(Adnkronos) – Pi\u00f9 di 30 minuti per raggiungere il luogo di lavoro (o di studio), nel complesso oltre un\u2019ora della giornata per andare e tornare. E' quanto emerge dal sondaggio svolto da YouTrend 'La mobilit\u00e0 urbana nelle grandi citt\u00e0', presentato da Lorenzo Pregliasco durante il convegno 'La mobilit\u00e0 urbana tra comportamenti individuali e analisi dei dati' del Think Tank 'The Urban Mobility Council', lanciato nel 2022 da Unipol, che si \u00e8 svolto presso Palazzo Wedekind a Roma. Nel sondaggio si rilevano le scelte quotidiane, i bisogni e le criticit\u00e0 raccontate dai cittadini residenti nelle 14 principali citt\u00e0 italiane. \u00a0L\u2019Italia si conferma un paese ancora fortemente orientato al trasporto privato, con il 55% di residenti delle grandi citt\u00e0 che afferma di recarsi al posto di lavoro o di studio con la propria auto, e il 13% con la moto o lo scooter. La scelte di mobilit\u00e0 urbana risultano condizionate da priorit\u00e0 e criteri di efficienza su base personale: il 51% afferma che la scelta del mezzo di trasporto dipende dal tempo di percorrenza, il 31% dalla convenienza economica e il 30% dalla flessibilit\u00e0 nella scelta di orari e destinazioni. Solo il 15% considera prioritario l\u2019impatto ambientale. \u00a0In media gli italiani delle citt\u00e0 campione impiegano pi\u00f9 di 30 minuti per raggiungere il luogo di lavoro (o di studio), nel complesso dedicano quindi oltre un\u2019ora della propria giornata per andare e tornare dal lavoro (o studio) a casa. Quanto alla disponibilit\u00e0 attuale e futura di mezzi di trasporto, l\u201986% degli intervistati ha a disposizione un\u2019automobile di propriet\u00e0 (sua e delle persone con cui vive). Il 58% non ha intenzione di acquistare un\u2019auto nel prossimo anno, il 18% s\u00ec. Di questi, il 53% valuterebbe di acquistare un\u2019auto ibrida, il 40% a benzina, il 29% un veicolo full electric.\u00a0La maggioranza degli intervistati (58%) continua a ritenere che le auto migliori siano quelle a combustione (diesel, benzina, Gpl, metano), il 20% invece preferisce le auto elettriche. Il 37% del campione ritiene che il principale vantaggio dell\u2019auto elettrica sia il minor impatto ambientale e il maggior svantaggio sia il costo d\u2019acquisto (27%) seguito dalla scarsa autonomia delle batterie (26%). Sulle politiche di accesso ai centri urbani si registrano posizioni ancora polarizzate: il 48% degli intervistati si dichiara contrario a permettere l\u2019accesso al centro della citt\u00e0 (Ztl) solo a chi possiede un\u2019auto pi\u00f9 nuova, mentre il 42% si \u00e8 espresso a favore. Interpellati sulla possibilit\u00e0 di installare dispositivi elettronici sulle proprie auto per monitorare le emissioni inquinanti, dai cittadini delle 14 citt\u00e0 pi\u00f9 grandi d\u2019Italia arriva un 's\u00ec' dal 51% di loro se questo permettesse di ottenere maggiori accessi nelle zone a traffico limitato. \u00a0Proprio sulle potenzialit\u00e0 di questi dispositivi elettronici cosiddetti 'Green Box' si \u00e8 concentrata la ricerca del Politecnico di Milano in collaborazione con UnipolTech, recentemente pubblicata sulla rivista scientifica Nature, che ha fornito un contributo alle analisi sulla mobilit\u00e0 urbana grazie all\u2019elaborazione dai dati comportamentali degli automobilisti. Attraverso una semplice scatola telematica, dotata di Gnss (Global Navigation Satellite System) e Imu (Unit\u00e0 di Misura Inerziale), \u00e8 possibile calcolare con precisione le emissioni reali di ogni singolo veicolo basandosi su stile di guida, chilometraggio, velocit\u00e0. La ricerca si basa su un dataset imponente: oltre 11mila veicoli e 25 milioni di viaggi effettuati in Italia tra gennaio e settembre 2022. \u00a0La metodologia proposta adotta un processo di misurazione delle emissioni 'veicolo-centrico', che consente di classificare ciascun veicolo combinando i valori medi derivanti dal modello Classe euro, con informazioni specifiche sul comportamento di guida. In questo modo, il calcolo delle emissioni effettive delle auto – misurate dall\u2019algoritmo sviluppato dalla ricerca, certificato da Dekra e brevettato da UnipolTech – pu\u00f2 contribuire al raggiungimento degli obiettivi di emissioni stabiliti per il risanamento della qualit\u00e0 dell\u2019aria. \u00a0La ricerca del PoliMi definisce 3 Kpi ambientali per ogni veicolo: consumo carburante (Pcons), emissioni di CO2 (PCO2), emissioni di NOx (PNOx) e dimostra che un\u2019auto Euro 4 guidata in modo consapevole pu\u00f2 inquinare meno di una Euro 6 guidata male; le emissioni dipendono sia dal comportamento che dalla tecnologia. Il modello introduce un sistema meritocratico, che premia i comportamenti virtuosi e consente politiche personalizzate, ad esempio l\u2019accesso alle Ztl non in base all\u2019et\u00e0 dell\u2019auto ma alle emissioni effettive, riducendo cos\u00ec l\u2019onere economico per chi non pu\u00f2 permettersi un veicolo nuovo. \u00a0 \u201cL\u2019attuale eMobility index (compatibilit\u00e0 funzionale ed economica del passaggio all\u2019elettrico delle auto private) calcolato su tre citt\u00e0 italiane, ci conferma che una transizione sostenibile verso la mobilit\u00e0 elettrica non potr\u00e0 essere rapida, in quanto dovr\u00e0 passare attraverso un cambio dei modelli di mobilit\u00e0, e non semplicemente essere una sostituzione di auto a combustibile fossile – osserva Sergio Savaresi, direttore Dipartimento Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano e Membro del Comitato di Indirizzo The Urban Mobility Council – Questo lungo periodo di transizione dovr\u00e0 essere accompagnato in modo graduale, attraverso la quantificazione dell\u2019impatto ambientale di ogni vettura, a prescindere dalla classe euro, in funzione di quanto e di come viene usata. Ci\u00f2 garantirebbe neutralit\u00e0 tecnologica evitando tagli e divieti non lineari. Questa misura dell\u2019impatto individuale di ogni vettura pu\u00f2 oggi essere fatta attraverso dispositivi telematici ('green-box')\u201d.\u00a0—economiawebinfo@adnkronos.com (Web Info)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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