Grasso, Francesco (2026) Theoretical and operational analysis of road freight transport demand in Italy. [Tesi di dottorato]
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| Tipologia del documento: | Tesi di dottorato |
|---|---|
| Lingua: | English |
| Titolo: | Theoretical and operational analysis of road freight transport demand in Italy |
| Autori: | Autore Email Grasso, Francesco francesco.grasso2@unina.it |
| Data: | 10 Giugno 2026 |
| Numero di pagine: | 146 |
| Istituzione: | Università degli Studi di Napoli Federico II |
| Dipartimento: | Ingegneria Civile, Edile e Ambientale |
| Dottorato: | Ingegneria dei sistemi civili |
| Ciclo di dottorato: | 38 |
| Coordinatore del Corso di dottorato: | nome email Papola, Andrea papola@unina.it |
| Tutor: | nome email Marzano, Vittorio [non definito] Simonelli, Fulvio [non definito] |
| Data: | 10 Giugno 2026 |
| Numero di pagine: | 146 |
| Parole chiave: | freight transport statistics; road transport volumes; data-driven estimation |
| Settori scientifico-disciplinari del MIUR: | Area 08 - Ingegneria civile e Architettura > ICAR/05 - Trasporti |
| Informazioni aggiuntive: | 38 ciclo |
| Depositato il: | 15 Giu 2026 10:38 |
| Ultima modifica: | 12 Ago 2026 05:37 |
| URI: | https://www.fedoa.unina.it/id/eprint/15995 |
Abstract
A lack of comparable, complete, and consistent data on freight transport, especially road transport, at both the Italian and EU levels makes gaining a clear view of the national freight system challenging. Consequently, effective planning, governance, and operational decisions are difficult to implement. To overcome these critical gaps, this research provides a data-driven, quantitative analysis of freight transport demand and supply across the road sector. Three novel methodologies are proposed for estimating road freight activity, based on the fusion of traffic counts, origin-destination matrices, and floating car data from commercial and industrial vehicles at the national scale. The results indicate that the volumes related to road freight transport, in terms of vehicle·kilometers, tonne·kilometers, and tonnes, are significantly underestimated.
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