L'Ascesa dei Viaggi Attivi nelle Città
Camminare e andare in bici stanno cambiando il trasporto urbano per città più sane.
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Camminare e andare in bici stanno diventando parti importanti di come la gente si sposta nelle città. Questi metodi, noti come viaggio attivo, hanno tanti vantaggi. Possono rendere le città più sane, sicure e piacevoli da vivere. Questo cambiamento verso camminare e andare in bici sta facendo riflettere i pianificatori urbani su come gestire il trasporto. Invece di concentrarsi solo sulle auto, ora stanno pensando a come rendere più facile per le persone usare questi mezzi di trasporto attivi.
L'importanza del viaggio attivo
Con la crescita delle città, c'è un bisogno sempre maggiore di modi efficienti e sostenibili per muovere persone e merci. Il viaggio attivo si distingue perché ha un impatto ambientale molto più ridotto rispetto alle auto. Inoltre, promuove la salute fisica, riduce l'inquinamento atmosferico e crea quartieri più silenziosi e tranquilli. Sempre più città stanno riconoscendo questi vantaggi e cercano di aumentare le opzioni per camminare e andare in bici.
In Inghilterra, solo circa il 10% delle persone attualmente usa metodi di viaggio attivo per il pendolarismo, ma si prevede che questo numero crescerà. Questo aumento non è solo positivo per l'ambiente; può anche portare a migliori design per gli spazi urbani. Meno dipendenza dalle auto significa più spazio per parchi, case e negozi. Con l'aumento dei costi della vita e dei trasporti, il viaggio attivo sta diventando una scelta intelligente ed economica per molti.
Lo studio del viaggio attivo
Questa discussione si concentra sui metodi per studiare e comprendere camminare e andare in bici nelle città. L'obiettivo è creare un framework che aiuti ad analizzare le abitudini di pendolarismo usando vari strumenti e fonti di Dati.
Per capire come le persone usano questi modi di trasporto, ci concentriamo su due aspetti chiave: le reti di percorsi su cui le persone camminano o pedalano, e come la distanza influisce sulle loro scelte. Questi due fattori giocano un ruolo significativo nel decidere come le persone si spostano.
Analizzare i modelli di viaggio
Per analizzare camminare e andare in bici, confrontiamo diverse reti che rappresentano dove le persone si muovono. In questo modo, possiamo vedere come la distanza impatta le scelte di pendolarismo. Ad esempio, se due percorsi diversi portano alla stessa destinazione, uno più lungo e uno più corto, quale sceglierebbe un Pendolare? Molti preferiscono il percorso più corto, anche se significa allontanarsi un po' dal tragitto.
Il nostro studio utilizza Londra come caso di studio. Esaminiamo varie reti e come si comportano in termini di modelli di pendolarismo. Capire queste distanze e percorsi ci consente di raccogliere informazioni importanti su come incoraggiare un maggiore pendolarismo attivo.
Mobilità Urbana e pendolarismo
La mobilità urbana si riferisce a come persone e merci si muovono all'interno di una città. Questo movimento influisce su molti aspetti della vita cittadina, compresa l'economia e l'ambiente. Quanto efficientemente le persone possono spostarsi influisce sulla salute generale di una città.
Il pendolarismo è una parte importante della mobilità urbana. Di solito significa viaggiare regolarmente tra casa e lavoro. Le tendenze nel pendolarismo possono illuminare cambiamenti più ampi su come le persone si spostano nelle città. Con sempre più persone che cercano di andare in bici o camminare, i pianificatori devono pensare a come supportare questi mezzi di trasporto.
Il viaggio attivo come scelta di trasporto
Camminare e andare in bici sono spesso raggruppati insieme sotto il termine "viaggio attivo". Questi mezzi di trasporto offrono benefici per la salute e un'impronta di carbonio più piccola. Gli studi hanno dimostrato che possono migliorare la salute cardiaca, ridurre il rischio di malattie croniche e aumentare il benessere mentale. Con il loro basso impatto ambientale, sono anche considerati opzioni eque per tutti gli utenti.
Nonostante questi vantaggi, le città si sono affidate pesantemente alle auto, che portano problemi come rumore e inquinamento atmosferico. Per affrontare queste problematiche, le città devono dare priorità ai trasporti pubblici e al viaggio attivo. Una buona pianificazione può creare un layout urbano che accoglie meglio camminare e andare in bici.
Il ruolo dei dati nel viaggio attivo
Le città raccolgono vari set di dati per aiutare a capire i modelli di viaggio. Queste informazioni includono come le persone si muovono e i percorsi disponibili per camminare e andare in bici. Raccogliendo dati su queste reti, i pianificatori possono creare modelli per prevedere e supportare meglio il viaggio attivo.
Ci concentriamo sulle distanze in queste reti, poiché possono influenzare notevolmente come le persone decidono di pendolare. Analizzare come le persone navigano queste reti ci aiuta a conoscere il comportamento di pendolarismo e come migliorarlo.
Pendolarismo e viaggi di svago
Quando si considera il trasporto, è essenziale distinguere tra pendolarismo e viaggi di svago. Il pendolarismo è regolare e spesso sensibile al tempo, mentre i viaggi di svago sono di solito più flessibili. I fattori che influenzano questi due tipi di viaggio possono differire sostanzialmente.
Per il viaggio attivo, la qualità dell'ambiente, le comodità disponibili e la sicurezza sono fondamentali. Fattori come percorsi sicuri e vicinanza alle destinazioni contano di più per i viaggi di pendolarismo, che sono tipicamente meno flessibili. Questo significa che capire la distanza dal luogo di lavoro può influenzare notevolmente la decisione di camminare o andare in bici.
Costruire reti stradali
Le reti stradali sono cruciali per capire quanto bene le persone possono viaggiare attraverso una città. Sono state studiate in vari contesti, tra cui geografia ed economia. Nella ricerca, le reti stradali sono spesso rappresentate come grafi, dove i link indicano le strade e i nodi rappresentano le intersezioni.
I dettagli di queste reti possono variare in base agli obiettivi di analisi. Analisi locali potrebbero richiedere rappresentazioni stradali dettagliate che tengano conto dei percorsi pedonali. Invece, studi più ampi potrebbero usare rappresentazioni più generali. Una combinazione di fonti di dati aiuta a costruire queste reti con precisione.
Scegliere fonti di dati
Nel nostro lavoro, consideriamo due fonti di dati principali per costruire reti stradali a Londra. Prima di tutto, usiamo i dati ufficiali dell'Ordnance Survey, che forniscono una mappa dettagliata della Rete Stradale nel Regno Unito. In secondo luogo, OpenStreetMap è una fonte generata dagli utenti che include vari tipi di strade e percorsi.
Confrontando queste due fonti, possiamo capire meglio la loro copertura e quanto bene rappresentano le opzioni di viaggio attivo disponibili in diverse parti della città. Questo confronto è essenziale per assicurare che la nostra analisi rifletta accuratamente le condizioni del mondo reale.
Impostare l'analisi della rete
Una volta raccolti i dati necessari, il passo successivo è impostare la rete per l'analisi. Questo comporta la selezione degli strumenti giusti per scaricare e lavorare con i dati stradali. Ci sono molti pacchetti software disponibili che facilitano questo processo, specialmente quelli progettati per i linguaggi di programmazione Python e R.
Per costruire le reti in modo efficace, scegliamo pacchetti che ci permettano di filtrare i dati stradali in base al tipo di viaggio che stiamo studiando. Ad esempio, alcuni pacchetti possono rimuovere le strade non adatte per camminare o andare in bici. Ci concentriamo sull'assicurare che la nostra analisi rifletta accuratamente i percorsi che i viaggiatori attivi userebbero.
Trovare il percorso più breve
Dopo aver costruito le reti, dobbiamo identificare quanto sono distanti diversi luoghi. Questo viene fatto calcolando il percorso più breve tra i punti all'interno della rete. L'enfasi qui è di solito sulla distanza, poiché la maggior parte dei pendolari preferisce il percorso più rapido disponibile.
Concentrandoci sulle distanze nella nostra analisi, possiamo creare matrici di costo che rappresentano come si sviluppano i modelli di pendolarismo attraverso la città. Questo passaggio è cruciale per capire come diversi fattori influenzano le decisioni di pendolarismo.
Valutare le reti
Analizziamo le prestazioni di diverse reti guardando i loro indici di deviazione. Questo indice aiuta a valutare quanto efficientemente le reti collegano diverse località. Un indice di deviazione più basso indica un percorso più diretto ed efficiente, che è essenziale per incoraggiare il viaggio attivo.
Utilizzando questi indici, possiamo confrontare come si comportano diverse reti in termini di pendolarismo attivo. Esaminando i tempi di pendolarismo, identifichiamo quanto tempo i pendolari trascorrono a navigare nei loro percorsi e come la connettività della rete influisce sulle loro scelte.
Comprendere i modelli di pendolarismo
Nella nostra analisi, osserviamo che come vengono impostate le reti può influenzare significativamente il comportamento di pendolarismo. Ad esempio, aree con attraversamenti stradali limitati o reti poco connesse possono portare a tempi di viaggio più lunghi per pedoni e ciclisti.
Questi risultati evidenziano l'importanza della pianificazione nella progettazione delle infrastrutture di trasporto. La nostra analisi mostra che capire la distribuzione delle reti stradali e la loro connettività può aiutare a migliorare i modelli di pendolarismo in tutta la città.
Il futuro del viaggio attivo
Guardando al futuro, il potenziale per il viaggio attivo è significativo. Man mano che sempre più persone riconoscono i suoi benefici, ci aspettiamo di vedere le città investire di più nell'infrastruttura per supportare camminare e andare in bici. Questo comporta la creazione di percorsi più sicuri, l'espansione delle piste ciclabili e il miglioramento dei percorsi pedonali.
Crescere le opzioni di viaggio attivo può portare a condizioni di vita più sane, aria più pulita e quartieri più vivaci. Tuttavia, affinché ciò accada, i pianificatori urbani devono fare affidamento su dati accurati, analisi ponderate e approcci innovativi per progettare reti di trasporto efficaci.
Conclusione
Camminare e andare in bici sono fondamentali per plasmare il futuro della mobilità urbana. Il nostro studio mostra l'importanza di comprendere i modelli di pendolarismo e come siano influenzati dalla progettazione delle reti stradali. Dando priorità al viaggio attivo, le città possono offrire uno stile di vita più sano e sostenibile per i loro residenti.
Continuando ad analizzare e migliorare il viaggio attivo, la nostra ricerca evidenzia la necessità di una pianificazione attenta e di un'analisi dei dati. Con investimenti adeguati nelle infrastrutture e un supporto continuo, le città possono promuovere una robusta cultura del viaggio attivo che avvantaggia tutti.
Titolo: Active-travel modelling: a methodological approach to networks for walking and cycling commuting analysis
Estratto: Walking and cycling, commonly referred to as active travel, have become integral components of modern transport planning. Recently, there has been growing recognition of the substantial role that active travel can play in making cities more liveable, sustainable and healthy, as opposed to traditional vehicle-centred approaches. This shift in perspective has spurred interest in developing new data sets of varying resolution levels to represent, for instance, walking and cycling street networks. This has also led to the development of tailored computational tools and quantitative methods to model and analyse active travel flows. In response to this surge in active travel-related data and methods, our study develops a methodological framework primarily focused on walking and cycling as modes of commuting. We explore commonly used data sources and tools for constructing and analysing walking and cycling networks, with a particular emphasis on distance as a key factor that influences, describes, and predicts commuting behaviour. Our ultimate aim is to investigate the role of different network distances in predicting active commuting flows. To achieve this, we analyse the flows in the constructed networks by looking at the detour index of shortest paths. We then use the Greater London Area as a case study, and construct a spatial interaction model to investigate the observed commuting patterns through the different networks. Our results highlight the differences between chosen data sets, the uneven spatial distribution of their performance throughout the city and its consequent effect on the spatial interaction model and prediction of walking and cycling commuting flows.
Autori: Ivann Schlosser, Valentina Marín Maureira, Richard Milton, Elsa Arcaute, Michael Batty
Ultimo aggiornamento: 2023-09-05 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2309.02112
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.02112
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://onenyc.cityofnewyork.us/wp-content/uploads/2019/05/OneNYC-2050-Efficient-Mobility.pdf
- https://www.chicago.gov/content/dam/city/depts/cdot/CDOT
- https://sfgov.org/sfplanningarchive/ftp/General_Plan/I4_Transportation.htm
- https://www.boston.gov/sites/default/files/document-file-06-2018/ib2030_book_spreads-transportation.pdf
- https://www.ura.gov.sg/Corporate/Planning/Master-Plan/Themes/Convenient-and-Sustainable-Mobility
- https://www.ordnancesurvey.co.uk/business-government/products/open-map-roads
- https://www.geofabrik.de
- https://OSMnx.readthedocs.io/en/stable/
- https://docs.ropensci.org/osmdata/
- https://ropensci.github.io/osmextract/index.html
- https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_features
- https://atfutures.github.io/dodgr/
- https://geoportal.statistics.gov.uk/datasets/ons::msoa-dec-2011-population-weighted-centroids-in-england-and-wales/about
- https://geoportal.statistics.gov.uk/datasets/ons::workplace-zones-december-2011-population-weighted-centroids-in-england-and-wales/about
- https://github.com/ischlo/QUANT_at
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