L Associazione. A.S.S.E. Analysis and Support for a Sustainable Environment
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1 L Associazione A.S.S.E. Analysis and Support for a Sustainable Environment Massimiliano Petri Alessandra Lapucci Diana Poletti Claudia Casini Saverio Palumbo Marco Rotonda (phd doctor in pianificazione territoriale: supporto alle decisioni, modelli territoriali e mobilità) (phd doctor in pianificazione territoriale: valutazione multicriteri spaziale) (dottoranda in pianificazione territoriale: SIT e telerilevamento) (dottoranda in pianificazione territoriale: valutazione strategica) (dottorando in pianificazione territoriale: SIT, rifiuti e siti contaminati) (dottorando in pianificazione territoriale: pianificazione partecipata) Università di Pisa Dipartimento di Ingegneria Civile
2 cambiano l Italia A.S.S.E. Massimiliano Petri
3 L idea Creare un Associazione di giovani ricercatori per il supporto decisionale negli studi sull ambiente urbano a partire dal caso di studio delle piste ciclabili e della mobilità urbana di Pisa A.S.S.E. Massimiliano Petri Sviluppo sostenibile
4 I fattori rilevanti - Assenza di una cultura della mobilità leggera - Come la popolazione abitata la città? - Bisogno di una analisi totalmente integrata della mobilità - Necessità di progettare piste ciclabili utili quotidianamente e non solo percorsi di svago - Mancanza di tecniche adeguate al monitoraggio delle politiche attuate e dei loro effetti sulla qualità della vita - Mancanza di metodologie per la previsione ex-ante Citylive Sviluppo sostenibile
5 La metodologia Dati spazio-temporali ambiente urbano Analisi partecipata campione-webgis Integrazione dati input e campione Nuove piste ciclabili DATAMINING Estraz. regole comportamentali Microsimulaz. Activity-Based SUPPORTO ALLE DECISIONI Citylive Il caso di studio
6 Dati di input Area di studio: Zona urbana e peri-urbana di Pisa Il caso di studio
7 Dati di input I servizi offerti nel tempo Elaborazione dati a cura di: Emanuele Babbini Benedetta Vanni Il caso di studio
8 Il campione Citylive
9 Il question. on line Dati personali
10 Il question. on line Preferenze
11 Il question. on line Dati attività Il campione sarà intervistato periodicamente così da permettere la valutazione expost dell impatto degli interventi effettuati sulla vita e mobilità individuale.
12 Il questionario Esempio di ricostruzione spazio-temporale degli spostamenti individuali Citylive
13 Il questionario Legenda Residenza Arrivo pend. Attività Ore Spost. In auto Spost. in bicicletta Spost. in autobus Spost. a piedi Durata attiv. Citylive
14 Il Datamining Mario Rossi Residente in via Diotisalvi,3 Distanza da pista cicl.: Media Distanza da fermata bus:bassa Sesso: M Anno nascita: 1940 Lavoro: Impiegato Numero auto: 1 Numero bici: 2 Num. ciclomotori: 0 Titolo studio: diploma N bambini/anziani: 0 N patenti in famiglia: 3 Pr (scelta del mezzo): Auto Bicicletta Piedi Bus Taxi Ciclomotore Pr (scelta del mezzo): Auto Bicicletta Piedi Bus Taxi Ciclomotore Esempio: Scelta del mezzo in prima mattina Maria Verdi Residente in via Paoli, 65 Distanza da pista cicl.: Alta Distanza da fermata bus:media Sesso: F Anno nascita: 1968 Lavoro: Libero professionista Numero auto: 2 Numero bici: 2 Num. ciclomotori: 1 Titolo studio: laurea N bambini/anziani: 2 N patenti in famiglia: 2
15 Il Modello CUBE Le regole IF (caratteristiche individuali) THEN (scelta) estratte vengono inserite in uno strumento di simulazione ed applicate individualmente all intera popolazione, permettendo: 1) La microsimulazione di scenari futuri (ex-ante) per ogni variabile influente (costo parcheggio, nuova localizzazione di attività, variazione orari di apertura, ecc..) Il caso di studio 2) La valutazione dell impatto di interventi quali nuove piste ciclabili, bike-sharing, car-pooling, ICT, ecc..
16 PER CONTATTI ed INFORMAZIONI Massimiliano Petri Alessandra Lapucci Diana Poletti Claudia Casini Saverio Palumbo Marco Rotonda Slow is smart A.S.S.E. Università di Pisa
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