Le autostrade sono sistemi complessi dove il comportamento di migliaia di singoli conducenti si combina per creare il flusso del traffico. Quando troppe auto cercano di utilizzare una strada contemporaneamente, il sistema può bloccarsi, causando ritardi che si propagano all'indietro per chilometri. Per decenni, le agenzie di trasporto si sono affidate a misurazioni semplici per giudicare quanto fossero gravi questi ingorghi, come il conteggio dei minuti totali persi da tutti i conducenti o la misurazione di quanto rallenti il traffico durante le ore di punta. Questi numeri raccontano una storia sul passato: descrivono quanto fosse congestionata una strada ieri o l'anno scorso. Tuttavia, offrono poco orientamento per il futuro. Un alto numero di minuti persi potrebbe significare che una strada è semplicemente sovraccaricata da troppe auto, una situazione che nessuna modifica può risolvere. In alternativa, quello stesso numero elevato potrebbe significare che la strada è intasata perché i conducenti reagiscono male l'uno all'altro, una situazione che potrebbe essere risolta con una gestione adeguata. Senza sapere quale scenario sia vero, i pianificatori urbani rischiano di sprecare denaro in progetti costosi come l'aggiunta di nuove corsie, quando una soluzione più economica e intelligente avrebbe potuto funzionare altrettanto bene.

Questa incertezza è il problema centrale affrontato da un nuovo studio di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology e dell'Università di Nottingham. Il team si è posto l'obiettivo di creare un nuovo modo di guardare al traffico che vada oltre la semplice misurazione di quanto sia grave la situazione. Invece di chiedere "Quanto ritardo c'è?", si sono chiesti una domanda diversa: "Quanto di questo ritardo potremmo effettivamente risolvere?". Per rispondere a questo, hanno sviluppato un concetto che chiamano "congestione controllabile". Questa non è una misura delle attuali condizioni del traffico, ma piuttosto una misura del potenziale. Calcola la quantità massima di ritardo che potrebbe teoricamente essere rimosso da un'autostrada se un sistema intelligente gestisse perfettamente i limiti di velocità. Utilizzando simulazioni al computer avanzate che imitano il flusso del traffico, i ricercatori hanno testato questa idea sia su uno scenario autostradale ipotetico che su dati reali provenienti da un tratto dell'Interstate 24 nel Tennessee. Il loro lavoro rivela che l'entità del ritardo che una strada subisce è spesso slegata da quanto di quel ritardo possa essere risolto. In alcuni casi, una strada con traffico intenso è quasi impossibile da migliorare, mentre in altri, una strada con livelli di traffico simili potrebbe vedere i propri ritardi ridotti di oltre la metà se gestita correttamente.

I ricercatori hanno costruito la loro analisi su un modello di flusso del traffico ben consolidato noto come METANET. Questo modello suddivide un'autostrada in piccoli segmenti e traccia come la densità delle auto e la loro velocità cambino nel tempo. Tiene conto di come le auto entrino ed escano dalla strada, di come rallentino quando si avvicinano troppo tra loro e di come un collo di bottiglia, come una riduzione di corsia, possa causare un ingorgo. Il team ha utilizzato questo modello per eseguire un massiccio esercizio di ottimizzazione. Hanno chiesto al computer di trovare la sequenza perfetta di limiti di velocità per ogni segmento dell'autostrada durante un periodo specifico. L'obiettivo era minimizzare il tempo totale trascorso da tutti i veicoli sulla strada. Al computer è stato permesso di cambiare i limiti di velocità così spesso quanto volesse, entro i limiti fisici della strada, per vedere quale sarebbe stato l'esito assolutamente migliore. La differenza tra il ritardo effettivo osservato nei dati e questo scenario teorico ideale è ciò che i ricercatori definiscono "congestione controllabile".

Quando il team ha applicato questo metodo a un'autostrada sintetica con un collo di bottiglia, ha scoperto un modello sorprendente. Man mano che aumentava il numero di auto che entravano nella strada, il ritardo totale cresceva costantemente, il che è prevedibile. Tuttavia, la quantità di quel ritardo che poteva essere rimosso controllando i limiti di velocità non cresceva costantemente. Invece, aumentava rapidamente all'inizio, raggiungeva un picco dove circa il 56 percento del ritardo poteva essere eliminato, e poi scendeva bruscamente man mano che la strada diventava ancora più affollata. Ciò significa che una volta che il traffico raggiunge un certo livello estremo di densità, rallentare le auto con i limiti di velocità diventa inefficace. Il sistema diventa così saturo che nessun controllo della velocità può prevenire l'ingorgo. Questo risultato sfida l'assunto che più traffico significhi sempre più opportunità di miglioramento. Suggerisce che esiste un punto di svolta in cui la strada è semplicemente troppo piena per essere gestita solo tramite i limiti di velocità, e che aggiungere capacità fisica, come una nuova corsia, potrebbe essere l'unica soluzione.

I ricercatori hanno poi testato il loro metodo su dati reali del corridoio SMART dell'I-24 nel Tennessee, un tratto di autostrada di 5,6 chilometri dotato di sensori e cartelli stradali a velocità variabile. Hanno analizzato dieci giorni lavorativi consecutivi, inclusi due giorni festivi, per vedere come il potenziale di miglioramento cambiasse da un giorno all'altro. I risultati sono stati sorprendenti. In due mattine diverse, il tempo di percorrenza totale e il ritardo medio per auto erano quasi identici. Secondo le misure tradizionali, questi due giorni apparivano esattamente uguali. Eppure, quando i ricercatori hanno calcolato la congestione controllabile, la differenza era enorme. In un giorno, il sistema era altamente reattivo e la strategia ottimale dei limiti di velocità avrebbe potuto rimuovere l'80 percento del ritardo. Nell'altro giorno, con lo stesso volume di traffico, il sistema era molto meno reattivo e la migliore strategia possibile avrebbe potuto rimuovere solo il 31 percento del ritardo. La ragione di questa differenza risiedeva nella natura dell'ingorgo stesso. Nel giorno con alto potenziale, l'ingorgo era temporaneo e poteva essere risolto rallentando le auto quanto bastava per evitare che si formasse un ingorgo. Nel giorno con basso potenziale, l'ingorgo era persistente e strutturale, il che significava che anche una gestione perfetta non avrebbe potuto liberarlo rapidamente.

Questo distacco tra ritardo totale e congestione controllabile è la scoperta più importante dello studio. Dimostra che guardare solo al ritardo è come guardare alla febbre di un paziente senza conoscerne la causa. Una febbre alta potrebbe essere un'infezione minore che passerà rapidamente, o potrebbe essere il segno di una malattia grave che richiede un trattamento drastico. Allo stesso modo, un ritardo elevato su un'autostrada potrebbe essere il segno che la strada è semplicemente troppo trafficata perché qualsiasi strategia di gestione possa aiutare, oppure potrebbe essere il segno che la strada è gestita male e potrebbe essere enormemente migliorata con gli strumenti giusti. Lo studio dimosta che due strade con lo stesso livello di congestione possono avere potenziali di miglioramento completamente diversi. Ciò significa che le agenzie di trasporto non possono affidarsi solo alle statistiche sul ritardo per decidere dove investire in nuove tecnologie. Devono sapere non solo quanto sia grave il traffico, ma quanto di quel traffico sia effettivamente risolvibile.

I ricercatori hanno anche esplorato come i limiti pratici influenzino questo potenziale. Nel mondo reale, i limiti di velocità non possono essere cambiati istantaneamente o impostati su qualsiasi valore. I conducenti hanno bisogno di tempo per reagire e ci sono minimi legali per quanto basso possa essere un limite di velocità indicato. Il team ha testato come questi vincoli cambierebbero i risultati. Hanno scoperto che la frequenza degli aggiornamenti era critica. Se i limiti di velocità potevano essere cambiati solo ogni due minuti, la quantità di ritardo che poteva essere rimosso diminuiva significativamente rispetto a un sistema che poteva aggiornarsi ogni pochi secondi. Tuttavia, hanno scoperto che il limite di velocità minimo contava molto poco. Anche se il limite di velocità non poteva essere impostato al di sotto dei 90 chilometri orari, il sistema poteva comunque rimuovere quasi la metà del ritardo. Ciò suggerisce che la capacità di effettuare piccoli aggiustamenti frequenti è molto più importante della capacità di forzare il traffico a una quasi completa immobilità. Evidenzia inoltre che la spaziatura dei cartelli è importante; avere cartelli vicini tra loro permette un miglior controllo rispetto ad averli distanti.

Lo studio conclude che la "congestione controllabile" è uno strumento decisionale vitale. Permette ai pianificatori di distinguere tra la congestione strutturalmente inevitabile e quella altamente reattiva alla gestione. Per un'autostrada dove il potenziale di miglioramento è basso, spendere milioni di dollari in cartelli stradali a velocità variabile sarebbe uno spreco di risorse. In quei casi, la soluzione potrebbe essere espandere la strada o accettare la congestione come un limite dell'infrastruttura. Per un'autostrada dove il potenziale è alto, lo stesso investimento potrebbe produrre benefici enormi, riducendo significativamente i tempi di percorrenza e le emissioni. Quantificando questo potenziale, le agenzie possono smettere di tirare a indovinare e iniziare a investire nei luoghi in cui il loro denaro funzionerà davvero. Il quadro di riferimento non si limita a misurare il ritardo; la stessa logica potrebbe essere applicata per misurare quanto inquinamento o quanti incidenti potrebbero essere prevenuti da una migliore gestione. Sebbene l'attuale studio si basi su simulazioni al computer e dati specifici di un singolo corridoio, l'intuazione fondamentale è chiara: sapere quanto un sistema possa essere migliorato è importante quanto sapere quanto sia attualmente rotto.