دور جمع البيانات وتحليلها في التخطيط الحديث للنقل

وقد أصبح جمع البيانات وتحليلها حجر الزاوية في التخطيط الحديث للنقل، مما أدى أساسا إلى إحداث تحول في كيفية تصميم المدن والمناطق والأمم لشبكات النقل وإدارتها وتحسيها إلى أقصى حد، حيث يواصل سكان المناطق الحضرية النمو ويزداد تعقيد أنماط التنقل، ويعتمد مخططو النقل على نهج متطورة تحركها البيانات من أجل إيجاد نظم نقل تتسم بالكفاءة والاستدامة والإنصاف تلبي الاحتياجات المتطورة للمجتمعات المحلية.

وقد أدى إدماج التكنولوجيات المتقدمة، والمحللين الكبيرين للبيانات، وقدرات الرصد في الوقت الحقيقي إلى ثورة عملية تخطيط النقل، حيث زاد تحليل بيانات النقل من المعلومات والآفاق المتعلقة بتنقل الطاقة - مما أدى إلى تحويل تخطيط النقل وعملياته من خلال جعل جمع المعلومات الحساسة وفهمها أسهل وأرخص وأيسر، مما يمكّن المخططين من تجاوز الأساليب التقليدية ومن اتخاذ قرارات شاملة تستند إلى الأدلة تعالج التحديات المعاصرة في مجال التنقل الحضري.

الأهمية الحاسمة لجمع البيانات في تخطيط النقل

ويُعد جمع البيانات الأساس الذي يستند إليه كل التخطيط الفعال للنقل، وبدون بيانات دقيقة وشاملة، لا يمكن لسلطات النقل أن تفهم تماما الوضع الحالي لنظمها، أو تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين، أو اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الاستثمارات المقبلة، وتمتد أهمية جمع البيانات بشكل قوي عبر أبعاد متعددة من تخطيط النقل وإدارتها.

فهم أنماط حركة المرور ومعالجات التنقل

ويسمح جمع البيانات الدقيقة لسلطات النقل بتقييم أنماط المرور وتحديد نقاط الاكتظاظ ورصد أداء الهياكل الأساسية بدقة غير مسبوقة، وهذه المعلومات حيوية لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحديد أولويات المشاريع التي سيكون لها أكبر أثر على أداء النظام وخبرة المستعملين، كما أن جمع البيانات الحديثة يتيح للمخططين فهم ليس فقط الأماكن التي تسافر فيها المركبات، بل أيضاً متى وكيف ينتقلون عبر شبكات النقل.

في مجال النقل، تتضمن البيانات الضخمة مجموعات بيانات معقدة كبيرة من مصادر عديدة لتقديم صورة كاملة لشبكات النقل اليوم، بما في ذلك مختلف وسائل النقل وكيفية تفاعلها، وهذا الرأي الشامل يسمح للمخططين بتحديد الاتصالات المتعددة الوسائط، وفهم أنماط النقل، والاعتراف بمدى تكامل أو منافسة مختلف وسائل النقل بعضها البعض.

دعم اتخاذ القرارات القائمة على الأدلة

اتخاذ قرارات مستنيرة تستند إلى بيانات حديثة ودقيقة، لا إلى التخمينات أو المدخلات من عدد قليل من أصحاب المصلحة من الكتف، وهذا التحول نحو اتخاذ القرارات التي تحركها البيانات يمثل تغييرا أساسيا في كيفية تنفيذ تخطيط النقل، بدلا من الاعتماد فقط على الأدلة غير المحددة أو الدراسات الاستقصائية المحدودة، يمكن للمخططين الآن الحصول على مجموعات بيانات شاملة تكشف عن سلوكيات السفر الفعلية وأداء النظام في جميع المناطق.

وتهدف هذه المبادرة إلى دعم جهود التخطيط المحلية والإقليمية والحكومية ومساعدة الحكومات وغيرها من صانعي القرار على إجراء مقارنات متعددة السنوات وإجراء تحليلات للاتجاهات، وهذا المنظور الطويل الأجل يمكّن المخططين من تحديد الاتجاهات الطويلة الأجل، وتقييم فعالية التدخلات السابقة، والتنبؤات الأكثر دقة بشأن احتياجات النقل في المستقبل.

أولويات استثمارات الهياكل الأساسية

ومع وجود ميزانيات محدودة وأولويات متنافسة، يجب على وكالات النقل أن تعطي الأولوية بعناية لاستثماراتها لتحقيق أقصى قدر من التأثير، حيث أن جمع البيانات يوفر الأساس الموضوعي اللازم لتقييم مختلف المشاريع، ومقارنة الفوائد المحتملة، وتخصيص الموارد بفعالية، وبما أن هذه التغييرات وغيرها من التغييرات تتكشف، يجب على خبراء النقل: إعطاء الأولوية للمشاريع لتوجيه الاستثمارات الفعالة للموارد وتحقيق أكبر أثر.

وتتيح البيانات الشاملة للمخططين تحديد الممرات التي تعاني من أشد الاكتظاظ، والتي لها أعلى معدلات الحوادث، والتي تحمل طرق المرور العابر معظم الركاب، والمناطق التي تفتقر إلى وسائل النقل الكافية، وهذه المعلومات تسترشد بها مباشرة برامج تحسين رأس المال وتساعد الوكالات على تبرير قراراتها الاستثمارية للمسؤولين المنتخبين والجمهور.

تحديث أساليب جمع بيانات النقل

وقد تطورت الأساليب المستخدمة لجمع بيانات النقل تطوراً هائلاً خلال العقد الماضي، حيث انتقلت من تقنيات جمع الأدلة أساساً إلى نظم آلية متطورة تستوعب كميات كبيرة من المعلومات باستمرار، وأصبح مخططو النقل اليوم قادرين على الوصول إلى مجموعة غير مسبوقة من أدوات وتكنولوجيات جمع البيانات.

النهج التقليدية لجمع البيانات

ولا تزال الأساليب التقليدية تؤدي دورا هاما في جمع بيانات النقل، وتوفر قياسات مرجعية موثوقة وتثبت التكنولوجيات الحديثة، والطريقة التقليدية لجمع بيانات حجم حركة المرور هي إرسال الموظفين إلى حفنة من الطرق المستهدفة إما إلى المركبات التي تعد يدويا، أو تركيب أجهزة استشعار مؤقتة أو دائمة في جميع الطرق لاستخلاص أعداد المركبات التي تجتازها.

وتشمل هذه النهج التقليدية عدّات يدوية لحركة المرور، ومواجهات الأنابيب المضغوطة، وأجهزة الكشف عن الثغرات المستحثة التي تُدرَج في الطرق، والدراسات الاستقصائية التقليدية لسفر الأسر المعيشية، وفي حين أن هذه الأساليب أثبتت قيمتها على مدى عقود من الاستخدام، فإنها أيضاً تواجه قيوداً كبيرة من حيث التغطية والتكلفة والقدرة على استيعاب أنماط السفر الشاملة.

نظم جمع البيانات المزودة بمعدات الاستشعار

وتستخدم تكنولوجيات الاستشعار المختلفة لجمع بيانات النقل، وتوفير معلومات آنية وتاريخية تدعم التحليل الشامل، وأجهزة الاستشعار الثابتة التي تم تركيبها على طول الطرق، وفي المقاطع، ومركبات النقل التي تقوم باستمرار برصد ظروف المرور وسرعة المركبات، وأداء النظم، وتشمل هذه أجهزة الاستشعار أجهزة كشف رادارية، وكاميرات فيديو مع أجهزة كشف آلي للمركبات، وأجهزة لقراءة بلووث، وأجهزة الاستشعار اللاسلكية التي تتبع تحركات الأجهزة.

ويعرض هذا اللوح التفاعلي متوسط حجم حركة المرور اليومية حسب السنة والساعة بالنسبة للمركبات التي تعبر الجسور والطرق البرية في جميع أنحاء مدينة نيويورك، إلى جانب عمليات تصنيف المركبات التي ترد من اتفاق التجارة المتعددة الأطراف، وتوفر شبكات الاستشعار هذه لوكالات النقل قدرات رصد مستمرة كانت مستحيلة مع الأساليب التقليدية لجمع الأدلة.

نظام تحديد المواقع والبيانات المتعلقة بالمركبات

وقد أتاح انتشار الأجهزة المحمولة على النظام العالمي لتحديد المواقع والمركبات المرتبطة بها فرصا جديدة تماما لجمع بيانات النقل، ويجمع هذا النوع من البيانات المفصلة من تريليونات من الرغاطات من المركبات ذات الصلة وشبكة الأشياء على شبكة الإنترنت، مقترنا ببيانات سياقية مثل تعداد وخرائط شبكة الطرق، التي يجري الكشف عنها وتجميعها، ويُظهر أن هذا الحجم الهائل من بيانات الموقع يمكِّن المخططين من فهم أنماط السفر الفعلية التي لها تفاصيل وتغطية جغرافية لم يسبق لها مثيل.

ومن بين مصادر البيانات الناشئة هذه البيانات بيانات المركبات الموصلية التي تقترن، إلى جانب بيانات النظام العالمي لتحديد المواقع، بنقاط بيانات سياقية من بيانات شبكة الطرق، وبيانات التعداد، والحواجز المادية، لتقديم صورة كاملة عن كيفية تحرك الناس، ومن خلال الجمع بين مصادر البيانات المتعددة، يمكن لوكالات النقل أن تستحدث صورا أكمل وأدق لأنماط التنقل مما يمكن أن يوفره أي مصدر بيانات واحد.

جهاز متنقلة وبيانات سمارتفون

ويستخدم نظام رصد الطرق في سمارتفون، الذي يستفيد من الاستخدام الواسع النطاق للمناطق الذكية، نهجاً يستعين به الجمهور لجمع بيانات النقل في الوقت الحقيقي، مثل ظروف المرور وسلوك القيادة، ويعالج هذا النهج ارتفاع التكاليف ومحدودية القدرة على قياس استخدام أجهزة استشعار حركة المرور الثابتة أو المتنقلة باستخدام الهواتف الذكية لجمع البيانات.

وتتيح بيانات الأجهزة المتنقلة عدة مزايا لتخطيط النقل، وتوفر تغطية مستمرة في جميع المناطق، وتلتقط سلوكيات السفر الفعلية بدلا من الأفضليات المعلن عنها، ويمكنها تتبع الرحلات المتعددة الوسائط التي تنطوي على المشي والعبور والسيارات، وهذا النظر الشامل لأنماط السفر لم يكن ممكنا ببساطة باستخدام الأساليب التقليدية لجمع البيانات.

نظم بطاقات الذكاء العابر وجمع الفرات

كما أن بطاقات النقل الذكية مصدر آخر لبيانات النقل، وهي بطاقات الدفع التي يمكن استخدامها للوصول إلى نظم النقل العام، مثل الحافلات والقطارات، وتتضمن بيانات سجل بطاقات الذكاء معلومات عن كيفية سفر المستخدمين - المصدر، الوجهة، وقت البدء، والوقت المغادر، وهذه البيانات الآلية لجمع الأجرة تزود وكالات العبور بمعلومات مفصلة عن أنماط ركوب السفن، ومواعيد السفر القصوى، وتدفقات الركاب في جميع نظمها.

وتلتقط نظم التذاكر الإلكترونية بيانات قيمة عن سلوك الركاب، بما في ذلك الصعود إلى المواقع والتنبيهية، وأنماط النقل، والتباينات الزمنية في الطلب، وتساعد هذه المعلومات وكالات المرور العابر على تحقيق الحد الأمثل من جداول الخدمات، وتعديل مواءمة الطرق، وتخصيص المركبات على نحو أكثر كفاءة.

الدراسات الاستقصائية ودراسات الأفضليات الحكومية

وفي حين أن جمع البيانات آليا قد توسع بشكل كبير، فإن الدراسات الاستقصائية لا تزال أداة أساسية لفهم الدوافع والأفضليات والقيود التي تؤثر على سلوك السفر.

ويمكن للباحثين والمخططين استخدام البيانات المتعلقة بالأصناف القليلة من التحليلات لفهم كيفية استخدام نظام المرور العابر، لمعرفة مدى تلبيته لاحتياجات المجتمعات المحرومة أو الأشخاص ذوي الإعاقة الذين قد يعتمدون على النقل العام، أو اكتساب نظرة متعمقة للاتجاهات الطويلة الأجل الناجمة عن وباء COVID، مثلاً، فقال باحث في شركة فينرو غاريكاباتي، الذي يقود فريقاً للتبادل التجاري.

وسائل الإعلام الاجتماعية والمعلومات التي يُعهد بها إلى مجموعة من الجهات

وأخيرا، يمكن أيضا جمع بيانات النقل من وظائف في وسائط الإعلام الاجتماعية، وتوفر برامج وسائط الإعلام الاجتماعية معلومات آنية عن حوادث المرور، وحالات انقطاع الخدمات، وخبرات المستعملين التي يمكن أن تكمل مصادر البيانات التقليدية، وتتيح التطبيقات المزودة بالموارد للمستعملين الإبلاغ عن المشاكل، وتبادل المعلومات عن الظروف، والإسهام في المعرفة الجماعية عن أداء نظام النقل.

تطور تحليل البيانات في تخطيط النقل

ولا يشكل جمع البيانات إلا الخطوة الأولى في عملية تخطيط النقل، وتبرز القيمة الحقيقية عندما تحلل هذه البيانات وتفسر وتتحول إلى أفكار عملية تسترشد بها قرارات التخطيط، وقد تطورت تقنيات تحليل البيانات الحديثة لمعالجة المجلدات الضخمة وأنواع البيانات المتنوعة المتاحة الآن لمخططي النقل.

التحليل الإحصائي وتحديد الاتجاهات

ويساعد تحليل البيانات المجمعة على تحديد الاتجاهات وتقييم فعالية الهياكل الأساسية القائمة والتنبؤ باحتياجات النقل في المستقبل، وتتيح تقنيات التحليل الإحصائي للمخططين تحديد أنماط هامة في أحجام حركة المرور، واكتشاف التغيرات في سلوكيات السفر عبر الزمن، وفهم العلاقات بين مختلف المتغيرات التي تؤثر على أداء نظام النقل.

ويكشف تحليل سلسلة الزمن عن التباينات الموسمية، واتجاهات النمو الطويل الأجل، وآثار أحداث أو تدخلات محددة على أنماط النقل، ويساعد تحليل التراجع المخططين على فهم العوامل التي تؤثر بشدة على طلب السفر، ومستويات الازدحام، وقرارات اختيار المواسطة، وهذه التقنيات الإحصائية توفر الأساس للتخطيط القائم على الأدلة ووضع السياسات.

زاي - تحليل نظم المعلومات الجغرافية

ويأتي التحليل والتجهيز في وقت لاحق، ويستخدمان تكنولوجيا نظام المعلومات الجغرافية في كثير من الأحيان، مما يتيح لنا رؤية الأنماط والاتجاهات، ويمكننا، بفضل هذه الرؤية، التخطيط على نحو أكثر استراتيجية، ومنابر نظام المعلومات الجغرافية التي تمكن مخططي النقل من تصور الأنماط المكانية، وتحليل العلاقات الجغرافية، وفهم كيفية تفاعل شبكات النقل مع أنماط استخدام الأراضي، والخصائص الديمغرافية، والملامح البيئية.

وتتيح قدرات التحليل المكاني للمخططين تحديد المناطق التي لا يخدمها النقل العابر، وتقييم إمكانية الوصول إلى الوظائف والخدمات، وتقييم الآثار المترتبة على استثمارات النقل في الأسهم، وتحقيق الحد الأمثل لمواقع المرافق الجديدة، كما أن الطبيعة البصرية لتحليل نظام المعلومات الجغرافية تجعله أداة فعالة لإبلاغ النتائج إلى صانعي القرار والجمهور.

نمذجة النقل والتحكيم

وتستخدم نماذج النقل البيانات المجمعة لتحفيز كيفية انتقال الناس والمركبات عبر الشبكات، والتنبؤ بآثار التغييرات المقترحة، وتقييم السيناريوهات البديلة، وتقدر نماذج الطلب على السفر عدد الرحلات التي ستُنشأ، حيثما تذهب، وما هي الأساليب التي ستستخدم، وما هي الطرق التي ستُتخذ، وتُعيَّن هذه النماذج وتُثبت باستخدام البيانات الملاحظة لضمان تمثيلها بدقة لظروف العالم الحقيقي.

إن التعبئة أداة برمجيات تحفز بدقة حركة سكان منطقة خليج سان فرانسيسكو عبر شبكات الطرق والتقديرات المرتبطة بالاحتراق، واستخدام الطاقة، وفقدان الإنتاجية، ويمكن لأدوات المحاكاة المتقدمة أن تُنَمِّن التفاعلات المعقدة بين مختلف وسائل النقل، وتقييم الآثار على نطاق المنظومة للتغييرات المحلية، واختبار الاستراتيجيات المبتكرة قبل تنفيذها.

ماكين للتعلم والاستخبارات الفنية

وقد برزت خوارزميات التعلم الماكنة كأدوات قوية لتحليل بيانات النقل والتنبؤات بشأن الظروف المستقبلية، ويجري استخدام أكثر من 000 11 جهاز استشعار للتنبؤ في الوقت نفسه بالسرعة والتدفقات لمدة ساعة واحدة في المستقبل، ويعتزم الباحثون استخدام نموذج التعلم الآلي نفسه لتحديد ما إذا كان يمكن استخدام بيانات الأجهزة المحمولة كمدخل للحد من الاعتماد على أجهزة الاستشعار المحتوية على مواد صلبة.

تخطيط النقل: يساعد تنفيذ نظام المعلومات الإدارية المتكامل في تحليل البيانات المتعلقة بالنقل المخططين على اتخاذ قرارات أكثر ذكاء بتحديد أهم البيانات وأكثرها قابلية للتنفيذ، وبوسع المخططين، عن طريق الاستفادة من المعلومات المسبقة، تحليل المعلومات المستمدة من الإشارات المتنقلة، ومتعقبي النظام العالمي لتحديد المواقع، ونظم النقل العام، للحصول على صورة دقيقة وحقيقية لأنماط واتجاهات المرور، مما يتيح تخطيط طرق أكثر فعالية وتخصيص الموارد

ويمكن للشبكات العصبية أن تحدد الأنماط المعقدة في مجموعات البيانات الكبيرة التي يصعب أو يتعذر على البشر اكتشافها، ويمكن للخوارزميات التعليمية العميقة أن تتنبأ بظروف المرور، والتنبؤ بالسير العابر، وتعظيم توقيت الإشارة بمزيد من الدقة عن النهج التقليدية، وتزداد أهمية هذه الأدوات التي تستخدمها الأجهزة الآيلة إلى زيادة حجم وتعقيد بيانات النقل.

التحليلات والنظم التصحيحية في الوقت الحقيقي

وقد مكّن توافر البيانات في الوقت الحقيقي من تطوير نظم نقل مكيفة تستجيب بصورة دينامية للظروف المتغيرة، وعملية التحليلات في الوقت الحقيقي تبث البيانات من أجهزة الاستشعار والمركبات ذات الصلة وغيرها من المصادر لكشف الحوادث، وتحديد الازدحام الناشئ، واستنباط الاستجابات المناسبة.

وتستخدم نظم الإشارة التصحيحية لحركة المرور بيانات آنية لتعظيم توقيت الإشارة استنادا إلى ظروف المرور الحالية بدلا من الجداول الزمنية الثابتة.وتزود إشارات الرسائل الدينامية المسافرين بمعلومات مستكملة عن الظروف والطرق البديلة.وتستخدم وكالات النقل بيانات آنية لتعديل الخدمة استجابة لتقلبات الطلب واضطرابات العمليات.

التحليلات والتنبؤات

وينظر النموذج الافتراضي في مختلف العوامل، مثل الأحوال الجوية والأحداث، لتجنب مشاكل المرور، إذ إن استخدام التحليلات التنبؤية يتيح تدفق حركة المرور على نحو أكثر سلاسة عبر جميع وسائل النقل، ويستخدم التحليل الافتراضي البيانات التاريخية والنماذج الإحصائية للتنبؤ بالأوضاع المستقبلية، مما يتيح إدارة نظم النقل بصورة استباقية بدلا من رد الفعل.

وتتوقع نماذج التنبؤات حجم حركة المرور، وركاز المرور العابر، وأداء النظام في إطار سيناريوهات مختلفة، وتساعد هذه التنبؤات المخططين على توقع الاحتياجات المستقبلية، وتقييم الآثار الطويلة الأجل للمشاريع المقترحة، ووضع استراتيجيات ستظل فعالة مع تغير الظروف، وتستخدم تحليلات الصيانة الافتراضية بيانات الاستشعار لتحديد المعدات التي يحتمل أن تفشل، مما يتيح للوكالات أداء الصيانة قبل حدوث انهيار.

القياسات الرئيسية ومقاييس الأداء

ويعتمد مخططو النقل على مجموعة متنوعة من القياسات وتدابير الأداء لتقييم أداء النظام، وتتبع التقدم المحرز نحو تحقيق الأهداف، وإبلاغ النتائج إلى أصحاب المصلحة، وتحوّل هذه القياسات البيانات الخام إلى مؤشرات ذات معنى تسترشد بها عملية صنع القرار.

متوسط حركة المرور اليومية السنوية

ويقيّم متوسط الحجم اليومي لحركة المرور على طريق معين خلال سنة معينة، وهو أمر حاسم لتقييم اكتظاظ الطرق، وكشف شواغل السلامة، وتحديث الهياكل الأساسية للتخطيط، كما يؤدي المركز دوراً أساسياً في تشكيل القرارات غير المتعلقة بالنقل، مثل وضع تجزئة جديدة أو التحقيق في حالات الحوادث.

وتوفر الشركة قياسا موحدا لحجم حركة المرور يمكن مقارنته عبر مختلف المواقع والفترة الزمنية، وهذا القياس الأساسي يُفيد تصميمات التمريض، وتحليل القدرات، ودراسات السلامة، والتقييمات البيئية، حيث أصبحت بيانات الشركة الآن متاحة بصورة متزايدة من خلال منابر تحليلية كبيرة للبيانات يمكن أن تقدر حجم أي جزء من أجزاء الطرق.

أنماط الحرق

وتساعد بيانات الموقع المهني في مجال النقل على فهم الأماكن التي تبدأ فيها الرحلات وتنتهي، وتسلط الضوء على أنماط الرحلات، والمناطق التي تتطلب ارتفاعا في الطلب على السفر، والمواقع التي تولد أكبر حركة مرور، وفهم أنماط تحديد المنشأ أمر أساسي لتخطيط النقل، حيث يكشف عن طلبات السفر الفعلية التي يجب أن يخدمها النظام.

وتُسترشد بيانات تحديد الموقع في وضع نماذج الطلب على السفر، وتساعد على تحديد الممرات التي تحتاج إلى تحسين القدرات، وتكشف عن فرص الحصول على خدمات جديدة للمرور العابر، وتدعم هذه المعلومات أيضا التخطيط للتنمية الاقتصادية من خلال بيان كيفية وصول الناس إلى مراكز العمل، ومقاطعات التجزئة، وجهات هامة أخرى.

مركبات مسافرة (VMT)

ومع البيانات الضخمة، تتاح للمخططين إمكانية الحصول على معلومات مستمرة واسعة النطاق عن طريق التصوير المقطعي المقطعي لأي طريق أو منطقة، مما يجعل من الممكن بناء توقعات الطلب على السفر، وخطة لتخفيف الازدحام، وإجراء دراسات إقليمية ودراسات حركة المرور عبر الممرات، ويتخذ نظام رصد المركبات تدابير لتحديد المسافة الإجمالية التي تقطعها المركبات، ويستخدم كمؤشر رئيسي لاستخدام نظام النقل والآثار البيئية.

وتعد بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات أساسية بالنسبة لتخطيط نوعية الهواء، وقوائم جرد انبعاثات غازات الدفيئة، والتنبؤ بالإيرادات الضريبية للوقود، والتخطيط لصيانة الهياكل الأساسية، وتشير الاتجاهات الإقليمية لمركبات الكربون المفلورة إلى ما إذا كانت سياسات النقل تؤدي إلى تخفيض الاعتماد على المركبات بنجاح أو ما إذا كان استمرار النمو في قيادة المركبات سيحتاج إلى استثمارات إضافية في القدرات.

عدد حركة التحويل

وتوفر عدات الحركة التحويلية معلومات حيوية عن السلامة والازدحام فيما يتعلق بالتداخلات، فهي تبين، من حيث البساط، حجم حركة المرور التي تدخل وتخرج من تقاطع في وقت معين، وبيانات الرصد التقني ضرورية لتصميم التقاطعات، وتوقيت الإشارة، وتحليل السلامة.

ففهم كيفية تحركات حركة المرور عبر التقاطعات يساعد المخططين على تحديد أماكن الدور التي تحتاج إليها، وتقييم ما إذا كانت التقريبات قد تكون مناسبة، وتحقيق الحد الأمثل من سرعة الإشارة للتقليل من التأخيرات، وهذه البيانات المفصلة على مستوى التقاطع تكمل عمليات المرور على مستوى الممرات لتوفير صورة كاملة لعمليات الشبكة.

ساعات طيران

إن ساعات المركبات من التأخير هي مقياس أساسي لقياس قضايا الاكتظاظ واستهداف الاختناقات في حركة المرور، وهي توفر العدد الإجمالي للساعات التي فقدت بسبب التأخير في حركة المرور في منطقة معينة خلال فترة زمنية محددة، وتصف وزارة الدفاع المدني الآثار الاقتصادية والجودة في الحياة المترتبة على الازدحام، وتساعد المخططين على إعطاء الأولوية لمشاريع الإغاثة من الازدحام.

وبتحديد المواقع والفترات الزمنية التي تتأخر فيها أكبر درجات التأخير، يمكن للمخططين أن يستهدفوا الاستثمارات التي سيكون لها أكبر أثر على الحد من الازدحام. كما تدعم بيانات التنمية البشرية تقييمات استراتيجيات التخفيف من الاكتظاظ قبل وبعد ذلك، مما يبين ما إذا كانت التدخلات قد حققت آثارها المنشودة.

مقاييس الأداء العابر

وتتتبع وكالات المرور العابر العديد من مقاييس الأداء، بما في ذلك التراكب، والأداء في الوقت المناسب، وعبء الركاب، وموثوقية الخدمات، وترضية العملاء، وتساعد هذه القياسات الوكالات على تقييم نوعية الخدمات، وتحديد الطرق التي تحتاج إلى تعديلات، وتثبت المساءلة أمام وكالات التمويل والجمهور.

وتوفر هذه البيانات وكالات العبور، ومخططي النقل، وباحثي التنقل ذوي الرؤى الحقيقية في العالم الحقيقي بشأن ركوب الأمواج العامة للمرور العابر واتجاهات الخدمات.

تطبيقات تخطيط النقل من خلال نظام البيانات

ويتيح الجمع بين تقنيات جمع البيانات الشاملة والتحليل المتطور طائفة واسعة من التطبيقات التي تحسن أداء نظام النقل وتعزز السلامة وتدعم التنمية المستدامة.

تحقيق الحد الأمثل من تدفق حركة المرور والحد من الازدحام

وتتيح النهج القائمة على البيانات لوكالات النقل تحسين تدفق حركة المرور عبر تحسين توقيت الإشارة، وتحسين إدارة الحوادث، وتحسين القدرات الاستراتيجية، وتتيح تحليلات البيانات الضخمة رصد حركة المرور في الوقت الحقيقي والتخطيط للطرق التنبؤية، وتقليل التأخيرات إلى أدنى حد، وخفض استهلاك الوقود.

وتستخدم نظم إدارة حركة المرور في الوقت الحقيقي البيانات من أجهزة الاستشعار والمركبات المرتبطة بها لكشف الازدحام عند وضع وتنفيذ استراتيجيات مستجيبة مثل تعديل توقيت الإشارة، أو تنشيط قياس العينات، أو توفير معلومات عن طرق بديلة للمسافرين، وتساعد التحليلات الافتراضية الوكالات على توقع الازدحام قبل حدوثه، واتخاذ تدابير استباقية لمنع حدوث التأخير أو التقليل منه إلى أدنى حد.

تصميم وتحسين الهياكل الأساسية وتحديد أولوياتها

وتسمح البيانات الشاملة عن أحجام حركة المرور وأنماط السفر وأداء النظام للمخططين بتصميم تحسينات في الهياكل الأساسية تلبي الاحتياجات الفعلية وتعطي الأولوية للمشاريع استنادا إلى معايير موضوعية، ويكشف تحليل البيانات عن الممرات التي تحتاج إلى قدرات إضافية، مما يتطلب تحسينات جغرافية، وحيث توفر المرافق الجديدة أكبر الفوائد.

وتدل الدراسات السابقة واللاحقة باستخدام البيانات المجمعة على ما إذا كانت المشاريع المنجزة قد حققت النتائج المرجوة منها، مما يوفر دروسا قيمة للاستثمارات المقبلة، وهذا النهج القائم على الأدلة في تخطيط الهياكل الأساسية يساعد الوكالات على الاستفادة بأقصى قدر من الفعالية من ميزانيات رأس المال المحدودة.

تحسين خدمات النقل العام

ويحسن تحليل البيانات الضخمة الجدول الزمني للنقل العام، وتستخدم وكالات النقل تحليلا للبيانات لتحقيق الحد الأمثل من مواءمة الطرق، وتعديل ترددات الخدمات، وتنسيق عمليات النقل، وتحسين الأداء في الوقت المناسب، وتكشف بيانات الريادة عن الطرق التي تحمل معظم الركاب، عند حدوث ارتفاع في الطلب، وحيثما توجد ثغرات في الخدمات.

ويساعد تحليل تدفق الركاب الوكالات على فهم كيفية انتقال الراكبين من النظام، وتحديد الفرص لتحسين الاتصالات وتخفيض أوقات السفر، وتتيح البيانات في الوقت الحقيقي إجراء تعديلات دينامية في الخدمات تستجيب لأنماط الطلب الفعلية والظروف التشغيلية، وهذه التحسينات التي تحركها البيانات تعزز نوعية الخدمات ويمكن أن تجتذب ركاب جددا إلى المرور العابر.

تعزيز السلامة في النقل

إدارة السلامة على الطرق: يمكن استخدام تحليلات النقل لتحليل الحوادث وتفاصيلها مثل المكان والوقت والأسباب، بهذه البيانات، من الممكن وضع خرائط للصدمات التي تظهر مناطق عالية الخطورة للتحذير من القضايا وتشجيع توخي الحذر في بعض المواقع.

ويستخدم تحليل السلامة بيانات التحطم، وأحجام المرور، وخصائص الطرق لتحديد المواقع العالية المخاطر ووضع تدابير مضادة محددة الهدف، ويقدر نماذج السلامة الافتراضية ترددات التحطم وشدة مختلف أنواع المرافق وظروفها، ويساعد المخططين على التصدي بصورة استباقية لشواغل السلامة قبل وقوع حوادث التحطم.

:: تحديد برامج السلامة التي تحركها البيانات بصورة منهجية للمواقع الخطرة، وتشخيص العوامل المساهمة، واختيار التدابير المضادة المناسبة، وتقييم فعالية التحسينات المنفذة، وقد أثبت هذا النهج المنهجي أكثر فعالية من الردود التفاعلية على مواقع التحطم الفردية.

دعم النقل المستدام والأهداف البيئية

وفي السنوات الأخيرة، تسببت قوى متعددة في تعطيل صناعة النقل، بما في ذلك وباء COVID-19، وأزمة مستمرة للسلامة على الطرق، ودفعة متزايدة نحو إزالة الكربون، ويدعم تحليل البيانات أهداف الاستدامة عن طريق تحديد كمية الانبعاثات، وتقييم الآثار البيئية لمختلف الاستراتيجيات، وتتبع التقدم المحرز نحو تحقيق أهداف التخفيض.

وتتيح بيانات VMT، مقترنة بخصائص أسطول المركبات وعوامل الانبعاثات، قوائم دقيقة لغازات الدفيئة، وتستخدم نماذج نوعية الهواء بيانات المرور لتقدير تركيزات الملوثات وتقييم ما إذا كانت تدابير مراقبة النقل ستحقق معايير جودة الهواء.() ويحدد تحليل استهلاك الطاقة الفرص لخفض استخدام الوقود من خلال التحسينات التشغيلية أو التحول في الوسائط أو التغييرات في تكنولوجيا المركبات.

تعزيز العدالة البيئية والعدالة البيئية

:: تحقيق العدالة الاجتماعية والعدالة البيئية، وتوفير فرص الوصول والدعم للمناطق النائية والناقصة الخدمات، ويتيح تحليل البيانات للمخططين تقييم ما إذا كانت استثمارات وخدمات النقل موزعة توزيعاً عادلاً على مختلف المجتمعات المحلية والفئات الديمغرافية.

:: إجراء تحليلات بشأن إمكانية الوصول إلى المعلومات عن كيفية وصول الناس بسهولة إلى وجهات هامة مثل الوظائف والرعاية الصحية والتعليم والتسوق باستخدام خيارات النقل المتاحة، ويقارن تحليل الإنصاف بين الوصول إلى وسائل النقل ونوعية الخدمات ومستويات الاستثمار في مختلف الأحياء التي توجد بها مستويات مختلفة من الدخل والتكوينات العنصرية وغير ذلك من الخصائص الديمغرافية، وتساعد هذه المعلومات الوكالات على تحديد ومعالجة أوجه التفاوت في الوصول إلى وسائل النقل ونتائجه.

التخطيط للتكنولوجيات الناشئة وخدمات التنقل الجديدة

ويعد جمع البيانات وتحليلها أمرا أساسيا لفهم كيفية تأثير التكنولوجيات الناشئة وخدمات التنقل الجديدة على نظم النقل، وتستخدم الوكالات بيانات لتتبع اعتماد واستخدام المركبات الكهربائية، وخدمات التنقل المشتركة، وخيارات التنقل الجزئي، وغيرها من الابتكارات.

وتساعد هذه المعلومات المخططين على توقع احتياجات البنية التحتية مثل محطات الشحن، وفهم كيفية تكملة الخدمات الجديدة أو منافسة خيارات النقل القائمة، ووضع سياسات تحقق أقصى قدر من فوائد الابتكار مع معالجة الآثار السلبية المحتملة.

دعم الشحن والتخطيط اللوجستي

ويثور تحليل البيانات الضخمة في اللوجستيات من خلال توفير رؤية فورية لعمليات سلسلة الإمدادات، وفي كوانتزيغ، نرى فوائد كبيرة تشمل تحسين إدارة المخزون من خلال تحليلات التنبؤ، مما يقلل إلى أدنى حد من حالات المخزون والمخزونات الزائدة، ويقلل تحسين الطرق إلى الحد الأمثل من تكاليف النقل والوقت اللازم لتقديمه، بينما يؤدي تتبع ورصد العمليات إلى زيادة الكفاءة التشغيلية وترضية العملاء.

ويساعد تحليل البيانات الصارخة المخططين على فهم تحركات الشاحنات، وتحديد الاختناقات التي تؤثر على حركة البضائع، وتحديد أولويات التحسينات في ممرات الشحن، وهذه المعلومات تدعم التنمية الاقتصادية بضمان وصول الشركات بصورة موثوقة إلى الهياكل الأساسية للنقل من أجل الحصول على الإمدادات ومنتجات الشحن.

التحديات في جمع وتحليل بيانات النقل

وعلى الرغم من التقدم الهائل في مجال جمع البيانات وقدرات التحليل، يواجه مخططو النقل عدة تحديات كبيرة في الاستفادة بفعالية من البيانات لإرشاد قرارات التخطيط.

نوعية البيانات والاستحقاقات

وتتوقف قيمة أي تحليلات أساسا على نوعية البيانات الأساسية، إذ أن عدم الدقة أو عدم اكتمال البيانات أو التحيزات يمكن أن يؤدي إلى استنتاجات خاطئة وإلى قرارات سيئة، ويجب على وكالات النقل أن تنفذ إجراءات لمراقبة الجودة للتحقق من صحة البيانات وتحديد الأخطاء وضمان أن تمثل مجموعات البيانات بدقة ظروفا حقيقية في العالم.

وقد تكون لمصادر البيانات المختلفة مستويات مختلفة من الدقة والتغطية والموثوقية، إذ أن اختلالات أجهزة الاستشعار والتدخل في إشارات النظام العالمي لتحديد المواقع، والتحيزات في أخذ العينات يمكن أن تؤثر جميعها على جودة البيانات، ويجب على المخططين فهم القيود التي تفرضها مصادر بياناتهم، وأن يُشكلوا عدم اليقين في تحليلاتهم.

تكامل البيانات وإمكانية التشغيل المتبادل

ومن التحديات الرئيسية في استخدام البيانات الضخمة في النقل جمع بيانات المرور من مصادر مختلفة، وبعض المصادر، مثل أجهزة الاستشعار على جانب الطرق، توفر بيانات عن حركة المرور جاهزة للاستخدام، يمكن تحليلها بسهولة، وقد تتطلب مصادر أخرى، مثل سجلات أنشطة المستعملين على الهواتف الذكية، بعض التجهيز التحليلي قبل أن نتمكن من الحصول على معلومات ذات معنى من هذه البيانات، وعلاوة على ذلك، يمكن أن تخضع هذه المصادر لمراقبة أطراف ثالثة (مثل شركات الاتصالات).

وتأتي بيانات النقل من مصادر عديدة في أشكال مختلفة، باستخدام معايير مختلفة ونظم تنسيق مختلفة، ويتطلب إدماج مجموعات البيانات المتنوعة هذه في أطر تحليلية متسقة وجود خبرة تقنية كبيرة وهياكل أساسية هامة لإدارة البيانات، ويزيد عدم توحيدها في مختلف الوكالات والولايات من تعقيد جهود تبادل البيانات والتكامل.

الشواغل المتعلقة بالخصوصية وأمن البيانات

ومع أن زيادة توافر هذه البيانات تتيح فرصاً عديدة، فإن إدراك هذه البيانات يمكن أن يشكل تحديات كثيرة، منها السماح باستخدام هذه البيانات لأغراض البحث، وإدارة البيانات، والأخلاقيات، والخصوصية، وجمع البيانات المتعلقة بالمواقع، وأنماط السفر، يثير شواغل مشروعة تتعلق بالخصوصية يجب معالجتها بعناية.

وينبغي ألا تسمح البيانات أبداً بتتبع الأفراد أو إرسال رسائل تسويق موجهة إلى أجهزة فردية (مثل الهواتف الخلوية)، بل ينبغي للمحللين أن يصفوا أنماط حركة المجموعات المركبة من الناس، ويجب على وكالات النقل أن تنفذ حماية شديدة للخصوصيات تشمل الكشف عن المعلومات، والتجميع، وتأمين التخزين لضمان حماية خصوصيات الأفراد مع الاستمرار في إجراء تحليل قيّم.

وتساعد السياسات الواضحة والتواصل الشفاف بشأن ممارسات جمع البيانات على بناء الثقة العامة والقبول العام، ويجب على الوكالات أن توازن بين فوائد التخطيط القائم على البيانات وبين ضرورة حماية حقوق الفرد في الخصوصية.

القدرات التقنية والخبرة

ويتطلب جمع بيانات النقل وإدارتها وتحليلها على نحو فعال مهارات تقنية متخصصة تكافح العديد من الوكالات من أجل تطويرها واستبقائها، ويتلقى علماء البيانات ومحللو نظم المعلومات الجغرافية ونماذج النقل طلبا كبيرا في قطاعات عديدة، مما يجعل التوظيف والاستبقاء أمرا صعبا بالنسبة للوكالات العامة ذات الميزانيات المحدودة.

ويجب على الوكالات الاستثمار في تدريب الموظفين الحاليين، أو توظيف أخصائيين، أو إقامة شراكات مع الخبراء الاستشاريين والمؤسسات الأكاديمية لبناء القدرات التحليلية اللازمة للاستفادة من مصادر وأدوات البيانات الحديثة، وهذا بناء القدرات يتطلب التزاماً وموارد متواصلة.

تخزين البيانات وتجهيز الهياكل الأساسية

وينتج النقل الحضري في كل يوم أكثر من 500 من أنواع البيانات، ويزداد هذا العدد بتقنية ذكية في المدن، وهذه البيانات الغنية، من أجهزة التبريد والمركبات والهياكل الأساسية، تعزز تخطيط النقل، وتحتاج الكميات الضخمة من البيانات المتاحة حاليا إلى هياكل أساسية كبيرة للحساب والتخزين لتجهيزها وتحليلها بفعالية.

ومن الضروري بصورة متزايدة أن تُعالج المنابر الحاسوبية السحابية والموارد الحاسوبية العالية الأداء تحليلات البيانات الكبيرة على النطاق المطلوب لتخطيط النقل في العاصمة، ويجب على الوكالات الاستثمار في الهياكل الأساسية لتكنولوجيا المعلومات وتطوير القدرات التقنية لإدارة تدفقات العمل الكبيرة لتجهيز البيانات.

"أبقى في "القصر مع "التغير التكنولوجي السريع

كما أن أساليب جمع البيانات تتغير بمرور الوقت، وتتحول من الورق أو الهاتف أو جمع البيانات على أساس النظام العالمي لتحديد المواقع إلى أساليب إلكترونية أكثر آلية، وأنواع البيانات التي نستضيفها ستستمر في التطور، كما أن سرعة التغير التكنولوجي تعني أن أساليب جمع البيانات والأدوات التحليلية وأفضل الممارسات آخذة في التطور باستمرار.

ويجب أن تظل وكالات النقل مرنة ومكيفة، وأن تقيِّم باستمرار مصادر البيانات الجديدة والنهج التحليلية، وهذا يتطلب التعلم المستمر، والتجريب، والاستعداد لتحديث الممارسات المتبعة مع توافر أساليب أفضل.

أفضل الممارسات للتخطيط الفعال للنقل

ولزيادة قيمة جهود جمع البيانات وتحليلها إلى أقصى حد، ينبغي لوكالات النقل أن تتبع أفضل الممارسات التي ثبتت فعاليتها في مختلف السياقات.

وضع أهداف واضحة وتدابير للأداء

وينبغي أن تسترشد جهود جمع البيانات وتحليلها بأهداف واضحة وتدابير أداء تتسق مع أهداف وأولويات الوكالات، بدلا من جمع البيانات لمجرد توافرها، ينبغي للوكالات أن تحدد أسئلة محددة تحتاج إلى الإجابة عنها والقرارات التي تحتاج إلى معلومات، ثم جمع البيانات اللازمة لتلبية تلك الاحتياجات.

وتوفر تدابير الأداء المحددة جيداً التركيز على جهود جمع البيانات وتتيح إجراء تقييم مجد للتقدم المحرز نحو تحقيق الأهداف، وينبغي أن تكون هذه التدابير محددة وقابلة للقياس ويمكن تحقيقها وذات صلة ومحددة زمنياً.

الاستثمار في نوعية البيانات والتحقق منها

ويضمن تنفيذ إجراءات قوية لمراقبة الجودة أن تكون البيانات دقيقة وكاملة وموثوقة، ويشمل ذلك التحقق من صحة البيانات مقارنة بالحقيقة الأرضية المعروفة، ومقارنة مصادر البيانات المتعددة، وتحديد الأخطاء وتصحيحها، وتوثيق قيود البيانات وأوجه عدم التيقن.

وتساعد عمليات المراجعة المنتظمة لنظم جمع البيانات على تحديد المشاكل وحلها قبل أن تُعرض النتائج التحليلية للخطر، وتُمكِّن وثائق البيانات الوصفية التي تصف مصادر البيانات وأساليب جمع البيانات وخصائص الجودة المستعملين من تفسير البيانات وتطبيقها على النحو المناسب في تحليلاتهم.

مصادر البيانات المتعددة

بينما أجهزة الاستشعار والمسح الفيزيائي لم تختفي في أي وقت قريب، فإن محللي النقل يستعملون بشكل متزايد للمساعدة في سد الثغرات في بيانات مكافحة المرور، إضافة إلى الثراء في تخطيط النقل ووضع النماذج، ولا يقدم أي مصدر بيانات واحد صورة كاملة عن أداء نظام النقل وسلوك السفر.

وينشئ الجمع بين الأساليب التقليدية لجمع البيانات وبين المصادر الناشئة الكبيرة للبيانات أسسا تحليلية أكثر شمولا وقوة، وتتوفر لمصادر البيانات المختلفة مواطن قوة ومواطن ضعف مكملة، ويمكِّن استخدام مصادر متعددة من التكافل ويوفر تغطية أكمل.

إعطاء الأولوية لتقاسم البيانات والتعاون

ويتطلب التخطيط الفعال لنظم النقل عبر حدود الولاية القضائية تبادل البيانات والتعاون بين الوكالات المتعددة، ووضع اتفاقات لتبادل البيانات واعتماد معايير مشتركة وإنشاء منابر بيانات إقليمية، مما يتيح إجراء تحليل أكثر شمولا وتنسيقا.

ويمكن للشراكات مع المؤسسات الأكاديمية ومقدمي البيانات في القطاع الخاص وغيرهم من أصحاب المصلحة أن توسع نطاق الحصول على البيانات والخبرات التحليلية، كما أن مبادرات البيانات المفتوحة التي تتيح بيانات النقل للجمهور تدعم الشفافية، وتتيح الابتكار، وتشارك المجتمعات المحلية الأوسع في تخطيط النقل.

بناء القدرات التنظيمية

ويضمن الاستثمار في تدريب الموظفين، والأخصائيين في التوظيف، وتطوير المعارف المؤسسية أن تتمكن الوكالات من الاستفادة بفعالية من البيانات والأدوات التحليلية، ويشمل ذلك التدريب التقني على أساليب تحليل البيانات والتطوير المهني الذي يساعد الموظفين على فهم كيفية تطبيق النتائج التحليلية على قرارات التخطيط.

ويساعد إنشاء أفرقة مخصصة للبيانات والتحليلات، وتحديد أدوار ومسؤوليات واضحة، وإدماج النهج القائمة على البيانات في عمليات التخطيط الموحدة، على إضفاء الطابع المؤسسي على الممارسات الفعالة.

الإبلاغ عن النتائج بفعالية

وحتى التحليل الأكثر تطوراً له قيمة محدودة إذا لم تُبلغ النتائج بفعالية إلى صانعي القرار وأصحاب المصلحة، وتساعد الصور المصورة للبيانات، ولوحات المتابعة التفاعلية، والسرود الواضحة على ترجمة النتائج التحليلية المعقدة إلى أفكار عملية.

ويكفل تطويع الاتصالات لمختلف الجمهور أن يكون بإمكان الموظفين التقنيين والمسؤولين المنتخبين وعامة الجمهور فهم النتائج التحليلية والمشاركة فيها، وأن توفر الشفافية بشأن الأساليب والافتراضات والقيود مصداقية وثقة في عمليات التخطيط التي تحركها البيانات.

مستقبل تخطيط النقل

وسيستمر توسيع وتطوير دور جمع البيانات وتحليلها في تخطيط النقل مع ظهور تكنولوجيات جديدة ودفع القدرات التحليلية قدما، وهناك اتجاهات عديدة ترسم مستقبل تخطيط النقل القائم على البيانات.

زيادة القدرات في مجال العمليات الواقعية

وتنتقل إدارة النقل من النهج التفاعلية أساساً استناداً إلى البيانات التاريخية إلى نظم استباقية آنية ترصد باستمرار الظروف وتكيف العمليات بصورة دينامية، وسيتيح انتشار المركبات المرتبطة بالمركبات، ومستشعرات إيوت، و 5 جيات للاتصالات جمع البيانات وتحليلها على نحو أكثر شمولاً في الوقت الحقيقي.

وسيدعم التحليلات في الوقت الحقيقي نظم التكيف المتطورة بشكل متزايد التي تُرفع إشارات المرور إلى أقصى حد، وتدير الحوادث، وتوفر معلومات عن المسافرين شخصيا، وتنسق خدمات النقل المتعدد الوسائط، وستمكن شبكات النقل من العمل بمزيد من الكفاءة والاستجابة بفعالية أكبر للظروف المتغيرة.

الاستخبارات الفنية والنهوض بالتعلم في مجال الآلات

وستستمر قدرات التعلم في مجال المعلومات المسبقة عن علم والآلات في التقدم، مما يتيح التنبؤات الأكثر دقة، والتعرف على النمط بشكل أفضل، والارتقاء الأمثل بدرجة أكبر، وستعالج الخوارزميات التعليمية العميقة مجموعات بيانات متزايدة التعقيد لتحديد العلاقات، وتوقعات من شأنها أن تكون مستحيلة مع الأساليب التحليلية التقليدية.

وستستخدم النظم المستقلة ذاتياً أجهزة الاستخبارات المالية لاتخاذ قرارات في الوقت الحقيقي بشأن إدارة المرور، وعمليات النقل العابر، وصيانة الهياكل الأساسية، وستتعلم هذه النظم الذكية من الخبرة وتحسن أدائها باستمرار بمرور الوقت.

إدماج خدمات التنقل الناشئة

وسيكون جمع البيانات وتحليلها ضروريا لفهم وإدارة آثار خدمات التنقل الناشئة، بما في ذلك المركبات المستقلة، ومنابر التنقل في الخدمة، وأشكال النقل المشتركة الجديدة، وسيحتاج المخططون إلى بيانات شاملة عن كيفية استخدام هذه الخدمات، وكيفية تأثيرها على أنماط السفر، وكيفية تفاعلهم مع وسائل النقل التقليدية.

وستعتمد الأطر التنظيمية بشكل متزايد على البيانات لضمان مساهمة خدمات التنقل الجديدة في تحقيق الأهداف العامة المتعلقة بالسلامة والإنصاف والاستدامة، وستستخدم الأنظمة القائمة على الأداء البيانات اللازمة لمساءلة مقدمي الخدمات عن آثارها على نظم النقل والمجتمعات المحلية.

تعزيز التركيز على الإنصاف وإمكانية الوصول

وسيؤدي تحليل البيانات دورا متزايد الأهمية في تقييم وتعزيز المساواة في النقل، وستمكن البيانات الديمغرافية المفصلة، إلى جانب قياسات أداء النقل، من إجراء تحليلات أكثر تطورا للأسهم تحدد أوجه التفاوت وتقيم ما إذا كانت الاستثمارات تعود بالفائدة على جميع المجتمعات المحلية.

وستكمل مقاييس الوصول التي تقيس مدى سهولة وصول الناس إلى وجهات هامة قياسات التنقل التقليدية التي تركز على تدفق حركة المرور وسرعة السفر، وسيتطلب هذا التحول نحو التخطيط الذي يركز على إمكانية الوصول اتباع نهج جديدة لجمع البيانات وتحليلها.

Climate Change Adaptation and Mitigation

وستكون بيانات وتحليلات النقل حاسمة بالنسبة لكل من التخفيف من مساهمات النقل في تغير المناخ وتكييف الهياكل الأساسية مع آثار تغير المناخ، كما أن قوائم جرد الانبعاثات المفصلة استناداً إلى بيانات السفر الشاملة ستتتبع التقدم المحرز نحو تحقيق أهداف إزالة الكربون وتقييم فعالية مختلف استراتيجيات التخفيف.

وستستخدم تقييمات قابلية التأثر بالمناخ بيانات عن مواقع البنية التحتية، والظروف، والنقد، إلى جانب التوقعات المناخية لتحديد المرافق المعرضة للخطر من ارتفاع مستوى سطح البحر، والفيضانات، والحرارة الشديدة، وغيرها من الآثار المناخية، وستسترشد هذه المعلومات باستثمارات التكيف وتخطيط القدرة على التكيف.

التوائم الرقمية والحياكة

وستمكن التكنولوجيات الرقمية التوأم التي تخلق نماذج افتراضية لنظم النقل من إجراء اختبارات أكثر تطوراً للتصورات وتحقيق الاستخدام الأمثل لها، وستدمج هذه التوأم الرقمية بيانات آنية من النظم المادية، وستستخدم نماذج المحاكاة للتنبؤ بالأوضاع المستقبلية، وتختبر التدخلات المحتملة في البيئات الافتراضية قبل تنفيذها في العالم الحقيقي.

وسيمكن الحساب العالي الأداء من إجراء محاكاة على نطاق المدن الكبرى تُعد نموذجا لمركبات الأفراد والمسافرين مع تفاصيل غير مسبوقة، مما يكشف عن آثار التغييرات المحلية على مستوى المنظومة، ويدعم التخطيط والعمليات الأكثر فعالية.

خاتمة

وقد أصبح جمع البيانات وتحليلها عناصر لا غنى عنها في التخطيط الحديث للنقل، مما أدى إلى إحداث تحول أساسي في كيفية تصميم نظم النقل وإدارتها وتحقيق الحد الأمثل لها، وقد أدى التطور من جمع البيانات اليدوية المحدودة إلى نظم آلية شاملة تضم كميات كبيرة من المعلومات في الوقت الحقيقي إلى إتاحة رؤية لم يسبق لها مثيل لسلوك السفر، وأداء النظم، واحتياجات الهياكل الأساسية.

ويتاح الآن لمخططي النقل الوصول إلى مصادر بيانات متنوعة، بما في ذلك أجهزة الاستشعار، والأجهزة المزودة بشبكة المعلومات العالمية، والمركبات ذات الصلة، والبطاقات الذكية، والأجهزة المحمولة، والمعلومات التي يزودها الجميع بمصادر خارجية، وتوفر هذه الجداول، عند جمعها على النحو المناسب، ومتكاملة، ومحللة، صورا شاملة لكيفية انتقال الناس والبضائع عبر شبكات النقل، والتقنيات التحليلية المتقدمة بما في ذلك التحليل الإحصائي، ونظام المعلومات الجغرافية، ونماذج وسائل النقل، والتعلم الآلات، والتخطيط الأنمائي،

وتطبيقات تخطيط النقل القائم على البيانات واسعة النطاق، ودعم الجهود الرامية إلى تحقيق أقصى قدر من تدفق حركة المرور، وتحسين الهياكل الأساسية التصميمية، وتعزيز خدمات المرور العابر، وتحسين السلامة، وتعزيز الاستدامة، والنهوض بالإنصاف، والتخطيط للتكنولوجيات الناشئة، وهذه النهج القائمة على البيانات تتيح نظم نقل أكثر فعالية وكفاءة وإنصافا تخدم احتياجات المجتمعات المحلية على نحو أفضل.

بيد أن تحقيق الإمكانات الكاملة للتخطيط القائم على البيانات يتطلب التصدي للتحديات الكبيرة المتصلة بنوعية البيانات، والتكامل، والخصوصية، والقدرات التقنية، والهياكل الأساسية، ويجب على وكالات النقل أن تتبع أفضل الممارسات، بما في ذلك وضع أهداف واضحة، والاستثمار في جودة البيانات، وإضفاء الطابع المؤسسي على مصادر البيانات المتعددة، وتحديد أولويات التعاون، وبناء القدرات التنظيمية، وإبلاغ النتائج بفعالية.

وفي المستقبل، سيستمر توسيع دور البيانات في تخطيط النقل مع زيادة القدرات في الوقت الحقيقي، وزيادة التعلم في مجال المعلومات المسبقة والآلات، وزيادة خدمات التنقل الناشئة، وتبرز أولويات جديدة حول الإنصاف وتغير المناخ، وسيمكن التوأم الرقمي، وقدرات المحاكاة المعززة، والأدوات التحليلية المتزايدة التطور من التخطيط والإدارة في مجال النقل على نحو أكثر فعالية.

وستتحسن قدرة وكالات النقل والمناطق التي نجحت في جمع البيانات وتحليلها على إنشاء نظم نقل تتسم بالكفاءة والاستدامة والإنصاف وتستجيب للاحتياجات المتغيرة، ومع استمرار تطور التكنولوجيا وزيادة وفرة البيانات، فإن أهمية القدرات التحليلية القوية واتخاذ القرارات التي تحركها البيانات لن تزداد إلا.

For transportation professionals, policymakers, and community members interested in learning more about data-driven transportation planning, valuable resources are available from organizations including the Bureau of Transportation Statistics, the Federal Transit Administration's National Transit Database, and academic journals such as

إن تحويل تخطيط النقل من خلال جمع البيانات وتحليلها يمثل أحد أهم التطورات في تاريخ الميدان، من خلال دمج النهج القائمة على البيانات مع التصدي للتحديات المدروسة والأخلاقية، يمكن لمجتمع النقل أن يخلق نظما تخدم الاحتياجات الحالية على نحو أفضل، مع البقاء قادرة على التكيف مع التغيرات والتحديات في المستقبل.