Modelowanie sieci transportowej w GIS – na przykładzie krakowskiej sieci tramwajowej

STRESZCZENIE Jedną z wielu czynności mozliwych do wykonania w programach GIS jest opracowywanie modeli danych przestrzennych. Analiza polozenia w przestrzeni i wzajemnych relacji miedzy obiektami stanowią duzą zalete tego typu programow. Z tego powodu stosuje sie je w wielu dzialach gospodarki, takich jak gospodarka przestrzenna, ochrona środowiska, transport i logistyka. W przypadku modelowania ukladow komunikacyjnych uzywa sie przede wszystkim wektorowego zapisu danych, w tym jego specyficznej odmiany w postaci sieci wektorowych. Analizy sieciowe są jednym z zastosowan praktycznych matematycznej Teorii Grafow(w związku z tym modele sieciowe w GIS nazywane są takze grafami). Są one wykorzystywane w GIS do marszrutyzacji tras, przeliczania czasow, odleglości i kosztow podrozy, analizy splywu i drenazu (w badaniach hydrologicznych), widoczności i wielu innych. Niniejszy artykul stanowi probe stworzenia przykladowego modelu sieci transportowej w GIS. Zbadano, w jaki sposob mozna uzyc narzedzi w programach darmowych do wykonania charakterystyki wybranych parametrow sieci i przetestowania poprawności wykonania grafu. Analizy dokonano uzywając programow Quantum GIS i GRASS, na podstawie danych pochodzących z wektoryzacji materialow źrodlowych. Zbadano w tym celu specyficzną siec transportową, jaką jest siec tramwajow miejskich w Krakowie. Zostala ona wyznaczona przez charakterystyczną dla tego środka transportu infrastrukture (torowisko, przystanki), uzytkowaną wylącznie przez jednego przewoźnika. W modelu uwzgledniono charakter polączen i skrzyzowan (np. rozklad zwrotnic), odleglości miedzy punktami wezlowymi, określenie wezlow grafu (przystankow i petli). Material badawczy (dwie warstwy wektorowe: „torowisko”, „przystanki”) powstal w wyniku wektoryzacji Ortofotomapy Polski (2014) (Ryc. 1). Po stworzeniu warstw dla modelu zanalizowano rozklad przystankow (poprzez wyznaczenie buforow wokol nich), osiągalnośc komunikacyjną w sieci (poprzez wyznaczenie izochron od zadanego miejsca w modelu) oraz poprawnośc wykonania modelu poprzez moduly analiz sieciowych. Wykonany graf sprawdzono poprzez probe obliczenia przez dwa programy istniejących tras tramwajow (Tab. 3, Ryc. 2). Wykazano przy tym ograniczenia i mozliwości obydwu rozwiązan. W ogolnym ujeciu wykazano, ze model zostal wygenerowany przez oba programy poprawnie tj. wytyczone trasy przebiegaly zgodnie z ruchem prawostronnym,po wlaściwych liniach odpowiadających zwrotnicom na skrzyzowaniach. Obszar Starego Miasta w Krakowie i dzielnic przylegających do niego posiada siatke wielu linii tramwajowych, w związku z tym w wiekszości przypadkow odleglości od przystankow nie wynoszą w nim wiecej niz 400 m (Rynek Glowny, wiekszośc obszaru wzgorza wawelskiego). Fragmenty nieobjete buforem 400 m od przystanku to fragment Wawelu i bulwarow nad Wislą. W pozostalych dzielnicach bezpośredni dostep do komunikacji tramwajowej (ograniczony dystansem do 600 m) jest wzdluz ulic z infrastrukturą tramwajową, zajmując obszar nie wiekszy niz 30% powierzchni miasta (Ryc. 3). Teoretycznie przemieszczenie sie za pomocą tramwaju z jednego konca sieci na drugi (najwieksza odleglośc: Bronowice Male – Pleszow, ok. 20 km) wynosi mniej niz 1 godzine, co wynika z przebiegu izochron przy przyjetej średniej predkości 19 km/h (Ryc. 4). ABSTRACT Creating spatial data models is one of the many opportunities for use of Geographic Information Systems (GIS). Analyses of spatial localization and of the various relations between objects are big advantages of this type of software.  This is the reason for growing usage of these programs in many sectors of the economy: spatial organization, environmental protection, as well as transport and logistics, which are the subject of this paper. In transport systems modelling the most important format of database are vector layers.  Vectors used in these vector models are called network layers, and operations on these layers are called network analysis. Network analysis is based on graph theory, and vector models in these types of analysis can also be called graphs. They are used in GIS to solve vehicle routing problems, calculate routes, time of travel, waterflow and drainage analyses (in hydrological studies), visibility, etc. The aim of this article is to create a transport network model in GIS on the basis of Krakow's tram network (Fig. 1). Two GIS programs: Quantum GIS (Quantum GIS project – http://qgis.org/) and GRASS (Geographic Resources Analysis Support System – http://grass.osgeo.org/) were used in the study and data was vectorized from the Polish ortophotomap (Ortofotomapa... 2014). The Krakow tram network is a specialized transport network, which is limited by specific infrastructure. A model of this type of communication system must include the type of routes and intersections, distances between nodes, names of nodes (tram stops and depots). For this research two vector layers have been created: „tracks” (polyline layer, with attribute „direction”) and „stops” (point layer, with attribute „name”). The model topology was tested using two modules included in the Quantum GIS and GRASS software (Tab. 3). The evaluation of the two programs concluded that the Network Analyses module in GRASS was better (which was related to possibility of use checkpoints apart from starting and ending points – Fig. 2) than the RoadGraph plugin in Quantum GIS (which can place only starting and ending point). Other analysis conducted was a mapping of distance buffers from tram stops (Fig. 3) as well as map of isochrones of tram communication in Krakow (Fig. 4). The area of the Old Town in Krakow and its neighborhood has good communication with tram lines; the distance to the nearest tram stop is shorter than 400 m. In other areas of the town, the connection with the tram network is mainly along the main roads with tram infrastructure. Less than 30% of the town's area is near (distance less than 600 m) the tram network. By using a tram a passenger can go from one depot to the other in about one hour, with a maximum distance between endpoints of about 20 km.