Dynamic congestion pricing: exploring the introduction of environmental management in congestion pricing along the 2026 Milan-Bormio Olympic route

This dissertation delves into the realm of congestion pricing, a strategy based on influencing drivers’ behaviors through toll charging. More precisely, its focus revolves around the potential integration of an environmental-managing component within the policies. This exploration is carried out within the context of the initial segment of the 2026 Milan-Bormio Olympic route. The final purpose is to develop and evaluate a dynamic congestion pricing strategy capable of optimizing traffic flow while successfully keeping its environmental impact under control. First, two essential supporting key models were developed: the Traffic Behavior Model, which establishes a mathematical relationship between flow speed, exploited as a proxy for traffic, and road infrastructure demand; and the Environmental Congestion Pricing Effect Forecasting Model, which estimates the influence of traffic flow speed on the surrounding levels of PM2.5. These models were not only fundamental for the pricing strategy design but also served as forecasting tools for simulating the post-implementation scenario. The proposed pricing strategy’s algorithm demonstrated strong performance in terms of responsiveness to both traffic and environmental triggers. A simulation conducted in the southern direction of the chosen route demonstrated the decreasing responsive nature of demand for road infrastructure to toll charges. However, this did not translate into a relevant traffic flow speed increase and, by construction, led to limited environmental impact reduction. The discussion highlights potential issues with the data used to tune the Traffic Behavior Model, emphasizing the need for deeper time granularity data. Hence, the extensiveness of the exploited one potentially flattened the curve, leading to a shading of the marginal effect that traffic density has on flow speed during peak hours.

Questa tesi si propone di esplorare la possibilità di utilizzare strategie di pedaggio stradale per influenzare il comportamento degli autisti al fine di ottimizzare i flussi di traffico mantenendo contemporaneamente sotto controllo l’impatto che questi ultimi hanno sulla qualità dell’aria circostante. Esplorando il contesto del primo tratto della rotta olimpica Milano-Bormio, questa tesi ha come obiettivo ultimo lo sviluppo e la valutazione di una strategia di pedaggio che risponda dinamicamente al variare dell’andamento del traffico ed ai livelli correnti di PM2.5. Inizialmente sono stati sviluppati due modelli chiave di supporto: il Traffic Behavior Model, che stabilisce una relazione matematica tra la velocità di flusso, utilizzata come proxy per il traffico, e la domanda di infrastruttura stradale; e l’Environmental Congestion Pricing Effect Forecasting Model, che stima l’influenza della velocità di flusso di traffico sui livelli circostanti di PM2.5. L’algoritmo proposto dimostra di essere in grado di attivare le tariffe in modo tempestivo sia in risposta a stimoli relativi al traffico che all’ambiente. Una simulazione ha evidenziato la capacità dell’algoritmo di ridurre significativamente la domanda dell’infrastruttura stradale in risposta all’applicazione di pedaggi. Tuttavia, ciò non si traduce in un aumento significativo della velocità di flusso del traffico e, per costruzione, in un miglioramento rilevante della qualità dell’aria circostante. La discussione mette in luce potenziali problematiche legate ai dati utilizzati per tarare il Traffic Behavior Model, sottolineando la necessità di dati con una maggiore granularità temporale. L’utilizzo di intervalli di quattro ore per un tratto la cui percorrenza in assenza di traffico è di gran lunga inferiore, infatti, può potenzialmente mascherare l’effetto marginale che la densità di traffico ha sulla velocità di flusso durante le ore di picco.