Modelowanie ruchu w obszarach turystycznych na przykładzie

Transkrypt

PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ
z. 111
Transport
2016
Mariusz Dudek, Tomasz Kulpa
Politechnika Krakowska, %
V
, @
!"
MODELOWANIE RUCHU W OBSZARACH
TURYSTY836>8q6(3>*93)
*=9=3_
\: $ 2016
Streszczenie: W opisano "
"
%
" " analizowanego obszaru. {
"
e, czyli Nadmorski
B G & perspektyw jej
'
$!% analizowanym obszarze
oraz dokonano jej oceny. Przedstawiono !
% !
!% skomentowano %
w obszarach turystycznych.
'#
Q "G
!%Ga ruchu
1. SPECYFIKA RUCHU TURYSTYCZNEGO
Y
%
prognozowanym
>::G
[9]. @
%
– obecnie
co ;(/{
"'
%
|!
!""
"G}
""
&
}
w"'@
%
[
""
}
&"
'_
"G
!
%
odmiennych genera!"
"
ch
!%
'
|! "
" " 9F turystycznego opisywany, jako !%
!G !G
"
!G"
!
%
[}
!!'{
!
"
["
G'
[
G
'
"
'%!" [10] : basenów i parków
wodnych, hoteli 4- i 5-"G"
G
!G!
56
narciarskich, atrakcji przyrodniczych, uzdrowis!'#
"
% !" ! !'
Nie ona ponadto szeregu czynników o charakterze socjo
&}
"
G do kt!"
%[F}
)
-G[!G
G
[G
G ! "!' # nie tylko na wybór celu !%G
%
'
_
%
}
%[&;F
gdzie:
Ati
P(pi,xi)
Q(pi,xi)
Zi
pi
xi
–
–
–
–
–
–
Ati = h(P(pi,xi), Q(pi,xi), Zi)
[
i
wyso[rejonie
subiektywna charakterystyka turystyczna rejonu i
wektor " atrybutów rejonu i
k!%
i
obiektywne atrybuty dla danego rejonu i
(1)
@_%&)/-[
gdzie:
[> ]> {
Ati = exp([·P(pi,xi) \]^_(pi,xi) + {·Zi)
– parametry modelu
(2)
""!
!"
"Q$\"
"/D<:'
{"
%[}
tury badanego regionu (Ati) a takimi czynnikami jak:
[
!"
%"
)Lbi)
"%
)Bgi)
[
)
& !%
-)Bni)
""%"
)Sti).
B
&
F
Ati = 230 + 203·Lbi + 0,005·Bgi
(3)
Ati = 220 + 195·Lbi + 0,089·Bni
(4)
Ati = 220 + 196·Lbi + 0,087·Bgi + 1,553·Sti
(5)
{
&
!
, który wy ! )- R2=0,41, dla równania (4) R2=0,46 a dla równania (5) R2=0,46.
@
[ "
cz!F
"
G
"!
G
$!
)%
[
-
%[!"'
#
"""
57
" " " " %
/'{
$
a"
!}
! " !
/>G< "
80-tych ¢¢
/:G>
¢¢
'B
!"
/!/<G/>;'
%
!">
<'
2. CHARAKTERYS>**=9=3_"*=='3_
TURYSTYCZNEGO
@
!"
"' % _ "G
_#Q
jest miejscem wypoczynku wielu osób w sezonie letnim'#%
G%
|!
wód mineralnych i borowin. Z tego powodu % tym mi
!'{
%%
[G%
regionie portem mor&"""G%
"G"""'_
}
!"
!
!G
%
%
"
$!
'
V
$! wynosi ;'"
}
'Na podstawie opracowanych prognoz demogr&"G%
$!
['B
$!
""
G!"
– z 13,8 tys. w roku 2014 do 18,8 '>:>:'Q%
"
"*
#
)
@%-)::/::-GX)/:::::-G^|)<::/::-G
Budzistowo )
–
wzrost z 500 do 1000) oraz Korzystno (podobna funkcja – wzrost z 400 do 1500).
\!
[
G!
%
!%. }
"
!G
}
!
"'
\%"
&
}
gowych z 1900 obecnie do 3200 w roku 2020.
prognozuje !bazy t
" okolicach '
}
wych *#)@%-/ tys. do 20 tys. w roku 2020, w Grzybowie z 6,6 tys. do 20 '^|
<G '%
>: tys. £
wszyst"
"
">:>:; "
wzrost z 29 tys. obecnie do 63 tys. w roku 2020. "
58
"
!&
pensjonatów rodzinnych, ale %
"
!'
^
a }
"" &
&
!% "
"' Y %
""
G
%
%
!"
'
3. 6)(=`>
Q "$ " $! ! }
w lipcu 2014 roku $'Respondenci podawali infor
$
!"!%G %
")
-
" ' Niestety w trakcie
%
!}
"%"""
""
", ze ["
!'_
!
}
) -
'Q}
sto respondenci podawali &!%
%
powrót z niej czy wykonane !%e w trakcie pobytu %G'F spacer
% . [[
"
swojego przemieszczenia !%
. Dodatkowa
[ a &!%
motywacji czyli spaceru, gdy
!%$
'
{ " ! % [ %
!%
"
"
!
!!'
!t"
!%G
&truktury dla tego typu ruchu, a %
"! }
""
'
>GG
$
"}
' B G ! " " "
i pieszego a wzrost ruchu samochodow
'
""
"}
"G
""$
" grupie studen! _
" % %[ ! transportu. Pogoda deszczowa powoduje pra
roweru oraz
!%
">:/'
"$}
kacyjnych urlopowiczów. W przypadku pogody pochmurnej, ale bez opad!G[
!
&'\
!%
}
"G%[!
#
"""
59
miejscem wypoczynku – "
G
!
%"akterze przyrodniczym'\
"!![
}
portu G'
}
skotorowa [4]. !
wykorzystania
" &
" warunkami atmosferycznymi. Dodatkowo "
!"
}
G!"
!%"'
%}
%
[
!"$' {
G
}
G
"kteru zamówienia.
4. ASPEKTY MODELOWANIA
!%""[
}
tody jak w innych obszarach, jednak z pewnymi modyfikacjami, co zostanie pokazane w niniejszym rozdziale. W prezentowanym przypadku wykorzystano czterostadiowy model po!%. N
!"
"
"
}
zowanego obszaru.
Model opracowano dla Nadmorskiego Obszaru Funkcjonalnego (NOF), który obejmuje
G
*
#
. Z uwagi na warunki atmos&
$
"!"
%G%
pogodny $
.
4.1. %=>&8"(=`>
W !% %! ,
!""
: miesz$!!'^%
z "%
!%)tablica 1).
Tablica 1
:!
+0:
Grupa motywacji
dom-praca-dom
dom-inne-dom
m
dom-%
%-dom
%
%
tak
tak
tak
tak
tak
tak
7
nie
tak
tak
tak
tak
tak
60
!
%
[ "
"{B, czyli: "
G
G
}
. Ponadto w ! " !
z motywacji dom-praca. Z uwagi na okres badania (lipiec) %}
' Zatem w porównaniu do „klasyczny"!%%[G%
w mo
" " " [ &
G
[
$!'
4.2. (=68"9>_8q=&`83
!"!"!jest oszacowanie zmiennych ob"'B
%"
demograficzne i o zatrudnieniu na
poziomie rejonów komunikacyjnychG&
baz danych GIS, o tyle d"
i "tego typu dane '
!
pozyskanie informacji o liczbie miejsc noclegowych. Brak jednej, spójnej bazy danych
a %
przypadki nierejestrowania miejsc nocle"'_
prognozy liczby miejsc nocle"[
[
%&' }
nego oraz faktycznego rozmieszczenia
miejsc noclegowych.

!"!"
$!!'Oprócz typowych ""stosowanych w mo
"!%G"
$!
wykorzystano inne
G
!%
G'
"
[%'
!"!""
pokazano w tablicy 2.
Tablica 2
$!#do wyznaczenia +
#0
50
5 +0:
5
5
w *#.u
Motywacja
dom-praca
praca-dom
dom-inne
inne-dom
dom-%
%-dom
%
%
Produkcja
Atrakcja
a
X
a
X
0,348
LM
1,102 LMPO
0,836 LMPO 0,271
LM
0,640
LM
2,366 LMPU
2,628 LMPU 0,673
LM
0,311 LMPU 0,914 LMPU
0,081
LM
671,6
DP
766,0
DP
0,093
LM
367,4
DP
424,7
DP
7
Produkcja
Atrakcja
a
X
a
X
–
–
–
–
–
–
–
–
0,663
LMN
1,564 LMPU
1,196 LMPU 0,750
LMN
0,351 LMPU 0,342 LMPU
0,400
LMN 1220,3
DP
1231,6
DP
0,403
LMN
482,7
DP
518,8
DP
>%"!!FV#– $!GV#_B– liczba
!
GV#_*– "GV#{ – liczba miejsc noclegowych, DP – [%'
#
"""
61
4.3. =3*9(3'366>(=`>
%
[
"'{
G%
"
}
"G"
[G%[
do wyznaczenia ma
!%. Jednak po zastosowaniu do analizowanego obszaru modelu proporcjonalnego uzyskano znaczne przeszacowanie potoków z Ustronia Morskiego i Grzybowa do Ko
*
#X
'_!%
w badaniach ankie"'^
%
G!ry w
lepszy sposób opis
G !%{B
do G %!% " (np. !%
%-'
&
%
z parametrami podanymi w równaniu (6):
fZjKl ] = 0,181 F exp(q0,526 F jKl )
gdzie:
lij –
(6)
[
sieci transportowej [km]
_ !% " !
% !% }
")
"G|!""-'
ruchu tranzytowego na wlotach.
4.4. (=3)9%=46>
$
"
!%
i rowerowe'*!%
"
% od odle&:
> = 0,90 F exp(q0,320 F jKl )
gdzie:
lij –
(7)
[ transportowej [km]
^!%
"&%
F
y,|~|
> = 0,002 F jKl
F exp(q0,488 F jKl )
gdzie:
lij –
(8)
[ transportowej [km]
(&
&
!%
"
(rys. 1-%
!"!%
")%
>).
62
{
!%
"na ;/>G%
[}
wodowane typowo rekreacyjnym wykorzystaniem roweru. Z drugiej strony przy krótkich
!%" &
!%
do roweru i jego zabezpieczeni
!%'
&!%
"G!
"-<}
puje % "!%'@
%
'
%
zau%[G%
[!"!% (do 1 km) jest realizowana indywidualnego i zbiorowego.
Rys. 1. &
!%
" w NOF
^
$
"
}
G
!%"zmotoryzowanych %}
!%
}
alnym i transportem zbiorowym.
`K = 0,783 F exp(q0,168 F
gdzie:
PrT
PuT

?
)
(9)
– !%
– !%
5. PODSUMOWANIE
#
!%""
zagadnieniem. Miasta turystyczne _
)'
-!
)'
-'
tych ""
%
$ [
'
#
"""
63
nowych miejsc postojowych lub nowych dróg. Udoskonalanie metod modelowania i pro"" do racjonalnego planowania systemu
transportowego miast turystycznych. W obszarach o dominacji letniego ruchu turystycznego, takich jak przedstawiony NOF, %%[$}
"!%
"
"
zystkim transportu zbiorowego. Sa"!
[w dojazdach do miejsca zakwaterowanie
!|
%%[
%'{
wprowadzanie tego typu roz$[
" udz
"'
Nadal pozostaje wiele kwestii do zbadania. W !%
brzydkiej
pogody "[)
!%
!%
-$
")
!%
"
wanych). Ponadto istotne
jest zweryfikowanie !%
"i rowerowych, kon
)'%G
-
" ' Wymienio
[ }
'
G"
"
G
%['[
[}
G[– w trakcie deszczowej lub pochmurnej. Skutkiem
!"!
"
'
{
$)
G
!-'B
"!"
$'
Bardzo ' {
G w "!'{
!
"
G
!Gmów wypoczynkowych czy kwater prywatnych. Niezwy
!
"
}
[
go typ$
"}
wie modelu.
{
%
%
[
!%
%"
}
nym (np. Kraków – ok. 10 mln turystów rocznie, Warszawa – 8 mln turystów rocznie)
'^%
!bardziej równomiernie
%
'Ponadto w okresach
nasilonych przyjazdów turystów (wakacje, ferie zimowe 'e weekendy) systemy
%" %
$!G uwalnia
rezerwy dla turystów. _
"
"G
}
!
&
" znaczne przekroczenia prz
transportowego. %
"
G
G
!
%
}
[&' !
% ustandaryzowania.
_G
!%""%
[
w analogiczny sposób jak w innych obszarachG
%[ F
wywiady )
!%-
["!}
stów w miejscu zakwaterowania,
%[!%
$!!
&[ turystów
krótko- """nia komunikacyjne,
64
%[dodatkowe motywacje !%,
!
%
[!%e "
"G
%
!"'
Bibliografia
1. Alegre J., Pou L.: The length of stay in the demand of tourism; Tourism management, Elsevier, 2005.
2. Bednarczyk D.: ("$"
!_
"
, Praca dyplomowa, Politechnika Krakowska, 2015, Promotor: %'Tomasz Kulpa.
3. Compoloi K.: Fünf Nachhaltigkeits-Sterne für Tourismusdestinationen? Erfahrungen aus Vergangenheit
& Gegenwart und deren Implikationen für die zukünftige Entwicklung eines regionalen NachhaltigkeitsLabels; Univesität für Boden Kultur; Wien, 2010.
4. Dorsch M.: Verkehrswirtschaft – 40 Fallstudien mit Lösungen; Oldenburg Verlag, München 2009.
5. Dudek M.: ^
"
}
nego, III Ogólnopolska Konferencja Naukowo-Y
"©#
!%prognozowanie ruchu", Kraków 2012.
6. Handbook of transport modeling, Handbooks of transport, Volume 1, Pergamon, 2005.
7. Parsons, G., Kealy M.: Randomly Drawn Opportunity Sets in a Random Utility Model of Lake Recreation.
Land Economics 68/1992.
8. Polityka transportowa Nadm
B
X#
G
X
X*
#
G@
%
!Y
"!
\_B
G@
$>:/.
9. Schulz A.: Verkehr und Tourismus – Ein Studienbuch in Fallbeispielen; Oldenburg Verlag, München,
2011.
10. #'F_
-
– ^[X
}
grafii i Przestrzennego Zagospodarowania PAN, Warszawa 2012.
T)(%=44)6)6=_)''=6q%(4=$*=9=3
Summary: In the paper characteristics of tourism activities was described, considering its main features and
"&
'{
¬
"
"}
bouring communes, that are a members of Seaside Functional Area, were portrayed. Next, methodology of
model development was presented, discussing each step. Authors provided main issues on travel modelling in
tourist areas also discussing dilemmas.
Keywords: trip modelling, tourist areas, travel surveys