Strumento di supporto alle decisioni per l'analisi dell'incidentalità stradale di un territorio attraverso l'individuazione dei black-spot

In 2018 in the European Union, according to ISTAT estimates, 25,100 people died due to a traffic accident, with a reduction of 21% compared to 2010 but only 1% compared to the previous year. The causes of incidental events are mainly attributable to the human factor. In the study “Metodi quantitativi per la gestione della sicurezza stradale” (16), in fact, it is estimated that the percentage of incidental events whose cause or contributing cause is related to this factor is approximately 93%. The same study shows that the road environment also contributes in 35% of the cases. The identification of the main road safety issues and the most critical elements of the network is often complex, since the aspects to be taken into consideration are various. Among these it is possible to include the structural and functional aspects of the road, the interaction between the different road users and external factors (weather events, for example). For this reason, those called to intervene in the field of road safety could usefully use decision support tools that facilitate access, consultation and processing of incidental data. With this paper we want to propose the development of a theoretical model that is the basis of a practical application of the decision support tool. The model structure initially presents the data relating to the accidents and the characteristics of the elements of the road network, therefore it develops an aggregate analysis of the territory to identify black-spots through a set of distinct criteria (referring to the number of accidents, to injuries reported and to the historical series). Furthermore, the developed functionality allows to define intervention priorities through a classification, which is flexible thanks to some parameters definable by the decision maker. The developed operational tool was implemented in an open source GIS environment (QGIS), with particular attention to the aspects of automation, flexibility and scalability, comprehensibility and clarity of the obtainable results. In order to verify the validity of the theoretical model and the functionality of the implemented tool, the case study related to the town of Brugherio (MB) was analyzed. This field test allowed a critical evaluation of the results obtained, elements of strength and weakness related to the application of the instrument for road safety purposes and the possible developments of the work, which concern the analysis of the concentration of black spots and their interactions towards some structural elements of the road network.

Nel 2018 nell’Unione Europea, secondo le stime di ISTAT, sono deceduti per incidente stradale 25.100 persone, con una riduzione del 21% rispetto al 2010 ma solo dell’1% se confrontate con l’anno precedente. Le cause degli eventi incidentali sono ascrivibili principalmente al fattore umano. Nello studio “Metodi quantitativi per la gestione della sicurezza stradale” (16), infatti, si stima che la percentuale di eventi incidentali la cui causa o concausa risulta connessa a questo fattore sia pari a circa il 93%. Lo stesso studio evidenzia come anche l’ambiente stradale contribuisca nel 35% delle casistiche. L’individuazione delle principali problematiche di sicurezza stradale e degli elementi della rete maggiormente critici risulta spesso complessa, poiché gli aspetti da tenere in considerazione sono vari. Tra questi è possibile annoverare quelli strutturali e funzionali della strada, l’interazione tra le differenti utenze della strada e i fattori esterni (gli eventi meteorologici, per esempio). Per questo motivo i soggetti chiamati ad intervenire in ambito di sicurezza stradale potrebbero utilmente avvalersi di strumenti di supporto alle decisioni che facilitino l’accesso, la consultazione e l’elaborazione di dati incidentali. Con questo elaborato si vuole proporre lo sviluppo di un modello teorico che sia alla base di un’applicazione pratica dello strumento di supporto alle decisioni. La struttura del modello presenta, inizialmente, i dati relativi agli incidenti e alle caratteristiche degli elementi della rete stradale, quindi sviluppa un’analisi aggregata del territorio per individuare black-spot tramite un set di criteri distinti (riferiti al numero di incidenti, alle lesioni riportate e alla serie storica). La funzionalità sviluppata, inoltre, permette di definire priorità di intervento tramite una classificazione, che risulta flessibile grazie ad alcuni parametri definibili dal decisore. Lo strumento operativo sviluppato è stato implementato in ambiente GIS di tipo open source (QGIS), con particolare attenzione agli aspetti di automazione, flessibilità e scalabilità, comprensibilità e chiarezza dei risultati ottenibili. Per opportuna verifica della validità del modello teorico e della funzionalità dello strumento implementato, è stato analizzato il caso studio relativo al Comune di Brugherio (MB). Tale field test ha permesso una valutazione critica dei risultati ottenuti, elementi di forza e di debolezza relativi all’applicazione dello strumento per finalità di sicurezza stradale e i possibili sviluppi del lavoro, che riguardano l’analisi della concentrazione dei black-spot e delle loro interazioni nei confronti di alcuni elementi strutturali della rete stradale.