Dzięki międzynarodowemu i multidyscyplinarnemu projektowi CoMobility, realizowanemu pod przewodnictwem Uniwersytetu Warszawskiego, powstał unikatowy zbiór danych, który może być wykorzystany do zaawansowanych analiz naukowych dotyczących m.in. wpływu transportu na środowisko, wyborów środków transportu, modelowania jakości powietrza i zrównoważonego rozwoju miast.
Tematyka projektu CoMobility koncentrowała się na innowacyjnych rozwiązaniach związanych z mobilnością miejską, w szczególności na aspektach współdzielonego transportu, ekologii oraz technologii wspierających efektywne i przyjazne dla środowiska systemy transportowe. Przedsięwzięcie realizowane było na Wydziale Socjologii UW, przy wsparciu Digital Economy Lab UW (DELab UW). Szczegółowe informacje o projekcie dostępne są w artykule „Rower lub spacer zamiast samochodu?” >>
Zbiór danych
Na platformie Springer Nature Research Communities ukazała się publikacja zbioru danych, który powstał w ramach przedsięwzięcia CoMobility. Obejmuje on:
- pomiary jakości powietrza, hałasu i warunków meteorologicznych;
- obserwacje zachowań transportowych podczas dojazdów dzieci do szkół i powrotów do domu;
- dane ankietowe dotyczące postaw i przekonań rodziców dzieci w wieku szkolnym;
- wszystkie podróże, jakie respondenci danego dnia odbyli i wszystkie dostępne alternatywne środki transportu do odbycia tej podróży.
– Z danych dowiadujemy się m.in, że podróże piesze do szkoły są bardzo częste. Rodzice uważają, że istotnym zagrożeniem dla bezpieczeństwa pod szkołą są samochody. Hałas w otoczeniu szkoły towarzyszy na co dzień – ruch uliczny sprawia, że tylko nocą zalecenia Światowej Organizacji Zdrowia są spełnione. Co więcej, rodzice nie doszacowują czasu potrzebnego na parkowanie – mówi dr Anna Nicińska, kierownik projektu CoMobility.
Zbieranie i przygotowanie danych do publikacji trwało 3,5 roku. Naukowcy korzystali z trzech metod – pomiarów z wykorzystaniem czujników elektrycznych i pasywnych, badań sondażowych oraz obserwacji uczestniczących. Dodatkowo wykorzystane zostały dane z rozkładów jazdy i sieci drogowej, aby móc obliczyć dostępne alternatywy dla każdej podróży.
Szczegóły publikacji dostępne są na stronie Springer Nature Research Communities >>