Збільшення привабливості транспорту загального користування

Автор(и)

  • Костянтин Доля Національний аерокосмічного університету «Харківський авіаційний інститут», м. Харків, Україна https://orcid.org/0000-0002-4693-9158

DOI:

https://doi.org/10.32515/2664-262X.2026.14(45).398-407

Ключові слова:

транспорт загального користування, привабливість, якість обслуговування, надійність, інтервал руху, пріоритет руху, BRT, тарифна інтеграція, пересадки, міська мобільність

Анотація

Статтю присвячено проблемі підвищення привабливості транспорту загального користування як ключового інструмента забезпечення сталої міської мобільності. Актуальність теми зумовлена зростанням автомобілізації, перевантаженням вулично-дорожньої мережі, погіршенням екологічних показників і зниженням якості транспортного обслуговування в містах. Метою роботи є систематизація чинників, що формують сприйняту якість поїздки, та обґрунтування комплексу заходів, здатних підвищити конкурентоспроможність громадського транспорту порівняно з приватним автомобілем. У межах огляду літератури узагальнено підходи до планування мережі, організації перевезень, упровадження BRT, стандартів якості обслуговування, економічного оцінювання вигід і транспортного моделювання, що дозволило виділити домінуючі блоки впливу: надійність і регулярність руху, швидкість сполучення та пріоритет на перехрестях, комфорт і безбар’єрність, інформаційні сервіси реального часу, тарифна інтеграція та якість пересадок. Запропоновано метод «коридору надійності» на базі інтервального керування рухом (headway-based control) з підтримкою пріоритету на світлофорних об’єктах і цифрового інформування пасажирів, який спрямований на зменшення нерівномірності інтервалів і ризику запізнення. Для формалізації ефектів наведено приклади показників і розрахункових залежностей (узагальнений час поїздки, індекс регулярності, точність прогнозу прибуття), а також приклад порівняння «до/після» у вигляді таблиці та графіка. Практична цінність результатів полягає у можливості використання запропонованої структури чинників і показників для підготовки міських програм розвитку транспорту, обґрунтування інвестицій у пріоритетні коридори та моніторингу якості послуг.

Біографія автора

Костянтин Доля, Національний аерокосмічного університету «Харківський авіаційний інститут», м. Харків, Україна

доцент, доктор технічних наук, професор кафедри автомобілів та транспортної інфраструктури

Посилання

References

1. Bao, Y., Yi, D., Xiong, T., Hu, Z., & Zheng, S. (2011). A comparative study on hybrid linear and nonlinear modeling framework for air passenger traffic forecasting. Advances in Information Sciences and Service Sciences, 3(5), 243-254. doi:10.4156/aiss.vol3.issue5.28.

2. Rodríguez-Doncel, V., Santos, C., & Casanovas, P. (2014). A model of air transport passenger incidents and rights doi:10.3233/978-1-61499-468-8-55

3. Marie-Sainte, S. L., Saba, T., & Alotaibi, S. (2019). Air passenger demand forecasting using particle swarm optimization and firefly algorithm. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 16(9), 3735-3743. doi:10.1166/jctn.2019.8242

4. Dang, Y. -., & Li, W. -. (2010). Air passenger flow structure analysis with network view. Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yu Xinxi/Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 10(5), 167-174.

5. Jing He, J., Xu, L., Ning Guo, X., & Hu, Y. (2021). Air passengers' purchasing behavior of specialty products at airport: An empirical study. Paper presented at the ACM International Conference Proceeding Series, 13-17. doi:10.1145/3503491.3503494

6. Liang, X., Guo, Z., Zhang, Q., Yang, M., & Wang, S. (2020). An analysis and decomposition ensemble prediction model for air passenger demand based on singular spectrum analysis. Xitong Gongcheng Lilun Yu Shijian/System Engineering Theory and Practice, 40(7), 1844-1855. doi:10.12011/1000-6788-2019-1010-12

7. Huang, F. -., Peng, J., & You, M. -. (2016). Analyses of characetristics of air passenger group mobility behaviors. Wuli Xuebao/Acta Physica Sinica, 65(22) doi:10.7498/aps.65.228901.

8. Ida, Y. (1993). Changes of air passenger distribution patterns in japan. Japanese Journal of Human Geography, 45(3), 221-243. doi:10.4200/jjhg1948.45.221.

9. Reyna, O. S. S., & De La Mota, I. F. (2018). Complex networks of the air passenger traffic in Culiacan´s airport. Paper presented at the 30th European Modeling and Simulation Symposium, EMSS 2018, 123-128.

10. Afaq, A., Gaur, L., Singh, G., & Dhir, A. (2021). COVID-19: Transforming air passengers’ behaviour and reshaping their expectations towards the airline industry. Tourism Recreation Research, doi:10.1080/02508281.2021.200821.

11. Zuo, P., Li, H., Liu, W., & Liu, D. (2010). Development of 8 kW charging generator for railway air-conditioned passenger car. Zhongguo Tiedao Kexue/China Railway Science, 31(2), 137-140.

12. Niu, W. (2019). Intelligent air passenger transportation system utilizing integrated space-ground information network. [基于天地一体化信息网络的智能航空客运系统] Hangkong Xuebao/Acta Aeronautica Et Astronautica Sinica, 40(1) doi:10.7527/S1000-6893.2018.22415.

13. Dang, Y. -., & Song, S. -. (2013). Invulnerability analysis of chinese air passenger flow network based on centrality. Complex Systems and Complexity Science, 10(1), 75-82.

14. Sharma, H. K., Kumari, K., & Kar, S. (2019). Short-term forecasting of air passengers based on the hybrid rough set and the double exponential smoothing model. Intelligent Automation and Soft Computing, 25(1), 1-14. doi:10.31209/2018.100000036.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-06-11

Як цитувати

Доля, К. В. (2026). Збільшення привабливості транспорту загального користування. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки, (14(45), 398–407. https://doi.org/10.32515/2664-262X.2026.14(45).398-407

Номер

Розділ

Транспортні технології (за видами)