Open Data, GIS e incidenti stradali

Quale aiuto possono dare i GIS allo sviluppo di strategie per la sicurezza stradale?

Tempo fa sbagliavo pensando che nel nostro paese le informazioni relative alla localizzazione degli incidenti stradali non vengono pubblicate, o almeno non in un formato utilizzabile per analisi geostatistiche, infatti alcuni amici mi hanno riferito che effettivamente alcuni comuni forniscono questi dati.

Infatti il Comune di Bergamo, il Comune di Palermo e il Comune di Pisa hanno pubblicato, rispettivamente con licenza Italian Open Data License v2.0CC BY 4.0 e CC BY 3.0 ,  i dati relativi alla localizzazione degli incidenti stradali sul proprio comune. Questi quelli trovati fino ad ora.

Per comodità consideriamo il primo caso, Bergamo, che ha pubblicato tramite il Portale della Regione Lombardia i dati registrati dal 2002 al 2015. Per questo esercizio utilizzeremo i dati del 2015.

Questa è una buona occasione per provare a utilizzare i dati territoriali che abbiamo a disposizione.


Ma cosa si può fare con questi dati? Vediamo…

Prima di tutto abbiamo sviluppato una mappa web geolocalizzando tutti gli incidenti stradali con i dati pubblicati con licenza Italian Open Data License v2.0  nel portale lombardo. È possibile ingrandire, ridurre e cliccare sulle icone per ottenere maggiori informazioni su un incidente specifico, come la data, l’ora, il numero di vittime e dei veicoli coinvolti.

Vai alla mappa


Come abbiamo creato la mappa

Il primo step, il più importante nella creazione di una mappa web come questa, è la raccolta dei dati. In questo caso, abbiamo utilizzato i dati presenti nel portale open data della Regione Lombardia dati.lombardia.it/Mobilit-e-trasporti/Comune-Bergamo-Incidenti-stradali/hds3-pqjq/data. Come detto in precedenza consideriamo i dati relativi all’anno 2015.

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Organizzazione dei dati

Una volta scaricati i dati in formato .csv è stato necessario predisporli per essere accolti dal software open source QGIS . Infatti per poter essere georeferenziate, attraverso operazioni di geocoding, le coordinate geografiche contenute nella tabella sono state suddivise in due colonne distinte.

Dati grezzi:

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Riorganizzazione delle colonne per l’operazione di geocoding:

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Il risultato del geocoding:

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Utilizzo dei dati

Non ci siamo fermati alla realizzazione della mappa web, ma avendo a disposizione questa tipologia di dati abbiamo cercato di individuare dove si concentrassero maggiormente gli incidenti attraverso la realizzazione di mappe di calore, detta anche heatmap, e semplici analisi geostatistiche.

Heatmap in Qgis

Questa funzione è uno degli strumenti più potenti di visualizzazione di densi set di dati puntuali. Le mappe di concentrazione sono di solito utilizzate per individuare facilmente i cluster (ovvero dei raggruppamenti) lì dove è presente un’alta concentrazione di dati o fenomeni. [fonte: www.qgistutorials.com].

heatmap

Classificazione delle vie in base alla concentrazioni di incidenti

Una volta geocodificate le coordinate geografiche dei punti per rappresentarli in mappa abbiamo scaricato il grafo stradale del Comune di Bergamo dal Portale della Lombardia con licenza Italian Open Data License v2.0 

Abbiamo approssimato la larghezza di tutte le strade a 7 metri, nonostante vi sia la presenza della statale, ma per questo esercizio è una distanza utile. Una volta aver operato sul grafo stradale abbiamo effettuato uno spatial join tra il buffer appena creato e i punti degli incidenti in modo da individuare quanti punti cadono all’interno di ogni buffer e in questo modo riclassificare con algoritmo Natural breaks le strade di Bergamo.

Questo algoritmo si propone di individuare dei raggruppamenti naturali dei dati per creare le classi di intervallo. Le classi risultanti saranno tali che ci sarà una varianza massima tra le singole classi e una minima varianza all’interno di ciascuna classe  [fonte: www.qgistutorials.com].

Di seguito le vie classificate in base alla concentrazione degli incidenti stradali.

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Le vie in cui si registra un’alta concentrazione di incidenti sono in particolare Circonvallazione Paltrinianovia Grumellovia Borgo Palazzovia Autostradavia Corridonivia Simoncinivia San Giovanni Boscovia San Bernardinovia MoroniCirconvallazione Pompinianovia Zanicavia Carducci, Circonvallazione delle Valli, Strada EX SS671.


Quindi…

Questo esercizio è stato realizzato in maniera approssimativa per mostrare cosa si può effettivamente fare con i dati territoriali che gli enti pubblici mettono a disposizione. Naturalmente questi dati devono essere letti, interpolati e analizzati per essere utili allo sviluppo di strategie per la sicurezza stradale.

Degno di nota il Comune di Pisa che, oltre a mettere a disposizione i dati, fornisce anche un servizio di webmap simile a quello descritto in questo articolo.

Crediamo che la visualizzazione di dati come questi possa essere utile in differenti modi. E’ sicuramente complicato dare un senso ad una grande mole di dati (circa 1000 incidenti), considerando poi che si parte da un file csv (una tabella), ma tutto può diventare più chiaro e comprensibile grazie ai potenti strumenti di cui disponiamo, in particolare open source. La costruzione di una mappa, e la relativa analisi dei dati, potrebbe potenzialmente fare acquisire una migliore comprensione sulla localizzazione degli incidenti stradali e restituire preziosi indizi su come prevenirli.