পরিবহনে বিজ্ঞান/যাত্রার পরিকল্পনা-এর উৎস দেখুন

'''যাত্রার পরিকল্পনা''' হল প্রচলিত চারটি পদক্ষেপযুক্ত পরিবহন পূর্বাভাস প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ (এর পরে আসে যথাক্রমে [[পরিবহন/গন্তব্য পছন্দের মৌলিক বিষয়গুলি|গন্তব্য পছন্দ]], [[পরিবহন/মোড চয়েসের মৌলিক বিষয়|মোড পছন্দ]], এবং [[পরিবহন/রুট চয়েসের মৌলিক বিষয়|যাত্রাপথ পছন্দ]])। ভ্রমণের চাহিদার পূর্বাভাসের জন্য এগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি নির্দিষ্ট ট্রাফিক বিশ্লেষণ অঞ্চলে সৃষ্ট অথবা শেষ হওয়া যাত্রার পরিকল্পনার সংখ্যার ভবিষ্যদ্বাণী করে।

প্রতিটি যাত্রার পরিকল্পনার দুটি প্রান্ত থাকে এবং দুটিই কোথায় তা আমাদের জানা দরকার। প্রথম অংশটি নির্ধারণ করে কতগুলি যাত্রার পরিকল্পনা একটি অঞ্চলে উৎপন্ন হয় এবং দ্বিতীয় অংশটি হল একটি অঞ্চলের জন্য কতগুলি যাত্রার পরিকল্পনা গন্তব্য হিসাবে নির্ধারিত হয়েছে। ভূমি ব্যবহারকে দুটি বিস্তৃত শ্রেণীতে (আবাসিক এবং অ-আবাসিক) ভাগ করা যেতে পারে বলে আমাদের কাছে এমন মডেল রয়েছে যার একটি হল গৃহ ভিত্তিক এবং অপরটি গৃহ ভিত্তিক নয় (যেমন চাকরি বা খুচরো বিক্রয়ের মতো কার্যকলাপের সংখ্যার ফাংশন)।

এটির আবাসিক দিকগুলির জন্য, যাত্রার পরিকল্পনাকে পরিবারের সামাজিক এবং অর্থনৈতিক বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ফাংশন হিসাবে বিবেচনা করা হয় (বাসস্থান এবং আবাসন প্রকল্পগুলি অনেকটাই অনুরূপ, তবে কখনও কখনও আবাসন প্রকল্পগুলিতে কোনও পরিবার থাকে না এবং কখনও কখনও সেগুলিতে একাধিক পরিবার থাকে, স্পষ্টতই আবাসন প্রকল্পগুলি পরিমাপ করা সহজ, এবং সেগুলি প্রায়শই মডেলগুলির পরিবর্তে ব্যবহৃত হয়, আপনি কোন অনুমানটি ব্যবহার করছেন তা পরিষ্কার হওয়া গুরুত্বপূর্ণ)।

ট্র্যাফিকের বিশ্লেষণ ক্ষেত্রের স্তরে, জমির ব্যবহারের ভাষা হল "উৎপাদন" বা "আকৃষ্ট" ট্রিপ, যেখানে বাসস্থানগুলি অনুমিত ট্রিপ "উৎপাদন" করে এবং অ-বাসস্থানগুলি এর প্রতি "আকৃষ্ট" হয়। উৎস এবং গন্তব্যে উৎপাদন এবং আকর্ষণগুলি পৃথক। যাত্রাগুলি বাসস্থানের দ্বারা উৎপাদিত হয়, এমনকি যখন তারা বাড়ি ফিরছে তখনও (অর্থাৎ, যখন বাসস্থানটি গন্তব্য হয়)। আবার আপনি কি অনুমান ব্যবহার করছেন তা পরিষ্কার হওয়া গুরুত্বপূর্ণ।

== কার্যক্রম ==

মানুষ কার্যক্রমে নিয়োজিত থাকে, এই কার্যক্রমগুলি হল যাত্রার "উদ্দেশ্য"।
প্রধান কার্যক্রমগুলি হল বাড়ি, কাজ, দোকান, স্কুল, বাইরে খেতে যাওয়া, সামাজিক মেলা মেশা, মনোরঞ্জন এবং যাত্রীদের পরিষেবা দেওয়া (তুলে নেওয়া এবং নামানো)। এমন অনেক অন্যান্য কাজ রয়েছে যা সাধারণ মানুষ দৈনিক বা এমনকি সাপ্তাহিক ভিত্তিতেও করে থাকে, যেমন ডাক্তারের কাছে যাওয়া, ব্যাঙ্কিং ইত্যাদি। প্রায়শই কম ঘটা কাজের বিষয়শ্রেণী বাদ দেওয়া হয় এবং সেগুলি "অন্যান্য" বিষয়শ্রেণীতে জমা করা হয়।

প্রতিটি যাত্রার দুটি প্রান্ত রয়েছে, একটি উৎস এবং একটি গন্তব্য। যাত্রাগুলিকে ''উদ্দেশ্য'' দ্বারা শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, যেখানে উদ্দেশ্য হল একটি গন্তব্য স্থানে গৃহীত কার্যকলাপ।

{| class="wikitable"
|+ যমজ শহরে লিঙ্গ ভিত্তিক ভ্রমণ আচরণ তালিকা (২০০০-২০০১) থেকে পর্যবেক্ষণ করা যাত্রা
|-
! যাত্রার উদ্দেশ্য 
! পুরুষ 
! মহিলা
! মোট
|-
| কাজ || ৪০০৮ || ৩৬৯১ || ৭৬৯১
|-
| কাজ সম্পর্কিত || ১৩২৫ || ৬৯৮ || ২০২৩
|-
| স্কুলে যাওয়া || ৪৯৫ || ৪৬৫ || ৯৬০
|-
| স্কুলের অন্যান্য কার্যক্রম || ১০৮ || ১৩৪ || ২৪২
|-
| শিশু যত্ন, ডে কেয়ার (দিবাগত দেখাশোনা), স্কুলের পরে দেখাশোনা || ১১১ || ১১৫ || ২২৬
|-
| কুইকস্টপ (সাধারণত অন্য জায়গায় যাওয়ার পথে অল্প সময়ের যাত্রা) || ৪৫ || ৫১ || ৯৬
|-
| কেনাকাটা || ২৯৭২ || ৪৩৪৭ || ৭৩১৯
|-
| বন্ধু বা আত্মীয় স্ব্জনের কাছে যাওয়া || ৮৫৬ || ১০৮৬ || ১৯৪২
|-
| ব্যক্তিগত কাজ ||  ৩১৭৪ || ৩৯২৮  || ৭১০২
|-
| বাড়ির বাইরে খাওয়া দাওয়া || ১৪৬৫ || ১৭৫৪ || ৩২১৯
|-
| বিনোদন, চিত্তবিনোদন, সুস্থতা || ১৩৯৪ || ১৩৯৯ || ২৭৯৩
|-
| নাগরিক বা ধর্মীয় ||  ৩০৭ || ৪৬২ || ৭৬৯
|-
| যাত্রীদের ওঠানো বা নামানো || ১৬১২ || ২৪৯০ || ৪১০২
|-
| অন্য ব্যক্তির সাথে তার কাজের জন্য || ৬৪ || ৪৮ || ১১২
|-
| বাড়ির কাজকর্মে || ২৮৮ || ৩৮৪ || ৬৭২
|}

কিছু পর্যবেক্ষণ:
* পুরুষ এবং মহিলারা গড়পড়তা ভিন্নভাবে আচরণ করেন, পরিবারের মধ্যে দায়িত্ব ভাগ করে নেন এবং বিভিন্ন কাজে জড়িত থাকেন,
* বেশিরভাগ যাত্রাগুলি তাঁদের কাজের যাত্রা নয়, যদিও কাজের যাত্রাগুলি তালিকার শীর্ষে থাকার কারণে গুরুত্বপূর্ণ (এবং আর একটি কারণ হল সেগুলি দূরত্ব এবং ভ্রমণের সময় উভয় ক্ষেত্রেই দীর্ঘ হয়),
* এখানে বেশিরভাগ যাত্রাই কাজে যাওয়ার (অথবা ফেরার) কারণে নয়।

লোকেরা ক্রমানুসারে ক্রিয়াকলাপে নিযুক্ত থাকেন এবং তাঁদের যাত্রা একটার পর একটা হতে পারে। নীচের চিত্রে, যাত্রা-নির্মাতা বাড়ি থেকে কাজে যাচ্ছেন, সেখান থেকে কেনাকাটা করতে যাচ্ছেন, সেখান থেকে খাওয়ার জন্য যাত্রা করছেন এবং তারপরে বাড়ি ফিরছেন।

[[Image:HomeWorkShopEat.png]]

== মডেল নির্দিষ্ট করা ==

আমরা কিভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি যে একটি অঞ্চল থেকে কতগুলি ট্রিপ তৈরি হবে? একটি অঞ্চলে একটি উদ্দেশ্য থেকে উৎপন্ন বা সমাপ্ত ট্রিপের সংখ্যা বর্ণনা করা হয় ট্রিপের হার (বয়স বা জনসংখ্যার ভিত্তিতে একটি ক্রস-শ্রেণিকরণ প্রায়শই ব্যবহৃত হয়) বা সমীকরণ দ্বারা। প্রথমত, আমরা প্রাসঙ্গিক চলরাশিগুলি (ভেরিয়েবল) কি মনে করি তা চিহ্নিত করতে হবে।

=== বাড়ি সম্বন্ধীয় (হোম-এণ্ড) ===

একটি অঞ্চলে বাড়ি থেকে যাওয়া বা বাড়িতে ফেরার মোট যাত্রার সংখ্যা একটি ফাংশন হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে:

<math>
T_h = f(housing\ units,\ household\ size,\ age,\ income,\ accessibility,\ vehicle\ ownership).
\,\!</math>

হোম-এণ্ড যাত্রা কখনও কখনও নিম্নলিখিতগুলির ফাংশন হয়:
* আবাসন
* পরিবারের আকার
* বয়স
* আয়
* অ্যাক্সেসযোগ্যতা
* যানবাহনের মালিকানা
* অন্যান্য বাড়ি-ভিত্তিক উপাদান

=== কাজ সম্বন্ধীয় (ওয়ার্ক-এণ্ড) ===
কাজের যাত্রার ওয়ার্ক-এণ্ডে, উৎপন্ন যাত্রার সংখ্যা নিম্নলিখিত একটি ফাংশন হতে পারে:

<math>
T_w = f ( jobs(area\ of\ space\ by\ type,\ occupancy\ rate))
\,\!</math>

ওয়ার্ক-এণ্ড যাত্রা কখনও কখনও নিম্নলিখিতগুলির ফাংশন হয়:
* চাকরি
* কর্মক্ষেত্রের এলাকা
* কতটা ভর্তি হচ্ছে
* অন্যান্য কাজ-সম্পর্কিত উপাদান

=== দোকান সম্বন্ধীয় (শপ-এণ্ড) ===

একইভাবে কেনাকাটার যাত্রাগুলি অনেক কারণের উপর নির্ভর করে:

<math>
\,\!T_s = f (number\ of\ retail\ workers,\ type\ of\ retail,\ area,\ location,\ competition)
</math>

শপ-এণ্ড যাত্রা কখনও কখনও নিম্নলিখিতগুলির ফাংশন হয়:
* খুচরো বিক্রয়ে শ্রমিকের সংখ্যা
* খুচরো বিক্রয়ে উপলব্ধ ধরন
* খুচরো বিক্রয়ে উপলব্ধ ক্ষেত্র
* অবস্থান
* প্রতিযোগিতা
* অন্যান্য খুচরো বিক্রয়-সম্পর্কিত উপাদান

== ইনপুট তথ্য ==

পরিকল্পনাবিদ বা অর্থনীতিবিদদের দ্বারা পরিচালিত একটি পূর্বাভাসমূলক কার্যকলাপগুলি (উদাহরণ হিসেবে বলা যায় অর্থনৈতিক ভিত্তি বিশ্লেষণের ধারণার উপর ভিত্তি করে করা পূর্বাভাস) জনসংখ্যা এবং কার্যকলাপ বৃদ্ধির সামগ্রিক পরিমাপ প্রদান করে। ভূমি ব্যবহারের পূর্বাভাস প্রকাশ করে ট্রাফিক অঞ্চল জুড়ে কার্যকলাপের পূর্বাভাস পরিবর্তন।

== মডেল অনুমান ==

কোনটি আরও সঠিক: তথ্য না গড়? গড়ের (বা সমষ্টির) সমস্যা হল যে প্রত্যেক ব্যক্তির যাত্রা-তৈরির ধরন আলাদা।

=== হোম-এণ্ড  ===

হোম-এণ্ডে যাত্রা উৎপাদন অনুমান করতে, একটি ক্রস-শ্রেণীবিভাগ মডেল ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি মূলত একটি সারণী তৈরি করছে যেখানে সারি এবং কলামের আলাদা বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং টেবিলের প্রতিটি কক্ষ একটি পূর্বাভাসিত সংখ্যক যাত্রা দেখায়, এটি সাধারণত তথ্য থেকে সরাসরি নেওয়া হয়।

ক্রস-শ্রেণীবিভাগ মডেলের উদাহরণে:
নির্ভরশীল চলরাশিটি হল একজন ব্যক্তি প্রতি কতগুলি যাত্রা। 
স্বাধীন চলরাশিটি (ভেরিয়েবল) হল বাসস্থানের ধরন (একক বা একাধিক পরিবার), পরিবারের আকার (প্রতি পরিবারে ১, ২, ৩, ৪, বা ৫+ ব্যক্তি), এবং ব্যক্তির বয়স।

নীচের চিত্রটি একটি সাধারণ উদাহরণ দেখায় যে কিভাবে একক-পরিবার এবং বহু-পারিবারিক আবাসের ধরণে বয়স অনুসারে যাত্রাগুলি পরিবর্তিত হয়।

[[Image:TripGeneration01.png|width=300px|height=150px]]

নীচের চিত্রটি একটি চলমান গড় দেখায়।

[[Image:TripGeneration02.png|width=300px|height=150px]]

=== নন-হোম-এণ্ড  ===

"কাজ" এবং "অন্যান্য" যাত্রা-শেষ উভয়ের জন্য, যাত্রার পরিকল্পনার হারগুলির বিকাশ করা যেতে পারে সাধারণ ন্যূনতম বর্গ (ওএলএস বা অর্ডিনারি লীস্ট স্কোয়ার) রিগ্রেশন (বর্গক্ষেত্র ত্রুটির যোগফল কমানোর (অনুমান করা এবং প্রকৃত মানের মধ্যে পার্থক্য) জন্য বক্ররেখা লাগানোর জন্য একটি পরিসংখ্যানগত কৌশল) ব্যবহার করে, ধরন এবং জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য অনুসারে কর্মসংস্থানে যাত্রাসংখ্যা তৈরি করা যেতে পারে।

কাজ সম্বন্ধীয় যাত্রার হার অনুমান করার জন্য ব্যবহৃত ভেরিয়েবল হল অফিসে কর্মসংস্থান (<math>E_{off}\,\!</math>), খুচরো বিক্রয় (<math>E_{ret}\,\!</math>), এবং অন্যান্য (<math>E_{oth}\,\!</math>)

সমীকরণের একটি সাধারণ রূপকে এভাবে প্রকাশ করা যেতে পারে:

<math>T_{D,k} =  a_1 E_{off,k} + a_2 E_{oth,k} + a_3 E_{ret,k}\,\!</math>

যেখানে: 
* <math> T_{D,k}  \,\!</math> -অঞ্চল k-তে কর্মী প্রতি আকৃষ্ট ব্যক্তি যাত্র
* <math>E_{off,i} \,\!</math> - iতম অঞ্চলে অফিসে চাকরি
* <math>E_{oth,i} \,\!</math> - iতম অঞ্চলে অন্যান্য কর্মসংস্থান 
* <math>E_{ret,i} \,\!</math>- iতম অঞ্চলে খুচরো বিক্রয়ে কর্মসংস্থান
* <math>a_1,a_2,a_3 \,\!</math> - মডেল সহগ

==নিয়মমাফিককরণ==

প্রতিটি ট্রিপ উদ্দেশ্যে (যেমন বাড়ি থেকে কর্মক্ষেত্রে যাত্রা), বাড়িতে উদ্ভূত যাত্রার সংখ্যা অবশ্যই কর্মক্ষেত্রে শেষ হওয়া যাত্রার সংখ্যার সমান হবে। দুটি স্বতন্ত্র মডেল দুরকম ফলাফল দিতে পারে। এই সমস্যার মোকাবিলা করার জন্য বিভিন্ন কৌশল আছে। কেউ হয় একটি মডেলকে সঠিক ধরে নিতে পারে এবং অন্যটিকে সামঞ্জস্য করতে পারে, বা পার্থক্যকে বিভক্ত করে দিতে পারে।

এটা নিশ্চিত করতে হবে যে যাত্রার উৎসের মোট সংখ্যা যাত্রা গন্তব্যের মোট সংখ্যার সমান, যেহেতু সংজ্ঞা অনুসারে প্রতিটি যাত্রা বিনিময়ে অবশ্যই দুটি ট্রিপ-এণ্ড থাকতে হবে।

হোম-এণ্ডের জন্য উৎপন্ন হারগুলি সবচেয়ে সঠিক বলে ধরে নেওয়া হয়,

নিয়মমাফিকরণের জন্য মৌলিক সমীকরণ:

<math> 
T'_{D,j} = T_{D,j}\frac{{\sum\limits_{i = 1}^I {T_{O,i}} }}{{\sum\limits_{j = 1}^J {T_{D,j}} }}
\,\!</math>

== সাধারণ অনুশীলনী ==

* [[পরিবহনে বিজ্ঞান/যাত্রার পরিকল্পনা/সমস্যা|সমস্যা]] ([[পরিবহনে বিজ্ঞান/যাত্রার পরিকল্পনা/সমাধান|সমাধান]])
* [[পরিবহনে বিজ্ঞান/যাত্রার পরিকল্পনা/সমস্যা২|সমস্যা]] ([[পরিবহনে বিজ্ঞান/যাত্রার পরিকল্পনা/সমাধান২|সমাধান]])
* [[পরিবহনে বিজ্ঞান/যাত্রার পরিকল্পনা/সমস্যা৩|সমস্যা]] ([[পরিবহনে বিজ্ঞান/যাত্রার পরিকল্পনা/সমাধান৩|সমাধান]])

== ভেরিয়েবলসমূহ ==
* <math>T_O,i</math>  - অঞ্চল i-এ সৃষ্ট ব্যক্তি যাত্রা
* <math>T_D,j</math> - অঞ্চল j এর জন্য শেষ হওয়া ব্যক্তি যাত্রা
* <math>T_O,i ' </math> - অঞ্চল i থেকে শুরু হওয়া নিয়মমাফিক ব্যক্তি যাত্রা
* <math>T_D,j ' </math> - অঞ্চলে j-এর জন্য শেষ হওয়া নিয়মমাফিক ব্যক্তি যাত্রা
* <math>T_h</math> - হোম-এণ্ডে তৈরি হওয়া ব্যক্তি যাত্রা (সাধারণত সকালে শুরু, বিকেলে শেষ)
* <math>T_w</math> - ওয়ার্ক-এণ্ডে উৎপন্ন ব্যক্তি যাত্রা (সাধারণত বিকেলের উৎস, সকালের গন্তব্য)
* <math>T_s</math> - শপ-এণ্ডে উৎপন্ন ব্যক্তি যাত্রা
* <math>H_i</math> - i অঞ্চলে পরিবারের সংখ্যা
* <math>E_{off,k}</math> - অঞ্চল k অফিসে কর্মসংস্থান
* <math>E_{ret,k}</math> - অঞ্চল k খুচরো বিক্রয় কর্মসংস্থান
* <math>E_{oth,k}</math> - অঞ্চল k অন্যান্য কর্মসংস্থান
* <math>B_n</math> - মডেল সহগ

== শব্দ সংক্ষেপ ==

* H2W - হোম টু ওয়ার্ক
* W2H - ওয়ার্ক টু হোম
* W2O - ওয়ার্ক টু আদার
* O2W - আদার টু ওয়ার্ক
* H2O - হোম টু আদার
* O2H - আদার টু হোম
* O2O - আদার টু আদার
* HBO - হোম বেসড আদার (এর মধ্যে আছে H2O, O2H)
* HBW - হোম বেসড ওয়ার্ক (এর মধ্যে আছে H2W, W2H)
* NHB - নন-হোম বেসড (এর মধ্যে আছে O2W, W2O, O2O)

==বাহ্যিক অনুশীলনী==

[http://street.umn.edu/ স্ট্রিট ওয়েবসাইট]-এ এডিএএম সফ্টওয়্যারটি ব্যবহার করুন এবং বিশ্লেষণ অঞ্চলের বৈশিষ্ট্যগুলির পরিবর্তনগুলি কীভাবে নেটওয়ার্কে অতিরিক্ত ট্রিপ তৈরি করে তা শিখতে অ্যাসাইনমেন্ট #১ চেষ্টা করুন৷

== অতিরিক্ত অনুশীলনী ==
* [[Fundamentals of Transportation/Trip Generation/Homework|বাড়ির কাজ]]
* [[Fundamentals of Transportation/Trip Generation/Additional Problems|অতিরিক্ত অনুশীলনী]]

== শেষ টীকা ==
<references />

== আরও পড়ুন ==

* [http://en.wikipedia.org/wiki/Trip_generation উইকিপিডিয়ায় ট্রিপ উৎপাদন নিবন্ধ]

== ভিডিও ==
* [https://www.youtube.com/watch?v=kYR6kcTfiPg ট্রিপ উৎপাদন]
* [https://www.youtube.com/watch?v=OJji27Ek6-s নিয়মমাফিককরণ]

== তথ্যসূত্র ==
{{reflist}}

{{BookCat}}