ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Funkcjonowanie roweru publicznego w dużym mieście. Przykład Łodzi Marta Borowska-Stefańska, Michał Kowalski, Szymon Wiśniewski

Autorzy:
Marta Borowska-Stefańska, Michał Kowalski, Szymon Wiśniewski
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
140
Dostępny format:
     PDF
Czytaj fragment

Ebook

darmowy

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl

Celem książki jest ocena funkcjonowania Łódzkiego Roweru Publicznego jako elementu systemu transportowego miasta. Do badań wykorzystano głównie dwie bazy danych dotyczące wypożyczeń i zwrotów łódzkich rowerów publicznych oraz rejestru przejazdów nimi utworzonego na podstawie sygnałów GPS. Analizy przestrzenne wykonano przy użyciu oprogramowania GIS. Aby poznać opinie użytkowników na temat roweru miejskiego w Łodzi, przeprowadzono wywiady kwestionariuszowe (standaryzowane).

Łódzki Rower Publiczny dobrze wpisał się w krajobraz miasta, mimo swojego krótkiego funkcjonowania. Ten popularny środek transportu wydaje się przybliżać Łódź do realizacji założeń Karty Brukselskiej oraz idei zrównoważonego transportu miejskiego. Ze względu na duży zasięg przestrzenny funkcjonalnego centrum Łodzi, rower miejski może stanowić podstawowe narzędzie integrujące obszar śródmiejski. Istotna jest również jego niska emisyjność i niewielka terenochłonność.

Wybrane bestsellery

Marta Borowska-Stefańska, Michał Kowalski, Szymon Wiśniewski - pozostałe książki

Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
0,00 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.