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Analisi

Variabili spaziali

Variabili demografiche

Variabili trasportistiche

Variabili socioeconomiche

Sintesi dei risultati

Al centro di un’importante area metropolitana, Torino si presenta come una città monocentrica compatta, con un core denso che ospita la metà degli abitanti della FUA (49,7%), concentrando entro un raggio di 5 km quasi l’80% dell’area urbanizzata locale (78,1%), ed entro 7,5 km la sua quasi totalità (98,1%): condizione favorevole all’istituzione di ZTL estese (tipo LEZ) per arrestare o filtrare i flussi in entrata. Dal punto di vista topografico, la città si sviluppa prevalentemente in piano (98,2% della rete stradale con pendenza < 4%). Considerando l’intera area urbanizzata, prevalgono (54,8%) i tessuti compatti (walking+transit, secondo la classificazione proposta da Newman et al. (2016)), con una parte comunque consistente caratterizzata da un assetto più “a misura di automobile” (45,2%, costituito da 8,9% di periferia densa e 36,3% di territorio suburbano).

La distribuzione delle funzioni di base restituisce una notevole propensione alla prossimità urbana (34,6% dell’area urbanizzata con accessibilità “alta” + 31% con accessibilità “ottimale” a servizi di vicinato). Per quanto riguarda invece i servizi specialistici (individuati come “poli attrattori”), questi occupano il 21% dell’AUD e il 26,7% dell’ASU, generando una domanda di mobilità che, nel primo caso, rafforza ulteriormente la propensione ai modi più sostenibili, mentre nel secondo è più orientata alla mobilità automobilistica, solo in parte “mitigabile” con servizi di TPL flessibili o dedicati. Nel complesso, la dimensione “funzionale” risulta significativamente disallineata rispetto a quella morfologica-strutturale, restituendo per l’area urbanizzata una propensione all’auto relativamente maggiore (9,71% contro 5,38%) e una propensione al TPL relativamente minore (23,49% contro 48,6%). La media, espressa dal “Virtual share territoriale”, conferma comunque per Torino una condizione insediativa decisamente favorevole alla mobilità sostenibile, con quote di soft mobility (grazie anche a un ruolo potenzialmente importante della micro-mobilità) e di TPL rispettivamente del 56,40% e del 36,05%, e una quota residua, “non comprimibile” di mobilità individuale privata, dovuta alle variabili spaziali, pari al 7,55%. Una vocazione territoriale alla transizione verso modelli più sostenibili, che trova riscontro anche nella propensione all’implementazione di misure push (inclusa la possibilità di assoggettare quasi il 56,7% della rete viaria a zona 30) che, potrebbero pesare per circa un quarto (24,3%) nelle strategie di riequilibrio modale.

Quanto agli altri due indicatori di “propensione” individuati, relativi alla distribuzione della popolazione per fasce di età (indicatore socio-demografico) e degli spostamenti sistematici giornalieri per fasce di distanze (indicatore trasportistico), i risultati ottenuti incrociando le relative “fasce” con i modi ad essi più pertinenti secondo la logica A-S-I (Avoid-Shift-Improve) danno luogo a un “virtual share” demografico e a un “virtual share chilometrico” sostanzialmente allineati con il “virtual share territoriale” solo per quanto riguarda la propensione al TPL (rispettivamente al 33,89% e 36,02%), ma con notevoli differenze per quanto riguarda la propensione alla soft mobility e la quota residua non comprimibile di mobilità individuale motorizzata. I dati ottenuti nelle due ripartizioni per tali opzioni modali divergono sensibilmente.  La significativa presenza della popolazione anziana (circa un terzo ≥ 60 anni) impatta negativamente sulla propensione alla soft mobility, laddove l’alto numero di spostamenti ≤ 2,5 km (46,2%; sotto ii 5 km la percentuale arriva addirittura al 76%) tende invece a rafforzarla. Conseguentemente diversi anche i risultati ottenuti per la mobilità individuale motorizzata, più favorita dalla composizione anagrafica che de esigenze legate alla lunghezza degli spostamenti: rispettivamente 29,17% e 20,60%: valori in ogni caso molto più alti di quello restituito dal virtual share territoriale, destinati quindi a pesare nel calcolo finale dell’Optimal share (Step 3).

Ultimo aggiornamento

25.05.2026

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