Public transport offer in the city of Milan consists of two main networks: the metro network and the surface network, both managed by Azienda Trasporti Milanesi S.p.A. (ATM). Since the lack of studies regarding the latter, this work took it as the topic of the study, in particular considering just data about the offer. The methodologies adopted are the ones of Network Analysis, in order to analyze urban mobility. Results obtained could be then exploited by ATM itself, which eventually could take potential measures to improve the service offered to users. Starting from GTFS input data of a standard week, it has been possible to build the network first, considering all its aspects: nodes, edges and additional information, such as lines and paths that transit through them. The nodes of the network built have then been subjected to a clustering process: this has been done by simply grouping together stops close to each other, to make the network more similar to how it is perceived by users. A weight has then been assigned to each edge of the network, based on the number of seats available along it during a predetermined time period. Some representations of this weighted network have been done, allowing to better comprehend how the offer changes during the week considered and how it spreads geographically. These weights have then been used for the definition of some indicators to assess the performances of the service. As last considerations, since the importance of intermodal transportation and because ATM manages them all, the metro network stations have been considered in order to relate surface performances to their location: in particular, surface stops have been classified based on the distance to their closest metro station, and then a final comparison of performances has been done, to see whether the overall network is well integrated or not.

L'offerta di trasporto pubblico a Milano consiste in due reti di trasporto principali: la rete metropolitana e la rete di superficie, entrambe gestite da Azienda Trasporti Milanesi S.p.A. (ATM). Vista la scarsità degli studi riguardo quest’ultima, questo lavoro la considera come oggetto di studio, in particolare considerando solamente i dati relativi all’offerta. Le metodologie adottate sono quelle dell'analisi delle reti (Network Analysis), al fine di analizzare la mobilità urbana. I risultati potranno poi essere sfruttati dalla stessa ATM, che eventualmente potrà prendere dei provvedimenti per migliorare il servizio offerto agli utenti. Partendo dai dati in input, che consistevano in un file GTFS relativo ad una settimana standard, è stato possibile costruire la rete iniziale, costituita da nodi, edge e informazioni aggiuntive come linee e percorsi passanti da ciascun edge. I nodi della rete costruita sono stati poi sottoposti ad un processo di clustering: questo è stato fatto semplicemente raggruppando tutte le fermate vicine tra di loro per rendere la rete più simile a come viene percepita dagli utenti. Ad ogni edge della rete è stato poi assegnato un peso sulla base del numero di posti disponibili che vi transitavano in un determinato periodo di tempo. Sono state poi fatte delle rappresentazioni della rete pesata per poter comprendere meglio come l’offerta si distribuisse geograficamente e come variasse durante la settimana. Questi pesi sono poi stati usati per definire degli indicatori per valutare le performance del servizio offerto. Come ultime considerazioni, vista l’importanza del trasporto intermodale e siccome è sempre ATM che gestisce il servizio, sono state considerate le stazioni della metropolitana per poter relazionare le performance di superficie rispetto alla loro posizione: in particolare, le fermate di superficie sono state classificate sulla base della distanza dalla fermata della metro a loro più vicina, e poi le performance sono state paragonate, per capire se ci fosse una buona integrazione tra i vari servizi di trasporto offerti.

Analysis of Milan public transport surface network : offer performances in an intermodal perspective

PARRAVICINI, ANDREA
2021/2022

Abstract

Public transport offer in the city of Milan consists of two main networks: the metro network and the surface network, both managed by Azienda Trasporti Milanesi S.p.A. (ATM). Since the lack of studies regarding the latter, this work took it as the topic of the study, in particular considering just data about the offer. The methodologies adopted are the ones of Network Analysis, in order to analyze urban mobility. Results obtained could be then exploited by ATM itself, which eventually could take potential measures to improve the service offered to users. Starting from GTFS input data of a standard week, it has been possible to build the network first, considering all its aspects: nodes, edges and additional information, such as lines and paths that transit through them. The nodes of the network built have then been subjected to a clustering process: this has been done by simply grouping together stops close to each other, to make the network more similar to how it is perceived by users. A weight has then been assigned to each edge of the network, based on the number of seats available along it during a predetermined time period. Some representations of this weighted network have been done, allowing to better comprehend how the offer changes during the week considered and how it spreads geographically. These weights have then been used for the definition of some indicators to assess the performances of the service. As last considerations, since the importance of intermodal transportation and because ATM manages them all, the metro network stations have been considered in order to relate surface performances to their location: in particular, surface stops have been classified based on the distance to their closest metro station, and then a final comparison of performances has been done, to see whether the overall network is well integrated or not.
BURZACCHI, ARIANNA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
4-mag-2023
2021/2022
L'offerta di trasporto pubblico a Milano consiste in due reti di trasporto principali: la rete metropolitana e la rete di superficie, entrambe gestite da Azienda Trasporti Milanesi S.p.A. (ATM). Vista la scarsità degli studi riguardo quest’ultima, questo lavoro la considera come oggetto di studio, in particolare considerando solamente i dati relativi all’offerta. Le metodologie adottate sono quelle dell'analisi delle reti (Network Analysis), al fine di analizzare la mobilità urbana. I risultati potranno poi essere sfruttati dalla stessa ATM, che eventualmente potrà prendere dei provvedimenti per migliorare il servizio offerto agli utenti. Partendo dai dati in input, che consistevano in un file GTFS relativo ad una settimana standard, è stato possibile costruire la rete iniziale, costituita da nodi, edge e informazioni aggiuntive come linee e percorsi passanti da ciascun edge. I nodi della rete costruita sono stati poi sottoposti ad un processo di clustering: questo è stato fatto semplicemente raggruppando tutte le fermate vicine tra di loro per rendere la rete più simile a come viene percepita dagli utenti. Ad ogni edge della rete è stato poi assegnato un peso sulla base del numero di posti disponibili che vi transitavano in un determinato periodo di tempo. Sono state poi fatte delle rappresentazioni della rete pesata per poter comprendere meglio come l’offerta si distribuisse geograficamente e come variasse durante la settimana. Questi pesi sono poi stati usati per definire degli indicatori per valutare le performance del servizio offerto. Come ultime considerazioni, vista l’importanza del trasporto intermodale e siccome è sempre ATM che gestisce il servizio, sono state considerate le stazioni della metropolitana per poter relazionare le performance di superficie rispetto alla loro posizione: in particolare, le fermate di superficie sono state classificate sulla base della distanza dalla fermata della metro a loro più vicina, e poi le performance sono state paragonate, per capire se ci fosse una buona integrazione tra i vari servizi di trasporto offerti.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/209368