Уровень доступности общественного транспорта (PTAL) — это метод, который иногда используется при транспортном планировании Соединенного Королевства для оценки уровня доступа географических районов к общественному транспорту.
PTAL — это простой и легко рассчитываемый подход, который зависит от расстояния от любой точки до ближайшей остановки общественного транспорта и частоты движения на этих остановках. Результатом является оценка от 1 до 6 (включая подразделения 1a, 1b, 6a и 6b), где PTAL 1a указывает на крайне плохой доступ к месту на общественном транспорте, а PTAL 6b указывает на отличный доступ на общественном транспорте. .
Расчет PTAL был первоначально разработан администрацией округа Хаммерсмит и Фулхэм в 1992 году, а затем был принят Transport for London в 2004 году [1] в качестве стандартного метода расчета доступности общественного транспорта в Лондоне. Он обычно не используется за пределами Большого Лондона или юго-востока Англии.
Первым этапом расчета PTAL [2] является расчет расстояния пешком от объекта (известного как точка интереса (POI)) до ближайших автобусных остановок и железнодорожных станций (куда можно также включить железнодорожное метро и DLR) . и трамваи). Эти остановки и станции известны как точки доступа к услугам (SAP). Включены только точки SAP, находящиеся на определенном расстоянии от POI (640 м для автобусных остановок и 960 м для железнодорожных станций, что соответствует времени ходьбы 8 минут и 12 минут соответственно при стандартной предполагаемой скорости ходьбы 80 м/мин).
Следующим этапом является определение уровня обслуживания во время утреннего пика (определяемого как 08:15–09:15) для каждого маршрута, обслуживающего SAP. Если уровни обслуживания различаются в каждом направлении маршрута, берется наибольшая частота. На железных дорогах маршрут обычно определяется как услуга с определенным шаблоном вызова - например, услуги на линии Пикадилли от Хаммерсмита можно разделить на два «маршрута»: из Кокфостерса в Хитроу и из Кокфостерса в Аксбридж.
Затем общее время доступа для каждого маршрута рассчитывается путем сложения времени ходьбы от POI до точки SAP и среднего времени ожидания услуг на маршруте (т. е. половины пути ) . Это значение преобразуется в эквивалентную пороговую частоту (EDF) путем деления 30 (минут) на общее время доступа, которое предназначено для преобразования общего времени доступа в «условное среднее время ожидания, как если бы маршрут был доступен на пороге ПОИ».
К каждому маршруту применяется весовой коэффициент, чтобы имитировать повышенную надежность и привлекательность маршрута с более высокой частотой по сравнению с другими маршрутами. Для каждого режима (например, автобус, метро, DLR , трамвай, железная дорога) маршруту с наибольшей частотой присваивается вес 1,0, а всем остальным маршрутам в этом режиме — 0,5.
Наконец, EDF и весовые коэффициенты умножаются для получения индекса доступности для каждого маршрута, а индексы доступности для всех маршрутов суммируются для получения общего индекса доступности для POI.
Этот индекс доступности (AI) затем можно преобразовать в оценку PTAL (1–6) с помощью системы группирования (где AI 0,00–5,00 — это PTAL 1, 5,01–10,00 — это PTAL 2 и т. д. до PTAL 6 для баллов 25). и выше).
TfL представила автоматический калькулятор WebCAT в 2015 году. [3]
PTAL используется в качестве инструмента планирования застройки в Лондоне для определения как разрешенных стандартов парковки, так и плотности застройки. Крупные застройки (те, которые районы Лондона относятся к Администрации Большого Лондона ) должны следовать руководящим принципам планирования, которые разрешают больше парковок в районах с низким PTAL (т. е. с плохим общественным транспортом) и наоборот, а также соотносят разрешенную плотность застройки с PTAL. (т.е. в районах с лучшим общественным транспортом может быть более высокая плотность жилья или офисов).
У TfL также есть программное обеспечение для расчета PTAL на обширных территориях с использованием данных ГИС и расписания. Типичным результатом является карта с цветными полосами, относящимися к оценкам PTAL.
.jpg/1280px-Ahmedabad_PTAL_(2014).jpg)
Лондонский метод PTAL [4] был впервые применен в контексте Индии в Ахмадабаде в 2014 году (см. рисунок Ahmedabad PTAL 2014 ) Бхаргавом Адхварью и Джеем Шахом. [5] Картирование PTAL для других индийских городов, если оно находится в разработке. В лондонском методе точки интереса (POI) учитывались по фактической застройке (например, здания). Однако в Ахмадабаде, учитывая отсутствие данных о площади зданий на момент проведения исследования, метод отклонился, рассматривая POI как центроиды сетки размером 1 км 2 . Учитывая, что целью исследования было изучение последствий PTAL на макромасштабе (т.е. на уровне развития/генерального плана – площадь исследования составляет 465 км 2 ) и ограниченности данных, подход с использованием ячеек сетки казался оправданным (сравнение который обсуждается в разделе о применении Сурата). Кроме того, это значительно ускорило вычисления.
Другая адаптация лондонского метода к Ахмадабаду включала пересмотр предположений о скорости ходьбы и надежности общественного транспорта. Большинство дорог в Ахмедабаде не имеют пешеходных дорожек и, если таковые имеются, обычно заняты уличными торговцами и парковками. Таким образом, люди вынуждены ходить по дороге (покрытие с черным покрытием), что создает небезопасные и потенциально опасные ситуации, поэтому ходьба максимально избегается, даже во время коротких поездок. Чтобы учесть этот дискомфорт, скорость ходьбы была снижена до 60 м/мин (на основе нескольких образцов) по сравнению с 80 м/мин, используемыми в Лондоне. Коэффициент надежности, добавленный в случае Лондона (чтобы учесть дополнительное время ожидания), составил 2 минуты и 0,75 минуты для автобусов и железнодорожных перевозок соответственно. В Ахмедабаде это время было изменено на 2,5 минуты для городских автобусов ( АМТС ) и на 1 минуту для BRTS (на основе эмпирических наблюдений), а 0,75 минуты не было изменено для предлагаемого метрополитена – метро Ахмадабада (участок которого начал работу в марте 2019 года). ). Наконец, в Лондоне в качестве пороговых расстояний ходьбы до автобусных и железнодорожных точек SAP использовались 8 минут (т.е. 640 м) и 12 минут (т.е. 960 м) соответственно; SAP, находящиеся за пределами этих расстояний, отклоняются. Однако в Ахмадабаде опросы для определения готовности пользоваться общественным транспортом пешком не проводились. Поэтому был измерен самый дальний SAP от POI (не учтенный ни в одном другом POI), который оказался 993м. При скорости 60 м/мин это дает готовность идти примерно за 16 минут, что кажется разумным.
В исследовании Ахмадабада [5] обсуждались несколько вариантов использования картирования PTAL:
.jpg/1280px-Surat_PTAL_2016_v._2021_(future).jpg)
Основываясь на примере Ахмедабада, [5] PTAL был применен к Сурату Бхаргавом Адхварью, Абхаем Чопде и Лалитом Дашорой. [6] Это заявление выходит за рамки исследования Ахмадабада по двум причинам. Во-первых, карта плотности населения накладывается на карты PTAL (см. рисунок Surat PTAL 2016, наложенный на карту плотности населения ), демонстрируя лучший способ использования карт PTAL для информирования об инвестиционных решениях в общественном транспорте. Во-вторых, он демонстрирует использование PTAL для оценки будущих вариантов инвестиций в транспорт. Карты PTAL на 2021 год (см . рисунок Surat PTAL 2016 против 2021 (будущее) ) были созданы на основе информации о будущих (и принятых) предложениях, чтобы продемонстрировать стратегическое использование PTAL для создания сценариев «что, если». Исследование Сурата также явно обосновало использование сетки размером 1 км 2 для картирования PTAL в ситуации с ограниченными данными и ресурсами, показав изменения в разрешении карты PTAL для размеров сетки для сравнения (см. рисунок « Сравнение карты PTAL для различных размеров сетки» (Сурат) ). Конечно, для конкретных районов города можно подготовить карты микро-PTAL с более мелкой сеткой, которые можно было бы использовать для точной настройки инфраструктуры общественного транспорта на местном уровне.
В исследовании Сурата обсуждались несколько вариантов использования карт PTAL, таких как: [1] определение приоритетности инвестиций в общественный транспорт [2] интеграция транспорта в застройку/генеральный план [3] информирование о политике парковки [4] улучшение выбора места проживания и оптимизация предложения доступного жилья, и [5] понимание потребностей городской бедноты в мобильности, что основано на другом исследовании, проведенном в Ахмадабаде. [7] В нем утверждается, что проживание в районах с высоким PTAL не обязательно может привести к высокой доступности пункта назначения на общественном транспорте, особенно для городской бедноты, у которой место назначения работы варьируется в зависимости от месяца и сезона (например, строители, временные рабочие, уличные торговцы и т. д. ). Наложение жилья городской бедноты на карту PTAL позволяет определить конкретные районы для повышения мобильности (см. рисунок Ahmedabad PTAL 2017, наложенный на расположение трущоб и деревень ).
Анализ PTAL индийских городов продолжился применением PTAL к Лакхнау . [8] Методология, принятая для анализа PTAL Ахмадабада и Сурата, была использована для подготовки карты PTAL Лакхнау. Карты базового уровня и предварительно принятых сценариев легли в основу дальнейших исследований по их применению для улучшения процесса разработки городских планов. Первым применением PTAL было улучшение уставного плана развития. Карта PTAL была наложена на предлагаемый план развития для проверки соответствия предложений по землепользованию и транспорту (см. рисунок Lucknow PTAL 2020 (базовый сценарий), наложенный на плотность населения ). Было рекомендовано создать новую сеть общественного транспорта для улучшения PTAL в районах, которые, скорее всего, будут развиваться в ближайшем будущем. Вторая заявка заключалась в улучшении зонирования для развития, ориентированного на транзит. Третье приложение направлено на то, чтобы сделать общественный транспорт более инклюзивным. Исследование показало, что предлагаемые проекты государственного доступного жилья находятся в районах с плохим PTAL, что может препятствовать заселению в этих проектах; трущобы, напротив, располагались в районах с высоким PTAL. Рекомендации включали предложение проектов доступного жилья в районах с высоким PTAL. Четвертое изученное применение заключалось в совершенствовании планов на микроуровне. Площадь 1 км 2 оценивалась с использованием сетки 100 м 2 . Анализ PTAL показал, в каких областях PTAL плохой. Было рекомендовано улучшить качество пешеходной инфраструктуры и уличного сообщения; созданная таким образом новая карта PTAL продемонстрировала улучшенную доступность PT (см. рисунок Lucknow PTAL: Macro v. Micro ). Авторы также предложили объединить этот инструмент для разработки целостной информационной панели; это может быть использовано заинтересованными сторонами для принятия более обоснованных решений, ориентированных на интеграцию землепользования и транспорта.
Анализ PTAL индийских городов продолжился применением PTAL к Хубли-Дхарваду , [9] региону-побратиму, который является одним из самых быстрорастущих городов в штате Карнатака. Анализ был основан на методологии, принятой для Ахмедабада [5] и Сурата [6] с новыми методологическими нововведениями (объясните ниже). Город следует генеральному плану 2031 Revision-II (разработанному в 2017 году и утвержденному в 2019 году), который открыл новые области для развития. Это установило необходимость анализа доступности сети общественного транспорта в связи с запланированным будущим развитием, основанным на анализе текущей ситуации. Картирование обеспечивает визуальное представление существующих уровней доступности (см. рисунок Hubli-Dharwad PTAL 2020 (базовый год), наложенный на данные переписи населения 2011 года ), которые в дальнейшем можно использовать для облегчения процесса принятия решений при подготовке генерального плана и для руководства будущей общественностью. инвестиции в транспорт, рационализировать распределение землепользования, помочь выбрать места для доступного жилья и поддержать демаркацию зон транзитно-ориентированной застройки ( TOD ). Базовый год PTAL также важен для сравнения PTAL с будущим годом.
В исследовании карта PTAL была наложена на предлагаемый Генеральный план до 2031 года, который предусматривает развитие Хубли-Дхарвада как компактного и справедливого города. Ключевым методологическим шагом было начать с карты PTAL базового года и наложить слои существующего землепользования, плотности рабочих мест, потенциала развития и спроса, улучшения PT, что привело к разработке надежного плана развития общественного транспорта на 2031 год (см. Рисунок « Методология достижения надежный план на будущее, ориентированный на PT (2031 г.) ). Принимая во внимание будущие (2031 г.) улучшения PT, затем был подготовлен PTAL (см. рисунок Hubli-Dharwad PTAL 2031 (будущий год) с системами скоростного автобусного сообщения и подъездными маршрутами для мини-автобусов ). Как можно видеть, средний индекс доступности в базовом году (2020) составляет 3,6 (автобусов в час), а к 2031 году этот показатель увеличится до 5,5 автобусов в час.
Были даны рекомендации по улучшению инфраструктуры общественного транспорта для обеспечения синхронизации с существующими центрами занятости и предлагаемым развитием. Карта PTAL также была наложена на предлагаемые места доступного жилья в Генеральном плане для оценки доступности общественного транспорта, и, следовательно, были даны рекомендации по улучшению сообщения с этими зонами. Предлагаемое разграничение зоны TOD вдоль коридора BRT также было наложено на карту PTAL для проверки уровней доступности в зоне.
Транспорт Нового Южного Уэльса также использует адаптированную версию метода PTAL. [11]
.jpg/1280px-Methodology_to_arrive_at_a_robust_PT-centric_future_plan_(2031).jpg)
Хотя PTAL представляет собой простой расчет (легко выполняемый с помощью электронной таблицы), который дает очевидное представление о плотности общественного транспорта в районе, он сталкивается с двумя ключевыми проблемами:
В качестве решения этих проблем было предложено моделирование доступности. Он использует ГИС для расчета времени проезда от двери до двери на общественном транспорте до сетки точек вокруг интересующей точки, в результате чего получается набор изохронных карт – контуров времени в пути – в пределах которых можно определить количество рабочих мест, домохозяйств или жителей. рассчитано по данным переписи населения. Этот метод учитывает гораздо больше факторов, чем PTAL, но занимает гораздо больше времени и требует определенного уровня знаний программного обеспечения и методологий ГИС.
_with_bus_rapid_transit_and_mini-bus_feeder_systems.jpg/1280px-Hubli-Dharwad_PTAL_2031_(future_year)_with_bus_rapid_transit_and_mini-bus_feeder_systems.jpg){kind=spacer}