PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Zastosowanie danych GIS o zagospodarowaniu przestrzennym w mikroskopowej symulacji ruchu

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Application of GIS land use data in microscopic traffic simulation
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono algorytm wyboru miejsc aktywności z wykorzystaniem danych GIS na temat zagospodarowania przestrzennego. W pierwszej części omówiono zagadnienie podziału obszaru na rejony komunikacyjne i niedokładności związane z tym podejściem. Odpowiedzią na część problemów jest rezygnacja ze stosowania centroid i równomierne rozmieszczenie miejsc aktywności w ramach rejonu. Niestety w przypadku niehomogenicznych rejonów ta równomierność także prowadzi do niedokładności. Rozwiązaniem tego problemu jest zaproponowana w dalszej części pracy metoda wyboru miejsc aktywności w oparciu o dane GIS o zagospodarowaniu przestrzennym. Następnie zobrazowano działanie tej metody na przykładzie generacji miejsc aktywności dla modelu ruchu aglomeracji poznańskiej. W celu zilustrowania efektów proponowanego podejścia przedstawiono wizualizację rozmieszczenia miejsc aktywności w wariancie bez i z wykorzystaniem informacji o zagospodarowaniu przestrzennym.
EN
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.
Rocznik
Tom
Strony
411--419
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Politechnika Poznańska, Wydział Maszyn Roboczych i Pojazdów Samochodowych
  • Politechnika Poznańska, Wydział Maszyn Roboczych i Pojazdów Samochodowych
  • Systems Planning and Telematics (VSP), Institute for Land and Sea Transport Systems, Technische Universität Berlin
Bibliografia
  • 1. Podoski J.: Transport w miastach. Wydawnictwo WKŁ, 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. Piątkowski B., Maciejewski M.: Zastosowanie map OSM w budowie modelu sieci dla aglomeracji poznańskiej. Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczypospolitej Polskiej, Oddział 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 Poznań 2000 – diagnoza i wnioski, Biuro Inżynierii Transportu BIT, Poznań, 2000.
  • 12. Szarata A.: Aktualizacja modelu symulacyjnego aglomeracji poznańskiej wraz z prognozami, raport niepublikowany, Kraków, 2009.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-4e6c1de6-7cc6-4ab4-b267-7a773640b1a2
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.