Presentazione effettuata presso il TrafficCamp di Milano, 17 marzo 2012

1. 17/03/2012
Milano e la sua ciclabilità.
TESI:
SVILUPPO DI UN INDICE DI COMPATIBILITÀ
PER LA MOBILITÀ CICLISTICA
Colombo Dario

2. MOBILITA' CICLISTICA: Una soluzione ai problemi di
mobilità all'interno delle
grandi città
Possibile solo se
PROMOSSA
DIFESA
È necessario conoscere il comportamento dei ciclisti nei
confronti delle infrastrutture e degli altri utenti della strada
per
Caratterizzare tratti stradali ed Individuare il percorso
intersezioni quotidiano
Individuare tratti stradali ed
intersezioni fondamentali per
interventi efficaci

3. CHE COSA SERVE?
• Stima dell’INDICE DI COMPATIBILITÀ (per tratti stradali,
intersezioni e percorsi) percepito dai ciclisti:
CICLABILITA’
“...il livello di gradimento del ciclista nel percorrere un determinato tratto
di strada o nell'affrontare un'intersezione.
Questo livello di gradimento è principalmente determinato dalla
percezione di sicurezza e di comodità del ciclista. Sicurezza e comodità
sono a loro volta formate a partire da tutte quelle caratteristiche valutate
dal ciclista mentre percorre il tratto o l'intersezione stradale.”
• Individuazione del PERCORSO PREFERITO dal ciclista.

4. STATO DI FATTO
• B.C.I. Bicycle Compatibility Index (Harkey);
• Rural B.C.I. (Jones);
• I.L.S. Intersection Level of Service (Landis);
• B.S.I.R. Bicycle Safety Index Rating (Davis);
...
ABCDEF

5. METODOLOGIA SEGUITA
Indagine
Visione filmati per
valutazione dell’indice di
compatibilità (on-line)
Identificazione dei modelli
- Regressione lineare ai
minimi quadrati
- CROSS VALIDATION
- Analisi d’incertezza
Implementazione
- Software CUBE
- Validazione
- Confronto con B.C.I.

6. MOBIBIC: progettazione
-presentazione di un
numero limitato di
esempi da valutare
-presentazione -tempo di questionario
dell' attributo -limitata possibilità di
QUESTIONARIO
-combinazione combinazione degli
ON-LINE
tra gli attributi attributi
-comportamento
strategico
-errata
interpretazione
-captatio
benevolentiae

7. MOBIBIC: progettazione
numero limitato di filmati.
Quali proporre?
Scelta basata su tecniche di progettazione.
-presentazione dell' attributo
-combinazione tra gli attributi
Quali sono questi attributi?

8. MOBIBIC: progettazione
Quali sono questi attributi?
CICLABILITÀ DEI CICLABILITÀ DELLE CICLABILITÀ DEI
TRATTI INTERSEZIONI PERCORSI
● Larghezza totale ● Rami ●
Ciclabilità del tratto stradale
● Larghezza ciclabile ● Velocità veicoli peggiore
● Fisicamente separata ● Rotatoria ● Ciclabilità dell'intersezione
● Pedoni ● Semaforo peggiore
● Velocità veicoli ● Parcheggio auto ● Media delle ciclabilità dei
● Parcheggio auto ● Pavimentazione tratti stradali
● Accessi carrabili ● Rallentamento veicoli ● Media delle ciclabilità delle
● Pavimentazione ● Binari intersezioni
● Discontinuità ● Uso improprio
● Binari ● Isole
● Pendenze ● Larghezza accessi
● Uso improprio ● Capacità e flussi veicolari
● Segnaletica ...
● Capacità e flussi veicolare
● Accelerazioni verticali
...
DATI E FILMATI ACQUISITI TRA GENNAIO E MARZO 2011.

9. MOBIBIC: progettazione
Quali sono questi attributi?
PREFERENZA DEI
PERCORSI
● Lunghezza totale
● Tempo totale
● Ciclabilità di percorso
NESSUN VIDEO, SOLO PRESENTAZIONE GRAFICA (ortofoto)

10. MOBIBIC: somministrazione
CICLABILITÀ di tratti stradali, intersezioni e percorsi: A - F
33 tratti stradali
18 intersezioni
5 percorsi
MILANO

11. MOBIBIC: somministrazione
PREFERENZA di percorso: 1 - 10
13 percorsi

12. REGRESSIONE
Individuare i modelli che stimino:
●
il valore medio dell’indice di compatibilità indicato dai partecipanti all’indagine per tratti
stradali (CICLA), intersezioni (CICLN) e percorsi (CICLP).
ABCDEF
INDICE VALORE NUMERICO
A 1
B 2
C 3
12 3 4 56
D 4
E 5
F 6
●
il valore medio della utilità del percorso indicato dai partecipanti (CTOT).
1 2 3 … 8 9 10

13. REGRESSIONE
Perché regressione lineare ai minimi quadrati?
• unicità della soluzione (valori dei parametri del modello);
• formula algebrica, P= M T M −1 M T 
y ;
• riduzione degli errori di stima di grande entità;
• stima d’incertezza del valore dei parametri del modello.
Modelli identificati anche per “ciclisti esperti” e “ciclisti inesperti”.

14. MODELLI
CICLA = 3,7473 - 1,1460*FIS_SEP + 1,0338*USO_IMPR + 0,4678*DISC +
- 0,2524*ACC/100M + 0,7918*PAVIM + 0,0006*VEQ + 0,5566*PARCH
R2 = 0,7785
R2 = 0.9417
CICLN = 4.4784 – 0,6537*L_ACC + 1,4316*USO_IMPR + 0,5981*BIN
+0,3401*RALL + 0,3370*ROT + 0,2745*PAVIM

15. MODELLI
R2 = 0,9956
1 1
CICLP =1,1606∗ ∗∑i L i∗CICLAi 0,3303∗ ∗∑ j CICLN j −1,1697
Ltot N
Lunghezza del percorso più corto
Lunghezza del percorso in questione
R2 = 0,9113
Ltot −Lmin 
CTOT =−0,10131,3168∗CICLP 0,8908∗
Lmin

16. IMPLEMENTAZIONE
…
CUBE 5 (Voyager)
perc=kk
num_arc=0
ltot_perc=0
m_c_a=0
s_c_a=0
s_c_n=0
loop k=1,dbi.1.numrecords,+1 ;per ogni arco
if (dba.1.perc[k]=kk) ;seleziono percorso kk-esimo
num_arc=num_arc+1
if(!((dba.1.nodo_a[k]=idx_a)||(dba.1.nodo_b[k]=idx_b)))
s_c_a=s_c_a+(dba.1.lunghezza[k]*dba.1.ciclano_ac[k])
ltot_perc=ltot_perc+dba.1.lunghezza[k]
s_c_n=s_c_n+dba.1.cicln_b[k]
endif
endif
endloop
if(!(ltot_perc=0))
…

17. IMPLEMENTAZIONE

18. IMPLEMENTAZIONE
CTOT = 7,0653 CTOT = 7,4124

19. VALIDAZIONE
QUESTIONARIO presso il deposito biciclette della stazione ferroviaria di Lambrate:
• 29 risposte
Variazione dal
C_TOT C_TOT minore (%)
7.1473 1.16%
7.1678 1.45%
7.2335 2.38%
7.2505 2.62%
7.3501 4.03%
38%, percorso a CTOT minore (7,0653).
7.4124
7.4395
4.91%
5.30%
7%, percorso con il 2° CTOT minore (7,1473).
7.4876 5.98%
7%, percorso a lunghezza minore (7,4124).
7.4975 6.12% 2 preferenze per percorsi non individuati dal s.w.
7.5708 7.15%
7.5745
7.6833
7.21%
8.75%
11 preferenze per percorsi non in regola per il
7.7843 10.18%
Codice della Strada.
7.8348 10.89%
7.8745 11.45%
Il sw non può valutare anche questi percorsi. Il comportamento scorretto
7.9742 12.86% abbatte il CTOT del percorso.
8.1566 15.45%
8.1584 15.47%
8.2636 16.96%
61% delle preferenze per il percorso a CTOT minore (7,0653).
8.6495 22.42% 11% delle preferenze per il percorso con il 2° CTOT minore
(7,1473).

20. B.C.I. (Harkey)
Applicazione al grafo Lambrate – Città Studi Applicazione alle risposte del questionario
comparazione tra questionario, modello e BCI
8
6
F
E
D4
indice di ciclabilità
C
2
B
AA
0
-2
-4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
CICLA_QUEST
CICLA_MOD
BCI
B.C.I.: CICLA:
Ee = -1,39 (-38%) Ee = 0
σe2 = 1,49 σe2 = 0,24
Usato in passato per definire la ciclabilità
della rete stradale della Provincia di Parma

21. CONCLUSIONI
Modelli identificati Ottima stima della percezione dei ciclisti.
Dedicati al territorio in esame.
Filmati e questionari on-line Comodità e sicurezza nella somministrazione del
questionario.
Solido legame con realtà.
Attributi di strade ed intersezioni Buon compromesso tra legame con la realtà e
facilità di acquisizione.
Software Calcolo dei costi di percorso CTOT e individuazione del percorso a
CTOT minore (conferma dalla validazione).
Non deve giustificare il comportamento scorretto di alcuni ciclisti.
Strumento per identificare le cause del comportamento scorretto.
Grafo Necessità di un grafo dedicato (es.: piste ciclabili in sede separata)
per una corretta analisi della mobilità ciclistica.

22. POSSIBILI SVILUPPI
Supporto alle decisioni Individuazione di tratti stradali e intersezioni di interesse
per la realizzazione di interventi (ANALISI MULTI-
OBIETTIVI).
y JCICL, f
ANALISI M.O.
J£
x J£
Attributi di strade ed intersezioni Uso del suolo.
Interazione tra larghezza del percorso e flusso
veicolare.
Delimitatori di corsia.
Modelli identificati Ciclisti inesperti.