Spotřeba elektřiny dokáže předpovědět dopravní zácpy

Umíme to předpovědět. Vědci z Pittsburghu vzali data o ranní spotřebě elektřiny v austinských domácnostech, předpověděli dopravní zácpy a porovnali se skutečností. Nastala osmdesátiprocentní shoda.

Vědci z pittsburské Carnegie-Mellon University zjistili, že vývoj spotřeby elektřiny po půlnoci signalizuje, jak hustá bude doprava v ranní špičce. Data lze využít k lepšímu plánování dojíždění do práce.

Lidé, kteří dojíždí do měst za prací, obvykle svou každodenní ranní trasu konzultují s aplikacemi jako Google Maps, Waze a jinými, které jim ukáží aktuální dopravní situaci. Mají k tomu hned několik dobrých důvodů. Ať už máte ve svém telefonu jakýkoli software tohoto typu, všechny se opírají o data nasbíraná z mobilů řidičů, kteří se do víru dopravní špičky dostali před vámi.

Aplikace jsou to jistě velmi užitečné, jednu slabinu však mají: nedokáží předpovídat, jak se bude doprava vyvíjet. Podle vědců z pittsburské Carnegie-Mellon University však existuje způsob, jak tento nedostatek odstranit. „Potenciál informací, které o dopravě získáváme z nejrůznějších aplikací, je vyčerpán,“ uvedl pro portál CityLab.com Zhen Qian, vedoucí Centra pro analýzu mobilních dat při zmíněné univerzitě.

Kdo ráno svítí, zůstane v koloně

Qian a jeho tým je přesvědčen, že předpovídat dopravní situaci lze na základě toho, jak se ve městech vyvíjí spotřeba elektřiny. Prý to jde docela přesně. „Všichni používáme základní infrastrukturu – elektřinu, vodu a kanalizaci nebo plyn. Intenzita jejího využívání je silně korelovaná s využíváním dopravního systému ve městech,“ říká vědec.

Je to celkem logické. Čím více lidí se ráno chystá vyrazit do práce, tím větší je spotřeba elektřiny a vody a tím více lidí se dá poté očekávat v ulicích. „Můžeme tak získat nové informace, které nám pomohou predikovat hustotu dopravy i to, jak dlouho budou lidé cestovat,“ vysvětluje Qian svou hypotézu.

A hned dokládá její potvrzení. Spolu se svým studentem vydali nedávno v časopise Transportation Rersearch studii, v níž využili data z roku 2014 a ukázali na nich, jak spotřeba elektřiny víceméně determinuje čas dopravní špičky a její hustotu. Výzkum provedli na hlavní dálnici v texaském Austinu, čtrnáctém dopravou nejzatíženějším městě v celých Spojených státech.

Vzali data o spotřebě elektřiny ve 322 vytipovaných domácnostech pro období 79 dní a pomocí určitého algoritmu domácnosti roztřídili do deseti skupin. Klíčem byl objem spotřeby elektrické energie mezi půlnocí a šestou hodinou ranní. Pomocí extrapolace poté odhadli, jak se to které ráno bude vyvíjet doprava ve městě.

Noční ptáci dopravě ulevují

Poté své předpovědi porovnali s reálnými daty ze stejného období a zjistili, že osmdesát procent předpovědí se shoduje se skutečností. Přitom zjištěné výsledky jsou skutečně zajímavé, zcela logické, ale snadno přehlédnutelné. Ukázalo se například, že domácnosti, u nichž spotřeba elektřiny kulminuje mezi půlnocí a druhou hodinou ranní (a jsou tedy takzvané sovy), vstávají a do práce vyrážejí později. Tím pádem k ranní dopravní špičce vůbec nepřispívají. Naproti tomu tam, kde je spotřeba elektrické energie mezi půlnocí a pátou hodinou ranní nízká, se dá úspěšně očekávat, že tato domácnost se na dopravních zácpách bude podílet.

„Vedle použití obyčejného matematického modelu, který nám souvislost mezi spotřebou elektřiny a dopravními zácpami vysvětlí, hledáme také vysvětlení intuitivní,“ říká Qian. Mezi taková patří právě například to, že takzvané sovy a takzvaní skřivani mají různé denní biorytmy.

Qian ale také současně připustil, že datový vzorek, na kterém své predikce modeloval, je poměrně malý. Aby se daly výsledky zobecnit, bylo by zapotřebí rozsáhlejší množství dat a také větší rozmanitost. Tím má na mysli zahrnout do modelu nejen údaje o spotřebě elektřiny, ale také počasí nebo využití jiných utilit a nejen elektřiny.

Chce to další proměnné

„Pro někoho, kdo má na starosti plánování dopravy ve městě, mohou být naše zjištění zajímavá, ale takový člověk potřebuje vědět také to, co se stane, když…,“ upozorňuje Qian s tím, že další proměnné vypovídací schopnost předpovědí zvýší. „Dopravu ovlivní mimo jiné také nehodovost, počasí, ale také třeba přidání nového jízdního pruhu či vybudování odstavného parkoviště nebo změna ceny parkovného,“ uvedl také Qian.

Práce jeho týmu je podle jeho vlastních slov „jen potvrzením, že jdeme správnou cestou“ a znamením, že má smysl v těchto výzkumech pokračovat. „Jsme teprve na začátku. Čím více lidí si uvědomí, že takové studie mohou být prospěšné, bude to win-win pro veřejný, ale i soukromý sektor,“ uzavřel Qian.

-zm-