Development of a Risk Map Analysis Tool (RiskGrid) to Support Road Safety Impact Assessment

Ogni volta che una città si espande, cambia il ritmo della strada. Nuovi quartieri portano nuove famiglie, nuovi lavori e nuovi spostamenti, tutti che fluiscono su strade costruite per un'epoca diversa. Per decenni, le persone che pianificano queste città si sono affidate a una lista di controllo standard per decidere se un nuovo sviluppo sia sicuro. Osservano il volume del traffico, quanto tempo occorre per andare dal punto A al punto B e se le strade si congestionano. Se le auto continuano a muoversi e i tempi di percorrenza rimangono ragionevoli, il progetto riceve il via libera. Ma questa lista di controllo ha un punto cieco. Spesso ignora i pericoli nascosti che sorgono quando i modelli di traffico cambiano, anche se le strade non sembrano più affollate. Una strada può apparire perfettamente efficiente pur diventando silenziosamente un luogo in cui è più probabile che avvengano incidenti.

Questo divario tra traffico fluido e pericolo nascosto è ciò che un team di ricercatori di università di Roma e Napoli ha cercato di risolvere. Hanno sviluppato un nuovo modo di guardare alla sicurezza stradale, uno che va oltre il conteggio degli incidenti dopo che sono accaduti e che invece cerca di prevedere dove si verificherà il prossimo prima ancora che venga costruita una singola auto. Il loro lavoro si concentra su uno strumento che chiamano RiskGrid, un sistema progettato per trasformare la complessa danza dei veicoli in un quadro chiaro del rischio. Testando questo strumento in un sobborgo in crescita vicino a Roma, hanno scoperto che il vecchio modo di controllare la sicurezza stava mancando il bersaglio, mentre il loro nuovo metodo poteva individuare i punti pericolosi con una velocità e una precisiono sorprendenti. L'obiettivo era semplice ma profondo: dare ai pianificatori un modo per vedere i rischi invisibili in una nuova rete stradale, assicurando che l'efficienza non avvenga mai a scapito della vita umana.

I ricercatori hanno applicato il loro nuovo metodo al quartiere Morena, un'area sul bordo sud-orientale di Roma che si sta riempiendo rapidamente di nuove case. Hanno creato un gemello digitale dell'area, simulando il traffico che fluirebbe attraverso di essa una volta che i nuovi appartamenti saranno occupati. Per essere sicuri, hanno ipotizzato uno scenario peggiore in cui ogni singola persona nel nuovo sviluppo guidasse un'auto durante l'ora di punta del mattino. Hanno poi eseguito due simulazioni. La prima era uno scenario "do-nothing" (non fare nulla), che mostrava come sarebbero state le strade senza il nuovo sviluppo. La seconda includeva il traffico extra dei nuovi residenti.

Quando hanno esaminato i risultati utilizzando le misure di traffico tradizionali, le notizie sembravano buone. Il nuovo sviluppo aggiungeva solo una quantità minima di traffico. La velocità media delle auto è scesa di una frazione di percentuale, da 44,7 chilometri orari a 44,6 chilometri orari. Non sono comparsi nuovi ingorghi. Se un pianificatore si fosse fermato lì, avrebbe concluso che il progetto fosse perfettamente sicuro e non avesse alcun impatto negativo sulla rete stradale. Ma i ricercatori sapevano che la sicurezza non riguarda solo la velocità con cui le auto si muovono; riguarda il modo in cui interagiscono tra loro.

Per testare questo, hanno confrontato il loro nuovo strumento RiskGrid con il metodo standard del settore utilizzato per anni, noto come Surrogate Safety Assessment Model. Questo strumento più vecchio funziona osservando le auto simulate e contando momenti specifici in cui due veicoli si sono avvicinati pericolosamente allo scontro, come quando un'auto quasi colpisce un'altra da dietro o quando due auto quasi si incrociano in un incrocio. È un processo preciso ma lento che richiede a un computer di tracciare ogni singolo evento di quasi-collisione. In questo studio, il vecchio strumento ha impiegato più di 30 minuti per analizzare un solo scenario di traffico. Ancora più importante, quando i ricercatori hanno confrontato le sue previsioni con i dati reali degli incidenti nell'area tra il 2021 e il 2023, esso non è riuscito a trovare il pericolo. Ha identificato correttamente solo uno dei tredici luoghi in cui si erano verificati incidenti. Ha mancato dieci punti critici e ha persino segnalato tre luoghi come pericolosi che erano in realtà sicuri.

Il nuovo strumento RiskGrid funzionava diversamente. Invece di contare le singole quasi-collisioni, guardava al flusso complessivo del traffo in piccoli quadrati che coprivano la mappa. Si poneva una domanda semplice: da quante direzioni diverse arrivano le auto in questo punto specifico? Se le auto si muovono tutte nella stessa direzione, il rischio è basso. Ma se le auto arrivano da molte angolazioni diverse, incrociandosi, fondendosi o svoltando, il rischio aumenta. Lo strumento calcolava un punteggio di rischio per ogni quadrato sulla mappa basandosi su questa complessità. Il risultato era una mappa continua del pericolo, che mostrava esattamente dove la rete era più vulnerabile.

La differenza di prestazioni era netta. RiskGrid ha elaborato l'intero scenario di traffico in meno di un minuto, una velocità che lo rende pratico per l'uso nelle riunioni di pianificazione quotidiane. Quando i ricercatori hanno confrontato le sue previsioni con gli stessi dati reali degli incidenti, ha trovato dodici dei tredici hotspot effettivi. Ne ha mancato solo uno e ha segnalato cinque punti extra come rischiosi. Nel mondo della pianificazione della sicurezza, trovare alcuni punti extra che si rivelano essere sicuri è un piccolo prezzo da pagare per non mancare nemmeno un singolo punto pericoloso. Perdere un punto pericoloso potrebbe significare la perdita di una vita, mentre controllare un punto extra sicuro significa solo che un pianificatore trascorre qualche minuto a esaminare una località che è a posto.

Quando i ricercatori hanno applicato RiskGrid al nuovo sviluppo a Morena, è emersa una verità nascosta che il controllo tradizionale del traffico aveva mancato. Anche se le strade non stavano rallentando o affollandosi, i nuovi modelli di traffico creavano un aumento del 2,1 percento della probabilità di un incidente. In numeri assoluti, ciò significava che il nuovo sviluppo avrebbe causato un incidente aggiuntivo nell'area locale, portando il totale da 84 a 86 episodi. Questa scoperta ha esposto un difetto critico nel modo in cui le città vengono attualmente pianificate: un progetto può sembrare perfetto in un rapporto sul traffico pur rendendo effettivamente le strade più pericolose per tutti.

Lo studio suggerisce che il vecchio modo di valutare la sicurezza, che si basa sul conteggio di specifici eventi di quasi-collisione, è troppo rigido per gli ambienti urbani complessi. Tende a mancare i tipi di incidenti più comuni e gravi, che avvengono quando i veicoli si incrociano agli incroci. Il nuovo approccio, concentrandosi sulla pura complessità di provenienza delle auto, cattura questi rischi molto meglio. Trasforma i dati da un elenco di eventi isolati in una mappa viva del potenziale pericolo. Ciò consente ai pianificatori di vedere le debolezze strutturali di una rete stradale prima che vengano costruite, invece di aspettare che avvengano gli incidenti e poi cercare di ripararli.

I ricercatori riconoscono che il loro strumento non è ancora perfetto. Attualmente guarda solo le auto e non include pedoni o ciclisti, che sono spesso gli utenti della strada più vulnerabili. Inoltre, tratta la rete stradale come una mappa piatta, il che può talvolta confondere le strade che passano sopra o sotto altre. Tuttavia, l'idea centrale è solida e i risultati sono promettenti. Integrando questo tipo di mappatura continua del rischio nel processo di pianificazione standard, le città possono passare da una posizione reattiva, in cui si risolvono i problemi dopo che si sono verificati gli incidenti, a una proattiva, in cui si progetta la sicurezza nella rete fin dall'inizio.

In definitiva, il lavoro di questi ricercatori offre una nuova lente per guardare le strade che costruiamo. Dimostra che la sicurezza non è solo una nota a margine del flusso di traffico; è una parte fondamentale dell'equazione. Una strada che sposta le auto velocemente ma nasconde interazioni pericolose non è un successo. Con strumenti come RiskGrid, i pianificatori possono finalmente vedere il quadro completo, assicurando che le città del futuro non siano solo efficienti, ma veramente sicure per le persone che le utilizzano.