Phân tích tính kết nối của mạng lưới giao thông công cộng tại TP.HCM
December 31, 2020

Phân tích tính kết nối của mạng lưới giao thông công cộng tại TP.HCM

December 31, 2020

Với đặc điểm 5 chữ V: khối lượng lớn (volume), tốc độ cao (velocity), đa dạng (variety), đáng tin cậy (veracity), và có giá trị (value), dữ liệu lớn Big Data được ứng dụng ngày càng nhiều vào đa dạng các lĩnh vực tài chính, đầu tư, thương mại, dịch vụ. Vận dụng Big Data để giải các bài toán hóc búa và nâng cao trải nghiệm dịch vụ công là xu hướng nghiên cứu mà các trường chính sách công hàng đầu trên thế giới đang đẩy mạnh.

Nhận được tài trợ từ Quỹ Sáng tạo Vinif, Trường Chính sách công và Quản lý Fulbright đã thực hiện dự án nghiên cứu “dữ liệu lớn” đầu tiên của trường nhằm tối ưu hóa quản lý và vận hành hệ thống xe buýt công cộng. Mục tiêu cụ thể của dự án bao gồm: xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn cho đô thị (BUDF), xây dựng công cụ trực quan hóa dữ liệu, tính toán tính kết nối theo không gian và thời gian của hệ thống xe buýt ở TP.HCM.

Trong chuỗi seminar chính sách thuộc khuôn khổ chương trình kỷ niệm 25 năm thành lập FETP/FSPPM, TS. Huỳnh Nhật Nam, chuyên gia về dữ liệu lớn và giao thông đô thị, đã đại diện nhóm nghiên cứu trình bày kết quả ban đầu của dự án xây dựng mô hình mô phỏng để tái hiện khả năng thực tế vận hành của mạng lưới xe buýt, đánh giá độ tin cậy của các giải pháp nâng cao tính ổn định và đúng giờ của mạng lưới một cách chính xác và kinh tế.

 

 

Xuất phát từ quan sát trên báo đài về hiện tượng xe buýt thường xuyên bỏ chuyến, trễ chuyến và bỏ trạm, tuy nhiên lại có rất ít dữ liệu thực chứng thể hiện cụ thể nguyên nhân đằng sau cùng với những điểm nghẽn và thời gian cao điểm mà hiện tượng bỏ và trễ trạm xảy ra thường xuyên nhất. Để tìm ra lời giải cho vấn đề này, TS. Huỳnh Nhật Nam nghiên cứu tính kết nối của hệ thống xe buýt TP.HCM nhằm xác định điểm đứt gãy của hệ thống giao thông xảy ra là do vấn đề trong thiết kế hệ thống hay do thực tế vận hành.

Bên cạnh góc nhìn từ cung cấp dịch vụ, TS. Nhật Nam cùng nhóm tác giả còn nhìn nhận vấn đề từ góc độ nhu cầu sử dụng: định lượng thói quen di chuyển của người dân bằng xe buýt, ví dụ bao nhiêu người đi từ phường A đến phường B vào khung giờ từ 7 đến 8 giờ sáng. Từ bản đồ mẫu hình di chuyển của người dùng, các nhà nghiên cứu đi tìm câu trả lời cho câu hỏi: hiện nay giao thông công cộng ở TP.HCM đã đáp ứng được nhu cầu đi lại của người dân thành phố hay chưa?

Đầu tiên, để đánh giá tính kết nối của hệ thống xe buýt TP.HCM, bài phân tích sử dụng hai phương pháp được dùng rộng rãi trong phân tích mạng lưới giao thông công cộng trên thế giới là phương pháp phân tích cấu trúc mạng lưới (topological network analysis) và phương pháp phân tích mạng lưới thời gian (temporal network analysis). 

Từ năm 2002, phương pháp phân tích cấu trúc mạng lưới lần đầu được sử dụng để đánh giá hệ thống metro ở thành phố Boston; sau đó được áp dụng trong nhiều nghiên cứu ở  thành phố từ châu Mỹ, châu Âu đến châu Á và châu Úc. Mặc dù được các nhà nghiên cứu thế giới ưa chuộng, phương pháp này lại tồn tại hai điểm yếu không phù hợp để áp dụng cho phân tích hệ thống xe buýt và đặc biệt ở bối cảnh Việt Nam. Thứ nhất, cách phân tích này không thể hiện yếu tố thời gian mà chỉ thể hiện của sự liên kết giữa các trạm khi xe buýt đi từ trạm này đến trạm khác. 

Hạn chế thứ hai của phương pháp này là giả định cho rằng mạng lưới giao thông công cộng hoạt động giống với cấu trúc của các mạng lưới khác như mạng lưới server hoặc mạng lưới metro trong đó sự cố khiến một trạm không vận hành được sẽ tạo ra tắc nghẽn trên toàn bộ hệ thống. Tuy nhiên, hệ thống xe buýt trong thực tế lại vận hành linh hoạt hơn nhiều, cụ thể là nếu có một trạm không thể đến được, xe buýt có thể trực tiếp bỏ qua trạm đó và tiếp tục đi đến những trạm sau trong tuyến đường của mình. Người đợi xe ở trạm bị bỏ có thể đi bộ hoặc sử dụng các phương tiện cá nhân để đến và đón xe ở trạm kế tiếp. Như vậy, sự cố ở một trạm không gây đình trệ cho toàn bộ hệ thống như giả định của phương pháp phân tích cấu trúc. 

Dựa trên những quan sát này, TS. Huỳnh Nhật Nam đã đưa ra một phương pháp nghiên cứu thay thế, đó là: phương pháp phân tích mạng lưới thời gian (temporal network analysis). Khác biệt lớn nhất của phương pháp này với phương pháp cũ là trên hệ thống bản đồ, mỗi node không chỉ đại diện cho một trạm xe buýt mà đại diện cho một sự kiện khi xe buýt đến trạm hoặc rời trạm. 

"Với cách làm như vậy, mỗi node trên bản đồ hệ thống sẽ đại diện thông tin 3 chiều thay vì một chiều như trước kia. Và khi phân tích được mạng lưới này, chúng ta sẽ biết được sự thay đổi theo thời gian của mạng lưới xe buýt. Đó là điều không thể nào thực hiện được bằng phương pháp thứ nhất." TS. Huỳnh Nhật Nam giải thích. 

Mạng lưới xe buýt của TPHCM được dùng trong bài phân tích bao gồm 253 tuyến (mỗi chiều được xem như một tuyến độc lập) phục vụ tổng cộng 4350 trạm xe trên địa bàn thành phố (dựa theo số liệu tháng 3/2020). 

Các thuộc tính của mạng lưới xe buýt được phân tích được chia làm hai nhóm, bao gồm thuộc tính của mỗi trạm buýt và thuộc tính của mỗi tuyến buýt. Các thuộc tính của mỗi trạm buýt bao gồm (i) số các trạm buýt trong các bán kính thời gian dưới 30 phút, 30-60 phút, 60-90 phút, và trên 90 phút và (ii) khoảng cách địa lý trung bình từ/đến các trạm buýt này (tương ứng với mỗi bán kính thời gian) đến/từ trạm buýt đang được xét, và (iii) số cặp trạm buýt có đường đi ngắn nhất sử dụng trạm buýt đang được xét. Thuộc tính của mỗi tuyến buýt bao gồm số cặp trạm buýt có đường đi ngắn nhất sử dụng tuyến bus đó. (Đường đi ngắn nhất được xác định bởi đường đi có tổng thời gian di chuyển ngắn nhất và, trong mô hình mạng lưới thời gian, số lần chuyển chuyến là nhỏ nhất). 

Bài phân tích là một trong số ít các nghiên cứu (nếu có) đưa ra chứng cứ và các so sánh trực tiếp về kết quả của phương pháp phân tích cấu trúc mạng lưới và phương pháp phân tích mạng lưới thời gian ứng dụng trong giao thông đô thị. Cả hai phương pháp thống nhất với nhau ở một số kết quả. Ví dụ, cả hai đều chỉ ra rằng các chuyến buýt xuất phát từ các trạm ở các huyện ngoại thành (tại bất kỳ thời điểm nào trong ngày), ví dụ huyện Củ Chi và huyện Cần Giờ, chỉ có thể đến khoảng 90% các trạm buýt khác trong thành phố nếu tổng thời gian di chuyển là trên 90 phút. Ngoài ra, với thời gian di chuyển dưới 30 phút, bán kính hoạt động trung bình các chuyến buýt khởi hành từ khu vực trung tâm thành phố là dưới 5 km. 

Do đặc tính thiết kế, phương pháp mạng lưới thời gian có một số ưu điểm so với phương pháp cấu trúc mạng lưới, đặc biệt trong việc phân tích tác động của sự biến thiên trong vận hành của các tuyến buýt tại những thời điểm khác nhau trong ngày. 

Các phân tích sắp tới, dựa trên phương pháp mạng lưới thời gian và dữ liệu thực về vị trí của từng xe buýt, sẽ cho phép đánh giá chính xác hơn tính ổn định trong vận hành của các tuyến buýt qua từng ngày và tại những thời điểm khác nhau trong năm, giúp xác định chính xác các tuyến bus (và các trục đường giao thông) quan trọng trong việc đảm bảo tính kết nối và tính đúng giờ của toàn mạng lưới buýt. Đây là thông tin cần thiết cho việc đề xuất các giải pháp giúp cải thiện hiệu quả vận hành của toàn mạng lưới. Các mô hình phân tích không chỉ dùng cho mạng lưới buýt, mà hoàn toàn có thể mở rộng để bao gồm các tuyến metro, cho phép thiết kế và phân tích hiệu quả kết nối của toàn mạng lưới giao thông công cộng đa phương tiện của thành phố trong tương lai.

  • Quỳnh Chi

Những bài viết liên quan