کاوش در پیچیدگی‌های مدیریت جریان ترافیک (TFM) در سراسر جهان، از پیشرفت‌های فناورانه تا راه‌حل‌های پایدار، برای ایجاد شبکه‌های حمل‌ونقل ایمن‌تر، کارآمدتر و سازگار با محیط زیست.
بهینه‌سازی حمل‌ونقل جهانی: راهنمای جامع مدیریت جریان ترافیک
در دنیای به هم پیوسته امروزی ما، جابجایی کارآمد افراد و کالاها از اهمیت بالایی برخوردار است. مدیریت جریان ترافیک (TFM) به عنوان یک رشته حیاتی، به چالش‌های تراکم، ایمنی و تأثیرات زیست‌محیطی در شیوه‌های مختلف حمل‌ونقل می‌پردازد. این راهنمای جامع به بررسی اصول، فناوری‌ها و بهترین شیوه‌های TFM از دیدگاهی جهانی می‌پردازد و نقش آن را در ایجاد شبکه‌های حمل‌ونقل ایمن‌تر، کارآمدتر و پایدارتر بررسی می‌کند.
درک مدیریت جریان ترافیک
مدیریت جریان ترافیک شامل مجموعه‌ای از استراتژی‌ها و فناوری‌ها با هدف بهینه‌سازی جریان ترافیک است، چه در جاده‌ها، چه در هوا و چه در کانال‌های دریایی. این حوزه فراتر از واکنش صرف به تراکم است؛ بلکه به طور فعال الگوهای ترافیکی را برای جلوگیری از گلوگاه‌ها، بهبود ایمنی و به حداقل رساندن تأخیرها مدیریت می‌کند.
اهداف کلیدی مدیریت جریان ترافیک:
- کاهش تراکم: به حداقل رساندن تأخیرها و زمان سفر با بهینه‌سازی جریان ترافیک.
- افزایش ایمنی: جلوگیری از حوادث و بهبود ایمنی کلی جاده‌ها از طریق نظارت لحظه‌ای و کنترل تطبیقی.
- بهبود کارایی: به حداکثر رساندن ظرفیت شبکه‌های حمل‌ونقل با استفاده بهتر از زیرساخت‌های موجود.
- کاهش تأثیرات زیست‌محیطی: به حداقل رساندن انتشار گازهای گلخانه‌ای و مصرف سوخت با کاهش زمان درجا کار کردن خودروها و ترویج جریان روان‌تر ترافیک.
- افزایش پیش‌بینی‌پذیری: ارائه اطلاعات دقیق و به موقع در مورد شرایط ترافیکی به مسافران برای تصمیم‌گیری آگاهانه.
سیر تکامل مدیریت جریان ترافیک
مدیریت جریان ترافیک (TFM) در طول سال‌ها به طور قابل توجهی تکامل یافته است، از روش‌های کنترل دستی ساده تا سیستم‌های پیچیده و داده‌محور که با فناوری‌های پیشرفته کار می‌کنند. نقاط عطف کلیدی عبارتند از:
- چراغ‌های راهنمایی اولیه: اولین چراغ‌های راهنمایی برقی در اوایل قرن بیستم ظهور کردند و کنترل اولیه‌ای بر جریان ترافیک در تقاطع‌ها ارائه دادند.
- کنترل متمرکز ترافیک: توسعه سیستم‌های کنترل متمرکز ترافیک به اپراتورها این امکان را داد که از راه دور چراغ‌های راهنمایی را بر اساس شرایط لحظه‌ای نظارت و تنظیم کنند.
- سیستم‌های مدیریت پیشرفته ترافیک (ATMS): این سیستم‌ها فناوری‌های مختلفی مانند حسگرهای حلقوی، دوربین‌ها و تابلوهای پیام متغیر را برای ارائه دید جامع‌تری از شرایط ترافیکی و امکان استراتژی‌های کنترلی مؤثرتر، یکپارچه کردند.
- سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند (ITS): این سیستم‌ها نسل بعدی TFM را نمایندگی می‌کنند و از فناوری‌های پیشرفته ارتباطی، حسگرها و تحلیل داده‌ها برای ایجاد شبکه‌های حمل‌ونقل هوشمندتر و پاسخگوتر بهره می‌برند.
اجزای کلیدی سیستم‌های مدیریت جریان ترافیک
یک سیستم مدرن TFM معمولاً از چندین جزء کلیدی تشکیل شده است که با هم برای نظارت، تحلیل و کنترل جریان ترافیک کار می‌کنند.
۱. جمع‌آوری و نظارت بر داده‌ها:
داده‌های دقیق و به موقع، پایه و اساس هر سیستم مؤثر TFM است. فناوری‌های مختلفی برای جمع‌آوری داده‌ها در مورد حجم، سرعت، اشغال و حوادث ترافیکی استفاده می‌شود:
- حسگرهای حلقوی (Loop Detectors): حسگرهای حلقوی القایی که در سطح جاده نصب می‌شوند، حجم و سرعت ترافیک را اندازه‌گیری می‌کنند.
- دوربین‌ها: دوربین‌های ویدیویی نظارت تصویری لحظه‌ای از شرایط ترافیکی را فراهم می‌کنند و می‌توانند برای شناسایی حوادث استفاده شوند.
- رادار و لیدار: این فناوری‌ها سرعت و فاصله وسایل نقلیه را اندازه‌گیری کرده و داده‌های ارزشمندی برای تحلیل ترافیک فراهم می‌کنند.
- حسگرهای بلوتوث و وای-فای: این حسگرها حضور دستگاه‌های دارای بلوتوث و وای-فای در وسایل نقلیه را شناسایی کرده و داده‌هایی در مورد زمان سفر و الگوهای مبدأ-مقصد ارائه می‌دهند.
- داده‌های GPS: داده‌های حاصل از دستگاه‌های مجهز به GPS، مانند گوشی‌های هوشمند و سیستم‌های ناوبری، اطلاعات لحظه‌ای در مورد مکان و سرعت وسایل نقلیه فراهم می‌کنند.
- تشخیص خودکار پلاک خودرو (ANPR): سیستم‌های ANPR وسایل نقلیه را بر اساس پلاک آن‌ها شناسایی کرده و امکان ردیابی زمان سفر و الگوهای مبدأ-مقصد را فراهم می‌کنند.
- فناوری وسایل نقلیه متصل (CV2X): این فناوری به وسایل نقلیه امکان می‌دهد تا مستقیماً با یکدیگر و با زیرساخت‌ها ارتباط برقرار کنند و حجم وسیعی از داده‌های لحظه‌ای در مورد شرایط ترافیکی و خطرات احتمالی را ارائه دهند.
۲. پردازش و تحلیل داده‌ها:
داده‌های جمع‌آوری شده از منابع مختلف پردازش و تحلیل می‌شوند تا الگوهای ترافیکی شناسایی، تراکم پیش‌بینی و تأثیر حوادث ارزیابی شود. از الگوریتم‌های پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای استخراج بینش‌های معنادار از داده‌ها استفاده می‌شود.
- مدل‌های پیش‌بینی ترافیک: این مدل‌ها از داده‌های تاریخی و لحظه‌ای برای پیش‌بینی شرایط آینده ترافیک استفاده می‌کنند و امکان اتخاذ استراتژی‌های کنترلی پیشگیرانه را فراهم می‌آورند.
- الگوریتم‌های تشخیص حوادث: این الگوریتم‌ها به طور خودکار حوادثی مانند تصادفات و خرابی‌ها را بر اساس تغییرات در الگوهای جریان ترافیک شناسایی می‌کنند.
- تحلیل مبدأ-مقصد (OD): این تحلیل، رایج‌ترین مسیرهای مورد استفاده وسایل نقلیه را شناسایی کرده و اطلاعات ارزشمندی برای برنامه‌ریزی و مدیریت ترافیک فراهم می‌کند.
۳. استراتژی‌های کنترل ترافیک:
بر اساس تحلیل داده‌ها، استراتژی‌های مختلف کنترل ترافیک برای بهینه‌سازی جریان ترافیک پیاده‌سازی می‌شود:
- کنترل چراغ‌های راهنمایی: تنظیم زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی برای بهینه‌سازی جریان ترافیک در تقاطع‌ها. سیستم‌های کنترل تطبیقی چراغ راهنمایی به طور خودکار زمان‌بندی چراغ‌ها را بر اساس شرایط لحظه‌ای ترافیک تنظیم می‌کنند.
- رمپ‌سنجی (Ramp Metering): تنظیم جریان وسایل نقلیه ورودی به بزرگراه‌ها برای جلوگیری از تراکم.
- محدودیت‌های سرعت متغیر: تنظیم محدودیت‌های سرعت بر اساس شرایط ترافیکی برای بهبود ایمنی و کاهش تراکم.
- مدیریت دینامیک خطوط: باز یا بسته کردن خطوط بر اساس تقاضای ترافیک برای بهینه‌سازی ظرفیت عبور. مثال‌ها شامل خطوط برگشت‌پذیر در ساعات اوج ترافیک است.
- مدیریت حوادث: هماهنگی واکنش به حوادث برای به حداقل رساندن تأثیر آن‌ها بر جریان ترافیک. این شامل اعزام خدمات اضطراری، پاک‌سازی معابر و ارائه مسیرهای جایگزین است.
- سیستم‌های اطلاع‌رسانی به مسافران: ارائه اطلاعات لحظه‌ای به مسافران در مورد شرایط ترافیکی، تأخیرها و مسیرهای جایگزین. این کار می‌تواند از طریق تابلوهای پیام متغیر، وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌های موبایل و رسانه‌های اجتماعی انجام شود.
- خطوط مدیریت‌شده: خطوط اختصاصی برای انواع خاصی از وسایل نقلیه (مانند خودروهای با سرنشین زیاد (HOV)، اتوبوس‌ها، خطوط عوارضی) برای بهبود جریان ترافیک و تشویق به استفاده از شیوه‌های حمل‌ونقل جایگزین.
مدیریت جریان ترافیک در شیوه‌های مختلف حمل‌ونقل
اصول TFM در شیوه‌های مختلف حمل‌ونقل به کار گرفته می‌شود که هر کدام چالش‌ها و راه‌حل‌های منحصر به فرد خود را دارند.
۱. مدیریت ترافیک جاده‌ای:
مدیریت ترافیک جاده‌ای بر بهینه‌سازی جریان ترافیک در جاده‌ها، از جمله بزرگراه‌ها، خیابان‌های شهری و جاده‌های روستایی تمرکز دارد. چالش‌های کلیدی شامل تراکم، تصادفات و افزایش تعداد وسایل نقلیه در جاده‌ها است.
مثال‌ها:
- طرح هزینه تراکم لندن: این طرح از رانندگان برای ورود به مرکز لندن در ساعات اوج هزینه دریافت می‌کند که باعث کاهش تراکم و تشویق به استفاده از حمل‌ونقل عمومی می‌شود.
- قیمت‌گذاری الکترونیکی جاده‌ای (ERP) سنگاپور: این سیستم از شبکه‌ای از دروازه‌ها برای دریافت هزینه از رانندگان بر اساس زمان و مکان استفاده می‌کند و آن‌ها را به سفر در ساعات غیر اوج یا استفاده از مسیرهای جایگزین تشویق می‌کند.
- سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند تعاونی (C-ITS) هلند: این ابتکار استفاده از فناوری وسایل نقلیه متصل را برای بهبود ایمنی جاده‌ای و کارایی ترافیک ترویج می‌کند.
۲. مدیریت ترافیک هوایی (ATM):
مدیریت ترافیک هوایی، حرکت ایمن و کارآمد هواپیماها را در حریم هوایی کنترل‌شده تضمین می‌کند. چالش‌های کلیدی شامل مدیریت حجم فزاینده ترافیک هوایی، به حداقل رساندن تأخیرها و تضمین ایمنی در همه شرایط آب و هوایی است.
مثال‌ها:
- یوروکنترل (Eurocontrol): یوروکنترل یک سازمان پان-اروپایی است که مسئول هماهنگی مدیریت ترافیک هوایی در سراسر اروپا است.
- برنامه NextGen سازمان هوانوردی فدرال آمریکا (FAA): این برنامه با هدف نوسازی سیستم کنترل ترافیک هوایی ایالات متحده از طریق استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند ناوبری ماهواره‌ای و ارتباطات داده‌ای انجام می‌شود.
- سرویس‌های هوایی استرالیا (Airservices Australia): ترافیک هوایی را مدیریت کرده و خدمات هوانوردی را در سراسر استرالیا ارائه می‌دهد.
۳. مدیریت ترافیک دریایی:
مدیریت ترافیک دریایی بر حرکت کشتی‌ها و سایر شناورها در بنادر، آبراه‌ها و مناطق ساحلی نظارت می‌کند. چالش‌های کلیدی شامل جلوگیری از برخورد، حفاظت از محیط زیست و تضمین امنیت حمل‌ونقل دریایی است.
مثال‌ها:
- سیستم اطلاعات مدیریت بندر روتردام (PORTIS): این سیستم اطلاعات لحظه‌ای در مورد حرکت شناورها، جابجایی بار و سایر عملیات بندری را ارائه می‌دهد.
- خدمات ترافیک شناورها (VTS) سازمان بین‌المللی دریانوردی (IMO): سیستم‌های VTS خدمات نظارتی، ارتباطی و مشاوره‌ای را به کشتی‌ها در آب‌های پرتراکم یا خطرناک ارائه می‌دهند.
- سازمان بنادر سنگاپور: یکی از شلوغ‌ترین بنادر جهان را مدیریت می‌کند و از فناوری پیشرفته برای ردیابی و مدیریت ترافیک شناورها استفاده می‌کند.
نقش فناوری در مدیریت جریان ترافیک
فناوری نقشی حیاتی در سیستم‌های مدرن TFM ایفا می‌کند و امکان نظارت، تحلیل و کنترل مؤثرتر جریان ترافیک را فراهم می‌آورد.
۱. سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند (ITS):
ITS شامل طیف گسترده‌ای از فناوری‌ها با هدف بهبود ایمنی، کارایی و پایداری حمل‌ونقل است. فناوری‌های کلیدی ITS عبارتند از:
- سیستم‌های مدیریت پیشرفته ترافیک (ATMS): همان‌طور که قبلاً توضیح داده شد، این سیستم‌ها فناوری‌های مختلفی را برای نظارت و کنترل جریان ترافیک یکپارچه می‌کنند.
- سیستم‌های پیشرفته اطلاع‌رسانی به مسافران (ATIS): این سیستم‌ها اطلاعات لحظه‌ای در مورد شرایط ترافیکی، تأخیرها و مسیرهای جایگزین را به مسافران ارائه می‌دهند.
- سیستم‌های حمل‌ونقل عمومی پیشرفته (APTS): این سیستم‌ها کارایی و قابلیت اطمینان خدمات حمل‌ونقل عمومی را بهبود می‌بخشند.
- عملیات وسایل نقلیه تجاری (CVO): این سیستم‌ها مدیریت وسایل نقلیه تجاری مانند کامیون‌ها و اتوبوس‌ها را بهینه‌سازی می‌کنند.
- سیستم‌های پرداخت الکترونیکی: این سیستم‌ها امکان جمع‌آوری الکترونیکی عوارض و پرداخت هزینه پارکینگ را فراهم می‌کنند.
۲. کلان‌داده‌ها و تحلیل‌ها:
حجم عظیم داده‌های تولید شده توسط سیستم‌های TFM را می‌توان برای شناسایی الگوهای ترافیکی، پیش‌بینی تراکم و بهینه‌سازی استراتژی‌های کنترل ترافیک تحلیل کرد. تکنیک‌های تحلیل کلان‌داده‌ها، مانند یادگیری ماشین و داده‌کاوی، برای استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها استفاده می‌شوند.
۳. رایانش ابری:
رایانش ابری یک پلتفرم مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه برای ذخیره، پردازش و تحلیل حجم بالای داده‌های تولید شده توسط سیستم‌های TFM فراهم می‌کند. راه‌حل‌های TFM مبتنی بر ابر، نظارت و کنترل لحظه‌ای جریان ترافیک را از هر کجای دنیا ممکن می‌سازند.
۴. هوش مصنوعی (AI):
هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در سیستم‌های TFM برای خودکارسازی وظایف، بهبود تصمیم‌گیری و افزایش عملکرد کلی سیستم استفاده می‌شود. کاربردهای مبتنی بر هوش مصنوعی عبارتند از:
- پیش‌بینی ترافیک: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با دقت شرایط آینده ترافیک را بر اساس داده‌های تاریخی و لحظه‌ای پیش‌بینی کنند.
- تشخیص حوادث: هوش مصنوعی می‌تواند به طور خودکار حوادثی مانند تصادفات و خرابی‌ها را بر اساس تغییرات در الگوهای جریان ترافیک شناسایی کند.
- بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی: هوش مصنوعی می‌تواند زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی را برای به حداقل رساندن تأخیرها و بهبود ظرفیت عبور بهینه کند.
- وسایل نقلیه خودران: هوش مصنوعی نیروی محرکه وسایل نقلیه خودران است که پتانسیل تحول در حمل‌ونقل را دارند.
۵. اینترنت اشیاء (IoT):
اینترنت اشیاء (IoT) دستگاه‌ها و حسگرهای مختلف را به هم متصل می‌کند و به آن‌ها امکان می‌دهد با یکدیگر و با سیستم‌های مرکزی ارتباط برقرار کنند. در TFM، دستگاه‌های IoT می‌توانند برای جمع‌آوری داده‌ها در مورد شرایط ترافیکی، نظارت بر زیرساخت‌ها و ارائه اطلاعات لحظه‌ای به مسافران استفاده شوند.
پایداری و مدیریت جریان ترافیک
TFM نقشی حیاتی در ترویج حمل‌ونقل پایدار از طریق کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای، به حداقل رساندن مصرف سوخت و تشویق به استفاده از شیوه‌های حمل‌ونقل جایگزین ایفا می‌کند.
۱. کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای:
با بهینه‌سازی جریان ترافیک، TFM می‌تواند زمان درجا کار کردن خودروها را کاهش داده و رانندگی روان‌تر را ترویج کند، که به نوبه خود باعث کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای و آلاینده‌های هوا می‌شود. به عنوان مثال، مطالعات نشان داده‌اند که بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی می‌تواند مصرف سوخت را تا ۱۰٪ کاهش دهد.
۲. تشویق به شیوه‌های حمل‌ونقل جایگزین:
TFM می‌تواند برای اولویت‌بندی حمل‌ونقل عمومی، دوچرخه‌سواری و پیاده‌روی استفاده شود. به عنوان مثال، خطوط ویژه اتوبوس و اولویت‌دهی به چراغ‌های راهنمایی برای اتوبوس‌ها می‌تواند سرعت و قابلیت اطمینان خدمات اتوبوسرانی را بهبود بخشد و آن را به گزینه‌ای جذاب‌تر برای مسافران تبدیل کند. به همین ترتیب، مسیرهای دوچرخه‌سواری محافظت‌شده و طراحی خیابان‌های دوستدار عابر پیاده می‌تواند افراد بیشتری را به دوچرخه‌سواری و پیاده‌روی تشویق کند.
۳. ترویج وسایل نقلیه الکتریکی:
TFM می‌تواند با ارائه اطلاعات در مورد مکان و در دسترس بودن ایستگاه‌های شارژ، از پذیرش وسایل نقلیه الکتریکی (EVs) پشتیبانی کند. اطلاعات لحظه‌ای در مورد شرایط ترافیکی نیز می‌تواند به رانندگان خودروهای برقی کمک کند تا مسیرهای خود را برای به حداقل رساندن مصرف انرژی بهینه کنند.
چالش‌ها و روندهای آینده در مدیریت جریان ترافیک
در حالی که TFM در سال‌های اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است، چندین چالش همچنان باقی است:
- حریم خصوصی داده‌ها: جمع‌آوری و استفاده از داده‌های ترافیکی نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی ایجاد می‌کند. اجرای تدابیر حفاظتی مناسب برای محافظت از حریم خصوصی افراد مهم است.
- امنیت سایبری: سیستم‌های TFM در برابر حملات سایبری آسیب‌پذیر هستند که می‌تواند جریان ترافیک را مختل کرده و ایمنی را به خطر اندازد. اقدامات قوی امنیت سایبری ضروری است.
- ادغام فناوری‌های جدید: ادغام فناوری‌های جدید، مانند وسایل نقلیه خودران و فناوری وسایل نقلیه متصل، در سیستم‌های موجود TFM می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
- تأمین مالی و سرمایه‌گذاری: بودجه کافی برای توسعه و استقرار سیستم‌های پیشرفته TFM مورد نیاز است.
- همکاری و هماهنگی: TFM مؤثر نیازمند همکاری و هماهنگی بین سازمان‌ها و ذینفعان مختلف است.
با نگاه به آینده، چندین روند در حال شکل دادن به آینده TFM هستند:
- استفاده روزافزون از هوش مصنوعی: هوش مصنوعی نقشی فزاینده در TFM ایفا خواهد کرد و امکان تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر و خودکارتر را فراهم می‌آورد.
- گسترش فناوری وسایل نقلیه متصل: فناوری وسایل نقلیه متصل حجم وسیعی از داده‌های لحظه‌ای در مورد شرایط ترافیکی و خطرات احتمالی را فراهم خواهد کرد.
- توسعه شهرهای هوشمند: شهرهای هوشمند TFM را با سایر سیستم‌های شهری مانند انرژی، آب و مدیریت پسماند ادغام خواهند کرد تا جوامع پایدارتر و قابل زندگی‌تری ایجاد کنند.
- تمرکز بر حمل‌ونقل چندوجهی: TFM به طور فزاینده‌ای بر مدیریت جریان ترافیک در شیوه‌های مختلف حمل‌ونقل، مانند جاده، ریل، هوا و دریا، تمرکز خواهد کرد.
- تأکید بر تجربه کاربری: سیستم‌های TFM به گونه‌ای طراحی خواهند شد که تجربه‌ای یکپارچه و شخصی‌سازی شده برای مسافران فراهم کنند.
نمونه‌های جهانی از مدیریت مؤثر جریان ترافیک
چندین شهر و منطقه در سراسر جهان استراتژی‌های موفق TFM را پیاده‌سازی کرده‌اند. در اینجا چند نمونه قابل توجه آورده شده است:
- توکیو، ژاپن: توکیو دارای یک سیستم مدیریت ترافیک بسیار پیچیده است که از داده‌های لحظه‌ای و استراتژی‌های کنترل پیشرفته برای به حداقل رساندن تراکم استفاده می‌کند.
- لندن، بریتانیا: طرح هزینه تراکم لندن در کاهش تراکم ترافیک در مرکز شهر موفق بوده است.
- سنگاپور: سیستم قیمت‌گذاری الکترونیکی جاده‌ای (ERP) سنگاپور یک نمونه پیشگام از سیستم عوارض پویا است.
- آمستردام، هلند: آمستردام سرمایه‌گذاری زیادی در زیرساخت‌های دوچرخه‌سواری کرده و استراتژی‌های مدیریت ترافیک را برای اولویت‌بندی دوچرخه‌سواران و عابران پیاده پیاده‌سازی کرده است.
- سئول، کره جنوبی: سیستم TOPIS سئول (سرویس عملیات و اطلاعات حمل‌ونقل) اطلاعات جامع ترافیکی لحظه‌ای را به مردم ارائه می‌دهد.
نتیجه‌گیری
مدیریت جریان ترافیک یک رشته حیاتی برای بهینه‌سازی حمل‌ونقل جهانی است که به چالش‌های تراکم، ایمنی و تأثیرات زیست‌محیطی در شیوه‌های مختلف حمل‌ونقل می‌پردازد. با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته، تحلیل داده‌ها و استراتژی‌های کنترلی نوآورانه، TFM می‌تواند شبکه‌های حمل‌ونقل ایمن‌تر، کارآمدتر و پایدارتر ایجاد کند. با ادامه رشد شهرها در سراسر جهان و افزایش تقاضای حمل‌ونقل، اهمیت TFM مؤثر تنها افزایش خواهد یافت. اتخاذ رویکردی جامع و آینده‌نگر به TFM برای ساختن آینده‌ای که در آن حمل‌ونقل یکپارچه، پایدار و در دسترس برای همه باشد، ضروری است.