Матрицы маятниковой миграции и метро (Екатеринбург в километровой сетке - 4)
Продолжение исследования по километровой сетке Евростата на примере Екатеринбурга (ЕКБ) (ранее посты в порядке публикации: Екатеринбург (первое исследование), Новосибирск, изъяны методики Евростата, оценка численности по квадратам ЕКБ (здесь см. исходник сетки наложенный на яндекс-схему), модели сглаживания ЕКБ)
Применение километровой сетки для определения границ городских центров (урбан-ареалов) допускает существенные ошибки в применении. Но, кажется, есть направление, где применение таких сеток для крупных городов интересно и, имхо, перспективно. Это связано со вторым моим хобби, которым я очень увлекался лет 7-10 назад, пока не переключился на агломерации - оценка наиболее перспективных линий скоростного транспорта (как правило, метро) в различных городах.
Короче, изучаем маятниковую трудовую миграцию (МТМ) от одного квадрата до другого.
1) Берём трудоспособное население по МО Свердловской области, составляющие агломерацию Екатеринбурга (Екатеринбург, Верхняя Пышма, Берёзовский, Среднеуральск, Арамиль, Сысертский, Первоуральск, Ревда, Полевской, Белоярский, Заречный, Верхнее Дуброво) из мунрегистра Госкомстата, определяем для каждого МО долю трудоспособного населения.
2) С сайта ФНС берем отчет по форме НДФЛ-5 по тем же муниципальным образованиям Свердловской области, смотрим количество физлиц, подавших сведения по признакам 1-3 - граждан России по основному доходу (зарплата, строка 2000). Это характеризует рабочие места. Допускаем, что разница между трудоспобным населением и рабочими местами в прилегающих МО (всего 55 тысяч) ездит на работу в Екатеринбург.
3) Далее исследуем только Екатеринбург без пригородов. Фиксируем квадраты въезда с соседних МО (закрашены зеленым). 25% трудоспособного населения, согласно ПРКТИ Екатеринбурга (см. последний документ), или работает недалеко от дома и добирается на работу пешком. Остальные - на личном или общественном транспорте. В схеме ниже рассчитано исходя из 20%, допуская, что остальные 5% - передвижение пешком между соседними квадратами.
[Spoiler (click to open)]
4) Оценим число рабочих мест по квадратам исходя из суммарного равенства числа маятниковых мигрантов (схема выше) и мест их работы. Источники: карта плотности рабочих мест Екатеринбурга из отчета об альтернативах Город.про , данные о площади бизнес-центров (данные с сайтов крупнейших БЦ), торговых центров, численность учащихся в вузах, проживающих к гостиницах (данные по ТЦ, вузам и гостиницам отсюда - аббревиатура КСОТОНОТ) и др.
[Spoiler (click to open)]
Дальше можно сложить обе матрицы - получим матрицу суммарной маятниковой миграции:
[Spoiler (click to open)]
или вычесть из второй первую, т.е. показывающую перемещение населения от дома до работы:
[Spoiler (click to open)]
Т.к. метро строится на перспективу, то планировать линии метро необходимо с учетом численности населения города и пригородов на расчетный срок (2035 год) и оценки его распределения по проекту генплана до 2035 года и КСОТОНОТ (в последнем, исходя из проекта генплана до 2035 года численность населения восточных районов города в 2035 году занижена при завышении в северных и юго-западных, поэтому немного перераспределил).
[Spoiler (click to open)]
Матрицу рабочих мест можно также выводить из проекта генплана, но я не считаю нужным это делать, т.к. не верю в постройку исключительно деловых больших районов на западных и восточных окраинах города - если что и будет там строится, то только жилое. Поэтому количество рабочих мест будем брать исходя из существующего распределения рабочих мест по квадратам.
Далее необходимо исследовать утренний час пик в рабочий день (7-8 часов), как наиболее пассажироёмкий час. Согласно ПРКТИ доля этого часа в суммарном пассажиропотоке за день (туда-обратно) составляет 10%. Такая же цифра находится и в других источниках для других городов.
По идее, необходимо создавать матрицу корреспонденций, опираясь на формулу Рейли для маятниковой трудовой миграции. Но чтобы получить сходимую матрицу миграций из одного квадрата в другой, нужно составить граф расстояний и писать программу. Делать это не хочу (и не буду), думаю применить замещающие оценочные методы. Как оценить мысли есть, но пока не брался за эту задачу.
Так же нужно понять решение задачи выбора средства передвижения - личный или общественный транспорт.
Пока же наложим схему метро (действующая и перспективные линии) на схему прогнозной численности:
Буду признателен, если поделитесь своими соображениями или интересными ссылками. Особо научные труды не шерстил.