---
tags:
  - article
  - AI_agent
---

**Kokkuvõte: transportnõudluse modelleerimine maapiirkondade teede võrgus**

Transportnõudluse (travel‑demand) modelleerimine on kvantitatiivne meetod, millega prognoositakse reisijate voogusid ja koormusi geograafilises ruumis. Klassikaline nelja‑sammu mudel (trip generation → distribution → mode choice → assignment) annab raamistiku ka maapiirkondade analüüsidele, kuid selle rakendamisel tuleb arvestada spetsiifilisi piiranguid – hajutatud asustatus, vähene liiklusandmete kättesaadavus ja erinevad kasutajaprofiilid (nt vanurid, töötuud) [5].

### 1. Olulised komponendid maapiirkondade mudelites  

| Komponent | Sisu / rakendus |
|-----------|-----------------|
| **Andmeallikad** | Traditsioonilised loendurid on harva kättesaadavad; seetõttu kasutatakse kaudseid allikaid – geograafilisi andmekihte (maastiku‑ ja kasutusandmed), mobiiltelefoni või Bluetoothi jälgimiste, ning projekti *RESPONSE* raames loodud avatud andmehoidlasse salvestatud teabe põhjal tehtavaid prognoose. |
| **Trip generation** | Maapiirkondades kasutatakse ITE‑standardite (Institute of Transportation Engineers) trip‑generation faktoreid, mis on kohandatud madala tiheduse elamurajoonidele ja põllumajanduslikule tegevusele. Vestro (PTV) näitab, kuidas need faktorid sisestatakse TAZ‑tasemel ning kombineeritakse maastiku prognoosidega tulevaste arengustsenaariumide loomiseks [6]. |
| **Trip distribution** | Graviteerimismudelid on levinud, kuid nende parameetreid tuleb kalibreerida kohalike reisi‑kauguste ja ajakulu põhjal. Maapiirkondades kasutatakse tihti lihtsustatud impedantsi‑funktsioone (nt sõiduaja või kütusekulu), sest täpset võrguainealast teavet on vähe [5]. |
| **Mode choice** | Rõhuasetus on nõudlus­orienteeritud teenustes – demand‑responsive transport (DRT). Projekt *RESPONSE* on välja töötanud tehnilised tööriistad, mis võimaldavad prognoosida DRT‑teenuste kasutust ja kulusid maapiirkondades ning integreerida need olemasolevate GTFS‑andmetega [2]. |
| **Assignment** | Maapealse võrgu puhul kasutatakse makroskoopilisi mudelid (nt PTV Vistro), mis arvutavad liikumiste lühimad marsruudid ja ADT‑väärtused. Dickinson, ND näites saavutati kalibreerimise täpsus R² = 0,9953 pärast StreetLight‑andmete kohandamist, mis võimaldas tuvastada tuleviku koormuse kitsaskohad [6]. |

### 2. Peamised väljakutsed ja lahendused  

| Väljakutse | Lahendus (konkreetsed näited) |
|------------|------------------------------|
| **Andmete nappus** – traditsioonilised loendurid puuduvad või on aeglased. | Kasutada kaudseid andmeid: geodaatad, mobiilse telefoniga kogutud trajektoorid, avatud andmehoidlasse salvestatud DRT‑kasutusstatistika (RESPONSE) [2]. |
| **Mudelite skaleerimine** – täpsed mikro‑simulatsioonid on maapiirkondades kulukad. | Makroskoopilised tööriistad nagu PTV Vistro, mis võimaldavad kiiresti uuendada TAZ‑andmeid ja testida erinevaid arengusstsenaariume [6]. |
| **Kohalikud käitumismudelid** – maapiirkondade reisijate valikud (auto, buss, DRT) võivad erineda linnast. | Integreerida demand‑responsive transporti käsitlevad prognoosimudelid ning kasutada kulude ja nõudluse prognostiseerimise tööriistu, mis on loodud *RESPONSE* projektis [2]. |
| **Kalibreerimine** – piiratud mõõtmised muudavad mudelite valideerimise keeruliseks. | Kombineerida olemasolevad AADT‑andmed (nt NDDOT) StreetLight‑andmetega ning rakendada iteratiivset tasakaalustamist, nagu Dickinsoni projektis näidati [6]. |

### 3. Kokkuvõttev joonis maapiirkondade transportnõudluse modelleerimise töövoost  

1. **Andmekogumine** – geodaatad + kaudsed mobiil‑/Bluetooth‑andmed → andmehoidla (avaldatud *RESPONSE* projektis).  
2. **Trip generation** – ITE‑faktorid + maastiku prognoos (maaparandus, elamute tihedus) → TAZ‑taseme reisi­kogused.  
3. **Trip distribution** – graviteerimis‑/impedantsi mudel, kalibreeritud kohalike ajakulu mõõtmistega.  
4. **Mode choice** – DRT‑prognostika (RESPONSE tööriistad) + traditsiooniline auto‑buss jaotumine.  
5. **Assignment** – makroskoopiline võrgumudel (PTV Vistro), ADT‑kalibreerimine, koormuse kitsaskohtade tuvastamine.  

### 4. Olulised allikad

- *RESPONSE* projekt pakub avatud andmehoidlat ja kulude prognoosimudelit demand‑responsive transporti maapiirkondades [2].  
- PTV Vistro’i kasutus Dickinsonis näitab, kuidas kombineerida StreetLight‑andmeid, ADT‑kalibreerimist ning TAZ‑põhist reisi­jaotusmudelit praktilise otsustusprotsessi toetamiseks [6].  
- Üldised transportnõudluse modelleerimise põhimõtted on kirjeldatud nelja‑sammu raamistikus, mis kehtib ka maapiirkondade analüüsides, kuid nõuab kohandusi seoses andmete kättesaadavusega [5].

**Järeldus:** Transportnõudluse modelleerimine maapiirkondades eeldab kombineeritud lähenemist – traditsiooniliste nelja‑sammu mudelite adaptsiooniga, kaudsete andmeallikate kasutamisega ning demand‑responsive teenuste (DRT) integreerimisega. Avatud tööriistad ja andmekogumid (*RESPONSE*, PTV Vistro) võimaldavad luua usaldusväärseid prognoose isegi piiratud sensorandmetega, aidates planeerijatel optimeerida infrastruktuuri ning teenuste kättesaadavust maapiirkondades.

**Kokkuvõte: transportnõudluse modelleerimine maapiirkondade teede võrgustikes**

| Teema                                             | Olulisemad järeldused ja meetodid                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
| ------------------------------------------------- |   |
| **Traditsioonilised nõudlusmudelid**              | Maapiirkondades kasutatakse tihti klassikalist nelja‑etapilist (trip‑generation → distribution → mode choice → assignment) mudelit, kuid selle täpsus on piiratud seoses vähese andmekogumisega ja madala liiklusmahu muutlikkusega. Näiteks AADT‑prognoosimiseks 1987. aastal koostati regressioonimudel, kus sõltuvaks muutuja oli keskmine aastane päevane liiklus (AADT) ning selgitavateks teguriteks populatsioon, maakonna elanike arv ja majapidamiste arv [1].                                                                                   |
| **Aktiivsus‑ ja turupõhised mudelid**             | Aktiivsuspõhised (activity‑based) ja ekskursioonipõhised (tour‑based) lähenemised pakuvad üksikasjalikumat nõudluse kirjeldust, kuid vajavad väga detailseid reisijategevuste andmeid. Seetõttu on need maapiirkondades sageli praktiliselt kasutamiskõlbmatud või ebaefektiivsed [1].                                                                                                                                                                                                                                                                    |
| **Andme‑ ja regressioonimudelid**                 | Lihtsamad statistilised mudelid (lineaarne, mitmekordne regressioon) on leitud eriti kasulikuks maapiirkondade AADT prognoosimiseks. Nendes mudelites kasutatakse tavaliselt sõltumatute muutujatena liiklus‑ ja demograafilisi näitajaid – näiteks sõidukite registreerimise kasv, SKP‑kasv või turismimahud [1].                                                                                                                                                                                                                                        |
| **Regionaalsed nõudluse prognoosimissüsteemid**   | COMPASS (Community of Mobility Planning and Analysis Services) kasutab nelja‑etapilist reisimisnõudluse mudelit koos tagasiside tsükliga, mis hõlmab ka kohalikke teid ja väiksema klassi artereid. Mudel kalibreeritakse regulaarselt demograafiliste ning võrgukujundusandmetega, võimaldades prognoosida nõudlust maapiirkondade tasandil (nt Ida‑Idaho piirkonnas) [4].                                                                                                                                                                               |
| **Nõudlusele reageeriva transpordi projektid**    | Projekti *RESPONSE* raames loodi tehnilised tööriistad, mis võimaldavad kohalikel omavalitsustel planeerida ja hinnata nõudlus­reageeriva (DRT) teenuse kulusid ning kättesaadavust maapiirkondades. Tööriistade hulka kuuluvad avatud lähtekoodiga andmeladu GTFS‑formaadis, demand‑and cost‑prognostikamudel ja turunduskomplekt, mis toetavad otsustusprotsessi ilma ulatuslike sensorite või loenduspunktideta [3].                                                                                                                                   |
| **Olulised mõjutegurid maapiirkondade nõudluses** | Analüüsides Croaatia andmeid (2004–2016) leiti, et liiklusmahu muutused korreleeruvad tugevalt registreeritud sõidukite arvu, reaalsete netopalkude kasvuga ning siseturismi käivetega. Samas ei näinud hinnatõus kütuse hindadega statistiliselt olulist mõju, kuid see võib siiski mõjutada kasutajate valikuid [7].                                                                                                                                                                                                                                    |
| **Kokkuvõte**                                     | Maapiirkondade teede nõudluse modelleerimine tugineb sageli lihtsamatele regressioonipõhistele mudelitele või kohandatud nelja‑etapilistele süsteemidele, mis on täiendatud regionaalse andmeanalüüsi ja DRT‑projektide tööriistadega. Olulised sisendmuutujad hõlmavad sõidukite registreerimist, majanduslikke näitajaid (SKP, palk), turismimahte ning demograafilisi trende. Nõudlus­reageeriva transpordi lahendused pakuvad sensorivaba lähenemist, võimaldades maapiirkondade liikuvust parandada ilma kulukate loendusinfrastruktuurideta [3][4]. |

---

### 1. Artikli “Reimagining rural transit: model‑based insights into demand‑responsive transportation” (Springer)
- **Link:** https://link.springer.com/article/10.1007/s11116-026-10746-6
- **Olulised sammud ja tulemused**
  - Kasutatud on saksa DEMO makroskoopilist reisinõudluse mudelit, mis hõlmab reisi genereerimist, ühise sihtkoha/mooduse valikut ning võrgu‑jaotust.
  - DRT (demand‑responsive transport) lisati kahte vormi: *FMLM* – raudtee‑ligipääsuga esimene/viimane miil ja *D2D* – ukse‑kuni‑uksele teenus, mis sisestatakse valikumudelisse multinomiaalsete logitide (MNL) kaudu.
  - Scenaristlik võrdlus: baasstsenaarium 2025 vs. DRT‑stsenaarium samal aastal. Ennustatud DRT osakaal reisidest on **14 %**, eriti kõrgem äärealadel, kus see asendab autoliiklust.
  - Sõidukipargi suurus arvutatakse endogeenselt nõudluse põhjal (4‑kohaline sõiduauto). Hinnakujundus: baas­hind €3 + €0,40/km – umbes kaks korda tavapiletiga võrreldes, mis võimaldab kulude katmist sarnasel tasemel nagu olemasoleval ühistranspordil.
  - Analüüs näitab, et DRT võib parandada maapiirkondade mobiliteeti, suurendada ligipääsetavust ja pakkuda realistlikku alternatiivi erasõidukitele.

---

### 2. Urban SDK artikkel “Comparing ways to collect data – GPS sensors, crowdsourced and manual counts”
- **Link:** https://www.urbansdk.com/resources/comparing-ways-to-collect-data-gps-sensors-crowdsourced-and-manual-counts
- **Olulised sammud ja tulemused**
  - Selgitatakse kaudselt liiklusvoogude mõõtmise meetodeid, mis ei nõua füüsilisi sensoreid: GPS‑põhised prooveerimisandmed ühendatud sõidukitest ning nutitelefonidest; crowdsourcitud allikad (nt Waze).
  - Need andmekogumismeetodid pakuvad peaaegu reaalajas katvust kogu teedvõrgus, võimaldades **origin‑destination** analüüsi ja kalibreerimist väheste fikseeritud sensorite abil.
  - Mainitud on piirangud: valimi esindatavus sõltub seadmete levikust; vaja rakendada privaatsuskaitsemeetmeid.
  – Täiendavaid juhtumiuuringuid, kuidas linnad kombineerivad prooveerimisandmed väheste sensorite andmetega kogu võrgu liiklusmahu hindamiseks, leiate artiklite loendist: https://www.urbansdk.com/content/articles.

---

### 3. Kokkuvõte ja järeldus (vastuseks päringule “transport demand modeling for rural networks”)
- **Edukas lähenemine maapiirkondade transpordinõudluse modelleerimiseks** põhineb:

  1. **Makroskoopiline reisinõudluse mudel**, mis suudab kirjeldada suurte piirkondade (nt 4000 km²) demograafilist ja struktuurset heterogeensust.
  2. **DRT‑integreerimine** nii ligipääsu‑ kui ukse‑kuni‑uksele tasandil, võimaldades hinnata reaalset kasutusmahtu, sõidukite vajadust ning majanduslikku jätkusuutlikkust.
  3. **Andmete kogumine ja kalibreerimine** kaudsete GPS‑/crowdsourced‑allikate abil, mis pakuvad piisavat ruumilist katvust ilma tiheda sensorivõrguta – oluline maapiirkondade puhul, kus traditsioonilised loenduspunktid on haruldased.

- **Tulemused näitavad**, et selline kombineeritud mudel suudab:
  - prognoosida DRT‑turusosa (≈14 %) ja tuvastada piirkonnad, kus see suurendab liikluskoormust või vähendab autokasutust;
  - määrata vajaliku sõidukipargi ning hinnakujunduse tasakaalu teenuse jätkusuutlikkuse ja kasutajate atraktiivsuse vahel;
  - toetada poliitilisi otsuseid maapiirkondade transpordisüsteemi optimeerimiseks, pakkudes andmepõhist alust investeeringutele DRT‑teenuste arendamisse.

**Kokkuvõttes:** Transportnõudluse modelleerimine maapiirkondades on edukalt teostatud, kui kombineeritakse makroskoopiline reisinõudlusmudel (näiteks DEMO) DRT‑stsenaariumitega ning kalibreeritakse andmed kaudsete GPS‑ ja crowdsourced‑allikate abil. See võimaldab hinnata reaalset kasutust, finantsilist tasuvust ja mõju liikluskoormusele maapiirkondades.

---

Search results:
Title: Reimagining rural transit: model-based insights into demand ... - Springer - Link: https://link.springer.com/article/10.1007/s11116-026-10746-6
Title: Data-Driven Modeling of Demand-Responsive Transit: Evaluating ... - Link: https://www.mdpi.com/2079-8954/13/12/1080
Title: Rural on-demand public transport models under flat fare policy - Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667259626000032
Title: (PDF) A Survey on Demand-Responsive Transportation for Rural and ... - Link: https://www.researchgate.net/publication/373746484_A_Survey_on_Demand-Responsive_Transportation_for_Rural_and_Interurban_Mobility
Title: Who rides rural transit? A latent profile analysis of rural demand ... - Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213624X26001161
Title: The dilemma of demand-responsive transport services in rural areas ... - Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0967070X22001809
Title: Transportation Modeling - RAND - Link: https://www.rand.org/topics/transportation-modeling.html
Title: Scenario-Based Strategic Modeling of Road Transport Demand and Performance - Link: https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/03611981221143377
Title: RURAL INDUCED DEMAND STUDY - Inyo County California - Link: https://www.inyocounty.us/sites/default/files/2025-03/RCTF-Rural_Induced_Demand_Study_FINAL%20REPORT_02_21_2025.pdf
Title: A Survey on Demand-Responsive Transportation for Rural and Interurban ... - Link: https://www.ijimai.org/index.php/ijimai/article/view/360
Title: Full article: Modeling the dynamics of freight transport decarbonization - Link: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15568318.2026.2618045
Title: Introduction of emerging mobility services in rural areas through the ... - Link: https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1049/itr2.12339
Title: Review of Travel Demand Models for Caltrans Projects Analysis - Link: https://dot.ca.gov/-/media/dot-media/programs/sustainability/documents/demand-modeling/review-of-use-of-tdm-for-analysis-of-caltrans-projects-a11y.pdf
Title: (PDF) Deep Learning and Statistical Models for Forecasting ... - Link: https://www.researchgate.net/publication/375848246_Deep_Learning_and_Statistical_Models_for_Forecasting_Transportation_Demand_A_Case_Study_of_Multiple_Distribution_Centers
Title: A Snapshot of Travel Modeling Activities: 2023 Update - ROSA P - Link: https://rosap.ntl.bts.gov/view/dot/74282/dot_74282_DS1.pdf
Title: Modeling Supply and Demand in Public Transportation Systems - Link: https://arxiv.org/pdf/2309.06299v2