NAPIS NAD ČLANKOM GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 | 35 IZVLEČEK Prispevek govori o iskanju najboljših lokacij za vzpostavitev postajališč za izposojo koles v Mariboru, mestu ki se zadnje desetletje močno kolesarsko prebuja. Njihovo iskanje je bilo zasnovano s pomočjo geoinformacijske podpore odločanju. Na podlagi izbranih kriterijev in omejitev smo prišli do zemljevida primernosti lokacij. Kot končen rezultat pa smo predstavili eno izmed možnih kombinacij 12-ih postajališč izposoje koles v Mariboru. Ključne besede: sistem izposoje koles, geoinformacijska podpora odločanju, večkriterijsko vrednotenje, Maribor. ABSTRACT Determining optimal locations for a bike-sharing system in Maribor The article reports on finding the best suited locations for bicycle sharing docks in Maribor, a city that has experienced an awakening in bicycle culture in the last decade. The search was performed using the GIS tools. Using pre-selected criteria and restrictions the algorithm yielded a suitability map for the dock locations. Finally, we present one of the possible layouts of 12 bike-sharing docks in Maribor. Key words: bicycle-sharing system, GIS-based decision support, multi-criteria evaluation, Maribor. Iskanje primernih lokacij za umestitev sistema izposoje koles v Mariboru 36 | GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES Avtorica besedila: ANA SEIFERT BARBA, magistrica geografije Oddelek za geografijo Filozofske fakultete Univerze v Ljubljani, Aškerčeva cesta 2, 1000 Ljubljana E-pošta: ana.seifert@ff.uni-lj.si Avtorica in vir fotografij: ANA SEIFERT BARBA, www.mbajk.si COBISS 1.04 strokovni članek D andanes je geoinformacijska podpora odločanju prisotna tako na šte-vilnih področjih naših vsakdanjih aktivnosti kot tudi pri znanstvenem raziskovanju. Ena od teh aktivnosti je tudi pot v šolo ali na delo. To pot lahko premagamo na različne načine oziroma z različnimi prevoznimi sredstvi, ki so lahko trajnostna ali netrajnostna. Eno izmed trajnostnih tran- sportnih sredstev, ki ga vsakodnevno uporablja veliko ljudi, je kolo. Kolo je tudi sredstvo, s katerim smo znotraj mest zelo mobilni. Kolesariti smemo po conah za pešce, imamo kolesarske steze, nenazadnje se lahko peljemo tudi po cestah za motorna vozila s hitrostno omejitvijo do 50 km/h. Ni pa nujno, da imamo kolo vedno pri roki. Včasih bi si želeli s kolesom opraviti le del poti. Kot idealna rešitev se nam ponuja sistem izposoje koles, ki ga sestavljajo posta- jališča, locirana na premišljenih in priročnih lokacijah v mestu. V članku smo s pomočjo geoinformacijske podpore odločanju želeli ugotoviti ugodne lokacije za umestitev sistema izposoje koles v Mariboru. Sistemi izposoje koles in njihovo načrtovanje Začetki sistemov izposoje koles segajo v drugo polovico 20. stoletja. Leta 1965 so v središču Amsterdama na Nizozemskem razpostavili 50 belih koles, ki so bila prebivalcem na voljo brezplačno . Kolesa so hitro poškodovali ali pa jih ukradli, zato se je prvi poizkus sistema izposoje koles kaj hitro končal. Druga generacija sistema izposoje koles je bila razvita leta 1995 v danskem glavnem mestu Københavnu. Delovala je po načelu vplačila, z nekaj kovanci si namreč lahko odklenil kolo. Izposoja vseeno ni omogočala nadzora nad uporabnikom, saj je bil ves čas anonimen. Tudi v tem primeru je bilo veliko koles odtujenih. Tretja generacija sistemov za izposojo koles je zaživela z informacijsko tehnolo- gijo, ki omogoča nadzor nad rezervacijo, prevzemom (ang. pick-up), sledenjem in oddajo (ang. drop-off). Prvi takšen sistem (Vélo à la Carte) je bil leta 1998 vzpostavljen v francoskem mestu Rennesu (Shaheen in Guzman 2011). V Sloveniji je prvi sistem izposoje koles leta 2011 vzpostavljeni Ljubljana – Bicike(Lj). Sedaj ga sestavlja 72 postajališč (medmrežje 3). Ljubljani so sledila druga mesta v Sloveniji: Velenje in Šoštanj (Bicy), Ravne na Koroškem (PICI- KL), Murska Sobota (Soboški biciklin), Gorenjska bike, ki povezuje občine Je- senice (JeseNICE Bikes), Kranj (KRsKOLESOM), Naklo, Radovljico in Tržič, Piran (Piranko), Ptuj (PECIKL), KolesCE, ki je dober primer medobčinskega povezovanja občin Celje, Laško, Polzela, Slovenske Konjice, Šentjur, Štore, Zreče in Žalec, Kočevje (KOLU), Nova Gorica (GO2GO), Ribnica (Ricikel), Krško (Krčan), Brežice (Bržkolo), Trbovlje (TRajBi), Idrija (BECIKEL), Ka- mnik (KAMKOLO). Predvsem pri medobčinskem povezovanju so občine za lažje premagovanje razdalj investirale tudi v e-kolesa. Lokacije postajališč za izposojo koles morajo biti smiselno umeščene v prostor, saj drugače sistem ne služi prebivalcem. V Madridu so se načrtovanja lotili zelo sistematično. Kot najpomembnejše so izbrali dejavnike, ki vplivajo na vsakdanjo GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 | 37 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES izposojo koles: topografijo, vreme, od- nos do kolesarjenja, kakovost javnega potniškega prometa, tip kolesa, posta- jališča, obratovalni čas storitve, varnost in tehnologijo postajališč, vzdrževanje, ceno, lokacije postajališč, strukturo omrežja, kolesarsko infrastrukturo. Z ustrezno izbiro dejavnikov namreč za- gotavljamo učinkovito prerazporejanje koles med postajami. Število postaj se od mesta do mesta razlikuje. V mestih z več kot 200.000 prebivalci je smiselno vzpostaviti po- staje po celotnem mestu, medtem ko jih je v manjših mestih smiselno ure- diti le v bližini mestnega središča in seveda v središču samem. Dejavniki, ki vplivajo na razmestitev oziroma jih po- gosto uporabimo pri iskanju ustreznih lokacij postajališč za izposojo koles so: bližina postaj javnega potniškega pro- meta, cone, kjer ni dovoljen motorni promet, območja dela, nakupovalna središča, parki, šole, gostota poselitve, gostota delovnih mest, storitvene de- javnosti, bližina kulturnih in rekrea- cijskih objektov (muzeji, gledališča) … Razdalja med posameznimi postaja- lišči naj ne bi presegla 300 m, med- tem ko je za razdaljo med ciljnimi oziroma začetnimi objekti našega potovanja in postajališči koles posta- vljena meja 200 m. Človek naj bi bil pripravljen hoditi dlje do dotičnega transportnega sredstva, če bo z njim premagal tudi večjo razdaljo, če pa je transportno sredstvo namenjeno krajšima času in razdalji potovanja, zanj ni pripravljen premagati daljše razdalje. V konkretnih vrednostih to pomeni, da je posameznik za dostop do avtobusne postaje pripravljen pre- hoditi 400 m, medtem ko je v prime- ru podzemne železnice razdalja lahko tudi do 800 m. Sistemi izposoje koles navadno ne spadajo med transportna sredstva, ki bi bila namenjena daljšim potovanjem, zato tudi pripravljenost uporabnikov prehoditi podobne raz- dalje kot do avtobusnih postajališč ni povsem enaka. Za optimalno razdaljo med postajališči ter ciljnimi ali zače- tnimi objekti potovanja smo zato tudi v naši raziskavi privzeli vrednost 200 m (García-Palomares, Gutiérrez in Latorre 2012). Maribor in urbano kolesarjenje Preučevano območje raziskave je Ma- ribor, mesto v severovzhodnem delu Slovenije, v panonskem delu tik pod Pohorjem, ki že spada med predalp- ska hribovja. S 95.000 prebivalci je drugo največje mesto v Sloveniji ter pomembno gospodarsko, finančno, upravno, univerzitetno in kulturno središče severovzhodne Slovenije. Po- vršje na območju mesta je dokaj urav- nano, kar je z vidika urbanega kolesar- jenja ugodno (medmrežje 8). Maribor se z vidika mestnega kole- sarstva šele razvija. Stanje, cilji in am- bicije Kolesarske mreže Maribor so zapisani v Kolesarski strategiji mesta Maribor 2013–2030 (Rotar 2013). Glavni cilj strategije je uveljaviti ko- lesarski promet kot resno alternativo motoriziranemu prometu. S tem bi v mestu povečali stopnjo mobilno- sti, zmanjšali ogljični odtis in s tem krepili načela trajnostnega načina ži- vljenja. Maribor mora do navedenih ciljev »prekolesariti« še dolgo pot. S kolesom se opravi zgolj 8 % vseh poti v mestu. Bolj kot urbano kolesarjenje se namreč uveljavlja rekreacijsko. Ra- zlog za to pa ni le nezainteresiranost meščanov za vsakdanje kolesarjenje, ampak tudi neurejenost kolesarskega omrežja. Problem kolesarskih stez ni le v dejstvu, da jih je premalo, ampak tudi, da so obstoječe dotrajane, na Slika 1: Bicike(LJ) (foto: Ana Seifert Barba). 38 | GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES njih se pojavljajo neustrezne klančine, ponekod so preozke, velikokrat so po- stavljene na območja, kjer prihaja do konfliktov s pešci. Poleg nepovezano- sti kolesarskih stez obstaja veliko ne- varnih odsekov, kjer lahko nepozoren voznik motornega vozila kolesarja kaj hitro spregleda (Rotar 2013). V zadnjem desetletju kolesarjenje v Mariboru spodbuja Mariborska ko- lesarska mreža. Z različnimi projekti se počasi vzpostavljajo navade v smeri urbanega kolesarjenja in trajnostne- ga načina življenja. Tako je bil razvit Center mobilnosti Maribor, vzposta- vili so sistem zbiranja rabljenih koles, študentom ponudili izposojo koles za en ali dva semestra, otrokom pa že- lijo približati kolesarjenje in varnost v prometu. Plod enega od projektov in primer zelo dobre prakse je Bajk Kuhna, delavnica, namenjena ureja- nju, popravilu in nadgradnji koles. Dvakrat tedensko ne deluje kot servis, ampak kot učilnica in izmenjevalnica znanja, kjer izkušeni kolesarski meha- niki poleg orodja delijo nasvete in po- moč pri popravilu koles. Bajk Kuhna je namenjena druženju, srečevanju in neformalnemu učenju med člani ko- lesarske skupnosti (medmrežje 2). Čeprav se je Maribor šele začel razvi- jati v kolesarsko mesto, smo se v raz- iskavi ukvarjali z iskanjem primernih površin za vzpostavitev sistema izpo- soje koles. Mesto se mora najprej ko- lesarsko razviti do določene stopnje, ko bo izposoja koles postala zanimiva za vsakdanjega uporabnika za prevo- ze na delo/v šolo ali po vsakdanjih opravkih. Sistem pa se lahko vzposta- vi že prej, mogoče v manjšem obsegu, kot promocija trajnostne mobilnosti v mestu, ki naj bi spodbudila urbano kolesarjenje. Trenutno sta v Maribo- ru vzpostavljena dva načina izposoje koles. Prvi je namenjen študentom s statusom. Vijolično-rumeno kolo MBajk si študenti lahko sposodijo za en ali dva semestra ob plačilu 30 ozi- roma 50 evrov. Drugi je izposoja na način, soroden izposoji nakupovalnih vozičkov v trgovini. V ključavnico vstavimo kovanec za 2 evra, ki ga po končani vožnji in zaklepu kolesa do- bimo nazaj. Kolesa je možno dobiti na treh lokacijah v mestu: pri študent- skih domovih na Gosposvetski ulici, na TIC-u Maribor in železniški posta- ji (medmrežje 9). Metode V prispevku smo uporabili večkrite- rijsko podporo odločanju. Gre za me- todo, ki različne kriterije z različnimi postopki združuje v enega samega. V okvirčku so podane razlage delov več- kriterijskega odločanja in nekaj poj- mov s področja umeščanja kolesarskih postajališč. Omejitve – kriteriji, ki omejujejo izbiro primernih območij. Sestavljata jih dva razreda – primerno in neprimerno. Pripravljene s v obliki Boolovih podatkovnih slojev (1 – pri- merno, 0 – neprimerno). Boolove karte – uporabljajo Boolovo binarno logiko, območje po določenem kriteriju namreč razdelijo na primerno in neprimerno (medmrežje 1). Dejavniki – kriteriji, ki vplivajo na stopnjo ugodnosti oziroma neugodnosti izbranega območja. Fuzzy standardizacija – pretvorba dejavnikov na isto mersko lestvico (0–255) s pomoč jo določene funkcije. Analitični hierarhični proces (AHP) – postopek, pri katerem dejavnikom dodelimo uteži s pomočjo Saatyjeve tehnike. Saatyjeva tehnika – tehnika, s katero medsebojno primerjamo izbrane dejavnike in jim pri procesu odločanja dodeljujemo relativno pomembnost. Na podlagi naše pri- merjave programi v analitičnem hierarhičnem procesu izračunajo uteži posameznim dejavnikom. Obtežena linearna kombinacija – vrsta večkriterijskega odločanja, kjer združimo kar- te obteženih dejavnikov in omejitve. Izvorna območja potovanj – lokacije, kjer ljudje začnejo svojo vsakdanjo pot. Nava- dno gre za stanovanjska območja, ki se ujemajo z veliko gostoto poselitve. Ciljna območja potovanj – lokacije z veliko gostoto delovnih mest, storitev, kulturnih in izobraževalnih ustanov in podobno. Sistem izposoje koles (ang. bike-sharing system) – storitev, kjer si lahko kolo izpo- sodimo na točno določenih postajališčih, postavljenih v ta namen. Izposoja je name- njena krajšemu potovanju, po koncu katerega kolo vrnemo na drugo postajo. Glavni namen sistema je prevoz od točke A do točke B s kolesom, za katerega nam ni potrebno skrbeti. Sistem je uporaben predvsem pri intermodalnih potovanjih (medmrežje 4). Voronoijevi poligoni – Razdelitev ravnine na območja okrog izbranih izhodišč, znotraj katerih so vse točke najbližje danemu izhodišču (medmrežje 12). GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 | 39 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES sta. Večja širina linije bi namreč lahko ponekod izključila ceste in primerna območja za postajališča koles, ožja pa bi predstavljala nevarno bližino tirov. Ker smo v postopek želeli kot po- memben dejavnik vključiti tudi vpliv- no središče Maribora, smo na podlagi četrtnih skupnosti izbrali središče, ki smo ga pozneje uporabili pri večkri- terijskem odločanju. Izbrali smo Če- trtno skupnost Center, ki smo jo na vzhodu omejili s potekom železnice, na severu pa s potekom Maistrove ulice. Kot edini primeren tip rabe tal za umestitev novih postajališč smo v slo- ju rabe tal smo zločili sloj »pozidano«. Tako z novimi postajališči ne pose- gamo v parke ter travnata in gozdna zemljišča. Na podlagi evidence hišnih številk, ki vsebuje tudi zapis o številu prebival- cev za posamezno hišno številko, smo s pomočjo ukaza Kernel Density izra- čunali gostoto poselitve za Maribor. Ukaz deluje tako, da vsaki točki do- deli rahlo ukrivljeno površino, ki ima najvišjo vrednost tam, kjer se prekriva s točko. Vrednost površine se nato zmanjšuje z oddaljevanjem od točke in vrednost 0 doseže na robu določe- nega poizvedovalnega radija površine (medmrežje 5). Rezultate smo dobili v merski enoti število prebivalcev na km2. Izračunati smo želeli tudi vplivna območja mestnih avtobusnih posta- jališč glede na število linij, ki pelje- jo skoznje. To smo dosegli z ukazom Natural Neighbor. Orodje spada med zemljevidov spletnega portala Najdi.si (medmrežje 10) vnašali ročno v pro- gramsko orodje ArcGIS 10.1, na pod- lago digitalnih ortofoto posnetkov. Postajališča smo vnašali v vektorski točkovni sloj in v njegovo atributivno bazo podatkov vpisali tudi število linij mestnega potniškega prometa, ki po- tekajo skozi posamezno postajališče. Na podlagi terenskih meritev v Lju- bljani smo izračunali tudi povprečno površino postajališč za kolesa. Izmer- jenih je bilo 10 površin postajališč Bicike(LJ)-a. Povprečna velikost po- stajališča je približno 35 m2 (za 20 koles), kar smo upoštevali tudi pri našem večkriterijskem odločanju. Za izvedbo podpore odločanju smo na podlagi preučene literature in in- formacij o Mariboru izbrali omejitve in dejavnike, ki smo jih uporabili v nadaljnjem procesu odločanja. Za iz- delavo analiz smo uporabili dva pro- grama s področja geografskih infor- macijskih sistemov: ArcGIS 10.1 in Idrisi Taiga. Priprava podatkov Vse podatkovne sloje smo najprej obrezali na območje mesta Maribor. Slojema cest in železnic smo dodali določeno širino, saj gre za linijska vek- torska sloja brez širine. Cestam smo na obeh straneh dodali širino 3 m, saj so ceste v naselju široke 6 m. (Zakon o cestah 2010). Železnicam smo na vsa- ko stran pripisali po 6 m. Širina tirov je sicer 1,5 m (Zakon o varnosti … 2007). Po premisleku smo posame- znemu železniškemu tiru dodelili sku- pno širino 12 m. Za to vrednost smo se odločili na podlagi poznavanja me- Za zastavljeni projekt smo potrebovali podatkovne sloje, ki so na razpolago na spletnih straneh Geodetske uprave Republike Slovenije (GURS). Upora- bili smo vektorske podatkovne sloje cest, železnic, četrtnih skupnosti, na- selij, evidence hišnih številk, katastra stavb, zemljiškega katastra in rabe tal. Pomemben vir podatkov so bile Inte- raktivne karte Mestne občine Maribor (MOM). Za nas so bili uporabni sloji, ki prikazujejo lokacije bank, fakultet, srednjih šol, naravnih znamenitosti, pošt in telekoma, železniške posta- je, kina, kulturnih ustanov, knjižnic, muzejev in galerij, športnih objektov in zdravstvenih ustanov. Na podlagi katastra stavb in identifikacije posa- meznih dejavnosti na Interaktivnih kartah MOM (medmrežje 7) smo iz- ločili 5 novih slojev: - sloj izobraževalnih ustanov, kamor smo uvrstili knjižnice, srednje šole, fakultete in študentske domove, - sloj rekreacijskih lokacij, kamor smo uvrstili mestni park, športne dvorane in večja igrišča na pro- stem, - sloj storitev, kamor smo uvrsti- li banke, pošte, tržnice, dva večja trgovska centra (Europark in Le- clerc) ter zdravstvene ustanove, - sloj zabave in kulture, kamor smo uvrstili naravne znamenitosti (Me- stni akvarij in Stara trta), muzeje, galerije, kino, Narodni dom in gle- dališče, - sloj železniških postaj (Maribor, Studenci, Tezno). Eden najzamudnejših delov je bilo ugotavljanje lokacij postajališč me- stnih avtobusov. Te smo s pomočjo 40 | GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES znice, železniške postaje) smo izde- lali karte oddaljenosti od elementov posameznih slojev. V analizi smo kot dejavnik želeli določiti tudi vplivno središče Maribora. Za njegov izra- čun nismo uporabili analize oddalje- nosti, ampak stroškovno (časovno) analizo z ukazom Cost. Upor smo določili s pomočjo sloja cest. V stro- škovni analizi je upor parameter, ki mu dodelimo določeno vrednost in pove, kako lahko se je premakniti prek določene celice. Cestam smo določili Najmanjši upor z vrednostjo Najprej smo se lotili izdelave omeji- tev. Za vse štiri sloje smo izdelali Boo- love karte. Vsak sloj smo reklasificirali na dva razreda: omejitve so dobile vre- dnost 0, območja na kartah, kjer ni omejitev, pa vrednost 1. Pri dejavnikih je bila ključna bližina oziroma oddaljenost od posameznih dejavnikov. Za osem podatkovnih slojev (avtobusna postajališča, ceste, izobraževalne ustanove, rekreacijski objekti, storitvene dejavnosti, kul- turne in zabaviščne ustanove, žele- interpolacijska orodja in deluje tako, da interpolacijski točki priredi Voro- noijev poligon in izračuna prekriva- nje le-tega z Voronoijevimi poligoni sosednjih točk. Novi točki pripiše vre- dnost obteženega povprečja vrednosti sosednjih točk, pri čemer so uteži kar deleži prekrivanja novega poligona s sosednjimi (medmrežje 12). Kot re- zultat smo dobili 12 območij. Vsako izmed območij zaznamujejo postaja- lišča, ki imajo določeno število linij. Dejavniki in omejitve V prejšnjem poglavju navedene in pripravljene podatkovne sloje smo za potrebe nadaljnjega dela pretvorili v rastrsko obliko. Pretvorbe smo izve- dli na podlagi sloja gostote poselitve, tako da so imeli vsi novi rastrski sloji istoležne celice velikosti 3 x 3 m2. V preglednici 1 so predstavljene ome- jitve in dejavniki, ki smo jih izbrali za izvedbo geoinformacijske podpore odločanju. Dejavniki predstavljajo Pri umeščanju postajališč so navedeni dejavniki ključna območja ciljnih in izvornih potovanj. Ostali uporabljeni podatkovni sloji so nam služili kot omejitve. Slika 2: Omejitve (4v1). OMEJITEV DEJAVNIK ceste železnica stavbe raba tal – vse razen pozidanega vplivno območje števila avtobusnih linij lokacija avtobusnih postajališč središče mesta oddaljenost cest gostota poselitve oddaljenost izobraževalnih ustanov oddaljenost rekreacijskih objektov oddaljenost storitvenih dejavnosti oddaljenost kulturnih in zabaviščnih ustanov oddaljenost železnice oddaljenost železniške postaje Preglednica 1: Povprečna doba bivanja v občini Cerkno v obdobju 2006–2019 ter primerjava z nacionalnim povprečjem (medmrežje 1, medmrežje 2, medmrežje 5). GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 | 41 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES 1 pri premiku čez posamezno celi- co smo določili cestam, medtem ko so preostala območja za posamezno celico prejela vrednost treh enot upora. Najbolj optimalna oz.iroma najhitrejša pot do mestnega središča je bila tako predstavljena po cestah. Sloja gostote poselitve in vplivne- ga območja avtobusnih linij nismo spreminjali, saj sta karti že ustrezali kriterijem dejavnika. Ker v postopku geoinformacijske podpore odločanju posamezne dejav- nike med seboj primerjamo in vre- dnotimo, smo jih za ta namen najprej standardizirali na lestvico z vrednost- mi 0–255. Ročno smo standardizirali le dejavnik »vplivno območje števila avtobusnih linij«, kjer smo posame- zne kategorije ustrezno preračunali na mersko lestvico (0-255), saj razlike med posameznimi razredi niso bile enakovredne. Preostale dejavnike smo standardizirali s pomočjo mehkih (ang. Fuzzy) principov in pripadajo- čih funkcij. Linearno funkcijo smo uporabili pri standardizaciji stroškovne oddaljeno- sti od središča ter pri gostoti poselitve. V prvem primeru smo uporabili pa- dajočo obliko funkcije, saj se stroški oz.iroma čas potovanja z oddaljeva- njem od središča povečujejo. V dru- gem primeru smo dejavniku gostote poselitve pripisali naraščajočo linear- no funkcijo, saj se namreč s poveče- vanjem gostote prebivalstvaposelitve veča tudi primernost predvidenih območij. Oddaljenost od cest in železnic smo standardizirali s pomočjo J-funkcije. Za optimalno oddaljenost postajališč od cest smo določili vrednost (največ) 20 m. Primernost več kot 20 m od- daljenih lokacij za postajališča hitro upade, saj predvidevamo, da se ko- lesarji vozijo po cestah. Oddaljenost več kot 20 m od cestišča bi pome- nila, da bi kolesar moral premagati kar nekaj razdalje, da bi sploh prišel do cestišča in začetka svojega poto- vanja, kar bi bilo seveda zamudno in nesmiselno. Oblika funkcije, ki smo jo uporabili, je bila torej padajoča J- -funkcija s prelomno vrednostjo 20 m. Pri železnicah je območje prvih 20 m z vidika postajališč neuporab- no, medtem ko večja oddaljenost od železnic na primernost ne vpliva več, zato je območje z oddaljenostjo več kot 20 m od železnic konstantno pri- merno. Uporabljena je bila narašča- joča J-funkcija s prelomno vredno- stjo 20 m. Preostalih šest dejavnikov (oddalje- nost od avtobusnih postajališč, od- daljenost od izobraževalnih ustanov, oddaljenost od rekreacijskih objek- tov, oddaljenost od storitvenih de- javnosti, oddaljenost od kulturnih in zabaviščnih ustanov ter oddaljenost od železniških postaj) smo standar- dizirali s pomočjo iste, sigmoidalne funkcije -. Za vse dejavnike smo do- ločili maksimalno oddaljenost ozi- roma pripravljenost posameznika za pešačenje do posameznega objekta. Maksimalno vrednost za pešačenje 200 m smo povzeli po članku avtor- jev García-Palomares, Gutiérrez in Latorre (2012). Z naraščanjem raz- dalje (od 200 m naprej) se ugodnost počasi manjša. Za standardizacijo smo torej v vseh primerih uporabili sigmoidalno padajočo obliko funkci- je, s prelomno vrednostjo 200 m. Večkriterijsko odločanje Večkriterijsko odločanje je potekalo z modulom Decision Wizard v pro- gramskem orodju Idrisi Taiga, kjer smo uporabili vse standardizirane de- javnike in omejitve. V sklopu modula smo izvedli tudi analitični hierarhični proces – AHP oziroma. obteževanje dejavnikov s pomočjo Saatyjeve teh- nike. V matriki smo glede na relativni pomen medsebojno primerjali vseh 11 dejavnikov, na podlagi tega pa je program dejavnikom dodelil posame- zne uteži, ki jih je nato uporabil pri večkriterijskem odločanju. Slika 3: Fuzzy funkcije. 42 | GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES datno lokacijo, ki se nam je pozneje, po subjektivni presoji, zdela smiselna. V nadaljevanju smo rastrski sloj pri- mernosti prekrili s slojem zemljiškega katastra, ki je imel izbrane le parcele, ki niso bile izločene z omejitvami in so bile večje od 35 m2. Kot najbolj ugo- dne rezultate smo na koncu uporabili zgornjih 6 razredov reklasificiranega zemljevida. Kot rezultat namreč nismo dobili posameznih osamljenih lokacij, ampak manjše skupine primernih lo- kacij, med katerimi smo lahko v nada- ljevanju izbirali najprimernejšo. Ker smo za postajališča želeli najti le najboljše lokacije, smo zemljevid re- klasificirali v 20 enako širokih razre- dov. Izločili smo najslabši razred, ki je zaradi narave delovanja programskega orodja zajel tudi neprimerno ozadje. Število razredov je bilo določeno na- ključno oziroma z namenom, da med posameznimi primernimi in manj primernimi območji ohranimo prikaz več prehodov. Zaradi večje variabilno- sti primernosti smo lahko natančneje izločili povsem neprimerne lokacije. Obenem smo obdržali tudi kakšno do- Rezultati Rezultat večkriterijskega odločanja je torej zemljevid ugodnosti zemljišč mesta Maribor za postajališča izposoje koles. Ker nam v začetni fazi raziska- ve ni uspelo pridobiti podatkov o la- stništvu parcel, smo v večkriterijskem odločanju kot primerne upoštevali vse parcele, ki niso na zemljiščih, oprede- ljenih kot omejitve. Zemljevid ugodnosti nakazuje, da je postajališča za izposojo koles možno urediti skorajda povsod. Razlike so le v primernosti posameznih lokacij. Slika 4: Dejavniki (11v1). GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 | 43 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES Po uspešno opravljeni prostorski analizi večkriterijskega odločanja smo dobili 183 lokacij, primernih za postajališča izposoje koles. Na sliki 6 lahko opazimo eno večje in sedem manjših območij, znotraj katerih se pojavljajo primerne lokacije. Posta- jališča bi bilo zato smiselno ume- stiti na ta območja; v vsako izmed sedmih manjših območij po eno ali največ dve postajališči in v večje območje v središču Maribora tri ali štiri medsebojno ustrezno oddaljena postajališča. Ker smo si za cilj zadali izdelati ze- mljevid omrežja postajališč za izposo- jo koles, smo se odločili, da na pod- lagi lastne presoje izberemo primerna postajališča. Predvideli smo, da bi bila investitor sistema izposoje koles DEJAVNIKI OMEJITVE oddaljenost od ceste železnica nepozidano stavbe oddaljenost od oddaljenost od oddaljenost od oddaljenost od časovna oddaljenost karta primernosti lokacij oddaljenost od zabavišč gostota vplivno območje oddaljenost oddaljenost avtobusnih postajališč avtobusnih linij od cest železniških postajališč od železnic e izobraževa lnih ustano v rekereacijs kih objekto v storitvenih dejavnosti nih in kultu rnih ustano v poselitve od središča za postajali šča koles Slika 5: shema metodologije. Slika 6: Primernost lokacij v Mariboru po posameznih parcelah. 44 | GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLESISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES Sklep Geoinformacijska podpora odloča- nju z obteženo linearno kombinacijo se je na primeru umeščanja postaja- lišč za izposojo koles izkazala za zelo ustrezen način iskanja najboljših lokacij. Z obteževanjem dejavnikov smo dobili boljše rezultate, kot če bi sloje le vizualno prekrivali med se- boj. Pomemben del pri celotnem po- stopku je torej pripadal dodeljevanju uteži na podlagi Saatyjeve tehnike. Menimo, da bi se dalo celoten posto- pek še izboljšati, tako da bi postopek urejenega tehtanega povprečja upo- rabili za vse dejavnike. Končni rezultat raziskave ima pre- cejšen aplikativni potencial. V Me- stni občini Maribor so namreč v za- dnjem desetletju ogromno postorili Mestna občina Maribor. Zato smo na spletnem portalu Prostor poiskali zemljišča, ki so v lasti ali začasnem skrbništvu občine. Lastništvo smo preverili za vseh 180 ugotovljenih ugodnih zemljišč in med njimi izločili 46 primernih. V zadnjem koraku smo 46 parcel dodatno preučili s pomočjo digital- nih ortofoto posnetkov (Ortofoto DOF050, 2012). Nekatere lokacije smo izločili, saj so bile tik pred stano- vanjskimi hišami oziroma na njihovih dvoriščih, nekatere so se pojavile v atrijih hiš, ki niso dostopni, nekatere pa na parkiriščih pred bloki ali trgovi- nami. Primerne lokacije smo določili torej po lastni presoji in smiselnosti razporeditve. Glede na velikost Ma- ribora smo se odločili za končnih 12 postajališč – MojBicikel (slika 8). Slika 7: Primerne lokacije v lasti Mestne občine Maribor. Slika 8: Moj Bicikel. GEOGRAFSKI OBZORNIK • 1/2021 | 45 ISKANJE PRIMERNIH LOKACIJ ZA UMESTITEV SISTEMA IZPOSOJE KOLES za promocijo urbanega kolesarjenja, naša raziskava pa je lahko še ena v vrsti dobrih idej in projektov. Pouda- riti pa moramo, da so predstavljeni rezultati le ena od možnih umestitev postajališč sistema izposoje koles v Mariboru. Raziskava se vsekakor da nadgraditi s še bolj podrobnimi po- datki, oplemenitenimi z znanjem na- črtovalcev v Mestni občini Maribor. Viri in literatura 1. An overview of the Logical Math tools. Esri 2021. Medmrežje 1: https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/an-overview-of-the-math-logical-tools.htm (29. 4. 2021). 2. Bajk Kuhna 2013. Medmrežje 2: https://ibikemaribor.com/dejavnosti/bajk-kuhna/ (20. 11. 2020). 3. Bicike(LJ) 2014. Medmrežje 3: http://www.bicikelj.si (20. 11. 2020). 4. Bicycle sharing systems. Wikipedia 2014. Medmrežje 4: http://en.wikipedia.org/wiki/Bicycle_sharing_system (7. 3. 2014). 5. Evidenca hišnih številk. GURS. Ljubljana, 2012. 6. García-Palomares, J. C., Gutiérrez, J. Latorre, M. 2012: Optimizing the location of stations in bike-sharing programs: A GIS approach. Applied Geography 35. 7. Gospodarska javna infrastruktura, cestno omrežje. GURS. Ljubljana, 2012. 8. Gospodarska javna infrastruktura, železniško omrežje. GURS. Ljubljana, 2012. 9. How Kernel Density works. ArcGIS Help 10.1. ArcGIS Resources 2012. Medmrežje 5: http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/How_Kernel_Density_works/009z00000011000000/ (8. 3. 2014). 10. How Natural Neighbor works. ArcGIS Help 10.1. ArcGIS Resources 2012. Medmrežje 6: http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/How_Natural_Neighbor_works/009z00000077000000/ (8. 3. 2014). 11. Interaktivne karte MOM 2013. Medmrežje 7: http://213.161.20.27/mapxtreme/index.htm (Citirano 28. 2. 2014). 12. Kataster stavb. GURS. Ljubljana, 2012. 13. Maribor. Wikipedia 2014. Medmrežje 8: http://sl.wikipedia.org/wiki/Maribor (12. 3. 2014). 14. MBajk 2017. Medmrežje 9: https://www.mbajk.si/?page_id=497 (20. 11. 2020). 15. Najdi.si Zemljevid 2014. Medmrežje 10: http://zemljevid.najdi.si/ (28. 2. 2014). 16. Naselja. Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS). Ljubljana, 2012. 17. ORTOFOTO DOF050. Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS). Ljubljana, 2012. 18. Portal Prostor. Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS) 2014. Medmrežje 11: https://www.e-prostor.gov.si/ (12. 3. 2014). 19. Raba tal. Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano (MKGP). Ljubljana, 2013. 20. Register prostorskih enot, Četrtne skupnosti. Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS). Ljubljana, 2012. 21. Register prostorskih enot, Zemljiški kataster. Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS). Ljubljana, 2012. 22. Rotar, J. (ur.) 2013: Kolesarska strategija mesta Maribor 2013–2030. Maribor. 23. Shaheen, S., Guzman, S. 2011: Worldwide Bikesharing. Access 39-Fall. Berkeley. 24. Voronoi Polygon. Wolfram MathWorld 2020. Medmrežje 12: https://mathworld.wolfram.com/VoronoiPolygon.html (21. 11. 2020). 25. Zakon o cestah. Uradni list Republike Slovenije št. 109/2010. Ljubljana. 26. Zakon o varnosti v železniškem prometu. Uradni list Republike Slovenije št. 61/2007. Ljubljana. Slika 9: Logotip zasnovanega sistema izposoje koles. Avtor: Miha Brvar.