Исходные данные о маршрутах путешествия, месте проживания и времени, проводимом в дороге водителями, авторы получали из анонимизированных логов сотовых операторов. На основе этих данных и карт двух исследованных агломераций (Бостона и Сан-Франциско) ученые составляли математическую модель транспортной системы.

Ключевым параметром, который авторы использовали для оценки эффективности системы, было время, которое водители совокупно тратили на дорогу из дома на работу и обратно. Авторы показали, что отказ от использования личного автомобиля может быть весьма эффективным для снижения этого параметра, однако при этом требуется использовать точечный подход. Для этого в ходе моделирования отбирались районы, которые обслуживаются самыми "проблемными" трассами.

Оказалось, что пересадка одного процента водителей на общественный транспорт в общем случае снижает время в пробках других жителей на три процента. Если же от использования автомобиля отказывалось такое же число жителей только некоторых, специально отобранных районов, то экономия времени достигала 18 процентов.

Речь идет именно о дополнительном времени в пробках, а не общем времени пути и рассчитывается для среднего водителя. Те, кто стоит в пробках дольше других, результаты такой оптимизации должны ощущать на себе сильнее.

На сегодняшний день для оценки информации о транспортных потоках используются самые разные методы. Среди них, помимо использования данных сотовых операторов, также GPS-треккинг служб такси, анализ записей видеокамер или использование информации от специальных приложений для навигации.

« « Вернуться

Далее » »