Baza wiedzy
05 kwi 2023

Strefy p┼éatnego parkowania pod lup─ů – analityka danych jako narz─Ödzie optymalizacji przestrzeni miejskiej

Wioleta Urbanek
analityka danych miejskich strefa parkowania

Spis tre┼Ťci:

Rosn─ůca liczba pojazd├│w poruszaj─ůcych si─Ö po ulicach miast przyczyni┼éa si─Ö do znacznego wzrostu zapotrzebowania na miejsca parkingowe. Aby sprosta─ç temu wyzwaniu, wiele miast si─Öga po najprostsze rozwi─ůzania ÔÇô buduj─ůc dodatkowe miejsca pod p┼éatne parkingi miejskie. Jednak o wiele lepszym rozwi─ůzaniem jest optymalizacja ju┼╝ istniej─ůcych system├│w parkingowych, poprawa polityki cenowej czy zmiana przepis├│w dotycz─ůcych op┼éat i ich egzekwowania. Aby zaplanowa─ç skuteczn─ů strategi─Ö zarz─ůdzania parkingami, niezb─Ödne s─ů szczeg├│┼éowe dane, kt├│re mo┼╝na gromadzi─ç za pomoc─ů zaawansowanych narz─Ödzi analitycznych, np. systemu CityScanner. Koncepcja Smart City ÔÇô do kt├│rej d─ů┼╝─ů nowoczesne miasta – promuje wykorzystanie podej┼Ťcia opartego na danych w celu optymalizacji infrastruktury parkingowej i poprawy mobilno┼Ťci w miastach.

W wielu miastach – a zw┼éaszcza aglomeracjach – obserwujemy wzmo┼╝ony ruch pojazd├│w osobowych wynikaj─ůcy z rosn─ůcej ich liczby i towarzysz─ůcej temu potrzebie przemieszczania. Efektem ┬átego jest sta┼éy wzrost zapotrzebowania na miejsca parkingowe, szczeg├│lnie w bliskich okolicach centr├│w miast. Chc─ůc za┼éatwi─ç spraw─Ö ÔÇ×na mie┼ŤcieÔÇŁ u┼╝ytkownicy dr├│g standardowo staraj─ů si─Ö dojecha─ç jak najbli┼╝ej swojego punktu docelowego, jednak odnalezienie wolnego miejsca parkingowego to coraz wi─Öksze wyzwanie. Rosn─ůcy czas poszukiwania wolnych miejsc postojowych zwi─Öksza zatory uliczne i generuje niepotrzebn─ů emisj─Ö spalin prowadz─ůc do pogorszenia jako┼Ťci powietrza w centrum miasta.

Powy┼╝sze okoliczno┼Ťci staj─ů si─Ö zasadniczym wyzwaniem dla samorz─ůd├│w w kontek┼Ťcie optymalnego zaplanowania dost─Öpno┼Ťci infrastruktury parkingowej, w tym budowy stref p┼éatnego parkowania. Liczba i dost─Öpno┼Ť─ç miejsc postojowych, ich lokalizacja i wysoko┼Ť─ç op┼éaty wp┼éywaj─ů na zachowania komunikacyjne mieszka┼äc├│w, przyjezdnych czy turyst├│w i rzutuj─ů na wyb├│r ┼Ťrodka transportu. Dlatego wiele miast decyduje si─Ö na szukanie rozwi─ůza┼ä w nowoczesnej technologii informatycznej i wdra┼╝a zaawansowane systemy wpisuj─ůce si─Ö w koncepcj─Ö Smart City, kt├│rych g┼é├│wnym zadaniem jest analiza ruchu i dostarczanie danych pozwalaj─ůcych lepiej zarz─ůdza─ç obecno┼Ťci─ů pojazd├│w osobowych w centrach.

Strefy p┼éatnego parkowania – optymalizacja

Wydawa┼éoby by si─Ö, ┼╝e najprostszym rozwi─ůzaniem jest tworzenie kolejnych, wi─Ökszych stref p┼éatnego parkowania, okazuje si─Ö jednak, ┼╝e jest to najmniej optymalne wyj┼Ťcie. Rosn─ůce ceny grunt├│w, szczeg├│lnie w centrach – czyni─ů tereny miejskie wyj─ůtkowo cennym i ograniczonym zasobem, kt├│ry powinien by─ç zagospodarowany w najbardziej efektywny spos├│b, a wynajem wolnej przestrzeni pod miejsca postojowe zazwyczaj nim nie jest. Pr├│b─Ö rozwi─ůzania tego problemu warto rozpocz─ů─ç wi─Öc od usprawnienia funkcjonowania ju┼╝ obecnie dzia┼éaj─ůcych stref. Mo┼╝na to osi─ůgn─ů─ç dzi─Öki odpowiedniemu planowaniu us┼éugi – polityki cenowej, zasad abonenckich czy szczelnej egzekucji op┼éat.

Aby jednak odpowiednio zaplanowa─ç proces zarz─ůdzania przestrzeni─ů parkingow─ů, niezb─Ödna jest szczeg├│┼éowa wiedza na temat bie┼╝─ůcej sytuacji i zapotrzebowania na miejsca postojowe. Do zbadania stanu na drogach i parkingach powinny by─ç wykorzystane dedykowane do tego narz─Ödzia analityczne. Pozwol─ů one lepiej zrozumie─ç przyzwyczajenia i zachowania kierowc├│w, dostarcz─ů cenne wskaz├│wki do dalszego planowania, ustalenia w┼éa┼Ťciwych stawek czy odpowiedniego oznakowania miejsc parkingowych. By ca┼éo┼Ť─ç systemu p┼éatnych parking├│w mog┼éa funkcjonowa─ç w spos├│b optymalny, du┼╝e znaczenie ma r├│wnie┼╝ prowadzenie cyklicznej analizy poziomu nape┼énienia stref p┼éatnego parkowania, realnego czasu parkowania oraz badania faktycznej rotacji pojazd├│w.

Nowoczesne miasta swoje dzia┼éania rozpoczynaj─ů zazwyczaj od zebrania jak najwi─Ökszej ilo┼Ťci danych, kt├│re po poddaniu g┼é─Öbszej analizie pozwalaj─ů zrozumie─ç zachowania uczestnik├│w ruchu i podj─ů─ç decyzje dotycz─ůce organizacji stref parkingowych. Spos├│b zbierania danych zale┼╝y cz─Östo od dotychczasowych do┼Ťwiadcze┼ä miasta, ale coraz cz─Ö┼Ťciej si─Ögaj─ů one po zautomatyzowane systemy i us┼éugi specjalistycznych firm. Jednym z takich system├│w jest multisensor ÔÇô CityScanner.

CityScanner ÔÇô zbieranie danych i analiza stref parkingowych

System CityScanner przy wykorzystaniu zaawansowanej technologii analizy obrazu i nowoczesnych multisensor├│w pozwala na dok┼éadne zmapowanie obszar├│w zajmowanych przez samochody oraz zdefiniowanie statusu legalno┼Ťci ka┼╝dego zaj─Ötego miejsca. Precyzyjna inwentaryzacja obszar├│w parkingowych (tzn. poligon├│w) jest podstawowym elementem do zbierania danych miejskich. W pe┼éni zautomatyzowany system odczytu tablic rejestracyjnych umo┼╝liwia dok┼éadne okre┼Ťlenie pozycji pojazdu i jego obecno┼Ťci w wyznaczonej strefie.

Aby m├│c wyci─ůga─ç odpowiednie wnioski na temat zachowa┼ä kierowc├│w i funkcjonowania stref parkowania oraz na ich podstawie ingerowa─ç w obecn─ů polityk─Ö parkingow─ů, nale┼╝y zebra─ç mo┼╝liwie jak najwi─Öcej informacji. Cykliczne badania prowadzone przez d┼éu┼╝szy okres pozwalaj─ů na zobrazowanie faktycznego stanu o wiele lepiej ni┼╝ wyrywkowe sprawdzanie strefy za pomoc─ů zlecania pieszych spis├│w. Wiele miast przekona┼éo si─Ö, ┼╝e ÔÇ×r─Öcznie prowadzoneÔÇŁ badania trwaj─ů d┼éugo, wymagaj─ů du┼╝ego nak┼éadu pracy, a do tego s─ů obarczone zazwyczaj du┼╝ym marginesem b┼é─Ödu wynikaj─ůcym ze zm─Öczenia, niskiej dok┼éadno┼Ťci, czy po┼Ťpiechu realizuj─ůcych je os├│b.

Przewag─ů automatycznego zbierania danych z wykorzystaniem takich rozwi─ůza┼ä jak CityScanner, jest mo┼╝liwo┼Ť─ç zgromadzenia tysi─Öcy danych w bardzo kr├│tkim czasie. Do takich informacji zawsze dost─Öpna jest dokumentacja wideo (obraz z kamer), a na prac─Ö urz─ůdzenia i jako┼Ť─ç zebranych danych nie maj─ů wp┼éywu ani warunki atmosferyczne, ani zm─Öczenie czy pora dnia/nocy. Ka┼╝dy przejazd zbiera szczeg├│┼éowe dane dotycz─ůce dok┼éadnej pozycji pojazd├│w pozostaj─ůcych w strefie parkowania, ich czasu postoju, a dzi─Öki analizie przestrzennej sprawdza tak┼╝e, kt├│re z pojazd├│w znajdowa┼éy si─Ö wewn─ůtrz, a kt├│re poza stref─ů p┼éatnego parkowania. Przeprowadzanie cyklicznych np. ca┼éodniowych analiz pozwala m.in. na zidentyfikowanie stosunku pojazd├│w parkuj─ůcych kr├│tko- i d┼éugo-terminowo, poznania zwyczaj├│w parkuj─ůcych czy potencjalnego powodu parkowania w tym konkretnym miejscu (praca, zakupy, mieszkanie, us┼éugi).

Dane miejskie ÔÇô pierwszy krok do lepszego zarz─ůdzania strefami parkingowymi

Zebranie szczeg├│┼éowych danych z miejskich stref parkowania to bardzo wa┼╝ny etap ca┼éego procesu, ale dopiero przeprowadzenie w┼éa┼Ťciwej analizy nagromadzonych informacji, pozwala zrozumie─ç funkcjonuj─ůce mechanizmy i stanowi prawdziw─ů warto┼Ť─ç dla miasta. Jako┼Ť─ç tych analiz zale┼╝y przede wszystkim od do┼Ťwiadczenia i wiedzy eksperckiej realizuj─ůcego je dostawcy.

Wynikiem pe┼énego procesu gromadzenia danych i analizy, s─ů mi─Ödzy innymi informacje umo┼╝liwiaj─ůce:

  • Okre┼Ťlenie aktualnego zapotrzebowania na miejsca parkingowe (publiczne/ewentualnie prywatne) z uwzgl─Ödnieniem zaj─Öto┼Ťci (r├│wnie┼╝ niedopuszczalnych/niep┼éatnych proces├│w parkowania), rejestrowanych wed┼éug p├│r dnia, czasu trwania proces├│w parkingowych, cz─Östotliwo┼Ťci obrotu;
  • Analiz─Ö statystyczn─ů os├│b doje┼╝d┼╝aj─ůcych spoza miasta wed┼éug cz─Östotliwo┼Ťci i odleg┼éo┼Ťci;
  • Stosunek mieszka┼äc├│w do os├│b doje┼╝d┼╝aj─ůcych do pracy w obszarach zabudowanych;
  • Okre┼Ťlenie ┼Ťredniej odleg┼éo┼Ťci od wybranego punktu do wolnego miejsca parkingowego ÔÇô to pozwala okre┼Ťli─ç ruch w centrum spowodowany poszukiwaniem miejsca do zaparkowania
  • Okre┼Ťlenie liczby ÔÇ×niebezpiecznychÔÇŁ wykrocze┼ä parkingowych;

a w wypadku działań długofalowych i cyklicznego procesu ewaluacji:

  • Analiz─Ö wp┼éywu polityki cenowej na u┼╝ytkowanie miejsc;
  • Analiz─Ö efekt├│w po wprowadzeniu zmian zarz─ůdzania przestrzeni─ů parkingow─ů.

Tego typu informacje w po┼é─ůczeniu z rekomendacjami wydawanymi przez specjalist├│w, pomagaj─ů miastom w dostosowywaniu polityki parkingowej tak, aby odpowiada┼éa ona na potrzeby mieszka┼äc├│w oraz gwarantowa┼éa miastu optymalny ekonomicznie spos├│b wykorzystania powierzchni w centrach miast.

Oczekiwania mieszka┼äc├│w miast w XXI w. s─ů o wiele wi─Öksze wobec instytucji zarz─ůdzaj─ůcych ni┼╝ te z jakimi musia┼éy si─Ö one mierzy─ç jeszcze kilkana┼Ťcie lat temu. Tempo ┼╝ycia nieustaj─ůco si─Ö zwi─Öksza i rozwi─ůzania, z kt├│rych korzystaj─ů miasta r├│wnie┼╝ musz─ů zacz─ů─ç dzia┼éa─ç szybciej i efektywniej, aby nad─ů┼╝y─ç za ich u┼╝ytkownikami. Tylko prawdziwie inteligentne miasta (smart city), wykorzystuj─ůce w swoich dzia┼éaniach najnowsze zdobycze techniki, b─Öd─ů w stanie sprosta─ç oczekiwaniom swoich mieszka┼äc├│w i sta─ç si─Ö miastami przyjaznymi dla wszystkich w tym tak┼╝e tej zmotoryzowanej cz─Ö┼Ťci ÔÇô kierowc├│w.