Come gli Open Data ci svelano la mobilità post Covid

Daniele Aureli
Big Data Analyst presso GO-Mobility

Si è parlato a lungo della cosiddetta “nuova normalità”, in riferimento al graduale abbandono dello stato di emergenza post Covid-19. Ma che cosa significa nella pratica? In termini di mobilità, siamo davvero tornati a spostarci come prima, o siamo di fronte a nuovi pattern? Grazie ai dati open messi a disposizione dalla Regione Emilia-Romagna abbiamo potuto analizzare i dati del traffico veicolare della regione dal 2019 al 2022.

Da essi, integrati e confrontati con i dati di scala nazionale messi a disposizione dal Ministero dei Trasporti tramite l’Osservatorio sulle tendenze della mobilità di passeggeri e merci, si ha una prima evidenza di come la pandemia abbia introdotto cambiamenti di tipo strutturale nei comportamenti di viaggio. In particolare, sono gli spostamenti di tipo pendolare quelli che hanno subito i maggiori mutamenti, specialmente il trasporto ferroviario regionale (-18%, contro la diminuzione del -5,1% in auto).

Qualche spoiler?

Ad una prima occhiata, permangono i ritmi del giorno feriale tipo, con i classici picchi delle ore di punta. Ma allargando lo sguardo c’è di più: analizzando la variabilità dei flussi lungo la settimana assistiamo ad una de-strutturazione della classica dicotomia feriale-festivo, con un colpo di scena nel lunedì (“Monday is the new Friday”?). In controtendenza il traffico merci, specialmente quello leggero: con un aumento di transiti del 6,7%, i veicoli commerciali leggeri diventano una presenza più frequente nelle nostre strade. Rispetto al 2019 aumenta la loro presenza nelle ore mattutine, nelle strade statali e nel weekend, complice l’effetto e-commerce. Vediamo quindi nel dettaglio le caratteristiche di questa “nuova normalità” con un articolo che nasce nel cuore dell’area Data Analytics di GO-Mobility.

Premessa: il ruolo del Big Data Analyst in GO-Mobility

Di che cosa si occupa un Analista Big Data in GO-Mobility? In primis il compito di questa figura è di organizzare ed analizzare la grossa mole di database – i big data, appunto – provenienti dalle diverse fonti dati in uso in azienda. Tra queste, ad esempio, i dati provenienti dalle celle telefoniche, dalle applicazioni degli smartphone e dalle scatole nere installate nelle automobili (Floating Car Data – FCD), dai dati delle flotte dei Bus, dai sistemi di bigliettazione elettronica e conta passeggeri automatici, etc.

Il compito principale è restituire una lettura aggregata dei dati tramite la strutturazione e messa a punto di dashboard interattive di facile comprensione sia per i team interni di lavoro che per i nostri clienti. Nella pratica, significa organizzare la grossa mole di informazioni complesse in un sistema chiaro e leggibile, ordinato sulla base di precisi indicatori e focus analitici. Per fare ciò, spesso i dati vanno controllati, ripuliti da eventuali valori anomali, organizzati in flussi che ne consentono anche la loro ripetibilità e aggiornamento. Lo scopo è permettere una più agile lettura tematica dei dati e la possibilità di trarre informazioni sia di tipo descrittivo che analitico tramite l’uso di indicatori, grafici, filtri ed elaborazioni.

Il continuo sviluppo di tecnologie e la maggiore fruibilità di sistemi AI, inoltre, consente di rimanere sempre al passo con l’aumentare della complessità e delle sfide che abbiamo davanti. Tra le sfide vi è senza dubbio quella attuale riguardante l’interpretazione dei dati grazie all’apprendimento automatico (Machine Learning). Il compito più prezioso dell’analista Big Data in GO-Mobility è quindi quello di organizzare e fornire le corrette informazioni, rispondenti alle esigenze del progetto e dello specifico cliente, nel minor tempo possibile e in maniera chiara e intuitiva.

Gli open data della Regione Emilia-Romagna

Il Sistema di Monitoraggio del Traffico stradale (MTS) della Regione Emilia-Romagna è un servizio realizzato e finanziato dalla Regione, dalle province e dall’Anas per consentire il censimento continuo su tutto l’arco della giornata dei flussi di traffico sulle principali tratte stradali.

È composto da 285 postazioni alimentate da pannelli fotovoltaici, la maggior parte di tipo underground (spire magnetiche incorporate nella pavimentazione stradale) e altre above ground (dotate di sensori a microonde installate su portali autostradali). Alcune di queste postazioni sono attive da ottobre 2008, anno di inizio del rilevamento, altre non sono più attive e alcune sono state introdotte nel tempo. Le postazioni censiscono e aggregano i singoli veicoli in transito secondo intervalli temporali di 15 minuti.

Sul sito dedicato, di facile utilizzo, è possibile ottenere dati open da scaricare per qualunque livello di aggregazione desiderato, per ottenere i dati del traffico veicolare a livello di postazione, strada, comune, provincia, periodo, corsia o intervallo temporale.

Le possibilità offerte dal libero accesso a dati di questo tipo sono enormi. La disponibilità di scaricare ed elaborare dati open permette infatti sia alla cittadinanza, che a figure esperte o decision makers di accedere a informazioni di pubblico interesse e consultarle, elaborarle, individuare criticità ma anche opportunità e buone pratiche. Per questo la necessità di produrre e rilasciare dati pubblici di qualità è strettamente legata ai temi della trasparenza e della cittadinanza attiva e della produzione di informazione e conoscenza in supporto alle politiche pubbliche, come nel caso di questo articolo.

Tuttavia, la strada da percorrere per una buona politica sugli open data in Italia è ancora lunga. Come espresso da Agenda Digitale, è ancora difficile accedere a dati pubblici e di qualità. Le pubbliche amministrazioni hanno da sempre avuto ampia discrezionalità in questo campo, senza una vera governance. Il risultato è uno scenario fortemente frammentato e disomogeneo. Ad esempio, non è raro che alcuni dati vengono diffusi da alcune regioni ma non da altre, in modo più o meno aggiornato o con formati diversi. L’assenza di standard nazionali di riferimento, infatti, rende impossibile far comunicare i database tra di loro e limita le potenzialità dei dati ad un utilizzo strettamente locale.

Figura 1 Screenshot della mappa dei flussi online MTS consultabili qui

Il caso dell’Emilia-Romagna è particolarmente d’esempio in quanto vede un’azione mirata da parte di Lepida (azienda per i servizi digitali della Regione Emilia-Romagna) per il miglioramento dell’applicativo aggiornando il portale  https://dati.emilia-romagna.it/ a inizio 2020. Questo intervento ha reso il sito facilmente navigabile anche da dispositivi mobili e ne ha rinnovato la grafica per aumentarne la facilità d’uso. Sono stati inoltre integrati i portali regionali Minerva e geoPortale rendendo possibile l’aggiornamento automatico dei dataset presenti in tali banche dati. Al 2020, infatti, i dataset presenti nel portale Open Data erano 1.324, di cui 1.282 pubblici e 42 privati (ovvero visibili solo internamente agli Enti con credenziali di accesso).

Come Lepida stessa evidenzia, va comunque sottolineata la necessità di avviare un percorso di sensibilizzazione per gli Enti non presenti nel portale, ad esempio per informarli della presenza di un sistema di harvesting automatico che permette di integrare la fonte dati del singolo Ente con il portale regionale. Un portale Open Data regionale con i dati di tutti gli Enti del territorio non solo è possibile, ma apporterebbe un valore aggiunto a cittadini, aziende, e agli Enti stessi.

Il cuore dell’analisi: la dashboard interattiva

Quali dati abbiamo analizzato? Dal portale MTS sono stati estratti i dati dei rilievi di traffico relativi al mese di ottobre 2019 e ottobre 2022 per singola fascia oraria giornaliera. La rilevazione è stata effettuata per tutti e 31 i giorni del mese.

In totale si sono ottenuti i dati di 23 giorni feriali per il 2019 e 21 per il 2022, più 4 sabati e 4 domeniche per il 2019 e 5 sabati e 5 domeniche per il 2022. Si è quindi effettuata una media dei risultati, disaggregati per postazione e ora del giorno, sulla base del numero di giorni in cui la rilevazione è avvenuta. Le analisi sono state effettuate su 158 postazioni in comune in tutti e due i periodi di analisi (delle 275 totali) che hanno avuto almeno un rilievo per ogni combinazione di ora e giorno della settimana. A database ultimato e completo l’output contiene circa 422 mila righe.

È stata effettuata una catalogazione delle diverse tipologie di veicoli come segue:

  • Auto (Auto e monovolume + Auto e monovolume con rimorchio)
  • Commerciali leggeri (Furgoncini e camioncini)
  • Commerciali medi (Camion medi (fino a 7,5 m)
  • Commerciali pesanti (Autotreni – autocarri con rimorchio + Camion grandi + Autoarticolati – trattori con semirimorchio + Autobus + Altri – veicoli non classificati).

Una volta identificati gli indicatori chiave da analizzare, il risultato è la dashboard sottostante. Nella dashboard è possibile visualizzare il totale dei transiti per tipologia di veicolo in entrambi gli anni di riferimento, con la relativa differenza percentuale ed i profili orari per singolo giorno della settimana.

È presente, inoltre, una mappa che mostra il totale del traffico giornaliero medio per postazione per il 2019 ed un’altra che mostra la differenza percentuale del 2022 rispetto al 2019. I colori rossi e verdi indicano rispettivamente una diminuzione o un aumento dei transiti del 2022 rispetto al 2019.

Tutti i valori numerici visualizzati fanno riferimento al giorno medio sulla base dei filtri che si selezionano nella sezione a destra della dashboard. È possibile filtrare il giorno della settimana o un insieme di essi per isolare la componente dei giorni feriali o festivi, insieme alla tipologia veicolare. Per esplorare nel dettaglio una porzione di territorio, è possibile filtrare le postazioni all’interno di una determinata provincia, comune, tipologia di strada o una specifica strada. Passando il mouse sopra i grafici e le mappe è possibile visualizzare le informazioni sulla postazione in questione, insieme ai KPI (Key Performance Indicators) collegati. Anche il “tooltip” del profilo orario e della tabella mostrano le informazioni sui numeri visualizzati.

I numeri della mobilità post Covid-19

Analizzando i risultati a livello aggregato, si nota un calo complessivo del 5,1% del numero di auto in circolazione nella giornata media di ottobre, che si attesta a –4,9% nei giorni feriali (filtrando dal lunedì al venerdì nella dashboard) del 2022 rispetto al 2019 e –5,7% nel giorno medio festivo (sabato e domenica). Parlando di numeri, nel 2022 troviamo circa 2.039.00 transiti giornalieri medi feriali per tutte le categorie veicolari nelle 158 sezioni di rilevamento, contro i circa 2.117.000 del 2019, che si traducono in una riduzione di 78.000 (-3,7%) transiti nelle strade in esame. La mappa della dashboard, difatti, mostra questa riduzione evidenziando come la maggior parte delle sezioni presentano un traffico medio giornaliero inferiore rispetto al 2019, come testimonia la predominanza del colore rosso.

Al contrario, i veicoli commerciali subiscono un leggero aumento: nel complesso si passa da un totale di circa 297 mila transiti giornalieri medi nel giorno feriale del 2019 a 309 mila transiti giornalieri nel 2022 (+4%). Guardando il dato disaggregato per tipologia di veicolo, si nota che il maggiore contributo di questo aumento è generato dalla categoria dei veicoli commerciali leggeri, che vede un incremento del 7,9%, mentre i veicoli commerciali medi subiscono una riduzione dell’1,6% e i commerciali pesanti invece, un aumento del 1,4%.

Nel weekend diminuisce il transito di veicoli commerciali medi e pesanti, mentre rimane in crescita per quelli leggeri, che arriva a quasi il 10% di incremento. Un aumento che influisce sulla composizione del traffico delle strade: filtrando i risultati per tipologia di strada si nota come le strade statali subiscano un maggiore transito di veicoli commerciali. In particolare, si nota un aumento del 10% dei veicoli commerciali leggeri nei giorni feriali sulle strade statali (56 postazioni), che arriva addirittura a un +14,6% nel weekend, e un +5,1% nelle strade provinciali (100 postazioni).

Analizzando i profili orari dei viaggi in auto, si nota che le abitudini giornaliere nei ritmi di vita e di lavoro sono essenzialmente immutate tra il periodo ante e post pandemia. In un giorno-tipo feriale troviamo infatti il classico andamento con i due picchi che corrispondono alla fascia mattutina 7:00-8:00, per raggiungere il luogo di lavoro/studio, e a quella pomeridiana delle 17:00-18:00, per il ritorno presso la propria abitazione. Per tale motivo, considerando che le sezioni si trovano principalmente su strade a lunga percorrenza, si può presupporre che gli utenti che percorrono le strade siano di tipo pendolare. Si nota una leggera inversione di tendenza nelle ore di punta: nel 2022 il traffico delle 7:00 supera quello delle ore 8:00, contrariamente a quanto accadeva nel 2019. Mentre nel picco pomeridiano si nota un decremento più rapido dei transiti dalle 17:00 alle 18:00.

Ma è guardando l’andamento settimanale dei profili orari che si notano le differenze più interessanti. Confrontando i flussi orari di traffico di ogni singolo giorno della settimana (rappresentati nel grafico orario nella dashboard con diversi colori), e guardando alle differenze tra il 2019 e il 2022, si nota una de-strutturazione del classico modello dicotomico feriale/festivo. Se nel 2019 tutti i giorni feriali erano caratterizzati da andamenti simili (le linee del grafico corrispondenti ai giorni dal lunedì al venerdì sono quasi sovrapposte), nel 2022 le distanze tra le linee aumentano leggermente, specialmente per alcuni giorni particolari quali il primo e l’ultimo giorno feriale (rispettivamente in blu e verde nel grafico). Il mutamento più evidente ed esplicativo è quello del lunedì. Nel 2022 si nota un picco mattutino significativamente più basso rispetto gli altri giorni (-9,6% di transiti), e un calo pomeridiano accentuato alle 17:00. Questo denota una diminuzione complessiva della mobilità pendolare per il primo giorno della settimana. Di contro, il giovedì è il giorno che subisce il calo minore nel picco mattutino (-1,5%), e in generale si nota come le linee dell’andamento orario dei giorni tra il martedì e il giovedì rimangano perlopiù sovrapposte.

Soffermandosi sul profilo orario della mobilità del weekend si nota invece un calo abbastanza netto dei transiti complessivi delle auto nella fascia pomeridiana, in particolare la domenica (-7,8%), sebbene seguano lo stesso andamento “morbido” classico dei giorni festivi. In termini di traffico giornaliero medio, la domenica ha subito una netta diminuzione sia nelle ore di punta che nel traffico totale medio.

Di seguito una tabella che mostra per giorno della settimana i totali del 2019 e del 2022 dei transiti veicolari con la relativa differenza percentuale.

Tabella 1. Transiti veicolari per fasce orarie di picco

Filtrando esclusivamente i mezzi pesanti, notiamo come l’aumento dei veicoli commerciali leggeri incide sia a livello territoriale, con molte più sezioni nella mappa che presentano un aumento rispetto al 2019 (visibili in verde), che nel profilo orario feriale, che vede un aumento soprattutto nelle ore mattutine, evidenziando nel 2022 un’ora di punta meno marcata con un andamento piatto tra le 7:00 e le 11:00. Nel caso di questa tipologia di veicoli, il lunedì presentava un flusso minore rispetto agli altri giorni della settimana anche nel 2019, ma nel 2022 la differenza è ancora più marcata (linea blu del grafico dei profili orari).

I traffici dei giorni festivi sono invece nettamente inferiori in quanto tali veicoli effettuano principalmente viaggi di tipo lavorativo durante i primi cinque giorni della settimana, e l’andamento orario rimane simile tra il 2019 e il 2022.

Entrando nel dettaglio territoriale degli spostamenti in auto dei giorni feriali si può notare come i viaggi siano diminuiti maggiormente nella provincia di Parma (-6,8% nelle auto su un totale di 19 sezioni) e Ravenna (-6,6% per le auto su un totale di 15 sezioni). La provincia di Reggio Emilia è quella con più sezioni di rilevo (29), seguita da Bologna (28) e all’ultimo troviamo Ferrara con 7 postazioni confrontabili nei due anni di analisi. Come visibile nella tabella sottostante, i veicoli commerciali leggeri sono in aumento in tutte le province. La provincia di Modena registra un picco particolarmente alto oltre la media, con un +24,1%. Sostanziale anche il calo dei veicoli commerciali medi e pesanti nelle Province di Bologna e Parma.

Tabella 2. Differenze nei transiti 2019-2022 per tipologia di veicolo e provincia

Il confronto coi dati nazionali

Le considerazioni svolte finora, elaborate grazie all’analisi dei dati open circoscritti alla Regione Emilia-Romagna, trovano conferma negli andamenti nazionali descritti dai dati dell’Osservatorio sulle tendenze della mobilità di passeggeri e merci redatto dal MIT per il IV trimestre del 2022.

Tabella 3. Sintesi delle tendenze nella domanda di mobilità e dell’offerta di servizi. Fonte: Tabella E.1 del report

 

I dati del trasporto stradale sulla rete ANAS relativi ad automobili e autobus, infatti, registrano nel 2022 un calo del 3% rispetto ai livelli del 2019. Mentre i traffici dei veicoli pesanti sono superiori dell’1% rispetto a quelli del 2019, raggiungendo addirittura aumenti del 5% sulla rete autostradale in concessione.

Dall’Osservatorio è possibile ricavare anche le tendenze riguardanti il trasporto ferroviario. A fronte di una contrazione dell’offerta di servizi di Alta Velocità del 6% rispetto al 2019, nel 2022 il traffico passeggeri risulta inferiore del 4%. Al contrario, i servizi Intercity/Intercity Notte sono aumentati del 2% rispetto al 2019, ma vedono anch’essi un calo del 4% dei passeggeri. Il calo maggiore riguarda però il trasporto ferroviario regionale: con riferimento alla rete di Trenitalia, i traffici passeggeri risultano inferiori del 18% rispetto a quelli del 2019.

Anche il traffico aereo vede una riduzione dei passeggeri. A fronte di una contrazione dell’offerta di voli aerei nazionali e internazionali di circa il 9%, i traffici passeggeri diminuiscono sostanzialmente in proporzione, con un calo del 9%. Il traffico aereo delle merci diminuisce invece del 4%.

Infine, emerge una controtendenza nel trasporto marittimo. I traffici passeggeri su traghetti si collocano su livelli superiori del 34% rispetto a quelli pre-pandemici. I passeggeri su crociere, invece, sono inferiori del 26% rispetto al 2019.

Tutte le tendenze finora illustrate devono ovviamente tenere conto dei cambiamenti contestuali relativi non solo ai mutamenti negli stili di vita innescati dalla pandemia da Covid-19, ma anche dagli effetti dell’economia generale del Paese che ha subito diverse oscillazioni sia a livello di PIL, sia sui costi in generale dovuti alla forte inflazione. La stagnazione del PIL italiano ha caratterizzato l’economia per un lungo periodo antecedente il Covid-19, per poi subire nel 2020 il calo maggiore mai registrato dal secondo Dopoguerra. In compenso, in termini assoluti le successive crescite del 2021 e 2022 sono state le maggiori mai registrare: nel 2022 il valore del PIL si assesta sui 1.909,1 miliardi rispetto ai 1.841,5 miliardi reali del 2021, con una crescita di 67,7 miliardi, pari al 3,7%.

Il potere d’acquisto, tuttavia, rimane stagnante da diversi anni, con un notevole calo del 2019 in leggera ripresa (grafico sottostante, dati Eurostat). Secondo i dati ISTAT del 2022, nell’arco dell’anno il potere d’acquisto delle famiglie ha subito un grosso calo dovuto all’inflazione e al parallelo mancato allineamento degli stipendi. Il prezzo della benzina, inoltre, ha visto un netto aumento negli ultimi due anni: comparando i mesi utilizzati nella nostra analisi, si è passati dai 1,576€/litro di ottobre 2019 ai 1,678€/litro del 2022 (grafico sottostante, dati MISE).

Situazione che si riflette anche sulla mobilità legata a turismo e tempo libero: sebbene in forte ripresa, nel 2022 i viaggi in Italia sono ancora sotto i valori precedenti alla pandemia (-23% rispetto al 2019), specialmente le vacanze più brevi (1-3 notti, -26%) e le escursioni in giornata (-41,6%, elaborazione dati Istat).

In breve: com’è cambiata la mobilità nel new normal?

  1. Le abitudini giornaliere nei ritmi di vita sono essenzialmente immutate tra il periodo ante e post pandemia (stessi picchi orari), ma il traffico veicolare giornaliero medio pendolare è diminuito (veicolare -5.7%, ma soprattutto ferroviario regionale -18%) L’effetto Covid-19 ha quindi apparentemente ridotto la domanda di mobilità complessiva in modo strutturale anche dopo la fine dell’emergenza sanitaria. Il rialzo del costo della vita, complice anche il caro bollette, ha sicuramente impattato nella riduzione dei viaggi pendolari, così come la diffusione senza precedenti del lavoro da remoto (parziale o 100%).
  2. Se il ritmo giornaliero dei picchi rimane sostanzialmente invariato, cambia però la variabilità lungo la settimana. La mobilità post-pandemica vede una de-strutturazione della dicotomia feriale-festivo. Il primo e ultimo giorno feriale, infatti, mostrano andamenti diversi in termini di profili orari rispetto agli altri giorni (i giorni intermedi martedì-mercoledì-giovedì continuano a presentare curve simili). Il lunedì in particolare mostra flussi ridotti, specialmente nel picco mattutino. Anche questo fenomeno si riconduce irrimediabilmente alla diffusione dello smartworking, che cambia i connotati classici del lunedì, che viene generalmente prediletto per il lavoro da casa: “Monday is the new Friday”?
  3. In controtendenza il traffico commerciale, che è invece leggermente aumentato (+4%), specialmente nelle ore mattutine: complice la crescita dei veicoli commerciali leggeri: +6,7% nel complesso, specialmente nei weekend (dove arriva a +10%), e nelle strade statali (+10% nei giorni feriali, +14,6% nel weekend) La spiegazione di questo aumento può essere ricondotta al boom dell’e-commerce avvenuto nei periodi di lockdown e che, sebbene a ritmi più contenuti, continua a crescere.
  4. Infine, si assiste a una diminuzione netta dei flussi di traffico domenicali, specialmente nel picco pomeridiano   un dato in linea con il calo dei viaggi per turismo e tempo libero rispetto ai livelli pre-pandemici, specialmente dei viaggi brevi ed escursioni in giornata.

 

Per comprendere se il calo dei transiti e le variazioni di flussi nei giorni feriali sono dovuti a fattori circostanziali di tipo temporaneo o rappresentano cambi strutturali nei comportamenti di mobilità sarà dunque necessario continuare a produrre e ad analizzare i dati sulla mobilità negli anni a venire. Per rendere possibili studi e approfondimenti come questo, è di fondamentale importanza che il Paese persegua parallelamente delle politiche volte al miglioramento delle piattaforme open data e all’integrazione e omogeneizzazione dei database prodotti dalle pubbliche amministrazioni.

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