Европейская мобильность

Исследование доступности городов для низкоуглеродных режимов мобильности

Источник:https://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/work/012020_low_carbon_urban.pdf Перевод с английского.

Часть 1. ОЦЕНКА ДОСТУПА К ОБЩЕСТВЕННОМУ ТРАНСПОРТУ

1.1. Кто имеет доступ к общественному транспорту?

В настоящее время государства-члены ООН приняли повестку в области устойчивого развития на период до 2030 года, которая включает 17 целей устойчивого развития (ЦУР). В рамках цели номер 11 одной из задач является обеспечение доступа к безопасным, доступным и устойчивым транспортным системам для всех, повышение безопасности дорожного движения, в частности путем развития общественного транспорта, уделяя особое внимание потребностям людей, находящихся в уязвимом положении, женщин и детей, людей с ограниченными возможностями и пожилых людей. Прогресс в достижении этой цели измеряется показателем 11.2.1: доля населения, имеющего удобный доступ к общественному транспорту, по полу, возрасту и лицам с ограниченными возможностями. ООН-Хабитат, агентство ООН, ответственное за показатель 11.2.1, разработало методологию для составления показателя. Чтобы внести вклад в усилия ООН по сбору показателей ЦУР, мы привели нашу методологию в соответствие с методологией, разработанной ООН-Хабитат.
Основной показатель отображает, какая часть населения имеет легкий доступ к остановкам общественного транспорта, независимо от вида транспорта (в частности, автобус, трамвай, метро, ​​поезд) или частоты транспорта, доступного на этой остановке. Предполагается, что люди готовы пройти 500 метров до остановки общественного транспорта. Пройденные расстояния измеряются вдоль сети улиц, что означает, что плотность сети улиц и препятствий, таких как водные пути, автомагистрали или железные дороги, принимаются во внимание. Доля населения, имеющего доступ к остановке общественного транспорта в пределах 500 метров ходьбы, рассчитывается на уровне центра города. Городской центр представляется как сеть ячеек площадью 1 км² с плотностью не менее 1500 жителей/км² и общей численностью населения не менее 50 000. Использование основанной на сетке концепции города, независимой от административных границ, значительно повышает сопоставимость Результатов. На карте 1 показаны результаты для 685 городских центров в странах ЕС-27, странах ЕАСТ и Великобритании.

Доступ к остановке общественного транспорта в нескольких минутах ходьбы, как правило, не является проблематичным для подавляющего большинства населения городских центров в европейских странах. В более чем 45% рассмотренных городов доля населения, имеющего доступ к ближайшей остановке, превышает 95%. Только 22 из 685 городов предоставляют такой доступ менее чем 80% их населения. Большинство городов с низкими значениями — это небольшие голландские города, где большую часть поездок по городу обычно совершают на велосипедах.

В среднем по стране доля городского населения с легким доступом к остановкам варьируется от 87% в Румынии до 97% в Испании, Греции, Австрии, Мальте и Люксембурге. Среди рассматриваемых городов численность населения города практически не влияет на значение показателя: для городов с населением менее 100 000 человек он составляет в среднем 93%, тогда как в городах с населением более 2 миллионов человек средний показатель составляет 96%. Хотя цель 11.2 также фокусируется на конкретных категориях населения, для расчета конкретных показателей по удобному доступу потребуются внутригородские данные с высокой точностью по конкретным категориям населения. Кроме того, следует рассмотреть дополнительные данные о соответствующей инфраструктуре, предназначенной для удовлетворения потребностей людей с ограниченными возможностями. В настоящее время такие данные трудно найти или согласовать и проанализировать для многих европейских стран и городов. По этой причине мы не будем развивать этот аспект в этой статье.

1.2. Кто имеет доступ к частоходящему общественному транспорту?

Хотя возможность легкого доступа к остановке общественного транспорта является важным первым шагом, качество и частота предоставления могут быть весьма разными. По этой причине мы разработали дополнительные показатели, чтобы учесть вид транспорта и частоту услуг, доступных на каждой из остановок.

В среднем метро и поезда предоставляют более быстрый и частый сервис, чем автобусы и трамваи. Поэтому мы различаем две группы видов транспорта: (1) автобус и трамвай; и (2) метро и поезд. Чтобы добраться до автобусной или трамвайной остановки, мы предполагали, что люди захотят пройти 500 метров. Чтобы добраться до поезда или станции метро, ​​мы предполагали, что люди захотят пройти немного дальше, то есть на 1 км. Для оценки частоты отправлений мы выбрали обычный будний день. Для каждой остановки в центре города мы подсчитывали количество отправлений с 6:00 до 20:00. Объединив количество отправлений на остановку с данными о количестве людей, живущих поблизости, мы получили количество доступных отправлений для каждого населенного пункта в городе. Кроме того, исходя из среднечасового количества отправлений, мы создали типологию из пяти классов доступа, основанную на близости и частоте отправлений. Эта типология проиллюстрирована на рисунке 1.

В этой типологии очень высокий доступ требует наличия метро и/или поездов, в то время как высокий уровень доступа также может быть достигнут без метро или поезда, при условии, что автобусные и / или трамвайные перевозки работают с высокой частотой.
Этот анализ требует наличия полных машиночитаемых данных о расписании для всего общественного транспорта в городах. Нам удалось получить и проанализировать данные для 461 городского центра, то есть 55% от числа городских центров в ЕС + ЕАСТ и 69% их населения.
Результаты этого анализа могут быть представлены различными способами. Подробные карты (например, карта 2) дают представление о географии доступа и типологии частот внутри городов.

Для сравнения городов нужны более агрегированные показатели.
Поэтому мы вычислили среднее число отправлений, доступных в пределах пешей досягаемости (карта 3).

Это означает, что в городе половина населения имеет доступ по крайней мере к такому количеству отправлений в час. В некоторых городах, например в Вене, Мадриде, Варшаве, Копенгагене и Барселоне, половина населения имеет доступ как минимум к 50 отправлениям с одной остановки в час в течение дня в будние дни. В городах с населением более 2,5 миллионов человек среднее число отправлений (рейсов) варьируется между умеренными значениями в немецкой Рурской области (11,7 отправления) и в Афинах (18 отправлений) и высокими показателями в Берлине (43) и
Мадриде (64). Среднее число отправлений имеет тенденцию быть несколько ниже в небольших городах, хотя в каждой категории городов мы обнаружили большое разнообразие в среднем количестве отправлений.

Еще один способ обобщить ситуацию в городе — это разделить население по уровню доступа. Рисунок 2 иллюстрирует это распределение в столицах. В столицах, таких как Мадрид, Брюссель, Вена и Люксембург, более 90% населения могут получить доступ к высоким и очень высоким частотам обслуживания в нескольких минутах ходьбы. Самая высокая категория этой типологии в основном присутствует в крупных городах, где работают сети метро. Доступность близлежащих высокочастотных услуг значительно ниже в таких городах, как Дублин, Загреб или Рейкьявик.

На карте 4 показана доля населения, имеющего доступ к услугам высокой или очень высокой частоты, во всех городах, где имеются данные. В среднем города предоставляют высокочастотный доступ 56% населения. В городах с населением более 1 миллиона человек средняя доля составляет 82%. В городах с населением менее 250 000 человек средняя доля составляет 51%, хотя даже в этой категории размеров есть города с долями выше 90% (например, в Витории-Гастейс, Люксембурге, Грудзёндзе, Инсбруке, Ренне и Данди). Относительно низкие доли обнаружены во многих, в основном небольших городах, в Нидерландах и Великобритании, хотя в последних даже в некоторых крупных городах доля ниже 65% (Бирмингем с 63% и Большой Манчестер с 61,4%).

Все показатели, которые мы обсуждали, учитывают пространственное распределение жилого населения (ночное население) в пределах города. Наличие городского общественного транспорта также следует оценивать, принимая во внимание, где люди работают или проводят свой день. К сожалению, данные о пространственном распределении занятости не так широко доступны, как данные о численности населения. Оценки дневного населения еще труднее получить.
Во многих городах с занятостью на рабочем месте люди на работе имеют больше возможностей для выезда, чем дома. Это связано с тем, что во многих городах занятость сосредоточена вокруг узлов общественного транспорта, таких как железнодорожные станции и станции метро.

На рисунке 3 показано среднее число отправлений в час в пределах пешей досягаемости от населения и рабочих мест в нескольких столицах и других крупных городах. Высокие значения, связанные с занятостью (например, в Лондоне, Париже, Мадриде и Брюсселе), указывают на высокую концентрацию рабочих мест в нескольких минутах ходьбы от остановок и станций с очень частым обслуживанием. сравнение людей дома с теми, кто на работе, показывает, что в целом больше людей на работе имеют доступ к высокочастотным услугам, чем люди дома (диаграмма 4).

Часть 2. ОЦЕНКА ДОСТУПНОСТИ, БЛИЗОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ

2.1. Доступность: до какого числа людей можно легко добраться на общественном транспорте?

Доступ к системе общественного транспорта с удобно расположенными остановками и частыми отправлениями с них может способствовать устойчивой мобильности в городах. Показатели, представленные выше, однако, показывают только легко ли добраться на общественном транспорте — они не показывают, чего можно достичь на общественном транспорте.
Чтобы оценить, что может быть достигнуто общественным транспортом в городе, мы сначала измерили время в пути между всеми пунктами отправления и назначения внутри городского центра. Мы использовали население в качестве показателя уровня интереса конкретного пункта назначения. Очевидно, что другие факторы тоже могут быть приняты во внимание, такие факторы как наличие (государственных) услуг, занятость в районе или дневное население. К сожалению, у нас нет хороших данных об услугах. Сбор данных об услугах сталкивается со многими препятствиями, включая отсутствие согласованных определений услуг и отсутствие данных с высоким пространственным разрешением. Мы смогли оценить доступность занятости или дневного населения только для ограниченного числа городских центров.

Мы определяем абсолютный уровень доступности как количество людей, которые могут быть достигнуты в течение фиксированного максимального времени (например, 30 или 45 минут), при условии, что пункты назначения находятся в пределах границ городского центра. В транспортной литературе это называется совокупным индексом возможностей. Истоки и направления (жилые) районы (кварталы) в центре города. Население каждого квартала рассчитано на 2011 год. Рассчитанное нами время в пути учитывает запланированные расписания всех видов общественного транспорта в городе, время ожидания и время пересадки, а также время ходьбы от пункта отправления до остановки общественного транспорта и от другой остановки. к месту назначения.

Для расчета доступности требуются не только исчерпывающие графики движения, но и огромное количество вычислительного времени. По этой причине мы ограничили наши расчеты группой из 42 городов, среди которых было много столиц. Ниже мы обсудим показатели, полученные в результате этого анализа. Подробные результаты доступны в списке фактических данных по городу в приложении.

2.2 ЭФФЕКТИВНОСТЬ И БЛИЗОСТЬ: НАСКОЛЬКО ОБЩЕСТВЕННЫЙ ТРАНСПОРТ ОБЕСПЕЧИВАЕТ ЛЕГКИЙ ДОСТУП К НАСЕЛЕНИЮ ВОКРУГ?

Для исходной точки в городе мы рассчитали количество жителей, которых можно достичь в течение определенного максимального времени. Очевидно, что эти цифры отражают не только пригодность сети или эффективность системы общественного транспорта, но и пространственное распределение населения в пределах города и его размер.

Поэтому мы сравнили доступное население с населением рядом. Для каждого места отправления мы рассчитали количество жителей, проживающих в пределах максимального расстояния по прямой линии вокруг зоны отправления. Максимальное расстояние, определяющее эту окрестность, было выбрано в зависимости от вида транспорта, с которым мы хотели его сравнить. Для общественного транспорта и езды на велосипеде мы использовали радиус, соответствующий скорости по прямой линии 15 км/ч, в то время как для ходьбы мы предполагали скорость 5 км/ч. Высокие значения близлежащего населения указывают на высокую плотность населения и потенциальное преимущество в предоставлении эффективных транспортных услуг. Транспортные характеристики — это соотношение между числом жителей, доступных в течение максимального времени в пути, и числом людей, живущих рядом с местом отправления. Для удобства чтения это соотношение было умножено на 100. Это соотношение показывает, насколько хорошо работает транспортный режим в обеспечении доступа к ближайшему населению.

Среди проанализированных городов показатели общественного транспорта для поездки в течение 30 минут — скромное среднее число 24%. Это означает, что на общественном транспорте в течение 30 минут житель города может достигать 24% населения, проживающего в пределах 7,5 км. город значения значительно варьируются между 12% (Большой Манчестер) и 48% (Люксембург).

Во всех проанализированных городах общественный транспорт работает намного лучше для поездок продолжительностью до 45 минут, когда в среднем становится 57%, с минимумом 31% в Афинах и максимум 97% в Каунасе (Литва) (рисунок 7). Для большого города 45-минутное путешествие и расстояние 11,25 км могут быть реалистичными для поездки. В небольших городах, однако, люди могут редко путешествовать в течение 45 минут, и все пункты назначения могут быть в пределах менее 11,25 км.

Например, площадь городского центра Каунаса довольно мала, всего 56 кв км. В результате большинство людей в этом городском центре живут менее чем в 10 км друг от друга, поэтому расстояние в 11,25 км никогда не используется.

Для десяти городов мы рассчитали доступ к занятости на общественном транспорте. Обычно показатели общественного транспорта для поездок на рабочие места выше, чем для населения. Другими словами, общественный транспорт более эффективен в доставке людей на рабочие места, чем в (другие) жилые районы. Более высокая концентрация занятости внутри города может также объяснить разницу между двумя показателями. Например, эффективность поездок в течение 45 минут на рабочие места достигает 82% в Мадриде, где поездки той же продолжительности с ночным населением достигают значения 73%. Рисунок 8 иллюстрирует эффективность общественного транспорта в обеспечении доступа к местному населению и занятости в пределах 30 или 45 минут.

На производительность влияют различные факторы, такие как частота услуг, интеграция расписаний для разных маршрутов и продолжительность времени ожидания. Кроме того, близость остановок к местам отправления и назначения влияет на время ходьбы, необходимое на маршурт в сочетании с общественным транспортом. Наконец, фактическая скорость транспортных средств — в зависимости от схемы дороги, заторов и соответствующей инфраструктуры — также играет роль. Использование нами данных по расписанию означает, что трудно оценить, насколько реально транспортные услуги действительно следуют графикам. В принципе, запланированные расписания должны учитывать любые инфраструктурные препятствия, мешающие свободному движению транспортных средств.

Часть 3. РЕЖИМЫ АКТИВНОЙ МОБИЛЬНОСТИ (ХОДЬБА И ЕЗДА НА ВЕЛОСИПЕДЕ): ДОСТУПНОСТЬ И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ

Содействие устойчивой городской мобильности выходит за рамки предоставления только эффективных услуг общественного транспорта. Активные и чистые режимы мобильности, то есть ходьба и езда на велосипеде, хорошо подходят для поездок на короткие расстояния по городам. Поощрение ходьбы и езды на велосипеде также может помочь уменьшить заторы в городских условиях. Используя ту же систему индикаторов, что и для общественного транспорта, мы оценивали доступность и эффективность транспорта с помощью ходьбы или езды на велосипеде. Чтобы сравнить результаты с показателями эффективности общественного транспорта, мы проанализировали тот же набор из 42 городов.

Для (очень) коротких поездок по городу ходьба часто может быть самым простым способом передвижения. Мы рассчитали население, которого можно достичь во время прогулки продолжительностью не более 30 минут, и сравнили это с населением, живущим в радиусе 2,5 км по соседству. Результаты при ходьбе (рисунок 9) зависят от плотности уличной сети и возможных препятствий, которые необходимо обойти (например, наличие дороги, недоступной для пешеходов, железных дорог, водных путей). Средняя эффективность прогулок в течение 30 минут составляет 52%, варьируясь от 43% в Дублине до 61% в Таллине.

Несколько более длинные расстояния в городе часто преодолеваются на велосипеде. Чтобы обеспечить максимальную сопоставимость с анализом общественного транспорта, мы рассчитали население, доступное в течение 30 минут езды на велосипеде. Соответствующая эффективность велосипедного транспорта сравнивает эту доступность с населением в радиусе уже 7,5 км.

Не все улицы особенно подходят для езды на велосипеде в городах. В анализе мы исключили дороги, на которых езда на велосипеде запрещена (в основном городские автомагистрали), и предположили, что применяются некоторые правила, запрещающие езду на велосипеде, такие как езда на велосипеде против потока на улицах с односторонним движением или езда по отдельным пешеходным зонам. Мы применили это предположение, потому что не было достоверных подробных данных о таких правилах. Мы проверили влияние циклов противотока на доступность в течение 30 минут, сравнив два сценария. В первом сценарии велосипедисты должны соблюдать все односторонние знаки без исключения. Во втором сценарии езда на велосипеде с противотоком разрешена на всех улицах с односторонним движением. Увеличение доступности по сценарию 2 зависит от размера города. В большинстве городов с населением менее 1 миллиона человек противоточная езда увеличивает доступность на 2–5%, в то время как в крупных городах прирост может быть даже выше 10%. Наконец, мы отрегулировали величину скорости езды на улицах с крутыми склонами.

Расчетная производительность велосипеда для поездок в течение 30 минут показывает в среднем 75%. Следовательно, в принципе, велосипед ездит намного лучше, чем общественный транспорт, по крайней мере, для поездок на относительно короткое расстояние. Отсутствие времени ожидания, присущее использованию общественного транспорта, безусловно, является ключевым элементом для объяснения различий. Тем не менее, представленные характеристики велосипеда являются теоретическими значениями, основанными на относительно простых предположениях относительно пригодности сети. Доступность для езды на велосипеде может быть ниже в случае плохих дорожных условий или непригодности некоторых улиц, например, из-за плохих условий по безопасности. С другой стороны, даже в городах, где существуют географические препятствия, условия езды на велосипеде могут быть лучше, чем ожидалось. Например, Амстердам и Копенгаген, оба хорошо известные города, благоприятные для велосипедистов, имеют низкую оценку по показателю эффективности из-за наличия каналов и других водных путей, которые приводят к объездам при езде на велосипеде (рисунок 10).

Более глубокий анализ возможностей пешеходного и велосипедного движения потребует больше и более качественных данных, которые выходят за рамки данной статьи. Фактическая проходимость уличной сети зависит от множества факторов, включая наличие и состояние подходящих пешеходных дорожек, безопасных пешеходных переходов улиц, объективной и субъективной безопасности и привлекательности городского окружения. Кроме того, оценка пригодности уличных сетей для езды на велосипеде требует больше информации, чем та, которая в настоящее время доступна из основных наборов данных дорожной сети (например, информация о мерах по снижению трафика, выделенных полосах, красном повороте направо и т.д.).

Часть 4. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА И АКТИВНЫХ РЕЖИМОВ: НЕКОТОРЫЕ КОНТЕКСТНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ

4.1 Километраж общественного транспорта

Используя запланированное расписание городского общественного транспорта в сочетании с расположением остановок, мы смогли оценить общую продолжительность всех поездок на общественном транспорте с 6:00 до 20:00 в будний день. Этот показатель может помочь в контекстуализации показателей частоты отправления, доступности и транспортных показателей. Как показано на карте 5, общая длина всех поездок на транспортных средствах внутри городских центров сильно различается, если выражать ее в километрах на тысячу жителей.
Хотя пройденные километры транспортных средств, очевидно, связаны с частотой предоставления услуг, на них также влияет расположение городской уличной сети, тип эксплуатируемых транспортных средств и их пропускная способность. Например, одна поездка на метро с высокой пропускной способностью может заменить много поездок на автобусе. К сожалению, данные о вместимости подвижного состава отсутствуют.

4.2. Средняя скорость.

Анализ пройденных километров транспортных средств также дает оценку скорости движения транспортных средств. Полезно отметить, что расчетная скорость измеряется по прямым линиям, соединяющим одну остановку со следующей в каждой запланированной поездке. В реальном мире линия между двумя последующими остановками редко бывает ровной. Поскольку фактическое расстояние, пройденное между двумя остановками, часто длиннее, чем прямая линия, проведенная между ними, прямолинейная скорость несколько занижает фактическую скорость транспортного средства.

Хотя можно рассчитать среднюю скорость всех транспортных средств общественного транспорта, вероятно, более уместно взглянуть на среднюю скорость в зависимости от вида транспорта. На карте 6 мы изображаем среднюю скорость по прямой линии всех автобусных рейсов с 6:00 до 20:00 в обычный день недели. Средняя скорость автобусов в наблюдаемых городах составляет около 14,5 км/ч., хотя есть также много городов, где запланированная средняя скорость ниже 12,5 км/ч. В этих городах проживает 25% населения от всех городских центрах, для которых у нас есть данные о расписании. С другой стороны, в таких городах, как Копенгаген, Клуж-Напока и Осло, автобусы движутся со скоростью более 20 км/ч. На скорость автобусов определенно влияют схема уличной сети и использование инфраструктуры, облегчающей движение автобусов (синхронизация светофоров, приоритет светофора, выделенные полосы проезда). Повышение удобства посадки также может сыграть свою роль, например, при посадке на уровне платформы или при использовании автобусов с низким полом.

Скорость и протяженность пути трамвайных систем показаны на рисунке 12. В некоторых городах средняя скорость по прямой линии превышает 20 км/ч, хотя во многих случаях на трамвайные линии приходится лишь небольшое количество километров транспортных средств на одного жителя. Трамваи играют важную роль в таких городах, как Загреб, Гаага, Брюссель, Вена и Прага, с довольно хорошими скоростными показателями в Гааге и Праге. Наличие сегментов сети с приоритетным правом проезда может серьезно повлиять на запланированную скорость трамвая.

4.3. Размер сетки улиц (кварталов)

Густая уличная сеть, как правило, благоприятствует возможностям для пеших и велосипедных прогулок, предлагая больше возможностей добраться до места назначения, избегая объездных путей. Используя исчерпывающие данные о землепользовании из городского атласа, мы измерили размер всех городских кварталов. Мы определили городской квартал как (самый маленький) район, окруженный улицами. Чем больше размер кварталов, тем грубее сеть улиц. На карте 7 показан средний размер квартала (в м²) в городском центре: половина квартале в городском центре имеет площадь меньше площади, показанной на карте. Большинство городов в южной Европе имеют густую сеть с (очень) небольшими блоками, что способствует прогулкам. Небольшие кварталы также типичны для большинства городов Нидерландов, в то время как в других странах размер блоков по городам больше.

4.4. Взвешенная плотность населения или плотность окружения

По определению, городские центры имеют плотность населения более 1 500 жителей/км ². Однако эта плотность не дает никакой информации об относительной концентрации населения или разбросе по городу. В городе, где население в основном сосредоточено в нескольких ключевых точках, предоставление эффективных транспортных услуг может быть проще, чем в других городах.
Показатели активной мобильности также могут быть благоприятными из-за высокой концентрации населения. Взвешенная плотность населения является мерой измерения концентрации населения внутри данной территории. Вычисление этой метрики предпочтительно требует равномерной пространственной разбивки города. В каждом городском центре мы принимаем средневзвешенную плотность населения, измеренную на уровне ячеек сетки в 1 км². Сравнивая два гипотетических города с одинаковой плотностью населения, город, в котором больше людей живет в ячейках сетки с высокой плотностью, будет иметь самую высокую взвешенную плотность из двух. Карта 8 показывает разнообразие в концентрации населения в каждом городском центре. Высокая концентрация населения внутри городских центров в основном наблюдается в Южной и Восточной Европе. В других местах сравнительно высокая плотность встречается в крупных городах, таких как Париж, Вена или Брюссель.
Размер квартала и взвешенная плотность населения в некоторой степени связаны между собой, хотя взаимосвязь не очень прочная, как показано на рисунке 13. Некоторые крупные южные города (например, Мадрид, Валенсия, Афины), имеют высокую концентрацию населения и городскую ткань, которая характеризуется небольшими размерами квартало. В принципе, эта комбинация способствует ходьбе. С другой стороны, ожидается, что езда на велосипеде будет более подходящим способом активной мобильности в таких городах, как Берлин, Гамбург или Бирмингем, где средний размер квартала выше, а концентрация населения ниже.

P.S. Примеры и референсы:

Alessandrini, A., Natale, F., Sermi, F. and Vespe, M., 2017, High resolution map of migrants in the EU. JRC Technical Report, EC JRC, EUR 28770 EN, doi: 10.2760/0199: http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC108175

Batista e Silva, F. and Poelman, H., 2016, Mapping population density in Functional Urban Areas. a method to downscale population statistics to Urban Atlas polygons. JRC Technical Report, EC JRC, Ispra: https://bookshop.europa.eu/en/mapping-population-density-in-functional-urban-areaspbLFNA28194/

Dijkstra, L., Poelman, H. and Veneri, P., 2019, The EU-OECD definition of a functional urban area, OECD Regional Development Working Papers, №2019/11, OECD Publishing, Paris: https://doi.org/10.1787/d58cb34d-en

Dysterud, M. and Engelien, E., 2019, Testing the Global Statistical Geospatial Framework by calculating a selection of SDG indicators — a study by the GEOSTAT 3 project; EFGS and Eurostat: https://www.efgs.info/wp-content/uploads/geostat/3/GEOSTAT3_WP2_SDG_findings_report_v1.0.pdf

European Commission, 2016, Quality of life in European cities 2015, Flash Eurobarometer 419; Publications Office of the European Union, Luxembourg: https://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/studies/pdf/urban/survey2015_en.pdf

European Commission, 2019, Methodological Manual on Territorial Typologies; Publications Office of the European Union, Luxembourg. doi: 10.2785/930137: https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-manuals-and-guidel ines/-/KS-GQ-18–008

European Commission and UN-HABITAT, 2016, The State of European Cities, 2016. Commission Staff Working Document, EC, Brussels: https://ec.europa.eu/regional_policy/en/policy/themes/urban-development/cities-report

FLOW Project, 2016, The role of walking and cycling in reducing congestion: a portfolio of measures: http://h2020-flow.eu/uploads/tx_news/FLOW_REPORT_-_Portfolio_of_Measures_v_06_web.pdf

Freire, S., Halkia, M., Pesaresi, M., 2016, GHS population grid, derived from EUROSTAT census data (2011) and ESM 2016; European Commission, Joint Research Centre (JRC) [Dataset]: http://data.europa.eu/89h/jrc-ghsl-ghs_pop_eurostat_europe_r2016a

International Transport Forum, 2019, Benchmarking accessibility in cities: Measuring the impact of proximity and transport performance, International Transport Forum Policy Papers, №68, OECD Publishing, Paris: https://www.itf-oecd.org/sites/default/files/docs/accessibility-proximity-transportperformance_2.pdf

Li, X., Zhang, C., Li, W., Ricard, R., Meng, Q., Zhang, W., 2015, Assessing street-level urban greenery using Google Street View and a modified green view index, in: Urban Forestry and Urban Greening, vol. 14, issue 3, pp. 675–685: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1618866715000874

Poelman, H., 2016, Mapping high-resolution population and employment data in urban areas: some tests taking into account height and functions of buildings; EFGS Spatial Statistics Case Study: https://www.efgs.info/information-base/case-study/analyses/mapping-high-resolution-population-employment-data-urbanareas-tests-taking-account-height-functions-buildings/

Poelman, H. and Dijkstra, L., 2015, Measuring access to public transport in European cities; Working paper 01/2015, EC DG Regional and Urban Policy, Brussels: http://ec.europa.eu/regional_policy/en/information/publications/working-papers/2015/measuring-access-to-public-transport-in-european-cities

Statistics Estonia, 2018, Enamik Eesti rahvastikust koondub p.evasel ajal linnadesse (During the daytime, most of Estonia’s population is concentrated in cities). Statistics Estonia, Tallinn: https://blog.stat.ee/2018/02/22/enamik-eesti-rahvastikustkoondub-paevasel-ajal-linnadesse/

Tintori, G., Alessandrini, A. and Natale, F., 2018, Diversity, residential segregation, concentration of migrants: a comparison across EU cities. Findings from the Data Challenge on Integration of Migrants in Cities (D4I), JRC Technical Report 115159, EUR 29611 EN; Publications Office of the European Union, Luxembourg, doi:10.2760/823648: http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC115159/d4i_report_final_-_online_1.pdf

Toivonen, T., Geurs, K. and Willberg, E. (eds.), 2019, Towards human scale cities — open and happy. 15th biennial NECTAR conference; Department of Geosciences and Geography, University of Helsinki: https://www.helsinki.fi/sites/default/files/atoms/files/nectar2019_abstract_book.pdf

UN-HABITAT, 2018, Metadata on SDGs Indicator 11.2.1. Indicator category Tier II. UN-HABITAT, Nairobi: https://oldweb.unhabitat.org/wp-content/uploads/2019/02/Metadata-11.2.1_Edited_23–03–2018.pdf

United Nations, 2018, SDG 11 Synthesis Report 2018: Tracking progress towards inclusive, safe, resilient and sustainable cities and human settlements; UN-HABITAT, Nairobi: https://unhabitat.org/sdg-11-synthesis-report

Written by

Телеграмм канал: https://t.me/urban_blog

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store