- Tytuł:
-
Szacowanie natężenia ruchu rowerowego na podstawie danych z systemu rowerów miejskich
Estimation of bicycle traffic flow based on bike share system data - Autorzy:
- Pogodzińska, S.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/192824.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
- Tematy:
-
natężenie ruchu rowerowego
system rowerów miejskich
dane GPS
Wavelo
bicycle traffic flow
bike share system
GPS data - Opis:
-
W artykule przedstawiono metodę szacowania natężenia
ruchu rowerowego na podstawie danych GPS z systemu rowerów miejskich.
Badania wykonano na przykładzie miasta Krakowa, wykorzystując
dane o dobowym natężeniu ruchu rowerowego z 5 pętli pomiaru
automatycznego oraz dane GPS z systemu rowerów miejskich Wavelo.
Na podstawie dwuczynnikowej analizy wariancji (ANOVA) oraz testu
post-hoc Tukey’a określono wpływ czynników „lokalizacja” i „dzień
tygodnia” na udział rowerów systemu miejskiego w całym potoku
rowerzystów. Wykazano, że badany udział zmienia się statystycznie
istotnie pomiędzy analizowanymi lokalizacjami. W przypadku udziału
szacowanego w poszczególnych dniach tygodnia zmiana jest nieistotna.
Wyznaczona zależność pomiędzy ogólnym natężeniem ruchu rowerowego
i natężeniem ruchu rowerów systemu Wavelo charakteryzuje się
wysokimi współczynnikami determinacji R2 (przekraczającymi wartość
0,90) oraz średnim błędem oszacowania nie większym od 11,5%.
Wyniki przeprowadzonych badań wskazują na możliwość szacowania
natężenia całości ruchu rowerowego na podstawie danych GPS z systemu
rowerów miejskich. Praktyczne wdrożenie takiego sposobu szacowania
natężenia ruchu rowerowego wymaga jednak przeprowadzenia
pomiarów kontrolnych weryfikujących opracowane zależności wraz
z określeniem wpływu lokalizacji przekroju pomiarowego.
The article presents a method of estimation of bicycle traffic flow based on the GPS data from bike share system. Analyses have been made for the city of Krakow, using daily traffic data from 5 automatic counter loops and the GPS data from bike share system called Wavelo. Based on the two-factor analysis of variance (ANOVA) and the Tukey post-hoc test, the influence of „localization” and „day of the week” factors on the share of Wavelo bicycles in the entire bicycle flow was estimated. It has been proved that examined share is not significantly different between individual days of the week, but changes significantly between analyzed locations. Developed models are characterized by the high R2 coefficients (exceeding 0.90) and average error of estimation up to 11.5%. The results of the studies show that bicycle traffic flow can be estimated based on the GPS data provided by bike share system. However, it is necessary to carry out control measurements to verify developed models and their possibilities of application in bicycle traffic flow estimation in other locations. - Źródło:
-
Transport Miejski i Regionalny; 2018, 1; 5-11
1732-5153 - Pojawia się w:
- Transport Miejski i Regionalny
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł