Методи вивчення та оцінювання транспортної рухливості
| Сайт: | Навчально-інформаційний портал ВП НУБіП України "Ніжинський агротехнічний інститут" |
| Курс: | Пасажирські перевезення |
| Книга: | Тема 10 Прогнозування транспортної рухливості в містах і сільській місцевості. Частина 2. |
| Надруковано: | Гість |
| Дата: | субота 14 листопад 2026 |
Транспортна рухливість населення — один із ключових показників соціально-економічної активності території. Вона відображає інтенсивність, регулярність та цільову структуру переміщень людей у просторі. Попри розвиток сучасних цифрових технологій, таких як Big Data від операторів мобільного зв’язку чи сенсорні системи транспортної інфраструктури, традиційні методи збору даних залишаються фундаментальною основою аналізу мобільності. Саме вони забезпечують репрезентативність, можливість глибокого соціологічного аналізу та порівняння в часі.
До традиційних методів належать:
1) статистичні спостереження,
2) соціологічні опитування,
3) travel-diary (щоденники поїздок).
Кожен із цих методів має власну методологію, історію використання та наукове підґрунтя.
Статистичні методи дослідження транспортної рухливості беруть початок у працях представників класичної статистики — А. Кетле (Adolphe Quetelet), Дж. Гранта (John Graunt), які першими довели, що масові соціальні процеси мають стійкі кількісні характеристики. У транспортному плануванні подібний підхід увійшов через урбаністичні школи Чикаго (Р. Парк, Е. Берджесс), які вивчали переміщення населення як закономірну частину міського розвитку.
Статистичні спостереження — це систематичний збір даних про пасажирські потоки, кількість поїздок, завантаженість маршрутів, інтенсивність руху тощо. Цей метод лежить в основі класичної чотиристадійної моделі прогнозування попиту (4-step model), розробленої у США в 1950–1960-х роках (J. Wardrop, M. Manheim).
Пунктові обліки пасажиропотоку (на зупинках, станціях, перехрестях).
Маршрутні обліки — підрахунок пасажирів у салоні транспорту.
Облік транспортних засобів на в'їздах/виїздах із міста.
Регулярна державна статистика (Держстат: дані про обсяги перевезень, середню дальність поїздок).
У місті Вінниця під час оптимізації мережі громадського транспорту (2020–2021 рр.) проводили ручні підрахунки пасажиропотоку на основних перехрестях. Це дозволило виявити «вузькі місця» — ділянки, де навантаження в години пік перевищувало пропускну здатність у 1,5–1,8 раза. Згодом ці дані стали основою для коригування розкладів руху трамваїв.
Соціологічні методи спираються на теорію поведінкової економіки (D. Kahneman, A. Tversky) та концепцію раціонального вибору (G. Becker). Згідно з цими підходами, рішення людини про переміщення формуються під впливом не лише матеріальних факторів (вартість, час), а й психологічних (звички, ризики, комфорт).
Соціологічні опитування дозволяють отримати дані про:
цілі поїздок,
частоту переміщень,
мотиви вибору виду транспорту,
суб’єктивну оцінку якості перевезень.
Цей метод став ключовим у формуванні Behavioral Transport Models, які розвивали P. Stopher, M. Ben-Akiva, D. McFadden (лауреат Нобелівської премії 2000 р. за моделі дискретного вибору).
Face-to-face інтерв’ю у домогосподарствах.
Телефонні інтерв’ю та онлайн-опитування (з використанням Google Forms, SurveyMonkey).
Опрос у транспорті — пасажири відповідають на питання про маршрут, час поїздки, мету.
Переваги:
можливість отримати інформацію, яку неможливо зафіксувати спостереженням (мотивація, оцінки якості, цілі);
точність визначення структури попиту;
корисність для планування тарифної політики.
Обмеження:
суб’єктивність відповідей;
залежність від якості вибірки;
висока вартість при великих вибірках.
У місті Івано-Франківську у 2019 р. проведено опитування 5000 домогосподарств, у результаті якого з’ясувалося, що 47% мешканців щодня переміщуються пішки на відстань понад 1 км. Це стало аргументом для розвитку мережі велосипедних доріжок та облаштування "повільних вулиць".
Метод travel-diary виник у 1960-х роках у США, коли транспортні планувальники (P. Stopher, J. Bowman) довели, що поведінкові патерни переміщень населення неможливо вивчити лише за допомогою статистичних підрахунків. Потрібно фіксувати повний набір поїздок особи протягом дня чи тижня.
Travel-diary — це щоденник, у якому респондент записує:
час початку та завершення поїздки,
мету,
вид транспорту,
пересадки,
відстань,
витрати.
Метод став основою багатьох сучасних моделей активності (Activity-Based Models), що описують не поїздки окремо, а весь розклад дня людини. Його науковими розробниками вважаються M. Ben-Akiva та J. Bowman.
Паперовий щоденник (традиційна анкета).
Мобільний застосунок (автоматичне визначення маршруту за GPS).
Комбінований метод: частина записів автоматична, частина — уточнюється вручну.
висока деталізація даних;
можливість аналізувати зв’язки між різними поїздками (домашня, робоча, дозвільна діяльність);
точність у моделях дискретного вибору.
значне навантаження на респондента (особливо при паперовій формі);
необхідність подальшої валідації даних;
можливі помилки пам’яті.
У місті Львів у межах проєкту “SUMP Lviv” (2018–2020) застосовували мобільні travel-diary застосунки для 1200 респондентів. Дані продемонстрували, що 38% поїздок, які раніше відносили до автомобільних, насправді включали пересадки на трамвай чи пішохідні ділянки, що суттєво змінило модель транспортного попиту.
| Метод | Тип даних | Достовірність | Вартість | Переваги | Недоліки |
|---|---|---|---|---|---|
| Статистичні спостереження | Об'єктивні дані | Висока | Низька | Точність фіксації потоків | Не показують мотиви та цілі |
| Соціологічні опитування | Декларовані дані | Середня | Середня/висока | Виявляють мотивацію, цілі | Суб’єктивність |
| Travel-diary | Поведінкові дані | Дуже висока | Висока | Детальний опис мобільності | Навантаження на респондента |
Традиційні методи збору даних залишаються ключовими у вивченні транспортної рухливості, оскільки вони дозволяють не лише виміряти реальні транспортні потоки, а й зрозуміти їх мотивацію та структуру. Разом вони формують комплексну основу для прогнозування пасажирської мобільності в містах і сільській місцевості.
Статистичні спостереження дають об’єктивну картину навантаження на транспортну систему.
Соціологічні опитування пояснюють поведінку та мотиви пасажирів.
Travel-diary забезпечує найповніший опис щоденних патернів мобільності.
Поєднання цих методів дозволяє створювати точні та науково обґрунтовані моделі транспортного попиту, необхідні для ефективного планування маршрутних мереж, тарифної політики та розвитку сталого транспорту.
Сучасне прогнозування транспортної рухливості неможливе без використання кількісних методів, які дозволяють виявити динаміку пасажирських потоків, сезонні коливання, структурні зрушення та вплив зовнішніх факторів. Серед найбільш універсальних підходів — аналіз часових рядів, аналіз панельних даних та транспортні спостереження, які застосовуються як у міських, так і в сільських транспортних системах.
Ці методи забезпечують можливість не лише описати поточний стан мобільності населення, а й передбачити її розвиток у майбутньому, що є критично важливим для планування маршрутних мереж, оптимізації інтервалів руху, розрахунку тарифів та визначення потреби у транспортній інфраструктурі.
Часові ряди — це послідовності даних, упорядкованих у часі, наприклад:
добові показники пасажиропотоку,
щогодинна інтенсивність руху,
місячні обсяги перевезень пасажирів,
сезонна завантаженість маршрутів.
Основи аналізу часових рядів були закладені у роботах Дж. Бокса та Г. Дженкінса (Box & Jenkins), які розробили ARIMA-моделі. Пізніше ці моделі застосували у транспортному прогнозуванні (V. Koutsopoulos, 1990-ті рр.).
Тренд – довгострокова тенденція (наприклад, зростання користування громадським транспортом після запуску електронного квитка).
Сезонність – регулярні коливання (годинні, добові, тижневі).
Циклічність – економічні чи соціальні цикли (наприклад, зміни пасажиропотоку під час економічного спаду).
Випадкові коливання – непередбачувані зміни, в т.ч. під впливом погодних умов.
ARIMA та SARIMA для сезонних пасажирських потоків.
Exponential Smoothing (Г. Холт, Ч. Вінтерс) — для короткострокових прогнозів.
Neural Time Series Models — поєднання часових рядів і машинного навчання.
State-Space Models — корисні для прогнозування у режимі "реального часу".
У місті Дніпро аналіз годинних рядів пасажиропотоку показав чітку добову сезонність:
пік 7:00–9:00,
другий пік 16:30–18:00,
спад у вихідні на 40%.
На основі SARIMA моделі муніципалітет оптимізував інтервали руху тролейбусів, зменшивши інтервал у ранковий пік до 6 хвилин, що скоротило час очікування на зупинках на 18%.
Панельні дані — це дані, що містять спостереження за одними й тими самими об’єктами у різні моменти часу.
Наприклад:
мобільність 2000 домогосподарств протягом 2018–2022 рр.;
регулярні обстеження одних і тих самих автобусних маршрутів;
поведінкові зміни одних і тих самих респондентів до і після впровадження е-квитка.
Панельний аналіз бере початок у працях Т. Хаусмана (Hausman), А. Бартелса (Baltagi) та Дж. Х. Бьюлина, які сформували підходи Random Effects Model та Fixed Effects Model.
Панельне моделювання дозволяє:
відстежити індивідуальні стабільні характеристики респондентів (fixed effects),
врахувати неконтрольовані фактори, які не змінюються у часі,
аналізувати поведінкові зміни під впливом політичних рішень або реформ.
Fixed Effects (FE) — дослідження змін усередині одних і тих самих одиниць спостереження.
Random Effects (RE) — дозволяє узагальнювати поведінку для всієї вибірки.
Dynamic Panel Models (Arellano-Bond) — підходи, що враховують затримані ефекти попередніх періодів.
Difference-in-Differences (DiD) — для оцінки впливу реформ на мобільність.
У дослідженні мобільності Київської агломерації (2017–2021 рр.) використовували панельні дані 3500 домогосподарств. Після запровадження електронного квитка у Києві (2020 р.) за методом Difference-in-Differences розрахували, що:
користування автобусом збільшилося на 12%,
пересадки між видами транспорту зросли на 9%,
середня кількість поїздок на особу зменшилася в передмісті на 6%.
Це дало змогу оцінити реальний ефект реформи, відокремивши його від загальних соціально-економічних чинників.
Транспортні спостереження — це фіксація переміщень транспортних засобів, пасажирів або потоків у транспортній системі. Вони можуть бути:
ручні (традиційні),
відеоаналітичні,
автоматичні (сенсори, індуктивні петлі, лічильники пасажирів).
Метод базується на концепції спостережень у транспортному моделюванні, яку активно розвивали М. Маннгейм (M. Manheim), а пізніше — Д. Флавін у сфері транспортної економіки.
визначення інтенсивності руху,
оцінка завантаженості маршрутів,
ідентифікація пересадкових вузлів,
виявлення затримок, заторів, «вузьких місць»,
аналіз точності дотримання графіку руху.
Ручні обліки — підрахунок пасажирів або ТЗ на обраних точках.
Відеоспостереження — подальший комп’ютерний аналіз траєкторій.
GPS-спостереження — фіксація реальних маршрутів та швидкостей.
Автоматичні лічильники пасажирів (APC) — встановлені в автобусах.
У Чернівцях у 2022 р. під час оптимізації автобусної мережі застосували комбіновані транспортні спостереження:
відеоаналіз на 14 ключових перехрестях,
ручні підрахунки в 58 автобусах,
GPS-аналіз фактичного графіка.
Результат: виявили, що 32% автобусів відхилялися від графіка більш ніж на 10 хв під час вечірнього піку. Це стало підставою для оптимізації інтервалів та запровадження окремих смуг для громадського транспорту.
| Метод | Тип даних | Сильні сторони | Обмеження |
|---|---|---|---|
| Часові ряди | Дані у часі | Прогнозування, сезонність | Вимагають довгої історії даних |
| Панельні дані | Дані «об’єкт + час» | Оцінка ефектів реформ, зміни поведінки | Висока вартість збору |
| Транспортні спостереження | Об'єктивні вимірювання | Висока точність, локальний аналіз | Потреба техніки/персоналу |
Аналіз часових рядів, панельних даних і транспортних спостережень становить потужний науково-методичний інструментарій для вивчення мобільності населення. Він дозволяє:
виявляти закономірності зміни попиту на перевезення;
оцінювати вплив реформ і технологічних інновацій;
оптимізувати міські та сільські транспортні системи;
підвищувати якість планування маршрутних мереж.
Застосування цих методів у комплексі дає змогу створювати прогностичні моделі високої точності, необхідні для сучасного транспортного менеджменту та урбаністичного планування.
Поняття «велика мобільність» (Big Mobility) сформувалося на перетині двох наукових сфер — мобільності населення та аналізу великих даних. Термін поступово набув наукової значущості в 2010-х роках завдяки дослідникам, що працювали в напрямку комп’ютерних наук, транспортного планування та урбаністики.
Першими, хто системно почав використовувати концепцію big mobility data, були науковці:
Carlos Ratti, Fabio Duarte, Paolo Santi (MIT Senseable City Lab) — вони пов’язали мобільність як просторовий феномен із цифровими слідами людей у міському середовищі (мобільні мережі, GPS, сенсори).
Michael Batty (UCL, Centre for Advanced Spatial Analysis) — популяризатор «нової науки міст», який показав, що міська мобільність піддається аналізу через великі масиви просторових даних.
Mei-Po Kwan — авторка теорії time–geography у цифровому середовищі, яка ввела у науковий обіг поняття «обчислювальної мобільності» (computational mobility).
Велика мобільність — це науковий підхід до дослідження транспортної рухливості, що:
використовує масивні, постійно оновлювані дані від цифрових джерел;
дозволяє вивчати поведінку користувачів транспорту в реальному часі;
характеризується високою гранулярністю, тобто деталізацією траєкторій та активностей.
На відміну від традиційних методів (опитувань, дорожніх спостережень), Big Mobility:
не залежить від пам’яті респондента,
охоплює значні групи населення,
дозволяє аналізувати «живу» мобільність — ту, що змінюється щосекунди.
Ключове визначення:
Велика мобільність – це аналітична практика дослідження переміщень людей і транспортних потоків, що базується на великих, високочастотних та просторово прив’язаних даних цифрового походження.
GPS-дані забезпечують високу точність щодо:
геолокації (до кількох метрів),
швидкості руху,
траєкторії та часу поїздки.
Джерела:
смартфони,
транспортні навігатори,
навігаційні системи громадського транспорту,
сервіси таксі (Uber, Bolt, Uklon).
У Львові GPS-трекери в автобусах і трамваях використовуються для:
побудови фактичних маршрутів руху,
аналізу затримок,
визначення середньої швидкості по сегментам маршруту.
Це дозволило міській раді оптимізувати графіки та скоротити час очікування на окремих лініях.
Мобільні оператори фіксують:
підключення телефону до базової станції (Call Detail Records),
перемикання між станціями,
часові позначки активності.
Хоча ці дані менш точні за GPS, вони мають дві ключові переваги:
Охоплення майже 100% населення, включно з тими, хто не користується смартфонами.
Тривалі часові ряди (дані ведуться роками).
У Варшаві дані Orange Polska використовувались для картування:
щоденних поїздок між районами,
реальних потоків маятникової міграції,
нічного та денного розподілу населення.
Це дозволило виявити райони «транспортного дефіциту» та спрямувати інвестиції у нові автобусні лінії.
До цієї групи належать:
дорожні індукційні рамки,
інтелектуальні світлофори,
лічильники велосипедистів,
датчики завантаженості мостів і тунелів,
сенсори на громадському транспорті.
Сенсори дають високочастотні дані: від 1 заміру на секунду до 1 заміру на хвилину.
У Копенгагені лічильники велосипедів щодня фіксують понад 40 тис. пересувань на основних магістралях. Це стало підставою для:
будівництва веломагістралей,
перерозподілу зелених хвиль світлофорів,
створення «автобанів для велосипедів».
Велика мобільність включає дані:
Google Maps,
Apple Maps,
OpenStreetMap,
Waze,
Here Technologies.
Ці дані дають інформацію про:
інтенсивність трафіку,
дорожні затори,
швидкість руху,
альтернативні маршрути,
точні топології дорожніх мереж.
Сервіс Waze передав aggregated data м. Києву (2018–2021), що дозволило проводити:
аналіз місць концентрації ДТП,
виявлення вразливих вузлів дорожнього руху,
оптимізацію планів ремонтів.
Розроблена Michael Batty, вона стверджує, що:
місто — складна система,
мобільність є потоком у цій системі,
великі дані дозволяють аналізувати динаміку міського життя з точністю, недоступною для традиційних методів.
Започаткована Torsten Hägerstrand, розвинута у цифровому вимірі Mei-Po Kwan.
У контексті Big Mobility:
індивіди розглядаються як «траєкторії в просторі-часі»,
на основі GPS та мобільних даних будується кубіста траєкторій (space-time paths),
аналізуються діяльнісні простори (activity spaces).
Порівняння траєкторій поїздок жителів міст і сільської місцевості дає змогу побачити:
у містах — короткі, часті поїздки з широким набором цілей,
у селах — рідкісні, довгі поїздки, здебільшого у центри послуг.
Уррі наголошував, що мобільність — це:
не лише переміщення, а й комунікації, інформаційні потоки,
частина ширшої соціальної структури.
У контексті Big Mobility дані цифрових слідів дають змогу:
бачити соціальні ритми міста,
виявляти типові патерни мобільності різних груп населення.
У Стокгольмі GPS-дані автобусів використовуються для:
визначення стабільності інтервалів,
аналізу перевантаженості зупинок,
прогнозування прибуття у реальному часі.
Це дозволило зменшити середній час очікування на 12%.
Мобільні дані операторів у Празі дозволили:
реконструювати повний добовий цикл переміщень жителів,
сформувати матриці «походження—призначення» (О–D),
виявити нові транспортні коридори.
У Карпатському регіоні GPS-трекери туристів і дані мобільних операторів показали:
зростання мобільності у період турсезону у 3–4 рази,
значні навантаження на дороги місцевого значення,
потребу у спеціальному автобусному сполученні для туристів.
Сенсори в Барселоні виявили:
збільшення велосипедного трафіку після створення суперблоків,
зниження автомобільного руху всередині кварталів,
підвищення безпеки на перехрестях.
великі вибірки (десятки тисяч – мільйони користувачів),
висока деталізація,
актуальність і оперативність,
можливість аналізувати приховані закономірності.
питання приватності та анонімізації,
складність доступу до даних,
неоднорідність якості (різні джерела, різний формат),
потреба у високій обчислювальній потужності.
Велика мобільність стала ключовим напрямом сучасних транспортних досліджень. Вона поєднує:
теоретичні підходи (time-geography, теорія мобільності, нова урбанна наука),
цифрові технології (GPS, мобільні оператори, сенсори, цифрові карти),
аналітичні методи (кластеризація, машинне навчання, просторове моделювання).
Це дозволяє:
глибше розуміти реальну поведінку населення,
формувати ефективні транспортні системи,
прогнозувати мобільність у містах і селах з високою точністю.