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L’analisi di incidentalità nelle gallerie stradali

Una sintesi dei risultati dell'attività di ricerca svolta presso l'Università degli Studi di Salerno nell'ambito della quale si sono sviluppati alcuni modelli per l'analisi di incidentalità nelle gallerie stradali

La sicurezza stradale classicamente considerata come l’interazione tra l’uomo, il veicolo e la strada porta a definire l’incidente come un cattivo funzionamento di uno o più di tali elementi ovvero delle loro reciproche interazioni. Nelle gallerie stradali, però, le suddette definizioni hanno bisogno di una maggiore articolazione.

Immagini

  • L’ingresso di una galleria monodirezionale a due corsie
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    L’ingresso di una galleria monodirezionale a due corsie
  • L’approccio metodologico
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    L’approccio metodologico
  • La distribuzione degli incidenti per tipologia, per anno e per tipo di galleria (* in parentesi, il numero degli incidenti severi rispetto al totale indicato)
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    La distribuzione degli incidenti per tipologia, per anno e per tipo di galleria (* in parentesi, il numero degli incidenti severi rispetto al totale indicato)
  • Il sommario statistico delle caratteristiche del campione di gallerie oggetto di studio
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    Il sommario statistico delle caratteristiche del campione di gallerie oggetto di studio
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È necessario, infatti, sottolineare che in esse strada vuol dire anche struttura ed esercizio degli impianti e che incidente può voler dire sia incidente da traffico sia incidente rilevante.

Tale ultima distinzione prende il via con l’emanazione del D.Lgs. 264/2006. Nello specifico, l’incidente da traffico è da considerarsi un evento proprio dell’incidentalità stradale, non indotto dallo specifico ambiente della galleria e non comportante per l’utenza rischi aggiuntivi rispetto a quelli connessi alla circolazione stradale, mentre l’incidente rilevante è un evento critico nello specifico ambiente confinato della galleria (incendi, sversamenti e rilasci di sostanze tossiche). 

La fattiva importanza di tale articolazione del fenomeno incidentale ricade nell’uso di approcci analitici diversi a seconda della problematica da investigare. Gli incidenti rilevanti, per esempio, già dallo stesso dettato normativo, sono oggetto di una delineata procedura di analisi del rischio.

Riguardo agli incidenti da traffico, la ricerca internazionale si è concentrata, in misura minore in galleria rispetto all’aperto, soprattutto sulla identificazione delle relazioni causa-effetto che portano al verificarsi di tali eventi. A fronte di una più contenuta numerosità degli incidenti in galleria rispetto ai tratti all’aperto, c’è però da dire che si  registra una maggiore severità delle conseguenze. 

Nella presente nota si riporta una sintesi descrittiva dei risultati cui gli Autori sono prevenuti sviluppando alcuni modelli predittivi degli incidenti nelle gallerie autostradali monodirezionali.

Il campione di studio

Il database analizzato consiste di 260 gallerie monodirezionali appartenenti a 17 diverse tratte autostradali italiane gestite da dieci diversi Enti gestori.

Nel quadriennio di studio sono stati registrati in totale 2.304 incidenti con 777 feriti e 18 deceduti.

Dal punto di vista geometrico, le gallerie indicate presentano corsie di larghezza 3,75 m, il marciapiede spesso presente e, in generale, assente la corsia di emergenza.

La procedura per l’analisi statistica dei dati

Un modo base per descrivere la variazione del conteggio degli incidenti, indicato con Yi, verificatisi su un tronco stradale oppure in una galleria i durante degli intervalli di tempo t (per esempio differenti anni), è di assumere che Yi sia una variabile aleatoria con una specifica legge di probabilità. La variabile aleatoria Yi può essere discreta, in genere rappresentante il numero degli incidenti per anno (frequenza degli incidenti), oppure continua e cioè indicante il numero degli incidenti su 100 milioni veicoli chilometri (tasso di incidentalità). Uno dei maggiori obiettivi dell’analisi statistica degli incidenti è stimare il valore atteso degli incidenti, indicato con E(Yi) =λi, su un dato tronco stradale o in galleria in funzione di variabili indipendenti, indicate con Xi. Ciò significa, in altri termini, definire un modello di regressione tra E(Yi) e Xi

La scelta come variabile dipendente Yi della frequenza di incidenti oppure del tasso di incidentalità implica, comunque, l’assunzione di modelli statistici di regressione differenti tra loro. Per quanto concerne le variabili indipendenti, queste si identificano soprattutto nelle caratteristiche geometriche e di traffico.

I modelli basati sulla frequenza degli incidenti

Un’ormai classica modellazione statistica dell’influenza delle variabili indipendenti sulle frequenza degli incidenti è attraverso l’uso di una variabile aleatoria Yi cui si assegna in genere una legge di probabilità del tipo Binomiale Negativa. Questo modello, introducendo un parametro di sovradispersione, è in grado di tener in conto che la media e la varianza possono non essere coincidenti nel conteggio degli incidenti.

Nell’analisi degli incidenti, comunque, è spesso di interesse uno studio indirizzato alle conseguenze degli incidenti, cioè individuare modelli predittivi per la stima degli incidenti severi e non severi. In tali casi, l’uso di un modello Binomiale Negativo univariato può portare a stime meno precise perché condizionate dalle possibili correlazioni positive esistenti tra le osservazioni degli incidenti severi e non severi. 

A tal riguardo, è stato sviluppato dagli Autori anche un modello Binomiale Negativo Bivariato per l’analisi congiunta degli incidenti non severi e severi verificatisi nelle gallerie autostradali monodirezionali di cui sopra si è detto.

Sintetizzando, si può dire che i modelli messi a punto dimostrano che gli incidenti (severi e non severi) aumentano con: la lunghezza della galleria, il traffico medio giornaliero per corsia, la percentuale dei mezzi pesanti, il numero di corsie e la presenza del marciapiede. Comunque la presenza del marciapiede, contrariamente alle sopra menzionate altre variabili indipendenti, non è risultata statisticamente significativa.