Правительство
Москвы
Телефон: +7(499) 250-95-96
Отправить заявку

Станислав Гужов об эффективности надземных транспортных систем и программе реновации

С 29 января по 3 февраля в МАДИ прошла «76 Международная научно-методическая и научно-исследовательская конференция», на которой выступили сотрудники НПО «Экономики градостроительства и стратегических разработок» Института Генплана Москвы: руководитель НПО Станислав Гужов, старший научный сотрудник Ольга Ивлиева и главный специалист Оксана Пащенко.

Эксперты Института представили анализ экономической эффективности перспективных надземных транспортных систем с точки зрения экономических, социальных и бюджетных выгод.

«К преимуществам данного вида транспорта относится отсутствие пересечений с другими транспортными системами в одном уровне, полная автоматизация управления движением, эффективное использование земли, высокие темпы строительства, легкое интегрирование в парковую среду, не требующего асфальтирования и вырубки кустарников», – пояснил Станислав Гужов.

Он также отметил, что данный вид транспорта может смело занимать место в одном ряду с метрополитеном, железной дорогой и наземным пассажирским транспортом.

Второй доклад был посвящен особенностям социально-экономической эффективности программы реновации в условиях модернизации транспортной инфраструктуры Москвы. Эксперты Института представили анализ основных мер, способствующих улучшению транспортной ситуации в районах реновации и в городе, в контексте изменений, обусловленных программой реновации.

«Для улучшения транспортной ситуации в районах реновации могут быть применены следующие меры: развитие рынка арендного жилья, создание новых рабочих мест и центров активности, за счет формирования отдельных коммерческих и торговых площадей в рамках развития третичного сектора и досуговой инфраструктуры районов», – сказал Станислав Гужов.

Используя этот сайт, вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie в соответствии с Политикой ГАУ «Институт Генплана Москвы» в отношении обработки персональных данных пользователей