Možnosti analýzy a hodnocení dopravní dostupnosti

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Možnosti analýzy a hodnocení dopravní dostupnosti"

Transkript

1 Možnosti analýzy a hodnocení dopravní dostupnosti Autoři: Doc.Dr.Ing. Jiří Horák, Doc.RNDr. Milan Šimek, PhD., Lukáš Růžička, Dr. Ing. Bronislava Horáková OBSAH: 1. Způsoby hodnocení dopravní dostupnosti Metrické míry dostupnosti Topologické míry dostupnosti Cenové míry dostupnosti Vážené míry dostupnosti Určování dopravní dostupnosti pro dojížďku do zaměstnání a vztah k situaci v nezaměstnanosti v okrese Nový Jičín v roce Přímá euklidovská dostupnost Cestní dostupnost při individuální neveřejné dopravě Časová dostupnost při individuální neveřejné dopravě Časová dostupnost významných zaměstnavatelů s využitím veřejné hromadné dopravy Určování dopravní dostupnosti pro dojížďku do zaměstnání a v okrese Bruntál v roce Programové vybavení Vyhodnocení nalezených spojení Dopravní obslužnost částí obcí ve vztahu k dojížďce k významným zaměstnavatelům Dopravní dostupnost částí obcí, ve kterých sídlí významní zaměstnavatelé Literatura... 38

2 1. Způsoby hodnocení dopravní dostupnosti Řešení dopravní dostupnosti, její popis a analýza patří k žádaným a využívaným nástrojům prostorové analýzy trhu práce. Vždyť i funkční vymezení regionálního trhu práce je určeno pomocí dopravní dostupnosti zpravidla jako území, odkud je možné dojíždět denně za prací v rámci tohoto území. Pojem dostupnosti geografických objektů byl rozpracován již v 50. a 60.letech. K popisu dostupnosti se používají různé míry dostupnosti, významně se uplatňuje teorie grafů. Dostupnost je chápána jako určitý ukazatel, který na základě přístupnosti nebo dosažitelnosti daného objektu k ostatním objektům určuje jeho postavení v rámci dané prostorové struktury (Kusendová 1996). Dostupnost je chápána jako geografický pojem, geografická charakteristika objektu. Stanovuje se na základě vzdálenostních charakteristik v rámci bodové nebo liniové struktury. Míry dostupnosti dovolují popisovat dostupnost geografických objektů a uplatňují se především v socioekonomické geografii. Míry dostupnosti můžeme podle použité metriky (zjednodušeně podle použitých jednotek) dělit na: 1) Metrické 2) Časové 3) Topologické 4) Cenové (nákladové) 5) Ostatní Dostupnost lze dělit i podle jiných hledisek, např. podle dopravního prostředku, pro který je zjišťován. Někteří autoři dělí dopravu podle provozně organizačního hlediska na hromadnou a individuální, podle provozně technického hlediska na veřejnou a neveřejnou. Ze všech kombinací má smysl sledovat především neveřejnou individuální dopravu a veřejnou hromadnou dopravu. Naopak představitelem hromadné neveřejné dopravy může být např. zájezdová doprava, do skupiny individuální veřejné dopravy patří např. taxi. K termínu dostupnost má relativně blízko pojem dopravní obslužnost, která je vztahována k veřejné hromadné dopravě. Zákon č.111/1994 Sb. definuje dopravní obslužnost následovně: "Základní dopravní obslužnost území je doprava do škol, do úřadů, k soudům, do zdravotnických zařízení poskytujících základní zdravotní péči a do zaměstnání, včetně dopravy zpět." Přitom rozsah podílu státu na jejím zajištění stanovuje podle místních podmínek území příslušný dopravní úřad. Ostatní dopravní obslužností se rozumí zbývající dopravní potřeby území. Ostatní dopravní obslužnost zabezpečuje obec nebo svazek obcí smlouvou o závazcích veřejné služby. Je zřejmé, že sledování a zabezpečení dopravní obslužnosti území je předmětem zájmu především úřadů veřejné správy. Přitom zajištění dopravy do zaměstnání patří k jádru základní dopravní obslužnosti. Z hlediska trhu práce má největší význam posouzení dojížďky do zaměstnání. Tento termín vymezuje Hůrský (1969) pomocí: 1) délky intervalu dojíždění (tj. doby odloučení od stálého bydliště), kde se prakticky zabýváme především denní pohybem do zaměstnání, kterým se odlišuje od dojížďky sezónní, P2-2

3 2) stálosti dojížďkového cíle, kde je nutno řešit problém s proměnlivostí cíle dojížďky u stavebnictví, zemědělství, lesnictví a některých dalších odvětví, 3) způsobu přesunu, kde je potřebné vhodně zahrnout i pěší cesty, pokud trvají delší dobu než stanovený limit (je zřejmé, že pěší cesta může existovat jako varianta ke krátkým dojížďkám s.s.) Ve spojení s územním plánováním používali někteří autoři termín pracovní dojížďka, který zahrnuje dojížďku do zaměstnání, do škol a do učení (tj. za vzděláním). Pro praktické aplikace má význam stanovení přiměřené doby dojížďky, která bývá stanovena na 45 minut pro cestování v jednom směru. Pro posouzení situace na trhu práce je možné sledovat dostupnost zaměstnavatelů, odvozovat předpokládané parametry dojížďky do zaměstnání a posuzovat dopravní obslužnost území. 1.1 Metrické míry dostupnosti Míra přímé dostupnosti euklidovské U této míry dostupnosti není potřebná konstrukce grafu, využívají se pouze euklidovské (vzdušné) vzdálenosti, takže ji lze snadno vypočítat ze souřadnic zkoumaných míst. Nejlepší dostupnost má místo s nejmenší hodnotou přímé euklidovské vzdálenosti, což odpovídá těžišti cílových objektů. P D i = d j v ij P D i v d ij j míra přímé dostupnosti v místě i euklidovská vzdálenost mezi místy i a j index cíle Míra cestní dostupnosti Míra cestní dostupnosti používá výpočet vzdálenosti po trase přesunu, tedy vlastně délky cest v grafu. Cestní vzdálenost se stanovuje zpravidla na základě určitého modelu dopravní sítě, jehož přesnost je závislá na měřítku a úrovni generalizace. Často se odvozuje v prostředí GIS pomocí síťových funkcí typu nejkratší cesta. Nejlepší cestní dostupnost má místo s nejmenší hodnotou ukazatele: C D i = d j c ij C D i c d ij j míra cestní dostupnosti v místě i délka nejkratší cesty z místa i do j index cíle Při řešení nejkratší cesty se používají především techniky lineárního programování. Vedle základních údajů typu přímá vzdálenost a cestní vzdálenost se používají i další ukazatele typu rozvoj čáry (poměr mezi cestní a přímou vzdáleností) či koeficient okliky (o kolik % je cestní vzdálenost větší než přímá vzdálenost). P2-3

4 Do skupiny časových měr řadíme především časovou dostupnost. Vyjadřuje celkovou dobu cestování ze zkoumaného zdroje do všech cílů hvězdicovým způsobem. Nejlepší časovou dostupnost má potom uzel (místo) s nejmenší hodnotou časové dostupnosti. t D i = tij j t D i t ij j míra časové dostupnosti v místě i doba nejkratšího přesunu z místa i do j index cíle Zde se analogicky k cestní dostupnosti sčítají cestovní časy mezi uzly i a j. Cestovní časy můžeme chápat jako časovou vzdálenost (uvažují se potom pouze doby samostatného nejrychlejšího přesunu) nebo jako časovou ztrátu. Ta má smysl v případě využívání veřejné hromadné dopravy, kdy do doby cestování zahrnujeme i dobu čekání na odjezd dopravního prostředku. 1.2 Topologické míry dostupnosti Topologické míry dostupnosti využívají teorie grafů. Přímá topologická dostupnost Vyjadřuje celkový počet sousedních uzlů v grafu. Místo (uzel) s nejvyšším počtem sousedů má nejlepší přímou topologickou dostupnost. U D i = I j ij U D i I ij j míra přímé topologické dostupnosti v místě i indikátor sousedství uzlu j vzhledem k uzlu i (nabývá hodnoty 1 v případě existence sousedství, jinak 0, lze získat z matice sousednosti) index cíle Nepřímá topologická dostupnost Vzdálenosti mezi uzly jsou vyjadřovány počtem hran na nejkratší cestě mezi nimi. Nejlepší nepřímou topologickou dostupnost bude mít uzel s nejmenší hodnotou ukazatele, podle teorie grafů se jedná o střed grafu, tedy o uzel s minimální excentricitou. H D i = d j h ij H D i h d ij j míra nepřímé topologické dostupnosti v místě i počet hran na nejkratší cestě mezi místy i a j index cíle Pokud každý z uzlů představuje konečnou stanici dopravního prostředku, můžeme porovnávat dostupnost uzlů z hlediska minimálního počtu přesedání potřebného k cestování do ostatních uzlů sítě. P2-4

5 1.3 Cenové míry dostupnosti Cenové míry dostupnosti jsou založeny na ceně dopravy, v případě individuální dopravy na nákladech dopravy. U veřejné hromadné dopravy se sleduje cena placená za přepravu mezi jednotlivými místy (zpravidla základní jízdné bez různých slev). V některých případech se vybírá dopravní prostředek, v jiných měřeních se povoluje přestupovat mezi prostředky. Více variant nabízí sledování individuální dopravy, kde vedle výběru dopravního prostředku se může sledovat jen spotřeba pohonné látky (přepočtená na cenu) nebo se může zahrnout i amortizace vozidla. F D i = c j ij F D i c ij j míra cenové dostupnosti v místě i cena nejlevnější přepravy z místa i do j index cíle 1.4 Vážené míry dostupnosti Jednoduché míry dostupnosti považují všechny geografické objekty, které představují zdroje (resp. cíle) toků za rovnocenné a přidělují jim stejnou váhu. Proto prvním rozšířením uvedených základních modelů je zahrnutí atraktivity center, tedy cíle cestování. Příkladem může být vážená časová dostupnost vyjádřená D Tv i = D i t Fj j t * F j ij F j j míra časové dostupnosti v místě i atraktivita cíle j Jánošíková, Kubáni (2000) demonstrují použití takového ukazatele dostupnosti při analýze dopravní dostupnosti obcí Žilinského kraje. Atraktivita cíle je u dojížďky do zaměstnání vyjadřována počtem dojíždějícího ekonomicky aktivního obyvatelstva a pro případ dojížďky do školy počtem dojíždějících studentů. Podobně i další míry dostupnosti (např. cestní dostupnost) by bylo možné vážit. Zahrnutí atraktivity představuje první krok na přechodu k využívání zobecněných gravitačních modelů (resp. modelů maximalizujících entropii). Rozšíření modelů dostupnosti může zahrnout komplexní vyhodnocení dopravy, zvláště veřejné hromadné dopravy. Zde často nestačí v praktických socioekonomických úlohách sledovat např. nejkratší dobu t min ij cestování mezi 2 geografickými objekty (např. mezi 2 obcemi), ale spíše: dobu t T ij v čase T požadované přepravy (cestování do zaměstnání, do školy, na úřady, tedy všude, kde je stanoven požadovaný čas nástupu), počet spojení v určitý časový interval, počet přesedání (a s tím spojené zvýšení nepohodlí, riziko přerušení či zdržení spojení), komfort cestování (obsazení vozidel veřejné hromadné dopravy, jejich vybavenost) a použitelnost veřejné hromadné dopravy (bezbariérový přístup pro imobilní občany apod.). Významnou roli mají také geografické faktory kvality dopravy - především přístupnost zastávek veřejné hromadné dopravy. P2-5

6 2. Určování dopravní dostupnosti pro dojížďku do zaměstnání a vztah k situaci v nezaměstnanosti v okrese Nový Jičín v roce 2000 Následující podkapitoly uvádějí příklady jednotlivých typů analýz dostupnosti, kdy v rámci grantu Prostorová analýza nezaměstnanosti byla v roce 2000 zkoumána dostupnost území okresu Nový Jičín ve vztahu k zaměstnavatelům. Je potřebné poznamenat, že nebyly k dispozici výsledky SLDB s přesným rozpisem vyjížďky a dojížďky zaměstnanců (byly od roku 1991 zastaralé) ani výsledky speciálních šetření. Zjišťoval se tedy jistý potenciál pro dojíždění na základě analýzy geografického prostoru (především silniční sítě) a organizaci veřejné hromadné dopravy v daném území. Sledovala se vazba dostupnosti zaměstnavatelů na další ukazatele situace na trhu práce. Místo vyjadřování měr dostupnosti byly použity jiné nástroje. 2.1 Přímá euklidovská dostupnost K nejjednodušším nástrojů patří výpočet a sledování přímé euklidovské vzdálenosti k zaměstnavatelům. Jde o dostupnost vyjádřenou nejkratší přímou vzdáleností k cíli, která se stanoví jako vzdálenost k nejbližšímu libovolnému cíli. V prostředí GIS se k tomuto účelu využívá analýza okolí. Ke studiu byly vybrány pouze významní zaměstnavatelé. Jednalo se o firmy (resp. organizace) s počtem pracovníků nejméně 100 (dle evidence počtu pracovníků ve firmách z monitoringu prováděného Úřadem práce v Novém Jičíně), lokalizované na území okresu Nový Jičín. Při stanovení dostupnosti se používá minimální přímá vzdálenost k libovolné významné firmě. Úloha je tedy deterministická, protože se předpokládá, že zaměstnanci dojíždějí k nejbližšímu významnému zaměstnavateli. Výsledky provedené analýzy přímé vzdálenosti jsou uvedeny na obr. P2-1. Jako sídla jsou označeny přibližně stanovené intravilány obcí z digitální mapy DMU200. Obr. P2-1 Přímé vzdálenosti k firmám s nejméně 100 zaměstnanci v okrese Nový Jičín P2-6

7 Analýza nezahrnovala firmy lokalizované za hranicemi okresu, proto analýza nutně trpí hraničním problémem, tj. nejhorší dostupnost je identifikována při hranicích okresu, i když obyvatelé těchto obcí mohou dojíždět do zaměstnání do sousedních okresů, případně ještě dále. Vedle příhraničních oblastí, jejichž interpretace je stěží proveditelná, je možno uvnitř okresu identifikovat oblast, která je z hlediska sledovaného aspektu hůře dostupná. Jde o oblast v centru okresu zasahující obce Sedlnice, Bartošovice a Libhošť. Není bez zajímavosti, že obec Sedlnice byla hodnocena jako jedna z nejvíce kritických z pohledu nezaměstnanosti (Horák, Šimek 2000a). Je zřejmé, že tento typ analýzy má řadu nedostatků a omezení a jeho výhodou je snad jen jeho jednoduchost, explicitnost a snadná interpretace. Nedostatkem analýzy přímé vzdálenosti je také skutečnost, že nijak nezohledňuje rozdílný počet zaměstnanců a tedy rozdílný význam dojíždění do různých míst. Přitom v Novém Jičíně bylo situováno 23 velkých zaměstnavatelů, zatímco v Odrách 4, ve Fulneku 1 a v Bílovci také 1. Do modelu by bylo možné zahrnout různou atraktivitu cílů, vyjádřenou v tomto případě počtem zaměstnanců (nerozlišujeme mezi dojížďkou a docházkou, proto nás zajímá počet všech zaměstnanců, nejenom dojíždějících). V případě, že není počet zaměstnanců k dispozici, by bylo možné použít jistého odhadu počtu zaměstnanců (odvozeného z třídy velikosti firmy). 2.2 Cestní dostupnost při individuální neveřejné dopravě Další možností je sledování cestní dostupnosti k významným zaměstnavatelům, vyjádřené jako vzdálenost ze sídelních jednotek k nejbližšímu významnému zaměstnavateli po komunikacích (zpravidla silnicích). V GIS se pro tyto účely používá síťové analýza, která vede ke stanovení servisní sítě, resp. servisních území. Analýza je použita pro posouzení individuální automobilové dopravy do zaměstnání. Silniční síť byla převzata z digitální mapy DMU200 a hodnocena byla pouze vzdálenost, nikoliv čas dojezdu. Obr. P2-2 Cestní dostupnost firem s nejméně 100 zaměstnanci v okrese Nový Jičín P2-7

8 Výsledek je ovlivněn stejnými problémy jako v případě analýzy přímých vzdáleností nejsou zohledněny firmy umístěné za hranicemi okresu (např. v Ostravě) ani počet firem v jednotlivých místech. Jako špatně dostupná se jeví opět oblast v centru okresu obce Sedlnice, Bartošovice, ale již ne Libhošť, která leží na čtyřproudé silnici 1.třídy. Ještě hůře než tato oblast jsou hodnoceny některé obce na hranicích okresu Nový Jičín Luboměř, Vrchy, Zbyslavice, Vřesina, Klimkovice, Jistebník a v jižní části okresu Životice u Nového Jičína, Mořkov a Veřovice. Tato interpretace ale také ukazuje na nedostatky takovéto analýzy Zbyslavice, Vřesina, Klimkovice, Jistebník mají zajištěnu dopravní obslužnost do Ostravy, kde je řada velkých zaměstnavatelů. Je možno konstatovat, že analýza cestní vzdálenosti hodnotí dostupnost více realisticky, zůstává však řada omezení, která znesnadňují interpretaci. 2.3 Časová dostupnost při individuální neveřejné dopravě Další nástrojem pro sledování automobilové dostupnosti obcí z hlediska dojížďky do zaměstnání může být počet firem dostupných v určitý časový interval. Zpracování úlohy individuální automobilové dopravy do zaměstnání je založeno na síťové analýze (ve smyslu geografické analýzy), kde se úseky silniční sítě hodnotí jako hrany síťového grafu (Peňáz et al., 2000). Jako zdroj dat pro tuto úlohu byla z digitálních topologicko-vektorových databází DMÚ 25, DMÚ 200 a ArcČR 500, které jsou dostupné na trhu, vybrána DMÚ 200. Klíčovým momentem přípravy modelu dopravní sítě je ohodnocení jeho hran segmentů (úseků) hodnotami, které budou ovlivňovat modelovaný pohyb v síti. Implicitním parametrem vyjadřujícím odpor proti pohybu v síti (tzv. impedance nebo costs) je délka úseku sítě (length), která je systému známá díky vektorové reprezentaci sítě. V případě použitého modelu byl použit čas potřebný pro překonání úseku. Tento čas se však vypočítával z předpokládané průměrné rychlosti, kterou je možné úsek překonávat a z délky úseku. Pro účely tohoto modelování nejsou k dispozici podrobné údaje o reálných rychlostech, které je možné pro ohodnocení úseků použít. Proto došlo k zjednodušení při stanovování průměrných rychlostí. Doporučené průměrné rychlosti pro jednotlivé třídy silnic byly získány od specialisty na dopravní problematiku ing. Jiřího Datinského z Útvaru hlavního architekta Magistrátu města Ostravy. Průměrná rychlost byla stanovena na základě znalosti kategorie silničního úseku a na základě toho, zda je silniční úsek hlavním průjezdem obce. V případě hlavního průjezdu obcí, kde je maximální dovolená rychlost 80 km/h, byla jako průměrná rychlost pro překonání úseku zvoleno 60 km/h. Tabulka č.1 obsahuje průměrné rychlosti, přiřazené úsekům silniční sítě podle kategorie silnice. Tab.1 Číselník sémantického typu geoprvků liniové vrstvy sil_l v DMÚ 200 Kód - Styp Sémantický typ Průměrná rychlost [km/hod] 4300 dálnice, silnice dálničního typu silnice 1. Kategorie silnice 2. Kategorie Silnice 3. Kategorie Hlavní průjezd 4 proudé silnice Hlavní průjezd - ostatní 40 P2-8

9 Vlastní analýza se zaměřila na posouzení časové dostupnosti pro 8 obcí, náležejících z hlediska situace v nezaměstnanosti do dvou skupin. Do první skupiny náleží obce s kritickou situací v nezaměstnanosti (Heřmanice u Oder, Kujavy, Mankovice, Sedlnice) a do druhé skupiny obce nekritické (Albrechtičky, Lichnov, Velké Albrechtice, Životice u Nového Jičína). Vybrané obce se kvůli ověření relevantnosti výsledků nacházejí v podobné geografické pozici vůči hranicím okresu. Úloha zjišťovala počet firem nacházejících se v servisním území k dané obci, dosažitelné automobilem v časových vzdálenostech (intervalech) 0-30 minut v členění po 5 minutách. Pro každou vytvořenou zónu byl zjištěn počet uvnitř ležících firem. Protože některé zóny přesahovaly hranice okresu, za kterými již nebyly k dispozici lokalizované firmy, přistoupili jsme k výpočtu hraničních korekcí. Výsledkem byl upravený počet firem, který je v příslušný časový interval dostupný z vybrané obce. Po stanovení jednotlivých servisních území byly vybrány firmy příslušející k jednotlivým územím, zjištěn jejich počet a tento doplněn jako atribut jednotlivých území. Obr. P2-3 Srovnání počtu automobilem dostupných firem u obcí s vyššími a nižšími ukazateli nezaměstnanosti Na základě provedené analýzy je možné konstatovat, že na tomto modelu nebyla prokázána závislost mezi ukazateli nezaměstnanosti (především mírou nezaměstnanosti) a počtem firem dostupných z dané obce do 30 minut osobním automobilem. Nicméně ze skupiny sledovaných obcí má výrazně menší počet dostupných firem obec Heřmánky, která ovšem patří z hlediska multikriteriálního hodnocení obcí (viz Horák, Šimek 2000a) k nejhůře klasifikovaným obcím (k hodnota kritičnosti 0.543, tj. pátá nejhorší, a k dokonce 0.651, což je absolutně nejvyšší hodnota). Z toho by bylo možné usuzovat, že se problém dostupnosti projevuje na ukazatelích nezaměstnanosti až při extrémně špatné dostupnosti. 2.4 Časová dostupnost významných zaměstnavatelů s využitím veřejné hromadné dopravy Tato analýza dopravní dostupnosti byla založena na hodnocení jízdních řádů veřejné hromadné dopravy. Vychází se z předpokladu závislosti významu dopravní dostupnosti na velikosti cílové firmy. Jinak řečeno, firmy s větším počtem zaměstnanců musí mít lépe zajištěnu dopravní dostupnost a obráceně, z pohledu obcí je důležitější zajištění dopravy k významným zaměstnavatelům, pokud není dostatek pracovních příležitostí přímo v obci. Analýza byla provedena dvakrát - poprvé s využitím pouze autobusových jízdních řádů a se zohledněním zaměstnavatelů pouze z okresu Nový Jičín; druhá analýza již zahrnovala autobusovou i vlakovou dopravu a vybrané spoje MHD Ostrava a z hlediska zaměstnavatelů také významné firmy z okolních okresů. Analýza se zaměřila pouze na střední a velké zaměstnavatele s počtem zaměstnanců větším než 100. Lokalizace firem ukazovala na existenci shluků firem, které budou mít z hlediska dopravní dostupnosti stejné podmínky. Proto byla analýza prováděna pro shluky firem, pro které byly vybrány blízké autobusové zastávky. P2-9

10 a) Analýza autobusové dopravy K analýze dopravní dostupnosti bylo využito aplikace OBSLUZ, která byla vytvořena na Okresním úřadu Kutná Hora v prostředí jazyka Avenue (programovací jazyk ArcView). Aplikace dovoluje pracovat s reálnými jízdními řády veřejné dopravy, modelovat situaci při rušení a přidávání dalších spojů, event. zastávek, sledovat úpravy tras a rovněž vypočítat dostupnost vybraných míst. Datový model aplikace popisuje jízdní řád pomocí relací LINKY, SPOJE, JRAD a ZASTAVKY (a některých další), jejichž význam je popsán např. v Horák et al. (2000). Vzhledem k podobnosti logické stavby jízdních řádů ČSAD, ČD (přejímané i jinými dopravci) a místní hromadné dopravy, lze aplikace využít i při studiu kombinované dostupnosti, využívající návaznosti autobusové, vlakové a případně místní dopravy. Trasy spojů byly vytvářeny nad silniční sítí převzatou z DMÚ200. Při analýze se vycházelo z předpokladu, že zaměstnanci musí dojet na určitou hodinu z domovské obce do zaměstnání (uvažovali jsme jen o ranní směně, pokud je směnný provoz), pracuje 8,5 resp. 8 hodin a pak se zase musí vrátit do své obce. Doprava byla zjišťována pouze v pracovní dny, bylo uvažováno s maximálně jedním přestupem mezi autobusovými linkami a délka čekání se pohybuje mezi 1 a 15 minutami (Horák, Šimek 2000b). Jako vyhovující doba cestování do zaměstnání bylo zvoleno 45 minut s ohledem na hodnoty přiměřené dojížďky do zaměstnání uváděné řadou autorů. V aplikaci OBSLUZ byla vybrána skupina zastávek blízkých cílovým firmám. Při analýze bylo použito následující kombinace podmínek: Tab. 2 Typ operace a časové limity při řešení analýzy dostupnosti významných firem Typ operace Minimální čas odjezdu Maximální čas příjezdu Svoz 5:00 5:45 Svoz 6:00 6:45 svoz 7:00 7:45 rozvoz 14:30 15:45 rozvoz 15:30 16:45 rozvoz 16:30 17:45 Výsledkem zpracování byla sada zastávek vyhovujících zadané podmínce. Následně byl proveden průnik zastávek, dovolujících dojet do práce a v odpovídající čas se vrátit domů. Zaměstnání v době nebo je dobře dostupné, pokud je možné docestovat do místa práce mezi 5:00 a 5:45 a odcestovat mezi 14:30 a 15:45. Podobné intervaly byly zvoleny pro předpokládanou dobu zaměstnání 7:00-15:00 (resp.15:30) a 8:00-16:00 (resp ). Pro rozlišení nabídky cestování byly jednotlivé oblasti svozu/rozvozu váženy počtem sledovaných firem v cílovém shluku. Při následném zpracování byly počty firem dostupné z jednotlivých zastávek sečteny. Každá zastávka tak získá atribut počtu významných zaměstnavatelů dostupných právě z této zastávky. Výsledek pro časový interval 5:00-15:45 je uveden na obr. P2-4. V dalším kroku byla provedena agregace hodnot pro jednotlivé zastávky (výpočet některých statistických ukazatelů pro jednotlivé zóny) na území obcí a částí obcí. Z těchto ukazatelů byl pro další zpracování vybrán aritmetický průměr počtu dostupných firem. Vizualizace údajů ukázala nepříjemný vliv omezení na firmy nacházející se pouze na území okresu Nový Jičín. Oblast v blízkosti Ostravy je hodnocena jako špatně dostupná, přitom významná část obyvatel dojíždí do Ostravy. P2-10

11 Obr. P2-4 Počet dostupných velkých firem mezi 5:00 a 15:45 z autobusových zastávek pro okres Nový Jičín Získané hodnoty úrovně autobusové dopravní obslužnosti pro obce a části obcí (z hlediska dojížďky do zaměstnání) byly porovnány s údaji o nezaměstnanosti za odpovídající územní jednotky. Následně bylo provedeno vykreslení grafů závislosti míry nezaměstnanosti a specifických ukazatelů nezaměstnanosti (podíl nezaměstnaných matek, podíl nezaměstnaných se změněnou pracovní schopností, dlouhodobě nezaměstnaných, absolventů a nezaměstnaných do 25 let) na obslužnosti v jednotlivých časech. Hodnocení závislosti je obtížné a není jednoznačné, zvláště s ohledem na omezení v datech, která byla dříve zmíněna. Jako reálný se jeví vztah k míře nezaměstnanosti (tedy pokles míry nezaměstnanosti při růstu ukazatele dopravní obslužnosti). Pro vztah míry nezaměstnanosti na úrovni obslužnosti byla provedena regresní analýza (obr. P2-5). U dalších ukazatelů se neprojevuje podobná závislost (obr. P2-6). Celkově lze konstatovat, že míra závislosti ukazatelů nezaměstnanosti na úrovni autobusové dopravní obslužnosti v okrese Nový Jičín je nízká. Obr. P2-5 Závislost míry nezaměstnanosti na úrovni autobusové dopravní obslužnosti mezi 5:00 a 15:45 Obr. P2-6 Závislost podílu nezaměstnaných do 25 let na úrovni autobusové dopravní obslužnosti mezi 6:00 a 16:45 P2-11

12 Jedním z možných vysvětlení je názor, že v úrovni dopravní obslužnosti území okresu Nový Jičín nejsou tak výrazné rozdíly, aby se tento ukazatel významně projevil na úrovni nezaměstnanosti. b) komplexní analýza veřejné hromadné dopravy Komplexní analýza veřejné hromadné dopravy již zahrnuje sledování všech hlavních prostředků veřejné osobní dopravy - linkové (pravidelné) autobusové spoje, vlaková doprava, městská a místní hromadná doprava (ať již zajišťována ČSAD nebo soukromými dopravci či městskými dopravními podniky). Komplexní analýza veřejné hromadné dopravy z hlediska dojížďky do zaměstnání byla pro okres Nový Jičín provedena na podzim roku Byla využita data z aktuálního jízdního řádu autobusové dopravy (říjen 2000), data z jízdního řádu Českých drah pro období 2000/2001 a data z jízdního řádu vybraných linek MHD Ostrava (říjen 2000). Soubor velkých zaměstnavatelů, který představuje cíl dojíždění, byl revidován a doplněn o firmy ležící za hranicemi okresu Nový Jičín, do kterých je možné dojíždět. Tímto způsobem byl vytvořen komplexní datový model pro řešení analýzy, který již netrpí problémem hraničních oblastí ani výběrem jednoho typu dopravy. K uložení dat bylo využito stejné datové struktury jako v případě využití aplikace OBSLUZ. Datový model byl rozšířen o tabulku Prestupy, ve které jsou definovány možnosti přestupů z jedné zastávky na druhou s uvedením času na přestup a možných barier. Možnost přestupu z jedné zastávky na druhou je zpravidla popisována dvakrát tak, aby bylo možno rozlišit směr přestupu ( polaritu cesty") a tedy např. rozdílný čas na přestup mezi dvěma stejnými zastávkami, ale v opačném pořadí. Ke zpracování již nebylo použito aplikace OBSLUZ v prostředí ArcView, ale nově vytvořené databázové aplikace DOPRAVA v prostředí MS Access 97 programované ve Visual Basic for Applications. Výhodou tohoto řešení je možnost hromadného zpracování požadavků na analýzy, nevýhodou především ztráta přímé vazby na geografický informační systém a tudíž nemožnost ihned vizualizovat získané výsledky či dotazovat se interaktivně na jednotlivé spoje při ověřování linek. K vybraným firmám byly nalezeny nejbližší zastávky (zpravidla zastávky klíčové pro danou obec - vlaková zastávka, místní autobusové nádraží, zastávka MHD apod.) a uloženy do databáze. Pro každou zastávku byly dále definovány parametry analýzy - čas odjezdu, čas příjezdu, typ dopravy (svoz, kdy hledáme všechna místa, odkud do dané zastávky docestujeme; rozvoz, kdy hledáme všechna místa, kam z dané zastávky docestujeme), povolený počet přestupů (programově omezeno na maximálně dva přestupy), minimální a maximální čas čekání na přestup a dopravní omezení (tj. které dny v týdnu spoj jede). Ve shodě s předchozí analýzou byla sledována dopravní dostupnost pro stejné parametry cestování, pouze počet maximálních přestupů byl zvýšen na 2 a sledované časové intervaly byly rozšířeny i o interval vhodný pro dojížďku na druhou směnu (odjezd z bydliště nejdříve 13:00, příjezd nejpozději 13:45; odjezd z místa práce nejdříve 22:10 a příjezd nejpozději 23:30). V tabulce 3 je uvedena ukázka dat z tabulky používané pro zadání parametrů analýzy, kód v poli Omezeni znamená, že spoj musí jet v pracovní dny a nemusí jet v sobotu a v neděli. Tab.3 Ukázka obsahu tabulky StartZastavky ID CZAST CASDMin CASDMax Prestupy CASDPresMin CASDPresMax Svoz Omezeni ,01 5 5, ano ,01 6 6, ano ,01 7 7, ano , , ano ,01 14,3 15, ne ,01 15,3 16, ne ,01 16,3 17, ne ,01 22,1 23, ne P2-12

13 Výsledky zpracování se zapisují průběžně do tabulek VyslCilZastavky a Vysledky. První (tab. 4) obsahuje zápis všech cílových zastávek nalezených v jízdním řádu pro každou analýzu včetně identifikátoru spoje, času příjezdu v cíli, procestovaného času, procestované vzdálenosti a počtu přestupů. Cílové zastávky se mohou opakovat, nalezne-li se pro danou kombinaci podmínek více vyhovujících spojů. Tab. 4 Ukázka obsahu tabulky VyslCilZastavky ID CZAST LSP CASD CAS KM PRESTUP / ,417 1, / ,45 0, / ,417 0, / ,267 0, / ,317 0, / ,383 0, / , / ,3 0, Tabulka Vysledky (tab. 5) obsahuje již agregované hodnoty, pro které jsou jedinečné kombinace podmínek cestování, startovní a cílová zastávka. Pro spojení jsou udávány minimální a průměrný procestovaný čas, minimální a průměrná vzdálenost, minimální počet přestupů a počet spojení. Při hodnocení zde největší problémy vznikají s oceněním situace, kdy se někdy cestuje přímo a jindy s přestupy, někdy i s velkou objížďkou. Spojení nepřímá s objížďkami nelze z hodnocení automaticky vyloučit, protože reálně přispívají k zajištění dopravní obslužnosti (např. při nedostatku přímých spojení). Tab. 5 Ukázka obsahu tabulky Vysledky ID CZAST MinOfCAS AvgOfCAS MinOfKM AvgOfKM MinOfPRESTUP POCETSPOJU ,30 0, , ,867 0, ,917 0, ,983 0, ,900 0, Výsledky jsou dále zpracovávány sadou dotazů. V první řadě dotazy řeší průnik dopravní dostupnosti z/do zaměstnání (předpokládáme, že dopravní dostupnost bydliště-zaměstnavatel je dobrá, pokud občan za nastavených podmínek docestuje do zaměstnání a rovněž za nastavených podmínek docestuje zpět do bydliště). Další dotazy provádějí agregaci dat pro každou cílovou zastávku - zjišťuje se tak počet dostupných firem, průměrný čas dopravy, průměrná vzdálenost a minimální počet přestupů. Tyto výsledky je již možno vizualizovat a hodnotit. Při vizualizaci (obr. P2-7) lze rovněž identifikovat přirozené spádové oblasti některých skupin zaměstnavatelů - spádová oblast Ostravy v severovýchodní části okresu, spádová oblast Nového Jičína a spojená oblast Kopřivnice-Frenštát. U obrázku je zvýrazněno území dostupné pěší docházkou do vybraných zastávek (1 km široká obalová zóna), aby lépe vyniklo neobsloužené území. P2-13

14 Obr. P2-7 Počet velkých firem dostupných ze zastávek veřejné dopravy v okrese Nový Jičín (práce 6:00-14:30) Obr. P2-8 Průměrný čas dojíždění k velkým zaměstnavatelům ze zastávek veřejné dopravy v okrese Nový Jičín (práce 6:00-14:30) P2-14

15 Obr. P2-9 Průměrná vzdálenost dojíždění k velkým zaměstnavatelům ze zastávek veřejné dopravy v okrese Nový Jičín (práce 6:00-14:30) ) Z hlediska průměrného procestovaného času (obr. P2-8) i průměrných vzdáleností (obr. P2-9) je možno konstatovat relativně velké dopravní časy v centru okresu (Hladké Životice a okolí), v některých okrajových částech okresu - překvapivě ve spádové oblasti Ostravy, na protější straně Luboměř (severozápadní okraj okresu) a poněkud překvapivě rovněž prostor mezi Kopřivnicí a Frenštátem (Lichnov), Rybí apod. Je třeba upozornit, že hodnocení je značně komplikováno komplexním charakterem zpracování, kdy se do výsledku promítají vlivy několikanásobných spojení s různými časy cestování a různou procestovanou vzdáleností. Proto se stává, že i dvě sousední blízké zastávky mohou být značně rozdílně hodnoceny. Vyhodnocení tedy vyžaduje další zkoumání konkrétní situace. Výsledky posouzení dopravní obslužnosti je možné prezentovat i v jiné podobě, využívající další agregace získaných ukazatelů, tentokrát na části obcí. Výsledek je již snadněji interpretovatelný. Z obr. P2-10 lze vymezit spádovou oblast Ostravy, která zahrnuje obce v severovýchodní části okresu dostupné MHD (Vřesina, Klimkovice) a obce dostupné autobusovou dopravou (Zbyslavice, Olbramice), dále obce podél hlavního železničního koridoru, která zasahuje díky rychlosti a četnosti vlakové dopravy na hlavním tahu podstatně dále, až po Suchdol nad Odrou. Jasně se vymezuje rovněž jižní část okresu s dostatečnou možností dojíždění k velkým zaměstnavatelům v Novém Jičíně, Kopřivnici, Frenštátu. K dispozici je rovněž možnost provedení agregace času a vzdálenosti cestování bez ohledu na hodinu odjezdu. Obr. P2-11 a P2-12 naznačují zastávky, resp. území, které je nejdále k velkým zaměstnavatelům. Jsou to obce v severovýchodní části okresu za hranicemi ostravské spádové oblasti (Slatina, Tísek, Bítov a některé části Bílovce) a na opačné straně okresu při železniční trati 323 (části obcí Hostašovice, Hodslavice, kde však již pozitivně působí nabídka autobusové dopravy) a severozápadní okraj okresu (především Heltínov z obce Luboměř). P2-15

16 Obr. P2-10 Počet firem dostupných z jednotlivých částí obcí okresu Nový Jičín pro dojíždění pro pracovní dobu 6:00-14:30 Obr. P2-11 Průměrný čas dojíždění k velkým zaměstnavatelům ze zastávek veřejné dopravy v okrese Nový Jičín (bez ohledu na interval dojíždění) P2-16

17 Obr. P2-12 Průměrná vzdálenost dojíždění k velkým zaměstnavatelům ze zastávek veřejné dopravy v okrese Nový Jičín (bez ohledu na interval dojíždění) Ukazatelé dopravní obslužnosti (počet firem, průměrný čas a vzdálenost dojížďky) pro velké zaměstnavatele byly dále posuzovány ve vztahu k ukazatelům nezaměstnanosti (míra nezaměstnanosti, podíl nezaměstnaných do 25 let, podíl absolventů, podíl uchazečů pečujících o děti do 15 let, podíl uchazečů evidovaných déle než 6 měsíců a podíl ZPS z celkového počtu uchazečů o práci). Vytvořené grafy závislosti ukazatelů nezaměstnanosti na ukazatele obslužnosti pro obce i části obcí zvlášť pro jednotlivé intervaly dojíždění nepotvrdily závislost těchto veličin. V případě míry nezaměstnanosti se sice objevuje předpokládaný pokles míry nezaměstnanosti s rostoucím počtem dostupných zaměstnavatelů, pro cestovní čas i vzdálenosti vykazují grafy opět klesající tendenci, což je v rozporu s předpokladem zhoršování ukazatelů nezaměstnanosti při horších podmínkách cestování. U dalších ukazatelů, u kterých by bylo možné závislosti očekávat (např. podíl uchazečů pečujících o děti do 15 let nebo podíl ZPS z celkového počtu uchazečů o práci), se neprojevuje žádná závislost, u ukazatele podílu absolventů je závislost naznačena, ale je komplikována zjevnou heteroskedascitou. Na základě vyzkoušeného dopravního modelu lze konstatovat, že v okrese Nový Jičín se neprojevuje zjevná závislost mezi ukazateli nezaměstnanosti a mírou dostupnosti velkých zaměstnavatelů. P2-17

18 3. Určování dopravní dostupnosti pro dojížďku do zaměstnání a v okrese Bruntál v roce 2003 Okres Bruntál patří mezi největší okresy v České republice a zároveň mezi okresy nejméně osídlené. Dopravní situace je zde komplikována i horským charakterem části okresu. Zabezpečení dopravní obslužnosti v okrese Bruntál je realizováno zčásti vlakovou, ale především autobusovou dopravou. Oba druhy dopravy byly v projektu sledovány. 1 1 Slezské Pavlovice 2 Rudná pod Pradědem 3 Oborná 4 Nové Heřminovy 5 Býkov-Láryšov 6 Milotice nad Opavou 7 Malá Štáhle 8 Moravskoslezský Kočov 9 Dlouhá Stráň 10 Horní Životice 11 Velké Štáhle 12 Nová Pláň 13 Leskovec nad Moravicí 14 Staré Heřminovy 15 Svobodné Heřmanice 16 Dětřichov nad Bystřicí 17 Křišťanovice Karlova Studánka Tvrdkov Stará Ves Horní Město Jiříkov Malá Morávka Dolní Moravice Rýmařov Ludvíkov Heřmanovice Vrbno pod Pradědem Huzová Andělská Hora Světlá Hora Václavov u Bruntálu Břidličná Ryžoviště Staré Město 8 Valšov Lomnice Petrovice Karlovice Moravský Beroun Široká Niva Janov Holčovice Bruntál Norberčany Mezina Jindřichov Třemešná Město Albrechtice Krasov 3 9 Roudno Hošťálkovy Čaková 6 4 Z á t o r Horní Benešov 13 R a z o v á Bílčice Dvorce Vysoká Hlinka Dívčí Hrad Bohušov Liptaň Rusín Brantice Lichnov Slezské Rudoltice K r n o v Sosnová 15 Osoblaha 5 Úvalno Obr. P2-13 Obce okresu Bruntál Kilometry Dopravní dostupnost významných zaměstnavatelů se hodnotí pro dojížďku ze všech částí obcí okresu Bruntál do částí obcí, v nichž sídlí významní zaměstnavatelé okresu Bruntál. Sledovaným kritériem byla především doba dojížďky. Základní parametry dojížďky jsou: všední pracovní den doprava do zaměstnání na začátek pracovní doby v 6:00, 7:00, 8:00 Předpokládáme, že zaměstnanec potřebuje 15 min. k přesunu na pracoviště, proto dojížďka do části obce zaměstnavatele musí být do 5:45, 6:45 resp. 7:45. P2-18

19 doprava ze zaměstnání, kde pracovní doba končí v 14:00, 15:00, 16:00 hodin (nebo o půl hodiny později, pokud není směnný provoz). Zaměstnanec může v obci zaměstnavatele vyřizovat své osobní záležitosti a dále potřebuje čas pro přesun na zastávku. Proto byl požadovaný odjezd z části obce zaměstnavatele nastaven na 14:45, 15:45, 16:45 hodin. maximální počet přestupů 5 Toto základní nastavení odpovídá parametrům vhodného dojíždění. Vedle toho jsme sledovali i teoretickou dojížďku, kdy je přípustná i delší doba cestování a volněji vymezený odjezd než jsou výše uvedené limity. Konkrétně se nastavoval příjezd již od 3:00 a odjezd v intervalu 14:00 a 19:00. Významní zaměstnavatelé okresu Bruntál byli vybráni na základě počtu zaměstnanců (více než 50), ke kterým byli expertně pracovníky Úřadu práce Bruntál vybráni další zaměstnavatelé, kteří zaměstnávají sice méně než 50 zaměstnanců, ale kteří jsou svým umístěním významní pro své okolí (významní ve svém mikroregionu, na regionálním trhu práce). Výběr se týkal pouze zaměstnavatelů na území okresu Bruntál, protože podle vyjádření místního specialisty na trh práce, který výběr prováděl, není potřeba v tomto případě pro regionální trh práce uvažovat se zaměstnavateli podnikajícími na území sousedních okresů, neboť dojížďka za prací do obcí mimo území okresu je zcela minimální. Z výpisu významných zaměstnavatelů poskytnutým Úřadem práce v Bruntále byla sestavena databáze významných zaměstnavatelů okresu Bruntál. Byla provedena formalizace především adresy zaměstnavatele (číslo popisné, část obce, obec). Byla vytvořena položka Stanice, která obsahuje text části obce, který je nutno zadat do programu IDOS Jízdní řády (např. Krásné Loučky/Krnov). Položky JTSK_X, JTSK_Y byly vytvořeny za účelem pozdější lokalizace zaměstnavatelů. Na základě uvedené digitalizace umístění významných zaměstnavatelů bylo zjištěno, že sídla významných zaměstnavatelů se nacházejí v 35 částech obcí okresu Bruntál (tab.6). Tabulka 6: Počet významných zaměstnavatelů v částech obcí okresu Bruntál Název části obce Počet významných zaměstnavatelů do 50 zaměstnanců zaměstnanců 100 a více zaměstnanců Bílčice Bohušov Bruntál Břidličná Dětřichov nad Bystřicí Dvorce Hlinka Horní Benešov Horní Město Hošťálkovy Hynčice Jindřichov Karlova Studánka Krásné Loučky Leskovec nad Moravicí Lichnov P2-19

20 Liptaň Loučky Malá Morávka Město Albrechtice Milotice nad Opavou Moravský Beroun Ondrášov Osoblaha Pod Bezručovým vrchem Pod Cvilínem Rýmařov Staré Město Světlá Tylov Úvalno Valšov Velká Štáhle Vrbno pod Pradědem Zátor Počet zaměstnavatelů Rozdělení zaměstnavatelů podle jejich činnosti (pouze pro firmy do 100 zaměstnanců) uvádí tabulka č.7. Tabulka 7: Rozdělení významných zaměstnavatelů dle jejich zaměření Typ zaměstnavatele Počet Státní sektor 4 Školy 15 Firmy 60 Služby 8 Při prověřování možnosti dojíždění z jednotlivých částí obcí okresu Bruntál jsme zjistili deset částí obcí (tab. 8), které nemají vůbec autobusovou zastávku. Tyto byly vyloučeny z následujícího zpracování. Podobně jsme vyloučili části obce, které jsou blíž než 1 km od zastávky reprezentující centrum obce (tab. 9). Tabulka 8: Části obcí, které nemají odpovídající autobusové či vlakové zastávky KODOB Název obce KODCOB Název části Počet obyvatel dle SLDB Bohušov Ostrá Hora Bruntál Karlovec Dvorce Rejchartice Huzová Veveří Leskovec nad Moravicí Slezská Harta Město Albrechtice Česká Ves Město Albrechtice Piskořov 0 P2-20

21 10477 Norberčany Nová Véska Rýmařov Harrachov Tvrdkov Mirotínek 16 Tabulka 9: Části obcí, které jsou blíž než 1km od zastávky reprezentující centrum obce KODOB Název obce KODCOB Název části Počet obyvatel dle SLDB Václavov Horní Václavov Norberčany Trhavice 20 Pro účely tohoto projektu bylo tedy z celkového počtu 165 použito 153 částí obcí. 3.1 Programové vybavení K vyhledání spojení veřejnou hromadnou osobní dopravou bylo využito programu IDOS Jízdní řády, který obsahuje databázi jízdních řádů ČD s.o., ČSAD a.s., vybraných MHD a jiných dopravců včetně Českých aerolinií. Program dokáže vyhledávat spojení mezi dvěma místy, a to i v kombinaci jízdních řádů různých provozovatelů. Také dokáže vyhledat odjezdy z určité obce v určitý den. Některé jízdní řády jsou propojeny, což znamená, že jsou v nich definovány místa možných přestupů, docházkové vzdálenosti v místech přestupů a jsou přiřazeny zastávky k obcím a jejich částem. Pro automatizaci vyhledání spojení je využit program DOK. Program DOK je určen pro pomoc při určování dopravní dostupnosti obcí, k čemuž využívá program Jízdní řády. Autorem programu je absolvent oboru GIS, Tomáš Kettner. Tento program byl vytvořen v programovacím jazyku Visual Basic 5.0. Program DOK pracuje ve dvou časově oddělených krocích. V prvním kroku si DOK otevře databázi, kam uživatel zadává vstupní parametry hledaných spojení. DOK čte databázi a jakmile narazí na požadavek, jenž ještě nebyl vyhledán, přečte si jeho vstupní parametry, které pak vkládá do uživatelského rozhraní programu IDOS Jízdní řády a nechává požadované spojení vyhledat. Jakmile Jízdní řády vyhledají spojení, DOK nechá uložit nalezené spojení do textového souboru, aby mohl zpracovat nalezené spojení. Ve druhém kroku DOK prohledává textový soubor a zjišťuje parametry nalezeného spojení. Výsledky tohoto zpracování uloží do databáze. Tabulka 10: Struktura tabulky spoje_obce P2-21

22 Název pole Datový typ Popis kodcob * vstupní parametry text spoje_obce identifikátor části obce odkud se vyhledává spojení odkud text název části obce odkud se vyhledává spojení kam text *název části obce kam se vyhledává spojení datum datum/čas *datum pro které se spojení vyhledalo cas datum/čas *zadaný čas odjezdu cas prijezdu datum/čas *zadaný čas příjezdu odjezd datum/čas čas odjezdu příjezd datum/čas čas příjezdu doba datum/čas doba cestování km číslo délka spojení v km kc číslo cena jízdného prestupu číslo počet přestupů během cesty dobades číslo doba cestování v desetinném tvaru (hodiny) Tabulka 11: Ukázka obsahu databáze KODCOB Odkud Kam odjezd příjezd km Kč Počet přestupů Bučávka/Liptaň Bruntál 5:28 6: Bučávka/Liptaň Bruntál 5:28 7: Býkov Bruntál 4:57 6: Býkov Bruntál 4:57 6: Býkov Bruntál 6:42 7: Býkov Bruntál 6:42 7: Čabová/Moravský Beroun Bruntál 6:37 7: Čabová/Moravský Beroun Bruntál 4:19 5: Čabová/Moravský Beroun Bruntál 4:27 5: Čabová/Moravský Beroun Bruntál 5:19 6: Čaková Bruntál 6:02 6: Čaková Bruntál 4:32 5: P2-22

23 3.2 Vyhodnocení nalezených spojení Vyhledaná spojení k významným zaměstnavatelům byla zpracována v databázi s cílem určení dojížďky na určitou hodinu, zjištění možnosti dojíždět do zaměstnání (tedy příjezd do zaměstnání i odjezd ze zaměstnání) a popis dopravní obslužnosti pomocí počtu obsloužených částí obcí, resp. zaměstnavatelů. Pro dojížďku se vyhodnocoval dojezd na pracovní dobu začínající v 6:00, v 7:00 a v 8:00. Testovala se vhodná dojížďka a teoretická dojížďka, parametry jsou uvedeny v tabulkách 12 a 13. Pro svoz se vyhodnocoval dojezd na pracovní dobu začínající v 6:00, v 7:00 a v 8:00 s předpokladem příjezdu do příslušné části obce nejpozději 15 minut před začátkem pracovní doby. Pro rozvoz se vyhodnocoval odjezd z pracovní doby končící ve 14:00, v 15:00 a v 16:00 s předpokladem odjezdu z části obce významného zaměstnavatele nejdříve 45 minut po skončení pracovní doby. Tabulka 12: parametry vhodné dojížďky na 6. hodinu a zpět na 7. hodinu a zpět na 8. hodinu a zpět Příjezd (svoz) 5:15 5:45 6:15 6:45 7:15 7:45 odjezd (rozvoz) 14:45 15:15 15:45 16:15 16:45 17:15 doba cestování max. 45 min. max. 45 min. max. 45 min. Tabulka 13: parametry teoretické dojížďky na 6. hodinu a zpět na 7. hodinu a zpět na 8. hodinu a zpět Příjezd (svoz) do 6:00 do 7:00 do 8:00 odjezd (rozvoz) od 14:00 od 15:00 od 16:00 Vhodná dojížďka Vhodně dojíždět do zaměstnání 6:00-14:00 (resp.14:30) lze do 23 částí obcí, kde sídlí významní zaměstnavatelé. To znamená, že do 12 částí obcí nelze na 6:00 a zpět vhodně dojíždět. Tabulka 14: Části obcí, kde sídlí významný zaměstnavatel a kam lze vhodně dojíždět na 6:00 a zpět KODCOB Část obce, kam se dojíždí Počet částí obcí, ze kterých lze dojíždět Bílčice Bruntál Břidličná Dětřichov nad Bystřicí Dvorce Horní Benešov Jindřichov [BR] 9 P2-23

24 KODCOB Část obce, kam se dojíždí Počet částí obcí, ze kterých lze dojíždět Karlova Studánka Krásné Loučky Liptaň Město Albrechtice Milotice nad Opavou Moravský Beroun Ondrášov Pod Bezručovým vrchem Rýmařov Staré Město Světlá Hora Úvalno Valšov Velká Štáhle Vrbno pod Pradědem Zátor 9 Vhodně dojíždět do zaměstnání 7:00-15:00 (resp.15:30) lze do 21 částí obcí, kde sídlí významní zaměstnavatelé. To znamená, že do 14 částí obcí nelze na 7:00 a zpět vhodně dojíždět. Tabulka 15: Části obcí, kde sídlí významný zaměstnavatel a kam lze vhodně dojíždět na 7:00 a zpět KODCOB Část obce, kam se dojíždí Počet částí obcí, ze kterých lze dojíždět Bruntál Břidličná Dvorce Horní Benešov Horní Město Jindřichov Karlova Studánka Krásné Loučky Leskovec nad Moravicí Liptaň Malá Morávka Město Albrechtice 1 P2-24

25 KODCOB Část obce, kam se dojíždí Počet částí obcí, ze kterých lze dojíždět Milotice nad Opavou Pod Bezručovým vrchem Rýmařov Staré Město Světlá Úvalno Valšov Vrbno pod Pradědem Zátor 6 Vhodně dojíždět do zaměstnání 8:00-16:00 (resp.16:30) lze do 17 částí obcí, kde sídlí významní zaměstnavatelé. To znamená, že do 18 částí obcí nelze na 8:00 a zpět vhodně dojíždět. Tabulka 16: Části obcí, kde sídlí významný zaměstnavatel a kam lze vhodně dojíždět na 8:00 a zpět KODCOB Část obce, kam se dojíždí Počet částí obcí, ze kterých lze dojíždět Bílčice Bruntál Břidličná Dvorce Jindřichov Karlova Studánka Krásné Loučky Malá Morávka Město Albrechtice Milotice nad Opavou Pod Bezručovým vrchem Rýmařov Světlá Valšov Velká Štáhle Vrbno pod Pradědem Zátor 4 P2-25

26 Teoretická dojížďka Teoreticky dojíždět na 6:00 a zpět lze do všech 35 částí obcí, ve kterých sídlí významní zaměstnavatelé. Teoreticky dojíždět na 7:00 a zpět lze do všech 35 částí obcí, ve kterých sídlí významní zaměstnavatelé, přitom ovšem z části obce Loučky odjíždí spoj již 15:34 a pak již žádný nejede (testováno do 19:00) a podobně z části obce Tylov odjíždí spoj již 15:14. Teoreticky dojíždět na 8:00 a zpět lze do 33 částí obcí, ve kterých sídlí významní zaměstnavatelé. Do částí obcí Loučky a Tylov nelze na 8:00 a zpět teoreticky dojíždět (důvod popsán u dojížďky na 7:00). 3.3 Dopravní obslužnost částí obcí ve vztahu k dojížďce k významným zaměstnavatelům Dále byla sledována i dopravní obslužnost obcí ve vztahu k dojížďce k významným zaměstnavatelům. Vhodná dojížďka Tabulka 17: počet části obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět na 6:00, 7:00, 8:00 a zpět Počet COB významných zaměstnavatelů, ke Počet COB, ze kterých lze vhodně dojíždět na kterým lze vhodně 6:00 7:00 8:00 dojíždět a zpět a zpět a zpět Obr.P2-14 Části obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět do zaměstnání 6:00-14:30 a počet z nich dostupných obcí s významným zaměstnavatelem P2-26

27 Je evidentní, že pro dojížďku na 6:00 (a zpět) k významným zaměstnavatelům je nevhodná řada částí obcí, především v Osoblažském výběžku, v Holčovicích, v podhůří hlavního hřebene Hrubého Jeseníku a pak prakticky celý JZ okraj okresu (Jiříkov, Tvrdkov, Huzová a další obce). Další obrázek (obr. P2-15) má větší vypovídací schopnost, protože nás informuje o počtu dostupných zaměstnavatelů. Samozřejmě jsou zde zdůrazněna místa (části obce), ze kterých je možné dojíždět do hlavních center s největším počtem zaměstnavatelů tj. do Krnova a do Bruntálu. Obr. P2-15 Části obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět do zaměstnání 6:00-14:30 a počet z nich dostupných významných zaměstnavatelů Na obr. P2-16 je znázorněn počet pracovních míst, který je v dosahu dojíždění z dané části obce. Jde samozřejmě jen o pracovní místa u významných zaměstnavatelů. I přesto obrázek ukazuje na velikost hendikepu v jižní části okresu a v jeho severní části, především v okolí Jindřichova ve Slezsku a v Osoblažského výběžku. P2-27

28 Obr. P2-16 Části obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět do zaměstnání 6:00-14:30 a počet z nich dostupných pracovních míst u významných zaměstnavatelů Obr. P2-17 Části obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět do zaměstnání 7:00-15:30 a počet z nich dostupných pracovních míst u významných zaměstnavatelů P2-28

29 Z hlediska dojížďky do zaměstnání na 7:00 (a zpět) pozorujeme značné zúžení dostupného prostoru, kde se stává nedostupná nebo špatně dostupná severní část okresu (obce Heřmanovice, Holčovice, Hošťálkovy, Krasov, prakticky celý Ososblažský výběžek), podobně jižní a JV část okresu. Pokud jde o dojížďku na 8:00, situace se více podobá dojížďce na 6:00, možnosti se při srovnání se 7:00 částečně rozšířily. Nadáe zůstavá problematickou dojížďka z Osoblažského výběžku, nově se vymezuje špatně dostupná oblast kolem Horního Města. Ze všech 3 obrázků plyne, že řada částí obcí zůstává nevhodně dostupná pro každý ze zvolených nástupů do zaměstnání. Jde např. o obec Norberčany, Jiříkov (jižní strana), Vysoká, Rusín, Slezské Pavlovice (severní strana), překvapivě ale i některé obce uvnitř okresu, jako je Čaková, nebo některé části obcí uvnitř v Široké Nivě či Světlé Hoře. Na příkladu obce Čaková lze dokumentovat situaci: Z této obce jede první autobus do Krnova (Čaková 4:32 - Zátor(kult.d.) 4:57 - Brantice - Krnov aut.st. 5:20), toto však nevyhovuje zadané podmínce odjezd nejdříve v 5:00. Tedy ve skutečnosti na 6:00 do Krnova, kde je největší počet zaměstnavatelů i míst, lze cestovat, avšak stěží lze toto cestování hodnotit jako vhodné. Další spoj jede až po 6. hodině do Zátoru (1 významný zaměstnavatel) a další 7:24. Odpoledne jsou podobné problémy s dopravou zpět, což vede k neexistenci vhodného průniku. Obr. P2-18 Části obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět do zaměstnání 8:00-16:30 a počet z nich dostupných pracovních míst u významných zaměstnavatelů P2-29

30 Teoretická dojížďka Tabulka 18: počet části obcí, ze kterých lze teoreticky dojíždět na 6:00, 7:00, 8:00 a zpět Počet COB významných zaměstnavatelů, ke Počet COB, ze kterých lze teoreticky dojíždět na kterým lze teoreticky 6:00 7:00 8:00 dojíždět a zpět a zpět a zpět Doporučujeme sledovat především vhodně omezenou dojížďku (doporučujeme délku cestování omezit na 45 minut ve shodě s řadou autorů) a nelimitovanou dojížďku sledovat jen ve zvláštních případech. Pokud se totiž zjistí pro danou obec její nedostupnost pro daný čas, je vhodnější se zaměřit pro tento daný případ na existující spojení a ověřit, za jakých podmínek by byla dojížďka možná. 3.4 Dopravní dostupnost částí obcí, ve kterých sídlí významní zaměstnavatelé Detailně byla sledována možnost dopravy do některých měst (resp. částí obcí), které představují významný pracovní potenciál. KODCOB Tabulka 19: části obcí, které představují významný pracovní potenciál NAZCOB Přibližný počet zaměstnanců Počet zaměstnavatelů Bruntál Pod Bezručovým vrchem Pod Cvilínem Břidličná Rýmařov Vrbno pod Pradědem Sledovaným kritériem byl především dopravní čas a cena spojení. Tab.20. časová dostupnost obcí, ve kterých sídlí význ. zaměstnavatelé Počet obcí, ze kterých lze Bruntál vhodně dojíždět časová dost. (min.) na 6:00 na 7:00 na 8: Tab.21. cenová dostupnost obcí, ve kterých sídlí význ. zaměstnavatelé Bruntál cenová dost. (kč) Počet obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět na 6:00 na 7:00 na 8: P2-30

31 Obr. P2-19 Doba 1 cesty do zaměstnání v Bruntále na 6:00 Obr. P2-20 Cena 1 cesty do zaměstnání v Bruntále na 6:00 P2-31

32 Tab.22. časová dostupnost obcí, ve kterých sídlí význ. zaměstnavatelé Břidličná časová dost. (min.) Počet obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět na 6:00 na 7:00 na 8: Tab.23. cenová dostupnost obcí, ve kterých sídlí význ. zaměstnavatelé Břidličná cenová dost. (kč) Počet obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět na 6:00 na 7:00 na 8: Obr. P2-21 Doba 1 cesty do zaměstnání v Břidličné na 6:00 P2-32

33 Obr. P2-22 Cena 1 cesty do zaměstnání v Břidličné na 6:00 Tab.24. časová dostupnost obcí, ve kterých sídlí význ. zaměstnavatelé Počet obcí, ze kterých lze Krnov vhodně dojíždět časová dost. (min.) na 6:00 na 7:00 na 8: Tab.25. cenová dostupnost obcí, ve kterých sídlí význ. zaměstnavatelé Počet obcí, ze kterých lze Krnov vhodně dojíždět cenová dost. (kč) na 6:00 na 7:00 na 8: P2-33

34 Obr. P2-23 Doba 1 cesty do zaměstnání v Krnově na 6:00 Obr. P2-24 Cena 1 cesty do zaměstnání v Krnově na 6:00 P2-34

35 Tab.26. časová dostupnost obcí, ve kterých sídlí význ. zaměstnavatelé Rýmařov časová dost. (min.) Počet obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět na 6:00 na 7:00 na 8: Tab.27. cenová dostupnost obcí, ve kterých sídlí význ. zaměstnavatelé Rýmařov cenová dost. (kč) Počet obcí, ze kterých lze vhodně dojíždět na 6:00 na 7:00 na 8: Obr. P2-25 Doba 1 cesty do zaměstnání v Rýmařově na 6:00 P2-35

Telefonní seznam volebních místností ve Volebním obvodu č. 64 Sídlo: Bruntál

Telefonní seznam volebních místností ve Volebním obvodu č. 64 Sídlo: Bruntál Telefonní seznam volebních místností ve Volebním obvodu č. 6 Sídlo: Bruntál obec s poveřeným obecním úřadem Město Albrechtice obec Město Albrechtice Město Albrechtice Město Albrechtice Město Albrechtice

Více

DOSTUPNOST ZAMĚSTNAVATELŮ V OKRESE BRUNTÁL

DOSTUPNOST ZAMĚSTNAVATELŮ V OKRESE BRUNTÁL VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ - TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA DOSTUPNOST ZAMĚSTNAVATELŮ V OKRESE BRUNTÁL Jiří Horák Bronislava Horáková Monika Šeděnková Milan Šimek Lukáš Růžička Tomáš Peňáz OBSAH OBSAH... 2 AUTOŘI...

Více

Statistický zpravodaj za okres Bruntál

Statistický zpravodaj za okres Bruntál Krajská pobočka v Ostravě Zahradní 368/12 702 00 Moravská Ostrava IČ: 72 496 991 Statistický zpravodaj za okres Bruntál ČERVENEC 2016 Bruntál Krnov Rýmařov O B S A H Komentář k vývoji trhu práce... 3 Uchazeči

Více

C. SPECIFICKÉ OBLASTI

C. SPECIFICKÉ OBLASTI C. SPECIFICKÉ OBLASTI 24. Specifické oblasti jsou vymezovány v územích, ve kterých se dlouhodobě projevují problémy z hlediska hospodářského rozvoje, sociodemografických podmínek nebo stavu složek životního

Více

Statistický zpravodaj za okres Bruntál

Statistický zpravodaj za okres Bruntál Krajská pobočka v Ostravě Zahradní 368/12 702 00 Moravská Ostrava IČ: 72 496 991 Statistický zpravodaj za okres Bruntál PROSINEC 2016 Bruntál Krnov Rýmařov O B S A H Komentář k vývoji trhu práce... 3 Uchazeči

Více

Využití geografických informačních systémů v analýzách místních trhů práce

Využití geografických informačních systémů v analýzách místních trhů práce Využití geografických informačních systémů v analýzách místních trhů práce Šimek Milan - Horák Jiří VŠB Technická univerzita Ostrava tř. 17. listopadu, 708 33 Ostrava Poruba e-mail: milan.simek@vsb.cz,

Více

Statistický zpravodaj za okres Bruntál

Statistický zpravodaj za okres Bruntál Krajská pobočka v Ostravě Zahradní 368/12 702 00 Moravská Ostrava IČ: 72 496 991 Statistický zpravodaj za okres Bruntál ŘÍJEN 2016 Bruntál Krnov Rýmařov O B S A H Komentář k vývoji trhu práce... 3 Uchazeči

Více

Statistický zpravodaj za okres Bruntál

Statistický zpravodaj za okres Bruntál Krajská pobočka v Ostravě 30. dubna 3130/2c 701 60 Ostrava IČ: 72 496 991 Statistický zpravodaj za okres Bruntál Březen 2015 Bruntál Krnov Rýmařov O B S A H Základní údaje okresu Bruntál... 2 Komentář

Více

Statistický zpravodaj za okres Bruntál

Statistický zpravodaj za okres Bruntál Krajská pobočka v Ostravě 30. dubna 3130/2c 701 60 Ostrava IČ: 72 496 991 Statistický zpravodaj za okres Bruntál Květen 2015 Bruntál Krnov Rýmařov O B S A H Základní údaje okresu Bruntál... 2 Komentář

Více

Statistický zpravodaj za okres Bruntál

Statistický zpravodaj za okres Bruntál Krajská pobočka v Ostravě 30. dubna 3130/2c 701 60 Ostrava IČ: 72 496 991 Statistický zpravodaj za okres Bruntál Červen 2015 Bruntál Krnov Rýmařov O B S A H Komentář k vývoji trhu práce... 3 Uchazeči o

Více

ÚZEMNÍ STUDIE VYHODNOCENÍ POSOUZENÍ UMÍSTĚNÍ ZÁMĚRŮ VELKÝCH VÝŠKOVÝCH, PLOŠNÝCH A PROSTOROVÝCH ROZMĚRŮ V KRAJINĚ MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE

ÚZEMNÍ STUDIE VYHODNOCENÍ POSOUZENÍ UMÍSTĚNÍ ZÁMĚRŮ VELKÝCH VÝŠKOVÝCH, PLOŠNÝCH A PROSTOROVÝCH ROZMĚRŮ V KRAJINĚ MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE LÖW & spol., s.r.o. Studie, plány a projekty pro krajinu a vesnici Vranovská 0, 4 00 Brno Tel.: 470, 47740 Fax.: 470 E-mail: lowaspol@lowaspol.cz IČ: 478 DIČ: CZ478 ÚZEMNÍ STUDIE VYHODNOCENÍ POSOUZENÍ

Více

Viktor KVĚTOŇ, Miroslav MARADA. Univerzita Karlova vpraze, Přírodovědecká fakulta, katedra sociální geografie a regionálního rozvoje

Viktor KVĚTOŇ, Miroslav MARADA. Univerzita Karlova vpraze, Přírodovědecká fakulta, katedra sociální geografie a regionálního rozvoje Viktor KVĚTOŇ, Miroslav MARADA Univerzita Karlova vpraze, Přírodovědecká fakulta, katedra sociální geografie a regionálního rozvoje kvalitní dopravní poloha je považována za nutnou, nikoliv za postačující

Více

Statistický zpravodaj za okres Bruntál

Statistický zpravodaj za okres Bruntál Krajská pobočka v Ostravě Zahradní 368/12 702 00 Moravská Ostrava IČ: 72 496 991 Statistický zpravodaj za okres Bruntál ÚNOR 2016 Bruntál Krnov Rýmařov O B S A H Komentář k vývoji trhu práce... 3 Uchazeči

Více

Statistický zpravodaj za okres Bruntál

Statistický zpravodaj za okres Bruntál Krajská pobočka v Ostravě Zahradní 368/12 702 00 Moravská Ostrava IČ: 72 496 991 Statistický zpravodaj za okres Bruntál DUBEN 2016 Bruntál Krnov Rýmařov O B S A H Komentář k vývoji trhu práce... 3 Uchazeči

Více

2.5 Frekvence vyjížďky, denní vyjížďka podle času stráveného na cestě

2.5 Frekvence vyjížďky, denní vyjížďka podle času stráveného na cestě 2.5 Frekvence vyjížďky, denní vyjížďka podle času stráveného Na rozdíl od předchozích kapitol, kdy součástí vyjížďky byla i vyjížďka do zahraničí, jsou údaje o frekvenci vyjížďky a použitém dopravním prostředku

Více

Pracovní celky 3.2, 3.3 a 3.4 Sémantická harmonizace - Srovnání a přiřazení datových modelů

Pracovní celky 3.2, 3.3 a 3.4 Sémantická harmonizace - Srovnání a přiřazení datových modelů Pracovní celky 3.2, 3.3 a 3.4 Sémantická harmonizace - Srovnání a datových modelů Obsah Seznam tabulek... 1 Seznam obrázků... 1 1 Úvod... 2 2 Metody sémantické harmonizace... 2 3 Dvojjazyčné katalogy objektů

Více

SEŠITOVÝ JÍZDNÍ ŘÁD. 307/310 nákladní pro tratě

SEŠITOVÝ JÍZDNÍ ŘÁD. 307/310 nákladní pro tratě Správa železniční dopravní cesty, státní organizace SEŠITOVÝ JÍZDNÍ ŘÁD 307/310 nákladní pro tratě Hlučín Opava východ Chuchelná Kravaře ve Slezsku Odb Moravice Svobodné Heřmanice Opava východ Hradec nad

Více

Rozlosování soutěží. OFS Bruntál. jaro 2014/2015

Rozlosování soutěží. OFS Bruntál. jaro 2014/2015 Rozlosování soutěží OFS Bruntál jaro 2014/2015 Okresní přebor [muži] Los.č. Mužstvo Den Hřiště (náhr.hř.) barva dr.,tr.,st. 1 TJ Horní Benešov ÚZM tráva 2 TJ Světlá Hora ÚZM tráva 3 SK Zátor "A" ÚZM tráva

Více

Jak moc VYSOKOrychlostní železnice v ČR?

Jak moc VYSOKOrychlostní železnice v ČR? Jak moc VYSOKOrychlostní železnice v ČR? Tomáš Záruba Náměšť nad Oslavou, 26. května 2016 Základní otázka: Proč vlastně stavět VRT? Časové úspory cestujících Zefektivnění provozu železnice Uvolnění kapacitních

Více

Aktualizace 2014 STUDIE SÍDELNÍ STRUKTURY MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE. Příloha - B Mapové výstupy. INSTITUT REGIONÁLNÍCH INFORMACÍ, s.r.o

Aktualizace 2014 STUDIE SÍDELNÍ STRUKTURY MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE. Příloha - B Mapové výstupy. INSTITUT REGIONÁLNÍCH INFORMACÍ, s.r.o Aktualizace 2014 STUDIE SÍDELNÍ STRUKTURY MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE Příloha - B Mapové výstupy INSTITUT REGIONÁLNÍCH INFORMACÍ, s.r.o. 4. 2. 2015 1 Tato část je přílohou ke Studii sídelní struktury Moravskoslezského

Více

Statut zájmového sdružení právnických osob

Statut zájmového sdružení právnických osob Statut zájmového sdružení právnických osob EUROREGION PRADĚD (úplné znění, Dodatek č. 1) Preambule Společný česko-polský Euroregion Praděd v jazyce českém, Euroregion Pradziad v jazyce polském (dále Euroregion

Více

METODY HODNOCENÍ MĚSTSKÉ HROMADNÉ DOPRAVY

METODY HODNOCENÍ MĚSTSKÉ HROMADNÉ DOPRAVY METODY HODNOCENÍ MĚSTSKÉ HROMADNÉ DOPRAVY Ivana Olivková 1 Anotace:Článek se zabývá provozním hodnocením městské hromadné dopravy. Provozní hodnocení zahrnuje kriteria související s provozem MHD tj. charakteristiky

Více

skoslezského ystém Moravs Ústí nad Labem 2011 ý dopravní sy Integrovaný Koordinátor ODIS s.r.o.

skoslezského ystém Moravs Ústí nad Labem 2011 ý dopravní sy Integrovaný Koordinátor ODIS s.r.o. kraje ODIS skoslezského ystém Moravs ý dopravní sy Integrovaný Integrovaný dopravní systém Moravskoslezského kraje ODIS ODIS a železnice Ústí nad Labem 21. 9. 2011 Koordinátor ODIS s.r.o. Železniční doprava

Více

POROVNÁNÍ SPRÁVNÍCH OBVODŮ

POROVNÁNÍ SPRÁVNÍCH OBVODŮ 4. Trh práce Ekonomická aktivita obyvatelstva podle SLDB Při sčítání v roce 2001 bylo v Moravskoslezském kraji 630 679 ekonomicky aktivních obyvatel. Z toho žen bylo 45,4 %. Největší podíl 46,1 % tvořily

Více

2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely

2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely 2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D. e-mail: jan.pacina@ujep.cz Pro přednášku byly použity texty a obrázky z www.gis.zcu.cz Předmět KMA/UGI, autor Ing. K.

Více

Časový plán dílčích přezkoumání hospodaření územních celků za rok 2016 prováděných krajským úřadem v období od do

Časový plán dílčích přezkoumání hospodaření územních celků za rok 2016 prováděných krajským úřadem v období od do Časový plán dílčích přezkoumání hospodaření územních celků za rok 2016 prováděných krajským úřadem v období od 8. 8. do 16. 12. 2016 aktualizováno 4.11.2016 32. týden 8. - 12. 8. 2016 Strahovice 8.8. Samková

Více

Statistický zpravodaj za okres Bruntál

Statistický zpravodaj za okres Bruntál Krajská pobočka v Ostravě Zahradní 368/12 702 00 Moravská Ostrava IČ: 72 496 991 Statistický zpravodaj za okres Bruntál ČERVEN 2016 Bruntál Krnov Rýmařov O B S A H Komentář k vývoji trhu práce... 3 Uchazeči

Více

H. POŽADAVKY NADMÍSTNÍHO VÝZNAMU NA KOORDINACI ÚZEMNĚ PLÁNOVACÍ ČINNOSTI OBCÍ A NA ŘEŠENÍ V ÚPD OBCÍ

H. POŽADAVKY NADMÍSTNÍHO VÝZNAMU NA KOORDINACI ÚZEMNĚ PLÁNOVACÍ ČINNOSTI OBCÍ A NA ŘEŠENÍ V ÚPD OBCÍ H. POŽADAVKY NADMÍSTNÍHO VÝZNAMU NA KOORDINACI ÚZEMNĚ PLÁNOVACÍ ČINNOSTI OBCÍ A NA ŘEŠENÍ V ÚPD OBCÍ H.I. UPŘESNĚNÍ VYMEZENÍ PLOCH A KORIDORŮ NADMÍSTNÍHO VÝZNAMU 113. ZÚR MSK stanovují požadavky na koordinaci

Více

Projekt úprav veřejné osobní dopravy v souvislosti s rekonstrukcí přednádražního prostoru ve Svinově

Projekt úprav veřejné osobní dopravy v souvislosti s rekonstrukcí přednádražního prostoru ve Svinově Projekt úprav veřejné osobní dopravy v souvislosti s rekonstrukcí přednádražního prostoru ve Svinově informace pro: Obec Bítov Obec Skřipov Obec Těškovice Ostrava, září 2011 Úvod V souvislosti dojde postupně

Více

Bruno Ježek, Jan Vaněk, Karel Antoš, Miroslav Procházka. FVZ UO Hradec Králové

Bruno Ježek, Jan Vaněk, Karel Antoš, Miroslav Procházka. FVZ UO Hradec Králové Bruno Ježek, Jan Vaněk, Karel Antoš, Miroslav Procházka FVZ UO Hradec Králové } Dostatečné množství dostupných zdrojů nejenom na místě MU Lidé Materiál Transportní prostředky } Rychlost poskytnutí pomoci

Více

Registrační číslo projektu: Škola adresa: Šablona: Ověření ve výuce Pořadové číslo hodiny: Třída: Předmět: Název: Hledáme v jízdních řádech Anotace:

Registrační číslo projektu: Škola adresa: Šablona: Ověření ve výuce Pořadové číslo hodiny: Třída: Předmět: Název: Hledáme v jízdních řádech Anotace: Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.3712 Škola adresa: Základní škola T. G. Masaryka Ivančice, Na Brněnce 1, okres Brno-venkov, příspěvková organizace Na Brněnce 1, Ivančice, okres Brno-venkov

Více

Železnice v Pardubickém kraji - výhody

Železnice v Pardubickém kraji - výhody Železnice v Pardubickém kraji - výhody Z větší části nově rekonstruovaná V kontextu t ČR nadprůměrně ů ě ě rychlé úseky (také ve srovnání se silniční dopravou) Koridor hustě obsloužený dálkovou dopravu,

Více

5. Vyjížďka a dojížďka do zaměstnání a do škol

5. Vyjížďka a dojížďka do zaměstnání a do škol 5. Vyjížďka a dojížďka do zaměstnání a do škol 5.1. Vyjížďka a dojížďka do zaměstnání Dojížďka se sleduje od roku 1961. Již od roku 1961 je zjišťování údajů o dojížďce do zaměstnání a do škol součástí

Více

Distribuce zaměstnavatelů v okrese Bruntál

Distribuce zaměstnavatelů v okrese Bruntál Distribuce zaměstnavatelů v okrese Bruntál Doc.Dr.Ing. Jiří Horák 1 Doc. RNDr. Milan Šimek, PhD. 2 Dr. Ing. Bronislava Horáková 1 1 Institut geoinformatiky VŠB Technická univerzita Ostrava tř. 17. listopadu

Více

PŘEHLED STUDIÍ A KONCEPČNÍCH PODKLADŮ

PŘEHLED STUDIÍ A KONCEPČNÍCH PODKLADŮ Ochrana před povodněmi na horní Opavě Příloha 1 Přehled studií a koncepčních podkladů Příloha 1 PŘEHLED STDIÍ A KONCEPČNÍCH PODKLADŮ S1 Vodohospodářská studie ochranných nádrží Nové Heřminovy na Opavě

Více

GIS Geografické informační systémy

GIS Geografické informační systémy GIS Geografické informační systémy Obsah přednášky Prostorové vektorové modely Špagetový model Topologický model Převody geometrií Vektorový model Reprezentuje reálný svět po jednotlivých složkách popisu

Více

Odbor dopravy Krajského úřadu Moravskoslezského kraje Vám předkládá návrh jízdních řádů drážní dopravy na období platnosti jízdního řádu 2014/2015.

Odbor dopravy Krajského úřadu Moravskoslezského kraje Vám předkládá návrh jízdních řádů drážní dopravy na období platnosti jízdního řádu 2014/2015. KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor dopravy 28. října 117, 702 18 Ostrava *KUMSX01D7UYW* Váš dopis zn.: - podle rozdělovníku - Ze dne: Čj: MSK 80914/2014 Sp. zn.: DSH/1109/2014/Moš 276.2 S10 Vyřizuje:

Více

KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor územního plánování, stavebního řádu a kultury 28. října 117, 702 18 Ostrava

KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor územního plánování, stavebního řádu a kultury 28. října 117, 702 18 Ostrava KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor územního plánování, stavebního řádu a kultury 28. října 117, 702 18 Ostrava *KUMSX01IQ5ZE* Váš dopis zn.: Ze dne: Čj: MSK 85933/2015 Sp. zn.: ÚPS/17385/2015/Vin

Více

aktualizace dopravního plánu

aktualizace dopravního plánu Integrovaný dopravní systém Jihomoravského kraje Komplexní dialog s cestujícími aktualizace dopravního plánu 1 Statistika IDS JMK k 11. prosinci 2011 Počet vzkm nebo vlkm / rok >90 mil. - městská doprava

Více

OBSAH 1. ÚVOD ZPRACOVÁNÍ VSTUPNÍCH DAT DOPRAVNÍ MODEL - QUESTOR FUNKČNÍ SCHÉMA POSTUP TVORBY MODELU STÁVAJÍCÍ KO

OBSAH 1. ÚVOD ZPRACOVÁNÍ VSTUPNÍCH DAT DOPRAVNÍ MODEL - QUESTOR FUNKČNÍ SCHÉMA POSTUP TVORBY MODELU STÁVAJÍCÍ KO Studie IAD Valašské Meziříčí Model dopravy stávajícího stavu a výhledové komunikační sítě Kontaktní adresa pro projekt: Ing. Václav Starý Černopolní 39, 613 00 Brno Tel.: 545 425 237 Fax: 545 425 280 Mobil:

Více

RÝMAŘOV. Správní obvody obcí s rozšířenou působností Moravskoslezský kraj

RÝMAŘOV. Správní obvody obcí s rozšířenou působností Moravskoslezský kraj Správní obvod Rýmařov se rozkládá na západní výspě Moravskoslezského kraje. Na severu a východě sousedí s obcemi správního obvodu Bruntál a na západě a jihu jeho hranici tvoří obce Olomouckého kraje. Tento

Více

5. GRAFICKÉ VÝSTUPY. Zásady územního rozvoje Olomouckého kraje. Koncepce ochrany přírody Olomouckého kraje

5. GRAFICKÉ VÝSTUPY. Zásady územního rozvoje Olomouckého kraje. Koncepce ochrany přírody Olomouckého kraje 5. GRAFICKÉ VÝSTUPY Grafickými výstupy této studie jsou uvedené čtyři mapové přílohy a dále následující popis použitých algoritmů při tvorbě těchto příloh. Vlastní mapové výstupy jsou označeny jako grafické

Více

MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ. Veřejná vyhláška O VYDÁNÍ ZÁSAD ÚZEMNÍHO ROZVOJE MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE FORMOU OPATŘENÍ OBECNÉ POVAHY

MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ. Veřejná vyhláška O VYDÁNÍ ZÁSAD ÚZEMNÍHO ROZVOJE MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE FORMOU OPATŘENÍ OBECNÉ POVAHY MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ ZASTUPITELSTVO KRAJE 28. října 117, 702 18 Ostrava *KUMSX00T8Z3U* Čj: MSK 210741/2010 Sp. zn.: ÚPS/48286/2010/Doh 326.1 A10 Vyřizuje: Ing. Anna Dohnalová Odbor: Odbor územního plánování,

Více

A/ URBANISTICKÉ VSTUPY A PŘEDPOKLADY

A/ URBANISTICKÉ VSTUPY A PŘEDPOKLADY OBSAH TABULKOVÉ ČÁSTI A/ URBANISTICKÉ VSTUPY A PŘEDPOKLADY Hodnoty zdrojů a cílů za katastrální území v plochách stabilizovaných, Hodnoty zdrojů a cílů v plochách návrhových, Souhrnný přehled hodnot zdrojů

Více

MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ OKRES BRUNTÁL. Správní obvod obce s rozšířenou působností. Správní obvod obce s pověřeným obecním úřadem

MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ OKRES BRUNTÁL. Správní obvod obce s rozšířenou působností. Správní obvod obce s pověřeným obecním úřadem OKRES BRUNTÁL 1. Andělská Hora Mě 1 590 362 Bruntál Bruntál Bruntál Světlá Hora Bruntál 2. Bílčice 2 433 247 Bruntál Bruntál Bruntál Dvorce Bruntál 3. Bohušov 2 070 381 Krnov Osoblaha Krnov Osoblaha Osoblaha

Více

EKONOMIKA DOPRAVNÍHO PODNIKU Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

EKONOMIKA DOPRAVNÍHO PODNIKU Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci projektu "Integrace a podpora studentů se specifickými

Více

Role autobusu a vlaku v mobilitě obyvatelstva

Role autobusu a vlaku v mobilitě obyvatelstva AUTOBUS A VLAK - KONKURENCE NEBO SPOLUPRÁCE? Role autobusu a vlaku v mobilitě obyvatelstva Miroslav Vyka // Svaz cestujících ve veřejné dopravě // Prezident 1 MOBILITA OBYVATELSTVA HYBNOST OBYVATEL ROSTE

Více

Návrh řešení socioekonomicky znevýhodněných oblastí Moravskoslezského kraje. Návrhová část

Návrh řešení socioekonomicky znevýhodněných oblastí Moravskoslezského kraje. Návrhová část Návrh řešení socioekonomicky znevýhodněných oblastí Moravskoslezského kraje Návrhová část Agentura pro regionální rozvoj, a.s. Únor 2011 Obsah: 1. Úvod...3 2. Návrh pro jednotlivé socioekonomicky znevýhodněné

Více

xrays optimalizační nástroj

xrays optimalizační nástroj xrays optimalizační nástroj Optimalizační nástroj xoptimizer je součástí webového spedičního systému a využívá mnoho z jeho stavebních bloků. xoptimizer lze nicméně provozovat i samostatně. Cílem tohoto

Více

5. Vyjížďka a dojížďka do zaměstnání a do škol

5. Vyjížďka a dojížďka do zaměstnání a do škol 5. Vyjížďka a jížďka a škol 5.1. Vyjížďka a jížďka 5 % zaměstnaných nemělo stálé pracoviště Pracoviště ve stejné obci mělo 40 % vyjíždějících, Osoby vyjíždějící či jíždějící nebo škol jsou osoby, které

Více

GIS v regionální analýze a jejich využití na příkladu Moravskoslezského kraje a města Ostravy

GIS v regionální analýze a jejich využití na příkladu Moravskoslezského kraje a města Ostravy GIS v regionální analýze a jejich využití na příkladu Moravskoslezského kraje a města Ostravy Mgr. Luděk Krtička Ostravská univerzita v Ostravě Katedra sociální geografie a regionálního rozvoje Inovace

Více

MIKROREGION SLEZSKÁ HARTA. turistická oblast středoevropského významu??

MIKROREGION SLEZSKÁ HARTA. turistická oblast středoevropského významu?? MIKROREGION SLEZSKÁ HARTA turistická oblast středoevropského významu?? Moravskoslezský kraj, okres Bruntál NízkýJeseník sestává z 13 obcí (Bruntál, Dlouhá Stráň, Horní Benešov, Leskovec nad Moravicí, Lomnice,

Více

DATOVÝ MODEL DOPRAVNÍ SÍTĚ PRO SPRÁVU DAT A ŘÍZENÍ VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY

DATOVÝ MODEL DOPRAVNÍ SÍTĚ PRO SPRÁVU DAT A ŘÍZENÍ VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY DATOVÝ MODEL DOPRAVNÍ SÍTĚ PRO SPRÁVU DAT A ŘÍZENÍ VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY Lenka ZAJÍČKOVÁ, Katedra geoinformatiky UPOL Patrik BŘEČKA, Asseco Central Europe, a.s. SPRÁVA GEODAT O SÍTI VEŘEJNÉ DOPRAVY

Více

3. přednáška z předmětu GIS1 atributové a prostorové dotazy

3. přednáška z předmětu GIS1 atributové a prostorové dotazy 3. přednáška z předmětu GIS1 atributové a prostorové dotazy Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D. e-mail: jan.pacina@ujep.cz Pro přednášku byly použity texty a obrázky z www.gis.zcu.cz Předmět KMA/UGI, autor

Více

OBHAJOBA DIPLOMOVÉ PRÁCE

OBHAJOBA DIPLOMOVÉ PRÁCE OBHAJOBA DIPLOMOVÉ PRÁCE ZLEPŠENÍ REALIZACE SPOJENÍ VEŘEJNOU DOPRAVOU V RELACI Č.KRUMLOV Č.BUDĚJOVICE A ZPĚT PROSTŘEDNICTVÍM MATEMATICKÝCH METOD AUTOR PRÁCE: BC. MICHAELA PEKAŘOVÁ VEDOUCÍ PRÁCE: ING. JIŘÍ

Více

SOCIODEMOGRAFICKÁ ANALÝZA ÚZEMÍ ORP HUSTOPEČE

SOCIODEMOGRAFICKÁ ANALÝZA ÚZEMÍ ORP HUSTOPEČE SOCIODEMOGRAFICKÁ ANALÝZA ÚZEMÍ ORP HUSTOPEČE červen 2013 1 Zpracovatel: GaREP, spol. s r.o. Náměstí 28. října 3 602 00 Brno RNDr. Hana Svobodová, Ph.D. RNDr. Kateřina Synková Ing. Jan Binek, Ph.D. 2 1.

Více

3. Hodnocení regionálních rozdílů podle funkčních regionů

3. Hodnocení regionálních rozdílů podle funkčních regionů 3. Hodnocení regionálních rozdílů podle funkčních regionů 3.1 Území s nepříznivým demografickým vývojem Na základě vývoje vybraných demografických ukazatelů (počet obyvatel, index stáří a podíl obyvatel

Více

MAPOVÉ PODKLADY A VYUŽITÍ VÝPOČETNÍ TECHNIKY A GISU PRO TVORBU TRAS LINEK MAP BASIS AND USING OF COMPUTERS AND GIS FOR TRANSPORT LINE DESIGN

MAPOVÉ PODKLADY A VYUŽITÍ VÝPOČETNÍ TECHNIKY A GISU PRO TVORBU TRAS LINEK MAP BASIS AND USING OF COMPUTERS AND GIS FOR TRANSPORT LINE DESIGN MAPOVÉ PODKLADY A VYUŽITÍ VÝPOČETNÍ TECHNIKY A GISU PRO TVORBU TRAS LINEK MAP BASIS AND USING OF COMPUTERS AND GIS FOR TRANSPORT LINE DESIGN Jaroslav Kleprlík 1, David Šourek 2 Anotace: Tento článek se

Více

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR 1 aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické

Více

KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor územního plánování, stavebního řádu a kultury 28. října 117, 702 18 Ostrava.

KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor územního plánování, stavebního řádu a kultury 28. října 117, 702 18 Ostrava. KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor územního plánování, stavebního řádu a kultury 28. října 117, 702 18 Ostrava *KUMSX01IGRX0* Čj: MSK 78209/2015 Sp. zn.: ÚPS/15723/2015/Vin 326.1 A10 Vyřizuje: Ing.

Více

VÝZKUM APLKACÍ GEOINFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ V SYSTÉMECH NAKLÁDÁNÍ S ODPADY

VÝZKUM APLKACÍ GEOINFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ V SYSTÉMECH NAKLÁDÁNÍ S ODPADY VÝZKUM APLKACÍ GEOINFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ V SYSTÉMECH NAKLÁDÁNÍ S ODPADY Ing. Jiří Fryč, Ph.D. Školitel: doc. Ing. Rudolf Rybář, CSc. Mendelova univerzita v Brně Agronomická fakulta Ústav zemědělské,

Více

Mapové podklady k analytické části

Mapové podklady k analytické části Mapové podklady k analytické části Příloha 3 V této příloze jsou uvedeny vybrané mapové podklady získané od společnosti Ekotoxa, na které je odkazováno v textu analytické části. U každého ukazatele je

Více

ANALÝZA DOJÍŽĎKY STUDENTŮ NA VŠB - TU OSTRAVA

ANALÝZA DOJÍŽĎKY STUDENTŮ NA VŠB - TU OSTRAVA ANALÝZA DOJÍŽĎKY STUDENTŮ NA VŠB - TU OSTRAVA Abstract Jiří Juroš Geoinformatika VŠB TU Ostrava 17. Listopadu 15 708 33 Ostrava Poruba E mail : jur289@vsb.cz This thesis is interested in analysis of commute

Více

FRÝDLANT NAD OSTRAVICÍ

FRÝDLANT NAD OSTRAVICÍ Správní obvod Frýdlant nad Ostravicí sousedí na jihu z části se Slovenskem a dále se Zlínským krajem. Na západě jeho hranici tvoří obce správního obvod Frenštát pod Radhoštěm, hranici tvoří obce správního

Více

dopravní politika měst

dopravní politika měst Doprava v klidu dopravní politika měst 5. cvičení parkovací politika strategie a nástroje druhy regulace Park and Ride bezplatné parkování? Parkovací politika Parkování mají na starosti především místní

Více

Svazek 5. Postup při vymezování regionů se soustředěnou podporou státu

Svazek 5. Postup při vymezování regionů se soustředěnou podporou státu Svazek 5 Postup při vymezování regionů se soustředěnou podporou státu Praha, květen 2000 Obsah OBSAH 1. SYSTÉM VYMEZENÍ... 3 2. VYMEZENÍ REGIONŮ... 3 2.1 STRUKTURÁLNĚ POSTIŽENÉ REGIONY... 3 2.1.1 Ukazatele

Více

DOPRAVA A ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ V MORAVSKOSLEZSKÉM KRAJI

DOPRAVA A ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ V MORAVSKOSLEZSKÉM KRAJI DOPRAVA A ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ V MORAVSKOSLEZSKÉM KRAJI KVANTIFIKACE A PŘÍKLADY MOŽNÝCH OPATŘENÍ JiříJedlička, I. Dostál, L. Špička, K. Pospíšil, V. Adamec OBSAH Charakteristika dopravy a dopravní infrastruktury

Více

4. ROZMÍSTĚNÍ OBYVATELSTVA

4. ROZMÍSTĚNÍ OBYVATELSTVA 4. ROZMÍSTĚNÍ OBYVATELSTVA O čem je mapový oddíl ROZMÍSTĚNÍ OBYVATELSTVA? Oddíl obsahuje tři mapové dvojlisty, které se věnují základním charakteristikám vývoje počtu a rozmístění obyvatelstva v českých

Více

STUDIE. SEVERNÍHO OBCHVATU MĚSTA PŘELOUČ silnice č. I/2 PROJEKTANT VYPRACOVAL KRESLIL KONTROLOVAL DOC. DOLEŽEL ING. ŠMEJDA ING. ŠMEJDA DOC.

STUDIE. SEVERNÍHO OBCHVATU MĚSTA PŘELOUČ silnice č. I/2 PROJEKTANT VYPRACOVAL KRESLIL KONTROLOVAL DOC. DOLEŽEL ING. ŠMEJDA ING. ŠMEJDA DOC. PROJEKTANT VYPRACOVAL KRESLIL KONTROLOVAL DOC. DOLEŽEL ING. ŠMEJDA ING. ŠMEJDA DOC. DOLEŽEL KRAJ: PARDUBICKÝ INVESTOR: MĚSTO PŘELOUČ NÁZEV AKCE: STUDIE OKRES: PARDUBICE SEVERNÍHO OBCHVATU MĚSTA PŘELOUČ

Více

Úprava veřejné dopravy po dokončení revitalizace přednádražního prostoru Svinov

Úprava veřejné dopravy po dokončení revitalizace přednádražního prostoru Svinov Koordinátor ODIS s.r.o. Úprava veřejné dopravy po dokončení revitalizace přednádražního prostoru Svinov alternativní projekt aktualizace 25. 3. 2013 Ostrava, duben 2013 Archivní číslo: Souprava: Průvodní

Více

ORGANIZACE A ŘÍZENÍ MHD cvičení z předmětu 12OMHD LS 2014/2015

ORGANIZACE A ŘÍZENÍ MHD cvičení z předmětu 12OMHD LS 2014/2015 ORGANIZACE A ŘÍZENÍ MHD cvičení z předmětu 12OMHD LS 2014/2015 ČVUT v Praze Fakulta dopravní Ústav dopravních systému (K612) Ing. Vojtěch Novotný budova Horská, kancelář A433 VojtechNovotny@gmail.com ČVUT

Více

STATISTICKÝ PŘEHLED ZÁSAHOVÉ ČINNOSTI Likvidace obtížného hmyzu

STATISTICKÝ PŘEHLED ZÁSAHOVÉ ČINNOSTI Likvidace obtížného hmyzu HASIČSKÝ ZÁCHRANNÝ SBOR MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE Odbor operačního řízení Pracoviště technického zabezpečení a statistiky Integrované bezpečnostní centrum Moravskoslezského kraje STATISTICKÝ PŘEHLED ZÁSAHOVÉ

Více

Optimalizace a integrace v Královéhradeckém kraji

Optimalizace a integrace v Královéhradeckém kraji Optimalizace a integrace v Královéhradeckém kraji Zodpovědnost kraje ze zákona Základní dopravní obslužností území kraje je zajištění přiměřené dopravy po všechny dny v týdnu z důvodu veřejného zájmu,

Více

III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Inovace výuky na GSN prostřednictvím ICT. Moravskoslezský kraj (geografické cvičení)

III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Inovace výuky na GSN prostřednictvím ICT. Moravskoslezský kraj (geografické cvičení) Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: Název projektu: Číslo projektu: Autor: Tematická oblast: Název DUMu: Kód: Datum: 9. 5. 2014 Cílová skupina: Klíčová slova: Anotace: Hlavní pomůcky:

Více

Strategický plán rozvoje města Kopřivnice

Strategický plán rozvoje města Kopřivnice 7 Doprava Tato kapitola se věnuje dopravě a pozici města v dopravním systému a infrastruktuře. Doprava je řešena jak v kontextu celého kraje a dostupnosti měst vyšších řádů, tak i ve vazbě na dostupnost

Více

STRATEGIE ROZVOJE STATUTÁRNÍHO MĚSTA ZLÍNA DO ROKU 2020 - ZLÍN 2020

STRATEGIE ROZVOJE STATUTÁRNÍHO MĚSTA ZLÍNA DO ROKU 2020 - ZLÍN 2020 STRATEGIE ROZVOJE STATUTÁRNÍHO MĚSTA ZLÍNA DO ROKU 2020 - ZLÍN 2020 MAPOVÝ ATLAS Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta managementu a ekonomiky Ústav regionálního rozvoje, veřejné správy a práva Finální

Více

PŘÍLOHA Č. P7-02-01: KONCEPCE DOPRAVY V OBLASTI JABLONECKA (DSOJ)

PŘÍLOHA Č. P7-02-01: KONCEPCE DOPRAVY V OBLASTI JABLONECKA (DSOJ) PŘÍLOHA Č. P7-02-01: KONCEPCE DOPRAVY V OBLASTI JABLONECKA (DSOJ) DOPRAVA DO/Z BEDŘICHOVA KONCEPT DOPRAVY V RELACI JABLONEC N.NIS. BEDŘICHOV Na základě charakteristik produkce a atrakce je třeba posuzovat

Více

Stanovení ekonomických dopadů vstupu MHD do integrovaného dopravního systému

Stanovení ekonomických dopadů vstupu MHD do integrovaného dopravního systému založeno 1995 20 let práce v oblasti dopravy Stanovení ekonomických dopadů vstupu MHD do integrovaného dopravního systému Ing. Tomáš Matras, Ph.D. technický ředitel t.matras@czechconsult.cz Stanovení ekonomických

Více

Bezpečně Vás provedeme světem GIS. Možnosti a přínosy využití GIS při zpracování dat

Bezpečně Vás provedeme světem GIS. Možnosti a přínosy využití GIS při zpracování dat Bezpečně Vás provedeme světem GIS Možnosti a přínosy využití GIS při zpracování dat Bezpečně Vás provedeme světem GIS Obsah prezentace Představení společnosti Jaké výhody přináší zobrazení firemních dat

Více

Okres Bruntál Okres, obec,

Okres Bruntál Okres, obec, Okres Bruntál Okres, obec, část obce (díl), historická osada / lokalita Katastrální území Výměra v ha Rok připojení Počet obyvatel 1869 1880 1890 1900 1910 1921 1930 1950 1961 1970 a b j k l 1 2 3 4 5

Více

BRUNTÁL. Správní obvody obcí s rozšířenou působností Moravskoslezský kraj

BRUNTÁL. Správní obvody obcí s rozšířenou působností Moravskoslezský kraj Správní obvod Bruntál se rozkládá v západní části Moravskoslezského kraje. Na severovýchodě hraničí s obcemi spadajícími pod správní obvod Krnov, na východě s obcemi správního obvodu Opava, na jihovýchodě

Více

Nová sociální rizika, jejich měření a možnosti řešení a prevence

Nová sociální rizika, jejich měření a možnosti řešení a prevence Nová sociální rizika, jejich měření a možnosti řešení a prevence Ing. Lubor Hruška-Tvrdý, Ph.D. sociolog, statistik- prostorové plánování předseda správní rady a hlavní expert společnosti Ing. Ivana Foldynová

Více

Změny v regionální železniční dopravě v Olomouckém kraji od 14. 12. 2014

Změny v regionální železniční dopravě v Olomouckém kraji od 14. 12. 2014 Změny v regionální železniční dopravě v Olomouckém kraji od 14. 12. 2014 Trať 017 Česká Třebová Dzbel - nová objednávka vlaků Dzbel Moravská Třebová v rozsahu 4 páry denně v pracovní dny a 2 páry denně

Více

Analýza potenciálu rozvoje tratí Rychlých spojení v ČR

Analýza potenciálu rozvoje tratí Rychlých spojení v ČR Analýza potenciálu rozvoje tratí Rychlých spojení v ČR Ing. Luděk Sosna, Ph.D. Ředitel Odboru strategie, Ministerstvo dopravy Vysokorychlostní tratě v platných koncepčních materiálech Dopravní politika

Více

Projekt úprav veřejné osobní dopravy v souvislosti s rekonstrukcí přednádražního prostoru ve Svinově

Projekt úprav veřejné osobní dopravy v souvislosti s rekonstrukcí přednádražního prostoru ve Svinově Projekt úprav veřejné osobní dopravy v souvislosti s rekonstrukcí přednádražního prostoru ve Svinově informace pro: Obec Albrechtičky Město Studénka Ostrava, září 2011 Úvod V souvislosti dojde postupně

Více

Přednáška č. 9 AUTOBUSOVÁ NÁDRAŽÍ

Přednáška č. 9 AUTOBUSOVÁ NÁDRAŽÍ Přednáška č. 9 AUTOBUSOVÁ NÁDRAŽÍ 1. Pojmy a definice Řešení autobusových nádraží v ČR upravuje ČSN 73 6075 Navrhovanie autobusových staníc. Při navrhování autobusových nádraží se přiměřeně uplatní pravidla

Více

Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň:

Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň: Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň: ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE používá přirozená čísla k modelování reálných situací, počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků čte, zapisuje

Více

PODROBNÁ SPECIFIKACE PŘEDMĚTU VEŘEJNÉ ZAKÁZKY

PODROBNÁ SPECIFIKACE PŘEDMĚTU VEŘEJNÉ ZAKÁZKY Příloha č. 1 smlouvy PODROBNÁ SPECIFIKACE PŘEDMĚTU VEŘEJNÉ ZAKÁZKY 1. PŘEDMĚT A ÚČEL VEŘEJNÉ ZAKÁZKY Předmětem zakázky je: 1.1 Zpracování akčních plánů (AP) Jihomoravského kraje v souladu se zákonem č.

Více

Benchmarking ORP Rychnov n/kn

Benchmarking ORP Rychnov n/kn Benchmarking ORP Rychnov n/kn pro projekt Systémové podpory rozvoje meziobecní spolupráce v ČR v rámci území správních obvodů obcí s rozšířenou působností Zpracovatelé: Realizační tým ORP Rychnov nad Kněžnou

Více

KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor dopravy a silničního hospodářství 28. října 117, 702 18 Ostrava

KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor dopravy a silničního hospodářství 28. října 117, 702 18 Ostrava KRAJSKÝ ÚŘAD MORAVSKOSLEZSKÝ KRAJ Odbor dopravy a silničního hospodářství 28. října 117, 702 18 Ostrava *KUMSX016Y6D1* Váš dopis zn.: Ze dne: Čj: MSK 54561/2013 Sp. zn.: DSH/2426/2013/Moš 276.11 S5 Vyřizuje:

Více

270 Č. Třebová Zábřeh Olomouc Přerov Hranice Bohumín

270 Č. Třebová Zábřeh Olomouc Přerov Hranice Bohumín Novinky v jízdním řádu vlaků 2014 025 Dolní Lipka Hanušovice - Na základě požadavku Pardubického kraje jsou objednány o víkendu 4 páry vlaků, jeden je veden také v pátek (v Hanušovicích nově příjezd v

Více

Demografický vývoj. Základní charakteristikou demografického vývoje je vývoj počtu obyvatel. Retrospektivní vývoj počtu obyvatel je zřejmý z tabulky.

Demografický vývoj. Základní charakteristikou demografického vývoje je vývoj počtu obyvatel. Retrospektivní vývoj počtu obyvatel je zřejmý z tabulky. Demografický vývoj Základní charakteristikou demografického vývoje je vývoj počtu obyvatel. Retrospektivní vývoj počtu obyvatel je zřejmý z tabulky. Tab. č.1: Vývoj počtu obyvatel ve Vnorovech v období

Více

Metody síťové analýzy

Metody síťové analýzy Metody síťové analýzy Řeší problematiku složitých systémů, zejména pak vazby mezi jejich jednotlivými prvky. Vychází z teorie grafů. Základní metody síťové analýzy: CPM (Critical Path Method) deterministický

Více

1/2. Výlukový jízdní řád. Sp Sp v

1/2. Výlukový jízdní řád. Sp Sp v 1/2 platný od 17.I.16, 8:08 hod. do.i.16, :55 hod. 290 Olomouc - Uničov (- Šumperk) SŽDC, státní organizace / ČD, a.s. Vlak 3623 1 3625 3627 3 Olomouc hl.n. 270,275,301,310 4 34 5 02 5 19 6 17 6 33 6 41

Více

Jednotná dopravní vektorová mapa (JDVM) Jednotná dopravní vektorová mapa JDVM 2007. Geografický informační systém. ISSS 2.

Jednotná dopravní vektorová mapa (JDVM) Jednotná dopravní vektorová mapa JDVM 2007. Geografický informační systém. ISSS 2. Geografický informační systém vektorová mapa vektorová mapa () ISSS 2. dubna 2007 Mgr. Štěpán Žežula ved.odd.koncepce GIS CDV 2007 www.jdvm.cz www.cdv.cz vektorová mapa 2007 je geografický informační systém

Více

Strategický plán rozvoje města Kopřivnice

Strategický plán rozvoje města Kopřivnice 4 Trh práce Kapitola bude analyzovat základní charakteristiky situace na trhu práce zejména se zaměřením na strukturu nezaměstnanosti podle nejdůležitějších aspektů. Analýza bude využívat nejpodrobnější

Více

Postavení venkova v krajích České republiky

Postavení venkova v krajích České republiky Postavení venkova v krajích České republiky Úvod 1. Vymezení venkova Obsah publikací 2. Venkovský a městský prostor v kraji 2.1. Území, sídelní struktura, dostupnost 2.2. Obyvatelstvo 2.3. Ekonomika 2.4.

Více

Společný dopravní systém pro Prahu a Středočeský kraj. Ing. Martin Jareš, Ph.D. ROPID

Společný dopravní systém pro Prahu a Středočeský kraj. Ing. Martin Jareš, Ph.D. ROPID Společný dopravní systém pro Prahu a Středočeský kraj Ing. Martin Jareš, Ph.D. ROPID Dva IDS v jedné aglomeraci: PID a SID založena 1993 celé území Prahy a 1/3 území SČK metro, tramvaje, železnice, autobusy,

Více

Příloha 1 Ukázka zpracování problémových záznamů - duplicitní období v evidenci uchazeče

Příloha 1 Ukázka zpracování problémových záznamů - duplicitní období v evidenci uchazeče Přílohy Příloha 1 Ukázka zpracování problémových záznamů - duplicitní období v evidenci uchazeče Následující uchazeče měli duplicitní záznamy v evidenci. Tab.č. P1 Duplicitní období v evidenci uchazeče

Více

Univerzita Karlova v Praze Centrum pro otázky životního prostředí U Kříže Praha 5 ředitel: prof. RNDr. Bedřich Moldan, CSc.

Univerzita Karlova v Praze Centrum pro otázky životního prostředí U Kříže Praha 5 ředitel: prof. RNDr. Bedřich Moldan, CSc. Univerzita Karlova v Praze Centrum pro otázky životního prostředí U Kříže 8 158 00 Praha 5 ředitel: prof. RNDr. Bedřich Moldan, CSc. Sběr dat pro ekonomickou analýzu (aktivita 2.2) projektu MD 24/2006-430-OPI/3

Více