{"id":80599,"date":"2024-06-25T09:15:46","date_gmt":"2024-06-25T07:15:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ttsitalia.it\/?p=80599"},"modified":"2024-06-25T09:15:47","modified_gmt":"2024-06-25T07:15:47","slug":"data-mobility-2024-il-consolidamento-di-una-nuova-normalita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ttsitalia.it\/en\/data-mobility-2024-il-consolidamento-di-una-nuova-normalita\/","title":{"rendered":"Data Mobility 2024: il consolidamento di una nuova normalit\u00e0"},"content":{"rendered":"\n
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Il 3 giugno ha avuto luogo la terza edizione di Data Mobility, l\u2019annuale appuntamento di GO-Mobility dedicato alla promozione della cultura del dato nel campo della mobilit\u00e0 e dei trasporti.<\/p>\n\n\n\n

Quali sono, ora, le principali tendenze rilevate tra il 2022 e il 2023?<\/p>\n\n\n\n

Per la prima volta dal 2020 assistiamo un effetto di stabilizzazione dei principali indicatori di mobilit\u00e0, suggerendo una fase di equilibrio.
In generale c\u2019\u00e8 stata una leggera crescita degli spostamenti, e il luned\u00ec \u00e8 tornato ad essere un giorno feriale simile agli altri (diversamente dal calo rilevato nel 2022), con un picco mattutino nuovamente presente come lo era nel periodo ante pandemia (specialmente a Milano).
Nonostante l\u2019incremento contenuto dei flussi di traffico, la congestione \u00e8 aumentata in maniera significativa, con una diminuzione della velocit\u00e0 media in tutte le citt\u00e0 metropolitane.
L\u2019incremento degli spostamenti in auto interessa specialmente la componente suburbana (pendolarismo) e l\u2019ora di punta mattutina, in cui hanno origine i viaggi pi\u00f9 lunghi e nelle stesse direzioni e direttrici, che causa una congestione paragonabile se non superiore al 2019. Sebbene ci si sposti meno rispetto al 2019, c\u2019\u00e8 una grossa quota di persone che la mattina \u00e8 tornata a muoversi in auto specialmente per le distanze medio-lunghe, complice anche la mancata risposta del trasporto pubblico in termini di servizi e infrastrutture pi\u00f9 efficienti.<\/p>\n\n\n\n

Le citt\u00e0 hanno mostrato risposte differenti alle nuove abitudini di mobilit\u00e0. Se alcune hanno visto una diminuzione significativa degli spostamenti in auto per abitante (Messina, Palermo, Catania), altre sono rimaste stabili. Altre ancora hanno subito un aumento (Milano, Bologna, Firenze), evidenziando una forte correlazione con i livelli di accessibilit\u00e0 dei territori alla rete primaria stradale. Si consolidano anche le diverse abitudini orarie: il Nord si muove molto nelle ore di punta (mattina e sera), mentre al Sud la punta pi\u00f9 alta \u00e8 quella dell\u2019ora di pranzo.<\/p>\n\n\n\n

Dopo aver subito una forte riduzione tra 2019 e 2022, gli indicatori di dipendenza dall\u2019auto e degli spostamenti in auto per abitante tornano ad aumentare per le citt\u00e0 di Milano, Firenze, Bologna, sia a livello di capoluogo che di citt\u00e0 metropolitana. Viceversa, continua il trend di diminuzione per i territori nelle isole (in particolare per le citt\u00e0 di Messina e Cagliari). Il comune di Milano \u00e8 il territorio con il maggior incremento percentuale (+10% e 8,5% rispettivamente per i due indicatori), mentre i maggiori decrementi si riscontrano per Cagliari (-4% e -13%).<\/p>\n\n\n\n

Analizzando le velocit\u00e0 medie degli spostamenti in automobile, si nota che nel 2023 in tutti i capoluoghi e le citt\u00e0 metropolitane sono diminuite le velocit\u00e0 di percorrenza rispetto al 2022, contrariamente a quanto registrato nel confronto fra pre e post-pandemia. Le diminuzioni sono pi\u00f9 accentuate a livello di capoluogo che di citt\u00e0 metropolitana, anche in questo interessando le citt\u00e0 che si trovano lungo la dorsale dell\u2019A1. Da sottolineare il dato relativo alla citt\u00e0 metropolitana di Milano in cui si assiste a un decremento simile a quello riscontrato nel capoluogo (-7% contro -7,5%), contrariamente agli altri territori in cui la diminuzione di velocit\u00e0 si riscontra molto pi\u00f9 nel capoluogo. Non si rileva una particolare dipendenza fra queste variazioni e quelle degli indicatori correlati (percentuale di viaggi brevi, percorrenze e lunghezze medie), che mediamente si stabilizzano sui valori del 2022, ad indicazione che l\u2019effetto riscontrato pu\u00f2 essere attribuibile principalmente alla maggiore congestione.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019indicatore evidenzia il numero di persone rilevate per almeno 30 minuti all\u2019interno del territorio (\u201ccity users\u201d) ogni 100 abitanti abituali (intesi come residenti notturni). Il valore medio di circa 2 city users per abitante \u00e8 sintomo della pressione elevata a cui sono posti ogni giorno i territori metropolitani e per cui deve essere realmente pianificata la rete di trasporto. Generalmente, l\u2019indicatore presenta un valore superiore per le citt\u00e0 metropolitane rispetto ai comuni capoluogo. I territori in cui la pressione \u00e8 minore sono le grandi citt\u00e0 del centro-nord (la citt\u00e0 di Roma presenta un valore di 129 city users ogni 100 abitanti abituali), mentre \u00e8 maggiore per le citt\u00e0 del sud e delle isole. Caso particolare si riscontra per il comune di Messina (pi\u00f9 di 4 city users presenti per ogni abitante) e la citt\u00e0 metropolitana di Reggio Calabria (quasi 3 per abitante), probabilmente influenzati dalla presenza del servizio di traghetti tra Messina e Villa San Giovanni.<\/p>\n\n\n\n

I dati analizzati indicano che le citt\u00e0 metropolitane italiane stanno entrando in una fase di consolidamento del \u201cnew normal\u201d, raggiungendo una nuova configurazione di equilibrio post-pandemico. Questa nuova fase, rispetto al pre-pandemia, \u00e8 caratterizzata da un numero inferiore di spostamenti in auto ma su distanze pi\u00f9 lunghe, e da una crescente presenza di stranieri non legata al turismo.<\/p>\n\n\n\n

Il maggiore peso degli spostamenti in auto di medio-lungo raggio comporta diverse capacit\u00e0 di adattamento da parte dei territori, che in larga parte sembrano dipendere dal livello di accessibilit\u00e0 alla rete autostradale. Le fonti di dati utilizzate, infatti, sono in grado di mostrare la pressione sulle citt\u00e0 ed i territori e come l\u2019offerta di mobilit\u00e0 sia privata che pubblica influenzi significativamente la domanda.<\/p>\n\n\n\n

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Fonte: Data Mobility<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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