Un nuovo modello scalabile per misurare la città-15 minuti, basato su Open Data
Pubblicato sul Journal of Urban Mobility il paper in cui presentiamo il nostro indice di prossimità.
Il Journal of Urban Mobility, rivista avviata e supportata da EIT Urban Mobility che diffonde le nuove ricerche sulla mobilità urbana a un pubblico globale, ha pubblicato il paper dal titolo “Are Italian cities already 15-minute? Presenting the Next Proximity Index: A novel and scalable way to measure it, based on open data“, scritto da Beatrice Olivari, Piergiorgio Cipriano e Luca Giovanni del nostro team dedicato ai progetti d’innovazione insieme a Maurizio Napolitano di Fondazione Bruno Kessler.
Ne riportiamo l’abstract, tradotto in lingua italiana.
Negli ultimi anni, il concetto di prossimità ha attirato molta attenzione e il modello più conosciuto che affronta questo concetto è la “città 15 minuti” di Carlos Moreno, in cui i cittadini possono facilmente raggiungere tutti i servizi essenziali attraverso una passeggiata di 15 minuti (o in bicicletta). Questo modello urbano presenta numerosi vantaggi, tra cui la riduzione del traffico automobilistico e delle emissioni, il miglioramento della salute e della sicurezza dei cittadini, lo sviluppo economico dell’intera città, il miglioramento dell’accessibilità e così via. Tuttavia, la transizione verso una città 15 minuti non è un’impresa semplice e sosteniamo che per avere successo in questo processo sia meglio fare affidamento su valutazioni basate sui dati dei suoi sviluppi.
Pertanto, in questo paper presentiamo il Next Proximity Index, basato su dati aperti e in grado di misurare il livello di prossimità locale ai servizi, considerando di spostarsi a piedi, secondo i principi della città 15 minuti. L’obiettivo dell’indice è identificare quali aree di un dato territorio seguano già il paradigma dei 15 minuti. La sua implementazione è resa disponibile come una mappa interattiva, in cui l’indice viene calcolato su una griglia esagonale e tematizzato in base al suo valore.
L’indice è progettato per essere “glocale”: si basa su dati di OpenStreetMap, quindi può essere replicato ovunque (globale), ma è anche sufficientemente dettagliato da valutare la prossimità a piccola scala (locale). Inoltre, l’indice è progettato per avere un calcolo scalabile ed è già disponibile per l’intera Italia. Infine, l’indice di prossimità può essere combinato con dati locali aggiuntivi (ad esempio, livello di popolazione) per ottenere ulteriori approfondimenti, come dimostrato nei casi di studio condotti nelle città di Ferrara e Bologna, in Italia.
