Strefy płatnego parkowania pod lupą – analityka danych jako narzędzie optymalizacji przestrzeni miejskiej

Spis treści:

• Strefy płatnego parkowania – optymalizacja
• CityScanner – zbieranie danych i analiza strefy parkingowej
• Dane miejskie – pierwszy krok do lepszego zarządzania strefami parkingowymi

Rosnąca liczba pojazdów poruszających się po ulicach miast przyczyniła się do znacznego wzrostu zapotrzebowania na miejsca parkingowe. Aby sprostać temu wyzwaniu, wiele miast sięga po najprostsze rozwiązania – budując dodatkowe miejsca pod płatne parkingi miejskie. Jednak o wiele lepszym rozwiązaniem jest optymalizacja już istniejących systemów parkingowych, poprawa polityki cenowej czy zmiana przepisów dotyczących opłat i ich egzekwowania. Aby zaplanować skuteczną strategię zarządzania parkingami, niezbędne są szczegółowe dane, które można gromadzić za pomocą zaawansowanych narzędzi analitycznych, np. systemu CityScanner. Koncepcja Smart City – do której dążą nowoczesne miasta – promuje wykorzystanie podejścia opartego na danych w celu optymalizacji infrastruktury parkingowej i poprawy mobilności w miastach.

W wielu miastach – a zwłaszcza aglomeracjach – obserwujemy wzmożony ruch pojazdów osobowych wynikający z rosnącej ich liczby i towarzyszącej temu potrzebie przemieszczania. Efektem  tego jest stały wzrost zapotrzebowania na miejsca parkingowe, szczególnie w bliskich okolicach centrów miast. Chcąc załatwić sprawę „na mieście” użytkownicy dróg standardowo starają się dojechać jak najbliżej swojego punktu docelowego, jednak odnalezienie wolnego miejsca parkingowego to coraz większe wyzwanie. Rosnący czas poszukiwania wolnych miejsc postojowych zwiększa zatory uliczne i generuje niepotrzebną emisję spalin prowadząc do pogorszenia jakości powietrza w centrum miasta.

Powyższe okoliczności stają się zasadniczym wyzwaniem dla samorządów w kontekście optymalnego zaplanowania dostępności infrastruktury parkingowej, w tym budowy stref płatnego parkowania. Liczba i dostępność miejsc postojowych, ich lokalizacja i wysokość opłaty wpływają na zachowania komunikacyjne mieszkańców, przyjezdnych czy turystów i rzutują na wybór środka transportu. Dlatego wiele miast decyduje się na szukanie rozwiązań w nowoczesnej technologii informatycznej i wdraża zaawansowane systemy wpisujące się w koncepcję Smart City, których głównym zadaniem jest analiza ruchu i dostarczanie danych pozwalających lepiej zarządzać obecnością pojazdów osobowych w centrach.

Strefy płatnego parkowania – optymalizacja

Wydawałoby by się, że najprostszym rozwiązaniem jest tworzenie kolejnych, większych stref płatnego parkowania, okazuje się jednak, że jest to najmniej optymalne wyjście. Rosnące ceny gruntów, szczególnie w centrach – czynią tereny miejskie wyjątkowo cennym i ograniczonym zasobem, który powinien być zagospodarowany w najbardziej efektywny sposób, a wynajem wolnej przestrzeni pod miejsca postojowe zazwyczaj nim nie jest. Próbę rozwiązania tego problemu warto rozpocząć więc od usprawnienia funkcjonowania już obecnie działających stref. Można to osiągnąć dzięki odpowiedniemu planowaniu usługi – polityki cenowej, zasad abonenckich czy szczelnej egzekucji opłat.

Aby jednak odpowiednio zaplanować proces zarządzania przestrzenią parkingową, niezbędna jest szczegółowa wiedza na temat bieżącej sytuacji i zapotrzebowania na miejsca postojowe. Do zbadania stanu na drogach i parkingach powinny być wykorzystane dedykowane do tego narzędzia analityczne. Pozwolą one lepiej zrozumieć przyzwyczajenia i zachowania kierowców, dostarczą cenne wskazówki do dalszego planowania, ustalenia właściwych stawek czy odpowiedniego oznakowania miejsc parkingowych. By całość systemu płatnych parkingów mogła funkcjonować w sposób optymalny, duże znaczenie ma również prowadzenie cyklicznej analizy poziomu napełnienia stref płatnego parkowania, realnego czasu parkowania oraz badania faktycznej rotacji pojazdów.

Nowoczesne miasta swoje działania rozpoczynają zazwyczaj od zebrania jak największej ilości danych, które po poddaniu głębszej analizie pozwalają zrozumieć zachowania uczestników ruchu i podjąć decyzje dotyczące organizacji stref parkingowych. Sposób zbierania danych zależy często od dotychczasowych doświadczeń miasta, ale coraz częściej sięgają one po zautomatyzowane systemy i usługi specjalistycznych firm. Jednym z takich systemów jest multisensor – CityScanner.

CityScanner – zbieranie danych i analiza stref parkingowych

System CityScanner przy wykorzystaniu zaawansowanej technologii analizy obrazu i nowoczesnych multisensorów pozwala na dokładne zmapowanie obszarów zajmowanych przez samochody oraz zdefiniowanie statusu legalności każdego zajętego miejsca. Precyzyjna inwentaryzacja obszarów parkingowych (tzn. poligonów) jest podstawowym elementem do zbierania danych miejskich. W pełni zautomatyzowany system odczytu tablic rejestracyjnych umożliwia dokładne określenie pozycji pojazdu i jego obecności w wyznaczonej strefie.

Aby móc wyciągać odpowiednie wnioski na temat zachowań kierowców i funkcjonowania stref parkowania oraz na ich podstawie ingerować w obecną politykę parkingową, należy zebrać możliwie jak najwięcej informacji. Cykliczne badania prowadzone przez dłuższy okres pozwalają na zobrazowanie faktycznego stanu o wiele lepiej niż wyrywkowe sprawdzanie strefy za pomocą zlecania pieszych spisów. Wiele miast przekonało się, że „ręcznie prowadzone” badania trwają długo, wymagają dużego nakładu pracy, a do tego są obarczone zazwyczaj dużym marginesem błędu wynikającym ze zmęczenia, niskiej dokładności, czy pośpiechu realizujących je osób.

Przewagą automatycznego zbierania danych z wykorzystaniem takich rozwiązań jak CityScanner, jest możliwość zgromadzenia tysięcy danych w bardzo krótkim czasie. Do takich informacji zawsze dostępna jest dokumentacja wideo (obraz z kamer), a na pracę urządzenia i jakość zebranych danych nie mają wpływu ani warunki atmosferyczne, ani zmęczenie czy pora dnia/nocy. Każdy przejazd zbiera szczegółowe dane dotyczące dokładnej pozycji pojazdów pozostających w strefie parkowania, ich czasu postoju, a dzięki analizie przestrzennej sprawdza także, które z pojazdów znajdowały się wewnątrz, a które poza strefą płatnego parkowania. Przeprowadzanie cyklicznych np. całodniowych analiz pozwala m.in. na zidentyfikowanie stosunku pojazdów parkujących krótko- i długo-terminowo, poznania zwyczajów parkujących czy potencjalnego powodu parkowania w tym konkretnym miejscu (praca, zakupy, mieszkanie, usługi).

Dane miejskie – pierwszy krok do lepszego zarządzania strefami parkingowymi

Zebranie szczegółowych danych z miejskich stref parkowania to bardzo ważny etap całego procesu, ale dopiero przeprowadzenie właściwej analizy nagromadzonych informacji, pozwala zrozumieć funkcjonujące mechanizmy i stanowi prawdziwą wartość dla miasta. Jakość tych analiz zależy przede wszystkim od doświadczenia i wiedzy eksperckiej realizującego je dostawcy.

Wynikiem pełnego procesu gromadzenia danych i analizy, są między innymi informacje umożliwiające:

• Określenie aktualnego zapotrzebowania na miejsca parkingowe (publiczne/ewentualnie prywatne) z uwzględnieniem zajętości (również niedopuszczalnych/niepłatnych procesów parkowania), rejestrowanych według pór dnia, czasu trwania procesów parkingowych, częstotliwości obrotu;
• Analizę statystyczną osób dojeżdżających spoza miasta według częstotliwości i odległości;
• Stosunek mieszkańców do osób dojeżdżających do pracy w obszarach zabudowanych;
• Określenie średniej odległości od wybranego punktu do wolnego miejsca parkingowego – to pozwala określić ruch w centrum spowodowany poszukiwaniem miejsca do zaparkowania
• Określenie liczby „niebezpiecznych” wykroczeń parkingowych;

a w wypadku działań długofalowych i cyklicznego procesu ewaluacji:

• Analizę wpływu polityki cenowej na użytkowanie miejsc;
• Analizę efektów po wprowadzeniu zmian zarządzania przestrzenią parkingową.

Tego typu informacje w połączeniu z rekomendacjami wydawanymi przez specjalistów, pomagają miastom w dostosowywaniu polityki parkingowej tak, aby odpowiadała ona na potrzeby mieszkańców oraz gwarantowała miastu optymalny ekonomicznie sposób wykorzystania powierzchni w centrach miast.

Oczekiwania mieszkańców miast w XXI w. są o wiele większe wobec instytucji zarządzających niż te z jakimi musiały się one mierzyć jeszcze kilkanaście lat temu. Tempo życia nieustająco się zwiększa i rozwiązania, z których korzystają miasta również muszą zacząć działać szybciej i efektywniej, aby nadążyć za ich użytkownikami. Tylko prawdziwie inteligentne miasta (smart city), wykorzystujące w swoich działaniach najnowsze zdobycze techniki, będą w stanie sprostać oczekiwaniom swoich mieszkańców i stać się miastami przyjaznymi dla wszystkich w tym także tej zmotoryzowanej części – kierowców.