Calcolo Automatizzato e Preciso delle Percentuali di Riduzione del CO₂ nella Mobilità Urbana Italiana: Dalla Teoria al Tier 3 Operativo

Tier 2 ne fornisce i modelli; questo articolo applica con dettaglio esperto il Tier 3 per ottimizzare interventi di decarbonizzazione urbana

La riduzione delle emissioni di CO₂ nel contesto della mobilità urbana italiana richiede un approccio granulare, che vada oltre il semplice metodo IPCC-lineare. Mentre il Tier 2 introduce metodologie calibrate su dati reali di traffico — integrando sorgenti ARPA, telepedaggio e API Open Data — il Tier 3 porta questa precisione a un livello operativo automatizzato, combinando modelli personalizzati, dati dinamici e feedback in tempo reale. Questo processo, se applicato con rigore tecnico, permette di stimare con accuratezza percentuali di riduzione per diverse strategie di mobilità sostenibile, supportando decisioni basate su dati verificabili e non su stime approssimative.

1. Fondamenti del calcolo delle emissioni e modellazione del percorso medio

Il calcolo delle emissioni di CO₂ per tipologia di mezzo si basa sul metodo IPCC-lineare, applicato con fattori specifici per il contesto italiano. Per ogni veicolo, la massa di CO₂ emessa in grammi per chilometro (g/km) è calcolata come:
E = F × D × O × C
dove:

– F = fattore emissione base (gCO₂/km), aggiornato con dati AEE e Istat, che varia per categoria (auto, moto, autobus, mezzi pesanti);

– D = distanza percorsa giornaliera (km);

– O = occupazione media veicolare (passaggeri per veicolo);

– C = fattore di conversione da g/km a kg/anno, ottenuto moltiplicando per 365 e 24h (es. 1 g/km × 8.76 × 24 ≈ 209 kg/anno/veicolo).

Ad esempio, un’auto media italiana percorre 25 km/giorno con occupazione 1,2 e un fattore emissione medio di 130 gCO₂/km:
E = 130 × 25 × 1,2 × (8,76 × 24 / 1000) ≈ 66,8 kg/anno.
Per il trasporto pubblico, il fattore C è inferiore (circa 40 gCO₂/km per autobus elettrico urbano), mentre per veicoli commerciali diesel si aggira intorno a 190 gCO₂/km.

2. Raccolta e pre-elaborazione dei dati reali di traffico italiana

La qualità del calcolo Tier 3 dipende criticamente dalla qualità dei dati di input. L’estrazione avviene da sorgenti eterogenee:
– ARPA: dati di flusso veicolare e limitazioni di accesso (filtri geografici per segmento strada);
– Telepedaggio: tracciamento flussi orari e percorsi autostradali;
– Sensori stradali: dati locali su velocità e densità (GeoJSON con identificativi segmento);
– API Open Data: dati integrati da città smart (es. Milano, Roma, Bologna).

I dati vengono aggregati per tratto stradale (identificato da codice segmento), con validazione tramite:

• rimozione di outlier tramite analisi mediana e deviazione interquartile
• gestione dati mancanti con interpolazione spazio-temporale (metodo spline lineare)
• geocodifica inversa punti origine/destinazione per correlare flussi a segmenti specifici

Esempio: un segmento stradale di 2 km con traffico medio giornaliero di 18.000 veicoli, con 60% auto, 30% mezzi pubblici e 10% moto, alimenta un calcolo aggregato di emissioni per traffico tipico.

3. Metodologia Tier 3: stima dinamica della riduzione percentuale

Il Tier 2 fornisce scenari baseline; il Tier 3 introduce un calcolo dinamico basato su:
– Scenario baseline: emissioni con mobilità tradizionale (auto privata >80%, scarsa elettrificazione);
– Scenario intervento: modellazione di interventi come rete ciclabile estesa (espansione del 30%), elettrificazione del 40% del parco auto, e ZTL estesa (riduzione traffico del 25% in centro).

Le emissioni vengono calcolate in tempo reale con il modello EMISSION_V2, un framework personalizzato che integra:
– correzione per stagione (es. aumento uso auto in inverno, riduzione in estate);
– fattori climatici (temperatura media influisce su consumo energetico);
– trigger dinamici (congestioni rilevate da sensori, lavori in corso).

La riduzione percentuale si calcola come:
<\code>Riduzione \% = \left(1 – \frac{\sum (E_{\text{nuovo}} – E_{\text{baseline}})}{\sum E_{\text{baseline}}}\right) × 100

Dove E_nuovo è la somma aggregata delle emissioni con interventi, E_baseline quella con mobilità tradizionale. Si considerano anche effetti indiretti: riduzione traffico totale (+15% in zone interventate), ottimizzazione flussi (tempo medio percorrenza ridotto del 12%), e minore idling. Un esempio pratico: a Milano, l’espansione ciclabile + elettrobus ha generato una riduzione media del 18% delle emissioni per quartiere in 12 mesi.

4. Implementazione automatizzata Tier 3: pipeline tecnica passo-passo

Fase 1: Estrazione e unificazione dati da sorgenti eterogenee

1. Integrazione API ARPA e sensori tramite streaming Parquet (Java/Scala) con schema prestabilito: segment_id, timestamp, kms_perc, veicolazione, velocità_media, occupazione
2. Download batch ciclico (ogni 6h) da Open Data città: formato JSON con segmenti stradali e dati storici
3. Aggregazione per tratto strada usando ID segmento e timestamp orario, con interpolazione lineare per dati mancanti
4. Geocodifica inversa con OpenStreetMap per associare coordinate a ogni punto origine-destinazione

Fase 2: Sviluppo del modello EMISSION_V2 con correzione contestuale

1. Calibrazione per regione: fattori emissione differenziati (es. centro vs periferia, centro-sud vs nord)
2. Correzione stagionale: ad esempio, aumento CO₂ in inverno (+5%) per uso riscaldamento veicolare
3. Inclusione di variabili dinamiche: traffico orario, condizioni meteo (temperatura, pioggia), e intensità di telepedaggio
4. Validazione incrociata con dati campione da telemetria veicolare (progetti pilota con flotte aziendali)

Fase 3: Algoritmo di calcolo dinamico con trigger per eventi

1. Implementazione in Python con framework SUMO per microsimulazione di scenari; script Python calcola emissioni in tempo reale per tratto tratto
2. Trigger di evento: congestione rilevata da sensori attiva ricalcolo immediato emissioni ridotte (es. riduzione 20% in caso di blocco autostradale)
3. Integrazione con dashboard Grafana per visualizzazione live di CO₂ ridotta per quartiere e per mezzo

Fase 4: Integrazione con dashboard interattive

1. Inserimento dati aggregati in Grafana con visualizzazioni per:
   • trend mensile riduzione CO₂
   • percentuale utenti switch mode
   • ROI ambientale (costi interventi vs benefici climatici)
2. Filtri geografici per segmento stradale e temporali (giornaliero, settimanale, stagionale)
3. Alert automatici per deviazioni >5%