Ανάλυση δικτύων μέσων σταθερής τροχιάς υπό έκτακτες συνθήκες

Public transport (PT) and especially urban rail transport (URT) are essential parts of modern urban environments, with URT constituting the core of mass transit by facilitating numerous citizens’ daily commutes. As potential disruptions in URT can have significant impacts on the overall PT operation, systematic vulnerability analysis is crucial for effective disruption management aimed at mitigating those impacts. In this dissertation, Complex Network Theory is utilized to develop a methodological framework aimed at analyzing URT vulnerability, focusing on the interaction between URT and alternative PT modes that can support or substitute for the former in cases of their disruption. The research conducted for the dissertation is focused on three main pillars: a) critical stations, b) passenger flows, and c) substitution capabilities for URT. First, a methodology for the identification of critical URT stations is developed based on network and statistical analysis, while different sources of criticality are also distinguished. Subsequently, the association between ridership and network topology is explored through the development of econometric models for the prediction of passenger flow distribution, based on network characteristics. Furthermore, the substitution capabilities for URT are modeled as a network of alternative transport services, which enables the detection of important substitution elements, the evaluation of substitution robustness, and the identification of effective strategies for enhancing this robustness. Lastly, all the methodologies of the proposed framework are applied to a real-world URT network so that their effectiveness can be assessed, along with their ability to provide valuable insights into the operation of these systems. The findings of the dissertation are expected to provide PT operators with valuable information about the vulnerability of the underlying systems and therefore support proactive disruption management.Οι Αστικές Συγκοινωνίες (ΑΣ) και δη τα Μέσα Σταθερής Τροχιάς (ΜΣΤ) είναι αναπόσπαστο μέρος του σύγχρονου αστικού περιβάλλοντος, με τα δεύτερα να αποτελούν τον πυρήνα των μέσων μαζικής μεταφοράς, διευκολύνοντας τις καθημερινές μετακινήσεις αναρίθμητων πολιτών. Καθώς ενδεχόμενες διαταραχές στην εύρυθμη λειτουργία των ΜΣΤ μπορεί να έχουν σημαντικό αντίκτυπο στις ΑΣ εν συνόλω, η ενδελεχής ανάλυση της τρωτότητάς τους είναι κρίσιμη για την αποτελεσματική διαχείριση των συστημάτων σε καταστάσεις εκτάκτων συνθηκών και τον μετριασμό πιθανών αρνητικών επιπτώσεων. Στην παρούσα Διδακτορική Διατριβή αξιοποιείται η Θεωρία Σύνθετων Δικτύων για την ανάπτυξη ενός μεθοδολογικού πλαισίου με απώτερο στόχο την ανάλυση της ευπάθειας των ΜΣΤ. Το πλαίσιο αυτό βασίζεται στη θεμελιώδη θεώρηση της συνέργειας μεταξύ ΜΣΤ και λοιπών ΑΣ, οι οποίες μπορεί να υποστηρίζουν ή να υποκαθιστούν τα πρώτα σε καταστάσεις εκτάκτων συνθηκών. Το ερευνητικό έργο που πραγματεύεται η παρούσα Διατριβή εστιάζεται σε τρεις βασικούς πυλώνες: α) κρίσιμους σταθμούς, β) επιβατικές ροές, και γ) δυνατότητες υποκατάστασης των ΜΣΤ. Αρχικά, αναπτύσσεται μεθοδολογία εντοπισμού κρίσιμων σταθμών ΜΣΤ μέσω κατάλληλης ανάλυσης δικτύων και στατιστικής ανάλυσης, ενώ επίσης διακρίνονται διαφορετικές πηγές της κρισιμότητάς τους. Μετέπειτα, διερευνάται η συσχέτιση των επιβατικών ροών με χαρακτηριστικά του δικτύου, μέσω της ανάπτυξης οικονομετρικών μοντέλων πρόβλεψης για την κατανομή των ροών αυτών, με χρήση μετρικών του δικτύου ως ανεξάρτητες μεταβλητές. Επιπρόσθετα, αναπτύσσεται πρότυπο των δυνατοτήτων υποκατάστασης των ΜΣΤ ως ένα δίκτυο εναλλακτικών μέσων, με βάση το οποίο μπορεί να επιτευχθεί ο εντοπισμός σημαντικών στοιχείων υποκατάστασης, η αξιολόγηση της ευρωστίας του δικτύου, καθώς και η αναγνώριση αποτελεσματικών στρατηγικών για την ενίσχυση της ευρωστίας αυτής. Τελικώς, το σύνολο των αναπτυχθέντων μεθοδολογιών στο πλαίσιο της Διατριβής εφαρμόζεται σε πραγματικό δίκτυο ΑΣ, για την αξιολόγηση της αποτελεσματικότητάς τους και την εξαγωγή χρήσιμων συμπερασμάτων σχετικά με τη λειτουργία των δικτύων αυτών. Τα ευρήματα της Διδακτορικής Διατριβής αναμένεται να παρέχουν πολύτιμη πληροφόρηση στους Φορείς λειτουργίας ΑΣ σχετικά με την ευπάθεια των ΜΣΤ, και ως εκ τούτου, να υποστηρίξουν προληπτικές ενέργειες με στόχο την αποτελεσματική διαχείριση εκτάκτων συνθηκών

How is Intraday Metro Ridership related to Station Centrality in Athens, Greece?

In this study, intraday correlations between station centralities and ridership at stations of the Athens metro system in Greece are explored. An unweighted L-space representation of the physical metro network is developed, and degree, closeness and betweenness are selected as station centrality measures. Hourly smart-card data are used for representing passenger flows. For station classification, principal component analysis and k-means clustering are utilized. The findings suggest that centrality and ridership usually move in opposite directions, morning peak-hour boardings are completely uncorrelated with station centrality, and metro stations can be classified as ‘central destinations’, ‘averagely central origins’, and ‘underutilized peripheral stations’

How did the COVID-19 pandemic impact traveler behavior toward public transport? The case of Athens, Greece

The COVID-19 outbreak led to significant changes in daily commuting. As lockdowns were imposed to metropolitan areas throughout the globe, travelers refrained heavily from using public transport, to maintain social distancing. Based on data from Athens, Greece, this paper investigates the anticipated, post-pandemic behavior of travelers with respect to public transport use. Focus is given on analyzing those factors that affect post-pandemic recovery time of public transport users, i.e. the time travelers would refrain from using public transport, following a gradual exit from the pandemic outbreak and relaxation of lockdowns. The analysis is performed using both a clustering algorithm and a discrete duration model. Both methodologies highlighted the fact that the frequency of using public transport before the pandemic along with the travelers’ age, influence their behavior in terms of recovery time. Results from the discrete duration model suggest also that self-employed and travelers who mostly use private vehicles, are less likely to use public transport after the outbreak. Concerning the psychological factors that shape COVID-19 safety-related perceptions that affect public transport use, travelers who would be willing to use protection gear when traveling with are also less likely to return to public transport. Findings of this study could be useful for policy making, suggesting that efficient marketing strategies toward promoting public transport usage in a post-pandemic era should focus on travelers with specific socio-demographic and travel characteristics