Un modello multimodale e multiutente per l'ottimizzazione delle tariffe di sosta in ambito urbano

La tariffazione della sosta è un importante strumento per riequilibrare la ripartizione modale tra il trasporto individuale ed il trasporto collettivo in ambito urbano. Infatti, gli alti livelli di congestione usuali nei centri urbani sono dovuti in gran parte alla preferenza degli utenti per i sistemi di trasporto individuale; al fine di ottenere una ripartizione modale più equilibrata, è possibile, congiuntamente con il miglioramento della qualità del sistema di trasporto collettivo, imporre delle tariffe sull'uso dell'auto privata; ciò può essere ottenuto con strategie di park pricing e/o di road pricing. Le strategie di tariffazione della sosta (park pricing) sono quelle di più semplice ed immediata applicazione, in quanto possono essere gestite senza la necessità di utilizzare tecnologie avanzate e senza investimenti economici di rilievo.Due sono le principali problematiche che devono essere risolte per poter modellizzare il problema di ottimizzazione delle tariffe di sosta:– l'organizzazione delle zone di sosta e la tipologia di tariffa;– la scelta della funzione obiettivo.Per l'organizzazione delle zone di sosta sono due le metodologie comunemente adottate:– decidere solo se una zona debba o meno essere tariffata: la tariffa di sosta è uguale in tutte le zone;– decidere differenti tariffe di sosta per diverse zone (tariffazione a zone).In questo lavoro si propone l'adozione di una ulteriore strategia basata sulla possibilità di tariffare la sosta in funzione non solo della destinazione (tariffazione a zone), ma anche dell'origine dello spostamento (tariffazione per coppie OD); in questo modo è possibile evitare una forte riduzione dell'accessibilità relativa per le coppie di zone che non sono efficacemente servite dal trasporto collettivo, incrementando le tariffe di sosta solo per quelle coppie di zone che sono ben collegate con il trasporto collettivo (ad esempio zone collegate da una linea di metropolitana).Per quanto riguarda la scelta della funzione obiettivo, si è sperimentato:– la minimizzazione del costo totale di sistema;– la minimizzazione del costo sociale.Nell'articolo si formalizza il modello di ottimizzazione a variabili discrete e si propone un algoritmo euristico per la sua soluzione.Nella nota si riporta, inoltre, una applicazione della metodologia proposta su una rete test