Il modello MOMOS
MOMOS (MOdello per la MObilità Sostenibile) è uno strumento di valutazione che offre un supporto all’analisi delle diverse politiche per la mobilità sostenibile in ambito urbano, adattandosi a diversi contesti urbani e aree geografiche italiane ed europee. Il modello può essere applicato alle aree urbane dei 27 Stati Membri dell'Unione Europea, nonché di Regno Unito, Norvegia e Svizzera.
Sviluppato in ambiente Excel di Microsoft, può essere applicato con tempi, costi, quantità di dati molto inferiori a quelli dei tradizionali modelli di simulazione.
MOMOS consente alle amministrazioni cittadine di effettuare una prima ricognizione tra ipotesi alternative di intervento e di conoscere gli ordini di grandezza delle risorse necessarie e degli impatti attesi su base annuale. Il modello è in grado di eseguire simulazioni su un orizzonte temporale di 30 anni, per esempio per un periodo dal 2020 al 2050.
MOMOS non ha l’ambizione di sostituire i modelli più sofisticati, ma di consentire di effettuare una valutazione di soluzioni alternative che sia:
Strategica
Quantitativa
Teoricamente solida
Adatta al contesto specifico
Adatta a tempi e risorse limitati
Come funziona MOMOS?
Il modello fornisce stime sull'andamento della mobilità nelle aree urbane, quantificando gli impatti trasportistici, ambientali ed economici delle politiche dei trasporti nel tempo.
Per rappresentare le caratteristiche urbane all'anno base, così come i trend esogeni presenti al di fuori dell'area di studio, MOMOS richiede un dataset in input. Questo viene utilizzato per rappresentare il contesto urbano, per quanto riguarda gli aspetti socio-demografici, le caratteristiche della mobilità (infrastruttura del trasporto pubblico, servizi innovativi, parcheggio, gestione del traffico, ecc.). MOMOS permette di valutare diverse misure di politiche urbane, definendo la loro intensità e la loro scala temporale. Le politiche possono essere simulate individualmente, o possono essere utilizzate per costruire pacchetti di politiche e scenari, attivando più politiche contemporaneamente. Il modello permette inoltre di simulare contemporaneamente diversi scenari alternativi, per avere un paragone tra diverse possibilità.
Per la valutazione degli scenari di mobilità, il modello calcola una serie di indicatori, relativi al trasporto (ripartizione modale, evoluzione della flotta veicolare, tasso di motorizzazione, incidentalità, ecc.), all'ambiente (emissione di inquinanti e gas serra, consumo di energia, ecc.) e all'economia (costi e ricavi della città, monetizzazione delle esternalità, ecc.).
MOMOS è un modello aggregato, ma è adattabile alla città in esame. Per rappresentare al meglio le caratteristiche della città all'anno base, il modello MOMOS richiede una dettagliata serie di dati di input. I dati ricostruiscono, nella maniera più accurata possibile, le caratteristiche della città, inclusi gli aspetti socio-demografici, e ovviamente le caratteristiche della mobilità urbana, ed includono: popolazione (struttura demografica, crescita, distribuzione spaziale, ecc.), caratteristiche della mobilità urbana (tasso di motorizzazione, ripartizione modale, spostamenti in ingresso, traffico merci, ecc.), infrastrutture (piste ciclabili, stazioni di ricarica, Park & Ride, ecc.), trasporto pubbblico (offerta, tariffe, costo, velocità, estensione della rete, sistemi di prioritizzazione, ecc.), parcheggio (numero di stalli, tariffe, ecc.), mobilità condivisa (auto, biciclette, scooter e ciclomotori, monopattini), gestione del traffico (ZTL passeggeri/merci, LEZ passeggeri/merci, aree pedonali, aree a 30 km/h, ecc.) e composizione della flotta veicolare (auto private, veicoli commerciali leggeri e pesanti, moto, autobus pubblici, ecc.).
MOMOS è ideato per simulare scenari sotto diverse assunzioni esogene relative a tre aspetti: tecnologico, energetico, politico. L'aspetto tecnologico si riferisce principalmente alla penetrazione di veicoli innovativi e ai consumi medi per tipologia di veicolo. L'evoluzione è ispirata a diversi scenari, come l'EU Reference scenario 2020 e l'EU FitFor55 scenario. Gli aspetti energetici si riferiscono principalmente ai prezzi dell'energia e al mix energetico per la produzione di energia elettrica. Gli aspetti politici includono le tasse sui carburanti e sul possesso di auto.
Uno degli elementi principali di MOMOS è rappresentato dalla possibilità di scegliere tra un ampio insieme di politiche di mobilità urbana e adattarle al contesto specifico che si sta analizzando. Le misure disponibili sono di differente natura e coprono il range di opzioni che le città hanno a disposizione ad oggi per realizzare la transizione verso la mobilità sostenibile. Per la scelta delle politiche che il modello simula, sono stati analizzati diversi importanti programmi e progetti europei, come CIVITAS, ELTIS, EIT, etc.
Le politiche implementate in MOMOS sono relative a:
Per ogni politica, i valori di input sono utilizzati per ricostruire le caratteristiche all'anno base dell'area di studio. Nel caso in cui non ci sia disponibilità di dati, MOMOS utilizza dei valori preimpostati in accordo con il contesto geografico, demografico e di mobilità. Inoltre, ogni politica ha uno specifico anno di inizio, per considerare la dimensione temporale mentre si definisce la strategia di intervento, e un periodo di ramp-up (se rilevante), per considerare gli anni necessari per raggiungere la piena implementazione. Infine, ogni politica è definita e calibrata considerando uno specifico razionale e una serie di assunzioni.
I risultati della simulazione con MOMOS consistono in una serie di indicatori quantitativi, calcolati per ogni scenario su tutto l'orizzonte temporale della simulazione, e comparati anche rispetto all'anno base.
I risultati quantitativi sono relativi a tre categorie principali:
La struttura del modello
La struttura di calcolo del modello MOMOS è costituita da diversi moduli. Il cuore della struttura è costituito da i) il modulo per la stima di domanda di trasporto, sia per la componente passeggeri che per quella merci (spostamenti generati, ripartizione modale, passeggeri-km, tonnellate-km, ecc.), insieme a ii) il modulo della flotta veicolare (stradale), iii) quello relativo a tempi, costi e ricavi del trasporto e infine iv) il modulo dove vengono calcolati gli impatti sociali ed ambientali (incidenti stradali, emissioni di inquinanti e gas serra e consumo energetico). I calcoli eseguiti da questi moduli considerano anche le politiche attivate e le impostazioni dei diversi scenari. Nonostante il livello strategico dello strumento, la definizione di specifiche caratteristiche urbane all'interno del quadro di calcolo consente una rappresentazione più accurata del contesto urbano, tenendo conto anche delle differenze che possono influenzare l'andamento della mobilità e soprattutto l'impatto delle politiche.
A livello spaziale, l'area urbana è suddivisa in diverse tipologie di zone che generano domanda di trasporto. Queste possono essere definite a seconda dello scopo dell'analisi, e considerando se l'area è un'Area Funzionale Urbana o un singolo comune. Per definire la zonizzazione, sono utilizzati indicatori socio-demografici, il livello di urbanizzazione e l'accessibilità del trasporto pubblico.
Il modello calcola in maniera distinta gli spostamenti generati dalle diverse zone, ma senza il dettaglio di origine e destinazione. Lo sviluppo demografico, segmentato per gruppi di età, come anche la distribuzione della popolazione, sono calcolati nel modulo della domanda di trasporto, e utilizzati come input principale per gli spostamenti passeggeri generati. La domanda di trasporto passeggeri è segmentata per motivo, considerando gli spostamenti sistematici (inclusi motivi di lavoro, studio e affari) e occasionali. Inoltre, è differenziata per fascia oraria (ora di punta, ora di morbida) e modo di trasporto (a piedi, bici, moto, auto, bus, tram, metro, car-sharing, bike-sharing, scooter e monopattini in sharing). La ripartizione modale all'anno base è un input del modello, e viene modulata all'interno dell'area di studio (si assume che l'auto privata sia usata di meno nell'area urbana principale e nelle periferie ben servite dal trasporto pubblico, rispetto alle aree periferiche non ben servite dal trasporto pubblico). Le politiche possono cambiare questo trend, dando luogo a cambi modali all'orizzonte temporale della simulazione. I passeggeri-km dipendono dalle distanze medie, le quali sono diverse a seconda della zona (più corte nell'area urbana principale, più lunghe nelle aree periferiche). Infine, la stima dei veicoli-km dipende dal tasso di occupazione dei veicoli, che può essere anch'esso influenzato dalle politiche.
Gli spostamenti passeggeri in ingresso dalle aree circostanti sono calcolati in maniera indipendente nel modello, perché la loro rilevanza dipende dalla natura della città. La quantità di spostamenti multimodali (spostamenti che usano per esempio l'auto fino al confine dell'area urbana, e il trasporto pubblico all'interno) è esplicitamente considerata. Questi spostamenti contribuiscono anche al calcolo dei passeggeri-km e dei veicoli-km totali per modo nell'area urbana (considerando il solo segmento urbano di questi spostamenti) e quindi influiscono sul tempo di spostamento, le emissioni e il consumo di energia.
Il modello tiene in considerazione traffico merci nell'area urbana, e calcola la sua evoluzione nel tempo in base al tasso di crescita della domanda merci. Questa è segmentata per categoria di merci (distribuzione ai negozi al dettaglio, servizi postali, altro - ad esempio movimentazione merci per cantieri edili), per tipologia di veicolo (veicoli commerciali leggeri e pesanti, cargo-bike) e fascia temporale (ora di punta, ora di morbida). Il modello calcola anche il trasferimento delle merci dalle piattaforme logistiche in area urbana, dove le merci vengono consolidate e distribuite verso la destinazione finale. Dalla piattaforma, solo i veicoli commerciali leggeri e le cargo-bike sono usate per l'ultimo miglio di consegna. Infine, i veicoli-km sono stimati considerando il solo segmento urbano dello spostamento.
Le flotte veicolari stradali sono considerate nel modello relativamente a: auto private, veicoli commerciali leggeri e pesanti, bus, scooter e auto in sharing. I veicoli sono segmentati per tipologia di carburante (benzina, diesel, CNG, LPG, LNG, veicoli ibridi elettrici, plug-in, elettrici, a idrogeno) e per standard di emissione (Pre-Euro e Euro 1/I, Euro 2/II, Euro 3/III, Euro 4/IV, Euro 5/V, Euro 6/VI e Post-Euro 6/VI). Per alcuni dei modi di trasporto, solo una parte di questa segmentazione è disponibile. La flotta di auto private è trattata in maniera separata dalla flotta di auto del car-sharing, se presente.
Gli incidenti stradali sono stimati sulla base dei tassi di incidentalità per modo, applicati alla relativa domanda di trasporto (veicoli-km). Gli incidenti sono differenziati in due categorie, secondo la loro gravità (incidenti mortali, incidenti gravi). I tassi di incidentalità evolvono nel tempo seguendo trend per modo di trasporto, considerando gli sviluppi tecnologici e altre circostanze (limiti di velocità, qualità delle infrastrutture, ecc.) che possono evolvere anche in base alle politiche implementate negli scenari (es: moderazione del traffico, infrastrutture pedonali, ecc.).
I consumi di energia sono stimati per tipologia di carburante/energia (benzina, diesel, CNG, LPG, elettricità, idrogeno). I fattori di consumo di carburanti ed energia sono applicati alla relativa domanda di trasporto (veicoli-km) considerando la composizione della flotta per tecnologia. Le emissioni di inquinanti atmosferici sono stimate per particolato (PM2.5, PM10), ossido di carbonio (CO), ossidi di azoto (NOx) e composti organici volatili (VOC). Per PM2.5 e PM10, sono considerate anche le emissioni da usura di pneumatici, freni e superficie. Le emissioni di gas serra (come CO2 equivalenti) sono anch'esse stimate, applicando il relativo contenuto in carbonio per carburante/energia e calcolando il consumo relativo al settore di trasporto. Il modello stima sia le emissioni di gas serra allo scarico, ovvero quelle relative all'utilizzo del carburante nel motore del veicolo, sia le emissioni alla fonte, ovvero quelle relative a tutta la filiera di produzione dei carburanti, dalla fonte all'utilizzo finale. Le prime stimano il contributo diretto della mobilità urbana per l'obiettivo della decarbonizzazione. Le altre includono anche le emissioni della filiera di produzione (produzione, trasporto, distribuzione), molto rilevanti per i fenomeni climatici a scala globale.
Il modello consente di prendere in considerazione anche alcuni trend esogeni relativi a tre aspetti: tecnologia, energia e politica. Tecnologia si riferisce principalmente alla penetrazione di veicoli innovativi e all'evoluzione dei consumi medi di carburante per tipologia di veicolo. Questo aspetto è rilevante per guidare la penetrazione di veicoli innovativi, influenzata solo parzialmente da politiche a livello urbano. I trend evolutivi ispirati all'EU Reference Scenario 2020 e all'EU FitFor55 Scenario sono tra le opzioni integrate nel modello. I trend relativi all'energia sono principalmente relativi ai prezzi dei carburanti e al mix energetico per la produzione di elettricità. Quest'ultimo è utilizzato per la stima delle emissioni di gas serra alla fonte. Il mix energetico evolve nel tempo ed è differenziato per nazione, secondo i trend esogeni energetici: tra le opzioni, è presente l'incremento delle fonti rinnovabili per raggiungere il target del 69% della produzione di energia elettrica, come riportato nel piano REPowerEU. I trend relativi alla politica includono le tasse sui carburanti e sull'auto privata.
MOMOS supporta l'analisi di
strategie per la mobilità urbana sostenibile
Il modello MOMOS è sviluppato e utilizzato da TRT Trasporti e Territorio.
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