Easy-R5 · analiza dostępności · 6 miast
Co „opóźnienia" robią z dostępnością — i gdzie
Dla każdego heksagonu w sześciu miastach policzyliśmy, ile szkół, aptek, uczelni i centrów handlowych da się dojechać w 30 minut transportem publicznym w porannym szczycie (7:00–9:00) — najpierw według rozkładu zaplanowanego, potem według rozkładu faktycznie zrealizowanego (mediana tego, co pojazdy naprawdę zrobiły danego dnia, z danych GTFS-RT). Różnica między jednym a drugim to „koszt” rozjazdu rozkładu z rzeczywistością. Silnik: Easy-R5 (Conveyal R5) w QGIS.
Chcieliśmy sprawdzić jedną hipotezę: że opóźnienia najmocniej biją w pierścień przesiadkowy wokół centrum — obszar, w którym dojazd wymaga przesiadki, a spóźniony pojazd kaskaduje na kolejny. Łódź w pilotażu pokazała wyraźny dołek 2–3 km od centrum. Pytanie brzmiało: czy to prawidłowość, czy cecha akurat łódzkiej sieci.
net_delta — suma zmian liczby celów w zasięgu po czterech kategoriach; dodatnia = rozkład zrealizowany daje więcej celów w zasięgu niż zaplanowany. Średnie miejskie są ważone liczbą mieszkańców heksagonu. Heksagon, który w rozkładzie statycznym nie miał w zasięgu żadnego celu danej kategorii, jest z niej wykluczony — nie ma czego zyskać ani stracić. Ludność (GUS, obwody spisowe) jest rozłożona na heksagony po footprintcie budynków OSM, nie po powierzchni obwodu — więc pola, tory i port nie „dostają” mieszkańców. Heksagony bez budynków (poniżej 0,5 osoby) są poza analizą.
1. Hipoteza pierścienia przesiadkowego — nie potwierdza się
Dla każdego miasta: net_delta w 1-kilometrowych pierścieniach od środka ciężkości ludności. Hipoteza „potwierdza się”, jeśli najgorszy pierścień leży 1–4 km od centrum, jest gorszy niż samo centrum i wyraźnie odstaje od pozostałych. Niebieski = rozkład zrealizowany daje więcej celów w zasięgu, czerwony = mniej.
Tylko Łódź (obie rozdzielczości) ma dołek w pasie 2–3 km. Pozostałe pięć miast pokazuje gradient promienisty — najlepiej w gęstym centrum, coraz słabiej na zewnątrz — czyli odwrotność hipotezy. Dołek łódzki wygląda na cechę tamtejszej sieci, nie na prawo ogólne, i zasługuje na osobne przyjrzenie się (które linie i przesiadki go tworzą).
2. Znak efektu mówi o rozkładzie, nie o opóźnieniach
net_delta dla całego miasta, ważony populacją, obie rozdzielczości. Wartość dodatnia = w rozkładzie zrealizowanym w zasięgu jest średnio więcej celów niż w zaplanowanym.
W Poznaniu, Szczecinie i Warszawie rozkład zrealizowany P50 wygrywa z zaplanowanym: mediana rzeczywistych czasów przejazdu jest w szczycie krótsza niż rozkład, bo rozkład ma wpisany zapas na godziny szczytu. W Krakowie rozkład jest napięty, więc rzeczywistość przegrywa. Gdańsk i Łódź są blisko zera. „Statyczny vs zrealizowany P50” to nie jest czysty pomiar opóźnień — to rzeczywisty medianowy czas jazdy kontra czas rozkładowy, a czy to kara czy premia, zależy od tego, jak zachowawczo operator pisze rozkład.
3. Które kursy się przesunęły — szczyt, tramwaj vs autobus
Udział kursów, które w oknie 7:00–9:00 jechały średnio wcześniej (przed rozkładem) lub później niż rozkład, próg ±30 s. Reszta — „bez zmian” — nie jest pokazana.
Bilans „wcześniej vs później” w szczycie przewiduje znak net_delta każdego miasta dokładnie. Tam, gdzie w szczycie więcej kursów jedzie przed rozkładem (bo rozkład ma zapas), dostępność w rozkładzie zrealizowanym rośnie. Uwaga: w Krakowie feed zrealizowany zostawia autobusy szczytowe na czasach rozkładowych — cały minus niosą tramwaje.
4. Ile heksagonów faktycznie się zmienia
Rozbicie porównywalnych heksagonów (rozdzielczość 250 m; Warszawa — 500 m): zysk / strata / bez zmian. Nagłówkowa liczba z sekcji 2 jest ważona populacją; tu widać ją obok zwykłej średniej per heksagon.
Nawet w mocno dodatnich miastach to nie lawina — od jednej trzeciej do dwóch trzecich porównywalnych heksagonów bez zmian, stosunek zysk:strata ~1,5–2:1. Nagłówkowa liczba jest ważona populacją; zwykła średnia per heksagon jest ~1,5–2× mniejsza, bo zyski koncentrują się w gęsto zaludnionym centrum. Gdańsk to niemal idealny remis.
5. Czas liczenia
Jeden proces QGIS/R5, na zimno, 2026-09-09. Koszt R5 na źródło rośnie ze złożonością sieci, nie z liczbą źródeł — dlatego Kraków (najwięcej heksagonów, najgęstsza sieć) i Warszawa (pół-gigabajtowy graf) trwają najdłużej, a Szczecin jest szybki mimo 5946 źródeł.
Metoda i źródła
Pełna interaktywna mapa: Ile kosztują opóźnienia? — wszystkie kategorie, obie rozdzielczości, sześć miast, warstwa po warstwie. Metoda liczenia (kod, gaty walidacji GTFS, dobór parametrów): easy-R5 · tools/realtime_delay_cities, pełny opis wyników w FINDINGS.md tego katalogu.
Dane: sieć drogowa i cele z OpenStreetMap; rozkłady statyczne i zrealizowane P50 z GTFS operatorów poszczególnych miast (nagrania GTFS-RT, rekonstrukcja easy-GTFS-RT / easy-OTP); populacja z Narodowego Spisu Powszechnego (GUS), obwody spisowe. Dzień analizy: 2026-08-21 dla Łodzi, 2026-08-24 dla pozostałych (poniedziałek, dzień roboczy — bez efektu weekendu).