detectarea condițiilor de mobilitate urbană utilizând date de călătorie În timp real

CONFERINŢA ŞTIINŢIFICĂ INTERNAŢIONALĂCercetare şi Administrare Rutieră, “CAR 2015”

Bucureşti, 9-11 iulie 2015

INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCERoad Research and Administration, “CAR 2015”

Bucharest, 9-11 July 2015

DETECTAREA CONDIȚIILOR DE MOBILITATE URBANĂ UTILIZÂND DATE DE CĂLĂTORIE ÎN TIMP REAL

Cadar Rodica Dorina, Șef lucrări dr. ing., Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, e-mail: [email protected] Boitor Rozalia Melania, Asistent universitar dr. ing., Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, e-mail: [email protected]

Rezumat

Studiul mobilității ubane presupune o analiză complexă a elementelor sistemului de transport. În acest domeniu, datele sunt foarte importante și colectarea lor implică diferite tehnici. Așa numitele echipamente moderne care erau utilizate în colectarea datelor până de curând, au devenit în zilele noastre accesibile pentru uz comun. Cercetarea se bazează pe datele colectate cu unul dintre cele mai populare echipamente ITS de tipul automatic vehicle location (AVL), GPS-ul, care poate fi instalat pe orice autovehicul. În aceste condiții, managementul datelor ample care se obțin devine de mare importanță, în vederea furnizării informațiilor corecte pentru părțile interesate.

Scopul acestei lucrări este de a propune un sistem de colectare a datelor bazat pe aplicația AROBS Track GPS, în scopul facilitării procesului de stabilire a condițiilor operaționale: evaluare a congestiei traficului și a nivelului de serviciu (LOS). Ca o primă etapă a studiului, vor fi analizate sistemul și funcționalitatea acestuia. Mai mult, rezultatul procesului de colectare a datelor și managementul acestora vor fi analizate pentru a evidenția importanța caracteristicilor socio-economice ale utilizatorilor transportului rutier, respectiv a comportamentului în deplasare.

Cuvinte cheie: mobilitatea urbană, sistem de management, indicatori specifici de mobilitate

Abstract

The study of the urban mobility implies a complex analysis of the transport system’s elements. In this field, the data is very important and collecting it involves different techniques. The so called modern equipment which was used in data gathering until recently, became nowadays accessible for common use. The study is based on the data collected by means of the most popular ITS equipment, automatic vehicle location (AVL), the GPS, which could be installed on every vehicle. Under these circumstances, the management of the big data which is obtained becomes of great importance in order to provide sound information to the stakeholders.

The aim of this paper is to propose a data collection system based on Track GPS System in order to facilitate the process of establishing the operational conditions: traffic congestion and level of service assessment. As a first stage of the work the system and its functionality is going to be analysed. Furthermore, the outcome of the data collection process and its management will be analysed in order to highlight the importance of the socio-economics of the road system users, respectively of the travel behaviour.

Keywords: urban mobility, management system, mobility specific indicators

1. INTRODUCERE

Mobilitatea urbană este imaginea funcției de transport a unui oraș sau arii urbane. Mobilitatea urbană cuantifică activitățile desfășurate de către populație prin investigarea deplasărilor realizate în vederea participării la acestea.

1

mailto:[email protected]





1.1. Caracteristici ale mobilității urbane

Pentru implementarea planurilor generale de mobilitate din localităţile urbane, este recomandată monitorizarea traficului în mod regulat. Pentru a cunoaște caracteristicile de mobilitate ale unei arii urbane este nevoie de o investigare detaliată și complexă asupra unei serii de indicatori generali și specifici ai mobilității.

Dintre indicatorii generali ai mobilității urbane menționăm oferta rețelei de infrastructură și a serviciilor de transport. Iar dintre indicatorii specifici menționăm ca fiind de cea mai mare importanță: vitezele de deplasare medii (km/h), duratele deplasărilor (h), timpii efectivi în mișcare (h), întârzierile totale (h) cât și caracteristicile vehiculelor.

Odată cu apariția dezbaterilor legate de mobilitatea urbană, dintre indicatorii calitativi ai transporturilor, durata călătoriei este unul dintre cei mai importanți. Timpul de mers sau durata de deplasare/călătorie sunt măsuri directe ale congestiei în trafic. O dovadă a acestei importanțe este faptul că în prezent, distanțele în orașe nu se mai măsoară numai în kilometri ci și în minute parcurse.

Utilizatorul este din ce în ce mai interesat de timpului pe care trebuie să-l consume până la destinație, implicit de timpul salvat sau economisit pe un traseu. Timpul salvat sau economisit se calculează ca o variație ∆t cu formula (1).

∆ t=t 2−t 1=l(v1−v 2)

v 1v 2(1)

Literatura științifică care documentează atât caracteristicile generale de mobilitate cât și indicatorii specific de mobilitate, precum indicele duratei de depalsare (TTI) este foarte vastă și prezintă multiple modele și metodologii de investigare a acestor [1]- [2].

Pe lângă aceste aspecte în analiz mobilității trebuie să fie incluse și aspecte privind scopul deplasărilor, detalii despre activitățile urbane, și nu în ultimul rând indicatori ai caracteristicilor utilizatorilor, respectiv detalii despre comportamentul lor în deplasare [3].

1.2. Date și metodologie

Studiu de față se concetrează pe municipiul Cluj-Napoca dorind să evidențieze aspectele cunoscute privind mobilitatea urbană dar și să completeze datele existente cu o serie de aspecte noi ce au fost determinate ca urmare a realizării acestei lucrări. Astfel, sunt cunoscuți indicatorii generali și specifici privind sistemul de transport cu infrastructura și modurile disponibile [3], procentajul modal [3], matricile Origine-Destinație pe moduri [3], intervale de vârf [3], inventarul de utilizare a terenurilor și aspectele socio-economice [3], caracteristici ale celui mai aglomerat traseu rutier pe direcția Est-Vest [4] etc.

2





Aceste date sunt foarte utile pentru inițierea unei analize a mobilității dar pentru modelarea automată a acesteia este nevoie ca datele existente să fie completate cu indicatori specifici punctuali pe rețea, la diferite perioade de timp ale zilei. În acest sens, este propusă implementarea următorului sistem de management al mobilității urbane (Figura 1):

Figura 1. Sistemul de management al mobilității de tip TrackGPS

Autovehiculele urmărite în timp prin intermediul sistemelor GPS sunt de patru tipuri diferite:

- autovehicul personal – două autoturisme;- taximetru;- autoutilitară – autovehicul salubrizare;- autovehicul intervenții – salvare.

Figura 2. Captură ecran – locația de bază a vehiculelor test [5]

3





Datele colectate cu ajutorul tehnologiei GPS sunt transmise prin GPRS într-o zonă comună de colectare de tip „cloud” iar utilizând aplicația AROBS TrackGPS (Figura 3) se obține o bază de date prelucrabilă imediat. Baza de date este accesibilă oricărui utilizator înregistrat care dispune de credențiale iar datele pot fi accesate și analizate fără nici o limitare spațială a utilizatorului aplicației.

Figura 3. Captură ecran Aplicație TrackGPS [5]

Rapoartele furnizează date individuale per vehicul test dar și medii ale caracteristicilor pe trasee sau pe diferite perioade de timp.

Aplicația TrackGPS oferă mai multe facilități: monitorizare flotă, optimizări de traseu, foi de parcurs automatizate, monitorizarea consumului de combustibil și nu în ultimul rând oferă un modul pentru monitorizarea comportamentului în deplasare al conducătorilor auto[5].

Figura 4. Captură ecran Aplicație TrackGPS. Foaie de parcurs automatizată [5]4





2. REZULTATE ȘI ANALIZĂ

Datele preluate din sistemul de management al mobilității urbane pe o perioadă inițială de 10 săptămâni de la implementarea sistemului au fost analizate statistic și apoi au fost evidențiate câteva observații importante în legătură cu acest sistem de monitorizare a mobilității urbane.

După cum se poate observa ariile urbane au înregistrat o continuă dezvoltare și schimbare în ultimul secol, condiții în care modelul de mobilitare urbană a evoluat de la un concept legat de transport la o problematică globală implicând abordări pluridisciplinare [6]. Astfel, studiul mobilității urbane își găsește utilitatea nu doar în managementul urban și gestiunea sistemului de transport dar și în agenda planificării și dezvoltării urbane și stabilirii de politici de dezvoltare.

Implementarea la scară largă a unui sistem de tip TrackGPS pe autovehiculele administrației publice ar conduce la rezultate concludente despre indicatorii mobilității urbane ce ar oferi posibilitatea de a extrapola datele în vederea caracterizării mobilității urbane din municipiul Cluj-Napoca.

2.1. Rezultatele datelor obținute

Datele furnizate de către cele cinci vehicule test au fost analizate mai jos prin prisma câtorva indicatori de mobilitate specifici – viteza de deplasare medie și viteza de deplasare maximă, distanța parcursă, durata de deplasare, timpii efectivi în mișcare și durata de staționare.

Astfel, se poate observa că viteza de depalsare medie a celor cinci vehicule variază într-un mod așteptat (Figura 5): o viteză de deplasare medie scăzută o are autovehiculul de salubrizare iar o viteză medie ridicată o are salvarea. În general, taximetrul are o viteză de deplasare medie peste autoturismele personale, cu excepția câtorva zile care prezintă vârfuri ale autoturismelor personale.

0 10 20 30 40 50 60 70 800

10

20

30

40

50

60

70

80

autoturism personal 1autoturism personal 2ambulantataxisalubrizare

Figura 5. Viteza medie a autovehiculelor test

5





0 10 20 30 40 50 60 70 800

20

40

60

80

100

120

140

160

180


Figura 6. Viteza maximă a autovehiculelor test

În Figura 6 este prezentată variația vitezelor de deplasare maxime atinse de către vehiculele test. Ambulanța a înregistrat cele mai multe vârfuri în acest sens, urmată de taximetru. Atât din Figura 5 cât și din Figura 6 reiese că autoturismele personale, care sunt prinse de obicei în fluxul de trafic au un parcurs mai apropiat de constant și în general nu depășesc limitările de viteză impuse.

Din punct de vedere al distanțelor parcurse (Figura 7) se poate observa că cele mai lungi distanțe zilnice sunt parcurse de către ambulanță și, în zilele în care este activ, de către taximetru, urmate de către autovehiculul de salubrizare. Autoturismele personale parcurg zilnic, în general, distanțe mai scurte. Dată fiind locația de origine și cea de destinație la locul de muncă, autoturismul personal 2 parcurge distanțe mai lungi decât primul.

01.03.2

015 D

06.03.2

015 V

11.03.2

105 M

16.03.2

015 L

21.03.2

105 S

26.03.2

105 J

31.03.2

015 M

05.04.2

105 D

10.04.2

015 V

15.04.2

015 M

20.04.2

015 L

25.04.2

105 S

30.04.2

015 J

05.05.2

105 M

10.05.2

015 D

15.05.2

015 V

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

salubrizaretaxiambulantaautoturism personal 2autoturism personal 1

Figura 7. Distanța parcursă de autovehiculele test

6





Cu excepția taximetrului care nu are un program fix, autoturismul personal 1 prezintă cea mai lungă perioadă de inactivitate cu 24 de zile de activitate nulă din cele 10 săptămâni analizate (Figura 8). Cele două autovehicule care oferă servicii de salubrizare și intervenții medicale au prezentat cele mai lungi durate de funcționare pe parcursul celor 10 săptămâni (Figura 9).

24

11

5

27

12


Figura 8. Zile cu activitate nulă a autovehiculelor test în perioada de 10 săptămâni

autoturism personal 1


ambulanta taxi salubrizare0:00:00

120:00:00

240:00:00

360:00:00

480:00:00

600:00:00

720:00:00

54:16:1086:02:18

546:30:57

162:20:31

585:14:46

Series1

Figura 9. Total ore funcționare ale vehiculelor test

S-a evidențiat o perioadă de staționare cu motorul pornit la ambele autoturisme personale, de aproximativ 11 ore în medie, înregistrată pe parcursul celor 10 săptămâni (Figura 10). În mod grosier se poate afirma că în condițiile actuale ale circulației din Cluj-Napoca se pierde o oră pe săptămână din cauza staționării cu motorul pornit impusă de condițiile de circulație.

7







ambulanta

taxi

salubrizare

42:03:28

75:24:02

422:56:33

162:20:27

243:19:19

54:16:10

86:02:18

546:30:57

162:20:31

585:14:46

12:12:42

10:38:16

123:34:24

0:00:04

341:55:27

stationare motor pornitdurata de functionaretimp in miscare

Figura 10. Durata de funcționare [h] și timpii efectivi în mișcare [h] ai autovehiculelor test

2.3. Observații

În urma analizei datelor colectate cu ajutorul sistemului de monitorizare a mobilității urbane se poate observa că în funcție de rolul deservit de către autovehicul test, activitatea de transport diferă, precum și indicatorii de mobilitate investigați. În tabelul de mai jos sunt prezentate centralizat datele obținute pe parcursul celor 10 săptămâni.

Tabelul 1. Centralizare indicatori mobilitate urbană investigați

Indicator specificAutoturism personal 1

Autoturism personal 2

Ambulanță TaximetruAutovehicul salubrizare

Viteza de deplasare medie, [km/h] 20 22 29 22 14Viteza de deplasare maximă,

[km/h]116 159 168 108 68

Distanța parcursă, [km] 1676 2733 21261 7395 5845Zile inactive 24 11 5 27 12

Durată de funcționare, [h] 54:16:10 86:02:18 546:30:57 162:20:31 585:14:46Timp efectiv în mișcare, [h] 42:03:28 75:24:02 422:56:33 162:20:27 243:19:19

Staționare cu motorul pornit, [h] 12:12:42 10:38:16 123:34:24 0:00:04 341:55:27

Din tabelul prezentat se observă o similitudine între indicatorii de mobilitate ai autoturismelor personale. Se impune deci o analiză suplimentară a celor două vehicule. Viteza medie obținută din toate valorile medii zilnice ale vitezei de deplasare din zilele cu activitate este mai mare în cazul celui de-al doilea autoturism.

8





Viteza de deplasare maximă înregistrată în aceeași perioadă este de aproximativ 1,4 ori mai mare în cazul celui de-al doilea autoturism comparativ cu primul. Viteza maximă înregistrată de primul autoturism în fiecare zi din cele 10 săptămâni analizate este în general sub viteza de deplasare maximă atinsă de autoturismul 2. O mare diferență este remarcată și la nivelul distanței parcurse. Mai mult, durata de funcționare a celui de-al doilea autoturism este de 1,6 ori mai mare comparativ cu primul iar timpul efectiv în mișcare de aproximativ 1,8 ori mai mare.

O serie de diferențe între indicatori se pot explica pe baza locației de bază a celor două autovehicule, pe baza caracteristicilor tehnice ale vehiculelor și așa mai departe dar trebuie luate în considerare și caracteristicile personale ale conducătorilor auto. Astfel, se pot evidenția o serie de caracteristici socio-economice distincte ale celor doi conducători auto, A1 și A2:

- categorie de vârstă: A1 → 40-50 ani, A2 → 26-30 ani;- sex: A1 → feminin, A2 → masculin;- stare civilă: A1 → căsătorit (un copil), A2 → necăsătorit;- ocupație: A1 → cadru didactic universitar, A2 → inginer;- ultimul nivel de studii încheiat: A1 → doctorat, A2 → studii superioare;- categorie venit lunar net: A1 → sub 2000 RON, A2 → peste 2000 RON;- vechimea în calitate de conducător auto: A1 → 10 - 20 ani, A2 → 10 - 20 ani;- temperament – A1 → N/A, A2 → N/A.Cu aceste detalii personale cunoscute se poate observa că nu doar detaliile

tehnice au un aport în desfășurarea traficului ci și caracteristicile socio-economice influențează indicatorii specifici de mobilitate și deci circulația. Se impune deci o analiză viitoare mai extinsă a comportamentului în deplasare a conducătorilor auto a tuturor celor cinci vehicule test. Pentru a crea o imagine cât mai corectă despre impactul comportamentului în deplasare în mobilitatea urbană se vor considera și date despre consumul de combustibil și originile și destinațiile deplasărilor.

Se poate sublinia încă o dată că populația creează traficul prin deplasările sale în vederea desfășurării diferitor activități dar suplimentar are și un aport major prin comportamentul în deplasare al conducătorilor auto în caracterizarea traficului și deci a mobilității urbane.

Un alt factor care ar trebui să ridice mari semne de întrebare este dacă suntem conștienți de cantitatea de timp de nefuncționare zilnică a unui autovehicul. Astfel, în Figura 11 este prezentată situația celor cinci vehicule test pe parcursul celor 10 săptămâni de studiu. În afară de autovehiculul de salvare și salubrizare care sunt utilizate în serviciul comunității și deci într-un procent mai mare din timp, autoturismele personale prezintă o rată de utilizare infimă.

Se poate observa deci importanța și necesitatea permanentă de îmbunătățire a facilităților destinate circulației pasive care angrenează un volum majoritar din parcul auto urban, pe o perioadă foarte mare de timp.

9







ambulanta

taxi

salubrizare

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

54:16:10

86:02:18

546:30:57

162:20:31

585:14:46

26608:12:19

26577:26:34

26116:57:39

26501:07:59

26077:48:35

durata de func-tionare

durata de ne-functionare

Figura 11. Durata de funcționare și de nefuncționare a autovehiculelor test în ore

3. CONCLUZII

Concluziile care se pot trage în urma studiului prezentat se concentrează pe două direcții majore. În primul rând se poate observa că sistemul de monitorizare a mobilității urbane are o utilitate deosebită, ceea ce impune extinderea acestuia pe mai multe vehicule test în viitor și pe o paletă mai largă de conducători auto cu caracteristici socio-economice diferite. Mai mult, transmiterea datelor oferă informații nu doar despre performanțele vehiculelor ci și despre fluxurile de pe parcursurile realizate de către autoturismele test personale. Având în vedere că datele se transmit în mod direct și continuu acestea oferă detalii din diferite momente ale zilei și din diferite locații ale urbei, ceea ce poate conduce la generalizarea acestora pentru un studiu extins al mobilității.

Pe de altă parte, a fost observată și importanța factorilor socio-economici, respectiv a comportamentului în deplasare al conducătorilor auto ceea ce conduce la necesitatea completării bazelor de date care se creează despre mobilitatea urbană nu doar cu indicatorii specifici ai mobilității referitori la performanțele autovehiculelor și fluxurile de trafic dar și cu caracteristicile individuale ale conducătorilor auto pentru o mai bună înțelegere a traficului și mobilității.

Implicațiile utilizării acestui sistem depășesc nivelul de analiză a mobilității urbane, ajungând în sfera managementului urban și a economiei. Cunoscând caracteristicile mobilității în oraș, se pot pregăti strategii de dezvoltare justificate, ca de exemplu se poate acorda o importanță mai mare circulației pasive și facilităților acesteia. Mai mult, prin analiza indicatorilor specifici ai mobilității și conexiunea acestora cu costurile carburantului și costurile de mediu se pot implementa politici de gestiune a transportului și de îmbunătățire a calității mediului în Cluj-Napoca.

Astfel, practica de zi cu zi a studiului mobilității urbane nu poate face abstracție de implementarea unui sistem de monitorizare permanentă și nici de studiul comportamentului în deplasare al conducătorilor auto. 10





BIBLIOGRAFIE

[1]. PU, W., LIN, J. J., & LONG, L. (2009). Real-time estimation of urban street segment travel time using buses as speed probes. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2129(1), 81-89.

[2]. YEON, J., ELEFTERIADOU, L., & LAWPHONGPANICH, S. (2008). Travel time estimation on a freeway using Discrete Time Markov Chains. Transportation Research Part B: Methodological, 42(4), 325-338.

[3]. BOITOR R.M., Strategii alternative pentru îmbunătățirea mobilității urbane în municipiul Cluj-Napoca. Teza de doctorat. Universitatea Tehnică Cluj-Napoca, noiembrie 2014

[4]. ILIESCU M., CADAR R.D., CIONT N., Aplicaţiile dispozitivului MC Locator în cadrul sistemului de transport urban, VIth International Scientific Conference 'C.A.R. 2013', ISBN 978-973-100-289-7, Bucharest, 2013

[5]. http://www.trackgps.ro/

[6]. ANTON V., Posibilităti de estimare şi organizare a deplasărilor în cadrul noilor dezvoltări urbane, VIth International Scientific Conference 'C.A.R. 2013', ISBN 978-973-100-289-7, Bucharest, 2013

11

detectarea condițiilor de mobilitate urbană utilizând date de călătorie În timp real

Documents