ANALIZĂ DE REȚEA DE TRANSPORT FOLOSIND TEHNICI GIS ÎN VEDEREA IDENTIFICĂRII RUTELOR OPTIME PENTRU SERVICIILE MEDICALE DE URGENȚĂ. STUDIU DE CAZ:… [306621]

UNIVERSITATEA „BABEȘ- BOLYAI” CLUJ- NAPOCA

FACULTATEA DE GEOGRAFIE

SPECIALIZAREA: CARTOGRAFIE

LUCRARE DE LICENȚĂ

ANALIZĂ DE REȚEA DE TRANSPORT FOLOSIND TEHNICI GIS ÎN VEDEREA IDENTIFICĂRII RUTELOR OPTIME PENTRU SERVICIILE MEDICALE DE URGENȚĂ.

STUDIU DE CAZ: [anonimizat], Absolvent: [anonimizat], 2017

Cuprins

1. [anonimizat], cu 324 576 locuitori, este caracterizat printr-o [anonimizat] o varietate mai mare de urgențe medicale. [anonimizat].

Datorită mărimii teritoriale și demografice a municipiului, traficul rutier devine o [anonimizat].

[anonimizat], influențat de mai mulți factori (trafic, accidente, navetism, [anonimizat].), [anonimizat].

[anonimizat]. Aceste analize ne ajută în planificarea sistemului de transport în vederea găsirii rutelor optime care corespund anumitor criterii (precum ruta cea mai scurtă în timp între două locații) (Rotaru et al, 2011).

Principalul scop al acestui studiu este acela de a [anonimizat], pe baza căreia putem să realizăm diferite calcule și statistici. Deoarece municipiul are o [anonimizat], [anonimizat], locurile accidentelor fiind reprezentate de un punct central în cadrul acestora.

Cel mai important factor pe care-l [anonimizat], care influențează viteza de deplasare a vehiculelor. Astfel, [anonimizat], [anonimizat].

Metode de cercetare

Odată cu creșterea populației municipiului, a [anonimizat], pentru a satisface nevoile de navetism a locuitorilor.

Din cauza expansiunii continue a orașului, a [anonimizat], rețeaua rutieră a devenit supraîncărcată de vehicule. [anonimizat]. Astfel, [anonimizat].

Așadar, [anonimizat] a [anonimizat], care să conțină rutele optime pentru serviciile medicale de urgență.

[anonimizat]-ului, [anonimizat] a realității.

[anonimizat]. În cadrul acestui studiu au fost folosite următoarele metod: documentarea bibliografică, metoda inductivă și deductivă, metoda analizei și a sintezei, metoda cartografică, metoda matematică, metodologia GIS și metoda statistică. Ca mijloace de cercetare, am folosit observația directă și indirectă, clasificarea și comparația (Fig.1.).

Fig.1. Metode de cercetare

Metode utilizate pentru cercetarea traficului rețelei de transport

Metoda inductivă presupune cercetarea fenomenelor pornind de la studiul singularului în vederea găsirii trăsăturilor comune pentru a exprima comunul (Donisă, 1987). Astfel, prin această metodă am reținut numai trăsăturile generale ale traficului existent in rețeaua de transport, descoperind anumite legături și cauze care sunt definitorii manifestării acestui fenomen.

Metoda deductivă reprezintă opusul metodei prezentate anterior, având scopul de a ajunge la trăsături particulare, pornind din caracteristici generale (Donisă, 1987).

Documentarea bibliografică reprezintă o metodă indirectă de cercetare, deoarece în cadrul acesteia nu s-au realizat deplasări pe teren. Cercetarea documentară presupune folosirea unor surse bibliografice sub formă de cărți și documente oficiale.

Metoda analizei presupune cercetarea elementelor sistemului de transport prin descompunerea întregului pentru a putea determina trăsăturile și funcțiile a fiecărei părți componente (Donisă, 1987).

Datele necesare pentru analiza rețelei de transport au fost obținute prin două metode, cea directă și indirectă.

Ca metodă directă, putem aminti achiziția și analiza datelor cantitative din teren. După această etapă, a urmat metoda indirectă de analiză: datele culese au fost prelucrate și descompuse ulterior prin utilizarea unor softuri speciale de GIS și materiale cartografice. Astfel, am obținut date relevante legate de tendința de trafic, pe diferite zile și perioade de zile, pe baza cărora putem face anumite calcule matematice și statistici.

Metoda sintezei nu poate exista fără metoda analizei. Prin intermediul acestei metode se reconstruiește sistemul descompus, astfel fenomenul de cercetat devine cunoscută în integralitatea sa (Donisă, 1987).

Metoda cartografică reprezintă o metodă specific geografică, având rolul de a reprezenta rezultatele obținute prin analiză. Cu ajutorul hărților, putem deduce atât trăsături cantitative, cât și calitative, care pot fi comparate între ele, în vederea obținerii unor informații noi.

Metoda matematică, după David Harvey, citat în cartea lui Donisă, 1987, p.119, “asigură mijloacele pentru formularea viguroasă și simplă a argumentelor.” În cadrul acestui studiu, am construit diferite ecuații pe baza datelor empirice, pentru a putea calcula timpul necesar de deplasare dintr-un loc în altul și pentru a putea calcula întărzierea cauzată de trafic, în vederea găsirii celor mai scurte rute în timp, pentru serviciile medicale de urgență.

Metoda GIS reprezintă o metodă apărută recent. Un GIS (Geographical Information System = Sistem Informațional Geografic) reprezintă un sistem informatic, cu ajutorul căruia putem introduce, stoca, integra, manipula, analiza și vizualiza date care au referință spațială (Imbroane, Moore, 1999).

Achiziția datelor a fost realizată prin metode indirecte, precum folosirea unor imagini satelitare, a Planului Urbanistic General al municipiului și a aplicației Google Traffic și prin metode directe, precum observarea pe teren a fenomenului studiat.

Metoda statistică ajută în analiza, verificarea și reprezentarea datelor obținute, folosind diferite grafici și diagrame, oferind cititorului o viziune mai vastă asupra informațiilor.

Mijloace utilizate pentru cercetarea traficului rețelei de transport

Observația geografică poate fi realizată direct asupra fenomenului studiat, sau indirect, prin folosirea unor reprezentări ale acestui fenomen (Donisă, 1987).

Observația geografică directă a fost realizată prin deplasări pe teren, pentru studierea precisă a trăsăturilor rețelei de transport și a fenomenelor legate de acesta. În cadrul deplasărilor au fost realizate mai multe calcule în vederea obținerii unor modele cât mai precise a celor mai optime rute pentru serviciile medicale de urgență.

Observația geografică indirectă a fost realizată prin intermediul aplicației Google Traffic, prin observarea și obținerea unor informații despre trafic pe arterele principale ale orașului. Folosind imagini satelitare, rețeaua rutieră (achiziționată de pe Open Street Map) a municipiului a fost corectată.

În cadrul studiului, s-a recurs și la consultarea documentelor strategice existente, precum Planul Urbanistic General al orașului. P.U.G.-ul a fost folosit pentru delimitarea corectă a itravilanului arealului de studiu.

Clasificarea, ca mijloc de cercetare, a fost folosită pentru ordonarea datelor obținute prin metodele prezentate anterior.

Comparația presupune compararea diferitelor date, fenomene și fapte de același fel pentru a putea deduce anumite legături și legi dintre aceștia (Donisă, 1987). Astfel, am putut deduce anumite aspecte legate de tendința traficului în arealul de studiu.

Scurt istoric al cercetării

Determinarea rutelor optime între două sau mai multe locații a fost mereu o problemă care a fost studiată de mai mulți matematicieni în vederea găsirii unor soluții optime.

Algoritmul pentru determinarea rutelor optime într-un graf ponderat, folosit și în cazul extensiei Network Analyst, a fost realizat de informaticianul olandez Edsger Wybe Dijkstra, în anul 1959. Acest algoritm calculează pornind dintr-un vertex, distanțele față de toate celelate vertecsuri într-un graf conectat, până ajunge în punctul de destinație și găsește ruta cea mai optimă.

Problema identificării rutelor optime în interiorul unui oraș a fost subiectul a mai multor cercetări: și Haidu C., (1998), Lindeskov (2002), Pasha (2006) etc.

Și în cazul regiunii de dezvoltare Nord-Vest și a municipiului Cluj-Napoca, au fost realizate diferite analize de rețea rutieră: Rotaru et al. (2011), Nicoară și Haidu (2014), Bilașco et al. (2015), Man et al. (2015). Aceste studii nu au luat în considerare întărzierile cauzate de traficul rutier. Analiza mea spațială de rețea devine o noutate față de aceste studii, deoarece am luat în considerare traficul existent în municipiu, primind o analiză mai apropiată de realitate.

Zona de studiu

Date generale

Arealul studiat în această lucrare este municipiul de rangul I Cluj-Napoca, reședința județului Cluj, al doilea cel mai mare oraș (după locuitori) din România, cu o populație de 324.576 persoane pe baza recensământului din 2011 (Recensământul populației și a locuințelor din anul 2011).

Fig.2. Poziția geografică a municipiului Cluj-Napoca

Din punct de vedere geografic, orașul Cluj-Napoca, municipiu de rangul I, se află în centrul Tansilvaniei, cu o suprafață de 179,5 km2, situat la intersecția paralelei de 46o46’N cu meridianul 23ș36’E, în zona de legătură dintre Munții Apuseni, Podișul Someșului și Câmpia Transilvaniei (Planul Urbanistic general al municipiului Cluj-Napoca, 2014). Orașul se află pe văile râurilor Someșul Mic și Nadăș, iar spre sud-est se întinde pe terasa superioară a versantului nordic al dealului Feleacului. Municipiul este delimitat la est de Câmpia Someșului, la nord de Dealurile Clujului, iar la vest de o suită de dealuri, precum Dl. Hoia și Gârbăului; în interiorul orașului se află Dl. Calvaria și Cetățuia (Planul Urbanistic general al municipiului Cluj-Napoca, 2014) (Fig.2.).

Din punct de vedere regional, teritoriul administrativ al orașului este învecinat la nord de UATB comuna Chinteni, la est UATB Apahida, la sud UATB Ciurila și Feleacu și la vest UATB Baciu și Florești (Planul Urbanistic general al municipiului Cluj-Napoca, 2014)

2.2. Rețeaua de transport – rețeaua rutieră

Rețeaua rutieră a orașului (în total 662 km de străzi, sursă: Planul Urbanistic Generela al municipiului Cluj-Napoca, 2014) a fost influențată, într-o mare proporție, de rețeaua hidrografică (Someșul Mic) și de relieful (terasele Someșului) teritoriului studiat.

Axele majore de transport s-au dezvoltat pe direcția est-vest, de-a lungul râului principal al orașului, fiind cele mai aglomerate, datorită rolului lor de conexiune între orașele Baia Mare (DN1C), Oradea (DN1) și Zalău (DN1F) (Ivan et al, 2015). A apărut și o axă secundară (în oraș fiind perpendiculară pe terasa dreaptă și mai netedă a Someșului), de direcție nord-sud, dar cu o poziționare periferică, având rolul de conexiune între orașele Dej (DN1C), Turda-Aiud-Alba Iulia (DN1) (Cocean și Filip, 2008, Nicoară și Haidu, 2014). Întreaga rețea are o formă radială.

Rețeaua rutieră semnificativă este alcătuită din artere de categoria I, categoria II (care fac legătura între zonele rezidențiale și zonele de interes economic, cultural și administrativ) și categoria III, având rolul de a realiza legăturile intrazonale (Planul Urbanistic general al municipiului Cluj-Napoca, 2014).

Rețeaua rutieră a municipiului Cluj-Napoca este caracterizată de mai multe disfuncționalități, dintre care cea mai relevantă este traficul. Traficul intens al orașului este cauzat, în cea mai mare parte, de navetismul intra și interzonal, orașul având o influență economică importantă. Fluxul cel mai mare al autovehiculelor se găsește pe următoarele străzi (este determinat prin metode empirice, pe baza observațiilor făcute pe teren): Calea Florești, Calea Mănăștur, strada Primăverii, strada Izlazului, Bulevardul 1 Decembrie 1918, strada Plopilor, Splaiul Independenței, strada George Coșbuc, strada Donath, strada General Eremia Grigorescu, Calea Moților, strada Memorandumului, strada Napoca, Piața Unirii, Bulevardul Eroilor, Bulevardul 21 Decembrie 1989, strada Regele Ferdinand, strada Horea, Piața Mihai Viteazu, Piața Avram Iancu, Piața Ștefan cel Mare, Calea Turzii, strada Observatorului, strada Frunzișului, strada Eugen Ionesco, strada Bună Ziua, strada Fagului, Bulevardul Nicolae Titulescu, strada Unirii, Calea Dorobanților, strada Aurel Vlaicu, strada București, strada Fabricii, strada Oașului, strada Maramureșului, Piața Gării, Strada Traian Vuia (Fig.3.).

Fig.3. Arterele principale ale municipiului Cluj-Napoca

Trebuie menționat faptul că, în urma lucrărilor de amenajare stradală, traseul cuprins între numărul 9 și 17 a Pieței Unirii a fost transformat în alee pietonală. Această stradă nu a fost luată în considerare în analiza noastră.

Putem observa că traficul de tranzit, din cauza lipsei centurii de ocolire, se desfășoară pe arterele principale ale municipiului, în special spre direcția nord și nord-est, având efecte negative asupra mediului (Planul Urbanistic general al municipiului Cluj-Napoca, 2014). Totodată, traficul devine principala cauză a unor blocaje pe aceste artere, împiedicând circulația. Așadar, devine necesară o analiză mai detaliată a rețelei rutiere în vederea găsirii rutelor optime pentru serviciile medicale de urgență (în scopul ocolirii traficului). Aceste rute pot fi analizate mai detaliat prin divizia rețelei de transport pe cartiere.

2.3.Cartierele orașului Cluj-Napoca

Intravilanul arealului studiat, pe baza P.U.G.-ului și a Broșurii de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca (2014), realizată de Primăria și Consiliul Local Cluj-Napoca, poate fi împărțit în 21 zone: zona centrală, Gruia, Dâmbul Rotund, Grigorescu, Plopilor, Mănăștur, Zorilor, Europa, Făget, Bună Ziua, Andrei Mureșanu, Becaș, Borhanci, Gheorgheni, Sopor, Între Lacuri, Someșeni, Mărăști, Bulgaria, Iris, Valea Chinteni (Fig.4.).

În vederea scopului amintit mai sus, fiecare cartier trebuie luat în parte și caracterizat din punctul de vedere al traficului. Prin observațiile făcute, am analizat tendința fluxului vehiculelor pe parcursul zilei. Așadar, prin metodologia utilizată în acest studiu și pe baza observațiilor, putem afla, pentru fiecare cartier, timpul mediu de răspuns al ambulanței

Fig.4. Cartierele municipiului Cluj-Napoca

Zona centrală

Reprezintă zona administrativă și culturală a municipiului Cluj-Napoca. Zona este delimitată la nord de strada Căii Ferate și de Someș, la est de strada Pitești și de Someș, la sud de străzile Bogdan Petriceicu Hașdeu și Avram Iancu, la vest de străzile Horea, Uzinei Electrice și Louis Pasteur (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014). Analizând traficul, prin metode empirice, am putut observa că cele mai afectatate artere din zona respectivă, din cauza capacității depășite de circulație, sunt: Piața Unirii, Piața Avram Iancu, Calea Dorobanților, Bulevardul 21 Decembire 1989, strada Memorandumului și strada Eroilor.

Aceste artere sunt afectate de trafic mai ales între orele 7-9 și 16-18, când fluxul autovehiculelor este cel mai mare din cauza navetismului de la locuință până la locul de muncă, zona centrală având totodată o puternica forță de atracție. Pe aceste artere, traficul este foarte intens pe întreaga perioadă de desfășurare a unor evenimente sau festivale. Traficul de tranzit este o altă caracteristică a acestei zone, deoarece în zona respectivă trec axele de conexiune cu orașele mai importante.

Cartierul Gruia

Cartierul se află în patea nord-vestică a municipiului, deasupra dealului fortificației Cetățuia. Zona este delimitată la nord de calea ferată, la est de strada Horea, la sud de strada General Eremia Grigorescu, iar la vest, de Tăietura Turcului (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Principalele artere afectate de trafic sunt: strada Horea, Piața Gării, strada General Eremia Grigorescu și strada Corneliu Coposu. Aceste artere sunt afectate de trafic între orele 8-10 și 16-19, mai ales din cauza traficului de tranzit și al navetismului (cauzat mai ales de apropierea gării) și a unor intersecții neamenajate corespunzător.

Cartierul Dâmbul Rotund

Zona se află în partea nord-vestică a municipiului, cu o așezare periferică, care transformă cartierul într-o zonă de legătură între centrul orașului și axa principală Cluj-Zalău și Cluj-Baciu. cartierul este delimitat de la nord de Valea Seacă și pădurea Lomb, la est de Piața Gării și strada Viile Nădășel, la sud de calea ferată și pârâul Nadăș, iar la vest de comuna Baciu Turcului (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Principalele artere afectate de trafic sunt: strada Maramureșului și strada Corneliu Coposu. Aceste artere sunt afectate de fenomenul amintit mai ales între orele 8-12 și 16-17, din cauza traficului de tranzit și al navetismului (cauzat mai ales de apropierea gării și a autogărilor Fany și Beta).

Cartierul Grigorescu

Zona reprezintă un cartier rezidențial și se află în partea nord-vestică a orașului, delimitată la nord de pădurea Hoia și aleea Muzeului Etnografic, la est și nord-est de zona centrală a municipiului și de strada General Eremia Grigorescu, la sud de râul Someșul Mic, iar la vest de limita intravilanului (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Principalele artere afectate de trafic sunt: strada General Eremia Grigorescu, Bulevardul 1 Decembrie 1918 și strada Donath. Aceste străzi sunt afectate de acest fenomen mai ales între orele 8-9 și 17-18, din cauza navetismului și al traficului de tranzit.

Cartierul Plopilor

Cartierul reprezintă o zonă rezidențială de tranziție cu trafic intens, delimitat la nord de râul Someșul Mic, la est de str. George Coșbuc, la sud de Calea Mănăștur și la vest de str. Plopilor și canalul Morii (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Traficul este intens între orele 8-10 și 17-19 pe arterele principale ale zonei: Splaiul Independenței și Calea Mănăștur (cauzat de traficul de tranzit și de navetism).

Cartierul Mănăștur

Reprezintă cel mai populat cartier al orașului. Cartierul este amplasat în partea vestică a arterei de ieșire din Cluj-Napoca spre Oradea, fiind delimitat la nord de Parcul Rozelor și Parcul Babeș, la est de cimitirul Mănăștur, la sud de pădurea Făget și la vest de strada Bucium Morii (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Principalele artere afectate de trafic sunt: Calea Florești, Calea Mănăștur, strada Primăverii, strada Izlazului și strada Câmpului. Acest fenomen se manifestă mai ales între orele 7-9 și 18-19. Principala cauză a traficului rutier a acestei zone este faptul că zona cuprinde principala axa de conexiune a municipiului, pe care se desfășoara navetismul și traficul de tranzit, dar aceste fenomene sunt amplificate de urbanizarea de slabă calitate, de lipsa unor elemente de urbanizare indispensabile, intersecții și piețe de circulație amenajate necorespunzător și străzi cu capacitate de circulație depășită (Planul Urbanistic general al municipiului Cluj-Napoca, 2014).

Cartierul Zorilor

Cartierul este amplasat în partea sudică a orașului, caracterizat de o aglomerație ridicată cauzată de existența complexului studențesc Observatorului și a unor centre comerciale și birouri.

Zona este delimitată la nord de strada B.P. Hașdeu, la est de Calea Turzii, la sud de străzile Mikó Imre și Mircea Eliade și la vest de strada Gheorghe Dima (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Principalele artere afectate de trafic sunt: strada Observatorului, Calea Turzii și strada Republicii. Aceste artere sunt afectate de acest fenomen mai ales între orele 8-9 și 16-17, din cauza navetismului și al traficului de tranzit (această zonă cuprinzând axa secundară de conexiune).

Cartierul Europa

Cartierul se află în partea sudică a municipiului, fiind o prelungire a cartierului Zorilor. Este delimitat la nord de strada Mikó Imre, la est de Calea Turzii, la sud de colonia Făget și la vest de strada Eugen Ionesco (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Singura arteră afectată de trafic este strada Eugen Ionesco, între orele 8-9 și 17-18, cauzată de navetism și lipsa unor infrastructuri rutiere urbane adecvate.

Colonia Făget

Zona se află în partea sudică a municipiului, în apropierea pădurii Făget, învecinată la nord de cartierul Europa, fiind un areal relativ nou (înființat în 2005), cu o dezvoltare imobiliară intensă) și cu o urbanizare de slabă calitate (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

În această zonă există o singură arteră afectată de trafic, Calea Turzii. Pe această arteră există un trafic de vehicule mai ridicat între orele 8-9 și 18-19, cauzat mai ales de navetism.

Cartierul Bună Ziua

Acest cartier este relativ nou, situat în partea sud-estică a orașului, delimitat la nord de cartierul Andrei Mureșanu, la est de strada Alverna, la sud de strada Antonio Gaudi și strada Mihai Romanul și la vest de Calea Turzii.

Traficul este intens între orele 7-9 și 17-18 pe arterele principale ale zonei, calea Turzii și strada Fagului, cauzat mai ales de navetism.

Cartierul Andrei Mureșanu

Este un cartier rezidențial și se află în partea sud-estică a orașului, delimitat la nord de strada Avram Iancu, la est de strada Constantin Brâncuși, la sud de cartierul Bună Ziua și la vest de strada Bisericii Ortodoxe (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Arterele principale afectate de trafic sunt: Calea Turzii și strada Constantin Brâncuși. Aceste străzi sunt afectate de trafic între orele 7-9 și 16-17, din cauza navetismului.

Colonia Becaș

Zona se află în partea sud-estica a cartierului Bună Ziua, reprezentând un cartier nou (înființat în 2005), caracterizată cu o urbanizare de slabă calitate (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014). Arealul nu are artere afectate de trafic.

Colonia Borhanci

Zona se află in partea sudică a livezii Palocsay și în partea estică a cartierului Bună Ziua, fiind un cartier relativ nou (înființat în 2005), caracterizată cu o urbanizare de slabă calitate (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014). Arealul nu cuprinde artere afectate de trafic.

Cartierul Gheorgheni

Cartierul reprezintă o zonă rezidențială, caracterizată de o aglomerație înaltă, din cauza dezvoltării complexului comercial Iulius Mall, a apariției mai multor birouri, a extinderii Facultății de Științe Economice a Universității Babeș-Bolyai (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014) și a accesibilității înalte față de căile largi de comunicații. Astfel, această zonă a devenit, după cartierul Mănăștur și Mărăști, al treilea cel mai populat cartier din Cluj, delimitat la nord de străzile Traian Mosoiu și Semenicului, la est de strada Teodor Mihail, la sud de Livada Palocsay și pârâul Becaș și la vest de străzile Constantin Brâncuși și Alverna (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Traficul este cel mai intens între orele 7-10 și 16-18 pe arterele principale ale zonei: Bulevardul Nicolae Titulescu, strada Unirii, strada Teodor Mihail și strada Constantin Brâncuși. Traficul este cauzat mal ales din cauza navetismului (și a grupărilor de intersecții amenajate necorespunzător), zona având o puternică forță economică.

Colonia Sopor

Zona se află in partea sud-estică a municipiului, fiind delimitată la sud de livada Palocsay și în partea estică de cartierului Bună Ziua, fiind un cartier relativ nou (înființat în 2005), caracterizată cu o urbanizare de slabă calitate (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014). Arealul nu cuprinde artere afectate de trafic.

Cartierul Între Lacuri

Zona se află în partea estică a municipiului, fiind delimitată la nord de strada Răsăritului, la est de calea Someșeni și de pârâul Becaș, la sud de complexul comercial Iulius Mall și pârâul Becaș și la vest de strada Teodor Mihali (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Principala arteră afectată de trafic este strada Aurel Vlaicu, care este afectată de acest fenomen mai ales între orele 7-9 și 17-16 (din cauza traficului de tranzit, a navetismului și a unor intersecții amenajate necorespunzător).

Cartierul Someșeni

Zona se află în partea estică a municipiului, delimitată la nord-vest de CUG, la est de centura Apahida-Vâlcele, la sud de strada Someșeni, iar la vest de IRA (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Artera principală afectată de trafic este strada Traian Vuia. Acest fenomen se amplifică mai ales între orele 7-9 și 17-18, din cauza navetismului și al traficului de tranzit. Totodată, aici se află și aeroportul orașului, explicând traficul ridicat și blocajele pe această arteră.

Cartierul Mărăști

Zona se află în partea nord-estică a municipiului, fiind al doilea cel mai mare cartier după populație, având o infrastructură dezvoltată, cu accesibilitate ridicată la principalele rețele de transport.

Cartierul este delimitat la nord de strada Răsăritului, la est de strada Fabricii de Zahăr, la sud de Calea Dorobanților și strada Semenicului, la iar la vest de Someșul Mic (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Principalele artere afectate de trafic sunt: strada Fabricii, strada București și Bulevardul 21 Decembrie 1989. Traficul este intens între orele 7-9 și 16-18, din cauza navetismului.

Cartierul Bulgaria

Cartierul este amplasat în partea estică a orașului, între calea ferată și râul Someșul Mic, fiind delimitat la nord și vest de acest râu. La est, zona este delimitată de strada Beiușului, iar la sud de strada Răsăritului (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Traficul este mai intens între orele 8-9 și 17-16 pe artera principală a cartierului, strada Fabricii. Acest fenomen este cauzat mai ales din cauza navetismului.

Cartierul Iris

Această zonă se află în partea nordică a orașului, fiind delimitat la nord de Valea Chintăului, la est de ieșirea spre Apahida, la sud de Someșul Mic și la vest de gară (Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca, 2014).

Principalele artere afectate de trafic sunt: strada Oașului, Bulevardul Muncii, strada Fabricii și Strada Maramureșului. Traficul rutier este intens între orele 8-9 și 17-18, cauzat mai ales de fenomenul navetismului și al traficului de tranzit (cuprinde axa secundară a orașului).

Valea Chintăului

Zona se află în partea nordică a municipiului, fiind delimitată de Bulevardul Muncii și de limita intravilanului municipiului.

Principalele artere afectate de trafic sunt strada Oașului și Bulevardul Muncii, fiind afectate de acest fenomen între orele 8-9 și 17-19, cauzat de navetism și traficul de tranzit (din cauza poziției periferice a arealului, cuprinzând axa secundară de transport).

2.4. Serviciile medicale de urgență

Pentru a putea realiza analiza de rețea în vederea identificării rutelor optime pentru serviciile medicale de urgență, a trebuit să întocmesc o listă care conține spitalele și ambulatoriile din municipiu.

În cazul unei situații de urgență, ambulanța este trimisă la locul accidentului, de unde pacientul rănit este trimis la Spitalul Județean de Urgență (singura unitate de primire de urgență al orașului). După ce persoana accidentată a fost examinata, ea este trimisă într-un alt spital de specialitate, în funcție de gradul situației de urgență.

Pe baza studiului efectuat de Nicoară și Haidu, 2014 și a listei spitalelor întocmită de către Primăria Cluj-Napoca și a aplicației Google Earth, am putut identifica 14 ambulatorii și 15 spitale (Fig.5.).

Ambulatoriile cele mai importante ale municipiului sunt: Ambulatoriul de Specialitate al Spitalului Pneumofizioterapie Leon Daniello, Ambulatoriul de Specialitate al Spitalului Clinic de Copii, Ambulatoriul de Specialitate al Spitalului Studențesc, Ambulatoriul de Specialitate al Spitalului Clinic Județean, Ambulatoriul de Specialitate al Clinicii de Recuperare, Ambulatoriul de specialitate al Spitalului Clinic de Adulți, Ambulatoriul de Specialitate al Spitalului Clinic de Boli infecțioase, Spitalul Clinic Județean-Clinica Neonatologie I, Spitalul Militar Cluj, Spitalul Clinic Municipal Cluj-Napoca, Centrul de diagnostic si tratament, Policlinica CFR, Institutul de Urologie și Transplant Renal, Centrul de diagnostic si tratament Oncologic Prof. Dr. Ion Chiricuță.

Cele mai importante spitale ale municipiului sunt: Institutul de Urologie si Transplant Renal, Centrul de diagnostic si tratament Oncologic Prof. Dr. Ion Chiricuță, Institutul de Sănătate Publică Prof. Dr. Moldovan Iuliu, Institutul Inimii Prof. Dr. Stancioiu, Policlinica CFR, Spitalul Clinic de copii-Clinica de Pediatrie I, Spitalul Clinic de Adulți, Clinica Medicina Muncii, Spitalul Clinic Județean, Spitalul Studențesc, Spitalul Clinic de Boli Infecțioase, Spitalul Clinic de Pneumofiziologie Leon Daniello, Spitalul Clinic de Recuperare, Spitalul Clinic Municipal Cluj-Napoca, Spitalul Militar Cluj.

,

Metodologie și crearea bazei de date

În scopul realizării unei analize de rețea corecte, datele achiziționate trebuie să fie adecvate și precise. Datele spațiale sunt integrate într-o bază de date spațială, cuprinzând următoarele elemente:

Tabelul 1. Baza de date spațială

În scopul atingerii obiectivelor propuse, am parcurs mai multe etape: faza preliminară, faza de achiziție a datelor, etapa de analiză a datelor și validarea rezultatelor.

Faza preliminară presupune studierea teritoriului analizat, care constă în consultarea unei bibliografii și literaturi speciale adecvate, a mai multor surse digitale despre traficul zonei, rețelei de transport și a facilităților de servicii medicale, totodată această etapă bazându-se și pe observații proprii.

Faza de achiziție a datelor presupune culegerea informațiilor legate de caracteristicile zonei și a fenomenului studiat, prin metode directe (pe teren) și indirecte (birou), utilizând metode clasice și moderne (în vederea realizării hărților, ca și baze de date libere, am folosit Open Street Map și shapefile-urile de pe site-ul geo-spatial.org).

Deplasările pe teren au fost desfășurate pe o perioadă de 5 săptămâni, o săptămână în fiecare lună: decembrie (între data de 18-26), ianuarie (între data de 25-31), februarie (între data de 1-7), martie (între data 23-30) și aprilie (între data de 10-17) pentru obținerea unor informații necesare înțelegerii fluxului traficului din zonă și pentru realizarea unor statistici relevante.

Etapa de analiză și de validare a datelor constă în analiza GIS a informațiilor obținute prin metode directe și indirecte, folosind extensia Network Analyst a modulului ArcMap, funcția Closest Facility și Service Area.

Datele obținute au fost prelucrate statistic pentru realizarea unor diferite comparații între ele și pentru o mai bună percepere și vizualizare a lor, prin intermediul tabelelor și reprezentărilor grafice.

3.1.Crearea bazei de date

Crearea bazei de date spațiale presupune achiziția și prelucrarea datelor. Folosind datele obținute prin metodele amintite în capitolul 1, am putut realiza diferte analize spațiale și statistici în legătură cu traficul și rutele optime din municipiul Cluj-Napoca. În vederea realizării unor hărți și analize relevante, am folosit ArcGIS 10.2.2. Folosind acest software, am putut obține informații atât cantitative, cât și calitative despre gradul și distribuția traficului în municipiul Cluj-Napoca.

3.1.1.Achiziția, prelucrarea și corectarea datelor

În vederea realizării acestui studiu, am folosit o multitudine de date open-source, care sunt reprezentate ca elemente geografice spațializate. Aceste date au fost achiziționate prin metoda vectorizării și a descărcării unor baze de date gratuite.

Crearea, organizarea și administrarea datelor folosite în analiză sunt realizate în cadrul modulului ArcCatalog, totodată toate structurile vectoriale folosite în cadrul acestui studiu care intră în componența bazei de date, sunt stocate în cadrul unui geodatabase, în fișiere de tip feature dataset, pentru un management mai bun al acestora (Bilașco et al, 2017). Editarea datelor este realizată cu ajutorul modulului ArcMap. Toate structurile de date, în cadrul geodatabase-ului, sunt stabilite, de a fi în sistemul de proiecție Stereografic 1970. Așadar, devine posibilă realizarea unei analize specifice de rețea.

3.1.1.1. Achiziția datelor legate de limita municipiului și a cartierelor

Deoarece analiza noastră este făcută pe cartiere, a trebuit să achiziționăm și limita intravilanului și a cartierelor.

Limita intravilanului orașului Cluj-Napoca a fost obținută pe baza Planului Urbanistic General. P.U.G-ul a fost georeferențiat în ArcGIS 10.2.2., pe baza metodei identificării unor puncte comune.

Georeferențierea înseamnă atribuirea unui sistem de coordonate unei imagini raster , astfel imaginea va obține ca principală caracteristică proiecția și punctul de origine (Herbei, 2014).

Georeferențierea propriu-zisă se realizează prin intermediul extensiei Georeferencing a modulului ArcMap. Acest proces are ca principale cerințe cunoașterea unor serii de puncte de control ușor identificabile atât în teren, cât și pe planșa de georeferențiat (construcții, intersecții de drumuri, poduri etc.) și cunoașterea sistemului de proiecție a planșei care urmează a fi georeferențiată (Bilașco et al, 2017).

Primul pas pentru realizarea unei georeferențieri corecte este acela de a atribui sistemul de proiecție imaginii de georeferențiat (în cazul nostru, sistemul Stereografic 1970), după care urmează utilizarea opțiunilor din bara de instrumente Georeferencing. (Bilașco et al, 2017).

Pentru realizarea unei georeferențieri corecte, este necesară identificarea coordonatelor a cel puțin patru puncte (intersecții și construcții identificabile atât pe P.U.G. cât și pe teren), folosind aplicația Google Earth sau Google Maps. După ce am obținut coordonatele acestor puncte, urmează identificarea cu mare precizie a acestora pe P.U.G. și atribuirea coordonatelor specifice (latitudinea și longitudinea) (Bilașco et al, 2017).

Pasul final al georeferențierii este constituit din verificarea erorilor ale acestui proces și rectificarea P.U.G.-ului.

După acest proces a urmat vectorizarea limitei intravilanului, pe baza P.U.G.-ului, și a limitelor cartierelor, pe baza Broșurii de Imobiliare Cluj-Napoca, 2014. Vectorizarea a fost realizată prin crearea unui shapefile nou, de tip poligon, în ambele situații. În vederea obținerii unor baze de date corecte, trebuie să folosim opțiunea Snapping, ca limita noastră să fie editată într-un mod continuu.

Aceste date au fost introduse într-un geodatabase, împreună cu celelalte entități vectoriale indispensabile analizei spațiale de rețea, sub sistemul de proiecție Stereografic 1970.

3.1.1.2. Achiziția, prelucrarea și corectarea datelor legate de rețeaua rutieră

Pentru a putea realiza o analiză de rețea, primul și cel mai important lucru este obținerea datelor legate de rețeaua rutieră.

Studiul a început cu obținerea rețelei de străzi din municipiul Cluj-Napoca, achiziționând datele open-source (date libere) de pe Open Street Map, acest site fiind cea mai importantă sursă de baze de date. Rețeaua rutieră reprezintă data de bază a acestei analize.

Datele descărcate de pe Open Street Map au definită proiecția WGS 1984, dar analiza spațială de rețea trebuie să fie realizată în sistemul de proiecție Stereografic 1970 (conform reglementărilor legale în vigoare) (Bilașco et al, 2017). Din acest considerent, a devenit necesară reproiectarea datelor descărcate în sistemul de coordonate Stereografic 1970. Reproiectarea s-a realizat folosind tool-ului Project din ArcToolbox, cu ajutorul căreia se determină sistemul de proiecție a shapefile-ului de reproiectat (Stereografic 1970) și metoda prin care se transformă coordonatele între cele două sisteme.

După reproiectarea datelor, devine necesară decuparea acestora după limita intravilanului vectorizat, deoarece datele descărcate au o extindere spațială mai largă decât arealul de studiu. Această decupare a fost efectuată cu ajutorul uneltei Clip din ArcToolbox.

Ca să putem utiliza datele achiziționate în modelul de analiză de rețea, acestea trebuie să fie importate în geodatabase-ul creat anterior.

Următorul pas îl constituie verificarea datelor și corecția acestora. În acest scop, rețeaua rutieră a fost comparată cu imagini satelitare. Totodată, a fost verificată și topologia structurilor vectoriale, în vederea eliminării unor greșeli de vectorizare.

Prin compararea imaginilor satelitare (sursă: Google Earth) cu datele noastre, am putut elimina rețeaua parcărilor și a aleelor pietonale, care nu pot intra în analiza noastră, deoarece sunt irelevante pentru un astfel de studiu (ambulanța nu circulă prin aceste locuri). În cazul parcărilor, a fost lăsat numai drumul de acces până la zona de parcare.. A devenit necesară și eliminarea totală a căii ferate.

Un lucru esențial în cazul analizei căilor de comunicație este ca structurile vectoriale, care alcătuiesc drumurile, să aibă continuitate. În vederea eliminării acestor greșeli de vectorizare, am creat o topologie. Topologia descrie relațiile spațiale între primitivele grafice, folosind anumite reguli.

Pentru corectarea rețelei, am folosit următoarele reguli de bază (Bilașco et al, 2017):

Must not overlap- presupune ca liniile să nu se suprapună cu ele însăși

Must not overlap with- presupune ca liniile să nu se suprapună cu alte entități vectoriale

Most not have dangles- presupune ca vertexul de sfârșit al liniilor să fie conectat cu o altă linie (ca să nu avem goluri și discontinuitate)

Must not intersect- presupune ca liniile să nu se intersecteze (în cazul intersecțiilor trebuie să avem un nod la întâlnirea celor două linii)

Must not self-intersect- presupune ca linia să nu se intersecteze cu sine

Must be single part- presupune ca o linie să fie alcătuită dintr-o singură parte.

Eliminând aceste greșeli, am obținut o rețea corectă din punct de vedere topologic, eliminarea erorilor fiind criteriul de bază pentru o analiză de rețea. Pentru ca rețeaua de căi de comunicații să poată fi folosită într-o astfel de analiză, devine necesară adăugarea unor atribute în tabelul atribut al rețelei: lungimea segmentelor de drum și timpul de parcurgere ale acestora. Timpul de parcurgere, fiind parametrul de bază într-o astfel de analiză, a fost calculat având în vedere traficul. Adăugarea acestor atribute în tabelul atribut este prezentată în cadrul secțiunii 3.1.1.4.

3.1.1.3. Achiziția datelor de serviciile medicale de urgență

După ce am obținut datele anterioare pe baza Open Street Map, Google Maps și a listei serviciilor medicale de urgență, prezentată în capitolul 2, a urmat vectorizarea acestora, pe două categorii: spitale și ambulatorii.

Pentru vectorizarea acestor categorii, am realizat două shapefile-uri de tip punct, cu proiecția Stereografică 1970. Cu ajutorul aplicației Google Maps, am putut afla coordonatele spitalelor și a ambulatoriilor, putându-se astfel vectoriza precis aceste locații. După acest pas a urmat introducerea acestor entități vectoriale în geodatabase-ul realizat, deoarece acestea vor fi folosite ca Facilities (puncte de facilități) în cadrul analizei spațiale.

3.1.1.4. Achiziția și prelucrarea datelor legate de trafic

După efectuarea pașilor prezentați anterior, am introdus în baza de date de tip geodatabase elementul cel mai important al acestui studiu: traficul. Datele despre trafic am obținut cu ajutorul aplicației Google Maps Traffic.

Google Maps Traffic este o aplicație gratuită, care poate fi folosită atât pe telefoane mobile, cât și pe PC. Această aplicație arată în timp real traficul pe arterele principale ale unui oraș, totodată arătând și timpul necesar pentru parcurgerea unor trasee în timpul traficului.

Google Maps Traffic funcționează pe baza analizei semnelor GPS ale utilizatorilor de telefoane mobile. Această aplicație prelucrează datele transmise de către telefoanele mobile (locația acestora) și exclude anomaliile apărute, totodată calculând și viteza de deplasare a utilizatorilor, pe baza căreia pot fi identificate arterele afectate de trafic intens (How Does Google Maps Know About Traffic Conditions?, 2017). Datele obținute sunt reprezentate pe segmente de drum, iar fiecare segment, în funcție de trafic, este colorat altfel.

Pe baza acestei aplicații, am ierarhizat traficul rutier pe 4 mari categorii:

Categoria I – culoarea verde în aplicație: segmenții de drum care au această culoare nu sunt afectați de trafic rutier (în baza de data apar sub forma numărului 1).

Categoria II – culoarea galbenă în aplicație: segmenții de drum din această categorie sunt caracterizați de un trafic mediu (în baza de data apar sub forma numărului 2).

Categoria III – culoarea roșie în aplicație: segmenții de drum care au această culoare sunt caracterizați de trafic intens (în baza de data apar sub forma numărului 3).

Categoria IV- culoarea roșie închisă în aplicație: segmenții de drum din această categorie sunt afectați de un trafic foarte intens și de blocaje (în baza de data apar sub forma numărului 4)

Traficul rutier a fost observat și analizat în cinci intervale de perioade ale zilei: între orele 7-9, 9-12, 12-16, 16-18 și 18-21 (aceste intervale au fost alese pe baza observațiilor făcute în capitolul 2, traficul fiind cel mai intens între orele 7-9 și 16-18). Pe baza acestor observații, am putut constata faptul că fluxul vehiculelor este mai crescut în timpul săptămânii decât în week-enduri, totodată tendința traficului în zilele de sărbătoare este aproape aceeași cu cea de la sfârșitul săptămânii.

Astfel, baza de date care cuprinde traficul rutier, este realizat pe patru momente: în cursul săptămânii (luni-vineri), sfârșitul săptămânii (sâmbătă-duminică) și zilele de sărbătoare: sărbători naționale și Crăciun-Paște.

În tabelul atribut al rețelei rutiere am introdus în următorul mod observațiile și datele obținute: pentru fiecare dintre cele patru mari momente, separat, am adăugat 5 câmpuri noi, care reprezintă orele între care au fost făcute observațiile. Aceste câmpuri sunt de tipul short integer. Pe baza hărții realizate de Google Traffic, am putut observa caracteristicile fiecărui segment de drum (categoria de trafic din care fac parte) pentru fiecare moment și pentru fiecare perioadă a zilei, iar pentru fiecare segment din baza noastră de date, am introdus (în funcție de perioada zilei) observația anterioară (categoria) făcută pe baza aplicației. După introducerea acestor valori, am putut calcula traficul general, al întregii rețele, pentru cele patru momente importante, adăugând un câmp nou. În acest câmp am calculat media categoriilor de trafic ai segmenților în următorul mod, folosind funcția Field Calculator: (categoria de trafic pentru segmentul respectiv între orele 7-9 + categoria de trafic pentru un segment între orele 9-12 + categoria de trafic pentru un segment între orele 12-16 + categoria de trafic pentru un segment între orele 16-18 + categoria de trafic pentru un segment între orele 18-21)/5. Dacă nu am primit valori întregi, acestea au fost rotunjite, ca să putem primi aceeași categorisire prezentată anterior (Fig.6).

Fig.6. Tabelul atribut al rețelei rutiere

În cadrul aplicației Google Maps, am putut observa, că aceasta calculează timpul necesar pentru parcurgerea unor rute, luând în considerare, în timp real, traficul existent. Pentru a putea afla, ce întârziere sau viteză înseamnă fiecare categorie de segment de drum, am recurs la două metode: metoda teoretică și metoda empirică.

În cazul metodei teoretice, în cadrul aplicației Google Maps, am luat un segment de drum din fiecare categorie, de o anumită lungime, și cu ajutorul acesteia, am calculat timpul necesar de parcurgere (Fig.7.)

Acest proces am repetat încă de 10 ori, iar din valorile obținute am făcut o medie. Astfel, ca să putem afla, care este timpul necesar pentru parcurgerea unui kilometru de drum (adică pe o unitate de drum, luând kilometrul ca unitate de bază), am împărțit timpul de parcurgere cu distanța segmentului. Am primit următoarele rezultate:

Categoria I – 1,2 min/km- un kilometru de drum este parcurs în 1,2 minute (categoria nu cuprinde traficul, viteza ambulanței este considerată aici fiind 50km/h (Nicoară și Haidu, 2014). Așadar, 50 km/h=(5/6) km/min. Dacă într-un minut putem parcurge 5/6 km, atunci înseamnă că 1 km va fi parcurs în 6/5min=1,20 min).

Categoria II – 2 min/km

Categoria III -3,75 min/km

Categoria IV – 8 min/km

În cazul metodei empirice am parcurs cu mașina segmenții din fiecare categorie, măsurând timpul necesar de parcurgere ai acestora. Întârzierile au fost calculate la fel ca și în metoda anterioară, primind următoarele rezultate:

Categoria I- 1,2 min/km

Categoria II-1,92 min/km

Categoria III-3,33 min/km

Categoria IV-14 min/km

După ce am obținut aceste date, am făcut o medie din cele două, ca să obținem date cât mai apropiate de realitate. Datele folosite de Google Traffic sunt valori medii, obținute pe baza calculelor GPS-ului, iar valorile obținute de noi sunt numai date instantanee. Astfel, am primit următoarele valori pentru fiecare categorie:

Categoria I- 1,2 min/km

Categoria II-1,96 min/km

Categoria III-3,54 min/km

Categoria IV-11 min/km

Pe baza acestor valori, am putut calcula în baza noastră de date, timpul necesar pentru parcurgerea oricărei rute, luând în considerare traficul. Nici în cazul ambulanței nu este sigur, că acesta poate parcurge fiecare segment cu o viteză mai mare (blocaje, intersecții etc.), de aceea am luat în considerare timpul mediu calculat de parcurgere pentru fiecare categorie de segment.

Ca principale atribute, pentru fiecare moment, în tabelul atribut am introdus următoarele câmpuri:

lungimea segmentului (necesară pentru calcule), obținut cu ajutorul funcției Calculate Geometry. Câmpul pentru acest atribut este de tipul float, având ca unitate de măsură kilometrul.

timpul de parcurgere al segmentului, calculat astfel: (lungimea segmentului)*(valoarea categoriei din care face parte). Pe baza acestei formule, am primit o valoare care are unitatea de măsură minutul (acesta fiind folosit cel mai frecvent).

Câmpul pentru acest atribut este de tipul float și a fost calculat cu ajutorul funcției Field Calculator.

Așadar, cunoscând timpul necesar de parcurgere al fiecărui segment de drum, pentru cele patru momente, putem realiza o analiză spațială de rețea ipotetică ideală.

3.2.Analiza de rețea a municipiului Cluj-Napoca

Analiza rețelelor este o analiză spațială pe structuri liniare (Imbroane, Moore, 1999). Pentru a putea înțelege cum se realizează o astfel de analiză, trebuie să cunoaștem teoria grafurilor. O rețea reprezintă un graf orientat sau neorientat (depinzând de situație) și în unele cazuri, poate avea și pondere (impedanță). Graful devine orientat atunci când cunoaștem sensul de parcurgere a arcelor componente.

Să considerăm o multitudine de puncte X={x1, x2, …, xn} care sunt unite după o anumită lege, în acest fel unui oricare element din X, i se pune în corespondență unul, nici unul sau mai multe elemente ale aceleiași mulțimi. Așadar, graful reprezintă un sistem alcătuit dintr-o mulțime de puncte, numite vârfuri, care sunt conectați între ele cu segmenți, numiți arcuri. Totodată, un graf poate să fie asociat cu ponderi (costuri) sau nu (Imbroane, Moore,1999).

O rețea este alcătuită dintr-un număr de arcuri interconectate, iar fiecare arc are un nod start și nod final (Imbroane, Moore, 1999).

În multe cazuri, deoarece grafurile sunt folosite pentru anumite analize de rețea legate de situații reale, arcurilor li se atribuie anumite valori, care sunt numite ponderi (sau factor de impedanță).

În cazul acestui studiu, avem de a face cu o problemă clasică a teoriei grafurilor și anume, problema drumului minim (optim). Analiza de față caută drumul optim din punct de vedere al timpului, între locul accidentului și spitalul care primește urgența, folosind o rețea care poate fi considerată ca un graf ponderat, impedanța fiind reprezentată de timpul de parcurgere a secvențelor de drumuri (secvențele fiind arcurile grafurilor).

3.2.1.Analiză de rețea în vederea obținerii rutelor optime

În acest studiu am folosit grafuri ponderate în scopul obținerii unor analize cât mai apropiate de realitate. Impedanța este reprezentată de timp, deoarece drumul cel mai scurt din punctul de vedere al distanței nu înseamnă mereu și drumul cel mai scurt în timp. Totodată, trebuie menționat faptul că, în acest studiu nu am luat în considerare drumurile cu sens unic, deoarece nici în realitate, în cazurile severe, acestea nu sunt luate în considerare de către ambulanță. Așadar, rețeaua căilor de comunicații din municipiu reprezintă un graf ponderat neorientat.

Fiind calculat în secțiunea 3.1.1.4. timpul de parcurgere general necesar fiecărui segment în cele patru momente, am putut calcula rutele optime între accidente și spitale folosind unealta Closest Facility a extensiei Network Analyst al programului geoinformațional ArcGIS.

Deoarece analiza este făcută pe cartiere, trebuie să analizăm suprafața și densitatea rețelei rutiere a acestora, ca să nu avem diferențe mari între aceste valori, pentru a putea localiza accidentele ipotetice cât mai precis.

Calculând suprafața cartierelor care au o densitate a rețelei rutiere ridicate (având și un trafic mai intens), am constatat faptul că cele mai multe cartiere au suprafețe cuprinse între 1,5-2,5 km2. Cartierele Mănăștur, Grigorescu și Gheorgheni au suprafețe mai mari decât 3 km2. Deoarece, am impus condiția ca locul accidentelor ipotetice în fiecare cartier să devină un punct central cu o accesibilitate din fiecare direcție al cartierului, iar punctele de capăt a rețelei să se afle la o distanță de 1-2 minute de punctul locului accidentului ipotetic (pe baza valorilor, putem calcula timpul necesar de parcurgere a ambulanței), trebuie să despărțim fiecare cartier în două subcartiere pe baza densității rețelei (fiecare cartier este împarțit în două subcartiere cu aceeași valoare de densitate a rețelei).

Coordonatele accidentelor ipotetice pot fi vizualizate în tabelul 2., iar accidentele sunt reprezentate pe Fig. 11.

Ca să putem realiza împărțirea a celor trei cartiere (Fig.8,9,10), prima dată trebuie să definim semnificația termenului de densitate a rețelei de căi de comunicații. Această densitate

Fig.8. Densitatea rețelei de căi de comunicații în cartierul Gheorgheni

înseamnă lungimea totală a segmentelor de drumurui (în km) pe un km2. Așadar, pentru a putea calcula acest indicator, prima dată trebuie să creem o structura de tip plasă (Fishnet) peste cartierul care urmează a fi împărțit. Această plasă are dimensiunile1 km x 1 km și se realizează cu ajutorul uneltei Create Fishnet din ArcToolbox. Următorul pas este folosirea comenzii Intersect din ArcToolbox, care taie rețeaua de căi cu ajutorul rețelei de tip plasă.

Tabelul 2. Coordonatele accidentelor ipotetice

Fig.9. Densitatea rețelei de căi de comunicații în cartierul Grigorescu

După acesta, devine necesară crearea unui tabel statistic cu ajutorul uneltei Summary Statistics în cadrul căreia este efectuată însumarea segmenților de drum care fac parte din fiecare pătrățel. Cu ajutorul acestei unelte primim un tabel care are un număr de coloane egale cu cel al pătrațelor fishnet-ului, stocând totodată și indicatorul fiecărui pătrățel. Ultimul pas devine crearea unei legături de tip Join între structura de plasă și tabelul amintit anterior, pe baza identificatorului pătrățelelor. Obținem suma segmenților de drum pentru fiecare pătrat de 1 km, astfel putem împărți cartierele în părți cu densități de rețea aproximativ egale.

Deci, locurile accidentelor ipotetice pot fi așezate astfel încât în interiorul fiecărui cartier și subcartier punctele de capăt ale rețelei să se afle la o distanță de 1-2 minute față de locul accidentelor. Așadar, dacă s-ar întâmpla un accident într-un alt loc al cartierului, timpul necesar de răspuns calculat de noi devine +/- cu 1-2 minute mai scurt/lung, dar diferențele statistice calculate în următorul capitol ar rămâne aproape la fel. Accidentele ipotetice au fost stocate prin intermediul unui shapefile de tip punct, integrată în geodatabase-ul folosit de-a lungul studiului, fiind folosit în analize ca puncte de incidente (Incidents).

Fig.10. Densitatea rețelei de căi de comunicații în cartierul Mănăștur

În vederea realizării analizei spațiale de rețea, pasul cel mai important este crearea unui Network Dataset din feature class-ul reprezentat de căile de transport din municipiul Cluj-Napoca. Acest Network Dataset este inclus în geodatabase-ul folosit de-a lungul acestui studiu. Prin procesul de realizare a acestui Network Dataset, sunt adăugate și atributele rețelei, în cazul nostru acestea fiind lungimea (kilometres) și timpul de parcurgere (minutes). Prin intermediul acestui proces stabilim ca aceste atribute să reprezinte impedanțele în cadrul analizei de rețea.

Urmând pașii amintiți anterior, am putut realiza o rețea de căi de comunicații corecte pe baza căreia putem identifica rutele optime pentru serviciile medicale de urgență.

În vederea analizei propuse a acestui studiu, prima dată a trebuit să determinăm ambulatoriul cel mai apropiat de fiecare accident (impedanța fiind timpul necesar pentru parcurgere). Următorul pas a fost determinarea drumului optim între accident și Spitalul Județean de Urgență. Iar ultimul pas a fost obținerea rutelor optime, în cazul transferării accidentatului, între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate. Așadar, realizăm trei analize distincte cu ajutorul acestei funcții pentru fiecare patru momente amintite în capitolele anterioare.

Funcția New Closest Facility poate rezolva problema amintită, determinând facilitățile (în acest caz ambulatoriul) cele mai apropiate de locul accidentului, afișând ruta între aceste puncte (Bilașco et al, 2017).

Atunci când folosim funcția New Closest Facility, softul realizează o structură de baze de date proprii, alcătuită din mai multe categorii de baze de date (Bilașco et al,2017). Pentru a putea realiza analiza amintită, structura creată de soft trebuie să fie populată cu baze de date proprii. În cazul nostru, această structură va conține:

– facilitățile, reprezentate în prima analiză de ambulanțe, în a doua analiză de Spitalul Județean de Urgență și în a treia analiză de toate celelalte spitale existente în municipiu (este determinat nu numai drumul optim între ambulatoriu-accident, dar și drumul optim între accident-Spitalul Județean de Urgență iar în cazul unei transferări, drumul optim Spitalul Județean de Urgență – alt spital de specialitate)

– incidentele, reprezentate în prima și a doua analiză de accidente, iar în a treia analiză de celelalte spitale de specialitate existente în municipiu (în acest caz pentru determinarea drumului optim între spital-spital).

Pentru a rula modelul, putem seta impedanța și punctul de plecare, în vederea obținerii rutei celei mai optime pentru serviciile medicale de urgență. Analiza propusă de acest studiu folosește ca impedanță timpul (setată de a fi în minute) necesar de parcurgere (calculat luând în vedere traficul) și ca punct de plecare, locul accidentului. Totodată, am realizat această analiză cu impedanța setată de a fi lungimea (în kilometri), pentru a evidenția diferențele apărute între cele două analize, prezentată în următorul subcapitol.

Rezultatele analizei sunt prezentate în două moduri diferite: baze de date vectoriale liniare (reprezentând cel mai scurt dum) și baze de date liniare (oferă informații despre traseul de urmat) (Bilașco et al, 2017). Cu ajutorul bazei de date liniare, putem realiza hărți, în scopul vizualizării analizei de față.

Pentru a putea evalua spațiul din punct de vedere al accesibilității ambulatoriilor, am realizat o hartă cu ajutorul extensiei Network Analyst, funcția Service Area.

Baza de date folosită în cadrul acestei funcții se bazează pe Network Dataset-ul deja creat, împreună cu atributele care le însoțesc, prezentate anterior (Bilașco et al, 2017). Această funcție crează o bază de date proprie, unde, la Facilities am introdus ambulatoriile. În acest caz, facilitățile înseamnă baza de date utilizată pentru identificarea spațială a elementelor pentru care este realizată această analiză (Bilașco et al, 2017).

Ca și în cazul anterior, am folosit ca impedanță timpul. Rezultatul, în acest caz, va fi stocat sub forma unor poligoane de tip vector care reprezintă suprafețe cu un anumit timp de acces, calculat dinspre facilități (Bilașco et al, 2017). Ca și intervale de timp pentru care am realizat această analiză, am folosit următoarele: 1,2,3,4,5,6,7 și 8 minute. Rezultatul acestei analize este reprezentat în următorea figură (Fig.11.):

Fig. 11. Accesibilitatea ambulatoriilor (service area)

Pe baza acestei hărți putem conclude faptul că, accesibilitatea ambulatoriilor (luând în vedere calculele noastre) față de restul suprafeței teritoriului este destul de mare, inclusă în intervalul de 1-3 minute, mai ales pentru cartierele centrale ale municipiului, dar zonele periferice devin greu accesibile, sau chiar neaccesibile sub 8 minute. Această situație poate fi remediată numai atunci dacă dispersia ambulatoriilor devine mai omogenă, nu atât de concentrată în partea centrală a orașului. Prin realizarea unor ambulatorii în cartierele periferice a municipiului, devine posibilă îmbunătățirea timpului de răspuns a ambulanței față de locul accidentului.

3.2.2.Analiza datelor obținute. Studiu comparativ

Așa cum am amintit mai sus, analiza mea de rețea a fost realizată pe patru momente diferite: în timpul săptămânii, sfârșitul săptămânii, sărbători naționale, iar Crăciunul și Paștele au fost luate împreună. Datele obținute pentru aceste momente au fost analizate și comparate prima dată separat și după aceea împreună.

Pentru a afla diferența de timp intre ruta mea propusă în care impedanta era timpul, am realizat aceeași analiză pentru fiecare moment, modificând ca impedanța să fie lungimea.

Trebuie menționat faptul că timpul optim de răspuns al ambulanței până la locul accidentului trebuie să fie mai mic de 8 minute. Putem observa, că ambulatoriile din municipiu sunt dispersate într-un mod oarecare, cu o tendință de a fi concentrate în centrul orașului (având un număr relativ restrâns) (Nicoară și Haidu, 2014). Această tendință de concentrare poate afecta timpul de răspuns în cazul în care ambulanța nu ocolește traficul. Astfel, unul dintre principalele scopuri al acestui studiu este găsirea timpului de răspuns al ambulanței, în cazul în care acesta ocolește traficul pe baza calculelor efectuate.

Totodată, știind că ambulanța are prioritate, aceasta ia în considerare drumul cel mai scurt ca și lungime, necunoscând traficul general sau chiar existent pe unele segmente de drumuri, dar și din cauza lipsei de acest fel de studiu. Traficul contribuie la reducerea vitezei ambulanței, cauzând câteodată chiar oprirea acesteia. Și din acest considerent am recurs la categorisirea drumurilor, deoarece programul, calculând mereu timpul cel mai scurt, generează rute care ocolesc segmentele care aparțin categoriilor 3 și 4.

Pentru a putea dovedi corectitudinea datelor mele, am calculat timpul necesar de parcurgere a rutelor în cazul în care impedanța este lungimea drumurilor. Datele obținute sunt reprezentate prin intermediul hărților.

În continuare, voi prezenta drumurile optime pentru serviciile medicale de urgență pentru cele patru momemnte menționate.

Timpul săptămânii

Datele de trafic obținute în timpul săptămânii reprezintă și traficul general al municipiului, aceste date putând fi folosite și pentru anumite analize spațiale unde folosim date generale. Pe următoarea hartă putem observa traficul general al municipiului (Fig.12.):

Fig.12. Traficul general în municipiul Cluj-Napoca

Pentru cele trei analize efectuate în timpul săptămânii, am primit următoarele valori:

Drumurile optime între ambulatorii și accidente

Tabelul 3. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul săptămânii

Pe baza tabelului, putem observa că drumul cel mai scurt din punctul de vedere al distanței nu înseamnă mereu și drumul cel mai scurt în timp. În cazul rutei mele propuse, timpul de răspuns al ambulanței nu depășește 8 minute. În cele mai multe cazuri, ambulanța ia în considerare drumul cel mai scurt din punct de vedere al distanței, dar atunci acesta va intra în trafic, și va depăși timpul optim de răspuns.

Diferența medie de timp între cele două analize este de 0,44 minute, care poate să devină definitorie în salvarea unei vieți.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig. 13 și Fig. 14):

Fig.13. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul săptămânii

(impedanța este timpul)

Fig.14. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul săptămânii

(impedanța este distanța)

Putem observa pe harta mea cu rutele propuse, ocolirea traficului arterelor principale.

Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență

Tabelul 4. Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență în timpul săptămânii

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 1,22 minute. Orice diferență de timp devine semnificatorie.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig. 15 și 16):

Fig. 15. Drumurile optime între accidente și Spitalul Județean de Urgență în timpul săptămânii

(impedanța este timpul)

Fig. 16. Drumurile optime între accidente și Spitalul Județean de Urgență în timpul săptămânii

(impedanța este distanța)

Putem observa pe harta mea cu rutele propuse, ocolirea traficului arterelor principale.

Tabelul 5. Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și alte spitale de specialitate în timpul săptămânii

Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 0,53 minute.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig.17 și 18):

Fig. 17. Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și alte spitale de specialitate în timpul săptămânii (impedanța este timpul)

În timpul sfârșitului săptămânii

În acest caz putem observa diferențe ușoare între rutele prezentate în harta anterioară și rutele prezentate în următoarele situații, principala cauză fiind lipsa traficului. Traficul general pentru această perioadă poate fi vizualizat pe următoarea hartă (Fig.19.):

Fig.19. Traficul general în municipiul Cluj-Napoca la sfârșitul săptămânii

Drumurile optime între ambulatorii și accidente

Tabelul 6. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul sfârșitului săptămânii

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 0,24 minute, o valoare mai mică față de cea a analizei anterioare.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig.20 și 21.):

Fig. 20. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul sfârșitului săptămânii (impedanța este timpul)

Fig. 21. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul sfârșitului săptămânii (impedanța este distanța)

Putem observa pe harta mea cu rutele propuse ocolirea traficului arterelor principale.

Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență

Tabelul 7. Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență în timpul sfârșitului săptămânii

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 0,40 minute.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarea hărți (Fig.22 și 23):

Fig.22. Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență în timpul sfârșitului săptămânii (impedanța este timpul)

Fig.23. Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență în timpul sfârșitului săptămânii (impedanța este distanța)

Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate

Tabelul 8. Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate în timpul sfârșitului săptămânii

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 0,24 minute. Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig.24 și 25):

În timpul sărbătorilor naționale și ale festivităților

În acest caz, drumurile optime diferă semnificativ față de cele prezentate anterior, fiind și traficul mai intens în centrul orașului. Intensitatea traficului crește din cauza unor activități organizate în Piața Unirii.

Traficul general pentru această perioadă poate fi vizualizat pe următoarea hartă (Fig.26):

Drumurile optime între ambulatorii și accidente

Tabelul 9. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul sărbătorilor naționale

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 0,29 minute, mai mare decât rezultatul anterior. Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig.27 și 28):

Fig. 28.Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul sărbătorilor naționale

(impedanța este distanța)

Putem observa pe harta mea cu rutele propuse ocolirea traficului arterelor principale.

Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență

Tabelul 10. Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență în timpul sărbătorilor naționale

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 1,14 minute.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig. 29 și 30):

Fig.30. Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență în timpul sărbătorilor naționale (impedanța este distanța)

Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate

Tabelul 11. Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate în timpul sărbătorilor naționale

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 0,59minute.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig.31 și 32):

În timpul Crăciunului și a Paștelui

În acest caz putem observa că drumurile optime sunt asemenea celor de la sfârșitul week-endului, deoarece traficul devine mai redus.

Drumurile optime între ambulatorii și accidente

Tabelul 12. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul Crăciunului și a Paștelui

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 0,14 minute, având valori asemănătoare cu valorile obținute în cazul rutelor optime la sfârșitul săptămănii.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig.33 și 34):

Fig.33. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul Crăciunului și a Paștelui, impedanța fiind timpul

Fig.34. Drumurile optime între ambulatorii și accidente în timpul Crăciunului și a Paștelui, impedanța fiind timpul

Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență

Tabelul 13. Drumurile optime între accidente și Spitalul Județean de Urgență în timpul Crăciunului și a Paștelui

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 0,21 minute.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig. 35 și 36):

Fig.35. Drumurile optime între accidente și Spitalul Județean de Urgență în timpul Crăciunului și a Paștelui, impedanța fiind timpul

Fig.36. Drumurile optime între accidente și Spitalul Județean de Urgență în timpul Crăciunului și a Paștelui, impedanța fiind distanța

Putem observa pe harta mea cu rutele propuse ocolirea traficului arterelor principale.

Tabelul 13. Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate în timpul Crăciunului și a Paștelui

Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate

Diferența de timp mediu între cele două analize este de 0,10 minute.

Traseele menționate în tabel pot fi vizualizate pe următoarele hărți (Fig.37 și 38):

Fig.38. Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate în timpul Crăciunului și a Paștelui, impedanța fiind distanța

Pe baza acestor diferențe de timp obținute, putem calcula o medie de diferențe de timp pentru fiecare moment, reprezentat prin următorul grafic (Fig.39.):

Fig.39.Diferențele de timp între cele două tipuri de analize efectuate

Acest grafic evidențiază observațiile făcute anterior, deoarece diferența medie de timp în cazul analizei făcute în timpul sărbătorilor naționale și ale festivităților, este mai mare față de celelalte diferențe medii de timp. Acest fapt subliniază intensitatea traficului în această perioadă.

Astfel, putem conclude că analiza de rețea diferă în timpul sărbătorilor naționale de timpul săptămânii, devenind necesară aplicarea unor rute diferite pentru cele două momente amintite.

3.3. Rezultate

Pe baza analizei făcute, putem calcula, pentru fiecare cartier, timpul de răspuns mediu a ambulanței, reprezentat în următorul tabel (Tabelul 14.). Putem observa totodată faptul că, timpul de răspuns este sub 8 minute, această metodologie devenind aplicabilă în realitate. Totodată, cartierul cu cea mai mare accesibilitate este Cartierul Zorilor cu un timp mediu de răspuns 0,35 min (datorită apropierii a mai multor ambulatorii).

Tabelul 14. Timpul de răspuns mediu a ambulanței pe cartiere

Totodată, putem calcula pentru fiecare cartier, timpul necesar de parcurgere între accident și spital.

Timpul de parcurgere nu depășește 10 minute, devenind o analiză aplicabilă.

Tabelul 15. Timpul de răspuns mediu între accident și spital

Timpul necesar pentru transferul rănitului putem observa în următorul tabel:

Tabelul 16. Timpul mediu necesar pentru transfer

Observăm că transferul accidentatului se poate realiza sub 5 minute.

Conchizând acest capitol, putem remarca faptul că rutele optime pot fi obținute atunci, dacă folosim timpul ca impedanță, deoarece în acest mod, algoritmul ocolește segmenții cu valorile cele mai mari, acești segmenți reprezentând și secvențele de drum cu un trafic intens. Valorile obținute reprezintă o aplicabilitate ridicată a acestei metodologii pentru identificarea rutelor optime a ambulanței pentru fiecare cartier.

4.Validarea rezultatelor

În scopul validării traseelor mele propuse, am parcurs cu un autoturism cele trei etape parcurse de ambulanță. Aceste trasee au fost parcurse între orele 12-16, timp de două săptămâni, deoarece în acest interval de timp traficul nu este nici prea mare, nici prea scăzut pentru scopul nostru propus.

Fig.40. Sensurile unice și rutele afectate

Totodată, deoarece ambulanța are prioritate în cazul segmenților cu sens unic, noi numai atunci am putut parcurge aceste rute, dacă am luat invers direcția, adica traseul nu a fost parcurs de la ambulatoriu la accident, ci de la accident până la ambulatoriu. Pe Fig.40 sunt reprezentate segmenții de drum cu sens unic și rutele afectate (un număr de 66 de segmente au sens unic) de acesta. Putem observa că numai un număr redus de rute sunt afectate de segmenți cu sens unic (4 rute sunt afectate, care cuprind străzile I.C. Brătianu, Argeș și Ciocârliei, Piața Mihai Viteazul). Datele obținute (timpul de parcurgere al traseelor) au fost comparate cu datele teoretice ale traficului general din Cluj-Napoca. Am primit următoarele rezultate:

Drumurile optime între ambulatorii și accidente: diferența între timpul teoretic și cel real este de 0,58 min.

Tabelul 17. Rutele parcurse între ambulatoriu și accident

Drumurile optime între accident și Spitalul Județean de Urgență: diferența între timpul teoretic și cel real este de 0,79 min.

Tabelul 18. Rutele parcurse între accident și Spitalul Județean de Urgență

Drumurile optime între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate: Diferența între timpul teoretic și cel real este de 0,95 minute.

Tabelul 19. Rutele parcurse între Spitalul Județean de Urgență și celelalte spitale de specialitate

Am putut constata faptul că diferența de timp mediu între valorile teoretice și reale sunt de 0,773 minute , dar aceasta este cauzată de următoarele fapte:

numai ambulanța are prioritate, astfel putând parcurge mai repede

există o multitudine de treceri de pietoni, unde trebuie să ne oprim

există o multitudine de semafoare la intersecții

drumurile nu sunt asfaltate corect

alți factori

Luând în considerare acesți factori și faptul că ambulanța are prioritate, aceste diferențe de timp vor deveni mai scăzute, astfel putând afirma aplicabilitatea analizei spațiale mele de rețea.

5.Concluzii și discuții

Scopul acestei lucrări a fost acela de a elabora o metodologie mai complexă în vederea identificării rutelor optime pentru serviciile medicale de urgență, pe baza căreia am putut elabora modele matematice pentru situații ipotetice ideale.

Datorită mărimii teritoriale și demografice a teritoriului, traficul rutier devine o problemă mare a orașului, afectând accesibilitatea serviciilor medicale de urgență.

Există o multitudine de factori care influențează sistemul de circulație urban: traficul (care fluctuează), accidentele, condițiile infrastructurii de căi de comunicații, navetismul, traficul de tranzit, străzi înguste, străzi cu sens unic și multitudinea trecerilor de pietoni și a semafoarelor, etc.

Deoarece nu putem să luăm în considerare într-o analiză de rețea toți factorii amintiți mai sus, în acest studiu am luat numai unul, care este și cel mai important: traficul.

Cu ajutorul aplicației Google Maps Traffic și a observațiilor făcute pe teren, am putut obține anumite date legate de trafic (date mai mult teoretice), care au fost folosite de-a lungul acestui studiu. Aceste date au fost implementate în softul geoinformațional ArcGIS și au servit ca bază analizei mele spațiale de rețea.

Deoarece am luat în considerare numai un singur factor (și cel mai important) pentru analiza mea, rezultatele primite sunt apropiate de realitate, dar pot servi ca și model pentru găsirea rutelor optime.

Pe baza analizei mele, am putut observa tendința fluxului vehiculelor în diferite momente de timp. Diferențele între aceste tendințe sunt semnificatorii și trebuie să fie luate în considerare de serviciile medicale de urgență, în vederea îmbunătățirii timpului de răspuns.

Pe baza validării datelor am constat faptul că, deși există mici diferențe între rezultatele teoretice și empirice, metodologia abordată poate fi folosită pentru identificarea rutelor optime pentru ambulanțe pentru fiecare cartier.

În vederea obținerii rutelor optime (impedanța fiind timpul), putem să luăm în considerare o multitudine de soluții: urmărirea rutei ambulanței în timp real (Nicoară și Haidu, 2014), decongestionarea traficului rutier, dirijarea circulație pe alte trasee, îmbunătățirea infrastructurii rutiere sau chiar blocarea unor sectoare de străzi. Devine necesară în cazul municipiului Cluj-Napoca implementarea unor programe de modificări planificate de infrastructură rutieră, care servesc la decongestionarea traficului rutier. Totodată, prin realizarea unor ambulatorii în cartierele periferice a municipiului, devine posibilă îmbunătățirea timpului de răspuns al ambulanței față de locul accidentului.

Trebuie menționat faptul că, deoarece există în P.U.G anumite soluții pentru problemele amintite mai sus, rutele obținute prin această analiză devin valide pentru perioada 2016-2017.

BIBLIOGRFIE

Bilașco, Ș., Filip, S., Cocean, P., Petrea, D., Vescan, I., Fodorean, I. (2015) The evaluation of accesibility to hospital infrastructure at regional scale by using GIS space analysis models: the North-West Region, Romania, Studia Geographia, LX, Nr.1., pp.27-50

Bilașco, Ș., Maria-Olivia Moldovan, Sanda Roșca (2017) Aplicații GIS în adminsitrația publică locală, Editura Risoprint, Cluj-Napoca

Cocean, P., Filip,S.,(2008) Geografia regională a României, Editura Presa Universitară Clujană, Cluj-Napoca

Dijkstra, E.W., (1959) A note on two problems in connexion with graphs, Numerische Mathematik, Nr. 1

Donisă, I. (1987), Bazele teoretice și metodologice ale geografiei, Univ. “Al.I. Cuza”, Iași, p.119

Haidu, I., Haidu, C. (1998), SIG – Analiză spațială, Editura *H*G*A*, București.

Herbei, M.,V. (2014), Sisteme Informatice Geografice- Aplicații, Note de curs, Universitatea de Științe Agricole și Medicină Veterinară a Banatului “Regele Mihai I al României” din Timișoara

Imbroane, A., Moore, D. (1999) Inițiere în GIS și teledetecție, Editura Presa Universitară Clujeană, Cluj-Napoca

Ivan Kinga, Haidu, I. (2015) Identification of traffic accident risk-prone areas under low-light conditions, Natural hazards and earth system sciences

Lindeskov, C. K. (2002), Ambulance Allocation Using GIS, Technical University of Denmark [http://etd.dtu.dk/thesis/58322/imm948.pdf – accesat 02.04.2017]

Man, T., Rusu, R., Moldovan, C., Ionesco-Heroiu, M., Moldovan Nonia-Sonia, Hărănguș Iulia (2015) Spatial impact of the road infrastructure development in Romania. An accesibility approach, Romanian Review of regional studies, Volume XI, Nr. 1, pp 101-112

Nicoară, P.,S., Haidu,I. (2014) A GIS based network analysis for the identification of shortest route acces to emergency medical facilities, Geographia Technica, Vol. 09., Issue 2, pp 60-67

Pasha, I. (2006), Ambulance management system using GIS, Linkoping University, Sweden

Rotaru Ancuța Simona, Pop Ioana Delia, Matei Florica, Cioban Alina (2011) Optimal Modelling of a Transportation Network at the Level of Cluj County by Using ArcGIS Network Analyst Tool, Bulletin USAMV Horticulture, 68/2

*** Baze de date libere de tip vector pentru România [http://www.geo-spatial.org/index.php?s=download&c=dow_date_vector – accesat 2016.12.10]

*** Baze de date de rețea rutieră pentru România [https://www.openstreetmap.org/export#map=12/46.7769/23.6113 -accesat 2016.12.10]

*** (2014), Broșura de Tranzacții Imobiliare a orașului Cluj-Napoca [http://www.primariaclujnapoca.ro/userfiles/files/Brosura_Imobiliara_Cluj-Napoca_%202014(1).pdf – accesat 01.04.2017]

*** DEX online [https://dexonline.ro/definitie/metod%C4%83 – accesat 2017.03.12]

*** Google Maps Traffic

[https://www.google.ro/maps/@46.7665498,23.5880384,13.25z/data=!5m1!1e1 – accesat 2017.06.01]

*** Google Maps [https://www.google.ro/maps – accesat 2017.06.10]

*** (2017), How Does Google Maps Know About Traffic Condition?

[https://www.scienceabc.com/innovation/how-does-google-maps-know-about-traffic-conditions.html – accesat 04.04.2017]

*** (2014), Plan Urbanistic General al Municipiului Cluj-Napoca [http://www.primariaclujnapoca.ro/urbanism/regulament-PUG.html – accesat 05.02.2017]

*** (2011), Recensământul populației și locuințelor din anul 2011, Comisia Națională pentru Statistică, București [http://www.recensamantromania.ro/rezultate-2/ – accesat 05.04.2017]

*** (2014) Spitale și policlinici Cluj-Napoca [http://www.primariaclujnapoca.ro/userfiles/files/Spitale%20pdf.pdf – accesat 2017.02.21]