METODI E MODELLI PER SISTEMI AVANZATI DI SUPPORTO ALLA MOBILITA'

Abstract

Nel corso degli ultimi decenni la mobilità mondiale ha vissuto un’evidente trasformazione culturale e tecnologica. In particolare si osserva una crescente diffusione e diversificazione sia dei sistemi informativi di supporto sia di nuove forme di mobilità condivisa. Infatti, i moderni Advanced Traveller Information Systems (ATIS) e la sharing mobility sono ormai realtà consolidate dalle quali lo studio dei fenomeni trasportistici non può prescindere. Il presente lavoro in primo luogo descrive teoricamente e attraverso diverse applicazioni, il ruolo dei modelli a scelta discreta per lo studio del comportamento dell’utenza nei riguardi degli ATIS e di recenti sperimentazioni di forme di mobilità condivisa. Se da un certo punto di vista i modelli comportamentali sono uno strumento fondamentale nell’ambito dell’ingegneria dei trasporti, il grande sviluppo tecnologico in termini di risorse di mobilità e di sistemi di informazione all’utenza ha reso il problema della scelta modale molto complesso da un punto di vista modellistico. La canonica ripartizione modale e la scelta del percorso sono infatti influenzati in misura non più trascurabile dall’ ampio ventaglio di risorse di mobilità disponibili e dalla crescente affidabilità dei sistemi informativi. La scelta modale, ampiamente studiata nell’ambito della catena degli spostamenti, è soggetta ad un ulteriore e crescente complessità dovuta alla numerosità dei modi di trasporto disponibili e alle loro diverse combinazioni intermodali. Si osserva dunque un contesto di scelta che, oltre ad essere caratterizzato da una grande diversificazione modale, è suscettibile alla variazione dinamica delle risorse di trasporto di cui l’individuo piò disporre durante lo svolgimento della catena degli spostamenti. Alla luce di queste osservazioni, l’elemento di innovazione sta nell’aver considerato che le disponibilità modali non vanno trattate come un bene statico, sempre accessibile all’utente; bensì si tiene conto di una variazione dinamica del suo insieme di scelta durante lo svolgimento della catena di attività. L’approccio suggerito trova applicabilità sia in fase di modellazione della domanda di trasporto sia nell’ambito della tecnologia informativa, sottolineando la necessità di un approccio integrato tra gli Activity Based Models (ABM) e gli ATIS. Con particolare riferimento a quest’ultimo aspetto, l’insieme di attività che compongono la catena quotidiana dell’utente così come le sue specifiche risorse di mobilità sono considerate congiuntamente nella definizione di un metodo implementabile in un sistema informativo dinamico. La questione fondamentale affrontata è quella di capire come si possa definire un sistema che riesca a tenere conto delle reali disponibilità modali dell’individuo durante l’evoluzione del il suo trip chaining. Per questo scopo viene proposto un framework dove l’analisi dei dati di mobilità di uno specifico contesto, l’applicazione di un modello comportamentale e le caratteristiche dinamiche, vengono implementate nella metodologia per risolvere i problemi di tipo computazionale e modellistico relativo alle scelte intermodali. Proprio in virtù della natura combinatoria delle scelte intermodali, i dispositivi ATIS attualmente in uso forniscono soluzioni intermodali fisse e che non considerano tutte le risorse di mobilità di cui eventualmente l’utente dispone. Da un punto di vista dinamico, si osserva che il ventaglio di soluzioni modali (modo singolo o combinazioni) dipende strettamente dalle risorse effettivamente possedute dall’utente e dall’evoluzione della sua catena di spostamenti. Se normalmente il passaggio concettuale tra la statica e la dinamica rende i problemi relativi alla modellazione dei trasporti più complessi, stavolta paradossalmente il caso dinamico semplifica il problema statico che è intrattabile a livello computazionale. Inoltre, attraverso un’analisi aggregata dei dati è possibile definire un insieme di alternative di trasporto entro il quale l’utente fa la scelta che massimizza la sua utilità. La metodologia proposta considera tre caratteristiche fondamentali: le risorse di mobilità possedute dall’utente variano dinamicamente; il soggetto decisore ha specifiche abitudini di mobilità; l’evoluzione della catena di attività quotidiana. L’insieme di risorse possedute dall’individuo definiscono un portfolio di mobilità il cui possesso “consente” all’utente di usufruire di determinati modi di trasporto. Questo concetto, recentemente introdotto in letteratura, fornisce interessanti spunti di riflessione per definire un modello comportamentale per la stima del portfolio.

Over the last decades, world mobility has witnessed a clear cultural and technological transformation. In particular, there is a growing diffusion and diversification of both information support systems and new forms of shared mobility. In fact, the modern Advanced Traveler Information Systems (ATIS) and the Sharing Mobility are now well established and they have become crucial aspects in transportation modelling. This work describes, theoretically and through various applications, the role of discrete models for the study of users’ behavior towards the ATIS and towards recent experiments of sharing mobility. While on some level, behavioral models are a key tool in transport engineering, the great technological development of both the sharing mobility and the ATIS has made the mode choice problem very complex from the modelling standpoint. In fact, the traditional mode split has become considerably affected by the wide range of available mobility resources and the increasing reliability of information systems. The mode choice, largely studied at the trip chaining level, is subject to a growing complexity due to the variety of modes available and to their various intermodal combinations. There is therefore a context of choice, which besides being characterized by a great mode diversification, is susceptible to the dynamic variation of the mobility resources available by the individual during the trip chaining. In the light of these observations, the innovative aspect proposed is that mode availability should not be treated as a static good that is always accessible by the user; but it is taken into account that a dynamic variation of the choice set can be observed while unfolding the activity chain of each user. The suggested approach finds applicability both in the modeling of transport demand and information technology, underlining the need for an integrated approach between Activity Based Models (ABM) and ATIS. With particular reference to this latter aspect, the set of activities that make up the chain as well as user's specific mobility resources are considered jointly in defining a method that can be implemented in a dynamic information system. The main issue this study analyze is how a dynamic information system can be profiled on actual user mode requirements and availabilities and how it can be able to accompany the individual during the whole daily trip chaining. For this purpose it is defined a framework were the aggregate analysis of data, the behavioral model and the dynamic features are implemented in the method to solve computational and modelling problems related to intermodal travel choices. The combinatorial nature of intermodal choices has so far made the problem approachable only from a static point of view; in fact, the aforementioned devices provide fixed intermodal solutions and do not consider all the mobility resources held by the user. However, if we approach the issue by a dynamic point of view, we observe that the range of modal solutions (single mode or combinations) depends heavily on the resources actually owned by the user and on the evolution of the trip chaining. While normally, the conceptual leap from the statics to the dynamics makes transportation modelling problems more complex, this time paradoxically the dynamic approach simplifies the static problem that is intractable from the standpoint of computation. Furthermore, through aggregate data analysis it is possible to define the set of modes within which the user chooses the alternative that maximize their perceived utility. The methodology takes into account three main features: mobility resources owned by the user change dynamically; the individual has specific mobility habits; the evolution of travelers’ activity chain during the day. The set of resources owned by the individual define a mobility portfolio which 'allows' the user choose certain modes of transport. This concept, recently introduced in the scientific literature, provides interesting insights for the definition of a behavioral model for portfolio estimation.