Możliwości wykorzystania Big Data w badaniach popytu i podaży w transporcie miejskim

• Autorzy: Helbin Maciej , Wyszomirski Olgierd

Warianty tytułu

EN

Possibilities of Using Big Data in Researching Demand and Supply in Urban Transport

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W badaniach popytu i podaży w transporcie miejskim powinno stosować się zarówno metody tradycyjne, jak i nowoczesne. Te ostatnie są związane z wykorzystywaniem Big Data. W artykule przedstawiono badania popytu i podaży jako podstawę kształtowania oferty przewozowej transportu miejskiego. Następnie omówiono tradycyjne metody badania popytu potencjalnego i czasów jazdy pojazdów tego transportu. Na ich tle zwrócono uwagę na coraz większe możliwości wykorzystywania Big Data w tych badaniach. Określono ich specyfikę, posługując się m.in. doświadczeniami praktycznymi Zarządu Komunikacji Miejskiej w Gdyni jako organizatora transportu miejskiego. Jednostka ta dysponuje zbiorami danych z systemu nadzoru miejskiego ruchu drogowego Tristar powiązanymi z programem Busman służącym do opracowywania i udostępniania pasażerom rozkładów jazdy oraz współuczestniczy z opracowywaniu koncepcji nowoczesnego systemu biletowego, który ma zapewnić istotny zbiór danych dla badań popytu i podaży.

EN

Both traditional and modern methods should be applied to urban transport demand and supply surveys. The latter are related to the use of big data. The article presents demand and supply research as a basis for shaping the transport offer of urban transport. Then, traditional methods of researches the potential demand and driving times of vehicles were discussed. Attention was drawn to the increasing possibilities of using big data in the studies in the light of traditional research methods. Their specifics were determined based on the practical experiences of the Public Transport Authority in Gdynia appearing as an organizer of urban transport. The unit has data sets from the Tristar city traffic supervision system associated with the Busman program for the preparation and provision of passenger timetables and participating in the development of modern ticketing system concept that is to provide a significant data set for demand and supply surveys.

Słowa kluczowe

PL

transport miejski; badania popytu i podaży; big data

EN

urban transport; demand and supply research; big data

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
• Czasopismo: Transport Miejski i Regionalny
• Rocznik: 2019
• Tom: nr 2
• Strony: 3--8
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Helbin Maciej

• Zarząd Komunikacji Miejskiej w Gdyni, ul. Zakręt do Oksywia 10, 81-244 Gdynia

autor

Wyszomirski Olgierd

• Uniwersytet Gdański, Katedra Rynku Transportowego, ul. Armii Krajowej 119/121, 81-824 Sopot

Bibliografia

• 1. Transport miejski. Ekonomika i organizacja, red. O. Wyszomirski, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2008.
• 2. Bąkowski W., Konkurencja w przewozach pasażerskich na poziomie regionalnym, „Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej Oddział w Krakowie” Seria: Materiały Konferencyjne, nr 63, 2004.
• 3. Szałucki K., Wyszomirski O., Efektywne zarządzanie komunikacją miejską w miastach i przedsiębiorstwami komunikacji miejskiej na przykładzie Gdyni, [w:] Efektywność transportu zbiorowego w miastach, IV Ogólnopolska Konferencja „Komunikacja Miejska”, Materiały Konferencyjne, Izba Gospodarcza Komunikacji Miejskiej, Łódź 2000.
• 4. Hebel K., Zachowania transportowe mieszkańców w kształtowaniu transportu miejskiego, Fundacja Rozwoju Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2013.
• 5. Gromadzki M., Hebel K., Kształtowanie rozkładów jazdy jako elementu oferty przewozowej w transporcie miejskim. Aspekty teoretyczne i praktyczne, „Logistyka”, 2008, nr 6, CD.
• 6. Helbin M., Wykorzystanie bazy danych czasów jazdy do optymalizacji rozkładów jazdy transportu miejskiego w Sopocie, Szkoła Głowna Handlowa w Warszawie, Studia podyplomowe „Inżynieria danych – Big Data”, Warszawa 2016, praca dyplomowa niepublikowana.
• 7. Grzelec K., Metody liczenia pasażerów w komunikacji miejskiej, „Biuletyn Komunikacji Miejskiej”, 2006, nr 89.
• 8. Bauer M., Porównanie technik pomiaru czasu przejazdu pojazdów transportu zbiorowego, „Transport Miejski i Regionalny”, 2013, nr 7.
• 9. Mayer-Schönberger V., Cukier K., BIG DATA – rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie, MT Biznes sp. z o.o., Warszawa 2014.
• 10. Aleksandrowicz J., Przydatność automatycznych systemów zliczania pasażerów w celach predykcji popytu na usługi transportowe, „Transport Miejski i Regionalny”, 2018, nr 4.
• 11. Kucharski R., Przegląd możliwych technologii ITS dla transportu zbiorowego, IV Polski Kongres ITS, Warszawa 2017.
• 12. Wyraz E., Lorenc A.K., System pomiaru napełnienia pojazdów komunikacji miejskiej – przegląd współczesnych rozwiązań, „Logistyka”, 2015, nr 3.
• 13. Bujak K., Znaczenie i uwarunkowania kontroli jakości usług przewozowych prowadzonej przez Zarząd Komunikacji Miejskiej w Gdyni, „Transport Miejski i Regionalny”, 2014, nr 3.
• 14. https://www.dilax.com/pl/ dostęp 10.09.2018.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).