Planowanie transportu publicznego i rewolucja technologiczna

Transport publiczny nie przeszedł rewolucji technologicznej od ponad stu lat. Główne środki transportu, którymi poruszamy się dziś w miastach, istnieją od końca XIX wieku. Pierwszy elektryczny system metra został uruchomiony w Londynie w 1890 roku. Pierwszy zmotoryzowany publiczny transport autobusowy o pojemności sześciu pasażerów został uruchomiony w Siegerland w Niemczech w 1895 roku. Taksówki z licznikami kilometrów zostały wprowadzone w Niemczech w 1897 roku. Z biegiem lat nastąpił rozwój tych środków transportu, które stały się znacznie bardziej wydajne, wygodniejsze i mniej zanieczyszczające. Jednakże, co ważne, sposób, w jaki każdy z tych trybów jest dostarczany i wykorzystywany przez osoby dojeżdżające do pracy, pozostał w dużej mierze niezmieniony. W związku z tym podstawowe paradygmaty w planowaniu transportu również pozostały w dużej mierze nienaruszone.

System transportu publicznego znajduje się na krawędzi kolejnej rewolucji technologicznej, możliwej dzięki zbiegowi różnych technologii cyfrowych. Mobilna łączność umożliwia obecnie przepływ informacji w czasie rzeczywistym pomiędzy osobami dojeżdżającymi do pracy i dostawcami usług transportowych w obu kierunkach. Inteligentne algorytmy mogą szybko przetwarzać te informacje i dynamicznie generować rozkłady jazdy i trasy połączeń autobusowych i kolejowych, aby zapewnić lepsze i bardziej ukierunkowane usługi, przy niższych kosztach. Sztuczna inteligencja ogranicza potrzebę interwencji człowieka, umożliwiając bardziej elastyczne i skuteczne świadczenie usług transportu publicznego. W niniejszym artykule omówiono niektóre sposoby, dzięki którym technologie te mogą uwolnić od tradycyjnych ograniczeń i otworzyć nowe możliwości w planowaniu transportu, a także niektóre z potencjalnych wyzwań, które mogą się pojawić.

Sztywność systemu transportu publicznego przenika do życia osób dojeżdżających do pracy; miasto maszeruje w rytm swoich rozkładów jazdy autobusów i pociągów.

Uwolnienie tras i rozkładu jazdy

Obecnie większość publicznych pociągów i autobusów kursuje na stałych trasach, rozkładach jazdy i zdolnościach przewozowych. Planiści transportu, zazwyczaj poprzez ankiety, starają się określić, gdzie i kiedy osoby dojeżdżające do pracy zazwyczaj podróżują do i z pracy. Następnie projektują trasy i rozkłady jazdy tak, aby ich ograniczone zasoby transportowe
może zaspokoić większość z tych potrzeb. Po wdrożeniu, te trasy i rozkłady jazdy są stosunkowo sztywne. Osoby dojeżdżające do pracy będą musiały zaplanować swój dzień i
podróże dookoła nich. Jednak w ten sposób sztywność systemu transportu publicznego przenika do życia osób dojeżdżających do pracy. Miasto maszeruje do rytmu swoich rozkładów jazdy autobusów i pociągów. Bogatsze miasta przezwyciężają tę nieelastyczność, zapewniając liczne trasy, które obsługują
z bardzo dużą częstotliwością przez cały dzień. Nie jest to jednak również idealne rozwiązanie, ponieważ może prowadzić do znacznego marnotrawienia środków transportu publicznego.

Dzięki technologii mobilnej i inteligentnym algorytmom, transport publiczny na żądanie szybko staje się rzeczywistością. W tym roku uruchomimy w Singapurze trzy usługi autobusowe na żądanie. Za pomocą inteligentnego telefonu, osoba dojeżdżająca do pracy wskaże, gdzie chce zostać odebrana i odstawiona w obrębie miasta. Operator autobusowy wykorzysta algorytm do zagregowania tych zapotrzebowań i określenia liczby autobusów, które mają zostać uruchomione oraz tras, którymi będą jechać. W ten sposób operator autobusowy może uniknąć wyznaczania tras bez osób dojeżdżających do pracy. Osoby dojeżdżające do pracy będą korzystać z krótszych czasów oczekiwania i zazwyczaj bardziej bezpośredniej drogi do celu podróży. Niemniej jednak potrzebne są pewne zmiany w zachowaniu i być może będziemy musieli ułatwić osobom dojeżdżającym do pracy pracę. W związku z tym, będziemy rozpoczynać próby w okresach poza szczytem i będziemy prowadzić niektóre regularne usługi autobusowe wraz z usługami na żądanie.

Struktury taryfowe mogą wymagać większej dynamiki: mniej stałej funkcji pokonywanej odległości, a więcej odzwierciedlenia warunków popytu i podaży.

Dzięki dynamicznym trasom i harmonogramom będziemy musieli również zmienić sposób myślenia w planowaniu transportu. Zamiast myśleć o konkretnych punktach początkowych i docelowych, będziemy musieli optymalnie wyznaczyć odgrodzone geograficznie obszary, w których osoby dojeżdżające do pracy zazwyczaj się przemieszczają. Jeśli obszar ten jest zbyt mały, może być za mało osób dojeżdżających do pracy, zwłaszcza poza szczytem, aby uzyskać dużą wydajność.Jeśli obszar ten jest zbyt duży, osoby dojeżdżające do pracy mogą być zmuszone do długiego oczekiwania i pokonywania tras okrężnych. Osoby planujące transport mogą również być zmuszone do ponownego przemyślenia wielkości swojej floty autobusowej i kolejowej. Zamiast kupować pociągi i autobusy, które dają im maksymalną zdolność przewozową, mogą chcieć mieszanki, która daje im maksymalną elastyczność. Struktury taryfowe mogą również wymagać większej dynamiki: mniej stałej funkcji przejechanego dystansu, a więcej odzwierciedlenia warunków popytu i podaży.

Pojazdy autonomiczne: Pokonywanie ograniczeń siły roboczej i ograniczeń lądowych

Wyścig o stworzenie „Poziomu 5” w pełni autonomicznego pojazdu (AV) nabiera tempa. W listopadzie 2017 roku Waymo, spółka zależna Alphabet, ogłosiła, że rozpoczęła testowanie pojazdów bez kierowcy bezpieczeństwa (AV „Level 4”). Producenci samochodów i podzespołów, tacy jak General Motors, Delphi, Nissan i Daimler, podążają w ślad za nimi. Eksperci branżowi przewidują, że w ciągu najbliższych 10 lat będzie gotowy w pełni autonomiczny pojazd. Pojazdy AV zmienią sposób przemieszczania się ludzi i towarów. Ich wpływ na przemysł samochodowy i transport publiczny będzie

AV są szczególnie atrakcyjne dla Singapuru ze względu na nasze poważne ograniczenia dotyczące gruntów i siły roboczej. Rozmiar naszej floty autobusowej i taksówkowej jest ograniczony przez liczbę kierowców, których możemy zatrudnić, a także przez liczbę kierowców, którzy zabierają ziemię na drogi, zajezdnie i parkingi. Technologia AV eliminuje zapotrzebowanie na kierowców. Może ona również zwiększyć wydajność dróg i miejsc parkingowych. Ruch towarowy może zostać przeniesiony na godziny nocne, uwalniając w ten sposób drogi dla ruchu ludzkiego w ciągu dnia.

Wraz z rozwojem technologii AV należy równolegle dążyć do stworzenia efektywnego ekosystemu, w ramach którego można by go wdrożyć.

Jednakże, aby zmaksymalizować korzyści płynące z AV, nie możemy po prostu wrzucić ich do istniejących przepisów, modeli operacyjnych i infrastruktury. Wraz z postępem technologii AV należy równolegle dążyć do stworzenia efektywnego ekosystemu, w ramach którego można by go wdrażać. Zdając sobie z tego sprawę, w 2014 roku powołaliśmy Komitet Pojazdów Autonomicznych (CARTS), aby zebrać planistów transportu, urbanistów, organy nadzorujące ruch drogowy i firmy prywatne w celu nadzorowania i organizowania tych wysiłków. Opracowujemy zestaw standardów, których muszą przestrzegać wszystkie nowe modele AV, zanim będą mogły być wprowadzane na drogi publiczne. Standardy te będą skalowane tak, aby odpowiadały pojazdom o różnym poziomie zaawansowania – te, które mogą spełniać wyższe standardy, będą mogły być używane w bardziej złożonych i zatłoczonych środowiskach. Zainstalowaliśmy również kamery i inne czujniki wzdłuż dróg, na których będą testowane systemy AV. Te, wraz z obowiązkową „czarną skrzynką” w każdym pojeździe, będą przydatne do przypisywania usterek w razie wypadku.

Do początku 2019 roku będziemy również pilotować ograniczoną autonomiczną linię autobusową na wyspie Sentosa. Pilot ten pomoże nam uzyskać wgląd w to, jak osoby dojeżdżające do pracy, piesi i inni użytkownicy dróg reagują na AV. Pomoże nam również opracować model operacyjny dla floty pojazdów AV. Jednym z ważnych obszarów, które będziemy uważnie badać jest to, jak włączyć „człowieka w pętli”, aby poradzić sobie z zakłóceniami. Od 2022 roku będziemy prowadzić bardziej rozbudowanego pilota w trzech nowych miastach: Punggol, Tengah i Jurong Innovation District. Przewidywaliśmy dwa rodzaje usług: autonomiczne autobusy, które będą kursowały na wyznaczonych trasach oraz mniejsze wahadłowe autobusy na żądanie. Dzięki informacjom od deweloperów AV, planiści włączyli kilka podstawowych funkcji, takich jak punkty ładowania AV i strefy odbioru w miastach. Pilot ten wypróbuje również nowe systemy pobierania opłat.

Zmniejszenie luki między transportem prywatnym i publicznym

Kluczowym wyzwaniem dla planowania transportu w dużych, metropolitalnych miastach jest zarządzanie kompromisami pomiędzy transportem prywatnym i publicznym. Pojazdy prywatne oferują osobom dojeżdżającym do pracy największą wygodę i elastyczność. Skutkują one jednak ogromnymi negatywnymi skutkami zewnętrznymi dla wszystkich: zatłoczeniem, hałasem, zanieczyszczeniem i intensywnym wykorzystaniem gruntów pod drogi i parkingi.Wiele miast stara się uchwycić te efekty zewnętrzne poprzez podatki i opłaty drogowe. Niektóre miasta (np. Londyn, Singapur) stosują opłaty za korzystanie z dróg; inne (np. Pekin, Szanghaj, Singapur) racjonalizują własność pojazdów. Podczas gdy środki te sprawiają, że cena posiadania pojazdu bardziej odzwierciedla jego rzeczywiste koszty, efekt netto jest taki, że osoby dojeżdżające do pracy, które nie mogą lub nie chciałyby płacić tych cen, muszą zadowolić się mniej pożądanymi środkami transportu publicznego.

Technologia pozwala nam teraz wypełnić lukę ostatnich kilometrów i zmniejszyć nudę transportu publicznego w bardziej ekonomiczny sposób.

Powszechny pluskwa w transporcie publicznym jest jego uciążliwością. Podróż transportem publicznym składa się zazwyczaj z więcej niż jednego odcinka: na przykład pieszo na przystanek autobusowy, następnie autobusem na dworzec kolejowy, następnie pociągiem, a na koniec pieszo do miejsca docelowego. Planiści transportu starali się zmniejszyć te niedogodności poprzez umieszczenie przystanków autobusowych i stacji kolejowych bliżej domów i połączenie z nimi chodników. W Singapurze planujemy, że do 2030 roku 8 na 10 gospodarstw domowych znajdzie się w odległości 10 minut spacerem od stacji metra. Zbliżenie infrastruktury transportowej do domów jest kosztownym przedsięwzięciem. Technologia umożliwia nam teraz zlikwidowanie pierwszej ostatniej przepaści milowej i zredukowanie nudności transportu publicznego w bardziej ekonomiczny sposób.

Po pierwsze, nastąpił gwałtowny wzrost liczby środków transportu publicznego udostępnianych prywatnie. Dobrym przykładem są tu operacje wspólnego korzystania z rowerów. Jeszcze trzy lata temu korzystanie z rowerów wymagało budowy drogich doków. Doki te poważnie ograniczają skalę usług wspólnego korzystania z rowerów i czynią je nieopłacalnymi na obszarach o mniejszej gęstości zaludnienia, gdzie takie usługi są najbardziej potrzebne. Pojawienie się rowerów współdzielonych bez doków, które są śledzone za pomocą technologii GPS, całkowicie to zmieniło. W Singapurze liczba wspólnych rowerów bez doków wzrosła w ciągu roku z zaledwie 10 000 do ponad 100 000. Niektóre firmy zastanawiają się nad ich rozszerzeniem na wspólne skutery elektroniczne.

Nawet w miarę pojawiania się nowych usług transportu publicznego, istnieje równoległy wysiłek, aby „zszyć” te usługi razem. Mobilność jako usługa (MaaS) została po raz pierwszy spopularyzowana w Finlandii. Ideą było umożliwienie osobie dojeżdżającej do pracy planowania, wykonywania i opłacania różnych etapów podróży transportem publicznym za pomocą jednej aplikacji mobilnej. W ten sposób zminimalizowano kłopoty i czas oczekiwania, sprawiając, że korzystanie z transportu zbiorowego jest bardzo zbliżone do korzystania z transportu prywatnego.

Z perspektywy planisty transportowego, rozwój prywatnych środków transportu publicznego nie tylko zwiększa doświadczenie w zakresie dojeżdżania do pracy, ale również rozszerza możliwości wyboru osób dojeżdżających do pracy w transporcie publicznym. Jest to dobrodziejstwo. Sprawia jednak, że planowanie transportu staje się bardziej złożone. Wzorce podróżowania są obecnie mniej przewidywalne. Wybór osób dojeżdżających do pracy może zmieniać się z dnia na dzień, na przykład w zależności od pogody. Istnieje zatem potrzeba stworzenia pewnego stopnia elastyczności w zakresie przepustowości autobusów i kolei, aby to uwzględnić. Aby zrozumieć zachowania osób dojeżdżających do pracy, będziemy również potrzebować szerszej puli danych: nie tylko danych z publicznych pociągów i autobusów, ale również danych z dziedziny prywatnych dostawców. Aby ułatwić korzystanie z MaaS, może zaistnieć potrzeba stworzenia otwartej platformy pobierania opłat za przejazd. Struktura taryfowa może również wymagać bardziej dynamicznego zarządzania zmieniającym się z dnia na dzień popytem i podażą.

Nieprawidłowe skalibrowanie zaangażowania rządu może nieumyślnie zdusić innowacyjność lub doprowadzić do perwersyjnych wyników.

Nowe technologie, nowe wyzwania

Chociaż korzyści płynące z tych nowych technologii są wielorakie, istnieją dwa kluczowe wyzwania, którym decydenci polityczni muszą stawić czoła. Pierwszym z nich jest zakres i charakter zaangażowania rządów w te nowe technologie. Nieprawidłowa kalibracja może nieumyślnie zahamować innowacje lub doprowadzić do niepożądanych rezultatów. Przykładem są nasze doświadczenia z bezdokowaniami rowerów. Kiedy po raz pierwszy pojawiły się działania związane z dzieleniem się rowerami, zapewniły one dobry sposób na zapełnienie pierwszej ostatniej luki milowej bez potrzeby finansowania publicznego lub infrastruktury. Nie było potrzeby ich regulowania. Jednak wraz ze wzrostem skali tych operacji rozpowszechniło się masowe parkowanie.Rowery były rozsiane po parkach i ścieżkach, a publiczne parkingi dla rowerów były przytłoczone przez rowery wspólne. Sama sytuacja miała się prawdopodobnie pogorszyć, ponieważ każdy operator systemu rowerów publicznych starał się zdobyć udział w rynku poprzez agresywne powiększanie swojej floty. W rezultacie, będziemy udzielać licencji operatorom systemu rowerów publicznych. Kluczową zasadą w tym systemie licencjonowania jest to, że operator będzie mógł zwiększać swoją flotę tylko wtedy, gdy będzie w stanie kontrolować niezróżnicowany problem parkowania ze swojej floty. W odpowiedzi na to operatorzy konkurują obecnie w opracowywaniu nowych technologii w celu rozwiązania tego problemu parkingowego. W ten sposób lepiej dopasowaliśmy interes operatorów do interesu publicznego.

Inne technologie wymagają różnych rodzajów interwencji rządowych. Na przykład AV wymagają wsparcia finansowego i regulacyjnych piaskownic w celu ułatwienia eksperymentowania. MaaS opiera się na dostarczaniu danych dotyczących transportu w czasie rzeczywistym. Aby mieć pewność, że zaangażowanie rządu będzie ewoluować wraz z postępem i zastosowaniem tej technologii. Aby zapewnić, że zaangażowanie to jest właściwe, niezbędne są regularne konsultacje z branżą oraz z innymi organami regulacyjnymi za granicą.

Drugim wyzwaniem jest zapewnienie, aby siła robocza była odpowiednio przygotowana do stosowania tych technologii. W większości miast transport publiczny zatrudnia zazwyczaj dużą liczbę osób – od kierowców po techników i pracowników obsługi. Rewolucja technologiczna zdefiniuje na nowo wiele miejsc pracy, w niektórych przypadkach drastycznie. Na przykład, kiedy autonomiczne autobusy będą gotowe, kierowcy autobusów nie będą już prowadzić autobusów. Zamiast tego mogą zostać przeszkoleni w zakresie radzenia sobie z wyjątkami, takimi jak awaria autobusów autonomicznych lub wypadki związane z dojazdem do pracy. Przekwalifikowanie pracowników będzie ogromnym przedsięwzięciem. W Singapurze ustanowiliśmy trójstronne ramy, obejmujące pracowników, pracodawców i rząd, aby zapewnić, że pracownicy transportu publicznego są odpowiednio przeszkoleni w zakresie obsługi obecnych i przyszłych technologii.

Wniosek

Znajdujemy się w intrygującym punkcie w krajobrazie transportu publicznego. Podczas gdy nowe technologie oferują bezprecedensowe możliwości, my będziemy
Musimy również rozwijać naszą politykę, planowanie i ramy regulacyjne, aby wykorzystać jak najwięcej korzyści dla osób dojeżdżających do pracy. Proces ten z konieczności będzie się wiązał z pewnym stopniem prób i błędów.