Проблемы мобильности в городах

По мере того, как ускоряющиеся силы урбанизации, роста населения и изменения климата сходятся воедино, проблемы мобильности будут только усугубляться. Один из вопросов, на который города должны ответить, сталкиваясь с этими проблемами: как эффективно перемещать людей, не теряя при этом устойчивости?

К счастью, умные города, основанные на совместном использовании данных, технологиях и политических решениях, могут помочь в значительной степени смягчить проблемы.

Собирающиеся силы
По прогнозам ООН, к 2030 году население мира вырастет до 8,6 миллиарда человек . Ожидается, что к 2050 году около 70 процентов этого населения будет проживать в городских центрах. Учитывая, что на города уже приходится 70 процентов глобальных выбросов углерода , это также может означать проблемы для эффективных решений по изменению климата.

Ожидается, что эти макроэкономические перемещения вызовут нагрузку на и без того хрупкие инфраструктурные системы. Соединенные Штаты постоянно получают почти плохую оценку за свои дороги и мосты. По данным Американского общества инженеров-строителей, к 2025 году США недостаточно инвестируют в инфраструктуру на 2 триллиона долларов.

Развитая экономика зависит от ее населения, которое способно перемещаться эффективно и с минимальным воздействием на окружающую среду. Городская мобильность - ключевая проблема, которую должны решать планировщики и правительства.

Под зонтиком мобильности демографические тенденции кажутся многообещающими как способ повышения эффективности. Например, в США миллениалы не хотят водить столько, сколько их предшественники, а поколение Z уклоняется от владения автомобилями.

Все чаще технологии становятся связующим звеном, с помощью которого можно создавать мобильные решения для умных городов будущего.

Проблемы мобильности в городах
Хотя проблемы, связанные с мобильностью, в городах многочисленны и сложны, некоторые из них связаны с тем, как мы используем инфраструктуру, коллективными привычками населения и справедливостью распределения ресурсов.

Одна из первых проблем заключается в том, как мы используем существующую инфраструктуру: наибольшая потребность в мобильности возникает в утренние и вечерние часы работы. Это означает, что физическая инфраструктура, такая как дороги и общественный транспорт, предназначена для удовлетворения пиковых потребностей, что не всегда оптимально. В непиковые периоды частоту использования общественного транспорта можно несколько снизить, двигаясь с неоптимальными нагрузками, увеличивая углеродный след на одного жителя.

Во-вторых, проблемы «последней мили» усложняют решения для городской мобильности. Конечно, общественный транспорт в его различных формах может быть хорошим решением. Но как люди добираются от этих мест до конечного пункта назначения?

В центре внимания также находится справедливость в области общественного транспорта. Недостаточно обслуживаемые районы сохраняются и представляют собой проблему как для политиков, так и для градостроителей.

Более серьезные проблемы связаны с проблемами, связанными с эффективным использованием существующей инфраструктуры перед строительством новых и уменьшением занимаемой площади для всех решений. Изменение мнения потребителей о проблемах мобильности также может быть проблемой, особенно потому, что автомобили были постоянным явлением в течение многих лет.

Решения для умного города
Умные города, управляемые данными, могут стать одним из важнейших шагов на пути к решению этих проблем. Ожидается, что передовые технологии, такие как искусственный интеллект, периферийные вычисления, машинное обучение, автономные и электрические транспортные средства, а также сети связи 5G, будут обрабатывать данные в реальном времени из нескольких источников, включая автомобили, и оптимизировать мобильность в городских центрах и за их пределами. Что еще более важно, эти решения используют данные для эффективной оптимизации ресурсов, в том числе существующих, так что вы получаете максимальную отдачу от вложенных средств.

Чтобы решить проблему неравномерных пиков, градостроители могут использовать данные в реальном времени, чтобы стимулировать потребность в мобильности через различные узлы сети и с течением времени. Данные о дорогах и общественном транспорте могут транслироваться на центральные платформы управления данными, которые могут отслеживать трафик и рекомендовать альтернативы. Тарифы на пробки на дорогах с интенсивным движением и стимулы для езды в непиковые часы также помогают распределять пиковые нагрузки более равномерно.

Ожидается, что автономные транспортные средства и транспортные средства 5G, а также связь между транспортными средствами уменьшат заторы, поскольку они взаимодействуют с более крупной средой через данные для разработки оптимизированных маршрутов. Кроме того, решения для интеллектуальной парковки используют встроенные в IoT датчики в счетчиках парковки и технологию беспроводной связи для разработки тарифов на парковку с учетом спроса, которые уменьшают заторы и позволяют избежать проблем с парковкой.

Беспрепятственная мобильность или мобильность как решение (MaaS) рекламируются как инициативы, сочетающие и сочетающие лучшие варианты общественного транспорта с недорогими автономными поездками через приложения для совместного использования поездок, шаттлы и даже электрические велосипеды в качестве решений последней мили.

Справедливость в области транспорта также может быть решена с помощью этих механизмов, но для того, чтобы действительно закрепиться, нужна государственная политика.