Przemieszczenia w miastach - aspekt wykorzystania technologii GPS

Transkrypt

1 SIERPIŃSKI Grzegorz 1 SOBCZAK Paweł 2 Przemieszczenia w miastach - aspekt wykorzystania technologii GPS WSTĘP Informacja o realizowanych przemieszczeniach w miastach jest niezwykle ważna zarówno w modelowaniu, organizacji, jak i zarządzaniu ruchem. Z uwagi na stały wzrost liczby podróży wykonywanych w ciągu dnia szczególnie istotne jest poznanie czterech elementów sposobu przemieszczania, źródeł i celów podróży, motywacji oraz częstotliwości. Wszystkie powyższe informacje pozwalają dopasować możliwości systemu transportowego miasta lub obszaru do potrzeb osób podróżujących. Takie dopasowanie może dotyczyć podstawowego układu sieci drogowo-ulicznej (co jednak wymaga większych nakładów finansowych) lub także sfery organizacyjnej jak organizacja ruchu w elementach punktowych sieci transportowej, czy inna organizacja transportu zbiorowego. Oprócz dopasowania do potrzeb osób podróżujących zmiany powinny być zgodne z zasadami zrównoważonego rozwoju transportu (szerzej m. in. w [15], [30], [31], [42], [43]). W tym wypadku poznanie sposobów przemieszczania może być rozumiane jako ocena działań realizowanych na szczeblu miejskim, czy regionalnym. Badania podróży wykonywane są z wielu powodów. W samym transporcie jest ich bardzo wiele, np. badanie zachowań osób podróżujących konkretnym rodzajem transportu np. transportem zbiorowym, badanie relacji dla wybranej grupy społecznej, wiekowej, mieszkańców wybranego obszaru, badanie zależności od wzajemnego rozmieszczenia geograficznego różnych celów podróży, czy określanie różnic kulturowych (m. in. [2], [3], [9], [14], [18], [20], [22], [23], [25], [26], [27], [28], [29], [33], [34], [38], [44]). Zachowania komunikacyjne często bowiem wynikają z norm społecznych i głęboko zakorzenionych poglądów [39]. Można wyróżnić wiele sposobów pozyskiwania takiej informacji ankietyzacja, dzienniczki podróży, monitoring itp. W artykule skupiono się na przedstawieniu wyników obserwacji z zastosowaniem technologii GPS do określania sposobu przemieszczania. Zestawiono też część wyników badań w tym zakresie, wskazując jednocześnie wady i ograniczenia innych, jak i tej metody akwizycji danych o ruchu. Artykuł stanowi jedynie wstęp do szerszych badań, które pozwolą na rozszerzenie przedstawionej metody o szereg innych elementów (jak technologia GSM, WiFi czy GIS), których zintegrowane koncepcje przedstawiono w innych publikacjach (m. in. [6], [7], [8], [10], [11], [12], [35], [36]), a które w postaci samodzielnych zastosowań opisano także m. in. w [5], [13], [16], [17], [21], [32]. 1. METODOLOGIA Modelowanie podróży obejmuje szereg działań zmierzających do określenia m. in. rozkładu przemieszczeń na różne środki transportu. Podstawowym elementem jest tu pozyskiwanie informacji o rzeczywistych przemieszczeniach. Informacja o przemieszczeniach powinna być możliwie pełna i rzetelna. Najczęściej badania przemieszczeń realizowanych na wybranym obszarze wykonywane są z użyciem wywiadu (ankiety), przeprowadzanego wśród mieszkańców. Ankietowanych pyta się o wszelkie przemieszczenia poza domem realizowane w ostatnim dniu roboczym (szerzej m. in. w [1], [24], [40], [41]). Można wyróżnić szereg wad takiej metody. Podstawową (poza problemem wyboru próby, który występuje prawie zawsze) jest sposób przeprowadzenia ankietyzacji w domach. Taka sytuacja powoduje, że nierzadko osoby wykazujące się największą mobilnością nie są 1 dr inż. Wyższa Szkoła Biznesu w Dąbrowie Górniczej, Wydział Zarządzania Informatyki i Nauk Społecznych, Katedra Logistyki i Transportu, ul. Cieplaka 1c, Dąbrowa Górnicza, gsierpinski@wsb.edu.pl 2 dr inż., Wyższa Szkoła Biznesu w Dąbrowie Górniczej, Wydział Zarządzania Informatyki i Nauk Społecznych, Katedra Logistyki i Transportu, ul. Cieplaka 1c, Dąbrowa Górnicza, psobczak@wsb.edu.pl 5730

2 poddawane badaniu, ponieważ w chwili ankietowania pozostają poza zasięgiem ankietera. Do kolejnych problemów tradycyjnego pozyskiwania informacji można zaliczyć błędne dane, powodowane trudnościami w odtworzeniu rzeczywistego przebiegu podróży przez osobę ankietowaną oraz małą dokładność danych (np. brak dokładnego przebiegu trasy). W literaturze można znaleźć określenie także innych wad: niechęć osoby ankietowanej do ujawnienia niektórych podróży lub ich elementów oraz brak umiejętności obiektywnej oceny długości czasu trwania poszczególnych etapów podróży [3]. Podsumowując metoda ta bazuje na ludzkiej pamięci, dokładności i dobrej woli ankietowanych. W celu określenia przydatności technologii GPS do identyfikacji sposobu przemieszczania przeprowadzono badania polegające na kilkukrotnym pokonaniu określonej trasy w różny sposób. Przyjęto trzy rodzaje przemieszczeń: przemieszczenie piesze, przejazd samochodem osobowym, przejazd miejskim transportem zbiorowym autobusem. Z uwagi na porę roku pominięto rejestrację przejazdu rowerem, jednakże ten sposób przemieszczania zostanie uwzględniony w dalszych badaniach. Do rejestracji przemieszczeń wybrano urządzenie HOLUX Wireless GPS Logger M-241. Urządzenie pozwala na zapamiętanie około 130 tysięcy punktów, co w zupełności wystarczyło dla przyjętych tras. Zapis kolejnych lokalizacji osoby podróżującej może być realizowany w interwale czasowym (minimalny to 1 [s]) lub po przemieszczeniu o określoną odległość. W omawianych badaniach testowano rejestrację z częstotliwością 1 i 5 [s]. Poligonem do badań był obszar centrum miasta Dąbrowa Górnicza. W kolejnym rozdziale przedstawiono część wyników dla trzech wybranych tras. Na każdej trasie występowała obsługa przewozów pasażerskich w postaci linii autobusowej. Charakterystykę wybranych tras zawiera tabela 1. Prezentowane trasy są porównywalne pod kątem długości, ale różnią się przebiegiem w terenie (rysunek 1). Zapis przemieszczenia dla różnych środków transportu po jednej trasie nie był wykonywany jednocześnie. Przedstawione badania prezentują pomiary poza godziną szczytu (okres 9:00-13:00). Tab. 1. Cechy badanych tras. Źródło: opracowanie własne. Liczba przystanków badanej Trasy Długość [km] linii autobusowej** Dopuszczalna prędkość [km/h] Trasa nr 1 3,69 5 (w tym jeden n/ż) 50 Trasa nr 2 3,60 6 (w tym dwa n/ż) 50 Trasa nr 3 3, * jako długość trasy przyjęto odczyt z portalu Google Maps; ** liczba przystanków między przystankiem początkowym i końcowym 5731

3 Trasa nr 2 Trasa nr 1 Trasa nr 3 Rys. 1. Trasy poddane badaniu (opracowanie własne z wykorzystaniem Quantum GIS) 2. REZULTATY BADAŃ W rozdziale przedstawiono wybrane wyniki badań przemieszczeń z zastosowaniem opisanej metodologii. Na podstawie porównań obserwacji przemieszczeń stwierdzono, że dokładność zapisu śladu z częstotliwością 5 [s] jest wystarczająca przy prędkościach miejskich. Jednocześnie należy zauważyć, że w gęstych sieciach transportowych należy brać pod uwagę zapis dokładniejszy, co jednocześnie zwiększa pięciokrotnie liczbę zapisanych punktów przemieszczeń powodując szybsze zapełnienie pamięci urządzenia (nadal można jednak zarejestrować przemieszczenie trwające ponad 7 godzin). Na rysunkach 2, 3 i 4 przestawiono otrzymane profile prędkości dla wybranych trzech tras. Z uwagi na potrzebę zachowania czytelności wykresów na rysunkach zestawiono jedynie dwa ślady każdym z analizowanych sposobów przemieszczenia (autobus, przejście pieszo oraz samochód osobowy). Rysunki zawierają także lokalizację przystanków miejskiego transportu zbiorowego. W przypadku trasy nr 2 na jednym z dwóch przystanków na żądanie nie zatrzymał się żaden z autobusów, dlatego pominięto jeden znacznik na rysunku 3. Podstawowe parametry dla zarejestrowanych przemieszczeń przedstawia tabela 2. Rys. 2. Profile prędkości wybranych przemieszczeń na trasie nr 1 (opracowanie własne) 5732

4 Rys. 3. Profile prędkości wybranych przemieszczeń na trasie nr 2 (opracowanie własne) Rys. 4. Profile prędkości wybranych przemieszczeń na trasie nr 3 (opracowanie własne) Tab. 2. Parametry zarejestrowanych przemieszczeń na badanych trasach. Źródło: opracowanie własne. Trasy Przejazd autobusem Przejście pieszo Przejazd samochodem osobowym Trasa nr 1 Całkowity czas podróży 00:09:15 00:42:00 00:05:50 Całkowita odległość [km] 3,70 3,73 3,69 Średnia prędkość komunikacyjna [km/h] 23,99 5,33 37,92 Prędkość maksymalna [km/h] 45,96 7,50 47,98 Trasa nr 2 Całkowity czas podróży 00:08:40 00:40:10 00:06:05 Całkowita odległość [km] 3,59 3,60 3,61 Średnia prędkość komunikacyjna [km/h] 24,82 5,37 35,64 Prędkość maksymalna [km/h] 37,99 7,45 49,44 Trasa nr 3 Całkowity czas podróży 00:13:35 00:51:40 00:08:55 Całkowita odległość [km] 4,00 4,13 3,96 Średnia prędkość komunikacyjna [km/h] 17,67 4,80 26,65 Prędkość maksymalna [km/h] 46,37 7,09 48,

5 Analizując zarejestrowane przemieszczenia można stwierdzić, że: na profilach prędkości można zauważyć zmniejszenie wartości prędkości samochodu osobowego jednoczesne z autobusem w miejscach występowania zmiany kierunku jazdy. Na przykład dla trasy nr 1 taka sytuacja występuje około 2,4 km (skręt w prawo pod znacznym kątem) oraz około 3,4 km trasy (skręt w lewo), przejazd samochodem osobowym często charakteryzuje się większą dynamiką jazdy (częste zmiany pasów, silna interakcja z innymi pojazdami, podczas, gdy przejazd autobusem jest bardziej płynny (przy założeniu braku silnej kongestii), np. rysunek 3, profil prędkości dla trasy nr 3 wykazał dużą zbieżność dla samochodu osobowego i autobusu, w takiej sytuacji jedynie identyfikacja przystanku jako miejsca postoju daje możliwość określenia sposobu przemieszczania, przemieszczenia piesze są identyfikowalne w sposób bardzo czytelny, ponieważ wyraźnie odbiegają od pozostałych z uwagi na znacznie niższą prędkość, prędkość komunikacyjna uzyskana podczas pomiarów w przypadku autobusu wahała się w przedziale od ponad 17 do prawie 25 [km/h], natomiast wartość dla samochodu osobowego była o 10 do 15 [km/h] wyższa, wystąpiły różnice w długości zarejestrowanych tras, jednakże dla pojazdów można je uznać za wartość pomijalną (około 1%). W przypadku przejścia pieszo różnice wynikają z realizacji przemieszczeń po chodnikach (nie zawsze biegnących bezpośrednio przy jezdni) i okresowej potrzeby przejścia przez ulicę w miejscach do tego przeznaczonych. PODSUMOWANIE Podróże wykonywane pieszo z uwagi na swoją specyfikę (niska prędkość) nie sprawiają trudności z rozpoznaniem [10]. Sytuacja jest bardziej skomplikowana w przypadku podróży miejskich, realizowanych innymi środkami transportu (pojazdami) po wspólnych drogach. Na podstawie przedstawionych wyników widać, że elementem umożliwiającym oddzielenie transportu zbiorowego od przejazdów samochodem osobowym jest wcześniejsza identyfikacja przystanków transportu zbiorowego (w tym przypadku określenie lokalizacji przystanków autobusowych). Nałożenie śladu przemieszczenia (uzyskanego za pomocą technologii GPS) na zinwentaryzowaną sieć transportową, zawierającą także przystanki (z użyciem technologii GIS) pozwala także z dużym prawdopodobieństwem wskazać łańcuchy przemieszczeń z użyciem transportu zbiorowego np. przejazd autobusem, a następnie dojście piesze do celu (rysunek 5). Pieszo Autobus Rys. 5. Identyfikacja sposobu przemieszczenia na podstawie profilu prędkości (opracowanie własne) Przestawiona metoda jest w stanie zastąpić tradycyjne dzienniczki podróży, wymaga jednak dopracowania z uwagi na określanie np. motywacji (co może się odbywać jedynie przy inwentaryzacji 5734

6 innych obiektów w mieście, a nie tylko sieci transportowej). Jasnym jest, że oprócz identyfikacji sposobu przemieszczenia określone zostaje źródło i cel podróży. Warto zwrócić uwagę, że urządzenie nie wymaga od osoby badanej (podróżującej) żadnych dodatkowych działań. Do wad takiego rozwiązania należy zaliczyć przede wszystkim kłopot techniczny związany z potrzebą zakupu znacznej liczby urządzeń podobnego rodzaju i krótkiego przeszkolenia wybranej grupy respondentów. Jak w każdej innej metodzie ważnym problemem jest właściwy dobór próby. Potrzebna jest także dwukrotna wizyta u respondenta (ale podobnie ma to miejsce w przypadku dzienniczków podróży). Do zalet można zaliczyć z pewnością dużą dokładność określenia śladu przemieszczeń. Streszczenie Informacja o realizowanych przemieszczeniach jest niezwykle ważna zarówno w modelowaniu, organizacji i zarządzaniu ruchem w miastach. Można wyróżnić wiele sposobów jej pozyskiwania ankietyzacja, dzienniczki podróży, monitoring itp. W artykule przedstawiono zastosowanie technologii GPS, jako metody na określanie sposobu przemieszczania. Zestawiono też część wyników badań w tym zakresie, wskazując jednocześnie wady i ograniczeniach innych, jak i tej metody akwizycji danych o ruchu. Przedstawione w artykule wyniki stanowią jedynie wstęp do szerszych badań, które pozwolą na rozszerzenie przedstawionej metody o szereg innych elementów (jak technologia GSM, czy WiFi), których koncepcje przedstawiono w innych publikacjach. Travels in the cities GPS technology usage aspect Abstract Information about realized travels is very important both for modeling, organization and traffic management in cities. There are many ways of sourcing - questionnaire, travel diaries, monitoring, etc. The article deals the use of GPS technology as a method for determining how people travels. Also summarizes some of the results of research in this field, while pointing out disadvantages and limitations of others, as well as this methods of acquiring traffic data. Results presented in this article are only a prelude to a wider research, which will allow the extension of the presented method on a number of other elements (such as GSM technology, or Wi-Fi), which concepts are shown in other publications. BIBLIOGRAFIA National Household Travel Survey User s Guide, U.S. Department of Transportation Federal Highway Administration, February 2011 (Version 1). 2. Aguiléra A., Wenglenski S., Proulhac L.: Employment suburbanisation, reverse commuting and travel behaviour by residents of the central city in the Paris metropolitan area. Transportation Research Part A Vol. 43, Elsevier 2009, pp Bauer M., Klimontowska M.: Wykorzystanie techniki GPS w badaniu zachowań pasażerów komunikacji zbiorowej. Modelowanie podróży i prognozowanie ruchu. Zeszyty Naukowo- Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej Oddział w Krakowie, seria: Materiały konferencyjne, Nr 94 (Zeszyt 153), Kraków 201, s Brzeziński A.: Zrównoważony rozwój systemów transportowych miast i aglomeracji w kontekście rosnącej mobilności. Transport Miejski i Regionalny nr 1/2011, s Buliung R. N., Kanaroglou P. S.: A GIS toolkit for exploring geographies of household activity/travel behavior. Journal of Transport Geography Vol. 14, Elsevier 2006, pp Celiński I, Sierpiński G.: Dwustopniowy model ruchu na bazie sieci GSM. Transport Miejski i Regionalny 7/8 2011, s Celiński I, Sierpiński G.: Możliwości wykorzystania architektury systemów GSM w modelowaniu, planowaniu i obsłudze transportu publicznego i prywatnego w obszarach zurbanizowanych. Logistyka Nauka nr 6/2011, s Celiński I, Sierpiński G.: Opór przestrzeni dla alternatywnej realizacji podróży. Modelowanie podróży i prognozowanie ruchu. Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Rzeczpospolitej Polskiej Oddział w Krakowie, Nr 2 (98)/2012. Kraków 2012, s

7 9. Celiński I., Krawiec S., Macioszek E., Sierpiński G.: The Analysis of Travellers Behaviour in the Upper Silesian Conurbation. The Archives of Transport, Vol. XXIV, No 4/2012, pp Celiński I, Sierpiński G.: GSM Network Telemetric Capabilities Supporting the Construction of Modal Split Focused Traffic Models. Journal of Intelligent Transportation and Urban Planning. Vol.1 No.1/2013, pp Celiński I, Sierpiński G.: A dynamic management of a public transportation fleet. LogForum 2013, 9 (3), pp Celiński I, Sierpiński G.: Real time model for public transportation management. LogForum 2014, 10 (1), pp Chapleau R., Morency C.: Dynamic spatial analysis of urban travel survey data using GIS. 25th Annual ESRI International User Conference, Paper UC1232, San Diego, Kalifornia 2005, pp Choocharukul K., Van H. T., Fujii S.: Psychological effects of travel behavior on preference of residential location choice. Transportation Research Part A Vol. 42, Elsevier 2008, pp European Platform on Mobility Management, (odsłona ). 16. Fafieanie M.: Calibrating route set generation by map matching GPS data. University of Twente, Netherlands, September Fontaine M. D., Yakkala A. P., Smith B. L.: Probe sampling strategies for traffic monitoring systems based on wireless location technology. Virginia Transportation Research Council, Charlottesville, Virginia, January Geurs K.T., Ritsema van Eck J.R.: Accessibility Measures: Review and Applications. Evaluation of Accessibility Impacts of Land-Use Transport Scenarios and Related Social and Economic Impacts. RIVM report , National Institute of Public Health and the Environment, Bilthoven Gómez-Torres N. R., Valdés-Diaz D. M.: GPS Capable Mobile Phones to Gather Traffic Data. Ninth LACCEI Latin American and Caribbean Conference (LACCEI 2011), Engineering for a Smart Planet, Innovation, Information Technology and Computational Tools for Sustainable Development, August 3-5, 2011, Medellín, Colombia. 20. Handy S., Cao X., Mokhtarian P.: Correlation or causality between the built environment and travel behavior? Evidence from Northern California, Transportation Research Part D Vol. 10, Elsevier 2005, pp Herrera J. C., Work D. B., Herling R., Ban X., Jacobson Q., Bayen A. M.: Evaluation of traffic data obtained via GPS-enabled mobile phones: The Mobile Century field experiment. Transportation Research Part C 18 (2010), pp Khattak A. J., Rodriguez D.: Travel behavior in neo-traditional neighborhood developments: A case study in USA, Transportation Research Part A Vol. 39, Elsevier 2005, pp Lu X., Pas E. I.: Socio-demographics, activity participation and travel behavior, Transportation Research Part A Vol. 33, Elsevier 1999, pp Metoda budowy baz danych o drogowym ruchu miejskim. Poradnik metodyczny, Zeszyty Naukowo-Techniczne Oddziału Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie, Monografie, nr 7, z. 80, Kraków Millward H., Spinney J.: Time use, travel behavior, and the rural urban continuum: Results from the Halifax STAR project. Journal of Transport Geography Vol. 19, Elsevier 2011, pp Müller S., Tscharaktschiew S., Haase K.: Travel-to-school mode choice modelling and patterns of school choice in urban areas. Journal of Transport Geography 2008, Volume 16, pp Ned Levine & Associates: A Spatial Statistics Program for the Analysis of Crime Incident Locations, The National Institute of Justice, Washington, DC, July 2010, ( ) 28. Nilsson M., Küller R.: Travel behaviour and environmental concern, Transportation Research Part D Vol. 5, Elsevier 2000, pp Nosal K.: Przykłady planów mobilności i ocena ich skuteczności. Transport Miejski i Regionalny nr 1/2011, s

8 30. Our Common Future. Report of the World Commission on Environment and Development, Transmitted to the General Assembly as an Annex to document A/42/427 - Development and International Co-operation: Environment Pawłowska B.: Zrównoważony rozwój transportu na tle współczesnych procesów społecznogospodarczych. Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk Rutten B., van der Vlist M., de Wolff P.: GSM as the source for traffic information. Association for European Transport Scheiner J.: Interrelations between travel mode choice and trip distance: trends in Germany Journal of Transport Geography, Volume 18, pp , Elsevier Schmöcker J.-D., Quddus M. A., Noland R. B., Bell M. G. H.: Mode choice of older and disabled people: a case study of shopping trips in London Journal of Transport Geography, Volume 16, Elsevier 2008, pp Sierpiński G., Celiński I: Koncepcja użycia technologii sieci GSM do identyfikacji przemieszczeń w miastach. Logistyka Nauka nr 6/2011, s Sierpiński G., Celiński I.: Use of GSM Technology as the Support to Manage the Modal Distribution in the Cities. In: Subic A., Wellnitz J., Leary M., Koopmans L. (Eds.): Sustainable Automotive Technologies Springer, Heidelberg 2012, pp Sierpiński G.: Podział zadań przewozowych w europejskich miastach kierunki zmian i zależności od wybranych czynników zewnętrznych. Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej seria Transport z. 97, Problemy współczesnych systemów logistycznych i transportowych, Warszawa 2013, s Smoliński S.: Jakość usług przewozowych w ocenie pasażerów kolei wyniki badań, Technika Transportu Szynowego, nr 7-8/2004, s Starowicz W.: Zarządzanie mobilnością wyzwaniem polskich miast. Transport Miejski i Regionalny, nr 1/2011, s Travel Survey Manual, Travel Model Improvement Program, Prepared by Cambridge Systematic, Inc., for U. S. Department of Transportation and U.S. Environmental Protection Agency, July Travel Survey Methods Committee (ABJ40): The On-Line Travel Survey Manual, (odsłona ). 42. White Paper: European transport policy for 2010: time to decide. COM(2001) 370, White Paper: Roadmap to a Single European Transport Area Towards a competitive and resource efficient transport system. COM(2011) Zwerts E., Allaert G., Janssens D., Wets G., Witlox F.: How children view their travel behaviour: a case study from Flanders (Belgium), Journal of Transport Geography Vol. 18, Elsevier 2010, pp