Le mappe acustiche ed i piani d’azione rappresentano i principali strumenti di lotta all’esposizione dei cittadini al rumore, in particolare a quello prodotto dal traffico stradale.

Il presente e il futuro dello smart traffic control sono rappresentati dai Sistemi di Trasporto Intelligenti (ITS), che però non sono ancora stati sufficientemente studiati come possibili strumenti di mitigazione del rumore. Tuttavia, gli ITS dedicati al controllo del traffico si basano su modelli e dati di input simili a quelli richiesti per la mappatura del rumore del traffico stradale.

Nell’ambito del progetto LIST Port Il gli autori dell’articolo scientifico Traffic Flow Detection Using Camera Images and Machine Learning Methods in ITS for Noise Map and Action Plan Optimization hanno sviluppato una strumentazione basata su telecamere a basso costo ed una metodologia di riconoscimento e conteggio dei veicoli che utilizza moderne tecniche di apprendimento automatico (machine learning) per produrre output conformi ai requisiti del modello di valutazione del rumore CNOSSOS – EU. La strumentazione e la metodologia potrebbero essere integrate con gli ITS esistenti per il controllo del traffico al fine di proteggere un metodo integrato, che potrebbe anche fornire dati aggiornati nel tempo per mappe acustiche e piani d’azione.
Il test è stato condotto a seguito del progetto LIST Port Il, dove è stato installato un ITS per la gestione del traffico stradale nella città portuale italiana di Piombino in provincia di Livorno. L’efficacia acustica dell’impianto viene valutata osservando la differenza di impatto acustico sulla popolazione prima e dopo l’installazione di Sistemi di Trasporto Intelligenti – ITS mediante la distribuzione dell’esposizione al rumore, la valutazione di G_den e G_night, e il calcolo del numero di cittadini molto infastiditi dal rumore in particolare durante le ore notturne. Infine, viene mostrato come il sistema ITS rappresenti una valida soluzione da integrare con mirate e più specifiche mitigazioni acustiche, come la posa di asfalti a basse emissioni.

Sistemi e metodi di applicazione

Il sistema di misurazione video per il monitoraggio del traffico stradale (VMS) è stato sviluppato ed applicato per il monitoraggio acustico. Sebbene il suo compito principale sia la misurazione del flusso di traffico e della velocità da utilizzare come input per le mappature del rumore, il sistema può essere utilizzato anche per misurazioni di pass-by statistico (SPB) o pass-by controllato (CPB). Il sistema di registrazione video (VRS) a basso costo si basa su un computer mono scheda dotato di sensore con telecamera a infrarossi e può essere utilizzato all’aperto per acquisizioni a lungo termine perché non è influenzato dagli agenti atmosferici. Il sistema di analisi video (VAS) include un modello di rilevamento di oggetti YOLOv2 di apprendimento approfondito per rilevare e classificare i veicoli in accordo con le categorie definite nel modello di valutazione del rumore CNOSSOS-EU.
Il VMS è stato valutato su un set di dati raccolto in diverse campagne di misurazione. Si è dimostrato affidabile mostrando buone prestazioni con una precisione media (mAP) pari al 92%. Una validazione più specifica, basata sul confronto con altri metodi di misurazione presenti in letteratura, sarà oggetto di future indagini da parte degli autori. Date le sue ridotte dimensioni, il VRS può essere montato insieme ai fonometri su una tradizionale stazione di monitoraggio posta a bordo strada. Per la raccolta dei dati in input necessari per una mappa acustica, la qualità dei dati acquisiti e il numero di punti di acquisizione sul territorio è importante per la qualità complessiva degli output del modello acustico. In questo senso, quindi, l’approccio sensoriale a basso costo rende fattibile l’installazione di più stazioni di monitoraggio nelle aree urbane, rispetto ad altre metodologie di acquisizione tradizionali e più costose.

Mappe acustiche e piani di azione

Il VAS potrebbe essere facilmente aggiornato per essere integrato nei sistemi di trasporto intelligenti esistenti per il controllo del traffico in un contesto più ampio di un sistema di gestione integrato del traffico che in futuro potrebbe ottenere mappe del rumore stradale aggiornate quasi in tempo reale, che migliorerebbero la fase dei piani di azione. Inoltre, le mappe acustiche non sono solo lo strumento su cui si basano i piani d’azione, ma rappresentano anche il miglior strumento di comunicazione con i cittadini. Una mappa dinamica e aggiornata, simile a quanto recentemente realizzato in Dynamap Life project, guiderà meglio la riduzione dell’esposizione dei cittadini al rumore e consentirà alle persone di accedere e monitorare la situazione attuale online. Ciò aumenterebbe la consapevolezza e l’attenzione sul tema del rumore. Il VMS è stato utilizzato per acquisire i dati di traffico nella città di Piombino (Livorno), dove per il Progetto INTERRG Maritime LIST PORT – Limitazione Inquinamento Sonoro da Traffico nei Porti commerciali è stato installato un ITS per la gestione dei flussi di traffico. Con i dati di flusso e velocità del traffico acquisti con il VMS sviluppato, sono state realizzate mappe acustiche dell’area prima e dopo l’installazione dell’ITS. Le mappe sono state convalidate attraverso misurazioni del rumore a breve e lungo termine. Il caso di studio è stato utilizzato per valutare l’efficacia del sistema ITS per la gestione dei flussi di traffico. Con i dati di flusso e velocità del traffico acquisiti con VMS sviluppato, sono state realizzate mappe acustiche dell’area prima e dopo l’installazione dell’ITS. Le mappe sono state convalidate attraverso misurazioni del rumore a breve e lungo termine. Il caso di studio è stato utilizzato per valutare l’efficacia del sistema ITS come metodo di mitigazione acustica. Per fare ciò, il traffico misurato nel 2019 e nel 2021 è stato normalizzato all’anno 2019 a causa della significativa differenza di flussi tra i due anni in ingresso in città e probabilmente a causa della pandemia che ha favorito il turismo locale. La valutazione dell’efficacia è stata effettuata confrontando l’esposizione dei cittadini al rumore, calcolando gli indicatori G_den e G_night e il numero di cittadini fortemente disturbati o con disturbi del sonno in condizioni ante e post-operam.

I due effetti sulla salute sono stati stimati utilizzando le ben note curve “dose-effetto” in letteratura. È stato osservato che l’inclusione degli ITS ha agito come fulcro del traffico in alcune strade, corrispondenti a quelle con già maggior traffico. Ciò ha comportato un aumento dell’esposizione dei cittadini, già esposti a livelli significativi di rumore stradale, ed allo stesso tempo un’esposizione ridotta di coloro che sono stati esposti a livelli di rumore medi, spostandoli in classi di esposizione inferiori.
Quelli ottenuti sono modesti risultati di mitigazione che non suggeriscono gli ITS come soluzione di mitigazione del rumore, a conferma che tale strumentazione non è stata progettata per questa funzione. Tuttavia, l’effetto di convogliare il traffico solo su alcune strade ha portato gli autori a pensare di simulare l’effetto combinato degli ITS con interventi specificamente volti alla mitigazione del rumore, come l’introduzione di pavimentazioni a bassa rumorosità.
L’azione combinata di ITS e la posa di asfalti su sole tre strade, per un totale di 1750 m di asfalto, comporterebbe un notevole incremento dell’effetto mitigante che la sola posa di quegli asfalti avrebbe avuto senza il riordino del traffico portato dall’ITS. Sebbene questa parte dello studio sia stata effettuata come primo test eseguito in una piccola città, il tasso di miglioramento determinato dalle due azioni combinate è significativo e migliorerebbe la qualità della vita di un numero maggiore di cittadini se applicato in città più densamente abitate. Inoltre il progetto dell’ITS potrebbe anche essere orientato più verso l’acustica, ovvero lo spostamento del traffico verso strade con limiti di velocità più elevati, dove l’efficacia delle pavimentazioni a bassa rumorosità è maggiore.
In sintesi, gli ITS potrebbero essere sintonizzati secondo criteri di rumorosità e potrebbero rappresentare una soluzione dinamica per la gestione del traffico sia in fase di mappatura che di piano d’azione. Ciò, oltre a potenziare gli effetti di mitigazione che si verificherebbero con i singoli interventi, rappresenterebbe anche un risparmio economico per le amministrazioni nella raccolta dei dati di input per la mappatura acustica e per l’ottimizzazione degli effetti di mitigazione riducendo al minimo la durata dell’intervento.

Per approfondimenti: Traffic Flow Detection Using Camera Images and Machine Learning Methods in ITS for Noise Map and Action Plan Optimization