Raport asupra Elaborarii Modelului...AECOM Raport asupra Elaborării Modelului 8 1.1 Cadru general 1.1.1 În aprilie 2012, Ministerul Transporturilor (MT) a solicitat companiei AECOM

Raport asupra Elaborarii Modelului

16-12-2013

Model Development Report

16-12- 2013

Transportation Guvernul României Ministerul Transporturilor

Decembrie 2013

Master Plan General de

Transport pentru România Raport asupra Elaborării Modelului

Elaborat de: ........................ Verificat de:

Brian Vaughan Craig Bell

Expert în modelare Regional Directorr

Aprobat de:

Martin Bright

Director

Master Planul General de Transport pentru România

Raport asupra Elaborării Modelului

Rev No Comentarii Verificat de Aprobat de Dată

1 Versiune preliminară pentru comentarii CB MJB 17/04/2013

2 Versiunea revizuită în urma comentariilor Clientului CB MJB 16/12/2013

Colmore Plaza, Colmore Circus Queensway, Birmingham, B4 6AT

Telephone: 0121 262 1900 Website: http://www.aecom.com

Job No: 60268467 Ref. :Raport asupra Elaborării Modelului Dată: Decembrie 2013

Acest document a fost elaborat de AECOM Ingenieria SRL pentru a fi utilizat numai de către clientul nostru (“Clientul”) conform principiilor de consultanţă general acceptate, a bugetului şi a termenilor de referinţă în legătură cu care s-a ajuns la un acord între AECOM Ingenieria SRL şi Client. Orice informaţie furnizată de părţi terţe la care se face referire aici nu a fost controlată sau verificată de către AECOM Ingenieria SRL, cu excepţia situaţiilor în care acest lucru este menţionat clar în cadrul documentului. Nicio parte terţă nu poate face referire la acest document fără un acord scris expres acordat anterior de către AECOM Ingenieria SRL.

1 Introducere ................................................................................................................................................................................. 8 1.1 Cadru general................................................................................................................................................................ 8 1.2 Obiectivele raportului .................................................................................................................................................... 8 1.3 Structura Raportului ...................................................................................................................................................... 9

2 Descrierea și caracteristicile modelului ..............................................................................................................................11 2.1 Prezentare generală ...................................................................................................................................................11 2.2 Caietul de Sarcini ........................................................................................................................................................11 2.3 Structura modelului .....................................................................................................................................................12 2.4 Platforma Software......................................................................................................................................................15 2.5 Sistemul de zonificare .................................................................................................................................................15 2.6 Structura rețelei ...........................................................................................................................................................16 2.7 Funcționalitatea modelului ..........................................................................................................................................17

3 Rezumat al surselor de date ..................................................................................................................................................26 3.1 Context ........................................................................................................................................................................26 3.2 Date cu privire la tiparele de călătorie existente în cadrul rețelei .............................................................................28 3.3 Date cu privire la tiparele de călătorie cu transportul public .....................................................................................36 3.4 Transporturi de marfă .................................................................................................................................................42 3.5 Date cu privire la contorizările de trafic......................................................................................................................44 3.6 Inventar rețea și servicii ..............................................................................................................................................48 3.7 Noi anchete de călătorie .............................................................................................................................................51

4 Dezvoltarea sistemului de zonificare ...................................................................................................................................62 4.1 Limitele administrative ale României .........................................................................................................................62 4.2 Variabile demografice disponibile și nivelul detaliilor teritoriale ...............................................................................64 4.3 Populație ......................................................................................................................................................................65 4.4 Ocuparea forței de muncă ..........................................................................................................................................65 4.5 Prognoze demografice disponibile și surse ...............................................................................................................66 4.6 Populația pe zone .......................................................................................................................................................68 4.7 Structura identificatorului numeric al zonei ................................................................................................................70

5 Dezvoltarea rețelei de drumuri ..............................................................................................................................................79 5.1 Principiile de definire ale rețelei .................................................................................................................................79 5.2 Structura rețelei ...........................................................................................................................................................80 5.3 Curba debit – viteză pentru segmente .......................................................................................................................84 5.4 Definirea modurilor de transport rutier .......................................................................................................................91 5.5 Parametrii de afectare a traficului ..............................................................................................................................92

6 Dezvoltarea rețelei de transport public ...............................................................................................................................95 6.1 Delimitarea rețelei .......................................................................................................................................................95 6.2 Noduri de transport public ..........................................................................................................................................95 6.3 Segmente ....................................................................................................................................................................95 6.4 Reprezentarea opririlor/stațiilor ..................................................................................................................................96 6.5 Moduri de transport public ........................................................................................................................................100 6.6 Reprezentarea rutelor/liniilor de transport public ....................................................................................................100 6.7 Coduri pentru operatori .............................................................................................................................................108 6.8 Tarife pentru transportul public.................................................................................................................................110 6.9 Funcții ale duratelor de parcurs pentru transportul în comun .................................................................................111 6.10 Alți parametri de afectare a transportului public ......................................................................................................111

7 Dezvoltarea matricelor cererii .............................................................................................................................................115 7.1 Introducere ................................................................................................................................................................115 7.2 Cerere de transport rutier pentru călători ................................................................................................................115 7.3 Cererea de transport feroviar de persoane .............................................................................................................123 7.4 Cererile de transport interurban cu autobuzul .........................................................................................................130 7.5 Cereri transport aerian de pasageri .........................................................................................................................132 7.6 Cereri transport rutier de marfă ................................................................................................................................135 7.7 Cereri transport feroviar de marfă ............................................................................................................................139 7.8 Cereri transport naval de marfă (maritim și fluvial) .................................................................................................140

Cuprins

7.9 Cereri transport aerian de marfă ..............................................................................................................................141 7.10 Sinteză a matricei cererii ..........................................................................................................................................143

8 Dezvoltarea modelului cererii .............................................................................................................................................146 8.1 Structura modelului ...................................................................................................................................................146 8.2 Factorii de creştere a numărului de destinaţii..........................................................................................................148 8.3 Modele de distribuţie .................................................................................................................................................149 8.4 Modelele alegerii modale..........................................................................................................................................151

9 Calibrarea și validarea modelului .......................................................................................................................................175 9.1 Calibrarea matricelor cererii .....................................................................................................................................175 9.2 Validarea fluxurilor pentru rețeaua rutieră ...............................................................................................................177 9.3 Validarea timpilor de parcurs pentru rețeaua rutieră...............................................................................................187 9.4 Validarea afectării pentru rețeaua feroviară ............................................................................................................188 9.5 Validarea afectării pentru transportul de autobuze .................................................................................................190

10 Metodologia de prognoză și scenarii de dezvoltare de referință ..................................................................................192 10.1 Prezentare generală .................................................................................................................................................192 10.2 Date istorice și tendințe de evoluție .........................................................................................................................192 10.3 Metodologia de prognoză .........................................................................................................................................194 10.4 Surse ale datelor de planificare................................................................................................................................200 10.5 Indicatori economici ..................................................................................................................................................201 10.6 Prognoze de dezvoltare pentru Portul Constanța ...................................................................................................217

11 Concluzii .................................................................................................................................................................................224

Anexe 228 Anexa A. Modelul Național de Transport al României. Rețeaua rutieră modelată pentru anul de bază............................229 Anexa B. Curbe VDF Akcelik..................................................................................................................................................230 Anexa C. Rezumat al comentariilor și răspunsurilor .............................................................................................................237

AECOM Raport asupra Elaborării Modelului 5

AACR: Autoritatea Aeronautică Civilă din România

ACB: Analiză Cost-Beneficiu

AFER: Autoritatea Feroviară Română

Anul de bază: Condiţiile observate sau o reprezentare a condiţiilor observate pentru un an anterior de referinţă

Autostradă cu patru benzi: un drum naţional cu accese reglementate pentru care staţionarea şi oprirea pe partea carosabilă sunt interzise

B/C: Raportul Beneficii-Costuri

CAT: Contor Automat de Trafic

CE: Comisia Europeană

CESTRIN: Centrul de Studii Tehnice Rutiere şi Informatică

CFR SA: Compania Naţională a Căilor Ferate, entitatea responsabilă cu gestionarea şi administrarea infrastructurii feroviare naţionale

CNADNR: Compania Naţională de Autostrăzi şi Drumuri Naţionale din România, entitatea responsabilă cu gestionarea şi administrarea infrastructurii rutiere naţionale

Do Minimum: O viziune realistă asupra efectelor probabile asupra unei reţele de transport, în lipsa strategiei sau a proiectului de transport propus

Drum Naţional: un drum de importanţă naţională, aflat în proprietatea statului, care conectează capitala ţării cu municipiile reşedinţă de judeţ sau cu ţările din vecinătate. Drumurile naţionale pot fi:

• Drumuri Expres;

• Drumuri Naţionale Europene;

• Drumuri Naţionale Principale;

• Drumuri Naţionale Secundare.

DTDV: Variaţii de la zi la zi (Day to Day Variability)

Ghid de Evaluare: Ghid de evaluare a Proiectelor de Transport din România

GIS: Sistem Geografic Informaţional (Geographical Information System)

HGV: Vehicule Grele de Transport Marfă (Heavy Goods Vehicle)

INS: Institutul Naţional de Statistică

LGV: Vehicule Uşoare de Transport Marfă (Light Goods Vehicle)

MNTR: Modelul Naţional de Transport al României

MPGT: Master Planul General de Transport

MT: Ministerul Transporturilor

MZAT: Media Zilnică Anuală a Traficului

OD: Origine-Destinaţie

Părţi interesate: orice individ sau grup având un interes în propunerile luate în considerare

PIB: Produsul Intern Brut

RSI: Anchetă de circulaţie de tip Origine-Destinaţie (Roadside Interviews)

Glosar și Terminologie


SIM: Studiu de Impact asupra Mediului

TEN-T: Reţeaua Trans-Europeană de Transport (Trans-European Transport Network)

TP: Transport Public

VET: vehicule etalon autoturisme

VOC: Costul de exploatare al vehiculelor (Vehicle Operating Cost)

VOT: Costul de valoarea timpului al vehiculelor (Vehicle Operating Time)

Introducere


1.1 Cadru general

1.1.1 În aprilie 2012, Ministerul Transporturilor (MT) a solicitat companiei AECOM Ingenieria SRL să dezvolte un Master Plan de Transport pentru România (MPGTR).

1.1.2 Acest document prezintă datele colectate și prelucrate, caracteristicile modelului și modul de realizare a acestuia, calibrarea și validarea modelului și elaborarea prognozelor de referință pentru modelul Master Planului General de Transport din România. A fost elaborat, separat, și un manual al utilizatorului, manual ce furnizează instrucțiunile cu privire la configurarea scenariilor, modul de operare al modelului și producerea rezultatelor.

1.2 Obiectivele raportului

1.2.1 Tema principală a Studiului este elaborarea Master Planului de Transport și, adiacent, o Strategie de Transport pentru implementarea acestuia. Pentru elaborarea Master Planului și a Strategiei, este nevoie de dezvoltarea unui Model Național de Transport Multimodal pentru România (MNTR), alături de un Sistem de Evaluare. Modelul va testa impactul asupra unei varietăți de proiecte și politici pentru toate modurile de transport iar Sistemul de Evaluare va furniza metodele de transformare a proiectelor și politicilor într-un Master Plan și o Strategie coerente.

1.2.2 Dezvoltarea Modelului Național de Transport este fundamentală pentru studiu. Acesta va reprezenta un instrument ce ii va permite Consultantului (în timpul elaborării studiului) și Ministerului Transporturilor și Infrastructurii (ulterior) să analizeze o varietate de opțiuni de investiție și politici de intervenție, pornind de la o bază egală, solidă. Acest lucruri sunt esențiale atât pentru dezvoltarea unui master plan robust cât și pentru a sprijini justificările economice ulterioare pentru finanțarea investițiilor specifice.

1.2.3 Cadrul de modelare dezvoltat în cadrul studiului va trebui să fie comprehensiv în ceea ce privește modelarea transportului intern și internațional, atât pentru pasageri cât și pentru mărfuri. Pentru a putea înțelege impactul asupra alegerii modului de efectuare a unei călătorii, modelele vor trebui să ia în considerare o gamă variată de tipuri de mărfuri și modalități de ambalare (container, vrac etc.) pentru transportul de marfă și o varietate de scopuri de călătorie pentru transportul de persoane.

1.2.4 Scopul acestui raport este să descrie caracteristicile și modul de elaborare al Modelului Național de Transport, să prezinte rezultatele calibrării modelului și ale proceselor de validare și să stabilească factorii de creștere pentru anii de perspectivă.

1 Introducere


1.3 Structura Raportului

1.3.1 Raportul include următoarele capitole:

1 Introducere; 2 Descrierea și caracteristicile modelului; 3 Rezumat al surselor de date; 4 Dezvoltarea sistemului de zonificare 5 Dezvoltarea rețelei rutiere; 6 Dezvoltarea rețelei de transport public; 7 Dezvoltarea matricelor cererii; 8 Dezvoltarea modelului cererii; 9 Calibrarea și validarea modelului; 10 Metodologia de prognoză; 11 Concluzii.

Descrierea și caracteristicile modelului


2.1 Prezentare generală

2.1.1 Acest capitol reprezintă o prezentare generală a structurii și a caracteristicilor Modelului Național de Transport din România. Capitolul de față descrie și sistemul de zonificare al modelului (reprezentând locurile de origine și de destinație ale călătoriilor de marfă și de pasageri) precum și un rezumat al structurii rețelelor modelului (Capitolele 4 și 5 includ o abordare mai detaliată a rețelelor). Există și o secțiune de prezentare a facilităților modelului. Acesta este un rezumat al unei note tehnice cu privire la proiectele ce pot fi testate cu ajutorul modelului, ce a fost trimisă anterior la Ministerul Transporturilor (MT).

2.2 Caietul de Sarcini

2.2.1 Prima etapă a formulării metodologiei modelului a presupus o analiză a Caietului de Sarcini pentru a stabili cerințele principale ale Clientului privind modelul și aplicarea extinsă a acestuia. Dezvoltarea și aplicarea unui model de transport robust este o parte esențială a studiului. Termenii de Referință menționează că modelarea cererii include:

• Călătorii ce au loc numai pe teritoriul României, în special transport interurban. Studiul nu își propune să examineze tiparele și cererea referitoare la călătoriile urbane; prin urmare, colectarea datelor și dezvoltarea modelului au fost structurate în consecință;

• Călătorii internaționale având originea sau destinația în România; și

• Călătorii internaționale cu originea și destinația în afara României.

2.2.2 O cerință cheie este înțelegerea modelelor interurbane și internaționale de călătorie, recunoscând în același timp faptul că aglomerările locale în trafic afectează parte din rețeaua strategică. Astfel, studiul avea nevoie de date calitative privind călătoriile interurbane, considerând datele despre călătorii urbane locale mai puțin importante. Aceste cerințe s-au aplicat similar pentru transportul de pasageri cât și pentru transportul de mărfuri. Cu toate acestea, este important de subliniat faptul că există diferențe importante între ele, în special în ceea ce privește alegerea modului de transport.

2.2.3 Modelul de prognoză va fi un instrument de modelare cu răspuns rapid pentru testare de diferite opțiuni, proiecte în domeniul transporturilor și politici. În același timp acesta va fi și suficient de detaliat pentru a furniza date exacte și consistente pentru a fi folosite ca date de intrare pentru alte activități de studiu precum analize legate de anul de referință și de călătoriile viitoare, precum și evaluarea și prioritizarea proiectelor.

2.2.4 Indicatori specifici pe care modelul trebuie să fie capabil să îi modeleze includ:

• Factori economici (PIB, venit, gradul de motorizare etc.) și sociali (densitatea și distribuția populației);

• Variații ale infrastructurii;

• Noi servicii de transport public (TP);

• Politici ce includ:

o Prețuri diferențiate pentru transport feroviar și transport aerian

o Internalizarea costurilor externe de transport

2 Descrierea și caracteristicile modelului


o Politici legate de modificarea climei (subvenții pentru modurile de transport cu emisii reduse)

• Introducerea taxelor de drumuri;

• Gradul de motorizare și legătura cu nivelul de taxare

2.2.5 Specificațiile tehnice pentru MNTR permit să fie realizate toate cele de mai sus. Cererile modelate vor reacționa la modificări de costuri și timp pentru toate aspectele legate de călătorie, inclusiv costurile legate de gradul de motorizare provenite din înmatricularea autoturismului și impozitare. Spre exemplu, creșterea taxelor pentru combustibil va duce la creșterea prețurilor pentru combustibil și acest lucru va duce la călătorii pe distanțe mai scurte, transfer spre alte moduri de transport sau evitarea totală a unor călătorii. Structura modelului dezvoltat include toate aceste răspunsuri. Subvenționarea modurilor de transport cu emisii reduse va reduce costurile de utilizate pentru aceste moduri, spre exemplu transportul cu trenul și autobuzul iar acest lucru va afecta gradul de utilizare a fiecărui mod de transport. Limitarea creșterii viitoare a gradului de motorizare se va face prin modelarea variațiilor taxelor de înmatriculare și impozitelor pe proprietate.

2.2.6 Este esențial ca orice model să fie calibrat pe baza unor informații corecte, consistente și actuale cu privire la tiparele de călătorie din prezent din România și cu privire la călătoriile internaționale care trec deja pe teritoriul României sau la alte călătorii internaționale ale căror rute ar putea fi influențate de modificări ale infrastructurii rutiere și ale transportului public din România. Acest lucru furnizează o bază solidă pentru prognoza modificărilor viitoare. Atunci când am examinat situația care ar putea exista în 2015, 2020 și 2030, am luat în considerare toate răspunsurile comportamentale fundamentale care sunt relevante pentru studiu, inclusiv modificări ale:

• Rolului reglementărilor în ceea ce privește gradul de motorizare și taxarea și impozitarea deținerii și utilizării autovehiculelor;

• Numărului de călătorii efectuate (frecvența călătoriilor interurbane);

• Distribuției originii și destinației călătoriilor;

• Selectării modului de transport; și

• Selectării rutei.

2.2.7 Următoarele capitole fac o scurtă prezentare a structurii modelului care a fost dezvoltat pentru a răspunde cerințelor din Caietul de Sarcini și nevoilor MPGT.

2.3 Structura modelului

2.3.1 Structura modelului îndeplinește cerințele specifice din Caietul de Sarcini, iar principalele module sunt următoarele:

2.3.2 Definirea rețelei rutiere și de transport public:

• Rutieră (unde operează autoturisme, autobuze și vehicule de transport marfă);

• Servicii de transport interurban cu autobuzul și cu microbuzul;

• Rețeaua feroviară, terminale intermodale și servicii feroviare;

• Căi navigabile; și

• Transportul aerian

2.3.3 Modelul cererii de transport intern de persoane


• Modelul gradului de motorizare, funcție de creșterea veniturilor și variațiile gradului de motorizare;

• Creșterea producției/atracției de călătorii, funcție de variațiile demografice (populație și nivelul de ocupare a forței de muncă) și socio-economice (PIB);

• Distribuția – funcții calibrate având ca parametri scopul deplasării precum și reacțiile la variațiile costurilor;

• Alegerea modului de transport

2.3.4 Modelul cererii de transport internațional de persoane

• Modelul cererii directe, bazat pe PIB, populație și variații ale gradului de motorizare;

• Distribuția, funcție de schimbările destinației deplasărilor, precum și în funcție de costurile generalizate;

• Alegerea modului de transport

2.3.5 Modelul de transport mărfuri, pentru cererea de transport intern și internațional de mărfuri, funcție de tonajul acestora și de deplasările autovehiculelor

• Factorii de creștere bazați pe PIB, ținând cont de combinarea PIB pe plan intern și internațional și variațiile demografice;

• Distribuția;

• Alegerea modului de transport și modelarea intermodală;

• Conversia de la tone la vehicule pentru afectarea transportului rutier (LGV/HGV)

2.3.6 Modele de afectare a rețelelor și determinarea costurilor generalizate

• Defalcarea cererii pentru patru perioade din zi (la orele de vârf ale dimineții, în afara orelor de vârf, la orele de vârf ale după-amiezii, pe timpul nopții)

• Costuri generalizate combinate pentru toate perioadele din zi, moduri de transport și destinații pentru a fi utilizate în modelele pentru cererea de transport

2.3.7 Module de evaluare economică, a impactului social și financiară;

2.3.8 Modulele de raportare includ:

• Siguranța (variații ale numărului de accidente, funcție de categoria de drum, de trafic și de viteze);

• Noxele emise de vehicule;

• Indicatori de accesabilitate, pe regiuni;

• Cereri generale de călătorii și caracteristici ale călătoriilor, în funcție de an și de strategie.

2.3.9 Figura 2.1 prezintă principalele componente ale modelului.


Highway

Network

PT

Network &

Services

Planning

Data

GDP

Income

Tolls / Charges

Policy Inputs

Taxation

Regulation

Airport

Passenger

Projections

External Private Trips

Base Year

Initial

Assignments

Initial Highway

& PT Cost

Skims

Car Ownership

Model

CA / NCA

Households

Growth Factors

Int-Ext – GDP(R) / Pop / CO

Ext-Int – GDP(NR)

Ext-Ext – GDP(NR)

Distribution

Int-Ext – Population

Ext-Int – Population

Ext-Ext – Furness

Mode Choice

Car / Bus / Rail / Air /

Water

Growth Factors

Int-Ext : Exports GDP(R)

Ext- Int: Imports GDP(NR)

Ext-Ext : GDP(NR)

Port Projections

Distribution

International

Freight Mode Choice

Road / Rail / Air

Internal Bas e Year

LGV / HGV

Generation/Attraction

GDP(Rom by Region)

Distribution

External Freight

Demands by

Comm odity

Road Tonnes

Converted to 24 hr

Freight Vehic le Trips

LGV

HGV ( 2 Categories?)

Trip Attraction

Model

Trip

Generation

Model

Productions

CA / NCA

HBW

HBO

HBV

EB

Attractions

CA / NCA

HBW

HBO

HBV

EB

Distribution

CA / NCA

Purpose / Regions

Domestic 24 hr

Trip matrices

Mode Choice

(Distance Banded/Occupancy Effects)

Car / Bus / Rail / Air / Water

PT

Assignm ent

Peak Period

PT

Assignment

OP Period

PT

Assignment

NT Period

Time Period Factors

24 hr – Period

Peak Highway

0600 -1000 / 1600 - 1900

OP Highway

1000 – 1600

NT Highway

1900 - 0600

HW Composite

Cost

Mode Choice

CA Composite

Cost

Distribution

PT Compos ite

Costs

Mode Choice

NCA Composite

Cost

Distribution

Convergence

Tests

Economic &

Financial

Assessment

Trip R ate

Frequency

Highway

Network

PT Network

& Services

Initial Highway

& PT Cost

Skims

Port Projections

Romanian GTMP Model Structure

Co

mp

osi

te c

ost

s b

y M

od

e a

nd

Zo

ne

Fo

r M

od

e C

ho

ice

/ D

istr

ibu

tio

n

Co

mp

osi

te c

ost

s b

y M

od

e a

nd

Zo

ne

Fo

r M

od

e C

ho

ice

/ D

istr

ibu

tio

n

Co

mp

osi

te c

ost

s fo

r T

rip

Ra

te F

req

ue

ncy

Domestic

Freight Mode Choice

Road / Rail / Water

Domestic PassengerInternational

Passenger

Domestic

Freight

International

Freight

Assignments and Composite Costs

Freight Tonnage

Rail / Air / Water

B us Vehicle

Preloads

Freight Unit Rates

R oad Based

Air Cargo

Rail Freight

Water Bourne

Passenger Purposes

HBW – Home Based Work

HBO – Home Based Other

HBV – Home Based Vacation

EB – Employers Business

(NB. Consistent with TRANS-TOOLS purposes)

GDP(R) – GDP Romania by Sector/Region

GDP(NR) – GDP Non-Romanian by Sector

NOTES

Fre

igh

t N

on

-Ro

ad

Ass

ign

me

nt

Freight Assignment

24 Hour Tonnes

Freight Non R oad

Costs

Mode Choice

Freight R oad

Costs

Mode Choice

Accessibility

Model

R eports /

Outputs

EmissionsAccident

Statistics

Figura 2.1 Structura Modelului pentru Master Planul General de Transport pentru România


2.4 Platforma Software

2.4.1 Modelul a fost conceput îndeosebi prin utilizarea versiunii software 3.4 Emme. Emme este un sistem complet de modelare a cererii de transport, cu scopul prognozei călătoriilor realizate la nivel urban, regional și național. EMME este platforma de modelare utilizată în peste jumătate din cele mai populate orașe ale lumii și procesează unele din cele mai complexe modele de prognoză în sectorul de transport din lume.

2.4.2 De asemenea, în scopul utilizării modelului au fost întrebuințate și produse software adiționale pentru procesarea, organizarea și formatarea seturilor de date. Principalele pachete software utilizate sunt:

• Microsoft Excel – un program de calcul tabelar; și

• MapInfo – un sistem informațional geografic (Geographical Information System (GIS)).

2.5 Sistemul de zonificare

Principii ale sistemului de zonificare

2.5.1 Principala metodă de abordare pentru elaborarea unui sistem de zonificare a fost concentrarea asupra unui nivel de detaliere spațială care să îndeplinească obiectivele modelului național. Principiile aplicate pentru elaborarea unui sistem de zonificare au avut ca scop asigurarea următoarelor aspecte:

• Furnizarea detaliilor spațiale corecte, în ceea ce privește accesul la sistemul feroviar extins;

• Zonele au cuprins cel mult un oraș principal, în măsura în care acest lucru a fost posibil;

• Zonele din afara orașelor principale au fost limitate ca și delimitare spațială, astfel încât generarea unor zone foarte mari ca întindere să fie evitată, cu excepția zonelor montane unde media numărului de locuitor pe zonă a fost menținută la cel mult 15.000;

• Zonele au respectat granițele naturale;

• Granițele zonale au format o agregare a granițelor administrative, astfel încât să poată fi asigurată compatibilitatea cu strategiile existente și cu seturile de date socio-economice disponibile;

• Accesul la rețeaua rutieră reprezentat cât mai corespunzător, din punct de vedere al punctele de încărcare și drumurile cheie;

• S-a ținut cont de folosința terenurilor cu regim special, precum Portul Constanța; și

• Sistemul de zonificare a avut în vedere propunerile de dezvoltare viitoare. .

Detalii privind zona de studiu: Caietul de Sarcini

2.5.2 Zona de studiu include atât România, cât și toate celelalte țări europene. Acest aspect va asigura faptul că prognoza cererii va avea în vedere dezvoltarea socio-economică a României, precum și a altor țări învecinate, cea din urmă fiind cu atât mai importantă pentru prognoza călătoriilor internaționale.

2.5.3 În Caietul de Sarcini se menționează faptul că nivelul minim de detaliere spațială necesară modelului este:


• intern: 190 de zone pentru România, fără București și județul Ilfov, pentru care se vor lua în considerare 32 de zone (locații) pentru județul Ilfov și 6 zone pentru municipiul București; și

• internațional: Nivelul NUTS 2 pentru țările vecine și NUTS 1 pentru alte țări europene.

2.5.4 Urmare a analizei noastre privind distribuția populației pe teritoriul României, ce cuprinde 103 orașe mari, 211 orașe mici și 2.827 zone rurale (comune), în opinia noastră un număr de aproximativ 1.000 de zone interne ar fi potrivit pentru a reprezenta orașele individuale și agregările zonelor rurale. La nivel intern, acest nivel ar echivala cu o regiune ce acoperă o populație medie de 20.000 de locuitori, care este adecvată scopurilor Modelului Național; de exemplu, este similar cu nivelul utilizat pentru Modelul Național din Marea Britanie.

2.5.5 Zonele externe sunt definite la nivelul NUTS corespunzător, după cum a fost indicat în sinteza studiului. Detalierea zonelor externe a fost, de asemenea, compatibilă cu sistemul de zonificare Trans-Tool, prin agregarea sau dezagregarea regiunilor Trans-Tool.

2.6 Structura rețelei

2.6.1 Modelul Național de Transport pentru România include reprezentări ale următoarelor rețele de transport persoane și mărfuri:

• Rețeaua rutieră – autoturisme, curse de autobuz, vehicule de transport mărfuri grele și ușoare;

• Rețeaua feroviară – trenuri de persoane (Regio,InterRegio și InterCity) și trenuri de mărfuri;

• Rețeaua aeriană – servicii pentru transportul aerian de persoane și mărfuri;

• Rețeaua de transport naval – transportul mărfurilor.

2.6.2 În capitolul 4 se descrie în detaliu dezvoltarea rețelei rutiere, iar în capitolul 5 se descrie construcția rețelei de transport public (feroviar, rutier și naval) precum și serviciile detaliate oferite pasagerilor (pentru transportul feroviar, aerian și naval).

2.6.3 Fiecare rețea modelată conține un nivel de detaliere adecvat unui model național strategic, care să acopere rețeaua de transport existentă în România, la un anumit nivel de detaliere. Această rețea este conectată la o rețea modelată la un nivel de detaliere progresiv, acoperind țările vecine și restul Europei. Un set de date Navteq GIS a fost achiziționat în vederea construirii rețelelor rutiere și feroviare, ceea ce a furnizat detalii pentru toate segmentele rutiere din România, de la autostrăzi până drumuri locale mai puțin importante. Toate autostrăzile, drumurile naționale și majoritatea drumurilor județene din setul de date GIS au fost incluse în cadrul rețelei modelate, împreună cu acele drumuri locale care reprezintă legăturile cheie cu centrele populate, cu gările, porturile, aeroporturile sau cu alte puncte importante din cadrul rețelei. Rețeaua feroviară modelată include o reprezentare a tuturor liniilor feroviare în operare din România. Pentru rețeaua aeriană s-a utilizat o listă cu cursele aeriene între aeroporturile din România și aeroporturile internaționale. Rețeaua de transport naval a fost construită în baza unei liste complete a porturilor de pe Dunăre și a celor maritime/a punctelor de încărcare și descărcare unde se desfășoară transportul de marfă.

2.6.4 Rețeaua rutieră se conectează la sistemul de zonificare al modelului în locații relevante, astfel încât să reprezinte durata medie de conectare la rețea din fiecare regiune. La rândul ei, rețeaua rutieră este conectată la rețeaua feroviară, aeriană și la cea de transport naval prin noduri corespunzătoare (gări, aeroporturi, porturi), pentru a permite transportului de persoane și de marfă să se desfășoare prin intermediul a mai multor moduri de transport.

2.6.5 Figura 2.2 oferă o imagine generală a rețelei rutiere modelate a României. O variantă mai detaliată este inclusă în Anexe.


Figura 2.2 Rețeaua rutieră modelată a României

2.6.6 Rețelele internaționale din cadrul modelului sunt similare cu cele utilizate în TRANS-TOOLS și includ:

• Toate drumurile europene din statele UE;

• Principalele conexiuni feroviare internaționale din România către celelalte state europene, asigurând faptul că posibilele trasee alternative din Serbia sunt modelate în mod corespunzător, precum și faptul că există conectivitate din România către toate zonele externe, astfel încât să se poată reprezenta timpi și costuri realiste în ceea ce privește transportul feroviar;

• Toate serviciile aeriene internaționale, incluzând servicii pentru transportul de persoane și de mărfuri; și

• Reprezentarea integrală a sistemului de transport naval european, pentru ca rolul Portului Constanța și al fluviului Dunărea să poată fi modelat în mod corespunzător.

2.7 Funcționalitatea modelului

2.7.1 Acest subcapitol oferă o sinteză a operațiunilor și intervențiilor pentru care modelul poate fi utilizat, prezentate în cadrul Tabelului 2.12. Această sinteză este prezentată pe larg în cadrul unei note tehnice referitoare la intervențiile din cadrul modelului, emise către MT.


Tabelul 2.1 Funcționalitatea Modelului

Intervenție

Abordarea în cadrul Modelului

Caracteristicile modelării și comentarii generale Modelare Frecvență Distribuție Distribuție

modală Afectare

Îmbunătățiri pentru infrastructura rutieră

Infrastructură nouă Da * ** ** ****

Secțiunile de drum noi sunt codificate în cadrul modelului având caracteristicile operaționale corespunzătoare. Sunt luate în considerare de către model impacturile asupra celorlalte moduri, în special modul de transport feroviar.

Modificări ale vitezelor maxime

Da * * * ***

Curbele viteză-debit sunt modificate. Sunt luate în considerare de către model impacturile asupra celorlalte moduri, în special modul de transport feroviar.

Restricții pentru vehicule grele Da * ****

Secțiunile cu restricții pentru camioane sunt codificate ca nefiind disponibile pentru circulația vehiculelor grele, cu excepția acceselor.

Taxarea utilizatorilor Da * ** ** ****

Pot fi reflectate ca și un sistem de taxare funcție de distanță și ulterior incluse în costul de transport rutier generalizat. Sunt luate în considerare de către model impacturile asupra celorlalte moduri, în special modul de transport feroviar.

Întreruperi de circulație Da * **** Secțiunile cu întreruperi de circulație sunt codificate ca nefiind disponibile pentru utilizare pe perioada specificată, cu excepția acceselor.

Lucrări de reabilitare

Da (a se vedea

nota din ultima

coloană)

* * * **

Dacă există în cadrul MP un program semnificativ de asfaltare a drumurilor de pământ atunci costurile de operare vor trebui determinate separat pentru o anumită parte a rețelei, față de cazul în care acestea sunt atribuite întregii rețele. Se va atribui drumurilor modernizate o clasă și o curbă-debit viteză superioare care vor conduce la obținerea unor condiții de operare superioare.

Sisteme de informare

Da (a se vedea

nota din ultima

coloană)

Impactul sistemelor de informare este legat în principal de creșterea gradului de siguranță (cum ar fi sistemele de control a vitezei pentru autostrăzi) și a fiabilității timpului de parcurs. Modelul poate fi utilizat la identificarea locațiilor unde aceste sisteme pot fi


Intervenție



modală Afectare

implementate, dar pot fi necesare modele mai detaliate pentru estimarea beneficiilor induse de acest gen de proiecte.

Proiecte de infrastructură feroviară

Linii de cale ferată noi, convenționale sau de mare viteză

Da * ** *** **

Includerea liniilor noi precum și a vitezelor operaționale posibile, împreună cu cursele care vor opera pe aceste linii noi va conduce la timpii de parcurs îmbunătățiți. Aceasta va fi reflectată prin variații ale cererii prin intermediul deplasărilor noi, transferate, mai lungi precum și cele deviate pentru utilizarea liniilor noi. Costurile operaționale pentru trenurile de mare viteză pot fi calculate extern de către model.

Electrificări Da * * *** **

Electrificarea are ca rezultat reducerea duratelor de parcurs ca urmare a creşterii fiabilităţii şi a calităţii proceselor de accelerare/decelerare. Aceste impacturi pot fi modelate prin ajustarea vitezelor pentru secțiunile care sunt electrificate. În cadrul modelului, un identificator sugerează dacă linia este electrificată.

Lucrări de îmbunătățire a liniilor existente, inclusiv lucrări de reconstrucție

Da * *** ** Reconstrucţia fie va restabili vitezele maxime la nivelul proiectat original fie le va îmbunătăţi. Ambele pot fi modelate.

Curse noi, cum ar fi creșterea frecvenței și conexiuni noi între orașe

Da * ** *

Nivele de serviciu superioare vor conduce la reduceri ale timpului de așteptare și la creșterea percepției asupra fiabilității transportului feroviar. Conexiuni interurbane noi vor conduce la redistribuția călătoriilor precum și la transferuri modale.

Variații ale tarifelor Da ** ** **** **

Sunt modelate tarife diferențiale pentru trei categorii de trenuri și pot fi implementate modificări asupra intervalelor de prețuri care vor induce variații ale cererii.

Material rulant nou: vagoane Da **

Există un parametru în modelul alegerii modale, care reflectă confortul pasagerilor. Introducerea de material rulant nou este codificată în cadrul descrierii liniei iar timpul îmbunătățit perceput este alocat în funcție de tipul materialului rulant.


Intervenție



modală Afectare

Material rulant nou: locomotive

Da (a se vedea

nota din ultima

coloană)

**

Dacă introducerea locomotivelor/emu/dmu noi induce caracteristici operaționale superioare precum și o fiabilitate îmbunătățită atunci acestea pot fi modelate. Costurile operaționale reduse vor fi reflectate în cadrul ACB.

Reabilitarea podurilor și a tunelurilor

Da (a se vedea

nota din ultima

coloană)

* ** **

Dacă reabilitarea podurilor şi tunelurilor are ca rezultat ridicarea restricţiilor de viteză, aceste efecte se pot include în procesul de modelare. Ar fi însă prea costisitor din punct de vedere al timpului, să se modeleze reparaţiile individuale, dar se poate testa în cadrul modelului un program complet al acestora.

Sisteme de semnalizare

Nu (a se vedea

nota din ultima

coloană)

Nu sunt modelate în mod direct deoarece efectele vor trebui definite în afara modelului, prin modificări ale mersului trenurilor sau orice îmbunătățire a duratelor de parcurs ca urmare a introducerii sistemelor de semnalizare.

Sisteme telematice avansate

Nu (a se vedea

nota din ultima

coloană)

Se poate lua în considerare costul unui sistem performant de telecomunicaţii, cum ar fi ERTMS, cu estimarea din surse externe referitoare la beneficiile obţinute prin creşterea siguranţei.

Modernizarea stațiilor

Da (a se vedea

nota din ultima

coloană)

* ***

Modernizarea staţiilor ar trebui să aibă ca rezultat creşterea confortului pasagerilor, dar efectele de acest fel sunt foarte greu de măsurat şi, astfel, de modelat. Există unele valori care se pot folosi în alte circumstanţe, de exemplu în UK există manualul de prognoză a pasagerilor, care s-ar putea aplica şi în România. Efectul este reprezentat de reduceri ale timpului de parcurs referitor la timpul de îmbarcare în stații și reflectă percepția îmbunătățită a transportului feroviar.

Îmbunătățiri ale curselor interurbane de autobuze Îmbunătățiri ale drumurilor care influențează cursele

Da * ** *** * Drumurile noi şi reabilitarea drumurilor existente vor conduce la reducerea duratelor de parcurs și vor crește competitivitatea transportului cu autobuzul față


Intervenție



modală Afectare

existente de cel cu trenul. Timpii de deplasare cu autobuzul modelați sunt în legătură directă cu vitezele medii de deplasare pentru fiecare secțiune de drum, prin urmare orice îmbunătățire a infrastructurii rutiere reflectată în model va influența timpii de parcurs pentru autobuze.

Curse noi, cum ar fi creșterea frecvenței și conexiuni noi între orașe

Da * ** *** *

Nivele de serviciu superioare vor conduce la reduceri ale timpului de așteptare și la creșterea percepției asupra fiabilității transportului cu autobuzul. Conexiuni interurbane noi vor conduce la redistribuția călătoriilor precum și la transferuri modale.

Variații ale tarifelor Da * ** *** Pot fi implementate modificări asupra intervalelor de prețuri care vor induce variații ale cererii.

Autobuze noi Da ** Există un parametru în modelul alegerii modale, care reflectă confortul pasagerilor

Stații noi

Da (a se vedea

nota din ultima

coloană)

**

Impactul stațiilor noi, localizate mai convenabil și care sunt conectate mai eficient la alte curse de autobuz sau trenuri este modelat prin variația timpilor de transbordare pentru secțiunile de conectare relevante.

Modernizarea stațiilor de autobuz existente

Da (a se vedea

nota din ultima

coloană)

** Aceleași principii se aplică în acest caz ca și în cazul stațiilor de cale ferată.

Integrarea curselor de autobuz cu trenurile Da * *** **

Dacă s-ar pune în discuţie serviciile de transport cu autobuzul şi cu trenul pe distanţe lungi, modelul ar putea arăta beneficiile reţelei feroviare, reducerile costurilor de operare şi beneficiile pasagerilor (dacă există).

Transport aerian Curse noi, cum ar fi creșterea frecvenței și conexiuni noi între orașe

Da ** ** *** Modelul va arăta, de asemenea, impactul asupra serviciilor concurente de transport feroviar, cu autoturismul sau cu autobuzul.

Variații ale tarifelor Da ** ** *** A se vedea mai sus


Intervenție



modală Afectare

Aeronave noi Nu Aceasta este o decizie comercială care se poate lua de liniile aeriene. Aeronavele noi vor avea un impact nesemnificativ asupra cererii

Modernizarea aeroporturilor Nu Se aplică aceleaşi principii ca şi cele pentru staţiile

feroviare.

Integrarea curselor aeriene interne cu trenurile

Da * *** *

Dacă se pun în discuţie serviciile de transport aerian intern şi cele de transport feroviar, modelul arată beneficiile reţelei feroviare, reducerile costurilor de operare şi beneficiile pentru pasageri (dacă există).

Sisteme de control trafic aerian No

Standardele solicitate de către sistemele de control al traficului sunt guvernate de reglementări internaţionale. Decizia de a investi în sisteme noi aparţine companiilor aeriene.

Transport de marfă

Îmbunătățirea drumurilor existente și construcția de drumuri noi

Da ** ****

Costurile cu deplasarea mărfurilor utilizând rețeaua rutieră sunt obținute în mod direct din vitezele medii corespondente transportului rutier. Prin urmare, după considerarea îmbunătățirilor rețelei rutiere în cadrul modelului, costurile de deplasare a mărfurilor sunt ajustate în mod automat. De asemenea, modelul va reflecta impactul asupra serviciilor concurente de transport feroviar şi naval.

Variații ale tarifelor, inclusiv ale tarifului de utilizare a infrastructurii feroviare (CFR)

Da *** A se vedea mai sus

Taxarea vehiculelor grele Da *** **** A se vedea mai sus

Restricții de circulație pentru camioane, cum ar fi în timpul weekendurilor sau restricții de tonaj

Da * ****

În cadrul modelului, intervalele de timp în care există restricții pentru circulația camioanelor pot fi reflectate prin eliminarea modului HGV și, astfel, acest segment nu va fi disponibil pentru HGV. Totuși, modelul permite diferențierea vehiculelor care utilizează secțiunile cu restricții pentru accesul către zonele de dezvoltare,


Intervenție



modală Afectare

prin distingerea a două categorii de matrice de deplasări.

Îmbunătățirea desfășurării circulației pe Dunăre sau canalele interioare

Da ***

Îmbunătăţirea condiţiilor de navigaţie pe Dunăre prin menţinerea unei adâncimi constante pe tot parcursul anului vor permite operarea mai eficientă a barjelor şi împingătoarelor de dimensiuni mari, fără a fi nevoie de rute ocolitoare. Impactul îmbunătăţirilor asupra sistemului feroviar şi rutier se va reflecta în model. Acestea sunt posibile prin ajustarea timpului mediu de parcurs pe kilometru, de-a lungul Dunării pentru a reflecta timpii reduși de așteptare pentru secțiunile cu restricții precum și creșterea navigabilității și fiabilității de-a lungul întregului an.

Modernizarea porturilor dunărene

Da (a se vedea

nota din ultima

coloană)

**

Modelul poate fi utilizat la identificarea locațiilor optime pentru astfel de facilități. Îmbunătățirea infrastructurii portuare poate fi modelată prin reduceri ale timpilor de așteptare și operare/manipulare în porturile care beneficia de investiții în infrastructură.

Transport intermodal de marfă Terminale intermodale noi sau modernizate, inclusiv centre logistice (dacă sunt conectate la rețeaua feroviară)

Da *** **

Modernizarea terminalelor intermodale este modelată prin reduceri ale timpilor de așteptare și operare/manipulare în locațiile care vor beneficia de investiții în infrastructură.

Deplasări noi de containere pe calea ferată

Da ***

Transport intermodal de pasageri Stații noi sau modernizate (a se vedea secțiunea anterioară privind stațiile de cale ferată)

*** *

Stații noi sau modernizate de autobuz (a se vedea secțiunea anterioară

*** *


Intervenție



modală Afectare

privind transportul de pasageri cu autobuzul) Integrarea curselor de autobuz cu trenurile (a se vedea secțiunile anterioare privind transportul de pasageri pe cale ferată și cu autobuzul)

* * *** *

Notă: Asteriscurile sugerează intensitatea reacției cererii, de la neglijabil (fără asterisc) la foarte accentuat (****)

Rezumat al surselor de date


3.1 Context

3.1.1 Elaborarea unui model național este o sarcină semnificativă care are nevoie de o bază de date importantă cu privire la cum și unde numărul de călătorii și bunurile transportate sunt generate/transportate în cadrul sistemului de transport. În paralel cu informațiile referitoare la cererea de călătorii există o cerință la fel de importantă de date în ceea ce privește structura sistemului de transport să fie reprezentat în cadrul modulelor referitoare la ofertă, din cadrul modelului.

3.1.2 Datele necesare pentru a ajuta la dezvoltarea MNT acoperă mai multe domenii:

• Tipare de călătorie pe moduri de transport și categorii de marfă;

o Date obținute în urma interviurilor în trafic provenind din datele de la CESTRIN și noi anchete de călătorie;

o Date cu privire la vânzarea de bilete de tren pentru a stabili cererea pentru fiecare gară;

o Date cu privire la vânzarea de bilete de autobuz acolo unde acestea sunt disponibile; acolo unde nu sunt disponibile vor fi folosite date noi cu privire la utilizatori pentru a determina tiparele de deplasare;

o Interviuri cu pasageri de trenuri și autobuze pentru a fi determinate caracteristicile călătoriilor și pentru a înlesni separarea datelor cu privire la vânzarea de bilete în funcție de scop și de situația socio-economică;

o Deplasări ale pasagerilor de avion în termeni de punct de origine/destinație pe teritoriul României și țara externă de origine sau destinație;

o Deplasări ale categoriilor de marfă transportate cu VTMU (LGV) și VTMG (HGV), în funcție de tip și tone transportate;

o Deplasări transport feroviar de marfă în funcție de tipul categoriilor de marfă;

o Cererea de transport de marfă din portul Constanța în funcție de tipul de marfă;

o Cererea de transport de marfă pentru porturile dunărene în funcție de tipul de marfă;

• Cererea referitoare la călătorii în cadrul rețelei în funcție de modul de transport;

o Contorizări de trafic clasificate, înregistrate de-a lungul rețelei naționale și județene de drumuri;

o Contorizări de trafic automate permanente pentru determinarea variațiilor sezoniere acoperind un eșantion reprezentativ al drumurilor naționale și județene;

o Contorizări ale gradului de ocupare a autobuzelor în cordoanele din jurul principalelor orașe;

o Deplasări ale pasagerilor de avion în toate aeroporturile din România;

o Contorizări ale îmbarcărilor în gări sau ale încărcărilor de marfă în trenuri pentru a obține profile orare zilnice ale cererii și pentru validarea modelului.

• Informații demografice la nivelul orașelor mari, orașelor mici și comunelor;

o Populație;

o Populație activă;

o Locuri de muncă pentru fiecare sector;

3 Rezumat al surselor de date


o Tipul și structura gospodăriilor

• Date socio-economice;

o Gradul de motorizare;

o Venitul și valoarea timpului pe tipuri de locuitori;

o PIB pe sector și regiune, cel puțin la nivel județean

• Atribute ale sistemului de transport;

o Informațiile furnizate de sistemul GIS care include limitele de județ, drumuri și legăturile fizice pentru transportul public și caracteristici geometrice;

o Clasificările și starea tehnică a rețelei de drumuri;

o Rute/orare pentru cursele de pasageri și viteze operaționale pentru transport feroviar;

o Rute/orare pentru cursele de pasageri pentru transport cu autobuzul;

o Rute/orele de zbor pentru transportul cu avionul;

o Rute/orar pentru cursele de pasageri pentru transportul cu feribotul;

o Locația și natura facilităților existente în terminalele intermodale precum și în centrele de distribuție;

o Sisteme de tarifare în funcție de modul de transport

• Date despre accidente;

o date despre accidente pe o perioadă de cinci ani pentru calibrarea ratelor de incidență ale acestora în funcție de tipul de drum

o informațiile privind incidentele pe rețeaua feroviară au fost obținute de la CFR

• Date despre durata/viteza călătoriei într-o secțiune transversală a rutelor pentru verificarea relației debit – viteză;

o Datele cu privire la viteza medie înregistrată în legătură cu fluxurile de călătorii vor fi utilizate pentru a calibra curbele debit-viteză luate în considerare în funcție de tipul de drum, care va fi definit pe baza caracteristicilor geometrice;

o Timpii de călătorie pe rute vor fi utilizați pentru a valida rezultatele modelului; și

• Caracteristicile comportamentelor în timpul călătoriilor pe baza anchetelor de declarare a preferințelor.

3.1.3 Următoarele secțiuni ale raportului furnizează o privire de ansamblu asupra surselor de date existente utilizate la elaborarea MNT și asupra datelor noi colectate pentru a suplimenta sursele de date existente. Nu ne propunem să descriem în detaliu datele în cadrul acestei părți a documentului, mai curând dorim să oferim o prezentare generală a datelor fundamentate de MNT, cu privire la scala și gradul de cuprindere a acestora. Capitolele ulterioare ale raportului vor descrie modul de utilizare al fiecărui element de date în procesul de elaborare a modelului. Următoarele paragrafe abordează datele în termeni de tipuri specifice de date relevante dezvoltării MNT:

• Date privind tiparul de călătorie (utilizate pentru dezvoltarea matricei de călătorii și pentru calibrarea modelului);

• Date cu privire la contorizarea traficului (utilizate pentru elaborarea, calibrarea și validarea matricelor de călătorii);


• Date cu privire la timpii de călătorie (utilizate pentru calibrare și validare); și

• Date cu privire la inventarierea rețelei și serviciile de transport (utilizate pentru construcția rețelei).

3.2 Date cu privire la tiparele de călătorie existente în cadrul rețelei Grad de acoperire

3.2.1 Sursele principale de date cu privire la tiparele de călătorie pentru rețeaua de drumuri (autoturisme și transport de marfă) sunt anchetele origine – destinație (OD) desfășurate de CESTRIN în 2010 pentru rețeaua națională de drumuri. CESTRIN a furnizat aceste date firmei AECOM în format electronic în timpul unei întâlniri de lucru avute la sediul MT în data de 15 mai 2012.

3.2.2 Principalele date erau legate de programul de culegere de date din octombrie 2010 și au fost furnizate pentru un număr de 216 locații analizate în ambele sensuri. Sunt disponibile și rezultatele anchetelor in luna august 2010, dar doar pentru un număr mai restrâns, de numai 20 de locații. Toate anchetele au avut loc într-o zi de miercuri din luna octombrie 2010 (6, 13 și 20 octombrie).

3.2.3 Distribuția locațiilor la nivel regional a fost următoarea, așa cum este prezentat în Figura 3.1:

• București (42);

• Craiova (25);

• Timișoara (26);

• Cluj (38);

• Brașov (23);

• Iași (46); și

• Constanța (16).

Figura 3.1 Locațiile anchetelor origine-destinație ale CESTRIN în 2010


3.2.4 Anchetele origine-destinație (OD) furnizează:

• Informații pentru oricare punct de trecere a frontierei;

• Cordoanele care acoperă drumurile naționale din jurul fiecărei zone urbane majore și din jurul unora dintre zonele urbane mai mici; și

• Deplasări care au loc între orașe mai mici și sate care formează secțiuni de analiză de-a lungul rețelei.

3.2.5 În termeni de interceptare a călătoriilor interurbane și internaționale utilizând rețeaua de drumuri naționale, punctele de anchetă sunt bine plasate, ceea ce este ideal din punct de vedere al cerințelor MNT.

3.2.6 Datele au fost colectate din fiecare punct de anchetă într-o zi din timpul săptămânii de zile lucrătoare (miercurea) pentru două intervale orare: de la 08:00 la 12:00 și de la 14:00 la 18:00. În afară de informațiile referitoare la amplasament, interviurile au ținut cont și de direcția de deplasare și ora la care a avut loc interviul. Un rezumat al datelor colectate este inclus în Tabelul 3.1.

3.2.7 Alegerea celor două intervale orare, de la 08:00 la 12:00 și de la 14:00 la 18:00 pentru culegerea datelor cu privire la tiparele de călătorie și caracteristicile acestora are implicații în ceea ce privește extrapolarea și aplicarea datelor în contextul elaborării MNT. Recomandările de bună practică pentru realizarea acestor anchete susțin că datele ar trebui să fie colectate în intervalul orar 07:00 – 19:00 și că trebuie făcute contorizări paralele - manuale clasificate pentru intervalul orar 06:00 – 22:00 și contorizări automate pentru o perioadă de două săptămâni în fiecare punct de anchetă.

3.2.8 Există două probleme importante în ceea ce privește perioadele de culegere a datelor și acestea sunt faptul că scopul călătoriei variază în funcție de momentul călătoriei iar distanța parcursă variază, de asemenea, în funcție de moment, studiile existente arătând faptul că călătoriile efectuate pe distanțe lungi încep mai devreme în timp ce călătoriile pe distanțe scurte se desfășoară mai degrabă de-a lungul întregii zile. Este important ca intervalele de anchetare să ofere o acoperire temporală adecvată pentru a permite observarea și identificarea tiparelor de călătorie precum și calibrarea acestora în procesul de extrapolare a datelor.


Tabelul 3.1 Rezumate date OD colectate de către CESTRIN

Naționalitate Tip autovehicul Scop călătorie Origine Destinație Traseu Pasageri 1. Română 2. Străină

1. Motociclete 2. Autoturisme 3. Microbuze (max. 8

pasageri) 4. Autobuz/Autocar 5. Transport marfă < 3.5

tone 6. Transport marfă – 2 osii 7. Transport marfă – 3 sau 4

osii 8. Transport marfă – 4 sau

mai multe osii (articulat) 9. Tractoare cu/fără

remorcă, vehicule speciale

10.Transport marfă – 2, 3 sau 4 osii cu remorcă (trenuri rutiere)

Autoturism 1. Activități recreative/turism 2. Afaceri și navetă 3. Alte scopuri

Punctul de pornire a călătoriei – codificat la două nivele (190 zone plus puncte de trecere frontieră și 3.139 zone plus puncte de trecere frontieră)

Punctul final al călătoriei – codificat la două nivele (190 zone plus puncte de trecere frontieră și 3.139 zone plus puncte de trecere frontieră)

Informații cu privire la selectarea traseului pentru călătorii pe distanțe mari pentru care există mai multe alternative sau pentru cele care presupun trecerea graniței

Numărul observat de persoane în vehicul, în afară de șofer

Transport marfă

4. Animale vii și produse de origine animală

5. Produse de origine vegetală, împletituri din materiale vegetale

6. Grăsimi, ulei animal și vegetal, produse din descompunerea lor

7. Produse ale industriei alimentare, băuturi alcoolice și nealcoolice, oțet, tutun

8. Produse minerale 9. Produse ale industriei chimice

și industriilor similare 10. Îngrășăminte 11. Piei brute și prelucrate, articole

din piele și cauciuc 12. Material lemnos și produse din

lemn, plută și produse din plută 13. Materii prime pentru fabricarea

cartonului și hârtiei 14. Produse din piatră, beton sau

beton armat, ș.a. 15. Produse ceramice, sticlă și

articole din sticlă 16. Metale, mașini și material rulant 17. Explozibile, produse

pirotehnice , chibrituri 18. Produse petroliere și carburant 19. Alte produse

Sursa:CESTRIN


3.2.9 Datele din ancheta națională din Marea Britanie arată cum variază scopul călătoriilor de-a lungul unei zile (Figura 3.2). Datele caracteristice Marii Britanii sunt utilizate doar pentru a ilustra diferențele care există în proporțiile scopurilor de călătorie de-a lungul unei zile. În general, este de așteptat ca și în România să existe caracteristici similare.

Figura 3.2 Scopul călătoriei în funcție de momentul călătoriei

Notă: Pe baza tuturor călătoriilor înregistrate per gospodărie – Anchetă de trafic în Marea Britanie.

3.2.10 Problemele importante care trebuie reținute sunt variațiile majore ale ponderilor călătoriilor de navetă pentru perioadele înainte 08:00 și după ora 20:00. Cele două intervale orare acoperite de datele CESTRIN pentru 08:00 – 12:00 și 14:00 – 18:00 arată ponderi similare ale scopurilor de călătorie dar acestea dar aceste diferă pentru alte momente ale zilei.

3.2.11 Figura 3.3 ilustrează efectul distanței de parcurs asupra distribuției călătoriilor în funcție de scop. Datele caracteristice Marii Britanii sunt utilizate doar pentru a ilustra diferențele care există în proporțiile scopurilor de călătorie de-a lungul unei zile. În general, este de așteptat ca și în România să existe caracteristici similare. Aceasta arată în mod clar modul în care ponderea călătoriilor de navetă și în interes de serviciu variază o dată cu creșterea distanței dar și modul în care călătoriile recreaționale cresc ca și intensitate o dată cu creșterea distanței. Aceste aspecte indică importanța colectării unor eșantioane reprezentative de date, de-a lungul tuturor perioadelor de timp ale unei zilei, astfel încât datele să nu includă distorsiuni în ceea ce privește distribuția pe scopuri de călătorie și distanțele observate.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0000-0600 0600-0800 0800-1200 1200-1400 1400-1800 1800-2400

Vacanta

Vizita familie

prieteni/Scop

recreativ

Alte scopuri

Cumparaturi

Educatie

Afaceri

Naveta


Figura 3.3 Clasificarea pe scop de călătoriei în funcție de distanța călătoriei

Notă: Pe baza tuturor călătoriilor înregistrate per gospodărie – Anchetă de trafic în Marea Britanie.

3.2.12 Intervalul de timp în care s-au desfășurat anchetele CESTRIN prezintă, astfel, mai multe probleme în termeni de extrapolare a datelor pentru a le face adecvate utilizării la elaborarea MNT.

3.2.13 Datele CESTRIN au colectat informații cu privire la scopul călătoriei sub forma origine – destinație, situație în care respondentul selectează scopul călătorie dintr-o listă închisă de scopuri de călătorie. Această abordare nu respectă buna practică pentru asemenea anchete, care presupune culegerea informațiilor cu privire la scopul călătoriei în format producție – atracție. Abordarea preferabilă în acest caz este chestionarea respondentului motivului de situare la adresa de la care tocmai a plecat și de ce se deplasează la adresa unde se va termina călătoria sa. Aceasta este o caracteristică importantă pentru asemenea anchete pentru a se poate face distincția între natura locului de origine în comparație cu locul de destinație.

3.2.14 Apare o problemă suplimentară atunci când datele nu sunt colectate în termeni de scopuri de călătorie - producție și atracție, problemă care este raportarea eronată frecventă a scopului de călătorie de către respondenți, care fac confuzie între definiția navetei și cea a călătoriilor în interes de afaceri. Culegerea de informații cu privire la motivul pentru care se află la punctul de origine și la punctul de destinație conduce la identificarea de către analist a scopului călătoriei într-o manieră logică.

3.2.15 Datele CESTRIN nu fac diferența între persoane care călătoresc în interes de afaceri și cele care fac naveta, adică cele care călătoresc de acasă la locul de muncă. Acest lucru cauzează probleme similare celor prezentate anterior referitoare la elaborarea prognozei creșterii viitoare. Este posibil ca majorarea numărului de călătorii de navetă și modul în care acestea răspund alegerii modului de transport să fie diferită de călătoriile în interes de afaceri. Din nou, datele CESTRIN, în forma actuală, nu vor putea susține această diferență.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

< 75 kms 75 to 110 kms 110 to 150 kms 150 to 225 kms 225 to 375 kms > 375 kms

Naveta Afaceri Scop recreativ Vizita familie - prieteni Vacanta


3.2.16 Eliminarea distincției între călătoriile în interes de afaceri și cele de navetă afectează estimarea beneficiilor proiectelor, deoarece valoarea timpului pentru călătorii în interes de afaceri și călătoriile de navetă sunt diferite. Este esențial ca datele utilizate la elaborarea Modelului Național de Transport să înlesnească obținerea unor valori diferite în ceea ce privește cererea pentru călătoriile în interes de afaceri și cea pentru navetă.

3.2.17 Informația cu privire la transportul de marfă furnizată de datele din anchetele origine – destinație este detaliată și în acord cu date disponibile din alte surse folosite la elaborarea modelului. Cu toate acestea, nu există informații în ceea ce privește gradul de încărcare (încărcare totală, încărcare parțială sau fără încărcătură așa cum a reieșit din anchetele origine – destinație din 2005). Acest lucru poate limita gradul până la care poate fi determinată direcția deplasărilor de mărfuri. Datele procesate nu includ informații introduse în coloana mărfuri transportate pentru o parte din vehicule și este posibil ca aceste date să reprezinte vehiculele fără încărcătură. Este posibil și ca vehiculele fără încărcătură să fi fost incluse în „Categoria 19 – Alte mărfuri” ceea ce limitează și mai mult datele disponibile în comparație cu cele obținute pentru anul 2005.

3.2.18 Modelarea transporturilor de marfă în cadrul MNT va fi făcută în tone pe tip de articol de marfă și, ca atare, este important să poată fi determinată direcția de deplasare a transporturilor de marfă de la punctul de producție la cel de livrare și cantitatea transportată (în tone). Datele CESTRIN provenind din anchetele origine – destinație prezintă anumite limite în această privință. O altă parte a datelor CESTRIN includ încărcarea medie pe osie din cadrul anchetelor de cântărire în mers desfășurate într-un număr de locații din țară, date ce furnizează informații cu privire la gradul mediu de încărcare în funcție de tipul autovehiculului.

3.2.19 Reprezentarea grafică de mai jos prezintă distribuția scopurilor de călătorie pentru toate locațiile CESTRIN, în ansamblu.

Figura 3.4 Distribuția scopurilor de călătorie cu autoturismele (neponderată) – anchetele Cestrin

Sursa: date CESTRIN

Recreere/ turism 19%

Afaceri și navetă50%

Alte scopuri31%

Distribuție scop călătorie cu autoturismele (neponderată)


3.2.20 Tabelul 3.2 prezintă comparații ale diferitelor scopuri de călătoriei cu alte surse de date.

Tabelul 3.2 Comparație diferite scopuri călătorie (Autoturisme)

Scop călătorie 2010 CESTRIN

O-D Anchete O-D 2007

(Louis Berger) Anchetă Națională de Trafic

Marea Britanie (>75kms)

Navetă 50%

33% 39%

10% 28%

Afaceri 6% 18%

Turism/Recreere 19% 25% 35%

Alte scopuri 31% 36% 37%

3.2.21 Principala problemă ce transpare din valorile din Tabelul 3.2 este importanța separării călătoriilor de navetă și a celor de afaceri în două componente distincte deoarece media celor două scopuri de călătorie este influențată puternic de distanța de parcurs. Este foarte important să fie culese date care să permită definirea călătoriilor de navetă și a celor în interes de afaceri în funcție de distanță.

3.2.22 Din cauza numărului mare de categorii de mărfuri înregistrate, distribuția transporturilor de marfă pe tip de autovehicul este prezentată sub formă de tabel în Tabelul 3.3.

Tabelul 3.3 Distribuția transportului de mărfuri pe scopuri/ categorii de mărfuri (neponderată) - date Cestrin

Categorii de mărfuri Marfă < 3.5 tone

Marfă – 2 osii

Marfă – 3 sau 4 osii

Marfă – 4 sau mai

multe osii articulate

Tractoare cu/fără

remorcă, autoveh. speciale

Marfă – 2, 3 sau 4 osii cu

remorcă (trenuri rutiere)

Total

Animale vii și produse de origine animală

6.8% 6.7% 5.0% 5.0% 5.0% 5.6% 6.0%

Produse de origine vegetala, împletituri din materiale vegetale

4.7% 3.7% 2.7% 3.6% 5.9% 4.7% 4.1%

Grăsimi, ulei animal si vegetal, produse din descompunerea lor

1.5% 1.3% 1.0% 1.1% 0.2% 0.5% 1.3%

Produse ale ind. alimentare, băuturi alcoolice si nealc., oțet, tutun

10.8% 9.6% 5.6% 7.5% 4.7% 4.9% 8.9%

Produse minerale 0.6% 0.9% 1.5% 1.4% 1.5% 0.5% 0.9% Produse ale industriei chimice si industriilor similare

1.5% 1.6% 1.3% 2.6% 1.7% 2.1% 1.9%

Îngrășăminte 0.1% 0.2% 0.3% 0.3% 0.4% 0.1% 0.2% Piei brute si prelucrate, articole din piele si cauciuc

0.6% 0.5% 0.2% 0.6% 0.4% 0.6% 0.5%

Material lemnos si produse din lemn, pluta si produse din pluta

5.4% 7.1% 4.3% 5.9% 6.4% 6.5% 5.7%

Materii prime pentru fabricarea cartonului 1.2% 1.2% 0.7% 1.1% 0.3% 0.9% 1.1%


Categorii de mărfuri Marfă < 3.5 tone

Marfă – 2 osii

Marfă – 3 sau 4 osii

Marfă – 4 sau mai

multe osii articulate

Tractoare cu/fără

remorcă, autoveh. speciale

Marfă – 2, 3 sau 4 osii cu

remorcă (trenuri rutiere)

Total

si hârtiei

Produse din piatra, beton sau beton armat, și altele

3.8% 6.4% 23.2% 9.4% 6.0% 7.8% 7.8%

Produse ceramice, sticla si articole din sticla

1.1% 1.3% 0.9% 1.2% 0.9% 1.2% 1.1%

Metale, mașini si material rulant 2.7% 3.5% 3.4% 6.7% 5.7% 9.2% 4.5%

Explozibile, produse de pirotehnie, chibrituri

0.3% 0.5% 0.2% 0.4% 0.4% 0.3% 0.3%

Produse petroliere și combustibil 0.8% 2.0% 2.5% 2.6% 2.5% 1.7% 1.7%

Alte bunuri 38.4% 37.6% 31.8% 35.6% 36.6% 37.5% 36.8%

Fără categorie (gol) 19.8% 15.9% 15.3% 15.1% 21.4% 16.0% 17.3% Sursa: date CESTRIN

3.2.23 Tabelul 3.4 arată distribuția transporturilor de mărfuri pe scopuri/categorii de mărfuri pentru fiecare clasă de autovehicul de transport de marfă din baza de date a CESTRIN. În total, 9% din autovehiculele de marfă transportă produse alimentare industriale, băuturi alcoolice și nealcoolice, oțet, tutun, 8% sunt produse din piatră, beton și beton armat și altele și 4% sunt material lemnos și produse din lemn, plută și produse din plută. 37 % dintre autovehiculele de transport de marfă din cadrul anchetei transportă alte categorii de mărfuri, care pot include și autovehiculele fără încărcătură. Un procentaj de 17% din vehiculele de transport de marfă este inclus în categoria „20”, care nu include nicio informație cu privire la scopul călătoriei/ tipul de marfă.

3.2.24 Cele 54% de autovehicule alocate fie transportului general de mărfuri sau nealocate, par a fi un procent mare și ridică anumite întrebări cu privire la desfășurarea procesului de anchetare. Culegerea de date noi ar trebui să pună accent mai mult pe definirea clară a tipurilor de marfă transportate de autovehicule și asupra gradului de încărcare a acestora, inclusiv definirea situației când acestea nu sunt încărcate. Cu toate acestea, există mai multe probleme în ceea ce privește conținutul anchetelor origine – destinație, care afectează utilizarea datelor pentru dezvoltarea MNT fără a mai fi nevoie de ajustări bazate pe informații derivate din noile anchete în trafic. Acestea sunt:

• Lipsa anchetelor de O – D pentru drumurile județene importante din apropierea orașelor, care, în multe situații, duce la apariția unor lacune importante în baza de date cu tiparele de călătorie;

• Intervale limitate pentru realizarea anchetelor, având în vedere faptul că interviurile acoperă doar intervalele orare 08:00 – 12:00 și 14:00 – 18:00, ceea ce poate duce la probleme ca distorsionarea eșantionării și probleme complexe în extrapolarea datelor;

• Absența informațiilor legate de scopul de călătorie în termeni de producție și atracție ceea ce cauzează probleme în dezvoltarea și prognoza modelului. Acest lucru ar fi putut duce și la alocări eronate ale scopurilor de călătorie în diferite categorii din moment ce determinarea scopului călătoriei a fost lăsată la latitudinea respondentului;


• Combinarea categoriilor de scopuri de călătorie în interes de afaceri cu naveta într-o singură categorie care are implicații semnificative în prognoza și evaluarea proiectelor din cauza valorilor diferite de evaluare a timpului pentru aceste două scopuri de călătorie;

• Absența nivelurilor indicative pentru încărcătură pentru vehiculele de marfă și lipsa indicării faptului că un vehicul este gol, care, atunci când este combinată cu absența scopului călătoriei la origine sau destinație face mai dificilă estimarea fluxurilor direcționale de mărfuri transportate în funcție de tipul de marfă;

• Procentajele ridicate de încărcătură „generală” și întoarcerea vehiculului fără marfă, care, atunci când sunt combinate reprezintă 54% din deplasările totale de marfă;

• Limitările în ceea ce privește referințele spațiale pentru date cu probleme specifice precum:

o Absența tării de origine/destinație pentru multe călătorii internaționale; și

o Absența informațiilor detaliate cu privire la originea și destinația călătoriilor în afara țarii.

3.2.25 În ciuda problemelor identificate mai sus, datele CESTRIN sunt destul de cuprinzătoare în ceea ce privește acoperirea deplasărilor în cadrul rețelei de drumuri naționale și, atunci când sunt utilizate împreună cu alte surse de date, au un rol important în evaluarea cererii de transport pentru anul de referință.

3.3 Date cu privire la tiparele de călătorie cu transportul public Date pentru sectorul feroviar

3.3.1 CFR Călători are un sistem electronic de vânzare de bilete (XSELL), dar există și vânzări manuale de bilete în unele stații mai mici. Operatorii privați au propriul sistem de vânzare de bilete. Tabelul 3.5 face o prezentare a modului în care acest elemente se transformă în înregistrări ale cererii de transport feroviar în funcție de tipul călătoriei.

Tabelul 3.5: Prezentare a modului în care sunt înregistrate călătoriile cu trenul Tipul călătoriei Înregistrarea cererii

Numai servicii CFR Călători

Se înregistrează automat prin baza de date cu vânzarea de bilete a CFR Călători – XSELL - (cu excepția unora care sunt înregistrate manual în stațiile foarte mici). Mai există și unele grupuri suplimentare de călători (spre ex: călătoriile angajaților și călătoriile rezervate pe internet) care sunt înregistrate separat.

Numai servicii operatori privați

Sistemele de vânzare de bilete ale operatorului și informații detaliate cu privire la deplasările care pot fi considerate confidențiale.

Călătorii ce presupun efectuarea unei părți a călătoriei cu operatori privați și apoi utilizarea serviciilor CFR Călători

Necesită achiziționarea a două bilete separate. Astfel, un bilet este înregistrat de sistemul operatorului privat și altul este înregistrat separat în sistemul de vânzare de bilete al CFR Călători la punctul de acces la trenurile CFR Călători.

3.3.2 Datele privind cererea din fiecare stație trebuie să fie convertite într-o matrice „origine – destinație” ținând cont de originea și destinația de bază. În mod clar, primele două tipuri de călătorii din Tabelul de mai sus se exclud reciproc și pot fi incluse direct în procesul de elaborare a matricei, chiar dacă acest lucru presupune o descompunere pe baza profilelor de acces/ieșire în/din stații. Cu toate acestea, rămâne problema unei potențiale contabilizări duble a tipului final al călătoriei în cadrul Tabelului. Pentru aceste călătorii, segmentul acoperit de operatorul privat va fi în cele mai multe cazuri unul la nivel local, care oferă acces la călătorii pe distanțe mai lungi furnizate de operatorul CFR Călători. Regiotrans a indicat faptul că un procent de 10 – 15% din călătoriile efectuate prin intermediul serviciilor oferite de ei reprezintă cererea din partea persoanelor care folosesc ulterior serviciile operatorului CFR.


3.3.3 La nivel național, în 2011, au fost efectuate 61 de milioane de călătorii cu trenul, conform datelor oferite de Institutul Național de Statistică, din care 89% reprezintă călătorii efectuate de operatorul CFR Călători (53,3 milioane călătorii) și 11% cu operatori privați (6,5 milioane călătorii).

CFR Călători

3.3.4 CFR Călători a furnizat următoarele date și informații cu privire la cererea de transport feroviar (vânzări de bilete):

• Cererea globală, pasageri*km și date cu privire la venitul lunar, din 2007 până în 2011;

• Date cu privire la vânzările de bilete din fiecare stație, împărțite în bilete pentru călătorii multiple (abonamente) și bilete pentru o singură călătorie, 2010 și 2011;

• Înregistrarea vânzărilor manuale de bilete pentru fiecare stație pentru anii 2010 și 2011;

• Informații cu privire la vânzarea de bilete pentru destinații internaționale, pe fiecare țară, pentru anii 2010 și 2011;

• Informații cu privire la transportul angajaților și alte bilete de trecere liberă; și

• Vânzările de bilete pe categorii de trenuri, ianuarie - august 2012.

3.3.5 CFR Călători a furnizat date la nivel elementar cu privire la vânzarea de bilete pe baza programului XSELL, pentru anii 2010 și 2011. Aceste date sunt la nivel de flux individual (pentru fiecare stație) și sunt împărțite în funcție de tipul biletului în abonamente și bilete pentru o singură călătorie. Astfel, datele din 2011 vor reprezenta baza pentru generarea matricelor de călătorii feroviare necesare Modelului Strategic. A avut loc și o verificare a datelor pentru a confirma faptul că originea – destinația și destinația – originea sunt echilibrate la nivel global. Rezultatele sunt prezentate în Tabelul 3.6.

Tabelul 3.6: Analiză date flux 2010 și 2011

An Abonamente Bilete cu o singură călătorie

Număr total de călătorii Număr % Procentaj Număr % Procentaj

2010 15.8 milioane 38.2% 25.6 milioane 61.8% 41.4 milioane

2011 16.3 milioane 39.8% 24.6 milioane 60.2% 40.9 milioane

% variație 2010 - 2011

+2.9% - -3.8% - -1.2%

Sursa: Sistemul XSELL CFR Călători

3.3.6 Aceste informații sunt bazate doar pe datele ce pot fi obținute din cadrul sistemului de vânzare de bilete XSELL. Acestea reprezintă 76% din cererea generală de utilizare a serviciilor CFR Călători (în 2011). Datele detaliate, confirmate de CFR Călători pentru 2011 sunt:

• Datele din XSELL: 76,5%;

• Cererea de bilete vândute manual din stații mai mici: 9.6%;

• Călătorii ale angajaților: 13.6%; și

• Alte călătorii (internaționale/vânzări online): 0.3%.

3.3.7 Operatorii de transport de călători privați au fost abordați pentru oferirea de informații cu privire la serviciile furnizate de ei. În cele mai multe cazuri, cererea este reprezentată de călătorii la nivel local, pe trasee secundare. Totuși, aceste date includ și niște deplasări care se continuă


cu călătorii efectuate cu operatorul CFR Călători pentru a acoperi distanțe mai mari. Astfel, acestea sunt incluse în datele în ceea ce privește cererea de servicii oferite de CFR Călători. Astfel, există posibilitatea să nu fie identificate originea și destinația reale pentru o anumită călătorie ce se încadrează în acest context.

3.3.8 Regiotrans și TFC, au furnizat date cu privire la cererea înregistrată la nivel global, fie în funcție de linia de cale ferată fie în funcție de centrul operațional. Niciuna dintre aceste două companii nu a furnizat date cu privire la cerere împărțite în diferite categorii (spre exemplu pentru fiecare stație), date ce ar fi fost ideal să poată fi folosite pentru modelare. Acești doi operatori reprezintă 90% din piața operatorilor privați astfel că avem informații detaliate cu privire la 88% din cerere, cele furnizate de operatorul CFR și informații globale pentru alte 11% din cererea totală. În consecință avem un grad destul de bun de cunoaștere a cererii și deplasărilor pasagerilor pentru sectorul de transport feroviar.

Date pasageri de avion

3.3.9 Am obținut date cu privire la pasagerii de avion pentru perioada 2007 – 2011, pentru zboruri locale și internaționale care trec prin aeroporturile din România. Aceste surse de date sunt extrem de folositoare pentru că furnizează detalii cu privire la origine și destinație, pentru fiecare companie aeriană și pentru toate tipurile de avioane, pentru toți pasagerii care călătoresc, cu zboruri directe, prin aeroporturile din România. Aceste date furnizează detalii cu privire la originea și destinația călătoriilor.

3.3.10 În 2011, 10,2 milioane de pasageri au tranzitat aeroporturile din România; 10% dintre călătorii au fost interne, restul deservind o serie de destinații din Europa și din alte zone mai îndepărtate. România are 17 de aeroporturi, așa cum este menționat în Figura 3.5, care indică aeroporturile mari, aeroporturile regionale mari și aeroporturile regionale mici. Datele cu privire la pasagerii de avion identifică cererea și rutele pentru aceste aeroporturi.


Figura 3.5 – Amplasarea aeroporturilor pe teritoriul României

3.3.11 Analiza datelor cu privire la transportul aerian a furnizat numărul călătoriilor interne și internaționale pentru fiecare aeroport din România în 2011 (vezi Tabelul 3.7). Această analiză a identificat aeroportul Henri Coandă din București ca fiind cel mai mare din România, cu o varietate de zboruri interne și internaționale către mai multe destinații. În plus, aeroportul Aurel Vlaicu furniza servicii mai ales pentru zboruri internaționale înainte ca aceste zboruri sa fie transferate pe aeroportul Henri Coandă. Aeroportul Internațional Timișoara este un aeroport mare care deservește orașul Timișoara și vestul țării. Un aeroport puțin mai mic este cel din Cluj-Napoca care oferă o serie de zboruri internaționale și interne și deservește nordul țării. În plus, există mai multe aeroporturi regionale care oferă servicii de transporturi internaționale la un nivel mai redus, dar care furnizează în special servicii de transport intern.

Tabelul 3.7 – Utilizare aeroporturi România

Aeroport Număr de pasageri

zboruri internaționale Număr de pasageri

zboruri interne Total pasageri Îmbarcare Aterizare Îmbarcare Aterizare

Aeroporturi principale

Aeroportul Internațional Henri Coandă București

2.143.667 2.132.908 432.620 440.007 5,149,202

Aeroportul Internațional Aurel Vlaicu București

1.189.780 1.091.142 0 1.203 2,282,125

Aeroportul Internațional Timișoara

497.520 499.954 314.942 314.300 1,626,716

Aeroportul Internațional Cluj-Napoca

391.532 381.927 137.035 134.146 1,044,640


Aeroport Număr de pasageri

zboruri internaționale Număr de pasageri

zboruri interne Total pasageri Îmbarcare Aterizare Îmbarcare Aterizare

Aeroporturi regionale mari Aeroportul Internațional Bacău

143.888 145.650 19.960 26.686 336,184

Aeroportul Internațional Iași

15.573 13.246 86.790 89.621 205,230

Aeroportul Internațional Sibiu

72.602 71.773 27.887 22.526 194,788

Aeroportul Internațional Constanța

25.167 25.415 19.379 16.514 86,475

Aeroporturi regionale mici și aeroporturi locale Aeroportul Târgu Mureș 105.276 102.674 4.157 4.454 216,561 Aeroportul Craiova 5.808 0 22.840 24.140 52,788 Aeroportul Oradea 30.145 22.913 53,058 Aeroportul Suceava 12.756 13.847 26,603 Aeroportul Satu Mare 11.258 10.603 21,861 Aeroportul Baia Mare 9.560 8.978 18,538 Aeroportul Arad 608 0 608 Aerodromul Tuzla 6.822 6.844 13,666 Aeroportul Tulcea 90 95 32 24 241

Sursa: Autoritatea Aeronautică Civilă Română NB – Exclude aerodromurile și heliporturile locale

3.3.12 Datele generale cu privire la îmbarcarea și aterizarea pasagerilor ce călătoresc pe rute interne se potrivesc perfect dar vor apărea unele diferențe la aeroporturi individuale din cauza tiparului de servicii oferite. La fel, datele cu privire la îmbarcarea și aterizarea pasagerilor de zboruri internaționale se potrivesc destul de bine dar vor apărea diferențe pentru fiecare aeroport pentru că unele zboruri vor fi doar pentru o singură direcție de zbor în timpul unui an; spre exemplu, este posibil ca o persoană care emigrează să nu aibă opțiune de călătorie de întoarcere în acel an.

3.3.13 Interogând datele privind cererea din anul 2011 pentru zboruri către sau dinspre un aeroport din România a fost posibilă identificarea unor trenduri cheie în ceea ce privește rutele de transport aerian locale și internaționale din România. Secțiunea de mai jos prezintă un rezumat al celor mai importante curse aeriene.

Călătorii interne cu avionul

3.3.14 Pentru transportul aerian intern din România există 15 aeroporturi majore. Cele mai importante aeroporturi pentru călătoriile interne sunt cele două aeroporturi din București și cel din Timișoara. Aceste aeroporturi sunt noduri de transport aerian și fac legătura între cele mai mult aeroporturi regionale de pe teritoriul României.

3.3.15 În ciuda numărului mare de locuitori (mai mult de 300.000 de persoane) în orașele Iași, Constanța, Cluj – Napoca și Craiova, aceste localități au toate numai aeroporturi locale. Cu toate acestea, deși distanța dintre ele este destul de mare, zborurile directe între aceste aeroporturi sunt foarte rare. În schimb, zborurile interne ce pornesc de pe aceste aeroporturi fac legătura cu București și Timișoara.


Tabelul 3.8 – Zboruri interne din România

Sursa: Autoritatea Aeronautică Civilă Română

Aeroport

Ara

d

Bac

ău

Bai

a M

are

Con

stan

ța

Clu

j-Nap

oca

Cra

iova

Iași

Ora

dea

Buc

ure

ști "

Hen

ri C

oan

dă"

Buc

ure

ști "

Aur

el V

laic

u"

Sib

iu

Sat

u M

are

Suc

eava

Târg

u M

ureș

Tim

ișoa

ra

Tota

l Gen

eral

Arad 608 608

Bacău 19,960 19,960

Baia Mare 9,560 9,560

Constanța 19,379 19,379

Cluj-Napoca 120,301 1,203 15,531 137,035

Craiova 22,840 22,840

Iași 55,321 31,469 86,790

Oradea 30,145 30,145

București "Henri Coandă" 8,978 121,634 56,349 22,913 9,465 10,603 13,847 3,933 184,900 432,622

București "Aurel Vlaicu" 0

Sibiu 8,793 19,094 27,887

Satu Mare 122 10,615 521 11,258

Suceava 12,756 12,756

Târgu Mureș 3,638 519 4,157

Timișoara 26,686 16,514 12,390 24,140 33,272 188,879 13,061 314,942

Total General 0 26,686 8,978 16,514 134,146 24,140 89,621 22,913 440,008 1,203 22,526 10,603 13,847 4,454 314,300 1,129,939


3.4 Transporturi de marfă

3.4.1 Transporturile de marfă sunt o parte importantă a economiei și sunt importante și pentru Master Plan pentru a asigura corectitudinea datelor incluse în model. Deseori categoriile de marfă ocupă spații în cadrul aceleiași infrastructuri destinate și transportului de pasageri astfel că este nevoie ca cele două să fie analizate îndeaproape astfel încât datele produse de model să ofere cele mai bune rezultate pentru a putea fi coordonate cu caietul de sarcini al studiului.

3.4.2 În 2011 au fost operate peste 318 milioane de tone de mărfuri. Figura 3.6, arată faptul că drumurile sunt modul dominant de transport de marfă cu un procentaj de 58%, fiind urmate de transportul feroviar de mărfuri cu 19% din cota de piață, procente împărțite între CFR Marfă, operatorul de stat, cu 12% și companiile private cu 7%. Mai există si o cotă semnificativă dedicată transportului de mărfuri pe căi navigabile, fie că este vorba de transport maritim sau pe fluviul Dunărea sau canalele sale. Ultimele procente revin transportului prin sistemul de conducte (2%) și transportului cu avionul, care este un mod de transport utilizat mai rar, cu mai puțin de 1% din volumul transportat.

Figura 3.6 – Cota de piață transport de mărfuri pe fiecare mod de transport - România 2011

Sursa: Institutul Național de Statistică

Transport feroviar de marfă

3.4.3 CFR Marfă este operatorul de stat pentru transport feroviar de marfă și acesta ne-a furnizat date origine – destinație (O-D) detaliate în funcție de trenuri și tipuri de marfă, inclusiv date cu privire la punctele de încărcare și descărcare. Aceste date acoperă perioada 2006 – 2011. Datele sunt sub formă de documente individuale de expediere a mărfii și menționează și cantitățile transportate cu trenuri ale CFR Marfă.

3.4.4 CFR Marfă a furnizat și date cu privire la importuri și exporturi pentru anii 2009, 2010 și 2011. Datele acoperă cei aproximativ 30 de parteneri comerciali principali ai României și includ informații cu privire la numărul de axe, tonajul transportat și tarifele tona/km pentru bunurile transportate. Tonele/km transportate acoperă numai numărul de km parcurși pe teritoriul României și nu întreaga călătorie. Datele nu identifică punctul de trecere a graniței.

CFR Marfă (tren)12%

Operatori privati (tren)

7%

Drumuri58%

Fluviu9%

Mare12%

Aer0%

Conducte2%


3.4.5 Companiile private dețin aproximativ 40% din piața de transport feroviar de marfă, astfel încât sunt o parte importantă a acestei industrii. Înțelegem că există mai mult de 10 operatori privați și cele mai mari companii identificate sunt:

• Grup Feroviar Român care are o cotă de piață de 25% din piața operatorilor privați de marfă și a preluat recent Servtrans, care deținea 5% din piața operatorilor privați ajungând acum la aproape 30%;

• DBSchenker a funcționat în România sub numele de LSD dar a început recent să folosească denumirea derivată de la compania mamă DBS România și deține 6% din piață; și

• Cargo Trans Vagon care deține 7% din piață.

3.4.6 CFR Infrastructură a oferit detalii privind tonajul transportat de operatorii feroviari privați au fost obținute de la CFR Infrastructură care a furnizat detalii cu privire la toate înregistrările individuale privind tariful de utilizare a infrastructurii fiecare tren privat de transport de marfă. Aceste date conțin greutatea trenului plus cea a încărcăturii și gările/depourile între care a călătorit respectivul tren. Datele permit deducerea cererii de transport de mărfuri pentru sectorul privat. Acest lucru este detaliat în capitolul cu privire la elaborarea matricei cererii.

Porturi și căi navigabile

3.4.7 Conform Raportului Anual din 2010, Portul Constanța deține informații detaliate cu privire la dimensiunea portului și cu privire la dezvoltarea planificată. Autoritatea portului a furnizat date pentru o perioadă de 5 ani (2006 – 2010) în ceea ce privește tonajul pentru transport maritim, tranzit, importuri și exporturi. Există înregistrări și pentru numărul și tonajul TEU (echivalent douăzeci de picioare) (2005-2010).

3.4.8 Traficul total pe categorii (lichide, vrac, containere, RO-RO și general) – listele de tipuri de mărfuri sunt la fel de detaliate ca cele pentru transportul de mărfuri. Datele includ și numărul de vizite efectuate de navele maritime și tipul acestora. Cu toate acestea, datele existente nu menționează punctul de origine sau de destinație al navelor maritime. Nu identifică nici punctele de origine sau destinație a mărfurilor pe teritoriul României.

3.4.9 Autoritatea Portuară Constanța a furnizat date utile cu privire la liniile de navigație și serviciile acestora și informații cu privire la cei aproximativ 100 de operatori de terminale private și cu privire la agenții de expediție din port.

3.4.10 Am obținut date generale referitoare la transportul fluvial de mărfuri împărțite pe import, export, tranzit și cabotaj pentru perioada 2006 – 2010 pentru porturile din Tulcea, Galați și Brăila. Datele nu indică tipul de nave/barje utilizate și nici capacitatea acestora sau vechimea. Raportul anual pentru 2010 din Constanța include unele informații cu privire la traficul fluvial, dar aceste informații nu sunt atât de detaliate – în general sunt volume totale.

3.4.11 Conform clasificării ONU fluviul Dunărea este un fluviu de Clasa VII și constituie Coridorul Paneuropean VII. Are un curs de peste 1.000 km pe teritoriul nave astfel încât este considerat un activ important. Toți operatorii sunt privați și există 1.500 de ambarcațiuni înregistrate în România, care includ barje și remorchere-împingătoare și cabotiere. Operatorii străini trebuie să fie autorizați de departamentul maritim. Principala entitate de comerț este Asociația Armatorilor din Galați.

3.4.12 În ceea ce privește administrarea fluviului, Administrația Fluvială a Dunării de Jos (AFDJ Galați), cu sediul în Galați, se ocupă cu sectorul maritim al Dunării care pornește din Brăila, iar Administrația Porturilor Dunării Fluviale, cu sediul în Giurgiu, controlează marea majoritate a porturilor fluviale. De asemenea, Administrația Canalelor Navigabile (ACN) este compania


națională de stat, prin intermediul căreia Canalul Dunăre – Marea Neagră a fost deschis în anul 1984, în prezent fiind responsabilă cu supravegherea activităților întreprinse pe această cale navigabilă importantă.

3.4.13 Administrația fluviului Dunărea a furnizat detaliile în ceea ce privește tonajul expediat prin fiecare port de pe Dunăre de pe teritoriul României, în funcție de tipul de marfă, pentru anul 2011 și pentru anii anteriori. În plus, Autoritatea Navală Română a furnizat detalii cu privire la toate deplasările de nave/barje între porturile fluviului Dunărea pentru toate țările care au porturi pe acest fluviu. Acest date includ informații cu privire la principalele tipuri de marfă transportate și numărul de barje.

3.4.14 Combinarea diverselor surse de date permite ca transportul fluvial de marfă să fie împărțit pe fiecare port, în funcție de tipul de marfă și acestea pot fi folosite ulterior la elaborarea matricelor de transport de mărfuri pentru căile navigabile. Acest proces este descris ulterior în secțiunea de elaborare a matricei cererii.

3.5 Date cu privire la contorizările de trafic

Tipuri de date

3.5.1 CNADNR/CESTRIN dețin o cantitate semnificativă de date care pot fi încadrate în două categorii de bază:

• Contorizări Manuale Clasificate (pe termen scurt); și

• Contorizări Automate (pe termen lung).

Locații pentru contorizările manuale clasificate

3.5.2 Cel mai important program de contorizări în trafic este „recensământul” care este organizat în mod regulat, din cinci în cinci ani și presupune contorizarea manuală a traficului prin înregistrarea tipului de autovehicul. Scopul recensământului este acela de a estima Traficul Mediu Zilnic Anual (MZA) în funcție de tipul de autovehicul, pe segmente de drum. Recensământul din 2010 a acoperit 3.230 locații din toată țara, după cum urmează:

• Drumuri naționale (DN) – 942;

• Drumuri județene (DJ) – 2.127; și

• Alte drumuri/drumuri comunale (DC) – 161.

3.5.3 Gradul de cuprindere a datelor este excelent fiind incluse toate legăturile rutiere majore (Figura 3.7 prezintă locațiile de recensământ pentru rețeaua de drumuri naționale), ceea ce permite identificarea unor tipare și a oricăror posibile anomalii provenite dintr-o numărătoare unică sau de la o locație unică. Datele sunt înregistrate ținând cont de următoarele unsprezece categorii de vehicule:

1. Biciclete și motociclete; 2. Autoturisme; 3. Microbuze pentru maxim 8 pasageri; 4. Mărfuri < 3.5 tone; 5. Mărfuri – 2 osii; 6. Mărfuri – 3 sau 4 osii; 7. Mărfuri – 4 sau mai multe osii (articulate); 8. Autobuze/autocare; 9. Tractoare cu/fără remorcă și autovehicule speciale;


10. Mărfuri – 2, 3 sau 4 osii cu remorcă (trenuri rutiere); și 11. Vehicule cu tracțiune animală.

Figura 3.7 Locațiile posturilor de recensământ pentru rețeaua de drumuri naționale

3.5.4 Estimările MZA sunt derivate dintr-un eșantion de zece contorizări de trafic care au avut loc de-a lungul anului, la fiecare punct de recenzare, așa cum este menționat în Tabelul 3.9, prin translatarea datelor la nivel de medie săptămânală, lunară și, în final, anuală. Acești factori depind de tipul autovehiculului. În principiu, procesul este unul care ar trebui să producă estimări rezonabile ale volumului de trafic MZA de-a lungul rețelei de drumuri.

Tabelul 3.9 Date contorizări în timpul recensământului din 2010 – date Cestrin

Lună Zi Dată

Intervale de recenzare

Drumuri naționale Drumuri județene

Aprilie Luni Marți

12 20

0800-1200, 1400-1800 0800-1200, 1400-1800

0600-2000 0600-2000

Mai Joi

Duminică 13 16

0600-0600 (24h) 0800-1200, 1400-1800

0600-0600 (24h) 0600-2000

August Duminică Miercuri Sâmbătă

8 11 14

0800-1200, 1400-1800 0800-1200, 1400-1800 0800-1200, 1400-1800

0600-2000 0600-2000 0600-2000

Octombrie Vineri 8 0800-1200, 1400-1800 0600-2000

Noiembrie Miercuri Sâmbătă

10 13

0800-1200, 1400-1800 0800-1200, 1400-1800

0600-2000 0600-2000


Locații Contorizări Automate de Trafic

3.5.5 Există două tipuri de locații pentru contorizările de trafic automate (CTA) pentru care se culeg date de-a lungul întregii rețele de drumuri și pentru care au fost furnizate date. Fișierele cu baze de date pentru acestea au sufixul ‘BIN’ sau ‘PVR’.

Fișierele BIN

3.5.6 Fișierele BIN furnizează date din oră în oră, pentru fiecare zi, pe fiecare bandă, în fiecare an pentru care în locația respectivă se lucrează cu informații împărțite pe următoarele 14 tipuri de autovehicule (notă: clasa 14 nu este folosită dintr-un anumit motiv):

1. Motociclete; 2. Autoturisme; 3. Autoturisme și furgonete cu remorcă sau rulotă cu 1 sau 2 osii; 4. Camioane cu 2 osii; 5. Camioane cu 3 sau 4 osii; 6. Camioane cu 2 osii cu remorcă; 7. Camioane cu 3 osii cu remorcă cu osii; 8. Camioane articulate – cap tractor cu 2 osii și remorcă cu 1 osie; 9. Camioane articulate – cap tractor cu 2 osii și remorcă cu 2 osii; 10. Camioane articulate – cap tractor cu 2 osii și remorcă cu 3 osii; 11. Camioane articulate – cap tractor cu 3 osii și orice remorcă; 12. Autobuz/autocar cu 2-3 osii; 13. Tractoare cu remorcă; și 15. Altele.

3.5.7 Datele sunt prezentate sub forma unei baze de date cu un fișier separat pentru fiecare an începând cu 2005 și până în 2010 inclusiv. Începând cu 2011, datele au fost furnizate în formatul corespunzător fiecărui DRDP.

3.5.8 După cum este de așteptat, fiecare sistem CAT are lipsuri de date pentru perioadele în care locația nu a fost operațională dintr-un anumit motiv și, de asemenea, uneori apar numărători fictive (numere excesive de vehicule) care ar putea să fie legate de erorile înregistrărilor tehnice. Cu toate acestea, par a fi lacune semnificative în acest set de date. Spre exemplu, pentru fișierul BIN din 2010, care include 124 de locații, acoperirea medie (în termeni de zile cu date disponibile) pentru acel an este 36%. Locația cu cele mai mici procentaje a acoperit 3% din an și cea cu cele mai mari procentaje 85%. Au fost utilizate, pentru a estima factorii de expansiune la valori MZA doar seturile de valori complete.

3.5.9 Figura 3.8 prezintă amplasamentul locațiilor CAT.


Figura 3.8 Locația punctelor de CAT

Sursa: date CESTRIN

Fișiere PVR

3.5.10 Fișierele PVR includ un set de date complexe de înregistrări de contorizări individuale astfel încât fiecare element din baza de date reprezintă un vehicul care trece pe la punctul de CAT. Sistemul înregistrează vehicule conform a 10 clase, de la 4 la 13 inclusiv și notează numărul de osii și încărcătura pe osie precum și viteza autovehiculului. Datele sunt sub formă de bază de date având un fișier separat pentru fiecare an începând cu 2005 și până în 2010, inclusiv. Pentru anul 2011, datele au fost furnizate într-un format diferit cu rapoarte executate (se presupune că a fost folosită o bază de date dintr-o sursă similară) pentru fiecare DRDP.


3.6 Inventar rețea și servicii

Rețeaua de drumuri

3.6.1 Inventarul rețelei de la CNADNR include informații detaliate cu privire la natura și starea tehnică a rețelei. Datele din tabel acoperă, pentru fiecare drum, pe segmente mici (în general de 1-5 km), următoarele:

• Clasa drumului;

• Numărul de benzi;

• Structura drumului (i.e. asfalt, beton etc.);

• Gradientul, indicat de categorie – relief șes, deal, munte;

• Localitate (urban, suburban, rural); și

• Comentarii cu privire la starea drumului (viabilitatea) bună, medie și rea.

3.6.2 Pe lângă inventarul de la CNADNR a fost folosit și un sistem GIS care a furnizat detalii din cadrul rețelei, pe baza datelor NAVTEQ, pentru fiecare drum și stradă din România. Sistemul GIS furnizează date cu privire la:

• Categoria drumului;

• Clasa funcțională;


• Limite de viteză; și

• Aliniament orizontal.

3.6.3 Având în vedere natura muntoasă a reliefului României, gradienții au un efect important asupra vitezei atinse. Astfel au fost extrase informații care să furnizeze profilul vertical și orizontal al drumurilor care traversează zonele muntoase. Această informație și aplicarea sa în cadrul modelului este descrisă în capitolul Dezvoltarea Rețelei Naționale.

Rețele și servicii feroviare

3.6.4 Partea de „ofertă” din cadrul dezvoltării modelului are nevoie de o reprezentare a rețelei de linii de cale ferată din România în termen de noduri (gări și intersecții) și segmente (legăturile fizice). Apoi cursele efectuate trebuie să fie codificate (adică transformate în coduri de modelare pentru a fi incluse în model) pentru a fi folosite împreună cu aceste segmente/ noduri. Deși în ceea ce privește modelarea interesul central este reprezentarea rețelei strategice pe distanțe lungi, nu este mai puțin importantă includerea tuturor liniilor de cale ferată și a tuturor curselor, cu excepția serviciilor urbane care sunt doar sub formă de metrou, din moment ce acestea furnizează cererea pentru rețeaua strategică – unul dintre atributele cheie ale modului de transport pe calea ferată.

3.6.5 În România, CFR Călători operează majoritatea trenurilor, în special cele pe distanțe lungi. Cu toate acestea, există un număr de operatori privați de transport de călători care sunt interesați în special de liniile secundare (multe dintre acestea sunt definite ca linii neinteroperabile); există și un număr redus de trenuri private care concurează cu CFR călători pe liniile principale. Separarea orarelor pentru trenurile de pasageri în acest mod a însemnat identificarea unui număr de surse de date pentru a asigura includerea tuturor serviciilor.


3.6.6 Pentru determinarea orarelor pentru cursele de pasageri ale CFR Călători au fost utilizate două surse de date:

• Broșura - Mersul trenurilor furnizată de CFR Călători (pentru anii 2011 și 2012); și

• ‘www.infofer.ro’: website ce include detalii cu privire la toate transporturile de călători efectuate de CFR Călători (mersul trenurilor 2012).

3.6.7 Broșurile cu mersul trenurilor includ informații cu privire la orarul de circulație al tuturor trenurilor. Aceste broșuri oferă informații pentru anii 2011 și 2012. Mersul trenurilor din 2012 reflectă reorganizarea serviciilor de line conform standardelor europene din domeniul feroviar ajungându-se astfel la următoarea clasificare a trenurilor: InterCity (IC), InterRegio (IR) și Regio (R).

3.6.8 Pornind de la această bază și ținând cont de cerințele pentru procesarea datelor, datele cu privire la mersul trenurilor pentru codificarea rețelei de transport feroviar în cadrul modelului provin de pe website-ul identificat (www.infofer.ro) și au fost verificate cu broșura „mersul trenurilor” pentru anul 2012. Website-ul include informații pentru fiecare tren dar și informațiile de mai jos:

• Numărul de identificare a trenului dat de CFR Călători și categoria în care este inclus acesta;

• Caracteristici privind opririle efectuate;

• Timpul parcurs între stații;

• Timpul de staționare în fiecare stație;

• Clasificarea vagoanelor (de linie, vagoane de dormit, etc.);

• Distanțe parcurse); și

• Zile de funcționare

3.6.9 Piața operatorilor privați de transport feroviar de călători are patru reprezentanți importanți:

• Regiotrans: cu sediul în Brașov;

• Regional (Via Terra Group): cu sediul în Cluj-Napoca;

• TFC (Transferoviar Călători): cu sediul în Cluj-Napoca; și

• Servtrans cu sediul în București.

3.6.10 Aceste companii operează curse pe distanțe mai scurte, pe linii secundare din România, inclusiv unele curse pe linii considerate neinteroperabile. Acestea operează și curse pe liniile principale, în mod normal încercând să acopere curse care nu sunt oferite de CFR Călători și care circulă doar o dată sau de două ori pe zi sau numai la sfârșit de săptămână. Mersul trenurilor pentru fiecare dintre acești operatori poate fi accesat pe pagina web a fiecăruia dintre ei.

Curse interurbane cu autobuzul

3.6.11 Cursele cu autobuzul pe distanțe mai lungi sunt un mod transport important în România, furnizând legături cheie pentru călătoriile interurbane, deseori înlocuind sau concurând transportul cu trenul. Pentru scopurile modelului, vom include toate cursele cu autobuzul pe distanțe lungi din țară. Vor fi adăugate și unele curse pe distanțe mai scurte pentru că acestea sunt surse de călătorii pentru rețeaua strategică.


3.6.12 Cursele cu autobuzul pe distanțe mai mari din România sunt de mai multe tipuri și pe distanțe diferite. Exemplele de mai jos reprezintă un rezumat al tipurilor de curse oferite:

• Curse locale de pe distanțe mici care fac legătura între zone rurale și centre urbane. Aceste servicii sunt furnizate în general cu microbuze (spre exemplu cursa Babța – Satu Mare);

• Pe distanțe mai mari sunt disponibile curse între județe, există în jur de două autobuze pe zi și sunt acoperite mai multe destinații în interiorul județului. Din cauza localităților intermediare în care se fac opriri, aceste curse pot fi mai frecvente pentru unele locații intermediare. Aceste curse sunt deseori în competiție cu trenuri care circulă pe aceeași rută sau acoperă distanțe pentru care nu există alternativă pe calea ferată;

• Curse între centre importante. Aceste curse durează de multe ori câteva ore și sunt mai frecvente fiind și ele adesea în competiție cu trenuri pe aceeași rută, spre exemplu Mangalia – Constanța;

• Curse frecvente între orașe mai mici apropiate, ce reprezintă călătorii cu durata sub o oră și există mai multe autobuze pe traseu în fiecare zi; ex. Câmpia Turzii – Turda; și

• Curse internaționale, care pornesc de la mai multe puncte de origine de pe teritoriul României. Unele dintre acestea sunt pe distanțe mai mici precum cursa de la Timișoara la Budapesta, pentru care există mai multe plecări pe zi. Există si unele curse pe distanțe foarte mari care au o plecare sau două pe săptămână și pentru care destinațiile sunt în Spania sau Italia, cu mai multe opriri pe teritoriul mai multor țări;

3.6.13 Aceste curse sunt furnizate de mai mulți operatori privați care, în principal, operează curse ce pornesc din centre urbane cheie precum Timișoara, Cluj-Napoca și Brăila. Aceste lucruri se întâmplă în acest mod probabil legilor cu privire la obținerea licențelor de transport din România, având în vedere faptul că sunt necesare licențe diferite pentru transportul de călători în interiorul județelor și pentru transportul de călători dincolo de limitele de județ. În consecință, multe curse ale operatorilor pot fi încadrate doar într-una din aceste categorii, existând puțini operatori care oferă curse atât în interiorul cât și in afara județelor.

3.6.14 Există două surse principale de date în ceea ce privește orarele pentru cursele cu autobuzul pe distanțe mari pe teritoriul României și acestea sunt:

• www.autogari.ro website ce conține detalii cu privire la cursele interurbane; și

• Paginile web ale operatorilor.

3.6.15 Website-ul www.autogari.ro este o sursă de date extrem de utilă ce furnizează detalii cu privire la toate cursele interurbane pe distanțe mari din România. Acest website furnizează orare pentru curse și legături la website-urile operatorilor precum și posibilitatea de a achiziționa bilete online. Pagina web www.autogari.ro este independent și este administrat de Billetera și mulți dintre operatorii importanți de transport cu autobuzul sunt parteneri înregistrați ai www.autogari.ro. Detalii cu privire la cursele cu autobuzul de pe site includ informații caracteristice și dacă datele au fost verificate de către un reprezentant oficial.

3.6.16 Pentru ca modelul să primească informații corecte cu privire la cursele cu autobuzul am rugat reprezentanții pagina web www.autogari.ro să furnizeze informații cu privire la orarele tuturor curselor cu autobuzul. Datele au fost compilate sunt formă de foi de calcul înregistrând datele obținute pentru fiecare cursă. Pagina web www.autogari.ro a fost utilizat în principal pentru legăturile cu site-urile operatorilor de unde au putut fi extrase orarele curselor. Acolo unde nu exista mențiunea că acele informații sunt verificate, cursele au fost marcate în baza de date și au fost verificate înainte de a fi incluse definitiv în baza de date pentru transportul cu autobuzul.


3.7 Noi anchete de călătorie

Interviuri în trafic

3.7.1 Au fost identificate mai multe probleme în cadrul anchetelor O – D furnizate de CESTRIN, probleme ce afectează utilizarea datelor pentru dezvoltarea Modelului Național de Transport dacă nu sunt colectate și noi date cu privire la călătorii. Acestea sunt:

• Lipsa anchetelor O – D pentru drumurile județene importante din apropierea orașelor, care duce la apariția unor lacune importante în baza de date cu tiparele de călătorie;

• Intervalele de timp limitate pentru realizarea anchetelor având in vedere faptul că interviurile acoperă doar intervalele orare 08:00 – 12:00 și 14:00 – 18:00, ceea ce poate duce la probleme ca distorsionare eșantionării și dificultăți în extrapolarea datelor;

• Absența informațiilor legate de scopul de călătorie în termeni de producție și atracție ceea ce cauzează probleme în dezvoltarea și prognoza modelului.

• Combinarea categoriilor de scopuri de călătorie în interes de afaceri cu naveta într-o singură categorie care are implicații semnificative în prognoza și evaluarea proiectelor, în special atunci când trebuie luate în considerare taxe/prețuri;

• Absența nivelurilor indicative pentru încărcătură pentru transporturile de marfă și lipsa indicării faptului că un vehicule este gol, care, atunci când este combinată cu absența scopului călătoriei la origine sau destinație face mai dificilă estimarea fluxurilor direcționale de mărfuri în funcție de tipul de marfă; și

• Limitările în ceea ce privește referințele spațiale pentru date cu probleme specifice precum:

o Absența țării de origine/destinație pentru multe călătorii internaționale; și o Absența informațiilor detaliate cu privire la originea și destinația călătoriilor în afara țării.

3.7.2 Pentru a depăși aceste probleme au fost efectuate noi interviuri în trafic pe mai multe cordoane din jurul orașelor importante. Scopul principal al acestor anchete este de a completa baza de date pentru calibrarea modelului prin furnizarea de informații complete similare despre deplasările de călători sau de marfă pentru a fi folosite alături de datele existente pentru domeniul rutier și pentru cel feroviar. Datele furnizează și legături cu locațiile O – D ale CESTRIN pentru a mai atenua unele dintre limitările existente la nivelul datelor furnizate de aceștia.

3.7.3 Orașele incluse în cordoanele de interviuri în trafic au fost aceleași pentru drumuri, autobuze și transportul feroviar de pasageri, mai precis acestea au fost București, Timișoara, Oradea, Cluj-Napoca, Brașov, Iași, Brăila, Craiova, Constanța și Sibiu. Figura 3.9 prezintă locațiile orașelor care au fost incluse în noile anchete în trafic.


Figura 3.9 Locații ale orașelor selectate pentru anchete

3.7.4 Figura 9.1 prezintă locațiile cordoanelor unde au avut loc interviurile în trafic din jurul fiecărui oraș și drumurile pe care au avut loc interviurile. Nu este necesară realizarea de interviuri pe toate drumurile județene ci numai pe acele drumuri județene unde volumul de trafic este unul semnificativ. Pe drumurile județene minore au avut loc numai contorizări de trafic.

3.7.5 Interviurile au fost realizate în intervalele orare 07:00 – 19:00 și au fost însoțite de o contorizare manuală clasificată pentru același interval orar. Informația colectată în urma interviurilor include

• Tipul interviului;

• Tipul autovehiculului;

• Gradul de ocupare al autovehiculului;

• Adresa de origine până la un nivel la care se poate obține o referință spațială superioară în orașe;

• Scopul prezenței la adresa de origine (locuință, locuință de vacanță, loc de muncă, educație, cumpărături, alte scopuri, scopuri recreative, vacanță, vizită prieteni);

• Adresa de destinație până la un nivel la care se poate obține o referință spațială superioară în orașe;

• Scopul prezenței la adresa de destinație locuință, locuință de vacanță, loc de muncă, educație, cumpărături, alte scopuri, scopuri recreative, vacanță, vizitare prieteni);

• Tipurile de marfă transportate și gradul de încărcare – spre ex. încărcare totală, încărcare parțială; și

• Înregistrarea faptului că vehiculul de transport de marfă este gol și care este marfa transportată în mod normal.


3.7.6 Toate autobuzele care au trecut prin punctul de realizare a interviurilor au fost oprite pentru a putea identifica cu precizie gradul de ocupare iar această informație este utilizată pentru a determina numărul total de pasageri pentru cordoanele din jurul orașelor.

3.7.7 Prin extinderea locațiilor de realizarea a interviurilor pentru a fi incluse și drumurile județene cu un flux mai mare al traficului, informații ce sunt incluse în rețeaua modelului de transport, procentajul din trafic acoperit a crescut până la 90% din traficul care traversează cordoanele urbane. Interviurile au acoperit fiecare din aceste probleme menționate în legătură cu datele din anchetele CESTRIN. Interviurile:

• Au inclus drumurile județene principale care se intersectează cu cordoanele;

• Au fost realizate pentru o perioadă de 12 ore;

• Au colectat date cu privire la scopul călătoriei în materie de origine și destinație permițând astfel obținerea cererii în termeni de producție-atracție și definirea scopurilor călătoriile ca funcții ale scopurilor în materie de origine și destinație;

• Au colectat informații detaliate cu privire la adresele de origine și destinație pentru obținerea unor referințe spațiale mai bune pentru a fi utilizate în principalele orașe. Acest lucru au asigurat faptul că datele au o mai largă aplicabilitate;

• Au obținut informații asupra veniturilor medii ale persoanelor intervievate; și

• Au cules informații cu privire la gradul de încărcare ale camioanelor precum și cu privire la tipul de marfă transportată.

3.7.8 Cele de mai au condus la compensarea problemelor identificate la nivelul anchetelor CESTRIN și pentru înlăturarea oricăror distorsionări cauzate de perioadele scurte de realizarea a interviurilor.

Pasageri tren

3.7.9 Un obiectiv principal al interviurilor cu pasagerii de tren a fost obținerea de date care a permis ca datele cu privire la vânzarea de bilete care au fost furnizate de CFR Călători să fie împărțite ulterior în funcție de scopul călătoriei, posibilitatea de utilizare a unui autoturism, origine – destinație finală și modul de transport utilizat pentru a ajunge la gară. Interviurile au fost realizate cu pasagerii care plecau din mai multe gări centrale.

3.7.10 Interviurile au avut loc în următoarele gări:

• București Nord;

• Timișoara Nord;

• Cluj Napoca;

• Iași;

• Brașov;

• Sibiu;

• Craiova;

• Constanța;

• Oradea; și

• Brăila.


3.7.11 Aceste gări sunt considerate cele mai importante în termeni de volum de călători și oferă și o bună acoperire geografică a teritoriului României astfel încât să poată fi identificate orice diferențe în caracteristicile călătorilor pentru diverse zone. Pe baza vânzărilor de bilete pentru anul 2011 pot fi estimate îmbarcările zilnice pentru fiecare dintre aceste stații; aceste date sunt prezentate în Tabelul 3.10. Pe baza datelor disponibile aceste stații adună aproximativ 30% din totalul îmbarcărilor pentru tot sistemul feroviar din România.

Tabelul 3.10 Îmbarcări zilnice de pasageri estimative

Gară Îmbarcări

zilnice pasageri

București Nord 11200 Timișoara Nord 3100 Cluj Napoca 3300 Iași 2700 Brașov 2200 Sibiu 1700 Craiova 1800 Constanța 2000 Oradea 1300 Brăila 900

3.7.12 Anchetele au presupus realizarea de interviuri aleatorii cu un eșantion de pasageri în timp ce aceștia așteptau trenul. Acolo unde a fost posibil și cu permisiunea operatorilor feroviari, unele interviuri au avut loc în trenuri în timp ce trenurile staționau pe platformă. Pasagerii de tren care se pregăteau să plece erau abordați aleatoriu și aveau loc scurte interviuri cu aceștia.

3.7.13 Ancheta a avut un eșantion separat pentru fiecare gară unde au avut loc aceste anchete. Interviurile au fost distribuite egal de-a lungul unei zile pentru a reflecta profilul pasagerilor care plecau.

Pasageri autobuz

3.7.14 Un obiectiv cheie al interviurilor cu pasagerii de autobuze este furnizarea de date care vor permite definirea caracteristicile călătorilor cu autobuzul în funcție de origine, destinație, scopul călătoriei, posibilitatea de utilizare a unui autoturism, originea – destinația finală și modul de călătorie până la stația de autobuz. Interviurile au fost realizate cu pasageri care plecau din autogările principale din orașe.

3.7.15 Anchetele au fost desfășurate în aceleași orașe ca și anchetele pentru transportul feroviar de călători și au fost acoperite toate autogările principale din orașe, în termeni de volume estimate de pasageri și număr de curse și acestea furnizează o bună acoperire geografică a teritoriului României astfel încât să poată fi identificate orice diferențe în caracteristicile călătorilor pentru diverse zone.

3.7.16 Anchetele au presupus realizarea de interviuri aleatorii cu un eșantion de pasageri în timp ce aceștia așteptau să urce în autobuz. Pasagerii care urmau să plece cu autobuzul au fost abordați aleator și au fost realizate scurte interviuri. A fost introdusă o întrebare filtru pentru a elimina călătorii în „tranzit”, adică pe cei care au coborât din autobuz cât acesta se afla în stație și pe cei care așteaptă pe cineva sau au venit să conducă pe cineva la autogară.


3.7.17 Această anchetă a avut un eșantion separat pentru fiecare autogară unde au fost realizate interviuri. Interviurile au fost distribuite egal de-a lungul unei zile pentru a reflecta profilul pasagerilor care plecau.

3.7.18 În afară de anchetele care i-au implicat pe călători au fost realizate și contorizări de autobuze în paralel cu interviurile în trafic pentru a determina volumul de pasageri ce intră/ies din orașele principale. Procedura pentru contorizări a fost aceea de a opri fiecare autobuz care trece pe la punctul de realizare a interviurilor în trafic și de a înregistra următoarele date pentru toate autobuzele care treceau pe la punctul din cordon:

• Destinația autobuzului;

• Ora la care a trecut;

• Tipul autobuzului, autobuz/microbuz și numărul de locuri pe scaune;

• Numărul de persoane din autobuz, înregistrat prin urcarea anchetatorului la bordul autobuzului și numărarea pasagerilor și

• În situațiile în care acest lucru a putut fi realizat rapid au fost înregistrate și destinațiile călătorilor

Pasageri de avion

3.7.19 Un obiectiv cheie al interviurilor cu pasagerii de avion este determinarea modului de transport folosit pentru a ajunge la aeroport, locul de unde au venit din România și destinația lor finală (în afara țării). În plus, anchetele au acoperit caracteristicile de bază ale călătoriei în România precum scopul vizitei, durata vizitei, tipul de cazare utilizat, etc. Interviurile au fost realizate cu pasageri români care plecau din aeroporturi și au exclus pasagerii care erau în tranzit în aeroport.

3.7.20 Interviurile au fost realizate pe următoarele aeroporturi:

• București;

• Timișoara; și

• Cluj-Napoca.

3.7.21 Aceste trei aeroporturi au un număr mare de zboruri zilnice și un număr mediu de pasageri semnificativ.

3.7.22 Anchetele au presupus realizarea de interviuri aleatorii cu un eșantion de pasageri de avion. Pasagerii care urmau să plece cu avionul au fost abordați aleatoriu ținând cont de o cotă orară în principalele zone de plecare și zonele de așteptare. A fost introdusă o întrebare filtru pentru a elimina călătorii în „tranzit”, adică pe cei care coborau din avion pentru a urca în alt avion cât și pe cei care nu plecau din aeroport.

3.7.23 Pasagerii care plecau erau numărați la intervale de 15 minute. Erau numărați numai pasagerii care proveneau din România. Pentru a ne asigura de acest lucru, numărăturile aveau loc după check-in dar înainte de deplasarea spre zonele de așteptare – adică înainte de zona unde este interzis accesul vizitatorilor.

Traficul în porturi

3.7.24 Analiza datelor existente privind traficul și transportul de mărfuri în principalele porturi din Constanța a demonstrat faptul că există date calitative referitoare la tonajul total importat, exportat și transbordat, în funcție de categoriile de marfă. De asemenea, datele privind țara de origine pentru import și destinația pentru export sunt la fel de consistente. Singura locație care


a furnizat informații limitate este destinația finală din România pentru importul mărfurilor, precum și punctul de plecare din România pentru export.

3.7.25 Prin urmare, au fost realizate anchete asupra șoferilor de vehicule transportatoare de marfă, pe măsură ce aceștia intrau și ieșeau din port, pentru a se afla următoarele aspecte:

• Tipul vehiculului;

• Categoriile de marfă transportate;

• Locațiile de origine sau destinație de pe teritoriul României ;

• Greutatea totală a mărfii transportate, aflată din manifest;

• Volumul estimat al încărcăturii, în cazul în care nu se cunosc date amănunțite; și

• Țara origine/destinație pentru importul/exportul mărfurilor, în cazul în care aceste date sunt disponibile din manifest

3.7.26 Autoritățile portuare au permis ca anchetele să aibă loc la porțile de acces în port, de vreme ce vehiculele sunt deja oprite pentru verificarea actelor, acesta fiind de asemenea, un moment propice pentru realizarea scurtelor interviuri cu șoferii. Portul este prevăzut cu mai multe porți de acces distincte, astfel că anchetele au fost efectuate la porțile la care s-a înregistrat cel mai mare volum de trafic, prin transportul mărfurilor.

3.7.27 Pe lângă efectuarea interviurilor cu șoferii, în zilele de anchetă a avut loc la porțile de acces și o contorizare manuală completă și clasificată. Anchetele de la porțile principale au avut loc timp de 5 zile, pentru ca un număr cuprinzător de nave care sosesc/pleacă să poată fi înregistrat într-o săptămână obișnuită.

Sinteza noilor date de anchetă

3.7.28 Următoarele anchete privind deplasările au fost finalizate, toate datele fiind verificate, spre a fi utilizate în cadrul elaborării modelului:

• 67 anchete în trafic;

• 90 contorizări manuale clasificate;

• Interviuri cu pasageri de tren, efectuate în 10 gări principale;

• Interviuri cu pasageri de autobuz, efectuate în 25 de stații principale;

• Anchete privind pasagerii de avion, efectuate în trei aeroporturi; și

• Anchete în Portul Constanța.

3.7.29 Totalul interviurilor realizate în funcție de oraș și de tipul de anchetă este prezentat în Tabelul 3.11.


Tabelul 3.11 Sinteza anchetelor de călătorie efectuate de AECOM în anul 2012

Oraș Interviuri în

trafic

Interviuri cu pasagerii

autobuzelor

Interviuri cu pasagerii trenurilor

Interviuri cu pasagerii

avioanelor

Interviuri realizate în

porturi București 16010 4107 1492 1364 Constanța 6065 1185 444 6669 Brașov 10026 2148 435 Brăila 7681 2081 285 Iași 9313 1620 603 Cluj-Napoca 7407 1497 541 372 Sibiu 7318 1418 422 Craiova 11104 2001 600 Timișoara 12337 1622 720 604 Oradea 6975 1412 350 Total 94236 19091 5892 2340 6669

3.7.30 Tabelul 3.12 oferă o sinteză a principalelor surse de date prezentate în cadrul secțiunilor anterioare, incluzând principalele surse de date utilizate în cadrul elaborării Modelului Național de Transport. Capitolele următoare includ o prezentare amănunțită privind măsura în care fiecare sursă a fost utilizată în cadrul procesului de elaborare a modelului.

Tabelul 3.12 Sinteza principalelor surse de date utilizate în cadrul elaborării MNT

Mod/Tip Prezentare Sursa Observații

Date privind transportul rutier

Cerere

Recensământul Rutier CESTRIN din 2010 privind Drumurile Naționale și Județene (Contorizări privind Traficul Zilnic Mediu Anual (MZA))

CESTRIN Cuprinde peste 3000 de contorizări

Date privind Contorizările rutiere automate CESTRIN Cuprind 156 locații Date privind cântăririle în mers, din 2005 - 2010 CESTRIN Cuprind 128 locații

Vitezele de circulație și gradul de încărcare ale vehiculelor de transport marfă - Baza de date Access (PVR) 2005-2010

CESTRIN Cuprinde 128 locații

Anchete Origine-Destinație și contorizări CESTRIN din anul 2010 CESTRIN

Efectuate în 216 locații, cu interviuri realizate pe două sensuri de circulație

Anchete Origine-Destinație și contorizări CESTRIN din anul 2005 CESTRIN

Efectuate în 210 locații cu interviuri realizate pe două sensuri de circulație

Anchete în trafic efectuate de către AECOM în anul 2012 Anchete noi

Efectuate în 67 locații, cu un rezultat de 96,000 interviuri

Recensăminte manuale clasificate AECOM din anul 2012 Anchete noi Efectuate în 90 locații

Anchete privind călătorii de autobuz AECOM 2012 Anchete noi Aproape 20,000 interviuri

efectuate Anchete privind gradul de ocupare al autobuzelor AECOM 2012 Anchete noi Efectuate în 67 locații

Ofertă

Evidența CNADNR privind starea drumurilor naționale Primit Niciunul

Sistemul NAVTEQ GIS pentru România Achiziționat Aplicabil pentru toate drumurile/străzile din România

Orarul de circulație 2012 al autobuzelor Obținut de pe pagina de web autogari.ro

Toate au fost verificate prin comparație cu paginile web al operatorilor



Anchete privind duratele de parcurs AECOM 2012 Anchete noi

Efectuate pe toate drumurile naționale importante și pe toate drumurile montane

Altele Interviuri privind preferințele declarate ale utilizatorilor AECOM 2012 Anchete noi

940 de interviuri efectuate cu pasageri de tren, avion sau care circulă cu autoturisme

Date privind transportul feroviar

Cerere

Date CFR privind vânzarea de bilete - Cererea de bilete 2007-2011 - Date individuale pentru gări 2010-2011 - Vânzări de bilete în 2012 pentru

fiecare tren (Ianuarie-August) - Permise gratuite pentru angajați 2011 - Vânzări manuale de bilete 2011 - Vânzări internaționale de bilete 2011

CFR Călători

Cererile operatorilor privați de cale ferată - Numărul total de cereri Regiotrans

2011 - 2011 - 2011 Servtrans

Regiotrans Primit Nu a fost primit

Servtrans efectuează doar două curse.

Date individuale privind călătorii, furnizate de operatorii privați de cale ferată Nu a fost primit

Date considerate confidențiale și nu au fost furnizate de către operatori

Anchete privind călătorii de tren AECOM 2012 Anchete noi Aproape 6,000 interviuri efectuate

Cereri individuale și în funcție de categoriile de marfă, din partea CFR Marfă pentru transportul feroviar

CFR Marfă Date primite pentru intervalul 2006-2011

Operatori feroviari de marfă privați – tarifele de utilizare a infrastructurii ce includ tonajele, pentru fiecare gară

CFR Infrastructură

Date primite pentru 2010. Lipsesc datele privind categoriile de marfă. Categoriile de marfă au fost obținute de către AECOM

Date privind transportul național de marfă în funcție de țară CFR Călători Date primite pentru

intervalul 2009 - 2011

Ofertă

Hărți feroviare cu liniile electrificate și liniile ferate duble CFR

Tabele orare pentru călători – 2010/11 CFR Călători În format fizic și electronic

Tabele orare pentru călători - 2012 CFR Călători

În format fizic și electronic. Convertite în seturi de date spre a fi folosite în cadrul modelului de transport

Restricții de viteză – 2012 CFR Infrastructură Vitezele maxime admise pe linii sunt incluse în mersul trenurilor

Date privind performanța rețelei feroviare - fiabilitatea CFR Date pentru intervalul 2004

- 2011 Informații privind transportul feroviar de marfă – mersul trenurilor cu durata de parcurs, durata de așteptare la depou, tonajul teoretic, precum și existența trenurilor de containere sau trenurilor mixte

CFR

Altele Ghidul de prezentare al Portului Constanța Portul Constanța Transportul naval

Cerere

Exportul și importul realizat în funcție de modul de transport, de categoriile de marfă, precum și în funcție de partenerii de comerț (țări), înregistrat în tone per an.

Autoritatea Națională a Vămilor



Statistici anuale privind deplasările de mărfuri pentru transportul fluvial și maritim, pe categorii

INS

Tranzitul în Portul Constanța, exprimat în TEU și pe categorii de mărfuri (în tone), precum și separat pe import, export și cabotaj

Portul Constanța Includ informații privind țara de origine/destinație

Tranzitul în porturile de pe Dunăre, exprimat în tone încărcate și descărcate, în funcție de port, import, export, categorii de marfă și cabotaj

AFDJ/AFDG

Date primite pentru intervalul 2001 - 2011. Nu includ informații privind originea și destinația

Tranzitul ambarcațiunilor/ barjelor în fiecare port de pe Dunăre

Autoritatea Navală Română

Anchete AECOM 2012 la porțile de acces ale Portului Constanța Anchete noi 6,700 interviuri efectuate.

Ofertă Orarul pentru transportul de persoane cu feribotul - 2012

Preluat din paginile web

Transport Intermodal

Cerere Tranzitul terminalelor feroviare de marfă CFR Inclus în datele CFR Marfă și ale operatorilor privați de cale ferată

Ofertă Locația terminalelor de marfă și utilizarea acestora CFR

Date privind transportul aerian

Cerere

Cereri de transport aerian de pasageri, în funcție repartizarea aeroporturilor pe zboruri interne și internaționale

Autoritatea Aeronautică Civilă

Include date pentru intervalul 2007-2011

Date Origine-Destinație, privind transportul intern (aeroport de origine/destinație) și extern (țara de origine/destinație) de persoane



Date privind tonajele de marfă transportate aerian, în funcție de categoriile de marfă și destinație



Interviuri AECOM 2012 cu pasagerii de avion Anchete noi 2,340 anchete privind pasagerii de avion

Contorizări 2012 privind numărul de plecări înregistrat la nivelul transportului aerian de pasageri

Anchete noi

Ofertă Orele de zbor pentru cursele interne și externe – 2011/12

Preluate de paginile web

Date socio-economice

Date privind Recensământul Populației din 2002 Obținute de la INS None

Rezultatele preliminare ale Recensământului Populației din 2011 Obținute de la INS None

Date privind locuințele și tipul de proprietate Obținute de la INS 1990 – 2010

Date privind gospodării private, după tipul acestora Obținute de la INS 2002

Date privind unitățile, după nivelul de învățământ Obținute de la INS 2000 – 2010

Date privind angajații, în funcție de categorii și activități economice Obținute de la INS 2000 – 2010

Date privind exportul, în funcție de țară Obținute de la INS 1991 – 2010 Date privind importul, în funcție de țară Obținute de la INS 1991 – 2010

Date privind importul, în funcție de țara din cadrul UE și în funcție de marfă Obținute de la INS 1991 – 2010

PIB Regional Obținute de la INS 1993 – 2009 PIB Regional per capita Obținute de la INS 1993 - 2009 PIB trimestrial în prețuri pentru anul 2000 Obținute de la INS 2000 – 2010

PIB - metoda de producție, prețuri comparabile - SEC 95

Obținute de la INS 1996 – 2011

Forțe de muncă în funcție de gen, regiune și Obținute de la INS 1990 – 2010



an Populația după vârstă și sex Obținute de la INS 1993 – 2010

Salariul brut lunar în funcție de activitatea economică Obținute de la INS 1995-2008

Veniturile medii brute nominale din salarii pe ramuri de activitate

Obținute de la INS 2000-2012

Salariul lunar în funcție de activitatea economică Obținute de la INS 1996-2008

Veniturile medii nete nominale din salarii pe ramuri de activitate Obținute de la INS 2000-2012

Cazarea turiștilor, după tipul de amplasament Obținute de la INS 1990-2011

Capacitatea de cazare a turiștilor, după tipul de amplasament Obținute de la INS 1990-2011

Cazarea turiștilor, după tipul de amplasament și localitate Obținute de la INS 2001-2011

Înmatricularea vehiculelor Obținute de la INS 1997-2010

Transportul mărfurilor în porturi, în funcție de procedurile de încărcare și descărcare Obținute de la INS 1990-2007

Traficul în aeroporturi Obținute de la INS 1999-2011

Transportul de persoane, după modul de transport Obținute de la INS 1990-2010

Transportul de mărfuri, după categoriile de marfă și modul de transport Obținute de la INS 2008-2010

Dezvoltarea sistemului de zonificare


4.1 Limitele administrative ale României

4.1.1 Principalele limite administrative din cadrul României și, mai important, utilizate de către Institutul Național de Statistică din România pentru prezentarea datelor, au mai multe nivele de detaliere teritorială. Acestea variază de la nivelul național până la 3,139 de unități administrative teritoriale (UAT). În Tabelul 4.1 și în Figura 4.2 sunt prezentate regiunile teritoriale și legăturile acestora, precum și o prezentare a alocării codurilor NUTS aferente. NUTS (Nomenclatura Unităților Statistice Teritoriale) este standardul UE pentru sub-diviziile teritoriale ale țărilor membre.

4.1.2 Sistemul de zonificare include atât limitele județene, cât și limitele comunelor / orașelor / municipiilor. Acest lucru s-a obținut prin combinarea comunelor/orașelor/municipiilor cu județele care au caracteristici socio-economice comune pentru a forma un număr de zone pe județ. Această abordare a permis agregarea datelor privind comunele/orașele/municipiile la nivel zonal și dezagregarea într-o manieră mai simplă a datelor de la nivel județean la nivele zonale. Acest lucru a contribuit în principal la determinarea unei baze privind cererea, în care cererea de călătorie poate fi sintetizată în funcție de origine-destinație din caracteristicile zonale și prognoza zonelor unde s-ar putea înregistra o creștere a numărului de deplasări ca urmare a schimbărilor socio-economice la nivel zonal.

4.1.3 Limitele statistice ale comunelor/orașelor/municipiilor au constituit o bază adecvată pentru determinarea sistemului de zonificare. Există un număr foarte mare de comune, orașe și municipii, iar un aspect benefic din punctul de vedere al modelării este faptul că orașele mari și județele sunt divizate în comune, orașe și municipii separate.

Figura 4.1 Regiuni statistice din Romania

4 Dezvoltarea sistemului de zonificare

Regiune de dezvoltare Județ Municipii/Orașe/Comune


Tabelul 4.1 Regiuni statistice din România

Pe plan național

Macroregiuni Regiune de dezvoltare Județ Municipii/Orașe/Comune

Nivel NUTS I Nivel NUTS II Nivel NUTS III Municipii Orașe Comune

Naț

iona

l

Macroregiunea 1

Nord - Vest

Bihor 4 6 90

Bistrița-Năsăud 1 3 58

Cluj 5 1 75

Maramureș 2 11 63

Satu Mare 2 4 58

Sălaj 1 3 57

Centru

Alba 4 7 67

Brașov 4 6 48

Covasna 2 3 40

Harghita 4 5 58

Mureș 4 7 91

Sibiu 2 9 53

Macroregiunea 2

Nord - Est

Bacău 3 5 85

Botoșani 2 5 71

Iași 2 3 93

Neamț 2 3 78

Suceava 5 11 97

Vaslui 3 2 81

Sud - Est

Brăila 1 3 40

Buzău 2 3 82

Constanta 3 9 58

Galați 2 2 60

Tulcea 1 4 46

Vrancea 2 3 68

Macroregiunea 3

Sud - Muntenia

Argeș 3 4 95

Calarasi 2 3 50

Dambovita 2 5 82

Giurgiu 1 2 51

Ialomita 3 4 59

Prahova 2 12 90

Teleorman 3 2 92

București - Ilfov Ilfov 0 8 32

Municipiul București 6 sectoare

Macroregiunea 4

Sud - Vest Oltenia

Dolj 3 4 104

Gorj 2 7 61

Mehedinti 2 3 61

Olt 2 6 104

Valcea 2 9 78

Vest

Arad 1 9 68

Caras-Severin 2 6 69

Hunedoara 7 7 55

Timis 2 8 86


4.2 Variabile demografice disponibile și nivelul detaliilor teritoriale

4.2.1 Cu ocazia efectuării Recensământului din 2011 s-au colectat informații cu privire la populație, la caracteristicile gospodăriilor și statusul angajărilor pentru gospodăriile din cadrul României. În prezent datele din Recensământul din 2011 se află în procesare, dar au fost publicate rezultate parțiale privind populația și gospodăriile. Aceste date au fost colaționate cu alte date istorice demografice preluate de la Institutul Național de Statistică (INS), pagina web (http://www.insse.ro). Acestea includ date colectate pentru Recensământul din 2002. În Tabelul 4.2 de mai jos sunt prezentate datele disponibile, dezagregarea teritorială și anii pentru care există date disponibile. Această informație a fost utilizată în elaborarea sistemului de zonificare pentru a se asigura faptul că vor fi informații disponibile pentru a permite efectuarea planificărilor necesare și a identificării datelor socio-economice pentru anul de bază și pentru anii prognozați.

Tabelul 4.2 Detalii teritoriale ale variabilelor demografice si socio-economice

Pachet de date

Împărțire teritorială

Naț

iona

l

Mac

rore

giu

ne

Reg

iune

de

dez

volta

re

Jud

eț

Ora

șe/

Mu

nic

ipii/

C

om

une

Populație pe județe, localități, grupe de vârstă și sexe, 1990-2011 � � � x

Date provizorii privind populația din Recensământul din 2011 2011 � � � x

Gospodării private per tip, număr de persoane și relații între membrii gospodăriei 2002 x x x x

Populație ocupată pe sexe, grupe de vârstă și grupe de ocupație 2002 x x x X

Fond de locuințe pe tip de proprietate 1990-2010 � � � x

Unități educaționale, per nivel de educație, zonă de domiciliu 1996-2010 � � � x

Număr mediu de angajați pe categorii, activități economice la nivelul secțiunii CAEN Rev.1, 1990-2008 � � � x

Număr mediu de angajați pe economic activități economice la nivelul secțiunii CAEN Rev.2, 2008-2010 � � � x

Produs intern brut regional (PIB pe regiuni) per locuitor – prețuri actuale, CAEN Rev.1 1993-2008 � � x x

Produs intern brut regional (PIB pe regiuni) – prețuri actuale, CAEN Rev.1 1993-2008 � � x x

Forța de muncă în funcție de sex 1990-2010 � � � x

Câștigul salarial nominal mediu brut lunar pe activități ale economiei la nivelul secțiunii CAEN Rev.1, categorii de salariați

1991-2008 � � � x

Câștigul salarial nominal mediu net pe activități ale economiei la nivelul secțiunii CAEN Rev.1, categorii de salariați

1990-2008 � � � x

Autovehicule înmatriculate (la sfârșitul anului), pe tip de autovehicule și pe tip de proprietate 1990-2010 � � � x


4.3 Populație

4.3.1 Datele privind populația între anii 1990 – 2010 au fost obținute de pe pagina web INS. Acestea sunt bazate pe datele din Recensământ cu estimări aferente anilor intermediari finalizate prin adăugarea efectelor natalității, deceselor și a migrației (internă și externă). Aceste date sunt disponibile la nivel de județ. Pe pagina web a INS este afirmat faptul că aceste date sunt supraestimate cu aproximativ 1.4 milioane de persoane din cauza unei subestimări a emigrărilor internaționale. Estimările provizorii ale populației totale din Recensământul din 2011 (19 milioane) indică faptul că supraestimările ar putea fi chiar mai mari. Odată ce datele verificate din Recensământului din 2011 vor fi disponibile, estimările privind populația vor fi actualizate

4.3.2 Tabelul 4.3 include o sinteză a estimărilor privind populația pe baza Recensământului din 2002 preluate de pe pagina web INS.

Tabelul 4.3 Populație (INS) Populație 2006 2007 2008 2009 2010 Total 21,610,213 21,565,119 21,528,627 21,498,616 21,462,186 Macroregiune 1 5,263,559 5,253,432 5,248,804 5,247,530 5,244,137 Macroregiune 2 6,578,570 6,562,245 6,548,309 6,535,967 6,523,614 Macroregiune 3 5,537,093 5,537,002 5,534,038 5,532,879 5,528,968 Macroregiune 4 4,230,991 4,212,440 4,197,476 4,182,240 4,165,467

4.3.3 Pe plan național, densitatea populației a înregistrat o descreștere de aproximativ 0.2% pe an. În plus, datele provizorii din Recensământul din 2011 au fost obținute la nivel județean și comunal.

4.4 Ocuparea forței de muncă

4.4.1 Sunt disponibile informații cu privire la populația ocupată și la forța de muncă pentru o varietate de categorii. S-au obținut următoarele pachete de date:

• Populație ocupată pe sexe, grupă de vârstă și grupe de ocupație, de pe pagina web unde se găsește Recensământul din 2002. Acest pachet de date este realizat la nivel național;

• Populație civilă activă din punct de vedere economic pe ramuri de activitate ale economiei naționale și sexe. Acest grup de date este disponibil la nivel județean și este prezentat în tabelele FOM103A din 2007 și FOM103D din 2008 ale Statisticilor Naționale.

4.4.2 În Tabelul 4.4 sunt rezumate categoriile incluse în datele Recensământului din 2002 și Tabelul FOM130D de pe pagina web INS (care reprezintă CAEN Rev. 2).

Tabelul 4.4 Categorii de locuri de muncă și grupuri ocupaționale Date din Recensământul din 2002 – Grupuri ocupaționale ale populației ocupate

FOM103D – Activitățile populației civile active din punct de vedere economic

Membri ai corpului legislativ, ai executivului, înalți conducători ai administrației publice, conducători și funcționari superiori

Agricultură, silvicultură și pescuit

Specialiști în diverse domenii de activitate Industrie Tehnicieni și alți specialiști din domeniul tehnic Industria extractivă Funcționari administrativi Industrie prelucrătoare

Lucrători în domeniul serviciilor Producția și furnizarea de energie electrică și termică, gaze, apă caldă și aer condiționat

Lucrători calificați în agricultură și pescuit Distribuția apei, salubritate, gestionarea deșeurilor, activități de decontaminare

Muncitori calificați și asimilați Construcții Operatori la instalații și mașini, asamblori de mașini și Comerț cu ridicata și cu amănuntul, repararea


Date din Recensământul din 2002 – Grupuri ocupaționale ale populației ocupate

FOM103D – Activitățile populației civile active din punct de vedere economic

echipamente autovehiculelor și motocicletelor Muncitori necalificați Transport și depozitare Forțe militare Hoteluri și restaurante Nemenționat Informații și comunicații Activități financiare și asigurări Activități imobiliare Activități profesionale, științifice și tehnice

Activități de servicii administrative și activități de servicii de suport

Administrație publică și apărare; asigurări sociale obligatorii

Educație Sănătate și asistență socială Activități culturale, de divertisment și recreative Alte activități de servicii

4.4.3 În Tabelul 4.5 este rezumat numărul total al populației ocupate din România pentru anii 2006 – 2010 utilizând grupurile de date FOM103A și FOM103D, dezagregate în funcție macroregiune.

Tabelul 4.5 Populația ocupată pe ani și macroregiuni Per mia de locuitori 2006 2007 2008 2009 2010 Total 8,469 8,726 8,747 8,411 8,371 Macroregiune 1 2,180 2,236 2,234 2,158 2,156 Macroregiune 2 2,282 2,319 2,307 2,219 2,202 Macroregiune 3 2,315 2,427 2,483 2,380 2,370 Macroregiune 4 1,692 1,744 1,723 1,653 1,644

4.4.4 În Tabelul 4.5 este indicat faptul că numărul populației ocupate a rămas relativ stabil la nivel național și de macroregiune, cu un maximum de 5% variație anuală (macroregiune 3 din 2006-2007).

4.4.5 O serie de alte surse de date INS sunt disponibile, ce includ forța de muncă (vârsta la care se poate lucra plus cei activi peste sau sub vârsta la care se poate lucra) și populația activă din punct de vedere economic (numărul de persoane salariate și de șomeri înregistrat). Aceste grupuri de date sunt în concordanță cu datele privind populația civilă ocupată menționată mai sus.

4.5 Prognoze demografice disponibile și surse

4.5.1 În vreme ce modelul anului de bază al cererii va utiliza datele socio-economice istorice (și analiza numărului de călătorii efectuate), schimbările în ceea ce privește prognozele pentru datele socio-economice regionale de bază vor fi cele care vor duce la o creștere a călătoriilor efectuate în următorii ani. Disponibilitatea unor p consistente privind caracteristicile socio-economice și demografice viitoare vor fi, așadar, vitale.

4.5.2 Institutul Național de Statistică din România (INS) elaborează o proiecție anuală a populației active din punct de vedere economic în România, până în 2060.

4.5.3 În plus față de prognozele realizate de către Guvern, există câteva organizații recunoscute pe plan internațional, care furnizează proiecții ale populației pentru o varietate de țări. Aceste prognoze vor fi punctul de referință în raport cu care se vor compara proiecțiile INS pentru a fi siguri că prognozele naționale din România privind populația sunt în concordanță cu așteptările privind schimbările la nivel internațional într-o regiune mai extinsă. Există o gamă variată de


prognoze comerciale disponibile, precum cele elaborate de Economist Intelligence Unit (EIU), un furnizor de prognoze socio-economice independente, recunoscut pe plan internațional.

4.5.4 La acest nivel este important să se facă diferența între previzionarea populației și prognoza populației. Proiectarea populației reprezintă calculele privind viitoarea evoluție a numărului și structurii populației realizate pe baza unui set dat de ipoteze privind tendințele demografice viitoare (fertilitatea, mortalitatea și migrația), provenite dintr-o analiză a tendințelor recente. Pot exista mai multe proiecții diferite pornind de la ipoteze diferite. Prognoza reprezintă, așadar, doar previziuni valabile privind numărul viitor al populației, dacă ipotezele demografice pe care se bazează se dovedesc a fi reale.

4.5.5 Un alt aspect important constă în schimbările la nivelul structurii populației. Organizația pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (OCDE) previzionează faptul că procentajul locuitorilor din cadrul UE-25 cu vârste peste 65 de ani va crește de la 16% în 2000, la 29% până în 2050. Această schimbare semnificativă a structurii de vârstă a populațiilor europene înseamnă că schimbarea în dimensiunea populației active din punct de vedere economic din România ar putea să difere considerabil față de schimbarea în dimensiunea totală a populației. Acest aspect este critic, întrucât cetățenii activi din punct de vedere economic au tendința să efectueze un număr mai mare de călătorii pe distanțe mai lungi (cu alte cuvinte, tipul de călătorii strategice luate în considerare în MPGT). Proiectarea populației elaborată de către INS ia în calcul schimbările suferite de populația activă din punct de vedere economic și prezintă posibile schimbări, atât în ceea ce privește numărul, cât și structura populației. În Tabelul 4.6 este sintetizată gama de prognoze demografice viitoare disponibile.

Tabelul 4.6 Disponibilitatea prognozelor demografice

Sursa Data publicării Pachetul de date Detalii

Institutul Național de Statistică din România (INS)

Anual Proiecția populației active economic în România, până în 2060

Oferă o imagine a evoluției probabile a populației active la nivel teritorial, în perspectiva anului 2060. Pornind de la datele din Recensământul din 2011 și de la ipotezele explicite privind componentele mișcării populației (fertilitate, mortalitate și migrație), această publicație prezintă posibilele schimbările înregistrate în ceea ce privește numărul și structura populației.

Comisia Națională de Prognoza (CNP)

Februarie 2013 Prognoză pe termen mediu 2013 - 2016

Intervalul de variație a prognozelor socio-economice efectuate pe an până în anul 2016, inclusiv cu privire la populație, la populația activă, angajări și la populația ocupată.

Comisia Europeană (Eurostat)

23 mai 2012 Proiectarea populației naționale a statelor membre la intervale de 5-ani din 2010 până în 2060

Metodologia din Eurostat, cu privire la proiectarea populației, se bazează pe principala ipoteză conform căreia diferențele socio-economice dintre statele membre ale Uniunii Europene și țările din cadrul Asociației Europene a Liberului Schimb se vor atenua în cele din urmă. Valorile indicatorilor demografici majori sunt, așadar, stabiliți, astfel încât să fie similari în cele din urmă pentru toate țările. Principalii indicatori constau în rata totală de fertilitate, durata medie a vieții și migrația netă.

Fondul Monetar Internațional (FMI)

Baza de date publicată: aprilie 2012, Pachetul de date actualizat: octombrie 2012

Baza de date pentru Perspectivele Economiei Mondiale – populația anuală din 2010 până în 2017

Populația definită ca reprezentând „toate persoanele care fac parte din scopul recensământului. În sens cuprinzător, totalul poate include fie toți locuitorii cu cetățenie ai țării, fie toate persoanele prezente în țară în momentul efectuării recensământului.”

Economist Intelligence Unit

februarie 2013 Raport național – Perspectivele

Rapoarte lunare pentru prognoze economice și politice pe termen scurt si mediu pentru România și analiza


Sursa Data publicării Pachetul de date Detalii

(EIU) Economice și Politice ale României

evoluțiilor și politicilor cheie recente. Prognoze 2013-2017

Economist Intelligence Unit (EIU)

iunie 2012 Date naționale - Profilul demografic și venitul înregistrat în România

Acest pachet de date oferă până la 15 indicatori cheie pentru profilul demografic și venitul înregistrat în România. Include atât istoricul datelor pe termen lung, cât și date privind prognozele pe termen lung. Pachetul de date include serii de date istorice si de prognoză pe 20 de ani pentru profilul demografic și situația venitului înregistrat în România, inclusiv populația, forța de muncă, rata șomajului, PIB per capita și consumul privat per capita.

4.6 Populația pe zone

4.6.1 O ipoteză inițială a fost aceea că numărul zonelor ar trebui să fie de aproximativ 1000 (excluzând zonele externe, reprezentate de alte țări). Suma populațiilor din localități a rezultat la un total de 21,624,790 populație pe plan național, așadar numărul mediu al populației pe zonă ar fi de 21,625. Cu toate acestea, există aproximativ 90 de localități cu un număr mai mare al populației. Acestea corespund orașelor și includ capitala București, cu o populație de 1.9 milioane locuitori. Dacă se exclud localitățile cu un număr mare al populației (pe baza presupunerii că acestea vor forma zone cu o singură localitate), atunci media populației în zonele rămase scade la 13,291. Un alt aspect luat în considerare, în afară de cel al populației din fiecare zonă, a fost de a verifica dacă zona geografică selectată permite efectuarea călătoriilor către și dinspre zona respectivă pentru a putea accesa rețeaua de transport prin intermediul unor locații relevante.

4.6.2 În Figura 4.2 este prezentată distribuirea localităților, orașelor și satelor din județul Arad, iar în Figurile 4.3 și 4.4 este prezentată relația dintre sistemul de zonificare și rețelele rutiere și feroviare. Pentru elaborarea sistemului de zonificare s-au luat în considerare detalii similare pentru fiecare județ.


Figura 4.2 Distribuția orașelor, comunelor și satele în județul Arad

Figura 4.3 Rețeaua rutieră din județul Arad


Figura 4.4 Rețeaua feroviară și gările din județul Arad

4.7 Structura identificatorului numeric al zonei

4.7.1 Pentru Modelul Național de Transport (MNT) s-a adoptat un sistem ierarhic de numerotare a zonelor, având principii puțin diferite între zonele interne și externe.

4.7.2 Pentru zonele interne codurile sunt formate din șase cifre, constând în:

• Prima cifră este mereu 2, reprezentând o zonă internă;

• Următoarele două cifre ale numărului zonei reprezintă Regiunea de dezvoltare;

• A patra cifră a numărului zonei reprezintă Numărul de județ din cadrul Regiunii de dezvoltare; iar

• Ultimele două cifre ale codului zonei sunt identificatorii unici asociați unei zone.

Tabelul 4.7 Coduri macroregiuni

Macroregiune Cod (NUTS) Denumirea

regiunii Număr de

județe

Codul zonei Regiunii de dezvoltare

1 RO11 Nord-Vest 6 11 1 RO12 Centru 6 12 2 RO21 Nord-Est 6 21 2 RO22 Sud-Est 6 22 3 RO31 Sud-Est 7 31 3 RO32 București-Ilfov 2 32 4 RO41 Sud-Vest 5 41 4 RO42 Vest 4 42


Tabelul 4.8 Coduri de județ

Județ Reședință de județ Regiune de dezvoltare Cod ISO

Cod NUTS

Cod zonal

Alba Alba Iulia Centru AB RO121 121 Arad Arad Vest AR RO421 421 Arges Piteşti Muntenia de sud AG RO311 311 Bacau Bacău Nord-est BC RO211 211 Bihor Oradea Nord-vest BH RO111 111 Bistrita-Nasaud Bistriţa Nord- vest BN RO112 112 Botosani Botoşani Nord-est BT RO212 212 Brasov Braşov Centru BV RO122 122 Braila Brăila Sud-est BR RO221 221 Bucuresti Bucharest București-Ilfov B RO321 321 Buzau Buzău Sud-est BZ RO222 222 Caras-Severin Reşiţa Vest CS RO422 422 Calarasi Călăraşi Muntenia de sud CL RO312 312 Cluj Cluj-Napoca Nord-vest CJ RO113 113 Constanta Constanţa Sud-est CT RO223 223 Covasna Sfântu Gheorghe Centru CV RO123 123 Dambovita Târgovişte Muntenia de sud DB RO313 313 Dolj Craiova Oltenia de sud-vest DJ RO411 411 Galati Galaţi Sud-est GL RO224 224 Giurgiu Giurgiu Muntenia de sud GR RO314 314 Gorj Târgu Jiu Oltenia de sud-vest GJ RO412 412 Harghita Miercurea Ciuc Centru HR RO124 124 Hunedoara Deva Vest HD RO423 423 Ialomita Slobozia Muntenia de sud IL RO315 315 Iasi Iaşi Nord-est IS RO213 213 Ilfov Buftea București-Ilfov IF RO322 322 Maramures Baia Mare Nord-vest MM RO114 114 Mehedinti Drobeta-Turnu Severin Oltenia de sud-vest MH RO413 413 Mures Târgu Mureş Centru MS RO125 125 Neamt Piatra Neamţ Nord-est NT RO214 214 Olt Slatina Oltenia de sud-vest OT RO414 414 Prahova Ploieşti Muntenia de sud PH RO316 316 Satu Mare Satu Mare Nord-vest SM RO115 115 Salaj Zalău Nord-vest SJ RO116 116 Sibiu Sibiu Centru SB RO126 126 Suceava Suceava Nord-est SV RO215 215 Teleorman Alexandria Muntenia de sud TR RO317 317 Timis Timişoara Vest TM RO424 424 Tulcea Tulcea Sud-est TL RO225 225 Vaslui Vaslui Nord-est VS RO216 216 Valcea Râmnicu Vâlcea Oltenia de sud-vest VL RO415 415 Vrancea Focşani Sud-est VN RO226 226


4.7.3 Codurile zonelor externe sunt formate din șase cifre, alcătuite din:

• Prima cifră este mereu 3, care denotă faptul că este vorba de o zonă externă;

• A doua cifră a numărului denotă continentul;

• A treia și a patra cifră a numărului denotă țara; iar

• Ultimele două cifre a codului sunt identificatori unici pentru fiecare zonă.

Tabelul 4.9 Codurile continentelor

Continent Cod Europa 1

Asia 2 Africa 3

America 4 Oceania 5 Restul

Mapamondului 6

Tabelul 4.10 Codurile subregiunilor

Denumire subregiune Continent Număr subregiune

Cod subregiune

Număr de țări

Europa de Est Europa 1 11 10 Europa de Nord Europa 2 12 16 Europa de Sud Europa 3 13 16 Europa de Vest Europa 4 14 9 Asia Centrală Asia 1 21 5 Asia de Est Asia 2 22 8 Asia de Sud Asia 3 23 9 Asia de Sud-est Asia 4 24 11 Asia de Vest Asia 5 25 19 Africa de Est Africa 1 31 19 Africa Mijlocie Africa 2 32 9 Africa de Nord Africa 3 33 8 Africa de Sud Africa 4 34 5 Africa de Vest Africa 5 35 17 Marea Caraibelor America 1 41 30 America Centrală America 2 42 8 America de Sud America 3 43 14 America de Nord America 4 44 5 Australia și Noua Zeelandă Oceania 1 51 3 Malanezia Oceania 2 52 5 Micronezia Oceania 3 53 7 Polinezia Oceania 4 54 10

Restul Mapamondului Restul

Mapamondului 1 61 -


Tabelul 4.11 Codurile țărilor Țara Regiunea Continent Altele Cod Belarus Europa de Est Europa N 101 Bulgaria Europa de Est Europa N 102 Cehia Europa de Est Europa N 103 Ungaria Europa de Est Europa N 104 Moldova Europa de Est Europa N 105 Polonia Europa de Est Europa N 106 Rusia Europa de Est Europa N 107 Slovacia Europa de Est Europa N 108 Ucraina Europa de Est Europa N 109 Insulele Åland Europa de Nord Europa N 114 Danemarca Europa de Nord Europa N 111 Estonia Europa de Nord Europa N 112 Insulele Faroe Europa de Nord Europa N 125 Finlanda Europa de Nord Europa N 114 Guernsey Europa de Nord Europa N 125 Islanda Europa de Nord Europa N 116 Irlanda Europa de Nord Europa N 117 Insula Man Europa de Nord Europa N 117 Jersey Europa de Nord Europa N 125 Letonia Europa de Nord Europa N 120 Lituania Europa de Nord Europa N 121 Norvegia Europa de Nord Europa N 122 Svalbard și Jan Mayen Europa de Nord Europa N 122 Suedia Europa de Nord Europa N 124 Marea Britanie Europa de Nord Europa N 125 Albania Europa de Sud Europa N 126 Andorra Europa de Sud Europa N 140 Bosnia Europa de Sud Europa N 128 Croația Europa de Sud Europa N 129 Grecia Europa de Sud Europa N 130 Italia Europa de Sud Europa N 131 Kosovo Europa de Sud Europa N 138 Malta Europa de Sud Europa N 133 Muntenegru Europa de Sud Europa N 134 Portugalia Europa de Sud Europa N 135 Macedonia Europa de Sud Europa N 136 San Marino Europa de Sud Europa N 131 Serbia Europa de Sud Europa N 138 Slovenia Europa de Sud Europa N 139 Spania Europa de Sud Europa N 140 Vatican Europa de Sud Europa N 131 Austria Europa de Vest Europa N 142 Belgia Europa de Vest Europa N 143 Franța Europa de Vest Europa N 144 Germania Europa de Vest Europa N 145 Liechtenstein Europa de Vest Europa N 146 Luxemburg Europa de Vest Europa N 147 Monaco Europa de Vest Europa N 144 Olanda Europa de Vest Europa N 149 Elveția Europa de Vest Europa N 150 Kazahstan Asia Centrală Asia Y 601 Kârghistan Asia Centrală Asia Y 601 Tadjikistan Asia Centrală Asia Y 601 Turkmenistan Asia Centrală Asia Y 601 Uzbekistan Asia Centrală Asia Y 601 China Asia de Est Asia Y 601


Țara Regiunea Continent Altele Cod Taiwan Asia de Est Asia Y 601 Hong Kong Asia de Est Asia Y 601 Macao Asia de Est Asia Y 601 Japonia Asia de Est Asia Y 601 Mongolia Asia de Est Asia Y 601 Coreea de Nord Asia de Est Asia Y 601 Coreea de Sud Asia de Est Asia Y 601 Afganistan Asia de Sud Asia Y 602 Bangladesh Asia de Sud Asia Y 602 Bhutan Asia de Sud Asia Y 602 India Asia de Sud Asia Y 602 Iran Asia de Sud Asia Y 602 Maldive Asia de Sud Asia Y 602 Nepal Asia de Sud Asia Y 602 Pakistan Asia de Sud Asia Y 602 Sri Lanka Asia de Sud Asia Y 602 Brunei Asia de Sud-est Asia Y 602 Burma Asia de Sud-est Asia Y 602 Cambodgia Asia de Sud-est Asia Y 602 Indonezia Asia de Sud-est Asia Y 602 Laos Asia de Sud-est Asia Y 602 Malaysia Asia de Sud-est Asia Y 602 Filipine Asia de Sud-est Asia Y 602 Singapore Asia de Sud-est Asia Y 602 Tailanda Asia de Sud-est Asia Y 602 Timorul de Est Asia de Sud-est Asia Y 602 Vietnam Asia de Sud-est Asia Y 602 Armenia Asia de Vest Asia N 234 Azerbaidjan Asia de Vest Asia N 235 Bahrain Asia de Vest Asia Y 603 Cipru Asia de Vest Asia N 237 Georgia Asia de Vest Asia N 238 Irak Asia de Vest Asia Y 603 Israel Asia de Vest Asia Y 603 Iordania Asia de Vest Asia Y 603 Kuwait Asia de Vest Asia Y 603 Liban Asia de Vest Asia Y 603 Oman Asia de Vest Asia Y 603 Qatar Asia de Vest Asia Y 603 Arabia Saudită Asia de Vest Asia Y 603 Siria Asia de Vest Asia Y 603 Turcia Asia de Vest Asia N 248 Emiratele Arabe Unite Asia de Vest Asia Y 603 Yemen Asia de Vest Asia Y 603 Fâșia Gaza Asia de Vest Asia Y 603 Malul de Vest Asia de Vest Asia Y 603 Burundi Africa de Est Africa Y 604 Insulele Comoros Africa de Est Africa Y 604 Djibouti Africa de Est Africa Y 604 Eritreea Africa de Est Africa Y 604 Etiopia Africa de Est Africa Y 604 Kenya Africa de Est Africa Y 604 Madagascar Africa de Est Africa Y 604 Malawi Africa de Est Africa Y 604 Mauritius Africa de Est Africa Y 604 Mayotte Africa de Est Africa Y 604 Mozambic Africa de Est Africa Y 604


Țara Regiunea Continent Altele Cod Réunion Africa de Est Africa Y 604 Rwanda Africa de Est Africa Y 604 Seychelles Africa de Est Africa Y 604 Somalia Africa de Est Africa Y 604 Tanzania Africa de Est Africa Y 604 Uganda Africa de Est Africa Y 604 Zambia Africa de Est Africa Y 604 Zimbabwe Africa de Est Africa Y 604 Angola Africa Mijlocie Africa Y 604 Cameron Africa Mijlocie Africa Y 604 Republica Centrafricană Africa Mijlocie Africa Y 604 Ciad Africa Mijlocie Africa Y 604 Republica Democrată Congo Africa Mijlocie Africa Y 604 Guineea Ecuatorială Africa Mijlocie Africa Y 604 Gabon Africa Mijlocie Africa Y 604 Republica Congo Africa Mijlocie Africa Y 604 São Tomé și Príncipe Africa Mijlocie Africa Y 604 Algeria Africa de Nord Africa Y 604 Egipt Africa de Nord Africa Y 604 Libia Africa de Nord Africa Y 604 Maroc Africa de Nord Africa Y 604 Sudanul de Sud Africa de Nord Africa Y 604 Sudan Africa de Nord Africa Y 604 Tunisia Africa de Nord Africa Y 604 Sahara de Vest Africa de Nord Africa Y 604 Botswana Africa de Sud Africa Y 604 Lesoto Africa de Sud Africa Y 604 Namibia Africa de Sud Africa Y 604 Africa de Sud Africa de Sud Africa Y 604 Swaziland Africa de Sud Africa Y 604 Benin Africa de Vest Africa Y 604 Burkina Faso Africa de Vest Africa Y 604 Insulele Capului Verde Africa de Vest Africa Y 604 Coasta de Fildeș Africa de Vest Africa Y 604 Gambia Africa de Vest Africa Y 604 Ghana Africa de Vest Africa Y 604 Guineea Africa de Vest Africa Y 604 Guineea-Bissau Africa de Vest Africa Y 604 Liberia Africa de Vest Africa Y 604 Mali Africa de Vest Africa Y 604 Mauritania Africa de Vest Africa Y 604 Niger Africa de Vest Africa Y 604 Nigeria Africa de Vest Africa Y 604 Sfânta Helena, Ascension și Tristan da Cunha Africa de Vest Africa Y 604

Senegal Africa de Vest Africa Y 604 Sierra Leone Africa de Vest Africa Y 604 Togo Africa de Vest Africa Y 604 Anguilla Marea Caraibelor America Y 605 Antigua și Barbuda Marea Caraibelor America Y 605 Aruba Marea Caraibelor America Y 605 Bahamas Marea Caraibelor America Y 605 Barbados Marea Caraibelor America Y 605 Bonaire Marea Caraibelor America Y 605 Insulele Virgine Britanice Marea Caraibelor America Y 605 Insulele Cayman Marea Caraibelor America Y 605 Cuba Marea Caraibelor America Y 605


Țara Regiunea Continent Altele Cod Curacao Marea Caraibelor America Y 605 Dominica Marea Caraibelor America Y 605 Republica Dominicană Marea Caraibelor America Y 605 Grenada Marea Caraibelor America Y 605 Guadeloupe Marea Caraibelor America Y 605 Haiti Marea Caraibelor America Y 605 Jamaica Marea Caraibelor America Y 605 Martinica Marea Caraibelor America Y 605 Montserrat Marea Caraibelor America Y 605 Puerto Rico Marea Caraibelor America Y 605 Saba Marea Caraibelor America Y 605 Saint Barthélemy Marea Caraibelor America Y 605 Saint Kitts și Nevis Marea Caraibelor America Y 605 Sfânta Lucia Marea Caraibelor America Y 605 Colectivitatea Saint Martin Marea Caraibelor America Y 605 Sfântul Vicențiu și Grenadine Marea Caraibelor America Y 605 Saint Eustatius Marea Caraibelor America Y 605 Saint Maarten Marea Caraibelor America Y 605 Trinidad Tobago Marea Caraibelor America Y 605 Insulele Turks și Caicos Marea Caraibelor America Y 605 Insulele Virgine ale Statelor Unite Marea Caraibelor America Y 605 Belize America Centrală America Y 605 Costa Rica America Centrală America Y 605 El Salvador America Centrală America Y 605 Guatemala America Centrală America Y 605 Honduras America Centrală America Y 605 Mexic America Centrală America Y 605 Nicaragua America Centrală America Y 605 Panama America Centrală America Y 605 Argentina America de Sud America Y 605 Bolivia America de Sud America Y 605 Brazilia America de Sud America Y 605 Chile America de Sud America Y 605 Columbia America de Sud America Y 605 Ecuador America de Sud America Y 605 Insulele Falkland America de Sud America Y 605 Guyana Franceză America de Sud America Y 605 Guyana America de Sud America Y 605 Paraguay America de Sud America Y 605 Peru America de Sud America Y 605 Surinam America de Sud America Y 605 Uruguay America de Sud America Y 605 Venezuela America de Sud America Y 605 Bermude America de Nord America Y 605 Canada America de Nord America Y 605 Groenlanda America de Nord America Y 605 Saint Pierre și Miquelon America de Nord America Y 605 Statele Unite ale Americii America de Nord America Y 605

Australia Australia și Noua Zeelandă Oceania Y 606

Noua Zeelandă Australia și Noua Zeelandă Oceania Y 606

Insula Norfolk Australia și Noua Zeelandă Oceania Y 606

Fiji Malaezia Oceania Y 606 Noua Caledonia Malaezia Oceania Y 606 Papua Noua Guineea Malaezia Oceania Y 606


Țara Regiunea Continent Altele Cod Insulele Solomon Malaezia Oceania Y 606 Vanuatu Malaezia Oceania Y 606 Guam Micronezia Oceania Y 606 Kiribati Micronezia Oceania Y 606 Insulele Marshall Micronezia Oceania Y 606 Micronezia Micronezia Oceania Y 606 Nauru Micronezia Oceania Y 606 Insulele Mariane de Nord Micronezia Oceania Y 606 Palau Micronezia Oceania Y 606 Samoa Americană Polinezia Oceania Y 606 Insulele Cook Polinezia Oceania Y 606 Polinezia Franceză Polinezia Oceania Y 606 Niue Polinezia Oceania Y 606 Insulele Pitcairn Polinezia Oceania Y 606 Samoa Polinezia Oceania Y 606 Tokelau Polinezia Oceania Y 606 Tonga Polinezia Oceania Y 606 Tuvalu Polinezia Oceania Y 606 Insulele Wallis și Futuna Polinezia Oceania Y 606

Dezvoltarea rețelei de drumuri


5.1 Principiile de definire ale rețelei

5.1.1 Rețeaua de drumuri a Modelului Național de Transport (MNT) este formată dintr-un sistem de noduri și segmente. Nodurile reprezintă în general intersecții cu anumite puncte care sunt și ele definite ca locații în care se modifică standardele drumurilor sau unde au loc schimbări majore în aliniamentul orizontal, Segmentele reprezintă sectoare omogene de drumuri care fac legătura între noduri.

5.1.2 MNT consideră afectarea traficului la moment diferite ale zilei, incluzând orele de vârf, intervalele în afara orelor de vârf precum și celelalte momente ale zilei. Aceste perioade distincte de timp conduc la obținerea de costuri de călătorie la diferite momente ale zilei cu aplicare în cadrul modelelor cererii incluse în MNT. Rezultatele afectării pentru cele trei intervale de timp sunt agregate pentru a genera fluxuri de trafic pentru 24 de ore, pentru rețeaua rutieră.

5.1.3 Diferența principală între aceste perioade de afectare este amploarea și configurația cererii de călătorie și compoziția scopului călătoriei. Cu toate acestea, există și variații ale restricțiilor în cadrul rețelei, spre exemplu restricționarea traficului pentru camioane în anumite perioade ale zilei. Configurația și frecvența serviciilor de transport public poate să varieze pentru diferite momente din zi. Aceste variații sunt aplicabile atât în anul de referință cât și în anii următori.

5.1.4 Scopul acestei părți a raportului este să prezinte principiile care sunt aplicate la construcția și rafinarea rețelei de drumuri, fiind acoperite toate aspectele dezvoltării rețelei.

5.1.5 Rețelele interne de transport reprezentate în cadrul modelului național de transport includ:

• Drumuri – incluzând toate autostrăzile și drumurile naționale, principalele drumuri județene în ceea ce privește traficul, precum și alte drumuri județene necesare pentru segmentele dintre diferite zone;

• Toate trenurile și rutele de căi ferate;

• Servicii de transport cu autobuzul pe distanțe lungi;

• Aeroporturi și servicii de transport aerian intern; și

• Căile navigabile incluzând fluviul Dunărea și legăturile existente și propuse cu Portul Constanța.

5.1.6 Rețelele de transport rutier și feroviar au fost generate inițial din sisteme GIS și, în cazul drumurilor, din baze de date NAVTEQ. Atribute locale suplimentare ale segmentelor au fost ulterior importate din sisteme existente de inventariere a drumurilor și au putut fi accesate date importante verificate prin referință la cartografierea digitală și fotografii aeriene.

5.1.7 Rețelele internaționale din cadrul modelului sunt în concordanță cu cele folosite în TRANS-TOOLS și includ:

• Toate drumurile europene din toate statele membre ale Uniunii Europene;

• Principalele conexiuni feroviare internaționale din România spre restul statelor din UE, ceea ce permite modelarea adecvată a potențialelor redirecționări de trafic din Serbia și existența unei conectivități complete din România către toate zonele externe, pentru a se putea obține timpi și costuri adecvate pentru transportul feroviar;

• Toate serviciile de transport aerian internațional ce includ atât transportul de pasageri cât și transportul de marfă; și

5 Dezvoltarea rețelei de drumuri


• Reprezentare completă a sistemului de transport pe fluviul Dunărea pentru a putea reprezentată în detaliu conectivitatea cu Portul Constanța.

5.1.8 Ținând cont de importanța strategică a portului Constanța, care nu este numai cel mai mare port care deservește România dar este și unul dintre principalele porturi europene, există un model separat pentru a estima traficul din Portul Constanța și distribuția cu originea în acest port către teritoriul României. Portul Constanța a fost definit ca o zonă separată în cadrul modelului pentru a facilita evaluarea distinctă a cererii în acest context.

5.2 Structura rețelei

5.2.1 EMME permite definirea unei varietăți de atribute ale nodurilor și segmentelor, precum și stocarea acestora pentru fiecare nod și segment din cadrul rețelei. Aceste atribute sunt utilizate pentru a reține intrările care dictează caracteristicile nodurilor și segmentelor și rezultatele modelului precum fluxurile de trafic în funcție de categoriile de vehicule, de tonajul transportului și de cerințe ale pasagerilor.

5.2.2 Atributele nodurilor definesc caracteristicile unui nod. Acestea sunt utilizate pentru a reține informații cu privire la amplasament și pentru a studia caracteristici specifice precum parametrii de intrare și pot furniza informații specifice după afectarea traficului. Aceste informații pot fi legate de îmbarcarea și debarcarea pasagerilor, etc.

5.2.3 Nodurile din cadrul modelului au următoarele atribute standard:

• N - Numărul nodului

• X - Coordonata X (generată automat de sistemul GIS)

• Y - Coordonata Y (generată automat de sistemul GIS)

5.2.4 Tabelul 5.1 prezintă atributele esențiale ale nodurilor care sunt incluse în anul de bază și nodurile din anii de perspectivă din cadrul MNT.

Tabelul 5.1 Atribute noduri rețea de drumuri

Coloană Tip dată Descriere Comentarii

N Întreg Număr nod

X Real (6 zecimale)

Coordonata X Sistemul de coordonate pentru MNT este WGS_1984_UTM_Zone_40N Y

Real (6 zecimale)

Coordonata Y

Tip_Nod Întreg 1 pentru Centroid, 0 pentru nod oarecare

Un centroid definește centrul gravitațional al zonei și este punctul de la care se presupune că începe orice călătorie și se sfârșește orice călătorie spre și dinspre o anumită zonă.

Timp specific de îmbarcare pentru nod

Real Variabil în funcție de nod

Utilizat în cadrul MNT pentru a modela elemente legate de transportul public precum fiabilitatea dar și tipul și calitatea stației


5.2.5 Atributele principale ale segmentelor necesare pentru construcția rețelei de bază sunt:

• A - nod A

• B - nod B

• AX - coordonata X pentru nodul A

• AY - coordonata Y pentru nodul A

• BX - coordonata X pentru nodul B

• BY - coordonata Y pentru nodul B

• Distanța - Lungimea segmentului exprimată în unitatea de măsură stabilită, definită și distanța liniei roșii (linia centrală a segmentului) între două noduri

5.2.6 Software-ul de modelare oferă flexibilitate în definirea mai multor atribute utilizate pentru modelare. Atributele de mai sus sunt esențiale în orice mediu al modelului iar secțiunile următoare tratează atributele suplimentare ale segmentelor care sunt incluse în rețeaua rutieră din MNT.

5.2.7 Clasificarea tipurilor de legături în cadrul MNT include următoarele:

• O bibliotecă cu tipurile de segmente, care include toate tipurile de drum existente în cadrul modelului astfel încât utilizatorul final să nu fie nevoit să creeze noi tipuri de segmente în cadrul modelului. Funcțiile timpilor de călătorie (curba debit viteză) utilizate în cadrul modelului pentru fiecare tip de segment sunt furnizate sub formă de fișier de input al modelului;

• Fiecare are o categorie specifică de drum, viteza liberă de circulație, capacitatea benzii; și

• Atribute ale segmentului definite de utilizator.

5.2.8 Tabelul 5.2 arată atributele de intrare ale segmentului, incluse în rețeaua rutieră.

Tabel 5.2 Atribute Segment Rețea Rutieră

Coloană Tip de date Descriere

ANODE Întreg Nod început segment

BNODE Întreg Nod sfârșit segment

Distanță Real Polilinia segmentului, generată din GIS, care să reprezinte linia de mijloc reală a distanței de-a lungul segmentului

Moduri Caracter Definește modurile de călătorie care pot utiliza segmentul în timpul executării modelului. De exemplu, acesta este utilizat pentru a codifica restricțiile VTMG în cadrul modelului.

Tip segment Întreg

Tipul segmentului din cadrul Tabelului cu tipuri de segment, adecvat clasei funcționale a segmentului, limitei de viteză și mediului fizic al segmentului. Este folosit și pentru analiza rețelei rutiere în funcție de tipuri de segmente.

Benzi Întreg Numărul de benzi ale segmentului care este folosit pentru a determina capacitatea acestuia în legătură cu valorile curbei debit viteză alocate.

VDF (curba debit - viteză) Întreg

Utilizată pentru a identifica funcția VDF corectă care să fie alocată segmentului. Curbele debit-viteză care sunt descrise mai târziu conțin informații cu privire la viteza liberă de circulație pe acel segment și capacitatea benzi pentru segment.

Ul1 Întreg

Variabilă ce definește starea drumului pe segment și care acoperă starea carosabilului și identificarea curbelor periculoase din cadrul segmentului. Valorile sunt utilizate pentru ajustarea vitezei libere de circulație pentru a reflecta starea carosabilului și curbele de pe drum.


Figura 5.1 Rețeaua interioară de drumuri

Ul2 Real Este rezervat pentru stocarea temporară a atributelor în timpul executării modelului.

Ul3 Real Conține gradientul segmentului, pentru valori care depășesc 1%. Aceștia sunt folosiți în curba debit viteză pentru a ajusta viteză liberă de circulație și impactul circulației HGV pe pante mari.

@rname Caracter Un atribut suplimentar utilizat pentru stocarea numelui drumului în scopul afișării.


Figura 5.2 Rețeaua de drumuri adiacentă Municipiului București

Figura 5.3 Rețeaua de drumuri adiacentă Municipiului Cluj-Napoca


5.3 Curba debit – viteză pentru segmente

5.3.1 Curba debit – viteză (VDF) definește relația dintre viteza de circulație și volumul traficului pentru un segment de drum. În timpul procesului iterativ de afectare a traficului, modelul utilizează curba pentru a calcula timpul de călătorie pe acel segment, pentru volumul atribuit și conform capacității de circulație. Timpii de călătorie pentru rute între un punct de origine și un punct de destinație sunt actualizați până când se atinge echilibrul, echilibru ce apare atunci când nicio călătorie individuală nu poate înregistra costuri mai mici prin schimbare rutei.

5.3.2 În cadrul MNT, relațiile curbei debit – viteză sunt reprezentate folosind funcția Akcelik. Funcția este dependentă de timp și oferă flexibilitate în stabilirea gradului de reducere a vitezei și a vitezei la capacitatea de circulație folosind parametrul JA. Valorile JA sunt alocate fiecărui tip de legătură din cadrul modelului.

5.3.3 Formula funcției este prezentată mai jos:

unde t = timp mediu de călătorie per unitate de măsură a distanței (ore/km) t0 = timp de călătorie în condiții de circulație liberă per unitate de măsură a distanței (km/h) T = perioadele de circulație (ore) x = gradul de saturație (volum/capacitate) Q = capacitate (vehicule/h) JA = parametrul de întârziere

5.3.4 Pentru o anumită capacitate, forma curbei este dată de parametrii JA.

5.3.5 Parametru de întârziere JA este o funcție a numărului de elemente ce cauzează întârzieri pe acea porțiune a drumului și a variației cererii. Akcelic sugerează valori mai mici ale JA pentru autostrăzi și valori mai mari pentru drumurile secundare și segmentele urbane.

5.3.6 Efectul alternării factorilor JA este ajustarea profilului vitezei între condiții de liberă de circulație și condiții de „capacitate maximă”. Valorile mici ale JA reprezintă efecte minime asupra rulării și presupun absența intersecțiilor de-a lungul traseului. Acest lucru are ca rezultat viteze de circulație aproape de viteza liberă de circulație până la aproximativ 85% din capacitate și apoi înregistrează scăderi dramatice pe măsură ce legătura își atinge și apoi depășește capacitatea.

5.3.7 Creșterea factorilor JA reflectă creșterea numărului de intersecții și a altor factori de influență de-a lungul segmentului din cauza cărora începe să scadă viteza de circulație, chiar și în condițiile unor fluxuri reduse de trafic. Până la atingerea a 85% din capacitatea de circulație, viteza înregistrează deja o scădere cu o treime.

( ) ( )

+−+−+= x

QT

JxxTtt

A81125.0

20


Figura 5.4 Efecte ale factorilor JA

5.3.8 Curba Akcelik are avantajul de a furniza funcții monotone continue și de a demonstra proprietățile unei creșteri bruște a întârzierilor la și peste capacitatea maximă, ceea ce este o reprezentare a realității pe măsură ce intervin încetiniri în trafic și se formează cozi de așteptare ce au ca rezultat întârzieri mari.

5.3.9 Determinarea corectă a factorilor JA este de primă importanță. În acest caz, coeficienții ar trebui să fie aleși astfel încât sa reflecte cât mai bine condițiile de operare și să reprezinte factorii de influență precum accesul la proprietăți, parcări, trecerile de pietoni, stațiile de autobuz și intersecții. Configurațiile curbelor cu diferență între circulație liberă și capacitate de 90% au o influență semnificativă în afectarea traficului.

5.3.10 Funcțiile curbei debit viteză utilizate în cadrul MNT sunt definite în funcție de tipul segmentului și de viteza medie liberă de circulație care poate fi atinsă pe un anumit segment. Segmentele inițiale din cadrul MNT au fost create pornind de la date GIS care includeau informații cu privire la tipul de drum, clasa funcțională și limita de viteză. În această privință, datele GIS sunt foarte detaliate, în termeni de segmente foarte scurte. Pe măsură ce aceste segmente sunt unite pentru a fi transformate din date GIS în date utilizate de MNT, datele referitoare la viteză sunt combinate pentru a obține o viteză medie ponderată de-a lungul segmentului din cadrul MNT care să reflecte variațiile existente. Acest lucru furnizează o reprezentare corectă a vitezei care poate fi atinsă ținând cont de faptul că viteza este mai mică în localități.

5.3.11 Odată ce au fost create toate segmentele în funcție de tip, clasificare și viteză medie, acestora le-a fost alocată o funcție debit viteză de bază care să reflecte:

• Tipul de drum: drum expres, drumuri naționale, drumuri județene și drumuri locale;

• Capacitatea segmentului;

• Mediu: rural sau urban; și


• Viteza liberă de circulație care poate fi atinsă care reflectă combinarea limitelor de viteză pe întregul segment.

5.3.12 Definirea segmentului pentru MNT și parametrii JA aferenți fiecărui tip de segment sunt incluse în Tabelul 5.3. Aceste definiții vor fi folosite atunci când se adaugă noi segmente la rețeaua principală sau atunci când se fac modificări la standardele segmentelor pe drumuri existente. Funcțiile de bază ale curbei debit viteză furnizează informațiile care reflectă numărul de benzi, tipul segmentului, viteza și tipul de acces la proprietăți. Acestea nu permit să fie modelat impactul pantei, aliniamentului orizontal excesiv/deficitar și nici impactul condițiilor suprafeței drumului astfel încât acești factori sunt modelați printr-un proces de ajustare a parametrilor introduși în curba debit viteză, după cum este prezentat în secțiunile următoare.

5.3.13 Datele cu privire la durata călătoriei au fost colectate pentru toate rutele principale care trec prin munți, precum și pentru alte rute importante, cu mai multe execuții pentru rutele testate. Datele au fost colectate folosind GPS care înregistra timpul, locația autovehiculului și altitudinea la interval de câteva secunde. Aceste informații au fost utilizate pentru calcularea vitezei și a pantei pentru fiecare pereche succesivă de observații și acest lucru a fost reprezentat grafic pentru fiecare rută. Figura 5.5 arată un exemplu tipic de reprezentare grafică a vitezei și a pantei.

Figura 5.5 Efectul gradientului asupra vitezei libere de circulație

5.3.14 Figura 5.5 arată clar efectul pe care îl are panta asupra vitezei libere de circulație iar linia roșie indică distribuția sub formă de clopot a vitezelor maxime care pot fi atinse. Au fost create în total douăzeci și șapte de grafice separate și au fost extrase vitezele maxime, ca procentaj din viteza maximă pentru o pantă 0 și la pante de +/-5%, +/-10% și +/- 15%. Figura 5.6 arată reprezentarea grafică a acestor valori și variația care există la nivelul vitezelor maxime care pot fi atinse în diferite pante. Cu toate acestea, este obținut un efect de distribuție similar, sub formă de clopot.


Figura 5.6 Efecte ale pantelor

5.3.15 Pentru a furniza o relație simplă care să poată fi aplicată MNT și care să acopere varietatea de pante care pot fi întâlnite de-a lungul segmentelor modelate, efectul proporțional mediu la fiecare pantă a fost calculat și sub formă de regresie pentru pante derivate +ve și – ve. Rezultatele obținute erau aproape identice ca și scală a valorilor, astfel încât este utilizată o singură relație în MNT.

5.3.16 Factorul care se aplică vitezei libere de circulație în cadrul curbei debit viteză pentru a reflecta impactul pantei asupra vitezei maxime, care poate fi atinsă, este:

FG = 1 – 0.0639 * (ABS(G))

unde

FG = factorul care se aplică vitezei libere de circulație în curba debit viteză

G = panta segmentului exprimată ca procent

5.3.17 Pentru aplicarea efectelor pantei este nevoie de informații cu privire la panta medie a segmentului, pentru fiecare segment. Inițial, toate segmentele din model sunt setate la panta 0 care este stocată ca un atribut al segmentului definit de utilizator. În cadrul modelului se presupune că pantele medii de sub 1% nu au un impact asupra vitezelor maxime care pot fi atinse.

5.3.18 Au fost colectate date cu privire la profilele orizontale și verticale pentru toate drumurile naționale și pentru toate drumurile județene. Sursa informațiilor privind aliniamentele verticale a fost Google Earth, care permite extragerea coordonatelor și a altitudinii din modelul digital al terenului care stă la baza Google Earth. Figura 5.7 reprezintă un exemplu de profil vertical al DN67C. Folosind aceste profile au fost derivate punctele de modificare a pantei și apoi a fost calculată panta medie pentru fiecare segment. Acolo unde a fost necesar segmentele modelului au fost separate pentru o mai bună reprezentare a modificării pantelor și a valorilor pantelor adăugate la datele despre segment.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20

Pro

po

rție

vit

eză

la G

rad

ien

t Z

ero

Gradient


Figura 5.7 Profil vertical DN67C

5.3.19 În legătură cu reducerea vitezei care poate fi atinsă în funcție de pantă se presupune că și factorul de frecare JA ar fi mai mare pe măsură ce crește panta, pentru a reflecta faptul că volume mai mari de trafic ar cauza mai multă interacțiune pe pante mari. Pentru a reflecta acest lucru, factorii JA din cadrul acestei aplicări a curbei debit viteză sunt ajustați după cum urmează:

• +0.1 pentru pante între 1% și 2%;

• +0.2 pentru pante între 2% și 5%, și

• +0.3 pentru pante de peste 5%.

5.3.20 Mai există și un alt efect al pantei asupra vitezei în cadrul segmentelor care trebuie reprezentat și care este datorat impactului VTMG (HGV) asupra fluxului de trafic, vehicule care în pante mari vor înregistra scăderi semnificative de viteză, ceea ce va afecta capacitatea drumului, mai ales în situații in care există o singură bandă pe sensul de mers. Acest lucru este reflectat în MNT prin creșterea volumului utilizat în curba debit viteză pentru a lua în considerare o valoarea crescută a VET pentru VTMG (HGV) pe segmentele cu pante mari. Modificarea volumului pe un segment, utilizată numai pentru calcularea curbei debit viteză, se calculează prin aplicarea următoarei formule:

VA = V * (1 + 0.19 * G1 + 0.26 * G2)

unde

VA = volum ajustat pentru utilizare în cadrul curbei debit viteză

V= volumul afectat

G1=1 dacă panta este mai mare de 2%, altfel este zero

G2=1 dacă panta este mai mare de 5%, altfel este zero

5.3.21 Factorii 0.19 și 0.26 au fost derivați pornind de la ipoteză ca pentru pante între 2% și 5% valoarea efectivă a VET pentru un VTMG (HGV) este 4 iar pentru pante care depășesc 5%

0

500

1000

1500

2000

2500

0 500 1000 1500 2000 2500

Alt

itu

din

e

Kilometraj


acesta urcă la 6. Analiza tipurilor de mașini care circulă pe mai multe drumuri de munte a scos în evidență un procentaj mediu de 16% în ceea ce privește prezența VTMG (HGV).

5.3.22 Factorul final de ajustare a parametrilor care sunt incluși în curba debit viteză va reflecta starea suprafeței drumurilor și dacă este necesar să fie reprezentate efectele aliniamentului orizontal excesiv/deficitar. Fiecărui segment din cadrul rețelei i-a fost alocat un factor după cum urmează:

• 1 pentru stare bună;

• 2 pentru stare deficitară; și

• 3 pentru stare proastă.

5.3.23 Valorile inițiale au fost preluate din datele cu privire la starea drumurilor din cadrul inventarului făcut de CNADNR. Apoi se aplică un factor de ajustare vitezei libere de circulație din cadrul curbei debit viteză după cum urmează:

FC = 1 – (CI – 1) * 0.05

unde

FC = factorul condițional pentru aplicarea vitezei libere de circulație curbei debit viteză; și

CI = indicatorul condițional care este între 1 și 3 și menționat pentru fiecare segment

5.3.24 Ajustarea factorului condițional poate fi utilizată pentru a reflecta starea deficitară a drumurilor și/sau aliniamentul orizontal excesiv sau deficitar.

5.3.25 Combinarea tuturor elementelor de mai sus în curba debit viteză permite ca efectele tuturor atributelor segmentului să fie luate in considerare la estimarea timpilor de călătorie în cadrul segmentului. Impacturile modelate sunt:

• Categoria de drum;


• Limite de viteză;

• Pante;

• Suprafața drumului;

• Aliniament orizontal excesiv/deficitar;

• Mediu rural/urban;

• Volum trafic; și

• Impactul VTMG (HGV) pentru pante mari.


Tabel 5.3 – Definirea tipurilor de segmente în cadrul MNT

Index VDF

Tip legătură

Tip drum Mediu Capacitate

bandă

Viteză (km/h)

Factor JA

1 1 Drum expres Rural 2000 130 0.1 2 2 Drum expres Rural 1800 100 0.2 3 3 Drum național Rural 1400 100 0.3 4 4 Drum național Rural 1300 100 0.3 5 4 Drum național Rural 1300 90 0.3 6 4 Drum național Rural 1300 85 0.3 7 4 Drum național Rural 1300 80 0.3 8 4 Drum național Rural 1300 75 0.3 9 4 Drum național Rural 1300 70 0.3

10 4 Drum național Rural 1300 65 0.3 11 4 Drum național Rural 1300 60 0.3 12 4 Drum național Rural 1300 55 0.3 13 5 Drum național Rural 1200 80 0.3 14 5 Drum național Rural 1200 75 0.3 15 5 Drum național Rural 1200 70 0.3 16 5 Drum național Rural 1200 65 0.3 17 5 Drum național Rural 1200 60 0.3 18 5 Drum național Rural 1200 55 0.3 19 5 Drum național Rural 1200 50 0.3 20 5 Drum național Rural 1200 40 0.3 21 5 Drum național Rural 1200 30 0.3 22 6 Drum național Urban 1000 90 0.8 23 6 Drum național Urban 1000 70 0.8 24 7 Drum național Urban 1000 60 0.8 25 7 Drum național Urban 1000 50 0.8 26 7 Drum național Urban 1000 40 0.8 27 8 Drum național Urban 1000 30 0.8 28 8 Drum județean Rural 1000 65 0.5 29 10 Drum județean Rural 1000 60 0.5 30 10 Drum județean Rural 1000 50 0.5 31 11 Drum județean Rural 1000 55 0.5 32 11 Drum județean Rural 1000 50 0.5 33 11 Drum județean Rural 1000 45 0.5 34 11 Drum județean Rural 1000 40 0.5 35 11 Drum județean Rural 1000 35 0.5 36 11 Drum județean Rural 1000 30 0.5 37 12 Drum județean Urban 800 75 1.0 38 12 Drum județean Urban 800 60 1.0 39 13 Drum județean Urban 800 45 1.0 40 14 Drum județean Urban 800 30 1.0 41 15 Drum local Rural/Urban 1000 50 1.2 42 16 Drum local Rural/Urban 800 35 1.2 43 16 Drum local Rural/Urban 800 30 1.2 44 17 Drum local Rural/Urban 600 1.2 45 18 Bretea Rural/Urban 1200 60 0.1 46 18 Bretea Rural/Urban 1200 50 0.1 47 18 Bretea Rural/Urban 1200 40 0.1 48 18 Bretea Rural/Urban 1200 30 0.1 51 1 Drum expres Rural 2000 130 0.1 52 2 Drum expres Rural 1800 100 0.2 53 3 Drum național Rural 1400 100 0.3


Index VDF

Tip legătură

Tip drum Mediu Capacitate

bandă

Viteză (km/h)

Factor JA

54 4 Drum național Rural 1300 100 0.3 55 5 Drum național Rural 1200 80 0.3 56 6 Drum național Urban 1000 90 0.8 57 7 Drum național Urban 1000 60 0.8 58 8 Drum național Urban 1000 30 0.8 59 9 Drum județean Rural 1000 65 0.5 60 10 Drum județean 1000 60 0.5 61 11 Drum județean Rural 1000 55 0.5 62 12 Drum județean Urban 800 75 1.0 63 13 Drum județean Urban 800 45 1.0 64 14 Drum județean Urban 800 30 1.0 65 15 Drum local Rural/Urban 1000 50 1.2 66 16 Drum local Rural/Urban 800 35 1.2 69 17 Bretea Rural/Urban 1200 60 0.1 97 97 0 98 98 0

99 99 Conectorul

centroidului zonei Autovehicule 99999 0

5.3.26 La selectarea tipului de segment, pentru alocarea de segmente noi, ce vor fi incluse în model, ar trebui să fie folosite definițiile evidențiate ale segmentului.

5.4 Definirea modurilor de transport rutier

5.4.1 Modurile de transport rutier sunt reprezentate separate în cadrul modelului de afectare atunci când diferențele în caracteristicile comportamentale sau în ceea ce privește disponibilitatea anumitor clase de drumuri au ca rezultat diferite efecte de rutare, precum restricții pentru VTMG.

5.4.2 Pentru a reflecta aceste diferențe, MNT incorporează următoarele moduri de transport rutier:

• Autoturism;

• VTMU (LGV);

• VTMG (HGV); și

• Autobuz.

5.4.3 MNT a fost elaborat în așa fel încât să permită efectuarea de studii asupra drumurilor cu taxă iar, ca și componentă a modelului de alegere modală, pot fi analizate în mod distinct matrice ale cererii pentru ambele cazuri, cu și fără taxare. Prin urmare, în cazul luării în considerare a sistemelor de taxare, categoria de vehicule autoturisme sunt divizate în cerere de transport care utilizează rutele cu taxă și cerere care evită folosirea acestora. Modulul de taxare incorporat în model împarte cererea de transport pentru autoturisme în patru categorii de disponibilitate de a plăti, funcție de distribuția veniturilor. Timpii și costurile de utilizare a sectoarele cu sau fără taxă vor fi ulterior extrase din model, prin utilizarea modelelor diferențiate de afectare și utilizate în cadrul algoritmului logit de distribuție a cererii pentru autoturisme pe rute cu taxă și fără taxă, pe baza diferențelor de timp și cost asociate fiecărei rute.

5.4.4 MNT pentru anul de referință a fost configurat prin includerea restricțiilor existente pentru camioane codificate prin eliminarea opțiunii de utilizare a acelor segmente de către VTMG (HGV), prin restricționarea modurilor de transport rutier disponibile pe segmentul respectiv.


5.5 Parametrii de afectare a traficului

5.5.1 MNT utilizează factorii de echivalare la vehicule etalon autoturisme (VET) așa cum este indicat în Tabelul 5.1. Acești factori transformă matricele distincte de introducere a cererii de transport rutier astfel încât să reflecte impactul relativ asupra capacității în funcție de diferite tipuri de autovehicule. Valorile standard incluse în tabelul 5.4 reflectă factorii de echivalare la autoturisme pentru diferite tipuri de vehicule pentru drumuri cu relief șes sau având valori scăzute ale gradientului. Aceste valori corespund recomandărilor Webtag. După cum a mai fost discutat în acest capitol, în ceea ce privește curba debit viteză efectul VTMG (HGV) în pante mari este reflectat de o ajustare a valorilor VET standard pentru a fi utilizate în curba debit viteză pe segmente cu pante mai mari de 2%. Aceste ajustări sunt adoptate conform HCM și conduc la creșterii coeficientului pentru HGV și autobuze până la 4, pentru valori ale gradientului între 2% și 5% și până la 6 pentru valori ale gradientului mai mari de 5%.

Tabelul 5.4 Valori VET

Tip vehicul Coeficient VET

Autoturism 1.0

VTMU (LGV) 1.0

VTMG (HGV) 2.0

Autobuz 2.0

5.5.2 Volumele de autobuze din cadrul rețelei rutiere sunt importate din modelul de transport public și sunt bazate pe numărul de curse cu autobuzul și frecvența acestora pe parcursul zilei.

5.5.3 Parametrii costurilor generalizate pentru afectarea traficului sunt o funcție a timpului, distanței pentru a reflecta costurile de operare ale autovehiculului și taxele, acolo unde acestea există. Ponderarea timpului și a distanței în funcție de tipul autovehiculului sunt reprezentate în Tabelul 5.5 și au fost derivate dintr-o analiză a valorilor timpului și a costurilor de operare pentru România.

Tabelul 5.5 Parametrii de afectare a drumurilor

Tipul de vehicul Parametrul de timp Parametrul distanță

Autoturism 1 0.442

VTMU (LGV) 1 0.442

VTMG (HGV) 1 0.878

5.5.4 În cadrul etapelor iterative de afectare a traficului se aplică principiile Echilibrului Wardrop. Este important să se asigure faptul că procesul de afectare conduce la obținerea unul nivel de convergență adecvat, cu alte cuvinte se ajunge la un punct în care variațiile fluxurilor afectate și a timpilor modelați între două iterații succesive se situează sub un anumit nivel predefinit, în cadrul procedurilor de afectare. Dacă sunt atinse nivele de convergență nesatisfăcătoare atunci rezultatele modelului pot fi distorsionate conducând la obținerea de nivele ridicate de zgomot statistic sau unei variabilități ale rezultatelor. Definirea și atingerea acelorași nivele de convergență ale procesului de modelare pentru fiecare iterație conduce la creșterea gradului de încredere referitor la faptul că rezultatele modelate sunt rezultatul variațiilor scenariilor de transport și nu a efectelor denaturate.


5.5.5 Testele de convergență a modelului au fost efectuate pentru a asigura obținerea unei stabilități a rezultatelor modelului de afectare. Indicatorii de convergență a afectării utilizați au inclus:

• GAP • GAP relativ • RAAD

5.5.6 GAP ia în considerare raportul între diferența costurilor ponderate între ultima iterație și iterația actuală împărțită la costurile ponderate actuale. RAAD este abaterea medie relativă absolută a volumelor pentru ultimele două iterații împărțită la volumele actuale totale iar GAP relativ este un indicator al abaterii relative între costurile ponderea actuale și costurile ponderate pentru o afectare totul sau nimic pentru drumurile de cost minim.

5.5.7 DMRB (Volumul 12, Secțiunea 2, paragraful 4.4.22) definește valoarea parametrului delta (abaterea); aceasta trebuie să fie mai mică de 1% dar ar fi de preferat ca această să fie de maxim 0,1%. Criteriul de convergență pentru afectarea traficului este ca abaterea normalizată să fie de 0.02).

Dezvoltarea rețelei de transport public


6.1 Delimitarea rețelei

6.1.1 Sistemul de transport în comun este definit prin intermediul următoarelor componente:

• Rețeaua fizică:

o Noduri;

o Segmente; și

o Stații de transbordare.

• Serviciile de transport în comun;

• Moduri de transport în comun;

• Prezentarea traseelor pentru transportul în comun (informații privind orele de parcurs);

o Distribuirea traseelor ;

o Frecvența curselor;

o Timp de staționare; și

o Frecvența opririlor.

• Tarifele pentru transportul în comun; și

• Adaptarea curselor de transport în comun la viteza de circulație pe rețeaua de drumuri.

6.1.2 Următoarele subcapitole tratează principiile de bază urmate în elaborarea modelului pentru rețeaua de transport public din cadrul Modelului Național de Transport.

6.2 Noduri de transport public

6.2.1 Indicatori numerici distincți sunt asociați nodurilor de transport public corespondenți diferitelor moduri de transport, astfel încât călătoriile prin intermediul mijloacelor de transport în comun sau al autoturismelor private, staționările și coeficienții de tipul timpilor de așteptare ponderat la nivel de nod, asociați unui anume mod, sunt definiți cu acuratețe făcând posibile analizele și extracția datelor în funcție de mod, efectuate ulterior procedurilor de afectare.

6.2.2 Următorul sistem de numerotare a nodurilor este utilizat de în cadrul Modelului Național de Transport, în ceea ce privește indicatorii numerici aferenți nodurilor fizici din cadrul rețelei.

• 100000-199999: pentru nodurile de transport cu autobuzul (prin intermediul nodurilor din cadrul rețelei rutiere);

• 600000-699999: pentru stațiile feroviare și transbordarea mărfurilor;

• 55000-59999: pentru transportul aerian; și

• 60000-64999: pentru transportul naval;

6.2.3 Un aspect important este faptul că același set de noduri este utilizat atât pentru cursele de autobuz, cât și pentru întreaga rețea rutieră, deoarece cursele de autobuz sunt efectuate, de obicei, pe aceleași drumuri circulate și de alte moduri de transport rutier.

6.3 Segmente

6.3.1 Un segment reprezintă o secțiune din cadrul sistemului de transport în comun. Rutele aferente transportului public cu prioritate de trecere, asemenea trenurilor, metrourilor și feriboturilor, dispun de segmente exclusive. Rețeaua de transport public utilizează rețeaua rutieră ca bază pentru circulația autobuzelor, fiind apoi conectată la rețeaua de transport feroviar, aerian și

6 Dezvoltarea rețelei de transport public


naval, prin rute pietonale. Definirea tipurilor de segmente pentru transportul în comun, din cadrul Modelului Național de Transport, este prezentată în Tabelul 6.1.

Tabelul 6.1 Identificarea segmentelor de transport public și date aferente

6.4 Reprezentarea opririlor/stațiilor

6.4.1 Nodurile reprezintă punctele de oprire ale autobuzelor, gările, precum și facilitățile de parcare (stații de transbordare (locații de schimbare a mijlocului de transport)). Pe rețeaua feroviară, nodurile corespunzătoare gărilor sunt codate printr-un factor ce reflectă ora de îmbarcare în minute, care în cazul de referință reprezintă o caracteristică a fiabilității căilor ferate (timpul mediu de întârziere a trenurilor), alegerea de a beneficia de serviciile gării respective (ușurința

Coloană Tip de dată Descriere

ANODE Întreg Nod – început de segment

BNODE Întreg Nod – sfârșit de segment

Distanța Real Distanța poliliniei, generată din GIS, care să reprezinte linia de mijloc reală a distanței de-a lungul segmentului (linia roșie)

Moduri Caracter

Modurile de transport aferente modelului de transport public din cadrul MNT sunt:

• Cu autobuzul

• Cu trenul

o Regio o InterRegio; și o InterCity

• Cu avionul

• Cu feribotul

Tip de segment Întreg Tipul de segment din tabelul cu tipurile de segmente identificate pentru rețeaua rutieră, prin adăugarea tipurilor suplimentare de segmente pentru sectorul feroviar, aerian și naval.

Benzi de circulație Întreg Nu sunt utilizate în rețeaua de transport public

CDV (identificator pentru curba debit-viteză)

Întreg Nu este utilizat în rețeaua de transport public

Ul1 Întreg

Variabilă utilizată pentru determinarea condițiilor rutiere pe segment, indicând starea suprafeței și pentru determinarea înclinării/unghiului extrem de pe segment. Valorile sunt utilizate pentru adaptarea vitezei libere de circulație care poate fi atinsă, pentru a reflecta starea și sinuozitatea drumului.

Ul2 Real Sunt rezervate pentru stocarea atributelor temporare, în timpul aplicării modelului.

Ul3 Real Conțin informații privind panta segmentului. Nu este utilizat în rețeaua de transport public.

@rname Caracter Un atribut suplimentar, utilizat pentru înregistrarea numelui drumului, pentru afișare .

@mspd Întreg Un atribut suplimentar, utilizat pentru înregistrarea valorii maxime a vitezei care poate fi atinsă pe segmentul de cale ferată. Acesta poate fi modificat pentru a reflecta ridicarea sau impunerea restricțiilor de viteză.

@elec Întreg Un atribut suplimentar, utilizat pentru înregistrarea informațiilor privind măsura în care rețeaua feroviară este sau nu electrificată

@track Întreg Un atribut suplimentar, utilizat pentru înregistrarea tipului de linie ferată, respectiv dacă este vorba de linii duble sau simple.

@oper Întreg Un atribut suplimentar, utilizat pentru înregistrarea informațiilor privind măsura în care liniile sunt interoperabile sau nu.


de efectuare a procedurilor de transbordare), precum și calitatea și gama de servicii furnizate în gara respectivă. Pentru testarea efectelor generate de ofertele feroviare, nivelul penalității la îmbarcare din anul de referință poate fi ajustat, astfel încât să reflecte:

• Îmbunătățirea gradului de fiabilitate modelată prin reducerea aspectelor legate de penalitatea la îmbarcare, care corespund cu durata medie de întârziere; și/sau

• Modernizări aduse gărilor, având ca rezultat un nivel de atracție sporit al liniilor ferate, care poate fi modelat prin reducerea aspectelor legate de penalitatea la îmbarcare, ce reflectă nivelul de atracție a gării.

6.4.2 Toate nodurile rutiere, cu excepția centroizilor zonelor, pot fi utilizate în calitate de stații de autobuz. Nodurile fără oprire, sunt acele noduri care nu sunt indicate drept stații de autobuz, în fișierul de intrări pentru transportul public, furnizând astfel informații pentru fiecare linie de transport public.

6.4.3 Gările sunt determinate separat și prezintă legături cu drumurile adiacente prin intermediul unui pasaj de legătura pietonal. Toate gările din România a fost incluse în elaborarea modelului pentru rețeaua feroviară. Figura 6.1 prezintă rețeaua de căi ferate care a fost inclusă în MNT.

Figura 6.1 Rețeaua căilor ferate și a gărilor din cadrul MNT.

6.4.4 Aeroporturile sunt prezentate drept noduri distincte, conectate la rețeaua traseelor zborurilor, la rețeaua rutieră, pentru reprezentarea căilor de acces prin intermediul autoturismelor/taxiurilor sau al autobuzelor, precum și la rețeaua feroviară, acolo unde accesul la aeroport este posibil prin intermediul liniilor ferate. Figura 6.2 prezintă rețeaua de transport aerian.


Figura 6.2 Rețeaua de transport aerian din cadrul MNT.


6.4.5 Fiecare port situat pe fluviul Dunărea sunt reprezentate ca noduri individuale și sunt conectate la rețelele rutiere și feroviare adiacente, în cazul în care portul este conectat la rețeaua feroviară. Figura 6.3 prezintă rețeaua căilor navigabile inclusă în MNT.

Figura 6.3 Rețeaua căilor navigabile și porturile din cadrul MNT.


6.5 Moduri de transport public

6.5.1 În general, o rețea de transport public include trei tipuri de moduri de transport, și anume: modul de transport public, ce reprezintă elementele fizice ale rețelei de transport public, precum transportul cu autobuzul, trenul, avionul și feribotul, modul de transport prin mijloace private, ce reprezintă accesul la cursele fizice și care este codat prin intermediul segmentelor pietonale și procesele de transbordare, reprezentat prin intermediul legăturilor pietonale dintre diversele moduri de transport public.

6.6 Reprezentarea rutelor/liniilor de transport public

6.6.1 Fișierul pentru cursele de transport public definește rutele/liniile de transport în comun, în calitate de intrări ale rețelei de transport public, cu utilizare la afectarea traficului. Pentru fișierul pentru cursele de transport public sunt necesare datele prezentate în Tabelul 6.2.

Tabelul 6.2 – Informații privind fișierul cu liniile de transport public

Item Prezentare

Nume Identificatori textuali pentru linia respectivă

Mod Acesta este specificat în Tabelul 6.1 din cadrul Modelului Național de Transport

Tipul vehiculului Codul fiecărui tip de vehicul ce operează cursele respective

Avans Intervalul dintre cursele succesive codate în minute

Operator Codul operatorului liniei respective. Acesta este utilizat în cazul în care trebuie stabilită o listă de operatori, precum CFR sau operatorii feroviari privați. Acest aspect permite efectuarea analizelor ulterioare ale modelului, în funcție de operator.

Nume complet Descrierea textuală completă a cursei

Cursă cu o singură direcție Indicator pentru cursele care au una sau două direcții

Circular

Indicator pentru cursele circulare. O cursă circulară este una ce începe și se sfârșește în același punct fără opriri pe traseu. În cazul în care o cursă se desfășoară dintr-un capăt în altul, dar întâmpină o perioadă de timp alocată pauzelor sau schimbărilor între membrii personalului, atunci timpul de staționare se codează drept oră de încheiere, iar cursa este considerată ca fiind una lineară.

Informații privind distribuirea traseelor

O listă cu nodurile prin care traversează liniile. Nodurile pot fi identificate ca fiind noduri cu sau fără opriri. Timpii de staționare corespunzători pot fi identificați pentru un grup de noduri sau pentru un singur nod.

6.6.2 În cele ce urmează este prezentat un exemplu de fișier, din cadrul modelului, cu intrări aferente curselor feroviare, indicând numărul cursei, regularitatea acesteia, precum și orașele de plecare și de sosire, stațiile de oprire a cursei (identificate drept noduri), durata de timp dintre stații (de exemplu, tus=40) și timpii de staționare în gări (de exemplu, tdwt=+28).

a 'R01583 ' i 1 60 10 'Brașov-Constanța'

path=yes 11713 ttf=1 dwt=#.00 11802 tus1=32 tdwt=+2 11858 tus1=7 tdwt=+1 11876 tus1=5 tdwt=+2


11913 tus1=8 tdwt=+2 11982 tus1=16 tdwt=+1 12049 tus1=14 tdwt=+1 12200 tus1=24 tdwt=+2 12514 tus1=40 tdwt=+28 12497 tus1=65 tdwt=+2 12508 tus1=24 tdwt=+2 12578 tus1=25 tdwt=+1 12634 tus1=16 tdwt=+2 12668 tus1=25 tdwt=+0

lay=0

Interpretarea datelor privind cursele de tren

6.6.3 Toate informațiile privind graficul de mers al trenurilor care au fost colectate spre a fi utilizate în cadrul modelului, au la bază graficul de mers al trenurilor introdus în decembrie 2011 obținut de pe pagina web Infofer.ro și de pe copii printate ale programului de funcționare, organizat în funcție de tipul cursei și de regiune. Pe lângă acestea, informații privind cursele furnizate de către operatorii privați au fost descărcate de pe pagina web a acestora și incluse în cadrul modelului. Aceste date cuprind informații privind cele mai recente modificări efectuate în ultimele 9 luni, care au presupus înlocuirea unor curse CFR cu alte curse furnizate de către operatori privați (ce au fost efectuate pe linii secundare).

6.6.4 În baza informațiilor privind restricțiile curselor, furnizate pe infofer.ro și de programul de funcționare, cursele care circulă într-o zi de joi de la jumătatea lunii octombrie au fost selectate spre a fi incluse în model. Ca efect, un număr mare curse pe timp de vară spre litoral, la Constanța ori Mangalia, nu a fost introdus în model. De asemenea, anumite curse de sezon, pe distanțe lungi, precum Viena-București, sunt prezentate ca fiind efectuate pe timp de iarnă și sunt restricționate să circule pe ruta Budapesta-București.

6.6.5 A fost disponibilă, de asemenea o rețea feroviară pentru furnizarea datelor privind trenurile internaționale, care are la bază graficul de mers al trenurilor, disponibil pe internet la momentul colectării datelor (iulie – septembrie 2012). Aceasta a fost elaborată pentru a prelua doar acele curse care au efectuat operațiuni de transbordare cu trenurile directe spre și dinspre România.

6.6.6 Deoarece majoritatea curselor internaționale spre/dinspre România trec prin Ungaria, iar majoritatea au ca destinație finală orașul Budapesta, a fost inclusă o rețea de alimentare a modelului, care să furnizeze informații privind cursele din Europa de vest, având două coridoare principale, și anume via Viena și Bratislava. Au fost colectate informații privind graficele cu mersul trenurilor ce prezentau opriri doar în orașele importante ale Europei (care corespund cu zonificarea din cadrul modelului), printre care Munchen, Frankfurt, Praga.

6.6.7 Pe lângă acestea, curse adiționale accesibile prin transbordare în Belgrad, au fost introduse pentru a oferi acces spre țările din sudul României, precum Slovenia și Croația.

6.6.8 În Bulgaria au fost disponibile curse suplimentare, pentru furnizarea legăturilor cu zonele de modelare de pe teritoriul Bulgariei, printre care regiunile de coastă din Bulgaria și Varna, precum și a legăturilor cu orașul Istanbul. Pe de altă parte, nu au fost disponibile curse de legătură în est, între Ucraina și Moldova.

6.6.9 De asemenea, țările europene care au curse către România, necesitând numeroase operațiuni de transbordare și care pot dura câteva zile, nu au fost incluse în cadrul modelului. Printre aceste țări se numără și Spania, Portugalia, Marea Britanie, Irlanda și Norvegia. Spre exemplu, o călătorie de la Londra la București oferă o serie de rute distincte, deși presupune totodată și


anumite operațiuni de transbordare, cum ar fi Paris/Bruxelles – Frankfurt/Munchen – Salzburg/Viena – Budapesta.

6.6.10 În cadrul rețelei feroviare din România, există trenuri care se descompun sau se unesc pentru a forma legături directe între marile orașe, deși au fost reprezentate drept trenuri distincte. Spre exemplu, trenul Intercity de la București la Suceava se descompune în două trenuri separate în localitatea Mărășești, urmând ca apoi, cursa principală să continue traseul spre Suceava, iar anumite vagoane să formeze un nou tren, cu plecare spre Iași.

6.6.11 Pentru a fi incluse în cadrul modelului, graficele de mers pentru astfel de curse au fost colectate separat, pe baza exemplului anterior:

• Cursa A București – Suceava (via Mărășești)

• Cursa B Mărășești – Iași (formată ca parte din cursa A)

6.6.12 Drept rezultat, în momentul de față, modelul identifică aceste curse ca fiind distincte, adică nu există curse directe între Iași și București. Aceste curse au fost codate în acest mod pentru a se evita duplicarea curselor de „legătură” de pe această rută. Astfel că, va fi necesar să se ia în considerare durata/deficitul pe care îl implică astfel de curse.

6.6.13 Pe lângă acestea, mai există și anumite curse care presupun schimbarea diferitelor moduri de transport. Ca de exemplu, cursele care presupun compunerea unui tren InterRegio între două locații importante, iar mai apoi descompunerea acestuia în două trenuri mai mici de tip Regio, cu opriri locale pentru destinații locale ulterioare. De asemenea, cursele locale pe anumite regiuni, pot pune la dispoziție și o cursă de legătură către un oraș important, prin unirea vagoanelor la un tren InterRegio care circulă pe o distanță mare, pentru a se ajunge la destinații precum București.

6.6.14 Figurile numerotate de la 6.4 până la 6.11 prezintă cursele incluse în cadrul rețelelor de transport public.


Figura 6.4 Curse Inter City

Figura 6.5 Curse Inter Regio


Figura 6.6 Curse Regio

Figura 6.7 Curse International


Figura 6.8 Curse Regiotrans (Operator privat)

Figura 6.9 Curse TFC (Operator privat)


Figura 6.10 Curse Regionale (Operator privat)

Figura 6.11 Curse Servtrans (Operator privat)


Interpretarea informațiilor privind cursele de autobuz

6.6.15 Cursele de autobuz incluse în MNT sunt curse interurbane și le exclud pe cele care sunt efectuate în totalitate în interiorul zonelor urbanelor. Datele privind cursele de autobuz au fost obținute inițial de pe pagina web autogari.ro iar ulterior au fost verificate pe baza informațiilor obținute de paginile web ale operatorilor. În ceea ce privește transportul cu autobuzul, s-a obținut un număr de peste 43.000 de plecări, preluat din diverse surse de date privind programele de parcurs. Pe de altă parte, în acest număr s-au încadrat și cursele pe distanțe mai scurte, cu durate de parcurs mai mici de o oră, destinate zonelor periferice ale orașelor.

6.6.16 Cursele de autobuz incluse în model pentru a reprezenta cursele interurbane sunt cele care au o durată de parcurs neîntreruptă mai mare de o oră. Aceasta are ca rezultat un număr de 13.000 de plecări distincte, care, atunci când se ia în considerare regularitatea curselor, se reduce la doar 4.000 de curse distincte, codate în cadrul modelului.

6.6.17 Fiecare cursă este codată asemănător cu cele feroviare, cu durata de parcurs dintre autogări fiind preluată ca referință din programul de parcurs, împreună cu timpul de așteptare în autogări. Cu toate acesta, cursele de autobuz sunt sincronizate cu duratele de parcurs aferente transportului rutier, prin utilizarea unui factor incremental care ajustează intrările de la nivelul duratelor din orarele de parcurs, într-un scenariu de test, ca o funcție a modificărilor duratelor aferente transportului rutier dintre scenariul de bază și orice scenariu de test.

Figura 6.12 Cursele de autobuz incluse în MNT


Interpretarea informațiilor privind cursele de avion

6.6.18 Datele privind zborurile cu pasageri care operează atât în România, cât și internațional, au fost obținute din datele de cerere furnizate pentru 2011, care au fost procesate și conțin informații referitoare curse de transport pasageri, marfă, precum și curse poștale. Aceste date au fost analizate doar pentru identificarea zborurilor relevante pentru a fi incluse în model.

6.6.19 Datorită faptului că datele de cerere au furnizat informații privind zborurile care au fost efectuate, precum compania aeriană care a furnizat aceste curse, s-au efectuat analize ale paginilor web corespunzătoare fiecărei companii, pentru a se obține importante informații suplimentare despre fiecare cursă. Datele colectate pentru includerea lor în cadrul modelului sunt următoarele:

• Date privind tarifele – extrase pentru clasele economic și business, pentru o călătorie efectuată cu câteva zile înainte și alta cu mai mult o lună înainte.

• Orele de zbor au fost, de asemenea, extrase pentru determinarea duratelor de parcurs, în scopul introducerii lor în cadrul modelului.

• Au fost colectate și informații privind orele de plecare pentru fiecare zbor;

o Duratele de parcurs – preluate de pe paginile web ale operatorilor;

o Orele de plecare/sosire – preluate de pe paginile web ale operatorilor.

6.7 Coduri pentru operatori

6.7.1 Codurile pentru operatori feroviari sunt prezentate în Tabelul 6.3.

Tabelul 6.3 Coduri ale operatorilor feroviari

Internațional/Intern Operator Mod Categorie mijloace de transport

Intern

CFR Călători Inter Regio 1

Intercity 2 Regio 3

Regiotrans Regio 4

Inter Regio 12 TFC Regio 5

Servtrans Regio 6 Regional Regio 7

Internațional Internațional

Regio 8 Inter Regio 9

Intercity 10 Tren de legătură Inter Regio 11

6.7.2 Mai mult decât atât, în cadrul modelului au fost utilizate încă trei tipuri principale de autobuz, respectiv microbuze și autocare, reprezentând autovehicule cu un număr de locuri cuprins între 9 și 25.

6.7.3 Codurile pentru operatorii de transport aerian sunt prezentate în Tabelul 6.4.


Tabelul 6.4 Coduri ale operatorilor de transport aerian

Operator Numărul de

vehicule de acest tip

Aegean Airlines 50 Aer Lingus 51 Aeroflot 52 Aerosvit 53 Air Berlin 54 Air Europa 55 Air France 56 Air Malta 57 Air Niki 58 Air Nostrum 59 AirItalia 60 Austrian Airlines 61 Blue Air 62 British Airways 63 Carpatair 64 TAROM 65 Carpat Air 66 Cimber Air 67 Corendon 68 Czech Airlines 69 Easyjet 70 EL Al Israel Airlines 71 Farnair Switzerland 72 Finnair 73 Fly Baboo 74 Free Bird Ailines 75 German Wings 76 IBERIA 77 Jetran Air 78 KLM 79 Lot Polskie Linie Lotnicze 80 Lufthansa 81 Malev Hungarian Airlines 82 Medallion Air 83 Mistral Air 84 Moldova Air 85 Nesma Airlines 86 Niki Luftfahrt 87 Nouvelair 88 Olympic Air 89 Pegasus Airlines 90 PLATFORMA 91 Qatar Airways 92 Ryan Air 93 Ryanair 94 Scandinavian Sas 95


Operator Numărul de

vehicule de acest tip

SHY 96 Sky Airlines 97 Swiss 98 Syrian Air 99 THY Turkish Airlines 100 Vueling 101 Wizz Air 102 Windjet 103 XL Airways France 104 Yamal Airlines 105

6.8 Tarife pentru transportul public Costul biletelor pentru călătorii de tren

6.8.1 Costurile biletelor sunt stabilite de către MT, în funcție de distanța, de tipul de tren, precum și în funcție de clasa călătoriei. Aceleași tarife stabilite în funcție de distanță sunt aplicate de către toți operatorii feroviari din sectorul transportului de călători, în Tabelul 6.5 fiind ilustrate sumele actuale. Aceste costuri au fost prezentate în cadrul MNT pentru trei tipuri de curse distincte.

Tabelul 6.5 Costurile biletelor de tren, în funcția de tipul de tren

Sursa: Pagina web CFR Călători


6.8.2 Un exemplu de cost pentru biletele de autobuz a fost analizat, iar costurile biletelor stabilite în funcție de distanță au fost obținute pentru a fi aplicate în cadrul modelului. Analiza unui eșantion de tarife a condus la obținerea unui tarif mediu pe km. În ceea ce privește modelul de referință, tarifele pe km utilizate ajunge la 0,186 lei/km.

6.9 Funcții ale duratelor de parcurs pentru transportul în comun

6.9.1 Durata călătoriilor de la un punct la altul, pentru o cursă cu opriri sau de tip expres, reprezintă suma timpilor calculați pentru un segment, adunați la estimările privind duratele de staționare în stații/gări de pe traseu. Determinarea timpilor de legătură depinde de măsura în care cursele de transport în comun circulă pe trasee cu prioritate de trecere sau împart același spațiu rutier cu traficul general. Metoda de calculare a timpilor de legătură este descrisă mai jos.

6.9.2 În ceea ce privește sistemele de transport public cu trasee care au prioritate de trecere, precum transportul feroviar, cu metroul, troleibuz și feribotul, sau cursele de autobuz care circulă cu prioritate, durata de parcurs este independentă de durata parcursă cu autoturisme. În astfel de situații de perspectivă, duratele de călătorie sunt calculate pe baza vitezei de operare propuse, din cadrul sistemului, care în mod normal este disponibilă în cadrul modelării în execuție, efectuate de către promotorii sistemului și definită în model prin informațiile privind tipul de legături. Funcția privind durata de timp petrecută în vehicul, aferentă transportului în comun, este prezentată mai jos:

Durata de timp petrecută în vehicul (minute) = Timpul calculat pentru un segment (minute) + Timpii de staționare (în stații)

6.9.3 Timpul de operare concret pentru fiecare segment circulat de mijloacele de transport în comun este calculat pe baza vitezei standard a mijlocului de transport. În anul de bază, timpul calculat pentru un segment este preluat direct din orarele de parcurs, împreună cu timpii de staționare în autogări.

6.9.4 Curse care circulă pe stradă – pentru curse de autobuz sau tramvai care operează pe rețeaua rutieră, ale căror viteză variază în funcție de viteza de deplasare a traficului general. Așadar, pentru o cursă normală de autobuz care operează pe același drum ca și restul traficului, funcția privind durata de parcurs a mijloacelor de transport în comun este prezentată mai jos:

Durata de parcurs a autobuzului (minute) = A x Durata de parcurs a autovehiculelor (minute) + B x distanța (km) unde:

A – indică un număr factori care reprezintă condițiile de deplasare, datorită cărora autobuzele circulă cu o viteză mai redusă decât cea a unei mașini. Acest factor poate varia în funcție de tipul de drum; și B – variabilă care reprezintă media timpului de staționare (minute) pe kilometru. Aceasta indică regularitatea opririlor și durata medie petrecută la fiecare oprire.

6.9.5 Acești parametri sunt pre-determinați în cadrul calibrării rețelei modelului. Ei sunt importați în timpul etapei de inițiere a transportului public, ca parte din rularea modelului.

6.10 Alți parametri de afectare a transportului public Curbe ce indică timpul de așteptare

6.10.1 Curbele ce indică timpul de așteptare utilizate în Modelul Național de Transport sunt ilustrate în figurile 6.13 și 6.14 pentru cursele de autobuz, respectiv pentru cele feroviare. Aceste valori corespund principiilor internaționale de bună practică. Aceste curbe privind timpul de așteptare indică timpul mediu de așteptare pentru pasageri, în minute, pentru diferite intervale de


succesiune a autobuzelor. Acestea reflectă faptul că oamenii își vor programa sosirea în stație pentru a aștepta un anumit autobuz dacă intervalele de succesiune sunt orare în opoziție cu situația în care aceste interval este de 15 minute.

Figura 6.13 - Curba ce indică timpul de așteptare pentru cursele de autobuz

Figura 6.14 - Curba ce indică timpul de așteptare pentru cursele feroviare

Penalizări la îmbarcare și la transbordare

6.10.2 Tabelele 6.6 și 6.7 prezintă penalizările la îmbarcare și la transbordare, precum și durata de parcurs ponderat în funcție de modul de transport, acestea fiind utilizate în Modelul Național de


Transport. Aceste valori sunt corespund principiilor internaționale de bună practică. Penalizarea la îmbarcare specifică fiecărui nod de referință are o valoare standard de 30 de minute pentru a reflecta fiabilitatea și gradul de atracție a stației. Această valoare este ulterior modificată în funcție de stație pentru a reflecta tipul și facilitățile acesteia, precum și diferitele niveluri de fiabilitate în funcție de calea ferată și de zonă. Penalizările specifice fiecărui mod de transport sunt apoi, adăugate celor caracteristice fiecărui nod, pentru obținerea costurilor generalizate.

Tabelul 6.6 Penalizări la îmbarcare și factori de pondere Parametri Valoare

Penalizări la îmbarcare (minute)

Penalizarea la îmbarcare standard specifică fiecărui nod

30

Tren/Metrou 2

Tramvai/troleibuz 4

Feribot 10

Autobuz (Cursă normală) 6

Autobuz (Cursă expres) 6

Factori de pondere

Durata de timp petrecută în vehicul 1

Timpul de așteptare 2

Timp de îmbarcare/debarcare pietonală

2

Timp de îmbarcare/debarcare prin intermediul autoturismelor

1

Penalizări la îmbarcare 1

Factor de penalizare la transbordare

1

Tabelul 6.7- Penalizări la transbordare De la un mod de transport la altul

Tren/ Metrou

Tramvai/ Troleibuz

Feribot Autobuz

Tren/Metrou 4 5 10 6

Tramvai/Troleibuz 5 5 10 6

Feribot 10 10 10 10

Autobuz 6 6 10 7

Notă: Valorile sunt prezentate în minute.

Dezvoltarea matricelor cererii


7.1 Introducere

7.1.1 Structura de modelare dezvoltată în studiu acoperă modelarea transportului intern şi internaţional atât pentru pasageri cât şi pentru marfă. Pentru a înţelege impacturile care apar în alegerea modurilor de deplasare, modelele iau în considerare o serie de tipuri de marfă şi moduri (container, vrac etc.) pentru transportul de marfă, şi un număr de scopuri ale călătoriilor în cazul deplasării călătorilor. Obiectivul acestei secţiuni este acela de a examina construirea matricelor privind cererea aferentă anului de bază, cu intenţia de a rula scenariul pentru anul de bază în cadrul modelului Master Planului General de Transport (MNT).

7.1.2 Matricele pentru pasageri sunt determinate ca și în număr persoane, pe scop de călătorie. Acestea sunt date de intrare de tipul producţie – atracţie pentru modelul MNT. Modelul include patru scopuri ale călătoriei:

• Afaceri (EB);

• Navetă (HBW);

• Personal (HBO); şi

• Vacanţă (HBV).

7.1.3 Matricele privind cererea aferentă transportului de marfă pentru anul de bază au fost construite în tone pe categorii de mărfuri transportate. În model sunt incluse şaisprezece categorii de mărfuri împreună cu o parte corespunzătoare alocată pentru vehiculele goale:

• Produse agricole;

• Alimente;

• Combustibil mineral solid;

• Petrol;

• Minereuri, deşeuri metalice;

• Produse metalice;

• Minerale & materiale de construcţie;

• Fertilizatori;

• Produse chimice;

• Echipamente & utilaje grele;

• Produse petroliere;

• Corespondenţă & colete;

• Produse finite;

• Deşeuri menajere & industriale;

• Produse forestiere; şi

• Animale domestice.

7.2 Cerere de transport rutier pentru călători

7 Dezvoltarea matricelor cererii


Introducere

7.2.1 Această parte pune accent pe construirea matricelor cererii de transport rutier pentru călători pentru anul de bază ce vor fi utilizate în modelul NTM. Matricele sunt formate din trei componente separate, cu scopul de a utiliza cele două seturi principale de date disponibile privind originea – destinaţia, rezultate prin observare şi pentru a asigura resurse în vederea completării deplasărilor care nu au fost observate/ au fost observate parţial:

• matricele CESTRIN rezultate din observare – utilizând anchetele origine – destinaţie efectuate de CESTRIN în anul 2010 în 214 locaţii;

• matricele AECOM rezultate din observare – utilizând anchetele origine – destinaţie efectuate de AECOM în anul 2012 în 12 oraşe importante;

• matricele sintetice – pe baza relaţiilor calibrate generare/distribuţie rezultate din datele provenite din anchetele AECOM realizate în anul 2012.

7.2.2 Aceste trei componente ale cererii au fost combinate într-un singur set de matrice ale cererii de transport rutier pentru călători corespunzător anului de bază pe tip de deplasare, utilizând procesul descris în secţiunile următoare.

Metodologie

7.2.3 Figura 7.1 sintetizează procesul prin care se realizează prelucrarea datelor rezultate din interviuri, dezvoltarea de matrice sintetice ale cererii şi combinarea acestor elemente în matricele cererii de transport rutier pentru călători.


Figura 7.1 Procesul de creare a matricelor cererii de transport rutier pentru călători pentru anul de bază

Datele anchetelor AECOM din anul 2012

7.2.4 Datele colectate în urma anchetelor origine – destinaţie acoperă următoarele categorii de informaţii:

• Timp;

• Tip de vehicul;

• Gradul de ocupare;

• Adresă origini;

• Adresă destinaţie;

• Scop origini (dacă este cazul);

• Scop destinaţie (dacă este cazul);

Original Data Source

Expansion to Manual Count

Expansion to 24-Hour Count

Trip Purpose

Remove DoubleCounting

Convert to P-A Format

Combine Matrices

2012 AECOM Interview Data

2010 CESTRINInterview Data Synthetic Data

Using AECOM 2012 Interview Counts

Using 2010 CESTRIN Interview Counts

Using CESTRIN Census Counts

Using CESTRIN Census Counts

Using AECOM Interview Purposes

Using Interview Purposes, splitting EB and HBW using AECOM

Convert using home-end trip proportions from AECOM data

Assign and use # of trips passing through interview sites

Assign and use # of trips passing through interview sites

Calibrate trip generation and distribution relationships

Obtain parameters from AECOM interview data

Combine using indexes from observed AECOM and CESTRIN movements to decide on proportions of each matrix used to produce final total for each movement.


• Tipuri de transport al mărfurilor (dacă este cazul);

• Grad de încărcare (dacă este cazul); şi

• Venitul lunar brut.

7.2.5 Deoarece datele scop origini şi scop destinaţie sunt incluse în datele anchetelor este posibilă crearea în mod direct a matricelor de cerere AECOM de tipul producţie - atracţie şi în funcţie de scopul călătoriei şi tipul de marfă. Figura 7.2 conţine un exemplu al formularului de interviu utilizat în cadrul anchetelor rutiere O-D.

Figura 7.2 Exemplu al formularului de interviu utilizat în cadrul anchetelor rutiere O-D

7.2.6 Anchetele acoperă intervalul de timp între orele 07:00 – 19:00 şi sunt însoţite de numărători manuale clasificate în intervalul de 12 ore corespunzător anchetelor. Suplimentar, fiecare locaţie a fost asociată cu un aparat automat de contorizare a traficului, care se afla în apropiere, pentru a obţine factorii necesari convertirii datelor obţinute din măsurarea traficului în intervalul de 12 ore la datele de trafic corespunzătoare intervalului de 24 ore. În Tabelul 7.1 este prezentată o listă a tipurilor de vehicule înregistrate pe parcursul desfăşurării anchetelor:

Tabelul 7.1 – Tipuri de vehicule înregistrate pe parcursul desfăşurării anchetelor AECOM Tip de vehicul Motocicletă Autoturism Microbuz Autobuz Vehicule transport marfă < 3t Vehicule transport marfă – cu 2 osii

Vehicule transport marfă – cu 3 osii Vehicule transport marfă – cu 4 sau mai multe osii Tractoare & Vehicule speciale Trenuri rutiere

7.2.7 La dezvoltarea matricele cererii pentru călători s-au utilizat rezultatele anchetelor pentru motociclete şi autovehicule. În completare la matricele pentru călători, au fost generate matrice ale categoriilor de vehicule de transport marfă < 3t, transport marfă cu 2 osii, transport marfă cu 3 osii, transport marfă cu 4 osii sau mai multe, tractoare & vehicule speciale, trenuri rutiere.


Aceste matrice ale vehiculelor au fost ulterior combinate în vehicule uşoare de transport marfă – LGVs (< 3t) şi vehicule grele de transport marfă HGVs (celelalte clase de vehicule de transport marfă).

7.2.8 Fiecare înregistrare a fost codată corespunzător unui scop al călătoriei prin analizarea originii înregistrate şi a scopurilor destinaţiei călătoriei. În acest proces a fost inclusă direcţia călătoriei astfel încât înregistrările să poată fi convertite în matricele de tipul producţie – atracţie odată ce prelucrarea a fost finalizată.

7.2.9 Înregistrările efectuate pe parcursul anchetelor au fost completate cu numărătoarea manuală realizată în locaţia unde a avut loc ancheta, la intervale de cincisprezece minute şi în funcţie de scopul călătoriei, iar apoi au fost extinse la un interval de 24 de ore utilizând numărătoarea efectuată pe parcursul a 24 de ore. Înregistrările au fost în continuare factorizate în funcţie de gradul de ocupare al vehiculelor şi adunate pentru a obţine un total al numărului de călători care corespunde unui interval de 24 de ore. Matricele de călători au fost de asemenea împărţite conform celor patru intervale de afectare din cadrul modelului, anume intervalul de vârf (6 ore), intervalul intermediar (6 ore) şi intervalul de noapte (12 ore). Perioadele de timp modelate au fost intervalele de vârf (0700-1000 și 1600-1900), intermediare (1000-1600) și intervalul de noapte (1900-0600).

7.2.10 Acelaşi proces de extindere a fost aplicat în generarea matricelor pentru vehiculele comerciale, cu excepţia faptului că în acest caz nu s-a efectuat nici o împărţire intenţionată iar înregistrările nu au fost înmulţite cu gradul de ocupare.

7.2.11 Următorul set de matrice AECOM pentru călători şi vehicule au fost derivate din acest proces în matrice de tip producţie – atracţie.

Tabelul 7.2 Matrice AECOM 2012 pentru vehicule şi călători rutieri

Matrice Călători

Autovehicule EB HBW HBO HBV

Motociclete şi autoturisme � � � �

Vehicule uşoare de transport marfă - LGV’s (< 3t ) �

Vehicule grele de transport marfă - HGVs �

Datele anchetei CESTRIN din anul 2010

7.2.12 Datele de tipul origine – destinaţie colectate în cadrul anchetei CESTRIN acoperă următoarele categorii de informaţii:

• Timp;

• Tip de vehicul;

• Gradul de ocupare;

• Adresă origini;

• Adresă destinaţie;

• Scop călătorie (dacă este cazul); şi

• Tipuri de mărfuri (dacă este cazul).

7.2.13 Anchetele acoperă intervalul de timp între orele 08:00 – 12:00, şi 14:00 – 18:00 şi sunt însoţite de numărători manuale clasificate efectuate în acelaşi interval de timp ca şi anchetele. Suplimentar, fiecare locaţie a fost asociată cu un aparat automat de contorizare a traficului pentru a obţine date de trafic pentru un interval de 24 de ore.


7.2.14 Din aceste date ale anchetei s-a obţinut doar un singur scop definit al călătoriei, iar motivele separate ale prezenţei la origine şi destinaţie nu au fost colectate, şi astfel matricele au fost construite iniţial în formatul origine – destinaţie, cu o adaptare ulterioară la formatul producţie – atracţie. Suplimentar, anchetele interviu nu au prezentat diferenţe între categoria afaceri şi categoria navetă.

7.2.15 Datele obţinute din interviuri au fost extinse în acelaşi mod ca şi datele AECOM, la cele trei scopuri colectate ale călătoriei şi la intervale de 60 de minute. Singura categorie de „afaceri” a fost apoi separată în categoria „afaceri” şi categoria „navetă” utilizând proporţii luate din anchetele interviu AECOM din anul 2012 şi aplicate pe intervale de distanţă.

7.2.16 Matricele de călători şi vehicule origine – destinaţie au fost ulterior generate pentru un interval de 24 de ore şi de asemenea pentru intervalele de vârf, intervalele intermediare şi intervalele din afara perioadelor de vârf. Matricele de pasageri au fost obținute prin aplicarea gradelor medii de ocupare a vehiculelor determinate după analiza rezultatelor anchetelor de transport.

7.2.17 Stadiul final al procesului de construire al matricei a generat matrice de tipul producţie – atracţie în funcţie de tipul de călătorie. Adaptarea de la formatul origine – destinaţie la formatul producţie –atracţie a fost efectuată în conformitate cu următoarele reguli pentru călătorii cu autoturism şi fără autoturism:

matricea PA = (matricea OD)*a + (transpunerea matricei OD)*b + (((matricea OD) +

(transpunerea matricei OD))/2)*c

Unde: a = proporţia de călătorii cu originea la domiciliu b = proporţia de călătorii cu destinaţia la domiciliu c = proporţia de călătorii cu la care domiciliul nu reprezintă nici origine nici destinaţie

7.2.18 Proporţia de călătorii cu autoturism şi a celor fără autoturism şi proporţia călătoriilor cu originea la domiciliu, destinaţia la domiciliu sau a celor la care domiciliul nu reprezintă nici origine nici destinaţie au fost calculate utilizând anchetele AECOM din anul 2012. Tabelul 7.2 conţine valorile în funcţie de factorii călători/ vehicule şi scop al călătoriei.

Tabelul 7.3 Parametrii pentru conversia matricelor CESTRIN de la formatul o-d la formatul p-a

Parametru Călători Vehicule EB HBW HBO HBV Bus LGV HGV

a 0.125 0.576 0.600 0.199 0.367 0.224 0.077 b 0.077 0.414 0.265 0.687 0.227 0.160 0.062 c 0.797 0.010 0.135 0.115 0.406 0.617 0.861

7.2.19 Aplicarea acestor factori a dus la stabilirea matricelor de călători de tipul producţie – atracţie pentru anul de bază care să fie utilizate aşa cum a fost sumarizat anterior în datele anchetelor AECOM din anul 2012, prezentate în Tabelul 2.2.

Matricele sintetice

7.2.20 Matricele sintetice au fost construite pe baza datelor provenite din anchete, dar aceste anchete nu acoperă toate deplasările dintre zonele modelului, dat fiind faptul că multe deplasări pe distanțe scurte nu sunt observate și notate în niciuna dintre locațiile de intervievare. În consecință, este necesară intercalarea informațiilor aferente acestor deplasări neobservate dintr-o sursă separată. De asemenea, este des întâlnită situația ca, din cauza procedurilor de


sondaj, matricele cererii deduse din anchetele rutiere să fie neuniforme (”cu cocoloașe”) iar unele celule să nu includă nicio călătorie sau date O-D, deoarece acestea sunt concentrate în celulele pentru care s-au realizat interviuri. Pentru a depăși aceste probleme, a fost elaborat un set de matrice ale cererii de transport interurban, în funcție de scopul călătoriei, care au fost apoi unificate cu datele AECOM și CESTRIN pentru a genera un set complet și uniform de date privind cererile de transport, pe scop și tip de vehicul.

7.2.21 Matricele sintetice au fost elaborate prin aplicarea unor relații asupra datelor observate din anchetele de trafic efectuate de AECOM, deoarece acestea au fost constituite din interviuri desfășurate în locații plasate pe cordoane închise din jurul a zece orașe mari și, astfel au conținut înregistrări complete ale tuturor deplasărilor către și dinspre acele orașe. Procedura adoptată pentru elaborarea matricelor sintetice ale cererii a fost următoarea:

• Dezvoltarea, prin extrapolarea datelor provenite din interviuri, a numărului total de călătorii produse și atrase interurban către ariile din interiorul cordoanelor de anchetă și corelarea acestora cu date ale populației din cele zece orașe pentru a genera rate de producție și atracție de călătorii, pe cap de locuitor;

• Dezvoltarea funcțiilor de distribuție a călătoriilor folosind datele observate pentru deplasările către și dinspre orașe, pe scopuri ale călătoriilor și distanță de călătorie inter-zonală;

• Aplicarea ratelor de producție și atracție pentru populația fiecărei zone din model pentru a genera valori totale de control pentru producția și atracția călătoriilor, pe scopuri ale călătoriilor;

• Aplicarea funcțiilor de distribuție dezvoltate pentru a genera un set de matrice “a priori” ale călătoriilor, pe moduri de transport; și

• Aplicarea finală a procedurii Fratar pentru matricele cererii menționate mai sus, pentru a controla valorile totale ale matricei față de valorile totale de producție și atracție de la nivel zonal.

7.2.22 Matricele sintetice au fost ulterior afectate pe o rețea rutieră, după ce valorile au fost transformate în vehicule și s-au făcut comparații cu contorizările de calibrare din cordoane și secțiunile de analiză folosite în elaborarea modelului. Acolo unde a fost necesar, s-au făcut ajustări ale matricelor pentru a asigura o mai bună concordanță cu cererile generale.

7.2.23 Au fost create matrice sintetice pentru fiecare dintre cele patru scopuri ale deplasărilor de persoane și pentru vehiculele de marfă ușoare sau grele.

Eliminarea înregistrărilor duble din matricele AECOM și CESTRIN

7.2.24 Pentru fiecare set de matrice generate pe baza datelor provenite din anchetele AECOM din 2012 și CESTRIN din 2010, există posibilitatea observării unei anumite călătorii de mai multe ori (adică în mai multe locații de anchetă) și astfel a includerii multiple a acesteia în matricele de călătorii. O metodă specifică a fost dezvoltată pentru identificarea cazurilor in care ar putea apărea această situație și pentru factorizarea matricelor în mod corespunzător astfel încât să se elimine aceste valori redundante. Procesul a fost aplicat în mod identic și individual atât matricelor CESTRIN cât și celor ale AECOM.

7.2.25 Primul pas al metodei a fost reprezentat de producerea unei matrice indicator pentru o rețea rutieră congestionată, reprezentând proporția călătoriilor pentru fiecare pereche origine-destinație care utilizează segmentele care conțin locații de anchetă. Pentru obținerea rețelei congestionate necesare s-a generat un set inițial de matrice rutiere, prin utilizarea matricelor AECOM, CESTRIN și a matricelor sintetice, anterior eliminării înregistrărilor duble.


7.2.26 Această matrice a fost afectată pe rețea iar călătoriile înregistrate ca traversând secțiunile care conțineau puncte de anchetă au fost însumate și salvate ca matrice a fiecărei perechi origine-destinație.

7.2.27 Matricea afectată a fost apoi divizată la matricea indicator pentru producerea unei matrice a călătoriilor revizuită. Deoarece procesul necesită inițial o estimare brută a cererii de transport rutier, acesta a fost aplicat iterativ – după ce a fost rulat o dată iar matricele de călătorii rezultate au fost combinate, a putut fi rulat din nou, cu matricele revizuite, obținându-se matricea călătoriei afectată, în scopul identificării dublei contorizări. Acest proces este ilustrat în Figura 7.3.

Figura 7.3 Procesul eliminării înregistrărilor duble din matricele transportului rutier de călători

Combinarea matricelor AECOM, CESTRIN și matricelor sintetice

7.2.28 Cele trei seturi de matrice rutiere au fost combinate într-un singur set folosindu-se regulile descrise în Tabelul 7.4. Acesta are la bază o matrice indicator, care identifică pentru fiecare pereche origine-destinație, dacă vreuna din acestea traversează vreun punct de anchetă CESTRIN și/sau AECOM și astfel, dacă aceasta se înregistrează ca observată în cadrul matricei. Procesul folosește, de asemenea, și proporția fiecărei deplasări O-D care s-a estimat a fi observată în cadrul fiecărui tip de matrice, acestea fiind reprezentate de parametrii Pa pentru anchetele AECOM și Pc pentru anchetele Cestrin.

Re

-

r un

pr ocess wit h updat ed base

year highway passe nger m at r ices.

Matricele anului de bază transport rutier calatori

For each o-d pair sumnumber of trips passingthrough interview sites.

Divide path attributematrix by current

base year highwaypassenger matrices .

Assign matrix onto base year highwaynetwork.

Save result as path attributematrix.


Tabel 7.4 Factori pentru combinarea matricelor AECOM, CESTRIN și a matricelor sintetice de călători

Matricea indicator de trecere prin punctele de anchetă

Proporția (ponderea matricei in matricea finală)

Cestrin AECOM Cestrin AECOM Observată AECOM Sintetica 0 0 0 0 1 0 1 0 0.7 x Pa (1- 0.7 x Pa) 1 0 0.8 x Pc 0 (1 – 0.8 x Pc)

1 1 0.3 x Pc 0.6 x Pa (1 – 0.6 x Pa – 0.3 x

Pc)

Valori totale ale matricei

7.2.29 Tabelul 7.5 conține valorile totale pentru matricele referitoare de pasageri și vehicule rezultate din procesul descris mai sus.

Tabelul 7.5 Totaluri matrice pasageri și vehicule pentru transportul rutier

Matrice

Total persoane Lungimea medie a călătoriei

- persoană (km)

Autoturism

Afaceri (EB) 306,047 68.2

Navetă (HBW) 755,122 51.5 Personal (HBO) 952,756 60.2 Vacanță 262,982 67.3 Total 2,276,908 59.2

Total vehicule

Lungimea medie a călătoriei – vehicul (km)

LGV 126,619 71.3 HGV 146,973 128.6

7.3 Cererea de transport feroviar de persoane Introducere

7.3.1 Cererile de transport feroviar de persoane au fost generate ca reprezentare a cererii operatorului public (CFR Călători) din 2011. Nu ni s-au furnizat informații detaliate O-D din partea operatorilor privați, drept pentru care acestea au fost reprezentate în matricele cererii de transport feroviar ca factor de ajustare prin care se reprezintă totalul datelor operatorilor privați pe rețea. Matricele au fost generate în format medie zilnică anuală, ulterior fiind transformate în format producție-atracție cu scopul utilizării în cadrul modelului. Din datele sursă se generează inițial următoarele matrice:

• InterCity, Clasa I;

• InterCity, Clasa II;

• InterRegio, Clasa I;

• InterRegio, Clasa II;

• Regio, Clasa I și

• Regio, Clasa II.

7.3.2 Matricele de transport feroviar călători au fost generate folosind datele primite de la CFR pentru anul 2011, ca sursă primară. Aceste date reprezintă numărul de abonamente, bilete automate, bilete manuale și bilete internaționale achiziționate în acel an și includ originile și destinațiile


pentru fiecare călătorie și numărul de călători, fiind astfel adecvate pentru a fi utilizate la generarea matricelor pentru transportul feroviar de persoane, din cadrul Modelului Național de Transport. Nu sunt incluse aici informații referitoare la clasa biletelor (întâi sau a doua), tipul/rangul trenului (Regio, InterRegio sau InterCity) sau informații referitoare la scopul călătoriei (naveta, afaceri sau personal). Astfel, în plus față de aceste date, s-au utilizat datele privind vânzările de bilete de la stație la stație pe 2012, în vederea determinării tipurilor de bilete și tipurilor de trenuri iar datele provenite din anchetele AECOM desfășurate în stațiile centrale, pentru introducerea scopurilor de călătorie asociate biletelor. De notat faptul că datele CFR referitoare la vânzările de bilete pe 2012 sunt înregistrate pe trenuri și stații de coborâre și urcare ale trenurilor respective și, ca atare, nu furnizează originile și destinațiile finale, acesta fiind motivul pentru care se folosesc datele din 2011. Tabelul 7.6 prezintă o sinteză a categoriilor prezente în cadrul fiecărei surse de date.

Tabelul 7.6 Surse de date, transport feroviar de călători Sursa de date Tipare

Origine/ destinație

Nivelul general al

cererii Tip bilet

Tip tren

Scop călătorie

Date vânzări abonamente 2011 � �

Date vânzări bilete automate 2011 � �

Date vânzări bilete manuale 2011 � Date vânzări bilete internaționale 2011 � �

Date vânzări abonamente și bilete 2012 � � Date interviuri AECOM cu pasageri de tren 2012

�

Metodologie

7.3.3 Procesul de generare a matricelor cererii de transport feroviar de călători a necesitat folosirea fiecărui set de date definite mai sus și combinarea acestora în vederea generării cât mai exacte a tiparelor de călătorie observate, pe scopuri de călătorie, tipuri de trenuri și tipuri de bilete. Primul pas în cadrul procesului este generarea matricelor de călători pentru următoarele seturi de date:

• Vânzări bilete automate 2011 (incluzând abonamente și bilete simple)

• Date vânzări de bilete manuale 2011 (incluzând volumul de vânzări înregistrat la stațiile mai mici);

• Date vânzări bilete internaționale (cuprinzând deplasările de la țară la țară, cu stațiile din România incluse pentru călătoriile externe) și d

• Date vânzări bilete automate 2012 (cuprinzând abonamente și bilete).

7.3.4 Figura 7.4 prezintă pe scurt metoda de procesare și combinare a tuturor seturilor de date prezentate mai sus în vederea generării matricelor cererii de transport feroviar de pasageri. Acest proces este discutat mai detaliat în cele ce urmează


Figura 7.4 Sinteză a procesului aferent datelor de transport feroviar de călători

Date vânzări bilete de tren automate în 2012

7.3.5 Datele vânzărilor biletelor de tren automate din 2012 includ o înregistrare per tranzacție pentru deplasările de la stație la stație pe bază de bilet sau abonament, în funcție de tren. Următoarele câmpuri sunt incluse în cadrul datelor: numărul de bilete, numărul de persoane, stația de origine și stația de destinație, tipul trenului și tipul biletului. Aceasta oferă suficiente informații pentru generarea matricelor pentru transportul feroviar de călători de la stație la stație și origine-destinație. O serie de factori de expansiune se furnizează pentru convertirea achizițiilor de bilete în număr de călători transportați și a fost posibilă eliminarea înregistrărilor reprezentând variații ale clasei de călătorie sau ale timpului, prin utilizarea coloanei aferente numărului total de pasageri deserviți de fiecare bilet. Datele din 2012 nu includ informații privind permisele și autorizațiile de călătorie (emise pentru angajații CFR) dar includ un număr de bilete gratuite (de ex. cele emise pentru veteranii de război).

7.3.6 Numărul călătoriilor dus-întors și călătoriile din abonamente au fost ajustate pentru a reprezenta corect numărul de călătorii dus și întors per pasager (toate călătoriile din datele originale sunt listate în direcția origine-destinație)

2011 Automatic Ticket Data

Uplift IC journeys to incorporate internal journeys from Int. data

Uplift all journeys to account for online ticket purchases

2012 Automatic Ticket Data

Produce station - station o-d matrices by train type (IC, IR, R)

& ticket type (1st, 2nd class)

Derive sector-sector origin-destination matrices by train type (IC, IR, R) &

Produce o-d matrices by train type (IC, IR, R) &

ticket type (1st. 2nd class)

2011 International Ticket Data

Apply Inbound CFR distribution to other

international movements

Original Data Source

Cleaning Data

Train Type

Trip Distribution

Ticket Type

All International trips are classed as IC

Take ticket type f rom 2012 IC automatic data

2011 Manual Data

Incorporation of additional purchase types

90% - use distributions f rom 2011 automatic data; 10% -

distribute between other regional manual stations

Use split f rom 2011 automatic data

Use split f rom 2011 automatic data

Origin - Destination Matrices

Trip Purpose

Production - Attraction Matrices

Origin - Destination Passenger Matrices by train type (IC, IR, R) and ticket type (1st, 2nd class)

Trip purpose splits derived f rom AECOM 2012 Rail station Interviews (Employer's Business, Commuting, Other)

Production - Attraction matrices produced using proportions derived f rom AECOM 2012 Rail Station Interviews by purpose, car availability and train type

Free passes excluded f rom further analysis

Any internal movements removed to 2011

automatic data


7.3.7 În plus față de generarea matricelor cererii de la stație-stație din aceste date au fost produse, de asemenea, matrice sector-sector pentru facilitarea aplicării informațiilor referitoare la tipul biletelor și tipul trenurilor, la datele din 2011.

Vânzările de bilete automate de tren pentru 2011

7.3.8 Datele aferente vânzărilor de bilete automate pentru 2011 includ date referitoare la bilete și abonamente, clasificate pe deplasări de la stație la stație și număr de pasageri. Datele privind vânzările de abonamente și bilete au fost combinate pentru generarea matricelor origine-destinație pentru pasageri, și pentru conectarea la sistemul sectorului stabilit pe baza datelor privind vânzările de bilete automate din 2012.

7.3.9 Au fost aplicate apoi proporțiile tipurilor de trenuri și tipurilor de bilete, prin folosirea datelor pentru bielete automate din 2012, după cum urmează:

• În cazurile în care în datele din 2012 a existat o deplasare stație-stație 2011, proporțiile s-au aplicat direct;

• În cazurile în care în datele din 2012 nu a existat o deplasare stație-stație 2011, s-au aplicat proporțiile deplasărilor echivalente din sector;

7.3.10 Datele aferente călătoriilor internaționale cu tranzit prin România din 2011 au fost adăugate prin factorizarea înregistrărilor deplasărilor intercity din datele asociate biletelor automate vândute în 2011 cu numărul total al biletelor respective.

7.3.11 Datele referitoare la călătoriile gratuite fiind excluse din datele de vânzări de bilete manuale din 2011, au fost adăugate prin factorizarea tuturor datelor aferente biletelor automate vândute în 2011cu numărul biletelor respective.

7.3.12 .O mică proporție a vânzărilor de bilete din România reprezintă vânzări online, iar numărul total de bilete vândute online în anul 2011 este disponibil, așadar, aceste date au fost incluse prin factorizarea tuturor înregistrărilor de bilete automate din 2011, la numărul acelor bilete.

Date vânzări bilete de tren manuale 2011

7.3.13 Datele pentru 2011 aferente vânzărilor de bilete de tren manuale includ înregistrări ale numărului de bilete achiziționate în stațiile mai mici, unde sistemul de achiziționare bilete nu este conectat la un sistem computerizat central. Astfel, aceste bilete nu conțin informații referitoare la tipul biletului sau tipul trenului ci doar la/despre originea deplasării. Printre aceste date se regăsește și numărul de bilete gratuite (bilete emise pentru angajații CFR/angajații altor operatori). Aceste bilete gratuite au fost excluse din procesarea datelor aferente vânzărilor de bilete manuale și incluse ca factori de ajustare a datelor aferente biletelor automate din 2011.

7.3.14 Datele referitoare la distribuția călătoriilor, tipul de tren și tipul de bilet pentru vânzările de biletele manuale sunt extrase din datele aferente vânzărilor de bilete automate din anul 2011 și aplicate pentru fiecare stație, pentru o proporție de 90% din date.

7.3.15 Restul de 10% din datele aferente biletelor manuale sunt distribuite egal între alte stații cu sistem manual de vânzare a biletelor din zonă.

Date privind biletele de tren internaționale 2011

7.3.16 Datele privind vânzările de bilete internaționale din 2011 provin din mai multe surse:

• Bilete vândute de CFR pentru călătorii către România;

• Bilete vândute de CFR pentru călătorii din România;


• Bilete vândute de alți operatori pentru călătorii către România.;

• Bilete vândute de alți operatori pentru călătoriile din România;

• Bilete vândute de alți operatori pentru călătorii prin România.

7.3.17 Biletele vândute de alți operatori pentru călătoriile prin România au fost excluse din procesarea datelor aferente biletelor internaționale și au fost incluse ca factor de ajustare în datele de vânzări de bilete automate din 2011.

7.3.18 Biletele vândute de CFR pentru deplasări cu originea România au stațiile de destinație specificate dar pentru călătoriile CFR către Romania, distribuția datelor a fost aplicată doar pentru primele trei țări de origine ca mărime: Moldova, Ungaria și Austria (reprezentând 94% din cerere). Pentru alte țări, destinația din România a fost estimată a fi București, iar numărul de deplasări a fost distribuit între zonele aferente Bucureștiului conform datelor demografice.

7.3.19 Pentru biletele vândute de alți operatori, Bucureștiul a fost estimat a fi destinația finală a deplasării, iar numărul deplasărilor a fost distribuit pe șase zone din București, conform populației.

7.3.20 Se presupune că toate biletele internaționale reprezintă călătorii realizate cu trenuri de tip intercity. Datele privind vânzările de bilete internaționale nu includ nicio informație privind clasa biletelor, în consecință au fost aplicate proporții din datele de vânzări bilete automate pentru deplasările cu trenuri intercity.

Matricele finale producție – atracție pentru anul de bază

7.3.21 În stadiul final al procesului de elaborare a matricei, s-au generat matrice de producție – atracție, clasificate pe grad de disponibilitate auto și scop al călătoriei. În acest scop s-au utilizat datele provenite din interviurile cu pasagerii trenurilor efectuate de, AECOM în 2012, din care a fost posibilă determinarea compoziției pe scop de călătorie și pe disponibilitate auto, cu scopul aplicării acestora la matricele origine-destinație. Tabelul 7.7 și Tabelul 7.8 prezintă aceste proporții.

Tabelul 7.7 Proporțiile deplasărilor de călători cu trenul pe tip de tren și scop al călătoriei Scopul călătoriei Regional (R) Inter-regional (IR) Intercity (IC) Afaceri 0.033 0.055 0.141 Naveta 0.228 0.113 0.117 Personal 0.718 0.805 0.674 Vacanța 0.021 0.027 0.068


Tabelul 7.8 Proporțiile deplasărilor de călători cu trenul, pe grad de disponibilitate auto și scop al călătoriei

Proporții călătorii Regio (R)

EB HBW HBO HBV

Cu autoturism disponibil 0.340 0.306 0.313 0.455

Fără autoturism disponibil 0.660 0.694 0.687 0.545

InterRegio (IR)



Intercity (IC)



7.3.22 Conversia în matrice producție-atracție din formatul origine-destinație s-a realizat potrivit următoarelor reguli privind disponibilitatea și lipsa autoturismului pentru călătorii:

Matricea PA = (Matricea OD)*a + (transpunerea matricei OD)*b + (((Matricea OD) +


Unde: a = proporția deplasărilor cu domiciliul la origine;, b = proporția deplasărilor cu domiciliul la destinație c = proporția deplasărilor cu domiciliul nici la origine nici la destinație

7.3.23 Proporția călătoriilor cu autoturism disponibil sau fără autoturism disponibil și proporția călătoriilor cu domiciliul la origine, la destinație sau la niciuna dintre acestea, au fost calculate prin folosirea datelor provenite din interviurile cu pasagerii de tren efectuate de AECOM în 2012 într-un număr de stații centrale din orașe cheie. Tabelul 7.9 conține valorile în funcție de tipul trenului și scopul călătoriei.


Tabelul 7.9 Proporțiile destinațiilor pe tip de tren, scop de călătorie și disponibilitate auto Proporții deplasări

Regio (R) InterRegio (IR) Intercity (IC) EB HBW HBO HBV EB HBW HBO HBV EB HBW HBO HBV

Cu autoturism disponibil a) Domiciliul origine

0.111 0.162 0.238 0.500 0.198 0.240 0.293 0.563 0.297 0.194 0.271 1.000

b) Domiciliul destinație

0.500 0.838 0.653 0.400 0.377 0.760 0.558 0.375 0.378 0.806 0.543 0.000

c) Domiciliul nici origine nici destinație

0.389 0.000 0.109 0.100 0.425 0.000 0.149 0.063 0.324 0.000 0.186 0.000

Fără autoturism disponibil a) Domiciliul origine 0.057 0.101 0.160 0.528 0.322 0.173 0.263 0.565 0.229 0.345 0.338 0.400 b) Domiciliul destinație 0.271 0.895 0.756 0.333 0.299 0.827 0.582 0.348 0.314 0.655 0.502 0.400 c) Domiciliul nici origine nici destinație 0.671 0.004 0.084 0.139 0.379 0.000 0.155 0.087 0.457 0.000 0.160 0.200

7.3.24 În urma aplicării acestor factori, a rezultat un set final de matrice de producție-atracție pentru anul de bază, în vederea folosirii în modelul de transport, potrivit rezumatului din Tabelul 7.10.

Tabelul 7.10 Lista matricelor de transport feroviar de călători pentru anul de bază

Matrice Regio (R) InterRegio (IR) Intercity (IC)

EB HBW HBO HBV EB HBW HBO HBV EB HBW HBO HBV

Cu autoturism

disponibil � � � � � � � � � � � �

Fără autoturism

disponibil � � � � � � � � � � � �

Valori totale ale matricei

7.3.25 Tabelul următor sintetizează valorile totale ale matricei în funcție de sursa datelor, tipul trenurilor și clasa biletelor, generate inițial din trei surse de date ale anului 2011.

Tabel 7.11 Valori totale ale matricei pentru transportul feroviar de călători, din date ale anului 2011.

Tipul biletului de tren Automat 2011 Manual 2011 International 2011 Total Intercity – clasa I 333 3 20 356 Intercity – clasa a II-a 1,812 21 569 2,402 InterRegio – clasa I 3,121 45 3,166 InterRegio – clasa a II-a 26,837 411 27,248 Regio – clasa I 286 14 300 Regio – clasa a II-a 80,426 7,479 87,905 Total 112,814 7,971 588 121,373

7.3.26 Setul final de matrice, agregate pe tip de bilet și dezagregate în continuare, în funcție de disponibilitatea auto și scopul călătoriei, sunt prezentate în Tabelul 7.12.


Tabelul 7.12 Valori totale ale matricei transportului feroviar de pasageri, pentru anul de bază Tipul

trenului/Disponibilitate auto

Scop Total persoană Lungimea medie

a călătoriei pe persoană (km)

Regio – Cu autoturism disponibil

EB 1,005 64.5 48.7 67.7 61.5

HBW 6,399 HBO 19,627 HBV 763

Regio – Fără autoturism disponibil

EB 1,954 64.548.7

67.7 61.5

HBW 14,499 HBO 43,039 HBV 916

Interegio – Cu autoturism disponibil

EB 954 231.2 187.7 246.9 221.8

HBW 1,305 HBO 9,405 HBV 413

Interegio – Fără autoturism disponibil

EB 783 231.2 187.7 246.9 221.8

HBW 1,604 HBO 15,555 HBV 396

Intercity – Cu autoturism disponibil

EB 216 543.2 468.5 416.8 500.7

HBW 163 HBO 703 HBV 150

Intercity – Fără autoturism disponibil

EB 204 543.1 468.5 416.8 500.3

HBW 152 HBO 1,143 HBV 25

Toate

EB 5,117 160.5 HBW 24,122 71.0 HBO 89,472 124.9 HBV 2,663 139.0 Total 121,373 116.0

7.4 Cererile de transport interurban cu autobuzul

Introducere

7.4.1 Deoarece nu au existat date privind vânzările de bilete de autobuz, pentru determinarea cererii de transport cu autobuzul, cererile au fost dezvoltate pe baza datelor provenite din interviurile desfășurate în luna mai 2012, în principalele stații de autobuz din zece orașe de pe teritoriul României, și a datelor privind gradul de ocupare a autobuzelor care au traversat cordonul de anchetare, colectate în timpul interviurilor.

7.4.2 Procedura adoptată pentru elaborarea matricelor cererii de transport cu autobuzul a fost similară celei folosite elaborarea matricei sintetice a cererii de transport rutier.


Metodologie

7.4.3 Matricele sintetice ale cererii de transport cu autobuzul au fost elaborate prin atribuirea unor relații datelor observate din anchetele desfășurate în stațiile de autobuz, deoarece acestea au fost constituite din numărul total de deplasări de călători, din zece mari orașe principale și astfel, au conținut înregistrări complete ale deplasărilor cu autobuzul spre și dinspre orașele respective. Procedura adoptată pentru elaborarea cererilor sintetice de transport cu autobuzul a fost următoarea:

• Dezvoltarea, prin extrapolarea datelor provenite din interviuri, extrapolate din nou, pentru a corespunde contorizărilor pasagerilor care au traversat cordonul, a numărului total de călătorii produse și atrase interurban către ariile din interiorul cordoanelor de anchetă și corelarea acestora cu date ale populației din cele zece orașe, pentru a genera rate de producție și de atracție a călătoriilor, pe cap de locuitor;

• Dezvoltarea funcțiilor de distribuție a călătoriilor folosind datele observate pentru deplasările către și dinspre orașe, pe scopuri ale călătoriilor și distanță de călătorie inter-zonală;

• Aplicarea ratelor de producție și atracție pentru populația fiecărei zone din model pentru a genera valori totale de control pentru producția și atracția călătoriilor, pe scopuri ale călătoriilor;

• Aplicarea funcțiilor de distribuție dezvoltate pentru a genera un set de matrice “a priori” ale călătoriilor pe moduri de transport; și

• Aplicarea finală a procedurii Fratar pentru matricele cererii menționate mai sus, pentru a controla valorile totale ale matricei față de valorile totale de producție și atracție de la nivel zonal.

7.4.4 Matricele sintetice au fost ulterior afectate pe o rețea rutieră, de transport public, după ce valorile au fost transformate în vehicule și s-au făcut comparații cu contorizările de calibrare din cordoane și secțiunile de analiză folosite în elaborarea modelului. Acolo unde a fost necesar, s-au făcut ajustări ale matricelor pentru a asigura o mai mare concordanță cu cererile generale.

7.4.5 Au fost create matrice sintetice pentru fiecare dintre cele patru scopuri ale călătoriilor cu autobuzul.


Valori totale

7.4.6 Setul final al valorilor totale ale matricei, este prezentat în Tabelul 7.13.

Tabel 7.13 Valori totale ale matricei de transport cu autobuzul, pentru anul de bază Disponibilitate auto Scop Total persoane Disponibilitate auto

Cu autoturism disponibil

EB 13,051 105.2 HBW 32,552 58.5 HBO 107,210 65.9 HBV 3,815 66.5

Fără autoturism disponibil

EB 17,949 105.2 HBW 75,452 58.5 HBO 253,159 65.9 HBV 7,648 66.5

Toate

EB 30,999 105.2 HBW 108,004 58.5 HBO 360,369 65.9 HBV 11,463 66.5 Total 510,835 66.7

7.5 Cereri transport aerian de pasageri

Introducere

7.5.1 Este disponibil un set complet de date pentru transportul aerian de pasageri, de la aeroport la aeroport, provenite din anul 2011, în care sunt incluse toate deplasările avioanelor și numărul pasagerilor, însoțit de origine, destinație sau ambele, pe teritoriul României. În plus față de acestea, datele provenite din anchetele interviu efectuate de AECOM la aeroportul Henri Coandă oferă informații privind originile și destinațiile călătoriilor cu Bucureștiul ca punct final, permițând construirea unei matrice finale de distribuție în jurul Bucureștiului. Datele din interviurile AECOM oferă, de asemenea, informații cu privire la scopul călătoriilor pentru matricele cererii construite.

Metodologie

7.5.2 A fost furnizat un set complet de date privind transportul aerian pe parcursul unui an întreg, însă doar datele din luna octombrie au fost procesate, deoarece aceasta este luna etalon modelată și oferă date potrivite pentru generarea matricelor pentru o zi obișnuită din România.

7.5.3 Procesul inițial de prelucrare a datelor de la aeroport la aeroport, din anul 2011 a inclus filtrarea datelor pentru eliminarea înregistrărilor unde originea sau destinația erau necunoscute și efectuarea verificărilor pentru eliminarea înregistrărilor duble.

7.5.4 Datele au fost defalcate pe tip de cursă (conform programului sau cursă charter) și tip de zbor (intern sau internațional) și convertite în următoarele matrice de transport pasageri aeroport-aeroport, și origine-destinație::

• Programate interne;

• Chartere interne;

• Programate internaționale; și

• Chartere internaționale.


7.5.5 Nu au fost disponibile date despre transferuri pentru facilitarea analizei; dar s-a estimat că 10% din zborurile interne din România, cu originea sau destinația la aeroportul Henri Coandă, erau zboruri cu transfer (conexiune). Aceste estimări au fost ulterior relaționate la o nouă călătorie dinspre Henri Coandă, potrivit distribuției călătoriilor asupra destinațiilor internaționale din aeroport, având ca rezultat matricele origine-destinație.

7.5.6 Datele din interviurile derulate de AECOM la aeroportul Henri-Coandă au fost apoi aplicate procesului de distribuție a călătoriilor cu originea sau destinația la Henri-Coandă, astfel încât să se ia în considerare accesul la aeroport din locații apropiate de acesta, potrivit proporțiilor înregistrate de anchetele AECOM. Pentru alte aeroporturi s-a estimat că deplasările au avut ca punct de origine sau punct terminus, zona aeroportului respectiv.

7.5.7 Datele din interviurile efectuate de AECOM la aeroportul Henri Coandă au inclus înregistrări ale scopului călătoriei după cum urmează:

• Afaceri (EB);

• Navetă (HBW);

• Personal (HBO); și

• Vacanță (HBV).

7.5.8 Există foarte puține călătorii de tip navetă cu avionul în România, și astfel răspunsurile care au înregistrat ca scop naveta, au fost estimate a fi călătorii în scop de afaceri. Defalcarea scopurilor s-a înregistrat pe tip de cursă și tip de zbor pe cele patru matrice origine-destinație, în vederea generării matricelor pe tip de cursă, tip de zbor și scop al călătoriei.

7.5.9 Pasul final a fost transformarea acestor matrice din format origine – destinație în format producție – atracție și combinarea acestor matrice pentru producerea unui set final.

Matricele producție – atracție ale anului de bază, pentru transportul de pasageri

7.5.10 Matricele origine-destinație au fost transformate în matrice producție-atracție folosindu-se următoarea formulă:

Matricea PA = (matricea OD)*a + (transpunerea matricei OD)*b + (((matricea OD) +


Unde: a = proporția călătoriilor cu domiciliul la origine, b = proporția călătoriilor cu domiciliul la destinație c = proporția călătoriilor cu domiciliul nici la origine nici la destinație

7.5.11 Proporția călătoriilor cu disponibilitate auto și proporția călătoriilor cu domiciliul la origine, la destinație sau niciuna dintre acestea, au fost calculate folosind datele in interviurile cu pasagerii de avion efectuate de AECOM în 2012, la aeroportul Henri-Coandă. Tabelul 7.14 conține valorile pe tipuri de cursă și scop al călătoriei.


Tabelul 7.14 Compoziția călătoriilor cu domiciliul ca punct de plecare sau de sosire, în funcție de scopul călătoriei

Proporții EB HBW HBO HBV

a) Domiciliul ca origine 0.763 0.000 0.654 0.845 b) Domiciliul ca destinație 0.036 0.000 0.111 0.121 c) Domiciliul nici origine nici destinație 0.201 0.000 0.235 0.033

7.5.12 Aceste matrice producție-atracție au fost ulterior divizate pentru a se genera matrice ale scopului de călătorie și disponibilității auto. Datele interviurilor realizate de AECOM la aeroportul Henri Coandă au fost utilizate pentru a se obține proporțiile scopului călătoriei și disponibilității auto, în vederea divizării matricelor origine-destinație. Tabelul 7.15 prezintă aceste valori

Tabelul 7.15 Compoziția călătoriilor în funcție de disponibilitatea auto și scopul călătoriei Scop/Disponibilitate auto EB HBW HBO HBV Cu autoturism disponibil 0.562 0 0.434 0.591 Fără autoturism disponibil 0.438 0 0.566 0.409

7.5.13 În urma aplicării acestor factori, a rezultat un set final de matrice producție-atracție pasageri pentru anul de bază, pentru a fi utilizate în cadrul modelului, potrivit sintezei din Tabelul 7.17.

Tabelul 7.17 Lista matricelor pentru transportul aerian de pasageri pentru anul de bază Matrice EB HBW HBO HBV

Cu autoturism disponibil � � � � Fără autoturism disponibil � � � �

Valori totale matrice

7.5.14 Tabelul 7.15 ilustrează evoluția valorilor totale ale matricei pasagerilor în transportul aerian, pornind de la sursa originală de date, trecând prin procesul de prelucrare pentru a genera o matrice zilnică a deplasărilor de călători în transportul aerian.

Tabelul 7.15 Valori totale aferente călătoriilor aeriene și prelucrarea lor Etapă proces Călătorii

matrice Total pasageri transport aerian 2011 10,471,082 Eliminarea călătoriilor cu origini și destinații necunoscute, a înregistrărilor duble și selectarea călătoriilor înregistrate doar în luna octombrie

917,630

Conversia la totalul pe zi (împărțire la 31) 29,601 Reducere pentru acoperirea a 10% transferuri prin Henri Coandă 29,281 Total general 29,281

7.5.15 Tabelul 7.186 prezintă o defalcare a valorilor totale aferente matricei călătoriilor aeriene în funcție de disponibilitatea auto și scopul călătoriei.


Tabelul 7.18 Valori totale matrice transport aerian de pasageri pentru anul de bază (zilnice) Disponibilitate auto Scop al

călătoriei Total persoană

Cu autoturism disponibil

EB 4,626 HBW 0 HBO 4,146 HBV 4,656

Fără autoturism disponibil

EB 5,933 HBW 0 HBO 3,184 HBV 6,737

Toate

EB 10,559 HBW 0 HBO 7,330 HBV 11,393 Total 29,281

7.6 Cereri transport rutier de marfă Introducere

7.6.1 Matricele cererii de transport rutier de marfă au fost produse folosind, în principal, aceleași surse de date folosite pentru matricele transportului de călători:

• Date O-D observate de CESTRIN în 2010 în 214 puncte de anchetă;

• Date O-D observate de AECOM în 2012 în cadrul anchetelor suplimentare organizate în apropierea a 12 orașe principale și

• Cereri sintetizate pentru 2012 pe baza relațiilor calibrate de generare/distribuție obținute din datele anchetelor AECOM din 2012.

7.6.2 Matricele pentru transportul de marfă sunt generate pe unități de tone pe zi pentru a fi introduse în EMME. Matricele totale sunt apoi divizate în EMME, în (unități de tone) recontainerizate și containerizate (unități echivalente cu 20 de picioare (TEU)), pe categorii de mărfuri. În cadrul modelului aferent transportului de marfă sunt incluse 16 Clase de mărfuri. Acestea sunt prezentate în Tabelul 7.19.

Tabelul 7.19 Categorii de mărfuri din modelul transportului de marfă Cod Categorii mărfuri 0 Produse agricole 1 Produse alimentare 2 Combustibil mineral solid 3 Țiței 4 Minereu, deșeuri metalice 5 Produse metalice 6 Materiale și minerale de construcții 7 Fertilizatori 8 Produse chimice 9 Echipamente și utilaje grele 10 Produse petroliere 11 Poșta și coletărie 12 Produse finite 13 Deșeuri menajere și industriale 14 Produse forestiere 15 Animale


Metodologie

7.6.3 Datele din anchetele AECOM – datele provenite din anchetele AECOM au fost extrapolate prin folosirea aceleiași metode ca cea pentru matricele de călători, urmate de împărțirea pe fiecare dintre cele 16 categorii de mărfuri și pe tip de vehicul. S-a calculat apoi numărul de tone pentru fiecare înregistrare prin folosirea mediei gradelor estimative de încărcare pe tip de vehicul, potrivit specificațiilor din Tabelul 7.20, urmată de încărcarea//adăugarea datelor înregistrate în formularul de interviu ca procent (grad de încărcare de 0%, 25%, 50%, 75% sau 100%).

Tabelul 7.20 Încărcare maximă estimativă pe vehicul

Tip vehicul Capacitate maxima de

încărcare (tone) Bunuri< 3 tone 1 Bunuri 2-osii 10 Bunuri 3-osii 20 Bunuri 4 sau mai multe osii 25 Tractoare și vehicule speciale 0 Trenuri rutiere 25

7.6.4 Datele din interviurile CESTRIN - datele CESTRIN au fost extrapolate folosindu-se aceeași metodă de bază ca cea utilizată pentru matricele de călători, care au fost ulterior divizate pe șaisprezece categorii de mărfuri. Numărul de tone transportate aferent fiecărei înregistrări de interviu a fost calculat la fel ca cel pentru datele provenite din interviurile AECOM dar cu nivelurile medii de încărcare extrase din datele AECOM, deoarece în anchetele CESTRIN nu erau înregistrate nici un fel de date referitoare la nivelul de încărcare.

7.6.5 Tabelul 7.21 indică nivelul mediu de încărcare pe vehicul, pe categorii de mărfuri și tip de vehicul (calculate pe baza datelor din anchetele AECOM) ulterior aplicat înregistrărilor CESTRIN.


Tabelul 7.21 Nivelul mediu de încărcare pe tip de vehicul și categorii de mărfuri (Tone pe vehicul)

Categorie de mărfuri

Bunuri < 3 tone

Bunuri 2-osii

Bunuri 3-osii

Bunuri 4- sau mai multe osii

Tractoare și vehicule speciale

Trenuri rutiere

Produse agricole 0.6 6.0 13.8 18.7 0.0 19.8

Produse alimentare 0.6 6.1 13.6 18.1 0.0 18.8

Combustibil mineral solid

0.6 6.4 15.4 18.5 0.0 20.0

Țiței 0.5 2.0 14.5 18.3 0.0 20.0

Minereu, deșeuri metalice

0.6 4.6 14.4 17.2 0.0 18.8

Produse metalice 0.5 5.9 13.6 18.1 0.0 19.0

Materiale și minerale de construcții

0.5 6.4 14.1 18.5 0.0 18.6

Fertilizatori 0.6 8.0 14.2 18.8 0.0 20.0

Substanțe chimice 0.5 6.3 14.1 18.4 0.0 20.0

Mașini unelte grele 0.5 6.4 14.0 17.6 0.0 16.7

Produse petroliere 0.6 7.0 14.3 18.8 0.0 16.9

Poștă și coletărie 0.5 6.4 12.0 18.2 0.0 18.3

Produse finite 0.6 6.2 14.3 18.4 0.0 18.9

Deșeuri menajere și industriale

0.6 6.9 14.8 18.0 0.0 19.4

Produse forestiere 0.6 6.0 14.7 19.2 0.0 18.6

Animale vii 0.7 6.6 14.0 18.6 0.0 20.0

Cererea sintetică

7.6.6 Matricele sintetice ale transportului de marfă au fost construite pe baza datelor provenite din anchete, dar aceste anchete nu acoperă toate deplasările dintre zonele modelului, dat fiind faptul că multe deplasări pe distanțe scurte nu sunt observate și notate în niciuna dintre locațiile de intervievare. În consecință, este necesară intercalarea informațiilor aferente acestor deplasări neobservate dintr-o sursă separată. De asemenea, este des întâlnită situația ca, din cauza procedurilor de sondaj, matricele cererii deduse din anchetele rutiere, să fie neuniforme” iar deplasările O-D să nu aibă nicio călătorie înscrisă în unele celule, deoarece acestea sunt concentrate în celulele pentru care s-au realizat interviuri. Pentru a depăși aceste probleme, a fost elaborat un set de matrice ale cererii de transport interurban, în funcție de scopul călătoriei, care au fost apoi unite cu datele AECOM și CESTRIN pentru a genera un set complet și uniform de date privind cererile de transport rutier de marfă, pe categorii de mărfuri.

7.6.7 Matricele sintetice au fost elaborate prin aplicarea unor relații asupra datelor observate din anchetele de trafic efectuate de AECOM, deoarece acestea au fost constituite din interviuri desfășurate în locații plasate pe cordoane închise din jurul a zece orașe mari și, astfel au conținut înregistrări complete ale tuturor deplasărilor de mărfuri către și dinspre acele orașe. Procedura adoptată pentru elaborarea matricelor sintetice ale cererii a fost următoarea:

• Dezvoltarea, prin extrapolarea datelor provenite din interviuri, a numărului total de tone de mărfuri produse și atrase interurban către ariile din interiorul cordoanelor de anchetă și


corelarea acestora cu date ale populației din cele zece orașe pentru a genera rate de producție și atracție de tone de mărfuri, pe cap de locuitor;

• Dezvoltarea funcțiilor de distribuție a călătoriilor folosind datele observate pentru deplasările către și dinspre orașe, pe tipuri de mărfuri și distanțe inter-zonale parcurse;

• Aplicarea ratelor de producție și atracție pentru populația fiecărei zone din model pentru a genera valori totale de control pentru producția și atracția de mărfuri (în tone);

• Aplicarea funcțiilor de distribuție dezvoltate pentru a genera un set de matrice “a priori”ale tonajelor pe categorii de mărfuri; și

• Aplicarea finală a procedurii Frata pentru matricele cererii menționate mai sus, pentru a controla valorile totale ale matricei față de valorile totale de producție și atracție de la nivel zonal.

7.6.8 Matricele sintetice pentru transportul de mărfuri au fost ulterior transformate în vehicule HGV și LGV, folosind compozițiile specificate ale vehiculelor pe tipuri de mărfuri. Cererile de vehicule au fost apoi afectate pe o rețea rutieră și s-au făcut comparații cu contorizările de calibrare pentru LGV și HGV din cordoane și secțiunile de analiză folosite în elaborarea modelului. Acolo unde a fost necesar, s-au făcut ajustări ale matricelor pentru a asigura o mai mare concordanță cu cererile generale.

7.6.9 Au fost create matrice sintetice pentru fiecare dintre cele 16 categorii de mărfuri utilizate în Modelul Național de Transport.


7.6.10 Valorile totale ale matricei finale, pe categorii de mărfuri, obținute din combinarea datelor din anchetele AECOM și CESTRIN cu cele ale matricelor sintetice sunt prezentate în Tabelul 7.22.

Tabelul 7.22 Valori totale matrice transport rutier de marfă pentru anul de bază (tonaj zilnic) Categorii de mărfuri Tone (mii) Produse agricole 26 Produse alimentare 57 Combustibil mineral solid 6 Țiței 1 Minereu, deșeuri metalice 14 Produse metalice 25 Materiale și minerale de construcții 150 Fertilizatori 16 Substanțe chimice 25 Mașini unelte grele 27 Produse petroliere 14 Poștă și coletărie 2 Produse finite 68 Deșeuri menajere și industriale 5 Produse forestiere 28 Animale vii 18 Total 490


7.7 Cereri transport feroviar de marfă

7.7.1 Au fost furnizate date aferente transportului feroviar de marfă din partea operatorului public CFR Marfă, pentru anul 2011 și din partea operatorilor privați pentru anul 2010. Aceste seturi de date au fost prelucrate separat pentru producerea matricelor transportului feroviar de mărfuri în tone pe categorii de mărfuri, care au fost ulterior combinate pentru a forma un singur set de matrice pentru marfa transportată pe cale ferată, prin factorizarea datelor la un an comun de bază, 2011. Datele privind operatorii privați au fost factorizate pentru a corespunde cu statisticile naționale pentru anul 2011, așa cum sunt furnizate de către INS.

CFR Marfă

7.7.2 Datele obținute de la CFR Marfă oferă o listă de deplasări ale mărfurilor împreună cu valori ale tonajului net transportat și categoriile de mărfuri. În cadrul acestei surse de date a existat un total de 663 de tipuri de mărfuri, care au fost mai întâi transformate în cele 16 categorii utilizate de model, prin folosirea unui tabel de corespondență.

7.7.3 Următorul pas a fost transformarea originilor și destinațiilor furnizate în cadrul datelor, ca puncte de încărcare/descărcare de la stație la stație, în sistemul de zonificare al modelului, aceasta permițând ulterior generarea matricelor de mărfuri în tone pe zi, pe categorii de mărfuri.

Operatori privați

7.7.4 Datele de la operatorii privați au furnizat o listă de deplasări ale trenurilor de marfă pentru tot anul 2010, împreună cu tonajul brut transportat și categoriile de mărfuri.

7.7.5 Primul pas în prelucrarea datelor a fost eliminarea înregistrărilor cu deplasări/mișcări ale trenurilor „ușoare”, adică deplasările care reprezentau doar locomotive. Aceasta s-a făcut prin excluderea înregistrărilor cu un tonaj brut mai mic de 250 de tone.

7.7.6 Tonajul net al înregistrărilor rămase a fost calculat pe baza ipotezei că, în medie, numărul net de tone transportate este echivalent cu 46% din greutatea totală a trenului.

7.7.7 Tipurile de mărfuri prezentate au fost transformate în cele 16 categorii de mărfuri din model prin utilizarea unui tabel de corespondență.

7.7.8 În final, originile și destinațiile au fost afectate pe sistemul de zonificare, permițând astfel generarea matricelor de mărfuri în tone pe zi pe categorii de mărfuri.


7.7.9 Valorile totale ale matricei finale pe categorii de mărfuri, prin combinarea datelor de la operatorul public și de la operatorii privați sunt prezentate în Tabelul 7.23.

Tabelul 7.23 Valori totale matrice transport feroviar de marfă pentru anul de bază Categorii de mărfuri Tone Produse agricole 2,877 Produse alimentare 865 Combustibil mineral solid 80,336 Țiței 2,744 Minereu, deșeuri metalice 3,504 Produse metalice 8,024 Materiale și minerale de construcții 7,027 Fertilizatori 7,088 Substanțe chimice 3,228 Mașini unelte grele 663


Categorii de mărfuri Tone Produse petroliere 16,353 Poștă și coletărie 0 Produse finite 7,907 Deșeuri menajere și industriale 189 Produse forestiere 2,020 Animale vii 0 Total 142,825

Notă: Datele sunt tone pe zi

7.8 Cereri transport naval de marfă (maritim și fluvial)

7.8.1 Există două aspecte ale cererilor de transport naval de marfă, care au fost analizate în elaborarea matricelor anului de bază. În primul rând, cererea de transport mărfuri pe cale maritimă, aferentă portului Constanța este prinsă direct în procesul precedent de elaborare a cererilor de transport rutier și feroviar de marfă și există date relevante privind traficul pe Marea Neagră și Dunăre, provenite de la portul Constanța. Totalul general al mărfurilor transportate maritim este cunoscut iar valorile totale derivate din transportul rutier, feroviar și fluvial sunt controlate pentru a corespunde cererii generale.

7.8.2 Traficul pe fluviul Dunărea (de ex. traficul fluvial între două porturi dunărene) a necesitat o analiză mai detaliată pentru generarea cererilor inter-porturi pe categorii de mărfuri. Pentru aceasta, s-au folosit date privind:

• Tonajele raportate pe categorii de mărfuri încărcate și descărcate în fiecare din porturile dunărene din România, în anul 2011, date care ne-au fost furnizate de autoritățile portuare relevante.

• Detalii cu privire la toate deplasările navelor/barjelor efectuate spre și dinspre porturile situate în bazinul Dunării de Jos, și către toate celelalte porturi de pe Dunăre, în termenii dimensiunii navei/barjei și categoriilor de mărfuri transportate. Aceste date au relevat deplasări din porturile tuturor țărilor prin care curge Dunărea;

• Totalul general al tonajului de marfă din 2011, înregistrat pe secțiunea Română a fluviului Dunărea, potrivit datelor din publicația România în cifre, 2012.

7.8.3 Procedura adoptată pentru dezvoltarea matricelor cererii pentru transportul de mărfuri pe cale fluvială din datele de mai sus, a fost următoarea:

• Deducerea valorilor totale de control pentru încărcările și descărcările din porturi, pe categorii de mărfuri. Datele pentru porturile din România au fost disponibile direct în termenii tonajului pe categorii de mărfuri. Valorile totale pentru alte porturi dunărene au fost deduse prin distribuția tonajelor rămase, pe categorii de mărfuri, între celelalte porturi, pe baza proporției relative a numărului de deplasări ale navelor/barjelor.

• Distribuția valorilor totale pe deplasări individuale de la port la port a fost aplicată apoi direct pentru acele deplasări care au fost observate în porturile din bazinul Dunării de Jos, din baza de date cu deplasările navelor. Deplasările de la port la port, între segmentul românesc și segmentul extern, au fost derivate pe baza unui factor al originii și destinației cantităților de mărfuri transportate, pe categorii de mărfuri, de felul . Pij = Po*Pd, în care Pij este tonajul estimativ inter-port, Po este tonajul încărcat la portul de origine iar Pd este tonajul descărcat la portul de destinație. Valorile generale obținute au fost apoi utilizate într-un proces Fratar pentru a controla deplasările față de cantitățile de tone de marfă din valorile totale de control ale porturilor, și


• Matricele de la port la port au fost ulterior transformate în cereri de la zonă la zonă, folosind profilele de distribuție a accesului și ieșirii la și de la zonele portuare, cu ajustări specifice pentru afectări mari de mărfuri pentru origini și destinații specifice.


7.8.4 Valorile totale ale matricei finale pentru transportul naval de marfă sunt prezentate în Tabelul 7.24.

Tabelul 7.24 Valori totale matrice transport naval zilnic de marfă pentru anul de bază Categorii de mărfuri Tone Produse agricole 5,613 Produse alimentare 3 Combustibil mineral solid 4,699 Țiței 1,073 Minereu, deșeuri metalice 18,621 Produse metalice 20 Materiale și minerale de construcții 39,070 Fertilizatori 870 Substanțe chimice 11 Mașini unelte grele 1 Produse petroliere 0 Poștă și coletărie 0 Produse finite 926 Deșeuri menajere și industriale 77 Produse forestiere 284 Animale vii 0 Total 71,268

7.9 Cereri transport aerian de marfă

Introducere

7.9.1 Matricele cererii de transport aerian de marfă au fost generate folosind datele aeroport-aeroport pentru anul 2011, utilizate la generarea matricelor pentru transportul aerian de călători. Datele au inclus și volumul de marfă transportat de fiecare zbor.

Metodologie

7.9.2 Datele deplasărilor de la aeroport la aeroport din 2011 au fost prelucrate potrivit aceluiași principiu aplicat la construirea matricelor transportului aerian de pasageri.

7.9.3 Datele deplasărilor aeroport – aeroport 2011 conțin înregistrări ale mărfurilor transportate fie prin poștă sau ca mărfuri în general. Mărfurile transportate prin poștă au fost afectate în model la categoria „corespondență și coletărie” iar mărfurile generale au fost divizate potrivit celor 16 categorii de mărfuri din model, potrivit compoziției prezentate în Tabelul 7.25.


Tabelul 7.25 Compoziția matricei de afectare a mărfurilor generale pe fiecare categorie de mărfuri

Categorii de mărfuri Proporții 0 Produse agricole 0% 1 Produse alimentare 35% 2 Combustibil mineral solid 0% 3 Țiței 0% 4 Minereu, deșeuri metalice 0% 5 Produse metalice 10% 6 Materiale și minerale de construcții 0% 7 Fertilizatori 10% 8 Substanțe chimice 20% 9 Mașini unelte grele 5% 10 Produse petroliere 0% 11 Poștă și coletărie 0% 12 Produse finite 20% 13 Deșeuri menajere și industriale 0% 14 Produse forestiere 0% 15 Animale 0%

Sursă: Estimările Consultantului

7.9.4 Rezultatele au fost ulterior compilate în matrice transport aerian de marfă, în tone pe zi, pe categorii de mărfuri.


7.9.5 Valorile totale ale matricei finale pe categorii de mărfuri pentru transportul aerian de marfă, pentru anul de bază, sunt prezentate în Tabelul 7.26.

Tabelul 7.26 Valori totale ale matricei transportului de mărfuri, pentru anul de bază Tipuri de mărfuri Tone Produse agricole 0 Produse alimentare 24 Combustibil mineral solid 0 Țiței 0 Minereu, deșeuri metalice 0 Produse metalice 7 Materiale și minerale de construcții 0 Fertilizatori 7 Substanțe chimice 14 Mașini unelte grele 3 Produse petroliere 0 Poștă și coletărie 8 Produse finite 14 Deșeuri menajere și industriale 0 Produse forestiere 0 Animale vii 0 Total 76


7.10 Sinteză a matricei cererii

Valori totale matrice pasageri

7.10.1 Tabelul 7.27 conține valorile totale ale matricei aferente transportului de călători pentru anul de bază, pe moduri de transport și scopuri ale călătoriilor. Proporțiile modurilor sunt, de asemenea, incluse pentru fiecare scop al călătoriei, iar compoziția finală este prezentată în ultima coloană.

Tabel 7.27 Valori totale matrice transport călători pentru anul de bază

Scop Rutier Feroviar Autobuz Aerian Total/Compoziție

pe scop

Afaceri Călătorii 306,047 5,117 30,999 10,559 352,723 Proporție 0.868 0.015 0.088 0.030 0.130

Naveta Călătorii 755,122 24,122 108,004 0 887,248 Proporție 0.851 0.027 0.122 0.000 0.327

Personal Călătorii 952,756 89,472 360,369 7,330 1,409,927 Proporție 0.676 0.063 0.256 0.005 0.520

Vacanță Călătorii 262,982 2,663 11,463 11,393 288,500 Proporție 0.912 0.009 0.040 0.039 0.106

Total Călătorii 2,276,908 121,373 510,835 29,282

2,713,338 Proporție 0.775 0.041 0.174 0.010

Valori totale ale matricei transportului de marfă

7.10.2 Tabelul 7.28 conține valorile totale ale matricei de transport marfă, pentru anul de bază, pe mod de transport și scop al călătoriei. Este inclusă, de asemenea, compoziția pe moduri pentru fiecare scop de călătorie, cu proporțiile generale, pe tipuri de mărfuri menționate în ultima coloană.


Tabelul 7.28 Valori totale ale matricei transportului de marfă pentru anul de bază

Scop Rutier Feroviar Naval Aerian Total/Compoziție pe categorii de mărfuri

Produse agricole Tone 26,720 2,877 5,613 0 35,210 Proporție 0.759 0.082 0.159 0.000 0.050

Produse alimentare Tone 57,715 865 3 24 58,607 Proporție 0.985 0.015 0.000 0.000 0.083


Tone 6,276 80,336 4,699 0 91,311 Proporție 0.069 0.880 0.051 0.000 0.130

Țiței Tone 1,629 2,744 1,073 0 5,446 Proporție 0.299 0.504 0.197 0.000 0.008

Minereu, deșeuri metalice

Tone 14,010 3,504 18,621 0 36,135 Proporție 0.388 0.097 0.515 0.000 0.051

Produse metalice Tone 25,321 8,024 20 7 33,372 Proporție 0.759 0.240 0.001 0.000 0.047

Materiale și minerale de construcții

Tone 150,961 7,027 39,070 0 197,058 Proporție 0.766 0.036 0.198 0.000 0.280

Fertilizatori Tone 16,408 7,088 870 7 24,373 Proporție 0.673 0.291 0.036 0.000 0.035

Produse chimice Tone 25,614 3,228 11 14 28,867 Proporție 0.887 0.112 0.000 0.000 0.041

Mașini unelte grele Tone 27,262 663 1 3 27,929 Proporție 0.976 0.024 0.000 0.000 0.040

Produse petroliere Tone 14,507 16,353 0 0 30,860 Proporție 0.470 0.530 0.000 0.000 0.044

Poștă și coletărie Tone 2,934 0 0 8 2,942 Proporție 0.997 0.000 0.000 0.003 0.004

Produse finite Tone 68,772 7,907 926 14 77,619 Proporție 0.886 0.102 0.012 0.000 0.110

Deșeuri menajere și industriale

Tone 5,693 189 77 0 5,959 Proporție 0.955 0.032 0.013 0.000 0.008

Produse forestiere Tone 28,217 2,020 284 0 30,521 Proporție 0.925 0.066 0.009 0.000 0.043

Animale Tone 18,158 0 0 0 18,158 Proporție 1.000 0.000 0.000 0.000 0.026

Total Tone 490,207 142,828 71,269 76

704,381 Proporție 0.696 0.203 0.101 0.000

Dezvoltarea modelului cererii


8.1 Structura modelului

8.1.1 Figurile de la 8.1 la 8.3 arată structura modelului cererii pentru transportul intern şi internaţional de călători şi marfă. Fiecare model are o structură similară pentru generarea, distribuţia, alegerea modului şi afectarea călătoriei, dar cu variaţii minore al modelelor astfel încât să reflecte caracteristicile diferite ale cererilor pentru care se face modelarea. Scopul acestei secţiuni nu este acela de a discuta în detaliu dezvoltarea structurilor modelului ci acela de a descrie cum fiecare din elementele modelului a fost calibrat din cererile observate dezvoltate în cadrul studiului. Structurile sunt prezentate aici astfel încât discuţiile care urmează să poată fi plasate în contextul adecvat.

Figura 8.1 Modelul Transportului Intern de Călători

8 Dezvoltarea modelului cererii


Figura 8.2 Modelul Transportului Internaţional de Călători


Figura 8.3 Modelul Transportului de Marfă

8.1.2 Calibrarea modelelor cererii este discutată în fiecare etapă a procesului astfel încât, de exemplu, dezvoltarea modelelor de distribuţie pentru modelele de transport călători şi transport marfă să fie descrise împreună.

8.2 Factorii de creştere a numărului de destinaţii

8.2.1 Cererea pentru nivelul de trafic din viitor este calculată pe baza matricelor calibrate pentru anul de bază, în cadrul Modelului Naţional de Transport, la nivel intern, sub forma matricelor cererii pentru anul următor. Creşterea numărului de călătorii este determinată de schimbări ale variabilelor socio-economice cum ar fi PIB şi gradul de motorizare, şi schimbări demografice.

8.2.2 Schimbările care apar în cazul nivelului de cerere de călătorie sunt determinate în mod tipic de schimbări ale indicatorilor socio-economici privind categoriile de populaţie care efectuează călătoriile. Acestea includ indicatori corelaţi cu mărimea grupului care e posibil să efectueze călătoria, cum ar fi de exemplu faptul că modificările care apar la nivel de populaţie activă


influenţează numărul călătoriilor în scopul navetei, şi modificările care apar la nivel de activitate economică, determinate de PIB, au impact asupra numărului de călătorii efectuate pentru transportul de marfă. Indicatorii asociaţi cu nivelul de trai al populaţiei care efectuează călătorii, dat de PIB/cap de locuitor, creşte rata numărului de călătorii efectuate deoarece veniturile disponibile ale populaţiei sunt mai mari şi aceasta duce şi la o creştere a gradului de motorizare.

8.2.3 În cadrul modelului sunt utilizaţi o serie de factori economici pentru România şi alte ţări şi regiuni importante cu scopul de a determina diferenţa care apare între anul de bază şi anii viitori în ceea ce priveşte nivelul cererii de călătorie. Descrierea variabilelor prognozate, dezvoltarea modelului pentru gradul de motorizare, şi aplicaţia acestora sunt incluse în capitolul 10 „Metodologia de prognoză”.

8.2.4 Aplicarea metodelor descrise în cuprinsul capitolului 10 ar genera revizii ale estimărilor efectuate pentru factorii de creştere regională a numărului de destinaţii în funcţie de persoane şi scopuri, şi tip de marfă. Factorii de creştere a numărului de destinaţii sunt utilizaţi ulterior ca şi date de intrare pentru funcţiile modelului de distribuţie.

8.3 Modele de distribuţie

8.3.1 În modelul de distribuţie al călătoriei se face legătura între călătoriile estimate generate de fiecare zonă şi călătoriile care sunt atrase către alte zone. Modelul ia în considerare echilibrul care există între locaţia acestor destinaţii şi costul călătoriilor ( în funcţie de timp, distanţă, taxe de parcare, şi preţuri), pentru toate locaţiile de pe teritoriul României, dinspre/către România şi prin România.

8.3.2 Se estimează că numărul de călătorii care se efectuează între două zone este direct proporţional cu numărul de călătorii produse în zona producţie şi cele atrase în zona atracţie, şi invers proporţionale cu costul călătoriei între aceste zone. Rezultatul modelului distribuţiei este un set de matrice de cerere de călătorie care detaliază numărul de călătorii pentru o zi normală de lucru, pentru scopuri diferite, cu plecare din fiecare zonă către toate celelalte zone.

8.3.3 Modelul de distribuţie a călătoriei are următoarea formă:

Tij = Ai * Pi * Bj * Dj * IMPij

Unde:

Tij = călătorii estimate ;

Pi = total producţie;

Dj = total atracţie;

IMPij este impedanţa între zonele pereche producţie şi atracţie; şi

Ai şi Bj sunt factori de ajustare.

8.3.4 Procesul de echilibrare a călătoriei adoptat în cadrul modulului de distribuţiei a călătoriei este un proces iterativ, pe parcursul căruia factorii de ajustare Ai şi Bj sunt calculaţi automat pentru a satisface constrângerile Pi şi Dj ale destinaţiei şi, în consecinţă, nu este necesar să fie deduse în mod specific.

8.3.5 Modelele de distribuţie utilizate în MNT au fost construite prin utilizarea unei funcţii de impedanţă, după cum urmează:

IMPij = X0 * (Cij ^ X1) * exp(X2 * Cij)


Unde:

Cij = costul generalizat (în minute) pentru o călătorie de la zona i la zona j; şi

X0, X1 şi X2 sunt parametrii calibraţi.

8.3.6 Costul generalizat utilizat în calibrarea şi aplicarea modelului de distribuţie este costul logsum pe parcursul unei zile, în funcţie de scop şi mod. Costul generalizat este exprimat în unităţi de timp şi include toate elementele referitoare la timp (timp vehicul, timp de acces/ieşire, timp de aşteptare, timp de transfer, şi timp de îmbarcare), şi toate costurile sunt transformate în unităţi de timp pe baza valorii acordată timpului de către o persoană, valoare care variază în funcţie de scopul călătoriei.

8.3.7 Există un număr de aspecte care merită a fi menţionate. Acestea includ:

• Funcţiile de impedanţă calibrate în MNT sunt specifice fiecărei combinaţii de tip scop al călătoriei şi disponibilitate auto. În consecinţă, un set diferit de parametrii x�, x� şi x� a fost dedus pentru fiecare segment al cererii din cadrul MNT; şi

• Forma funcţiei de impedanţă de mai sus este o versiune îmbunătăţită a variantei tradiţionale a funcţiei Tanner, care are doar doi parametrii x� şi x�. Cu trei parametri, varianta îmbunătăţită a funcţiei Tanner a reuşit să genereze o calibrare mai robustă a modelelor. Valoarea x� este un factor de calcul care în absenţa celorlalţi termeni este o valoare constantă ce permite coordonarea dimensiunii verticale a impedanţei cu datele observate.

Modele de distribuţie pentru călători

8.3.8 Parametrii stabiliţi pentru fiecare scop pentru modelul de călători sunt prezentaţi în Tabelul 8.1. Potrivirea modelului cu datele observate în ceea ce priveşte lungimea medie a călătoriei reprezintă un beneficiu pentru aproape toate combinaţiile de tip de tip scop al călătoriei şi disponibilitate auto. Singura categorie care prezintă o diferenţă mai mare de 10% faţă de lungimea medie observată a călătoriei este cea a călătoriilor de vacanţă cu disponibilitate auto, care este unul dintre segmentele cele mai mic de pe piaţă. Modelele de distribuţie au fost construite pentru transporturile inter-urbane de călători şi exclud călătoriile pe distanţe mici, deoarece acestea distorsionează datele.

Tabelul 8.1 Parametrii funcţiei de distribuţie pentru transportul intern de călători

Scopul călătoriei

Parametrii funcţiei Distanţa medie

observată (km)

Distanţa medie

modelată (km)

% Diferenţa X0 X1 X2

Afaceri - cu disponibilitate auto 324.6 1.278 -0.020 104.0 111.7 +7.5%

Afaceri - fără disponibilitate auto 16.3 1.193 -0.015 152.7 146.5 -4.1% Navetă - cu disponibilitate auto 1596.7 1.086 -0.022 88.6 95.3 +7.7%

Navetă - fără disponibilitate auto 420.5 0.779 -0.017 99,6 105.4 +5.9% Personal - cu disponibilitate auto 2260.7 1.105 -0.020 99.8 104.8 +5.1%

Personal - fără disponibilitate auto 185.1 1.373 -0.019 122.5 127.2 +3.8%

Vacanţă - cu disponibilitate auto 44.6 1.687 -0.024 94.6 111.1 +17.4% Vacanţă - fără disponibilitate auto 3.6 1.409 -0.016 167.5 152.5 -9.0%

Modele de distribuţie pentru călătoriile de transport marfă


8.3.9 În Tabelul 8.2 sunt prezentaţi parametrii stabiliţi pentru funcţiile de distribuţie în cazul transportului de marfă. Rezultatul modelelor este unul bun pentru majoritatea categoriilor de marfă, cu o medie a lungimilor pentru tonajul transportat până în 10% pentru 12 din cazuri. Există câteva categorii de mărfuri pentru care profilul datelor observate face dificilă stabilirea unei singure funcţii constante, sau pentru care volumul de date obţinut determină un nivel redus de precizie, în orice caz sub nivelul aşteptat. Figurile de la 8.4 la 8.6 prezintă rezultatele tonajelor observate şi de modelare în funcţie de distanţă.

Tabel 8.2 Parametrii funcţiei de distribuţie pentru transportul de călători

Scopul călătoriei

Parametrii funcţiei Distanţa medie

observată (km)

Distanţa medie

modelată (km)

% Diferenţa X0 X1 X2

O – Produse agricole 2046.7 0.291 -0.012 112 110 -1.6%

1 – Alimente 3852.8 0.288 -0.012 110 111 +1.0% 2 – Combustibil mineral solid 11339.0 -0.027 -0.010 87 94 +8.4%

3 – Petrol * 0.011 3.013 -0.029 127 138 +8.5%

4 – Minereuri, deşeuri metalice 259.7 0.770 -0.016 119 112 -5.9% 5 – Produse metalice 516.9 0.636 -0.012 142 134 -5.4% 6 – Minerale & materiale de construcţie

7098.4 0.471 -0.015 96 99 +3.0%

7 – Fertilizatori 260.7 0.789 -0.016 146 114 -22.2%

8 – Produse chimice 1387.8 0.339 -0.011 119 115 -3.1% 9 – Echipamente şi utilaje grele 1573.4 0.355 -0.013 100 104 +3.4%

10 – Produse petroliere 1792.4 0.220 -0.009 159 138 -12.7%

11 - Corespondenţă & pachete 27.0 0.794 -0.015 140 122 -13.0% 12- Produse finite 3060.5 0.325 -0.010 149 138 -7.4% 13- Deşeuri menajere & industriale

1988.0 -0.224 -0.008 87 98 +12.6%

14 – Produse forestiere 1320.7 0.456 -0.015 94 98 +3.7% 15 - Animale domestice 947.2 0.437 -0.016 87 91 +4.4%

8.4 Modelele alegerii modale

8.4.1 Fiecare dintre modelele cererii incluse în studiu adoptă o formulă de model ierarhic pentru alegerea modală dar, în fiecare din cazuri, există diferenţe specifice care vor reflecta situaţia pieţelor de transport intern şi internaţional de călători şi marfă. Formularea modelului pentru Logit-ul Ierarhic (HL) al Modelului Alegerii Modale este:

��, = � ��μ��+��∗ }� ��μ��∑ � ��μ��+ ��∗ }∑ � ��μ��

cu

��∗ = � �μ�� μ��

unde:

��, Proporţia modului superior d, şi a sub-modului m.

�� Funcţia de utilitate bazată pe atribute asociate cu modul superior d.


�� Funcţia de utilitate bazată pe atribute asociate cu modul superior alternativ d’.

�� Funcţia de utilitate a modului superior d, şi a sub-modului m.

��∗ Utilitatea compusă a modului superior d peste sub-modul m.

μ!"#μ� Factorii de dimensionare pentru alegerile de nivel superior şi nivel inferior unde μ� ≤ μ ≤ 1.

Funcţiile de utilitate din setul de ecuaţii de mai sus reprezintă costul generalizat după cum urmează:

�� = ' ∗ �()� +*�

Unde:

+ Coeficientul de cost generalizat al modului d, care de asemenea poate varia în funcţie de tipul de marfă;

()� Costul generalizat asociat cu modul d. Costurile fiind aşa cum s-a specificat mai sus; şi

*� Constantele modale.

Modelele alegerii modale pentru călători

8.4.2 În Tabelul 8.3 sunt prezentate valorile procentuale în cazul modului călători în funcţie de scop şi disponibilitate auto. Aceste date sunt obţinute pe baza matricelor calibrate ale cererii pentru anul de bază. Valorile arată măsura în care categoria de călători cu disponibilitate auto este dominată de alegerea modului de autoturism, cu o utilizare relativ redusă pentru toate scopurile în cazul celorlalte moduri. Alegerea între autobuz şi tren, ca mijloc de transport, este importantă în cazul categoriei de călători fără disponibilitate auto unde interesul încurajării transferului de la autobuz la tren este mai mare, ca urmare a îmbunătăţirii condiţiilor de transport pe calea ferată.

Tabel 8.3 Ponderile fiecărui mod în cadrul matricelor cererii observate (Călătorii interne)

Scop Disponibilitate auto Mod

Autoturism Autobuz Feroviar Aerian

Afaceri

Cu disponibilitate auto 95.0% 3.4% 1.2% 0.4%

Fără disponibilitate auto - 71.3% 19.8% 8.9%

Total călătorii de afaceri 89.2% 7.5% 2.3% 1.0%

Navetă

Cu disponibilitate auto 94.7% 3.7% 1.6% -

Fără disponibilitate auto - 74.7% 25.3% -

Total călătorii de navetă 84.9% 11.0% 4.1% -

Personal



Total călătorii personale 65.3% 25.5% 9.1% 0.1%


Scop Disponibilitate auto Mod

Autoturism Autobuz Feroviar Aerian

Vacanţă



Total călătorii de vacanţă 92.5% 4.3% 1.7% 1.5%

Toate scopurile



Toate călătoriile 75.9% 17.5% 6.2% 0.3%

8.4.3 Segmentarea în funcţie de disponibilitate auto şi scop al călătoriei ajută în mod considerabil în construirea modelelor alegerii modale deoarece generează tipare de comportament modal destul de diferite care se pot reflecta în dezvoltarea modelului.

8.4.4 În figurile 8.9 şi 8.10 sunt prezentate ponderile fiecărui mod, în funcţie de distanţă, pentru categoria de călătorii cu disponibilitate auto şi cea fără disponibilitate auto. Aceste valori arată că alegerea modului este în mod clar influenţată de factorul distanţă, iar alegerea făcută în ceea ce priveşte modul de transport va fi o funcţie a schimbării în relaţia dintre moduri. De exemplu, transportul aerian devine mult mai atractiv pentru călătoriile la distanţe mari deoarece viteza de deplasare reprezintă un avantaj în faţa preţului mai ridicat al călătoriei şi a timpului de acces la/ieşire de la aeroport, şi pentru că intervin anumiţi factori de preferinţă individuală cum ar fi în cazul acelor persoane care efectuează o călătorie dar nu doresc să conducă autoturismul pe distanţe mari. Combinarea acestor factori indică necesitatea reflectării de către modelele alegerii modale a efectului pe care îl are distanţa călătoriei asupra ponderii modurilor alese. Această condiţie a fost luată în considerare la definirea parametrilor modelului.

8.4.5 În Figura 8.9 se poate observa descreşterea pe care o înregistrează ponderea pentru modul autoturism atunci când creşte lungimea călătoriei iar ponderilor pentru modurile feroviar şi aerian cresc de asemenea. În această situaţie, ponderea pentru modul feroviar înregistrează iniţial o creştere urmată de o stagnare şi apoi descreştere pe măsură ce lungimea călătoriei creşte. În Figura 8.10 se poate observa un efect similar pentru categoria fără disponibilitate auto, cu o descreştere a ponderii pentru modul autobuz şi creşterea ponderilor pentru modurile feroviar şi aerian pe măsură ce lungimea călătoriei creşte. Aceştia sunt factori critici în determinarea modelelor alegerii modale şi au o importanţă deosebită în ceea ce priveşte felul în care se vor desfăşura schemele pentru modul feroviar în cadrul modelului.


Autoturism Feroviar Autobuz Aerian Figura 8.9 Ponderea modului cu disponibilitate auto pentru călătoriile observate, în funcţie de lungimea călătoriei

Feroviar Autobuz Aerian Figura 8.10 Ponderea modului fără disponibilitate auto pentru călătoriile observate, în funcţie de lungimea călătoriei

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

25 75 125 175225275 325375425 475525

Pro

po

ţia

în fu

ncţ

ie d

e m

od

Distanţa

Car

Rail

Bus

Air

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

25 75 125 175 225 275 325 375 425 475 525

Pro

po

rţia

în fu

ncţ

ie d

e m

od

Distanţa

Rail

Bus

Air


8.4.6 Efectul pe care îl are factorul distanţă asupra ponderii fiecăruia dintre moduri a fost reprezentat în modelele alegerii modale prin:

• Creşterea valorilor timpului în funcţie de creşterea distanţei, pentru acele călătorii care nu fac parte din categoria afaceri;

• Modificarea senzitivităţii parametrului alegerii modale în funcţie de lungimea distanţei pentru călătoriile fără disponibilitate auto; şi

• Includerea unei constante a modului legată de distanţă, pentru călătoriile aeriene, care să reflecte preferinţa pentru modul aerian în cazul călătoriilor foarte lungi.

8.4.7 Încorporarea acestor factori în deducerea costurilor generalizate ale modului şi a parametrilor modelului a permis reprezentarea în model a ponderilor modului în funcţie de distanţă, fără să fie necesară utilizarea variabilelor care să imite distanţele neprelucrate.

8.4.8 Modelele alegerii modale pentru transportul de călători iau forma unui model ierarhic, aşa cum se arată în figurile 8.11 şi 8.12, având trei nivele pentru categoria cu disponibilitate auto, şi două nivele pentru categoria fără disponibilitate auto. În cazul categoriei cu disponibilitate auto nivele din modelul ierarhic sunt:

• Nivelul 1 care reflectă alegerea între autoturism şi transportul public;

• Nivelul 2 care reflectă alegerea între rutele cu taxare pentru utilizatorii de autoturisme, şi alegerea între principalele mijloace de transport public; şi

• Nivelul 3 reprezintă alegerea între cele trei tipuri principale ale serviciilor de transport feroviar care au structuri diferite tarifare, anume Regio, Inter Regio şi Inter City.

Figura 8.11 Structura modelului alegerii modale pentru transportul de călători – Cu disponibilitate auto


Figura 8.12 Structura modelului alegerii modale pentru transportul de călători – Cu disponibilitate auto

8.4.9 Modelul alegerii modale depinde de deducerea costului generalizat (în unităţi de timp) pentru fiecare mod, în funcţie de atributele ponderate ale călătoriei pentru fiecare mod. Lista atributelor călătoriei care sunt utilizate în modelul alegerii modale pentru transportul de călători sunt:

• Car in vehicle time (CIVT) – autoturisme în timpi ale vehiculelor

• Car distance (CDIST) – distanțe pentru autoturisme

• Car tolls (CTOLL) – taxe pentru autoturisme

• Border wait time (CBORD) – timpi de așteptare la frontieră

• Border cost (CBCOST) – costul cu trecerea frontierei

• Bus in vehicle time (BIVT) - autobuze în timpi ale vehiculelor

• Bus distance (BDIST) - distanțe pentru autobuze

• Bus tolls (BTOLL) - taxe pentru autobuze

• Bus Border wait time (BBORD) - timpi de așteptare la frontieră pentru autobuze

• Bus Border cost (BBCOST) - costul cu trecerea frontierei pentru autobuze

• Bus waiting time including interchange (BWTIM) – timpii de așteptare a autobuzelor incluzând schimbarea de autobuze

• Car based bus access/egress time (CBAET) - timpii de acces la/plecare de la autobuz folosind autoturismele

• PT based bus access/egress time (PTBAET) - timpii de acces la/plecare de la autobuz folosind transportul public


• Bus fare (BFARE) - costul biletelor pentru autobuze

• Rail in vehicle time (RIVT separately by train type) – trenuri în timpi ale vehiculelor (pe tip de trenuri)

• Rail distance (RDIST) – distanțele trenurilor

• Rail waiting time including interchange (RWTIM separately by train type) – timpii de așteptare a trenurilor, incluzând schimbările de tren (pe categorii de tren)

• Car based rail access/egress time (CRAET) - timpii de acces la/plecare de la tren folosind autoturismele

• PT based rail access/egress time (PTRAET) - timpii de acces la/plecare de la tren folosind transportul public

• Rail fare (RFARE separately by train type) – costul biletelor, pe categorii de trenuri

• Rail interchanges (RINT separately by train type) – schimbările de trenuri, pe categorii de trenuri

• Rail frequency (RFRE separately by train type) – frecvența trenurilor (pe categorii de trenuri)

• Air in vehicle time (AIVT) – aeronave, în timpi ale vehiculelor

• Air distance (ADIST) – distanțele pe cale aeriană

• Airport boarding/alighting time (AWTIM) - timpii de îmbarcare/debarcare în aeroporturi

• Car based air access/egress time (CAAET) - timpii de acces la/plecare de la în avioane folosind autoturismele

• PT based air access/egress time (PTAAET) - timpii de acces la/plecare de la tren folosind transportul public

• Air fare (AFARE) – costul biletelor pentru călătoria cu avionul

• Air frequency (AFRE) – frecvența avioanelor

• Ferry in vehicle time (FIVT) – feribot în timpi ale vehiculelor

• Ferry distance (FDIST) – distanțele pentru feriboturi

• Ferry boarding/alighting time car (FCWTIM) - timpii de îmbarcare/debarcare în feriboturi pentru autoturisme

• Ferry boarding/alighting time bus (FBWTIM) - timpii de îmbarcare/debarcare în feriboturi folosind autobuze

• Ferry boarding/alighting time rail (FRWTIM) - timpii de îmbarcare/debarcare în feriboturi pentru trenuri

• Car based ferry access/egress time (CFAET) – timpii suplimentari de acces la/plecare de la feribot folosind autoturismele

• PT based ferry access/egress time (PTFAET) – timpii de acces la/plecare de la feribot folosind transportul public

• Ferry fare (FFARE) – costul biletelor de feribot

• Ferry frequency (FFRE) – frecvența feriboturilor


• ASC for rail, air, bus, and ferry by distance band– ASC pentru trenuri, autobuze, microbuze și feriboturi, în funcție de intervalele distanțelor de parcurs

8.4.10 Formula de calcul pentru costul generalizat al diferitelor moduri pentru călătoriile cu disponibilitate auto este:

Autoturism

Cost Autoturism = a*CIVT + b*CDIST*VOC /VoTp + c*CTOLL/VoTp + d*CBORD + e*CBCOST/VoTp

Autobuz

Cost Autobuz = a*BIVT + b*BFARE /VoTp + c*BTOLL/VoTp + d*BBORD + e*BBCOST/VoTp + f*BWTIM + g*CBAET +ASCautobuzp(CA)

Feroviar Cost mod Feroviar = a*RIVT + b*RFARE /VoTp + f*RWTIM + g*CRAET + i*RFRE +j*RINT + ASCferoviarp(CA)

Feribot Cost Feribot = a*FIVT + b*FFARE /VoTp + f*FCWTIM + g*CFAET + i*FFRE + ASCferibotp(CA)

Aerian Cost mod Aerian = a*AIVT + b*AFARE /VoTp + f*AWTIM + g*CAAET + i*AFRE + ASCaerianp(CA)

8.4.11 Formula de calcul pentru costul generalizat al diferitelor moduri pentru călătoriilefără disponibilitate auto este:

Autobuz

Cost Autobuz = a*BIVT + b*BFARE /VoTp + c*BTOLL/VoTp + d*BBORD + e*BBCOST/VoTp + f*BWTIM + h*PTBAET +ASCautobuzp(NCA)

Feroviar Cost mod Feroviar = a*RIVT + b*RFARE /VoTp + f*RWTIM + h*PTRAET + i*RFRE +j*RINT + ASCferoviarp(NCA)

Feribot Cost Feribot = a*FIVT + b*FFARE /VoTp + f*FCWTIM + h*PTFAET + i*FFRE + ASCferibotp(NCA)

Aerian Cost mod Aerian = a*AIVT + b*AFARE /VoTp + f*AWTIM + h*PTAAET + i*AFRE + ASCaerianp(NCA)


8.4.12 În tabelele 8.4 şi 8.5 sunt prezentate valorile parametrilor pentru deducerea costului generalizat al anului de bază, în mod separat pentru călătoriile cu disponibilitate auto şi cele fără disponibilitate auto.

Tabelul 8.4 Parametrii costului generalizat – Cu disponibilitate auto

Parametrul Disponibilitate auto

Afaceri Navetă Personal Vacanţă

A 1 1 1 1 B 1 1 1 1 C 1 1 1 1 D 0 intern 0 intern 0 intern 0 intern E 0 intern 0 intern 0 intern 0 intern F 2 2 2 2 G 1 1 1 1 H 2 2 2 2 I 1 1 1 1 J 10 10 10 10

VoT Short VoT Long

ASC Autoturism - - - - ASC Feroviar 23 8 11 8 ASC Autobuz - - - 7 ASC Aerian 5 - -0.511*Distanţă -0.894*Distanţă

Tabelul 8.5 Parametrii costului generalizat – Fără disponibilitate auto

Parametrul Fără disponibilitate auto


A 1 1 1 1 B 1 1 1 1 C 1 1 1 1 D 0 intern 0 intern 0 intern 0 intern E 0 intern 0 intern 0 intern 0 intern F 2 2 2 2 G 1 1 1 1 H 2 2 2 2 I 1 1 1 1 J 10 10 10 10

VoT Short VoT Long

ASC Autoturism - - - - ASC Feroviar 45 19.5 23.5 26 ASC Autobuz - - - - ASC Aerian 45 - -0.238 * Distanţă -1.064 * Distanţă


8.4.13 În Tabelul 8.6 sunt prezentaţi parametrii de senzitivitate ai modelului alegerii modale (valori beta care să fie aplicate costului generalizat pentru a crea valorile de utilitate ale modurilor respective) pentru modelele respective ale scopurilor, şi cuiburile ierarhice din modelele respective.

Tabelul 8.6 Parametrii de senzitivitate ai alegerii modale în cadrul modelului pentru călători

Model Scop


Cu disponibilitate auto

Nivel1: Autoturism vs. Transport Public

-0.028 -0.027 -0.0156 -0.04

Nivel 2: Transport Public separat -0.04 -0.04 -0.36 -0.04

Nivel 3: Tip feroviar -0.04 -0.04 -0.04 -0.04

Nivel 2a: Cu taxare/Fără taxare -0.04 -0.04 -0.04 -0.04

Fără disponibilitate auto

Nivel 1: Transport Public separat -0.04 -0.04 -0.04 -0.04

Nivel 2: Tip feroviar -0.04 -0.04 -0.04 -0.04

8.4.14 Parametrii modali de senzitivitate sunt modificaţi în funcţie de distanţă utilizând relaţia ce urmează. Aceasta reprezintă nivelele diferite de senzitivitate faţă de cost care apar o data cu creşterea distanţei şi este un mecanism de introducere a unui efect de reducere a costului, aşa cum se recomandă în ghidul de modelare, printr-o funcţie continuă.

, = - −�-/2 ∗ 12��345.6∗789:;<=> 8.4.15 În Tabelul 8.7 este prezentată diferenţa procentuală între ponderile modelate şi observate ale

modului care rezultă prin aplicarea parametrilor calibraţi ai ponderilor modale care au fost evidenţiaţi în secţiunea precedentă. Pentru fiecare din modele, în mod separat, sunt făcute comparaţii în funcţie de disponibilitatea auto şi scop. Valorile din tabel arată că modelul asigură o reprezentare excelentă, în general, a ponderilor modale în care toate valorile modelării reprezintă 4% din cele ale observării.

Tabelul 8.7 Validarea alegerii modale pentru pasageri (comparații ale ponderilor modale totale)

Model Mode

Car Bus Rail Air

Cu disponibilitate auto Afaceri 0.1% -1.5% -2.7% 0.7%

Navetă 0.0% 0.5% -1.0% -

Personal 0.2% -2.0% 0.4% -3.7%

Vacanță 0.0% -2.4% -0.1% 2.4%

Toate scopurile 0.1% -1.5% -0.1% -0.1%

Fără disponibilitate auto Afaceri - 0.8% -2.4% -1.1%

Navetă - 0.0% -0.1% 0.0%

Personal - 0.0% 0.0% -2.5%

Vacanță - -0.7% 2.0% 0.4%

Toate scopurile - 0.0% -0.1% -0.8%

Note: Valorile sunt exprimate în % (Modelate-Observate)/Observate)


8.4.16 Importanţa pe care o are factorul distanţă ca efect asupra ponderilor modului observat a fost evidenţiată în secţiunile anterioare, iar Figurile 8.13 şi 8.14 arată relaţia care există între proporţiile ponderii modului prognozat şi proporţiile ponderii modului observat în funcţie de intervalul de distanţă. Cele două figuri prezintă profile similare, cu o descreştere a ponderii modului autoturism datorată creşterii distanţei, şi o creştere a ponderilor pentru modurile feroviar şi aerian în funcţie de distanţă, care sunt reflectate în datele modelului.

8.4.17 În Figurile 8.15 şi 8.18 sunt prezentate comparaţii suplimentare ale ponderilor pentru modurile observat şi modelat. Acestea reprezintă comparaţii ale călătoriilor modelate şi observate în funcţie de mod şi interval de distanţă şi fiecare din ele se încadrează în profilele observate. În cazul cererii pentru modul aerian apar câteva vârfuri, însă acestea reprezintă restricţii ale deplasărilor la nivel intern care pot fi efectuate prin utilizarea mijloacelor de transport aerian.

8.4.18 Cu privire la modelele de alegere modală există mai multe aspecte ce trebuie luate în considerare la evaluarea gradului de calitate a modelului. În primul rând, tabelul 8.7 arată faptul că modelele reflectă ponderile modale pe scop de călătorie și disponibilitate auto la un grad ridicat de acuratețe. În al doilea rând, figurile 8.13 și 8.14 arată faptul că modelul reacționează la variațiile distanței parcurse într-o manieră similară celei pentru matricele calibrate. În al treilea rând, Figurile 8.15 – 8.18 indică situația în care modelul reproduce distribuția cererii pe mod de transport și distanța parcursă la un nivel acceptabil de acuratețe. În al patrulea rând, aceste figuri arată faptul că pentru distanțe mai mari de 400 km numărul de călătorii este foarte redus și, prin urmare, este extrem de dificilă reprezentarea ponderilor modale la același nivel de acuratețe deoarece nivele observate în sine vor prezenta nivele de încredere superioare, deoarece sunt determinate pe baza unor eșantioane mai mici.

8.4.19 În final, modelele de alegere modală sunt aplicate într-o manieră incrementală astfel încât orice diferență între cererile calibrate și cererile sintetizate pentru anul de bază pot fi reprezentate în cadrul cererilor prognozate. A fost acordată o atenție deosebită, în cadrul dezvoltării modelelor de alegere modală, analizei factorii de influență a alegerii modale, cum ar fi scopul călătoriei, disponibilitatea auto și distanța de parcurs să poată fi surprinși în cadrul definirii modelului. Modelele dezvoltate sunt mai complexe decât cele create în mod normal în cadrul modelelor strategice de această natură și oferă o bună reprezentare a alegerii modale. Considerăm, prin urmare, că modelele sunt reprezentative și reflectă cu acuratețe ponderile modale în cadrul modelului, ca un întreg, iar prin aplicarea acestora într-o manieră incrementală orice variație minoră sau extremele modelului (cum ar fi volumele reduse ale călătoriilor foarte lungi) sunt abordate în cadrul procesului de implementare a modelului.


Autoturism Feroviar Autobuz Aerian Figura 8.13 Proporţiile ponderii modului observat în funcţie de mod (Toate scopurile sunt combinate)

Autoturism Feroviar Autobuz Aerian Figura 8.14 Proporţiile ponderii modului modelat în funcţie de mod (Toate scopurile sunt combinate)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

25 50 75 100

125

150

175

200

225

250

275

300

325

350

375

400

425

450

475

500

525

550

Pro

po

rţia

în fu

ncţ

ie d

e m

od

Distanţa

Car

Rail

Bus

Air

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

25 50 75 100

125

150

175

200

225

250

275

300

325

350

375

400

425

450

475

500

525

550

Pro

po

rţia

în fu

ncţ

ie d

e m

od

Distanţa

Car

Rail

Bus

Air


Observat Modelat Figura 8.15 Proporţiile ponderii modului autoturism modelat

(Toate scopurile sunt combinate)

Observat Modelat Figura 8.16 Proporţiile ponderii modului feroviar modelat


0

50000

100000

150000

200000

250000

0 25 50 75 100

125

150

175

200

225

250

275

300

325

350

375

400

425

450

475

500

525

550

575

Observed

Modelled

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

0 25 50 75 100

125

150

175

200

225

250

275

300

325

350

375

400

425

450

475

500

525

550

575

Observed

Modelled


Observat Modelat Figura 8.17 Proporţiile ponderii modului autobuz modelat


Observat Modelat Figura 8.18 Proporţiile ponderii modului aerian modelat


0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

50000

0 25 50 75 100

125

150

175

200

225

250

275

300

325

350

375

400

425

450

475

500

525

550

575

Observed

Modelled

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 25 50 75 100

125

150

175

200

225

250

275

300

325

350

375

400

425

450

475

500

525

550

575

Observed

Modelled


Modelul alegerii modale pentru transportul de marfă

8.4.20 Modele alegerii modale pentru transportul de marfă folosesc aceleași principii ca cele descrise în secțiunile anterioare pentru modelele cererii de transport călători. Figura 8.19 prezintă structura modelului de transport marfă pe categorii de mărfuri, cu modele separate pentru transportul de containere și transportul de mărfuri generale și o ierarhizare pe două niveluri pentru fiecare caz, în care Nivelul 1 reprezintă alegerea între modul rutier și celelalte moduri de transport și Nivelul 2 reprezintă alegerea între modul feroviar, naval sau aerian. Cu toate acestea, valorile totale aferente transportului aerian de marfă reprezintă o proporție atât de mică din numărul total de tone de mărfuri transportate (a se vedea Tabelul 8.9 și 8.10), încât este dificilă reprezentarea unei proporții atât de mici în cadrul modelului alegerii modale fără distorsionarea parametrilor generali ai modelului. Modelele alegerii modale pentru transportul de marfă generală includ, astfel, opțiunea transport aerian numai acolo unde acesta este competitiv, adică pentru deplasările internaționale și pentru categoriile de mărfuri pentru care viteza de livrare este importantă (de ex. poștă/coletărie).

Tabelul 8.9 Tonaj zilnic pe categorii de mărfuri și moduri de transport - Anul de bază

Categorii de mărfuri Procentaj tonaj zilnic pe moduri de transport

Rutier Feroviar Naval Aerian O – Produse agricole 26,758 2,769 5,613 0 1 – Produse alimentare 57,819 859 3 24 2 – Combustibil mineral solid 6,292 80,330 4,699 0 3 – Țiței 1,625 2,744 1,073 0 4 –Minereuri-deșeuri metalice 14,040 3,504 18,621 0 5 – Produse metalice 25,340 8,001 20 7 6 – Minerale și materiale de construcții 151,029 6,902 39,069 0 7 – Fertilizatori 16,445 6,926 870 7 8 – Produse chimice 25,706 3,140 11 14 9 – Echipamente și utilaje grele 27,294 662 1 3 10 – Produse petroliere 14,548 16,318 0 0 11 – Corespondență și colete 2,934 0 0 8 12- Produse finite 68,616 7,771 926 14 13- Deșeuri menajere și industriale 5,693 189 77 0 14 – Produse forestiere 28,268 2,019 284 0 15 - Animale 18,182 0 0 0 Total 490,589 142,136 71,266 76


Tabelul 8.10 Procente tonaj total pe categorii de mărfuri și moduri – Anul de bază

Categorii de mărfuri Procentaj tonaj zilnic pe moduri

Rutier Feroviar Naval Aerian O – Produse agricole 76.1% 7.9% 16.0% 0.0% 1 – Produse alimentare 98.5% 1.5% 0.0% 0.0% 2 – Combustibil mineral solid 6.9% 88.0% 5.1% 0.0% 3 – Țiței* 29.9% 50.4% 19.7% 0.0% 4 –Minereu-deșeuri metalice 38.8% 9.7% 51.5% 0.0% 5 – Produse metalice 75.9% 24.0% 0.1% 0.0% 6 – Minerale și materiale de construcții 76.7% 3.5% 19.8% 0.0% 7 – Fertilizatori 67.8% 28.6% 3.6% 0.0% 8 – Produse chimice 89.0% 10.9% 0.0% 0.0% 9 – Echipamente și utilaje grele 97.6% 2.4% 0.0% 0.0% 10 – Produse petroliere 47.1% 52.9% 0.0% 0.0% 11 – Corespondență și colete 99.7% 0.0% 0.0% 0.3% 12- Produse finite 88.7% 10.0% 1.2% 0.0% 13- Deșeuri menajere și industriale 95.5% 3.2% 1.3% 0.0% 14 – Produse forestiere 92.5% 6.6% 0.9% 0.0% 15 - Animale 100.0% 0.0% 0.0% 0.0% Total 69.7% 20.2% 10.1% 0.0%

Figura 8.19 Structura modelului alegerii modale pe categorii de mărfuri

8.4.21 Modelul alegerii modale pentru transportul de marfă se bazează pe derivarea costului generalizat (în unități monetare) pentru fiecare mod, pe baza atributelor ponderate ale deplasărilor înregistrate pe fiecare mod. Lista atributelor deplasării utilizate în modelul alegerii modale pentru transportul de mărfuri sunt:

Modelul alegerii modale pentru transportul de containere

• Capacitatea camioanelor(TEU) =2 • Costul încărcăturii (cantității de marfă transportate) camioanelor (pe TEU-Km)


• Costul terminalului pentru camioane • Costul încărcării camionului (pe TEU) • Costul descărcării camionului (pe TEU) • Costul încărcării trenurilor (pe TEU) • Costul descărcării trenurilor (pe TEU) • Costul încărcării navelor/barjelor (pe TEU) • Costul descărcării navelor/barjelor (pe TEU) • Costul cantității de marfă transportate pe cale ferată (pe TEU-km) • Costul cantității de marfă transportate pe cale navigabilă (pe TEU-km) • Timpul de transfer camion-cale ferată (ore) • Timpul de transfer camion-cale navigabilă (ore) • Timp acces/ieșire cale ferată • Cost acces/ieșire cale ferată • Timp acces/ieșire cale navigabilă • Cost acces/ieșire cale navigabilă • Limita de distanță minimă pentru căi ferate (km) • Limita de distanță minimă pentru căi navigabile (km) • Costuri la frontieră • Penalități la frontieră pentru transportul rutier • Timpul de așteptare la frontieră (ore) • ASC pentru căi ferate și căi navigabile pe intervale de distanță

Modelul de alegere modală pentru marfa necontainerizată

• Încărcătura medie • Cost cantitate de marfă transportată cu camionul (pe tone-km) • Costul terminalelor pentru autocamioane • Costul încărcării autocamioanelor (pe tona) • Costul descărcării autocamioanelor (pe tona) • Costul încărcării trenurilor (pe tonă) • Costul descărcării trenurilor (pe tonă) • Costul încărcării navelor/barjelor (pe tonă) • Costul descărcării navelor/barjelor (pe tonă) • Costul cantității de marfă transportate pe cale ferată (pe tonă-km) • Costul cantității de marfă transportate pe cale navigabilă (pe tonă-km) • Costul încărcăturii transportate pe linie aeriană (pe tonă-km) • Timpul de transfer camion - cale ferată (ore) • Timpul de transfer camion – cale ferată (ore) • Timpul de transfer camion – linie aeriană (ore) • Timpul de acces/ieșire cale ferată • Costul de acces/ieșire cale ferată • Timpul de acces/ieșire cale navigabilă • Costul de acces/ieșire cale navigabilă • Timpul de acces/ieșire cale aeriană • Costul de acces/ieșire cale aeriană • Limita de distanță minimă pentru cale ferată (km) • Limita de distanță minimă pentru cale navigabilă (km) • Limita de distanță minimă pentru cale aeriană • Costul la frontieră


• Penalități la frontieră pentru încărcătură • Timp de așteptare la frontieră (ore) • ASC pentru cai ferate, cai navigabile și căi aeriene pe intervale de distanță

8.4.22 Formulele de calcul al costului generalizat pentru modelul transportului de containere:

Rutier

Costul pentru transport rutier = Costul încărcăturii camioanelor * Distanță + Costul de încărcare al autocamioanelor + Costul de descărcare a autocamioanelor +Taxă + Int_Indicator * (Costul la frontieră+ Întârziere la frontieră pentru transportul rutier*VoT + Întârziere la frontieră pentru transportul rutier*VoT) + Factor retur fără marfă* Distanță * Costul incărcăturii autocamioanelor

Feroviar

Costul pentru transport feroviar = Distanța pe cale ferată x Costul încărcăturii trenurilor + Costul de încărcare a trenurilor + Costul de descărcare a trenurilor + Timpul de acces/ieșire la și de la calea ferată*VoT + Costul de acces/ieșire la/de la calea ferată+ Costul de încărcare al autocamioanelor + Costul de descărcare a autocamioanelor + Timpul de transfer autocamion-cale ferată*VoT + ASC_cale ferată

Naval

Costul pentru transport naval= Distanța pe cale navigabilă x Costul încărcăturii navelor/barjelor + Costul de încărcare a navelor/barjelor + Costul de descărcare a navelor/barjelor + Timpul de acces/ieșire la/de la calea navigabilă*VoT + Costul de acces/ieșire+ Costul de încărcare a camioanelor+ Costul de descărcare a camioanelor + Timpul de transfer camion – cale navigabilă*VoT + ASC_cale navigabilă

8.4.23 Formulele de calcul al costului generalizat pentru modelul transportului de mărfuri generale sunt:

Rutier Costul pentru transportul rutier = Încărcătura medie * (Costul încărcăturii (cantității de marfă transportate cu autocamionul) * Distanța + Costul de încărcare a camionului + Costul de descărcare a camionului + Factorul retur fără încărcătură * Distanța * Costul cantității de marfă transportate cu autocamionul) + Int_Indicator * (Costul la frontieră + Timpul de așteptare la frontieră*VoT + Penalități la frontieră*VoT) +Taxă

Feroviar Costul pentru transportul feroviar = Încărcătura medie * (Distanța pe calea ferată x Costul cantității de marfă transportate pe calea ferată + Costul de încărcare pe cale ferată + Costul de descărcare pe cale ferată + Costul de acces/ieșire pe cale ferată+ Cost de încărcare a camioanelor + Costul de descărcare a camioanelor) + Timp de transfer autocamion –cale ferată*VoT + Timp acces/ieșire cale ferată *VoT + ASC_cale ferată Naval


Costul pentru transportul naval = Încărcătură medie * (Distanța pe cale navigabilă x Costul încărcăturii transportate pe cale navigabilă + Costul de încărcare pe cale navigabilă + Costul de descărcare pe cale navigabilă + Cost acces/ieșire cale navigabilă+ Cost încărcare camion + Cost descărcare camion))0 + Timp de transfer camion-cale navigabilă *VoT + Timp acces/ieșire cale navigabilă *VoT + ASC_cale navigabilă Aerian Costul pentru transportul aerian: Încărcătura medie * (Distanța pe cale aeriană x Costul încărcăturii transportate pe cale aeriană + Costul de încărcare pe cale aeriană + Costul de descărcare pe cale aeriană + Costul de acces/ieșire cale aeriană + Costul de încărcare a camioanelor + Costul de descărcare a camioanelor)+ Timp de transfer camion-cale aeriană*VoT + Timp de acces/ieșire cale aeriană*VoT + ASC_Cale aeriană

8.4.24 Tabelele 8.11și 8.12 prezintă valorile parametrilor pentru derivarea costului general, în anul de bază, pentru modelele transportului de mărfuri, pe moduri de transport și grupe de mărfuri. Valorile ASC din Tabelul reprezintă rezultatul calibrării modelului de alegere modală pentru categoriile de mărfuri. Așa cum s-a menționat anterior, alegerea modului de transport în funcție de categoriile de mărfuri se modelează prin gruparea categoriilor de mărfuri care reprezintă diferite niveluri ale ponderii modului și prin trei grupări spațiale diferite reprezentând deplasări pentru care transportul naval nu reprezintă o opțiune, cele pentru care transportul naval reprezintă o opțiune și deplasările la Constanța.

Tabelul 8.11 Parametrii costului generalizat - Marfă (Container)

Parametru Mod

Rutier Feroviar Naval Aerian

Costul încărcăturii camionului 1.18 - - - Costul încărcării camionului 23.81 23.81 23.81 - Costul descărcării camionului 23.81 23.81 23.81 - Costul încărcării pe mod - 59.96 64.96 - Costul descărcării pe mod - 59.96 64.96 - Costul la frontieră 0 0 0 - Timpul de așteptare la frontieră 30 0 0 - Penalități la frontieră 0 0 0 - Costul încărcăturii pe linie 1.18 1.18 0.826 - Timpul de acces/ieșire - Costul de acces/ieșire - Timpul de transfer - Factorul Empty back (retur fără marfă) f 0.26 - - - VoT 0.254 0.104 0.126 - ASC Rutier – Fără naval ASC Rutier – Naval ASC Rutier – Constanta ASC Feroviar – Fără naval ASC Feroviar – Naval ASC Feroviar – Constanta ASC Naval – Fără naval ASC Naval – Naval


Parametru Mod


ASC Naval – Constanta ASC Aerian – Fără naval ASC Aerian – Naval ASC Aerian – Constanta

Tabelul 8.12 Parametrii costului generalizat - Mărfuri (General)

Parametru Mod


Costul încărcăturii camionului (cantității de marfă transportate) 0.198 - - - Costul încărcării camionului 7.99 7.99 7.99 7.99 Costul descărcării camionului 7.99 7.99 7.99 7.99 Costul încărcării, pe mod - 5.0 5.41 2.034 Costul descărcării, pe mod - 5.0 5.41 2.034 Costul la frontieră 0 0 0 - Timp de așteptare la frontieră 30 0 0 - Penalități la frontieră 0 0 0 - Cost încărcătură (cantitate de marfă transportată) pe linie 0.198 0.201 0.141 1.41 Timp de acces/ieșire Cost de acces/ieșire Timp de transfer Factor Empty Back (retur fără marfă) 0.26 - - - VoT 0.021 0.009 0.009 0.021 ASC Rutier – Fără naval ASC Rutier – Naval ASC Rutier – Constanta ASC Rutier – Fără naval ASC Rutier – Naval ASC Rutier – Constanta ASC Naval – Fără naval ASC Naval – Naval ASC Naval – Constanta ASC Aerian – Fără naval ASC Aerian – Naval ASC Aerian – Constanta

8.4.25 În modelul fără opțiunea disponibilității transportului naval („fără naval”) clasificarea pentru nivelul ridicat, mediu și scăzut se bazează pe proporția cererii de transport marfă care există pentru modul feroviar. Pentru modelele transportului naval, și Portului Constanța, categoriile corespunzătoare nivelului ridicat, mediu și scăzut se bazează pe cota de piață a transportului naval. Distribuția categoriilor de mărfuri pe diferite grupe este prezentată în Tabelul 8.13


Tabel 8.13 Distribuția categoriilor de mărfuri pe grupuri de mărfuri pentru alegerea modală

Nivelul spațiului Grupuri de categorii de mărfuri

Redus Mediu Ridicat

Opțiunea fără transport naval

O – Produse agricole 1 – Produse alimentare 6 – Minerale și materiale de construcții 9 – Echipamente și utilaje grele 11 – Corespondență și colete 12- Produse finite 13- Deșeuri menajere și industriale 15 - Animale

4 – Minereu, Deșeuri metalice 5 – Produse metalice 8 – Produse chimice 14 – Produse forestiere

2 – Combustibil mineral solid 3 – Țiței* 7 – Fertilizatori 10 – Produse petroliere

Transport naval disponibil

O – Produse agricole 1 – Produse alimentare 5 – Produse metalice 7 – Fertilizatori 8 – Produse chimice 9 – Echipamente și utilaje grele 10 – Produse petroliere 11 – Corespondența și colete 12- Produse finite 13- Deșeuri menajere și industriale 14 – Produse forestiere 15 - Animale

2 – Combustibil mineral solid 3 –Țiței* 4 – Minereu, deșeuri metalice 6 – Minerale și materiale de construcții

Deplasări la Constanta

1 – Produse alimentare 5 – Produse metalice 7 – Fertilizatori 8 – Produse chimice 9 – Echipamente și utilaje grele 10 – Produse petroliere 11 – Corespondență și colete 15 - Animale

O – Produse agricole 2 – Combustibil mineral solid 12- Produse finite 13- Deșeuri menajere și industriale 14 – Produse forestiere

3 – Țiței* 4 – Minereu, deșeuri metalice 6 – Minerale și materiale de construcții

8.4.26 Tabelele 8.14 și 8.15 prezintă parametrii de senzitivitate ai modelului alegerii modale (valorile beta) pentru modelele categoriilor de mărfuri și cuiburile ierarhice din cadrul modelelor respective. În cadrul celor trei categorii de mișcări, Modelul Național de Transport prevede și sub-diviziuni care reflectă gradele diferite de concurență modală prin gruparea categoriilor de mărfuri în trei segmente denumite scăzut, mediu și ridicat.


Tabelul 8.14 Parametri de senzitivitate pentru modelul alegerii modale în transportul de marfă – Model Containere

Nivelul spațiului Nivelul ierarhic Grupările categoriilor de mărfuri

Redus Mediu Ridicat

Fără opțiunea transport naval Nivel1: Rutier/ Non- rutier 0.04 0.04 0.06

Nivel2: Feroviar/Naval/Aerian 0.04 0.04 0.06

Transport naval disponibil Nivel1: Rutier/ Non- rutier 0.04 0.04 -

Nivel2: Feroviar/Naval/Aerian 0.04 0.04 -

Deplasări la Constanța Nivel1: Rutier/ Non- rutier 0.02 0.04 0.04

Nivel 2: Feroviar/Naval/Aerian 0.04 0.04 0.04

Tabel 8.15 Parametrii de senzitivitate ai modelului de alegere modală pentru transportul de marfă – Model pentru marfa generală

Nivelul spațial Nivelul ierarhic Grupările categoriilor de mărfuri

Redus Mediu Ridicat

Fără opțiunea transport naval Nivel1: Rutier/ Non- rutier 0.04 0.04 0.06


Transport naval disponibil Nivel1: Rutier/ Non- rutier 0.04 0.04 -

Nivel2: Feroviar/Naval/Aerian 0.04 0.04 -

Deplasări la Constanța Nivel1: Rutier/ Non- rutier 0.02 0.04 0.04


8.4.27 Tabelele 8.16 și 8.18 prezintă comparații ale ponderilor alegerii modale pentru fiecare dintre cele trei categorii de deplasări, deplasări pentru care nu este disponibilă opțiunea transportului naval (deplasări limitate la transportul terestru), deplasări care se pot realiza cu ajutorul transportului naval și deplasări către zona și portul Constanța. Acestea reprezintă trei opțiuni diferite de alegere modală și permit MNT să reflecte cu acuratețe competitivitatea relativă (gradul de competitivitate) între diferite moduri de transport marfă. De asemenea, acestea permit concentrarea modelului asupra deplasărilor intermodale, prin tratarea deplasărilor către și dinspre Constanța ca un set separat de modele ale alegerii modale.

Tabelul 8.16 Tabel comparativ - alegere modală pentru transport de marfă– Fără opțiunea transport naval

Mod Variabila Categorie model pe categorii de mărfuri

Redus Mediu Ridicat

Rutier

Observat 162570 46868 18368

Modelat 162236 46716 18286

Diferența % -0.2% -0.3% -0.4%

Feroviar

Observat 11379 5922 54337

Modelat 11714 6075 54419

Diferența % +2.9% +2.6% +0.2%


Tabelul 8.17 Tabel comparativ - alegere modală pentru transport de marfă – Cu opțiunea transport naval


Redus Mediu Ridicat

Rutier

Observat 10599 7894 -

Modelat 10456 7918 -

Diferența % -1.3% +0.3% -

Feroviar

Observat 2132 190 -

Modelat 2289 200 -

Diferența % +7.4% +5.3% -

Naval

Observat 454 4444 -

Modelat 441 4410 -

Diferența % -2.9% -0.8% -

Tabel 8.18 Tabel comparativ - alegere modală pentru transportul de marfă – Deplasări în portul Constanța


Redus Mediu Ridicat

Rutier

Observat 1749 1574 1224

Modelat 1674 1557 1232

Diferența % -4.3% -1.1% +0.7%

Feroviar

Observat 3032 1011 828

Modelat 3094 990 757

Diferența % +2.0% -2.1% -8.6%

Naval

Observat 102 2646 16329

Modelat 115 2684 16392

Diferența % +12.7% +1.4% +0.4%

8.4.28 Tabelele de mai sus arată faptul că modelele alegerii modale pentru diverse categorii de mărfuri reprezintă ponderile modurilor cu un bun grad de acuratețe și reflectă pe deplin gradul de importanță al modului feroviar și naval și modificarea acestuia în funcție de categoriile de mărfuri și în funcție de tipul deplasărilor.

8.4.29 În capitolul următor sunt prezentate detalii ale calibrării și validării modelelor de afectare și matricelor cererii.

Calibrarea și validarea modelului


9.1 Calibrarea matricelor cererii

Introducere

9.1.1 Anterior, Capitolul 7 a descris modalitatea de construcție a matricelor cererii de transport pasageri și marfă, sursele datelor de intrare folosite și a furnizat un rezumat al totalurilor acestora. În cadrul acestui capitol se compară aceste matrice ale cererii pentru anul de bază cu date existente din alte surse, în cazul în care sunt disponibile, cu scopul de a demonstra gradul lor de relevanță pentru utilizarea în cadrul MNT. Modelul de calibrare a cererii s-a efectuat utilizându-se producțiile și atracțiile determinate pe 24 ore, pe scop de călătorie, disponibilitate autovehicul și mod, conform metodologiilor recomandate și recunoscute.

Cererea de transport de pasageri pentru transportul rutier

9.1.2 Nu există surse de informații privind fluxul total de pasageri pentru transport rutier din România. În locul unor asemenea date, Tabelul 9.1 prezintă o comparație între fluxul total de vehicule modelat (de-a lungul tuturor secțiunilor și cordoanelor) și totalurile observate. Secțiunea 9.2 conține explicații mai detaliate asupra comparațiilor fluxurilor de trafic.

Tabel 9.1 Fluxuri modelate și observate totale de-a lungul secțiunilor și cordoanelor

Categorii de vehicule

Fluxuri modelate (vehicule)

Fluxuri observate (vehicule)

Diferență procentuală

Total 1,444,169 1,464,661 -1%

Autoturisme 1,048,894 1,077,716 -3%

LGV 138,394 125,905 +10%

HGV 256,881 261,041 -2%

9.1.3 Această comparație indică o corelație generală foarte bună între cererea modelată și cea observată, în condițiile în care fluxurile totale modelate sunt puțin mai mici decât cele observate, pentru fiecare categorie de vehicule, cu excepția LGV.

Alte cereri de transport persoane

9.1.4 Estimările pentru transportul de călători pentru alte moduri de transport precum și parcursul pasagerilor sunt publicate de către Institutul Național de Statistică în publicația “România în cifre”1. Datele pentru anul 2012 au fost comparate cu totalurile matricelor anului de bază, din cadrul MNT. Pentru transportul feroviar și aerian este posibilă o astfel de comparație directă, dar pentru transportul rutier de pasageri statisticile naționale includ toate vehiculele licențiate să transporte pasageri (inclusiv autovehicule tip taxi), prin urmare este de așteptat ca fluxurile modelate să fie mai mici. Tabelul 9.2 arată comparația între volumele anuale de pasageri iar Tabelul 9.3 prezintă comparațiile pentru parcursul anual al pasagerilor.

1 România în cifre 2012, Institutul Național de Statistică

9 Calibrarea și validarea modelului


Tabelul 9.2 Comparația între fluxurile de pasageri modelate și observate, pe moduri de transport

Mod

România în cifre 2012 Numărul zilnic

de pasageri modelat, pentru

2011 (mii)


Numărul anual de pasageri pentru 2011 (milioane)

Numărul zilnic de pasageri pentru

2011 (mii)

Autobuz 243 666 510 -23%

Feroviar 61 167 167 0%

Aerian 11 30 29 -3%

Total 315 863 706 -18%

Tabelul 9.3 Comparația între parcursurile pasagerilor modelate și observate, pe moduri

Mod

Parcursul anual al pasagerilor observat pentru 2011 (milioane

km)

Parcursul anual al pasagerilor modelat

pentru 2011 (milioane km)


Autobuz 15,529 10,798 -30%

Feroviar 5,073 5,143 +1%

9.1.5 Tabelele 9.2 și 9.3 arată o corelație acceptabilă între volumele de pasageri și parcursul pasagerilor modelate în cadrul MNT și statisticile independente incluse în publicația “România în cifre 2012”. Prin urmare, cererea totală de transport pasageri modelată în cadrul MNT formează o bază solidă pentru dezvoltarea scenariilor de prognoză dar și pentru estimarea fluxurilor de vehicule pentru rețeaua rutieră și cea de transport public.

Transportul de mărfuri

9.1.6 Publicația “România în cifre 2012” oferă estimări asupra transportului total de mărfuri pentru anul 2011, pe moduri de transport. Aceste valori au fost comparate (Tabelul 9.4) cu tonajele totale incluse în matricele anului de bază.


Tabelul 9.4 Comparație între cantitățile totale de mărfuri transportate, modelate și observate, pe moduri de transport

Mod Milioane tone pe an

Mii tone medie zilnică observate

Mii tone medie zilnică modelate


Rutier 184 504 491 -3%

Feroviar 61 167 167 0%

Căi navigabile

Interioare

Maritime

Total

29

39

68

79

107

186

178

-4%

Aerian 0.186 0.074 0.076 3%

Total 313 858 837 -3%

9.1.7 Această comparație indică o corelație consistentă între tonajele observate și modelate, pe moduri de transport, sugerând faptul că modelul include valorile corecte pentru cererea de transport marfă.

9.2 Validarea fluxurilor pentru rețeaua rutieră

Introducere

9.2.1 Secțiunea de față rezumă procesul de validare a fluxurilor de trafic rutier pentru MNT prin afectarea matricelor de pasageri și comparația între fluxurile modelate și cele observate. Matricele de pasageri ale anului de bază sunt transformate în număr de vehicule folosindu-se gradele medii de ocupare pe scopuri de călătorie, pentru autoturisme, combinate cu matrice de vehicule pentru LGV și HGV, descrise în capitolul asupra construcției matricelor cererii.

9.2.2 Analize comparative sunt efectuate pentru:

• Cordoane în jurul orașelor mari;

• Un set de secțiuni de analiză, care acoperă deplasările inter-urbane pe întreg teritoriul țării

9.2.3 Figura 9.1 prezintă locațiile cordoanelor și ale secțiunilor de validare folosite în analiză.


Figura 9.1 Localizarea cordoanelor și a secțiunilor de validare

Cordoane MZA

9.2.4 Tabelul 9.5 prezintă o comparație între fluxurile MZA modelate și observate, pentru fiecare din cordoanele urbane, în termeni de diferențe ale fluxurilor totale (către și dinspre zonele urbane)

28

26

21

25

24

23 22

2018

19

18

25

23

282021


Tabelul 9.5 Comparația fluxurilor modelate și observate pentru rețeaua rutieră, valori MZA, pentru cordoanele urbane

Cordon Fluxuri MZA

modelate Total vehicule

Total trafic MZA observat

% Diferență

Arad 36,571 36,842 -1%

Baia Mare 26,896 30,487 -12% Bistrița 18,506 22,963 -19%

Brăila 36,344 33,169 10%

Brașov 62,936 56,782 +11% București 159,631 174,406 -8%

Cluj-Napoca 60,568 57,397 +6% Constanta 44,565 48,499 -8%

Craiova 69,021 68,464 +1%

Focșani 41,296 39,910 +3% Iași 45,541 42,546 +7%

Oradea 58,166 57,222 +2%

Roman 38,554 34,904 +10% Satu Mare 28.164 31,572 -11%

Sibiu 58,752 66,093 -11% Suceava 41,063 37,577 +9%

Timișoara 54,399 51,718 5%

Toate 881,004 890,551 -1%

9.2.5 Tabelul 9.5 arată un grad de corelație acceptabil între fluxurile modelate și cele observate, în termeni de diferență procentuală între fluxuri. Cererea totală de-a lungul tuturor cordoanelor este modelată cu o abatere de 1% față de fluxurile observate, iar pentru toate cordoanele cu excepția unuia abaterea este de maxim 15%. Anumite cordoane includ și drumuri județene pe care se desfășoară îndeosebi trafic local. MNT modelează în principal deplasările interurbane și cu toate că au fost luate în considerare și fluxurile de trafic local, vor exista abateri semnificative față de valorile observate, pentru aceste drumuri județene.

9.2.6 La comparația între fluxurile de trafic modelate și observate este important să se ia în considerare nivelul de acuratețe existent pentru diferitele categorii de vehicule. Manualul DMRB din Marea Britanie (Vol. 12, Sec 1 Partea 1, Para 6.2.5 și 6.3.7) stabilește intervalele de încredere la 95%, după cum urmează:

Tabelul 9.6: Acuratețea recensămintelor de trafic

Tipul contorizării

Categoria vehiculelor

Acuratețe (grad de încredere 95%)

Manuale

Autoturisme +/-10%

LGV +/-24% HGV +/-28%

Automate N/A +/-5% Notă: Acestea corespund locațiilor individuale și nu secțiunilor sau cordoanelor urbane.

9.2.7 Au fost efectuate analize comparative suplimentare în conformitate cu metodologiile Administrației Federale Americane pentru Autostrăzi (FHWA) și Departamentului Webtag de Reglementări în Transporturi din Marea Britanie.

9.2.8 Metodologia FHWA sugerează două abordări în ceea ce privește evaluarea abaterilor între fluxurile modelate și cele observate. Prima este de stabilire a unor diferențe maxime așteptate


pentru volumele totale din secțiuni și cordoane iar cea de-a doua este indicatorul abatere medie pătratică, care evaluează variațiile între cele două seturi de valori de trafic. Tabelul 9.7 include diferențele maxime așteptate între fluxurile modelate și observate în secțiuni și cordoane.

Tabelul 9.7 Criteriile FHWA pentru abaterile maxime acceptabile referitoare la volumele totale din secțiuni

Indicator (volume zilnice) ± 10% Locații (abaterile maxime acceptabile pentru volumele totale din secțiuni)

Volume în secțiune (volume zilnice) Abatere % maximă 5,000 65%

25,000 41%

45,000 32% 65,000 28%

85,000 25%

105,000 22% 125,000 20%

>145,000 19%

9.2.9 Figura 9.2 prezintă indicatorii de rezultat ai rețelei de cordoane modelate față de diferențele maxime prezentate în Tabelul 9.7. Aceste date indică faptul că toate cordoanele respectă de departe condițiile anterioare. Tabelul 9.4 arată faptul că pentru ansamblul cordoanelor abaterea medie relativă este de 1%, încadrându-se în limita de 10% stabilită de reglementările FHWA.

Figura 9.2 Reprezentarea abaterii maxime dorite și a valorilor corespondente cordoanelor

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000 180,000

Cordons Maximum differences


9.2.10 Indicatorul abaterii medii pătratice reprezintă suma pătratică a diferențele între valorile observate în secțiuni și cordoane și valorile corespondente modelate, divizată la numărul total al contorizărilor. Valoarea obținută este ulterior normalizată prin împărțirea la media tuturor valorilor observate. Indicatorul țintă sugerat de FHWA este de maximum 40%. Formula este descrisă în continuare:

?@�ABCD = 1E̅ √ �HI2JI�"I

9.2.11 Abaterea medie pătratică normalizată, pentru toate cordoanele, este de 38%, care este inferioară valorii recomandate de 40 și reprezintă, o corelație acceptabilă.

9.2.12 DfT recomandă aplicarea unui indicator denumit GEH pentru evaluarea relevanței volumelor orare afectate în comparație cu valorile observate în secțiuni și cordoane. GEH este un test statistic hi-pătrat modificat, cu următoarea formulă:

unde M este fluxul orar modelat iar C este fluxul orar observat.

9.2.13 Sunt stabilite valori țintă pentru ponderea observațiilor care nu respectă limitele indicate de statistica GEH. Acestea sunt prezentate în Tabelul 9.8, împreună cu ponderile reale pentru cordoane, pentru o valoare orară medie modelată și pentru valoarea modelată a orei de vârf (estimată pe bază variațiilor orare de trafic rezultate din efectuarea numărătorilor automate). Criteriile specificate în manualul UK DMRB nu pot fi aplicare în mod direct în cazul unui model strategic național. Criteriile conținute aici sunt mai potrivite modelelor la nivel local, pentru care există date de anchetă detaliate la nivel local și unde opțiunile de alegere a rutelor alternative sunt limitate. Într-adevăr, pentru modelele regionale strategice dezvoltate în Marea Britanie nu sunt îndeplinite criteriile de calibrare DMRB, dar acestea sunt utilizate ca și valori orientative. Pentru acest studiu, am utilizat o combinație între criteriile de validare TMIP, din Statele Unite, care sunt mai potrivite pentru modelele strategice și un set de criterii modificate DMRB UK pentru a evalua fidelitatea modelului. Totuși, Tabelul 9.8 arată că 80% din segmente au o valoare GEH mai mică de 5, care este foarte apropiată de criteriile complete DMRB de 85%.

Tabel 9.8 Valorile statisticii GEH și valori țintă pentru fluxurile orare medii și ale orei de vârf

Fluxuri orare medii % Valori GEH mai mici decât

5 7.5 10

Valori orare medii modelate 80% 90% 96%

Valorii medii modelate pentru ora de vârf 60% 82% 89%

Valoare țintă 40% 60% 75%

9.2.14 Tabelul 9.8 arată faptul că atât pentru valorile medii orare cât și pentru valorile orei de vârf cordoanele depășesc cu mult indicatorii stabiliți de statistica GEH modificată.


Secțiuni de analiză

9.2.15 Tabelul 9.9 compară fluxurile modelate și cele observate (exprimate ca și medii zilnice anuale) pentru fiecare secțiune de analiză în termeni de diferențe procentuale ale valorilor totale (în ambele sensuri).

Tabelul 9.9 Comparație între fluxurile medii zilnice anuale modelate și observate, pentru secțiunile de analiză

Secțiune de analiză

Fluxuri MZA în ambele sensuri modelate (vehicule)

Fluxuri MZA în ambele sensuri observate (vehicule)


18 21,302 19,819 7%

19 36,262 34,003 7%

20 69,193 62,201 11%

21 54,676 58,516 -7%

22 69,086 76,218 -9%

23 94,330 92,887 2%

24 21,589 23,410 -8%

25 86,344 92,868 -7%

26 19,685 21,354 -8%

27 35,052 36,038 -3%

28 55,647 48,582 15%

Total 563,165 565,896 -1%

9.2.16 Tabelul 9.9 indică o bună corelație între fluxurile afectate și cele modelate, în termeni de diferențe procentuale. Au fost realizate analize suplimentare conform metodologiilor indicate de Administrația Federală Americană pentru Autostrăzi (FHWA) și Departamentului de Reglementări în Transporturi din Marea Britanie.

9.2.17 Figura 9.3 prezintă indicatorii de rezultat ai fluxurilor modelate și variațiile maxime permise, prezentate în Tabelul 9.7. Aceasta indică faptul că toate secțiunile de analiză prezintă diferențe inferioare cu mult valorilor maxime admise, incluse în Tabelul 9.7 Tabelul 9.9 indică faptul că pentru toate secțiunile de analiză diferența între fluxurile modelate și cele observate este de 1%, încadrându-se în intervalul ±10%, stabilit de FHWA.

Figura 9.3 Reprezentarea abaterii maxime admise pentru volumele din secțiunile de analiză

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000

Screenlines Maximum Difference


9.2.18 Abaterea medie pătratică normalizată pentru toate cordoanele este de 37%, ceea ce sugerează o estimare acceptabilă, fiind inferioară valorii prag de 40%.

9.2.19 Au fost stabilite valori țintă pentru ponderea valori observate care sunt inferioare limitelor GEH. Acestea sunt prezentate în continuare, împreună cu proporția reală a valorilor din secțiune pentru o valoare medie orară și pentru ora de vârf estimată în cadrul modelului. Criteriile specificate în manualul UK DMRB nu pot fi aplicare în mod direct în cazul unui model strategic național. Criteriile conținute aici sunt mai potrivite modelelor la nivel local, pentru care există date de anchetă detaliate la nivel local și unde opțiunile de alegere a rutelor alternative sunt limitate. Într-adevăr, pentru modelele regionale strategice dezvoltate în Marea Britanie nu sunt îndeplinite criteriile de calibrare DMRB, dar acestea sunt utilizate ca și valori orientative. Pentru acest studiu, am utilizat o combinație între criteriile de validare TMIP, din Statele Unite, care sunt mai potrivite pentru modelele strategice și un set de criterii modificate DMRB UK pentru a evalua fidelitatea modelului. Totuși, Tabelul 9.10 arată că 87% din segmente au o valoare GEH mai mică de 5, care este în conformitate cu criteriile complete DMRB de 85%.

Tabel 9.10 Valorile statisticii GEH și valori țintă pentru fluxurile orare medii și ale orei de vârf

Fluxuri orare medii % Valori GEH mai mici decât

5 7.5 10

Valori orare medii modelate 87% 97% 100%

Valorii medii modelate pentru ora de vârf 66% 89% 96%

Valoare țintă 40% 60% 75%

9.2.20 Tabelul 9.10 arată faptul că, atât pentru valorile medii orare cât și pentru valorile orei de vârf, cordoanele depășesc cu mult indicatorii stabiliți de statistica GEH modificată.

9.2.21 Numărul total de deplasări care traversează punctele de graniță a fost comparat cu trecerile totale ale frontierei observat; ca urmare, se poate observa faptul că deplasările de autoturisme prezintă o diferență de 1%, ca și fluxurile de HGV, din punctul de vedere al comparației fluxurilor modelate cu cele observate.

Rezumat

9.2.22 Au fost efectuate comparații între fluxurile modelate și cele observate, pentru fluxurile de trafic rutier, în termeni de:

• Diferențe procentuale între fluxuri;

• Abaterea maximă așteptată pentru volumele din cordoane și secțiuni de analiză;

• Abaterea medie pătratică normalizată; și

• Statistica GEH pentru volumele de trafic orar pentru segmente.

9.2.23 Rezultatele acestor analize comparative pentru cordoanele din jurul orașelor și secțiunile de analiză indică faptul că afectarea traficului rutier pentru anul de bază este validată iar modelul anului de bază este adecvat pentru utilizarea în elaborarea prognozelor de trafic și pentru modelarea și testarea proiectelor de infrastructură inter-urbană.


9.2.24 Figura 9.4 prezintă rezultatele finale ale comparației fluxurilor MZA recenzate cu cele observate pentru secțiunile de analiză și cordoane, în număr total de 247, ceea ce arată o corelație foarte bună cu diagonala principală, cu o valoare a coeficientului R2 de 0,90.

Figura 9.4 Funcția de regresie liniară pentru fluxurile modelate și observate

9.2.25 Figurile 9.5 – 9.8 prezintă afectarea traficului pentru anul de bază pentru total vehicule, respectiv autoturisme, LGV (vehicule ușoare de transport marfă) și HGV (vehicule grele de transport marfă).

y = 1.006xR² = 0.9038

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

0 10000 20000 30000 40000 50000


Figura 9.5 Fluxuri MZA pentru total vehicule

Figura 9.6 Fluxuri MZA pentru autoturisme


Figura 9.7 Fluxuri MZA pentru LGV

Figura 9.8 Fluxuri MZA pentru HGV


9.3 Validarea timpilor de parcurs pentru rețeaua rutieră

9.3.1 În luna ianuarie 2013, AECOM a efectuat măsurători privind timpii de parcurs pentru secțiunile interurbane majore din România. Datele rezultatele au fost comparate cu timpii de călătorie modelați cu scopul validării curbelor debit-viteză incluse în cadrul MNT, funcții care definesc vitezele de circulație ale vehiculelor în funcție de volumele de trafic afectate pe rețea.

9.3.2 Timpii de călătorie au fost evaluați folosind receptoare GPS care au înregistrat informații de tipul locație, altitudine și timp, la un interval de câteva secunde, în timp real, obținându-se astfel un volum mare de date, inclus acum în cadrul Bazei de date primare. Au fost efectuate mai multe treceri pentru același traseu evaluat. Este de menționat faptul că evaluarea duratelor de parcurs a fost efectuată la momente diferite ale zilei, prin urmare măsurătorile includ și posibile efecte ale congestiei. Timpii de călătorie descriși în această secțiune reprezintă valori pentru perioadele în afara orelor de vârf (călătoriile sunt efectuate după orele de vârf ale dimineții și înainte de orele de vârf de după-amiază).

9.3.3 Un model poate fi considerat validat din perspectiva timpilor de parcurs dacă majoritatea valorilor observate au o abatere de maxim 15% față de timpii modelați. Am aplicat acest test și pentru MNT al României. Tabelul 9.11 conține un rezumat al timpilor medii de călătorie determinați pentru fiecare rută, împreună cu numărul de treceri la care se adaugă valorile modelate, pentru comparație.

Tabelul 9.11 Timpi de călătorie măsurați și modelați

Rută

Parametrii observați Timpi de călătorie modelați (hh:mm)


Treceri Distanță (km)

Timp (hh:mm)

Viteză medie (km/h)

Arad – București 4 564 08:02 70.2 07:22 -8.3%

Braila – Brasov 4 261 04:15 68.4 03:49 -10.1%

Braila – Focsani 2 90 01:44 52.4 01:43 -1.6%

Brasov – București 4 179 03:11 75.6 02:22 -25.7%

Brasov – Cluj Napoca 4 281 04:50 73.0 03:51 -20.4%

Brasov – Pitesti 3 140 02:39 48.6 02:53 8.6%

București - Constanta 4 230 02:29 90.8 02:32 2.0%

București – Giurgiu 4 65 01:19 57.4 01:08 -14.7%

București – Sibiu 4 266 05:45 50.3 05:17 -8.1%

București – Suceava 4 444 06:58 60.3 07:22 5.7%

Cluj Napoca – Oradea 4 157 02:35 68.8 02:17 -12.1% Cluj Napoca – Satu Mare 4 222 03:48 59.7 03:43 -2.2%

9.3.4 Din cele 12 de rute evaluate în cadrul validării timpilor de călătorie, un număr de 10 (83%) se încadrează în limita de 15% a abaterii față de valorile modelate. Cele 2 rute rămase se încadrează în maxim 26%.

9.3.5 rețeaua rutieră pot fi considerați ca fiind validați, față de valorile observate pentru rutele interurbane.


9.4 Validarea afectării pentru rețeaua feroviară

9.4.1 Validarea afectării pentru rețeaua feroviară a fost evaluată comparându-se îmbarcările și debarcările pe zone. Deplasările inter-zonele au fost determinate pe baza statisticilor legate de vânzările de bilete, care au fost transformate în deplasări inter-zonale, pe baza unui tabel de corespondență între fiecare stație și fiecare zonă din model.

9.4.2 A fost efectuată o analiză comparativă a numărului de îmbarcări și debarcări observate și modelate, pentru care s-au aplicat următoarele criterii pentru testarea validării:

• Daca numărul de îmbarcări și debarcări observat este mai mic de 150, atunci diferența absolută între valorile modelate și cele observate trebuie să fie mai mică de 50; sau

• În rest, diferența procentuală trebuie să fie mai mică de 25%, pentru validarea modelului.

9.4.3 Pentru toate zonele modelate rata de acuratețe a fost de 89%, ceea ce indică o corelație foarte bună între cele două seturi de valori. Numărul total modelat de îmbarcări și debarcări prezintă o variație de 1,5% față de valoarea observată. Figura 9.9 prezintă grafic comparație între numărul de îmbarcări și debarcări modelate și observate (cu excepția valorilor pentru zona București, care prezintă valori foarte mari în comparație cu restul zonelor, ceea ce ar distorsiona prea mult reprezentarea grafică. Notă: pentru zona București, diferența între cele două seturi de valori este de 9.8%, ceea ce conduce la respectarea testului de validare). Figura de mai jos indică o corelație bună între deplasările modelate și observate pentru transportul feroviar, înregistrându-se un număr redus al valorilor care prezintă diferențe majore. Prin urmare, afectarea traficului pentru transportul feroviar poate fi considerată ca fiind validată.

Figura 9.9 Numărul observat și modelat al îmbarcărilor și debarcărilor pentru fiecare zonă

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000

Mo

del

led

Bo

ard

ing

s an

d A

lig

hti

ng

s

Observed Boardings and Alightings


9.4.4 Figurile 9.10 - 9.12 prezintă afectarea traficului feroviar pentru anul de bază pentru călătoriile cu trenuri InterCity, InterRegio și Regio.

igura 9.10 Fluxuri zilnice de călători pentru trenurile Inter City

Figura 9.11 Fluxuri zilnice de călători pentru trenurile Inter Regio


Figura 9.12 Fluxuri zilnice de călători pentru trenurile Regio

9.5 Validarea afectării pentru transportul de autobuze

9.5.1 Calibrarea afectării traficului pentru transportul cu autobuzul a fost evaluată prin compararea numărului zilnic de pasageri observat în locațiile de anchetă AECOM 2012 cu numărul corespondent modelat, în cordoanele de anchetă.

Tabel 9.12 Numărul de pasageri de autobuz modelat și observat în cordoanele de anchetă

Cordon Modelat Observat % Diferență

Brăila 6,895 5,140 34% Brașov 12,009 14,583 -18%

București 35,092 27,773 26%

Cluj 13,954 15,078 -8% Constanta 20,785 25,741 -19%

Craiova 16,614 12,184 36%

Iași 14,688 17,846 -18% Oradea 17,097 14,757 16%

Sibiu 10,439 15,807 -34% Timișoara 18,345 19,894 -8%

Total 165,918 168,804 -2%

9.5.2 Pentru șapte din cele 10 cordoane, fluxurile modelate prezintă o diferență de maxim 25% față de valorile observate iar toate zece prezintă variații de maxim 36%. În ansamblu, nivelul calitativ al afectării traficului poate fi considerat acceptabil, respectând condițiile de validare. Numărul total de pasageri pentru toate cordoanele arată o variație de 2% față de valoare observată, ceea ce indică faptul că afectarea traficului de pasageri de autobuze este validat, în condițiile în care pot apărea doar variații locale.

Metodologia de prognoză și scenarii de dezvoltare de referință


10.1 Prezentare generală

10.1.1 În cadrul acestui capitol sunt prezentate estimările și structura modelului ce au fost utilizate pentru obținerea prognozelor pentru anii viitori. Capitolul include, de asemenea, analize ale tendințelor apărute de-a lungul timpului în ceea ce privește efectuarea călătoriilor, prezentarea evoluției relației dintre creșterea volumului de trafic și dezvoltarea socio-economică, precum și sursele și metodele de formulare a prognozelor socio-economice.

10.2 Date istorice și tendințe de evoluție

10.2.1 S-au colectat date furnizate de către INS și Cestrin pentru determinarea schimbărilor întâmpinate de-a lungul timpului în ceea ce privește numărul călătoriilor efectuate prin intermediul diverselor moduri de transport. Tabelul 10.1 prezintă o sinteză a datelor privind numărul de călătorii.

Tabelul 10.1 Evoluția transportului de călători (milioane călători, pe an)

Călătorii anuale ('000,000)

Sursa 1990 1995 2000 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tot

alul

căl

ător

iilor

inte

rnaț

iona

le s

au d

e tip

Inte

rcity

Căl

ător

ii ef

ectu

ate

prin

in

term

ediu

l tra

nspo

rtul

ui p

ublic

Aerian INS TRN135A:

Deplasări interne și internaționale

(Transport intercity și

internațional de călători, după

modul de transport)

- - 2.36 4.34 5.50 7.83 9.08 9.09 10.13

Feroviar 407.93 210.74 117.50 92.42 94.44 88.26 78.25 70.33 64.27

Naval 1.64 2.04 0.13 0.22 0.19 0.21 0.19 0.16 0.08

Rutier (Autobuz/Taxi)

780.67 413.50 205.98 238.02 228.01 231.08 296.95 262.31 244.94

Totalul călătoriilor

prin intermediul

TP

1,190.23 626.28 325.97 335.00 328.14 327.38 384.48 341.90 319.43

Călătorii prin intermediul

mijloacelor de transport private

(Rutier)

Estimări AECOM (pe baza MZA

stabilit de către

CESTRIN pentru

drumurile

naționale și

județene și date

provenite din

anchetele în trafic)

646 803 787 794

1.011

Total Calcule AECOM 1,836 1,429 1,113 1,129

1.331

Căl

ător

ii ex

tern

e

Tot

al c

ălăt

orii

Aerian INS TUR108A, TUR107C :

Numărul de sosiri și plecări

internaționale (numărul sosirilor

în România ale

vizitatorilor străini,

după mijlocul de

transport utilizat)

0.54 0.73 1.19 1.80 2.35 3.40 3.87 3.42 3.63

Feroviar 4.85 1.55 1.35 0.53 0.55 0.52 0.51 0.42 0.42

Naval 0.36 0.34 0.29 0.22 0.24 0.26 0.29 0.19 0.17

Rutier 12.07 8.55 8.83 10.43 11.81 14.52 17.27 15.27 14.17

Total 17.81 11.18 11.65 12.98 14.94 18.70 21.93 19.30 18.39

10 Metodologia de prognoză și scenarii de dezvoltare de referință


Tabelul 10.2 Evoluția transportului de călători (rate anuale de creștere)

Rata medie anuală de creștere

(%) Sursa 1990 1995 2000 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tot

alul

căl

ător

iilor

inte

rnaț

iona

le s

au d

e tip

Inte

rcity

Căl

ător

ii ef

ectu

ate

prin

in

term

ediu

l tra

nspo

rtul

ui p

ublic

Aerian

Calcule AECOM

- - 13.0% 26.7% 42.5% 15.9% 0.2% 11.4%

Feroviar -12.4% -11.0% -4.7% 2.2% -6.5% -11.3% -10.1% -8.6%

Naval 4.5% -42.1% 10.4% -12.8% 11.1% -8.1% -17.0% -48.4%

Rutier (Autobuz/Taxi)

-11.9% -13.0% 2.9% -4.2% 1.3% 28.5% -11.7% -6.6%

Totalul călătoriilor

prin intermediul

TP

-12.1% -12.2% 0.5% -2.0% -0.2% 17.4% -11.1% -6.6%

Călătorii prin intermediul

mijloacelor de transport private

(Rutier)

CESTRIN (Creșterea medie a

MZA in pentru

drumurile naționale

și județene)

4.3% 4.5% -0.4% 0.2% 5.0%

Total Calcule AECOM -4.9% -4.9% 0.3% 3.3%

Căl

ător

ii ex

tern

e

Tot

al c

ălăt

orii

Aerian

Calcule AECOM

6.4% 10.2% 8.6% 30.4% 45.0% 13.6% -11.4% 6.1%

Feroviar -20.4% -2.8% -17.1% 4.9% -5.6% -1.9% -17.6% -1.2%

Naval -0.9% -3.2% -5.0% 4.9% 11.1% 11.1% -36.2% -6.5%

Rutier -6.6% 0.6% 3.4% 13.2% 22.9% 19.0% -11.6% -7.2%

Total -8.9% 0.8% 2.2% 15.1% 25.2% 17.3% -12.0% -4.7%

10.2.2 Între anii 1990 și 2010 s-a înregistrat o scădere a numărului de călătorii, cu toate că situația s-a schimbat la nivelul celor trei intervale distincte:

• Între 1990 și 2000 s-a înregistrat o scădere a numărului total de călătorii efectuate, indusă de un declin semnificativ de la nivelul numărului de călătorii efectuate prin intermediul transportului public, care nu depășește creșterea numărului de călătorii realizate prin mijloace de transport private.

• Între 2000-2005 s-a înregistrat o creștere moderată atât la nivelul călătoriilor prin mijloace de transport public, cât și la nivelul călătorii realizate prin mijloace de transport private.

• Între 2005-2010 s-a înregistrat o creștere generală semnificativă a numărului de călătorii efectuate, prin creșterea mai puternică mai mare a numărului călătoriilor realizate prin mijloace de transport private (5.0% pe an), față de călătoriile efectuate prin transport public (3.3% pe an).

10.2.3 Următorul tabel prezintă tendințele în ceea ce privește transportul mărfurilor în funcție de modul de transport, înregistrate de-a lungul timpului.


Tabelul 10.3 Evoluția transportului de marfă

Unități 2008 2009 2010 2011

Transport rutier

Marfă Milioane tone 365 293 175 184 Rata medie anuală de creștere

(%) -19.7% -40.3% 5.1%

Parcursul mărfurilor Miliarde de tone - km 56 34 26 26 Rata medie anuală de creștere

(%) -39.3% -23.5% 0.0%

Transport rutier


(%) -23.9% 3.9% 15.1%

Parcursul mărfurilor Miliarde de tone - km 15 11 12 15 Rata medie anuală de creștere

(%) -26.7% 9.1% 25.0%

Transport naval


(%) -16.7% 28.0% -9.4%

Parcursul mărfurilor Miliarde de tone - km 9 12 14 11 Rata medie anuală de creștere (%)

33.3% 16.7% -21.4%

Toate modurile de transport


(%) -20.1% -29.5% 5.4%

Parcursul mărfurilor Miliarde de tone - km 80 57 52 52 Rata medie anuală de creștere (%)

-28.8% -8.8% 0.0%

Sursa: INS

10.2.4 Între anii 2008 și 2011 volumele de marfă transportată prin intermediul tuturor modurilor de transport a scăzut. Cel mai mare declin s-a înregistrat la nivelul transportului rutier, unde tonajul mărfurilor transportate a scăzut cu 50%, în timp ce numărul de tone/km a scăzut cu 45%. Volumele de marfă transportate feroviar au scăzut cu 9%, fără modificări în parcursul vehicul/km. În ceea ce privește marfa transportată naval, aceasta înregistrează cea mai mică scădere, și anume de 3%. Scăderea înregistrată la nivelul transportului de mărfuri din anul 2008 este rezultatul crizei economice. Există, pe de altă parte, există semne de revenire indicate de creșterea ușoară a volumelor totale transportate între 2010 și 2011.

10.3 Metodologia de prognoză

10.3.1 Cererea viitoare de transport au fost calculate la nivel intern în cadrul Modelului Național de Transport, pe baza matricelor calibrate în anul de referință, sub forma unor matrice de cerere pentru anii viitori. Creșterea numărului de călătorii este influențată de modificările de la nivelul variabilelor socio-economice, precum PIB, gradul de motorizare a populației sau schimbările demografice ale populației.

Factori socio-economici de stimulare a dezvoltării

10.3.2 Schimbările intervenite la nivelul cererilor de transport sunt, de obicei influențate de variații ale indicatorilor socio-economici ale numărului de călătorii efectuate. Aceste modificări apar și în rândul indicatorilor aferenți dimensiunii potențialelor grupuri de locuitori care călătoresc. Spre


exemplu, schimbările de la nivelul populației active afectează numărul de călătorii de tip navetă, iar schimbările gradului de activitate economică, indicată de valoarea PIB, afectează numărul de deplasări efectuate în scopul transportului de mărfuri. Indicatorii aferenți nivelului de prosperitate ridicată a călătorilor, precum PIB/cap de locuitor, influențează în mod pozitiv rata călătoriilor efectuate, majorând și nivelul gradului de motorizare a populației deoarece populația dispune de un venit mai mare.

10.3.3 Anumiți factori economici pentru România și pentru alte țări și regiuni cheie sunt utilizați în cadrul modelului pentru determinarea creșterii numărului cererilor de trafic înregistrate în perioada dintre anul referință și anii viitori. Tabelul următor prezintă o sinteză a factorilor economici utilizați în cadrul modelului:

Tabelul 10.4. Factori economici necesari modelului de creștere din cadrul MNT

Factor/Localizare geografică România

(la nivel regional) Alte țări și regiuni cheie

(la nivel național) Creșterea PIB � � PIB, după creșterea nivelului de activitate economică � �

Creșterea totală a numărului populației � � Creșterea numărului populației active din punct de vedere economic �

Creșterea numărului de angajări � Creșterea gradului de motorizare a populației � �

10.3.4 A fost obținută prognoza pentru anii viitori pentru fiecare dintre factorii specificați în Tabelul anterior, excepție făcând cea privind gradul de motorizare a populației, care a fost obținută din variațiile PIB, prin intermediul unui model pentru gradul de motorizare, calibrat pentru a corespunde tendințelor de la nivelul gradului de motorizare..

Relația dintre dezvoltarea socio-economică și efectuarea călătoriilor

10.3.5 După cum s-a discutat anterior, principalii factori care influențează creșterea numărului de călătorii sunt modificările indicatorilor socio-economici ai populației care călătorește. În mod normal, călătoriile efectuate pentru diverse scopuri sunt generate de indicatori socio-economici diferiți, iar pentru a încadrarea acestor diferențe, parametrii individuali din cadrul formulelor următoare, variază în funcție de scopul deplasărilor.

10.3.6 Următoarele subcapitole tratează pe scurt relația dintre creșterea numărului de călătorii și creșterea indicatorilor economici pentru călătoriile persoanelor și deplasările pentru transportul mărfurilor efectuate la nivel intern și internațional.

Creșterea călătoriilor la nivel internațional

10.3.7 Călătorii de vacanță și în scop personal (doar prin intermediul autovehiculelor private)

Fij = (Bij * a* mo(cars)*mo(pop) ) * (p<=Iz) * (q>Iz)) (ex. călătorii intern-extern)

+ (Bij * b*mo(gdp)*mo(pop) ) * (p>Iz) * (q<=Iz)) (ex. călătorii extern-intern)

+ (Bij * c*mo(gdp)*md(gdp) ) * (p>Iz) * (q>Iz)) (ex. călătorii extern-extern)

10.3.8 Călătorii de afaceri cu autoturismul și călătorii în orice scop pentru toate modurile

Fij = (Bij * d*mo(gdp)*mo(pop) ) * (p<=Iz) * (q>Iz)) (ex. călătorii intern-extern)

+ (Bij * e*mo(gdp)*mo(pop) ) * (p>Iz) * (q<=Iz)) (ex. călătorii extern-intern)

+ (Bij * f*mo(gdp)*md(gdp) ) * (p>Iz) * (q>Iz)) (ex. călătorii extern-extern)


10.3.9 În care: Bij = producție-atracție călătorii pe persoană în anul de bază în funcție de scopul călătoriei Fij = producție-atracție călătorii pe persoană în anii viitori, în funcție de scopul călătoriei, a, b, c, d, e, f, sunt parametri ai modelului (discutați mai jos) mo(gdp) = creșterea PIB la originea călătoriei md(gdp) = creșterea PIB la destinația călătoriei mo(cars) = creșterea gradului de motorizare la originea călătoriei mo(pop) = creșterea totalului populației la originea călătoriei p = numărul zonei de origine q = numărul zonei de destinație Iz = număr de zone interne

10.3.10 Tabelul de mai jos prezintă modul în care parametrii din relația subliniată mai sus variază în funcție de scopul călătoriei.

Tabelul 10.5 – Parametri – Călătorii internaționale pasageri

Factor Scopul călătoriei

Afaceri Naveta Vacanță Personal a - 1.0 1.0 1.0 b - 1.0 1.0 1.0 c - 0.5 0.5 0.5 d 1.0 - - - e 1.0 - - - f 0.5 - - -

Creșterea numărului de călătorii interne pentru transportul autohton de pasageri

10.3.11 Modelul generează valori totale ale producției și atracției de călătorii, peste care se suprapun matrice ale cererii. Valorile totale pentru călătoriile aferente anilor viitori sunt date prin:

10.3.12 Valori totale producție destinații ale călătoriei

PFi = PBi * a * (mo(cars) b) * (mo(pop)c) * (mo(gdp)d) * (mo(apop)e) * (mo(job)f)

10.3.13 Valori totale atracție puncte finale ale călătoriei

AFj = ABj * g * (mo(cars)h) * (mo(pop)i) * (mo(gdp)j) * (mo(apop)k) * (mo(job)l)

10.3.14 În care: PBi = total producție călătorii pe persoană în anul de bază, în funcție de scopul călătoriei ABj = total atracție călătorii pe persoană în anul de bază, în funcție de scopul călătoriei a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l și beta sunt parametri ai modelului (vor fi diferiți în funcție de scop) mo(gdp) = creșterea PIB la originea călătoriei mo(cars) = creșterea gradului de motorizare la originea călătoriei mo(pop) = creșterea valorilor totale ale populației la originea călătoriei mo(apop) = creșterea populației active din punct de vedere economic la originea călătoriei mo(job) = creșterea gradului de ocupare a forței de muncă la originea călătoriei

10.3.15 Tabelul de mai jos prezintă modul în care parametrii din relația subliniată mai sus variază în funcție de scopul călătoriei.


Tabelul 10.6 – Parametri – Călătorii interne pasageri

Factor

Cu disponibilitate auto Fără disponibilitate auto Afaceri Naveta Vacanța Personal Afaceri Naveta Vacanța Personal

Pro

ducț

ii

a Factori de scalare 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0

b Exponentul gradului de motorizare

0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 -1.0 -1.0

c Exponentul populației 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 d Exponentul PIB 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0

e Exponentul populației active

1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0

f Exponentul ocupării forței de muncă

0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0

Atr

acții

g Factori de scalare 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0

h Exponentul gradului de motorizare

0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 -1.0 -1.0

i Exponentul populației 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 j Exponentul PIB 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0

k Exponentul populației active

1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0

l Exponentul ocupării forței de muncă

0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0

Factori de creștere ale deplasărilor de marfă

10.3.16 Producția de puncte finale de deplasare (mo) în anii viitori și atracția de puncte finale de deplasare (md) pentru anii viitor se generează pe baza valorilor totale ale deplasărilor în anul de bază, prin folosirea următoarei relații:

10.3.17 Valori totale producție puncte finale de deplasare

PFi = Bij * (1+((mo(gdp)*(p<=Iz) + (md(gdp))*(p>Iz))

10.3.18 Atracție puncte finale de deplasare

AFj = Bij * (1+((md(gdp))*(q<=Iz) + (md(gdp))*(q>Iz))

10.3.19 În care:

Bij sunt cererile în anul de bază, md(gdp) și mo(gdp) sunt creșteri ale PIB pe grupuri ale categoriilor de mărfuri mo(importuri) este creșterea importurilor pe grupuri ale categoriilor de mărfuri md(exporturi) este creșterea exporturilor pe grupuri ale categoriilor de mărfuri p = numărul zonei de origine q = numărul zonei de destinație Iz este cel mai mare număr de zone interne

10.3.20 Valorile de producție-atracție aferente portului Constanța se calculează pe grupuri izolate/separate ale categoriilor de mărfuri prin relaționarea//legarea cantității de marfă istorice trecute prin port cu creșterea istorică a PIB.

Variații ale gradului de motorizare

10.3.21 Gradul de motorizare se definește în mod obișnuit, ca număr al vehiculelor înmatriculate la 1000 de locuitori. Acesta indică proporția locuitorilor care au acces la un autoturism atunci când decid ce mod de transport să folosească pentru a efectua o călătorie.


10.3.22 Creșterea gradului de motorizare nu se poate considera a fi o prognoză de sine stătătoare, izolată. Nivelul gradului de motorizare este legat de nivelul de trai al populației (potrivit PIB pe cap de locuitor). Odată cu creșterea nivelului de trai al populației crește și gradul de motorizare. Totuși, există o limită a numărului de autoturisme pe care societatea le poate folosi în mod eficient și sustenabil în termenii impactului acestuia asupra sistemului de transport. Este astfel necesar ca prognoza gradului de motorizare să conțină o restricție pentru a se asigura faptul că nivelul acestuia nu depășește un anumit punct de saturație. Costul gradului de motorizare va afecta, de asemenea, rata/scala creșterii acestuia iar acest fapt trebuie reflectat în orice model de prognoză a gradului de motorizare.

10.3.23 Modelul gradului de motorizare pentru România are următoarea formă funcțională:

?K = C ∗1L3=∗M7N=;O ∗ �1 + ?PJQR23 În care:

CO = autoturisme la 1000 de locuitori S = ipoteza ratei de saturație, autoturisme la 1000 de locuitori b = -(0.0035 * S + 0.621) c = -1.45 GDPcap = PIB pe cap de locuitor în EURO Ccost = schimbarea procentuală a costurilor gradului de motorizare din anul de bază -e = elasticitatea gradului de motorizare față de costurile aferente deținerii de autoturisme (estimată la -0.2)

10.3.24 Modelul a fost ajustat la datele aferente gradului de motorizare și PIB din perioada 1999 – 2010.

Figura 10.1 Autoturisme la 1000 de locuitori – Observate și Modelate

10.3.25 În ipoteza că rata de saturație pentru gradul de motorizare este 600 de autoturisme la 1000 de locuitori și folosind prognozele centrale ale PIB pe cap de locuitor pentru perioada până 2030, se poate observa gradul de motorizare prognozat, prezentat în Figura 10.2.

100

120

140

160

180

200

220

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Gra

du

l de

mo

tori

zare

(au

totu

rism

e la

100

0 d

e lo

cuito

ri)

Observed

Modelled

Observat

Modelat


Figura 10.2 Gradul de motorizare prognozat pe baza principalelor prognoze ale PIB

10.3.26 Luând în considerare un termen mai lung și, luând ca ipoteză creșterea PIB după 2030 la același nivel ca cel din 2030, Figura 10.3 arată profilul gradului de motorizare crescând până la nivelul de saturație estimat.

Figura 10.3 Gradul de motorizare pe termen lung

10.3.27 Evoluția gradului de motorizare prognozată în Figurile 10.2 și 10.3 este exprimată la nivel național și se bazează pe ipoteza că, în termeni reali, costul gradului de motorizare nu va crește și că rata de saturație pe termen lung este de 600 de autoturisme la 1000 de locuitori.

10.3.28 Modelul gradului de motorizare poate folosi ipoteze alternative asupra ratei de saturație și variațiilor costurilor deținerii de autoturisme (de ex. creșterea nivelului taxelor și permiselor) pentru a genera prognoze alternative.

0

50

100

150

200

250

300

350

400

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030

Gra

du

l de

mo

tori

zare

(au

totu

rism

e la

100

0 d

e lo

cuito

ri)

Forecast

Observed

Prognozat

Observat

0

100

200

300

400

500

600

700

1999

2002

2005

2008

2011

2014

2017

2020

2023

2026

2029

2032

2035

2038

2041

2044

2047

2050

2053

2056

2059

2062

2065

2068

2071

2074

2077

2080

2083

2086

2089G

rad

ul d

e m

oto

riza

re (a

uto

turi

sme

la 1

000

de lo

cuito

ri)


10.3.29 Modelul este aplicat datelor privind nivelul PIB pe cap de locuitor pe județe, pentru a reflecta diferențele dintre județe în termenii gradului de motorizare și ratei de variație a costului.

10.3.30 Datele din Figura 10.4 arată modul în care gradul actual de motorizare variază în funcție de județ. Au fost, de asemenea, generate prognoze ale PIB pe cap de locuitor la nivel de județ, astfel încât modelul gradului de motorizare să poată fi aplicat la nivel de județ în vederea deducerii creșterii viitoare a numărului de autoturisme la acest nivel.

Figura 10.4 Gradul de motorizare (2010)

10.4 Surse ale datelor de planificare

10.4.1 Prognozele economice ale AECOM se concentrează pe PIB, PIB pe Activitate Economică, Numărul Total de Locuitori, Populația activă din punct de vedere economic și ocuparea forței de muncă. Abordarea adoptată utilizează datele istorice pentru consolidarea/continuarea prognozelor economice din surse externe, printre care:

0 100 200 300 400 500 600

Bucharest MunicipalityTimis

ClujAradSibiuBihor

BrasovConstanta

ArgesIlfov

HunedoaraSatu Mare

HarghitaPrahova

SalajCovasna

AlbaMures

Caras-SeverinGorjDolj

MehedintiValcea

MaramuresBistrita-Nasaud

GalatiBuzau

DambovitaSuceava

BrailaOlt

NeamtGiurgiu

VranceaBacauTulcea

IasiIalomita

TeleormanCalarasiBotosani

Vaslui

Autoturisme la 1000 de locuitori


• CE – Prognoze economice europene (Toamna 2012): prognoze PIB și ale ocupării forței de muncă conform PIB pe țară până în 2014

• CE – Eurostat (continuu): Proiecții ale populației statelor membre la intervale de 5 ani din 2010 până în 260

• FMI- Perspectiva economică mondială (Octombrie 2012): prognoze ale PIB și ale populației pe țară pentru 2013 și 2017

• FMI – Raport de țară, Romania (Oct. 2012): prognoze PIB și populație până în 2017

• CNP – Proiecții ale indicatorilor macroeconomici (Feb. 2013). Prognoze pe termen mediu (2013 – 2016) pentru o serie de factori socio-economici (PIB; PIB pe cap de locuitor, media ocupării forței de muncă, nivelul șomajului, număr de angajați, venituri medii lunare nete) la nivel național și regional..

• EIU – Prognoze de țară - Romania (Iunie 2012): Perspectiva pe termen lung a forței de muncă, PIB și tendințelor sectoriale până în 2030.

• EIU – Prognoze de țară - Romania (Feb 2013): Actualizare date rezumate și prognoza pe termen mediu (până în 2017) pentru creșterea PIB, a nivelului de ocupare și tendințelor sectoriale

• United Nations, Population Division – Prospecte de urbanizare globale (2012): Estimări ale populației pentru țări care nu sunt membre UE și țări din afara Europei, până în 2050.

10.5 Indicatori economici

Abordare generală

10.5.1 Prognozele naționale pe termen scurt s-au bazat pe prognozele Comisiei Naționale de Prognoză; prognozele naționale pe termen lung au fost preluat din surse internaționale. Sursele românești (CNP) au fost folosite pentru determinarea variației înregistrate în prognozele regionale, față de media națională. Prognozele regionale generate pe baza acestei diferențe relative, au fost ulterior factorizate pentru a satisface restricțiile stabilite de prognozele de la nivel național.

10.5.2 Secțiunile următoare descriu în detaliu abordarea adoptată pentru generarea prognozelor socio-economice necesare modelului de creștere.

Populație

Date istorice

10.5.3 Datele istorice ale populației la nivelul NUTS3, pentru perioada 1993 – 2011 au fost disponibile la INS. Figura 10.5 dezvăluie o tendință descrescătoare pe toate regiunile. Regiunea de Vest (Ro05) este cea în care se înregistrează cea mai drastică reducere a numărului de locuitori, cu un total de 9,6%, în perioada analizată. După 2005 zona metropolitană a Municipiului București (RO08) a înregistrat o creștere a populației, indicând un tipar clar de migrație internă.

10.5.4 In anii 2002 și 20011 apare o scădere semnificativă și uniformă a nivelului populației în toate regiunile. În acești ani au fost efectuate recensăminte ale populației (martie 2002 și octombrie 2011). Aceasta implică nevoia introducerii unei corecții pentru ca metoda de estimare a mișcărilor demografice a INS să corespundă datelor demografice reale. Astfel, s-a decis ca analiza la nivel regional să se bazeze pe datele din 2002 și 2011.


Figura 10.5. Date demografice istorice, Romania la nivelul NUTS2, 1993-2011 (1993=100)

Sursa: INS

Prognoze disponibile

10.5.5 Eurostat efectuează proiecții ale populației statelor membre UE până în 2060, la intervale de 5 ani. Proiecțiile pentru România sugerează o scădere abruptă/drastică a populației, de la 21,5 mil. la 17,3 m, adică, o scădere medie anuală de 0.43% în această perioadă, urmând tendința scăderilor chiar și mai puternice din Bulgaria, Letonia și Lituania. Se pare totuși că estimările Eurostat s-au bazat pe estimările INS din 2010, dând astfel naștere unor îngrijorări cu privire la consecvența acestor date cu cele ale recensământului din 2011, așa cum s-a explicat mai sus.

10.5.6 .În urma analizei aspectelor menționate mai sus, s-a decis ca prognozele demografice să se bazeze pe estimările EIU. EIU recomandă o reducere anuală a populației de 0.3% din 2012 până în 2030, împărțită în 0,2% în prima jumătate a perioadei (până în 2020) și de 0,4% în a doua perioadă (după 2020). Deși cifrele absolute diferă semnificativ, atât Eurostat cât și EIU sugerează un tipar de creștere comparabil pentru populația din România, potrivit graficului din Figura 10.6.

75.00

80.00

85.00

90.00

95.00

100.00

105.00

1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011

RO0 RO01 RO02 RO03 RO04 RO05 RO06 RO07 RO08


Figura 10.6. Proiecții ale populației, Nivel național, 2011-2030 (2011=100)

Sursa: potrivit codului de culori

Metoda de prognoză

10.5.7 Prin utilizarea datelor demografice regionale din 2002 și 2011, a fost calculată creșterea medie anuală a populației pentru fiecare regiune. Aceasta a fost apoi exprimată ca raport față de nivelul creșterii medii anuale a populației la nivel național, pentru aceeași perioadă. În final, s-a aplicat creșterea medie anuală la nivel național prognozată de EIU, iar rezultatul a fost o prognoză a creșterii medii anuale a populației pentru fiecare regiune. Ecuația de mai jos rezumă această metodă:

SKS%I,U = �SKSI,��SKSI,��

��2��− 1�SKSVWX,��SKSVWX,��

��2��− 1× SKS%VWX,U

10.5.8 În care: SKS%I,U este creșterea medie anuală a populației din regiunea Z pentru anul [, [între

2011 și 2030 iar SKSI este populația reală din regiunea Zși NAT indică nivelul național.

10.5.9 Potrivit acestei metode, populația din toate regiunile nivelului NUTS2 se așteaptă să înregistreze o scădere între 2011 și 2030. Regiunea cu cel mai puternic declin, de 7,5% este Sud-Est (RO02), urmată de Sud-Vest Oltenia (RO04) și Nord – Est (RO01), cu o scădere de 7,2%. Regiunea capitalei, București-Ilfov (RO8) este prognozată cu cea mai mică reducere, de 2.8%, dar cu diferențe intra-regionale semnificative. În particular, pentru populația Municipiului București (RO81) se prevede o scădere de 6%, în timp ce pentru cea din zona Ilfov (RO82), se estimează o creștere de 12,4%. Ilfov (RO82) este singura regiune de nivel NUTS3 a cărei populații se așteaptă să crească în perioada de prognozare.

94.00

95.00

96.00

97.00

98.00

99.00

100.00

101.00

2011 2014 2017 2020 2023 2026 2029

EIU EUROSTAT


Figura 10.7. Proiecții ale populației, Romania la nivel NUTS2, 2010-2030 (2010=100)

10.5.10 Prognozele de creștere a populației pentru fiecare zonă au fost derivate din prognozele realizate pentru nivelul județean prin compararea creșterii populației pe zone și a creșterii înregistrate la nivel județean, între 2002 și 2011. A fost aleasă această perioadă deoarece datele recensămintelor din acești ani, permit stabilirea detaliilor demografice din fiecare zonă și, astfel o calculare corectă a ratelor relative de creștere regională în cadrul fiecărui județ. Diferențele relative înregistrate în creșterile demografice din cadrul diferitelor zone din cadrul unui județ, se presupun a rămâne constante în viitor..

10.5.11 Rezultatele recensământului din 2011 arată o populație mai mică în 2011 decât estimarea demografică a INS: În consecință, am preluat datele demografice ale recensământului din 2011 și am aplicat estimările noastre de creștere, pentru a genera estimări ale populației pentru anii viitori. Tabelul de mai jos prezintă dimensiunile prognozate ale populației în anii viitori.

Tabelul 10.7. Proiecții demografice, Romania (Nivel național), (2011-2030)

An Populația totală 2011 19,043,767 2015 18,891,873 2020 18,703,709 2025 18,332,615 2030 17,968,884

Sursa: AECOM

Notă: Valori calculate pe baza datelor demografice din 2011.

92.00

93.00

94.00

95.00

96.00

97.00

98.00

99.00

100.00

101.00

2011 2014 2017 2020 2023 2026 2029

RO0 RO01 RO02 RO03 RO04RO05 RO06 RO07 RO08


Scenarii de creștere pesimiste și optimiste

10.5.12 Scenariul optimist: În scenariul optimist proiecțiile demografice EIU sunt considerate pesimiste. Scăderea medie anuală este astfel limitată la 90% din valorile sugerate de EIU (-10%), rezultând o scădere totală a populației de 5,1% în perioada 2011 – 2030, față de 6,65% menționat în scenariul central descris mai sus.

10.5.13 Scenariul pesimist: În scenariul pesimist dreptul de liberă circulație al românilor în interiorul UE (care urmează a intra în vigoare în 2014) se estimează că va avea ca rezultat un număr de persoane mult mai mare decât de obicei, care părăsesc România pentru a se stabili în Europa de Vest. Datele demografice din Polonia sugerează că efectul marginal al dreptului la libera circulație asupra totalului populației, se cifrează la o valoare de aproximativ -0.057% pe an (Tabelul 10.8). În scenariul descendent, efectul cuantificat al dreptului de liberă circulație se aplică pentru cinci ani începând din anul 2014, peste proiecțiile EIU, rezultând o reducere totală a populației de 5,9% între 2011 și 2030.

Tabelul 10.8. Efectul dreptului de liberă circulație în Polonia

An Populație totală Emigranți Rata de emigrație 2000 38,254,000 26,999 0.071% 2001 38,242,000 23,368 0.061% 2002 38,219,000 24,532 0.064% 2003 38,191,000 20,813 0.054% 2004 38,174,200 18,877 0.049% 2005 38,157,400 22,242 0.058% 2006 38,125,800 46,936 0.123% 2007 38,108,800 35,480 0.093% 2008 38,096,400 74,338 0.195%

Rata medie de emigrație înainte de libera circulație (2005) 0.060%

Rata medie de emigrație după libera circulație (2005) 0.117% Efectul liberei circulații 0.057%

Sursa: GUS pentru populație, EUROSTAT pentru emigrație

10.5.14 Figura 10.8 oferă o comparație vizuală între scenariile superior, central și inferior.


Figura 10.8. Proiecții demografice (analiza scenariului), Nivel național, 2010-2030 (2010=100)

Sursa: AECOM

Alte țări și regiuni

10.5.15 Pentru alte țări europene au fost utilizate proiecțiile demografice EUROSTAT până în 2060. Pentru anii din cadrul perioadei de 5 ani s-a aplicat interpolarea de la ,cei mai apropiați ani cu proiecții. În mod similar, pentru majoritatea țărilor care nu fac parte din Uniunea Europeană, pentru anii în care nu au fost disponibile date, s-au folosit și interpolat proiecțiile demografice estimate de UN Population Division pe intervale de 5 ani, până în 2050.

PIB


10.5.16 Pentru Romania sunt disponibile mai multe prognoze ale PIB (Tabelul 10). Țara a fost puternic lovită de criza economică din 2008 – 2009, când a fost forțată să contracteze un împrumut combinat de la Fondul Monetar Internațional, UE și Banca Mondială, pentru salvarea economiei naționale care, de la o creștere economică pozitivă de 7,4% înregistrată în 2008 a ajuns la o cădere de 6,6% în 2009. Deși economia și/a reluat tendința de creștere în 2011, în 2012 creșterea economică este estimată la mai puțin de 1%. .

10.5.17 Prognozele pentru 2013 și mai departe, realizate de FMI, CE, EiU și CNP prevăd creșteri semnificative, alimentate de cererea accelerată din piața internă și ușurarea accesului către țările învecinate din UE. Prognozele FMI și CE sunt mai optimiste, estimând pentru 2013 o

93.00

94.00

95.00

96.00

97.00

98.00

99.00

100.00

101.00

2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029

Central Downside UpsideCentral Pesimist Optimist


creștere care să depășească pragul de 2%, în timp ce EIU estimează că economia României își va relua creșterea economică puternică începând din 2014.

Tabelul 10.9. Prognozele ratelor reale de creștere ale PIB, Nivel național, 2008-2030

Sursa 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018-2020

2021-2030

CE

-6.6% -1.6% 2.5% 0.8% 2.2% 2.7%

FMI

2.5% 0.9% 2.5% 3.5% 3.5% 3.5% 3.5%

EIU 7.4% -6.6% -1.7% 2.5% 0.2% 1.0% 3.8% 4.3% 4.2% 4.4% 2.7% 3.5% CNP

-6.6% -1.1% 2.2% 0.2% 1.6% 2.2% 2.8% 3.0%

Sursa: potrivit indicațiilor codului de culoare

Date regionale

10.5.18 Principala sursă de informații pentru creșterea PIB regional din România este raportul CNP, care acoperă perioada 2008 – 2016 și care furnizează estimări ale creșterii PIB-ului regional pe cap de locuitor la nivelul NUTS3. Potrivit acestuia, în 2010, un locuitor obișnuit al regiunii cu cel mai înalt nivel al PIB pe cap de locuitor (Municipiul București – RO081) este de 5,7 ori mai bogat decât un locuitor obișnuit al regiunii cu cel mai scăzut PIB pe cap de locuitor (Vaslui – RO016).

Metoda de prognoză

Prognoza PIB național

10.5.19 Prognoza PIB național până în 2016 a fost preluată din prognoza pe termen scurt a CNP (Februarie 2013), iar pentru perioada următoare din prognozele pe termen lung ale EIU

Prognoza PIB regional

10.5.20 Metoda de prognoză pentru PIB regional a avut la bază datele reale ale PIB pe cap de locuitor pe regiune, potrivit prognozelor CNP până în 2016. Pentru estimarea PIB-ului pe regiune în perioada 2008 – 2016, s-au folosit, datele demografice istorice ale INS înregistrate până în anul 2010 și datele provenite din proiecțiile EIU pentru perioada de după 2010..

10.5.21 Valorile PIB pe toate regiunile au fost însumate pentru a se obține o estimare a PIB național. Ulterior, au fost calculate ratele de creștere medii anuale ale PIB-ului regional, în perioada 2012 – 2016, și exprimate funcție a creșterii medii anuale a PIB-ului național.

10.5.22 În final, prognoza de creștere a PIB național a fost utilizată în vederea limitării prognozelor de creștere a PIB regional.

10.5.23 Această abordare reproduce prognozele PIB regional realizate de CNP oferind în același timp o bază solidă pentru definirea prognozelor de creștere regională pe termen mai lung, pornind de la prognozele naționale ale EIU.

Prognoze ale PIB pe cap de locuitor

10.5.24 Prognozele AECOM privind schimbările intervenite în nivelul PIB pe cap de locuitor au fost derivate din prognozele finale AECOM ale PIB și ale populației.

10.5.25 Prognozele PIB național și regional sunt prezentate în Figura 10.9 de mai jos. Contribuția prognozată a fiecărei regiuni la PIB național, în anul 2030 este prezentată în Figura 10.10.


Figura 10.9. Creșterea PIB, Romania la nivel NUTS2, 2008-2016 (2008=100)

Sursa: AECOM

100.00

120.00

140.00

160.00

180.00

2010 2015 2020 2025 2030

RO0 RO01 RO02 RO03 RO04

RO05 RO06 RO07 RO08


Figura 10.10. Contribuția la PIB național, Romania la nivelul NUTS2, 2030

Sursa: AECOM

Scenarii optimiste și pesimiste

10.5.26 Scenariul optimist: Prognoza optimistă a fost dedusă prin ipoteza că rata anuală de creștere va fi de 120% din valoarea scenariului central (+20%). Prognozele din scenariul optimist implică un PIB final în 2030 cu 12,01% mai mare decât scenariul central.

10.5.27 Scenariul pesimist: Prognoza pesimistă a fost dedusă prin ipoteza că rata anuală de creștere va fi de 80% din valoarea scenariului central (-20%). Prognozele din scenariul pesimist implică un PIB final în 2030 mai mic cu 10.79 % decât cel din scenariul central.

10.5.28 Prognozele și sursele utilizate în fiecare scenariu sunt prezentate în Tabelul 10.10. Figura 10.11 oferă o comparație vizuală între prognozele PIB aferente celor trei scenarii. Ipoteza actuală aplicată în cadrul instrumentului de calcul ACB este cea conform căreia rata anuală de creștere a PIB între anii 2030 și 2050 scade gradual de la valoarea anului 2030 (3,5%) la valoarea medie prognozată pentru țările EU-27, de 1,7%.

Tabelul 10.10. Prognoze ale ratelor reale ale creșterii PIB (analiza scenariilor), Nivelul național, 2008-2030

Scenariu 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018-2020

2021-2030

Optimist 2.64% 0.24% 1.92% 2.64% 3.36% 3.60% 4.20% 4.20% 4.20% Central 2.20% 0.20% 1.60% 2.20% 2.80% 3.00% 3.50% 3.50% 3.50% Pesimist 1.76% 0.16% 1.28% 1.76% 2.24% 2.40% 2.80% 2.80% 2.80%

Sursa: potrivit indicațiilor din codul de culori (EIU, CNP, Calcul AECOM)

11%

11%

13%

8%

10%

11%

11%

25%Nord - Est RO01

Sud - Est RO02

Sud - Muntenia RO03

Sud - Vest Oltenia RO04

Vest RO05

Nord - Vest RO06

Centru RO07

Bucuresti - Ilfov RO08


Figura 10.11. Prognozele ratelor de creștere a PIB (analiza scenariilor), Nivel Național, 2010-2030 (2010=100)

Sursa: AECOM


10.5.29 Prognozele FMI pentru ratele de creștere a PIB pe termen mediu (2010 – 2017) au fost utilizate pentru estimarea ratei medii anuale de creștere pentru fiecare țară, care a fost apoi aplicată anilor 2018 – 2030.

Creștere PIB pe sector


10.5.30 EIU oferă prognoze pe termen mediu (2013-2017) pentru PIB pe sectoare, la nivel național. Datele inițiale au fost reevaluate astfel încât să corespundă valorii de 100% și sunt prezentate în Tabelul 10.11. Acestea sugerează o scădere anuală de 2,1% a sectorului agricol, o creștere cu 0.8% a sectorului industrial și o ușoară descreștere înregistrată la nivelul serviciilor (0,13% pe an). Trebuie reținut faptul că aceste schimbări se înregistrează peste ratele reale de creștere a PIB total. .

Tabelul 10.11. GDP sectorial (pondere%), Nivel național, 2013-2017

Sector NUTS 2013 2014 2015 2016 2017 Agricultura RO0 12.82% 12.82% 12.62% 12.93% 12.34% Industrie RO0 38.36% 39.53% 40.02% 40.35% 40.65% Servicii RO0 48.83% 47.65% 47.36% 46.72% 47.01% Toate sectoarele RO0 100% 100% 100% 100% 100%

Sursa: EIU

Metoda de prognoză

10.5.31 Prognozele EIU pe termen mediu au reprezentat baza analizei. Pentru valorile din perioada de după 2017 s-a aplicat rata de creștere medie anuală înregistrată în fiecare sector în perioada 2013 – 2017. Prognozele (Tabelul 10.13) indică o creștere graduală a sectorului industrial, posibil și ca rezultat al prezenței în România a firmelor din vestul Europei care își

100.00

120.00

140.00

160.00

180.00

200.00

220.00

2010 2015 2020 2025 2030

Central Downside UpsidePesimist Optimist


doresc transferarea activităților neesențiale (non-core) către locații cu costuri mai mici, în încercarea de a își crește rata de profitabilitate.

Tabelul 10.12. PIB sectorial, Nivel național, 2010-2017

Sector NUTS 2010 2015 2020 2025 2030 Agricultura RO0 11.91% 12.93% 11.00% 9.84% 8.79% Industrie RO0 36.62% 40.35% 41.82% 43.43% 45.01% Servicii RO0 51.47% 46.72% 47.18% 46.73% 46.20% Toate sectoarele RO0 100% 100% 100% 100% 100%

Sursa: AECOM

10.5.32 Pentru a putea genera estimări regionale ale PIB pe sector, s-a folosit inițial ca substitut, numărul angajaților pe sector pentru fiecare regiune. Odată generate primele estimări, s-a aplicat un proces de finisare pentru a asigura consecvența estimărilor regionale cu valorile estimate totale ale PIB național și regional generate anterior. A fost utilizat un nivel de încredere de A ±1%. Potrivit datelor prognozate Muntenia-Sud (RO08) deține cel mai mare nivel al PIB regional atât pentru industrie cât și pentru servicii.

Scenarii optimiste și pesimiste

10.5.33 Scenariul optimist: Procesul de rafinare a datelor asigură consecvența cu estimările PIB pentru scenariul optimist

10.5.34 Scenariul pesimist: Procesul de rafinare a datelor asigură consecvența cu estimările PIB pentru scenariul pesimist

10.5.35 Analiza scenariilor la nivel național este disponibilă în Tabelul 10.13 iar prezentarea grafică este cuprinsă în Figura 10.12.

Tabel 10.13. GDP sectorial (analiza scenariilor), Nivel național, 2010-2030, în mld. €,

Regiune Sector 2010 2015 2020 2025 2030 Central Agricultură 14.82 18.66 18.71 19.88 21.08 Pesimist Agricultură 14.82 18.25 18.12 19.26 20.42 Optimist Agricultura 14.82 19.07 19.12 20.32 21.54 Central Industrie 45.55 58.23 71.11 87.71 107.97 Pesimist Industrie 45.55 56.95 68.88 84.96 104.59 Optimist Industrie 45.55 59.51 72.67 89.63 110.34 Central Servicii 64.01 67.42 80.23 94.38 110.82 Pesimist Servicii 64.01 65.94 77.71 91.42 107.34 Optimist Servicii 64.01 68.90 81.99 96.45 113.25 Central Total 124.37 144.31 170.05 201.97 239.87 Pesimist Total 124.37 141.14 164.71 195.63 232.35 Optimist Total 124.37 147.48 173.78 206.40 245.14

Sursa: AECOM


Figura 10.12. PIB sectorial (analiza scenariilor) în mld. €, Nivel național, 2030

Sursa: AECOM


10.5.36 Cele mai recente date ale manualului CIA privind contribuția fiecărui sector în cadrul PIB național, sunt combinate cu prognoze ale PIB realizate de FMI pentru fiecare țară, în scopul generării valorilor PIB pe sector, prin asumarea ipotezei că, pe toată perioada 2010- 2030, contribuția fiecărui sector rămâne constantă.

Creșterea populației active/angajate


10.5.37 Datele istorice recente indică o creștere a populației active. În ciuda acestui fapt, EIU prognozează o scădere cu 0.3% a acestei grupe demografice în perioada 2012 – 2020 și o descreștere chiar mai accentuată, de 0,5%, începând din 2021, până în 2030. O astfel de evoluție se estimează că va avea un impact semnificativ asupra creșterii medii a PIB pe cap de locuitor, reducându-l, în medie, cu 1% pe an..

Metoda de prognoză

10.5.38 Prognoza națională a populației active a fost extrasă din prognozele naționale privind creșterea populației angajate, elaborate de EIU.

10.5.39 Nu au fost disponibile date regionale cu privire la populația activă. În acest caz, prognoza s-a realizat pe baza datelor generale de creștere demografică, prin adoptarea ipotezei că diferențele regionale din structura întregii populații, indică diferențe regionale ale populației angajate, extrapolându-le pentru a satisface prognozele naționale de creștere a populației active emise de EIU.

20.42

104.59107.34

232.35

21.08

107.97 110.82

239.87

21.54

110.34 113.25

245.14

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

Agriculture Industry Services Total

Downside Central Upside

Agricultura Industrie ServiciiPesimist Optimist


Scenariile pesimiste și optimiste

10.5.40 Scenariul optimist: Prognoza optimistă a evoluției populației active reflectă diferența dintre scenariul central și scenariul optimist de evoluție a populației.

10.5.41 Scenariul pesimist: Prognoza demografică pesimistă reflectă diferența dintre scenariul central și scenariul pesimist de evoluție demografică.

10.5.42 Analiza scenariilor la nivel național este disponibilă în Tabelul 10.14 iar o prezentare vizuală este redată de prin Figura 10.13.

Tabelul 10.14. Prognoze de creștere a populației active (analiza scenariilor), Nivel național, 2010-2030

Scenariu NUTS 2010 2015 2020 2025 2030 Central RO0 100.00 98.49 97.02 94.62 92.28 Pesimist RO0 100.00 98.32 96.60 94.21 91.88 Optimist RO0 100.00 98.61 97.28 95.11 92.99

Figura 10.13. Prognoze de creștere a populației active (analiza scenariilor). Nivel național 2010 – 2030.

Creșterea gradului de ocupare a forței de muncă


10.5.43 Atât EIU cât și CNP au elaborat prognoze ale gradului de ocupare a forței de muncă (schimbare față de anul precedent, în procente), prezentate în Tabelul 10.16. O comparație preliminară a celor două prognoze arată faptul că EIU consideră piața forței de muncă a fi mai rigidă, în timp ce CNP o caracterizează ca mai flexibilă și receptivă la climatul economic (Figura 10.14).

90.00

92.00

94.00

96.00

98.00

100.00

2010 2015 2020 2025 2030



Tabelul 10.15. Ocuparea forței de muncă (schimbare % față de anul precedent), Nivelul Național, 2008-2017

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Grad Ocupare (% variație)

0.6% -2.9% -1% 2% 0.5% 0.4% 0.2% 0.1% 0.1% 0.2%

Grad ocupare (% variație)

1.6% -3.4% -3.1% 0.5% 0.5% 0.5% 0.6% 0.8% 1.0% 1.6%

Sursa: potrivit indicației codului de culori (EIU, CNP)

Figura 10.14 Comparație între prognozele gradului de ocupare și creșterea PIB, Nivel național, 2012-2017

Sursa: potrivit indicațiilor din figură

Date regionale

10.5.44 Raportul CNP oferă prognoze ale creșterii anuale înregistrate în populația activă, la nivel NUTS3, pentru perioada prezent – 2016 (inclusiv). Aceste prognoze au fost utilizate pentru calcularea ratei medii anuale de creștere a gradului de ocupare pentru fiecare regiune NUTS3. Calculele s-au făcut pe baza datelor din intervalul 2012 – 2016, pentru care se conturează un anumit tipar, ca rezultat net al urmărilor crizei economice din 2009 – 2010. (Figura 10.15). Ulterior, s-a estimat un profil relativ al creșterii gradului de ocupare, prin compararea creșterii din fiecare regiune NUTS3 cu media națională.

0.00%

1.00%

2.00%

3.00%

4.00%

5.00%

2012 2013 2014 2015 2016 2017

Employment (% change): EIU Employment (% change): CNP GDP: AECOMOcupare (schimbare %) Ocupare (schimbare %) PIB


Figura 10.15. Media populației active, Romania la nivel NUTS2, 2007-2016 (2007=100)

Sursa: CNP

Metoda de prognoză

10.5.45 Prognozele EIU până în 2017 au fost folosite ca bază pentru analiza noastră în vederea elaborării prognozelor. Pentru perioada 2018 – 2030 s-a aplicat rata de creștere medie anuală estimată de EIU pentru perioada 2014 – 2017. Pentru datele regionale s-a folosit profilul creșterii relative a gradului de ocupare pentru fiecare regiune, potrivit estimărilor de mai sus. Procesul este rezumat prin această ecuație:

Până în 2017

DBS%I,U = �DBSI,��\DBSI,��

��\2��− 1�DBSVWX,��\DBSVWX,��

��\2��− 1× DBS%VWX,U

după 2017

DBS%I,] = �DBSI,��^DBSI,��_�

��^2��_− 1�DBSVWX,��^DBSVWX,��_�

��^2��_− 1× `aDBSVWX,��^DBSVWX,��_b

��^2��_− 1c

10.5.46 În care DBS%I,U este creșterea medie anuală a gradului de ocupare pentru regiunea Z pentru anul [/d, [între 2010 și 2017 iar dîntre 2018 și 2030; DBSI reprezintă populația activă reală (folosind anul 2010 ca an de bază) în regiunea Zși NAT indică nivelul național.

90.00

92.00

94.00

96.00

98.00

100.00

102.00

104.00

106.00

108.00

110.00

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

RO RO01 RO02 RO03 RO04 RO05 RO06 RO07 RO08


Scenariile optimiste și pesimiste

10.5.47 Scenariul optimist: Prognozele EIU referitoare la ocuparea forței de muncă la nivel național se presupun a fi cu 10% mai mari decât valorile scenariului central.

10.5.48 Scenariul pesimist: Prognozele EIU referitoare la ocuparea forței de muncă la nivel național se presupun a fi cu 10% mai mici decât valorile scenariului central.

10.5.49 Analiza scenariilor la nivel național este prezentată în Tabelul 10.16 iar Figura 10.6 conține o prezentare vizuală.

Tabelul 10.16. Prognoze ale creșterii gradului de ocupare (analiza scenariilor), Nivel național, 2010-2030

Scenariu NUTS 2010 2015 2020 2025 2030 Central RO0 100.00 103.23 103.95 104.65 105.35 Pesimist RO0 100.00 102.90 103.60 104.30 105.01 Optimist RO0 100.00 103.56 104.41 105.28 106.15

Figura 10.16. Prognoze ale creșterii gradului de ocupare (analiza scenariilor), Nivel național, 2010-2030

Sursa: EIU (înainte de 2017), AECOM (după 2017)

100.00

101.00

102.00

103.00

104.00

105.00

106.00

107.00

2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030



10.6 Prognoze de dezvoltare pentru Portul Constanța

10.6.1 Prognozele de dezvoltare ale portului Constanța se bazează pe analiza tendințelor istorice identificate în seturile de date disponibile, în încercarea de corelare a acestora cu indicatori macroeconomici adecvați.

Surse de date existente

10.6.2 Două seturi de date au format baza analizei datelor istorice pentru portul Constanța:

• Ghidul de prezentare al portului Constanța – set de date pentru perioada 2005 -2011 incluzând numărul total de tone manipulate în portul Constanța, defalcate pe diverse categorii de mărfuri, și numărul de vase deservite;

• Date INS pentru perioada 1993 – 2007 privind transportul de mărfuri în porturi, defalcate pe moduri de transport (maritim, căi navigabile interioare);

Analiza inițială

10.6.3 O analiză mai amănunțită a arătat că datele referitoare la cantitatea totală de marfa manipulată în portul Constanța corespund cu datele INS pentru transportul maritim. S-a decis astfel utilizarea celei de a doua surse de date, fapt ce a permis:

- analizarea unei tendințe istorice mai lungi (pe o perioadă de 14 ani; 1993 – 2007, față de o perioadă de 6 ani; 2005 – 2011)

- defalcarea pe categorii distincte de mărfuri (față de tipul mărfii, în general)

10.6.4 Dat fiind faptul că portul Constanța este atât port maritim cât și port fluvial (pentru căi navigabile interioare), s-a utilizat un raport de 80/20 în favoarea transportului maritim (sugerat în Ghidul de prezentare al portului Constanța) în vederea estimării ratei de creștere a categoriilor de mărfuri manipulate în port.

10.6.5 Categoriile de mărfuri analizate sunt cele utilizate în prognozele economice. Figura 10.17 prezintă defalcarea pe categorii de mărfuri manipulate în portul Constanța în anul 2007. Ulterior, s-a decis restrângerea analizei la categoriile de mărfuri cu o reprezentare mai mare de 5% în totalul mărfurilor. Analiza detaliată a tiparelor de creștere a sugerat fuziunea categoriilor Țiței cu Produse Petroliere și a Minereurilor și Deșeurilor Metalice cu Produsele Metalice. În ce privește categoriile de mărfuri care nu au fost incluse în analiza detaliată s-a emis ipoteza că acestea vor evolua potrivit ratei generale de creștere înregistrate pentru portul Constanța.


Figura 10.17. Defalcarea tonajului manipulat pe categorii de mărfuri, Portul Constanța, 2007

Sursa: INS (agregate)

Analiza detaliată

10.6.6 Au fost analizate următoarele categorii de mărfuri:

• Produse agricole

• Țiței și produse petroliere

• Produse finite

• Produse metalice, minereuri, deșeuri metalice

• Combustibil mineral solid

• Alte produse

10.6.7 Pentru fiecare categorie a fost estimată o rată de creștere care a fost comparată cu rata de creștere a unor indicatori macroeconomici (PIB și PIB pe cap de locuitor din România și din UE, populația din România). A fost clar că indicatorul cel mai relevant pentru toate categoriile de mărfuri este Produsul Intern Brut din România.

Produse agricole

10.6.8 Figura 10.1 indică faptul că rata de creștere pe termen lung a volumului de produse agricole trecute prin portul Constanța corespunde tiparului de creștere a PIB. Această situație se poate observa clar pentru perioada 1996 – 2007. Pe termen scurt însă, tiparul aferent produselor

Produse agricole,

6%

Produse chimice, 2%

Țiței, 14%

Deșeuri menajere și industriale, 0%

Fertilizatori, 3% Prod. alimentare, 1%

Prod. forestiere, 2%

Animale, 0%

Echipamente și utliaje grele, 0%

Produse finite, 30%

Produse metalice, 8%

Minereuri, deșeuri metalice, 19%

Produse petroliere,

7%

Solid Mineral

Fuel, 8%


agricole este volatil. Acest fapt se poate datora naturii producției agricole care este dependentă de anumite condiții meteo imprevizibile.

Figura 10.18. Creșterea produselor agricole, Portul Constanța, 1996-2007

Sursa: INS (date agregate)

Țiței și produse petroliere

10.6.9 Tiparul de creștere aferent acestei categorii de mărfuri pare să contrazică tendința PIB (Figura 10.19). Cu excepția unei creșteri izolate din 2001, volumele trecute prin port prezintă un declin constant, cu o medie anuală de 3,6%, pe perioada 1999 – 2007.

Produse finite

10.6.10 În perioada 1996 - 2003 creșterea înregistrată de categoria produselor finite trecute prin portul Constanța, corespunde în totalitate creșterii PIB din România, așa cum se observă în Figura 10.20. Începând din 2003, apare o diferențiere față de tendința PIB, produsele finite înregistrând o creștere rapidă. Cu toate acestea, dată fiind lipsa datelor suplimentare care să sprijine continuarea acestei tendințe, se presupune că pe termen lung, creșterea înregistrată de această categorie de mărfuri, se va realinia creșterii PIB.

Produse metalice, minereuri, deșeuri metalice

10.6.11 Pe termen scurt, această categorie de mărfuri este mai elastică în comparație cu PIB. Cu toate acestea, pe termen lung, aceasta pare să urmeze tendința de creștere a PIB, potrivit reprezentării grafice din Figura 10.21.

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

1996 1998 2000 2002 2004 2006

GDP (ROM) Agricultural ProductsProduse agricolePIB -ROM



10.6.12 Comportamentul acestei categorii de mărfuri este ambiguu (Figura 10.22). O scădere substanțială înregistrată între 1997 și 2002 a dus la o reducere cumulativă de 85% a volumelor trecute prin portul Constanța. Aceasta a fost urmată de o creștere puternică, ajungând la o rata de creștere medie anuală de 41% între 2002 și 2007. Un astfel de comportament poate indica influența unor factori exogeni precum restructurarea pieței. Dată fiind lipsa datelor suplimentare care să sprijine o interpretare diferită, se presupune că volumele de combustibil mineral solid vor urma o creștere similară cu cea a PIB.

Figura 10.19. Evoluția țițeiului și produselor petroliere, în Portul Constanța, 1999-2007


Figura 10.20. Evoluția produselor finite, Portul Constanța, 1996-2007


0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

140.0

160.0

180.0

200.0

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007GDP (ROM) Crude Oil & Petroleum ProductsPIB (ROM) Țiței, produse petroliere

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

350.0

400.0

450.0

1996 1998 2000 2002 2004 2006

GDP (ROM) Manufactured GoodsPIB Produse finite


Figura 10.21. Evoluția produselor metalice, minereurilor și deșeurilor metalice, Portul Constanța, 1996-2007


Figura 10.22. Evoluția combustibilului mineral solid, Portul Constanța, 1996-2007


0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

140.0

160.0

180.0

1996 1998 2000 2002 2004 2006

GDP (ROM) Metal Products, Ores, Metal WastePIB Produse metalice, minereuri, deșeuri metalice

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

140.0

160.0

180.0

1996 1998 2000 2002 2004 2006

GDP (ROM) Solid Mineral FuelPIB Combustibil mineral solid


Alte produse

10.6.13 Figura 10.23 sugerează că rata de creștere a volumului altor produse trecute prin portul Constanța, corespunde tiparelor de creștere a PIB.

Figura 10.23. Evoluția altor produse, Portul Constanța, 1997-2007


Rezumat al prognozelor pentru portul Constanța

10.6.14 Ratele de creștere ale volumelor trecute prin portul Constanța sugerate pe categorii de mărfuri sunt prezentate în Tabelul 10.17.

Tabelul 10.17. Ratele de creștere ale volumelor de mărfuri, Portul Constanța

Categorie de mărfuri Rata de creștere Produse agricole conform PIB Țiței și produse petroliere -3.4% anual Produse finite conform PIB Produse metalice, minereuri, deșeuri metalice conform PIB Combustibil mineral solid conform PIB Alte produse conform PIB

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

140.0

160.0

180.0

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

GDP (ROM) TOTALPIB

Concluzii

Descrierea și specificațiile modelului

11.1.1 Modelul Național de Transport al României a fost construit respectându-se specificațiile termenilor de referință ai contractului cu scopul reprezentării deplasărilor interurbane din România, dar și a deplasărilor internaționale, având originea sau destinația în interiorul țării. Modelul poate fi utilizat la modelarea intervențiilor la nivelul infrastructurii de transport de perspectivă, care sunt enumerate în cadrul termenilor de referință:

• Factori economici (PIB, venituri, gradul de motorizare, etc.) și sociali (numărul și distribuția populației);

• Variațiile infrastructurii;

• Servicii(curse) noi de transport public;

• Măsuri de politici, de tipul:

o Taxării diferențiate pentru transportul feroviar și aerian

o Internalizarea costurilor externe de transport

o Politici legate de schimbările climatice (promovarea modurilor de transport sustenabile)

• Introducerea sistemelor de taxare pentru drumuri;

• Gradul de motorizare și relația cu nivelul taxării

Rezumatul surselor de date

11.1.2 La construcția modelului au fost utilizate volume mari de date, combinându-se sursele de date existente cu rezultatele programului propriu de colectare a datelor, desfășurat la scară largă în anul 2012. Următoarele categorii principale de date au fost utilizate la construcția modelului:

• Tipare de călătorie existente pentru transportul rutier; • Tipare de călătorie existente pentru transportul public; • Date privind deplasările de mărfuri; • Recensăminte de circulație; • Inventarierea parametrilor rețelelor și a serviciilor; • Anchete noi de călătorii.

Dezvoltarea sistemului de zonificare

11.1.3 Sistemul de zonificare adoptat asigură o corespondență adecvată cu limitele administrative din România, atât la nivel de județe cât și la nivel de orașe/municipii/comune. Au fost obținute de la INS o serie întreagă de date care se pot asocia sistemului de zonificare, precum date referitoare la populație, numărul de gospodării precum și date privind ocuparea forței de muncă.

Dezvoltarea rețelei rutiere

11.1.4 Rețeaua rutieră a fost generată folosindu-se un sistem GIS NAVTEQ, care a fost translat în formatul pachetului software de modelare. Ulterior au fost importate atribute suplimentare pentru segmente din bazele de date existente pentru activele drumurilor iar parametrii cei mai importanți au fost testați și verificați prin referință la hărțile digitale existente sau la fotografiile

11 Concluzii

aeriene, atunci când acestea au fost disponibile. Rețeaua externă de drumuri corespunde sistemului TRANS-TOOLS, incluzând toate drumurile europene din statele UE.

11.1.5 Pentru fiecare segment de drum a fost asociat o curbă debit-viteză (VDF), folosindu-se funcția Akcelic. Sunt definite patru categorii de moduri de transport rutier: autoturism, LGV, HGV și autobuz.

Dezvoltarea rețelei feroviare

11.1.6 Rețelele de transport public au fost dezvoltate folosindu-se o combinație de date GIS (pentru modelarea rețelei feroviare) și informații publice privind mersul trenurilor, pentru identificarea corectă a rutelor modelate.

11.1.7 Toate informațiile privind rutele trenurilor au fost obținute din mersul trenurilor valabil începând cu luna Decembrie 2011. Suplimentar, pentru operatorii privați, au fost accesate site-urile web ale acestora și extrase informațiile necesare modelului.

Dezvoltarea matricelor cererii

11.1.8 Matricele cererii pentru anul de bază au fost construite în mod distinct pentru pasageri și mărfuri, pe baza celor mai relevante date existente, privind originea-destinația și volumele de trafic. În continuare sunt prezentate matricele generate:

• Pasageri pentru transportul rutier: o Pasageri pe scop de călătorie (EB, HBW, HBO, HBV); o Vehicule LGV și HGV

• Pasageri pentru transportul feroviar: o Pasageri ținând cont de disponibilitatea autoturismelor, de categoria trenurilor (R, IR, IC) și

de scopul călătoriei; • Pasageri pentru autobuze:

o Pasageri ținând cont de disponibilitatea autoturismelor și de scopul călătoriei; • Pasageri pentru transportul aerian:

o Pasageri ținând cont de disponibilitatea autoturismelor și de scopul călătoriei; • Mărfuri transportate pe rețelele rutiere, feroviare, aeriene și de căi navigabile:

o Tone pe tip de marfă transportată (16 categorii), pentru fiecare mod.

Calibrarea și validarea modelului

11.1.9 Matricele cererii modelate precum și modelele de afectare au fost validate pe baza surselor de date independente existente, atunci când a fost cazul.

11.1.10 Afectarea traficului rutier a fost evaluată pe baza recensămintelor corespondente secțiunilor de analiză și cordoanelor, prin aplicarea unor teste standard recomandate de către guvernele SUA și Marii Britanii. Acestea prezintă un grad acceptabil de corelație între valorile de trafic modelate și cele observate iar acest aspect recomandă aplicarea modelului de afectare a anului de bază pentru prognoza traficului și testarea proiectelor de perspectivă.

11.1.11 Afectarea traficului feroviar a fost evaluată comparându-se volumele de îmbarcări și debarcări pentru fiecare zonă, ceea ce a relevat existența unei corelații semnificative între valorile modelate și cele observate, modelul putând fi folosit la prognoza transportului feroviar.

11.1.12 Afectarea transportului cu autobuzul a fost validată prin compararea volumelor de pasageri modelate cu cele observate în cordoane. Ca urmare, a fost determinat un nivel de corelație acceptabil.

Metodologia de prognoză și dezvoltarea scenariilor de dezvoltare de referință

11.1.13 Pentru a determina variațiile istorice ale generării de călătorii pe diferite moduri de transport au fost colectate informații de la INS și Cestrin. A fost dezvoltată intern, în cadrul Modelului Național de Transport, o metodologie de prognoză pe baza matricelor calibrate ale anului de bază rezultând matrice ale cererii de perspectivă. Creșterea numărului de călătorii este generată, în final, de către variabilele socio-economice de tipul PIB, grad de motorizare precum și variații demografice pentru populație.

Rezumat

11.1.14 Modelul Național de Transport al României a fost dezvoltat în conformitate cu Caietul de Sarcini. Modelul anului de bază este potrivit a fi utilizat pentru testarea intervențiilor viitoare stipulate în Caietul de Sarcini asociat Contractului. De asemenea, au fost stabilite o metodologie de prognoză și scenariile de dezvoltare de referință cu scopul aplicarea modelului la testarea și evaluarea proiectelor viitoare de infrastructură de transport.

Anexe

Anexe


Anexa A. Modelul Național de Transport al României. Rețeaua rutieră modelată pentru anul de bază


Autostrăzi cu capacitatea pe bandă între 2000 și 1800

Bretele noduri autostrăzi cu capacitatea de 1200 pe bandă

0

20

40

60

80

100

120

140

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Vit

eză

(km

/h)

Raport Volum/Capacitate

Autostrăzi

130kph 130kph

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Vit

eză

(km

/h)


Bretele

80kph 60kph

Anexa B. Curbe VDF Akcelik


Drumuri naționale traversând zone interurbane cu capacități de 1400, 1300 și 1200 pe bandă – gradient zero

Drumuri naționale traversând zone interurbane cu capacități de 1400, 1300 și 1200 pe bandă – gradient redus

-10

10

30

50

70

90

110

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Sp

eed

(km

/hr)


DN interurban relief șes

100kph 80kph 60kph

-10

10

30

50

70

90

110

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Sp

eed

(km

/hr)


DN interurban gradient redus

95kph 76kph 57kph


Drumuri naționale traversând zone interurbane cu capacități de 1400, 1300 și 1200 pe bandă – gradient semnificativ

Drumuri naționale traversând zone interurbane cu capacități de 1400, 1300 și 1200 pe bandă – gradient foarte mare

-10

10

30

50

70

90

110

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Vit

eză

(km

/h)


DN interurban gradient semnificativ

90kph 72kph 54kph

-10

10

30

50

70

90

110

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Sp

eed

(km

/hr)


DN interurban gradient foarte mare

80kph 64kph 48kph


Drumuri naționale traversând zone urbane cu o capacitate de 1000 pe bandă

Drumuri județene traversând zone interurbane cu capacitatea de 1000 pe bandă – relief șes

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Vit

eză

(km

/h)


DN urban

80kph 60kph 40kph

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Vit

eză

(km

/h)


DJ interurban

60kph 50kph 40kph


Drumuri județene traversând zone interurbane cu capacitatea de 1000 pe bandă – gradient redus

Drumuri județene traversând zone interurbane cu capacitatea de 1000 pe bandă – gradient semnificativ

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Vit

eză

(km

/h)


DJ interurban - gradient redus

57kph 47.5kph 38kph

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Vit

eză

(km

/h)


DJ interurban - gradient semnificativ

54kph 45kph 36kph


Drumuri județene traversând zone interurbane cu capacitatea de 1000 pe bandă – gradient foarte mare

Drumuri județene în zone urbane cu capacitate de 800 pe bandă

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

Vit

eză

(km

/h)


DJ interurban - gradient foarte mare

40kph 32kph 24kph

0

10

20

30

40

50

60

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Vit

eză

(km

/h)


DJ urban

50kph 40kph 30kph


Drumuri locale traversând zone urbane cu capacități de 1000, 800 și 600 pe bandă

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

Vit

eză

(km

/h)


Drumuri locale

40kph 30kph 30kph


ID

comentariu Comentariu în limba română Răspuns din partea AECOM

MDR - JASPERS 1

AECOM a pus la dispoziția JASPERS, primul draft al MNT pentru România. Acest model va fi îmbunătățit și actualizat în mod constant în următoarele șase luni, întrucât modelul AECOM propune intervenții de transport. JASPERS dorește să analizeze MNT, în detaliu, pentru a se asigura că modelul corespunde scopului și oferă o reprezentare adecvată a tiparelor de călătorie din anul de bază (și anii viitori) astfel încât să poată fi utilizat pentru evaluarea și prioritizarea intervențiilor de transport. Cu toate acestea, JASPERS nu are acces la software-ul de specialitate folosit pentru planificarea transportului - EMME3. Prin urmare, JASPERS intenționează să solicite permisiunea MTI pentru a solicita echipei AECOM să instruiască un număr limitat de personal JASPERS, care se va prezenta la sediul AECOM din București pentru câteva zile, pentru ca împreună cu specialiștii AECOM, să parcurgă modelul în detaliu, cu scopul de a identifica și corecta eventualele erori ale modelului, pentru a înțelegere și stabili dacă modelul corespunde scopului.

De acord.

MDR - JASPERS 2

Alături de MNT, AECOM a elaborat un raport privind dezvoltarea Modelului de Transport, pe care JASPERS l-a revizuit. În termeni generali, JASPERS găsește Raportul privind dezvoltarea Modelului de Transport destul de cuprinzător, care prezintă o înțelegere utilă în ceea ce privește dezvoltărea modelului. Cu toate acestea, după revizuirea raportului , JASPERS a identificat anumite domenii de interes - care fie necesită investigații suplimentare și / sau o modificare a modelului în sine - înainte de a începe evaluarea intervențiilor de transport propuse. Aceste preocupări se referă în principal la calibrarea și validarea modelului .

De acord.

MDR - JASPERS 3

Tabele centralizatoare reprezentând profilurile de trafic pe an, sezon și zile, pentru diferite moduri de transport; acestea pot fi folosite la un nivel mediu anual sau altfel pentru a ilustra factorii de expansiune pentru perioada de timp.

Vor fi adăugate informații suplimentare pentru fiecare mod în cazul în care acestea sunt disponibile.

Anexa C. Rezumat al comentariilor și răspunsurilor


ID comentariu Comentariu în limba română Răspuns din partea AECOM

MDR - JASPERS 4

O zonă de interes o reprezintă compararea timpilor de parcurs măsurați și modelați. Tabelul 9.11 din Raportul privind dezvoltarea Modelului de Transport prezintă diferențe procentuale foarte mari între fluxurile modelate și observate, de exemplu, pentru relația Arad - Bucuresti (de la -10 până la -25%), Brasov - Braila (de la-15% până la -26%), Brasov - Bucuresti (de la-22% până la -24%), Brasov - Cluj ( de la-24% până la -32% ), Cluj - Oradea (de la 46% până la 51%). Întrucât AECOM a prezentat anumite explicații - cu privire la unele dintre anchetele efectuate în timpul orelor de vârf - în opinia noastră, această problemă trebuie să fie explorată în continuare. Pentru fiecare timp de parcurs trebuie prezentate date suplimentare, iar acestea pot fi incluse sub formă de tabele în anexă. Practica uzuală este de a furniza diagrame timp-distanță ale timpilor de parcurs modelați și măsurați - inclusiv punctele intermediare – cu un interval de incredere de 95% pentru medie. Trebuie menționate locațiile în care modelul acționează în afara intervalului de încredere. Întrucât JASPERS înțelege nevoia de asigurare a faptului că anchetele efectuate privind timpii de parcurs se bazează pe aceeași perioadă de timp (de exemplu, Inter-vârf), de unde provin rezultatele modelului de transport, JASPERS sugerează că pentru fiecare rută unde există o diferență mai mare de 15% (în termeni absoluți ) între timpii de parcurs modelați și măsurați și în afara intervalului de încredere de 95% pentru timpii de parcurs medii, trebuie realizate investigații suplimentare pe fiecare secțiune în parte cu scopul de a stabili dacă AECOM trebuie să modifice curbele debitelor de viteză selectate pe secțiuni individuale ale rețelei (de exemplu, în zonele urbane), sau chiar o revizuire complete a curbelor viteză-debit.

Datele rezultate din desfasurarea masuratorilor privind timpul mediu de parcurs au fost re-analizate, ceea ce a condus la identificarea unor probleme in analiza datelor GPS pentru rutele mai lungi. In timpul analizei datelor observate, perioadele in care vehiculul era oprit, in care conducatorii auto alimentau cu combustibil sau erau in pauza de odihna nu au fost eliminate, determinand, prin urmare, marirea duratei pentru rutele analizate. Datele au fost re-analizate pentru a elimina aceste pauze in care vehiculul a stationat, iar tabelele comparative pentru timpii modelati si observati au fost actualizate. Acest lucru a condus la eliminarea majoritatii diferentelor procentuale intre timpii modelati si observati, astfel incat procentul rutelor care prezinta o abatere mai mica de 15% este de mai mare de 85%. Raportul a fost actualizat in consecinta.



MDR - JASPERS 5

Un alt domeniu de interes îl reprezintă cotele modale de transport public prezentate în figurile 8.13 și 8.14. Cotele actuale modelate de transport feroviar și aerian sunt destul de asemănătoare până la distanțe de 400 km. Cu toate acestea, în cazul transportului aerian cota modelată măsurată atinge un maxim de 20% pentru călătoriile de peste 400 km, în timp ce modelul prezice o creștere a ponderii la aproape 50%. Iar în cazul transportului feroviar cota modală actuală atinge un maxim de aproximativ 60% din călătoriile pe distanțe lungi, în timp ce modelul nu prezice o cotă de transport feroviar mai mare de aproximativ 25%. În plus, cota efectivă pentru transportul cu autobuzul rămâne relativ constantă până la o distanță de 400 kilometri, în timp ce modelul prezice un declin constant pentru călătoriile cu autobuzul pe măsură ce distanța crește. Prin urmare, se pare că unele modificări ale modelului sunt necesare pentru a se asigura că modelul reflectă cu acuratețe cotele modale.

Cu privire la modelele de alegere modala, exista mai multe aspecte care trebuie luate in considerare la evaluarea calitatii modelului. Mai intai, Tabelul 8.7 din raport arata faptul ca modelele reflecta ponderile modurilor la un nivel ridicat de acuratete, pe scop de calatori si disponibilitate a autoturismelor. In al doilea rand, figurile 8.13 si 8.14 arata faptul ca modelul reactioneaza la variatii ale distantei calatoriilor intr-un mod similar cu cel observat in cadrul calibrarii matricelor. In al treilea rand, figurile de la 8.15 la 8.18 arata faptul ca modelul reflecta distributia cererii pe moduri si distante parcurse la un nivel ridicat de acuratete. In al patrulea rand, aceste figuri prezinta, de asemenea, faptul ca mai departe de 400 km, numarul de calatorii este foarte mic si, prin urmare, este extrem de dificil de a reprezenta ponderile modale la acelasi nivel de acuratete deoarece insasi ponderile observate sunt rezultate unor esantioane mai reduse ca marime, prezentand grade mai mici de incredere. In final, modelele de alegere modala sunt aplicate in mod incremental, astfel incat orice abatere intre cererile calibrate pentru anul de baza si cele sintetice pot fi manipulate in cadrul cererilor prognozate. Un nivel de detaliu considerabil a fost acordat in dezvoltarea modelelor de alegere modala astfel incat factorii de influenta de genul scopul calatoriei, disponibilitatea autoturismelor si distanta parcursa sa fie reflectati in definirea modelelor. Modelele dezvoltate sunt mai complexe decat in mod normal, in cadrul modelelor strategice de transport de aceasta natura si ofera o foarte buna reprezentare ale alegerii modale. Prin urmare, consideram ca modelele sunt robuste si reflecta cu acuratete ponderile modurilor de transport in interiorul modelului iar prin aplicarea acestora intr-un mod incremental orice variatie minora la punctele extreme ale modelului, de genul volumelor reduse pentru deplasarile pe distante lungi, pot fi eliminate in timpul implementarii modelului.

MDR - JASPERS 6

Criteriile statistice de acceptabilitate GEH utilizate nu sunt cele propuse în Raportul privind dezvoltarea Modelului, care face referire la criteriile DMRB din Marea Britanie. Acesta afirmă că GEH trebuie să fie <5 pentru 85% din secțiuni. Raportul vizează 40% dintre legături pentru acest criteriu, care ar trebui să fie explicate.

Criteriile UK DMRB nu sunt potrivite pentru utilizarea directa in cadrul unui model national strategic de transport. Criteriile incluse in DMRB se adreseaza modelelor locale, unde au fost disponibile informatii detaliate rezultate ca urmare a efectuarii anchetelor de circulatie si unde exista un numar limitat de rute alternative. Intr-adevar, in UK, modelele regionale strategice nu indeplinesc criteriie DMRB, dar le utilizeaza ca si indicatii. Asa cum s-a discutat in cadrul Raportului asupra Dezvoltarii Modelului, am utilizat o combinatie intre criteriile de validare a calibrarii TMIP, din SUA, care sunt mai potrivite pentru modelele nationale strategice si un set de criterii UK DMRB modificate, pentru a reflecta gradul de performanta a modelului.

MDR - JASPERS 7

Raportul arată că într-un număr de locuri diferite sunt modelate perioade multiple - de exemplu ore de vârf AM, intermediare, ore de vârf PM și pe timp de noapte. Raportul privind dezvoltarea modelului nu descrie dacă aceste patru perioade modelate vor fi incluse în modelul final, sau dacă va fi în vigoare va fi doar un model general care să acoperă o zi medie?

Bancile de date ale modelului include toate intervalele de timp modelate, cu fluxuri afectate pe fiecare mod de transport.



MDR - JASPERS 8

S-au realizat verificări privind sensibilitatea oricărui alt model ,de exemplu, planșele O-D, liniile dorite, etc

Toate verificarile asupra matricelor cererii s-au desfasurat in timpul dezvoltarii modelului pentru a se asigura faptul ca modelele cererii construite pe baza datelor observate sunt in conformitate cu caracteristicile observate ale deplasarilor de-a lungul cordoanelor principale. In timp ce cererea modelata este determinata in principal pe baza datelor observate, estimarile matricelor pe baza numaratorilor manuale nu au fost utilziate, cerererile modelate sunt in conformitate cu datele observate.

MDR - JASPERS 9

Analiza efectuată de JASPERS a identificat, de asemenea, o serie de alte aspecte care să fie abordate în Raportul revizuit privind dezvoltarea modelului. Vom discuta acum acestea capitol cu capitol. Capitolul 2: Descrierea Modelului / Specificatii. Secțiunea 2.3.6. În cazul în care sunt modelate perioade de patru săptămâni , vă rugăm să explicați modul în care sunt luate în considerare excursiile de week-end (care au rate diferite în ceea ce privește scopul călătoriei).

MDR - JASPERS 10

Vă rugăm să atașați Figura 2.2 (cel puțin în format A3) sub formă de Anexă. Vă rugăm să faceți distincție între autostrăzi, șosele cu două benzi și șosele cu o singură bandă pe sens.

De acord: O versiune in format A3 a Figurii 2.2 a fost adaugata in Anexe, incluzand categoriile de drumuri pe culori, conform celor solicitate.

MDR - JASPERS 11

Tabelul 2.1. Vă rugăm să comentați în detaliu despre modul în care este tratată fiecare intervenție în model. Vă rugăm să precizați dacă intervenția poate fi modelată, cum este modelată și impactul pe care îl au de obicei astfel de intervenții (realocări, schimbarea modului de transport, generarea de călătorie, etc).

Tabelul a fost extins pentru a satisface informatiile solicitate.

MDR - JASPERS 12

Capitolul 3: Sumarul surselor de date

MDR - JASPERS 13

Secțiunea 3.3.3. Vă rugăm să schimbați ponderea operatorilor privați în transportul public la 11%.

De acord - a fost efectuata modificarea.

MDR - JASPERS 14

Secțiunea 3.3.10. România are 17 aeroporturi nu 20 după cum s-a declarat.

De acord - textul a fost corectat.

MDR - JASPERS 15

Tabelul 3.7. Va rugam sa folositi denumirea oficială a aeroporturilor. Includeți o coloana cu totalul. Introduceți sursa de date (de asemenea, alte tabele).

Au fost inserate numele corecte ale aeroporturilor. Sursa datelor a fost deja inclusa in josul tabelului.

MDR - JASPERS 16

Secțiunea 3.4.5. Textul enunță următoarele "Grupul Feroviar Roman deține 25% din piața privată". Acest lucru se referă de fapt la cota de piată de 25% ?

Detin 25% din piata privata de transport feroviar de marfa, prin urmare textul este corect.

MDR - JASPERS 17

Secțiunea 3.5.2. Trebuie specificată perioada de timp alocată măsurătorilor MCC. De asemenea, trebuie incluse planșele GIS cu locațiile respective.

Au fost inserate in tabel intervalele de timp pentru numaratorile de trafic. A fost adaugata o reprezentare grafica a locatiilor de recensamant situate pe reteaua de drumuri nationale. Nu este posibil (cel putin nu este practic) a reprezenta grafic toate locatiile de recensamant localizate pe drumurile judetene, deoarece acestea nu sunt geo-referentiate in totalitate iar harta ar deveni greu de inteles, deoarece exista numaratori pe toate segmentele.

MDR - JASPERS 18

Figura 3.6. Defalcați măsurătorile ATC în BIN și PVR. Sunt aceleasi locatii figurate in figura inclusa deja in raport, doar ca acestea contin informatii diferite.

MDR - JASPERS 19

Secțiunea 3.7. Secțiunea privind noile anchete ar trebui să ofere, de asemenea, o analiza a scopurilor de călătorie conform datelor existente. De exemplu, datele noi colectate pentru identificarea scopului călătoriei au fost defalcate ca în tabelul 3.2?

Toate datele de ancheta colectate in anul 2012, pe mod de transport, reflecta scopul calatoriei pentru deplasarile pasagerilor si categoria de marfa transportata. Au fost incluse date statistice suplimentare in cadrul raportului, rezultate din desfasurarea anchetelor.



MDR - JASPERS 20

Secțiunea 3.7.27. Trebuie inclusă o anexă cu tabele mai detaliate sau planuri GIS pentru a indica aceste date.

Au fost inserate in cadrul raportului sumarul datelor statistice rezultate din anchete. Totusi, trebuie avut in vedere faptul ca aceste anchete reflecta doar un esantion din deplasarile la nivel national si, in consecinta, au fost utilizate la extrapolarea altor date pentru translatarea acestora la nivelele adecvate si pe categorii de disponibilitate auto.

MDR - JASPERS 21

Secțiunea 3.7.28, Tabelul 3.11: numărul de interviuri din tabel este corect? În unele cazuri pare a fi prea mare.

Numarul interviurilor realizate incluse in tabel este corect.

MDR - JASPERS 22

Secțiunea începând 4.2. Vă rugăm să schimbați CAEN în NACE.


MDR - JASPERS 23

Figurile 4.2-4.4. Vă rugăm să ștergeți București din Legenda hărții.

Figurile au fost corectate.

MDR - JASPERS 24

Capitolul 5: Dezvoltarea rețelei de drumuri naționale

MDR - JASPERS 25

Secțiunea 5.1.2. Nu ar trebui să fie patru perioade de timp în loc de trei?

Modelul include trei perioada de timp modelate: perioadele de varf, in afara orelor de varf si restul momentelor zilei.

MDR - JASPERS 26

Secțiunea 5.2 și în altă parte. Înlocuiți EMME cu "software-ul modelului"


MDR - JASPERS 27

Secțiunea 5.3.6. Vă rugăm indicați ecuația Akcelic privind fluxul de viteză pentru fiecare tip de drum (pentru anumite tipuri de drumuri, de exemplu, drumuri urbane, km / h limita de viteză de 120 nu va fi realizabilă). Sau o diagramă cu unități normalizate pentru a indica curba generală.

Au fost adaugate reprezentari grafice intr-o Anexa noua.

MDR - JASPERS 28

Secțiunea 5.3.17. Vă rugăm să indicați modul în care au fost obținute datele despre aliniamentul vertical / surse.

Pe baza modelului digital al terenului inclus in Google Earth. A fost adaugat un text suplimentar.

MDR - JASPERS 29

Secțiunea 5.4.3. Această secțiune indică faptul că "... prin urmare clasa utilizatorilor de autoturisme este împărțită în cereri pentru utilizatori de automobile care preferă rutele cu taxă și cererii pentru utilizatori de automobile care evită traseele cu taxă". Nu este clar pe ce bază se poate face acest lucru. În principiu, MNT ar trebui să prevadă modalitățile de taxare incluzând segmentarea veniturilor din cerere, mai degrabă decât doar prin divizarea matricelor de cerere în mod arbitrar prin posibilitatea de utilizare a taxelor.Tratamentul de taxare în model trebuie să fie descris aici și, dacă se consideră necesar, trebuie revizuit modul în care este tratată taxarea în model.

Sectiunea asupra taxarii a fost extinsa. Modelul taxarii considerat in cadrul modelului implica segmentarea cererii de autoturisme in 4 categorii de disponibilitate de a plati, pe baza distributiei veniturilor. Timpii si costurile utilizarii rutelor cu sau fara taxare sunt ulterior extrase din model si utilizate intr-o relatie de tip ligot pentru a distributia cererii pe rute alternative, pe baza diferentelor de timp/costuri asociate fiecarei rute. Valoarea timpului utilizata in cadrul modelului logit variaza pe intervale de venituri astfel incat tendinta de a utiliza rute cu taxare creste o data cu cresterea nivelului veniturilor.

MDR - JASPERS 30

Secțiunea 5.5. Trebuie explicați factorii PCU. Cum si de unde derivă? Proveniență? Metodologia HDM? Trebuie extinsă secțiunea privind convergența modelului, incluzând mai multe detalii pentru utilizatorul general și datele de referință corespunzătoare.

Textul a fost imbunatatit prin explicarea termenului de PCU (vet) si de statistici asupra convergentei modelului de afectare.

MDR - JASPERS 31

Figurile 6.1-6.3. Vă rugăm corectați legenda din figură.

Figurile au fost corectate.

MDR - JASPERS 32

Secțiunea 6.6.12. S-a luat în considerare perceperea unei penalități pentru intersecții în această secțiune

Da, a fost inclus. Textul a fost imbunatatit.

MDR - JASPERS 33

Secțiunea 7.2.1. Nu ar trebui să fie 214 site-uri CESTRIN și 10 site-uri AECOM după cum s-a specificat în raportul anterior?

Textul a fost corectat.

MDR - JASPERS 34

Secțiunea 7.2.9. Vă rugăm să specificați orele modelate și confirmați că cele două perioade de vârf (AM și PM) sunt modelate.




MDR - JASPERS 35

Secțiunea 7.2.16. Vă rugăm să precizați dacă, pentru matricele de vehicule, s-a luat în considerare gradul de ocupare vehicul ?

Gradul de ocupare al vehiculelor determinat din anchetele desfasurate a fost utilizat pentru a determina cererea de pasageri pentru autoturisme.

MDR - JASPERS 36

Tabelul 7.4. Matricile CESTRIN din 2010 au fost factorizate pentru nivelurile din 2012 înainte de a fi incluse în matricea finală?

Toate cereriel au fost translate la nivelului anului de baza comun 2011, inainte de utilizarea acestora in cadrul modelului.

MDR - JASPERS 37

Secțiunea 7.3.21. Schimbați în "Tabelul 7.5 și Tabelul 7.6".


MDR - JASPERS 38

Secțiunea 7.3.23. Referință greșită la tabelul din text, de asemenea în secțiunile 7.4.6 ,7.5.11,


MDR - JASPERS 39

Tabelul 7.10. Tabelul se referă la fluxurile de zi cu zi? Atunci când se compară durata medie a călătoriei pentru persoanele cu mașini disponibile cât și pentru cei fără autoturisme, durata medie pentru serviciile Regio și Interegio este identică. Vă rugăm să verificați și modifica, după caz.

Nu am avut la dispozitie date suficiente pentru a distribui cererea de transport feroviar pe disponibilitate auto si ne-disponibilitate auto pe lungimea calatoriei si pe tipul trenului.

MDR - JASPERS 40

Secțiunea 7.5.5. Se presupune că 10% din zborurile interne din aeroportul principal din București - Henri Coandă - sunt zboruri de legătură. Există o sursă pentru aceste informații?

Nu; aceasta este o ipoteza generala care a fost considerata.

MDR - JASPERS 41

Tabelul 7.20. Probabil acest tabel este în 1000 s? De acord - tabelul a fost corectat.

MDR - JASPERS 42

Tabelul 7.21. Probabil acest tabel este în tonaje zilnice?

De acord - a fost adaugata o nota explicativa.

MDR - JASPERS 43

Tabelul 7.23. Vă rugăm să citați sursa de estimare privind proporțiile de transport aerian.

Datele se bazează pe estimări ale Consultantului, deoarece nu există o altă sursă de date disponibilă.

MDR - JASPERS 44

Tabelul 7.25. Acest tabel ar trebui să fie comparat cu procentele datelor din anchete.

Deoarece datele de ancheta de pe reteaua de drumuri nu este observata in totalitate si, prin urmare, matricele calibrate ale cererii de transport rutier de pasageri contin elemente de cerere sintetica, nu este posibila comparatia procentelor cererii calibrate cu datele rezultate din anchete.

MDR - JASPERS 45

Tabelul 8.4. Tabelul trebuie să se refere la persoanele fără automobile disponibile.




MDR - JASPERS 46

Figurile 8.13-8.14. Comparația între cota măsurată și modelată indică discrepanțe între: cota modală pentru transportul feroviar și aerian pentru călătorii de peste 400 km și în cota modală pentru transportul cu autobuzul.

Cu privire la modelele de alegere modala, exista mai multe aspecte care trebuie luate in considerare la evaluarea calitatii modelului. Mai intai, Tabelul 8.7 din raport arata faptul ca modelele reflecta ponderile modurilor la un nivel ridicat de acuratete, pe scop de calatori si disponibilitate a autoturismelor. In al doilea rand, figurile 8.13 si 8.14 arata faptul ca modelul reactioneaza la variatii ale distantei calatoriilor intr-un mod similar cu cel observat in cadrul calibrarii matricelor. In al treilea rand, figurile de la 8.15 la 8.18 arata faptul ca modelul reflecta distributia cererii pe moduri si distante parcurse la un nivel ridicat de acuratete. In al patrulea rand, aceste figuri prezinta, de asemenea, faptul ca mai departe de 400 km, numarul de calatorii este foarte mic si, prin urmare, este extrem de dificil de a reprezenta ponderile modale la acelasi nivel de acuratete deoarece insasi ponderile observate sunt rezultate unor esantioane mai reduse ca marime, prezentand grade mai mici de incredere. In final, modelele de alegere modala sunt aplicate in mod incremental, astfel incat orice abatere intre cererile calibrate pentru anul de baza si cele sintetice pot fi manipulate in cadrul cererilor prognozate. Un nivel de detaliu considerabil a fost acordat in dezvoltarea modelelor de alegere modala astfel incat factorii de influenta de genul scopul calatoriei, disponibilitatea autoturismelor si distanta parcursa sa fie reflectati in definirea modelelor. Modelele dezvoltate sunt mai complexe decat in mod normal, in cadrul modelelor strategice de transport de aceasta natura si ofera o foarte buna reprezentare ale alegerii modale. Prin urmare, consideram ca modelele sunt robuste si reflecta cu acuratete ponderile modurilor de transport in interiorul modelului iar prin aplicarea acestora intr-un mod incremental orice variatie minora la punctele extreme ale modelului, de genul volumelor reduse pentru deplasarile pe distante lungi, pot fi eliminate in timpul implementarii modelului.

MDR - JASPERS 47

Secțiunea 9. Primul paragraf menționază secțiunea 7. Acest punct refera o sectiune anterioara asupra dezvoltarii matricelor cererii.

MDR - JASPERS 48

Poate confirma AECOM dacă datele utilizate pentru validarea modelului, în conformitate cu cele mai bune practici, au fost separate de datele pentru calibrarea modelului?

Atunci cand acest lucru s-a putut realiza in mod practic, avand in vedere datele disponibile, au fost utilizate seturi de date independente. Acest lucru se aplica, in mod particular, la numaratorile de trafic in cordoane si sectiuni, la timpii de parcurs si la pasagerii de autobuze din cordoane.

MDR - JASPERS 49

Nu este destul de clar modul în care au fost tratate perioadele de timp în timpul procesului de calibrare; Calibrarea modelului s-a realizat înainte sau după introducerea cererii în matricile 24 ore?

Modelele primare ale cererii au fost calibrate la valori de 24 ore ale productiei si atractiei, in conformitate cu bunele practici. Acest lucru se aplica la origini, destinatii si la alegerea modala.

MDR - JASPERS 50

Tabelul 9.4. Volumul de transport feroviar de mărfuri modelat este de 14% sub volumul actual de transport mărfuri. Având în vedere importanța transportului feroviar de mărfuri, AECOM trebuie să reanalizeze acest aspect, în cazul în care se consideră necesar, modificând modelul astfel încât să echivaleze cu fluxurile actuale și modelate de transport mărfuri.

Au fost efectuate analize și ajustări suplimentare cu scopul atingerii datelor incluse în statisticile oficiale INS.

MDR - JASPERS 51

Tabelul 9.5. Comparația între MZA modelată și cea actuală pe cordoanele urbane, în termeni absoluți, indică diferențe destul de mari între fluxurile modelate și cele reale. AECOM trebuie să verifice procesul de modelare pentru a se asigura că nu este o simplă eroare de modelare.

Toate comparatiile intre valorile modelate si observate din cordoanele urbane indeplinesc criteriile TMIP asa cum este aratat in Figura 9.2, care sunt principalele teste utilizate. Mai mult, comparatiile globale intre fluxurile din sectiuni pentru cordoane si sectiuni respecta, de asemenea, aceste cerinte (Figura 9.4). Suntem, prin urmare, increzatori in faptul ca modelul este adecvat scopurilor si ca nu exista erori in procesul de elaborare a modelului.



MDR - JASPERS 52

Tabelul 9.8. După cum s-a menționat mai devreme un GEH mai mic de 5 corespunde în mod normal, pentru cel puțin 85% din secțiuni. Urmează apoi explicații cu privire la motivul pentru care au fost stabilite obiectivele GEH și ce înseamnă acest lucru pentru performanta modelului. Din nou, ar fi util să vedem anumite legături cheie în tabel sau pe hartă, care să indice secțiunile măsurate, modelate și diferențele existente. În special pentru autostrăzi și drumurile principale de legătură. Calibrarea modelului este slăbuță în acest raport, motiv pentru care trebuie revizuită imediat. Calibrarea trebuie să: a) furnizeze informații mai detaliate (fluxuri modelate versus cele reale pentru legăturile rutiere și feroviare, în special), b) facă distincția între: coridoare-cheie; alte rute naționale, precum și alte căi de importanță regională / județeană, c) să facă deosebire între fluxurilor de transport mărfuri și pasageri în momentul calibrarii. Standardele de calibrare trebuie să fie discutate în detaliu. Criteriile DMRB din Marea Britanie sunt foarte stricte și s-ar putea să nu fie realist să ne așteptăm ca modelul național să îndeplinească aceste criterii. Cu toate acestea, trebuie făcut un compromis cu privire la aplicarea standardelor de calibrare - acest lucru ar trebui să fie discutat în raport și aprobat de MT.

Criteriile UK DMRB nu sunt potrivite pentru utilizarea directa in cadrul unui model national strategic de transport. Criteriile incluse in DMRB se adreseaza modelelor locale, unde au fost disponibile informatii detaliate rezultate ca urmare a efectuarii anchetelor de circulatie si unde exista un numar limitat de rute alternative. Intr-adevar, in UK, modelele regionale strategice nu indeplinesc criteriie DMRB, dar le utilizeaza ca si indicatii. Asa cum s-a discutat in cadrul Raportului asupra Dezvoltarii Modelului, am utilizat o combinatie intre criteriile de validare a calibrarii TMIP, din SUA, care sunt mai potrivite pentru modelele nationale strategice si un set de criterii UK DMRB modificate, pentru a reflecta gradul de performanta a modelului. Am extins expunerea asupra criteriilor de validare incluse in raport si am inclus mai multe informatii, atunci cand acest lucru a fost practic. Acest lucru a inclus dinstinctia intre drumurile nationale si judetene, atunci cand a fost posibil precum si separarea intre cereri private si de marfa.

MDR - JASPERS 53

Tabelul 66. Acesta ar trebui să fie redenumit tabelul 9.6, iar textul de mai sus ar trebui să confirme faptul că aceste date se referă la locații individuale de măsurători nu secțiuni sau cordoane urbane.


MDR - JASPERS 54

Figura 9.4. Să fie inclus numărul eșantionului. Acesta include comparatii ale segmentelor pentru 247 locatii de recensamant.

MDR - JASPERS 55

Figura 9.6. O locație are aproape două mii de îmbarcări, dar modelul indică un debit zero. Vă rugăm să verificați modelul pentru a se asigura că postul este conectat la rețeaua de drumuri și căi ferată.

Aceasta statie este conectata la reteaua feroviara si rutiera. In acest caz, aceasta este una din cele doua statii incluse in zona de trafic iar, in acest caz, intreaga cerere utilizeaza cealalta statie. Avand in vedere natura strategica a modelului, acest lucru este cateodata inevitabil. Am acordat o atentie deosebita modelarii adecvate a imbarcarilor de pasageri in conformitate cu datele inregistrate din vanzarile de bilete iar acest lucru a fost realizat in marea majoritate a cazurilor.

MDR - JASPERS 56

Tabelul 9.11. Grafice care prezintă fluxurile observate si modelate pentru un interval de incredere de 95%. Se pot include intr-o anexa grafice incluzând relatiile durata-distanta complete. Prevederile DMRB recomandă ca timpii de calatorie să se incadreze într-o abatere de 15% pentru 85% din secțiuni precum si modelate în cadrul unui interval mediu de incredere de 95%

Deoacere detinem date rezultate ca urmare a doar doua treceri pentru rutele observate, nu este posibil

MDR - JASPERS 57

Figura 9.12 ascunsă în spatele Figurii 9.11. Vă rugăm să corectați

Corectat.

MDR - JASPERS 58

Figura 10.5. Vă rugăm să furnizați un tabel pentru definirea regiunilor.

Au fost adaugate un tabel si o figura reprezentand regiunile.

MDR - JASPERS 59

Figura 10.11. Vă rugăm să detaliați previziunile de creștere a PIB-ului post-2030.

Ipoteza actuală aplicată în cadrul instrumentului de calcul ACB este cea conform căreia rata anuală de creștere a PIB între anii 2030 și 2050 scade gradual de la valoarea anului 2030 (3,5%) la valoarea medie prognozată pentru țările EU-27, de 1,7%.

MDR - JASPERS 60

Aici sau la sfârșitul capitolului anterior trebuie facută o comparație între datele observate și modelate din rezumatul statisticilor, de exemplu la nivel de matrice. Ar putea fi de asemenea verificarea altor modele de sensibilitate? Planșe O = D, liniile de preferință etc

Au fost adaugate comparatii suplimentare in cadrul Capitolului 11.



MDR - JASPERS 61

În general, raportul ar putea fi editat la modul general, asigurând că toate tabelele și figurile au rubricile corespunzătoare, sunt corectate greșelile de tipar,gramaticale, etc.

De acord - raportul a fost verificat si corectat.

MDR - MoT FB 1

Deoarece Modelul Naţional de Transport (MNT), transmis de dvs. în format electronic nu este operaţional (nu se poate deschide şi rula întrucât consultantul nu a livrat şi software-ul EMME), considerăm că MNT nu a fost livrat.

În acest moment licența software și modelul sunt deja livrate.

MDR - MoT FB 2

Nivel scăzut de detaliere a informaţiilor prezentate privind metodologia de elaborare a MNT. În opinia noastră, aceasta trebuie structurata pe două niveluri de înţelegere, unul general şi unul dedicat în exclusivitate specialiştilor (care au capacitatea de a înţelege modul de aplicare a ecuaţiilor de flux, a funcţiilor matematice etc.).

Vom adăuga un sumar executiv în cadrul Raportului privind Dezvoltarea Modelului care va descrie dezvoltarea/calibrarea/validarea la un nivel de detaliere superior. Aceasta ar trebui să fie în conformitate cu necesitățile unui lector nespecialist.

MDR - MoT FB 3

Referitor la Descrierea şi caracteristicile modelului, cap. 2, pag. 11: Lipseşte descrierea modelului utilizat de Consultant. Este preluată doar descrierea din Caietul de sarcini.

Secțiunile 2.3, 2.5, 2.6 și 2.7 descriu modelul AECOM, împreună cu Figura 2.1. Am revizuit aceste secțiuni și am adăugat detalii suplimentare acolo unde a fost necesar.

MDR - MoT FB 4

La pct.7.7 –„Cereri transport feroviar de marfă”, pag. 133, se specifică faptul că au fost furnizate date aferente transportului feroviar de marfă din partea operatorului public CFR Marfă, pentru anul 2011 şi din partea operatorilor privaţi pentru anul 2010, fără a se prezenta modul în care a fost realizată „factorizarea datelor la un an comun de bază – 2011”.

Datele au fost factorizate astfel incat sa respecte statisticile nationale conform INS, pentru anul 2011. Textul a fost corectat pentru a reliefa mai clar acest lucru.

MDR - MoT FB 5

Considerăm că este absolut necesar ca în cadrul rapoartelor întocmite de consultant să fie prezentat în detaliu (procedural) modul în care datele aferente Modelului Naţional de Transport sunt adunate, ponderate şi prelucrate astfel încât, pe viitor, aceste operaţiuni să fie mult simplificate şi pe cît posibil automatizate.

Au fost inserate paragrafe suplimentare in cadrul raportului pentru a descrie mai in detaliu procedurile de efectuare a anchetelor si de analiza a rezultatelor, precum si interpolarea catre anul de baza.

MDR - MoT FB 6

Traducere defectuoasă din limba engleză.

MDR - MoT FB 7

Terminologia tehnică necorespunzător utilizată.

MDR - MoT FB 8

Unele hărţi prezentate nu au nicio relevanţă atâta timp cât sunt incomplete.

MDR - MoT FB 9

Întocmirea unei „erate” care să conţină observaţiile celor implicaţi în analizarea acestor rapoarte, inclusiv ale direcţiilor de specialitate din minister precum şi clarificările sau justificările prezentate de Consultant.

Acestea au fost adăugate ca o anexă la raport.

MDR - MoT FB 10

Pct.2.3.2 . „Definirea reţelei rutiere” – este impropriu denumită, se face referire la toate reţelele de transport (rutier, feroviar, naval si aerian). • Nu este menţionat un model dedicat evaluării impactului social alături de cel economico-financiar. • Schema cu structura modelului nu este lizibilă în documentul de pe hârtie.

Textul a fost corectat pentru a face aceste definitii mai clare. Diagrama a fost refacuta in format A3 pentru a imbunatati rezolutia. Impactul social este inclus in cadrul modului de analiza cost-beneficiu (a fost adaugat un paragraf asupra acestui lucru).

MDR - MoT FB 11

Pct. 2.6 - „Structura reţelei” este necesară menţionarea reţelei multimodale pentru care să se facă modelarea, alături de celelalte reţele.

Punctul 5 mentioneaza conexiunile intermodale, acest aspect fiind descris mai in detaliu in sectiunile ulterioare ale raportului.

MDR - MoT FB 12

Pct. 2.7, în tabelul 2.12 - „Funcţionalitatea modelului”, capitolul B, pct. 5 şi 6 privind Transportul pe căile navigabile interioare nu se regăsesc referinţe privind Portul Constanţa. Deşi au fost atenţionaţi în nenumărate rânduri, se face confuzie între termenii (total diferiţi): şenal navigabil şi canal navigabil (CD-B, CDMN şi CPAMN).

A fost adăugată o referință pentru Portul Constanța.



MDR - MoT FB 13

La pag. 13, pct. 2.3.8, considerăm că modulul de raportare privind siguranţa ar trebui să se refere şi la transportul feroviar din perspectiva posibilităţii accesării de fonduri şi pe probleme de siguranţă feroviară.

Problemele legate de siguranța transportului feroviar au fost adăugate în cadrul raportului.

MDR - MoT FB 14

La pag. 18, la tabelul 2.12 - “Funcţionalitatea modelului”, la pct. A2, propunem înlocuirea sintagmei “Îmbunătăţirea şi reconstrucţia liniilor existente” cu “Modernizarea şi reabilitarea liniilor existente”, iar la pct. C.2, “Transportul multimodal de persoane” propunem adăugarea unei noi intervenţii şi anume “ Intergrarea serviciilor de transport aerian cu transportul cu metroul/feroviar şi rutier”.

Tabelul a fost completat.

MDR - MoT FB 15

La capitolul 3, pag. 22, “Rezumat al surselor de date” constatăm că în cadrul datelor necesare pentru dezvoltarea Modelului Naţional de Transport nu sunt cuprinse datele referitoare la terminalele intermodale / centrele logistice de marfă. De asemenea nu sunt cuprinse datele referitoare la evenimentele şi accidentele feroviare aşa cum sunt ele definite în instrucţiile de serviciu, în condiţiile în care la acest capitol se fac referiri la accidentele rutiere.

Textul a fost completat pentru a include referinte la aceste doua surse de date, ambele fiind colectate si utilizate in cadrul studiului.

MDR - MoT FB 16

La pct.3.2.9, pag. 27, sunt prezentate datele din ancheta naţională din UK. De ce nu Bulgaria unde a fost dezvoltat un model similar? Nu este explicat în ce scop! (Vezi şi pct. 3.2.20 tabelul 3.2). Sau să se explice similitudinile dintre RO şi UK

Aceste informatii sunt utilizate doar pentru a ilustra categoriile de diferente existente in proportiile scopurilor de calatorie pe lungimea deplasarilor. Datele din UK au fost utilizate deoacere cele colectate in Bulgaria nu sunt adecvate pentru o asemenea comparatie. Au fost adaugate paragrafe suplimentare pentru a ilustra mai clar la ce sunt utilizate aceste date.

MDR - MoT FB 17

La pct. 3.4 -„Transporturi de marfă”- Porturi şi căi navigabile, pag. 39, sunt prezentate: • informaţii incomplete referitoare la clasificarea căilor navigabile (3.4.11); • informaţii eronate/incomplete referitoare la companiile care administrează căile navigabile, deşi au primit informaţii corecte (3.4.12); Afirmaţiile de la pct 3.4.14 trebuie clarificate de AECOM în cadrul întâlnirii lunare de progres(!!!).

S-a corectat.

MDR - MoT FB 18

La Tabelul 3.12 Sinteza principalelor surse de date utilizate în cadrul elaborării MNT, pag. 52 la Transportul naval, sursa indicată nu este INS (aşa cum MT a propus în întâlniri şi prin adresa din ianuarie 2013) şi nici datele transmise de autorităţile portuare (APDF Giurgiu şi APDM Galaţi, precum şi administraţia canalelor navigabile ACN Constanţa)

Tabelul a fost actualizat pentru a reflecta toate sursele de date primite și utilizate în cadrul procesului de dezvoltare a modelului.

MDR - MoT FB 19

Reamintim Consultantului, că este deosebit de important ca modelele să fie calibrate pe baza unor informaţii corecte şi cât mai complete. Acestea reprezintă baza solidă pe care trebuie să o deţină Modelul de prognoză care va furniza prognoze viitoare (2020, 2030) referitoare la opţiuni, proiecte şi politici din domeniul transporturilor

Susținem în totalitate acest aspect și am depus toate eforturile pentru colectarea tuturor informațiilor relevante disponibile.

MDR - MoT FB 20

La pct. „Date socio-economice”, au fost colectate date referitoare la recansământul din 2002 şi din 2011 (preliminară). Cum va fi elaborată matricea cererii şi ce relevanţă va avea în crearea de modele locale, spre ex. ipoteze demografice? Să nu uităm că MNT este un instrument de planificare şi evaluare!

Am avut întotdeauna intenția de a actualiza bazele de date de prognoză cu rezultatele finale ale Recensământului 2011, atunci când acestea vor fi disponibile. Am utilizat deja rezultatele preliminare din 2011 în activitățile desfășurate până acum.

MDR - MoT FB 21

La capitolul 3, pct. 3.3.3, pag. 33, propunem ca nr. de călătorii cu trenul în anul 2010 efectuate cu operatorul CFR Călători şi cel efectuat cu operatori privaţi de călători să fie revizuit astfel încât adunate să dea nr. total pe întreaga reţea sau să fie utilizată în text sintagma de “aproximativ”.

Paragraful a fost corectat. Intenția a fost să facă referire la anul 2011 pentru care indicatorul corect a fost de 61 milioane, inclus în publicația România în cifre 2012.



MDR - MoT FB 22

La capitolul 5 „Dezvoltarea reţelei de drumuri”, pag. 74.: • Titlul capitolului este nepotrivit, deoarece în textul de la pct. 5.1.5 se face referire la toate reţele de transport reprezentate în cadrul MNT. • Este necesar să fie definită noţiunea de „drum”. • Nu este clar modul în care se va realiza dezvoltarea reţelelor feroviare, navale şi aeriene. • Sunt necesare clarificări privind Ecuaţia de trafic Akcelik: este folosită în SUA, dar este compatibilă sistemului de transport din EU?; este aplicabilă şi celorlalte moduri de transport nu doar domeniului rutier?

Titlul capitolului este corect. Sectiunea 5.1.5 este inclusa doar pentru a reliefa faptul ca modelul trateaza toate modurile de transport iar acestea sunt descrise in capitolele specifice. Ecuatia debit-viteza Alcelik este utilizata pe scara larga la nivel mondial, iar parametrii specifici ai acesteia au fost calibrati conform conditiilor locale. Nu este aplicabila celorlalte moduri de transport.

MDR - MoT FB 23

Referitor la capitolul 6 „Dezvoltarea reţelei de transport public”, pag. 89: Considerăm că este la fel de importantă dezvoltarea unei reţele de transport marfă, pentru a fi inclusă în MNT. Nu este prezentată justificarea privind lipsa acestui capitol. Probabil că reţelele se pot suprapune, dar parametrii specifici sunt diferiţi (mod de ambalare-container, vrac, etc, timpi de încărcare/descărcare pe tipuri de mărfuri, durata de parcurs, etc.). Nu se face referire la dezvoltarea reţelei de transport multimodal.

Reteaua feroviara definita in Capitolul 6 a fost de asemenea utilizata pentru modelarea transportului feroviar de marfa iar elementele suplimentare care sunt importante in cadrul modelarii sunt reprezentate in timpi si costuri. Astfel de elemente sunt timpii de incarcare/descarcare, timpul de parcurs, timpii de tranzit petrecuti in terminale, etc.

MDR - MoT FB 24

Propunem completarea capitolului 6 „Dezvoltarea reţelei de transport public”, pct. 6.4.5, pag. 93, astfel: „Porturile de pe fluviul Dunărea sunt reprezentate în mod individual şi sunt conectate la reţeaua rutieră adiacentă, precum şi la reţeaua feroviară, acolo unde accesul la port este posibil prin intermediul căilor ferate.”


MDR - MoT FB 25

Propunem ca în tabelul 6.3 – „Coduri ale operatorilor feroviari” să fie înlocuit operatorul „CFR” cu „CFR Călători”. Constatăm de asemenea că în cadrul raportului nu sunt interpretate datele privind cursele trenurilor de marfă, inclusiv codurile operatorilor de transport feroviar de marfă.

A better translation would be: Table 6.3 - instead of CFR it should be "CFR Calatori". Also, we have observed that in the report there aren't considered data for freight trains timetable and neither the codes for the rail freight operators codes.

MDR - MoT FB 26

Considerăm că la pct. 6.10 –„Alţi parametri de afectare a transportului public – Curbe ce indică timpul de aşteptare”, pag. 105, ar trebui specificat clar la ce se referă aceste curbe. Probabil că se face referire la graficele ideale de succedare a curselor feroviare şi de autobuz. De asemenea considerăm util ca pe aceste reprezentări grafice să fie menţionate şi unităţile de măsură.

A fost adaugat un paragraf suplimentar pentru a descrie diagrama inclusa si rolul acesteia in cadrul modelului.

MDR - MoT FB 27

• Metodologia prezentată la 7.2.3 nu dispune de un nivel adecvat de detaliere, este greu de înţeles schema privind procesul de creare a matricelor cererii de transport rutier pentru anul de bază 2010 şi pt. anul 2012. Sunt necesare clarificări.

Am revăzut secțiunile indicate și considerăm că acestea oferă un nivel de detaliere adecvat acestui raport.

MDR - MoT FB 28

• Deşi în cap.6 nu se face referire la transportul de mărfuri, în 7.1.3 sunt aduse în discuţie matricele aferente transportului de mărfuri pe categorii de mărfuri.

Capitolul 6 descrie reprezentările fizice ale diverselor rețele de ofertă pe moduri, care sunt incluse în Modelul Național. Nu abordează cererea în sine iar secțiunile relevante din Capitolul 6 care tratează transportul de mărfuri sunt definirea rețelei feroviare în termeni de linii fizice și stații, rețeaua fluvială și porturile precum și identificarea locațiilor terminalelor intermodale.

MDR - MoT FB 29

• Modul de elaborare al MNT, prezentarea elementelor care vor fi incluse în acesta, nu este coerent, este greu de urmărit trecerea de la un mod la altul pentru pasageri sau marfă.

Am revizuit aceasă secțiune și am încercat să facem o distincție mai clară pentru interacțiunile între moduri și transportul de pasageri și marfă.



MDR - MoT FB 30

• 7.2.20 – 7.2.23 nu este specificat dacă Matricele sintetice (construite pe baza datelor provenite din anchete) sunt necesar a fi utilizate doar în domeniul rutier sau pentru toate modurile de tranport, având în vedere că pentru domeniul naval AECOM a desfăşurat anchete doar în portul Constanţa. Ce influenţă are asupra MNT lipsa Matricei sintetice aferentă domeniului transportului naval pe Dunăre şi pe CDMN, CPAMN? Solicităm clarificare.

Matricile cererii de transport pe Dunăre și canalele de navigație interioară au fost obținute pe baza utilizării unor date extinse obținute de la diverse autorități portuare precum și de la Autoritatea Navală Română. Datele au inclus detalii privind tonajele pe categorii de mărfuri încărcate/descărcate în fiecare port, precum și dacă acestea țin de import/export sau deplasări interne precum și informații detaliate privind deplasările de nave/barje între porturile dunărene (în interiorul țării sau către/dinspre alte porturi externe) care au inclus portul de origine și portul destinație și categoria de mărfuri transportată. Aceste categorii de date au permis identificarea relațiilor origine-destinație, pe categorii de mărfuri.

MDR - MoT FB 31

• Nu sunt informaţii privind modelarea transportului internaţional în strânsă legâtură cu modelarea transportului intern (cu originea/destinaţia în România/afara României).

Modelarea cererii interne si internationale s-a desfasurat in aceeasi maniera, dar utilizand parametri diferiti.

MDR - MoT FB 32

• La pct. 7.7.2, pag. 133, se specifică faptul că au fost identificate 663 de tipuri de mărfuri transportate de CFR Marfă care au fost transformate în cele 16 categorii de mărfuri utilizate de Modelul Naţional de Transport, fără a se anexa la documentaţie şi tabelul de corespondenţă utilizat de consultant.

Un tabel de corespondenta a fost adaugat ca o Anexa la Raport.

MDR - MoT FB 33

• Considerăm că toate tabelele , diagramele şi legendele din cuprinsul raportului ar trebui traduse şi în limba română (De exemplu: Fig. 2.1 privind Structura Modelului pentru Master Planul General de Transport pentru România, Fig. 4.2 privind distribuţia oraşelor comunelor şi satelor în judeţul Arad, Fig. 6. 14 – “Curba ce indică timpul de aşteptare pentru cursele feroviare”, Fig. 7.4 - “Sinteză a procesului aferent datelor de transport feroviar de călători”, etc.).

Toate tabelele si figurile vor fi traduse in limba romana.

MDR - DF Dumitrescu 1

având în vedere că Ministerul Transportului nu deţine softul EMME Direcţia Feroviară nu poate exprima un punct de vedere privind Modelul Naţional de Transport pentru România. Din punctul nostru de vedere considerăm că acest document nu a fost transmis într-o formă care să poată fi analizată.

Licența software a fost livrată.

MDR - DF Dumitrescu 2

Ref. la Raportul asupra Elaborării Modelului - considerăm că acest raport trebuia transmis în momentul transmiterii Modelul Naţional de Transport pentru România, Model Naţional de Transport care poate fi analizat, pe un soft care conform Caietului de sarcini trebuia pus la dispoziţia beneficiarului

Licența software a fost livrată.

Documents

Raport asupra Elaborarii Modelului...AECOM Raport asupra Elaborării Modelului 8 1.1 Cadru general 1.1.1 În aprilie 2012, Ministerul Transporturilor (MT) a solicitat companiei AECOM