Bartomiej Pitkowski
Politechnika Poznaska, Wydzia Maszyn Roboczych i Pojazdów Samochodowych
Micha Maciejewski
Politechnika Poznaska, Wydzia Maszyn Roboczych i Pojazdów Samochodowych Transport Systems Planning and Telematics (VSP), Institute for Land and Sea Transport Systems,
Technische Universität Berlin
ZASTOSOWANIE DANYCH GIS
O ZAGOSPODAROWANIU PRZESTRZENNYM
W MIKROSKOPOWEJ SYMULACJI RUCHU
Rkopis dostarczono, maj 2013
Streszczenie: W artykule przedstawiono algorytm wyboru miejsc aktywnoci z wykorzystaniem danych GIS na temat zagospodarowania przestrzennego. W pierwszej czci omówiono zagadnienie podziau obszaru na rejony komunikacyjne i niedokadnoci zwizane z tym podejciem. Odpowiedzi na cz problemów jest rezygnacja ze stosowania centroid i równomierne rozmieszczenie miejsc aktywnoci w ramach rejonu. Niestety w przypadku niehomogenicznych rejonów ta równomierno take prowadzi do niedokadnoci. Rozwizaniem tego problemu jest zaproponowana w dalszej czci pracy metoda wyboru miejsc aktywnoci w oparciu o dane GIS o zagospodarowaniu przestrzennym. Nastpnie zobrazowano dziaanie tej metody na przykadzie generacji miejsc aktywnoci dla modelu ruchu aglomeracji poznaskiej. W celu zilustrowania efektów proponowanego podejcia przedstawiono wizualizacj rozmieszczenia miejsc aktywnoci w wariancie bez i z wykorzystaniem informacji o zagospodarowaniu przestrzennym.
Sowa kluczowe: zagospodarowanie przestrzenne, mikroskopowa symulacja ruchu, wybór miejsc aktywnoci
1.WSTP
Jednym z etapów budowy modelu transportowego jest rozkad ruchu na sie . Popyt w postaci macierzy OD lub acuchów aktywnoci opisujcych przemieszczenie pomidzy rejonami przypisuje si do osób podróujcych, które umieszcza si w sieci w celu jej obcienia. W klasycznym czterostadiowym podejciu modelowania podróy[2,10] punktami, które skupiaj w sobie potencjay generowania i/lub absorbowania podróy s
centroidy, a osoby odbywajce podró dostaj si do sieci z okrelonych rejonów komunikacyjnych za pomoc konektorów o okrelonych kosztach (np. czas, dystans) jakie naley ponie , aby dosta si do sieci transportowej[2]. Odpowiednie rozmieszczenie centroid ma kluczowe znaczenie, poniewa punkty te maj wpyw na rozkad ruchu w sieci.
Na podstawie dowiadcze pyncych z licznych bada Ortuzar i Willumsen zaproponowali nastpujce kryteria tworzenia rejonów komunikacyjnych przy zaoeniu stosowania centroid[1,2]:
1. Wielko rejonów powinna by taka, aby bd agregacji spowodowany zaoeniem, e wszystkie podróe rozpoczynaj si i kocz w centroidzie nie by zbyt duy. 2. Ukad rejonów powinien pokrywa si z rejonami, w których przeprowadzono
badania ankietowe.
3. Rejony powinny by moliwie jak najbardziej homogeniczne pod wzgldem zagospodarowania przestrzennego i/lub populacji.
4. Wskazane jest, aby granic rejonów prowadzi wzdu przeszkód naturalnych (rzeki, jeziora), granic podziau administracyjnego oraz zgodnie z kordonami i ekranami pomiarowymi.
5. Ksztat rejonów powinien uatwia okrelenie konektorów i centroid. 6. Rejony nie musz mie identycznego ksztatu.
Niestety powysze reguy ciko zastosowa do podziau miasta, w którym wystpuj gsta sie drogowa i zrónicowana, niejednorodna zabudowa, a naturalne przeszkody wystpuj rzadko lub wcale. W takiej sytuacji podzia obszaru na rejony komunikacyjne gównie zaley od dowiadczenia osoby budujcej model. Idealnym wariantem byoby miasto na wzór modelu Ernesta Burgessa[3], które charakteryzuje si koncentrycznym ukadem stref wokó centralnej dzielnicy biznesu (Rys. 1a). Dziki czemu podzia obszaru na rejony komunikacyjne byby zadaniem trywialnym i polega jedynie na okreleniu odpowiednich promieni kadego z piercienia. Innym modelem opisujcym podzia miasta na strefy jest model Holeya[4], w którym zaoono, e miasto rozwija si wzdu gównych szlaków transportowych tworzc klinowe sektory (Rys. 1b). Niestety, na podstawie obserwacji wielu orodków miejskich Harris i Ullman doszli do wniosku, e wczeniej wymienione modele nie znajduj odzwierciedlenia w rzeczywistoci i zaprezentowali model wielojdrowy[5]. W modelu tym nie negowali istnienia centralnego rejonu przemysowego, jednak uwaali, e mae podmiejskie obszary przeksztacaj si w penoprawne rejony biznesowe na wzór centralnego.
Rys. 1. Przykadowe modele zagospodarowania przestrzennego [10]: a) Burgessa, b) Holeya. Oznaczenia: CBD – dzielnica biznesowa, I – rejon przemysowy, L, M, H – domostwa klasy
Zaproponowany podzia miasta na rejony z uwzgldnieniem zagospodarowania przestrzennego spenia zasad homogenicznoci rejonów (pod warunkiem, e dany orodek miejski rozwija si zgodnie z jednym z przedstawionych modeli). W kadym z obszarów wystpuj jeden rodzaj zabudowy (np. niska, rednia, wysoka) i/lub przeznaczenia (np. przemysowe, usugowe), zgodnie z zasad nr 3. Niestety bezporednie zastosowanie takich modeli zagospodarowania wie si z podziaem na rejony o znacznej powierzchni. To z kolei, przy zaoeniu, e wszystkie podróe rozpoczynaj si i kocz w rodku cienia tego rejonu moe spowodowa niedoszacowanie nate na odcinkach oddalonych od centroidy i znaczne przeszacowanie w jej pobliu, a zatem stoi w sprzecznoci z zasad nr 1.
Rozwizaniem powyszych problemów jest rezygnacja z centroid i zastosowanie jednorodnego rozkadu miejsc aktywnoci (w ramach caodobowego acucha aktywnoci) w okrelonym rejonie komunikacyjnym[6] z zaoeniem, e rejony komunikacyjne take s jednorodne. Podejcie te, z rozbiciem na trzy etapy, przedstawiono na Rys.2. W pierwszej kolejnoci nastpuje wybór rejonu, w ramach którego nastpnie losowane jest miejsce aktywnoci. W trzecim kroku wyznaczany jest odcinek, który znajduje si najbliej wylosowanego miejsca. Odcinek ten jest miejscem doprowadzajcym i odprowadzajcym ruch z/do sieci. W efekcie rozproszonego rozkadu miejsc aktywnoci ruch samochodowy rozkada si bardziej równomiernie po caym rejonie, a nie tylko w pobliu centroidy.
Jest to idealne rozwizanie dla obszarów, gdzie wystpuj gsta zabudowa, a stworzone rejony komunikacyjne s mae i homogeniczne. S jednak przypadki w których dany rejon oprócz zabudowy posiada take obszar terenów zielonych lub „punktowy” generator/absorber podróy np. szkoa, duy sklep, a nie ma moliwoci podziau rejonu na mniejsze. W takim przypadku równomierny rozkad miejsc aktywnoci w caym obszarze nie do koca odzwierciedla stan rzeczywisty. Aby zwikszy dokadno generacji miejsc aktywnoci mona wykorzysta informacje o zagospodarowaniu przestrzennym. Zatem wybierajc miejsca aktywnoci naley uwzgldni rodzaj aktywnoci i ograniczy obszar caego rejonu komunikacyjnego do tych podobszarów, w którym dana czynno moe zosta wykonana (np. chcc jecha na zakupy, celem bdzie sklep a nie szkoa).
Rys. 2. Etapy wyznaczania miejsc aktywnoci[6]: a) wybór rejonu komunikacyjnego, b) losowy wybór miejsca aktywnoci w rejonie, c) przypisanie miejscom aktywnoci najbliszych odcinków
3.WYZNACZANIE MIEJSC AKTYWNO CI NA
PODSTAWIE ZAGOSPODAROWANIA
PRZESTRZENNEGO
Pierwszym krokiem procedury jest okrelenie jakiego rodzaju aktywnoci bd moliwe do wykonania przez agentów, a wic motywacje odbycia podróy. W przypadku aglomeracji poznaskiej zdecydowano si na pi podstawowych aktywnoci/motywacji:
dom, praca, nauka, zakupy, inne, gdzie aktywno inne to zbiór czynnoci, których nie
mona przypisa do adnej z pozostaych aktywnoci. Na podstawie motywacji mona okreli cel podróy wynikajcy z planowanej aktywnoci, a take moliwy obszar wykonywania tej aktywnoci, np. nauka odbywa si na terenie szkó. Dla aglomeracji poznaskiej wyróniono pi gównych rodzajów zagospodarowania przestrzennego, które byy pó niej wykorzystywane podczas generacji miejsc aktywnoci:
x zabudowa mieszkaniowa,
x zabudowa przemysowa (np. warsztaty, fabryki, magazyny), x lasy i tereny zielone (w tym parki, cmentarze itp.),
x zabudowa usugowa (gównie centra handlowe i markety duo powierzchniowe), x szkoy – gimnazja, licea i szkoy wysze.
Dane o zagospodarowaniu przestrzennym dla aglomeracji poznaskiej pozyskano z map cyfrowych OpenStreetMap (OSM)[7,8]. Rys.3 przedstawia mapk pogldow podziau aglomeracji poznaskiej na powysze pi typów zagospodarowania przestrzennego. Kolorem biaym oznaczone s obszary poza zdefiniowanymi kategoriami.
Nastpnie zdefiniowano funkcj moliwoci wykonywania czynnoci danego typu w obszarze danego rodzaju (Tab.1). W celu wyznaczania miejsc odbywania aktywnoci przyjto nastpujcy zestaw regu:
x Gdy dany typ aktywnoci moe odbywa si na terenach o rónym zagospodarowaniu przestrzennym (np. praca), przyjto odpowiednie wagi (zalene od typu zagospodarowania) przeliczajce powierzchni danego obszaru na prawdopodobiestwo odbycia aktywnoci w granicach tego obszaru.
x Aktywnoci typu inne mog odbywa si w dowolnym miejscu, take poza skategoryzowanymi obszarami.
x Jeli w danym rejonie nie ma obszaru o typie wymaganym dla odbycia danego rodzaju aktywnoci (np. nie ma zabudowy mieszkaniowej i usugowej dla aktywnoci zakupy), wtedy poluzowywane s ograniczenia przestrzenne co do miejsca aktywnoci i zakada si, e moe si ona odby w dowolnym miejscu danego rejonu.
Tablica 1 Moliwo odbycia czynnoci w zalenoci od motywacji i zagospodarowania przestrzennego
dom praca nauka zakupy inne
mieszkaniowa + + + +
przemysowa + +
lasy +
usugi + + +
szkoy + + +
Do zamodelowania popytu wykorzystano wyniki bada ankietowych przeprowadzonych w Poznaniu w 2000 r.[11], które zostay zaktualizowane w 2008 r.[12]. Wykorzystano zalenoci opisujce podróe w okrelonych motywacjach, w których wystpuj takie zmienne objaniajce jak: liczba mieszkaców, miejsca pracy, liczba uczniów, miejsc nauki itp. Na ich podstawie oszacowano potencjay produkcji i atrakcji w okrelonych motywacjach dla kadego rejonu. Nastpnie na podstawie funkcji grawitacji okrelono wi b ruchu opisujc podróe pomidzy rejonami komunikacyjnymi. W kolejnym kroku ponownie wykorzystano wyniki bada ankietowych i na ich podstawie dokonano podziau podróy na te wykonywane transportem zbiorowym oraz prywatnym. W efekcie dla caej doby uzyskano 216 (tj. 9 x 24) godzinnych macierzy OD podzielonych ze wzgldu na dziewi nastpujcych motywacji:
1. dom – inne, 2. dom – nauka, 3. dom – praca, 4. dom – zakupy, 5. inne – dom, 6. nauka – dom, 7. praca – dom, 8. zakupy – dom,
9. nie zwizane z domem.
Do przeprowadzenia analiz wykorzystano wczeniej stworzony przez autorów model sieci drogowej opisany w [9], zawierajcy ukad drogowy z rozrónieniem typów dróg,
liczb pasów, prdkociami w ruchu swobodnym na odcinkach, a take ich przepustowoci. Wykorzystano take podzia na rejony komunikacyjne ze wspomnianego modelu.
4. WYNIKI
W celu zaprezentowania efektów zastosowania danych o zagospodarowaniu przestrzennym przygotowano dwa zestawy acuchów aktywnoci. W pierwszym z nich zaoono brak informacji o zagospodarowaniu przestrzennym, w efekcie czego wybór miejsca aktywnoci w ramach danego rejonu komunikacyjnego odbywa si zgodnie z jednorodnym rozkadem losowym. Efekt tego podejcia zosta zobrazowany na Rys.4, gdzie wida równomierne rozmieszczenie wszystkich aktywnoci (czerwone punkty) w ramach poszczególnych rejonów (óte granice). W rezultacie wiele z podróy rozpoczyna si w np. w lesie tylko dlatego, e w tym samym rejonie s te np. osiedla czy zakady przemysowe).
Inaczej sytuacja wyglda w przypadku uwzgldnienia informacji na temat zagospodarowania przestrzennego. Na Rys.5 przedstawiono rozmieszczenie miejsc aktywnoci zwizanych z motywacj dom. Podróe, które odbywaj si w tej motywacji mog rozpoczyna si lub koczy w okrelonym rejonie komunikacyjnym, ale tylko w okrelonym podobszarze, w którym wystpuje zabudowa mieszkaniowa, a nie wspomniany wczeniej las.
Rys. 5. Rozkad miejsc aktywnoci dom z uwzgldnieniem zagospodarowania przestrzennego.
Kolejnym przykadem mog by aktywnoci zwizane z nauk (Rys. 6.), które (zazwyczaj) powinny mie miejsce w cile okrelonym budynku szkoy/uczelni. Mona zauway , e niemal wszystkie aktywnoci nauka s skoncentrowane w budynkach owiaty (mocno czerwone obszary). Tylko w niektórych rejonach mamy do czynienia z rozproszeniem duej liczby aktywnoci tego typu, co jest spowodowane brakiem odpowiedniego budynku w rejonie. Jedn z potencjalnych przyczyn jest niezewidencjonowanie budynku szkolnego w bazie danych GIS. Innym powodem jest rozbieno midzy danymi o popycie (dane KBR z roku 2000 zaktualizowane w roku 2008) a danymi GIS o zagospodarowaniu przestrzennym (z roku 2013).
5. PODSUMOWANIE
W artykule przedstawiono sposób generowania miejsc aktywnoci z wykorzystaniem danych o zagospodarowaniu przestrzennym. Pozwolio to na dokadniejsze okrelenie miejsc ródowych i docelowych podróy zalenych od ich motywacji. Najlepszym tego przykadem s podróe zwizane z nauk, której celem/ ródem s szkoy. Zajmuj one ma przestrze rejonu komunikacyjnego, jednak s kluczowym absorberem/generatorem podróy w tej motywacji. Tego typu rozwizanie tworzenia róde/celów podróy z wykorzystaniem informacji o zagospodarowaniu przestrzennym i zabudowie moe znale zastosowanie w przypadku bada wpywu konkretnej inwestycji budowlanej (nowa szkoa, centrum handlowe) na warunki ruchowe w sieci, zwaszcza w okolicach planowanej inwestycji.
Bibliografia
1. Podoski J.: Transport w miastach. Wydawnictwo WK, Warszawa, 1985. 2. Ortuzar J. D., Willumsen L.: Modelling Transport. Wiley, 2011.
3. Burgess W.E.: The growth of the city. The City, University of Chicago Press, 1925.
4. Hoyt H.: The Structure and Growth of Residential Neighborhoods in American Cities. Landmark Publication Housing, 1939.
5. Harris D. Ch., Ullman L. E.: The nature of cities. Annals of the American Academy of Political and Social Science 242/1945, s. 7-17.
6. Rieser M., Nagel K., Beuck U., Balmer M., Rümenapp J.: Truly agent- oriented coupling of an activity- based demand generation aith a multi- agent traffic simulation. Transportation Research Record 2021, 2007, s. 10-17.
7. www.openstreetmap.org.pl .
8. Pitkowski B., Maciejewski M.: Zastosowanie map OSM w budowie modelu sieci dla aglomeracji poznaskiej. Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inynierów i Techników Komunikacji Rzeczypospolitej Polskiej, Oddzia w Krakowie, 2(98)/2012, s. 163-177.
9. http://download.geofabrik.de/europe/poland.html
10. Maerivoet S., Moor B.: Transportation Planning and Traffic Flow Models, arXiv:0805.0300 [physics.soc-ph].
11. Krych A. i in.: KBR Pozna 2000 – diagnoza i wnioski, Biuro Inynierii Transportu BIT, Pozna, 2000. 12. Szarata A.: Aktualizacja modelu symulacyjnego aglomeracji poznaskiej wraz z prognozami, raport
APPLICATION OF GIS LAND USE DATA IN MICROSCOPIC TRAFFIC SIMULATION Summary: The paper presents an algorithm for activity location choice based on GIS land use data. In the first part, the issue of dividing a study area into zones and its drawbacks are discussed. To solve the problems related to the use of centroids, one may apply uniform location distribution within each zone. Unfortunately, in the case of non-homogeneous zones, this approach leads also to some inaccuracies. The solution is a land-use-based location choice method, which is described in the paper. The idea of the method is explained with an example of a traffic model of the Poznan agglomeration. To show the effects of using land use data, visualizations of activity location distribution are presented, obtained both with and without land use data. Keywords: land use, microscopic traffic simulation, activity location choice
