Datadriven trafikplanering och drift.

Gatorna är nu fria efter att de underjordiska kablarna lades. Foto: THANH LAN — När mjuk infrastruktur och institutioner är kompatibla kan städer kontinuerligt förbättra trafiken genom mjuka lösningar utan att helt förlita sig på hårda investeringar. (På bilden: En korsning i staden. Foto: THANH LAN)

Varje mänsklig rörelse, varje fordonsresa, varje urban händelse genererar en ström av data som återspeglar stadens rytm och dynamiska struktur.

Ändra ditt perspektiv på data.

När stadsområden växer snabbare än deras fysiska infrastruktur kan expandera, och varje flaskhals blir en samhällskostnad, är den enda vägen till effektiv planering och drift att se trafiken som två parallella lager: det fysiska lagret vi ser; och datalagret vi måste förstå. Detta leder till en ny princip: all fysisk trafikplanering måste baseras på en djup förståelse av dataflödet; och alla fysiska flaskhalsar måste mildras med data innan någon expansion eller nybyggnation kan övervägas.

Om vi ignorerar data och bara observerar med blotta ögat kommer trafiken alltid att se ut som en kaotisk, oförutsägbar serie. Men när dataströmmar från kameror, IoT, GPS, digitala kartor, kollektivtrafik och urban infrastruktur integreras ser vi en annan bild. Det fysiska trafikflödet bildas faktiskt av data om beteende: vem åker vart, vid vilken tidpunkt, på vilken rutt och av vilken anledning; vad är baslinjetrafik, vad är säsongsvariationer; vilka är de verkliga flaskhalsarna och vilka är bara lokala fenomen.

Data hjälper oss att skilja mellan orsak och verkan; annars planerar vi lätt utifrån ytan och ignorerar de underliggande problemen. Därför kan modern transportplanering inte fortsätta att förlita sig på statiska undersökningar eller linjära modeller, utan måste baseras på dynamisk dataanalys, i realtid och över långsiktiga cykler.

När data har samlats in och standardiserats är nästa steg att modellera rörelsebeteende och simulera planeringsscenarier. Mikrosimulerings- och multiagentmodelleringstekniker möjliggör återskapande av hur hundratusentals fordon interagerar med varandra varje sekund. Dessa modeller verifierar hur en ny rutt, en modifierad bytespunkt eller ett dedikerat busskörfält kommer att skapa ringar på vattnet. Med andra ord, data flyttar planering från ett spekulativt tillstånd till ett validerat tillstånd. Först när alternativ simuleras och bevisas i en digital miljö kan staden fatta säkra fysiska investeringsbeslut och undvika misstag som kan vara i årtionden.

Men även med korrekt planering har fysisk infrastruktur begränsningar. En väg kan inte breddas omedelbart, en bro kan inte byggas på bara några månader, och offentliga budgetar tillåter inte utbyggnaden av varje flaskhals. Här fortsätter data att spela rollen som mjuk infrastruktur, som omsluter och förbättrar kapaciteten hos hård infrastruktur.

När datadrivna prognossystem kan identifiera flaskhalsar 10–30 minuter innan de uppstår, har städer möjlighet att implementera mjuka insatser: justera trafikljuscykler, backa körfält, etablera gröna ljussignaler, fjärrstyra trafikflödet via digitala kartor eller föreslå alternativa rutter direkt till medborgarnas telefoner. Dessa åtgärder är effektiva eftersom de påverkar beteende och efterfrågan – två faktorer som avgör trafikflödesmönster. Studier visar faktiskt att om bara 10–15 % av pendlarna ändrar sina tider eller ruttval, kan flaskhalsar lösas utan att en enda meter väg öppnas.

Vi behöver fokusera på mjuka lösningar.

Nyckeln är att data inte bara hjälper till med omedelbar drift utan också utgör grunden för långsiktig efterfrågehantering. Tokyo (Japan) minskar trafikstockningar inte genom att bygga nya vägar, utan genom att analysera tågbiljettdata per timme och justera tidtabeller för att fördela efterfrågan. Singapore använder ERP för att fördela efterfrågan baserat på pris. Seoul (Sydkorea) använder AI för att optimera trafikljuscykler för att minska belastningen på korsningar utan att bygga ut. Los Angeles (USA) driver 4 500 korsningar från ett enda datacenter. Köpenhamn (Danmark) använder cykel- och meteorologiska data för att prioritera långsamt trafikflöde under rusningstid. Dessa städer visar alla att det är mycket mer effektivt och billigare att mildra flaskhalsar med data än att bygga hård infrastruktur.

För att data verkligen ska kunna bli mjuk infrastruktur behöver städer en enhetlig dataarkitektur: en Urban Mobility Data Hub som central nav; en digital tvilling för transportsimulering och testning; en AI-trafikmotor för realtidsoptimering; och intelligenta transportsystem (ITS) för kontinuerlig datainsamling. Dessutom måste institutioner anpassa sig: kräva användning av data och simulering i planering, kräva datadelning mellan myndigheter och transportföretag, standardisera API:er och etablera sandlådor för att pilottesta nya trafikorganisationsmodeller.

När mjuk infrastruktur och institutioner är kompatibla kan städer kontinuerligt förbättra trafikflödet genom mjuka lösningar utan att enbart förlita sig på investeringar i hård infrastruktur. När data används för att styra smarta trafikljus, flexibel körfältstilldelning, tidiga varningssystem och ruttförslag kan städer inte bara minska trafikstockningar utan också förbättra säkerheten under extrema väderförhållanden – något som hård infrastruktur ensam inte kan åtgärda.

Allt ovanstående leder till en enad slutsats: transporter är inte längre en kapplöpning om att bygga vägar, utan en kapplöpning om att samla in och organisera dataflödet. Fysisk infrastruktur är grunden, men datainfrastruktur är kapaciteten. Städer som behärskar data kommer att behärska hur människor rör sig, undvika de sociala kostnaderna för trafikstockningar, öka den ekonomiska effektiviteten och förbättra livskvaliteten. Därför måste transportplanering i moderna städer baseras på en djup förståelse av dataflödet; och alla fysiska flaskhalsar måste mildras med data innan någon expansion kan övervägas.

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