Utjecaj inženjera prometa na prometnu politiku je (realno) malo vjerojatan, ali ne smijemo odusta(ja)ti.

Ovaj blog ne bavi se prometnom politikom. Osobno, pojam i sadržaj prometne politike (ne)izravno vežem uz ekonomiju zbog cjelokupnog znanstvenog opusa prof. dr. Juraja Padjena, a društvene znanosti nisu mi baš jača strana. Knjiga prof. Padjena iz 1996. godine, naziva Prometna politika, demistificira prometnu politiku kroz jasnu raščlambu pojma, funkcije, komponenti načela, utjecaja te grana prometnih politika. Naravno, moje pristrano razumijevanje prometne politike je potpuno pogrešno. Razlog je jednostavan, jer je prof. Padjen napisao dvije izuzetne inženjerske knjige. Prva je Metode prostorno-prometnog planiranja iz 1978. godine, a druga je pravo blago pod nazivom Osnove prometnog planiranja iz 1986. godine. Prva je dala naznake, a u drugoj sam prvi put upoznao i shvatio cjelovitu strukturu četvero-stupanjskog prometnog modela te postupak i procedure analize troškova i koristi (cost-benefit analysis). Promet (poglavito cestovni) se zadnjih 60 godina prostorno i organizacijski nije bitno promijenio pa su mi obje knjige stalno u vidokrugu jer su (bazični) višestupanjski prometni modeli i dalje učinkoviti alat, bez obzira na svu silu nedavnih, aktualnih i skoro budućih „pametnih prometnih rješenja“ – produkata industrije 4.0.

Nakon takva dva bisera, čitati literaturu u svezi prometne politike, knjige bez ijedne jednadžbe i s vrlo malo brojeva, ne hvala, to nije moj svijet. Taj, vjerojatno pogrešan, pristup zadržao sam i danas
Da prometna politika nije baš tolika „Baba Roga“ pokazuju Beč i Kopenhagen koji se najčešće navode kao primjeri uzornih europskih gradova; redovito su u vrhu najboljih svjetskih gradova za život. Kopenhagen je poznat po biciklizmu; u ovoj temi usporedio sam preduvjete Kopenhagena i Zagreba. Beč je poznat po (integriranom) sustavu javnog prijevoza. Kako se razvijao možete vidjeti na ovoj poveznici, a do kuda je dogurao na ovoj poveznici. Ako bolje zagledamo razvoj prometa u tim gradovima, odnosno kakvu su prometnu politiku vodili zadnjih 20 – 30 godina, možemo jedino i ispravno zaključiti da je to bila politika punog korištenja inženjerskih znanja i raspoloživih tehnologija.

Dobar (savjestan) inženjer prometa (a sebe držim takvoga) itekako je aktivan dionik (ne)uspješne prometne politike tržišta na kojima djeluje, i to u sve tri osnovne veličine prometa (backdrop variables): entiteti, prostor i vrijeme.

Svašta se može utrpati u prometnu politiku, kao što se svašta i svatko može utrpati u pojam prometa. Odgovor zašto me prometna politika odbija je činjenica da (opravdano) vjerujem prof. Padjenu kada je definirao načela prometne politike:

• povezanost prometa i gospodarstva,
• usklađeno djelovanje prometnog sustava,
• društvena korisnost,
• jedinstvo prometnog sustava,
• investicije,
• tržište,
• racionalni izbor,
• ostvarivost.

Iako su drugo, četvrto, sedmo i osmo načelo usko povezani s inženjerskim načelima, za mene nije bilo dovoljno za posvećivanje karijere tom području. S druge strane, kroz primjere Beča i Kopenhagena, pokazao sam da pametna društva zadnjih 30-tak godina u potpunosti usvajaju znanstvenostručne (inženjerske) pristupe u promišljanju zahtjeva za prijevozom u zadanom prostoru i vremenu. Zašto to pametni rade? Odgovoru na to pitanje posvetio sam nekoliko tema, ovdje ih navodim nekoliko, naravno, s inženjerskog motrišta: prometni paradoksi, primjer prometnog paradoksa u Zagrebu, primjena pogrešne prometne politike, koji pristup primijeniti kod suprotstavljenih interesa ili u slučaju potrebe postizanja društvenog konsenzusa.

Je li moguće povezati prometnu politiku i prometnu tehniku? Ako je, kako? Kako osvijestiti (dobronamjerne) donositelje odluka da bi (barem ponekad) trebali poslušati (argumentirane) stavove inženjera prometa? Ako isključimo „prometne stručnjake“ i usredotočimo se na esencijalnu inženjersku razinu, a to su rezultati prometne tehnike zasnovani na znanstvenostručnim spoznajama, dolazimo do sljedećih čimbenika:

• zagušenja; rješavanje problematičnih mjesta i(li) situacija,
• poboljšanja / optimizacija; postojećeg stanja, revizija (ne)realiziranih projekata,
• prometna mreža; planiranje, razvoj i provedba,
• prometna potražnja; praćenje, motiviranje, poticanje i(li) ograničavanje korisnika u korist općeg dobra,
• sigurnost i rizici; poboljšanje sigurnosti i prevencija svih vrsta rizika,
• troškovi; procjena investicije ili troška i koristi u odluci (ne)realizacije,
• ekologija; utjecaj na prostor i okoliš.

Ovo je osobno gledište proizašlo iz (ne)formalnog obrazovanja i usavršavanja. Svatko može složiti svoju mentalnu mapu prometne politike i inženjerstva.

Nitko ne voli „prometne kolapse“ pa je protočnost nekako u fokusu (urbanih) prometnih mreža. Makroskopski modeli poznati su nam već 70 godina, a jednu temu posvetio sam šok valovima. Na ovom blogu možete naći i mikroskopski model na jednom konkretnom zagrebačkom primjeru. Nešto između je mezoskopski model, danas vrlo primjenjiv i učinkovit u inženjerskoj praksi. Kombinaciju različitih teorija prometnog toka s drugim teorijama prometa na praktičnom zagrebačkom primjeru možete naći ovdje.

Za mene su optimizacija i matematičko programiranje sinonimi. Također se često, neargumentirano, ponašam da je matematički program ujedno i model; pogrešno, ali ne mogu si pomoći. Često gradim i rabim matematičke programe: linearne, cjelobrojne, dinamičke.
Nisam spomenuo nelinearno programiranje, a u bilo kojem području prometne znanosti većina pojava je nelinearnog karaktera. Srećom, puno toga možemo prevesti u linearne modele bez znakovitih gubitaka sadržajnosti i točnosti. Osobno, sam puno skloniji sustavskoj dinamici jer nema što ne možete modelirati i izračunati, od odnosnih nelinearnih modela i(li) jednadžbi pa do kompleksnih sustava koje je teško opisati i parcijalnim diferencijalnim jednadžbama.

U prometu uvijek nešto brojimo, a kako točno prebrojati govore nam osnovna kombinatorna načela prebrojavanja. Za puno stvari u prometu, od lokalnih do strateških, možemo koristiti Dirichletovo načelo. Mnoge pojavnosti u prometu možemo pojednostaviti i dobro opisati funkcijama izvodnicama. U jednoj temi sam se bavio problemom pokrivanja skupa. To je vrlo učinkovit alat kombinatorne optimizacije koji na jednostavan i intuitivan način pokazuje koliko i gdje nekih atributa (entiteta) moramo imati u prostoru da bi ispunili određenu zadaću i(li) cilj.

Ako je išta sinonim za model mreže onda je to prometna mreža. Ne trebamo (iako nitko ne brani, dapače) koristiti složene programske alate, jako dobre rezultate možemo postići i besplatnim alatima ili običnom olovkom i papirom. Pojam mreže ne obuhvaća samo mrežu u topološkom smislu. Bayesovom mrežom prikazujemo odnose i vjerojatnosti (među)djelovanja, analizom socijalnih mreža možemo ispitati prometnu mrežu i topološki i funkcijski (kao sustav), a metriku socijalnih mreža kao što Page Rank možemo koristiti i u prometu, bez obzira na njezinu potpuno drugačiju prirodu i namjenu. Mrežu možemo analizirati i promišljati kroz sustav linearnih jednadžbi.

Prometna znanost se preporodila dolaskom računala zbog primjene simulacija. Monte Carlo simulacija je najpoznatija i vrlo učinkovita na svim razinama promišljanja prometa. Ponekad je jasne matematičke probleme puno lakše simulirati, barem s inženjerskog motrišta; pokazao sam primjerom modeliranja međustajališnog razmaka po različitim kriterijima. Kako povezati statistiku i simulaciju predstavio sam na konkretnom primjeru javnog prijevoza.

Ovaj blog je prepun (umo)tvorevina koje potpadaju pod pojam prometnog modela, od jednostavnih (više)regresijskih, preko matematičkog programiranja pa sve do ozbiljnih profesionalnih aplikacija koje nam omogućuju brzi (trenutni) prelazak između razina izučavanja problema (mikro, mezo, makro). Obično je ovo zadnje najefektnije jer predstavlja korak prema nečemu puno naprednijem, digitalnim sjenama i blizancima, ali i korištenje tabličnog kalkulatora za Monte Carlo simulaciju (model) može isto dati jasne analitičke i vizualne odgovore.

Prometna istraživanja su sazdana na vjerojatnosti i statistici. Uvjetna vjerojatnost nam daje odgovor zašto je nešto dobro/loše. U puno tema sam primjenjivao Bayesov teorem: ocjena sigurnosti prometa, točnost mjerenja u prometu i procjena uspješnosti projekta samo su neki primjeri. Razdiobe vjerojatnosti ilustriram korištenjem normalne i Poissonove razdiobe.

Od deskriptivne statistike izdvajam korištenje različitih statističkih sredina te korištenje regresije na srednju vrijednost kao (neželjene) statističke pojave.
Inferencijalni dio statistike se odnosi na statističke testove gdje (naj)češće koristimo hi-kvadrat test za provjeru hipoteza o distribuciji podataka.
Kada se vjerojatnost i statistika povežu dobije se neprikosnoveni alat za stvaranje vjerodostojnih klasičnih prometnih prognoza ili za kompletnu podatkovnu analitiku.

Teorija igara ima široku primjenu u prometu. Često smo sukobljeni i suprotstavljani pa nekooperativne igre daju smjer rješenja. U cestovnom prometu, po meni, najpoznatiji primjer nekooperativne igre je Braessov paradoks. Kooperativne igre koriste se kod traženja rješenja (naj)bolje općedruštvene koristi. Imaju li ili nemaju šah i promet neke sličnosti pokazao sam ovdje.

Analiza troškova i koristi (cost-benefit analysis) je jasno strukturirana procedura. Bio sam u (po)dosta takvih analiza u smislu pripreme podataka te (pr)ocjene rezultata. Dosta projekata je orijentirano EU fondovima ili zajmovima novčarskih institucija (WB, EBRD, …) pa zaključak mora biti nepobitan. Financijski isplativ projekt prepušta se tržištu ili javno-privatnom partnerstvu. Projekt koji donosi znakovite ekonomske (društvene) koristi, ima prihvatljive troškove i kapacitete za provedbu i održavanje te udovoljava općim EU i nacionalnim politikama je kandidat za tuđi novac. U ostalim slučajima svaki razuman gospodar (političar) ne bi trebao inzistirati na provedbi ekonomski i financijski neisplativog (javnog) projekta. Iako je cijeli postupak svladiv za savjesnog inženjera, to je ipak posao za ekonomskog stručnjaka i svako veće uplitanje s naše strane bilo bi jako nekorektno. Ako itko zna što znači kada ti se netko (neopravdano) upliće u posao onda smo to mi, inženjeri prometa.

Sve je u ovoj temi prepuno matematičkih modela, a ovdje opisujem još jedan; primjer rada semaforiziranog raskrižja gdje sa +/- 2 s možemo postići jako dobro/loše stanje. Koristim i AHP metodu za izbor najboljeg rješenja. Markovljevi lanci su vrlo učinkoviti za izučavanje prometnih procesa. Ponekad se najjednostavnijim modelom(jednadžbom) može pisati koliki je utjecaj pješačkog prometa.

Mi, prometaši, znamo (po)često zaviriti u susjedno dvorište. Jako volimo ankete, bilo kao alibi, bilo kao važan (ključan) ulazni podatak. Objektivnu anketu nije lako složiti i provesti. Ako (samo malo) ne pazimo anketa može loše završiti; jedan primjer je opisan ovdje.

Primjenu ekonometrije u prometu sam pokazao kod korištenja ekonomske (ne)elastičnosti na konkretnom zagrebačkom primjeru.

Prostor i promet su toliko povezani da je teško razlučiti što je u nekoj zadaći prometni, što je arhitektonski (urbanistički), a što je građevinski problem (izazov). Sve to može otići u jako lošem smjeru, i nekoliko desetljeća, ako se odredi pogrešna prometna politika. Kada se povežu arhitektura i prometno inženjerstvo mogu se dobiti i zanimljiva rješenja, kap što su pješački nathodnici.

Mogu li brojevi sve objasniti, pokazati i dokazati? Većinu toga mogu, neću špekulirati s postotkom, ali ne mogu sve. Zato postoji ono nešto u nama, neki predosjećaj (hint), što nas navede na (ne)ispravan put. Kako bi stručniji ljudi od mene rekli: nije problem pogriješiti, problem je ako ponavljamo istu grešku. Brojni (prometni) inženjerski alati nam olakšavaju što manje (ne)predvidljivo griješiti.

Naišao sam na jedan novinski članak koji opisuje primjer pogrešne odluke prometne politike u SR Njemačkoj. Hrvati(ce) većinom imaju idolopoklonički stav prema SR Njemačkoj pa će mnoge dodatno razočarati (začuditi) informacija u članku o ustrajnosti političara (svih razina) u nepriznavanju (pre)skupe greške.

Na kraju možemo postaviti i pitanje smislenosti (egzistencije) ove teme ako se prometna politika i prometna tehnika mogu dobro povezati, uskladiti, sinkronizirati, harmonizirati, … . O tome jesu li ili nisu te zašto jesu ili nisu, svatko može donijeti svoj osobni sud. Svatko može donijeti osobni sud (stav) živi li u vremenu i prostoru gdje se vodi i provodi (ne)razumna, odnosno (ne)održiva prometna politika.

Ponekad, ili često, je dobro biti dio onih koji spadaju u blaženo neznanje.