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