«Умный» транспорт в современной России | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 5 февраля, печатный экземпляр отправим 9 февраля.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: География

Опубликовано в Молодой учёный №50 (392) декабрь 2021 г.

Дата публикации: 12.12.2021

Статья просмотрена: 3 раза

Библиографическое описание:

Кондурова, Ю. Ю. «Умный» транспорт в современной России / Ю. Ю. Кондурова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 50 (392). — С. 66-69. — URL: https://moluch.ru/archive/392/86526/ (дата обращения: 27.01.2022).



Города становятся плотно населенными, урбанизируется больше половины населения мира. Наблюдается наплыв граждан из менее развитых или менее богатых стран для заработка и проживания, а также фиксируется большой поток туристов. Поэтому устойчивое развитие городов, готовых ко многим изменениям, важно для региона и государства.

Ключевые слова: « умный город», «умный транспорт»

В современном мире есть понимание, что «умный город» — это в широком смысле этого слова город, управляемый данными. Концепция «умный город» — это симбиоз города, населения, технологий и данных, основным принципом, при реализации которой, является рациональное использование ресурсов. При этом проявляется экологичность. Эксперты сходятся во мнении, что концепция должна представлять собой единую систему технологий, датчиков и сенсоров и должна быть реализована при совместной деятельности граждан, органов власти, бизнеса и инновационных компаний [1, с.68].

Существуют различные варианты систематизации основных компонентов «умного города». Профессор Рудольф Джиффингер, эксперт в аналитических исследованиях городского и регионального развития, выделяет семь структурных компонентов (частей) «умного города», одним из которых — это «умный общественный транспорт».

«Умный транспорт» должен контролировать все, что происходит на дорогах и в пассажирском салоне. При этом он может оперативно передавать всю информацию о нарушениях ПДД в соответствующие органы. Необходимой составляющей любого «умного города» является система геолокации. Она помогает отслеживать движение городского транспорта в режиме онлайн, определяя местоположение конкретного автобуса, троллейбуса или такси. Среди населения в России большой популярностью пользуются приложения Яндекс Транспорт и Навигатор.

Также можно отметить взаимосвязь компонентов «умного транспорта» и «умной инфраструктуры», в следующих аспектах:

1) создание транспортной сети без участия моторизованного транспорта;

2) отлаженная работа интернет-сервисов для вызова и оплаты такси;

3) возможность мониторинга дорожного трафика в режиме онлайн;

4) оптимизация сети заправочных и электростанций для автомобилей;

5) сервис по предоставлению услуг каршеринга.

На основе проведенного анализа Веселовой А. О. существующих концепций и методик анализа развития умного города была разработана авторская методика по оценке уровня реализации концепции умного города в городах-миллионниках современной России [2, с.73]. С помощью нее проведем анализ «умного транспорта» в городах-миллионниках и представим полученные результаты.

Первый критерий — доступность терминалов экстренной связи (Приложение 1). Такие терминалы «Гражданин-Полиция» расположены не во всех анализируемых городах или расположены только в самых людных или криминогенных районах. Терминалы помогают гражданам быстро связаться с представителями полиции даже при отсутствии денег и телефона. Терминалы оснащены камерой, чтобы исключить «ложные вызовы». Некоторые из терминалов оснащены акустической системой распознавания выстрелов. Данный функционал помогает правоохранительным органам быстро реагировать в чрезвычайных ситуациях, особую актуальность система имеет в криминогенных зонах и окраинах городов.

В Приложении 1 представлена доступность терминалов экстренной связи «Гражданин-Полиция» на численность населения (10 000 человек)).

Как было отмечено ранее, терминалы имеются только в некоторых из исследуемых городов, причем количество действующих терминалов сильно колеблется. Лидерами по данному показателю являются города Нижний Новгород и Самара. В каждом из этих городов расположено около ста терминалов экстренной связи. В остальных городах-миллионниках данные терминалы не установлены, либо же они были установлены и испорчены вандалами [3].

Следующий критерий — наличие видеокамер в салоне общественного транспорта (Приложение 2). До недавнего времени, системами видеофиксации были оснащены только вагоны метро, однако с 2014 года систему видеонаблюдения начали устанавливать и в наземном общественном транспорте. Процесс был реализован в разных городах по-разному: в Новосибирске органы власти обязали частных перевозчиков обзавестись камерами, в Уфе до 2016 года устанавливали только одну камеру на весь салон, в Казани в 2014–2016 годах начали обновлять автопарк общественного транспорта, и в салонах были установлены камеры видеонаблюдения. В 2016 году во всех городах-миллионниках был реализован опыт установления в салоне трех камер: одну в кабине водителя, две в салоне. Таким образом, решалась проблема, связанная с анализом дорожно-транспортных происшествий между общественным транспортом и гражданами. К тому же камеры видеонаблюдения позволили снизить количество жалоб жителей на водителей маршрутных автобусов, которые могли резко тормозить или проезжать остановки.

Можно отметить, что большая часть городского транспорта оснащена камерами слежения. Среди городом-миллионников наибольшее количество общественного транспорта с камерами слежения в салоне имеет Уфа, а наименьшее — Волгоград, который начал оснащать салоны наземного транспорта камерами слежения, что и отражено в таблице.

Направление «умный транспорт» анализирует дорожную и транспортную развитость города, ведь тем город популярнее, чем более развита в нем логистика. Город становится центром экономической, политической, деловой и досуговой жизни населения только в том случае, если между его центром и окраинами существует доступная транспортная сеть, а информационно-коммуникационные технологии позволяют сделать ее более доступной [3].

Возможность безналичной оплаты проезда в общественном транспорте была введена не так давно, в 2017–2018 годах (Приложение 3). Изначально терминалы безналичной оплаты появились на станциях метро, а уже потом быстро распространились на других видах транспорта. Возможность безналичной оплаты упростила поездку многим жителям и туристам, которым теперь не требуется искать банкоматы, чтобы получить наличные деньги. Данный показатель вычислялся в процентном соотношении транспорта с возможностью безналичной оплаты ко всему автопарку общественного транспорта (Приложение 3).

Город Новосибирск стал первым среди анализируемых городов, который начал применять безналичную оплату проезда банковской картой. В остальных городах внедрение данной технологии началось в 2017–2018 годах, а в некоторых в 2019 году. Пандемия коронавирусной инфекции способствовала резкому увеличению данного показателя, поскольку затрагивала гигиену каждого пользователя.

Следующий показатель — «умные светофоры», которые могут регулировать поток транспорта и загруженность дорог, распознают общественный транспорт, пропуская его. На основе собранных данных дают прогноз о предстоящей загруженности дорог.

На сегодняшний день «умные светофоры» не получили широкого распространения, поскольку их эффективность пока еще изучается в пилотных городах (Приложение 3), стоит отметить, что применяются технологии российских разработчиков. Особенностью этих светофоров является их взаимодействие с камерами и датчиками, а также включение в единую сеть, которая позволит собирать данные, прогнозировать события и более эффективно выстраивать работу светофоров. Данный показатель вычислялся как отношение количества современных светофоров к площади города (Приложение 4).

Из тех городов, что внедрили технологию, Красноярск, Казань и Воронеж имеют разветвленную систему городских светофоров нового поколения. Развитие сети современных светофоров происходило без резких скачков, планомерно. Стоит сказать, что реализация данной технологии полностью зависит от финансирования и доступности технологий, что подтверждают показатели города Красноярск. Российские ученые из Красноярска смогли изобрести аналог иностранных «умных светофоров», которые в кратчайшие сроки были установлены в городе.

Таким образом, можно сделать вывод, что города имеют разное развитие в каждом из направлений технологий «умного транспорта», что показывает ориентированность городских властей на ту или иную область. Можно отметить, что лидирующее положение во многих направлениях занимают города Новосибирск, Казань, Нижний Новгород и Самара. А среди отстающих находятся города Челябинск, Воронеж, Пермь и Волгоград. По результатам приведенных исследований можно сделать вывод, что концепция «умный город» направлена на улучшение жизнедеятельности горожан, что позволяет надеяться, что данная концепция становится важной частью городского управления.


Приложение 1

Индексирование показателя «Терминалы Гражданин-Полицейский» в 2015–2020 годах

Город

Количество терминалов Гражданин-Полицейский на 10 тысяч населения, шт/10тыс. населения

Индексирование

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2015

2016

2017

2018

2019

2020

1

Новосибирск

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

2

Екатеринбург

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

3

Нижний Новгород

0,32

0,63

0,63

0,75

0,95

0,95

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

4

Казань

0,07

0,07

0,08

0,08

0,08

0,08

0,21

0,12

0,13

0,11

0,08

0,08

5

Челябинск

0,08

0,08

0,10

0,10

0,10

0,10

0,27

0,13

0,16

0,13

0,11

0,11

6

Омск

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

7

Самара

0,00

0,00

0,38

0,56

0,71

0,71

0,00

0,00

0,61

0,74

0,75

0,75

8

Ростов-на-Дону

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

9

Уфа

0,00

0,00

0,04

0,11

0,11

0,11

0,00

0,00

0,07

0,14

0,11

0,11

10

Красноярск

0,09

0,08

0,08

0,06

0,06

0,06

0,27

0,13

0,13

0,09

0,07

0,07

11

Воронеж

0,00

0,00

0,00

0,19

0,19

0,19

0,00

0,00

0,00

0,25

0,20

0,20

12

Пермь

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

13

Волгоград

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

Составлено по: Официальные сайты администрации городов Новосибирска, Екатеринбурга, Нижнего Новгорода, Казани, Челябинска, Омска, Самара, Ростова-на-Дону, Уфы, Красноярска, Воронежа, Пермь, Волгограда

Приложение 2

Городской транспорт с системой видеонаблюдения в салоне в 2015–2020 годах

Город

Городской транспорт с системой видеонаблюдения в салоне, %

Индексирование

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2015

2016

2017

2018

2019

2020

1

Новосибирск

1

11

7

20

41

67

0,01

0,13

0,08

0,17

0,32

0,61

2

Екатеринбург

16

27

43

57

62

73

0,20

0,31

0,48

0,59

0,56

0,69

3

Нижний Новгород

8

10

40

63

74

78

0,10

0,12

0,44

0,66

0,70

0,76

4

Казань

60

70

75

78

81

83

0,75

0,81

0,83

0,83

0,78

0,83

5

Челябинск

0

0

0

7

16

43

0,00

0,00

0,00

0,02

0,04

0,29

6

Омск

80

78

74

75

79

83

1,00

0,91

0,82

0,80

0,76

0,83

7

Самара

10

29

49

68

76

83

0,13

0,34

0,54

0,72

0,72

0,83

8

Ростов-на-Дону

34

45

57

64

76

88

0,43

0,52

0,63

0,67

0,72

0,89

9

Уфа

80

86

90

93

100

96

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

10

Красноярск

10

15

30

56

78

90

0,13

0,17

0,33

0,58

0,75

0,92

11

Воронеж

16

15

15

15

15

38

0,20

0,18

0,17

0,11

0,03

0,22

12

Пермь

0

0

0

5

13

68

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,63

13

Волгоград

0

0

5

14

18

21

0,00

0,00

0,06

0,10

0,06

0,00

Составлено по: Официальные сайты администрации городов Новосибирска, Екатеринбурга, Нижнего Новгорода, Казани, Челябинска, Омска, Самара, Ростова-на-Дону, Уфы, Красноярска, Воронежа, Пермь, Волгограда

Приложение 3

Процент общественного транспорта с возможностью безналичной оплатой банковской картой в 2015–2020 годах

Город

Процент общественного транспорта с возможностью безналичной оплатой банковской картой, %

Индексирование

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2015

2016

2017

2018

2019

2020

1

Новосибирск

20

47

76

90

100

100

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

2

Екатеринбург

0

0

0

30

70

100

0,00

0,00

0,00

0,33

0,66

1,00

3

Нижний Новгород

0

0

10

70

90

100

0,00

0,00

0,13

0,78

0,89

1,00

4

Казань

0

0

0

5

100

100

0,00

0,00

0,00

0,06

1,00

1,00

5

Челябинск

0

0

0

0

30

70

0,00

0,00

0,00

0,00

0,20

0,45

6

Омск

0

0

0

0

67

90

0,00

0,00

0,00

0,00

0,62

0,82

7

Самара

0

0

0

10

90

100

0,00

0,00

0,00

0,11

0,89

1,00

8

Ростов-на-Дону

0

0

10

71

80

100

0,00

0,00

0,13

0,79

0,77

1,00

9

Уфа

0

0

20

90

100

100

0,00

0,00

0,26

1,00

1,00

1,00

10

Красноярск

0

0

0

0

30

70

0,00

0,00

0,00

0,00

0,20

0,45

11

Воронеж

0

0

25

80

90

100

0,00

0,00

0,33

0,89

0,89

1,00

12

Пермь

0

0

0

0

13

45

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

13

Волгоград

0

0

7

12

56

80

0,00

0,00

0,09

0,13

0,49

0,64

Составлено по: Официальные сайты администрации городов Новосибирска, Екатеринбурга, Нижнего Новгорода, Казани, Челябинска, Омска, Самара, Ростова-на-Дону, Уфы, Красноярска, Воронежа, Пермь, Волгограда

Приложение 4

Частота расположения умных светофоров в 2015–2020 годах

Город

Частота расположения умных светофоров в 2015–2020 годах, %

Индексирование

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2015

2016

2017

2018

2019

2020

1

Новосибирск

0,00

0,00

0,00

0,02

0,03

0,04

0,00

0,00

0,00

0,05

0,04

0,03

2

Екатеринбург

0,00

0,00

0,00

0,02

0,02

0,02

0,00

0,00

0,00

0,05

0,03

0,02

3

Нижний Новгород

0,00

0,00

0,00

0,00

0,02

0,16

0,00

0,00

0,00

0,00

0,03

0,12

4

Казань

0,00

0,05

0,06

0,09

0,12

0,34

0,00

1,00

1,00

0,20

0,17

0,25

5

Челябинск

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,11

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,09

6

Омск

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

7

Самара

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,01

0,00

8

Ростов-на-Дону

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

9

Уфа

0,00

0,00

0,00

0,00

0,02

0,02

0,00

0,00

0,00

0,00

0,03

0,02

10

Красноярск

0,00

0,00

0,00

0,45

0,71

1,33

0,00

0,00

0,00

1,00

1,00

1,00

11

Воронеж

0,00

0,00

0,00

0,25

0,25

0,25

0,00

0,00

0,00

0,54

0,35

0,19

12

Пермь

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,01

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,01

13

Волгоград

0,00

0,00

0,03

0,06

0,09

0,11

0,00

0,00

0,46

0,14

0,13

0,08

Составлено по: Официальные сайты администрации городов Новосибирска, Екатеринбурга, Нижнего Новгорода, Казани, Челябинска, Омска, Самара, Ростова-на-Дону, Уфы, Красноярска, Воронежа, Пермь, Волгограда


Литература:

  1. Аргунова, М. В. Модель «Умного» города как проявление нового технологического уклада / М. В. Аргунова. — Наука и школа. — 2019. — № 3. — С.68–74.
  2. Веселова, А. О. Перспективы создания «умных городов» в России: систематизация проблем и направлений их решений / А. О. Веселова. — Вестник ПГУ. Серия: Экономика. — 2020.- № 1. — С.73–78.
  3. АПК «Безопасный город» [Электронный ресурс] / Официальный сайт АПК «Безопасный город». — URL: http://www.apkbg.ru/index.php (дата обращения: 01.12.2021)
  4. Базовые и дополнительные требования к умным городам (стандарт «Умный город») [Электронный ресурс] / Минстрой России. — URL: http://www.minstroyrf.ru/docs/18039/ (дата обращения: 01.12.2021)
  5. Технологии для умных городов: доклад [Электронный ресурс] — Санкт-Петербург: Фонд «Центр стратегических разработок «Северо-Запад», 2017. — URL: http://www.csr-nw.ru/files/publications/doklad_tehnologii_dlya_umnyh_gorodov.pdf (дата обращения: 01.12.2021)
  6. Умный город — концепция, технологии, перспективы развития [Электронный ресурс] / RoboSapiens. — URL: https://robo-sapiens.ru/stati/umnyiy-gorod/ (дата обращения: 01.12.2021)
Основные термины (генерируются автоматически): Казань, Красноярск, Волгоград, Воронеж, Нижний Новгород, Самар, Уфа, общественный транспорт, Пермь, Челябинск, Екатеринбург, Омск, Ростов-на-Дону, город, новосибирск.


Ключевые слова

«умный город», «умный транспорт»
Задать вопрос