Анализ неоднородности использования велопроката и проката электросамокатов
На примере исследования данных о поездках в Сингапуре
Революция в сфере краткосрочного проката транспортных средств коренным образом меняет транспортный ландшафт во всем мире. Власти часто спешат регулировать сервисы, не имея достаточных знаний о них. В Сингапуре и некоторых других городах системы бесстанционного велопроката появились и исчезли в течение всего лишь года, а за ними последовал бум кикшеринга с док-станциями. В данном исследовании проводится сравнительный анализ велопроката и проката электросамокатов в Сингапуре с целью лучшего понимания видения и информирования лиц, принимающих решения. На основе собранных данных (пар точек отправления-прибытия, с атрибутами времени, а также местоположения по GPS) за один месяц, в исследовании предлагаются методы построения маршрутов и оценивает долю служебных перемещений, а также размер парка средств малой мобильности. Также была исследована неоднородность обеих систем в пространстве и времени на примере двух отдельных городских районов. Изучалось влияние размера парка, типа проката (со станциями или бесстанционный) и погодных условий на их использование.
Мы обнаружили, что электросамокаты имеют более компактное пространственное и количественное распределение по сравнению с прокатными велосипедами, а их высокий спрос наблюдается в таких местах, как достопримечательности, метро и студенческие кампусы. Результаты показывают, что прокат электросамокатов имеет лучшие характеристики, чем прокат велосипедов, с точки зрения удельной частоты использования и оптимизации размера парка; тем не менее, количество прокатных сессий в сутки все еще не достигло оптимальных значений.
Большой объем принудительной перестановки прокатных самокатов указывает на высокую стоимость обслуживания в связи с нуждами по перемещению и зарядке. Дождь и высокие температуры в полдень уменьшают интенсивность использования, но в приемлемом диапазоне. В исследовании также предлагается несколько мероприятий по содействию устойчивому развитию проката электросамокатов.
1. Введение
За последние несколько лет транспорт претерпел заметную трансформацию от планируемого общественного транспорта к настраиваемой под себя индивидуальной мобильности, например, аренде автомобилей, каршерингу, райдшерингу и даже предстоящему совместному использованию самолетов. Тем не менее, ориентированный на автомобили образ мышления заставил нас оказаться в неприятной ситуации — заторы, нехватка парковок и загрязнение воздуха стали нашей повседневной реальностью. В качестве альтернативного подхода, пересматривающего концепцию мобильности в городах, все более популярной среди горожан становится преодоление первой или последней мили на прокатных велосипедах (ПВ) или электросамокатах (ЭС), так как их использование не связано с задержками, вызванными ожиданием или пробками.
С развитием новых технологий, таких как мобильные платежи и возможность обработки больших данных, экономика совместного использования вышла на рынок велопроката с новой услугой бесстанционного проката велосипедов. При подобной модели оператор позволяет пользователям находить и разблокировать велосипед с помощью смартфона, а также возвращать его в любом месте (разрешенном для парковки) после завершения поездки. Однако, подобно короткой вспышке фейерверка, системы бесстанционного велопроката столкнулись с множеством проблем. Некоторые из них уже потерпели неудачу по таким причинам, как рискованная бизнес-модель, большой парк велосипедов и вандализм. За последние два года, в свою очередь, бурно развивается кикшеринг, показав свою конкурентоспособность в плане экономии сил пользователя и высокой скоростью по сравнению с велопрокатом, что является серьезным достоинством в тропических городах, так как высокие температуры отрицательно влияют на использование велосипедов. Усвоив урок из проблем, с которыми сталкиваются бесстанционные сервисы велопроката в общественных пространствах, новейшие системы кикшеринга превратились из систем без док-станций в системы с использованием определенных мест парковки самокатов. Таким образом, можно решить и предсказуемую проблему: в бесстанционной системе время хода самокатов с учетом заряда батареи ограничено несколькими километрами, и ЭС будут оставлены, если зарядка закончится на полпути. В таком случае для переработки электросамокатов потребуется дополнительная рабочая сила по значительно более высокой цене. Тем не менее, представление о характеристиках систем кикшеринга еще более расплывчато по сравнению с системой велопроката. Исследование направлено на изучение производительности широко распространенной системы бесстанционного велопроката в сравнении с недавно начавшей свою работу системой кикшеринга с док-станциями и, следовательно, выявление плюсов и минусов каждой из систем. Чтобы обнаружить сходства и различия между двумя системами, работающими в одних и тех же городских районах с учетом погодных факторов, мы фокусируемся на исследовании производительности с точки зрения интенсивности использования и управления размером парка при переходе с ВП на ЭС. Поскольку Сингапур является одним из пионеров в использовании микромобильности, мы собрали информацию об использовании ВП и ЭС и смоделировали их поездки с использованием данных GPS в точках начала и завершения проката в течение одного месяца в двух районах Сингапура. Затем мы проводим сравнительный анализ двух сервисов, уделяя особое внимание пространственно-временному распределению, представленному семью индексами, количественным изменениям в поездках в будние и выходные дни и влиянию погоды на спрос. Наконец, мы подытоживаем результаты и предлагаем четыре инициативы по устойчивому развитию микромобильности.
Статья организована следующим образом: в разделе 2 описана революция в сфере совместного использования велосипедов и самокатов, в разделе 3 представлена предварительная обработка данных, собранных в Сингапуре, а в разделе 4 предложены методы оценки. В разделе 5 проводится сравнительный анализ двух систем по трем различным группам критериев. Затем нами предложено несколько инициатив для решения проблем, выявленных в Разделе 6, и сделан окончательный вывод в Разделе 7.
2. Обзор литературы
2.1. Пространственно-временной анализ
Было проведено множество исследований, чтобы выявить закономерности распределения использования средств микромобильности в пространстве и времени. В Нью-Йорке количество прибытий и отправлений ВП на одной станции было ассоциировано с интенсивностью движения велосипедов между соседними станциями (Faghih-Imani & Eluru, 2016). В одном из последних исследований было проведено сравнение ВП и ЭС в Вашингтоне, округ Колумбия, и было обнаружено, что ВП в основном использовался для маятниковой трудовой миграции, в то время как при помощи ЭС осуществлялись рекреационные поездки (McKenzie, 2019). Мы также собираемся провести аналогичные сравнения между двумя сервисами в Сингапуре, но в границы нашего исследования входят две отдельные области, что потенциально может привести к различиям в целях поездок. В одном исследовании, посвященном Сингапуру, использовался метод спектрального разложения матрицы для выявления моделей использования ВП в ряде отдельных мест (Xu et al., 2019). По результатам исследования выявлено, что в рабочие дни в локациях в черте города, особенно между 8 и 9 часами утра, наблюдались существенные различия в характере поездок; по выходным использование становилось более равномерным. Другое исследование показало, что более высокое использование ВП положительно коррелирует с увеличением размера парка и уменьшением внешнего воздействия (Shenetal., 2018b). Он также подчеркнул, что ВП в Сингапуре имел довольно низкую популярность, что могло быть одной из основных причин, по которым ВП не был прибыльным. Это наблюдение мотивирует нас выяснить, улучшилась ли производительность у ЭС с док-станциями по сравнению с бесстанционным ВП. Также, наше исследование направлено не только на выявление пространственно-временных шаблонов пользования сервисами, но также на поиск причин отличий в производительности ВП и ЭС, и произошедшего перехода с одного вида сервиса проката на другой.
2.2. Факторы, влияющие на поездки с использованием сервиса проката
Дальнейшие исследования были направлены на изучение влияния различных факторов, воздействующих на характер пользования средствами микромобильности. Например, социально-демографические характеристики (плотность населения и средний доход на домохозяйство в Вашингтоне, округ Колумбия, а также возраст, пол пользователей и пешеходная доступность станций в Миннеаполисе и Сент-Поле), и экзогенные переменные (инфраструктура транспортного каркаса и пространственное распределение достопримечательностей в Нью-Йорке) имеют влияние на использование ВП (Buck & Buehler, 2012; Faghih-Imani & Eluru, 2015; Wang & Lindsey, 2019). Также было обнаружено, что сила моральных обязательств, заложенная в намерения пользователей, значительно способствует ответственному использованию (Si, Shi, Tang, Wu, & Lan, 2020). В дальнейших исследованиях была изучена роль материального поощрения в формировании поведения пользователей (Lu, An, Hsu, & Zhu, 2019; Zhang, Meng, & Wang, 2019). Кроме того, было предложено множество моделей для изучения воздействия городской среды (например, плотности жилой и общественной застройки, и сочетания видов землепользования) на пользование ВП посредством корреляционного анализа (Faghih-Imani & Eluru, 2016; Liu & Lin, 2019; Shen et al., 2018b; Xu et al., 2019). В Сингапуре было обнаружено, что в местах, где плотность общественного жилья выше, поездок на сервисах проката утром может оказаться меньше, чем в вечернее время (Xu et al., 2019). Однако в нашем исследовании эти факторы не рассматриваются, так как они изменяются только в долгосрочной перспективе, поэтому сделано предположение, что они не повлияют на разницу в использовании ВП и ЭС. Погоду, как еще один фактор, который может определять характер пользования средствами микромобильности, нельзя игнорировать. Было обнаружено, что в дождливые и холодные дни количество поездок на ВП в Торонто и ЭС в Мюнхене снижается (El-Assi, Mahmoud, & Habib, 2017; Hardt & Bogenberger, 2019). Та же тенденция была обнаружена во время аномальной жары при поездках на ВП в Сингапуре (Shen et al., 2018b). Одна из важных причин может заключаться в том, что езда на велосипеде при высоких температурах и под ярким солнечным светом — изнурительное занятие, которое может повлиять на качество дальнейшей жизнедеятельности, например, работу в офисе. Для сравнения, поездка на электросамокате требует гораздо меньших усилий, поэтому мы ожидаем, что влияние жаркой погоды будет менее значительным; подробно этот вопрос раскрыт в настоящем исследовании. Помимо факторов, обозначенных в вышеупомянутых исследованиях, модель проката с док-станциями или без них также является одной из наиболее существенных характеристик систем проката, определяющих характер использования средств микромобильности (Gu, Kim, & Currie, 2019; Shen et al., 2018b). Бесстанционные системы очень гибкие, но их использование при организации ВП в Сингапуре оказалось неэффективным, несмотря на то, что размер парка был достаточно большим. Одной из причин может быть то, что ВП часто оставляли в труднодоступных местах или подвергали вандализму. Для сравнения, системы с использованием док-станций демонстрируют преимущества в управлении и пользовании ВП или ЭС в определенных местах, даже несмотря на то, что они менее гибкие и имеют значительные проблемы с перегонкой велосипедов с одной станции на другую во избежание опустошения или переполнения. В недавнем исследовании было произведено сравнение совместного использования велопроката с док-станциями и проката электросамокатов без док-станций, в ходе которого было обнаружено, что характер поездок оказался схожим по пространственному распределению, но существенно отличался по времени использования (McKenzie, 2019). Текущее исследование напротив сравнивает бесстанционный велопрокат с прокатом электросамокатов с док-станциями — случай, который, насколько нам известно, ранее не рассматривался в литературе.
2.3. Влияние пользования средствами микромобильности
Использование средств микромобильности имеет положительные и отрицательные последствия. Например, ЭС и ВП обеспечивают возможность более быстрого передвижения по городским районам в час пик в сравнении с автомобилями (Faghih-Imani, Anowar, Miller, & Eluru, 2017; McKenzie, 2020). Исследование показывает, что стоимость жизненного цикла заряжаемых электросамокатов значительно ниже, чем у мопедов с двигателем внутреннего сгорания с относительно небольшим углеродным следом (Chang, Wu, Lai, & Lai, 2016). Было высказано предположение, что выбросы парниковых газов, загрязнение воздуха и шумовое загрязнение можно значительно снизить с помощью скутеров с электромоторами (Cao & Shen, 2019; Voinov, Morales, & Hogenkamp, 2019) или велосипедов (Kou, Wang, Chiu, & Cai, 2020). Кроме того, в одном из исследований изучалось социальное воздействие бензиновых мопедов на дорожно-транспортные происшествия в Нидерландах, и было высказано предположение, что количество пострадавших будет увеличено с 30% в настоящее время до 38–53% в будущем, поскольку мопеды передвигаются по одним и тем же полосам с велосипедами (Voinov et al., 2019). В худшем случае сообщалось о травмах пешеходов, вызванных электроскутерами или мопедами, так как пешеходы не слышат их приближения (Badeau et al., 2019; Sikka, Vila, Stratton, Ghassemi, & Pourmand, 2019; Voinov et al., 2019). В этом отношении эффективное управление размером парка жизненно важно для сведения к минимуму количества ЭС как с целью защиты окружающей среды, так и для безопасности пешеходов, что не было подчеркнуто в других исследованиях. Следовательно, четкое понимание пространственно-временных моделей использования является насущной необходимостью для разработки городского планирования и политики или законов, способствующих устойчивому развитию микромобильности.
3. Данные
3.1. Область изучения
В последние несколько лет Сингапур пережил волну стремительного расцвета и упадка сервисов бесстанционного велопроката, за которым последовал расцвет сервисов проката электросамокатов с док-станциями. ВП достиг пика популярности в 2017–2018 годах, когда несколько операторов (например, Mobike, oBike, ofo, SGBike, GBikes и ShareBikeSG) наводнили рынок велосипедами, но быстро исчезли, так как столкнулись с проблемами, в основном с низкой интенсивностью использования и частыми жалобами о припаркованных где попало велосипедах. Совсем недавно на рынок услуг по прокату электросамокатов вышло несколько компаний (например, Neuron Mobility, Telepod, GrabWheels, Beam и ScootBee). По сравнению с велопрокатом, эти сервисы были более полезными, разрешая использование ЭС только в специально отведенных местах и требуя от пользователей парковать самокаты на фиксированных станциях, либо платить сервисный сбор. Например, Neuron взимал с пользователей 5 SGD за парковку самокатов вне станций. Максимальная скорость была ограничена 25 км/ч из соображений безопасности, а полностью заряженная батарея могла поддерживать непрерывную поездку около 45 км. В связи с подобными стремительными изменениями набор данных в статье используется за два разных периода времени, когда соответствующие сервисы были широко доступны и использовались. Поскольку ЭС стали доступны к тому времени, когда ВП пришел в упадок, сравнение двух сервисов за один и тот же период времени внесет значительную систематическую ошибку в исследование по причине несоответствия внешних экономических факторов. Мы считаем более релевантным сравнение двух сервисов за периоды времени, когда пользование сервисами было на пике интенсивности. В то же время, поскольку прокат электросамокатов был реализован только в ряде районов, территориальные границы исследования ограничены двумя областями, где работал как сервис велопроката (ВП), так и электросамокатов (ЭС), чтобы провести справедливое сравнение (рис. 1). Область исследования в Юго-Западном (ЮЗ) районе составляет 2,0 км×2,6 км с различным территориальным зонированием, при этом оператор проката электросамокатов ставит своей целью прежде всего обслуживание учебных заведений (университетский городок) в данной области; студенческий городок в районе Марина-Бэй (МБ) составляет 3,0 км×3,5 км, в основном представляя собой застройку офисными зданиями в общественно-деловом центре города.
3.2. Набор данных
Мы создали инструмент для сбора данных и разместили его на отдельных серверах, чтобы отслеживать самокаты в системе проката. Во время каждой итерации парсинга инструмент сначала получает данные обо всех станциях в системе. Затем для каждой станции он дополнительно запрашивает количество припаркованных самокатов. И электросамокаты и станции можно определить по их уникальным идентификаторам. Постоянно сканируя систему, можно понять, когда самокат берут в прокат или возвращают, и на какой станции он арендуется или возвращается. В случае с ВП станций нет, но указывается местоположение велосипедов. Таким образом, можно сделать вывод о количестве и географии поездок. Однако следует отметить, что поездка не связана с какой-либо личной информацией. В интересах конфиденциальности это исследование не раскрывает данные об операторах. Данные о прокате велосипедов и самокатов собирались как в СВ, так и в МБ на протяжении четырех недель. Данные о велопрокате собирались с 1 августа 2017 г. по 28 августа 2017 г., а о прокате электросамокатов — с 1 февраля 2019 г. по 28 февраля 2019 г. На колебание спроса на ВП и ЭС могут влиять несколько факторов: климат, функциональное зонирование и тарифы на поездки имеют долгосрочное воздействие, погодные условия, сезонные колебания величины туристического потока и крупные события обладают краткосрочным воздействием. Мы считаем, что долгосрочные воздействия имеют мало влияния на разность спроса на ВП и ЭС в этом исследовании, так как:
1. Сезонные колебания температуры в Сингапуре незначительны в течение года, так как он находится почти на линии экватора,
2. Функциональное зонирование в хорошо развитых городских районах, которые в основном составляют территориальные границы исследования, претерпело очень небольшие изменения за два года, и
3. Цены на аренду ВП и ЭС довольно низкие, что постоянно привлекает пользователей различных категорий.
Поскольку количество туристов колеблется в пределах 1,1–1,2 миллиона человек (SVA, 2019) без существенных колебаний за два месяца, мы также не считаем это важным фактором для исследования. Для сравнения, погода обычно оказывает более значительное влияние на использование ВП и ЭС. Таким образом, две системы проката в целом сопоставимы, несмотря на то, что данные были собраны в разное время. Данные о бесстанционном велопрокате в обоих областях поступают от одного оператора, а данные о прокате электросамокатов — от двух разных операторов в каждой области соответственно. Следовательно, данные могут быть организованы в четыре набора, т.е. ℛ = {RSBMB, RSBSW, RSSMB, RSSSW}. Для ЭС в обеих областях r = {id, to, td, o, d} (∀r ∈ RSB), что означает, что каждая поездка r была записана с помощью ID велосипеда, времени отправления и времени прибытия td, места отправления o и места прибытия d по данным GPS. Для ЭС в МБ r = {id, to, td, o, d, bo, bd} (∀r ∈ RSSMB), что означает, что к r прибавляются атрибуты заряда батарей в точке отправления bo и в точке прибытия bd в процентах; однако в этих атрибутах нет явной информации о соответствии конкретной станции. Для ЭС в СВ r = {id, to, td, o, d, bo, bd, io, id} (∀ r ∈ RSSSW); в дополнение к данным из МБ, этот набор также содержит идентификатор станции отправления io и идентификатор станции прибытия id. Поскольку траектории движения ВП и ЭС между началом и концом поездки неизвестны, треки были получены по данным из OpenStreetMap (OSM, 2019). Положения станций электросамокатов доступно только в МБ и записано как LMB. Для получения LSW мы использовали простой и эффективный метод. Поскольку исходная точка lo и пункт назначения ldв RSSSW связаны с идентификаторами станций io и id, можно построить связь между двумя наборами данных (кортеж) ss = {〈l, i〉}, который состоит из двух наборов {〈lo, io〉 } и {〈ld, id〉}. Как показано на рис. 2, s в основном расположены в образовательных учреждениях и показаны в группе i, распределяясь как набор пространственных кластеров из-за ошибок GPS. LSWможно определить как центроиды кластеров {l}, отнесенных к категории {i}. Мы дополнительно проверили эти места с помощью полевых исследований; Сравнение местоположений предполагаемых и реальных станций показывает, что результат достаточно правдоподобен. Кроме того, пункты отправления и назначения ЭС, находящиеся в радиусе 200 м от ближайшей станции, также рассматриваются как следствие ошибок GPS, поскольку очень мало пользователей возвращают ЭС в нескольких шагах от станций, на основании наших наблюдений в обеих областях исследования; таким образом, в данном сценарии они также атрибутируются к ближайшей станции. Чтобы исследовать влияние погоды на популярность проката, данные об осадках и температуре воздуха за два месяца были собраны онлайн (RWRS, 2019). В наборе данных метеостанций наблюдается равномерное распределение. Они непрерывно фиксируют осадки и температуру воздуха с частотой от 5 до 15 минут. В частности, были выбраны две станции (S71 в СВ и S118 в МБ), регистрирующие осадки, и две другие станции (S116, ближайшая к СВ, и S108, ближайшая к МБ), регистрирующие температуру воздуха. Следовательно, количество отправлений / прибытий и величина осадков / температура воздуха в один и тот же час дня в течение 28 дней может быть учтена и ассоциирована в виде кортежа для вычисления коэффициента корреляции Пирсона.
4. Методы оценки
4.1. Построение трасс передвижений
Вероятная траектория поездки из точки o в точку d необходима для каждого r, поскольку постоянное определение местоположения во время движения недоступно. Для этого из OpenStreetMap импортируется взвешенный и неориентированный граф. Ребра графа содержат все возможные тротуары и пешеходные дорожки, за исключением ступенек, велосипедных дорожек и автомобильные дороги, кроме шоссе. Заметно, что пользователи носят велосипеды или скутеры и продолжают поездку, когда их маршрут прерывается на несколько шагов по ступенькам. Поэтому некоторые ребра топологически связаны вручную, чтобы увеличить доступность. Предполагая, что все поездки всегда следуют кратчайшему пути (обозначенному p) на дорожной сети, веса ребер были установлены равными длине отрезка дороги. Обычно {〈o, d〉} в ℛ случайным образом смещается от ребер графа из-за проблемы с точностью данных GPS. Поэтому весь набор {o} и {d} аппроксимируется к ближайшему узлу графа и связан с соответствующим идентификатором узла для вычисления кратчайшего пути. Затем ℛуточняется, проверяясь условием, что и o, и d оба находятся в области исследования. Вычисление кратчайшего пути и пространственно-временной анализ были выполнены как набор иерархических баз данных SQL в системе управления пространственными базами данных (СУБД) PostgreSQL 11.4 (PostgreSQL, 2019) с поддержкой pgRouting v2.x, который обеспечивает функциональность геопространственной маршрутизации (pgRouting, 2019) (такие как алгоритм Дейкстры, использованный в данном исследовании) и PostGIS2.5, предоставляющий из себя ряд функций для геометрических вычислений в 2D или 3D (PostGIS, 2019). DBeaver 5.3 (Dbeaver, 2019) использовался в качестве инструмента администрирования и управления для разработки баз данных.
4.2. Обнаружение служебных перемещений
И ВП, и ЭС перемещают принудительно, чтобы сбалансировать распределение парка, удовлетворяя спрос на сервис проката. Однако перемещение ВП не регистрировалось в RSB. Альтернативный метод обнаружения принудительного перемещения велосипедов проката заключается в обнаружении очевидного смещения между пунктом назначения и исходной точкой двух следующих друг за другом поездок с одним и тем же номером id велосипеда. Для учета возможного смещения местоположения из-за неточностей GPS принудительное перемещение учитывается, если смещение составляет не менее 200 м. Однако время отправления и прибытия принудительного перемещения нельзя определить точно, так как оно попадает в неопределенный интервал между (td, to) двух последовательных поездок. Принудительные перемещения ЭС в RSS записывались как реальные поездки пользователей. Используя преимущества наличия атрибутов bo и bd в r∈RSS, характер перемещения можно определить по одному из трех признаков: 1) реальная поездка, совершенная пользователем, если bo <bd, 2) служебное перемещение, если bo = bd, и 3) поездка для зарядки, возможно, совмещенная с принудительным перемещением, если bo > bd.
4.3. Определение размера парка транспортных средств
Поскольку ЭС работают в двух отдельных районах, легко определить размер их парка, подсчитав определенное количество уникальных id самокатов в МБ и СВ. Статический размер парка ВП можно оценить с помощью того же метода, что и количество поездок, когда обе точки o и d находятся в одном районе. Однако ВП эксплуатируется на всей территории Сингапура, следовательно, размер парка ВП на меньшей территории может постоянно меняться со временем. За короткое время, например, за час в день, размер парка можно рассчитать только для велосипедов, которые были в эксплуатации, отфильтровав большое количество неиспользованных. Таким образом, статический размер парка, определенный в течение более длительного времени (например, четырех недель), более правдоподобен.
5. Сравнительный анализ
5.1. Пространственно-временное распределение
Предлагается семь показателей для описания производительности двух сервисов совместного использования: fs — величина парка велосипедов/самокатов, d(fs) — плотность распределения парка, n(r) — количество реальных поездок за 28 дней, f(r) — количество прокатных сессий велосипеда/самоката за день, r(rp) — общий коэффициент принудительных перемещений, r(rb) — коэффициент принудительных перемещений для устранения излишка или дефицита транспортных средств, а r(c) — коэффициент принудительного перемещения с целью зарядки. В таблице 1 представлены семь метрик, описывающих эффективность систем велопроката и проката электросамокатов в двух исследуемых областях. Таблица показывает, что парк прокатных велосипедов в обоих районах значительно больше, чем электросамокатов: 4412 и 348 в MБ, 1144 и 463 в СВ соответственно.
Плотность размещения транспортных средств составляет 420 велосипедов против 67 самокатов на км2 в MБ и 109 велосипедов против 89 самокатов на км2 в СВ. Несмотря на то, что велопрокат имеет большее количество реальных поездок, чем электросамокаты в МБ (т. е. 58 109 против 11 445 за 28 дней), велосипед используется в среднем только 0,47 раза в день, в то время как частота использования электросамоката имеет более высокий показатель — 1,17 раза в день. Для сравнения, у велопроката в итоге оказывается меньше реальных поездок, чем у электросамокатов в СВ (13 582 против 40 830 за 28 дней); разница в использовании становится еще более разительной, если учесть, что велосипед в среднем используется 0,47 раза в день, в то время как электросамокаты используются 3,15 раза в день с гораздо большей интенсивностью, чем даже ЭС в МБ. Одна из причин — наличие привлекательной скидки за поездку длительностью не более 30 минут, которая могла быть сделана за половину стандартной цены в 50 центов, или вообще бесплатно. Основываясь на предложенном выше методе, выявляется ряд принудительных перемещений ВП (5809 в MБ и 1431 в СВ за 28 дней), таким образом коэффициент принудительного перемещения r(rp) составляет 10,00% для MБ и 10,53% для СВ (Таблица 1 ). Это означает, что на каждые 100 реальных поездок в MБ или СВ принудительно перемещаются 10 ВП. Напротив, r(rp) для ЭС составляет 14,50% в СВ и значительно больше — 58,48% в MБ, состоя из 26,88% принудительных перемещений для выравнивания спроса и 31,60% для зарядки (и также возможно для выравнивания спроса). Коэффициент 31,60% является очень высоким, а это означает, что зарядка ЭС может быть большой проблемой, поскольку трудно подвести электросеть ко всем станциям в центре города. Также на рис. 3 показана «тепловая карта» траекторий движения, пройденных ВП и ЭС в обеих областях. Отрезки пути на карте окрашены в соответствии с количеством поездок на велосипедах или самокатах, произошедших за 28 дней. В целом, это показывает, что использование ВП в MБ более рассредоточено по сравнению с СВ. С другой стороны, использование ЭС более концентрировано в обеих областях. В MБ массив траекторий имеет почти одинаковое пространственное распределение для ВП и ЭС. Тем не менее, на юго-западе основное ядро плотности смещаются с запада (жилые районы) в центр (кампус университета). Одна из основных причин заключается в том, что зона работы ЭС не включает жилые кварталы, поэтому сравнение проводится, по сути, между двумя разными местоположениями: велосипедами вдоль побережья и самокатами на территории кампуса. Более того, ЭС значительно чаще используются в университетском городке, чем ВП, в отличие от центра города, где их характер использования менее различен. Это может быть связано с крутым рельефом на территории кампуса, из-за которого сложно ездить на велосипеде. Помимо прочего, выявлено несколько следующих закономерностей. Во-первых, резко уменьшается количество транспортных средств. Операторы устроили излишне жесткую конкуренцию, наводнив Сингапур ВП (например, в MБ было 420 велосипедов на 1 км2), что, однако, вызвало переполнение и уменьшение комфорта пользования публичными пространствами. Бизнес был свернут из-за неустойчивой бизнес-модели, и, как следствие, все системы ВП в Сингапуре были демонтированы. При появлении ЭС правительство извлекло урок из опыта организации ВП и ввело такие регуляции для новых операторов, которые позволяли эффективно контролировать размер парка самокатов. Во-вторых, увеличивается количество прокатных сессий на один самокат в сутки, правда, возможности для улучшения еще имеются. Преобразование системы бесстанционного велопроката в систему проката электросамокатов с док-станциями, очевидно, ограничивает гибкость сервиса, поскольку построение маршрутов возможно только между станциями, и пространственное распределение поездок сужается, как показано на рисунке 3. Но по этой же причине пользователи могут гораздо легче получить доступ к самокатам на док-станциях с конкретным расположением. В результате частота прокатных сессий увеличивается с менее 0,5 до более 3 раз в день. Тем не менее, использование самоката в среднем 3 раза в день означает, что ЭС могут не использоваться большую часть времени, и эффективность шеринга все еще нуждается в улучшении, чтобы сервис был прибыльным. В-третьих, высокий коэффициент принудительного перемещения означает большое количество поездок с «фиктивным спросом» и указывает на дорогостоящее и требующее большого количества персонала техническое обслуживание, поскольку сотрудники должны постоянно собирать и перевозить скутеры между станциями. Несмотря на то, что операторы следовали постановлениям, принятым правительством, и взимали с пользователей определенные штрафы, если они возвращали самокаты не на станцию, значительно более высокий коэффициент принудительного перемещения r(rp) (особенно для ЭС в MБ, который может достигать 58,48%) может быть вызван двумя причинами. Во-первых, штраф может быть недостаточно высоким, чтобы мотивировать пользователей возвращать самокаты правильно. Поскольку высокий уровень спроса связан с обилием достопримечательностей (рис. 4A), мы экспертно предполагаем, что большинство пользователей могут быть туристами. В таком случае туристы, скорее всего, вернут электросамокаты вдали от станций, так как это удобнее, не обращая внимания на штраф, если он достаточно низок. Другой причиной может быть работа в небольшой и дискретной области, очень легко вызывает дефицит или избыток предложения в зависимости от времени. Спрос не может быть удовлетворен, если необходимые матрицы корреспонденций (OD) находятся за пределами зоны работы проката или на станциях нет самокатов. Таким образом, принудительное перемещение необходимо, чтобы удовлетворить спрос и избежать повторения проблемы чрезмерного захламления публичного пространства и визуального загрязнения. В СВ высокий спрос связан с поездками в общежитие и к станции метро на территории кампуса (рис. 4В). Это показывает, что у людей в кампусе имеется постоянный спрос на поездки, и они, вероятно, будут регулярно возвращать ЭС на станции, чтобы избежать штрафа. В-четвертых, основные принудительные перемещения для компенсации неравномерности спроса и зарядки для ЭС имеют прочную ассоциацию между несколькими парами станций. Принудительные перемещения делятся на производимые для компенсации неравномерности спроса и предложения (Рис. 5A, C) и зарядки электросамкатов (Рис. 5B, D). В MБ перемещения для компенсации неравномерности спроса выполняются между несколькими станциями, в то время как перемещения с целью зарядки ассоциированы только с одной станцией, расположенной в отеле Marina Bay Sands. То же самое происходит в СВ, где поездки для сглаживания спроса и поездки для зарядки ассоциируются со Студенческим городком. Примечательно, что перемещения для зарядки также могут иметь цель сглаживания спроса, так как их пространственное распределение матриц корреспонденций показывает некоторое сходство. Совмещение станции с наибольшим числом принудительно перемещенных самокатов и станции подзарядки могло бы сделать сервис более эффективным. В-пятых, более интенсивное использование ЭС достигается за счет более высоких затрат на принудительное перемещение. По нашей статистике, реальные доли точек начала и окончания аренды вне станций неожиданно составили 28,50% и 26,32% соответственно. Это означает, что большинство самокатов, которые были возвращены ненадлежащим образом, использовались пользователями. Таким образом, принудительные перемещения с целью сглаживания спроса и зарядки долей 26,88% и 31,60% в основном выполняются между станциями. То, что это поездки между станциями, также подтверждает рисунок 5.
5.2. Количественные изменения во времени
Чтобы узнать количественные изменения характера поездок во времени, мы сначала исследовали почасовое распределение общего проезженного расстояния d(r) поездок и количество поездок n(r) в будние и выходные дни (рис. 6). В целом, d(r) и n(r) в каждом районе имеют почти одинаковый характер в течение суток. Самый высокий спрос обнаруживается в вечернее время. Поскольку в Сингапуре влажный тропический климат без существенных сезонных колебаний, предполагается, что высокая температура и жаркое солнце активность на свежем воздухе в дневное время, в результате чего она переходит на вечер. В частности, спрос на ВП в MБ (рис. 6A) и СВ (рис. 6C) не претерпевает больших изменений по будням и выходным соответственно, при этом пики кривой спроса сглаживаются по выходным, особенно в субботу. Это указывает на то, что основные корреспонценции на ВП в этих двух районах могут совершать местные жители, которые имеют классическую мобильность (например, работники офисов). Для сравнения, спрос на ЭС увеличивается в выходные дни в МБ (рис. 6B), но уменьшается в СВ (рис. 6D). Это предполагает наличие четкой модели поведения пользователей, т.е., большинство поездок в MБ могут быть совершены горожанами или туристами в рекреационных целях, в то время как большинство поездок в СВ совершают студенты университетов для образования. Кроме того, рис. 6D показывает, что самый высокий спрос всегда возникает в середине ночи с понедельника по пятницу. Это указывает на то, что люди могут использовать ЭС в качестве вынужденного сервиса, когда общественный транспорт (например, автобусы и метро) недоступен.
Чтобы сравнить распределение расстояний и продолжительности поездок двух сервисов на рис.7 построены кривые среднего расстояния d(r) и количества поездок n(r) за время поездки (минуты по оси x). В целом, d(r) стабильно растет и достигает верхней границы в районе 2 км параллельно с увеличением продолжительности поездки. Напротив, n(r) имеет резкое увеличение, за которым следует длинный понижающийся хвост для ЭС во всех ситуациях. В общем случае существует три шаблона использования ВП (Рис. 7A, C) и ЭС (Рис. 7B, D).
- Во-первых, поездки на ВП в подавляющем большинстве случаев короче 10 минут, в то время как поездки ЭС могут достигать 1 часа в MБ (рис. 7B) и 30 минут в СВ (рис. 7D). Например, большее количество поездок ВП занимает около 1 минуты, в то время как для того же расстояния на ЭС может потребоваться от 5 до 8 минут, как показано в красной полосе. Одна из причин поездок на велосипеде продолжительностью около 1 минуты может заключаться в том, что пользователи поняли, что взятый напрокат велосипед непригоден для использования из-за некоторой неисправности после начала поездки.
- Во-вторых, ЭС перемещаются на более длинные расстояния, чем ВП, при поездках продолжительностью менее 20 минут; у поездок продолжительностью более 20 минут расстояния почти такие же. Например, у 10-минутных поездок они немного длиннее и короче 1 км у ЭС и ВП соответственно; у 30-минутных поездок оба — немногим более 1 км. Поездки короче 20 минут имеют приблизительно линейную связь между временем в пути и расстоянием, что позволяет предположить, что такие поездки в основном проходят по кратчайшим путям с постоянной скоростью от исходной точки к конечной. Это объяснение разумно, поскольку эти поездки на ВП также предполагались как маятниковая трудовая миграция в Сингапуре.
- Другой важный вывод заключается в том, что, когда поездки ЭС продолжаются более 30 минут, расстояния имеют незначительное увеличение в MБ или даже незначительное уменьшение в СВ. Это означает, что данные поездки, вероятно, служат для туристических целей с остановками и/или круговыми поездками, что, таким образом, увеличивает продолжительность поездки, но недооценивает расстояния поездки на основе предположения о кратчайшем пути. Аналогичное объяснение было предоставлено, что ВП в основном использовались для поездок на работу и туризма, и при поездках на работу остановок вдоль по кратчайшего пути не было, в то время как у туристов, вероятно, была более длительная продолжительность поездки из-за наличия нескольких остановок в пути. Вышеупомянутые данные свидетельствуют о том, что поездки продолжительностью менее 20 минут, вероятно, пролегают по кратчайшим путям, поэтому на соответствие их реальному расстоянию расчетного перепробеги влияют очень мало.
На рис. 8 показана тепловая карта поездок, продолжительность которых указана красными полосами на рис. 7, что соответствует наибольшему количеству рейсов с одинаковой продолжительностью менее 10 минут. Это показывает, что наиболее популярные траектории движения ВП в MБ проходят вдоль основных дорог на большей территории (рис. 8A). Это говорит о том, что большинство пользователей могут быть горожанами, совершающими короткие поездки. Противоположное явление наблюдается у ЭС в MБ: два наиболее интенсивных маршрута сосредоточены в Сингапурской Ривьере и отеле Marina Bay Sands (рис. 8B). Это указывает на то, что основными пользователями могут быть туристы, поскольку эти два места являются достаточно живописными. В СВ пользователи ВП и ЭС имеют как правило одни и те же цели корреспонденций, т. е., перемещение между селитебными территориями на рис. 7 и поездки между зданиями кампуса на рис. 7D. Подобные поездки образуют перекрывающиеся маршруты, что, таким образом, создает короткие и загруженные коридоры.
5.3. Влияние погоды
Поскольку в Сингапуре влажный тропический климат, интенсивность передвижений на ВП и ЭС может сильно зависеть от неожиданных и быстрых погодных изменений. Чтобы учесть это, используются данные об осадках и температуре воздуха, по которым проводится корреляционный анализ с целью исследовать данное влияние. Поскольку интенсивность использования проката также зависит от времени суток (например, высокий спрос в утренние часы пик по сравнению с низким спросом поздно ночью), корреляции, таким образом, производятся по идентичным часам каждого дня (hod).
На рис. 9 представлен коэффициент корреляции Пирсона между количеством завершения аренды и количеством осадков (r(d, ra)), а также количеством начала аренды и осадками (r(o, ra)) (левая ось y) вместе с куммулятивным количеством осадков за час (правая ось y). В августе (рис. 9A, C) выпадает больше осадков, чем в феврале (рис. 9B, D). По этой причине ВП используется чаще (r), чем ЭС как в MБ, так и в СВ. В целом, анализ показывает отрицательную корреляцию средней величины, что говорит о том, что осадки снижают интенсивность использования ВП и ЭС. Кроме того, r(o, ra) немного меньше, чем r(d, ra), когда они отрицательны, что означает, что во время дождя меньше начинают прокатные сессии и чаще завершают. Кроме того, ВП имеет более устойчивую негативную корреляцию с осадками, чем ЭС, что может быть связано с наличием у последних док-станций, которые в некотором смысле «заставляют» пользователей возвращать самокаты на станции, даже если начинается дождь. В свою очередь, при использовании системы бесстанционного велопроката пользователи могут сразу же бросить велосипеды, как только начнется дождь. Кроме того, исследуются корреляции между температурой воздуха и завершением проката (r(d, tp)) и началом проката (r(o, tp)), исключая время выпадения дождя, так что влияние температуры воздуха и осадков изучаются без интерференций. Исследование показывает, что дневные температуры воздуха в феврале (рис. 10B, D) имеют несколько больший разброс, чем в августе (рис. 10A, C). Для ВП (рис. 10A, 10C) и r(d, tp), и r(o, tp) отрицательны в течение 2 часов с 12:00 до 13:00 в МБ и с 13:00 до 14:00 в СВ. Хотя отрицательная корреляция слабая, это говорит о том, что высокие температуры в середине дня могут препятствовать использованию ВП. Для сравнения, у ЭС в MБ (рис. 10B) r(d, tp) положительна, но r(o, tp) отрицательна в полдень, что означает больше прибытий, но меньшее количество начала проката у самокатов при повышении температуры. Так как r(d, tp) и r(o, tp) отрицательны в 13:00, это означает, что передвижение на ВП и ЭС может быть дискомфортным в самое жаркое время с утра. С другой стороны, r(d, tp) и r(o, tp) положительны между 16:00 и 18:00 в МБ (рис. 10A, B) и с 15:00 до 17:00 в СВ ( Рис. 10C, D). Это означает, что более высокие температуры могут способствовать использованию ВП и ЭС в конце дня, когда температуры уже опустились ниже определенных градусов. Одно из возможных объяснений состоит в том, что при более высоких температурах электросамокаты являются более привлекательной альтернативой для перемещения. С другой стороны, в полдень использование общественного транспорта становится наиболее привлекательным вариантом, поскольку он оборудован кондиционерами, а на остановках имеются навесы.
6. Обсуждение
Прокат электросамокатов имеет характеристики лучше, чем велопрокат, с точки зрения увеличения количества прокатных сессий в сутки и уменьшения размера парка. Тем не менее, электросамокат по-прежнему используется в среднем только 3,15 раза в день и в основном менее 20 минут, что предполагает, что большую часть времени каждого дня электросамокаты простаивают. Кроме того, у ЭС обнаружился высокий коэффициент принудительных перемещений: 15% на Юго-западе и 58% в Марина-Бэй в Сингапуре. Принудительное перемещение необходимо в основном по двум причинам: 1) электросамокаты, прокат которых завершен за пределами станций, недоступны для других пользователей и/или без разрешения в определенных общественных местах, и 2) самокаты необходимо переместить на станции зарядки аккумулятора. Поскольку принудительное перемещение ЭС производится с использованием автотранспорта, это означает увеличение количества поездок на транспортных средствах и, следовательно, увеличение выбросов парниковых газов, значительно более высокие эксплуатационные расходы. Также, осадки и высокая температура в полдень затрудняет езду на скутерах, а модель мобильности с различной интенсивностью перемещений в часы пик и вне пикового времени препятствует увеличению доступности и эффективности системы. Все это говорит о том, что устойчивое развитие системы проката электросамокатов в Сингапуре все еще сталкивается с множеством проблем. Для решения указанных выше проблем возможно предложить несколько инициатив:
1. Оптимизация количества станций и их расположения. Например, как показано в двух красных кружках на фиг. 4A, узлы двух желтых линий не связаны с установленными станциями, что указывает на две спонтанно сформированные точки с высокой интенсивностью начала и окончания прокатных сессий, что указывает на то, что там могут быть установлены новые станции.
2. Более строгое регулирование завершения проката. Увеличение штрафа может побудить большее количество пользователей возвращать самокаты только на станции, что потребует меньше принудительных перемещений, и сделает больше самокатов доступными для пользователей. Тем не менее, это также может повлечь негативные последствия, так как у большего числа пользователей возникнут сомнения и даже антипатия к поездкам на прокатных самокатах, если штраф будет значительно выше. Таким образом, помимо фискальных мероприятий, необходимо обучение и пропаганда среди потенциальных пользователей.
3. Необходимо предоставить самокатам возможность автономного перемещения для обеспечения спроса на прокат. Помимо устройств, которые позволяют в реальном времени осуществлять мониторинг транспортных средств и пешеходов, а также идентифицировать дорожную разметку, для этого потребуется модуль, который показывает в реальном времени сеть станций и локаций самокатов с учетом запросов на начало аренды от пользователей. Подобный модуль может быть сконструирован путем организации двухэтапной схемы стохастической аппроксимации (Warrington & Ruchti, 2019) или включения в него алгоритмов, использовавшихся в системах проката (Santietal., 2014). В этом случае также требуется онлайн-резервирование с ограничением по времени, чтобы можно было анализировать и направлять электросамокаты к пользователям.
4. Необходимо увеличить эффективное время работы электросамокатов. Один из способов — установить солнечную батарею на скутерах, чтобы они могли заряжаться от солнечной энергии во время поездок и будучи припаркованными. Другой способ — оборудовать док-станции платформами для подзарядки от сети, аккумуляторами или солнечными батареями. Зарядка электросамокатов во время стоянки может быть простым и эффективным решением, которое требует оборудования станций подключением к городской электросети, либо установки на них солнечных батарей. Однако для соединения станций с городской электросетью требуется разрешение нескольких подразделений администрации и систематическая поддержка городскими коммунальными предприятиями, что затрудняет широкое использование подобных мер. Солнечные батареи могут быть особенно эффективными, в условиях, когда доступ к городскому энергоснабжению затруднен. Станции следует размещать в местах с большой среднегодовой величиной солнечной радиации, чтобы максимизировать количество вырабатываемой энергии, что, таким образом, требует точной оценки годового солнечного излучения в точках установки станций. Зарядка от солнечных батарей имеет четыре очевидных преимущества: автономное производство электроэнергии, потенциал к пространственной оптимизации в местах с большим количеством солнечной энергии, приспособление к неоднородности излучения по времени суток посредством использования аккумуляторов и экологичность.
Пространственно-временная неоднородность проката велосипедов и самокатов зависит не только от бизнес-модели (например, переход от системы без док-станций к системе на базе док-станций), поведения пользователей (например, доли завершения прокатных сессий вне станций) и погоды, но и в существенной мере от государственной политики. Например, некоторые жизненно важные меры напрямую регулируются государственными постановлениями, такие, как строгий контроль размеров парка транспортных средств и изменение разрешенных областей проката со всего города на отдельные районы при переходе от велопроката к прокату электросамокатов. Совсем недавно возникли новые проблемы: прокат электросамокатов доставляет неудобства и приводит к травмам, так как самокаты делят тротуары с пешеходами. Их можно использовать только на отдельных велодорожках, что значительно ограничивает охват территории и делает невозможным использование сервисов проката электросамокатов, анализируемых в нашей работе. Таким образом, необходимы дополнительные исследования по проектированию и разработке надлежащей инфраструктуры и правил для безопасного использования электросамокатов, чтобы можно было реализовать их преимущества для городской мобильности. Таким образом, политика поддержки со стороны правительства играет очень важную роль в устойчивом развитии нового вида транспорта. Также наблюдения произведены на основе сравнения результатов этого исследования и исследования в Вашингтоне, округ Колумбия (McKenzie, 2019), которое имеет широкий охват по всему городу с анализом ВП и ЭС, существующих одновременно на одной и той же территории. Данное исследование, напротив, было сосредоточено на двух отдельных районах, использование в которых ВП и ЭС также было разделено по времени. Тем не менее, в обоих исследованиях предположено, что велопрокат в основном используется для поездок на работу, в то время как прокат электросамокатов предназначен преимущественно для отдыха или туризма в центре города, хотя в Сингапуре и Вашингтоне используется различный принцип работы ВП и ЭС, то есть бестанционный и с док-станциями соответственно. Поскольку градостроительные параметры, такие, как плотность жилой и общественной застройки, оказывают влияние на сценарии использования средств микромобильности в Сингапуре (Xu et al., 2019), мы обращаем внимание на необходимость учета этих факторов в ближайшем будущем для содействия устойчивому развитию микромобильности. Подобное содействие может заключаться как в оптимизации расположения док-станций, так и в проектировании выделенной дорожной инфраструктуры для электросамокатов.
7. Заключение
В исследовании проводится сравнительный анализ пространственно-временной неоднородности использования проката велосипедов и электросамокатов в двух районах Сингапура. ЭС имеют более компактное и более плотное распределение по сравнению с ВП, основной спрос на них связан с такими местами, как достопримечательности, метро и студенческий кампус. Погода, а именно осадки и высокая температура в полдень в целом дестимулирует использование ВП и ЭС, но не полностью. Напротив, более высокие температуры, но ниже определенной границы в вечернее время могут способствовать поездкам на ЭС. Также обнаружено, что ЭС имеют более высокую эффективность по сравнению с ВП по количеству прокатных сессий в сутки на одно транспортное средство и по величине парка. Выгода от внедрения системы станций с меньшим размером парка для ЭС, нарушения общественного пространства и заказов не ожидается, что указывает на устойчивое развитие ЭС. Однако относительно низкая частота совместного использования и время использования ЭС указывает на то, что они все еще не используются большую часть времени, так что некоторые меры, например такие, как предложенные в данном документе, могут быть использованы для улучшения экономики шеринга средств микромобильности.
Благодарности
Павлу Кузину за перевод статьи и Михаилу Кончицу за предоставление оригинала.
