Domanda indotta: stime di elasticità e come tenerne conto in uno studio di impatto sul traffico

1. Il problema in una frase

Uno studio di impatto sul traffico (in inglese TIS, traffic impact study) di solito tratta la domanda come fissa: prevede i volumi all’anno di progetto e dimensiona l’intervento per smaltirli. Ma quando l’intervento aggiunge capacità a una rete congestionata, la domanda non resta fissa. I tempi di viaggio più bassi generano spostamenti nuovi e più lunghi, e la previsione su cui si basava il progetto non regge più.

L’articolo affronta quattro punti:

• quanto vale l’effetto secondo la letteratura empirica;
• come lo si esprime con un’elasticità;
• un metodo trasparente per portarlo dentro un TIS o uno studio di corridoio;
• dove il metodo smette di funzionare.

2. Definizioni

Il traffico indotto è l’aumento dei veicoli-miglia percorsi (VMT) causato da un aumento di capacità, al netto del traffico semplicemente deviato da altri itinerari. Le sue fonti sono:

• nuovi spostamenti;
• spostamenti più lunghi (destinazioni più lontane);
• passaggio modale verso l’auto;
• spostamenti di fascia oraria;
• nel lungo periodo, cambiamenti di uso del suolo e di localizzazione.

L’elasticità dei VMT rispetto alle corsie-miglia (ε) è definita come:

ε = (ΔVMT / VMT) ÷ (ΔLM / LM)

La maggior parte degli studi la stima in forma log–log, quindi il coefficiente delle corsie-miglia è l’elasticità. Si legge così:

• ε = 1,0: un aumento del 10 % delle corsie-miglia produce un aumento del 10 % dei VMT su quella classe di strade. La capacità aggiunta si riempie.
• ε = 0,4: il 40 % dell’aumento proporzionale di capacità viene assorbito da nuovo traffico.

Gli studi distinguono due orizzonti:

• le elasticità di breve periodo colgono la risposta comportamentale entro circa 1–2 anni;
• quelle di lungo periodo (ritardi di circa 4 anni o più) includono anche gli effetti su uso del suolo e localizzazione.

Questa convenzione è descritta nel documento tecnico di supporto del CARB [3].

Le elasticità rispetto alle corsie-miglia non vanno confuse con le elasticità rispetto al tempo di viaggio, usate da alcuni post-processori dei modelli. Le due non vanno mescolate.

3. Cosa dicono i dati

Fonte	Ambito	Stima	Note
Duranton & Turner (2011), American Economic Review [1]	Aree metropolitane USA, 1983–2003, variabili strumentali	ε ≈ 1,0 per i VKT interstatali rispetto alle corsie-km interstatali: OLS 0,86; differenze prime 1,00; IV 1,03 (stima preferita dagli autori); 228 MSA, dati HPMS 1983/1993/2003	“VKT increases proportionately to roadway lane kilometers for interstate highways.” Grandi strade urbane 0,67–0,89 (solo OLS, indicativo).
Cervero (2003), progetti autostradali in California, sintetizzato dal CARB [3]	Livello di progetto	Breve periodo 0,10; lungo periodo 0,39	0,10 = 0,42 × 0,24 (velocità rispetto a capacità × VMT rispetto a velocità); il valore di lungo periodo aggiunge gli effetti insediativi; ritardo di 7–8 anni. Secondo Cervero i valori bassi dipendono dal fatto che non tutti gli aumenti di velocità sono dovuti alla capacità.
Cervero & Hansen (2002), J. Transport Economics and Policy, citato da NCST [2]	Contee urbanizzate della California, classi FHWA 1–3	Elasticità a 5 anni 0,79	Livello di contea, modello a equazioni simultanee
NCST Induced Travel Calculator (UC Davis) [2]	California, livello MSA e contea	1,0 per ampliamenti interstatali; 0,75 per altre superstrade, freeway e arterie principali (classi funzionali FHWA 2–3)	Lungo periodo (≈ 3–10 anni dall’apertura); intervallo al 95 % circa ±20 %. Si basa su Duranton & Turner, Cervero & Hansen (2002), Handy & Boarnet (2014) e lavori successivi.

Tre conclusioni:

1. Le elasticità di lungo periodo a scala regionale per le autostrade urbane si concentrano intorno a 1,0; le stime a livello di progetto sono più basse. Sulle reti metropolitane congestionate, un ampliamento viene in gran parte assorbito da nuovo traffico nell’arco di un decennio.
2. Gli effetti di breve periodo sono minori, quindi un conteggio “prima/dopo” nell’anno di apertura sottostima l’impatto finale.
3. Le stime a livello di progetto e a livello regionale differiscono. I conteggi grezzi di corridoio che includono il traffico deviato da itinerari paralleli sovrastimano l’induzione; gli studi a livello di progetto che escludono la deviazione (es. Cervero) danno valori più bassi delle stime regionali. L’elasticità va scelta in coerenza con l’ambito geografico della previsione.

4. Il metodo (approccio per elasticità)

Il calcolatore NCST formalizza l’approccio più semplice e difendibile [2]:

VMT indotti = (ΔLM / LM) × VMT₀ × ε

dove:

• ΔLM sono le corsie-miglia aggiunte dal progetto;
• LM sono le corsie-miglia esistenti della stessa classe di strade nello stesso ambito geografico (MSA per le interstatali, contea per le classi 2–3 nel calcolatore);
• VMT₀ sono i VMT esistenti su quella classe e in quell’ambito;
• ε è l’elasticità per quella classe.

Il denominatore è decisivo. Dividere per le corsie-miglia del corridoio invece che per quelle regionali sovrastimerebbe enormemente l’effetto. Le elasticità sono state stimate a scala regionale e a quella scala vanno applicate.

Come entra in uno studio di impatto sul traffico

Un TIS lavora su volumi di tronco e di intersezione, non sui VMT regionali, quindi il risultato regionale va riportato su quei volumi:

1. Calcolare i VMT indotti regionali con la formula sopra, per l’orizzonte di progetto.
2. Attribuirli al corridoio di studio. Dove esiste un modello di domanda calibrato, usarlo: aggiungendo i VMT indotti come spostamenti in più, oppure facendo girare il modello con retroazione (assegnazione ↔ distribuzione/scelta modale). Senza modello, il ripiego è una quota proporzionale documentata, per esempio la quota del corridoio sui VMT della classe dopo l’ampliamento, da dichiarare esplicitamente come ipotesi.
3. Convertire in volumi di tronco. Dividere i VMT attribuiti per la lunghezza del corridoio per ottenere i veicoli/giorno aggiuntivi, poi applicare i fattori K e D dello studio per i volumi direzionali dell’ora di punta. La divisione per la lunghezza dà un volume medio di sezione. Applicare il fattore K di base è cautelativo, perché parte del traffico indotto avviene fuori punta (peak spreading).
4. Ripetere l’analisi funzionale (metodi HCM, o micro-simulazione in condizioni sovrassature) con i volumi corretti. Riportare LOS, ritardi e code per lo scenario “con domanda indotta” accanto a quello convenzionale.
5. Riportare entrambi gli scenari e una fascia di sensibilità. Presentare ε ai valori basso (breve periodo), centrale e alto (lungo periodo), più l’intervallo ±20 %.

5. Esempio numerico (valori illustrativi)

Dati (area metropolitana ipotetica):

• Corsie-miglia interstatali nella MSA: LM = 1.600
• Ampliamento proposto: una corsia per senso su 10 miglia, quindi ΔLM = 20 corsie-miglia
• VMT₀ interstatali nella MSA: 30.000.000 veicoli-miglia al giorno
• Lunghezza del corridoio di studio: 10 miglia

Passo 1: variazione proporzionale di capacità. ΔLM / LM = 20 / 1.600 = 1,25 %

Passo 2: VMT indotti regionali (lungo periodo, ε = 1,0). 0,0125 × 30.000.000 × 1,0 = 375.000 VMT/giorno (±20 % → da 300.000 a 450.000)

Passo 3: sensibilità su ε.

ε	Base	VMT indotti/giorno	Se il 40 % ricade sul corridoio: veicoli/giorno aggiuntivi sul tratto di 10 miglia
0,10	Breve periodo, livello di progetto [3]	37.500	≈ 1.500
0,39	Lungo periodo, livello di progetto [3]	146.250	≈ 5.850
0,75	Valore classi 2–3 [2]	281.250	≈ 11.250
1,00	Interstatale, lungo periodo [1][2]	375.000	≈ 15.000

La quota del 40 % sul corridoio è un’ipotesi scelta per rendere esplicita la conversione. È molto superiore alla quota del corridoio sui VMT della classe (10 mi × 110.000 / 30.000.000 ≈ 4 % in questo caso) e include implicitamente il traffico deviato da itinerari paralleli, che l’elasticità regionale esclude. Uno studio reale ricava la quota da un modello con retroazione su distribuzione e scelta modale, oppure documenta una base a livello di corridoio. Da sola, la formula regionale dice poco sui volumi del corridoio.

Passo 4: interpretazione.

• Se la previsione di base all’anno di progetto per il tratto ampliato è, per esempio, 110.000 veicoli/giorno, lo scenario di lungo periodo aggiunge circa 15.000 veicoli/giorno (≈ +14 %).
• Può bastare a riportare le ore di punta al livello di congestione che il progetto doveva eliminare.
• Il beneficio dell’ampliamento è reale ma temporaneo, se la domanda non viene gestita (tariffazione, corsie gestite, trasporto pubblico, politiche di uso del suolo).

6. Contesto normativo

• California: con la SB 743 e l’art. 15064.3 delle CEQA Guidelines (adottato a dic. 2018, obbligatorio in tutto lo Stato dal 1° luglio 2020; si veda anche il Technical Advisory dell’OPR, dic. 2018) la valutazione dei progetti è passata dal LOS ai VMT. Il Transportation Analysis Framework di Caltrans (2ª ed., sett. 2025) e la relativa Transportation Analysis under CEQA indicano il calcolatore NCST come metodo standard per i progetti che aumentano la capacità. I modelli di domanda sono ammessi alle condizioni del §4.4 del TAF [4].
• Altri Stati e agenzie USA: per lo più non richiedono l’analisi della domanda indotta in un TIS. Includerla è buona pratica, e il tema viene sollevato regolarmente nelle osservazioni in sede NEPA.

7. Limiti

• Trasferibilità. Le elasticità sono medie ricavate da dati metropolitani USA. Usare evidenze locali dove esistono, e allargare la fascia di sensibilità per regioni piccole o poco congestionate, dove ε è probabilmente più bassa.
• Riduzioni di capacità e conversioni di corsia (road diet, corsie generiche→HOV/HOT): non sono stimabili con il calcolatore. Le aggiunte di corsie HOV/HOT sono coperte; le corsie a pedaggio puro richiedono analisi integrative [2].
• Profilo temporale. Un’ε di lungo periodo descrive gli esiti tra il 3° e il 10° anno. I conteggi dell’anno di apertura la sottostimano.
• Doppio conteggio. Se il modello di domanda ha già una retroazione completa tra assegnazione e fasi precedenti, non aggiungere sopra i VMT da elasticità. In quel caso l’elasticità serve come verifica del modello.
• Emissioni e sicurezza. I VMT indotti modificano le stime di gas serra e di esposizione al rischio di incidente. Vanno riportati con coerenza anche in quelle analisi.

8. Checklist per la relazione di studio

• ☐ Classe di strade e ambito geografico dichiarati; ε coerente con entrambi
• ☐ ΔLM e LM dalla stessa fonte dati e dallo stesso anno (es. HPMS)
• ☐ Scenari di breve e lungo periodo, con fascia di sensibilità
• ☐ Metodo di attribuzione al corridoio documentato
• ☐ Risultati funzionali con e senza domanda indotta
• ☐ Retroazione del modello verificata per evitare doppi conteggi
• ☐ Limiti e anno dei dati dichiarati

Fonti

1. Duranton, G. & Turner, M. A. (2011). “The Fundamental Law of Road Congestion: Evidence from US Cities.” American Economic Review 101(6): 2616–2652. PDF (Brown University) · Scheda TRID
2. National Center for Sustainable Transportation, UC Davis. Induced Travel Calculator: Background on Induced Travel. travelcalculator.ncst.ucdavis.edu · Webinar
3. Handy, S. & Boarnet, M. G. (30 sett. 2014), per il California Air Resources Board. Impact of Highway Capacity and Induced Travel on Passenger Vehicle Use and Greenhouse Gas Emissions: Technical Background Document. PDF
4. Caltrans. Transportation Analysis Framework & Transportation Analysis under CEQA, 2ª ed. (sett. 2025). PDF