15 minūšu pilsēta gājēju plūsmas atspoguļojumā

Pilsētplānotājs stāv uz iepirkšanās ielas stūra, kur uz papīra ir viss: aptieka, ģimenes ārsta prakse, lielveikals, trīs kafejnīcas, bibliotēka, pamatskola. Pēc visiem ierastajiem rādītājiem apkaime ir labi nodrošināta, un tomēr iela šķiet klusa. Darbdienu rītos kafejnīcas ir pustukšas, un bibliotēka ziņo par apmeklējumu kritumu. Iedzīvotāji saka, ka vieta šķiet izmirusi.

Problēma slēpjas tajā, kas notiek vai nenotiek starp karti un cilvēkiem, kuri it kā dzīvo 15 minūšu attālumā no šīs ielas. Gājēju plūsmas dati ir domāti tieši šīs plaisas aizpildīšanai.

Ideja, uz kuras balstās 15 minūšu pilsēta

Koncepcijas autors ir Carlos Moreno, pilsētvides zinātnieks Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne. Moreno to formulēja ap 2016. gadu: pilsēta darbojas labi, ja iedzīvotāji var sasniegt sešas pilsētas dzīves pamatfunkcijas (dzīvošanu, darbu, tirdzniecību, veselības aprūpi, izglītību un izklaidi) 15 minūšu laikā kājām vai ar velosipēdu. Iedzīvotājiem nav vajadzīgs ne garš ceļš uz darbu, ne automašīna, un neviena apkaime nekalpo tikai vienam mērķim vienā diennakts laikā.

Parīze piešķīra koncepcijai institucionālu svaru, kad mēre Anne Hidalgo to pieņēma kā plānošanas ietvaru. Tad pandēmija padarīja to taustāmu: miljoniem cilvēku mēnešiem ilgi uz savas ādas izjuta, ko nozīmē dzīvot 15 minūšu rādiusā, gan labā, gan sliktā nozīmē.

Plaisa starp ieceri un realitāti

15 minūšu pilsēta ir pieejamības koncepcija. Plānotāji to var modelēt pēc kartēm (cik iedzīvotāju dzīvo 15 minūšu gājienā no lielveikala?), taču pieejamība vēl nenozīmē izmantošanu.

Apkaime var būt pilnīga uz papīra un gandrīz nedzīva dabā.

Sabiedriskā transporta mezgls var atrasties 15 minūšu zonā, bet nesavienot cilvēkus ar vietām, uz kurām viņi tiešām grib nokļūt.

Plānošanas lēmumiem par to, kur investēt, kuras ielas pārvērst gājēju zonās, kur ierīkot veloinfrastruktūru un kuras komerctelpas atdzīvināt, jābalstās uz to, kā cilvēki patiesībā pārvietojas. Jautājums mainās no „vai aptieka ir 15 minūšu attālumā?” uz „vai cilvēki uz aptieku iet kājām vai brauc uz to, kas atrodas pie apvedceļa?”.

Gājēju plūsmas analītika pilsētas centrā sākas tieši ar šo otro jautājumu. Atrašanās vietas izvēles analīze, kas balstīta uz reāliem kustības datiem, nevis modelētiem demogrāfiskiem rādītājiem, ļauj pārbaudīt plānošanas vīziju, pirms tiek ieguldīta nauda.

Ko parāda kustības dati rajona mērogā

Plūsmām pilsētas rajonā ir struktūra: maršruti, pa kuriem cilvēki ierasti iet, mezgli, kur viņi pulcējas, un apkaimes malas, kur kustība strauji apsīkst. Tām ir arī ritms: rīta pīķi, pusdienlaika pulss, vakara kāpums, nedēļas nogales modeļi, kas nemaz nelīdzinās darbdienām, un sezonālas svārstības, kas parāda, vai iepirkšanās iela apkalpo vietējos iedzīvotājus vai piesaista apmeklētājus no tālākām vietām.

Mobilo sakaru tīkla datu analītika to aptver tādā mērogā, kādu nevar sasniegt neviena manuāla aptauja. Mobilās ierīces visu dienu mijiedarbojas ar 4G un 5G tīkla infrastruktūru, un šīs mijiedarbības, apkopotas un anonimizētas, veido detalizētu ainu par kustību visā rajonā. Dati parāda ne tikai apjomu, bet arī izcelsmi: vai cilvēki iepirkšanās ielā nāk no apkārtējā rajona vai no tālākām vietām?

Pilsētām un pašvaldībām, kas lemj par gājēju zonām, tirgus dienām vai to, kur koncentrēt uzņēmējdarbības veicināšanas teritorijas (BID) līdzekļus, gājēju plūsmas analītika rajona mērogā ir pavisam cita līmeņa informācija nekā satiksmes uzskaite vai aptauja. Vides reklāma un DOOH izmanto tās pašas rajona mēroga plūsmas, lai novērtētu auditoriju ielas līmenī.

Iepirkšanās ielas veselības pārbaude

Iepirkšanās ielas visā Eiropā gadiem ilgi pielāgojušās pārejai uz e-komerciju, enkurnomnieku maiņai un pandēmijas sekām. Sarunās par iepirkšanās ielu veselību parasti dominē tukšo telpu īpatsvars un nodokļu ieņēmumi: novēloti rādītāji, kas apstiprina, ka kaut kas nogājis greizi, ilgi pēc tam, kad kaitējums jau nodarīts.

Apmeklētība ir apsteidzošs rādītājs.

Iela, kas zaudē apmeklētājus, pirms zaudē nomniekus, dod plānotājiem un pašvaldībām iespēju reaģēt, kamēr vēl ir uz ko reaģēt. Ja uzturēšanās laiks pieaug, kamēr apmeklētāju skaits stabilizējas, tas liecina, ka piedāvājuma sastāvs ir pareizs un cilvēki uzkavējas ilgāk. Tāds pats apmeklētāju skaits ar krītošu uzturēšanās laiku stāsta pavisam citu stāstu: cilvēki iet cauri un neatrod iemeslu apstāties.

Dati, ko sniedz analītika rajona līmenī, parasti ietver apjomu pa zonām, pīķa stundas, uzturēšanās laika sadalījumu un piesaistes teritorijas analīzi par to, no kurienes nāk apmeklētāji. Šī kombinācija ļauj plānotājiem atbildēt uz jautājumu, uz ko apmeklētāju skaits viens pats atbildēt nevar: vai šī iela apkalpo savu apkaimi vai izdzīvo uz ārēju apmeklētāju rēķina?

15 minūšu pilsēta, izmērīta

Plaisa starp plānošanas ideālu un dzīves pieredzi ir iemesls 15 minūšu pilsētas koncepciju mērīt, nevis to noraidīt. Ja vīzija ir apkaime, kur iedzīvotāji ikdienas vajadzības nokārto īsā gājienā, pierādījumi par to, vai tas darbojas, ir atrodami tajā, kā cilvēki patiesībā pārvietojas. Plānošanas dokumenti pasaka tikai to, kā viņiem vajadzētu pārvietoties.

Pulsa mērīšana

Veselai apkaimei ir pulss: ikdienas un iknedēļas kustības ritms.

Tas redzams rīta kustībā uz skolām un transportu, iepirkšanās ielas atdzīvošanā pusdienlaikā, pīķī pēc darba un nedēļas nogales modelī, kas nemaz nelīdzinās darbdienām. Apkaime, kas zaudējusi savu ritmu, ar plakanu līkni un bez pīķiem, Jums vēsta kaut ko, ko tukšo telpu īpatsvars apstiprinās tikai vēlāk.

Lai nolasītu šo pulsu, plūsmas jāmēra anonīmi un plašā mērogā, un jāuztur ilgtermiņa dati, kas parāda pārmaiņas laika gaitā. Tā ir vienīgā apmeklētāju skaitīšanas metode Eiropā, ko apstiprinājusi datu aizsardzības uzraudzības iestāde, un tā aptver visa rajona kustību, neidentificējot nevienu cilvēku, kas pa to gājis. Dati, ko sniedz šāda programma, dod pilsētām un pašvaldībām pierādījumus, kas vajadzīgi plānošanai.

Avoti

• Moreno, C., Allam, Z., Chabaud, D., Gall, C., & Pratlong, F. (2021). Introducing the “15-Minute City”: Sustainability, resilience and place identity in future post-pandemic cities. Smart Cities, 4(1), 93–111. https://doi.org/10.3390/smartcities4010006