Projekti / Programi
Generiranje sintetične populacije kot osnova za 'activity-based'/'agent-based' mikrosimulacijske prometne modele
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.19.01 |
Tehnika |
Promet |
Prometna tehnika in tehnologija |
| Koda |
Veda |
Področje |
| T260 |
Tehnološke vede |
Prostorsko planiranje |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 2.01 |
Tehniške in tehnološke vede |
Gradbeništvo |
potovalne navade, prometno vedenje (obnašanje), "agent-based" mikrosimulacijski prometni modeli, sintetična populacija, IPF metode (Iterative Proportional Fitting), metode sintetične rekonstrukcije (SRM – Synthetic Reconstruction Methods) ter kombinatorične optimizacije (COT – Combinatorial Optimization Techniques)
Raziskovalci (19)
Organizacije (3)
Povzetek
Predmet raziskave so temeljna poznavanja in razumevanja potovalnih in prometnih navad.
Ocene in napovedi prometnega povpraševanja in vedenja (obnašanja) uporabnikov običajno temeljijo na standardnih metodoloških pristopih, splošno znanih kot štiri-stopenjski prometni modeli. Uporaba teh je običajno izbrana zaradi prikladnih matematičnih izračunov, njihove preprostosti in lahke razumljivosti. V preteklosti so se tako izdelane napovedi prometnih tokov pogosto izkazale kot povsem napačne. Premik sodobne prometne politike od širjenja prometne infrastrukture proti upravljanju z mobilnostjo je izpostavil nove cilje, kot so: i) spremembe potovalnih vzorcev posameznikov brez velikih infrastrukturnih širitev, ii) boljša raba obstoječih prometnih danosti, iii) zmanjševanje negativnih posledic rasti osebnega prometa. Posledica tega je vedno bolj izražena potreba po »agent-based« mikrosimulacijskih prometnih modelih, ki: i) so veliko bolj realistični od štiri-stopenjskih, ii) razumejo proces odločanja posameznika in iii) se odzivajo na širok spekter ukrepov prometne politike.
Prvi korak implementacije takšnih modelov je definiranje t.i. agentov in njihovih medsebojnih povezav. Primeren vir osnovnih podatkov predstavljajo popisi prebivalstva, vendar morajo le-ti biti predhodno ustrezno obdelani, saj le tako lahko ustrezajo potrebam mikrosimulacijskih modelov. Celoten obseg podatkov popisa prebivalstva je mogoče pridobiti le izjemoma. Sklepanje na podlagi običajno dostopnih manjših vzorcev pa lahko vodi v popolnoma zgrešene zaključke. Temu se lahko izognemo s postopkom kreiranja sintetične populacije, kar predstavlja naš glavni cilj in ga lahko dosežemo na osnovi kombiniranja dostopnih popisnih mikropodatkov ter ostalih dostopnih in ažurnih agregiranih podatkov. Oba vira podatkov se uporabita za generiranje nabora »agentov«, za katerega mora veljati i) da je distribucija in korelacija »agentovih« atributov podobna tisti iz popisnega vzorca ter ii) da se število »agentov« znotraj vsake kategorije sklada z razpoložljivimi agregiranimi podatki.
Po našem vedenju, zgoraj naveden pristop k zagotavljanju ustreznih podatkovnih struktur za implementacijo »agent-based« mikrosumulacijskih modelov za potrebe prometnega planiranja in določanja rabe prostora, predstavlja izviren in do sedaj neuporabljen pristop na področju RS. Njegova implementacija bo močno vplivala na razvoj raziskovanja (predvsem) IPF metod (Iterative Proportional Fitting), metod sintetične rekonstrukcije (SRM – Synthetic Reconstruction Methods) ter kombinatorične optimizacije (COT – Combinatorial Optimization Techniques).
V okviru raziskave razvita sintetična populacija bo v RS predstavljala prvi statistično korekten, zanesljiv, kakovosten in široko uporaben nabor podatkov o posameznikih in gospodinjstvih (ter korelacijah med njimi in znotraj njih), potreben za implementacijo vseh vrst sodobnih mikrosimulacijskih modelov (tako prometnih modelov kot modelov rabe prostora). Relevantnost rezultatov se kaže v vedno večji potrebi po uporabi mikrosimulacijskih »activity-based« prometnih modelov, namesto klasičnih štiri-stopenjskih prometnih modelov. Razpoložljivi rezultati bi omogočili njihovo širšo uporabo ter s tem natančnejše napovedi prometnih obremenitev ter posledično spremembe v določanju prioritetnih ukrepov prometne politike.
Za uspešno izvedbo projekta je potrebno zagotoviti minimalno sodelovanje SURS (zagotovitev relevantnih vzorcev popisnih podatkov) ter uspešno izvedeno anketiranje za pridobitev manjkajočih nizov podatkov. Preostanek dela predstavlja obdelava in kombiniranje podatkov na podlagi zgoraj navedenih metod.
Raziskavo bo vodila Fakulteta za gradbeništvo UM, ki ima izkušnje na področju prometnih modelov (predvsem štiri-stopenjskih) aktivno pa se vključuje v razvoj in implementacijo activity-based modelov. V raziskavi bosta sodelovala še Geografski inštitut Antona Melika in Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo UL.
Pomen za razvoj znanosti
Zgoraj opisan pristop predstavlja inovativno metodologijo za pridobivanje ustreznih mikropodatkov za implementacijo agent-based mikrosimulacijskih modelov za potrebe prometnega in prostorskega planiranja. Prikazani postopki generiranja sintetične populacije s prostorsko nepopolnim vzorcem bodo imeli vpliv na preučevanje in razvoj metod sintetične rekonstrukcije - predvsem metod IPF (Iterative Proportional Fitting) oz. natančneje na metodo IPU (Iterative Proportional Updating). Obstoj sintetične populacije bo vzpodbudil tudi preučevanje in nadaljnji razvoj agent-based mikrosimulacijskih modelov. Izgradnja agent-based mikrosimulacijskega modela za Slovenijo pa bo omogočala testiranja novih spoznanj in idej na področju prometnega in prostorskega planiranja. Ker so nekatere druge države oziroma regije tovrstne modele že uspele implementirati, bodo rezultati uporabni tudi za študije prenosljivosti med različnimi geografskimi/kulturnimi okolji.
Pomen za razvoj Slovenije
V okviru te raziskave generirana sintetična populacija predstavlja prvi slovenski, statistično korekten, zanesljiv, visokokakovosten in široko uporaben niz podatkov o potovalnih navadah posameznikov in gospodinjstev (vključno s korelacijami med njimi), ki so nujno potrebni za implementacijo vseh vrst sodobnih agent-based mikrosimulacijskih prometnih modelov. Pomembnost rezultatov te raziskave se odraža v vse večji potrebi po uporabi mikrosimulacijskih modelov namesto klasičnih štiristopenjskih prometnih modelov. Pridobljeni rezultati predstavljajo prvi adekvaten slovenski niz vhodnih podatkov. Z njihovo dostopnostjo bodo omogočili in vzpodbudili širok spekter uporabe mikrosimulacijskih modelov in posledično veliko natančnejše napovedi bodočih prometnih tokov, hkrati pa pomembno vplivali na spreminjanje prioritet in ukrepov prometne politike. Agentbased mikrosimulacijski prometni model bo predstavljal močno orodje za odločevalce na nacionalni ravni (predvsem za ministrstvi, pristojni za infrastrukturo in prostor) ter na regionalni in lokalni ravni. Rezultati niso uporabni niso le za učinkovitejše upravljanje prometa temveč lahko prispevajo tudi pri prizadevanjih za čistejše okolje, zmanjšanje emisij, manjše eksterne stroške prometa, boljše zdravje, učinkovitejšo rabo in načrtovanje prostora, trajnostno rabo energije, .... S takšnim orodjem je tudi veliko lažje in preprosteje oceniti učinke različnih politik in ukrepov na vsakem od zgoraj omenjenih področij. Ob tem bo model zelo zanimiv tudi za vse, ki se ukvarjajo z bodočim razvojem nacionalne prometne infrastrukture in prostorskega načrtovanja.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Letno poročilo
2013,
2014,
2015,
zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Letno poročilo
2013,
2014,
2015,
zaključno poročilo
