Behavioral Patterns Block 3: Modal Split at the Residential End Ì
advertisement
Block 3: Behavioral Patterns Modal Split at the Residential End Urban Transportation Planning – Fall 2006 128 129 38 93 Ì Î Í 95 Ì Î Í 28 1 Ù Ú 107 3A 129 95 Î Í Ì 4 62 114 3 Ù Ú 2 1A 99 126 60 2A 2000 HBW Modal Split at ORIGI 20 Ù Ú Block Group Charts 16 Î Í Ì 90F 1 Ì 2 Î Í Ú Ù 90 27 Î Í Ì 90 30 9 28 93 Ì Î Í and M.Murga F.Salvucci 203 0 3,000 1,500 750 Drove alone Carpool Bus Streetcar Subway Railroad Walked 1 2 3 32 Block 3: Behavioral Patterns Modal Split at the Residential End Urban Transportation Planning – Fall 2006 Clay Pit Pond Perch Pond Pit Pond Mystic River Chelsea River Jerrys Pond Belle Isle Inlet Island End River Belle Isle I Fresh Pond Little Mystic Ch Millers River Millers River Sawing Pond Charles River Charles River Basin Charles River Frog Pond Public Garden Pond Boston Harbor Muddy River Pond er Pond Fort Point Channel 2000 HBW Modal Split at ORIGI Muddy River Block Group Charts Reserved Channel Chestnut Hill Reservoir Fisher Hill Reservoir Brookline Reservr Leverett Pond Old Harbor Sargent Pond Wards Pond F.Salvucci and M.Murga 3,000 1,500 750 Boston Harbor Drove alone Carpool Bus Streetcar Subway Railroad Walked 0 .4 .8 33 1.2 Block 3: Behavioral Patterns Modal Split at the Work Center End Urban Transportation Planning – Fall 2006 Clay Pit Pond Mystic River Chelsea River Jerrys Pond Belle Isle I Island End River Bel d Little Mystic Ch Millers River Charles River Charles River Basin Charles River 2000 HBW Modal Split at Destination Block Group Charts Frog Pond Public Garden Pond 75,000 Boston Harbor 37,500 18,750 Fort Point Channel Muddy River Pond Muddy River Reserved Channel Fisher Hill Reservoir Leverett Pond F.Salvucci and M.Murga Drove alone Carpool Bus Streetcar Subway Commuter rail Boston Harbor Walk Taxi 0 .4 .8 Miles 1.2 34 Block 3: Behavioral Patterns Modal Split at the Work Center End Urban Transportation Planning – Fall 2006 128 114 129 95 Ì Î Í Í 28 Ì Î 38 93 1 Ù Ú 62 107 3A 129 4 95 Î Í Ì 62 3 Ù Ú 2 1A 99 126 60 Ú Ù 20 27 2000 HBW Modal Split at Destination Block Group Charts 2A 75,000 37,500 18,750 16 90F Ì Î Í 90 Ì Î Í 30 90 Ì Î Í 9 28 135 93 Ì Î Í 3A F.Salvucci and M.Murga 203 Drove alone Carpool Bus Streetcar Subway Commuter rail Walk Taxi 0 1 2 Miles 3 35 Block 3: Behavioral Patterns Commuting Time from Residence Urban Transportation Planning – Fall 2006 Millers River Millers River Charles River CTPP 2000 HBW Travel Time Block Group Charts 750 Charles River 375 188 0 LT. 5 5-10 10-15 15-20 20-25 25-30 30-35 35-40 40-45 45-50 50-55 55-60 60-75 75-90 GT.90 .4 Charles River Basin Charles River Basin Frog Pond Public Garden Pond Charles River Fort Point Channel Muddy River Pond Muddy River Reserved Chann .8 1.2 Kilometers F.Salvucci and M.Murga 36 Block 3: Behavioral Patterns Commuting Time from Residence Urban Transportation Planning – Fall 2006 Malden River Malden River Spy Pond Mystic River CTPP 2000 HBW Travel Time Block Group Charts 750 Clay Pit Pond Mystic River 375 Pond 0 Jerrys Pond 188 LT. 5 5-10 10-15 15-20 20-25 25-30 30-35 35-40 40-45 Fresh Pond 45-50 50-55 55-60 60-75 75-90 GT.90 .4 .8 1.2 Kilometers Charles River F.Salvucci and M.Murga Millers River 37 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Block 3: Behavioral Patterns turned into a program F.Salvucci and M.Murga 38 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Block 3: Behavioral Patterns turned into a program F.Salvucci and M.Murga 39 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Block 3: Behavioral Patterns turned into a program F.Salvucci and M.Murga 40 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Are we ready for the 4 Step Model? Sullivan Square < $ $ $$ $ $$$ $ $ $ $ $$ < $$ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ $$ $$ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ < < $ $ <$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $$$ $ $$ $ $$ $ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $$ $ < $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ < $< $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $$ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $< $$$ $ $ $ $ $$$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ < $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ < $$ $ $ $ $ < $ $ $ $$ $$ $ $ $ $$ $ < < $ $$ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $$ $$$ $$ $ $ $ $ $ $$$ $$ $$ < $< $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$$ <$ $ < $ $ $$ $$ $ $$ $ $ $ $ $$$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $$ $$ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ < <$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $$$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$$$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < < $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ < $ $ $ $ < $$ $$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$$$ $$$ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $ $ $ < < $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $$ $ $ $$$ $ $ $ $$ $ $ $$ < $ $ $ <$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $< $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < < < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $$$$ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $< $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ < $ < $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ $ $ $ <$ $ $ $ $ $ < $ $ < < $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$< $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < < < < $ $ $ $$ $ $ $ $< $< $ < $ $$ $ $ $ $ $ $ < $$ $ $ <$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $$ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $$ $ $ $$$ $$ $ $ $ $ $ $ $$ < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ < < $$ $ $ $ $ < $ < < $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ $ $ $ $ < < $< $ $$ $ $$ $$ $ $ $$ < $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $$ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ $< $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < < $ $ $ $ $$ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$$ $ $ $$ $ < $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < $ << $ $ $$ $ $$ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $$ $$ < < $ $ $ $ $ $$ < $ < < $ $$ $ < < $$ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $$ $ $$ < $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ < $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $ < < $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $ $ $ <$ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ <$ $ $ < $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ < $ $ $ < < < $$ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $$$$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ < $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < < $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $$$ $ < $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ <$ $ $$ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $ $$ $ $ $$$ $ $ $ $ $ < $$ $ $ $ $<$ $$ $ < $ $$ $ $ < $ <$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ < < < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $$ < < $$ $ $ <$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $$$ $$ <$ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $< <$ $ $$ $ $$ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $$$ < $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ < < $ < $ $ $ $ $ $$ $ < $$ $ $$ < $ $$ $ $ $ $< $ $ $ < $ $ $ $ $$ $$< $$ $ $$ $ < <$ < $ < << < $ $ $ < $$ $ $ $ $ $ $ < < < <$ <$ $ $ $ $$ $$ < $ $ $ $ $ $ $< $ < $ $ $ < < $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ < <$ $ $$ $$ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $$$ $$$ $ < $ $ < $ $$ $ $< $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ < << $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ < $ $ $ < $< $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ $ <$ < <$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ < $ $<$ < $$ $ $ $ $ $ $< $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ < $ <$ < < $ $ $< < $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $$$$ $< < < $ < $ $ $ $ $ $ $ < $ < $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$$ $ $ $< $ $< $ << $ $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ $< $ $ $ $$ < $ <$ $ $ < < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $$ < $ $ $ $ $ < $ < < < $ $ $ $ < $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ <$ $ $ $ $ < $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $< $ $ $$ $ $ $ < $ $ < < $$ $ $ $ < $ $ $ $ $ << $ $ $ $ $$ $ < < $ $ $ $ $ < < < $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ < $ $ $ $ $$ < < $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $$ $ $ < < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < < $ $$ $ $ $ < $ $ < $ < $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $< $ < $ $< $$ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $$ $ $ $ $$ $ $ $< < < $ < $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ < <$ $ $ $ $ < $ < <$ $ $ $ $ $< $< $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $$ $ $ $ $ $< $$ $ $$ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ < $ < < < < $ $$ $$ $ $ $ $ $ $< $ < << $ < $ $ $$ $$ $< $ $$ $ < $ $$$ < $ <$ < $ $ $ $ $ $ $< $ $$ $ < $$ $$ $ $$ <$$ < < < < $$ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$< $ $ < $$$ $$ < $$ $ $ $ $ $ $ <$ $ $< $ $ $ $ < < $ $ $ $ $< $ $ $ $ < < $$ $ $ $$ $ $ < $ $$ $$$ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ < $< < $ < < $ < < < $ $ < $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $$ $ <$ $ $ $< $ < < $ $ < $ $ $ $ $ $$ $ $ < <$$ < < $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $$$ $ $$ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ < < < $ $ $ $$ $$ $ $ < < $< < $ <$ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < $ < < $ $$ $ $ $ $ < $ $ < $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $$ $ $ $$ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ < $ < < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $$ $ $ < << $ < $$ << $ $ $ $ $ < $ $< < $$ $ < $ $ $ $ <$ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $ $ $$< $ $ $ $ $ $< $ < $ < < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ <$ $ $ $$ $ $ $ $ $ < <$ < $ $ < < $< $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $<$ < $< $ $ $ $ $ $ $$ < $ < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ < $ $ $ < $ $ < << < $ $$ < $ < $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ < $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ < $ $$ $ $ $< $$$$ $ $ < $< $ $ $ < $ $ $ < < < < $ < $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ < < < $ $ $$ $ $ <$ < $ $$ $ < $ $ $$ $ $ $ <$ $ $$ $ < < $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ <$ $ $ $ < $ $ $ $ < $ $ $ $ < < < < $$$ $ $ $$$ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ < < <$ $ $ $ $ $ $$ $ < < $ $ $ < $ <$ $$ <$$ $ $ $ $ $ $ $$ $ <$ $$ < $ < $ $ < < $$ $ $$ $$ $$ $ < $ $$ $ $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ <$ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $< $ $ $ < $ $$ $ $ $ $ < < $ $ $ < $ <$< $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ < < $$ $$$$ $ $ $ $ $$ $$ $ <$ <$< $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $< $ $ $ $$$ $$ $ $ $ < < $ $ $ $$$ $$ $$ $ <$ < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ < $ $ $< $ $ $ $$ $ $ $$ $ < $$ $ < $$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $$ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ <$ $ $ $$ $ $ $ < < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $$$ $ $$ $ $$ $ $$ $ $ <$ $ $ $$ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ < $ $ < $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $< < $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ <$ < $ < $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $$ < $$ $ <$ $ $ $ $ $ $$ $$< $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ <$ < $ $ $ < < $ $ $ $ $ $$ $$ $ $$ $ $ <$$ < $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $$$ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ < << $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ < <$< $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $< < $ $ < < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ <$ < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $$ $ $ $$ < $ $ $ $ $$$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $$$ < $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ <$$$ < $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $<$ $ $ $ < $ $< $ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $$ $$ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < $$ $ $< $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < $ $ $ $ $$ $$ $ $$ $ < < < $ $ $ $ <$ $ $ $ $ < $$ $ $$$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $< $$ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < $$ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $< $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $$ $ $ $ $ $ < $$ $$ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$$ $$ $ $ $ $ < <$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < $$ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $< $ $ $ $ $ $ < $$ $ $ < $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ < $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < < < $< < $ $ $$ $$ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ < <$ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ < < $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ < $$ $ $ $ $ < $ < < $$ < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < <$ < $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $< $ << $ $< $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $< < $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $$ < < $ $ $ $$ $ $$ $ $ << $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ < < < < < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$< $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $$ $ < $ $<$$$ $ $< $ $ $ < < < $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $$$ < $ < $ $ $ $ < $ $$ $ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ < $ < $ $ $$ $ $ < < $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $< $ $$ < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ < < < $$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$$ < $ $ $ $ $ $ $$ < $ < $ <$ $$ $ $$ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ < < $ < $ $ $ $< $ $ $ $$ $$$ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < < < << < < $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $< $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < $ $$ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < < $ $ $ $ <$ < $ $ $ < $ < <$ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ < < $ $ $$ $ $ $< $ $ $ < $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ <$ $ $ $ $$ $ <$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ < $< $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ << $ $ $ < $ $$ $ $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $$ $ $ $ $ < $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $< $ $ $ $ $ < $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ < < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $$ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $< $ < $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ < < $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $$ $ $ $ $ < $ $< $ $ < < < $ $ $ $ $ $ $$ < $ $ $ $< $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ <$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$$ $$ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ <$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $$ $$ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $< $ $$ $< $ $ $ $ $ $ < $ $$ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $$ $ $$ $$ $$$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $< $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $< $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ < < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ <$$ $ $ $ $ $ $ $ <$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $$ $$ $ $ $ $$ $ $$ $$ < $$ < <$$ < $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ < $ < $ $$ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $$ $ $ $ $ $ $ <$ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $< $ $ < < < $ < $ $ $ $$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $< $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ < $ $ $ $$$ < $ $$ < $ < < < $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ < $ < < < $$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ <$ $ $ $ < $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ <$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < < < $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $$$ $$ $ $ < $ $ $ $ $ < $$ $ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $$ < $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $< $ $ $$ $ $ $ $ <$ < $ $ $ < $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ < $ $$ < $ < $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < < $$ $ $ $ < $ $ $ $ $ < <$$ < < $ $ $ $ $$$ $ $ $$ $ $ $< $ $ < < $$ $ $ < $ $< $ $ $$ $ < $ $$ $$$ $ < $ $ < $ $ $ $ $ $$ << $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ <$ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $ < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ < < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ < < $< $ $$ $$ $ $$ $$< $ $$ $ <$ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ < < <$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ < < $ $ $ < < < $ $ <$ $ < $ $ $ $$ $ < < $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ < $ $ $ < $ $$ < < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ < $ $ $ $ $ $< $ $ $ < < < $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $$ $< $ $ $$$$ $ < < < < < < < < $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ < $ < $ $$ $ $ $ < < $ $$ < $$ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ < $ < $ $ $$ $ $ $$ $ $ < < $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $$ < < $ $$ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $$ $ < $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ < < < $$ $ < < $ $$ $ $$ $$ $ $ <$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < < < <$ $ $ $ $ $ $$ $ $ <$ $ $ < < < $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ <$ < $ $ $ $$< $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $$ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< < < $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $$ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ $ < $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ < $ < $< $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $< $ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ < < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ < $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ < $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $$ $ $ $ $ $ < < $ < $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ <$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ <$ $ < < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ < < $ $ $$ $ <$ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ < $$ $ $ $ <$ $ $ $ $ $$ $< < < $ $$ $ < $ $ $ $ $ < $ $ $ $ < < < < $ $ < $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ < < < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $$ < $ $ $ $ $ $$ $ $ $< $ $ $< $ $ $ $ $$$ < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $< $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ <$ $ < < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < < $ < $ $ $ < $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < < < $ $ $ $ $ < $ $$ $ $ $ < $$ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $< $$$ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ < $ $ $ $$ $ $ $ $ $$$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $< $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ < $$ $ $ $ $ <$ $ $ $$ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $$ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$< $ $ $ < < $$ $ < $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ <$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $$$ $$ $ $ $ $ $ $< $ $ <$$ < < <$ <$$ $$ $ < $ $$ $ $ $ $ $ $ < $$ $ $ $ $ < $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < < $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $< $ $ < $ $ $ $ $ $ $$$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < <$ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ < $$ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $$ < $$ < $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ < $$ $$ < < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $$ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $< $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $< $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $$ $ $ $ < $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ < $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ < $ $ $ $$$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $$$$$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $$ $ $$ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ Pond $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ < < < < $ $ $$ $ $ $ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ < $$ < < < < < < < < < < < < Wood Island I < < < < CAMBRIDGE < < < Harvard<I < << < < < Millers River < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < << < < << < < < < < Central Square I < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < <<Rowes Wharf < Park St O< < < <Crossin Downtown < < Charles River Basin < < < < < < Public Garden Pond < < < < < < < < Harvard AveO < Warren St O Charles River < < < < US Courthouse < < < < < Generation < Boylston < < O< << << < < < < < < South Station O < BU West O< << << < Copley I << < WTC Fort Point < < < < < BU East O Muddy River Pond < < < < Channel < Back Bay O < < < Kenmore I< Hynes I Prudential < < I < < Herald St O < < Summit Ave O < Hawes St <I < < << < < I KentSt I Fenway St < < << East Berkeley St Paul Washington St O I Muddy River< < < < < < < < << <Symphony I Mt Hood Rd O < Summit Ave I < Massachusetts AvUnion Park St I < Sutherland Rd O St I Fairbanks Reserved<Channel < Northeastern I < Washington Squar < < << W Newton St O < < < < < < Dean Worcester << <Museum of Fine A <O < < < St < Rd I <<< < Massachusetts Av < Beaconsfield < < < Longwood I Ruggles I < < Massachusetts Av < < < < Circle Brigham I < < < < Lenox St Parkings < <O BrooklineVillag < < Roxbury Crossing NSPAC BrooklineHills Back of the Hill SUFFOLK Andrew O Duddley Square I Fisher Hill < < < < Frog Pond < < < < << < < < < < Socio-economic data < < < < < < < < < < < << < < < Charles/MGH < <<<< < << I Bowdoin < < Long Wharf < < < <Gov't Center I << < < < < < < << < < < < < < < < Kendall/MIT I << < < < < < < < < < < Maverick I < I <<North Station < North Station I < Haymarket O < < < < < < < < << < < < < < Boston H < < < < < < < < < < < < < < < Distribution < < < < < Policy Scenarios: eg. Newparking scheme < < < Lovejoy Wharf < < << < < < << < < < < < < < < < < < Ü < < < < < < < Transport Scenarios: eg. Newtransit line < Airport< I < Community Colleg < Little Mystic < Ch Lechmere < < < < << < < < Land-Use Scenarios: eg. Newdevelopments < < < < < < < Reservoir 0 << Brookline 5000 2500 Reservr .6 BROOKLINE < 1250 1.2 Leverett Pond < < < < < < Jackson Square I W ards Pond Modal Split Old Harbor < 1.8 Kilometers Sargent Pond No de Plazas < < JFK/UMass O JFK/UMass O Assignment F.Salvucci and M.Murga 41 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Use of Planning models Traditionally: Demand estimates per mode Explore impact of future alternative land use-transport scenarios More and more: Short term policies: Detours, parking policies, street closings, modal split … Environmental impacts Impacts of ITS technologies Operational studies for “non-regular” days Adapting to today’s needs: congestion & demand management, plus, air-quality issues F.Salvucci and M.Murga 42 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Why planning models are important? Land-Use Scenarios: eg. Newdevelopments Transport Scenarios: eg. Newtransit line Policy Scenarios: eg. Newparking scheme Socio-economic data Generation Distribution Modal Split Assignment Forecasts numbers can be easily used to kill a project or to keep it alive, even if it has no real merits Models often used as “black boxes” They can be manipulated to produce results fitting client’s wishes As few post-mortems are conducted, many are happy “to predict the future” F.Salvucci and M.Murga 43 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model I don’t believe in models! … but everyone has a model in his mind. Modeling just a mental abstraction. Often a very simple one! Don’t be afraid to model a particular behavior, even if it is not in the books Models (and simulations) may become self-educating tools F.Salvucci and M.Murga 44 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model Software Commercial packages: TransCAD Cube Voyager Emme2 Vissum Trips Tranplan MinUTP ……… From black boxes to script languages with open subroutines User-friendliness versus flexibility to model your own thing Bugs galore -> Direct link with programmers “When using mathematics in modeling, if one cannot interpret the outcome in good, plain English then the paper should be burnt and one should start again” Alfred Marshal, 19th century UK economist F.Salvucci and M.Murga 45 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model $ $$ $ $$ $ $$ $ $ $$ $$ $ $ $$ $$ $ $$ $$ $ $$ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$$$ $ $ $ $$ $$$ $ $ $$ $ $ $$ $ $$ $$ $ $ $ $ $ $$ $$ $ $$ $ $ $$ $ $ $$$ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ Initial considerations: $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$$ $ $ $ $$ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ Modeling objective Area to be modeled Level of detail Availability and quality of data Trip purposes to be represented Transport modes to include Treatment of heavy vehicles …………………………….. F.Salvucci and M.Murga 46 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Generation Generated trips: Household as basic unit for home survey analysis Cross-classification of households as a function of number of people, no of workers, no of cars (or income), age groups … Most important parameter: Number of members per dwelling unit Attracted trips: (See ITE Trip Generation) Job centers – number of employees Shopping areas – footage area Airport – passengers ………………… F.Salvucci and M.Murga 47 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: 1.Generation Generation: How many trips per family?1 Home Surveys to establish: No of trips as a function of number of people per household, income, number of cars, type of dwelling, residential area… Distribution among trip purposes: Usually HBW (Home-BasedWork), HBO (Home-Based-Other) and NHB (Not-Home-Based) Distribution between motorized and non-motorized Distribution between chained and un-chained trips Number of captive public transport users: e.g.: f (No of people per household vs no of automobiles in household) 1 Number of trips per person a quasi-constant F.Salvucci and M.Murga 48 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Generation Some basic questions: Is trip generation sensitive to policy changes?: If we improve the transport system, will we experience more trips per family? Just the total number of trips or only those at a given time? Or perhaps, just the trips made on a given mode? What is the influence of land use? F.Salvucci and M.Murga 49 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: 2.Distribution Probably the most important of the 4 steps An analytical description of where people choose to locate their residence and where do they choose to work, to shop, to socialize … F.Salvucci and M.Murga 50 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: 2.Distribution What is it needed? Trips generated at household level Attractions points (shops, job centers, other residences, special generators: airports, hospitals..) defined in quantitative terms Balance between trips generated and trips attracted Time (and cost) matrices by car and by transit to travel from generation points to attraction points Measured people’s aversion against traveling longer distances, times.. F.Salvucci and M.Murga 51 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Distribution Where will the generated trips go to? Generation ÍÎAttraction (jobs, shops, schools, residences…) Travel impedance as a restraint: Travel impedance elements: time, distance, tolls, ramps, scenic value… Friction curves or people´s aversion to travel, expressed as f (time, distance, tolls…) Times during peak hour?? F.Salvucci and M.Murga 52 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Distribution Homes Shops Work Centers B A We have obtained “skimmed matrices” (time&cost to go from A to B) We know how reluctant people are to travel far (friction curves) For above situation, how critical is it going to be the postulated friction function for the estimation of the Trip Distribution? F.Salvucci and M.Murga 53 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Distribution Homes Shops Work Centers Ai Bj What about now…, how critical is now the postulated friction function for the estimation of the Trip Distribution? F.Salvucci and M.Murga 54 The 4-Step Model: Distribution Urban Transportation Planning – Fall 2006 We start with… A time (or impedance) matrix between each i-j zone pair A time distribution for each zone (ie Census or survey data) on their aversion to travel The estimated trips generated and/or attracted at each zone OUR GOAL is to estimate a P-A matrix (easily turned into an O-D matrix) for each trip purpose F.Salvucci and M.Murga 55 The 4-Step Model: Distribution Urban Transportation Planning – Fall 2006 We proceed by… Adopting a gravity model algorithm (or other similar approach), so that we estimate the trips between any two pairs by: Tij = Pi * (Aj Fij /Sum (AkFik)) with k=1 to all zones and Fij being the friction function corresponding to the time (or impedance) between zones i and j Note that this is an iterative process, where we change the friction factors and at the same time we have to guarantee that the sum of production trips is equal to the total number of attracted trips F.Salvucci and M.Murga 56 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Friction functions for distribution Postulate a friction function (or look up table) for each trip purpose. You can choose for example between: Exponential f(tij)= exp -c(tij) Inverse power f(tij)= tij -b Or, Gamma f(tij)= a tij –b exp -c(tij) tij being the time (or impedance) between zones i and j Visualize NCHRP 365’s gamma functions: HBW a= 28,507 HBO 139,173 NHB 219,113 b=-0.02 c= -0.123 -1.285 -0.94 -1.332 -0.100 F.Salvucci and M.Murga 57 The 4-Step Model: Distribution Urban Transportation Planning – Fall 2006 We continue by… Estimating the P-A (Production-Attraction) matrix and then calculating the trip time distribution for all zones (or just some zones) Comparing those distributions with the observed distributions Iterating and modifying the friction functions until we converge Finally, we validate the model by comparing the full estimated P-A matrix with the census or survey P-A (or O-D matrix) F.Salvucci and M.Murga 58 Urban Transportation Planning – Fall 2006 You compare the trip time distributions which result from the generated P-A matrix with the observed distributions TLD Comparison 40.00 35.00 30.00 Frequency 25.00 20.00 15.00 10.00 5.00 0.00 0-05 05-10 10-15 15-20 20-25 25-30 30-35 35-40 40-45 Travel Time (minutes) Actual W ork Distribution TransCAD Gamma Caliper Friction Table Functional Gamma (Pos) F.Salvucci and M.Murga Functional Gamma (Neg) 59 Urban Transportation Planning – Fall 2006 You need to generate P-A matrices for each trip purpose: HBW, HBO and NHB trips HBW: Home-based work trips HBO: schools, leisure, medical, social, shopping, etc. NHB: those which do not begin nor end at home (a crude attempt to chained trips) Many others depending on requirements, plus special generators: hospitals, airports.. Plus taxis, freight movement, etc. See the National Home Travel Survey F.Salvucci and M.Murga NHB Office Restaurant HBW HOME 60 Urban Transportation Planning – Fall 2006 NHB balanced holding attractions constant NHB Office Restaurant HBW HOME For NHB trips, attractions are taken as the reference (square feet of GLA) See ITE Trip Generation The same can be said for special generators: Hospitals Airports (These latter ones may require a very different friction function as they may be regional in nature) F.Salvucci and M.Murga 61 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: 3. Modal Split Modal Split:Î Which transport mode will they choose? How do we divide the total o-d matrix? Motorized vs Non-motorized trips Motorized: Automobile vs Transit Automobile: auto drivers vs auto passengers Transit: bus vs rail Exceptions from the idealized analytical flow: Captive riders case: They are inelastic versus transit improvements Their distribution stage is not necessarily the same as car drivers - Some destinations may become off-limits Non-motorized trips: walk and bike trips F.Salvucci and M.Murga 62 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Modal Split A Single Occ. Vehicle B Car/Van Pool 80 C Public Transit D Bike Percent 60 40 E Walk F Other A CITY OF CAMBRIDGE E 20 Community Development Dept Community Planning Division A C A 0 B C D Live in Cambridge F B D E F Live in Abutting Towns B C D E F Live in Rest of the World Cambridge Employees Means of Commuting F.Salvucci and M.Murga Figure by MIT OCW. 63 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Modal Split A Utility Function per mode: Ui= ai+bi*IVTTi+ci*OVTTi+ di*COSTi ai= modal constant bi = In-Vehicle-Travel Time coefficient ci = Out-Vehicle-Travel Time coefficient di = Cost (or ticket) coefficient relationships among coefficients?? For each modal option and for every o-d pair, there will be a utility function F.Salvucci and M.Murga 64 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Modal Split Modal Split: Revealed and Stated-Preferences Calibrated utility functions with weight factors: value of time1, penalty for waiting time… The modal constant Logit curves (or “S” curves): P(k) = e Uk / sum( eUx) Sequential split or nested logit Value of time – Analysis and… Evaluation? F.Salvucci and M.Murga 65 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: 4. Assignment Assignment Î Which route will they take? The shortest? The fastest? The least costly route? The more scenic route? As more cars choose a route, what happens? How do we represent mounting congestion? Analytical options: All or Nothing (AOL) Winner gets it all Capacity restraint How to incorporate mounting congestion Equilibrium A very rational universe out there Stochastic User Equilibrium: Different folks, different tunes F.Salvucci and M.Murga 66 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Assignment Volume-Delay curves – or how to represent growing congestion: The BPR story: Nothing like a good and simple formula to explain it all BASE FREEWAY SEGMENT 60 8-Lanes Design Speed 60 MPH 50 alpha (i/C))beta 50 MPH Even for intersection delay? 40 20 10 0 Unstable Flow 2 (0.1) 4 (0.2) 6 (0.3) 8 (0.4) 10 (0.5) 12 (0.6) Vol/ln (100 pcphpi) 14 (0.7) 16 (0.8) 18 (0.9) *2000 pcphpi 30 *1900 pcphpi Average Travel Speed (MPH) Tc= Tff (1 + 70 MPH 4-Lanes 20 (1.0) v/c Ratio** *capacity **v/c ratio based on 2000 pcphpi valid only for 60- and 70-MPH design speeds F.Salvucci and M.Murga Figure by MIT OCW. 67 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Assignment Assignment: Critical pathing: Capacity restraint User Equilibrium, etc. … but we´re dealing with human nature: Stochastic User Equilibrium, plus… Volume-delay curves V/C versus peak spreading Tolls Time segment of the O-D matrix to assign F.Salvucci and M.Murga 68 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: Assignment Assignment period: 24 hour assignment as ADT (Average Daily Traffic) Morning and evening rush-hour, off-peak… Time variations associated to each trip purpose Total trips 200 Person-trips (000) Social 150 School Eat meal 100 Shop Personal business 50 Work Home 0 2 4 6 am 8 10 12 2 4 6 pm 8 Hour beginning Figure by MIT OCW. F.Salvucci and M.Murga 69 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model: The Fifth Step Feedback Loops: Speed vs Volumes Transit vs Road How far or how long? Trip generation sensitive to ease of travel? Land-Use Scenarios: eg. Newdevelopments Transport Scenarios: eg. Newtransit line Policy Scenarios: eg. Newparking scheme Socio-economic data Convergence criteria Coherence with basic land use- transport scenarios? F.Salvucci and M.Murga Generation Distribution Modal Split Assignment 70 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-Step Model To know more about the analytical process: “Modelling Transport” by Ortuzar, J. de D. and Willumsen, L.G., John Wiley, NY, 3rd Edition,2001 “Travel Estimation Techniques for Urban Planning” NCHRP Report 365, 1998 User manuals of most commercial packages F.Salvucci and M.Murga 71 Urban Transportation Planning – Fall 2006 4-Step Planning Model: Examples Road flows in the Basque Country for a particular scenario F.Salvucci and M.Murga 72 Urban Transportation Planning – Fall 2006 4-Step Planning Model Road flows in the Basque Country for a particular scenario F.Salvucci and M.Murga 73 Urban Transportation Planning – Fall 2006 4-Step Planning Model Road flows in the Basque Country for a particular scenario F.Salvucci and M.Murga 74 Urban Transportation Planning – Fall 2006 4-Step Planning Model View in downtown Bilbao: volumes, I/C, speeds… F.Salvucci and M.Murga 75 Urban Transportation Planning – Fall 2006 4-Step Planning Model Pedestrians Transit Car Modal share among Walk, Car and PT F.Salvucci and M.Murga 76 Urban Transportation Planning – Fall 2006 4-Step Planning Model Sube-Baja 2500 1250 625 suben bajan Línea 48 5000 2500 1250 On-off counts perF.Salvucci bus and stop M.Murgafor all routes 77 Urban Transportation Planning – Fall 2006 4-Step Planning Model Viajeros por Ejes Viarios en BilboBus 15000 7500 1 Aggregated bus flows along corridors F.Salvucci and M.Murga 78 Urban Transportation Planning – Fall 2006 4-Step Planning Model 1 2 8 6 3 5 7 9 Viajeros entre Distritos 5000 2500 4 1250 Nota: El Distrito 5 se ha dividido en dos (5 y 9) para separar el Casco Viejo de barrios más periféricos como San Adrián y La Peña The Overall View:F.Salvucci A simplified O-D matrix and M.Murga 79 Urban Transportation Planning – Fall 2006 4-Step Planning Model In a nutshell: every settlement, every dwelling, job center, road, no of lanes, posted speeds, signals, transit lines, stops, headways, commercial speeds… Sube-Baja 2500 1250 625 suben bajan Línea 48 5000 2500 1250 F.Salvucci and M.Murga 80 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Critique of the 4-step Method A tool created for a different goal: a new road infrastructure. Today, focus on system management New issues such as peak spreading, induced demand… Trip substitution? Impact of Information technologies? Description of “average, ideal conditions” Forecasting: Will basic parameters remain constant in the future? Should we use back-casting? Underlying theme: Individual choices of the user F.Salvucci and M.Murga 81 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Questions to ask As a user of 4-step models results, you may want to raise questions such as: Right scale? Discretized enough? Calibration? For every step?? Validation? Backcasting before forecasting Sensitivity analyses of results? Modes considered? Is it sensitive to policies being discussed? F.Salvucci and M.Murga 82 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Do not forget that the 4-step model describes final equilibrium… and new habits! $ Red modelizada $ $ Red viaria Costa y límites Líneas de BilboBus y Metro $$ $ Línea 10 (intervalo= 12 min.) Metro (intervalo= 5min.) Paradas de BilboBus y Metro $ $ $ $$ Línea 10 Metro 0 .2 .4 .6 Kilometers $ $ $ $ $ $ $ $ $ viajeros anuales 10 San Ignacio - Arriaga 3.000.000 $ $ 2.500.000 2.000.000 1.500.000 $ $ 1.000.000 500.000 0 1995 1996 1997 1998 1999 2000 F.Salvucci and M.Murga $ $ $$$ $ $ $ $ $ $ 83 Urban Transportation Planning – Fall 2006 From the 4-step back to traffic models Verify and incorporate (and even feedback) the output from the 4-step planning model into traffic models Often the 4-Step model entails a rather crude approximation of road or urban streets capacity Interaction, such as queues blocking an intersection Traffic speed (and resulting impacts) F.Salvucci and M.Murga 84 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Example: AM peak at a roundabout with V/C greater than 1.0 827 8 433 445 99 1 63 7 743 1295 3 11 1 5 113 57 27 1134 608 312 18 27 504 2 477 13 4 46 1205 1 33 8 968 124 31 1396 9 37 1933 12 3 6 14 17 77 37 2 6 66 28 39 48 0 52 32 69 4 77 446 7 35 36 bilbamu1.dat 12 85 F.Salvucci and M.Murga 85 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Roundabout microscopic simulation F.Salvucci and M.Murga 86 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Integration of the Analytical Chain An automatic chain of events Sequence: GIS Î Planning Model Î Traffic Models Î GIS Î Postprocessors (environmental studies) Or any combination of the above Critical analysis and judgment at every stage of the process F.Salvucci and M.Murga 87 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Back-Casting and Forecasting To calibrate a model is different than to validate a model If you want to forecast, you have to remember Soren Kierkegaard! To back-cast is to embark into a learning adventure. And probably the best way to validate the dynamics of the model F.Salvucci and M.Murga 88 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Back-Casting and Forecasting Forecasting needs other models, such as: Why families buy cars? What are the main drivers of that decision? What is the influence of demographics? What is the mobility of senior citizens? F.Salvucci and M.Murga 89 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Back-Casting and Forecasting Hombres Piramide de Poblacion Bizkaia 1986 Mujeres ≥75 70 - 74 65 - 69 60 - 64 55 - 59 50 - 54 45 - 49 40 - 44 35 - 39 30 - 34 25 - 29 20 - 24 15 - 19 10 - 14 5-9 0-4 60000 40000 20000 0 20000 40000 60000 Mujeres 40000 20000 0 20000 40000 Hombres Piramide de Poblacion Bizkaia 2025 A ≥95 90 - 94 85 - 89 80 - 84 75 - 79 70 - 74 65 - 69 60 - 64 55 - 59 50 - 54 45 - 49 40 - 44 35 - 39 30 - 34 25 - 29 20 - 24 15 - 19 10 - 14 5-9 0-4 60000 Mujeres ≥95 90 - 94 85 - 89 80 - 84 75 - 79 70 - 74 65 - 69 60 - 64 55 - 59 50 - 54 45 - 49 40 - 44 35 - 39 30 - 34 25 - 29 20 - 24 15 - 19 10 - 14 5-9 0-4 60000 40000 60000 20000 0 20000 40000 60000 Hombres Piramide de Poblacion Bizkaia 2025 C Mujeres ≥95 90 - 94 85 - 89 80 - 84 75 - 79 70 - 74 65 - 69 60 - 64 55 - 59 50 - 54 45 - 49 40 - 44 35 - 39 30 - 34 25 - 29 20 - 24 15 - 19 10 - 14 5-9 0-4 60000 Miles Hombres Piramide de Poblacion Bizkaia 2004 40000 20000 0 20000 40000 60000 Total 0-4 5-9 10 - 14 15 - 19 20 - 24 25 - 29 30 - 34 35 - 39 40 - 44 45 - 49 50 - 54 55 - 59 60 - 64 65 - 69 70 - 74 75 - 79 80 - 84 85 - 89 90 - 94 ≥95 Escenarios A Total 999 29 37 45 47 41 39 41 48 62 81 86 82 82 77 64 55 40 25 14 4 Escenarios C HombresMujeres Total 475 15 19 23 24 21 20 21 24 31 40 43 40 39 36 28 23 15 8 4 1 524 14 18 22 23 20 19 20 24 31 40 43 42 43 41 35 32 25 17 10 3 1076 34 39 45 47 50 53 56 62 72 86 89 84 81 74 62 54 41 26 16 6 HombresMujeres 510 17 20 23 24 25 27 28 31 36 42 44 41 38 34 27 23 15 9 5 1 566 16 19 22 23 25 26 28 31 36 43 45 43 43 40 34 32 25 18 12 5 Scenario Planning a must See example of two alternative age pyramids for 2025 in Bilbao F.Salvucci and M.Murga 90 Urban Transportation Planning – Fall 2006 New Trends Operational Studies: Life under congestion From real-time vehicle counts to refined o-d matrices for incident management – The TRANSCOM example Drivers with better information: Does the system behave differently? What role for Intelligent Transport Systems? Tactical tools or strategic approaches? F.Salvucci and M.Murga 91 Urban Transportation Planning – Fall 2006 New Trends Operational Studies: Life under congestion The higher the saturation, the higher the probability of an incident The higher the saturation, the longer it will take to bring the system back to normal conditions, after an incident But the 4-step planning model describes average un-eventful days out there! F.Salvucci and M.Murga 92 Urban Transportation Planning – Fall 2006 The 4-step planning model results Red, V/C >.9 Yellow, V/C=.7-.9 F.Salvucci and M.Murga 93 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Planning vs Operational Studies Not all red colors are created equal The planning red: proximity to capacity The field red: actual operational instabilities The challenge is how to predict their relationship and take them into account for planning purposes F.Salvucci and M.Murga 95 Urban Transportation Planning – Fall 2006 New Trends Operational Studies: Life under congestion The IDAS approach How do we measure ITS costs and benefits? Should we incorporate ITS into standard planning procedures? Or, should we resign ourselves to see ITS tools as a last minute tactical solution to be implemented by practical men, not planners? F.Salvucci and M.Murga 96 Urban Transportation Planning – Fall 2006 IDAS: A new analytical approach It starts from the results of traditional 4-step planning packages It attempts to reproduce some of the algorithms contained in conventional planning packages Its essence is an evolving database on ITS costs and benefits It focuses on “problem days” not on the idyllic “average” days depicted by regular planning packages F.Salvucci and M.Murga 97 Urban Transportation Planning – Fall 2006 IDAS approach IDAS as a new approach: A must to analyze future scenarios which show growing saturation, as: Operational improvements become critical Integrated planning AND operational policies become compulsory Global indicators become essential A unique approach to deal with the main threat: Road incidents – a harsh everyday reality far away from the ideal “average” planning day F.Salvucci and M.Murga 98 Urban Transportation Planning – Fall 2006 Traffic Models and Real-Time Data Real time traffic data is useful not only for travelers, but to calibrate microscopic models under road incident scenarios See for instance www.bizkaimove.com (requiring Flash 7) which provides: Speed maps, running times, live cameras… Short Messaging Systems (SMS) sent free to those who have registered F.Salvucci and M.Murga 99 Urban Transportation Planning – Fall 2006 New Trends From trip-based modeling towards an activity-based approach: Travel decisions are activity based Understanding activity behavior is fundamental, rather than travel behavior Focus on household dynamics, spatial and temporal interrelationships between trips F.Salvucci and M.Murga 101 Urban Transportation Planning – Fall 2006 New Trends Activity-based approach: Travel is derived from the demand for activity participation Sequences of patterns of behavior Scheduling of household activities in time and space TRANSIMS (Los Alamos National Lab): The goal is to replace current transport paradigm Already applied in Portland, Or (See Bowman and BenAkiva 1997 paper on “Activity-based forecasting”) F.Salvucci and M.Murga 102 Urban Transportation Planning – Fall 2006 A Closing Thought The McNamara fallacy1: • • • • The first step is to measure whatever can be easily measured. This is OK as far as it goes The second step is to disregard that which can't be easily measured or to give it an arbitrary quantitative value. This is artificial and misleading The third step is to presume that what can't be measured easily really isn't important. This is blindness The fourth step is to say that what can't be easily measured really doesn't exist. This is suicide 1 by Charles Handy “The Empty Raincoat” F.Salvucci and M.Murga 103
