{"id":2508,"date":"2019-11-10T20:09:07","date_gmt":"2019-11-10T19:09:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lospaziobianco.it\/alcaffedelcappellaiomatto\/?p=2508"},"modified":"2019-11-10T18:16:30","modified_gmt":"2019-11-10T17:16:30","slug":"topolino-3337-ingorgopoli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lospaziobianco.it\/alcaffedelcappellaiomatto\/topolino-3337-ingorgopoli\/","title":{"rendered":"Topolino #3337: Ingorgopoli"},"content":{"rendered":"

Era da diversi decenni che Marco Rota<\/strong> mancava dalle pagine di Topolino<\/em><\/a>. Cos\u00ec il suo ritorno sulle pagine del settimanale disneyano<\/em>, coadiuvato da Stefano Rota<\/strong>, \u00e8 un piccolo evento cui dedicargli la storia d’apertura del numero, la prima parte di Ingorgopoli<\/em> che, come intuibile dal titolo, vede Paperino impegnato a districarsi tra le strade continuamente intasate della citt\u00e0 dell’ingorgo continuo<\/em>.<\/p>\n

Gusto vintage<\/em>?<\/h2>\n

Una delle cose pi\u00f9 antipatiche che si possano scrivere relativamente agli autori del passato \u00e8 accostarli alla parola vintage<\/em>. Era gi\u00e0 accaduto in occasione del sequel<\/em> de Le sette citt\u00e0 di Cibola<\/em> di Carl Barks<\/strong> quando Nicola Tosolini<\/strong> venne intervistato sulla storia originale. E la cosa si \u00e8 ripetuta anche con Marco Rota: nell’articolo introduttivo alla storia, si scrive di una avventura dal sapore vintage<\/em>. E vediamo un po’ questo sapore vintage<\/em> dando un’occhiata alle prime due pagine.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

La tavola d’apertura \u00e8 costituita da 7 strisce. Le prime 4 sono a inquadratura laterale sulla strada dove Paperino sta viaggiando a bordo della fedele 313. Con lo scendere verso la vignetta successiva, il numero di automobili aumenta, e cos\u00ec il traffico fino alla 5.a vignetta con Paperino che procede incolonnato in mezzo ad altri veicoli. L’ultima striscia \u00e8, a sua volta, suddivisa in tre vignette con un primo piano su Paperino che diventa primissimo enfatizzando l’espressione tra la disperazione e lo stupore del protagonista. La seconda pagina, infatti, \u00e8 una splash page<\/em> con il titolo della storia che mostra le strade intasate dal traffico che portano a Ingorgopoli.
\nLa storia, da quel momento in poi, procede con un ritmo decisamente molto pi\u00f9 alto del procedere delle automobili incolonnate: ora i battibecchi con gli altri automobilisti, ora la ricerca di una scorciatoia, ora le divertenti discussioni con barista e clienti di un fast food<\/em> lungo la strada, tutto contribuisce a rendere dinamica la sceneggiatura, arricchendola di gag<\/em> mai noiose e divertenti.
\nOvviamente a Paperino, che alla fine si ritrova nuovamente imbottigliato nel traffico, sarebbe stato molto utile l’aiuto di un esperto nel campo: Roberto Natalini<\/strong>!<\/p>\n

Gestione del traffico<\/h2>\n

Boyd Hakluyt, matematico e protagonista del romanzo La scacchiera<\/em> di John Brunner<\/strong>, viene chiamato a Ciudad de Vados<\/em> per modificare opportunamente la viabilit\u00e0 cittadina: il controllo sugli abitanti, infatti, viene esercitato anche tramite la gestione delle strade. Il traffico, infatti, pu\u00f2 essere opportunamente incanalato scegliendo con attenzione i sensi unici, le zone pedonali e altre zone similari.
\nIn effetti, uscendo dalla sovrapposizione del romanzo con la partita a scacchi del 1892 tra Steinitz e Cigorin, gli abitanti di Ciudad de Vados ne costituiscono la linfa vitale. Allo stesso modo i veicoli che attraversano le sue strade potrebbero essere proficuamente trattati come elementi di un liquido(1<\/a>)<\/sup>.
\nLa fluidodinamica<\/a>, ovvero la disciplina che studia il moto dei fluidi, \u00e8 ricca di situazioni differenti. Nel caso del traffico il paragone pi\u00f9 ovvio \u00e8 quello di un liquido che scorre all’interno di un tubo. In questo caso la velocit\u00e0 di scorrimento del liquido \u00e8 direttamente proporzionale al flusso del liquido, [latex]Q[\/latex], e inversamente proporzionale alla sua sezione, [latex]A[\/latex]:<\/p>\n

[latex]v \\propto \\frac{Q}{A}[\/latex]<\/p>\n

A sua volta il flusso del liquido \u00e8 dato dal rapporto tra il volume di tubo attraversato, [latex]V[\/latex], e il tempo impiegato, [latex]t[\/latex]:<\/p>\n

[latex]Q = \\frac{V}{t}[\/latex]<\/p>\n

Poich\u00e9 il volume \u00e8 inversamente proporzionale alla densit\u00e0 del liquido, allora aumentare la densit\u00e0 implica ridurre il flusso e quindi la velocit\u00e0 di percorrenza all’interno del tubo. Allo stesso modo se aumento il numero di auto all’interno di una strada, la velocit\u00e0 di percorrenza della strada diminuisce man mano fino al caso limite di velocit\u00e0 nulla, che si raggiunge quando sulla strada si trovano il numero massimo di veicoli che la riempiono.
\nCome si vede nell’immagine qui sotto questo approccio risulta abbastanza sensato quando lo si confronta con la realt\u00e0: pur con tutte le differenze del caso, i dati della situazione reale si distribuiscono lungo una “forma” non dissimile dal modello matematico a sinistra.<\/p>\n

\"\"
via Scienza in rete<\/em><\/a><\/figcaption><\/figure>\n

Se, per\u00f2, pensiamo al traffico su un tratto di strada sufficientemente lungo, possiamo pensare che ci vogliano un certo numero di veicoli per ottenere un abbassamento apprezzabile della velocit\u00e0 di percorrenza. Un andamento di questo genere, ovvero una situazione in cui la velocit\u00e0 si mantiene costante anche all’aumentare della densit\u00e0, per poi iniziare a diminuire, con la presenza di una densit\u00e0 critica oltre la quale il traffico va considerato fermo, \u00e8 molto simile a un sistema che sta subendo una transizione di fase. E non a caso esistono alcuni approcci al problema<\/a> che utilizzano proprio le equazioni delle transizioni di fase(2<\/a>)<\/sup>.<\/p>\n

Rete stradale<\/h2>\n
\"\"
via commons<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

Ovviamene una singola strada fa parte di una pi\u00f9 ampia rete stradale, dunque bisogna considerare il flusso di veicoli come qualcosa in cambiamento che non resta necessariamente costante. In questo caso pu\u00f2 venire in aiuto anche la fuidodinamica delle reti (in effetti sarebbe la pipe network analysis<\/em><\/a>, l’analisi delle reti di tubi<\/em>) in cui vengono utilizzate delle leggi non molto differenti da quelle utilizzate per studiare i circuiti elettrici.
\nIl problema di questo approccio, come ricorda Roberto Natalini su Scienza in rete<\/em><\/a>, \u00e8 quello di non riuscire a distinguere il comportamento del singolo veicolo, per cui bisogna avere pronti anche modelli in cui si riesce a descrivere l’automobile che si ferma all’improvviso per far attraversare un pedone, o il furgoncino o il camion che generalmente hanno una velocit\u00e0 di percorrenza inferiore rispetto alla media e tutta una serie di altre situazioni differenti.
\nIn questo secondo caso, per\u00f2, le variabili diventano decisamente molto grandi, quindi possono effettivamente essere applicate a situazioni limitate. Dunque, come ricorda sempre Natalini, bisogna essere in grado di capire quale dei due approcci applicare di volta in volta, calandoli opportunamente nel caso reale, che, come detto, \u00e8 pi\u00f9 simile a una rete che non a una singola strada.
\nIn questo caso un gruppo di matematici del CNR<\/a>, cui anche Roberto ha collaborato, ha sviluppato un modello che, a partire dai dati reali, \u00e8 in grado di prevedere lo sviluppo del traffico lungo una rete stradale reale. Il modello \u00e8 stato anche applicato nella realt\u00e0 per sviluppare un’applicazione in grado di suggerire il percorso ottimale all’automobilista. Ovviamente la condizione necessaria per avere suggerimenti precisi era che tutti gli automobilisti utilizzassero quella app<\/em> per calcolare il loro percorso, cosa ovviamente non ovvia.
\nUn modo per aggirare il problema \u00e8 quello di pescare i dati forniti dagli smartphone<\/em> a Google Maps<\/a>: ci sarebbe ovviamente il problema della privacy<\/em>, visto che non tutti gli utilizzatori di smartphone<\/em> forniscono a Google la possibilit\u00e0 di monitorare la propria posizione, ma sembrerebbe che tali utenti siano una percentuale irrisoria, vista la corrispondenza tra i dati raccolti da Google e la situazione prevista a partire dai dati forniti da Telecom Italia(3<\/a>)<\/sup>:<\/p>\n

\"\"
A sinistra i dati di Google Maps<\/em> a destra le previsioni del modello.<\/figcaption><\/figure>\n

Ovviamente tutto questo pu\u00f2 migliorare la viabilit\u00e0 dal lato dell’automobilista, ma potrebbe anche permettere a chi gestisce le strade (quindi i tecnici del comune) di avere un quadro preciso che possa, in linea di principio, consentire loro di prendere decisioni relativamente a zone pedonali, strade a senso unico, posizione dei semafori e altro ancora.<\/p>\n\n

    \n
  1. Lighthill, M. J., & Whitham, G. B. (1955). On kinematic waves II. A theory of traffic flow on long crowded roads. Proceedings of the Royal Society of London. Series A. Mathematical and Physical Sciences, 229(1178), 317-345. doi:10.1098\/rspa.1955.0089<\/a> ↩<\/a><\/li>\n
  2. Blandin, S., Goatin, P., Piccoli, B., Bayen, A., & Work, D. (2012). A general phase transition model for traffic flow on networks. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 54(Supplement C), 302-311. doi:10.1016\/j.sbspro.2012.09.749<\/a> ↩<\/a><\/li>\n
  3. Sol\u00e9-Ribalta, A., G\u00f3mez, S., & Arenas, A. (2016). A model to identify urban traffic congestion hotspots in complex networks. Royal Society open science, 3(10), 160098. doi:10.1098\/rsos.160098<\/a> ↩<\/a><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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