Metodi di analisi spaziale degli incidenti stradali che coinvolgono utenti vulnerabili, con applicazioni al caso studio della città di Torino. = Spatial analysis methods of road traffic crashes involving vulnerable road users, with applications to the Torino case study.

La mortalità stradale, nel contesto urbano, rappresenta un fenomeno iniquamente selettivo, in quanto riguarda principalmente pedoni, ciclisti e motociclisti, definiti “utenti vulnerabili”, a causa della loro insufficiente protezione fisica in caso di collisione con i veicoli. La significativa pericolosità dell’ambiente stradale urbano nei riguardi di questa specifica categoria di utenti ha suscitato, negli ultimi anni, una crescente attenzione nell’ambito scientifico di settore, nel tentativo di garantire loro adeguate contromisure di protezione. Alla base di ogni strategia di intervento per la messa in sicurezza della rete stradale vi è l’individuazione dei siti a più alta pericolosità, contraddistinti da un’elevata concentrazione di eventi incidentali. Il presente lavoro si propone di determinare la distribuzione spaziale di incidenti che coinvolgono gli utenti vulnerabili nella città di Torino. Ciò è stato fatto a partire dalle informazioni contenute nel database incidentale ISTAT, relativamente al periodo 2006-2016. L’assenza di informazioni sulle coordinate degli incidenti antecedenti il 2011 ha previsto il ricorso a una procedura di geolocalizzazione degli stessi. A garanzia della qualità dello studio, l’intera banca dati è stata validata attraverso l’identificazione, la correzione e l’occasionale eliminazione di dati errati. Per lo sviluppo di una metodologia di individuazione delle aggregazioni di dati (cluster) nella rete, gli eventi incidentali degli undici anni considerati sono stati geolocalizzati ricorrendo alle tecnologie GIS (Sistemi di Informazione Geografica). In una prima fase, sono stati applicati metodi utili alla definizione della tipologia di struttura dei punti nello spazio (Point Pattern); una volta riscontrata la presenza di una struttura fortemente “clusterizzata”, si è proceduto all’individuazione dei punti critici stessi tramite la stima Kernel di densità (Kernel Density Estimation) con l’ausilio del software QGIS. L’analisi è stata condotta su diverse scale, al fine di poter osservare e comprendere i fenomeni caratteristici di ciascun livello dimensionale. La scala locale ha consentito di evidenziare la presenza di falsi positivi e di falsi negativi, espressione del fenomeno della “regressione verso la media”; tale problema è stato risolto suddividendo il periodo di osservazione in cinque intervalli della durata di 2 o 3 anni ciascuno. Per indagare gli effetti della realizzazione di una zona 30, una delle principali strategie per la messa in sicurezza delle utenze vulnerabili, è stata condotta un’analisi a livello di quartiere, nell’area di Via Castelgomberto a Mirafiori Nord. L’individuazione dei principali punti critici della rete è stata perseguita attraverso un’analisi su scala globale; per evitare di incorrere in un’errata valutazione dell’effettiva frequenza incidentale, tipica degli studi condotti su brevi periodi, sono stati selezionati solo i siti la cui incidentalità è risultata elevata in tutti gli intervalli di osservazione. I risultati ottenuti mettono in evidenza come le maggiori criticità si concentrino nelle intersezioni dei principali corsi della città, contraddistinti da cospicui flussi di traffico, da una geometria dell’infrastruttura tale da rendere più difficoltosi gli attraversamenti pedonali e ciclabili e da significative differenze di velocità tra utenti deboli e utenze veicolari.