L`Associazione ASSE - Consiglio regionale della Toscana

L’Associazione
A.S.S.E. – Analysis and Support for a
Sustainable Environment
Massimiliano Petri
Alessandra Lapucci
Diana Poletti
Claudia Casini
Saverio Palumbo
Marco Rotonda
(phd doctor in pianificazione territoriale: supporto alle decisioni,
modelli territoriali e mobilità)
(phd doctor in pianificazione territoriale: valutazione multicriteri
spaziale)
(dottoranda in pianificazione territoriale: SIT e telerilevamento)
(dottoranda in pianificazione territoriale: valutazione strategica)
(dottorando in pianificazione territoriale: SIT, rifiuti e siti contaminati)
(dottorando in pianificazione territoriale: pianificazione partecipata)
Università di Pisa
– Dipartimento di Ingegneria Civile
cambiano l’Italia
A.S.S.E.
Massimiliano Petri
L’idea
Creare un’Associazione di giovani
ricercatori per il supporto decisionale
negli studi sull’ambiente urbano a
partire dal caso di studio delle piste
ciclabili e della mobilità urbana di Pisa
A.S.S.E.
Massimiliano Petri
Sviluppo sostenibile
I fattori rilevanti
- Assenza di una cultura della mobilità leggera
- Come la popolazione “abitata” la città ?
- Bisogno di una analisi totalmente integrata della
mobilità
- Necessità di progettare piste ciclabili utili
quotidianamente e non solo percorsi “di svago”
- Mancanza di tecniche adeguate al monitoraggio delle
politiche attuate e dei loro effetti sulla qualità della vita
- Mancanza di metodologie per la previsione “ex-ante”
Citylive
Sviluppo sostenibile
La metodologia
Dati spazio-temporali
ambiente urbano
Analisi partecipata
campione-WebGIS
Nuove piste
ciclabili
Integrazione dati
input e campione
DATAMINING
Estraz. regole
comportamentali
Microsimulaz.
Activity-Based
SUPPORTO ALLE DECISIONI
Il caso di studio
Citylive
Dati di input
Area di studio:
Zona urbana e peri-urbana di Pisa
Il caso di studio
Dati di input I servizi offerti nel tempo
Elaborazione dati a cura di:
Emanuele Babbini
Benedetta Vanni
Il caso di studio
Il campione
Citylive
Il question. on line
Dati
Dati personali
personali
Il question. on line
Preferenze
Preferenze
Il question. on line
Dati
Dati attività
attività
Il campione sarà intervistato periodicamente così da permettere la valutazione expost dell’impatto degli interventi effettuati sulla vita e mobilità individuale.
Il questionario
Esempio di ricostruzione
spazio-temporale degli
spostamenti individuali
Citylive
Il questionario
Legenda
Residenza
Arrivo pend.
Attività
Ore 12.30-14.00
Spost. In
auto
Spost. in
bicicletta
Spost. in
autobus
Spost. a
piedi
Durata attiv.
Citylive
Il Datamining
Mario Rossi
Pr (scelta del mezzo):
Auto
Bicicletta
Piedi
Bus
Taxi
Ciclomotore
Residente in via Diotisalvi,3
Pr (scelta del mezzo):
Distanza da pista cicl.: Media
Distanza da fermata bus:Bassa
Auto
Sesso: M
Bicicletta
Anno nascita: 1940
Piedi
Lavoro: Impiegato
Bus
Numero auto: 1
Taxi
Numero bici: 2
Ciclomotore
Num. ciclomotori: 0
Titolo studio: diploma
Esempio: Scelta del mezzo
N°bambini/anziani: 0
in prima mattina
N°patenti in famiglia: 3
Maria Verdi
Residente in via Paoli, 65
Distanza da pista cicl.: Alta
Distanza da fermata bus:Media
Sesso: F
Anno nascita: 1968
Lavoro: Libero professionista
Numero auto: 2
Numero bici: 2
Num. ciclomotori: 1
Titolo studio: laurea
N°bambini/anziani: 2
N°patenti in famiglia: 2
Il Modello CUBE
Le regole IF (caratteristiche individuali) THEN (scelta) estratte vengono
inserite in uno strumento di simulazione ed applicate individualmente all’intera
popolazione, permettendo:
1) La microsimulazione di scenari futuri (ex-ante) per ogni variabile influente
(costo parcheggio, nuova localizzazione di attività, variazione orari di apertura,
ecc..)
2) La valutazione dell’impatto di interventi quali nuove
ciclabili,
bike-sharing,
Il piste
caso
di studio
car-pooling, ICT, ecc..
PER CONTATTI ed INFORMAZIONI
Massimiliano Petri
[email protected]
Alessandra Lapucci
[email protected]
Diana Poletti
[email protected]
Claudia Casini
[email protected]
Saverio Palumbo
[email protected]
Slow is smart
Marco Rotonda
[email protected]
A.S.S.E. – Università di Pisa