Význam dopravného modelovania v dopravnom plánovaní

22 Dec 2025   | modelovanie dopravy

Abstrakt: Dopravné modelovanie predstavuje jeden zo základných nástrojov moderného dopravného plánovania. Umožňuje popísať, analyzovať a predikovať správanie dopravného systému ešte pred realizáciou infraštruktúrnych alebo organizačných opatrení. Článok analyzuje význam dopravného modelovania pre strategické, taktické a operatívne rozhodovanie. Vysvetlený je klasický štvorstupňový model a jeho využitie pri predpovedi budúceho dopytu. Modely sú predstavené aj podľa úrovne detailu a spôsobu modelovania ciest.

Kľúčové slová: dopravné modelovanie, dopravné plánovanie, udržateľná mobilita

JEL: R410

The importance of transport modelling in transport planning

Abstract:  Transport modelling represents one of the fundamental tools of modern transport planning. It makes it possible to describe, analyse and predict the behaviour of the transport system even before the implementation of infrastructural or organisational measures. The paper analyses the importance of transport modelling for strategic, tactical and operational decision-making. The classical four-step model and its use in future demand forecasting are explained. Models are also presented according to the level of detail and the way of modelling trips.

Keywords: transport modelling, transport planning, sustainable mobility

1 Úvod

Doprava patrí jednoznačne medzi kľúčové aspekty a neoddeliteľnú súčasť mestskej mobility. V prvom rade zabezpečuje prístup obyvateľov k pracovným príležitostiam, prvkom občianskej vybavenosti, školám. S pravidelným nárastom urbanizácie a dynamiky života, prípadne rozvoja miest a mestských oblastí vzniká aj väčší dopyt po doprave. To má za následok negatívne vplývajúce dopady ako napríklad nedostačujúcu infraštruktúru a kongescie. Kľúčovým nástrojom dopravného plánovania je najmä dopravné modelovanie. Pomocou dopravného modelovania je možné odhadovať aj budúci dopyt a odhadnúť kritické miesta v dopravnom systéme, ktorým bude nutné venovať istú dávku pozornosti, napríklad zmena organizácie križovatiek, výstavba nových komunikácií pre peších, možné prepojenia komunikácií a podobne.

2 Dopravné modelovanie a proces tvorby modelu

Výskum v oblasti dopravného modelovania prešiel za posledné desaťročia významným vývojom – od tradičných agregovaných modelov dopytu až po moderné behaviorálne a agentovo orientované prístupy. Klasickým základom dopravného modelovania je tzv. štvorstupňový model, ktorý pozostáva z fáz generovania ciest, distribúcie ciest, voľby módu dopravy a priradenia trás [1]. Tento prístup bol formulovaný ako univerzálny rámec pre strategické plánovanie dopravných systémov, ktorý umožňuje analyzovať budúci dopyt po doprave, hodnotiť kapacitu infraštruktúry a overovať účinnosť dopravných opatrení. Výhodou štvorstupňového modelu je jeho metodická stabilita, nižšie dátové nároky a dostupnosť softvérových riešení, akými sú PTV VISUM, Emme, Omnitrans, Cube Voyager [11], či TransCAD. Nevýhodou však zostáva obmedzená schopnosť modelu zachytiť individuálne správanie a časovú dynamiku dopravného dopytu [1], [2].

2.1 Modely založené na aktivitách (activity-based)

Na tento nedostatok reagovali dezagregované a activity-based modely, ktoré presúvajú pozornosť z agregovaných skupín obyvateľov na individuálne správanie jednotlivcov a domácností. Activity-based modelovanie (ABM) chápe dopravu ako výsledok denného rozvrhu aktivít, pričom každá aktivita je definovaná časom, miestom a účelom. Tento prístup umožňuje analyzovať vplyv časových, organizačných, či ekonomických opatrení (napr. zmeny pracovných hodín, tarifnej politiky alebo parkovacích poplatkov), na mobilitu obyvateľstva [3]. Hoci ABM modely ponúkajú vyššiu behaviorálnu presnosť, ich implementácia si vyžaduje rozsiahle dátové zdroje, ako sú prieskumy domácností, GPS záznamy, či údaje z mobilných sietí, a zároveň vysoký výpočtový výkon [3], [4].

Základnou analytickou jednotkou tohto prístupu sú jednotlivé páry účelov ciest (aktivity), z ktorých sa modelujú rozvrhy denných činností. Ide o komplexný prístup na modelovanie denných aktivít v postupnosti času, nakoľko parametre každej aktivity zahŕňajú počiatočný a koncový čas, dobu, lokalizáciu a podmienky v súvislosti s históriou cesty v rámci dňa. Ide o najvierohodnejší spôsob simulácie dopytu po doprave, umožňuje reagovať na opatrenia dopravného charakteru, napríklad infraštruktúrne, dopravno-organizačné, ekonomické, a tiež opatrenia cielené na komplexnú zmenu dopravného správania v dôsledku nových technológií, ktoré vplývajú na priebeh denných aktivít. Z praktického hľadiska ide zároveň o najzložitejší prístup, pretože jeho použitie kladie vysoké nároky na podrobnosť údajov o dopravnom správaní modelovanej populácie a o cieľoch dopytu po doprave, napríklad otváracie hodiny obchodných prevádzok. Modely s použitím tohto prístupu sú náročné aj z výpočtového hľadiska.

2.2 Agent – based modely

Ďalším krokom v evolúcii dopravného modelovania sú agentovo-orientované simulácie, ktoré umožňujú detailne modelovať interakcie medzi účastníkmi dopravy (agentmi) a dopravnou sieťou [5]. Tieto modely sa používajú najmä pri hodnotení zdieľaných foriem mobility, autonómnych vozidiel, tarifných zmien, či vplyvu inteligentných dopravných systémov. Príkladom je otvorený simulačný rámec MATSim [14] alebo SUMO [15], ktoré implementujú iteratívny proces učenia sa agentov a dovoľuje analyzovať dopady zmien infraštruktúry na správanie populácie. Agentové prístupy poskytujú realistické výsledky, avšak vyžadujú komplexnú kalibráciu a vysokú úroveň dátovej detailnosti [5], [6].

3 Delenie modelov z hľadiska agregácie údajov

Podľa miery agregácie údajov rozoznávame 2 typy modelov: agregovaný a dezagregovaný. Najväčším rozdielom medzi agregovanými a dezagregovanými dopravnými modelmi je spôsob výpočtu. Kým v klasických agregovaných modeloch sa prepravné vzťahy, ich distribúcia a deľba prepravnej práce počítajú oddelene na úrovni väčších skupín obyvateľstva – ktoré môžu byť ďalej rozlíšené podľa socioekonomických charakteristík, avšak stále ide o agregovanú reprezentáciu –, v dezagregovaných modeloch sa výpočty realizujú na úrovni jednotlivca a jednotlivé kroky dopravného modelu sa spravidla integrujú do jedného rozhodovacieho procesu. Na úrovni sieťovej dynamiky zohrávajú dôležitú úlohu makroskopické modely dopravných prúdov, predovšetkým Cell Transmission Model (CTM), ktorý je založený na princípe hydrodynamickej kontinuity dopravného toku [7]. Tento prístup umožňuje výpočtovo efektívne simulovať kongescie a kapacitné javy v dopravnej sieti. Naopak, mikroskopické modely (napr. IDM – Intelligent Driver Model) detailne opisujú interakcie medzi jednotlivými vozidlami a slúžia pri návrhu križovatiek, obchvatov, či dopravného riadenia [8].

Pri agregovaných modeloch ide o simuláciu správania sa rôznych homogénnych skupín obyvateľstva podľa účelu a so špecifickými požiadavkami na prepravu. Ich výhodou je iteratívne modelovanie objemov, smerovania a deľby prepravnej práce, ktoré umožňuje postupne upresňovať výsledky jednotlivých krokov podľa miery poznania súčasného prepravného procesu. Súčasné dopravné modely sa vyvíjali postupne od najjednoduchších pozorovaní, ktoré sa do výhľadu upravovali rastovými koeficientmi, ktoré zohľadňovali zjednodušenou formou predpokladaný rast počtu obyvateľov a pracovných príležitostí. Medzi ich nevýhody patrí najmä to, že pracujú s priemernými ukazovateľmi a neberú ohľad na vzájomné rozdiely medzi jednotlivými obyvateľmi, prípadne skupinami obyvateľov. To znamená, že nevyjadrujú priame vzťahy vplývajúce na produkciu, atraktivitu ciest, ale popisujú vonkajšie faktory.

Obr. 1 Príklad matice zdroj – cieľ

Dôležitým aspektom sú matice zdroj cieľ, ktoré majú uložené informácie o smerovaní dopravných prúdov pre jednotlivé druhy dopravy. Vizuálne sa znázorňujú zaťažením na dopravnú sieť, ktorú je možné vidieť v rámci obr.2.

Obr. 2 Príklad zaťaženia dopravnej siete


3.1 Softvér využívaný pri dopravnom modelovaní

Pri tvorbe dopravného modelu je softvér nevyhnutnou a kľúčovou súčasťou. Každý model vyžaduje odlišnú úroveň detailu a výpočtovú náročnosť, ale aj dostupnosť dát. Tieto aspekty je možné použiť následne v rôznych softvérových vybaveniach. Tie sa od seba môžu líšiť úrovňou agregácie dát alebo metodikou modelovania. Určité softvéry využívajú štvorstupňový prístup, iné môžu opisovať dynamiku pohybu vozidiel v reálnom čase. Nasledujúca tabuľka sprostredkováva vybrané softvéry používané v rámci dopravného modelovania.

Tab. 1 Prehľad softvérov pre dopravné modelovanie

3.2 Výzvy v dopravnom modelovaní

Súčasné dopravné modelovanie čelí viacerým metodickým, technologickým a spoločenským výzvam, ktoré zásadne ovplyvňujú jeho presnosť, prenositeľnosť a využiteľnosť v praxi. Jednou z najväčších výziev je dostupnosť a kvalita vstupných dát. Tradičné prieskumy dopravného správania sú často finančne a časovo náročné, pričom nové zdroje dát – ako záznamy mobilných sietí, GPS sledovania, či údaje zo senzorov inteligentnej infraštruktúry – prinášajú otázky súvisiace so súkromím, reprezentatívnosťou a štandardizáciou [1], [2]. Ďalším problémom je kalibrácia a validácia komplexných modelov, ktoré si vyžadujú vysokú úroveň transparentnosti, interoperabilitu softvérových platforiem a možnosť opakovanej replikácie výsledkov [3].

Z metodického hľadiska je výzvou integrácia behaviorálnych, dopravno-technických a ekonomických aspektov do jednotného rámca. Moderné modely musia reflektovať dynamické faktory, ako sú zmeny životného štýlu, flexibilita pracovného času, rast zdieľanej mobility, či vplyv autonómnych vozidiel, ktoré menia dopravné správanie populácie [4]. V kontexte udržateľnej mobility sa zvyšuje potreba modelovať environmentálne dopady, energetickú efektívnosť a rovnosť prístupu k doprave. Z technologického hľadiska predstavuje výzvu prepojenie dopravného modelovania s big data analýzou, strojovým učením a digitálnymi dvojčatami miest, ktoré síce ponúkajú nové možnosti predikcie, no zároveň zvyšujú nároky na výpočtový výkon a interpretáciu výsledkov [5].

Do budúcnosti sa preto očakáva posun smerom k hybridným modelom, ktoré kombinujú štatistické, behaviorálne a agentovo-orientované prístupy. Tieto modely by mali byť schopné adaptívne reagovať na nové zdroje dát, neúplnosť informácií a zmeny v spoločenskom prostredí. Výzvou zostáva aj prepojenie výskumu s praxou – teda implementácia modelových výstupov do rozhodovacích procesov samospráv a národných plánov mobility tak, aby modelovanie nebolo len vedeckým nástrojom, ale skutočným základom pre efektívne a udržateľné dopravné politiky [6].

Z pohľadu výchovy odborníkov, ktorí budú schopní vedieť pracovať v týchto programoch, je dôležité, aby mali k dispozícii poznatky a nadobudli zručnosti, ktorými dokážu pracovať na prípadových štúdiách. Takýmto prípadom je aj laboratórium udržateľnej mobility, ktoré funguje na Žilinskej univerzite v Žiline [17].

4 Záver

Súčasné trendy zdôrazňujú integráciu dátových a modelových prístupov, čo vedie k tzv. data-driven transport modelling. Kombinácia dopravných prieskumov, dát z mobilných sietí, GPS sledovaní, či inteligentných dopravných senzorov, umožňuje budovať hybridné modely, ktoré spájajú presnosť mikrosimulácie s robustnosťou makroskopických metód [9]. Dôležitým aspektom ostáva kalibrácia, validácia a transparencia modelových predpokladov, ktoré sú kľúčové pre ich aplikáciu v rozhodovacích procesoch verejnej správy.

Zhrnutím možno konštatovať, že dopravné modelovanie prechádza postupnou transformáciou od tradičných, agregovaných štruktúr k modelom, ktoré sú založené na individuálnom správaní, dátovej integrácii a dynamickom prístupe k mobilite. Táto evolúcia umožňuje lepšie reagovať na súčasné výzvy udržateľnej mobility, digitalizácie a inteligentných dopravných systémov.

5 Literatúra

  1. ORTÚZAR, J. de D. – WILLUMSEN, L. G. Modelling Transport. 4th ed. Chichester: Wiley, 2011. ISBN 978-0-470-76039-0.
  2. GOGOLA, M. Modelovanie dopravnej obslužnosti v regióne: dizertačná práca. Žilina: Žilinská univerzita, 2006. 147 s.
  3. BHAT, C. R. – PENDYALA, R. M. Activity-Based Travel Demand Modeling. In: Hensher, D. A.; Button, K. J. (eds.). Handbook of Transport Modelling. 2nd ed. Bingley: Emerald Group Publishing, 2012, s. 55-110. ISBN 978-0-08-044965-6.
  4. FHWA (Traffic Model Improvement Program – TMIP). Activity-Based Travel Demand Models: A Primer and Technical Road Map. Washington D.C.: U.S. Department of Transportation, 2015.
  5. HORNI, A. – NAGEL, K. – AXHAUSEN, K. W. (eds.). The Multi-Agent Transport Simulation (MATSim). London: Ubiquity Press, 2016. https://doi.org/10.5334/baw.
  6. NAGEL, K. – FLÖTTERÖD, G. Agent-Based Traffic Simulation. Procedia Computer Science, 2012, 10, s. 66-71. DOI: 10.1016/j.procs.2012.06.010.
  7. DAGANZO, C. F. The Cell Transmission Model: A Dynamic Representation of Highway Traffic Consistent with the Hydrodynamic Theory. Transportation Research Part B, 1994, 28(4), s. 269-287. DOI: 10.1016/0191-2615(94)90002-7.
  8. TREIBER, M. – KESTING, A. Traffic Flow Dynamics: Data, Models and Simulation. Berlin: Springer, 2013. ISBN 978-3-642-32459-8.
  9. WANG, H. – SHI, Z. – CHEN, Y. – ZHU, Z. – CHEN, X. Transportation Simulation Modeling and Location-Based Services Data Completion Based on a Data and Model Dual-Driven Approach. Applied Sciences, 2024, 14(11):4366. DOI: 10.3390/app14114366.
  10.  Program PTV VISUM a VISSIM, [cit. 4.10.2025]. Dostupné na internete: www.ptvgroup.com
  11.  Programy EMME, CUBE, Omnitrans [cit. 3.10.2025]. Dostupné na internete: https://www.bentley.com/software/openpaths/
  12.  Program Aisun NEXT, [cit. 6.10.2025].  Dostupné na internete: www.aimsun.com
  13.  Program Saturn. [cit. 6.10.2025].  Dostupné na internete: https://saturnsoftware2.co.uk/
  14.  Program MATSIM. [cit. 6.10.2025]. Dostupné na internete:  https://matsim.org/
  15. Program SUMO. [cit. 3.10.2025].  Dostupné na internete: https://eclipse.dev/sumo/
  16.  Program TRansCAD. [cit. 6.10.2025].  Dostupné na internete: https://www.caliper.com/
  17.  Laboratórium udržateľnej mobility. [cit. 6.10.2025].   Dostupné na internete: labum.uniza.sk/

Autori:

Dominik Krčmár 1, Marián Gogola 2

Tituly a pôsobisko autorov:

1Ing. Dominik Krčmár, organizácia, Katedra cestnej a mestskej dopravy, Fakulta prevádzky a ekonomiky dopravy a spojov, Žilinská univerzita v Žiline, Univerzitná 8215/1, 010 26, Žilina, Slovensko E-mail: dominik.krcmar@stud.uniza.sk

2doc. Ing. Marián Gogola PhD., Katedra cestnej a mestskej dopravy, Fakulta prevádzky a ekonomiky dopravy a spojov, Žilinská univerzita v Žiline, Univerzitná 8215/1, 010 26, Žilina, Slovensko E-mail: marian.gogola@uniza.sk

Share Button
Print Friendly, PDF & EmailVYTLAČIŤ