IL 1 ° RAPPORTO THE URBAN MOBILITY COUNCIL
Presentato anche il 1 ° Rapporto TUMC, in collaborazione con Isfort, con l’ obiettivo di fornire annualmente uno strumento conoscitivo autorevole sulla mobilità urbana.
Principali evidenze
• Domanda di mobilità in calo rispetto al 2019(-8,5 %) e al 2023(-3 %)
• La mobilità urbana rappresenta il 70 % degli spostamenti
• L’ auto privata resta il mezzo dominante: oltre il 50 % degli spostamenti urbani
• Il trasporto pubblico copre meno dell’ 8 %, con forti disparità territoriali
• Il parco auto italiano è tra i più numerosi e vecchi d’ Europa( 1 su 4 ha oltre 20 anni)
• L’ elettrico è ancora marginale( 0,7 % del circolante)
Il settore dei trasporti nel 2024 ha generato oltre 125 miliardi di euro di valore aggiunto, ma la sicurezza stradale è in peggioramento
• Oltre 3.000 vittime e 224.000 feriti nel 2023
• Il 73,3 % degli incidenti avviene in ambito urbano
• L’ Italia ha un tasso di mortalità superiore alla media UE
Cosa propone il rapporto
• Rafforzamento dei Piani Urbani della
Mobilità Sostenibile( PUMS)
• Integrazione delle politiche ambientali con neutralità tecnologica
• Adozione della Green Box per misurare le emissioni reali degli autoveicoli e regolare l’ accesso a ZTL e incentivi. brusche registrate a bordo veicolo attraverso dispositivi telematici( black box). L’ obiettivo è fornire alle amministrazioni strumenti predittivi affidabili per individuare le aree urbane più critiche e pianificare interventi mirati sulla sicurezza. La ricerca si è focalizzata su un’ area centrale di 25 km ² a Milano dove, tra il 2023 e il 2024, sono stati rilevati oltre 80.000 eventi di decelerazione improvvisa, potenziali indicatori di rischio incidenti. Il territorio urbano è stato scomposto in migliaia di porzioni da 200 × 200 metri e analizzato in dettaglio: a ciascuna area è stato attribuito un punteggio di rischio( da 0 a 10) in base alla frequenza e distribuzione degli eventi critici. Su queste informazioni è stato addestrato“ RoadSafe AI”, un modello di rete neurale convoluzionale( CNN), capace di apprendere la correlazione tra configurazione stradale e pericolosità. I risultati sono estremamente promettenti: l’ algoritmo ha mostrato un’ accuratezza superiore al 95 % nel prevedere il rischio su zone escluse dalla fase di addestramento grazie a un approccio di validazione spaziale. Questo rende la tecnologia utilizzabile anche in città prive di dati telematici, basandosi unicamente su immagini stradali.
Enrico San Pietro, Insurance General Manager Unipol
Il sistema è aggiornabile con nuovi dati e integrabile con informazioni provenienti dagli enti locali( come le statistiche sugli incidenti), e consente di mappare le zone urbane a maggiore rischio di incidente; simulare l’ effetto di modifiche
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