Helsingin seudun liikennemalli

Tämä sivu on tietokide alatyypiltään arviointi. Sivutunniste: Op_fi2663
Moderaattori:Teemu R (katso kaikki) Sivun edistymistä ei ole arvioitu. Arvostuksen määrää ei ole arvioitu (ks. peer review).
Lisää dataa {{#opasnet_base_link:Op_fi2663}} Huom! Käytät vanhoja parametreja (todennäköisesti stub). Käytä mieluummin parametria edistyminen = Raakile.

Rajaus

Tarkastellaan julkisten kulkuvälineiden tuen suuruuden vaikutusta liikenteen (yksityisautoilun ja bussien osalta) kokonaiskustannuksia (otetaan huomioon pienhiukkas- ja kasvihuonekaasupäästöt, bussin kuljettajien palkka, polttoaineen hinta) pääkaupunkiseudulla.

Määritelmä

Muuttujat

• en:Distance matrix in the Helsinki metropolitan area
• en:Trip rate on a workday in the Helsinki metropolitan area
• en:Bus routes in the Helsinki metropolitan area

R malli

+ Näytä koodi- Piilota koodi library(OpasnetBaseUtils) bus.routes <- op_baseGetData("opasnet_base", "Op_en5336") buses <- data.frame() for (i in levels(bus.routes$Route_id)) { temp <- bus.routes[bus.routes$Route_id == i, c("Route_id", "Time_id", "Route_order", "Result.Text")] temp <- temp[order(temp$Route_order),] for (j in 1:length(temp$Result.Text)) { temp2 <- data.frame(Route_id = temp$Route_id[1], Time_id = temp$Time_id[1], From = temp$Result.Text[j], To = temp$Result.Text[-j]) # delay between "stops" should be calculated, as well as the times when buses start; this is not needed when we assume that a bus can pick up # anyone during an hour and deliver them anywhere on the route while running the route in both directions #temp <- merge(temp, distance[,c("From", "To", "Result")]) #temp$Delay <- c(0, temp$Result[-nrow(temp)]) / 20 #speed #temp$Time <- temp$Time + temp$Delay buses <- rbind(buses, temp2) } } trips <- op_baseGetData("opasnet_base", "Op_en2625") trips.time.sum.margins <- data.frame(Time = seq(1, 24.8, 0.2), Time.hour = rep(1:24, each = 5)) trips <- merge(trips, trips.time.sum.margins) trips <- tapply(trips$Result, trips[,c("Mode", "Time.hour", "From", "To")], sum) trips <- as.data.frame(as.table(trips)) colnames(trips)[5] <- "Result" trips.bus <- merge(trips[trips$Mode == "Public"], buses) buses.per.stop <- tapply(trips.bus$Result, trips.bus[,c("From", "To", "Time.hour")], length) buses.per.stop <- as.data.frame(as.table(buses.per.stop)) colnames(buses.per.stop)[4] <- "Buses.per.stop" trips.bus.2 <- merge(trips[trips$Mode == "Public"], buses.per.stop) trips.bus.2$Result <- trips.bus.2$Result / trips.bus.2$Buses.per.stop trips.bus.2 <- merge(trips.bus.2, buses) trips.bus.3 <- tapply(trips.bus.2$Result, trips.bus.2[,c("Route_id", "Time.hour")]) # Passengers per hour per bus route assuming one bus goes in # both directions and given passengers are divided evenly among buses going into same destinations trips.bus.3 <- as.data.frame(as.table(trips.bus.3)) trips.bus.3$Active <- trips.bus.3$Freq > minlevel # test whether number of passengers is higher than minumum required to run trips.bus <- merge(trips.bus, trips.bus.3) trips.possible <- tapply(trips.bus$Active, trips.bus[,c("Time.hour", "From", "To")], sum) trips.possible <- as.data.frame(as.table(trips.possible)) trips.possible$Possible <- trips.possible$Freq > 0 # test whether at least 1 bus route that includes the considered trip is active trips.bus.2 <- merge(trips[trips$Mode == "Public"], trips.possible) distance <- op_baseGetData("opasnet_base", "Op_en5322", include = 14299, exclude = 53098) gc() # Costs, need to be modified to fit the new scenario test3 <- as.data.frame(as.table(tapply(test2$vehicle.kilometers, test2$Type, sum))) colnames(test3) <- c("Type", "vehicle.kilometers") fuel.cons.emis.CO2 <- data.frame(Type = c("n.full.8.cars", "n.full.4.cars", "n.4.cars.3.pas", "n.4.cars.2.pas", "n.4.cars.1.pas"), Consumption = c(8.7, 5.7, 5.7, 5.7, 5.7) / 100, Emis.factor.CO2 = c(232, 153, 153, 153, 153)) emis.factor.PM <- 0.1 # gkm^-1 fuel.price <- 1.374 # 4.8. average cost of a liter of diesel fuel in Finland maint.price <- 0.0582 # €km^-1 driver.salary <- 2313 / 160 * 1.35 # €h^-1 test3 <- merge(test3, fuel.cons.emis.CO2) test3$Fuel.cost <- test3$vehicle.kilometers * test3$Consumption * fuel.price test3$Maint.cost <- test3$vehicle.kilometers * maint.price test3$Emis.CO2 <- test3$vehicle.kilometers * test3$Emis.factor.CO2 test3$Emis.PM <- test3$vehicle.kilometers * emis.factor.PM test3$Driver.cost <- test3$vehicle.kilometers / speed * driver.salary PM.lethality <- c(-7.223e-004, 5.640e-006, 4.228e-005, 5.987e-005, 8.013e-005, 1.150e-004, 2.037e-004, 2.939e-004, 3.598e-004, 4.132e-004, 4.640e-004, 5.139e-004, 5.662e-004, 6.233e-004, 6.854e-004, 7.577e-004, 8.441e-004, 9.519e-004, 1.093e-003, 1.314e-003, 2.805e-003) PM.lethality <- median(PM.lethality) # deaths / kg value.of.life <- (2e6 + 0.98e6) / 2 # runif(n, 0.98e6, 2e6) # € / death emis.price.PM <- PM.lethality * value.of.life # 201.879 # €kg^-1 emis.price.CO2 <- 10e-3 # runif(n, 5e-3, 40e-3) # €kg^-1, the price of CO2 allowances fluctuates quite a bit, in 8.8.2011 they # were going for 10.74 € per ton of CO2 equivalent test3$CO2.cost <- test3$Emis.CO2 * emis.price.CO2 test3$PM.cost <- test3$Emis.PM * emis.price.PM # bus emis: 44 - 54 * 10^-2 lkm^-1; ref: N. Nylund, K. Erkkilä, T. Hartikka 2007 http://www.vtt.fi/inf/pdf/tiedotteet/2007/T2372.pdf p.31

--#: Jostain eriskummallisesta syystä, koodi on äärettömän hidasta ajamaan serverillä. Arvaan syyksi keskusmuistin loppumisen, jonka jälkeen kiintolevy tulee käyttöön, joka luonnollisesti hidastaa operointia roimasti. gc funktion mukaan erään ajon maksimi muistin käyttö oli yli 3 Gb (http://fi.opasnet.org/fi/Special:R-tools?id=13136726070). --Teemu R 19. elokuuta 2011 kello 15.44 (EEST)

--#: Mallin pitäisi nyt laskea toteutuvat bussi reitit ja sovittaa niitä mahdollisesti toteutettaviin trippeihin, mutta jossain kohti on bugi ja debuggaaminen on vaikeaa kun ei oma kone jaksa tätä pyörittää. --Teemu R 22. elokuuta 2011 kello 15.52 (EEST)

Katso myös

• op_en:Composite traffic
• op_en:Composite traffic model
• Kustannus-hyötyarviointi yhdistelmäliikenteestä Helsingissä
• Ytrips Oy