Datadrevet trafikkplanlegging og drift.

I moderne byer handler trafikk ikke lenger bare om veioverflater, kryss eller antall kjørefelt; det har blitt en datadrevet historie.

Når myk infrastruktur og institusjoner er kompatible, kan byer kontinuerlig forbedre trafikken gjennom myke løsninger uten å være helt avhengige av harde investeringer. (På bildet: Et kryss i byen. Foto: THANH LAN)

Hver menneskelig bevegelse, hver kjøretøyreise, hver urbane hendelse genererer en strøm av data som gjenspeiler byens rytme og dynamiske struktur.

Endre perspektivet ditt på dataene.

Når byområder vokser raskere enn den fysiske infrastrukturen kan utvides, og hver flaskehals blir en samfunnskostnad, er den eneste tilnærmingen til effektiv planlegging og drift å se på trafikken som to parallelle lag: det fysiske laget vi ser; og datalaget vi må forstå. Dette fører til et nytt prinsipp: all fysisk trafikkplanlegging må være basert på en dyp forståelse av dataflyt; og alle fysiske flaskehalser må reduseres av data før noen utvidelse eller nybygg kan vurderes.

Hvis vi ignorerer dataene og bare observerer med det blotte øye, vil trafikken alltid se ut som en kaotisk, uforutsigbar serie. Men når datastrømmer fra kameraer, IoT, GPS, digitale kart, offentlig transport og urban infrastruktur integreres, ser vi et annet bilde. Den fysiske trafikkflyten dannes faktisk av data om atferd: hvem går hvor, til hvilket tidspunkt, på hvilken rute og av hvilken grunn; hva er grunnlinjetrafikk, hva er sesongvariasjoner; hva er de virkelige flaskehalsene, og hva er bare lokaliserte fenomener.

Data hjelper oss med å skille mellom årsak og virkning; ellers planlegger vi lett basert på overflaten mens vi ignorerer de underliggende problemene. Derfor kan ikke moderne transportplanlegging fortsette å stole på statiske undersøkelser eller lineære modeller, men må baseres på dynamisk dataanalyse, i sanntid og over langsiktige sykluser.

Når dataene er samlet inn og standardisert, er neste trinn å modellere bevegelsesatferd og simulere planleggingsscenarier. Mikrosimulerings- og multiagentmodelleringsteknologier muliggjør gjenskaping av hvordan hundretusenvis av kjøretøy samhandler med hverandre hvert sekund. Disse modellene verifiserer hvordan en ny rute, et modifisert knutepunkt eller et dedikert bussfelt vil skape ringvirkninger. Med andre ord, data flytter planlegging fra en spekulativ tilstand til en validert tilstand. Først når alternativer simuleres og bevises i et digitalt miljø, kan byen ta sikre fysiske investeringsbeslutninger, og unngå feil som kan vare i flere tiår.

Men selv med riktig planlegging har fysisk infrastruktur begrensninger. En vei kan ikke utvides umiddelbart, en bro kan ikke bygges på bare noen få måneder, og offentlige budsjetter tillater ikke utvidelse av alle flaskehalser. Her fortsetter data å spille rollen som myk infrastruktur, og omslutter og forbedrer kapasiteten til hard infrastruktur.

Når datadrevne prognosesystemer kan identifisere flaskehalser 10–30 minutter før de dannes, har byene muligheten til å implementere myke tiltak: justere trafikklyssykluser, snu kjørefelt, etablere grønt lys, spre trafikkflyten eksternt via digitale kart eller foreslå alternative ruter direkte til innbyggernes telefoner. Disse tiltakene er effektive fordi de påvirker atferd og etterspørsel – to faktorer som bestemmer trafikkflytmønstre. Faktisk viser studier at hvis bare 10–15 % av pendlerne endrer tidspunkt eller rutevalg, kan flaskehalser løses uten å åpne en eneste meter vei.

Vi må fokusere på myke løsninger.

Nøkkelen er at data ikke bare hjelper med umiddelbar drift, men også danner grunnlaget for langsiktig etterspørselsstyring. Tokyo (Japan) reduserer trafikkork ikke ved å bygge nye veier, men ved å analysere togbillettdata per time og justere rutetabeller for å fordele etterspørselen. Singapore bruker ERP for å fordele etterspørsel basert på pris. Seoul (Sør-Korea) bruker AI for å optimalisere trafikklyssykluser for å redusere belastningen på kryss uten å utvide. Los Angeles (USA) driver 4500 kryss fra ett enkelt datasenter. København (Danmark) bruker sykkel- og meteorologiske data for å prioritere langsom trafikkflyt i rushtiden. Disse byene demonstrerer alle at det å myke opp flaskehalser med data er langt mer effektivt og billigere enn å bygge hard infrastruktur.

For at data virkelig skal bli myk infrastruktur, trenger byene en enhetlig dataarkitektur: et Urban Mobility Data Hub som sentralt knutepunkt; en digital tvilling for transportsimulering og testing; en AI-trafikkmotor for sanntidsoptimalisering; og intelligente transportsystemer (ITS) for kontinuerlig datainnsamling. I tillegg må institusjoner tilpasse seg: pålegge bruk av data og simulering i planlegging, kreve datadeling mellom etater og transportbedrifter, standardisere API-er og etablere sandkasser for å pilotere nye trafikkorganisasjonsmodeller.

Når myk infrastruktur og institusjoner er kompatible, kan byer kontinuerlig forbedre trafikkflyten gjennom myke løsninger uten å bare stole på investeringer i hard infrastruktur. Når data brukes til å kontrollere smarte trafikklys, fleksibel kjørefelttildeling, tidlige varslingssystemer og ruteforslag, kan byer ikke bare redusere trafikkork, men også forbedre sikkerheten under ekstreme værforhold – noe hard infrastruktur alene ikke kan løse.

Alt det ovennevnte leder til en samlet konklusjon: transport er ikke lenger et kappløp om å bygge veier, men et kappløp om å fange opp og organisere dataflyten. Fysisk infrastruktur er grunnlaget, men datainfrastruktur er kapasiteten. Byer som behersker data, vil mestre hvordan folk beveger seg, unngå de sosiale kostnadene ved trafikkork, øke økonomisk effektivitet og forbedre livskvaliteten. Derfor må transportplanlegging i moderne byer være basert på en dyp forståelse av dataflyt; og alle fysiske flaskehalser må reduseres av data før noen utvidelse kan vurderes.

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