Evaluating Accessibility in Multimodal Transport Networks with Demand Responsive Transport Services using Spatial Analysis, Simulation and Data-Driven Models [Valutazione dell'accessibilità nelle reti di trasporto multimodali con servizi di trasporto a domanda utilizzando l'analisi spaziale, la simulazione e i modelli Data-Driven]

One of the main objectives of transport planning is to ensure accessibility, i.e. the ability of people to reach opportunities (e.g. services, activities, jobs, other people) through available transport options. However, the application of this concept regardless of transport options has led to car-oriented cities. Public transport plays a key role in reducing the negative externalities associated with high levels of private car ownership. To be an effective alternative, it must meet several performance criteria, including wide and uniform coverage, while respecting regulatory constraints. Thus, evaluating accessibility is crucial for assessing the effectiveness and efficiency of transport systems. The integration of Demand Responsive Transit (DRT) with conventional public transport, which allows routes and schedules to be adapted in real time based on user demand, or replacing it in some cases, has the potential to improve the level of service and reduce inequality in terms of accessibility. However, one of the main barriers to the adoption of DRT services is its unpredictability. We introduce a new data-driven method that, based on a few previously observed trips, quantifies the level of predictability of a DRT service. We believe that the proposed method can be used (i) in actual DRT implementations, to provide online information to users and encourage their adoption, (ii) ex-post, as a method to assess the quality of a service with a focus on predictability, and (iii) ex-ante: if today the DRT service is sized to provide a certain level of service, in the future it could be sized to achieve certain levels of predictability, in order to increase user adoption. We also focus on the contribution of DRT services to improve the accessibility of multimodal transport networks. We measure and evaluate the accessibility of multimodal transport networks, proposing an innovative methodological approach to calculate accessibility based on simulations and data-driven models from which public transport service data are obtained, and then integrated with socio-demographic variables through integrated spatial analyses. By evaluating the improvement in accessibility provided by DRT, we believe that our work can contribute to a better understanding of this system, to greater acceptance by planners, operators and users, and to a greater willingness to undertake the economic investment required for its deployment.

Uno degli obiettivi principali della pianificazione dei trasporti è quello di garantire l'accessibilità, ovvero la possibilità per le persone di raggiungere le opportunità (ad esempio servizi, attività, posti di lavoro, altre persone) attraverso le opzioni di trasporto disponibili. Tuttavia, l'applicazione di questo concetto a prescindere dalle opzioni di trasporto ha portato a città orientate all'automobile. Il trasporto pubblico svolge un ruolo fondamentale nel ridurre le esternalità negative associate agli alti livelli di possesso di auto private. Per essere un'alternativa efficace, deve soddisfare diversi criteri di prestazione, tra cui una copertura ampia e uniforme, rispettando i vincoli normativi. Pertanto, la valutazione dell'accessibilità è fondamentale per valutare l'efficacia e l'efficienza dei sistemi di trasporto. L'integrazione del trasporto a domanda con il trasporto pubblico convenzionale, che consente di adattare in tempo reale i percorsi e gli orari in base alla domanda degli utenti, o di sostituirla in alcuni casi, ha il potenziale per migliorare il livello di servizio e ridurre le disuguaglianze in termini di accessibilità. Tuttavia, uno dei principali ostacoli all'adozione dei servizi a domanda è la loro imprevedibilità. Introduciamo un nuovo metodo guidato dai dati che, sulla base di alcuni viaggi osservati in precedenza, quantifica il livello di prevedibilità di un servizio a domanda. Riteniamo che il metodo proposto possa essere utilizzato (i) nelle reali implementazioni del servizio a domanda, per fornire informazioni online agli utenti e incoraggiarne l'adozione, (ii) ex-post, come metodo per valutare la qualità di un servizio con particolare attenzione alla prevedibilità, e (iii) ex-ante: se oggi il servizio a domanda è dimensionato per fornire un certo livello di servizio, in futuro potrebbe essere dimensionato per raggiungere determinati livelli di prevedibilità, al fine di aumentare l'adozione da parte degli utenti. Ci concentriamo anche sul contributo dei servizi a domanda per migliorare l'accessibilità delle reti di trasporto multimodali. Misuriamo e valutiamo l'accessibilità delle reti di trasporto multimodale, proponendo un approccio metodologico innovativo per calcolare l'accessibilità basato su simulazioni e modelli data-driven da cui si ottengono dati sui servizi di trasporto pubblico, poi integrati con variabili socio-demografiche attraverso analisi spaziali integrate. Valutando il miglioramento dell'accessibilità fornito dal trasporto a domanda, riteniamo che il nostro lavoro possa contribuire a una migliore comprensione di questo sistema, a una maggiore accettazione da parte di pianificatori, operatori e utenti e a una maggiore disponibilità a intraprendere gli investimenti economici necessari per la sua diffusione.