Page Header

การคาดการณ์ผู้ใช้จักรยานเพื่อการเดินทางที่ยั่งยืนในเขตเทศบาลนครระยอง
Forecasting the Bike Riders for Sustainable Travel in Rayong Municipality

Sakaradhorn Boontaveeyuwat

Abstract


ในปัจจุบัน ปัญหาการจราจรติดขัดในเขตเทศบาลนครระยองทวีความรุนแรงมากยิ่งขึ้นเรื่อยๆ ในชั่วโมงเร่งด่วน และยังไม่ได้รับการแก้ไขในระยะยาว ส่วนหนึ่งเกิดจากการอพยพเข้ามาของประชากรต่างถิ่นเพื่อเข้ามาทำงานใน จ.ระยอง และการไม่มีระบบขนส่งสาธารณะขนาดใหญ่ที่มั่นคง มีระดับการให้บริการที่ดี และความปลอดภัย ทำให้ประชาชนในจังหวัดระยองต้องใช้รถยนต์และจักรยานยนต์ส่วนตัวในการเดินทาง ส่งผลกระทบต่อการใช้พลังงานอย่างสิ้นเปลือง และการปล่อยมลพิษทางอากาศของกลุ่มก๊าซเรือนกระจก (กลุ่มก๊าซไฮโดรคาร์บอน (HC) , คาร์บอนมอนอกไซด์ (CO), ไนโตรเจนออกไซด์ (NOx) และ คาร์บอนไดออกไซด์ (CO2)) อย่างมาก แนวทางการแก้ไขปัญหาการจราจรติดขัดอย่างยั่งยืน คือ ลดการเดินทางโดยรถยนต์ส่วนตัวลง และเน้นการเดินทางโดยการใช้จักรยานและการเดินเท้าเชื่อมต่อกับระบบขนส่งมวลชน งานวิจัยนี้คืองานต่อยอดจาก ศักรธร และ สว่าง (2563) ที่ได้มีการนำเสนอแนวทางการออกแบบทางจักรยานร่วมกับการประชุมรับฟังข้อคิดเห็นจากประชาชนในพื้นที่ศึกษาบนถนนตากสินมหาราช และจันทอุดม ในเขตเทศบาลนครระยองแล้ว ซึ่งงานวิจัยนี้จะประยุกต์ใช้แบบจำลองการจราจรและขนส่งในการคาดการณ์จำนวนผู้ใช้จักรยานเชื่อมต่อระบบขนส่งมวลชน โดยผลงานวิจัยระบุว่า เมื่อมีการก่อสร้างทางจักรยาน ทางเท้าและระบบขนส่งมวลชนที่มีคุณภาพสูงแล้วจะสามารถปรับเปลี่ยนรูปแบบการเดินทางของประชาชนจากรถยนต์ส่วนตัวให้มาใช้จักรยานและการเดินเท้าเชื่อมต่อกับระบบขนส่งมวลชนได้มากถึง 60 เปอร์เซ็นต์

At present, the traffic congestion problem in Rayong municipality have been severely increasing especially during the peak hours; yet the underlying problem hasn't been fixed with sustainable solutions. This is partly due to immigrant workers and lack of large-scale public transport infrastructure alongside proper transportation services with safety, accessibility and reliability. Subsequently, people in Rayong put their reliance upon private cars and motorcycles for daily commute. Such practice is undeniably related to wasteful energy consumption and large emissions of air pollutants and dominant greenhouse gases (HC, CO, NOx and CO2). Some sustainable solutions to traffic congestion consist of reducing private car trips and placing reliance on bicycle commuting or walking to public transit. This study is a continuation of research presented bike lane design guidelines in conjunction with public participation meeting emphasizing traffic congestion in two case study areas: Taksin Maharat and Chantaudom roads in Rayong municipality. This study applies the traffic and transportation model to forecast the number of bicyclists and pedestrians accessing to mass transit stations. According to the research results, high-quality infrastructure of bike and pedestrian paths accompanied by suitable public transit system would contribute to 60 percent shift from using private vehicles to a more sustainable mode of transport, like walking or cycling to access to public transportation services.


Keywords



[1] Prachachat. (2020, July). 10 things that make you to know Rayong [Online] (in Thai). Available: https://www.prachachat.net/d-life/ news-491377

[2] S. Boontaveeyuwat and S. Panjun, “Designing bikeway for sustainable transport in Rayong municipality,” The Journal of KMUTNB, vol. 30, no. 4, pp. 589–599, 2020 (in Thai).

[3] S. Boontaveeyuwat, Transportation Engineering. Bangkok : Kasetsart University Press, 2019 (in Thai).

[4] Bureau of Highway Safety, “Travelled vehiclekilometers on highway report,” Department of Highways, March. 2019.

[5] Federal Highway Administration, “Foundational knowledge to support a long-distance passenger travel demand modeling network framework,” U.S. Department of Transportation. Rep. DTFH61-10-R-00036, March 2015.

[6] Florida Department of Transportation, “Documentation and procedural updates to the florida standard urban transportation model structure (FSUTMS),” FSUTMS Trip Generation Model (GEN), Technical Report No. 3, June 1997.

[7] D. L. McKinstry and L. G. Nungesser, “Transferability of trip generation rates for selected special generators,” in Transportation Planning Methods Process 3rd National Conference, Dallas, Texas, 1991, pp. 819–840.

[8] T. Litman, Understanding Transport Demands and Elasticities: How Prices and Other Factors Affect Travel Behavior. Canada: Victoria Transport Policy Institute, 2013.

[9] M. Ben-Akiva, E. Cascetta, P. Coppola, A. Papola, V. Velardi, and T. Vergata, “High speed rail demand forecasting: Italian case study,” European Transport Conference Proceeding, Scotland, UK.: Glasgow, 2010.

[10] G. Kocur, Guide to Forecasting Travel Demand and Direct Utility Assessment, The Office; Springfield, Va, 1982.

[11] C. J. Khisty and B. K. Lall, Transportation Engineering : An Introduction, 3rd ed. New Jersey: Pearson Education, 2003.

[12] Comsis Corporation. UTPS Highway Network Development Guide, Department of Transportation, 1983.

Full Text: PDF

DOI: 10.14416/j.kmutnb.2022.05.009

ISSN: 2985-2145