Modelowanie ruchu w obszarach turystycznych na przykładzie Kołobrzegu Trip modelling in tourist areas on the example of Kołobrzeg

Pełen tekst

(1)PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 111. Transport. 2016. Mariusz Dudek, Tomasz Kulpa Politechnika Krakowska, % V , @ ! ". MODELOWANIE RUCHU W OBSZARACH TURYSTY836>8q6(3>*93) *=9=3_ \

(2) : $ 2016. Streszczenie: W

(3) opisano " " % " "

(4)

(5) analizowanego obszaru. {

(6) " e, czyli Nadmorski B G

(7) & perspektyw jej '

(8) $

(9) !% analizowanym obszarze oraz dokonano jej oceny. Przedstawiono ! %

(10) !

(11)

(12) !% skomentowano %

(13) w obszarach turystycznych. '#

(14) Q " G

(15) !%G a ruchu. 1. SPECYFIKA RUCHU TURYSTYCZNEGO Y % prognozowanym >:: G [9]. @ %

(16) – obecnie co ; ( / {

(17) " ' % |!

(18) ! " " "G

(19) } " "

(20) & } w"' @ %

(21) [

(22) " "

(23) } & " ' _

(24) "G ! % odmiennych genera ! " "

(25) ch

(26) !% ' | ! " " " 9F

(27) turystycznego opisywany, jako !%

(28) !G

(29) !G " !G

(30) "

(31) ! % [ } ! !' { ! " [ " G

(32) '

(33) [

(34) G

(35)

(36) ' " '

(37) % ! " [10]

(38) : basenów i parków wodnych, hoteli 4- i 5- "G "

(39) G !G !.

(40) 56. Mariusz Dudek, Tomasz Kulpa. narciarskich, atrakcji przyrodniczych, uzdrowis !' # " %

(41) !" ! !' Nie ona ponadto szeregu czynników o charakterze socjo &

(42) } "

(43) G do kt!" % [F } )

(44) -G

(45) [ !

(46) G G

(47) [G G !

(48) " !' #

(49) nie tylko na wybór celu

(50) !%G %

(51) ' _

(52) %

(53) } %

(54) [

(55) & ;F. gdzie:. Ati P(pi,xi) Q(pi,xi) Zi pi xi. – – – – – –. Ati = h(P(pi,xi), Q(pi,xi), Zi) [ i wyso [

(56)

(57) rejonie subiektywna charakterystyka turystyczna rejonu i wektor

(58) " atrybutów rejonu i k

(59) !% i obiektywne atrybuty dla danego rejonu i. (1). @ _ % & )/-

(60) [. gdzie:. [> ]> {. Ati = exp([·P(pi,xi) \]^_(pi,xi) + {·Zi) – parametry modelu. (2). "

(61) "

(62) !

(63) ! "

(64)

(65)

(66) " Q$ \"

(67)

(68) " /D<:' { "

(69)

(70) % [

(71) } tury badanego regionu (Ati) a takimi czynnikami jak: [ ! " %" )Lbi)

(72) " % )Bgi) [ ) & !% - )Bni) " "

(73) % " )Sti). B

(74) & F Ati = 230 + 203·Lbi + 0,005·Bgi. (3). Ati = 220 + 195·Lbi + 0,089·Bni. (4). Ati = 220 + 196·Lbi + 0,087·Bgi + 1,553·Sti. (5). { &

(75) ! , który wy ! )- R2=0,41, dla równania (4) R2=0,46 a dla równania (5) R2=0,46. @

(76)

(77) [ " cz ! F

(78) " G

(79) " ! G $! )%

(80) [ - % [ ! "'.

(81) # " " "

(82) . 57. " " " "

(83) % .

(84) /' {

(85) $

(86)

(87) a" ! } ! " !

(88)

(89) />G< " 80-tych ¢¢ /:G>

(90) ¢¢ ' B !

(91) " / ! / <G / > ; ' % !

(92) "

(93) > < '. 2. CHARAKTERYS>**=9=3_"*=='3_ TURYSTYCZNEGO @ ! "

(94)

(95) "'

(96) % _ " G _ # Q jest miejscem wypoczynku wielu osób w sezonie letnim' # % G %

(97) |! wód mineralnych i borowin. Z tego powodu % tym mi .

(98) ! ' { % %

(99) [G % regionie portem mor &" " "G

(100) % "G " " "' _ }

(101) ! " !

(102) !G %

(103) % " $! ' V $! wynosi ; ' " } ' Na podstawie opracowanych prognoz demogr& " G %

(104) $!

(105) [' B . $! " " G !" – z 13,8 tys. w roku 2014 do 18,8 ' >:>:' Q %

(106) " " * # ) @ % - ) :: /::-G X ) /:: :::-G ^| ) <:: /::-G Budzistowo )

(107)

(108)

(109) – wzrost z 500 do 1000) oraz Korzystno (podobna funkcja – wzrost z 400 do 1500). \ !

(110) [

(111) G ! %. !% .

(112) }

(113)

(114) " !G

(115) } !

(116) " ' \

(117) % " &

(118) } gowych z 1900 obecnie do 3200 w roku 2020.

(119) prognozuje ! bazy t " okolicach ' } wych * # ) @ % - / tys. do 20 tys. w roku 2020, w Grzybowie z 6,6 tys. do 20 ' ^| <G ' % >: tys. £ wszyst " " " >:>:

(120) ; " wzrost z 29 tys. obecnie do 63 tys. w roku 2020. ".

(121) 58. Mariusz Dudek, Tomasz Kulpa.

(122)

(123)

(124) " ! & . pensjonatów rodzinnych, ale

(125) % " !' ^

(126) a } "" &

(127)

(128)

(129) &

(130) !%

(131) " "' Y

(132)

(133) % " " G % % .

(134) !

(135) " '. 3. 6)(=`> Q " $ " $! !

(136)

(137) } w lipcu 2014 roku

(138) $' Respondenci podawali infor

(139) $

(140) !"

(141) !%G %. " )

(142)

(143)

(144) - "

(145) ' Niestety w trakcie

(146)

(147)

(148) % !

(149) } " %" " "

(150) " " ", ze

(151) [ " !' _

(152) !

(153) }

(154)

(155) ) - ' Q } sto respondenci podawali &

(156) !%

(157) %

(158) powrót z niej czy wykonane

(159) !%e w trakcie pobytu

(160) %G

(161) 'F spacer %

(162) . [ [ " swojego przemieszczenia

(163) !% . Dodatkowa [

(164) a

(165) &

(166) !% motywacji czyli spaceru, gdy

(167)

(168) !% $ ' {

(169)

(170) " ! % [ %

(171) !%

(172) " " ! ! !' !t "

(173) !%G &truktury dla tego typu ruchu, a %.

(174)

(175) " !

(176) } " " ' >G G

(177)

(178) $

(179) "

(180) } ' B

(181) G ! " "

(182)

(183)

(184) " i pieszego a wzrost ruchu samochodow '

(185) "

(186) " " } "G "

(187) " $

(188)

(189) " grupie studen! _ " % %[

(190)

(191) ! transportu. Pogoda deszczowa powoduje pra roweru oraz

(192)

(193) !%

(194) " >: / '

(195)

(196) " $ } kacyjnych urlopowiczów. W przypadku pogody pochmurnej, ale bez opad!G [ !

(197)

(198) &

(199) ' \ ! % } " G % [ !

(200) .

(201) # " " "

(202) . 59. miejscem wypoczynku – " G ! % "akterze przyrodniczym' \ " !

(203) ! [ } portu G

(204) ' } skotorowa [4].

(205)

(206)

(207) !

(208) wykorzystania "

(209) & "

(210) warunkami atmosferycznymi. Dodatkowo " ! " } G !"

(211) !% " ' % }

(212)

(213) % [

(214) ! " $ ' { G

(215) } G

(216)

(217)

(218)

(219) "kteru zamówienia.. 4. ASPEKTY MODELOWANIA

(220) !% " " [ } tody jak w innych obszarach, jednak z pewnymi modyfikacjami, co zostanie pokazane w niniejszym rozdziale. W prezentowanym przypadku wykorzystano czterostadiowy model po!%. N

(221) !"

(222) "

(223) " } zowanego obszaru. Model opracowano dla Nadmorskiego Obszaru Funkcjonalnego (NOF), który obejmuje G * # . Z uwagi na warunki atmos&

(224)

(225) $ "

(226) ! " % G % pogodny $

(227) .. 4.1. %=>&8"(=`> W

(228) !%

(229) % !

(230) , !" " : miesz$! !' ^ % z "

(231) %

(232) !% )tablica 1). Tablica 1 :! + 0: Grupa motywacji dom-praca-dom dom-inne-dom m dom-

(233) %

(234) %-dom

(235) %. %

(236) tak tak tak tak tak tak. 7. nie tak tak tak tak tak.

(237) 60. Mariusz Dudek, Tomasz Kulpa.

(238)

(239) ! % [

(240) " " {B, czyli: " G

(241) G

(242) }

(243) . Ponadto w

(244)

(245) ! " ! z motywacji dom-praca. Z uwagi na okres badania (lipiec) % } ' Zatem w porównaniu do „klasyczny" ! % %[G % w mo " " " [ & G

(246) [ $!'. 4.2. (=68"9>_8q=&`83

(247) ! " !" ! jest oszacowanie zmiennych ob "' B %" demograficzne i o zatrudnieniu

(248) na poziomie rejonów komunikacyjnychG & baz danych GIS, o tyle d " i " tego typu dane ' !

(249) pozyskanie informacji o liczbie miejsc noclegowych. Brak jednej, spójnej bazy danych a % przypadki nierejestrowania miejsc nocle " ' _ prognozy liczby miejsc nocle " [

(250)

(251) [ % & '

(252)

(253) }

(254)

(255)

(256) nego oraz faktycznego rozmieszczenia miejsc noclegowych.

(257) ! " !"

(258) $! !' Oprócz typowych " " stosowanych w mo "

(259) !%G " $!

(260) wykorzystano inne G

(261)

(262)

(263) !% G ' " [

(264) %'

(265) ! " !" " pokazano w tablicy 2. Tablica 2 $ !#do wyznaczenia + #0 5 0 5 + 0: 5 5 w * # .u Motywacja. dom-praca praca-dom dom-inne inne-dom dom-

(266) %

(267) %-dom

(268) %. %

(269) Produkcja Atrakcja a X a X 0,348 LM 1,102 LMPO 0,836 LMPO 0,271 LM 0,640 LM 2,366 LMPU 2,628 LMPU 0,673 LM 0,311 LMPU 0,914 LMPU 0,081 LM 671,6 DP 766,0 DP 0,093 LM 367,4 DP 424,7 DP. 7. Produkcja Atrakcja a X a X – – – – – – – – 0,663 LMN 1,564 LMPU 1,196 LMPU 0,750 LMN 0,351 LMPU 0,342 LMPU 0,400 LMN 1220,3 DP 1231,6 DP 0,403 LMN 482,7 DP 518,8 DP. > %

(270) " !!F V# – $!G V#_B – liczba

(271) ! G V#_* –

(272) "G V#{ – liczba miejsc noclegowych, DP – [

(273) % '.

(274) # " " "

(275) . 61. 4.3. =3*9(3'366>(=`> % [ "' { G % " } "G " [G % [

(276)

(277) do wyznaczenia ma

(278) !%. Jednak po zastosowaniu do analizowanego obszaru modelu proporcjonalnego uzyskano znaczne przeszacowanie potoków z Ustronia Morskiego i Grzybowa do Ko

(279) * # X ' _ !% w badaniach ankie " ' ^ % G !ry w lepszy sposób opis

(280) G

(281) !% {B do G %

(282) !% " (np.

(283) !%

(284) .

(285) %-'

(286) & % z parametrami podanymi w równaniu (6): fZjKl ] = 0,181 F exp(q0,526 F jKl ) gdzie:. lij –. (6). [ sieci transportowej [km]. _

(287) !% "

(288) ! %

(289) !% } " ) "G |! " "-'

(290) ruchu tranzytowego na wlotach.. 4.4. (=3)9%=46>

(291) $

(292) "

(293)

(294) !%

(295) i rowerowe' *

(296) !%

(297) " % od odle

(298) & : > = 0,90 F exp(q0,320 F jKl ) gdzie:. lij –. (7). [ transportowej [km]. ^

(299) !% "

(300) & %

(301)

(302)

(303) F y,|~| > = 0,002 F jKl F exp(q0,488 F jKl ). gdzie:. lij –. (8). [ transportowej [km]. ( &

(304) &

(305) !% " (rys. 1- % ! "

(306) !% " )

(307) % > )..

(308) 62. Mariusz Dudek, Tomasz Kulpa. {

(309) !% " na ; /> G % [

(310) } wodowane typowo rekreacyjnym wykorzystaniem roweru. Z drugiej strony przy krótkich

(311) !%" &

(312) !%

(313)

(314) do roweru i jego zabezpieczeni

(315)

(316) !%'

(317) &

(318) !%

(319) "G !

(320) " -< } puje % "

(321) !%' @

(322) %

(323) ' % zau%[G % [ ! "

(324) !% (do 1 km) jest realizowana

(325) indywidualnego i zbiorowego.. Rys. 1. &

(326) !% " w NOF. ^

(327)

(328) $

(329) "

(330) } G

(331) !%" zmotoryzowanych %}

(332) !%

(333) } alnym i transportem zbiorowym. `K = 0,783 F exp(q0,168 F gdzie:. PrT PuT. ?. ). (9). –

(334) !%

(335) –

(336) !%

(337) . 5. PODSUMOWANIE #

(338) !% " "

(339) zagadnieniem. Miasta turystyczne _ )

(340) ' - ! )

(341) '

(342) -' tych

(343) " "

(344) % $ [

(345)

(346) ' .

(347) # " " "

(348) . 63. nowych miejsc postojowych lub nowych dróg. Udoskonalanie metod modelowania i pro " "

(349) do racjonalnego planowania systemu transportowego miast turystycznych. W obszarach o dominacji letniego ruchu turystycznego, takich jak przedstawiony NOF, % %[

(350) $ } "

(351) !%

(352) " "

(353) zystkim transportu zbiorowego. Sa "!

(354) [ w dojazdach do miejsca zakwaterowanie

(355) !| % %[ % ' { wprowadzanie tego typu roz $ [

(356) " udz "' Nadal pozostaje wiele kwestii do zbadania. W ! %

(357) brzydkiej pogody " [ )

(358) !%

(359) !% -

(360) $

(361) " )

(362) !%

(363) " wanych). Ponadto istotne jest zweryfikowanie

(364) !%

(365) " i rowerowych,

(366) kon )

(367) '

(368) %G -

(369) .

(370) " ' Wymienio [ }

(371)

(372)

(373)

(374)

(375) '

(376)

(377) G " " G %

(378) [ ' [

(379) [

(380) }

(381) G [ – w trakcie deszczowej lub pochmurnej. Skutkiem

(382) !" ! "

(383) ' {

(384) . $ ) G

(385) !-' B

(386) " !

(387) " $' Bardzo ' {

(388) G

(389) . w "

(390) !' {

(391)

(392) !

(393) " G

(394) !G mów wypoczynkowych czy kwater prywatnych. Niezwy

(395) ! " } [ go typ $

(396) "

(397) } wie modelu. { % %

(398) [ !%

(399) % " } nym (np. Kraków – ok. 10 mln turystów rocznie, Warszawa – 8 mln turystów rocznie) ' ^%

(400) ! bardziej równomiernie %

(401) ' Ponadto w okresach nasilonych przyjazdów turystów (wakacje, ferie zimowe ' e weekendy) systemy

(402) %" %

(403) $!G uwalnia rezerwy dla turystów. _

(404)

(405)

(406) " "G } ! & "

(407) . znaczne przekroczenia prz

(408) transportowego.

(409)

(410) . % " G

(411) G ! %

(412) } [ &' ! % ustandaryzowania. _ G

(413) !% " " % [

(414) . w analogiczny sposób jak w innych obszarachG % [

(415)

(416)

(417) F wywiady )

(418) !%-

(419) [

(420) " ! } stów w miejscu zakwaterowania, % [ !% $! ! & [ turystów krótko- " " " nia komunikacyjne,.

(421) 64. Mariusz Dudek, Tomasz Kulpa. % [ dodatkowe motywacje

(422) !%, ! %

(423) [

(424) !%e

(425) " "G

(426) % !

(427) "'. Bibliografia 1. Alegre J., Pou L.: The length of stay in the demand of tourism; Tourism management, Elsevier, 2005. 2. Bednarczyk D.: ( " $ " ! _ " , Praca dyplomowa, Politechnika Krakowska, 2015, Promotor: %' Tomasz Kulpa. 3. Compoloi K.: Fünf Nachhaltigkeits-Sterne für Tourismusdestinationen? Erfahrungen aus Vergangenheit & Gegenwart und deren Implikationen für die zukünftige Entwicklung eines regionalen NachhaltigkeitsLabels; Univesität für Boden Kultur; Wien, 2010. 4. Dorsch M.: Verkehrswirtschaft – 40 Fallstudien mit Lösungen; Oldenburg Verlag, München 2009. 5. Dudek M.: ^ " } nego, III Ogólnopolska Konferencja Naukowo-Y " ©#

(428) !% prognozowanie ruchu", Kraków 2012. 6. Handbook of transport modeling, Handbooks of transport, Volume 1, Pergamon, 2005. 7. Parsons, G., Kealy M.: Randomly Drawn Opportunity Sets in a Random Utility Model of Lake Recreation. Land Economics 68/1992. 8. Polityka transportowa Nadm B X # G X X * # G @ % ! Y " ! \_ B G @ $ >:/. 9. Schulz A.: Verkehr und Tourismus – Ein Studienbuch in Fallbeispielen; Oldenburg Verlag, München, 2011. 10. #' F _

(429) - – ^

(430) [

(431) X } grafii i Przestrzennego Zagospodarowania PAN, Warszawa 2012.. T)(%=44)6)6=_)''=6q%(4=$*=9=3 Summary: In the paper characteristics of tourism activities was described, considering its main features and " &

(432) ' { ¬

(433) "

(434) "} bouring communes, that are a members of Seaside Functional Area, were portrayed. Next, methodology of model development was presented, discussing each step. Authors provided main issues on travel modelling in tourist areas also discussing dilemmas. Keywords: trip modelling, tourist areas, travel surveys.

(435)