תכנון ותפעול תנועה מונחי נתונים.

בערים מודרניות, תנועה כבר אינה מסתכמת רק במשטחי כביש, בצמתים או במספר הנתיבים; היא הפכה לסיפור מונחה נתונים.

כאשר תשתיות רכות ומוסדות תואמים, ערים יכולות לשפר באופן מתמיד את התנועה באמצעות פתרונות רכים מבלי להסתמך לחלוטין על השקעה קיימת. (בתמונה: צומת בעיר. צילום: THANH LAN)

כל תנועה אנושית, כל מסע ברכב, כל אירוע עירוני מייצרים זרם של נתונים המשקף את הקצב והמבנה הדינמי של העיר.

שנה את נקודת המבט שלך על הנתונים.

כאשר אזורים עירוניים גדלים מהר יותר ממה שהתשתית הפיזית שלהם יכולה להתרחב, וכל צוואר בקבוק הופך לעלות חברתית, הגישה היחידה לתכנון ותפעול יעילים היא לראות את התנועה כשתי שכבות מקבילות: השכבה הפיזית שאנו רואים; ושכבת הנתונים שעלינו להבין. זה מוביל לעיקרון חדש: כל תכנון התנועה הפיזית חייב להתבסס על הבנה מעמיקה של זרימת נתונים; ואת כל צווארי הבקבוק הפיזיים יש למתן באמצעות נתונים לפני שניתן לשקול כל הרחבה או בנייה חדשה.

אם נתעלם מהנתונים ונצפה רק בעין בלתי מזוינת, התנועה תמיד תיראה כסדרה כאוטית ובלתי צפויה. אבל כאשר זרמי נתונים ממצלמות, IoT, GPS, מפות דיגיטליות, תחבורה ציבורית ותשתיות עירוניות משולבים, אנו רואים תמונה שונה. זרימת התנועה הפיזית נוצרת למעשה מנתונים על התנהגות: מי נוסע לאן, באיזו שעה, באיזה מסלול, ובאיזו סיבה; מהי תנועה בסיסית, מהי תנודתיות עונתית; מהם צווארי הבקבוק האמיתיים, ומהן רק תופעות מקומיות.

נתונים עוזרים לנו להבחין בין סיבה לתוצאה; אחרת, אנו מתכננים בקלות על סמך פני השטח תוך התעלמות מהבעיות הבסיסיות. לכן, תכנון תחבורה מודרני אינו יכול להמשיך להסתמך על סקרים סטטיים או מודלים ליניאריים, אלא חייב להתבסס על ניתוח נתונים דינמי, בזמן אמת ולאורך מחזורים ארוכי טווח.

לאחר איסוף הנתונים ותקניזציהם, השלב הבא הוא מודל התנהגות תנועה וסימולציה של תרחישי תכנון. טכנולוגיות מיקרו-סימולציה ומידול רב-סוכנים מאפשרות לשחזר את האופן שבו מאות אלפי כלי רכב מקיימים אינטראקציה זה עם זה בכל שנייה. מודלים אלה מאמתים כיצד מסלול חדש, מעבר רחוב שונה או נתיב אוטובוס ייעודי ייצרו השפעות אדומות. במילים אחרות, נתונים מעבירים את התכנון ממצב ספקולטיבי למצב מאומת. רק כאשר אפשרויות מדומות ומוכחות בסביבה דיגיטלית, העיר יכולה לקבל החלטות השקעה פיזיות בטוחות, תוך הימנעות מטעויות שעלולות להימשך עשרות שנים.

עם זאת, אפילו עם תכנון נכון, לתשתית הפיזית יש מגבלות. לא ניתן להרחיב כביש באופן מיידי, לא ניתן לבנות גשר תוך חודשים ספורים בלבד, ותקציבים ציבוריים אינם מאפשרים את הרחבת כל צוואר בקבוק. כאן, הנתונים ממשיכים למלא את תפקיד התשתית הרכה, עוטפים ומשפרים את קיבולת התשתית הקשיחה.

כאשר מערכות חיזוי מבוססות נתונים יכולות לזהות צווארי בקבוק 10-30 דקות לפני היווצרותם, לערים יש את היכולת ליישם התערבויות רכות: התאמת מחזורי רמזורים, היפוך נתיבים, קביעת רמזורים ירוקים, פיזור זרימת התנועה מרחוק באמצעות מפות דיגיטליות, או הצעת מסלולים חלופיים ישירות לטלפונים של האזרחים. אמצעים אלה יעילים משום שהם משפיעים על התנהגות וביקוש - שני גורמים הקובעים את דפוסי זרימת התנועה. למעשה, מחקרים מראים שאם רק 10-15% מהנוסעים ישנו את תזמון הנסיעה או בחירות המסלול שלהם, ניתן לפתור את צווארי הבקבוק מבלי לפתוח מטר אחד של כביש.

אנחנו צריכים להתמקד בפתרונות רכים.

המפתח הוא שנתונים לא רק מסייעים בפעילות מיידית, אלא גם מהווים את הבסיס לניהול ביקוש לטווח ארוך. טוקיו (יפן) מפחיתה עומסי תנועה לא על ידי בניית כבישים חדשים, אלא על ידי ניתוח נתוני כרטיסי רכבת לפי שעה והתאמת לוחות זמנים כדי לפזר את הביקוש. סינגפור משתמשת ב-ERP כדי לפזר את הביקוש על סמך מחיר. סיאול (דרום קוריאה) משתמשת בבינה מלאכותית כדי לייעל את מחזורי הרמזורים ולהפחית את העומס בצמתים מבלי להרחיב. לוס אנג'לס (ארה"ב) מפעילה 4,500 צמתים ממרכז נתונים יחיד. קופנהגן (דנמרק) משתמשת בנתוני אופניים ומטאורולוגיה כדי לתעדף זרימת תנועה איטית בשעות העומס. כל הערים הללו מדגימות שריכוך צווארי בקבוק בעזרת נתונים יעיל וזול בהרבה מבניית תשתית מוצקה.

כדי שנתונים יהפכו באמת לתשתית רכה, ערים זקוקות לארכיטקטורת נתונים מאוחדת: מרכז נתונים לתחבורה עירונית כמרכז מרכזי; תאום דיגיטלי לסימולציה ובדיקות תחבורה; מנוע תנועה מבוסס בינה מלאכותית לאופטימיזציה בזמן אמת; ומערכות תחבורה חכמות (ITS) לאיסוף נתונים רציף. בנוסף, על המוסדות להסתגל: לחייב שימוש בנתונים וסימולציה בתכנון, לדרוש שיתוף נתונים בין סוכנויות ועסקי תחבורה, לתקנן ממשקי API ולהקים ארגזי חול לפיילוט של מודלים חדשים לארגון תנועה.

כאשר תשתיות רכות ומוסדות תואמים, ערים יכולות לשפר באופן מתמיד את זרימת התנועה באמצעות פתרונות רכים מבלי להסתמך אך ורק על השקעה בתשתיות קשות. כאשר נתונים משמשים לשליטה ברמזורים חכמים, הקצאת נתיבים גמישה, מערכות התרעה מוקדמת והצעות מסלול, ערים יכולות לא רק להפחית עומסי תנועה אלא גם לשפר את הבטיחות בתנאי מזג אוויר קיצוניים - דבר שתשתיות קשות לבדן אינן יכולות לטפל בו.

כל האמור לעיל מוביל למסקנה אחידה: תחבורה אינה עוד מרוץ לבניית כבישים, אלא מרוץ ללכידת וארגון זרימת הנתונים. תשתית פיזית היא הבסיס, אך תשתית נתונים היא היכולת. ערים ששולטות בנתונים ישלטו באופן שבו אנשים נעים, ימנעו את העלויות החברתיות של עומסי תנועה, יגבירו את היעילות הכלכלית וישפרו את איכות החיים. לכן, בערים מודרניות, תכנון תחבורה חייב להתבסס על הבנה מעמיקה של זרימת נתונים; וכל צווארי הבקבוק הפיזיים חייבים להיות ממומנים באמצעות נתונים לפני שניתן לשקול כל הרחבה.

מקור: https://baodanang.vn/quy-hoach-van-hanh-giao-thong-bang-du-lieu-3314724.html