Потенційна мобільність, що відповідає вимогам населення щодо пересування, визначається відповідно до біологічних і соціальних потреб, соціально-економічних характеристик, виробничої необхідності та культурних потреб. Через багатофакторний характер і складність взаємозв’язків неможливо визначити потенційну мобільність методом простого розрахунку. Доцільність різних цільових переміщень, залежно від їх відстані, розцінюється сільським населенням по-різному. Кожне сільське поселення розташоване серед багатьох інших сільських та міських поселень з індивідуальним кількісним та якісним набором соціального, культурного і промислового потенціалу. Завдяки розвиненій дорожній мережі та системі громадського транспорту населення обирає центр тяжіння з обмеженнями, накладеними цією транспортною системою, і базується на суб’єктивних оцінках щодо якості обслуговування. На розподіл пересувань жителів у приміських зонах впливає розмір поселення, відстань, ціль пересування, тобто такі самі чинники, що і переміщення сільських жителів до міст. Різниця полягає в тому, що радіус розподілу міських жителів набагато менший. Отже, зона інтенсивних та регулярних рухів у циклі робочого дня охоплює лише найближчі до міст сільські райони радіусом 15 км. У вихідні дні через гостьові поїздки радіус цієї зони розширюється приблизно в 1,5-2 рази. На основі розподілу поїздок можна отримати зони розсіювання початкової та кінцевої точок пересувань. Оскільки щільність розсіювання варіює відносно до населених пунктів, то за їх множинами можна виділити територіальні одиниці, які складуть зону обслуговування. Результати досліджень можуть бути частиною комплексних досліджень з визначення щільності транспортних зв'язків, центрів зародження та погашення пасажирських потоків для побудови математичних моделей ефективної роботи системи пасажирського транспорту.
1. European Comission. (2016). Horizon 2020 - Smart, Green and Integrated transport. Important Notice on the Second Horizon 2020 Work Programme, 2017 (July 2016), 129. (in English)
2. Li, Y. & Voege, T. (2017) Mobility as a Service (MaaS): Challenges of Implementation and Policy Required. Journal of Transportation Technologies, Volume 7, 95-106. doi: 10.4236/jtts.2017.72007. (in English) https://doi.org/10.4236/jtts.2017.72007
3. Yatskiv, I., Pticina, I., & Savrasovs, M. (2012). Urban Public Transport System's Reliability Estimation Using Microscopic Simulation, Transport and Telecommunication Journal, Volume 13(3), 219-228. doi: 10.2478/v10244-012-0018-4 (in English) https://doi.org/10.2478/v10244-012-0018-4
4. Gidebo, F., & Szpytko, J. (2019). Reliability Assessment of the Transport System, Addis Ababa Case Study, Journal of KONBiN, Volume 49(4), 27-36. doi: 10.2478/jok-2019-0073. (in English) https://doi.org/10.2478/jok-2019-0073
5. Khitrov, I., & Tkhoruk, Y. (2020). Formation and Distribution Flows of External Transport in the City. In Reliability and Statistics in Transportation and Communication: Selected Papers from the 19th International Conference on Reliability and Statistics in Transportation and Communication, RelStat’19, 16-19 October 2019, Riga, Latvia (Vol. 117, p. 141). Springer Nature. (in English) https://doi.org/10.1007/978-3-030-44610-9_15
6. Tkhoruk Y., Kucher O., Holotiuk M., Krystopchuk M. & Tson O. (2019) Modeling of assessment of reliability transport systems. Proceedings of ICCPT 2019 (Tern., May 28-29, 2019), pp. 204-210. (in English)
7. Dumbliauskas, V. (2019). Development and application of tour-based travel demand model for planning of urban transport networks (Doctoral dissertation, VGTU leidykla „Technika “) (in English) https://doi.org/10.20334/2019-004-M
8. Raux, C. (2003). A systems dynamics model for the urban travel system. In AET. European Transport Conference 2003–ETC 2003, 8-10 october 2003, Strasbourg (pp. 32-p). AET. (in English)
9. Ortúzar, J. de D. & Willumsen, L. G. (2011) "Modelling Transport". Fourth Edition, John Wiley and Sons, Chichester. (in English) https://doi.org/10.1002/9781119993308
10. Balcombe, R., Mackett, R., Paulley, N., Preston, J., Shires, J., Titheridge, H. & et al. (2004). The demand for public transport: a practical guide. (in English)
11. Bhat, C. R., & Koppelman, F. S. (1999). Activity-based modeling of travel demand. In Handbook of transportation Science (pp. 35-61). Springer, Boston, MA. (in English) https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5203-1_3
12. Dianat, L., Habib, K. N., & Miller, E. J. (2020). Modeling and forecasting daily non-work/school activity patterns in an activity-based model using skeleton schedule constraints. Transportation research part A: policy and practice, 133, 337-352. doi:10.1016/j.tra.2020.01.017. (in English) https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.01.017
13. Andersson, A., Hiselius, L. W., & Adell, E. (2018). Promoting sustainable travel behaviour through the use of smartphone applications: A review and development of a conceptual model. Travel behaviour and society, 11, 52-61. doi:10.1016/j.tbs.2017.12.008. (in English) https://doi.org/10.1016/j.tbs.2017.12.008
14. Dolya, V. K., Gricyuk, P. M., Kristopchuk, M. E. (2006) "Investigation of the transport network of the region by the method of constructing the population density function", Journal of Municipal Services of Cities, Tekhnіka Publisher, Volume 69, 205–211. (in Ukrainian)
15. Sivakumar, A. (2007). Modelling transport: a synthesis of transport modelling methodologies. Imperial College of London. (in English)
16. Hunt, J. D., & Simmonds, D. C. (1993). Theory and application of an integrated land-use and transport modelling framework. Environment and Planning B: Planning and Design, Volume 20(2), 221-244. (in English) https://doi.org/10.1068/b200221
17. Hunt, J. D., Kriger, D. S., & Miller, E. J. (2005). Current operational urban land‐use–transport modelling frameworks: A review. Transport reviews, Volume 25(3), 329-376. (in English) https://doi.org/10.1080/0144164052000336470
18. Krystopchuk, M. Ye. (2012) "Social and economic efficiency of passenger transportation system suburban communication", Monograph. NUWEE, Rivne, Ukraine. (in Ukrainian).
19. Profillidis, V. A., & Botzoris, G. N. (2018). Modeling of transport demand: Analyzing, calculating, and forecasting transport demand. Elsevier. (in English) https://doi.org/10.1016/B978-0-12-811513-8.00003-0
20. Antwi, T., Quaye-Ballard, J. A., Arko-Adjei, A., Osei-wusu, W., & Quaye-Ballard, N. L. (2020). Comparing Spatial Accessibility and Travel Time Prediction to Commercial Centres by Private and Public Transport: A Case Study of Oforikrom District. Journal of Advanced Transportation, 2020. doi:10.1155/2020/8319089. (in English) https://doi.org/10.1155/2020/8319089