Pisa
Dipartimento di Ingegneria Civile
CORSO DI DOTTORATO DI RICERCA IN
Scienze e Tecniche delle Costruzioni Civili
TESI DI DOTTORATO DI RICERCA
---Calibrazione di un modello di previsione
del numero atteso di incidenti su elementi
delle strade extraurbane secondarie
--- Dicembre 2007
Relatori Prof.Ing.Fausto Lancieri Prof.Ing.Massimo Losa
Dottorando
INDICE
PREMESSA
...1CAPITOLO I...
3STATO DELL’ARTE IN MATERIA DI SICUREZZA STRADALE E DEFINIZIONE DEGLI OBIETTIVI DELLA RICERCA
...
3I.1. – Introduzione...3
I.2. – Stima degli indicatori della sicurezza stradale mediante l’utilizzo di dati storici sull’incidenatlità ...5
I.3. – Modelli previsionali matematico - statistici...6
I.4. – Analisi “Before and After”...8
I.5. – IHSDM ... 10
I.6. – Obiettivi dello studio... 13
CAPITOLO II...
15AMBITO DI APPLICAZIONE DELLA RICERCA
...
15II.1. – Introduzione ... 15
II.2. – S.P. n. 2 “Vicarese”... 15
II.3. – S.R.T. n. 206 “Via Emilia”...18
II.4. – S.S. n.1 “Aurelia” ... 23
II.5. – Intersezioni analizzate ... 24
CAPITOLO III ...
40ACQUISIZIONE ED ORGANIZZAZIONE DEI DATI PER LA VERIFICA DELLE CONDIZIONI DI SICUREZZA
...
40III.1. – Introduzione... 40
III.2. – Costituzione delle banche dati degli incidenti stradali ... 41
III.2.1. – Modalità adottate in Italia... 41
III.2.2. – Modalità adottate in altri Stati... 43
III.3. – Procedura proposta in questa ricerca per la raccolta dei dati di incidentalità ... 44
III.3.1. – La raccolta dei dati sugli incidenti per la S.P. n. 2, la S.R.T. n. 206 e la S.S.1... 44
III.3.2. – Caratteristiche dell’archivio informatico... 48
III.3.3. – Rappresentazione cartografica degli incidenti ... 50
III.4. – Rilievi delle caratteristiche tecniche delle infrastrutture... 53
III.4.1. –Geometria dell’asse e piattaforma stradale della S.P. n.2 “Vicarese” ... 53
III.4.2. –Geometria dell’asse e piattaforma stradale della S.R.T n.206 “Via Emilia”... 55
III.4.3. –Geometria dell’asse e piattaforma stradale della S.S. n.1 “Via Aurelia” ... 55
III.5. – Rilievi dei dati di traffico ... 56
III.5.1. –Volumi di traffico sulla S.P. n.2 “Vicarese... 56
III.5.2. – Volumi di traffico sulla S.R.T n.206 “Via Emilia”... 69
III.5.3. –Volumi di traffico sulla S.S. n.1 “Via Aurelia” ... 79
CAPITOLO IV...
89PROCEDURA PROPOSTA DAL CNR PER LA VERIFICA DI SICUREZZA
...
89IV.2. – Metodologia proposta dal CNR ... 90
IV.2.1. – Applicazione della procedura proposta dal CNR alla S.P. n.2 “Vicarese” ... 92
IV.2.2. – Applicazione della procedura proposta dal CNR alla S.R.T. n.206 “Via Emilia” ... 96
IV.2.3. – Applicazione della procedura proposta dal CNR alla S.S. n.1 “Via Aurelia”... 102
CAPITOLO V ...
108ANALISI DELLA SICUREZZA STRADALE CON LA METODOLOGIA DELL’ INTERACTIVE HIGHWAY SAFETY DESIGN MODEL (IHSDM)
...
108V.1. – Introduzione ... 108
V.2. – IHSDM - CPM... 109
V.2.1. – Algoritmi per la previsione del numero di incidenti sui segmenti stradali ... 109
V.2.1.1. – AMF per i segmenti stradali... 110
V.2.2. – Algoritmi per la previsione del numero di incidenti nelle intersezioni... 115
V.2.2.1. – AMF per le intersezioni... 116
V.3. – Procedura di calibrazione... 118
V.3.1. – Procedura di calibrazione per i segmenti stradali... 119
V.3.2. – Procedura di calibrazione per le intersezioni... 120
V.3.3. – Calibrazione locale ... 121
V.4. – Applicazione del Crash Prediction Module (CPM)... 122
V.5. – Applicazione della procedura di calibrazione... 123
CAPITOLO VI...
126ANALISI DELLE CRITICITA’ DELLA METODOLOGIA PREVISTA DAL CNR... 126
VI.1. – Introduzione... 126
VI.2. – Applicazione del test statistico: Analisi della varianza... 127
VI.3. – Analisi dei risultati ... 128
CAPITOLO VII...
133CALIBRAZIONE DELLA FUNZIONE DI PREVISIONE DEL NUMERO ATTESO DI INCIDENTI PER INTERSEZIONI SEMAFORIZZATE E INTERSEZIONI A RASO A TRE BRACCI
...
133VII.1. – Introduzione ... 133
VII.2. – Le Funzioni di prestazione della sicurezza disponibili per le intersezioni... 134
VII.3. – Procedura per la definizione dei modelli ... 134
V.3.1. – Dati utilizzati nello studio... 135
V.3.2. – Selezione dei modelli matematici... 135
VII.4. – Procedura di calibrazione e risultati ottenuti... 138
VII.5. – Valutazione dell’affidabilità dei Modelli... 140
CAPITOLO VIII ...
143SINTESI CONCLUSIVA... 143
VIII.1. – Aspetti generali ... 143
VIII.2. – Calibrazione del Modello di Previsione presente nell’IHSDM... 143
VIII.3. – Analisi delle criticità dei risultati ottenuti con la metodologia di verifica delle condizioni di sicurezza prevista dal CNR... 144
VIII.4. – Modelli di previsione per intersezioni semaforizzate a quattro rami e intersezioni a raso a tre bracci... 145 APPENDICE A
Valutazione del Tasso di Rischio dell’Infrastruttura RHR (Road Hazard Rating) APPENDICE B
Risultati ottenuti per l’anno 2003 sulla S.P. N.2 e sulla S.R.T. N.206 utilizzando l’algoritmo di calcolo presente nel software IHSDM considerando i dati incidentali dal 1999 al 2002 APPENDICE C
Risultati ottenuti per l’anno 2004 sulla S.P. N.2 , sulla S.R.T. N.206 e sulla S.S. N.1 utilizzando l’algoritmo di calcolo presente nel software IHSDM considerando i dati incidentali dal 1999 al 2003
APPENDICE D
Tassi di incidentalità per l’anno 2004 calcolati con l’algoritmo di calcolo presente nel software IHSDM considerando i dati incidentali dal 1999 al 2003
APPENDICE E
PREMESSA
Obiettivo della tesi
Il D.M. 5/11/2001 “Caratteristiche geometriche e funzionali delle strade” definisce gli standard normativi per la progettazione delle strade di nuova costruzione.
I parametri previsti nella norma sono spesso molto vincolanti già per la progettazione delle strade di nuova costruzione e risultano quasi sempre inapplicabili quando si debbano progettare interventi di adeguamento funzionale delle strade esistenti.
In considerazione di quanto sopra, il Ministero delle Infrastrutture ha emanato il decreto 22/04/2004 che limita la validità della suddetta norma alle strade di nuova costruzione preannunciando la emanazione di un futuro decreto per la progettazione degli interventi di adeguamento funzionale delle strade esistenti.
Di fatto tali norme non sono ancora state emanate e quindi si sarebbe vincolati alla necessità di applicare l’attuale normativa anche a contesti per le quali esse risultano inapplicabili.
Nelle more della emanazione dell’auspicato decreto, il Ministero delle Infrastrutture prevede l’istituto della deroga alla Normativa vigente, concessa dal Consiglio Superiore dei Lavori Pubblici, sulla base di uno studio eseguito dal progettista, sotto la propria responsabilità, nel quale si valuti il livello di rischio sull'infrastruttura in seguito all'applicazione delle deroghe.
Allo stato attuale non esistono dei modelli di previsione dell'incidentalità appositamente formulati per il contesto nazionale, ragion per cui spesso i progettisti non sono in grado di effettuare tali valutazioni oppure utilizzano “tout court” modelli messi a punto in altri contesti senza calibrarli alla realtà nazionale.
Obiettivo di questo lavoro è stato quello di mettere a punto degli strumenti di analisi, adatti al contesto nazionale, che consentano di eseguire delle previsioni del numero di incidenti sugli elementi di un tracciato stradale e in corrispondenza di alcuni tipi di intersezioni della rete extraurbana secondaria.
Considerata la vastità del campione di dati che sarebbe necessario per implementare un nuovo modello per la previsione degli incidenti sugli elementi di un tracciato stradale, che richiederebbe l’analisi di circa 1000 km di strade esistenti, è ovviamente impensabile che nell’ambito di una tesi di dottorato si possa implementare un nuovo modello; per questo motivo, in questo lavoro si è pensato di limitare la ricerca alla calibrazione, per il contesto regionale, di un modello di previsione degli incidenti sugli elementi geometrici di strade bidirezionali, a carreggiata unica, implementato negli Stati Uniti.
Per la previsione dell'incidentalità in corrispondenza di intersezioni semaforizzate a quattro rami e di intersezioni a raso a tre rami, si è scelto invece di implementare un nuovo modello di previsione che, considerata la consistenza del campione disponibile, è limitato ad intersezioni tipiche dal punto di vista geometrico e stima la frequenza incidentale in queste entità in funzione del traffico giornaliero medio sui vari bracci.
Ambito di indagine
Il campo di indagine è stato limitato ad una particolare categoria di infrastrutture, quali le strade extraurbane secondarie. L’idea di analizzare questa particolare tipologia di strade è scaturita dalle seguenti osservazioni:
− in primo luogo, il quadro degli incidenti con danni alle persone che si verificano ogni anno in Italia, e più in generale nei Paesi ad elevato indice di motorizzazione, evidenzia che una percentuale rilevante di incidenti si verifica su strade extraurbane secondarie, in generale composte da due corsie con doppio senso di circolazione;
− in secondo luogo, la maggior parte del patrimonio stradale nazionale è costituito da strade appartenenti alla rete extraurbana secondaria;
− lo stato di manutenzione di questa categoria di infrastrutture non risulta adeguato alle attuali esigenze di comfort e sicurezza necessarie per garantire una efficiente circolazione stradale ed è pertanto tale da richiedere urgenti ed importanti interventi di adeguamento e miglioramento delle caratteristiche geometriche e strutturali;
− infine, la ben nota scarsità di risorse disponibili che affligge gli Enti gestori (in maniera particolare le Amministrazioni Locali quali Province e Regioni) richiede una razionalizzazione degli interventi di adeguamento e miglioramento di questo particolare tipo di infrastrutture.
Nell’ambito di questo studio sono state analizzate tre infrastrutture appartenenti alle strade extraurbane secondarie ricadenti sulla fascia costiera della Toscana: S.P. n.2 “Vicarese”, la S.R.T. n.206 “Via Emilia” e la S.S. n1 “Aurelia”. Le infrastrutture possono considerarsi simili per le caratteristiche geometriche-strutturali, l’ambito territoriale attraversato, il volume di traffico e la funzione svolta nel territorio.
Contenuto della tesi
La tesi è stata organizzata nel seguente modo: nella prima parte sono brevemente riassunte le tecniche attualmente conosciute per lo studio del fenomeno incidentale e lo stato di diffusione di relazioni tra livello di incidentalità e caratteristiche geometriche; la seconda parte illustra la metodologia seguita per la calibrazione del modello di analisi del Interactive Highway Safety Design Model, in base ai dati acquisiti sulle infrastrutture oggetto di studio, e riporta i risultati di un confronto tra l’analisi delle condizioni di sicurezza dei tracciati eseguita con la metodologia proposta dal CNR e quella eseguita utilizzando il modello opportunamente calibrato; l’ultima parte riguarda le intersezioni, per le quali, in forma autonoma, sono stati sviluppati e calibrati due Modelli di Previsione degli Incidenti rispettivamente per le intersezioni semaforizzate e per le intersezioni a T con obbligo di stop sulla secondaria, tipologie di intersezione più frequenti nelle infrastrutture appartenenti alle strade extraurbane secondarie.
CAPITOLO I
STATO DELL’ARTE IN MATERIA DI SICUREZZA
STRADALE E DESCRIZIONE DEL PROGRAMMA DI
LAVORO
I.1. – INTRODUZIONE
In Italia il tema della sicurezza stradale è divenuto argomento di interesse pubblico successivamente alla direttiva CCE del 1997 che, sulla base del rapporto stilato dalla Commissione europea "Promuovere la sicurezza stradale nell'Unione europea: Programma 1997-2001", ha fissato per gli stati membri l’obiettivo di abbattere entro il 2010 del 40 % il numero dei morti provocati dagli incidenti stradali. In pratica ciascuno stato membro aveva l’obbligo di approntare interventi e rimedi in grado di raggiungere l’obiettivo, successivamente modificato e portato al 50%, visti i risultati già conseguiti da alcuni degli stati membri.
In Italia tale indirizzo è stato recepito dall'art. 32 della legge del 17 luglio 1999, numero 144, con la quale sono stati istituiti il PNSS (Piano Nazionale della Sicurezza Stradale) ed il Piano Generale dei Trasporti del 1999.
In particolare il PNSS si configura come uno strumento funzionale alla creazione delle condizioni culturali, del quadro normativo-regolamentare, delle risorse, degli strumenti tecnici, degli interventi infrastrutturali e degli assetti organizzativi, necessari sia per ridurre il numero annuo di morti e feriti provocati dagli incidenti stradali rispettivamente di 2.700 e di 120.000 unità sia per determinare una conseguente riduzione del costo sociale degli incidenti stradali dell'ordine di 6 milioni di €/anno rispetto alle condizioni attuali (e di circa 12 milioni di €/anno rispetto ai livelli che il nostro Paese raggiungerebbe se proseguissero le attuali tendenze).
Tutto ciò implica una sostanziale ridefinizione degli obiettivi, delle priorità degli interventi, e delle risorse destinate al settore.
A tale proposito, occorre ricordare che all’epoca della redazione del Piano, i dati ISTAT relativi al quinquennio 1993 - 1997 indicavano un incremento medio annuo dei feriti per incidenti stradali pari a +5,1% e una riduzione dei morti per incidenti stradali pari a - 1,3%. Il numero di feriti è continuato ad aumentare anche nel corso del 1998 (+23.000 unità, pari ad un incremento dello 8,4%) mentre, fortunatamente, nel 1998 il numero di morti si è ridotto di 369 unità (-5,9%).
A tale fine il legislatore ha caratterizzato il Piano come " ... un sistema articolato di indirizzi, di misure per la promozione e l'incentivazione di piani e strumenti per migliorare i livelli di sicurezza da parte degli enti proprietari e gestori, di interventi infrastrutturali, di misure per la prevenzione e il controllo, di dispositivi normativi e organizzativi, finalizzati al miglioramento della sicurezza secondo gli obiettivi comunitari."
La norma si ispira dunque a principi: ¾ della concertazione
¾ e della sussidiarietà.
È chiaro che il Piano non è costituito solo (o in prevalenza) da interventi definiti e realizzati direttamente dal Governo ma anche, soprattutto, da un sistema di incentivi e azioni riferito alle Regioni, Amministrazioni locali e Enti gestori della rete e dei servizi di trasporto.
Inoltre, e ciò costituisce un fattore di grande rilievo, la norma prevede l'obbligo di una verifica di coerenza e di efficacia degli interventi e stabilisce che ai risultati di tale verifica sia data ampia pubblicità attraverso il loro inserimento nella "Relazione al Parlamento sullo Stato della Sicurezza Stradale". Sotto questo profilo il "Piano Nazionale della Sicurezza Stradale" si allinea su contenuti e moduli organizzativi adottati dai Paesi che hanno raggiunto i più elevati livelli di sicurezza stradale, tutti fortemente caratterizzati da politiche di sicurezza stradale marcatamente orizzontali, basati sulla collaborazione di diversi settori e livelli dell'Amministrazione pubblica.
Queste considerazioni hanno stimolato la ricerca in oggetto: in particolare l’attenzione è stata rivolta ad approfondire l’aspetto indicato dal PNSS relativo alla definizione di strumenti tecnici utili all’esecuzione di analisi della sicurezza stradale e di previsione dell’incidentalità, note le condizioni al contorno.
Il controllo della sicurezza stradale richiede uno strumento capace di stime attendibili e oggettive degli effetti che cambiamenti geometrici e funzionali possono avere sulla frequenza e severità degli incidenti, in modo da permettere agli Enti Gestori di valutare gli effetti sulla sicurezza stradale sia delle diverse scelte progettuali durante la redazione di nuovi progetti stradali sia degli interventi su strade esistenti.
In passato, quando si presentava la necessità di valutare la sicurezza di una infrastruttura nel presente o nel futuro, veniva utilizzato uno dei seguenti quattro metodi: "valutazione delle medie dai dati incidentali passati", "previsioni ottenute attraverso l’utilizzo di modelli statistici basati su regressioni lineari e multivariate", "risultati di studi “before and after”" , e un "giudizio esperto dato da ingegneri specialisti del settore". Ognuno di questi metodi, usato da solo, ha delle debolezze significative che saranno presentate di seguito. Alla luce di queste considerazioni, il Dottorando ha ritenuto opportuno l’utilizzo di un nuovo approccio capace di combinare i vari elementi di ognuno di questi metodi in un unico algoritmo per la previsione dell’incidentalità.
Conosciute come Modelli di Previsione dell’Incidentalità , trattasi di equazioni matematiche capaci di stimare il numero atteso di incidenti in un’entità stradale (intersezioni o tratte) per un dato periodo temporale sia passato che futuro, come funzione del flusso di traffico e di altre caratteristiche infrastrutturali dell’entità stessa.
I risultati di questa ricerca potranno aiutare le Amministrazioni nello studio dell’incidentalità di una infrastruttura in base alle eventuali correlazioni tra le caratteristiche geometriche e funzionali dell’entità stessa e la tipologia e numerosità degli incidenti ricorrenti. Il numero atteso di incidenti
calcolato attraverso i Modelli di Previsione opportunamente calibrati fornirà il valore dell’indicatore di sicurezza, capace di offrire una valutazione delle alternative progettuali analizzate in modo da migliorare i processi decisionali. Questi modelli sono anche usati nel metodo Bayesiano empirico in modo da ridurre la fluttazione random nel conteggio degli eventi incidentali per la stima del numero atteso di incidenti in una specifica entità stradale.
Inoltre lo studio della sicurezza stradale con l’uso dei Modelli di Previsione permette di monetizzare i benefici delle alternative progettuali analizzate in base alla riduzione del numero di incidenti (morti e feriti) che le misure di sicurezza introdotte producono. In questo modo le Amministrazioni possono valutare, attraverso una analisi “costi – benefici” della situazione futura senza interventi confrontata con le diverse soluzioni di intervento, se il conseguimento degli obiettivi prefissati avviene attraverso un uso economicamente corretto delle risorse disponibili.
Le risorse che la pubblica amministrazione spende per la riduzione degli incidenti stradali è altamente giustificabile. Gli eventi incidentali costituiscono un ingente fardello economico per la società. I costi calcolabili di un evento incidentale sono salario e produttività persa, spese mediche, spese amministrative, danni ai veicoli e costi del datore di lavoro. Basti pensare che gli incidenti stradali avvenuti in Italia nel 2004 hanno determinato 5.625 morti e 316.630 feriti con un costo sociale di 31.145 milioni di euro.
I.2. – STIMA DEGLI INDICATORI DELLA SICUREZZA STRADALE
MEDIANTE L’UTILIZZO DI DATI STORICI SULL’INCIDENTALITA’
I dati incidentali sono un importante indicatore per la valutazione della sicurezza di una infrastruttura, ma essi risentono della debolezza di essere fortemente variabili. Data questa alta variabilità, risulta difficile valutare il tasso incidentale a lungo termine usando un campione di dati incidentali registrati in un periodo relativamente breve: da 1 a 3 anni. Questo è particolarmente vero nel caso di tratte di strade extraurbane ed intersezioni dove gli incidenti stradali sono eventi molto rari e molte entità non presentano incidenti o al massimo sono luogo di un unico evento incidentale, durante un periodo di molti anni. Infatti se un’entità non presenta eventi incidentali, non è certamente corretto pensare che non avrà mai incidenti, al contrario si può asserire che i dati incidentali disponibili per il sito considerato non sono sufficienti per una corretta stima della sua sicurezza stradale a lungo termine.Nonostante questo molti programmi attualmente utilizzati per la valutazione della sicurezza stradale sono spesso gestiti da sistemi che utilizzano i dati incidentali registrati in modo da identificare i siti con un alto livello di incidentalità. Sia studi statistici che l’esperienza attuale mostrano che, a causa della particolare natura degli eventi incidentali, entità caratterizzate da un elevato numero di incidenti registrati in un breve periodo temporale presentano spesso una riduzione del numero di incidenti in un periodo futuro rispetto a quello di analisi anche se nessun intervento di adeguamento è stato applicato all’entità stessa. Questo fenomeno conosciuto come “regressione verso la media”, genera dei problemi nell’individuazione delle potenziali problematiche di una entità stradale attraverso lo studio dei dati incidentali e contemporaneamente rende difficile la stima della potenziale efficacia degli interventi realizzati nell’entità stessa.
I.3. – MODELLI PREVISIONALI MATEMATICO-STATISTICI
Data la natura stessa del fenomeno dell’incidentalità stradale, l’approccio con modelli previsionali di tipo matematico-statistico è risultato l’approdo naturale in un percorso di ricerca che, a partire dagli anni ’60, ha cercato di comprendere in maniera razionale le cause degli eventi incidentali; in pratica, un approccio razionale in grado di rappresentare un fenomeno non sistematico, deve necessariamente ricorrere alla statistica, identificando l’evento incidentale con una variabile aleatoria, caratterizzata da una specifica distribuzione di probabilità.
I modelli che sono stati proposti dalle varie ricerche sono stati finalizzati ad individuare in che misura la sinistrosità di una infrastruttura fosse influenzata da specifici parametri caratteristici, quali ad esempio il traffico, le caratteristiche geometriche, la composizione degli utenti e più in generale i parametri ritenuti rappresentativi del comportamento tenuto dagli utenti, quali la velocità praticata, la tipologia di traiettoria tenuta, ecc. Tutti i modelli previsionali presentano come denominatore comune il fatto di comporsi di due steps consecutivi:
1. il primo, di osservazione e di acquisizione dei dati relativi ad un determinato fenomeno, quale, nella fattispecie, il numero di incidenti, le caratteristiche geometriche e di traffico, ecc.; 2. il secondo, di definizione di una relazione di tipo matematico-statistico, in grado di fornire
risultati confrontabili con i dati sperimentali; l’affidabilità dei modelli viene misurata con test statistici.
Molti modelli proposti nel corso degli anni sono ad un’unica variabile, e si basano su relazioni tra il numero di incidenti atteso e un unico parametro, espresso attraverso il tasso di incidentalità. Tale grandezza, definita come il numero di incidenti rilevati su una determinata sezione di strada in un determinato periodo di tempo in funzione del numero di veicoli transitati e della lunghezza del tratto, rende infatti confrontabili tra di loro differenti tratti di strada con differenti caratteristiche di traffico.
Successivamente è maturato il convincimento secondo cui il fenomeno dell’incidentalità stradale, non è mai originato da singole criticità bensì dall’interazione tra le quattro componenti coinvolte, "ambiente-uomo-strada-veicolo". In particolare, la criticità di un singolo tratto non è mai determinata dalla sola criticità intrinseca del tratto stesso, ma più in generale dalle caratteristiche del tronco omogeneo di strada di cui il tratto critico fa parte.
Per molti anni Specialisti del settore hanno utilizzato tecniche statistiche al fine di sviluppare modelli capaci di prevedere l’esperienza incidentale di una infrastruttura. Tali Modelli sono stati determinati utilizzando opportuni database, forniti dagli Enti Gestori, selezionando una opportuna forma funzionale per il modello e utilizzando un’analisi di regressione per la stima dei coefficienti o parametri adottati nel modello. In passato molti di questi modelli sono stati determinati utilizzando un analisi di regressione di tipo multivariato e ,recentemente, alcuni ricercatori hanno iniziato ad utilizzare analisi di regressione di tipo Poissoniano e Negativo Binomiale.
Studi precedenti hanno dimostrato infatti che i convenzionali modelli di regressione lineare non hanno le proprietà distribuzionali per descrivere adeguatamente la natura casuale, discreta, non negativa e tipicamente sporadica degli eventi incidentali. Da questo discende che tale tipologia di modelli non risulta appropriata a fornire una stima adeguata della frequenza degli eventi incidentali e analisi statistiche hanno dimostrato che questi modelli sono discutibili. Diversamente i modelli di
regressione di tipo Poissoniano possiedono caratteristiche più congrue a sviluppare questo tipo di relazioni. In realtà, se i dati incidentali sono molto dispersi rispetto alla media, allora l’utilizzo di modelli di regressione di tipo Poissoniano potrebbe portare a sovrastimare o sottostimare la probabilità del verificarsi di un evento incidentale e quindi risulta necessario utilizzare distribuzioni di probabilità più generali.
La maggiore limitazione di un modello di regressione di Poisson è che la varianza della variabile dipendente (frequenza annuale degli incidenti) è limitata ad essere uguale alla media. Al contrario è molto frequente il rischio che la stima della frequenza incidentale possa presentare una sovradispersione (la varianza è più grande della media).
Tale sovradispersione può avere diverse origini:
• L’omissione di variabili. Idealmente, tutte le variabili rilevanti dovrebbero essere considerate quando si vuole determinare una relazione tra gli eventi incidentali e le caratteristiche infrastrutturali. In pratica, qualche fattore potrebbe non essere disponibile per le sezioni stradali considerate (l’ora del giorno, il tempo ecc.). Inoltre, molti incidenti sono direttamente o indirettamente connessi a fattori umani ed è improbabile che questi possano essere trovati nel database delle sezioni stradali. Ciò significa che qualche variabile, che potrebbe avere un’influenza sul verificarsi degli incidenti, venga trascurata nel modello, specialmente per quanto riguarda le variabili di tipo qualitativo.
• Incertezze sulle variabili relative al traffico: TGM e percentuale di veicoli pesanti sono spesso stimati usando i dati raccolti da un sistema di campionamento stradale e quindi sono soggetti a errori di campionamento (giornalieri, il giorno della settimana, variazioni stagionali e spaziali) così come ad errori di conteggio e di classificazione dei veicoli. • Ambiente stradale non omogeneo: l’ambiente stradale (includendo le condizioni di
illuminazione e il tempo) e le condizioni di traffico potrebbero non essere omogenee in ogni sezione stradale durante un periodo di campionamento. Per esempio, il tasso dei veicoli coinvolti in un incidente stradale durante il giorno e la notte potrebbe essere diverso, la mancata suddivisione tra gli eventi incidentali diurni e notturni potrebbe provocare ulteriori distorsioni durante l’analisi.
Il fatto di trascurare nei modelli di regressione di tipo Poissoniano le variazioni precedentemente menzionate, può comportare dei problemi durante la stima dei coefficienti di regressione; infatti quando la media e la varianza dei dati non sono approssimativamente uguali, la varianza dei coefficienti del modello tende ad essere sottostimata e di conseguenza la stima dei coefficienti può esserne influenzata.
Questa limitazione può essere facilmente superata utilizzando una distribuzione di tipo Negativo Binomiale. Tale tipo di distribuzione si adatta a descrivere eventi discreti, non negativi per cui viene superato il requisito Poissoniano che la media debba essere uguale alla varianza.
Per un modello di tipo Poissoniano la probabilità annuale di avere un determinato numero di incidenti ni nella sezione stradale i-esima è data dalla seguente equazione:
! ) exp( ) ( i n i i i n n P i λ λ − =
I modelli di regressione Poissoniani si adattano ai dati sperimentali specificando i parametri poissoniani li in funzione delle variabili esplicative che, in questo caso, potrebbero includere la tipologia di segnaletica, la distanza di visibilità, volumi di traffico ed altro. Ciò avviene esplicitando i parametri di Poisson mediante relazioni di regressione del tipo:
ln li = bXi dove
Xi = vettore delle variabili esplicative b = vettore dei coefficienti da stimare
Il modello Negativo Binomiale è derivato dal modello Poissoniano aggiungendo un termine d’errore e con distribuzione indipendente da quella del modello considerato:
ln li = bXi + ei
dove exp(ei) = termine d’errore distribuito come una funzione gamma con media pari a uno e varianzia pari a b. La varianza b fornisce una misura della sovradispersione: se il suo valore non è significativamente diverso da zero allora il modello Negativo Binomiale si riduce al modello Poissoniano, se al contrario b è molto diverso da zero, il modello negativo binomiale è una scelta corretta e il modello poissoniano risulta inappropriato.
I modelli di regressione sono strumenti molto precisi per la stima del numero atteso di incidenti in un determinato sito o in una classe di siti, ma essi si sono dimostrati non soddisfacenti nell’isolare gli effetti delle singole caratteristiche infrastrutturali del sito analizzato. Il grande inconveniente dei modelli di regressione è che essi si basano su correlazioni di tipo statistico tra le caratteristiche stradali e gli incidenti che non necessariamente presentano una relazione di causa ed effetto. Inoltre, se una variabile indipendente del modello è strettamente correlata con un’altra, risulta un compito arduo separare i loro effetti individuali; fattore maggiormente aggravato dal fatto che se tale variabile non è stata inserita nel modello, perché non presente nel database, il coefficiente stimato della variabile usata potrebbe rappresentare gli effetti della variabile non disponibile piuttosto che quelli della variabile reale. Quindi, mentre le equazioni di regressione potrebbero fornire un utile modello di previsione, i suoi coefficienti potrebbero essere degli indicatori non realistici di un aumento dell’efficacia delle diverse caratteristiche infrastrutturali sulla sicurezza.
I.4. – ANALISI “BEFORE AND AFTER”
Gli studi “Before and After” sono stati utilizzati per molti anni allo scopo di valutare l’efficacia degli interventi di adeguamento adottati per ottenere una riduzione del numero di incidenti. In genere, per
valutare se un intervento su un determinato sito possa produrre miglioramenti o peggioramenti sul livello di sicurezza, si confronta il livello di sinistrosità che si verificherebbe se l’intervento non fosse eseguito con il livello di sinistrosità che si verificherebbe se l’intervento venisse invece realizzato. In realtà, molte delle analisi tipo “Before and After” disponibili in letteratura presentano il grosso difetto di non considerare gli effetti del fenomeno della regressione verso la media. Per questo motivo, i potenziali utilizzatori dei risultati di tali studi non possono essere sicuri se questi rappresentano la reale efficacia dei potenziali interventi di adeguamento per la riduzione del numero di incidenti o una previsione ottimistica che è influenzata dal fenomeno di regressione verso la media.
Studiosi esperti della sicurezza stradale concordano sul fatto che, se la potenziale influenza causata dal fenomeno di regressione verso la media potesse essere superato, un’analisi “Before and After” potrebbe costituire il metodo migliore per quantificare gli effetti sulla sicurezza delle diverse caratteristiche infrastrutturali e, a questo proposito, Hauer ha sviluppato un nuovo approccio metodologico capace di superare i problemi che genera la regressione verso la media.
L’interpretazione dei dati incidentali in chiave bayesiana non si basa esclusivamante sulle osservazioni dirette, ma affianca ad esse un insieme di informazioni a priori che derivano dall’osservazione di un campione molto più numeroso di quello rappresentato dalla sistemazione in studio. Da un punto di vista concettuale, infatti, la stima è basata su una popolazione di riferimento che presenta gli stessi caratteri del contesto infrastrutturale in esame e la stessa influenza dei fattori casuali non esplicitamente considerati. L’informazione a priori è “condensata” in un Modello Previsionale capace di stimare il valore dell’incidentalità attesa (E[k]) nel periodo “before” in un sito o in un gruppo di siti simili a quello in studio.
Combinando i valori dell’incidentalità registrati nel periodo precedente l’intervento (K) e il valore dell’incidentalità atteso fornito dal modello predittivo (E[k]) si ottiene una stima della frequenza incidentale condizionata ai dati forniti dall’osservazione:
K k E K k E( / )=α⋅ ( )+(1−α)⋅
dove a e (1-a) rappresentano i pesi delle due componenti utilizzate nella stima e dipendono dalle assunzioni fatte sulla distribuzione di probabilità degli incidenti nel sito di studio e nella popolazione di riferimento, sintetizzata nel modello previsionale.
Il valore di a che interviene nella stima empirico bayesiana è pari a:
) ( ) ( 1 1 k E k VAR + = α con b k E k VAR 2 )] ( [ ) ( =
I.5. –
MODELLO DI PREVISIONE BASATO SULLA METODOLOGIA
DELL'IHSDM
La FHWA (Federal Highway Administration) ha sponsorizzato una ricerca al fine di fornire un affidabile strumento di analisi per la stima della sicurezza delle infrastrutture stradali. A seguito di tale studio è stato implementato uno tra i più importanti strumenti di analisi per la sicurezza stradale: Interactive Highway Safety Design Model (IHSDM).
L’IHSDM è un software di analisi per la valutazione sia della sicurezza stradale su strade esistenti sia degli effetti operativi delle diverse scelte progettuali durante il processo di progettazione di una infrastruttura stradale.
L’IHSDM è considerato come uno strumento supplementare capace di migliorare lo stesso processo progettuale. Questo strumento è stato concepito e progettato per prevedere la funzionalità sia di proposte progettuali sia di strade esistenti. Naturalmente questo programma non sostituisce il giudizio ingegneristico e non costituisce una sorta di riferimento normativo; l’uso di questo strumento è finalizzato a supportare ingegneri qualificati durante la revisione dei progetti e non nella progettazione vera e propria.
Il software comprende diversi “Moduli” di valutazione; ogni modulo dell’IHSDM verifica una determinata caratteristica geometrica dell’infrastruttura, sia esistente sia progettuale sotto diversi punti di vista e stima le misure descrivendo un aspetto della sicurezza prevista (attesa) e il rendimento operativo di un progetto. I cinque moduli di valutazione sono i seguenti:
• Policy Review Module (PRM): esegue un controllo della rispondenza dell’infrastruttura alle regole normative dell’AASHTO.
• Crash Prediction Module (CPM): esegue una stima del numero atteso di incidenti e della sua severità.
• Design Conistency Module (DCM): valuta le velocità operative attese e la coerenza delle velocità operative con gli elementi geometrici.
• Intersection Review Module (IRM): guida gli utilizzatori attraverso una sistematica revisione degli elementi progettuali delle intersezioni in relazione alla sicurezza stradale e alle prestazioni operative.
• Traffic Analysis Module (TAM): valuta il livello di servizio sulla base di dati di traffico rilevati.
Di fronte ad ogni potenziale progetto, i progettisti dovrebbero equilibrare le necessità di un miglioramento infrastrutturale e della sicurezza dell’infrastruttura tenendo sempre presente l’ambiente circostante e i fattori umani.
Le stime del livello di sicurezza atteso e dei parametri operativi dell’infrastruttura fornite dall’IHSDM, possono essere utilizzate come inputs per il processo decisionale. Di fatto questo strumento di analisi fornisce delle stime quantitative degli effetti che precedentemente potevano essere considerate solo in termini più generali e qualitativi. Il vantaggio di queste stime è che, quando esse vengono utilizzate appropriatamente da ingegneri ben preparati, possono fornire maggiori spunti decisionali.
Naturalmente è necessario ricordare che i dati che si ottengono attraverso l’utilizzo dell’IHSDM costituiscono solo un sottoinsieme di tutti gli inputs che devono essere considerati durante le fasi decisionali della progettazione. Inoltre tali stime sono “valori attesi” in senso statistico, quindi esse rappresentano una stima del valore medio calcolato a lungo termine e per un elevato numero di siti con caratteristiche infrastrutturali simili. Il valore reale potrebbe variare nel tempo e tra i vari siti; nonostante questo le stime dell’IHSDM non dovrebbero essere sostituite ma integrate e completate con le conoscenze locali. Ovviamente i dati e i metodi disponibili contengono delle limitazioni che dovrebbero essere analizzate per utilizzare appropriatamente le stime ottenute.
In questa tesi è stato utilizzato il Crash Prediction Module (CPM) che, come precedentemente accennato, fornisce una stima della frequenza e della severità degli incidenti dell’infrastruttura in relazione alle caratteristiche geometriche e di traffico. L’algoritmo utilizzato dal Modulo consta di un modello base e di alcuni fattori di correzione del numero di incidenti (AMF: Accident Modification Factor).
Il “Modello Base” fornisce una stima della sicurezza delle varie entità stradali nelle condizioni base mentre gli AMF sono dei fattori moltiplicativi utilizzati per correggere la stima ottenuta con il modello base in modo da considerare gli effetti che hanno sulla sicurezza rispettivamente:
1. per le sezioni stradali: la larghezza della corsia, la larghezza e la tipologia della banchina, lo sviluppo e il raggio delle curve orizzontali, la presenza di elementi di transizione tra rettifili e curve, la pendenza trasversale della carreggiata, la pendenza longitudinale, la frequenza degli accessi, la presenza di corsie specializzate per il sorpasso, la presenza di corsie specializzate per la svolta a sinistra e il grado di rischio presente nel tratto considerato;
2. per le intersezioni: l’angolo di deviazione, il sistema di controllo della circolazione, la presenza di corsie specializzate per la svolta a destra e a sinistra nonché la distanza di visibilità.
Inoltre l’algoritmo utilizzato per la stima dell’incidentalità, prevede una procedura di calibrazione che consente agli Enti Gestori di adattare le stime ottenute dai modelli alle proprie caratteristiche locali e quindi alla propria esperienza incidentale. Infatti esistono fattori che non possono essere inseriti nei modelli di previsione e che quindi devono essere considerati in un secondo momento come: le variazioni climatiche, la presenza di animali, la tipologia di guidatori ed infine le differenze presenti nelle metodologie di rilevazione e registrazione dei dati incidentali.
Il programma IHSDM fornisce anche la possibilità di utilizzare una procedura Baesiana Empirica per combinare la stima dei modelli con i dati incidentali passati. Questa procedura consente di superare sia i problemi che si possono riscontrare nell’utilizzo dei soli modelli di previsione, sia quelli che emergono durante la determinazione del livello di sicurezza attraverso i dati incidentali passati; infatti il modello fornisce una stima della frequenza incidentale in base alle caratteristiche geometriche e di traffico del tratto considerato ma queste stime non possono considerare le caratteristiche intrinseche dei singoli siti che possono causare eventi incidentali; contemporaneamente, i dati incidentali degli anni passati sono soggetti ad una elevata variabilità che rende impossibile una stima della frequenza incidentale a lungo termine. Di conseguenza combinando appropriatamente questi due dati è possibile ottenere un valore della frequenza attesa degli incidenti statisticamente più valido. In ogni caso i dati incidentali storici per poter essere
utilizzati devono presentare due caratteristiche: 1) il campione di dati deve essere sufficientemente grande, 2) deve essere congrua la rilevanza dei dati incidentali. A titolo indicativo, si fa presente che gli eventi incidentali rilevanti al fine del calcolo della frequenza attesa degli incidenti sono quelli relativi a infrastrutture che non sono state oggetto di cambiamenti significativi nell’andamento plano-altimetrico e nella configurazione delle intersezioni durante il periodo di analisi.
I dati necessari per l’utilizzo del CPM sono i seguenti: • Periodo di osservazione e lunghezza tratti stradali • dati geometrici e di controllo della circolazione • flussi veicolari
• dati incidentali
L’algoritmo dell’IHSDM opportunamente calibrato per la stima del numero atteso di eventi incidentali è illustrato nel seguente diagramma:
Individuazione dei segmenti stradali o delle intersezioni
Applicazione del modello base
Calibrazione degli AMF sulla base delle caratteristiche geometriche degli elementi stradali,
dei caratteri peculiari dell’incidentalità regionale e dei dati di traffico
(Accident Modification Factor)
Determinazione del numero atteso degli incidenti, della distribuzione della severità degli incidenti e della distribuzione della tipologia degli inicidenti.
Dati incidentali storici delle infrastrutture analizzate Applicazione del metodo Baesiano Empirico
Calcolo del fattore di calibrazione: stima per il 2003 e
dati incidentali del 2003 Individuazione del numero atteso di incidenti
I.6. – PROGRAMMA DI LAVORO
La disamina delle attuali tecniche di indagine e di analisi del fenomeno incidentale ha evidenziato che il raggiungimento di risultati concreti non può prescindere dalla disponibilità di dati affidabili sugli incidenti stradali. È ben noto come, in Italia, i dati sugli incidenti stradali risultino frammentari, spesso inesatti ed incompleti o addirittura non disponibili in modo ufficiale per certe categorie di strade. Infatti i dati di incidentalità sono disponibili da fonti ufficiali solo per le Autostrade e le strade extraurbane di interesse nazionale, mentre nessun dato ufficiale è disponibile per le infrastrutture di categoria inferiore (extraurbane secondarie e locali). Ne consegue che gli stessi Enti Gestori della viabilità secondaria si trovano nell’impossibilità di programmare in maniera razionale gli interventi di messa in sicurezza proprio perché non hanno la misura esatta del fenomeno incidentale che caratterizza le infrastrutture di propria competenza.
Tale problematica può essere risolta se si dispone di appropriate Funzioni di Prestazione della Sicurezza che sono equazioni matematiche capaci di stimare il numero atteso di incidenti in un’entità stradale (intersezioni o tratte) in funzione del flusso di traffico e di altre caratteristiche infrastrutturali dell’entità stessa (variabili esplicative). Un ulteriore vantaggio nell’uso dei modelli consiste nel poter eseguire previsioni della realtà incidentale passata e di quella futura, a condizione che si conoscano i dati storici e si possano prevedere per il futuro i valori delle variabili esplicative.
Dato che le Funzioni di prestazione della Sicurezza forniscono una stima quantitativa della frequenza degli incidenti, esse possono avere parecchi impieghi nel settore della sicurezza stradale: per esempio possono essere utilizzate dagli Enti Gestori per identificare i siti che necessitano di interventi di adeguamento e per confrontare anticipatamente la potenziale efficacia sulla sicurezza di due o più alternative di intervento proposte. Inoltre questi modelli, in presenza di un database incidentale attendibile, non precludono l’utilizzo dei dati incidentali storici; infatti le suddette funzioni possono essere usate nel metodo Bayesiano empirico in modo da ridurre l’oscillazione casuale intorno al valore atteso del numero di incidenti in una specifica entità stradale, fenomeno conosciuto come “regressione verso la media”.
Alla luce di queste considerazioni, il Dottorando ha strutturato la ricerca nel seguente modo:
• in primo luogo ha costruito un database sui dati incidentali, sui volumi di traffico e sulle caratteristiche geometriche e di controllo della circolazione.
• Poiché uno studio preliminare sulla distribuzione del livello di gravità degli incidenti ha evidenziato la non applicabilità della procedura di calibrazione dell’algoritmo presente nel software di analisi IHSDM, ha implementato una procedura di calibrazione alternativa in modo da poter modificare la stima della frequenza incidentale in relazione alle specifiche caratteristiche locali delle infrastrutture esaminate. Ha perciò determinato, dopo la calibrazione, il numero atteso di incidenti sui segmenti stradali attraverso l’utilizzo del Modello di Previsione degli Incidenti presente nel “Crash Prediction Module” dello strumento di analisi IHSDM .
• Nonostante le numerose critiche che i ricercatori muovono ai tassi di incidentalità, ha applicato la procedura proposta dal CNR per poter confrontare la valutazione delle condizioni di sicurezza delle infrastrutture ottenuta attraverso questa metodologia e con l’utilizzo di nuovi strumenti analitici capaci di stime maggiormente attendibili e oggettive.
• Ha confrontato i risultati ottenuti dalla valutazione delle condizioni di sicurezza dei segmenti stradali eseguita con le due metodologie in modo da evidenziare le criticità della procedura proposta dal CNR.
Tenuto conto che:
• ricerche passate hanno evidenziato che la stima della frequenza incidentale su intersezioni a raso dipende principalmente dall’entità del traffico entrante dalla strada principale e dalla strada secondaria, piuttosto che dalle variabili esplicative atte a rappresentare le caratteristiche intrinseche dell’entità stessa;
• uno studio accurato dei dati relativi alle intersezioni delle infrastrutture stradali, prese come campione, ha rilevato l’incompletezza del database per una corretta applicazione dell’algoritmo presente nel software IHSDM;
il Dottorando ha ritenuto opportuno non utilizzare le funzioni di prestazione per le intersezioni presenti nel “Crash Prediction Module” dell’IHSDM, ma, in forma autonoma, definire ed eseguire la stima dei coefficienti di nuovi Modelli di Prestazione della Sicurezza per la previsione del numero atteso di incidenti per le intersezioni semaforizzate a quattro rami e per le intersezioni a T con obbligo di stop sulla secondaria. In tal modo i modelli proposti non necessitano di ulteriori calibrazioni, atte a considerare le caratteristiche intrinseche del territorio in cui si sviluppano le infrastrutture.
CAPITOLO II
AMBITO DI APPLICAZIONE DELLA RICERCA
II.1. – INTRODUZIONE
Le infrastrutture viarie utilizzate per sviluppare gli argomenti della tesi di dottorato sono state le seguenti:
• S.P. n. 2 “Vicarese”, avente sviluppo complessivo pari a circa km 11+500, nel tratto compreso tra le frazioni di Calcinaia (km 0+000) e la frazione di Caprona (km 11+500);
• S.R.T. n. 206 “Via Emilia”, nel tratto compreso tra il km 4+000 e il km 37+000 nelle vicinanze della frazione di Vicarello, pari ad uno sviluppo complessivo di km 33;
• S.S. n.1 “Aurelia”: il tratto analizzato inizia al km 362+800, al confine tra il Comune di Camaiore e Pietrasanta, e termina al km 373+500, ove si passa dal comune di Pietrasanta in quello di Montignoso (Provincia di Massa-Carrara), per uno sviluppo complessivo di 10+700 km.
I tratti di strada utilizzati presentano molte analogie dal punto di vista sia geometrico-strutturale sia di funzione svolta nel territorio.
II.2. – S.P. N. 2 “VICARESE”
La strada si sviluppa interamente all’interno del territorio della Provincia di Pisa con uno sviluppo complessivo di circa 19 km e collega, da ovest ad est, la Città di Pisa con la S.R.T. n. 439 Sarzanese-Valdera. Nella corografia riportata nella figura II.1 è indicato solo il tratto di strada che è stato oggetto dell’analisi di sicurezza, compreso tra la frazione di Caprona e l’innesto con la S.R.T. n. 439. La strada serve un ambito fortemente antropizzato ed attraversa diverse frazioni di cui alcune anche di importanza significativa per il territorio.
Tale antropizzazione ha determinato che, in corrispondenza delle frazioni più importanti, si siano sviluppate numerose attività a carattere sia ricreativo sia commerciale sia di servizi (Figura II.2, II.3, II.4).
L’andamento planimetrico del tracciato è costituito dalla successione di rettifili e curve senza interposizione di elementi di transizione, con la presenza di alcune anomalie evidenti in corrispondenza di curve di raggio molto piccolo (< 80 m). Viceversa l’andamento altimetrico non
presenta criticità di sorta, se non quelle dovute alla presenza di alcuni dossi che riducono localmente la distanza di visibilità.
La sezione trasversale risulta variabile in funzione del tratto attraversato, con due corsie, una per ciascun senso di marcia, banchine praticamente assenti e comunque non pavimentate.
La forte antropizzazione del territorio determina inoltre un elevato numero di intersezioni, tutte di tipo a raso regolate con obbligo di dare precedenza o di Stop per le strade che si immettono sulla S.P. N. 2 e alcune di tipo semaforizzate; non sono presenti al momento intersezioni regolate con circolazione a rotatoria (Figure II.5 e II.6).
Figura II.2 – Attraversamento della frazione di S. Giovanni alla Vena
Figura II.3 – Attraversamento dell’area industriale-commerciale di S. Giovanni alla Vena
Figura II.5 – Intersezione con la S.P. 31 nella frazione di Caprona
Figura II.6 – Intersezione semaforizzata con la S.P.30, in corrispondenza della frazione di Lugnano
La strada è utilizzata principalmente da utenti abituali che percorrono la strada per motivi di lavoro, con riduzione del LdS in corrispondenza delle punte giornaliere dell’inizio e fine mattina e della sera. Il volume giornaliero medio annuo varia da 10.000 a 15.000 veicoli in relazione allo specifico tratto, con una significativa componente di veicoli commerciali, anche di tipo molto pesante; si segnala infatti sia la presenza di attività industriali importanti, concentrate in loc. “la Noce” ed in prossimità della frazione di S. Giovanni alla Vena, sia il fatto che il tratto è utilizzato come parte di un itinerario di collegamento verso infrastrutture principali e primarie. Si segnala infine che la strada serve una altrettanta significativa componente di utenti deboli (specie biciclette e ciclomotori), il cui numero aumenta durante le stagioni primaverile ed estiva.
II.3. – S.R.T. N. 206 “VIA EMILIA”
La strada si sviluppa interamente nella provincia di Livorno con uno sviluppo complessivo di 33 km e collega, da sud a nord, la frazione di San Pietro in Palazzi con la località Sant’Ermete, nei pressi di Pisa. Nella corografia riportata nella figura II.7 è evidenziato in rosso il tratto della SRT 206 che è
stato oggetto dell’analisi di sicurezza, compreso tra il km 4+000 nei pressi dell’intersezione per Vada e la progressiva chilometrica 37+000, nei pressi del cavalcavia sulla SGC Firenze – Pisa – Livorno, fuori l’abitato di Vicarello. La strada in oggetto, pur avendo caratteristiche prevalentemente extraurbane, attraversa diverse frazioni di cui alcune anche di importanza significativa per il territorio (Figure: II.8, II.9, II.10, II.11, II.12) .
ROSIGNANO SOLVAY CASTIGLIONCELLO VADA MONTENERO CENAIA VICARE LLO STA GNO QUERCIANELLA COLLESALV ETTI MAZZANTA NIBBIAIA CRE SPINA CHIOMA SIB ERIA LUCIANA QUATTRO STRA DE GAB BRO VALTRIANO ACCIAIOLO PASTINA COLTANO LAVAIANO NUGOLA NUOVA LE LAME LE BADIE TRIPALLE LE CASINE DI P ERIGNANO CROCINO MALANDRONE CEPPA IANO POM AIA NUGOLA VECCHIA TREMOLETO CASTELNUOV O MISERICORDIA PIEVE DI SANTA LUCE GUASTICCE CASCINA CRESPINA PONTEDERA LARI LORENZANA FAUGLIA COLLESALVETTI LIVORNO PISA CASCIANA TERME SANTA LUCE ORCIANO PISANO CASTELLINA MARITTIMA ROSIGN ANO MARITTIMO CECIN A RIPARBELLA MONTESCUDAIO GUARDISTALLO CASALE MARITTIMO
Figura II.7 – Corografia generale del tratto di strada della S.R.T. n. 206 oggetto di rilievo
Il tratto di strada in esame ha una conformazione molto varia, sia dal punto di vista planimetrico che altimetrico, in quanto è inserita in un territorio collinare di cui segue l’andamento. Si hanno sia curve di piccolo raggio (< 100 m) in cui la visibilità non è garantita, sia rettifili e curve ad ampio raggio in
cui l’utente percepisce correttamente il tracciato con un adeguata distanza di visibilità. Inoltre il tracciato è privo di elementi di transizione a curvatura variabile interposti tra curve e rettifili e tra curve successive. L’andamento altimetrico non presenta gravi criticità; la sede stradale è prevalentemente in rilevato ed in alcuni tratti a mezza costa, dove la visibilità non è sempre garantita. La sezione trasversale risulta abbastanza costante in tutto il tratto esaminato, con due corsie, una per ciascun senso di marcia, di larghezza simile a quella fissata da normativa per le strade extraurbane secondarie e banchine praticamente assenti ad eccezione degli ultimi due chilometri.
Figura II.8 – Attraversamento della frazione il Malandrone
Figura II.10 – Attraversamento della frazione il Crocino
Figura II.11 – Attraversamento della frazione Torretta Vecchia
La forte antropizzazione del territorio determina inoltre un elevato numero di intersezioni, tutte di tipo a raso regolate con obbligo di dare precedenza o di Stop per le strade che si immettono sulla S.R.T. n. 206 ad eccezione di due rotatorie e di una intersezione a livelli sfalsati presenti nel tratto terminale dell’infrastruttura (Figure: II.13, II.14, II.15)
Figura II.12 – Attraversamento di Collesalvetti
L'arteria, ad elevato volume di traffico, è caratterizzata da un flusso molto eterogeneo, contraddistinto da una elevata percentuale di veicoli pesanti che servono le numerose attività industriali e artigianali dislocate sul territorio. Inoltre nel periodo estivo è stato registrato un notevole aumento del flusso veicolare dato che l’infrastruttura viene utilizzata come collegamento tra le località balneari e le province dislocate nella parte settentrionale della Regione.
Figura II.15 – Intersezione a livelli sfalsati con la SP4 delle Sorgenti
II.4. – S.S. N. 1 “AURELIA”
L’infrastruttura oggetto dell’indagine è un tratto della S.S. n.1 "Aurelia", compreso nei territori comunali di Seravezza e Pietrasanta in Provincia di Lucca (Figura: II.16).
Il tratto considerato in questa analisi fa parte del collegamento tra la città di Viareggio e quella di Massa, costituendo una valida alternativa al Viale a Mare, tratto caratterizzato da numerosi semafori che rallentano enormemente il traffico.
Sostanzialmente si è visto, attraverso lo studio dei flussi di traffico, che questa infrastruttura ha perso negli ultimi anni la sua funzione di collegamento a grande distanza: nel tratto del comune di Seravezza, all’altezza di Querceta, i flussi entranti differiscono da quelli uscenti, quindi la strada sembra acquisire più una funzione di collegamento tra entroterra e zona costiera. Per questo motivo le Amministrazioni locali stanno pensando ad un nuovo assetto viabile del tratto urbano in questione.
Il tratto in esame ha una lunghezza di 10+700 km e attraversa, lungo il suo sviluppo, i centri abitati di Pietrasanta e Querceta.
Lungo il tratto considerato l’infrastruttura attraversa zone a carattere prevaletemente urbano e zone prevalentemente extraurbane, per questo motivo la sezione trasversale della strada varia lungo il tracciato presentando un’alternanza di zone in cui la banchina ha dimensioni molto ridotte a tratti dove invece la sua larghezza segue gli standard geometrici presentati da Normativa.
Dal punto di vista planimetrico l’infrastruttura è costituita da curve con valori dei raggi che variano da 300m a 60m collegate direttamente a rettifili, senza l’interposizione di curve a raggio variabile. L’ andamento altimetrico è pianeggiante, a quota leggermente superiore al livello del mare, visto che nel tratto iniziale l’infrastruttura segue la costa non molto lontana da essa.
Per quanto riguarda la visibilità, questa scarseggia nei tratti urbani, per la forte antropizzazione che si è formata proprio a ridosso dell’infrastruttura. Nei tratti extraurbani la visibilità migliora, grazie alla presenza di ampi campi nelle adiacenze.
Dopo il centro abitato di Querceta (zona extraurbana) l’infrastruttura corre lungo la linea ferroviaria e il muro di separazione produce un senso di stringimento della sezione trasversale.
Figura II.16 – Corografia generale del tratto di strada della S.S. N. 1 oggetto di rilievo
II.5. – INTERSEZIONI ANALIZZATE
Per eseguire le calibrazioni dei modelli per intersezioni semaforizzate e intersezioni a tre bracci con obbligo di stop sulla secondaria sono stati utilizzati i dati incidentali e di traffico relativi rispettivamente a 12 intersezioni semaforizzate localizzate a Pisa e provincia e a 2 intersezioni semaforizzate localizzate in provincia di Lucca nei territori comunali di Seravezza e Pietrasanta; e a 18 intersezioni a T di cui 7 localizzate sulla SRT206, 5 nel comune di Pietrasanta e 6 nella città di Pisa e provincia.
Nel dettaglio le intersezioni semaforizzate sono le seguenti: 1. V.B.Pisano - V.Risorgimento - V.Gabba (Figura II.17) 2. V.C.Matilde - V.Cammeo – V.Pietrasanta – V. delle Cascine
3. V. del Brennero – V.L.Bianchi – V.C.Matilde – Largo Parlascio (Figure II.18, II.19) 4. V.Ugo Rindi – V.Piave – V.Gobbetti
5. V.P.ta a Mare – V.Conte Fazio – V.Stampace 6. V.S.Michele – V.Matteotti – V.Matteucci 7. V.Cisanello – V. di Padule – V.Maccatella 8. V.Nenni – V.Cisanello
9. V.Nenni – V.Luzzato – V. de Ruggiero – V.Valgimigli 10. V.A.Pisano – V.Aurelia
11. V.le delle Cascine – V.Aurelia
12. V.1 Maggio – V.Aurelia (Figura II.20) 13. V.Marconi – V.Aurelia (Figura II.21) 14. SP31 – SP2 (Figura II.22)
Intersezione semaforizzata Via Bonanno Pisano-Via Gabba-Via Risorgimento:
Figura II.17 – Intersezione semaforizzata: Via Bonanno Pisano-Via Gabba-Via Risorgimento
corrispondente ad incidenti causati dal passaggio di veicoli con la lanterna semaforica che proietta luce rossa. Le manovre incriminate sono le svolte a sinistra in particolare quelle che vengono eseguite dai veicoli che circolano su Via Bonanno Pisano con direzione Via Risorgimento e Via Gabba.
Infatti, a causa dell’elevato flusso veicolare che attraversa l’intersezione, i veicoli che devono eseguire le manovre di svolta a sinistra, dopo aver impegnato l’area di manovra, non riescono a trovare tra due veicoli successivi della corrente opposta il tempo necessario a liberare l’intersezione e quasi sempre sono costretti a completare la svolta nel tempo di “all red”.
Questa problematica non è l’unica presente nell’intersezione considerata: da una parte lo stato conservativo non ottimale sia della pavimentazione che della segnaletica orizzontale in parte cancellata dall’usura dello strato superficiale e in parte coperta da nuove stesure di conglomerato, dall’altra la riduzione della capacità dei rami confluenti nel nodo per la presenza, proprio in prossimità della lanterna semaforica, in particolare in quella di Via Risorgimento, di parcheggi non autorizzati a lato strada che di fatto riducono ad una sola il numero di corsie del braccio in questione.
Un ultimo aspetto da prendere in considerazione è la presenza subito dopo l’area di manovra di un’entrata secondaria dell’Ospedale S.Chiara che può, soprattutto negli orari di punta, causare la congestione del nodo.
Intersezione semaforizzata Via Contessa Matilde-Via L.Bianchi: le problematiche di questa intersezione semaforizzata a quattro bracci sono legate al contesto urbano al quale è stata forzatamente adattata. Da indagini in sito sono state rilevate due situazioni di potenziale pericolo: 1) mancanza di visibilità per i veicoli che, provenendo da Via L.Bianchi, si avvicinano all’intersezione, problematica maggiormente aggravata dal fatto che la linea di STOP è stata posizionata diversi metri prima del punto di incontro con Via Contessa Matilde; 2) posizionamento errato della lanterna semaforica in Via L.Bianchi.
Figura II.19 – Intersezione semaforizzata: Via L.Bianchi-Via del Brennero-Via C.Matilde
Intersezione semaforizzata Via Aurelia – Via 1 Maggio -Via Avis: strada di collegamento con il centro urbano di Pietrasanta. Non è stata rilevata nessuna problematica relativa alla geometria dell’intersezione. Lo stato della pavimentazione e della segnaletica orizzontale è soddisfacente.
Figura II.20 – Intersezione semaforizzata: Via 1 Maggio-Via Avis
Intersezione semaforizzata Via Aurelia – Via Marconi: strada di collegamento con la zona residenziale di Pontestrada. Il problema riscontrato in tale intersezione è la mancanza di visibilità per la corretta esecuzione, da parte degli utenti, delle manovre di svolta, ciò è dovuto al contesto fortemente antropizzato in cui è inserita l’intersezione.
Intersezione semaforizzata S.P. 2 – S.P. 31: Lo scenario predominante degli incidenti avvenuti in questa intersezione è quello corrispondente ad incidenti causati dal passaggio di veicoli con la lanterna semaforica che proietta luce rossa, evidenziando l’inadeguatezza della tipologia di intersezione.
Figura II.22 – Intersezione semaforizzata: SP2 –SP31
Nel dettaglio le intersezioni a raso a tre bracci con obbligo di stop sulla secondaria sono le seguenti: 1. SRT 206 – SS1 Variante Aurelia (Figura II.23)
2. SRT 206 – SP 60 di Poggiberna (Figura II.24) 3. SRT 206 – SP 10 traversa livornese (Figura II.25) 4. SRT 206 – SC dell’Acquabona (Figura II.26) 5. SRT 206 – SP 43 di Orciano (Figura II.27)
6. SRT 206 – SP 21 del Piano della Tora (Figura II.28) 7. SRT 206 – Via dell’Impresa (Figura II.29)
8. Via Aurelia – Via tre Ponti
9. Via Aurelia – Via Tremaiola (Figura II.30) 10. Via Aurelia – Via Unità d’Italia (Figura II.31)
12. Via Aurelia – Via della Sipe (Figura II.33) 13. V.Pietrasantina – V.Marmigliano
14. V. XXIV Maggio – Via Ugo Rindi 15. Via Matteucci – Via Malagoli 16. SP 2 – SP 1 (Figura II.34) 17. SP 2 – SP38 (Figura II.35) 18. SP 2 – SP25 (Figura II.36)
Intersezione SRT 206 - SS 1 Variante Aurelia: intersezione a T con isola direzionale a goccia e isole direzionali triangolari, con diritto di precedenza sulla SRT 206. Lo stato della pavimentazione è buono mentre la segnaletica orizzontale risulta in scarse condizioni. Altimetricamente l’intersezione è in piano e senza curve nelle vicinanze.
Intersezione SRT 206 - SP 60 di Poggiberna: l’intersezione è interessata prevalentemente dal traffico locale per raggiungere i centri abitati di Pomaia, Castellina Marittima, Pastina e Santa Luce, ma non è da trascurare il traffico di veicoli pesanti per accedere alle varie attività artigianali ed alle piccole - medie industrie che si sono sviluppate nella zona.
Intersezione a T, con obbligo di stop per coloro che provengono dalla strada secondaria, assenza di isole direzionali per la separazione delle manovre. La pavimentazione risulta in buono stato, così come la segnaletica orizzontale. La visibilità per coloro che si immettono sulla SRT 206 è buona in direzione Pisa, parzialmente ridotta in direzione Cecina a causa della presenza di una curva che ostacola la visibilità dei veicoli provenienti da Cecina. L’angolo di incidenza tra la SRT 206 e la secondaria è molto ridotto (circa 30°), creando dei problemi per la svolta a destra in direzione Pisa principalmente per i veicoli pesanti.
Intersezione SRT 206 - SP 10 traversa livornese: tale intersezione si trova nelle immediate vicinanze dell’intersezione con la SP 60 di Poggiberna precedentemente descritta. La SP 10 collega la SRT 206 al centro abitato di Rosignano Marittimo, oltrepassato il quale essa raggiunge anche altri centri abitati ubicati lungo la costa (Rosignano Solvay, Vada, Castiglioncello), di conseguenza l’intersezione è interessata prevalentemente dal traffico locale.
Intersezione a T, con isola direzionale a goccia e isole direzionali triangolari.
La pavimentazione è in buono stato e la segnaletica orizzontale scarsa. Dal punto di vista altimetrico l’intersezione risulta in piano. La visibilità all’intersezione è buona in direzione Cecina, parzialmente ridotta in direzione Pisa a causa della presenza di una curva che ostacola la visibilità dei veicoli provenienti da Pisa.
Intersezione SRT 206 - SC dell’Acquabona:questa intersezione rappresenta uno dei tre accessi all’abitato di Rosignano Marittimo. Come per la SP 10 appena esaminata, il traffico che interessa l’intersezione con la SC dell’Acquabona è prevalentemente locale.
Intersezione a T con isola direzionale a goccia indicata con segnaletica orizzontale, per cui gli utenti tendono ad invadere le corsie riservate alle altre manovre, sia per l’immissione sulla principale sia durante la svolta dalla principale alla secondaria, comportamento maggiormente accentuato dalla elevata larghezza della secondaria nel punto di innesto con la principale. La pavimentazione e la segnaletica orizzontale risultano in buono stato. Altimetricamente l’intersezione risulta in piano. La visibilità all’intersezione risulta buona sia in direzione Pisa che in direzione Cecina.
Intersezione SRT206 - SP 43 di Orciano
:
attraverso la SP 43 di Orciano si raggiungono i piccoli centri abitati di Orciano Pisano, Pieve di Santa Luce e Santa Luce, località inserite in una vasta area collinare, quindi il traffico è prevalentemente locale. Non va comunque dimenticato che la SP 43 di Orciano rappresenta un’alternativa al tratto nord della STR 206 per raggiungere le località balneari della costa in quanto collega la SGC Firenze - Pisa - Livorno alla SRT 206.Intersezione a T, con isole direzionali triangolari e a goccia. Lo stato della pavimentazione risulta scadente mentre la segnaletica orizzontale e verticale risultano in buono stato. Planimetricamente l’intersezione si trova in curva (raggio di circa 70 metri). La visibilità all’intersezione è buona in direzione Cecina, parzialmente ridotta in direzione Pisa per la presenza di una curva nelle vicinanze dell’interseszione.
Intersezione SRT 206 - SP 21 del piano della Tora: la SP 21 del piano della Tora è una strada molto transitata che collega la SRT 206 a numerosi centri abitati: Acciaiolo, Fauglia, Luciana, Crespina, Lorenzana e Casciana Terme.
Intersezione a T regolata con segnale di “dare la precedenza” sulla secondaria e con obbligo di Stop per coloro che provengono dalla strada locale. Lo stato della pavimentazione risulta scadente con la presenza di rattoppi e la segnaletica orizzontale è assente. Presenza di singolarità plano-altimetriche nell’immissione dalla secondaria creano problemi sopratutto ai veicoli pesanti che devono svoltare in direzione Pisa.
Intersezione SRT 206 - Via dell’Impresa: Via dell’Impresa, strada locale extraurbana attraverso la quale si accede ad un’area artigianale; l’espansione di questa area ha notevolmente aumentato il flusso che interessa l’intersezione, creando spesso lunghe file per la svolta a sinistra in Via dell’Impresa. L’intersezione è interessata anche da un notevole flusso di veicoli pesanti diretti alle numerose attività industriali raggiungibili solo da Via dell’Impresa
Intersezione a T con diritto di precedenza sulla SRT 206. Lo stato della pavimentazione è mediocre, con presenza di buche e zone in cui sono stati evidenziati problemi di sgranamento. L’intersezione presenta una particolarità altimetrica per l’immissione da Via dell’Impresa (pendenza circa 3.5%), che influenza in particolar modo il comportamento dei veicoli pesanti durante l’immissione. La visibilità all’intersezione è buona sia in direzione Pisa che in direzione Cecina in quanto planimetricamente l’intersezione è posizionata in rettifilo.
Intersezione Via Aurelia - Via Tremaiola: strada di collegamento con Marina di Pietrasanta; intersezione ubicata in curva , nonostatnte questo non presenta problemi di visibilità per coloro che si immettono dalla strada secondaria. Lo stato della pavimentazione e della segnaletica orizzontale risultano scadenti.
Figura II.30 – Intersezione Via Aurelia – Via Tremaiola
Intersezione Via Aurelia – Via Unità d’Italia: la cosiddetta Variante Aurelia; intersezione a T con isola direzionale, la pavimentazione e la segnaletica orizzontale sono in buono stato. Dal punto di vista altimetrico l’intersezione risulta in piano, ma la visibilità all’intersezione è parzialmente ridotta a causa della presenza di una curva nelle strette vicinanze dell’entità stessa.
Intersezione Sottopasso per Pozzi: strada di collegamento con il centro abitato di Pozzi e l’Alta Versilia. Visibilità scarsa per la presenza di vegetazione arborea e per la geometria altimetrica dell’immissione. Carente la segnaletica orizzontale.
Figura II.32 – Intersezione Via Aurelia – Sottopasso per Pozzi
Intersezione Via Aurelia - Via della Sipe: strada di collegamento con la costa per Vittoria Apuana. Intersezione a T, con isole direzionali triangolari e a goccia. Lo stato della pavimentazione e la segnaletica orizzontale risultano scadenti.
