Мальская долина: Природно-ландшафтный парк Мальская долина

Разное

Содержание

«Изборско-Мальская долина» | Комитет по природным ресурсам и экологии Псковской области

Наименование памятника природы

Памятник природы Псковской области «Изборско-Мальская долина».  

Памятник природы является ценным в экологическом, научном и культурно-эстетическом отношениях природным объектом, созданным в целях сохранения Изборско-Мальской долины с уникальным природно-ландшафтным комплексом, обнажениями девонских коренных пород, древнеледниковыми формами рельефа, гидрологическими объектами (реки Сходница, Смолка, Обдех, озера Городищенское и Мальское), богатой и своеобразной растительностью, а также для охраны редких видов растений и животных. 

Памятник природы расположен в 15 километрах к юго-востоку от города Печоры в границах муниципальных образований «Печоры», «Изборская волость», «Новоизборская волость» Печорского района и простирается от озера Черное через поселок Старый Изборск по долине, освоенной реками Смолка, Сходница, Обдех с озерами Городищенское и Мальское в северо-западном направлении к деревне Малы и деревне Вашина Гора. 

Общая площадь памятника природы составляет 1792 га, в том числе лесной фонд — 547 га.

 

Распорядительной документ об объявлении памятника природы

Постановление Администрации области от 24.07.2008 № 169 «О памятнике природы Псковской области «Изборско-Мальская долина». 

Паспорт

Утвержден приказом Государственного комитета Псковской области по лицензированию и природопользованию от 12.11.2008 № 1130.

Внесены изменения в  Паспорт памятника природы Псковской области «Изборско-Мальская долина»

Достопримечательности

Изборско-Мальская долина начинается в поселке Старый Изборск и простирается в северо-западном направлении к д. Малы и д. Вашина Гора. Ширина долины 500-800 м, глубина 40-50 м. Плоское дно долины занято поймами рек Смолка, Сходница, Обдех, надпойменной террасой, двумя озерами и поддерживающей их плотиной. Река Обдех за д. Вашина Гора делает резкий поворот на северо-восток, покидает древнюю долину и впадает в Псковское озеро. Долина относится к карстово-эрозионным формам рельефа.

На сравнительно ограниченной территории долины возникло большое количество различных комплексов рельефа: эрозионных, оползневых, карстовых, ледниковых и послеледниковых. В окрестностях Старого Изборска почти в полном объеме представлен комплекс древнеледникового рельефа: конечно-моренные гряды, озы, камы, зандры. К числу уникальных геологических объектов принадлежат обнажения девонских коренных пород. Разрезы снетогорских и псковских слоев саргаевского горизонта приняты в геологической литературе за стратотипы (эталоны) этих слоев для Главного девонского поля Русской плиты.

Весьма разнообразны на данной территории и гидрологические объекты, которые тесно связаны друг с другом. В частности, подземные воды Изборско-Мальской долины гидродинамически связаны с поверхностными водами озерно-речной сети. Воды палеозойских отложений на левом склоне долины выходят на поверхность в виде многочисленных источников. Живописное и уникальное образование формирует группа карстовых источников возле Городищенского озера, которая получила название «Словенские источники».

Разнообразие почв и местообитаний обусловило богатство флоры и растительности Изборско-Мальской долины. В долине произрастает 562 вида высших растений, относящихся к 94 семействам, что составляет 90% флоры всей территории Староизборского архитектурно-природного заказника, для которого выявлено 620 видов.

Флора Изборско-Мальской долины выделяется обилием редких видов, заслуживающих охраны. Из 19 видов, включенных в Красную книгу России (1988), в долине произрастает – 7 (36,8%): венерин башмачок настоящий, пыльцеголовник красный, пальчатокоренник балтийский, ятрышник шлемоносный, липарис Лезеля, прострел луговой, сверция многолетняя. Изборско-Мальская долина является единственным на территории Псковской области местообитанием таких видов, как костенец волосовидный, камнеломка трехпалая, сверция многолетняя, схенус ржавый. Ветреница лесная, кизильник черноплодный встречаются только в двух местах: в Изборско-Мальской долине и на выходах известняков по берегам реки Великой.

Всего в пределах Изборско-Мальской долины произрастает 72 вида высших растений, заслуживающих особой охраны, а также 14 видов растений, заслуживающих охраны на территории Северо-Запада.

На территории долины обнаружено 90 видов мхов и 97 видов лишайников. Особый интерес представляют мхи и лишайники, обитающие на известняковых скалах и вблизи выходов ключей. В Изборско-Мальской долине произрастают редкие и охраняемые виды лишайников, в том числе имеющие индикаторную значимость. Специалистами Псковского педагогического университета на территории природно-ландшафтного и архитектурного музея-заповедника «Изборск» была проведена успешная реинтродукция и сформирована искусственная ценопопуляция лишайника лобарии легочной, занесенного в Красную книгу РСФСР.

В долине чрезвычайно разнообразна и специфична альгофлора водоемов и водотоков.

Уникальными объектами растительных сообществ являются низинные болота, расположенные на дне долины и остепненные луга, приуроченные к склонам. Большим обилием редких видов выделяются болота, расположенные между озерами Городищенским и Мальским. Кроме орхидных, заслуживающих особой охраны, здесь произрастают, такие виды, как схенус ржавый, сверция многолетняя, сеслерия топяная, первоцвет мучнистый, жирянка обыкновенная, камнеломка болотная, которые относятся к редким географическим элементам и находятся на границах ареалов. Наиболее редкой является ассоциация, где преобладает схенус ржавый. Оригинальные растительные сообщества формируются на обнажениях известняков, особенно известковых туфах возле д. Малы.

На песчаных почвах близ Вашиной Горы, сосредоточены довольно крупные участки сосняков зеленомошных, в составе которых встречаются заслуживающие охраны виды неморального и лесостепного происхождения. Интересные по своему составу участки лесов располагаются в районе д. Вязьмово — оз. Черное. Здесь встречаются фрагменты сложных ельников (ельники с дубравными элементами), в которых хорошо развит густой кустарниковый ярус из лещины, а подрост представлен широколиственными породами: липой европейской, кленом платановидным и др.

Фауна долины отличается уникальным сочетанием типичных представителей таежной зоны и южных форм. Редкие и малочисленные виды встречаются почти во всех классах. Наиболее богата по видовому разнообразию орнитофауна долины. По характеру пребывания в ней птицы относятся к разным экологическим группам. Среди птиц встречаются виды занесенные в Красную книгу России и Международную (беркут, орлан – белохвост, скопа).

Определенную значимость долина имеет для миграций различных видов птиц, учитывая ее расположение на Беломорско-Балтийской пролетной трассе.

 


 

Парк-Отель Мальская долина 3*, Рогово, Псковская область – цены 2021, фото

В какое время заезд и выезд в Парк-Отеле «Мальская долина»?

Заезд в Парк-Отель «Мальская долина» возможен после 14:00, а выезд необходимо осуществить до 12:00.

Сколько стоит проживание в Парк-Отеле «Мальская долина»?

Цены на проживание в Парк-Отеле «Мальская долина» будут зависеть от условий поиска: даты поездки, количество гостей, тарифы.

Чтобы увидеть цены, введите нужные даты.

Какие способы оплаты проживания предусмотрены в отеле?

Способы и сроки частичной или полной предоплаты зависят от условий выбранного тарифа. Парк-Отель «Мальская долина» принимает следующие варианты оплаты: Visa, Euro/Mastercard, Maestro, American Express.

Есть ли скидки на проживание в номерах «Мальская долина»?

Да, Парк-Отель «Мальская долина» предоставляет скидки и спецпредложения. Чтобы увидеть актуальные предложения, введите даты поездки.

Какой общий номерной фонд у Парк-Отеля «Мальская долина»?

В Парк-Отеле «Мальская долина» 4 номера.

Какие категории номеров есть в Парк-Отеле «Мальская долина»?

Для бронирования доступны следующие категории номеров:
Номер (Дом для отпуска)
Номер (Дом с 3 спальнями)
Дом (Для двоих)
Дом (Семейный)
Дом (Повышенной комфортности)

Чем заняться на территории «Мальская долина» в свободное время?

Гости могут воспользоваться перечисленными услугами из списка ниже. Внимание! За услуги может взиматься дополнительная оплата.
Баня
Велоспорт
Веревочный парк
Купальня на открытом воздухе
Настольные игры и/или пазлы
Настольный теннис
Оборудование для занятия водными видами спорта
Пешие прогулки
Рыбная ловля
Сад
Своя ухоженная территория
Терраса
Сауна

Чем заняться детям на территории «Мальская долина» в свободное время?

В Парк-Отеле «Мальская долина» предусмотрены следующие услуги для маленьких детей. Внимание! За услуги может взиматься дополнительная оплата.

Игровая зона в помещении
Игровая комната
Детская площадка на улице
Детское меню

Парк-Отель «Мальская долина» предоставляет услугу парковки?

Да, в Парк-Отеле «Мальская долина» предусмотрена услуга парковки вашего автомобиля. Пожалуйста, перед бронированием уточните возможную дополнительную оплату и условия стоянки.

В Парк-Отеле «Мальская долина» есть ресторан или кафе?

В Парк-Отеле «Мальская долина» есть ресторан.

Мальская долина

База отдыха Пскова «Мальская долина» — уникально место. Это – полноценная рекреационная зона. Она располагается в историко-архитектурном и природно-ландшафтном музее — заповеднике «Изборск».

На территории базы отдыха представлен широчайший спектр развлечений, как для зимнего, так и для летнего времяпрепровождения. Здесь Вы найдете горнолыжную трассу и спуск для сноубординга. А также велосипедные трассы «Cross-country» и «Downhill». Здесь можно с большим успехом провести время наедине и в большой дружной компании.

Географически данная база отдыха Пскова находится в дер. Рогово, на 70-метровой возвышенности. Это добавляет очарования захватывающим видам родной природы, которые никого не оставляют равнодушным.

Полюбоваться панорамным видом Мальской долины можно из уютного кафе, расположенного здесь же. Из окон заведения Вы сможете видеть пешеходные и вело – трассы, проходящие по сосновому бору и озерной долине.

Решившись совершить собственное путешествие, Вы можете взять на прокат различный спортивный инвентарь: лодки, палатки, спальные мешки и многое другое. Желающим весело провести время рекомендуется посетить спортивный городок, где присутствует батут, пинг-понг, площадки для футбола и прочие интересные спортивные снаряды и сооружения.

Утомление долгого и продуктивного дня можно скинуть в русской парной и бассейне. А расслабиться и отдохнуть – в комфортных гостевых домах, рассчитанных на компанию до 14 особ.

Местный горнолыжный спуск составляет порядка 250 м. в длину, а высотные перепады – до 67 метров. Здесь предусмотрены спуски для профессионалов и для начинающих горнолыжников. Также склон оборудован подъемником, чтобы сделать Ваш отдых наименее утомительным. Любители катания на коньках могут посетить ледовый каток.

Чтобы воспользоваться всеми предлагаемыми парком благами, необязательно арендовать домик. Вы можете приехать сюда на один день, а автомобиль оставить на бесплатной стоянке для гостей.

Если появится желание задержаться на базе отдыха подольше, можно заселиться в номера. Они оборудованы микроволновкой, чайником, холодильником. А любители шашлыков обнаружат возле домика мангал. Трапезничать Вы можете в кафе. Принять душ можно в бане, а в каждом из домиков присутствует биотуалет. Однако бронировать номера необходимо за 3-4 дня до намеченной даты приезда.

Дополнительной услугой для гостей является прокат велосипедов и лодок. В помещении бани могут одновременно разместиться 10 особ. В теплое время года рядом с парной устраивается бассейн. Если Вы пожелаете отметить на базе отдыха знаменательное событие, то существует возможность аренды мини — зала или кафе.

База отдыха Пскова «Мальская долина» — великолепное место, где Вы отдохнете и телом, и душой. Добро пожаловать!

Погода в Мальской Долине сегодня

Сейчас22:27, 26 июл

+25°

Ощущается
+25°
Давление
757 мм рт. ст.
Ветер
3.0 м/с, В
Влажность
46%
Видимость
20 км.
  • Восход: 04:50 Заход: 21:40
  • Долгота дня: 16 ч. 50 мин.
  • Фаза луны: убывающая луна
  • Подробнее

Обновлено 1 ч. 27 мин. назад Регион: Псковская область

Прогноз погоды по дням

Сегодня 26 июля, погода +28°C. Ясно, ветер легкий, восточный 1.6 м/с. Атмосферное давление 759 мм рт. ст. Относительная влажность воздуха 43%. Подробнее
Завтра ночью температура воздуха понизится до +16°C, ветер изменится на юго-восточный 2.5 м/с. Давление понизится и составит 758 мм рт. ст. Температура днем, не поднимется выше отметки +29°C, a ночью 28 июля не опустится ниже +19°C. Ветер будет юго-восточный в пределах 2.5 м/с. Скрыть

  • Пн 26.07
  • Вт 27.07
  • Ср 28.07
  • Чт 29.07
  • Пт 30.07
  • Сб 31.07
  • Вс 01.08
  • Понедельник

    26

    июля

    +28°

    +12°

  • Вторник

    27

    июля

    +29°

    +16°

  • Среда

    28

    июля

    +23°

    +19°

  • Четверг

    29

    июля

    +24°

    +15°

  • Пятница

    30

    июля

    +21°

    +15°

  • Суббота

    31

    июля

    +24°

    +14°

  • Воскресенье

    1

    августа

    +23°

    +13°

 Атмосферные явления
температура °C
Ощущается
как °C
Вероятность
осадков %
Давление
мм рт. ст.
Скорость
ветра м/с
Влажность
воздуха
Ночь+12°+12°2%759 2.183%
Утро+22°+22°2%759 1.267%
День+28°+28°2%759 1.643%
Вечер+23°+23°2%758 1.868%
Ночь+16°+16°2%758 2.576%
Утро+23°+23°2%757 2.560%
День+29°+29°5%755 4.142%
Вечер+24°+25°11%754 3.570%
Ночь+19°+19°21%752 2.585%
Утро+20°+20°73%751 3.287%
День+23°+24°91%750 2.387%
Вечер+20°+21°73%749 2.394%
Ночь+15°+15°11%748 2.695%
Утро+20°+20°12%748 3.879%
День+24°+24°74%747 4.962%
Вечер+21°+21°44%747 4.272%
Ночь+15°+15°7%747 5.071%
Утро+19°+19°15%747 6.867%
День+21°+21°41%746 6.066%
Вечер+18°+18°22%745 4.282%
Ночь+14°+14°40%744 5.470%
Утро+19°+19°38%744 5.461%
День+24°+24°79%743 3.247%
Вечер+18°+18°39%742 4.790%
Ночь+13°+13°21%742 4.796%
Утро+19°+19°45%743 6.071%
День+23°+23°80%745 6.170%
Вечер+18°+18°61%747 3.870%

Дневная и ночная температура в Мальской Долине

Интерактивный график изменения температуры в Мальской Долине на период с 26 июля по 01 августа. Минимальное значение дневной температуры прогнозируется на отметке +21°C, максимальное +29°C.
Ночью минимальная температура воздуха составит +12°C, а максимальная +19°C


Погода в Мальской Долине на карте


Погода в крупных и ближайших городах

Парк активного отдыха «Мальская долина» в Псковской области

Старинная Псковская область богата на достопримечательности. На протяжении десятка веков земли этого региона наполнялись древними храмами и монастырями – суровыми и неприступными. Не только древней архитектурой славится Псковский край, но и природными памятниками. В 15 км. от города Печоры находится крупнейший из них – «Изборско-Мальская долина». Заповедник с уникальным ландшафтом, животным и растительным миром занимает обширную территорию. Лучшее место для полноценного отдыха представить трудно. Этой мыслью руководствовались создатели парка активного отдыха «Мальская долина», который разместился в пределах заповедника.

Территориально курорт находится в Печорском районе около деревни Рогово. Приятный и комфортный отдых в «Мальской долине» оценили сначала псковитяне, а за ними и жители смежных регионов. Здесь гостям предоставляется возможность отдохнуть в тихом, экологически безопасном уголке природы, заняться активными видами спорта, осмотреть близлежащие культурно-исторические памятники. Особый интерес представляет архитектурный музей в Изборске. Его главные достопримечательности – это мощная Изборская крепость и древнее Труворово Городище. В таких местах скучать точно не придется.

 

Зимой в «Мальскую долину» в первую очередь едут, чтобы прокатиться со склонов на лыжах и сноуборде, взрыхляя свежевыпавший снег. Впрочем, если снега будет недостаточно, то его дефицит быстро восполнит система искусственного оснежения. В порядок трассы в случае природных катаклизмов и после дневных катаний приводит ратрак. На курорте есть инструкторы, готовые дать платный урок каждому желающему. Они же дадут советы по выбору спортивного инвентаря, который можно взять в пункте проката прямо на курорте.

Трассы «Мальской долины» распределились по двум склонам. На первом склоне новичкам делать нечего. Он полностью принадлежит профессионалам. По обеим сторонам центрального бугельного подъемника пролегли две трассы. Первая относится к просто сложным, а вторая считается очень сложной. Ее петляющая траектория поддастся только спортсменам с опытом. В середине спуска обосновался, любимый сноубордистами, сноупарк.

На втором склоне вольготно себя чувствуют новички и спортсмены со средним уровнем подготовки. Первые занятия проходят на учебной трассе с отдельным бугельным подъемником. Еще один «бугель» обслуживает тюбинговую трассу, которая проходит рядом с учебной. С верхней точки склона берет начало трасса средней степени сложности, идеальная для фрирайда. Она протянулась по границе с лесом.

Горнолыжный спорт и катание на «ватрушках» – это только часть доступных на курорте развлечений. В «Мальской долине» для любителей беговых лыж проложено несколько протяженных трасс. Прокатиться по окрестностям можно и на вездеходах. На вершине спуска есть каток и русская баня. Здесь же наверху расположены две смотровые площадки, с которых открывается невероятный вид на долину. У подножья склона находится рыбное озеро. На нем зимой и летом собираются рыбаки, предвкушая крупный улов.

Горнолыжные спуски курорта с окончанием зимы не пустеют. Вместо горнолыжников приезжают велосипедисты. Основной бугельный подъемник для удобства отдыхающих переоборудуют для доставки в гору велосипедов и тяжелого багажа.

Для горных велосипедов на курорте имеется несколько экстремальных трасс, которые по зубам только по-настоящему отчаянным спортсменам. Семьям с детьми и тем, кто риск не считает благородным делом, предлагают различные маршруты для пеших прогулок. При желании можно отправиться в небольшое путешествие с палатками. Скрасить досуг в периметре курорта помогут спортивные игры: волейбол, футбол, баскетбол, бандминтон, настольный теннис. Есть возможность попрыгать на батуте.

На озере в летнее время организуют водные развлечения. Особой популярностью пользуется кайтбординг. По этому виду спорта в «Мальской долине» проводятся чемпионаты местного значения. Богата жизнь курорта и на другие спортивные состязания, как летом, так и зимой. Регулярными стали этапы Псковской области по сноуборд-кроссу.

Голодными гости «Мальской долины» не останутся. На курорте есть кафе с панорамными видами. Не придется им искать и место для ночевки. Проживать можно в палатках или в деревянных домиках.

 

Рейсовый автобус из Пскова до Печор останавливается на повороте на «Мальскую долину». Дальше придется прошагать 3 км. по проселочной дороге, которая выведет к курорту. Гораздо проще добраться на собственном автомобиле. Ехать нужно по Рижскому шоссе и после Изборска повернуть направо. Когда позади останется деревня Малы, начнется грунтовка. Значит скоро появится курорт.

Изборско-Мальская долина. — Псковская земля — LiveJournal

С холма над Городищенском озером открывается удивительный по красоте пейзаж — это Изборско-Мальская долина, северо-западная часть полого-холмистой Восточно-Европейской равнины. Долина принадлежит к числу тех редких природных и исторических мест,которые сохранились  в своем первозданном виде. Здесь все заповедно, куда ни ступи — и земли, и исторические памятники.


1.

2.

3.

Изумительная эта котловина, созданная природными процессами, предстает перед нами примерно такой, какой она была примерно десять — двенадцать тысяч лет назад. В те слишком далекие времена последний валдайский ледник расширил и заполнил отложениями долину крупной доледниковой реки, протекавшей по той территории. Сметая все на своем пути и вспахивая землю, он вместе с массами льда перемещал песок и камни. При отступлении ледника изменилась вся речная система долины.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

Во время таяния льда дно долины оказалось резервуаром для скапливания талых и атмосферных вод. Здесь образовались Городишенское и Мальское озеро, русла рек Смолки, Сходницы, Обдех и их пойма.

10.

11.

После отступления ледника долина приняла корытообразную форму, вытянутое с севера на юг. Ее протяженность составила 7 километров, ширина — от 500 до 800 метров, а высота склонов — 40-60 метров. Склоны ее осложнены балками доледникового возраста с террасами и террасовидными поверностями. Для балок характерны крутые склоны и узкое днище, занятое ручьями. Это мы наблюдаем, когда совершаем путешествие к Змеиной и Мельничной балкам, расположенным на левом склоне Изборско-Мальской долины… На крутых склонах долины происходят оползневые процессы. Многообразие ланшафтообразующих элементов способствовало образованию уникальных природных комплексов — водно-болотных, лесных и др. Благодаря близости Балтийского моря и Псковского озера, на этой экологически чистой территории, расположенной в зоне южной тайги, сформировался особый микроклимат. Тем, очевидно, объясняется богатство и разнообразие флоры и фауны Изборско-Мальской долины.

12.

13.

14.

15.

16.

Все эти особенности создают ее неповторимый ланшафт, поэтому не удивительно, что долину часто называют псковской Швейцарией.

17.

18.

Природно-ландшафтный парк «Мальская долина» — Школа Путешественника

Природно-ландшафтный парк «Мальская долина» находится в Псковской области в деревне Рогово, что в Печорском районе. Мы помним шикарную надпись в Пскове, что Россия начинается здесь, так и территорию Мальской долины связывают с легендами о братьях Рюрика.

Согласно Постановлению Администрации Псковской области от 24 июня 2008 года N 169 природный объект «Изборско-Мальская долина» является памятником природы Псковской области, а территорию, занятую им (1792 га), — особо охраняемой природной территорией Псковской области.

Ландшафты Мальской долины сформировал ледник, и нам остается только любоваться их неземной красотой и наслаждаться природой. Зимняя картинка не позволила воочию увидеть редкие виды лишайников и орхидей, которые здесь растут или оценить парящих в небе редких видов птиц, занесенных в Красную книгу, но зато есть повод приехать в другое время.

Сначала полезная информация:

Мальская долина — это современный загородный комплекс для отдыха.

Круглый год посетителям доступны гостевые дома и апартаменты, русская баня, кафе с панорамным видом на долину, смотровые площадки, мангальные и детские зоны.

Зимой:

к услугам доступны горнолыжные склоны, учебный горнолыжный склон, прокат оборудования, ватрушечный склон, трассы для беговых лыж и для прогулки на санях.

Летом:

Работает веревочный парк (более 15 маршрутов), 400-метровый троллейный спуск (полет над заповедной долиной), эх летала на таком в Сочи, ощущения превосходные, прокат лодок, катамаранов и прочих водных плав средств, пешие историко-природные маршруты по долине.

Официальный сайт

Вконтакте

Instagram: @malskaya_dolina

Почта: [email protected]

«Почему древние люди любили жить в таком приволье? Не только в стратегических и других соображениях тут дело, а широко жил и широко чувствовал древний. Если хотел он раскинуться свободно, то забирался на самый верх местности, чтобы в ушах гудел вольный ветер, чтобы сверкала под ногами быстрая река или широкое озеро, чтобы не знал глаз предела в синеющих, заманчивых далях…

Если же приходилось древнему скрываться от постороннего глаза, то не знал он границы трущобности места, запирался он бездонными болотами, такими ломняками и буераками, что у нас и духу не хватит подумать осесть в таком углу…

После существующих городов часто указывают древнее городище и всегда оно кажется гораздо красивее расположенным, нежели позднейший город. Знал так называемый «Трувор», где сесть под Изборском, у Словенского Ручья, и гораздо хуже решили задачу псковичи, перенесшие городок на гору Жераву?..

До того мы ленивы и нелюбопытны, что даже близкий нам красивый Псков и то мало знаем. Никого не тянет посидеть на берегу Великой перед лицом седого Детинца; многим ли говорит что-нибудь название Мирожского монастыря, куда следует съездить хотя бы для одних изображений Спаса и Архангела в приделах.

Старинные башни, рынок под Детинцем, паруса и цветные мачты торговых ладей, как все это красиво, как все близко от столицы. Как хороши старинные домики со стильными крылечками и оконцами, зачастую теперь служащие самым прозаическим назначениям вроде склада мебели и кладовых. И как мало все это известно большинству, кислому будто бы от недостатка новых впечатлений». © из дневника Николая Рериха

Кстати, эти места тоже связаны с его именем, говорят, что здесь он искал Шамбалу.

Возможно эти фрески приоткрыли ему какую-то тайну, а возможно нет. Удивительно другое, что и сто лет назад его волновало то, что мало мы путешествуем по России, как все это красиво, как все близко от столицы. И хорошо, что проект Via Hanseatica Plusсистематизировал все «изюмочки» Псковской области.

А эти места также связывают с Саввой Ямщиковым, художником реставратором, которому удалось возродить сотни произведений иконописи, вернуть многие забытые имена замечательных художников. Кроме того, он автор книг, альбомов, каталогов и много лет вёл рубрики на Центральном телевидении, в частности «Служенье муз не терпит суеты», снимал редкие сюжеты в различных городах России и за рубежом.

Наслаждаться прекрасными видами можно со смотровой площадки или из окон кафе.

Холмы, пригорки и низины,
Тропинок тонких паутины,
Часовни, башенки, церквушки,
Озёра, речки и речушки,

Ключей целебное монисто
И змейки пёстрые туристов –
Такою видится долина
Летящей стае журавлиной © Людмила Тишаева

Изюмочки проекта Via Hanseatica Plus:

Открывая Псковскую область

Экоферма «Изборский страус»

Словенские ключи

Sky Rancho или Беги по небу! Беги по небу! Беги по небу!

Музей льна и конопли «Льняная губерния»

Пещеры Богомъ зданным

Долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия

ⓘ Афганит

Формула: (Na, K) 22 Ca 10 (Si 24 Al 24 Al 24 Al 24 Al O 96 ) (SO 4 ) 6 Cl 6

Местонахождение: Мало-Быстринское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), Россия, район озера Байкал, Иркутская область,
месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия

Ссылка: Hadacz, R.and Kynický, J. (2006): Lapis Lazuli z oblasti Bajkalu. В SAMEC, P. — KYNICKÝ, J. Hlavní výsledky průzkumu území Mongolska v projektu Mongolsko 2000–2005: shrnutí, hodnocení a интерпретация (II). Брно: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2006, p. 95-96. ISBN 80-7157-920-3 .; Canadian Mineralogist (1979) 17: 47-52

ⓘ Ангидрит

Формула: CaSO 4

Ссылка: Chukanov, N.V .; Вигасина, М.Ф .; Зубкова, Н.V .; Пеков, И.В .; Schäfer, C .; Касаткин, А.В .; Япаскурт, В.О .; Пущаровский, Д. (2020) Содержание вне каркаса в минералах группы содалита: сложность и новые аспекты его изучения с использованием инфракрасной и рамановской спектроскопии. Минералы 10, 363.

Быстрит (TL)

Формула: (Na, K) 7 Ca (Al 6 Si 6 O 24 ) (S 5 ) Cl

Тип Населенный пункт:

Артикул: Сапожников, А.Н., Иванов, В.Г., Пискунова, Л.Ф., Кашаев, А.А., Терентьева, Л.Е., Победимская, Е.А. (1991) Быстрит Ca (Na, K) 7 (Si6Al6O24) (S3) 1,5 · h3O — новый канкринитоподобный минерал. Записки Всесоюзного Минералогического Общества: 120 (3): 97-100 .; Пеков И. (1998) Минералы, впервые обнаруженные на территории бывшего Советского Союза 369стр. Ocean Pictures, Москва.

ⓘ Кальцит

Формула: CaCO 3

Местонахождение: Тултуйское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия
Малое дно Долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия

Артикул: P.Данные М. Карташова; Чуканов, Н.В .; Вигасина, М.Ф .; Зубкова, Н.В .; Пеков, И.В .; Schäfer, C .; Касаткин, А.В .; Япаскурт, В.О .; Пущаровский, Д. (2020) Содержание вне каркаса в минералах группы содалита: сложность и новые аспекты его изучения с использованием инфракрасной и рамановской спектроскопии. Минералы 10, 363.

ⓘ «Cancrinite Group»

Артикул: P.M. Карташовские данные

ⓘ Chabazite-Ca

Формула: (Ca, K 2 , Na 2 ) 2 [Al 2 Si 4 O 12 ] 2 2 12H 2 O

Артикул: Павел М.Карташовские данные

ⓘ Халькопирит

Формула: CuFeS 2

Ссылка: Hadacz, R. and Kynický, J. (2006): Lapis Lazuli z oblasti Bajkalu. В SAMEC, P. — KYNICKÝ, J. Hlavní výsledky průzkumu území Mongolska v projektu Mongolsko 2000–2005: shrnutí, hodnocení a интерпретация (II). Брно: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2006, p. 95-96. ISBN 80-7157-920-3.

ⓘ Диопсид

Формула: CaMgSi 2 O 6

Местонахождение: Тултуйское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Россия, Слюдянка), район озера Байкал 900 Быстринское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия

Артикул: Пеков И.(1998) Минералы Впервые обнаружены на территории бывшего Советского Союза 369p. Ocean Pictures, Москва

ⓘ Диопсид вар. Лавровит

Формула: Ca (Mg, V) Si 2 O 6

Артикул: Павел М. Карташов данные

ⓘ Доломит

Формула: CaMg 3000 (CO 9000) 2

Ссылка: Hadacz, R. and Kynický, J. (2006): Lapis Lazuli z oblasti Bajkalu.В SAMEC, P. — KYNICKÝ, J. Hlavní výsledky průzkumu území Mongolska v projektu Mongolsko 2000–2005: shrnutí, hodnocení a интерпретация (II). Брно: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2006, p. 95-96. ISBN 80-7157-920-3 .; Чуканов, Н.В .; Вигасина, М.Ф .; Зубкова, Н.В .; Пеков, И.В .; Schäfer, C .; Касаткин, А.В .; Япаскурт, В.О .; Пущаровский, Д. (2020) Содержание вне каркаса в минералах группы содалита: сложность и новые аспекты его изучения с использованием инфракрасной и рамановской спектроскопии.Полезные ископаемые 10, 363.

ⓘ Фторапатит

Формула: Ca 5 (PO 4 ) 3 F

Местонахождение: Тултуйское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка Район озера Байкал, Иркутская область, Россия
Мало-Быстринское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Россия, Иркутская область

Ссылка: Пеков И. (1998) Минералы Впервые обнаружены на на территории бывшего СССР 369р.Ocean Pictures, Москва

ⓘ Графит

Формула: C

Артикул: Павел М. Карташов данные

ⓘ Haüyne

Формула: (Na, K) 3 (Ca, K) 3 (Na, K) , Na) (Al 3 Si 3 O 12 ) (SO 4 , S, Cl)

Местонахождение: Мало-Быстринское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), озеро Байкал площадь, Иркутская область, Россия
Тултуйское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия

Ссылка: Пеков, И.(1998) Минералы Впервые обнаружены на территории бывшего Советского Союза 369p. Ocean Pictures, Москва; Чуканов, Н.В .; Вигасина, М.Ф .; Зубкова, Н.В .; Пеков, И.В .; Schäfer, C .; Касаткин, А.В .; Япаскурт, В.О .; Пущаровский, Д. (2020) Содержание вне каркаса в минералах группы содалита: сложность и новые аспекты его изучения с использованием инфракрасной и рамановской спектроскопии. Минералы 10, 363.

Лазурит (TL)

Формула: Na 7 Ca (Al 6 Si 6 O 24 ) (SO 4 ) (S 3 ) · H 2 O

Местонахождение: Мало-Быстринское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия
Месторождение лазурита Тултуй, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия

Артикул: Пеков, И.(1998) Минералы Впервые обнаружены на территории бывшего Советского Союза 369p. Ocean Pictures, Москва; Чуканов, Н.В .; Вигасина, М.Ф .; Зубкова, Н.В .; Пеков, И.В .; Schäfer, C .; Касаткин, А.В .; Япаскурт, В.О .; Пущаровский, Д. (2020) Содержание вне каркаса в минералах группы содалита: сложность и новые аспекты его изучения с использованием инфракрасной и рамановской спектроскопии. Полезные ископаемые 10, 363.

ⓘ Флогопит

Формула: KMg 3 (AlSi 3 O 10 ) (OH) 2

Местонахождение: Долина реки Тултуй, Малая лазуритовая местность , Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия
Мало-Быстринское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия

Ссылка: P.Данные М. Карташова; Чуканов, Н.В .; Вигасина, М.Ф .; Зубкова, Н.В .; Пеков, И.В .; Schäfer, C .; Касаткин, А.В .; Япаскурт, В.О .; Пущаровский, Д. (2020) Содержание вне каркаса в минералах группы содалита: сложность и новые аспекты его изучения с использованием инфракрасной и рамановской спектроскопии. Полезные ископаемые 10, 363.

ⓘ Пирит

Формула: FeS 2

Местонахождение: Тултуйское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), Россия, район озера Байкал, Иркутская область, Иркутская область,
-Быстринское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия

Ссылка: Пеков, И.(1998) Минералы Впервые обнаружены на территории бывшего Советского Союза 369p. Ocean Pictures, Москва

ⓘ Quartz

Формула: SiO 2

Ссылка: Hadacz, R. and Kynický, J. (2006): Lapis Lazuli z oblasti Bajkalu. В SAMEC, P. — KYNICKÝ, J. Hlavní výsledky průzkumu území Mongolska v projektu Mongolsko 2000–2005: shrnutí, hodnocení a интерпретация (II). Брно: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2006, p.95-96. ISBN 80-7157-920-3.

ⓘ ‘Scapolite’

Артикул: Карташов Павел М. данные

ⓘ Содалит

Формула: Na 4 (Si 3 Al 3 9000 9000 9) O

Артикул: Карташов Павел Михайлович данные

Сульфгидрилбистрит (TL)

Формула: Na 5 K 2 Ca [Al 6 Si 6 ] (S 5 ) 2 (SH)

Тип Населенный пункт:

Ссылка: Сапожников, А.Н., Канева Е.В., Суворова Л.Ф., Левицкий В.И., Иванова Л.А., Митичкин М.А., Бараш И.Г. (2015) Сульфгидрилбыстрит, IMA 2015-010. Информационный бюллетень CNMNC № 25, июнь 2015 г., стр. 534; Минералогический журнал, 79, 529-535.

ⓘ Сера

Формула: S 8

Артикул: Павел М. Карташов данные

Tounkite (TL)

(Naula, Ca (Naula, Ca 9000) ) 8 (Al 6 Si 6 O 24 ) (SO 4 ) 2 Cl · H 2 O

Местонахождение: Мало-Быстринское месторождение лазуритов, р. Малая Быстрая Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия
Тултуйское месторождение лазурита, долина реки Малая Быстрая, Слюдянка (Слюдянка), район озера Байкал, Иркутская область, Россия

Ссылка: Иванов В.В.Г., Сапожников А.Н., Пискунова Л.Ф., Кашаев А.А. (1992) Тоункит (Na, Ca, K) 8 (Al6Si6O24) (SO4) 2Cl · h3O — новый канкринитоподобный минерал. Записки Всероссийского Минералогического Общества: 121 (2): 92-95 .; Пеков И. (1998) Минералы, впервые обнаруженные на территории бывшего Советского Союза 369стр. Ocean Pictures, Москва.

ⓘ ‘UM2004-48-SiO: AlClCaNaS’

Формула: (Na, Ca) 8 (Si 6 Al 6 ) O 24 (SO 4 ) .7 Cl 1.3

Ссылка: Розенберг К.А., Сапожников А.Н., Расцветаева Р.К., Болотина Н.Б., Кашаев А.А. (2004): Кристаллическая структура нового представителя группы канкринита с 12-слойной последовательностью тетраэдрических колец. Кристаллогр. Реп .: 49: 635-642; в: Piilonen, P.C., Ercit, T..S. (2005): Новые названия минералов. Являюсь. Минерал .: 90: 1468

Владимиривановит (TL)

Формула: Na 6 Ca 2 (Al 6 Si 6 O 24 ) (SO 4 ) (SO 4 , S 3 , S 2 , Cl) 2 · H 2 O

Тип Населенный пункт:

Артикул: Сапожников, А.Н., Канева Е.В., Черепанов Д.И., Суворова Л.Ф., Левицкий В.И., Иванова Л.А., Резницкий Л.З. (2011): Информационный бюллетень CNMNC 8, 291; Сапожников А.Н., Канева Е.В., Черепанов Д.И., Суворова Л.Ф., Левицкий В.И., Иванова Л.А., Резницкий Л.З. (2011): Владимиривановит, Na6Ca2 [Al6Si6O24] (SO4, S3, S2, Cl) 2 · h3O — новый минерал группы содалита, Записки Российского минералогического общества, 140, 36-45 [Английская версия: Геология рудных месторождений. 54 (2012) 557–564]

Продан: 5363 Малая улица, Денвер, Колорадо 80249, Ранчо Грин Вэлли | 4 спальни / 2 ванные комнаты с туалетом / 1 ванная комната с туалетом | 450 000 долл. США

Заявление об отказе от ответственности:


Содержимое, относящееся к продаже недвижимости на этом веб-сайте, частично поступает из программы обмена данными в Интернете («IDX») компании METROLIST, INC., DBA RECOLORADO®. Объявления о недвижимости, принадлежащие другим брокерам, кроме Corcoran Perry & Co., помечены логотипом IDX. Эта информация предоставляется для личного некоммерческого использования потребителями и не может быть использована для каких-либо других целей. Вся информация может быть изменена и подлежит независимой проверке.


  1. Эта публикация предназначена для предоставления информации по рассматриваемому предмету. Отображается с пониманием того, что издатель и авторы не занимаются предоставление юридических, бухгалтерских, налоговых или других профессиональных услуг в сфере недвижимости, а также издатель и авторы не дают таких советов в этой публикации.Если недвижимость, легальная, или требуется другая экспертная помощь, услуги компетентного, профессионального лица следует искать.
  2. Информация, содержащаяся в этой публикации, может быть изменена без предварительного уведомления. METROLIST, INC., DBA RECOLORADO НЕ ДАЕТ НИКАКИХ ГАРАНТИЙ В ОТНОШЕНИИ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ НА ДАННЫЙ МАТЕРИАЛ, ВКЛЮЧАЯ, НЕ ОГРАНИЧИВАясь, ПОДРАЗУМЕВАЕМЫЕ ГАРАНТИИ КОММЕРЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ И ПРИГОДНОСТЬ ДЛЯ КОНКРЕТНОЙ ЦЕЛИ. МЕТРОЛИСТ, ИНК., DBA RECOLORADO НЕ НЕСЕТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ ЗА ОШИБКИ, СОДЕРЖАЩИЕСЯ ЗДЕСЬ, ИЛИ ЗА ЛЮБЫЕ УБЫТКИ, СВЯЗАННЫЕ С ОТДЕЛКОЙ, ЭКСПЛУАТАЦИЕЙ ИЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭТОГО МАТЕРИАЛ.
  3. УВЕДОМЛЕНИЕ ИЗДАТЕЛЯ:
    Вся недвижимость, рекламируемая здесь, регулируется Федеральным законом о справедливом жилищном строительстве и Закон штата Колорадо о справедливом жилищном обеспечении, который запрещает создание или публикацию любых реклама, указывающая на любые предпочтения, ограничения или дискриминацию по признаку расы, цвет кожи, религия, пол, инвалидность, семейное положение или национальность.
  4. METROLIST, INC., DBA RECOLORADO не будет сознательно принимать любую рекламу за настоящую имущество, нарушающее закон.Всем лицам сообщается, что все жилые помещения рекламируемые доступны на основе равных возможностей.
  5. © 2021 METROLIST, INC., DBA RECOLORADO® — Все права защищены
    6455 S. Yosemite St., Suite 500
    Greenwood Village, CO 80111 USA
  6. ВСЕ ПРАВА ЗАЩИЩЕНЫ ПО ВСЕМУ МИРУ. Воспроизведение какой-либо части данной публикации запрещено. адаптированы, переведены, хранятся в поисковой системе или передаются в любой форме или любым означает, электронное, механическое, ксерокопирование, запись или иное, без предварительного письменное разрешение издателя.Информация, содержащаяся здесь, включая, но не ограничены текстом, фотографиями, цифровыми изображениями, виртуальными турами, могут быть засеяны и отслеживаются для защиты и отслеживания.

Данные RECOLORADO последнее обновление: 26 июля 2021 г. 13:29

Последнее обновление объекта недвижимости: 26 января 2021 г., 19:18

Листинговый офис: MB Liberty Associates LLC
Агент по листингу: Джордж Флейшманн

Бремя брюшного тифа в долине Кланг, Малайзия, 2011–2015 гг. | BMC Infectious Diseases

Брюшной тиф — распространенное заболевание пищевого происхождения в Малайзии.В долине Кланг заболеваемость брюшным тифом была выше у мужчин ( n = 272) на 55,6%, чем у женщин ( n = 217) на 44,4%. Средний возраст заболевших брюшным тифом в долине Кланг составлял 29,80 лет (± 17,44). Большинство случаев брюшного тифа выявлено среди пациентов в возрасте от 21 до 30 лет. Другие исследования в Малайзии показали, что дети (0–4 года) и молодые люди (25–29 лет) более восприимчивы к брюшному тифу, чем люди старшего возраста [7]. Общая тенденция заболеваемости брюшным тифом в долине Кланг увеличилась с 2011 г. (37 случаев), 2012 г. (44 случая) и 2013 г. (50 случаев).В 2015 году произошел внезапный всплеск случаев заболевания — 98 случаев по сравнению с 36 случаями в 2014 году. Этот внезапный рост был связан со вспышкой, затронувшей строительных рабочих, где 13,7% ( n = 70) случаев из этого исследования были внесены иностранцами. (не малайзийцы) из Индии, Индонезии, Бангладеш, Мьянмы и Непала. Примечательно, что увеличение числа случаев брюшного тифа с 2011 по 2015 год было вызвано иностранцами, при этом в 2011 году среди иностранцев было зарегистрировано пять случаев брюшного тифа, а в 2015 году число случаев брюшного тифа увеличилось до 27.Это открытие контрастирует со вспышкой, произошедшей в Келантане, где брюшной тиф был связан с зараженным льдом и готовой едой, распространяемой уличными торговцами на ночном рынке [17]. В Малайзии, особенно в долине Кланг, водоснабжение должным образом контролируется и гарантированно чистое, с хорошим управлением канализационной системой; однако брюшной тиф остается важной проблемой общественного здравоохранения. Большинство случаев в развитых странах происходит у мигрантов, путешественников и загрязненных пищевых цепочек, связанных с обработчиками пищевых продуктов.Исследование, проведенное в Японии (2015 г.), показало, что 54,8% случаев брюшного тифа были зарегистрированы людьми, которые побывали в Мьянме; в 2013 г. новые случаи были завезены из Камбоджи [18]. Результаты этого исследования также показали, что этническая принадлежность способствовала 14,4% ( n = 73) случаев брюшного тифа среди иностранцев, что представляет собой третье место после малайского ( n = 264, 52,1%) и китайского ( n ). = 97, 19,1%).

Брюшной тиф является эндемическим заболеванием в Малайзии, где до сих пор происходят периодические вспышки эпидемий.В Малайзии брюшной тиф чаще встречается в штате Келантан, где множественные вспышки были зарегистрированы в Келантане с 2001 по 2007 год [7, 19], при этом крупная вспышка произошла в 2005 году. Расчетный годовой уровень заболеваемости в штате Келантан (который состоит из 10 районов) составил 37 на 100 000 населения [13]. Другие исследования, проведенные в Малайзии, показали, что показатели заболеваемости брюшным тифом в Федеральной территории Куала-Лумпур в 1996 и 1997 годах составляли 3,68 и 3,78 на 100 000 населения соответственно [20], но в нашем исследовании в долине Кланг наблюдались более низкие показатели заболеваемости с 0.58 и 1,42 на 100 000 населения в 2011 и 2015 годах соответственно. Годовой уровень заболеваемости в Малайзии составляет от 10,2 до 17,9 на 100 000 населения [21]. Напротив, Сингапур, городская страна, показала устойчивое снижение заболеваемости с 5,9 на 100 000 до 1,2 на 100 000 за 10 лет [22]. Как и в Сингапуре, исследование, проведенное в Таиланде, показало, что национальная тенденция заболеваемости снизилась с 2008 по 2014 год с 8,6 на 100 000 населения в 2008 году и 3 на 100 000 населения в 2014 году [23].

В долине Кланг, являющейся городской зоной в Малайзии, есть 12 государственных медицинских учреждений (государственная больница) и примерно 43 частных медицинских учреждения (частные больницы).Из 507 случаев только 198 пациентов решили посетить государственные больницы для лечения, а 309 пациентов посетили частные учреждения. Большинство частных компаний в Малайзии имеют собственную больничную панель для своих сотрудников, которая обычно представляет собой частную больницу. Таким образом, большинство больных брюшным тифом лечатся в частных больницах, а не в государственных. Согласно наблюдениям, в большинстве случаев брюшного тифа ( n = 184) в государственных больницах использовался метод культурального исследования, который широко рекомендуется международным сообществом, в то время как частные учреждения чаще использовались для тестов Typhidot и WWF, 110 и 118 случаев, соответственно, вероятно, потому, что этот метод был прост в применении и были получены более быстрые результаты.По данным ВОЗ, выделение Salmonella typhi из костного мозга в настоящее время является золотым стандартом для подтверждения случаев брюшного тифа. Однако оборудование, расходные материалы, стоимость и потребность в личном обучении делают его использование ограниченным, особенно в странах со средним и низким уровнем доходов, где посев крови является более практичным. Однако получение результатов посева крови занимает до 3 дней, что может привести к задержкам в лечении. Таким образом, экспресс-тест более широко используется во многих странах, включая Малайзию, для диагностики брюшного тифа.

Электронное уведомление, ранее известное как Информационная система контроля за инфекционными заболеваниями (CDCIS), представляет собой веб-приложение, внедренное Отделом контроля заболеваний Министерства здравоохранения Малайзии, где только зарегистрированный уполномоченный сотрудник общественного здравоохранения может получить доступ к системе. Уведомления поступают от государственных медицинских учреждений, включая поликлиники, амбулаторные отделения и государственные больницы, а также от частных больниц и врачей общей практики [24]. Уведомление о любых подозреваемых, вероятных или подтвержденных случаях заболевания является обязательным в соответствии с Законом о профилактике и борьбе с инфекционными заболеваниями 1988 года в течение 7 дней с даты постановки диагноза в ближайшее районное управление здравоохранения, но только лабораторно подтвержденные случаи должны регистрироваться.По результатам этого исследования было зарегистрировано 78,9% подтвержденных случаев, что указывает на то, что случаи брюшного тифа не регистрировались в системе и, возможно, уведомление не производилось. Однако показатели охвата неподтвержденными случаями (79,5%) и ЧВП (89,3%) были высокими. Этот результат был намного выше, чем в исследовании, проведенном в Келантане, охват которого составлял 69%, 22% неподтвержденных случаев и 43% PVP [13].

Обычно тест на чувствительность к противомикробным препаратам проводится для определения чувствительности препарата, который можно использовать для ведения пациента или лечения.Смертность при брюшном тифе снизилась после введения антибиотика [3]. Этот тест на чувствительность следует проводить в соответствии с рекомендациями Института клинических и лабораторных стандартов (CLSI) или Европейского комитета по тестированию чувствительности к противомикробным препаратам (EUCAST) [25]. По рекомендации CLSI и EUCAST, Salmonella typhi следует проверить на чувствительность к ампициллину, хлорамфениколу, ко-тримоксазолу, ципрофлоксацину, цефтриаксону и азитромицину.Однако список лекарств может быть расширен на основе местных образцов устойчивости. Обычно при брюшном тифе пациенты получают лечение ампициллином, хлорамфениколом и ко-тримоксазолом, поскольку это антибиотики первой линии [14, 19, 26]. В нашем исследовании среди семи протестированных антибиотиков налидиксовая кислота показала наивысшую устойчивость к противомикробным препаратам (36,0%), за ней следуют ампициллин, котримоксазол и хлорамфеникол (11,1, 9,8 и 9,5% соответственно). Кроме того, 8,1% из случаев Salmonella typhi были устойчивы к тетрациклину, 6.5% к ципрофлоксацину и 1,6% к цефтриаксону. Однако чувствительность к обычным антибиотикам (ампициллину, хлорамфениколу и ко-тримоксазолу) все еще оставалась высокой (более 88%) в долине Кланг. Исследование, проведенное в Таиланде с 2003 по 2014 год, показало, что большинство случаев Salmonella typhi были восприимчивы к цефотаксиму и норфлоксацину, а устойчивость к ампициллину, цефотаксиму, норфлоксацину и ко-тримоксазолу оставалась ниже 40% [23]. В отдельном исследовании, проведенном в Бангладеш, сообщалось о распространенности изолятов Salmonella typhi , проявляющих высокий уровень устойчивости к ципрофлоксацину — 90.6% [27], из которых 43% проявляют устойчивость к ко-тримоксазолу и хлорамфениколу, а 40% — к ампициллину и налидиксовой кислоте [19]. После того, как MDR Salmonella возникла в качестве антибиотиков первого ряда и стала основной проблемой в нескольких странах мира, фторхинолоны (ципрофлоксацин) были выбраны для лечения пациентов и имели высокий показатель излечения среди носителей [28,29,30]. Цефтриаксон, цефалоспорин третьего поколения и азитромицин (макролид) теперь используются в качестве других альтернатив (антибиотики второго ряда) для лечения брюшного тифа, когда нельзя использовать препараты первого ряда и фторхинолон [31, 32].В нашем исследовании азитромицин не применялся в рутинном лечении брюшного тифа, и при необходимости применялся цефтриаксон. Назначить антибиотик может только врач, а аптеки выдадут антибиотик по установленной форме. Отчет Phoon et al. в 2015 г. в Сингапуре впервые сообщалось об устойчивости Salmonella к азитромицину к ципрофлоксацину и цефтриаксону [28]. Развитие резистентности, вероятно, происходит из-за неправильного использования, чрезмерного использования и несоответствующих процедур назначения лекарств [27, 30].

MDR Штаммы Salmonella typhi появились в Юго-Восточной Азии в 1990-х годах [3]. Из 132 случаев брюшного тифа в долине Кланг 10 (7,3%) имели MDR Salmonella typhi . Тенденция MDR Salmonella typhi увеличилась с 10% в 2011 году до 30% в 2015 году. По сравнению с исследованием, проведенным в Египте (2000), распространенность MDR Salmonella typhi увеличилась с 19% в 1987 году до 100% в 1993 году. но впоследствии он снизился до 5% в 2000 г. [33]. Рост числа MDR Salmonella typhi также наблюдался в Бангладеш [27], Кении [34] и Африке [24].Результаты этих исследований также показали значительную разницу между полами в отношении MDR Salmonella typhi ( p = 0,004), но не было обнаружено значительных различий в возрасте ( p = 0,735). По сравнению с исследованием, проведенным в Исламабаде, Пакистан, не было обнаружено значительных различий между полом и возрастной группой в отношении MDR Salmonella typhi [14]. В нескольких других исследованиях также сообщалось, что частота МЛУ-брюшного тифа была выше у мужчин, чем у женщин, но была выше у детей, чем у взрослых [30, 32, 35].Вероятно, это связано с антисанитарными привычками маленьких детей и их зависимостью от пищи взрослых, которые могут быть носителями штаммов МЛУ [30]. Значительная разница была также замечена в гражданстве ( p = 0,008) и этнической принадлежности ( p = 0,034) в долине Кланг. Исследование показало, что устойчивость к микробам среди азиатских путешественников была самой высокой. Уровень сопротивления для путешественников из Индии, Пакистана и Бангладеш составил 75, 80 и 60% соответственно [14].

Сильные стороны и ограничения

Это исследование предоставляет данные о бремени брюшного тифа в долине Кланг, Малайзия, которые включают данные о незарегистрированных случаях брюшного тифа.Как правило, в большинстве отчетов используются данные национальной системы эпиднадзора, которая, как правило, пропускает данные, заниженные частнопрактикующими врачами. В этом исследовании также описаны тенденции случаев / заболеваемости брюшным тифом в долине Кланг и характер устойчивости к антибиотикам, а также предоставлены данные о штамме МЛУ.

Однако это исследование имело ограничения. Источником данных этого исследования было несколько источников; следовательно, полученные нами данные не входили в стандартный список переменных, требуемых от них.Что касается лабораторных тестов, то в частных больницах и лабораториях есть свои собственные правила и лабораторные процедуры тестирования на брюшной тиф. Для диагностики или скрининга брюшного тифа применялись различные методы тестирования (культура, тифидот и WWF). Некоторые медицинские учреждения или лаборатории проводили только тест Typhidot и WWF на брюшной тиф без подтверждения с помощью теста на культуру, и никаких данных о дополнительных методах идентификации для теста культуры не было. У нас также было очень мало информации или данных о результатах определения чувствительности к антибиотикам, которые не были доступны в системе e-Notifikasi.Анализ данных о чувствительности к антибиотикам был проведен на основе данных, полученных несколькими медицинскими учреждениями ( n = 132), но не все больницы и лаборатории тестировали свои образцы с полной панелью предложенных антибиотиков, и никаких данных о концентрации антибиотиков получено не было.

Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона

Есть 4 способа добраться от бульвара Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона на самолете, автобусе, маршрутном автобусе, поезде, такси или автомобиле

Выберите один из вариантов ниже, чтобы просмотреть пошаговые инструкции и сравнить цены на билеты и время в пути в планировщике путешествий Rome2rio.

Какой самый дешевый способ добраться от бульвара Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона?

Самый дешевый способ добраться от бульвара Ранчо Малая и Зеленая долина до Гранд-Каньона — доехать на автомобиле за 5 000–7500 рублей, время в пути — 12 часов 24 минуты.

Подробнее

Какой самый быстрый способ добраться от бульвара Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона?

Самый быстрый способ добраться от бульвара Ранчо Малая и Зеленая долина до Гранд-Каньона — летать на автобусе, который стоит 12000 — 20000 рублей и занимает 6 часов 26 минут.

Подробнее

Как далеко от Гранд-Каньон до Малайя и Грин-Вэлли-Ранч-Бульвар?

Расстояние от бульвара Малая и Грин-Вэлли-Ранч-Бульвар до Гранд-Каньона составляет 769 км.Протяженность дороги — 1123 км.

Проложить маршрут

Как добраться до Гранд-Каньона с бульвара Ранчо Малайя и Зеленая долина без машины?

Добраться с бульвара Ранчо Малая и Зеленая долина до Гранд-Каньона без машины лучше всего на автобусе и маршрутке, который занимает 24 часа 22 минуты и стоит 10000 — 14000 рублей.

Подробнее

Сколько времени нужно, чтобы добраться от бульвара Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона?

Дорога от бульвара Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона занимает примерно 6 часов 26 минут, включая трансферы.

Подробнее

Сколько длится перелет с бульвара Малая и Грин Вэлли Ранч Бульвар до Гранд-Каньона?

Самый быстрый перелет из аэропорта Денвера в аэропорт Флагстафф — прямой рейс, который занимает 1 час 39 минут.

Искать рейсы

Какая разница во времени между Гранд-Каньоном и Malaya & Green Valley Ranch Blvd?

Гранд-Каньон на 1 час меньше, чем бульвар Malaya & Green Valley Ranch Blvd.Сейчас 13:36 на бульваре Малая и Ранчо Зеленой долины и 12:36 в Гранд-Каньоне.

Могу ли я проехать с бульвара Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона?

Да, расстояние от Малайи и бульвара Ранчо Грин Вэлли до Гранд-Каньона составляет 1123 км. Поездка от бульвара Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона занимает около 12 часов 24 минут.

Проложить маршрут

Какие авиакомпании летают из аэропорта Денвера в аэропорт Флагстафф?

American Airlines и United Airlines предлагают рейсы из аэропорта Денвера в аэропорт Флагстаффа.

Искать рейсы

Где я могу остановиться возле Гранд-Каньона?

В Гранд-Каньоне доступно пять + отелей. Цены начинаются от 7500 рублей за ночь.

Подробнее

Какие компании предоставляют услуги между Малайей и бульваром Ранчо Грин Вэлли, штат Колорадо, США и Гранд-Каньоном, штат Аризона, США?

Нет прямого сообщения от бульвара Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона. Тем не менее, вы можете сесть на автобус линии 42 до 40th Ave & Airport Blvd — Gateway Park Stn Gate B, пройти пешком до 40th Ave & Airport Blvd — Gateway Park Station Track 1, сесть на поезд до станции Denver Airport, пройти пешком до Из аэропорта Денвера долететь до Флагстаффа, прогуляться до аэропорта Флагстафф Пуллиам, сесть на автобус до Maswik Lodge, затем пройти пешком до Гранд-Каньона.Кроме того, вы можете сесть на автомобиль с бульвара Malaya & Green Valley Ranch Blvd до Гранд-Каньона через 40th Ave & Airport Blvd-Gateway Park Stn Gate B, 40th Ave & Airport Blvd — Gateway Park Station Track 2, Union Station Track 1, Денвер, Лас Вегас, SB Las Vegas перед Фремонтом, SB Las Vegas в Slots-A-Fun, Las Vegas @ Circus Circus и Центр посетителей национального парка Гранд-Каньон примерно за 24 часа 22 минуты.

Хотите узнать больше о путешествиях по США

Серия путеводителей

Rome2rio предоставляет жизненно важную информацию для путешественников со всего мира.Гиды, наполненные полезной и своевременной информацией о поездках, отвечают на все сложные вопросы, такие как «Как мне купить билет?», «Следует ли мне бронировать онлайн перед поездкой?» ‘,’ Сколько я должен ожидать платить? ‘,’ Есть ли в поездах и автобусах Wi-Fi? ‘ — чтобы помочь вам получить максимум удовольствия от вашей следующей поездки.

Выбор между частным и общественным транспортом в долине Кланг, Малайзия

В 2010 году в долине Кланг только 17% ежедневных поездок было совершено с использованием общественного транспорта, а остальные 83% поездок были совершены на частном транспорте.Склонность к использованию личных автомобилей только усилится, если транспортная политика останется неэффективной и неэффективной. В рамках ключевой национальной экономической зоны приоритет был направлен на стимулирование увеличения доли общественного транспорта в долине Кланг до 50% к 2020 году. В 10-м плане Малайзии был предложен массовый скоростной транзит в долине Кланг, оборудованный 141 км дорог. Система MRT и будет интегрирована с существующими железнодорожными сетями. Тем не менее, добавление километров к железнодорожной системе не поможет, если люди не перейдут с частного на общественный транспорт.В этом исследовании мы хотели бы оценить возможное изменение режима путешественников в долине Кланг в пользу общественного транспорта на основе функции полезности доступных видов транспорта. Он намеревается определить критерии, которые будут стимулировать их желание внести изменения в пользу общественного транспорта, как намечено NKEA.

1. Транспорт в Малайзии

Основным видом транспорта в Малайзии является автомобильный транспорт, на который в основном влияют географические особенности Малайзии.Малайзия состоит из двух географических регионов, разделенных Южно-Китайским морем. Дорожная сеть, общая площадь которой составляет около 330 000 квадратных километров, является ценным активом и служит катализатором экономического и социального роста страны [1]. В современном мире, где глобализация продолжает развиваться, создание хорошо обслуживаемой дорожной сети и инфраструктуры повысит конкурентоспособность страны и сохранит преимущество перед ее соперниками.

Однако следует с сожалением признать, что транспортный сектор Малайзии является неустойчивым, особенно в связи с быстрым ростом количества автомобилей и их использования на дорогах.Количество автомобилей в стране за последние два десятилетия значительно увеличилось. Их число увеличилось в четыре раза — с 5 миллионов в 1991 году до 21,4 миллиона в 2011 году, а среднегодовые темпы роста составили 7,5%. Рост количества транспортных средств в стране был в 3,3 раза быстрее, чем рост населения, который в тот же период имел среднегодовые темпы роста 2,25% [2–5].

Экономический рост и растущий спрос на мобильность в развивающихся странах приводят к увеличению числа владельцев легковых автомобилей [6].Это привело к заторам и, как следствие, к увеличению выбросов углерода. В 2010 году в Малайзии было зарегистрировано наибольшее количество владельцев легковых автомобилей — 311 на 1000 человек. Это значительный скачок с 1990 г., когда он составлял всего 91 в 1990 г., 133 в 1996 г. и 210 в 2002 г. [5, 7–9].

2. Район исследования

Долина Кланг, включая федеральную территорию Куала-Лумпур, округ Селангор в Петалинге, Кланг, Гомбак и Хулу Лангат, насчитывает в 2010 году общую численность населения 6,187 миллиона человек, и ожидается, что эта цифра вырастет до 10 миллионов. к 2020 г. находится в центральной части полуострова Малайзия (рис. 1) [10].


В 2010 году долина Кланг внесла около 263 миллиардов ринггитов в валовой национальный доход (ВНД) страны, что составляет 30 процентов ВНД страны в этом году. Этот вклад, в котором проживает всего 20 процентов населения страны, демонстрирует важность долины Кланг для экономического роста страны [11].

2.1. Услуги общественного транспорта в долине Кланг

Общественный транспорт в долине Кланг охватывает множество видов транспорта, таких как автобусное сообщение, железнодорожный транспорт и услуги такси.Автобус — самый важный вид общественного транспорта в долине Кланг. Автобусы имеют наибольшее количество пассажиров среди общественного транспорта и совершают около 600 000 поездок каждый день. В 2011 году почти 60% населения долины Кланг проживало в пределах 400 метров от автобусного маршрута, и ожидается, что к 2012 году покрытие увеличится до 70%, поскольку приоритетом является обеспечение 50% доли общественного транспорта в Кланге. Долина [12, 13]. Общественный железнодорожный транспорт в долине Кланг довольно обширен и имеет 224 расстояния.6 км. Общественные железнодорожные перевозки совершают в общей сложности 560 000 рейсов в день и имеют 7 основных маршрутов.

2.2. Перегрузка в долине Кланг

Так же, как в Соединенных Штатах есть Нью-Йорк, в Великобритании есть Лондон, в Китае есть Пекин, а в Японии есть Токио, так и в Малайзии Куала-Лумпур является культовым городом, который был столпом национального экономического роста и достопримечательность нашей страны. Малайзия стремится к достижению статуса высокого дохода, и для реализации этого роста в значительной степени необходим вклад ее основного города [11].Однако урбанизация в то же время создает напряжение для города и его жителей. Пробки на дорогах, ограниченное пространство для парковки и загрязнение окружающей среды стали серьезной проблемой в долине Кланг, особенно в связи с колоссальным ростом автомобилизации в этом регионе [14].

В 2010 году в долине Кланг только 17%, или примерно 1,24 миллиона поездок в день, были совершены с использованием общественного транспорта (Таблица 1). Остальные 83% или 6 миллионов поездок были совершены на личном транспорте с одноместными транспортными средствами (SOV), возглавляющими список [15, 16].


Вид транспорта Ежедневные поездки В процентах

Частный транспорт 6,000,000 83
LRT (легкорельсовый транспорт) 400000 5,5
KTM пригородный транспорт 100000 1.4
Такси 80 000 1
Монорельс 40 000 0,5
ERL (скоростное железнодорожное сообщение) 20 000 0,3

900

Основная причина плохого использования общественного транспорта и чрезмерной зависимости от личных автомобилей заключается в том, что большинство путешественников предпочитают автомобили, которые более рентабельны и эффективны по времени, чем незапланированная система общественного транспорта [14].

В 10-м Плане Малайзии был предложен массовый скоростной транзит в долине Кланг, оборудованный 3 линиями системы массового скоростного транзита (MRT) протяженностью 141 км в долине Кланг. Станция метро Klang Valley будет интегрирована с существующими железнодорожными сетями, такими как легкорельсовый транспорт (LRT), монорельс, пригородный транспорт KTM и автобусные перевозки (междугородние и внутренние перевозки), чтобы сформировать эффективную и действенную систему общественного транспорта. Ожидается, что строительство MRT уменьшит заторы на дорогах в долине Кланг за счет расширения существующей в настоящее время неадекватной системы железнодорожной сети.Подсчитано, что один поезд MRT с 4 вагонами сможет перевезти 1200 пассажиров, что равно среднему количеству пассажиров, перевезенных 700 вагонами [15, 17]. Тем не менее, добавление километров к железнодорожной системе не поможет, если люди не перейдут с частного на общественный транспорт.

В настоящее время в долине Кланг проживает около 6,187 миллиона человек, и ожидается, что к 2020 году это число вырастет до 10 миллионов, что составляет почти одну треть существующего населения Малайзии.В долине Кланг 3,2 миллиона частных автомобилей, и это число исключительно быстро растет, в среднем 30 000 автомобилей в месяц. Доля частных автомобилей в различных видах транспорта будет продолжать расти и, как ожидается, к 2020 году достигнет 7 миллионов. Склонность к частному владению автомобилями только усилится, если транспортная политика останется неэффективной и неэффективной. В настоящее время основные дороги, окружающие центр города, приближаются к своей пропускной способности, а проблема нехватки земли в долине Кланг препятствует строительству большего количества дорог и дополнительных парковок.Машины на дороге ставят на двух- и трехместную стоянку, что приводит к еще большим заторам. Пробки на дорогах в городе увеличиваются, и добраться до пункта назначения требуется больше времени, что делает ситуацию с модернизацией системы городского транспорта еще более критической. Если не произойдет значительного перехода к более экологичному общественному транспорту, к 2020 году долина Кланг не сможет обслуживать 7 миллионов частных автомобилей [15, 16, 18]. Кроме того, продуктивное время, потерянное из-за перегруженности дорог, в конечном итоге будет стоить стране ее конкурентоспособности, особенно в ее ключевом экономическом коридоре.Более того, ситуация особенно тревожна при сравнении использования общественного транспорта в долине Кланг с такими городами, как Сингапур, Гонконг и Лондон, где доля поездок на общественном транспорте составляет 64%, 74% и 90% соответственно.

В рамках Программы экономических преобразований на следующее десятилетие Национальная ключевая экономическая зона (NKEA) была нацелена на стимулирование увеличения доли общественного транспорта в долине Кланг до 50% с 18% и поместила Куала-Лумпур и долину Кланг в число 20 лучших городов мира с точки зрения экономического роста к 2020 году, согласно данным Национальной ключевой экономической зоны (NKEA) Большой Куала-Лумпур / Долина Кланг (GKL / KV) [11].ГКЛ / КВ, который включает территорию, находящуюся в ведении десяти местных властей, является одним из 12 НКЭА в рамках Программы экономических преобразований. Приоритетной целью NKEA на следующее десятилетие является стимулирование экономического роста параллельно с усилиями по повышению привлекательности города с точки зрения того, где люди хотели бы жить [11]. Необходима хорошо обоснованная политика в отношении общественного транспорта, которая должна быть скоординирована с эффективным планированием общественного транспорта, чтобы способствовать развитию общественного транспорта.

3. Фактор, влияющий на индивидуальный выбор транспорта

Многие предыдущие исследования транспорта изучали взаимосвязь между характеристиками путешественников, поездок и транспортных средств с индивидуальным поведением при выборе вида транспорта. Они обнаружили, что, в целом, есть три основные характеристики, влияющие на выбор режима людьми [19–21]: (i) характеристики путешественников, такие как происхождение путешественника, структура и доход домохозяйства, владение транспортным средством и доступность выбора транспортного средства; (ii) характеристики поездок, такие как цель поездки, время поездки и расстояние поездки; (iii) характеристики транспортного средства, такие как продолжительность поездки, стоимость, качество обслуживания и наличие парковочных мест.

Большинство исследований сосредоточено на возможной корреляции между индивидуальным выбором вида транспорта и этими характеристиками. Однако эти характеристики могут быть взаимосвязаны друг с другом и прямо или косвенно влиять на спрос на общественный транспорт на практике [22].

4. Моделирование выбора

Не будет успеха в разработке устойчивой транспортной политики, если политики не признают потребность путешественника в выборе и спросе. Однако наиболее сложной задачей в процессе прогнозирования перевозок является определение факторов, влияющих на выбор путешественника.

Модели дискретного выбора обычно выбирают модели транспорта для характеристики поведения каждого путешественника [23]. Дискретная модель представлена ​​теоретической структурой с точки зрения утилитаризма. Утилитаризм — это теория, основанная на максимизации полезности выбора из набора альтернатив. Чем выше полезность выбора, тем большую ценность и выгоду получит от него потребитель и тем больше вероятность того, что этот выбор будет выбран.

Утилита () для альтернативы будет состоять из систематических атрибутов, которые являются функцией релевантности для процесса принятия решений, и константы, представляющей неопределенность, полученную из индивидуального поведения и ошибок измерения моделистов [24].

Следовательно, функция полезности для транспортного режима может быть сформирована из взвешенной суммы набора атрибутов выбора, например, где — функция полезности проезда на транспорте; и являются атрибутами транспорта; и — вес каждого атрибута; — постоянная режима.

В этом исследовании будут смоделированы три основных варианта: автомобиль, автобус и поезд. Атрибуты, связанные с выбором автомобиля, — это сеть, место для парковки, стоимость парковки, надежность, стоимость владения, стоимость топлива, частота дорожных сборов, стоимость дорожных сборов, время в пути и трафик. Напротив, атрибуты, связанные с поездкой по железной дороге, — это расстояние доступности, возможность подключения к сети, частота обслуживания, интервал транзита, время в пути, стоимость поездки, надежность, доступность парковки и условия кабины.Для автобуса атрибутами являются расстояние доступности, возможность подключения к сети, частота обслуживания, интервал транзита, время в пути, трафик, стоимость поездки, надежность и условия в салоне. Исходя из перечисленных атрибутов, исходные допущения функций полезности для трех режимов показаны в уравнении ниже: В зависимости от функции полезности каждого режима доля путешественников, которые воспользуются автомобилем, железной дорогой или автобусом, будет

5. Метод опроса

Опросы стали стандартным инструментом статистических исследований в социальных науках, маркетинге и государственных учреждениях с введением вероятностной выборки в 1930 году.Онлайн-опросы стали важным исследовательским инструментом для сбора данных. Отчет Европейского общества по изучению общественного мнения и маркетинговых исследований (ESOMAR) за 2005 год показывает, что онлайн-опрос в настоящее время играет важную роль в исследовании рынка, на которое во всем мире пришлось 20% расходов на методы сбора данных [25]. Поскольку методы онлайн-опроса дали много конструктивных преимуществ, в этом исследовании онлайн-опрос был использован в качестве основного инструмента сбора данных.

5.1. Размер выборки

В исследованиях размер выборки обычно определяется требованием наличия достаточного статистического влияния и стоимостью сбора данных.Больший размер выборки часто приводит к повышению точности при проведении статистического анализа. Однако в некоторых случаях увеличение размера выборки приводит к минимальному увеличению точности или вообще не увеличивает его. Обычно размеры выборки определяются таким образом, чтобы они основывались на предполагаемом качестве результата обследования. Доверительный интервал (ДИ) — один из ключевых показателей качества опроса. Три наиболее распространенных доверительных интервала: 90%, 95% и 99%. В прикладной практике наиболее часто используется доверительный интервал 95%.Доверительный интервал 95% означает, что идентичные результаты будут получены в 95% случаев [26]. Для этого исследования был выбран доверительный интервал 95%. На основании таблицы 2 с доверительным интервалом 95% и численностью населения 6,187 миллиона человек (> 1 миллиона) в долине Кланг [10] минимальный размер выборки, необходимый для этого обследования, составляет 384.

907

Население Доверительный интервал
90% 95% 99%
Размер выборки

1,000 215 215
10,000 264 370 623
100,000 270 383 660
1,000,000+ 271 384 271 384 9
6.Результаты опроса

Всего было собрано 396 ответов, так как это количество соответствовало минимальным 384 ответам для достижения 95% уровня достоверности и 5% погрешности для численности населения 100 миллионов и ниже.

6.1. Логистический регрессионный анализ

Логистическая регрессия объединяет ряд независимых переменных вместе с отдельными коэффициентами для оценки вероятности того, что произойдет определенное событие на основе зависимой переменной. При анализе взаимосвязи между выбором режима и атрибутами режима мы использовали биномиальную логистическую регрессию.

Биномиальная логистическая регрессия используется для оценки отношений между дихотомической зависимой переменной и метрическими или неметрическими независимыми переменными. Зависимые переменные анализа — это использование режима (автомобиль, железная дорога и автобус), а независимые переменные — это влияющие атрибуты каждого режима. Зависимые переменные дихотомичны и могут быть разделены на две группы. Группа «ДА» содержит тех, кто использует выбранный режим как основной для ежедневных поездок и кодируется как единое целое.В группу «НЕ» входят те, кто не использовал выбранный режим в качестве основного для повседневных путешествий, но использовал их ранее для других целей. Это кодируется как имеющее нулевое значение.

Как и для всех регрессионных моделей, предполагается, что все данные следуют предполагаемой линейной зависимости и часто используются в анализе. Однако иногда случается, что есть выбросы, которые далеки от линии регрессии. Для этого необходимо провести диагностику, чтобы выявить эти необычные случаи.В этом исследовании мы определяем стандартизированные остатки, которые больше, чем выбросы.

В исходной модели логистической регрессии для автомобиля есть 5 ящиков для планировщиков, 8 ящиков для железной дороги и 3 ящика для автобуса.

Так как мы обнаружили выбросы, нам придется повторно запустить логистический регрессионный анализ, не выбирая этих планировщиков, и сравнить показатели точности с исходными моделями, чтобы определить, какую из них мы будем интерпретировать. Новая точность классификации была получена для всех моделей, как показано в таблицах 3, 4 и 5.


Наблюдается Прогнозируется
CAR_USE Правильно в процентах
НЕ ДА

9003
CAR_USE
НЕ 58 3 95.1
ДА 3 215 98,6
Общий процент 97,8

Наблюдаемое
Прогнозируемое
RAIL_USE В процентах Правильно
НЕ ДА

Шаг 1
9033
НЕ 94 5 95.1
ДА 5 105 95,5
Общий процент 95,3

0
03
03
03
03 Соблюдается 7
Прогнозируется
BUS_USE В процентах верно
НЕТ ДА

Шаг 1
НЕ 86 1 98.9
ДА 1 97 99,0
Общий процент 98,9

Точность модели исключена для точности классификации автомобиля составила 97,8%, и это было лучше, чем исходная точность классификации для модели, которая включала все случаи, на 2% при 95,8%. Точность классификации модельного рельса, исключающая выбросы, составила 95.3%, и это было лучше, чем исходная точность классификации для модели, которая включала все случаи, на 4,4% при 90,9%. Точность классификации для модели автобуса, исключающей выбросы, составила 98,9%, и это было лучше, чем исходная точность классификации для модели, включающей все случаи, на 3,6% при 95,2%.

Удаление выбросов из анализа для всех моделей значительно повысило общую точность модели как минимум на 2%. Все остальные анализы для этих моделей будут рассчитаны на основе выходных данных, исключающих выбросы.

Как показано в таблице 6, модель автомобиля имеет 5 независимых переменных со значениями, которые меньше уровня значимости 0,05. Вероятность (значение) статистики Вальда для переменной [CAR_NETWORK] — 0,047, [CAR_PARKINGCOST] — 0,031, переменной [CAR_PRICE] — 0,041, переменной [CAR_FUELPRICE] — 0,035, а переменной [CAR_TIME] — 0,042. [CAR_NETWORK] — это порядковая переменная, которая закодирована, где большие числовые значения связаны с увеличением дорожной сети автомобилей.Таким образом, эта взаимосвязь указывает на то, что с улучшенной автомобильной сетью респонденты в 9 раз чаще использовали железнодорожный транспорт в качестве основного вида транспорта. [CAR_PARKINGCOST] — это порядковая переменная, которая закодирована, где большие числовые значения связаны с увеличением стоимости парковки. Таким образом, это соотношение указывает на то, что при более высокой стоимости парковки респонденты на 96,2% реже использовали автомобиль в качестве основного вида транспорта. [CAR_PRICE] — это порядковая переменная, которая закодирована, где большие числовые значения связаны с увеличением стоимости владения автомобилем.Таким образом, соотношение указывает на то, что при более высокой цене автомобиля респонденты на 90,7% реже использовали автомобиль в качестве основного вида транспорта. [CAR_FUELPRICE] — это порядковая переменная, которая закодирована, где большие числовые значения связаны с увеличением стоимости топлива. Следовательно, это соотношение указывает на то, что при более высокой цене на топливо респонденты на 94,8% реже использовали автомобиль в качестве основного вида транспорта. [CAR_TIME] — это порядковая переменная, которая закодирована, где большие числовые значения связаны с увеличением продолжительности поездки на автомобиле.Следовательно, эта взаимосвязь указывает на то, что при более продолжительном времени в пути на автомобиле респонденты на 95,8% реже использовали автомобиль в качестве основного вида транспорта.

33 33 3

Коэффициент Стандартная ошибка Wald Степень свободы значение Exp. коэффициент

Шаг 1
CAR_NETWORK 2.285 1,149 3,955 1 .047 9,822
CAR_PARKINGSPACE

33
7 CAR_PARKINGSPACE

33
−3 .760 .676
СТОИМОСТЬ АВТОМОБИЛЯ −3,259 1,507 4,674 1 .031 .038
НАДЕЖНОСТЬ АВТОМОБИЛЯ −.466 1.446 .104 1 .747 .627
CAR_PRICE 1,162 4,174 1 0,041 0,093
ЦЕНА НА ТОПЛИВО −2948 1.401 4.428 1 .035 .052
CAR_TOLLNO
CAR_TOLLNO
206 .280
CAR_TOLLCOST −.420 1.323 .101 1 .751 .657
CAR_TIME 808 1,382 4,127 1 .042 .060
CAR_TRAFFIC −0,041 CAR_TRAFFIC −0. .964 .960
Константа 37,351 18,213 4,206 1 .040



9126 значение меньше 0.05.

На основании таблицы 7 модель для железных дорог имеет 3 независимые переменные со значениями, которые меньше уровня значимости 0,05. Вероятность (значение) статистики Вальда для переменной [RAIL_ACCESSDISTANCE] составляет 0,004, переменной [RAIL_TRANSITTIME] составляет 0,15, а переменной [RAIL_TIME] составляет 0,022. Переменная [RAIL_ACCESSDISTANCE] — это порядковая переменная, которая кодируется, где большие числовые значения связаны с увеличением расстояния доступа к железнодорожному транспорту.Таким образом, это соотношение указывает на то, что чем ближе расстояние к железнодорожной транспортной системе, тем больше вероятность того, что респонденты будут использовать железнодорожный транспорт в качестве основного вида транспорта, в 5,4 раза (1 / 0,184 = 5,43). [RAIL_TRANSITTIME] — это порядковая переменная, которая кодируется, где большие числовые значения связаны с увеличением продолжительности транзитного интервала для железнодорожного транспорта. Следовательно, это соотношение указывает на то, что при более короткой продолжительности транзитного интервала для железнодорожного транспорта респонденты были 66 раз (1/0.015 = 66,7) с большей вероятностью будут использовать железнодорожный транспорт в качестве основного вида транспорта. [RAIL_TIME] — это порядковая переменная, которая закодирована, где большие числовые значения связаны с увеличением времени в пути с системой железнодорожного транспорта. Таким образом, эта взаимосвязь указывает на то, что при более коротком времени в пути респонденты в 8 раз () чаще использовали железнодорожный транспорт в качестве основного вида транспорта.

3 RAIL_TIME RAIL_TIME 085 723 9033 6 1

Коэффициент Стандартная ошибка Wald Степень свободы -значение Exp.коэффициент

Шаг 1
RAIL_ACCESSDISTANCE -1.69433 -1.69433 1 .004 .184
RAIL_NETWORK .845 .668 1,598 1 ,206 2,327
RAIL_TRANSITTIME -1,944 .797 .143
RAIL_TRANSITNO −.601 .634 .899 1 .343 −548
.907 5.283 1 .022 .124
RAIL_COST 7887 7887 .396 2,427
НАДЕЖНОСТЬ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ УСЛОВИЯХ −,504 .689 .535 1 .464 .604
НАДЕЖНОСТЬ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ УСЛОВИЙ .822 .774 1 .379 2.061
RAIL_COMFORTLEVEL −.042 .600 .005 .944 .944
Константа 12,665 6,614 3,667 1 0,056 316478,785

Курсивный шрифт относится к переменным с -значением05.

Модель шины, основанная на Таблице 8, имеет 4 независимые переменные со значениями ниже уровня значимости 0,05. Вероятность (значение) статистики Вальда для переменной [BUS_ACCESSDISTANCE] составляет 0,026, переменной [BUS_NETWORK] составляет 0,031, переменной [BUS_SERVICETIME] составляет 0,026, а переменной [BUS_TIME] составляет 0,045. [BUS_ACCESSDISTANCE] — это порядковая переменная, которая закодирована, где большие числовые значения связаны с увеличением расстояния доступа к системе общедоступных автобусов.Таким образом, это соотношение указывает на то, что чем ближе расстояние к системе общественного автобуса, тем больше вероятность того, что респонденты будут использовать общественный автобус в качестве основного вида транспорта, в 27,8 раз (1 / 0,036 = 27,8). [BUS_NETWORK] — это порядковая переменная, которая закодирована там, где более высокие числовые значения связаны с увеличением сети общественной автобусной системы. Таким образом, отношения предполагают, что с улучшенной сетью для системы общественного транспорта респонденты в 52 раза чаще использовали систему общественного транспорта в качестве основного вида транспорта.[BUS_SERVICETIME] — это порядковая переменная, которая закодирована там, где большие числовые значения связаны с увеличением периода транзита с общей шиной. Таким образом, это соотношение указывает на то, что чем меньше время ожидания в системе общественного автобуса, тем больше вероятность того, что респонденты будут использовать общественный автобус в качестве основного вида транспорта, в 200 раз (1 / 0,005 = 200). Переменная [BUS_TIME] — это порядковая переменная, которая закодирована, где большие числовые значения связаны с увеличением продолжительности поездки с использованием системы общественного автобуса.Следовательно, это соотношение указывает на то, что при более короткой продолжительности поездки на общественном автобусе респонденты в 21 раз (1 / 0,046 = 21,74) чаще использовали общественный автобус в качестве основного вида транспорта.

BUS_NETWORK BUS_NETWORK BUS_NETWORK BUS_NETWORK 3

3


Коэффициент Стандартная ошибка Wald Степень свободы -значение Exp. коэффициент

Шаг 1
BUS_ACCESSDISTANCE −3.335 1.494 4.980 1 0,026 0,036
1 .031 52.704
BUS_SERVICETIME −5.343 2,406 4,933 1 .026 .005
BUS_TRANSITNO

.195 .148
BUS_TIME −3,085 1,542 4,005 1 .045 .046
BUS_TRAFFIC 2.017 1.633 1.525 1 .217 7.517
BUS_COST 3 . 1 .764 1.422
BUS_НАДЕЖНОСТЬ 2.271 1.729 1.725 1 .189 9.689
BUS_COMFORTLEVEL 1.634 1,362 1,440 1 ,230 ,195
Константа 14,379 11,584 1,541 1 .214
957123 900
Курсивом обозначаются переменные со значением -значением меньше 0,05.
6.2. Вывод полезной модели

В соответствии с целью данного исследования, модели выбора режима будут выведены для прогнозирования модального сдвига.Основываясь на атрибутах полезности, мы можем сделать вывод, что значимыми переменными для модельного автомобиля являются дорожная сеть, стоимость парковки, цена автомобиля, цена на топливо и время в пути. Существенными переменными для режима железнодорожного транспорта являются доступное расстояние до системы железнодорожного транспорта, время в пути на железнодорожном транспорте и время в пути. Наконец, важными переменными для режима работы автобуса являются расстояние доступности, автобусная сеть, время в пути на автобусе и общее время, затрачиваемое на использование услуги. Эти переменные и их соответствующие коэффициенты, которые указывают на взаимодействие переменной в функции полезности, являются факторами, которые определяют функции полезности для каждой альтернативы.Таблица 9 показывает статистику этих переменных.


Среднее значение Среднее значение Режим Станд. отклонение Отклонение Минимум Максимум

CAR_NETWORK 4,1971 4.0000 5.00 .89795 .806 .89795 .806 2.3154 2,0000 1,00 1,24404 1,548 1,00 5,00
CAR_PRICE 2,5054 2,0000 2,00 ,86028 33 2,00 .86028 CAR_FUELPRICE 2.5448 2.0000 2.00 1.04776 1.098 1.00 5.00
CAR_TIME 2.6201 3.0000 2.00 .98865 .977 1.00 5.00
RAIL_ACCESSDISTANCE 3.1274 3.0000 2.00
3.0000 2.00 1.40 RAIL_TRANSITTIME 2,9811 3,0000 2,00 1,34186 1,801 1,00 5,00
RAIL_TIME 2.8679 2,0000 2,00 1,21660 1,480 1,00 5,00
BUS_ACCESSDISTANCE 2,6919 2,0000
0
20000
0
9003 900 936 936 9369 3,3297 4,0000 4,00 1,12019 1,255 1,00 5,00
BUS_SERVICETIME 3.1568 3,0000 2,00 1,14316 1,307 1,00 5,00
BUS_TIME 3,0324 3,0000 2,00 1,26793 3 1,26793 3 1,00
6.3. Формулировка структуры модели

Модель дискретного выбора сможет исследовать тенденцию путешественников изменять свое поведение в поездках в зависимости от выбора режима, доступного для их ежедневных поездок.Модель дискретного выбора разработана как логит-модель между частным автомобилем и вариантами общественного транспорта, такими как автобус и поезд.

Функции полезности, полученные из модели дискретного выбора, помогают выявить сравнительную привлекательность каждого режима. Взаимодействие каждого атрибута в функции полезности режима показано его коэффициентами. Положительные значения этих коэффициентов оказывают положительное влияние на функцию полезности, а отрицательные значения оказывают отрицательное влияние.

Логистическая регрессия для каждого модального окна была повторена с включением только значимых переменных. Таблицы 10, 11 и 12 показывают результаты логистической регрессии.


SE Wald df Sig. Exp ()

Шаг 1
CAR_NETWORK 1.669 .839 3.957 1 .047 5.307
CAR_PARKINGCOST -2.409 .874 7.606 900_33 1 . −2,133 ,849 6,317 1 0,012 ,118
CAR_FUELPRICE −2,277 .917 6,168 1 1 6,168 1 013 .103
CAR_TIME −3.069 1.037 8.758 1 .003 .046
Константа 26.934

33

900.2736 26.934

33

936 .004

900

SE Wald df Sig. Exp ()

Шаг 1
RAIL_ACCESSDISTANCE −2.035 9033 9033 −2.035 000 .131
RAIL_TRANSITTIME −1,812 .577 9,876 1 .002 .163
RAIL_TIME −2.642 .656 16.210 1 .000 .071
Константа 18,429 3,625 25,846 1 .000
.000

4


SE Wald df Sig. Exp ()

Шаг 1
BUS_ACCESSDISTANCE −2.282 .887 6.613 1 .010 .102
BUS_NETWORK 2.224 1.057 4.432 1 .035

33
−3,775 1,377 7,518 1 .006 0,023
BUS_TIME -1,820 .777 5,489 1 .019 ,162
Константа 14,535 6,892 4,448 1 0,035 2053317.454

модели на основе логарифмического регрессионного анализа установлены и показаны ниже.

Модель 1 . Служебная функция для режима автомобиля:

Модель 2 . Служебная функция для режима рельса:

Модель 3 .Служебная функция для режима шины: Поскольку это исследование направлено на выявление привлекательности существующих вариантов, можно реализовать политику смягчения последствий, чтобы стимулировать переход на общественный транспорт. Взяв средние значения каждого атрибута из таблицы 9, мы можем резюмировать полезность этого режима в долине Кланг, как показано ниже.

Модель 1. Служебная функция для режима автомобиля:

Модель 2. Служебная функция для режима шины:

Модель 3 .Служебная функция для режима шины: Положительная полезность легкового автомобиля подразумевает благосклонность или повышенное предпочтение данного вида транспорта, в то время как отрицательная полезность обоих видов общественного транспорта подразумевает снижение удовлетворенности этими видами транспорта.

6.4. Заявление о смене вида транспорта

Поскольку мы оцениваем экологичную транспортную политику, которая может быть использована для сокращения использования личного автомобиля, мы не принимали во внимание возможность подключения к автомобильной сети и время в пути при разработке транспортной политики.Это связано с тем, что изменение этой переменной будет означать сокращение дорожного сообщения и увеличение времени в пути на личных автомобилях, что является неправильным поведением для политики, даже если они являются важными переменными, которые влияют на выбор путешественников. Таблицы 13 и 14 показывают среднюю оценку каждого атрибута (стоимость парковки, цена автомобиля и цена на топливо) путешественниками, которые использовали или не использовали автомобиль в качестве основного способа ежедневных поездок.

34 734 Максимум 734

CAR_PARKINGCOST CAR_PRICE CAR_FUELPRICE

217
2178065 2,1751 2,1244
Станд. Отклонение .84402 .48756 .69934
Отклонение .712 .238 .489
Минимум 1,00 1,00 1,00 1,00 5,00 4,00 4,00

734 Максимум 2,00

СТОИМОСТЬ СТОИМОСТИ СТОИМОСТИ СТОИМОСТИ СТОИМОСТИ СТОРОНЫ 62 62 62
Среднее значение 4.0968 3.6613 4.0161
Станд. Отклонение .61962 .88602 .66510
Отклонение .384 .785 .442
Минимум 2,00 1,00 2,00 5,00 5,00 5,00

Основываясь на оценках, мы можем интерпретировать, что путешественники предпочтут использовать автомобиль, когда стоимость парковки будет хорошей (1.8065), цена на машину хорошая (2,1751), а цена на топливо хорошая (2,1244). Таким образом, благодаря включению значения рейтинга полезность путешественников, выбирающих автомобиль в качестве своего режима, становится Путешественники предпочтут не использовать автомобиль, если стоимость парковки низкая (4,0968), цена машины низкая (3,6613) и цена на топливо низкая (4,0161). Таким образом, за счет включения значения рейтинга полезность путешественников, не выбирающих автомобиль в качестве своего режима, становится В таблицах 15 и 16 показаны средние оценки путешественников, которые использовали железнодорожный транспорт в качестве основного способа ежедневных поездок, и рейтинг тех, кто не использовал железнодорожный транспорт в качестве основного вида транспорта в повседневных поездках.


RAIL_ACCESSDISTANCE RAIL_TRANSITTIME RAIL_TIME

1103
9007 9007 9007
1103
1.9818 1.9091
Станд. Отклонение .79615 .72923 .47978
Отклонение .634 .532 ,230
Минимум 1,00 1,00 1,00
Максимум 3,30033 1,00
1,00
1,00

102102 734

RAIL_ACCESSDISTANCE RAIL_TRANSITTIME RAIL_TIME
Среднее значение 4.2451 4,0588 3,9020
Станд. Отклонение .99937 .96291 .87325
Отклонение .999 .927 .763
Минимум 1,00 2,00 1,00 2,00 5,00 5,00 5,00

Основываясь на оценках, мы можем интерпретировать, что путешественники предпочтут использовать железную дорогу, когда расстояние доступа к системе хорошее (2.0909), интервал обслуживания хороший (1.9818), и время в пути с рельсом хорошее (1.9091). Таким образом, полезность путешественников, выбирающих железную дорогу в качестве способа передвижения, Путешественники предпочтут не использовать железнодорожную систему, если расстояние доступа к системе плохое (4,2451), продолжительность транзита недостаточна (4,0588) и время в пути по железной дороге невелико (3,920). Таким образом, полезность путешественников, не выбирающих железную дорогу, поскольку их режим Таблицы 17 и 18 показывают среднюю оценку путешественников, которые использовали автобус в качестве основного вида транспорта в повседневных поездках.

9833 9833 4

BUS_ACCESSDISTANCE BUS_NETWORK BUS_SERVICETIME BUS_TIME

9007 936

9007 936 Среднее значение
1,6531 4,1429 2,2959 2,0510
Станд.Отклонение .65962 .53727 .64551 .61548
Отклонение .435 .289 .417 .379
1.00
Минимум 2.00
1,00 1,00
Максимум 3,00 5,00 4,00 4,00

ШИНА BUS_SERVICETIME BUS_TIME

Действителен 87 87 87 87
Среднее значение 3.8621 2,4138 4,1264 4,1379
Станд. Отклонение 1.06937 .87007 .72824 .82367
Отклонение 1,144 .757 .530 .678
Минимум 33
2,00
Максимум 5.00 4,00 5,00 5,00

Основываясь на рейтингах, мы можем интерпретировать, что путешественники предпочтут использовать общественный автобус, когда расстояние доступа к системе хорошее (1,6531), сеть автобусных перевозок хорошая (4,1429), интервал обслуживания хороший (2,2959), время в пути на автобусе хорошее (2,051). Таким образом, полезность путешественников, выбирающих автобус в качестве режима передвижения, Путешественник не будет пользоваться общественным автобусом, если расстояние доступа к системе плохое (3.8621), сеть автобусного сообщения оставляет желать лучшего (2,4138), продолжительность транзита оставляет желать лучшего (4,1264), а время в пути по железной дороге оставляет желать лучшего (4,1379). Таким образом, полезность путешественников, не выбирающих автобус, поскольку их режим В результате полезность каждого режима сведена в Таблицу 19; путешественники выберут автомобиль, когда его полезность достигнет 12,069, и не выберут его, когда полезность составляет –0,926 и ниже. Путешественники выберут железную дорогу, когда ее полезность больше 5,539, и не выберут ее, когда ее полезность равна -7.921 и ниже. Путешественники выберут шину, когда ее полезность больше 7,577, и не выберут ее, когда ее полезность составляет -12,018 и ниже.

7 9,5 −7,921

Утилита выбора Утилита отказа от выбора

Вагон 12.069 −0.926
Автобус 7.577 −12,018

7. Моделирование сценария

Процедура планирования городского транспорта, также называемая последовательной четырехступенчатой ​​моделью, использовалась для прогнозирования транспортного потока. полученный из последовательности генерации отключения, распределения отключения, выбора режима и назначений отключения. Процедура планирования городского транспорта важна для помощи в прогнозировании различных сценариев движения и оценке их результатов на основе их характеристик.Для целей данного исследования сформулированы два сценария. Базовый сценарий — это текущий сценарий, основанный на фактических данных о поездках за 2010 год. Сценарий случая — это прогноз новой системы с изменением на фазе полезности режима, где новое распределение видов транспорта выводится после реализации устойчивой транспортной политики на основе привлекательность атрибутов режима. Виды транспорта, включенные в это исследование, включают автомобиль, автобус и рельсы.

7.1. Базовый сценарий

В 2010 году в долине Кланг было около 7.24 миллиона поездок ежедневно. Данные из вторичного источника можно разбить следующим образом (таблица 20) [15, 16].

7 7

Вид транспорта Однодневные поездки В процентах

Частный транспорт 6000 000 83%
83%
Автобусы 8,3%
Железнодорожный транспорт 560 000 7.7%
Такси 80,000 1%

Всего 7,240,000

Категория легковых автомобилей и легковых автомобилей , при этом соотношение автомобилей и мотоциклов составляет примерно 11: 9 [27–29]. В результате мы можем предположить, что разбивки частного автомобиля для ежедневных поездок показаны в Таблице 21.

7 900,736 Мотоцикл 45%

Вид личного транспорта Ежедневные поездки Процент

Автомобиль 3,300,000 55%

Всего 6,000,000

Таким образом, мы можем сделать вывод, что использование автомобилей составляет примерно 45.6% от общего количества ежедневных поездок в долине Кланг.

Правительство настаивает на увеличении количества пассажиров в общественном транспорте до 50% к 2020 году с 17% в 2011 году [15, 30]. Мы экстраполировали рост на основе линейного тренда в соотношении 1: 1 между общественным транспортом и частным транспортом. Подробности показаны на Рисунке 1.

В 2010 году в долину Кланг было совершено 3,3 миллиона поездок на автомобилях, а к 2020 году ожидается 7 миллионов поездок. Между тем ожидается, что к 2020 году население увеличится с 6 миллионов человек до 10 миллионов [15, 31].

На основе экстраполяции, приведенной на Рисунке 2, мы ожидаем, что к 2020 году общее количество ежедневных поездок достигнет 15,36 миллиона. На Рисунке 3 показан целевой сценарий, при котором разделение видов общественного транспорта увеличится до 50%, а количество поездок на частных автомобилях может сократиться до 4,23 миллиона с 7 миллионов в день. На рисунке 4 показано распределение между легковым, автобусным и железнодорожным транспортом для целевого сценария.




7.2. Сценарий случая

Здесь были сформулированы три сценария на основе измерения политики для определения модального разделения.

Случай 1 (вероятность смены режима, если необходимо принять политику по снижению полезности частного автомобиля). Если мы хотим подтолкнуть путешественников к переходу с личного автомобиля на общественный транспорт, необходимо принять политику увеличения стоимости парковки, стоимости автомобиля и цены на топливо, чтобы была возможность для снижения коммунальных услуг. легковых автомобилей с 9,182 до −0,926.

Следовательно, вероятность того, что путешественники выберут выбранный режим из числа вариантов выбора автомобиля, автобуса или железнодорожного транспорта, может быть определена с .

Таким образом, можно сделать вывод, что режим разбивки путешественников Из сценария 1 (рисунок 5) мы можем видеть, что, если политическое вмешательство будет осуществляться на основе измерения толчка путем увеличения затрат на использование частного транспорта, произойдет изменение вида транспорта. Тем не менее, с одним лишь измерением толчков изменение режима движения не достигнет целевого объема 37,03% для частного автомобиля и 62,97% для общественного транспорта.


Случай 2 (вероятность смены режима, если необходимо принять политику повышения полезности общественного транспорта). Если мы хотим побудить путешественников перейти с частного автомобиля на общественный транспорт, необходимо принять политику по сокращению расстояния доступа, интервала обслуживания и времени в пути, а также улучшения автобусной сети, чтобы была возможность для увеличение полезности железнодорожного транспорта с −0,914 до 5,539 и автобусного транспорта с −1,639 до 7,577.

Следовательно, вероятность того, что путешественники выберут выбранный режим из числа вариантов выбора автомобиля, автобуса или железнодорожного транспорта, может быть определена с .

Таким образом, можно сделать вывод, что режим разбивки путешественников Из сценария 2 (рисунок 6) мы можем видеть, что, если политическое вмешательство будет осуществляться на основе измерения тягового усилия в общественном транспорте за счет сокращения расстояния доступа, интервала обслуживания и времени в пути, а также улучшения автобусной сети, целевая смена вида транспорта будет не произойдет. Пользователь автомобиля все равно будет выбирать автомобиль, даже если общественный транспорт совершенствуется.


Случай 3 (вероятность смены режима, если необходимо принять политику, направленную на снижение полезности частного автомобиля наряду с повышением полезности общественного транспорта). Если мы снизим полезность частного автомобиля с 9,182 до -0,926, полезность железнодорожного транспорта с -0,914 до 5,539 и автобусного транспорта с -1,639 до 7,577 будет увеличена.

Следовательно, модальное разделение может быть определено с .

Таким образом, можно сделать вывод, что режим разбивки путешественников Из сценария 3 (рис. 7) мы можем видеть, что если политическое вмешательство будет проводиться вместе в отношении общественного и частного транспорта, произойдет целевое изменение вида транспорта, и путешественники будут выбирать общественный транспорт.


Таким образом, это указывает на то, что одного улучшения общественного транспорта будет недостаточно для привлечения широкой публики к переходу на другой вид транспорта и, более того, для достижения цели NKEA — 50% пассажиропотока на общественном транспорте. Это показатель того, что до тех пор, пока стоимость частного транспорта остается на прежнем уровне, люди по-прежнему будут выбирать его, даже если в существующую систему общественного транспорта будут внесены улучшения. Тем не менее, если политическое вмешательство будет предпринято как в отношении частного транспорта, так и общественного транспорта на основе измерения тяги и тяги, произойдет изменение вида транспорта.Таким образом, для достижения цели NKEA необходима обоснованная транспортная политика как в государственном, так и в частном транспорте.

8. Резюме

Экономический прогресс и рост населения быстро усиливают тенденцию к мобилизации. Путешествие можно классифицировать по количеству поездок, расстоянию поездки, выбору вида транспорта и выбору маршрута. На мобилизацию людей в значительной степени влияет система городского транспорта. Система городского транспорта напрямую влияет на характер передвижения, спрос на транспорт, а также на окружающую среду.Устойчивые транспортные системы — это те системы, которые направлены на оптимизацию использования ископаемого топлива для сокращения выбросов. Таким образом, жизненно важно сократить использование частного транспорта и сместить тенденцию к использованию экологически безопасных видов транспорта, таких как общественный транспорт.

В настоящем исследовании изучалась неустойчивая транспортная система в долине Кланг. Почти 83% из 7,23 миллиона ежедневных поездок в долину Кланг совершаются с использованием частного транспорта и, как правило, состоят из одноместных автомобилей. Если не будут приняты меры по сокращению доли частных транспортных средств и транспортных средств общего пользования, с быстрым ростом до тридцати тысяч частных автомобилей каждый месяц, очень скоро к 2020 году в долине Кланг это число увеличится вдвое.Если это произойдет, долина Кланг, возможно, не сможет поддерживать эту мощность, что означает состояние неустойчивости. В рамках ключевой национальной экономической зоны Большого KL Программа экономических преобразований поставила себе цель довести долю общественного транспорта до 50% к 2020 году. Необходимо провести исследования, чтобы определить значительный фактор, который будет способствовать смене режима, так что эффективная транспортная политика может быть использована для устранения этого фактора. В противном случае путешественники продолжат пользоваться автомобилями.

Целью данного исследования является определение потенциального изменения вида транспорта, используемого путешественниками, в сторону общественного транспорта от частного транспорта. Обзор предпочтений был проведен посредством опроса домашних хозяйств в долине Кланг. Обзор предпочтений помог определить восприятие путешественниками каждого вида транспорта. На основе собранных параметров выбора были построены дискретные модели выбора посредством анализа смены режима для оценки вероятности перехода путешественников с их текущего режима на общественный транспорт.Это дает важную информацию для политиков, которая поможет им определить, какие транспортные атрибуты будут полезны для осуществления потенциального изменения. Использование методов обзора предпочтений с моделью дискретного выбора предлагает платформу для расширенного транспортного анализа для изучения поведения людей при выборе на основе гипотетического сценария. Комбинация этих методов позволяет разработчикам политики получить представление о нынешних и будущих сценариях и предоставить разработчикам политики полезную информацию для формулирования политики, планов и целей развития транспортного сектора.В этом исследовании для моделирования городского транспорта использовались три сценария, включающие модели дискретного выбора.

Результаты этого исследования показывают, что вероятность того, что путешественники выберут автомобиль в качестве основного вида транспорта, в значительной степени зависит от стоимости парковки, цен на автомобили и цен на топливо. В то время как в случае железнодорожного транспорта значительными факторами, которые будут привлекать путешественников, являются доступное расстояние до системы железнодорожного транспорта, время в пути и время, потраченное на использование услуги, доступное расстояние для общественного автобусного сообщения, а также автобуса. сеть, время движения автобусов и время в пути являются важными факторами, которые привлекают путешественников.

Три сценария были сформулированы для целей данного исследования, чтобы определить работоспособность целевого сценария NKEA. Базовый сценарий основан на прогнозе фактических данных о поездках с 2010 года, а целевой сценарий — это прогноз новой системы с 50% долей общественного транспорта на основе целевого показателя NKEA. Анализ сценариев показывает, что цель NKEA может быть достигнута только путем измерения политики как в общественном, так и в частном транспорте. Таким образом, можно сделать вывод, что улучшение общественного транспорта само по себе не приведет к достижению желаемой доли транспорта, как намечено NKEA.Следовательно, для достижения целей NKEA необходимо политическое вмешательство как в общественный, так и в частный транспорт.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.

Благодарности

Авторы выражают благодарность Департаменту гражданского строительства инженерного факультета и Малайзийскому университету (UM), Малайзия, за их финансовую поддержку в выполнении этого исследовательского проекта.Проект финансировался в рамках проекта FL020-2012.

Куала-Лумпур Население в 2021 году (Демография, карты, графики)

Куала-Лумпур, или KL, является федеральной столицей и самым густонаселенным городом Малайзии. Куала-Лумпур — самый быстрорастущий мегаполис страны. Признанный альфа-городом мира, это экономический, финансовый и культурный город страны и одна из трех федеральных территорий Малайзии. У города также высокий Индекс человеческого развития. В 2016 году предполагаемое население Куала-Лумпура составляло 1 человек.76 миллионов.

Размер города и плотность населения

По оценкам, в 2016 году в Куала-Лумпуре проживает 1,76 миллиона человек на площади всего 94 квадратных километра (243 квадратных километра). Это дает городу очень высокую плотность населения — 17 310 человек на квадратную милю или 6 890 человек на квадратный километр. Большой Куала-Лумпур, или долина Кланг, представляет собой значительную городскую агломерацию с предполагаемым населением 7,2 миллиона человек в 2016 году с плотностью населения, которая почти равна плотности населения самого города.

Куала-Лумпур Демографические данные

Согласно переписи 2010 года, основными этническими группами в Куала-Лумпуре являются:

  • Малайский / Бумипутера: 45,9%
  • Китайцы: 43,2%
  • Индейцы: 10,3%
  • Другое: 1,6%

Город в основном представляет собой смесь малайцев, китайцев и индийцев, хотя в городе проживают многие культуры, такие как евразийцы, кадазаны, ибанцы и коренные народы Восточной Малайзии и полуостровной Малайзии. В 1970-х годах правительство Малайзии ввело в действие политику, считающуюся «дискриминационной по расовому признаку», в пользу малайцев (также называемых бумипутерами, термином, описывающим малайцев и другие коренные народы Юго-Восточной Азии).Это было сделано, чтобы разрядить этническую напряженность после насилия против китайских малазийцев, и это создало сильный городской малайский средний класс, хотя это мало помогло избавиться от бедности в сельских районах и вызвало негодование со стороны других групп, в том числе крупных китайцев и индийцев. меньшинства.

За последние годы доля иностранных жителей в городе увеличилась, и сейчас они составляют около 9% от общей численности населения. Быстрое развитие города привело к притоку низкоквалифицированных иностранных рабочих из таких стран, как Таиланд, Индия, Бангладеш, Непал, Бирма, Шри-Ланка, Филиппины и Вьетнам.Многие приехали нелегально или без разрешений, необходимых для работы.

В Куала-Лумпуре много религий. Ислам составляет 46,4% населения, за ним следуют буддизм (35,7%), индуизм (8,5%), христианство (5,8%), даосизм (1,1%) и другие религии (2%).

Рост населения Куала-Лумпура

Куала-Лумпур — стареющий город, поскольку за последние десять или два десятилетия рождаемость упала. Это привело к снижению доли молодых людей в возрасте до 15 лет — группы, которая упала с 33% в 1980 году до менее 27% в 2000 году.Группа трудоспособного возраста от 15 до 59 увеличилась с 63% в 1980 году до 67% в 2000 году, поскольку все больше людей переезжают в город в поисках возможностей.

Эпизодическая доломитизация палеозойских известняков в долине Кинта, Малайзия: влияние на эволюцию пористости и коллекторские свойства

Карбонаты претерпевают различные физические, минералогические и химические изменения во время стадий осадконакопления и пост-осадконакопления, которые представляют интерес для геологов-геологов и седиментологов. Во всем мире около 60% запасов углеводородов находится в карбонатах с преобладающей долей, связанной с доломитовыми коллекторами, в частности с доломитами, связанными с разломами, которые, по-видимому, являются доказанными коллекторами углеводородов.Таким образом, доломитизация как критический диагенетический процесс играет важную роль в определении характеристик коллектора и разработке стратегий разведки. Погребенные палеозойские доломиты обладают относительно более высокой пористостью, чем их аналоги, палеозойские известняки. Доломиты, связанные с разломами, обычно являются объектами разведки углеводородов из-за их хорошего коллекторского качества. Высокая неоднородность карбонатных коллекторов из-за различных типов пористости и распределения делает определение характеристик коллектора сложной задачей.Однако ключевые элементы, которые контролируют развитие и эволюцию пористости в этих доломитах, остаются спорными. Изучение влияния многофазной доломитизации, связанных с ней диагенетических событий, гидротермальных изменений и их причинных термотектонических явлений на эволюцию пористости и качество коллектора имеет важное значение для понимания критических процессов и контролирующих факторов, которые приводят к различным воздействиям на качество коллектора. В этой статье предпринята попытка охарактеризовать доломитизацию в гомогенном карбонатном буровом растворе и ее взаимосвязь с развитием пористости и свойствами коллектора.На месторождении выделяются шесть типов фаций, за исключением вмещающих известняков, которые, в свою очередь, характеризуются семью петрографически узнаваемыми фазами, а именно вмещающий известняк, доломит раннего замещения, сахарозный доломит, метаморфизованный доломит, доломит позднего замещения, брекчированный известняк и доломит и поздняя стадия.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *