Trong thế giới ngày nay, tốc độ đô thị hóa đang phát triển nhanh chóng dẫn đến căng thẳng ngày càng tăng đối với cơ sở hạ tầng giao thông. Sự gia tăng dân số cũng như số lượng phương tiện gia tăng đưa chúng ta đến các vấn đề ô nhiễm không khí, tai nạn đường bộ và tắc nghẽn giao thông. Hơn nữa, hành khách yêu cầu giảm thời gian đi lại, lịch trình dự đoán và khả năng theo dõi, dẫn đến sự thoải mái tổng thể của việc sử dụng phương tiện giao thông công cộng.
Mặt khác, trong những năm gần đây, những tiến bộ của công nghệ thông tin là không thể bàn cãi. Big Data là một trong những chủ đề phổ biến nhất trong cả ngành công nghiệp và nghiên cứu, và giao thông công cộng là một trong nhiều lĩnh vực mà nó có thể được sử dụng. Lượng dữ liệu được tạo ra, xử lý và sử dụng trong vận chuyển là rất lớn và có thể được xử lý bằng cách sử dụng phân tích Big Data mang lại thông tin chi tiết cho các bên liên quan như nhà quản lý hoặc chính phủ.
1. Nhu cầu lập kế hoạch và mô hình giao thông vận tải
Tốc độ phát triển đô thị hóa nhanh chóng đã làm cho các nghiên cứu về giao thông công cộng và cơ sở hạ tầng giao thông trở nên thiết yếu đối với các nhà quy hoạch đô thị. Trên toàn cầu, nhiều người sống ở thành phố hơn ở nông thôn, theo Liên hợp quốc, vào năm 2018, 55% dân số thế giới sống ở khu vực thành thị và dự kiến sẽ tăng lên 68% vào năm 2050 (Liên hợp quốc, 2018). Để đối phó với những thách thức này, việc tăng cường sử dụng phương tiện giao thông công cộng thay vì cá nhân có thể giúp giảm ô nhiễm không khí, tắc nghẽn giao thông và thời gian đi lại, đồng thời có thể cung cấp sự phụ thuộc vào các nguồn năng lượng tái tạo dễ dàng hơn phương tiện giao thông cá nhân.
Cùng với quá trình đô thị hóa, đã có những thay đổi đáng kể trong cách mọi người sử dụng thiết bị di động thông minh và các trang web truyền thông xã hội. Điều này đưa chúng ta đến với tốc độ phát triển nhanh chóng của một lượng lớn dữ liệu đã được hoặc không được thu thập đặc biệt cho các ứng dụng vận tải, nhưng có thể được sử dụng để phân tích sâu hơn và cải tiến dịch vụ.
Theo truyền thống, lĩnh vực nghiên cứu giao thông vận tải dựa trên nghiên cứu về dữ liệu thủ công được thực hiện phỏng vấn trên tàu, tại các điểm dừng hoặc nhà ga, hoặc ở cấp hộ gia đình để mô tả các đặc điểm nhân khẩu học xã hội của người được hỏi, cùng với thông tin chi tiết về chuyến đi (mục đích của chuyến đi, lựa chọn phương thức, v.v.). Tuy nhiên, các phương pháp này sử dụng nhiều lao động, dẫn đến chi phí cao hơn, do đó, cung cấp kích thước mẫu nhỏ hơn và tỷ lệ cập nhật thấp hơn. Điều này đặc biệt có vấn đề trong bối cảnh các nước đang phát triển, nơi mà nguồn lực bị hạn chế. Ngoài ra, dữ liệu có thể có sai sót trong báo cáo và thường dễ bị lỗi thống kê.
Cuộc cách mạng dữ liệu đã giúp tạo ra, thu thập, lưu trữ và phân tích Big Data một cách tự động. Nó đã mở ra cơ hội mới cho sự phát triển của các thành phố thông minh và cải thiện cơ sở hạ tầng giao thông. Tuy nhiên, chúng ta vẫn đang gặp nhiều khó khăn trong giao thông vận tải do số lượng ô tô được sử dụng không ngừng tăng lên, các khu vực mới xây dựng với cơ sở hạ tầng giao thông chưa phát triển và việc sử dụng các quận trung tâm không dành cho giao thông ngày càng nhiều. Điều này dẫn chúng ta đến kết luận rằng sự phát triển của cơ sở hạ tầng đô thị hiện không được phối hợp với sự phát triển của cơ sở hạ tầng giao thông. Hệ thống giao thông của nhiều thành phố hiện đại không thể cung cấp các dịch vụ tiện nghi và kịp thời cho số lượng ngày càng tăng của công dân.
Số hóa và công nghệ mới có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề nảy sinh từ quá trình đô thị hóa. Sự xuất hiện của các yếu tố mới của hệ thống giao thông, sự phát triển của mạng lưới đường tự động cần sớm được áp dụng ở nhiều nước và được hỗ trợ bởi việc sử dụng các công nghệ mới, phân tích dữ liệu tiên tiến và sử dụng các mô hình dự báo.
2. Các vấn đề trong lập mô hình và quy hoạch giao thông vận tải
Do sự phát triển của đô thị đi kèm với những vấn đề cần giải quyết, hạ tầng giao thông cũng không thể phát huy hết tiềm năng của mình để phát triển. Việc vận hành và phát triển ngành giao thông vận tải là không thể thực hiện được trừ khi tìm ra được giải pháp cho các vấn đề then chốt của lĩnh vực này, làm giảm tác động tiêu cực của nó đối với xã hội. Các vấn đề chính của giao thông công cộng có thể được chia thành hai nhóm: nhóm vấn đề có nguồn gốc chung và nhóm vấn đề cụ thể.
Các vấn đề đặt ra:
- Khối lượng khí thải và lượng ô tô liên quan đến ô nhiễm tăng trong những năm gần đây.
- Cải thiện thiết kế phương tiện và thắt chặt các tiêu chuẩn môi trường
- Tối ưu hóa lộ trình tuyến, kéo dài tuổi thọ phương tiện và nâng cao chất lượng dịch vụ vận tải.
- Nâng cao hiệu quả của hệ thống giao thông đô thị bằng cách đưa ra các biện pháp hạn chế việc sử dụng phương tiện giao thông đường bộ, cá nhân đồng thời phát triển hệ thống vận tải hành khách công cộng.
3. Công nghệ Big Data giải quyết các vấn đề trong lập kế hoạch và mô hình giao thông vận tải
Công nghệ Big Datađang trở thành động cơ cho sự phát triển của cơ sở hạ tầng hiện đại, tạo ra các "thành phố thông minh" và "cơ sở hạ tầng giao thông thông minh". Khả năng của Big Data là không thể thiếu trong việc quản lý hiệu quả giao thông thành phố trong thời gian thực.
Mô hình Big Data Logistics
Một số vấn đề chính ngành vận tải được giải quyết dựa trên việc sử dụng các công nghệ xử lý Big Data:
- Phân tích vị trí địa lý (phân tích linh hoạt và thử nghiệm một loạt các giả thuyết cho sự phát triển của các vùng lãnh thổ riêng lẻ về khả năng tiếp cận hậu cần, phạm vi phủ sóng với mạng lưới giao thông).
- Tối ưu hóa hậu cần vận tải (giảm số dặm nhàn rỗi để vận chuyển hàng hóa, xác định thêmcửa sổ trên các tuyến đường cho xe tải chất đầy một phần đi qua…
- Thông báo về nhu cầu thực hiện bảo dưỡng xe (phân tích độ mòn)
- Chống gian lận (ngăn chặn khả năng ấn định thời gian của tài xế trên chuyến bay, kiểm soát việc thanh toán tiền đi lại của hành khách…
- Tối ưu hóa biểu phí vận tải của các công ty.
- Xác định và phân tích các thông sốtắc nghẽn đường bộ (phân tích tắc đường, nguyên nhân và xu hướng tắc nghẽn giao thông).
- Quỹ đạo điển hình của việc vượt qua ùn tắc giao thông trong các khu vực riêng biệt của thành phố, xác định các đoạn khẩn cấp mới, các giao lộ được điều tiết kém
- Xác định dựa trên quỹ đạo điển hình của việc bỏ qua các tình huống có vấn đề với chính cơ sở hạ tầng của thành phố.
- Tính thời vụ, sự phụ thuộc của khối lượng đơn đặt hàng của công ty vận tải vào sản lượng, thời tiết tốt, chất lượng đường xá ở một số khu định cư nhất định
- Tình trạng kỹ thuật của các đơn vị, bộ phận tiêu hao trong xe .
Vũ Hoàng Giang, Trưởng phòng Định mức kinh tế - kỹ thuật và Thể chế.
Tài liệu tham khảo: Big Data in Transport Modelling and Planning, 2021 - Transportation Research Procedia-https://www.sciencedirect.com
