Analysis of methods and techniques for promoting passenger transport among the population of major and largest cities

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

In this article, the authors consider improving the efficiency of public transport using the example of large cities. The structure and composition of the traffic flow has undergone significant changes in recent years. The share of individual vehicles is increasing, and the demand for public transit services remains at the same level. In this regard, the level of traffic congestion increases, which entails a decrease in the speed of communication, a deterioration in the environmental situation, and an increase in financial costs.

To reduce the intensity of traffic flow on city streets, it is necessary to increase the popularity of public transit among the population and increase the proportion of residents who prefer to use urban passenger transport instead of a private car. The main condition for the choice of public transport by residents of the city is a higher speed of communication in comparison with a passenger car.

In this article, the authors analyze the existing world experience in popularizing urban passenger transport and increasing the speed of its communication.

The purpose is to analyze the methods and methods of popularization of public urban transport.

Methodology: statistical analysis and synthesis were used in the article.

Results. The existing ways of increasing the attractiveness of public urban transport (TOP) for the population were analyzed, the most effective methods of popularization of TOP were identified, an algorithm for popularization of TOP in urban conditions was developed.

The scope of the results: research activities to improve the quality of public transport services.

Авторлар туралы

Alexander Izyumsky

Kuban State Technological University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: adelinakorob@mail.ru

Ph.D., Associate Professor of the Department of Transport Processes and Technological Complexes

Ресей, 2, Moskovskaya Str., Krasnodar, 350072, Russian Federation

Irina Kotenkova

Kuban State Technological University

Email: adelinakorob@mail.ru

Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Transport Processes and Technological Complexes

2, Moskovskaya Str., Krasnodar, 350072, Russian Federation

Tatyana Konovalova

Kuban State Technological University

Email: adelinakorob@mail.ru

Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Transport Processes and Technological Complexes

Ресей, 2, Moskovskaya Str., Krasnodar, 350072, Russian Federation

Sofia Nadiryan

Kuban State Technological University

Email: sofi008008@yandex.ru

Ph.D., Senior Lecturer at the Department of Transport Processes and Technological Complexes

2, Moskovskaya Str., Krasnodar, 350072, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Burlyutsky, A. A. (2013). Analysis of Experience in Formulating Optimal Routing Schemes for Urban Passenger Transport. Bulletin of TSU, (2), 371–380. EDN: https://elibrary.ru/QBVCLN
  2. Dryuchin, D. A., Konovalova, T. V., Nadiryan, S. L., Kotenkova, I. N., & Rassokha, V. I. (2024). Role of Public Transport in the Formation of the Social Sphere of Urban Territories. Polytechnic Bulletin. Science. Technology. Technologies, (2), 29–32. EDN: https://elibrary.ru/AXFXLP
  3. Vuchik, V. R. (2011). Transport in Livable Cities (Translated by A. Kalinin; Scientific editor M. Blinkin). Moscow: Terra Futura. 576 p. EDN: https://elibrary.ru/VUCICL
  4. Konovalova, T. V., Kotenkova, I. N., Senin, I. S., & Dombrovsky, A. N. (2023). Sustainable Development of Urban Transport System. Monograph. Krasnodar. 232 p. EDN: https://elibrary.ru/NOYVXU
  5. Vaxman, S. A., Gerasimov, N. M., & Slepuhina, I. A. (2012). Information Technologies in Urban Public Passenger Transport Management. Monograph. Yekaterinburg. 258 p. EDN: https://elibrary.ru/QNYHVX
  6. Konovalova, T. V., Senin, I. S., Nadiryan, S. L., & Kotenkova, I. N. (2023). Analysis of Transport Problems in Large and Major Cities. International Journal of Advanced Studies, 13(1), 126–136. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-1-126-136 EDN: https://elibrary.ru/NDTHLQ
  7. Gudkov, V. A., Mirotin, L. B., Vel'mozhin, A. V., & Shiryaev, S. A. (2006). Motor Passenger Transportation. Textbook for higher education institutions. Moscow: Hot Line Telekom. 448 p. EDN: https://elibrary.ru/VVFJBO
  8. Sergienko, N. L., et al. (2022). Socio-Ecological Aspects of Creating a Comfortable Environment Using the Example of the Krasnodar Metropolitan Area. Monograph. Krasnodar: KubGTU. 175 p. EDN: https://elibrary.ru/TNTEGV
  9. Zhivoglyadov, V. G. (2005). Theory of Movement of Transport and Pedestrian Flows. Rostov-on-Don: Proceedings of HEIs. North Caucasus Region. 1082 p. EDN: https://elibrary.ru/NFTYTJ
  10. Sobolev, V. M., et al. (2023). Improvement of Supervisory Activities in Transport. Krasnodar: ID-Yug LLC. 200 p. EDN: https://elibrary.ru/EYIRKI
  11. Nazаров, A. A. (2006). Development of a Complex of Measures for Improving the Operation of Urban Buses Taking into Account Route Complexity. Unpublished doctoral dissertation. Moscow. 221 p. EDN: https://elibrary.ru/NOAEOT
  12. Olkhovskiy, S. Yu., & Yavorsky, V. V. (2001). Modeling the Functioning and Development of Routed Urban Passenger Transport Systems. Monograph. Omsk: SibADI. 138 p.
  13. Safronov, E., Safronov, K., & Kimml, D. (2004). Start of GPMT Reform — Improvement of Urban Route Networks. Automobile Transport, (5), 57–58. EDN: https://elibrary.ru/UPZLBM
  14. Sil'yanov, V. V. (1977). Traffic Flow Theory in Road Design and Traffic Organization. Moscow: Transport. 301 p.
  15. Yakimov, M. R. (2008). Large City Transport Systems. Analysis of Operating Modes Using the Example of Perm. Monograph. Perm: PSTU Publishing House. 184 p. EDN: https://elibrary.ru/QDCXAS

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Izyumsky A.A., Kotenkova I.N., Konovalova T.V., Nadiryan S.L., 2025

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».