2. Modelēšana un datu analīze - PORTAL - Promotion of results in ...

Modelēšana un datu analīze 1 

PORTAL rakstiskais materiāls www.eu-portal.net

Materiāla lietotājiem: 

PORTAL mērķis ir paātrināt ES pētījumu rezultātu pielietojumu vietējā un reģionālā transporta 

jomā ar jaunu izglītības un apmācību kursu un mācību materiālu palīdzību. Ieguvēji no 

projektiem ir augstākās izglītības iestādes. 

Atsevišķo projektu apjoma (dažos gadījumos- projektu skaita) dēļ šai materiālā nav iespējams 

parādīt un izskaidrot detalizēti katra projekta rezultātus. 

Sekojošais materiālu izklāsts var drīzāk darboties PORTAL vajadzībām un atvieglot lektoriem 

piekļūšanu atsevišķiem projektiem un detalizētiem rezultātiem. 

Tādējādi materiāls nepretendē uz pilnību. 

Par cik tas, kolektori sagaida no šiem materiāliem, ir stipri atšķirīgs (tas svārstās no “specifiskas 

tēmas rezultātu apskata” līdz “speciālu viena pētījuma rezultātu detalizētai nodrošināšanai”), 

galvenā uzmanība ir veltīta kompromisa meklējumiem un tam, lai (vairāk vai mazāk) sniegtu 

visām lietotāju grupām to, ko tās sagaida. 

Sekojošais uzskaitījums ietver ES projektu pētījumu rezultātus un nacionālo pētījumu papildus 

rezultātus. PORTAL pateicas partneriem un līdzdalībniekiem par sekojošiem projektiem. Pilns 

projektu, koncorsiju un minētas literatūras saraksts ir dots materiāla beigās. 

Šo tēmas “Modelēšana un datu analīze” projekta rezultātu materiālu ir apkopojuši Jarkko 

Niittymäki un Riku Nevala (abi no HUT, HelsinkuTehnoloģijas universitātes Transporta 

inženierijas laboratorijas) 2001. gadā un tas pieņemts pēc lektoru semināra 2002. gadā. 

AIUTO 

BRIDGES 

DIRECT 

ESTEEM 

FATIMA 

MESUDEMO 

OPTIMA 

SCENES 

SESAME 

SMARTEST 

STEMM 

STREAMS 



Satura rādītājs 

1. Ievads ..........................................................................................................4 

1.1 Definīcija “Modelēšana un datu analīze”......................................................................... 4 

1.2 Mērķi un zināšanas ........................................................................................................... 5 

1.3 Pārbaudes.......................................................................................................................... 6 

1.4 Satura kopsavilkums. Apraksts ....................................................................................... 7 

2. Modelēšana un datu analīze ......................................................................8 

2.1 Modelēšanas un datu analīzes mērķi .............................................................................. 8 

2.2 Datu savākšanas un šķirošanas metodes....................................................................... 9 

Transporta datu šķirošanas struktūras (TDSS) ...................................................................... 9 

Datu pārvietošanas protokoli un pieejamība ........................................................................ 13 

Satiksmes datu bāzu koncepcijas ........................................................................................ 16 

2.3 Modelēšanas pieejas attīstība ........................................................................................ 16 

1. piemērs: SCENES kravu modelis..................................................................................... 16 

2. piemērs: STEMM pasažieru un kravu modelis ................................................................. 17 

Citi derīgi modeļi un turpmākā informācija ........................................................................... 19 

2.4 Modeļa attīstība un apstiprināšana................................................................................ 20 

2.5 Modelēšanas rezultāti ..................................................................................................... 20 

2.6 Būtiskas pielietojuma jomas un ieguvumi .................................................................... 22 

2.7 Nacionālās atšķirības, vietējs pielietojums................................................................... 23 

2.8 Slēdzieni........................................................................................................................... 24 

3. Piemēri un studiju vietas .........................................................................25 

3.1 Modālais sazarojums un maršruta izvēle intermodālās ķēdēs.................................... 25 

3.2 Vides aizsardzības modelēšana..................................................................................... 26 

4. Rekomendācijas .......................................................................................27 

4.1 Pētījumu ziņojumu izmantošana izglītības mērķiem.................................................... 27 

4.2 Vingrinājumi..................................................................................................................... 28 

5. Literatūra...................................................................................................29 

6. Vārdnīca ....................................................................................................31 

7. Modelēšanas un datu analīzes projektu koncorsiji ...............................32 



1. Ievads 

1.1 Definīcija “Modelēšana un datu analīze” 

Temats “Modelēšana un datu analīze” (MOD) aplūko visu ar satiksmi saistīto parādību 

modelēšanu, datu savākšanu par šīm parādībām un savākto datu sistemātisku analīzi. Satiksmes 

modelēšana cieši attiecas uz pieprasītajām prognozēm un operacionālo analīzi. 

Modelēšanas un datu analīzes temats diskutē par dažādām modelēšanas metodēm (mikrolīmeņa 

un makrolīmeņa simulācijām, scenārijiem u.c.) un datu analīzi (statistisko pamatdatu analīzi un 

modeļa rezultātu ticamību). Attiecīgās tēmas ietver satiksmes vadīšanu, simulāciju, telemātiku 

un vides ietekmi. 

Zemāk minētie ES projekti ietver modelēšanu un datu analīzi: 

AIUTO: modeļi un metodoloģijas novatorisku pilsētas transporta sistēmu un politikas darbības 

novērtēšanai. 

BRIDGES: savienojoša tilta izveide starp digitālajām transporta datu bāzēm, GIS pielietojumu 

un transporta modeļiem, lai attīstītu ETIS programmnodrošinājuma struktūru. 

DIRECT: Eiropas pilsētu datu integrācijas prasības transportam. 

ESTEEM: Eiropas transporta+ enerģijas+ vides scenārijs galvaspilsētu rajoniem. 

FATIMA: Finansiālā līdzdalība transporta integrācijai galvaspilsētu rajonos. 

MESUDEMO: Projekts, kas attiecas uz metodēm informācijas par transporta tīklu, kravu un 

preču plūsmai savākšanu, uzkrāšanu, uzturēšanu un izplatīšanu. 

OPTIMA: Transporta politikas optimizācija transporta integrācijai galvaspilsētu rajonos. 

SCENES: Modelēšana un metodoloģija savstarpējo sakaru analīzei starp ārējiem sasniegumiem 

un Eiropas transportu. 

SESAME: Attiecību veidošanās starp zemes izmantošanu, uzvedības paraugiem un ceļošanas 

vajadzībām politisku un ar kapitālieguldījumiem saistītu lēmumu pieņemšanā. 

STEMM: Stratēģiskā modeļa attīstīšana pasažieru un kravu transportam, kas ir telpiski 

sakopots iekšpilsētas vai iekšējā provinces galvenā transporta koridora līmenī. 

STREAMS: Stratēģisks transporta pētījums Eiropas valstīm; modelēšana un metodoloģija 

savstarpējo attiecību analīzei starp ārējiem sasniegumiem un Eiropas transportu. 



1.2 Mērķi un zināšanas 

Satiksmes modelēšanas apmācības galvenie mērķi ir: 

• Parādīt studentiem plānošanas un pētniecības problēmas, kur modelēšana tiek lietota vai var 

tikt lietota kā pamatots darba instruments. 

• Sniegt kopainu par derīgām modelēšanas tehnikām un parādīt šo tehniku teorētisko 

pamatbāzi. 

• Nodrošināt studentus ar spējām izvēlēties vispiemērotāko modelēšanas tehniku katrai 

modelējamai problēmai, ņemot vērā laika un izmaksu ierobežojumus un datu ticamību. 

• Nodrošināt pamatzināšanas par biežāk lietotajām modelēšanas tehnikām; palīdzēt 

studentiem vajadzības gadījumā sameklēt vairāk informācijas. Vairāk detalizētas 

informācijas par praktisko modelēšanas tehniku pielietošanu iemāca, kad modeļi tiek attīstīti 

un lietoti praksē. 

Datu analīzes izvēle ir cieši saistīta ar dažādu satiksmes parādību modelēšanu. Tādā veidā 

studentiem jāspēj novērtēt ievadīto datu un lietotā modeļa rezultātu ticamību. Šī iemesla dēļ 

kursu plānošanā jābūt akcentētam uz vispārēju matemātikas mācīšanu, kā arī katra modeļa 

tehnikas specifisku matemātisku pārbaudi. 

Kursos lietojamam mācību materiālam iepriekš minētie mērķi jāietver vispārējā līmenī, kā arī 

jānodrošina daži detalizētāki piemēri problēmas vai jautājuma risināšanai pielietotajai 

modelēšanas tehnikai. Pirmkārt, ievada grāmata, kas apraksta satiksmes modelēšanu vispārēji, 

var nodrošināt labākās pamatzināšanas turpmākajām studijām. Šai grāmatai jāietver tādi 

modelēšanas pamati, kā: 

• tradicionālās četru soļu modelēšanas struktūras (brauciena radīšana, maršruta izvēle, 

modālais sazarojums un satiksmes uzdevums) lietošana un nozīme, 

• ievads mikrosimulācijā un makrosimulācijā, 

• modelēšanā lietoto terminu apraksts, 

• ievads par pamata datu savākšanas metodēm (satiksmes skaitīšanu, aptaujām, priekšrokas 

noteikšanu u.t.t.), 

• pamatsakarības starp zemes izmantošanu un satiksmes vajadzībām u.t.t. 

ES projekti attiecībā uz satiksmes modelēšanu ir šiem pamatiem pārāk specifiski un dziļi un 

tomēr no otras puses pārāk sekli, lai sniegtu vispārēju ievadu tēmā. Vispārējiem pētījumiem daži 

uz satiksmes modelēšanu attiecināmi projekti iesniegti ES sīkākai pētīšanai uz vietas. Šiem 

mērķiem paredzētas vairākas mācību grāmatas, kā piemēram, Ortuzar J. de D. and Willumsen 

L.G. Modelling Transport. 



Nākošais solis pēc ievada ir parādīt studentiem matemātiskās metodes kopējām modelēšanas 

tehnikām. Vispirms, materiālam jāietver dažas tradicionālas metodes katram solim no četru soļu 

modelēšanas procesa: braukšanas radīšana un pievilcības modeļi, brauciena sadalījums 

(svarīguma modeļi), transporta veida izvēle (loģikas un varbūtības modeļi) un uzdevums 

(līdzsvara formulas), lietderības funkcijas un statistiskās analīzes pamati. Papildus šai 

pamatinformācijai kā piemēri var tikt rādīti arī daži sarežģītāki modeļi. Tādiem piemēriem 

materiālus var nodrošināt daži ES projekti- tādi kā STEMN un SCENES. 

Pēc tam, kad studentiem ir parādīti pamati, ar piemēriem un praksi var panākt dziļāku sapratni. 

Svarīgs jautājums ir arī iemācīties uzrādīt patreizējo modelēšanas problēmu un izvēlēties 

derīgus instrumentus tās risināšanai. Vingrinājumiem jāietver viss modelēšanas process, 

ierobežots līdz atbilstīgam darba un sapratnes līmenim attiecībā uz kursu apjomu un mērķi. 

Datu savākšana un analīze kaut kādā mērā ir jāiekļauj apmācībā. Augstāka līmeņa kursu 

materiālam jāietver sarežģītāki modeļi, kas studentiem jākalibrē, lai redzētu to vajadzības. 

Analīzes instrumenti jānodrošina mācību materiālā, bet datu uzkrāšana un analīzes instrumentu 

pielietošana (modeļa tehnika) ir atstājama pašu studentu ziņā. 

1.3 Pārbaudes 

MOD nodrošina iespējas pētīt dažādas ar satiksmi saistītas parādības bez dārgiem 

eksperimentiem uz vietas. Modelēšana arī ir vienīgais ceļš, kā mēģināt pareģot satiksmes 

prasības un uzvedību nākotnē, un plānot darbības, kas nepieciešamas nākotnes scenārijiem. 

Tādēļ modelēšanas un datu zināšanas: 

• Veicina jaunu risinājumu radīšanu satiksmes problēmām nākotnē, nodrošinot ekonomiski 

efektīvus instrumentus satiksmes kontroles darbību pārbaudei. 

• Atbalsta lēmumu pieņemšanu ilgtermiņa investīcijām un/vai ar satiksmi saistītiem 

ierobežojumiem, nodrošinot iespējas novērtēt kontroles izvēles ekonomiskos, vides un 

sociālos efektus. 

• Rada pētniekiem un sabiedrībai tehniskos pielietojumus. 

Pārbaudot jauninājumus šai jomā, parasti ir vajadzīga plaša un dārga infrastruktūra, kura nav 

izveidojama tikai speciāli pārbaudei. Jauninājumi transportēšanas jomā ir labāk redzami, ja 

pētniekiem ir iespēja izmēģināt savas idejas un pierādīt jauno kontroles un vadības sistēmu 

priekšrocības. Satiksmes modelēšana ir tikai ekonomisks un relatīvi ticams ceļš, lai iepriekš 

novērtētu jauninājumu efektu. 

Vietējām, valstiskām un ES līmeņa transporta politikas organizācijām ir vajadzīga informācija 

par dārgām ilgtermiņa infrastruktūras investīcijām pirms lēmumu pieņemšanas. Satiksmes 

izmaiņu vajadzības nākotnē un šo vajadzību izsauktās darbības pietiekami ticamos līmeņos var 

tikt novērtētas ar dažādiem scenārijiem un modeļiem. Modeļi var uzrādīt vides un sociālos 

rezultātus, lai dotu iespēju politiķiem pieņemt lēmumus ilgtspējīgas attīstības un citu mērķu 

virzienā, kas noteikti ar valstiskām vai starptautiskām vienošanās. 

Gan valstiskais, gan privātais lēmumu pieņemšanas process prasa jauninājumu pielietojuma 

pierādījumus. Visi jauninājumi, kapitālieguldījumi un tehniskie pielietojumi tiek ieviesti un 

lietoti ātrāk, ja ieguvumus no tiem var pierādīt relatīvi ātri un ticami. Jo ātrāk jaunās 

tehnoloģijas tiek izmantotas, jo ātrāka ir sociāli ekonomiskā ieguldījumu atmaksāšanās. 



Lai sasniegtu visus iepriekš aprakstītos ieguvumus, ir jāapmierina vairākas prasības. Dažas 

pārbaudes satiksmes modelēšanai ir minētas turpmāk. 

• Ticamības palielināšana modelēšanas tehnikām. Slikti definēti modeļi var novest pie 

nepareiziem novērtējumiem attiecībā uz satiksmes vajadzībām nākotnē un dažādām 

satiksmes vadības darbībām attiecībā uz to asignējumu un efektiem. Sliktākajā gadījumā 

nekorektas modelēšanas rezultāti var tikt lietoti neatbilstošu vai neefektīvu ieguldījumu vai 

kontroles darbību attaisnošanai. Bez modeļu gala rezultāta gan ievades līmeņu, gan modeļu 

izveidei lietotā informācija var būt apstiprināta kā derīga. 

• Modeļu un rezultātu pārvietojamība. Lai izvairītos no nepareizas modeļu lietošanas, katrai 

modeļa lietošanas amplitūdai un tā rezultātiem jābūt labi aprakstītiem un paziņotiem. No 

otras puses- jo vispārējāki ir fakti par modelēšanas metodi, jo labāka ir modeļa un rezultātu 

pārvietojamība. Tādā veidā, lai izvairītos no nevajadzīga darba, kā arī lai iegūtu saskaņotāku 

modelēšanas tehniku ievirzi, kādam, cik iespējams, jāuzsver modelēšanas tehnikas ar 

vispārējiem principiem. Tas sekmē viena modeļa efektīvu lietošanu citā pētījumu vietā ar 

vismazāko specifiskās vietas modifikāciju daudzumu. 

• Standartizācijas un datu pierakstīšanas iespējas. Ievades datu un datu uzkrāšanas metožu 

vienkāršošana un uzbūves vienādošana dod plašas iespējas radīt derīgus satiksmes datus 

Eiropas satiksmes pētniecības organizācijām. Datu standartizācija veicina arī modelēšanas 

tehniku un modelēšanas rezultātu pārvietojamību. 

1.4 Satura kopsavilkums. Apraksts 

Satiksmes modelēšanas un datu analīzes mācību joma ietver visa veida ar satiksmi saistītas 

parādības, datu savākšanu par parādībām un savākto datu sistemātisku analīzi. Studētie ES 

projekti, lai atrastu mācību materiālus šajā pētījumu jomā, ir uzskaitīti 5. nodaļā “Literatūra”. 

Satiksmes parādību modelēšana parasti ietver dažādus uzdevumus, tādus kā modeļa pamatdatu 

savākšana, modeļa un modelēšanas tehnikas attīstība, paša modeļa lietošana un modelēšanas 

rezultātu lietošana, novērtēšana un izplatīšana. Ievades datu savākšanai ļoti noderīgas ir dažādas 

datu bāzes un citi informācijas avoti. Modelēšanas tehnikas tiek attīstītas satiksmes modelēšanas 

dažādās fāzēs atsevišķi vai visas kopā. Vispārējs apskats par dažiem no jauna attīstītiem Eiropas 

modeļiem ir parādīts vēlāk, tāpat kā daži Eiropas satiksmes un transportēšanas modeļu rezultāti. 

Galvenie mērķi satiksmes modelēšanas apmācībā ir parādīt studentiem plānošanas problēmas, 

kur modelēšana ir lietota vai var tikt lietota kā darba rīks, sniegt vispārēju pārskatu par derīgām 

modelēšanas tehnikām un šo tehniku teorētisko pamatbāzi. Pēc tam, kad nodrošinātas 

pamatzināšanas par vispārēju modelēšanas tehniku pielietošanu, tiek mācīta detalizētāka 

informācija par modelēšanas tehniku praktisko lietošanu, pielietojot modeļus praksē. 

Kopumā specifiska satiksmes modeļa tehniskais un ģeogrāfiskais sagrozījumu līmenis bieži ir 

problēma, kad tas attiecas uz modelēšanas pētījumu ziņojumu lietošanu izglītošanā. Mācības reti 

ir virzītas uz pamatpētniecības darbu, kas varētu nodrošināt studentiem pamata zināšanas par 

visu modeļa veidošanas procesu. Daži modelēšanas pētījumi var tikt lietoti izglītības mērķiem 

kā piemēri bet daži ziņojumi- pat lielā mērogā. Sevišķi DIRECT, ESTEEM, FATIMA un 

OPTIMA projekti ir labi noformēti un ir viegli pieejami caur Internetu. Arī SCENES projektam 

ir plašas pieejamības iespējas, lai gan no izglītojoša skata punkta interesantākie ziņojumi vēl 

nav pieejami. 

Turpmāk sniegts tēmas “modelēšana un datu analīze” saturs un pētītie ES projekti ir aprakstīti 

detalizētāk. Pēc tēmas apraksta dažas individuālas pētījumu vietas ir aprakstītas ka piemēri 

kopējai satiksmes modelēšanas lietošanai. Visbeidzot ir novērtēta projekta materiālu lietošanas 

iespēja izglītības jomā un ir sniegtas rekomendācijas. 



2. Modelēšana un datu analīze 

2.1 Modelēšanas un datu analīzes mērķi 

Daži no daudzajiem satiksmes modelēšanas mērķiem un iespējām ir uzskaitīti zemāk: 

• veicināt jauninājumus ar iespēju piedāvājumu jauno ideju ekonomiskai pārbaudei, 

• atbalstīt lēmējus ilgtermiņa investīcijām un politiskiem lēmumiem attiecībā uz satiksmi, 

pārvadāšanu, vides un sociāli ekonomiskiem aspektiem, 

• nodrošināt satiksmes plānotājus ar darba instrumentu, 

• piedalīties satiksmes vadības darbībās, veidojot kopēju ainu par dažādu ierobežojumu un 

kontroles lēmumu efektiem, 

• atrast labākos risinājumus transporta veida un maršruta izvēlē no ekonomiskā vai vides 

aizsardzības viedokļa, 

• veicināt sadarbību starp transporta veidiem un sekmēt pastāvošā transporta tīkla iekšējo 

savienojamību un darbības. 

Satiksmes parādību modelēšana parasti ietver dažādus uzdevumus, kā teiksim pamatdatu 

savākšanu, modelēšanas tehniku attīstīšanu, izvēlētās metodes harmonizēšanu un 

apstiprināšanu, lietojot pašu modeli, kā arī modelēšanas rezultātu lietošanu, novērtēšanu un 

izplatīšanu. Šiem uzdevumiem tēma “Modelēšana un datu analīze” cenšas atrast jaunus un 

uzlabot darbības veidus. 

MODELĒŠANA 

Datu 

uzkrāšana un 

savākšana 

1. attēls. Modelēšanas komponenti 

Modeļa un 

modelēšana 

s tehnikas 

attīstība 

Modeļa 

novērtējums 

un derīgums 

Modelēšana 

s rezultātu 

lietošana un 

novērtējums 



2.2 Datu savākšanas un šķirošanas metodes 

Satiksmes parādību modelēšana prasa pietiekamas zināšanas gan par pašām parādībām, gan 

daudz informācijas par satiksmes norisi konkrētā vietā pagātnē un tagadnē. Šā veida 

sagatavošanas darbam ir ļoti noderīgas dažāda veida datu 

bāzes un informācijas avoti. Tieši tāpat kā ievades datiem 

arī modelēšanas rezultātiem jābūt pieejamiem. 

2. attēls. Vispārēja datu savākšana 

DATU BĀZE 

PIELIETOJUMS 

TDSS mijiedarbība pielietojumiem 

TDSS KARKASS 

TDSS Mijiedarbība Datu bāze 

DATU BĀZE 

3. attēls. TDSS sistēmas struktūra (DIRECT 2000b). 

Transporta datu šķirošanas struktūras (TDSS) 

Ilglaicīgas un vidēju termiņu plānošanas integrācija ar 

īstermiņa satiksmes vadības procedūrām abpusēji var gūt 

labumu no labākas datu saskaņas, zemākas datu savākšanas 

izmaksas, datu kvalitātes un pārseguma uzlabojumiem, 

labāka pamata jauniem modelēšanas veidiem, pareģošanas 

un analīzes instrumentiem. Lai iegūtu nopietnāku bāzi datu 

uzglabāšanai un sadalīšanai starp pētniekiem un citām ar 

satiksmi saistītām organizācijām, ir attīstītas transporta datu 

sadalīšanas struktūras (TDSS). Papildus TDSS tehniskajai 

klasifikācijai ir efektīvi izmantojamas arī vispārējās 

vadlīnijas. TDSS struktūra ir parādīta zemāk. 

DATU BĀZE 


PORTAL rakstiskais materiāls www.eu-portal.net 

TDSS

Dati, ar kuriem jāapmainās, var būt vai nu detalizēti (piem., ģeoloģiskie, satiksmes, notikumu, 

uzraudzības, kustības, finansu) vai nu vispārēji (piem., dokumenti, piezīmes, attēli, diskusijas). 

Lietoto datu tipi un apjoms, laikietilpība, derīgums ir atkarīgi no pielietojuma sfēras. 

Tomēr pati TDSS sistēma nav nepieciešami ierobežota ar uz satiksmi attiecinātiem datiem. 

Tālāk- TDSS sistēmas saturs nav tehniski ierobežots; pamatā jebkuri interesējoši dati var tikt 

uzkrāti vai sadalīti. Lūk, piemērs tam, ko var ietvert TDSS sistēma: 

• Pilsētas transporta daudzums, tīkla apraksts (ceļš, personīgais transports, velosipēdi, gājēji), 

• Braucienu nepieciešamība, transporta veida izvēle, vieglo mašīnu un personīgā transporta 

izmantošanas pieaugums (uzskaite, pārskats), 

• Stāvvietu krājumi, stāvvietu apraksts (gar ceļu, daudzstāvu, P&R, maksa), 

• Vides ietekme, piesārņojums, drošība, troksnis (mērījumi, modelēšana). 

TDSS sistēmā uzkrātajiem datiem ir daudz potenciālo lietotāju. Pilsētas transporta dati ir svarīgi 

tiem, kuri ir atbildīgi par galvenajiem ceļiem, maksas ceļiem, sabiedrisko transportu, dzelzceļu, 

stāvvietām, aprīkojumu, neatliekamo palīdzību, administrēšanu, vides aizsardzību. Datu 

sadalīšana starp ieinteresētajiem ir nepieciešama tādos pielietojumos kā biļešu maksa, 

priekšroka krustojumos, P&R (tandēmsatiksme), informācija braucējiem, darbību kooperācija, 

plānošana un modelēšana. Jāņem vērā trīs līmeņu prasības: stratēģiskā, darbības un tehniskā, 

kas harmonizē ar lietotāja lomu ar lēmumpieņēmēja, darbības vai tehniskā personāla lomu. Datu 

bāzēm jābūt atvērtām priekš visiem iesaistītajiem. (DIRECT 2000a) 

TDSS uzbūves attīstībā ir svarīgi konstatēt atšķirības starp sekojošiem pielietojumiem. 

• Satiksmes vadības (menedžmenta) jomā uzsvars ir apmaiņai, kas palīdz apstiprināt tīkla 

stāvokli, tā īslaicīgu attīstību un (arvien pieaugošāk) potenciālu ziņojumu radīšanai un 

izplatīšanai ceļotāju grupām, 

• Braucienu plānošanas jomā uzsvars ir ceļotāju iesaistīšanai relatīvi nekustīgu datu bāzu 

izmantošanā, ko varas struktūras un operatori sadala ar gala lietotājiem, 

• Ceļojumu informācijas jomā apmaiņa tiek attīstīta ar kustīgiem individuāliem ceļotājiem. 

Tā ietver satiksmes vadības un brauciena plānošanas elementus ar ārkārtas mobilas 

saskarsmes pamatiem, kas atbalsta satiksmes informāciju. 

Katrai pielietojuma jomai DIRECT ir vairākas TDSS uzbūves attīstības rekomendācijas un 

vadlīnijas. Kad ir attīstīti tehniskie resursi, (datu uzglabāšanas sistēmas, datu bāzu tipi, 

sistēmnodrošinājums (tīklu tipi un ātrums), programmnodrošinājums (datu bāzu programmas) 

un telekomunikāciju sistēmas (“Java” internets, WAP, GSM, RDS, …)), var sākties TDSS un 

tās satura veidošana. Dažas no DIRECT rekomendācijām iepriekš aprakstītajām pielietojuma 

jomām ir uzskaitītas zemāk. 



TDSS atbalsts satiksmes vadībai (menedžmentam) (DIRECT 2000a): 

1.REKOMENDĀCIJA: izvēlēties līdzekļus, ko var lietot ziņojumu izplatīšanai attiecībā uz 

satiksmes vadības mērķiem: 

• Norādošiem ziņojumiem parasti tiek lietotas maināmas informācijas ceļa zīmes, lai visiem 

vadītājiem uz galvenajiem ceļiem ko darītu zināmu. 

• Plašu apgabalu maršrutu informācijai ir piemērots digitālais radio. 

• Multimodāliem ziņojumiem ir vajadzīgas zināšanas gan par ceļu, gan sabiedriskā transporta 

tīklu, kā arī daļēji par apstākļiem transporta veidu pārejas un maiņas punktos. 

• Ja maršruta vadīšanas stratēģijā ar maināmas informācijas ceļa zīmēm vai radio palīdzību ir 

iekļauta P&R (tandēmsatiksme), tad ir nepieciešama reāllaika vadīšana par vietu aizņemtību 

un (vai) kontrole par noteiktu vietu rezervēšanas pasūtīšanu, ja var būt tāda vajadzība, lai 

maiņas vietās nodrošinātu iespējas novietošanai stāvvietā. 

2.REKOMENDĀCIJA: izmantot standartus un instrumentus, kas atbilst labākās prakses paraugiem. 

Satiksmes vadībai lietot DATEX standartus. Multimodālās satiksmes vadībai pievienot 

izvietojumu attiecībā uz ģeogrāfisko datu bāzu standartiem un lietot TRANSMODEL, lai 

veidotu sabiedriskā transporta datus. 

TDSS atbalsts brauciena plānošanai (DIRECT 2000a): 

1.REKOMENDĀCIJA: plānojumam galvaspilsētā jābūt “no durvīm līdz durvīm”, tas parasti 

vispirms tiek attīstīts sabiedriskajam transportam. Pilsētām, kurām tas vēl nav attīstīts, jāsāk to 

darīt (tas nozīmē TDSS ietvert karti un ģeogrāfisko nosaukumu datu bāzi, ko parasti nodrošina 

varas institūcijas, un sabiedriskā transporta datu bāzi, ko visbiežāk sagādā viens vai vairāki 

operatori). 

2.REKOMENDĀCIJA: attīstot TDSS ceļojuma plānošanas pielietojumam, pieņemt internetu kā 

izplatīšanas pamata veidu un izvēlēties instrumentus, kas palīdzētu veidot servera uzbūvi (t.i., 

Javascript, CGI, CORBA). 

3.REKOMENDĀCIJA: ja sabiedriskā transporta plānojums jau pastāv, tad jāiesaista arī tīkla datu 

bāzi citiem transporta veidiem. Labs nākošais solis ir mašīnu stāvvietu informācijas sistēma 

(alternatīvas mašīnas braucienam var izrēķināt un parādīt tikai, ja uz mašīnu orientētais ceļotājs 

paziņo par savu galamērķi). 

4.REKOMENDĀCIJA: DIRECT demonstrācijas darbā uzsvērts, cik svarīgi ir veidot ceļojuma 

plānojumus telpiskos un modālos “gabalos”- katru skaidri adresētu noteiktai interešu grupai. Ne 

visiem operatoriem būs interneta serveri un apmaiņas sistēmas uzbūvei jāatspoguļo vietējie 

apstākļi, tomēr vienmēr jāpūlas pārliecināt viņus par priekšrocībām, kad ir savs serveris, kas 

savienots ar atvērtiem apmaiņas standartiem. 



4. attēls. Satiksmes vadības centrs 

TDSS atbalsts ceļojumu 

informācijai (DIRECT 2000a): 

1.REKOMENDĀCIJA: lai attīstītu ceļojumu 

informācijas pielietojumu, nepieciešams 

apvienot mobilo sakaru tīkla operatorus 

kā arī organizācijas, kam ir pieredze datu 

bāzu vadībā un kam ir pieeja lielam 

skaitam abonentu. Piemērots pamats 

attīstībai ir WAP ar GSM ar lokalizācijas 

iespējām aprīkotu tīklu. 

2.REKOMENDĀCIJA: ceļojuma informācijas izplatīšanas pakalpojumi, kas izmanto mobilos 

telefonus ar reāllaika sensoriem, parādījās projekta laikā. Par cik tas maina veidu, kā TDSS 

atbalsta ceļojuma informācijas pielietojumu, ir nolemts, ka augstas pievienotās vērtības 

pakalpojumiem jau tagad ir jāprasa šādu satiksmes informācijas datu bāzu parādīšanās, lai 

integrētu tos ar satiksmes vadības un ceļojuma plānošanas daļām, kas tieši vada mobilitātes 

operatora apgādībā esošo piedāvājumu. 

Papildus tehniskiem apveidiem un datu saturam jābūt skaidriem arī TDSS locekļu sakariem un 

atbildībai. Turpmāk ir doti daži norādījumi no DIRECT projekta par sadarbību un oficiāliem 

rezultātiem. 

Norādījumi TDSS lietotājiem (DIRECT 2000a): 

1.REKOMENDĀCIJA: Pārliecinieties, ka nav darīšana ar vienu vientuļu cīnītāju. 

2. REKOMENDĀCIJA: Katram TDSS dalībniekam jāzina, ka sadarbība tiek prasīta starp visiem 

TDSS dalībniekiem. Ir vajadzīgs radīt tīklu vai stratēģiju ar vairāk vai mazāk kopēju mērķi. 

3.REKOMENDĀCIJA: Pārliecinieties, ka ir skaidra katra dalībnieka atbildība. Jāuzsver līgumu 

nepieciešamība. No vienas puses TDSS dalībniekiem jāapzinās, ka prasības un mērķi atkarībā 

no institūciju līmeņa mainās, un ka konflikti ir jānovērš. No otras puse līgumiem jābūt 

pietiekami elastīgiem, lai atsevišķām organizācijām varētu būt iespējams noteikt un mainīt savu 

atbildību un vietu sadalīšanas struktūrā. 

4.REKOMENDĀCIJA: Izskaidrot sabiedriskajiem un individuālajiem dalībniekiem iespējas strādāt 

kopā, veidojot sabiedriskās un individuālās partnerattiecības. 

5.REKOMENDĀCIJA: Jābūt zināmam datu īpašniekam. Pārbaudiet nacionālos noteikumus, kas 

regulē publisko datu bāzu pieeju un īpašnieku. Gādājiet, lai datus varētu tieša veidā pārvietot no 

viena gadījuma uz citu. Jāņem vērā dažādie konteksti, kādos gadījumi notiek. Nacionālās 

atšķirības bieži ir iemesls neviendabībai. 

6.REKOMENDĀCIJA: Jāzina, ka savācamie, uzkrājamie un izplatāmie dati ir tāda veida, kas 

garantē indivīda privāto noslēpumu. 

7. REKOMENDĀCIJA: Jāzina, kādi ir iespējamie autortiesību likumi un kas jādara pārobežu 

apmaiņai. 

8. REKOMENDĀCIJA: Apzināties, ka datu un informācijas ticamība ir pietiekami. Jābūt skaidri 

definētām datu savākšanas, modelēšanas un izplatīšanas metodēm. 

9. REKOMENDĀCIJA: Ir vajadzīgi oficiāli rakstiski līgumi, kas nosaka datu lietotāju un citu 

iesaistīto pušu saistību ar TDSS un atbildību par datu lietošanu un uzturēšanu. 



10. REKOMENDĀCIJA: Veidot publiskos un privātos datu failus skaidri noteiktus jau no sākuma 

(žurnāli, procedūras). 

11. REKOMENDĀCIJA: Katra iesaistītā dalībnieka un apvienības biedra lomai jābūt skaidri 

norādītai no sākuma. Jābūt skaidri zināmiem nosacījumiem, lai jauni dalībnieki varētu 

pievienoties. 

No finansiālā viedokļa ir svarīgi izveidot investīciju fondu plānu, ievest privāti finansētos un 

kopīgu fondu uzņēmumus un izmantot ieņēmumus no iespējamiem ienākumiem no datu 

pārdošanas. Organizatoriski TDSS jāveido tā, lai hierarhija un vadība būtu skaidra katram 

dalībniekam. 

Datu pārvietošanas protokoli un pieejamība 

BRIDGES projekta noslēgumā tika attīstīti datu pārvietošanas protokoli, lai aplūkotu saistītos 

burtu, ciparu un grafiskos datus, kas nodrošina plašu un vispusīgu datu bāzu veidošanu. 

Attiecībā uz transporta modeļu mainīgām prasībām daži protokoli bija gatavi attīstīties laika 

gaitā. Tas ir svarīgs aspekts datu savākšanas metožu attīstībā, pateicoties nepārtrauktām pašas 

satiksmes un modelēšanas instrumentu mainīgajām prasībām un iespējām, it sevišķi datoru un 

telekomunikāciju ierīču. BRIDGES risinājumu galvenie komponenti ir minēti tālāk kā piemēri 

transportēšanas datu bāzes tehniskai struktūrai. (BRIDGES 1999.) 

• Digitālais datu ceļvedis (DDG): derīgs priekš ETIS pieejamās informācijas avotu 

direktorija, 

• Vispārinātais transporta formāts (GTF): paredzētais standarta datu formāts transporta datu 

bāzu apmaiņai ar mērķi transporta prognozēm un attīstībai modelēšanas jomā, 

• GTF/Arcinfo tulkotājs (GTF/GIS): pielietojums datu pārvietošanai no Arcinfo GIS formāta 

uz GTF versiju GIS, 

• Ekspertu sistēma/ lēmumu atbalsta sistēma (ES/DSS): Pielietojums likumu un kritēriju 

definēšanai, lai vienkāršotu sadarbību starp gala lietotājiem un saliktiem transporta 

modeļiem, 

• NIS sistēma: tādu maršrutu izvēle, kas spēj rīkoties ar progresīvām transporta topoloģijām 

un ar grafiskām analīzēm, 

• Saskarsmes sistēma (CS): tehnoloģija komandu pārraides vadīšanai starp neatkarīgiem 

pielietotājiem, kas integrēti atvērtā sistēmā, lietojot vairākkārtīgu pielāgošanu lietotāja 

interfeisam (lietotāja darba telpā) Intraneta vidē. 

BRIDGES projekts noved pie GTF pirmās versijas. Darbs tiek turpināts un attīrīts tematiskā 

tīklā SPOTLIGHTS (http://www.mcrit.com/spotlights/) kā ES 5. Struktūras programma, kurā 

veic turpmākos pārskatus, ziņojumus un lietotāju papildinājumus. Tas ietver sadarbību ar 

Transporta mērķa platformas, attīstot uz mērķi orientētu platformu, transporta datiem. Pieredze 

no GIS vides, ietverot ASV finansēto UNETRANS koncorsiju par transportēšanas 

infrastruktūras modeļiem, arī tiek lietota turpmāk. 

Tā kā SPOTLIGHTS ir ES finansēts, tad ir centieni, lai GTF iespējami kļūtu par ES standartu 

attiecībā uz transporta modelēšanas datu apmaiņu. Tas nodrošinās stingru pamatu iepriekšējā 

darba un modeļu lietošanai jaunu modeļu veidošanā, kā arī būs salīdzināšanas instruments, kas 

aptver vienu un to pašu ģeogrāfisko telpu. Abi mērķi būs ļoti noderīgi pētījumiem un praksei 

transporta modelēšanas jomā. 



Viena datu bāzu informācijas attīstības daļa ir ļoti svarīga: pieejamība informācijai un vajadzīgo 

datu atrašanas vienkāršība. Lai sasniegtu efektīvu informācijas par satiksmes un kravu plūsmām 

un infrastruktūru kopumā izplatīšanu, MESUDEMO projekts ir izveidojis instrumentu jaunu 

koncepciju un metodoloģiju prezentēšanai, lai radītu ETIS (Eiropas transporta informācijas 

sistēmu). Šis instruments ir tīklu veicinoša vide ar klienta servera klātbūtni un progresīvu spēju 

rīkoties ar ģeoinformāciju caur tīklu. Uz tīklu balstīts hiperteksts (html dokumenti) tiks lietots 

prezentācijām, tā ka lietotāji (t.i. mērķa auditorija izplatīšanai un demonstrācijai) varēs 

koncentrēties uz viņus interesējošiem punktiem. (MESUDEMO 2000) 



REZULTĀTS: uz 

transportu un 

politiku orientēta 

informācija 

Ārējās datu 

bāzes 

Apceres 

moduļu 

novietne 

(Portāli 

citām 

sistēmām 

vai datu 

bāzēm) 

Ārējās datu 

bāzes 

Dati 

NOVIETNE 1 

JAUTĀJUMI IEGULDĪJUMI: 

Politiskā uzraudzība 

Vietējais (un LAN) 

WAN vai tīkla 

lietotāja interfeiss ar 

GIS atbalstu 

Informācijas 

ieguve no datiem 

Simulēto, 

paredzēto 

situāciju 

organizētie 

gadījumi 

Transporta un politikas specifisko interfeisu un parādīšanas 

moduļu izvēle 

Politiku 

uzraudzība 

Politiski orientēta 

interferences dzinuļa izvēle 

(ar GIS atbalstu, ja 

nepieciešams) 

Vadības 

lietošana 

Augsti organizēti transporta dati 

(Ietverot infrastruktūru, plūsmas, sociāli 

ekonomiskos datus ar raksturīgām ģeoatsaucēm) 

Datu noliktavas modulis Zināšanu bāzes modulis 

Atbalstmodulis datu derīguma, 

harmonizācijai. un kombinācijas procedūrai 

Dati 

NOVIETNE 2 

Dati 

NOVIETNE n 

Pirmszināšanas 

IEGULDĪJUMI: Transporta zināšanas, dati and Data 

5. attēls ETIS kopējā uzbūve, kas parāda dažadas apakšsistēmas konceptuālā līmenī 

(MESUDEMO 2000). 

Dati 

NOVIETNE m 



Satiksmes datu bāzu koncepcijas 

Ir dažas gatavas koncepcijas satiksmes datu bāzēm. Tika radīta datu bāze SCENES projektam, 

lai nodrošinātu vienotu pamatu reģionāliem datiem. SCENES interneta datu bāzē ir plašs datu 

klāsts par gandrīz visām Eiropas valstīm. Tie ietver sociāli ekonomiskos, tehnoloģijas, 

transporta un tūrisma rādītājus reģionālā līmenī. Diemžēl pieeja datiem ir tikai ar paroli. Pieeja 

SCENES interneta datu bāzei ir Eiropas Komisijai un projektā iesaistītiem partneriem. Kad šāda 

veida datu bāze tiek veidota, tai jābūt pieejamai visām pētniecības organizācijām, lai dotu jauno 

pielietojumu visus labumus. 

2.3 Modelēšanas pieejas attīstība 

ES projektos modelēšana parasti attiecas uz plašām teritorijām un atbalsta politisku lēmumu 

pieņemšanu ilgtermiņa plānošanā. Šai sfērā tiek lietoti nākotnes scenāriji un citi makrolīmeņa 

modeļi. Modeļa konstrukcijas veidošana ietver četras fāzes: vajadzību un faktoru, kas izsauc šo 

vajadzību, noteikšana, brauciena ģenerācija un sadalījums, modālā virziena noteikšana un 

asignēšana. Parasti šo modelēšanas procedūru kravu un pasažieru transportam pielieto atsevišķi. 

Jauni plaša mēroga modeļi arī tiek balstīti uz šīm plānošanas fāzēm. SCENES projektā ir 

attīstīts Eiropas mēroga pasažieru un kravu vajadzību modelis. Visaptverošais modelis ietver 

divus galvenos “moduļus” kas ar interfeisu savienoti un brīvi ir pazīstami kā “zemes lietošanas 

modelis” un “transporta modelis”. Šie divi moduļi ietver, vispirms, brauciena ģenerāciju un 

sadalījumu un pēc tam modālā virziena noteikšanu un asignēšanu. Katrs komponents un 

visaptverošā sistēma darbojas atkārtotā veidā. Šajā nozīmē modelim ir ļoti tradicionāla uzbūve. 

Vienīgā “atpakaļsaite” starp zemes lietošanas un transporta modeļiem ir tā, ka transporta 

izmaksas un laiks (pārvērsts “nelietderībā”) baro sadalījuma modeli, tādējādi iespaidojot 

galamērķa izvēli un brauciena garumu. Taču tam nav ietekmes atiecībā uz braucienu skaita 

ģenerēšanu vai apslāpēšanu (SCENES 1999.) 

1. piemērs: SCENES kravu modelis 

SCENES kravu modelis veidots uz STREAMS kravas modeļa bāzes. Darbs ir sadalīts divās 

galvenajās nozarēs: (i) reģionālā ekonomikas modeļa (REM) attīstīšana un (ii) kravu transporta 

(modālā virziena noteikšana un asignēšana) modeļa uzlabošana. REM izmanto sekojošu 

kombināciju: Leontief ieguldījumu un 

atdeves (I/O) struktūras savienojumā ar 

telpiskās iedalīšanas procedūru un 

transporta nelietderīguma matricu, lai 

radītu matricu par cenu vienošanos. Pārējie 

pārvērš (ar patēriņa preču tipu un 

izcelšanās – saņemšanas sapārošanu) šīs 

vērtības, lai izveidotu izcelsmes/ 

saņemšanas transporta plūsmas tonnu 

matricu. REM trīs zonu reģionālais 

modelis ir parādīts 7. attēlā. 

6. attēls: kravas transportlīdzekļu plūsma 



2. zona 

Atlikums no ES 

Nodrošina vajadzību 

pēc eksporta no 1. 

zonas. Ietekmē 

importa vajadzību uz 

1. zonu 

3. zona 

Atlikums no pasaules 

Nodrošina vajadzību 

pēc eksporta no 1. 

zonas. Ietekmē 

importa vajadzību uz 

1. zonu 

Ārējās zonas 

Eksports no ES 

atlikuma 

Imports no ES 

atlikuma 

Imports no pasaules 

atlikuma 

Eksports no pasaules 

atlikuma 

1. zona 

7. attēls: Vienkārša trīs zonu REM modeļa attēlojums (SCENES 2000). 

Transporta veida sadalījums veidots, lietojot ligzdas modeli, kam ir trīs izvēles līmeņi: 

• Pirmais ir izvēle starp zemes un citu transportu (kuģi un cauruļvadi, vai kuģi un gaisa 

transports saderīgām plūsmām); 

• Otrais ir izvēle starp zemes transportu (dzelzceļš, baržas, kravas automašīnas); 

• Trešais zemākajā līmenī ir izvēle starp smago kravu transportlīdzekļiem (HGV) un vieglo 

kravu transportlīdzekļiem (LGV). 

2. piemērs: STEMM pasažieru un kravu modelis 

Ražošanas un patēriņa 

modelēšana, lietojot 

ieguldījumu un atdeves 

struktūru 

Iekšējā zona 

Neražojošo 

sektoru (ģimeņu, 

valdības u.c. 

gala vajadzības 

Iekšējo pētījumu sektors 

Šis trīs zonu modelis individuāli katrai modelētajai valstij 

Kopumā lietotās modeļu tehnikas ir pielietotas tradicionālām vajadzībām: maršruta izvēle, 

transporta veida sadalījums un asignējuma metodes. Tomēr Eiropas mēroga modeļiem jāaplūko 

daudzu valstu vide ar dažādu ekonomisko, politisko un socioloģisko vidi, kas iespaido visus 

pasažieru un kravu modeļa veidošanas faktorus. Šīm problēmām ir atrasts viens risinājums 

STEMM projektā, kas parāda sarežģītu vairāku valstu pasažieru transporta modeli ar nelineāra 

transporta veida izvēles jauninājumiem, integrētiem multimodāliem tīkliem un novērtēšanas 

tehnikām, kas ņem vērā novērtējamās precizitātes mainību un korelāciju. 



STEMM modelēšanas attīstīšana pasažieru transportam tika attiecināta uz piecām principiālām 

tēmām kopā ar vairāku valstu kopēju modeli, kas apraksta pasažieru transportu (STEMM 1999): 

1. multimodālā tīkla attēlojuma attīstīšana, 

2. pārskats par esošo modeļu formām; modeļa atlase ar 

- transporta veida izvēles atbildības asimetriju; 

- (heteroskedasticity- angl.) lietošana 

vispārinātas ražošanas- izplatīšanas 

formas modeļos; 

3. izvēlēto modeļa formu uzlabošana ar: 

- ierobežojumiem transporta veida 

izvēles atbildības asimetrijā; 

- papildinājumiem telpiskajā 

automātiskajā saistībā ar 2 otro 

apakšatkāpi ; 

4. nepieciešamo algoritmu ieviešana; 

8. attēls: intermodālā ķēde 1 

5. modeļa novērtējums vairāku valstu pielietojumā, sasniegumu nozīmīguma pārbaude. 

Katra modeļa pārbaude notika divos virzienos, pārbaudot katra modeļa komponentus (transporta 

veida izvēle un ražošanas – izplatīšanas) ar jaunām datu bāzēm Vācijā un citās valstīs, sevišķi 

Francijā, lai novērtētu kopējo specifikāciju robustumu. Pēc tam daudznacionālo modeli 

novērtēja un nosauca par MAP 1 trim mērķiem: biznesam, privātajai sfērai un atvaļinājumam 

(STEMM 1999.) 

STEMM multimodālās modelēšanas kravu transportam pamatkoncepcija tika attīstīta , aptverot 

kravu plūsmu īpašās pazīmes, nesaskaņotības līmeņus un transporta veida/maršruta izvēles 

algoritma paplašinājumu, ņemot vērā arī līdzības starp pieejamām izvēlēm. Kravu transports ir 

pieņemts no OD matricas, lai parādītu plašās transporta veida/maršruta izvēles kombinācijas. 

Katrai transporta veida/maršruta alternatīvai ir noteikta vispārēja maksa, nosakot finansu 

izmaksas un pievienojot dažādas kvalitātes pakalpojumu sodus. Tiek izskatītās tikai alternatīvas 

ar vispārinātām izmaksām noteiktā procentuālā daudzumā zemāko vispārināto izmaksu. Ja divas 

vai vairākas alternatīvas sadala vismaz tās pašas vispārējās izmaksas tad satiksmei starp tām 

jābūt vienādi sadalītai. Ja ir divas vai vairākas alternatīvas ar vispārējām izmaksām augstākām 

kā augstākās vispārējās izmaksas, sodi jāattiecina uz šīm alternatīvām atkarībā no to līdzības. 

Tā sauktais MDST modelis tika radīts saistībā ar koridora pētījumiem (cross-Channel and 

Trans-Alpine). Lai gan starp tiem ir liela atšķirība, abiem piemītošās kopīgās īpašības ir fiziskā 

barjera , ko veido starptautiska robeža. Abos gadījumos modeļiem vajadzīgs pareģot satiksmes 

līmeņus, balstoties uz ierobežotu daudzumu starptautisko saišu, kur modālās maiņas ir svarīgas 

vai vismaz dzīvotspējīgas. Pamatatšķirības starp diviem pielietojumiem ir datu avoti, tīkla un 

zonu kompozīcija, transporta veida izvēles darbību detaļas un apjoms, ko sabiedriskā sektora 

vadība var tieši kontrolēt transporta infrastruktūrā. (STEMM 1999.) 

Ziemeļu pētniecības gadījumam tika ieviesti kravas transporta modeļi, lietojot STAN 

modelēšanas instrumentu. Raksturīgo īpašību struktūras ir izteiktas ar STEMM Ideal Model 

Shell, kamēr transporta veida un maršruta izvēles ir STAN algoritmā, piešķirot plūsmas 

multimodāliem tīkliem. STAN komplekts tika izvēlēts kā pamata instruments, jo tas jau tika 

lietots Ziemeļvalstīs vairākus gadus. STAN sastāvdaļas ir tīkls, vajadzības, izmaksu funkcijas 

un asignējums. 



Scan Link koridora pētniecībā tīkls iekļauj apakštīklus deviņiem transporta veidiem: ceļa, 

dzelzceļš, ātrsatiksmes dzelzceļš, kravas automobiļu prāmja, vieglo un kravas automobiļu 

prāmis, dzelzceļa prāmis, liellaivas, “lo-lo” un iekšzemes ūdensceļi. Ziemeļu- Ziemeļjūras 

pētījumam tīkla modelī tika parādīti astoņi transporta veidi: ceļš (kravas automobiļi), kravas 

automobiļu prāmis (Ro-Ro), kombinētais vieglo un kravas automobiļu prāmis (Ro-Ro), 

dzelzceļš, dzelzceļa prāmis, “Lo-Lo” prāmis (no ostas uz ostu), parastais jūras transports (Lo- 

Lo) un iekšzemes ūdensceļi. Katrs transporta veids tika noteikts ar atsevišķu tīklu, kas sastāvēja 

no modālām saitēm starp mezglpunktiem. Intermodālie pārvietojumi pieļauti specifiskos 

pārvietojuma mezglpunktos (t.i., ostas, dzelzceļa stacijas). 

Citi derīgi modeļi un turpmākā informācija 

STREAMS projekts papildus attīstīja un legalizēja modeli, kas aptver gan visas ES dalībvalstis, 

gan valstis pāri to robežām (visus transporta veidus, pasažieru un kravu transportu, ietverot īsos 

ceļojumus un pārgājienus). Ir divi galvenie moduļi: viens nosaka transporta vajadzības, otrs 

nosaka transporta tīkla vajadzības. Modelis ir izkaisīts, sadalot ES apmēram 200 zonās un 

tūkstošos saišu, ko pārstāv fiziski savienojumi un termināļi (tādi kā ceļi un lidostas). Tādējādi 

modelis ir derīgs prognozēšanai transportam kopumā priekš ES kā vienota vesela. 

Mikro simulācija nodrošina inteliģentās transporta sistēmas (ITS) novērtējuma efektīvāku 

instrumentu kā tradicionālais satiksmes modelis, kas bieži prasa iedarbi starp atsevišķiem 

transportlīdzekļiem un jaunajām sistēmām, kas ir jāmodelē. Mikrosimulāciju var lietot, lai 

attīstītu jaunas ITS sistēmas, optimizētu to efektivitāti un nodrošinātu reālu apmācību sistēmas 

operatoriem un lietotājiem pirms darboties reālā pasaulē. 

SMARTEST projekts mikrolīmenī kopā virzīja modelēšanu un simulāciju dinamiskām 

satiksmes vadības problēmām, kas radušās no konfliktiem, smagās satiksmes, negadījumiem un 

ceļa darbiem. SMARTEST pielietojuma lauki ir konfliktu vadība, krustojumu kontrole, 

automaģistrāles plūsmas kontrole, dinamiskā maršruta vadīšana un reģionālā satiksmes 

informācija. (SMARTEST 2000.) 

SMARTEST specifiskie mērķi ir šādi: 

• Pārskatīt esošos mikrosimulāciju modeļus, lai atrastu “robus”. Tas varētu būt ar 

APAS ziņojumu (skat. 5. nodaļu, Literatūra: APAS) un citiem ziņojumiem, tādiem 

kā PROGEN ziņojums no PROMETHEUS (skat. 5. nodaļu, Literatūra: Henry J. J.). 

Tiks radīts “State of-the-Art” pārskata ziņojums. 

• Pārbaudīt, kā esošie modeļi var vislabākajā veidā uzrādīti, lai aizpildītu atrastos 

“robus”, pamatotu statistisko analīzi, tādējādi veicinot “State-of-the Art”. Primārie 

mērķi šiem pastiprinājumiem ir nodrošināt, ka tie ir pārvietojami visur Eiropā un ka 

tie ir balstīti uz statistisko analīzi. 

• Iesaistīt atradumus no pētījumiem labākās prakses rokasgrāmatā par 

mikrosimulāciju pielietošanu ceļu transportā, kā arī izplatīt šos atklājumus Eiropā. 

SMARTEST projekts ir nodrošinājis ceļa tīkla menedžerus ar uzlabotu darba rīku un procedūru 

krājumu, lai novērtētu ceļa transporta shēmu un iejaukšanās ietekmes. (SMARTEST 2000.) 

SMARTEST projektā tika noteikti piecdesmit astoņi mikrosimulācijas modeļi un trīsdesmit divi 

tika analizēti. Vairums modeļu ir pieņemami tādā veidā, ka pamatparametri var būt lietotāja 

noteikti. Integrācija ar citiem modeļiem un datu bāzēm nav uzskatāma par vienkāršu. Viens no 

trijiem modeļiem ir vietējās varas vai nacionālā līmeņa transportēšanas orgānu apstiprināts. 



Attiecībā uz sistēmnodrošinājumu nav nepieciešama speciālas sistēmas uzbūve, ja neskaita 

paralēlos modeļus. Raksturīgais izpildīšanas laiks ir 1 līdz 5 reizes ātrāks kā reālais laiks. 

Apstiprināšanas un graduēšanas procesā ir saņemtas daudzas atbildes no modeļa projektētājiem 

un vairums modeļu ir daļēji apstiprināti un graduēti. Atrastie ierobežojumi pamatā izriet no 

nekorektas cilvēka uzvedības modelēšanas un no tā, ka tīkla iespējami reāla modelēšana ir ļoti 

grūta. 

Attiecībā uz tehniskajiem punktiem- vairumam modeļu ir pielietota laika sadalīšanas pieeja. 

Tajā izskaitļošana ir veikta katrā laika pakāpē, un vairumā ir lietotas uz mērķi orientētas 

modelēšana un programēšana. Trijiem no tiem ir “rezultāta vadīta” pieeja, un četri pārējie lietoja 

paralēlo pieeju. (SMARTEST 2000.) 

SCENES, STREAMS un STEMM modeļu detalizēts tehniskais apraksts ir pieejams projektu 

ziņojumos un aprakstos. Sevišķi SCENES projektam ir vairāki daudzu lappušu apraksti, kas 

izklāsta modeļa specifiku un tā pamatu. Projekta derīgumu var pārbaudīt pie projekta 

dalībniekiem un interneta lapās (skat. 7. nodaļu: Literatūra). 

2.4 Modeļa attīstība un apstiprināšana 

Atbilstošas modelēšanas spējas analizēt satiksmes vajadzību vadības pasākumus ir kopumā 

pieejamas (nesaskaņotu braucienu vajadzību modeļa sistēmas un dinamiska tīkla uzdevuma 

formā). Tomēr, balstoties uz atsevišķiem individuāliem rezultātiem, skaidri parādās, ka 

legalizēšanai lietderīgi ir veikt vairāk pārbaužu labākai šo modeļu precizitātes novērtēšanai. 

Kā novērtēšanas procesa daļu lietderīgi ir virzīt visaptverošas jūtības analīzes, lai noteiktu 

kritiskākos modeļu aspektus un pamata parametrus. Taču šie instrumenti vēl nav pilnībā 

pārbaudīti plašākai izplatīšanai vai ātras politikas analīzēm. To patreiz neizmantotās iespējas 

prasa datu savākšanu un kalibrēšanu ilgā laika posmā, kā arī lietotāja iejaukšanos un par daudz 

lielu datu apstrādes roku darbu no viena apakšmodeļa uz citu apakšmodeli. Tādā veidā to 

pielietojumi jaunās pētījumu jomās prasīs lielus laika, naudas un augsti izglītotu cilvēku, kas 

apmācīti un pieredzējuši transporta vajadzību un tīkla modelēšanā, ieguldījumus. 

Vairums modeļu ir legalizēti konkrētas vietas apstākļos. Tomēr ne vienmēr ir pētīta šo modeļu 

pārvietošanas iespēja, un tā ir viena no galvenajām satiksmes modelēšanas problēmām. 

2.5 Modelēšanas rezultāti 

Daži no ES ar modelēšanas pētījumiem saistītiem projektiem rada nākotnes scenārijus un 

pareģojumus satiksmes vajadzībām un tīkla izvietojumam, lai nodrošinātu lēmuma pieņēmējus, 

satiksmes vadības un infrastruktūras plānotājus ar informāciju par nākotnes prasībām un 

ierobežojumiem. Tie arī tiecas virzīt satiksmi un pārvadāšanu kopā ekonomiskākiem, videi 

draudzīgākiem un sociāli vienādiem risinājumiem. Modelēšana palīdz lēmumu pieņēmējiem 

sekojošos uzdevumos. 

• Pilsētas scenāriju veidošana, kas balstās uz modelēšanu un politisku faktoru prognozēm. 

Faktori ietekmē vajadzību pēc mobilitātes un to sasaisti ar transporta modeļiem, no kuriem 

iznākumi ir uz izstarošanas/ izkliedēšanas modeļiem. 

• Zemes lietošanas un transporta politikas pārbaude ar integrētu intermodālo zemes 

lietošanas/transporta modeli, darbojoties ar lietošanas funkcijām. 

• Ticamu prognožu izmantošana zemju lietošanai un periodiskumam, lai vairotu transporta 

modeļus un vides izkaisīšanas/enerģijas modeļus, lai pareģotu enerģijas patēriņu un 

piesārņojuma izmešus atkarībā no dažādiem pieņēmumiem par vietējiem lēmumiem pilsētu 

attīstībā. 



No dažādu Eiropas valstu satiksmes modeļu rezultātiem politiķiem tika dotas dažas 

rekomendācijas (FATIMA 1999a). Piemēram, satiksmes stratēģija jābalsta uz pasākumu 

kombinācijām un tai jāiezīmē saikne starp sekmīgiem pasākumiem. Var sagaidīt ekonomiski 

efektīvus pasākumus, ietverot zemu izmaksu uzlabojumus ceļu kapacitātei, uzlabojumus 

sabiedriskajā transportā (paaugstinot servisa līmeni vai samazinot braukšanas maksu) un maksas 

par vieglas mašīnas lietošanu pieaugumu. 

No satiksmes vadības viedokļa caurlaides ierobežojumi, lai atrunātu no vieglās mašīnas 

lietošanas, nav iespējami kā ekonomiski efektīvi. Maksas pieauguma mērogam par vieglo 

automašīnu lietošanu jābūt daļēji atkarīgam no patreizējiem sastrēgumiem, ceļa maksas un 

stāvēšanas daudzuma pieaugums ir apmaināmi, bet tas prasa detalizētāku paredzēšanu. Izmaiņu 

mērogam jāizpaužas servisa līmeņos un sabiedriskā transporta braukšanas maksas ietekmē ar 

pastāvošo subsīdiju līmeni un dažos gadījumos servisa līmeņa pazeminājumiem vai ekonomiski 

pamatotiem braukšanas maksas sabiedriskajā transportā palielinājumiem. 

Vairumā modelēto pilsētu varēja radīt ekonomiski efektīvas stratēģijas finansiāli iespējamas, ar 

nodrošinājumu, ka ienākumi var tikt lietoti citu stratēģijas elementu finansēšanai. Ilgtspējas 

darbība ir iespējama, lai attaisnotu ieguldījumus sabiedriskā transporta infrastruktūrā, turpmākos 

uzlabojumus sabiedriskā transporta pakalpojumiem vai/un cenām. 

Svarīgs apstāklis ilglaicīgas kontroles stratēģijas lietošanai ir tas, ka pilsētas transporta 

plānošanas orgāniem ir pilnīga kontrole pār visiem transporta pasākumiem attiecībā gan uz 

personīgo, gan sabiedrisko transportu. Tomēr šādas stratēģijas ir iespējamas, lai prasītu 

pietiekamus investīciju līmeņus, un šībrīža attieksmes spiež uz sabiedrisko lietošanu, tas var būt 

politiski neveikli sabiedriskajam sektoram radīt šādas finanses. Tādā veidā ir lietota potenciāli 

noderīgā loma privātajai finansēšanai, lai palīdzētu pārvarēt šādas finansēšanas problēmas. 

Tomēr jānovērtē, ka privātais sektors gaidīs no šiem ieguldījumiem peļņu. Pilsētās, kur 

optimālās politikas apmaksā ceļotāji, viņi var atmaksāt privātajam sektoram. Pilsētas, kur 

ceļotājiem nav iespējas apmaksāt visu ar optimālām politikām saistīto, ir jābūt iespējām to 

atmaksāt no sabiedriskiem fondiem, veidotiem no nodokļiem. Svarīgs nosacījums ir tāds, ka nav 

pieļaujama privāto finansu izmantošana, lai aizvietotu optimālas politikas ar mazāk optimālām. 

Vairāk vispārēju raksturojumu dažāda lieluma pilsētām var atrast datu analīzes pētījumos 

(SESAME 1999). Mazās pilsētās ir lielāka vieglo mašīnu lietošana, kamēr lielākām pilsētām ir 

labākas iespējas vieglo mašīnu lietošanas samazināšanai. Šī hipotēze ir patiesa līdz zināmam 

apjomam. Vieglo mašīnu lietošana nesamazinās pilsētas ar vairāk kā 750 000 iedzīvotāju. 

Pilsētām, kur iedzīvotāju ir mazāk par 750 000, ir tendence uz pozitīvu sakarību starp pilsētas 

lielumu un vieglo mašīnu lietošanu. Ir pozitīva korelācija starp vieglo mašīnu lietošanas 

intensitāti vietējā apdzīvotā vietā un nemotorizētā transporta veida lietošanu. Augstāka 

iedzīvotāju un darba vietu koncentrācija veicina sabiedrisko transportu, jo intensificē braucienu 

skaitu. 

Datu analīzi var lietot tradicionālo pirmskoncepciju par satiksmi pētījumiem. Viena kopēja 

hipotēze pamato, ka sabiedriskais transports un nemotorizētais transports ir konkurenti 

transporta tirgū, kamēr vieglajai mašīnai abi minētie nav reāls konkurents. Dažās Eiropas 

pilsētās iegūtie rezultāti ir pretēji šai hipotēzei. Var secināt, ka pilsētās – it sevišķi to centrālajās 

daļās – nopietns konkurents vieglajām mašīnām ir nemotorizētais transports. Centrālajās daļās ir 

pazīmes, ka arī sabiedriskais transports ir kaut kādā mērā konkurents vieglajām mašīnām. 

Neliela konkurence ir arī starp nemotorizēto un sabiedrisko transportu. 

Vieglo automašīnu skaitam uz ģimeni ir pozitīva korelācija ar transporta veida izvēli. Jo vairāk 

cilvēkiem ir pieejama automašīna, jo vairāk tā tiek izmantota gan attiecībā pret braucienu 

daudzumu gan kilometrāžu. Kā tas parasti ir norādīts literatūrā, vieglo mašīnu īpašnieki paliek 

viens no vislielākajiem mainīgajiem, kas ietekmē vieglo mašīnu līdzdalību. Kopēja hipotēze 

literatūrā par transporta veida izvēli un ceļojumam patērēto laiku ir tāda, ka katras dienas 

ceļojumam patērētais laiks ir konstants un transporta veida izvēles izmaiņas drīzāk radīs 

izmaiņas ceļojuma garumā nevis kopējā ceļojumam patērētā laikā. Šīs hipotēzes ne vienmēr ir 



apstiprinātas ar datiem. Kopējais ikdienas ceļojumam patērētais laiks ir no 50 līdz 90 minūtēm 

un šī atšķirība ir atkarīga no pilsētas detalizētas modālas sadalīšanas. 

Ir arī rezultāti, kas atbalsta tradicionālos uzskatus par satiksmes vajadzību uzvedību. Sakarības 

starp sabiedriskā transporta piegādi un intensitāti ir labi pierādīta. Jo augstāka intensitāte, jo 

augstāks servisa līmenis (mērot transportlīdzekļu kilometru skaitā). Turpmākā analīze parāda, 

ka servisa līmeņa paaugstināšana ir vairāk frekvences (biežuma) rezultāts nekā ilguma 

palielināšanās rezultāts. (SESAME 1999.) 

2.6 Būtiskas pielietojuma jomas un ieguvumi 

Firmas 

Lielām firmām un valsts organizācijām jāplāno nākotnes vajadzības kravu (un pasažieru) 

transportam. Šo uzdevumu bieži nodod ārējiem speciālistiem, sevišķi kad firmas cenšas 

paaugstināt izmaksu efektivitāti. Tas ir pamats starptautisku loģistikas firmu izaugšanai, kas 

nodrošina pilnu servisu izplatīšanas firmām. Lielāko loģistikas pakalpojumu nodrošinātāji ir 

ieinteresēti nākotnes vajadzību 

paredzēšanā, kas palīdz plānot autoparku 

un pārējās investīcijas nākotnē. Nākotnes 

scenāriji ir derīgs instruments loģistikas 

nodrošinātājiem, kad tie cenšas piemērot 

savus servisus un finanses dažādiem 

ekonomiskās izaugsmes scenārijiem. 

Papildus lēmumiem par autoparka lielumu 

ar simulāciju un modeļiem var atrisināt 

dažas maršruta izvēles dilemmas. 

9. attēls: Kravas datu savākšana 

Valsts institūcijas 

Valdības organizācijas, kas nodarbojas ar pasažieru transporta problēmām, norāda līdzīgas 

problēmas kā privātie loģistikas nodrošinātāji: kādā nozīmē un ar kādiem līmeņiem nākotnes 

vajadzības pasažieru transportam var būt pietiekami efektīvas. Modelēšana nodrošina iespējas 

atrast labāko izvēli nākotnes darbībām vai 

vismaz amatpersonas ir gatavas izvēlēties 

pie rokas esošo derīgāko alternatīvu. 

Satiksmes modelēšana ir saistīta arī ar 

satiksmes vadības procedūrām. Dažādu 

kontroles alternatīvu efektivitāti var 

novērtēt ar modelēšanu, un modelēšana ir 

daudzu kontroles sistēmu sastāvdaļa. 

Īslaicīgas satiksmes prognozes ir svarīgas 

daudzos satiksmes kontroles 

pielietojumos. 

10. attēls: Ceļa nodokļa maksa 



Pētniecības institūti 

Satiksmes modelēšana ir svarīgs darba rīks pētniekiem. Jauninājumu pārbaudīšana parasti šai 

jomā prasa lielu un dārgu infrastruktūru, ko nevar izveidot tikai pārbaudes nolūkam. 

Jauninājumi parādās, ja pētniekiem ir iespējas savas idejas kontroles un vadības sistēmās 

pārbaudīt un ieguvumus pierādīt. Modelēšana ir vienīgais ekonomisks un pietiekami ticams 

veids, kā jau iepriekš novērtēt jauninājumu efektivitāti. 

Lēmēji 

Pašvaldību amatpersonas un politiķi bieži lemj par investīcijām transportā. Taču ar satiksmi 

saistītus lēmumus bieži pieņem nespeciālisti augstā politiskā gaisotnē. Satiksmes modelēšana un 

simulācija dod iespēju parādīt un attaisnot parasti dārgos ieguldījumus vai citādi politiķiem 

neērtus ierobežojumus tā, ka parādīto darbību efektivitāte un svarīgums top saprotami. Tas, ka 

politiķi saprotamā veidā redz un analizē satiksmes kontroles un vadības alternatīvu efektus 

dažādos nākotnes projektos un vidēs, palīdz lēmējiem izšķirties. 

11. attēls: Stāvietu vadības sistēma 

2.7 Nacionālās atšķirības, vietējs pielietojums 

Sabiedrība 

Satiksmes modelēšana atbalsta 

informācijas pakalpojumus un paātrina 

satiksmes vides uzlabojumu ieviešanu. 

Ceļa lietotāji ir pēdējā mērķa grupa, kas 

iegūst no satiksmes modelēšanas, 

(pakalpojumi tiek plānoti un realizēti ar 

satiksmes modelēšanas palīdzību). 

Dažādiem nacionāliem modeļiem ir daudz kopīga- bieža izkaisītas struktūras ievietošana un 

mazs nepieciešamo datu daudzums. Attīstība tiek veicināta ar ideju, zināšanu, rezultātu un 

programmnodrošinājuma apmaiņu starp modelēšanas ekspertu grupām, konsultantiem un 

klientiem, kuri regulāri tiekas un veido paraugus speciāli veltītus diskusijām. 

Tādi modeļi kā NMS (Nīderlandes nacionālā modeļa sistēma), zviedru SAMPERS un itāļu DSS 

(Taktisko un stratēģisko lēmumu atbalsta sistēma) ir balstīti uz atsevišķa pielietojuma 

maksimizāciju, kas parādīta (nested logit –angl.)modeļu formā. Prototipu piemēru lietojums, 

pielietots prognozēšanai, ir kopā ar “atbalsta punkta” pieeju vadītāju un vilcienu plūsmai, tas ir, 

modeļa sistēma tiek lietota tikai ,lai aprēķinātu izmaiņas, kas pielietotas, bāzes gada O/D 

matricas aplūkošanai. 

Daži modeļi kā, piemēram dāņu PETRA, ir mēģināti kā darbības modeļi. Tā vietā, lai modelētu 

atsevišķu braucienu vai ceļojumu, personas kopējais brauciens dienas laikā tiek parādīts tādā 

formā, kas ir nosaukta par ķēdi. 

Nesenās satiksmes prognozēšanas tradīcijas Apvienonotajā Karalistē ir bijušas pilnīgi atšķirīgas 

pat no iepriekš izklāstītajām metodēm. Salīdzināmu modeļu sistēmas vietā, kas radītu braucienu 

matricas no transporta veidiem, kas ir noteiktas detalizētiem tīkliem, uzsvars ir bijis uz kopējo 

nobraukumu un tā atkarību no dažiem kritiskiem faktoriem, kā piemēram, GDP, degvielas cenas 

un demogrāfiskiem faktoriem. 



2.8 Slēdzieni 

Dažādi modeļi ir radīti un lietoti, bet daži ievērojami uzdevumi ir atstāti ārpus pētījumiem. 

Dažreiz datu pārvietošana un pieraksts ir neievērtēti, kas padara grūtākus izdarāmus nākotnes 

pētījumus, patreizējos pētījumus grūtāk atkārtojamus un dažādus modeļus grūtāk salīdzināmus. 

Efektīvas un Eiropas mērogā lietojamas datu bāzes un modeļi un datu savākšanas vispārināšana 

prasa elastīgu sistēmas uzbūvi un standartizāciju. Problēmu risinājums par pārvietošanu un 

salīdzināšanu ir skaidra modeļa uzbūve, datu standartizācija un salīdzināmi ziņojumi. Papildus 

tehniskai standartizācijai ES pēta arī organizāciju uzbūvi, zinātnisko darbu pabeigšanu un 

ziņojumu salīdzināmību. Tam visam jābūt standartizētam vai vismaz Eiropas Savienības vienoti 

apmācītam. 

Balstīšanās tikai uz ES finansētiem projektiem pietiekami nenodrošina salīdzinošu ainu par 

satiksmes un pārvadājumu pētījumiem Eiropā. Jāuzsver vadošo izglītības institūtu alternatīva, 

kuriem var būt daudz interesantu projektu, kas nav iekļauti ES projektu kategorijā. 

Uzmanīgāk jābūt pētītai datu integrācijai. Pētījumu rezultātu pielietojamība kopumā un 

teorētiskāki slēdzieni jāiekļauj nākotnes pētījumos. Kad dažas vispārējas modelēšanas metodes 

ir atzītas kā derīgas, dažādas datu bāzes nodrošina datus modeļiem. 

Svarīga joma nākotnes pētījumiem satiksmes un pārvadājumu modelēšanā ir telemātika un 

digitālās datu bāzes, lai atbalstītu specifiskus vietu pētījumus. Pārvadājumu pētījumi varētu būt 

svarīgāki vispārējās datu bāzēs un šo bāzu lietošanā. Diemžēl ļoti interesantā un daudzsološā ar 

savu izejas informāciju datu bāze no SCENES projekta nav publiski pieejama. Balstoties uz 

šāda tipa datu bāzes, var radīt dažus datu vākšanas un attīstības vingrinājumus. Reālu datu un 

relatīvi cerīgu rezultātu lietošana vingrinājumos ievērojami paaugstina mācību motivāciju. 



3. Piemēri un studiju vietas 

Tēmas specifikas dēļ ir tikai dažas reālas mācību vietas. Parasti praktiski ievieš ar satiksmi 

saistītus modeļus sekojošām tēmām: vajadzību paredzēšana, gaisa piesārņojums un dažādu 

nākotnes scenāriju ekonomiskais novērtējums. Vienīgie “reālie” pielietojumi ir tehniskie 

risinājumi datu pārvietošanas protokoliem un citām informāciju tehnoloģiju pielietojumiem, no 

kuriem daži ir ieviesti pastāvošās datu bāzēs. Nav tādu aktuālu mācību vietu, ko cilvēki varētu 

apmeklēt. 

Tādēļ tikai pāris mācību gadījumu ir norādīti kā piemēri satiksmes modelēšanas jomā 

plānošanai un pētniecībai. 

Modeļa tehnikas komplicētības dēļ kā arī datu vadības tehnisko uzlabojumu dēļ teorētiskais un 

praktiskais pamats demonstrāciju gadījumiem nav parādīts salīdzināmi. Šie fakti tika atklāti 

projektu izplatīšanas gaitā. 

3.1 Modālais sazarojums un maršruta izvēle intermodālās ķēdēs 

Modālo sazarojumu modelēšana un maršruta izvēle, kur daļēji ir derīgas intermodālās ķēdes, ir 

pētītas STEM projektā. Modeļi ir sadalīti pasažieru un kravu transportam. 

Pasažieru transporta modelis tika pielietots TransAlpu rajonam un Scan-Link koridoram. No 

STEM pasažieru modeļa, kas pārbaudīts TransAlpu gadījuma pētniecībā, tika izdarīti sekojoši 

secinājumi (STEMM 1999): 

1. Lidostu pieeju uzlabojumi nav pietiekami, lai būtu rezultāti intermodālo ķēžu ar gaisa 

transporta komponentu palielinājumam. 

2. Ceļa un gaisa telpas noslogošana ar no izmešiem atkarīgām izmaksām izraisa reakcijas, kas 

ir modālā sazarojuma izmaiņu skatījumā stiprākas nekā ATI scenārijs. 

3. Par spīti IEC scenārijā izdarīto pasākumu spēcīgajām reakcijām, satiksmes ārējo efektu 

internacionalizācija var gūt pārsvaru rūpniecībā, paātrinot automobiļu un lidmašīnu ar zemu 

izmešu daudzumu attīstību. 

Modelēšanas rezultāti, kuros politiskos instrumentus pārbaudīja Scan-Link koridorā, parādīja, 

ka jaunie Skandināvijas savienojumi ar kontinentu caur Dāniju palielināja braucienu skaitu 

koridorā, bet vilcienu braucieni var pieaugt daudz vairāk un to nākotnes daļa var būt lielāka kā 

autotransporta daļa. Dažādās valstīs ir dažāda ietekme, jo arī transporta sistēmas pamatīpašības 

stipri atšķiras. Somijā gaisa transports paliek kā galvenais starptautiskais ceļošanas veids visos 

scenārijos; Dānijā var pieaugt dzelzceļa daļa starptautiskiem ceļojumiem; Norvēģijā 

intermodāliem braucieniem ir izaugsmes potenciāls. (STEMM 1999.) 



3.2 Vides aizsardzības modelēšana 

ESTEEM projekts attīstīja integrētos sadarbības modeļus starp zemju izmantošanu, transportu 

un vides aizsardzību un pielietoja tos četrās Eiropas lielpilsētās: Romā, Lionā, Londonā un 

Briselē. 

Lionā un Briselē procedūru attīstīja zemju lietošanas izmaiņu pareģošanai un globālai 

ilgtermiņa pieejai enerģijas patēriņam un piesārņojumam, kas netieši norādīts dažādās politiskās 

darbībās. 

Kensingtonas un Čelsijas Karaliskajā rajonā (Londona) 

transportēšanas modeļi un enerģijas/ vides pieejas paketes tika 

veidotas, lai atļautu transporta politikas un shēmu pieeju 

vietējā līmenī, pierādot, ka aprēķinātā izmešu prognoze koriģē 

patiesos piesārņojuma līmeņus. 

Romā pilsētas modeļi tika sasaistīti ar transporta- enerģijasizmešu- 

izkaisīšanas modeļiem. Procedūra uzsvēra: 1. posms 

balstīts uz atsauksmju scenāriju (kā turpinājums no 

iepriekšējām tendencēm un politikas līdz 2010 gadam); 2. 

posms balstīts uz sabiedriskā transporta reorganizāciju, kas 

rada pilnas pretestības saiti uz transporta modeļa grafikiem; 3. 

posms balstīts uz jaunu zemju izmantošanu un transporta 

politiku, kas kopā veido skaidri noformulētus alternatīvus 

ieguldījumus transporta- enerģijas- izmešu- izkaisīšanas 

modeļos. 

12. attēls: gaisa kvalitātes 

datu savāk 

Ar ESTEEM pētījumiem attīstītie procedūras un modeļi, pašreiz ir pielietojami, lai atbalstītu 

pilsētu sabiedriskos “likmes turētājus” ticamu novērtējumu par transporta darbību ietekmi uz 

enerģiju un vidi un optimālu politisku darbību noteikšanai. (ESTEEM 1998). 

ESTEEM projekts pārbaudīja praksē dažādas pieejas. Lai tās novērtētu un nolemtu, kura 

kombinācija no tām ir lietojama labākiem sasniegumiem citās pilsētās, projekts ir radījis 

vadlīniju komplektu. Par šīm (un līdzīgām rekomendācijām lēmējiem citos projektos) ir 

diskutēts nodaļā 2.5. Modelēšanas rezultāti. 



4. Rekomendācijas 

4.1 Pētījumu ziņojumu izmantošana izglītības mērķiem 

Kopumā tehnisko un ģeogrāfisko izkropļojumu līmenis bija galvenā problēma, kad pētījumu 

ziņojumi tika ņemti mācību mērķiem. Projektu materiāli nenodrošināja gatavus mācību 

materiālus. Ziņojumu kvalitāte un uzsvari bija par daudz izkropļoti vai par daudz slikti. Neviens 

pētījums vai ziņojuma veids nebija derīgs, un vairums materiālu bija par daudz sarežģīti 

cilvēkiem, kuri nav eksperti, jeb arī priekšmets bija par daudz šaurs, lai to lietotu Eiropas 

mēroga izglītībā. Pētījumi bieži bija tendēti pilsētu vadībai un koncentrēti uz plānošanas 

vadlīniju sagatavošanu. Šis skatījums nenodrošina lietojamu mācību materiālu, pirms dažām 

materiālu korekcijām. 

Patreiz ir grūti atrast informāciju par ES projektiem, un ziņojumu par pētniecības rezultātiem ir 

dažādi. Praktiskie pielietojumi, kur ir visinteresantākās lietas satiksmes un transportēšanas 

inženierijas apmācībā, nav skaidri parādīti. Daži pētījumi apskatīja datu vispārējo lietošanu, bet 

izkropļojumu līmenis bija diezgan tehnisks un pārāk detalizēts cilvēkiem, kuri nav eksperti. 

Kopumā diezgan daudzi projekti un to ziņojumi uzsvēra dažu specifisku metožu attīstību, kas 

padarīja to pielietošanu mācībām par diezgan grūtu. 

Daži projektu rezultāti tomēr var tikt lietoti kā piemēri, vai, ieviešot dažus labojumus, pat 

lielākā mērogā. DIRECT, ESTEEM, FATIMA un OPTIMA projekti ir ļoti labi dokumentēti un 

viegli pieejami internetā. SCENES projektam ir plašs izdevumu klāsts, kaut gan interesantākie 

no mācību vielas viedokļa ziņojumi arvien nav pieejami. 

Projekts DIRECT analizē dažādus attīstības, ieviešanas un TDSS darbības, kas atvieglo šo 

integrāciju, aspektus. Ir paredzēti ne tikai tehniskie aspekti, bet arī institūciju, likumiskie, 

organizatoriskie un finansu. Tehniskās detaļas nav vislabāk lietojamais mācību materiāls, bet 

sociāli ekonomiskie aspekti un paredzētie TDSS sistēmas efekti var būt noderīgi, lai aprakstītu 

informāciju tehnoloģijas satiksmes vadībā priekšrocības. Diemžēl ne visi izdevumi ir pieejami 

pilnā apjomā bet daži kopsavilkumi un ziņojumi ir sameklējami 

www.infoservice.fr/simulog/direct/direct.html. 

ESTEEM gala ziņojums ietver State-of-Art ziņojumu par modelēšanas metodēm ietekmi uz 

zemes izmantošanas un transporta politikas lēmumiem par enerģijas patēriņu un piesārņojumu 

no pilsētas transporta sistēmas radītajiem izmešiem. Papildus ESTEEM modelī radītie jaunumi 

ir labi dokumentēti, tāpat kā pētījumi uz vietas. Sevišķi mācībām var tikt izmantota gala 

ziņojuma kopējā teorētiskā daļa. Gala ziņojums ir lejuplādēts no sekojošas Isis mājas lapas 

(http://www.isis-it.com/doc/projects.asp). 

FATIMA izdevumi ietver modelēšanas procesa aprakstu, kas ved pie sociāli ekonomiskās 

politikas pētījumiem vairākās Eiropas pilsētās. Ir doti arī ieteikumi lēmējiem. Ziņojums ir 

www.its.leeds.ac.uk/projects/fatima/. Līdzīgas vadlīnijas ir publicētajā OPTIMA projektā 

(www.its.leeds.ac.uk/projects/optima/). Vadlīnijas un vienkāršotas optimizācijas metodes var 

lietot satiksmes inženierijas kuros. 

Publicējot SCENES projektu daļas D7 ‘Transport forecasting model results and regional model 

results’, D8 ‘Case studies on scenario development’ un D9 ‘European scenarios: description of 

process and quantitative results’, tie iespējams ietvers derīgus materiālus kursiem. Lejuplādētais 

materiāls ietver tikai tehnisku SCANES datu bāzu informāciju, nepietiekamu satiksmei un 

transportēšanai. Tomēr šie dokumenti ir pieejami Karlsrues universitātes lapā (www.iww.unikarlsruhe.de/SCENES/). 



4.2 Vingrinājumi 

Kopumā ne projekti, ne materiāli nenodrošina skaidras vingrinājumu iespējas. Satiksmes 

modeļa veidošana ir tik laika un pūļu ietilpīga, ka ir neizpildāma kā studenta vingrinājums. Arī 

modelēšanas tehnikas, parādītas pētītajos projektos, var būt tam par sarežģītu vismaz īstermiņa 

uzdevumos, jo prasa ļoti lielu datu pamatbāzi. 

Dažām tehnikām ir ierobežots mērogs. Modelēšanas process (definējot vajadzības, sadalījumu, 

veida izvēli un asignējumu) var tikt sadalīts daļās, lai sasniegtu racionālākas mācību paketes. 

Pastāvošo modelēšanas programmu lietošana var nodrošināt arī derīgas zināšanas studentiem 

nākotnes profesionālajām vajadzībām. Noderīgāk vingrināšanās mērķiem, savācot, lietojot un 

analizējot datus, ir lietot iepriekšējos modeļus, nevis veidot jaunu modeli,. 



5. Literatūra 

Sekojošais literatūras saraksts ietver modelēšanas un datu analīzes projektu gala ziņojumus. 

Daži citi izdevumi ir minēti, ja tie ir atbilstoši interesanti. Vissvarīgākie ziņojumi un tīkla saites, 

kas lietotas ziņojumā, ir sniegti izceltā tekstā. 

AIUTO: AIUTO (1999). Final Summary Report, 

http://www.cordis.lu/transport/src/aiutorep.htm. (Last updated 06.12.1999, 

referred 19.12.2001). 

APAS: APAS Roads 2: Assessment of Road Transport Models and System 

Architectures, European Commission Directorate General for Transport, April 

1995. 

BRIDGES: BRIDGES (1999). Final Summary Report, 

ftp://ftp.cordis.lu/pub/transport/docs/bridgesrep.pdf. (Referred 

19.12.2001). 9 p. 

DIRECT: DIRECT (2000a). Deliverable 8: Integration of Results and Derivation of 

Guidelines, http://www.infoservice.fr/simulog/direct/direct.html. (Referred 


DIRECT (2000b). Final Summary Report, 

ftp://ftp.cordis.lu/pub/transport/docs/directrep.pdf. (Referred 


ESTEEM: ESTEEM (1998) Final Report, http://www.isisit.com/doc/progetto.asp?id=3&tipo=urban, 

(Referred 19.12.2001). 104 p. 

FATIMA: FATIMA (1999a). Final Report - Part 1, 

http://www.its.leeds.ac.uk/projects/fatima/, (Referred 19.12.2001). 29 p. 

FATIMA (1999b). Final Report - Part 2, 

http://www.its.leeds.ac.uk/projects/fatima/, (Referred 19.12.2001). 90 p. 

FATIMA (2000). Final Summary Report, 

ftp://ftp.cordis.lu/pub/transport/docs/summaries/fatimarep.pdf. (Referred 


Henry, J.J.: Simulation Work in PROMETHEUS, In: Towards An Intelligent Transport 

System. Proceedings of the First World Congress on Applications of Transport 

Telematics and Intelligent Vehicle-Highway Systems, November 30 - 3 

December 1994, Paris, Vol 2., pp 917-24. 

MESUDEMO: MESUDEMO (2000). Final Report: Methodology for establishing general 

databases on transport flows and transport infrastructure networks, 

http://www.telecom.ece.ntua.gr/mesudemo/results.html. (Referred 


OPTIMA: Detailed Reports of work packages 1-6, 

http://www.its.leeds.ac.uk/projects/optima 

OPTIMA (1999). Final Summary Report, Optimisation of Policies for Transport 

Integration in Metropolitan Areas, 

http://www.cordis.lu/transport/src/optirep.htm. (Last updated 23.06.1999, 




SCENES: SCENES (1999). Deliverable 1: CEEC data and method, 

http://www.iww.uni-karlsruhe.de/SCENES/download.html. (Referred 


SCENES (2000). Deliverable 4: SCENES European Transport Forecasting 

Model and Appended Module: Technical Description, http://www.iww.unikarlsruhe.de/SCENES/download.html. 

(Referred 19.12.2001). 116 p. 

(http://www.iww.uni-karlsruhe.de/SCENES/download.html includes 

deliverables 1-7. Deliverables 8 ‘Case studies on scenario development’ and 9 

‘European scenarios: description of process and quantitative results’ were not 

available 19.12.2001). 

SESAME: SESAME (1999). Final Summary Report, 

http://www.cordis.lu/transport/src/sesamerep.htm. (Last updated 

04.05.1999, referred 19.12.2001). 

SMARTEST: SMARTEST (2000). Final Report, 

http://www.its.leeds.ac.uk/projects/smartest/delivs.html. (Referred 


SPOTLIGHT: SPOTLIGHT (2001). Scientific forum home page, 

http://www.mcrit.com/spotlights/. (Referred 19.12.2001). 

STEMM: STEMM (1999). Final Summary Report, 

http://www.cordis.lu/transport/src/stemmrep.htm. (Last updated 28.04.1999, 


STREAMS: STREAMS (2000). Final Summary Report, 

ftp://ftp.cordis.lu/pub/transport/docs/streamsrep.pdf. (Referred 19.12.2001). 

6 p. 



6. Vārdnīca 

Nākotnes scenārijs: Viena iespējamā satiksmes līmeņu, transportlīdzekļu veida un tīkla 

iepriekš izvēlēta laika ietilpības kombinācija nākotnē, kas pieņem zināmas vērtības modeļa 

sākotnējam stāvoklim un ievadparametriem (līdzīgi kā ieviestā kontroles darbība un noteiktas 

vērtības sagaidāmiem ārējiem faktoriem, kas rodas no modelēšanas rezultātiem). 

Apakšmodelis: Modelis, kas pavada kādu daļu vai visu modelēšanas procesu. Piemēram, 

ekonomiskais modelis, ko lieto prognozējot labklājības pieaugumu, kas iespaido nākotnes 

satiksmes vajadzības. 

Makromodelēšana: Vispārēju faktoru (zemes izmantošana, sociāli ekonomiskais, u.c.) efektu 

modelēšana satiksmes vajadzībām, izcelsmes- saņēmēja sadalījumam, transporta veida izvēlei 

un tīkla asignējumam kā vienai būtībai uz (parasti) vidējā līmeņa. 

Mikromodelēšana: Atsevišķa transportlīdzekļa kustības modelēšana sekojošās attiecībās: 

transportlīdzeklis- vadītājs, transportlīdzeklis- transportlīdzeklis, transportlīdzeklis- braukšanas 

vide. 

Transporta veidu sazarojums: Sadalījums, kas atklāj katra transporta veida līdzdalību 

(vieglās, kravas automašīnas, autobusi un citi sabiedriskie transportlīdzekļi, kājām gājēji u.t.t.) 

no kopējā satiksmes līmeņa; viena (parasti pēdējā) modelēšanas procesa fāze. 

Tīkla asignējums: Satiksmes līmeņu sašķelšana pastāvošajā ceļu tīklā atbilstoši izvēlētam 

modelēšanas principam; modelēšanas procesa fāze, ko veic pēc līmeņa un izcelsmes- saņēmēja 

sadalījuma noteikšanas. 

Izcelsmes- saņēmēja sadalījums: (vai matrica) Matrica, kas definē sadalījumu braucieniem, 

kas radušies no katras modelētās dislokācijas uz visiem saņēmējiem; modelēšanas procesa fāze. 

Multimodāls: Brauciens, kas ietver vairāk kā vienu transporta veidu. 



7. Modelēšanas un datu analīzes projektu 

koncorsiji 

AIUTO – Models and methodologies for the Assessment of Innovative Urban 

Transport systems and policies Options 

Koncorsiji: 

CSST, Centro Studi sui Sistemi di Trasporto IT 

SINTRA s.r.l IT 

EURO TRANS CONSULTING LIMITED UK 

HAGUE CONSULTING GROUP B.V. GR 

Trias S.A. Consulting NL 

BRIDGES – Building Bridges Between Digital transport Databases, GIS 

applications and transport models to develop ETIS Software Structure 

Koncorsiji: 

DTU, Technical University of Denmark (Copenhagen, Denmark) DK 

MKmetric (Karlsruhe, Germany) D 

ME&P, Marcial Echenique and Partners (Cambridge, U.K.) UK 

NTUA, National Technique University of Athens (Athens, Greece) GR 

SOFRES Conseil (Paris, France) FR 

TRT, Transporti e Territorio (Milano, Italy) IT 

Aristotle University Of Thessaloniki GR 

DIRECT – Data Integration Requirements of European Cities for Transport 

Koncorsiji: 

STRATEC (Belgium) BE 

CERTU (France) FR 

Barcelona Technologia SA (Spain) SP 

SIMULOG (France) FR 

TNO Inro (The Netherlands) NL 

University of Southampton (United Kingdom) UK 

Azienda Torinese Municipalità (Italy) IT 



ESTEEM – European Scenarios on Transport-Energy-Environment for 

Metropolitan Areas 

Koncorsiji: 

Stratec BE 

Ove Arup and Partners UK 

CERTU FR 

ISIS (Institute for System Integration Studies) IT 

AGENCE D'URBANISME FR 

Royal Borough of Kensington and Chelsea UK 

FATIMA – Financial Assistance for Transport Integration in Metropolitan Areas 

Koncorsiji 

TUW/IVV AT 

VTT FI 

CSST IT 

TT-ATM IT 

TØI NO 

MESUDEMO – Methodology for Establishing a database on transport Supply, 

Demand and Modelling in Europe 

Koncorsiji: 

AGDER Research Foundation NO 

NEA Transport Research NL 

ISTAT IT 

National Technical University of Athens GR 

Ministerie van Verkeer en Waterstaat NL 



OPTIMA – Optimisation of Policies for Transport Integration in Metropolitan 

Areas 

Koncorsiji: 

University of Leeds UK 

Institute for Transport Studies UK 

Technical University of Vienna AT 

TUW-IVV AT 

The Technical Research Centre of Finland, VTT FI 

Centre for the Study of Transport Systems (CSST) IT 

Azienda Tranvie Municipale - Torino (TT-ATM) IT 

Institute of Transport Economics (TØI) NO 

SCENES – Modelling and Methodology for analysing the interrelationship 

between external developments and European transport 

Koncorsiji: 

ME&P Ltd. UK 

CSST IT 

DLR DE 

ISIS SA FR 

LT Consultants Ltd. FI 

Marcial Echenique y Compaña SP 

NEA NL 

KTI HU 

NOBE (Poland) PL 

TIS (Portugal) PO 

TRT IT 



SESAME –Derivation of the relationship between land use, behaviour patterns 

and travel demand 

Koncorsiji 

Centre D’Etudes sur les Réseaux FR 

Centre D’Etudes Techniques de L’Equipment Mediterranee FR 

Barcelona Tecnologia S.A. SP 

Socialdata Institut für Verkehrs- und Infrastruktur-forschung GmbH DE 

Netherlands Organisation for Applied Scientific Research NL 

Transport Research Laboratory UK 

Peter Zeugin SW 

Systems Consultant SW 

SMARTEST – Simulation Modelling Applied to Road Transport European 

Scheme Tests 

Koncorsiji: 

Universitat Politècnica de Catalunya SP 

Mizar Automazione IT 

CERT-ONERA FR 

SODIT FR 

Transek SE 

Softeco Sismat IT 

Högskolan Dalarna SE 



STEMM – Strategic European Multi-Modal Modelling 

Koncorsiji 

Baxter Eadie Limited UK 

BETA. ULP (France) FR 

CERTE. UKC UK 

Coherence S.P.R.L (Belgium) BE 

DST.DETR UK 

ECOPLAN SW 

ITS.UL UK 

IWW.UK DE 

MDS Transmodal UK 

Mkmetric DE 

SINTEF Transport Engineering NO 

Technicatome FR 

VTT FI 

STREAMS – Strategic Transport Research for European Member States 

Koncorsiji: 

Marcial Echenique and Partners Limited. UK 

Strafica FI 

Universität Dortmund, Institut für Raumplanung DE 

Marcial Echenique y Compañía, S.A. SP 

TRT Trasporti e Territorio SrL IT

2. Modelēšana un datu analīze - PORTAL - Promotion of results in ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?