Когда в московском метро Меньше всего людей
В связи с распространением коронавируса в Москве, пассажиропоток в московском метро сократился до минимума. Апрель месяц стал периодом, когда меньше всего людей начали использовать метро. В сравнении с уровнем 2019 года, количество пассажиров упало до всего 14%.
- Пиковые часы и наибольшее количество пассажиров в метро
- Общая статистика по пассажиропотоку в московском метро
- Полезные советы и выводы
Пиковые часы и наибольшее количество пассажиров в метро
Но несмотря на это, после открытия станций метро регистрирует резкий рост пассажиропотока. Если рассматривать график покупки билетов в течение рабочего дня, мы можем выделить утренние и вечерние часы пик. Утренний час пик продолжается два часа — с 7:40 до 9:40. Именно в это время количество запросов на вход в метро увеличивается на полтора раза по сравнению со средним показателем.
Общая статистика по пассажиропотоку в московском метро
Московское метро ежедневно перевозит в среднем 11,4 миллиона пассажиров. Это впечатляющая цифра, если учесть, что население Москвы составляет 13,1 миллиона человек, а с прилегающими территориями — 25 миллионов человек. Другими словами, метро перевозит почти половину всех поездок города — 49,7%. Ежедневно им пользуются 5,7 миллиона человек.
Полезные советы и выводы
- В свете пандемии коронавируса были заметны значительные изменения в пассажиропотоке московского метро. Меньшее количество людей начали использовать метро в апреле, когда показатели упали до 14% от уровня 2019 года.
- Утренние и вечерние часы пик являются периодами наибольшего пассажиропотока в метро. В особенности утренний час пик продолжается в течение двух часов с 7:40 до 9:40, когда количество запросов на вход в метро превышает средний уровень на полтора раза.
- Московское метро ежедневно перевозит огромное количество пассажиров — 11,4 миллиона человек. Это составляет почти половину всех поездок города.
В целом, исследование показывает, что пассажиропоток в московском метро имеет свои особенности и подвержен влиянию различных факторов, таких как пандемия и время суток. Эти данные могут быть полезными для разработки стратегий управления пассажиропотоком и оптимизации работы московского метро.
