close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Solodkiy Transp planir konf2016

код для вставкиСкачать
ТРАНСПОРТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ
И МОДЕЛИРОВАНИЕ
Сборник трудов
Международной научно-практической конференции
26–27 мая 2016 года
Санкт-Петербургский государственный
архитектурно-строительный университет
Ассоциация транспортных инженеров
ТРАНСПОРТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ
И МОДЕЛИРОВАНИЕ
Сборник трудов
Международной научно-практической конференции
26–27 мая 2016 года
Санкт-Петербург
2016
УДК 656; 711.4; 711.7
Рецензенты:д-р техн. наук, профессор С. А. Евтюков (СПбГАСУ);
канд. техн. наук, доцент А. В. Терентьев (Санкт-Петербургский горный университет)
ISBN 978-5-9227-0652-0
Транспортное планирование и моделирование: сб. трудов Международной научнопрактической конференции. 26–27 мая 2016 г. СПбГАСУ. – СПб., 2016. – 160 с.
Представлены статьи участников Международной научно-практическая конференции «Транспортное
планирование и моделирование».
Редакционная коллегия:
А. Э. Горев,
А. И. Солодкий,
Е. А. Шестеров
ISBN 978-5-9227-0652-0
© Авторы статей, 2016
© Санкт-Петербургский государственный
архитектурно-строительный университет, 2016
ВВЕДЕНИЕ
Международная научно-практическая конференция «Транспортное планирование
и моделирование» прошла в Санкт-Петербурге 26 и 27 мая 2016 г. в конгрессно-выставочном
центре «Экспофорум», в рамках Международного инновационного форума пассажирского
транспорта SmartTRANSPORT.
Организаторами конференции выступили ассоциация транспортных инженеров
и Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет при содействии Правительства Санкт-Петербурга и всемерной поддержки фирмы «А+С Консалт».
Целью проведения конференции является ознакомление широкой научной общественности и специалистов профильного бизнеса с научными разработками и передовым
опытом в области транспортного планирования и моделирования, развития инновационной
деятельности, а так же содействие обмену научными взглядами, идеями и мнениями внутри
профессионального сообщества, интеграции науки, производства и образования.
Основные темы для рассмотрения на конференции:
• Транспортное планирование.
• Моделирование транспортных систем.
• Интеллектуальные транспортные системы.
• Организация дорожного движения.
• Городской пассажирский транспорт.
• Нормативно-правовое и нормативно-техническое обеспечение транспортного
планирования и моделирования.
• Кадровое обеспечение.
Статьи в сборнике печатаются в авторской редакции.
А. И. Солодкий,
заведующий кафедрой транспортных систем СПбГАСУ,
Президент Ассоциации транспортных инженеров
Транспортное планирование и моделирование
УДК 656.02
Злата Викторовна Альметова, канд. техн. наук,
доцент
(Южно-Уральский государственный университет)
Дарья Сергеевна Чикранова,
Ольга Владимировна Гераскина, студенты
(Южно-Уральский государственный университет)
E-mail: zlata.almetova@yandex.ru, qsca1@mail.ru
Zlata Viktorovna Almetova, PhD of Engin. Sci.,
Associate Professor
(South Ural State University)
Darja Sergeevna Chikranova
Olga Vladimirovna Geraskina, students
(South Ural State University)
E-mail: zlata.almetova@yandex.ru,
dashko_97@mail.ru, geraskina-1996@mail.ru
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТАБЛО, ТЕХНОЛОГИИ И ВОЗМОЖНОСТИ
ИХ ПРИМЕНЕНИЯ НА ТРАНСПОРТЕ
INFORMATION DISPLAYS, TECHNOLOGY AND OPPORTUNITIES FOR THEIR
APPLICATION IN TRANSPORT
В работе рассматриваются различные типы информационных табло, технологии и возможности их
применения в транспортной отрасли. Приводятся их основные технические характеристики. Рассматривается
возможность дальнейшего использования электронных информационных табло на рынке рекламных
технологий и работе транспорта. Анализируются основные проблемы данного вида информационных
технологий. Электронные табло – это выгодное вложение в развитие и улучшение транспортных коммуникаций.
Анализируется опыт применения информационных устройств на остановочных пунктах в г. Челябинске.
Ключевые слова: информационные табло, цифровые вывески, дорожное движение, транспортные потоки, безопасность дорожного движения.
The paper discusses the different types of bulletin boards, the technology and the possibility of their use in the
transport sector. We give them the basic specifications. Considers Xia possibility of further use of electronic information
boards on the market for advertising of those technologies, and the transport. Analyzes the main problems of this type
of information technology. Electronic scoreboard – a profitable investment in the development and improvement of
transport communications. Experience of the use of information devices on the stopping points in Chelyabinsk.
Keywords: bulletin boards, digital signage, traffic, transport, fluxes, traffic safety.
В настоящее время цифровые вывески достаточно быстро заменяют обыкновенные
в транспортных приложениях. Наряду с отображением информации о расписании, цифровая
вывеска может также выполнять функцию рекламы товаров и услуг, тем самым получая
дополнительный доход.
Цифровая вывеска стала частью транспортной отрасли. Например, в аэропорту
цифровая вывеска сообщает нам время прибытия и отправления, направляет нас
к нужному месту посадки и обеспечивает информацией о погоде, местности и свежих
новостях. В самолете цифровые экраны, вмонтированные в сидения, развлекают
пассажиров во время полета. Цифровые вывески на такси показывают информацию
о местных достопримечательностях, а экраны на станциях метро и автобусных остановках
предупреждают нас о следующем прибытии транспорта. Даже на станциях технического
обслуживания цифровые экраны на бензоколонках помогут скоротать время, а иногда
и отвлечь нас в то время, как насос продолжает работать. Во время сбоев в работе транспорта
эти вывески покажут информацию, которая предупредит потенциальных пассажиров
о текущих неполадках на маршруте.
Возможности, которые предоставляет размещение цифровых табло в области
транспорта, немалые.
Интерактивные сенсорные экраны показывают информацию о прибытии
и отправлении транспорта, показывают соответствующие обновления, позволяют
планировать оптимальные маршруты для поездок и могут отображать карту района
и близлежащие достопримечательности.
Одна из основных функций электронных табло на транспорте – информирование
пассажиров о прибывающих и отправляющихся маршрутах. Изначально данная задача
4
З. В. Альметова, Д. С. Чикранова
выполнялась благодаря механическим щитам с вращающимися цифрами, а уже потом
была заменена на мониторы. Однако эти мониторы были склонны к возгораниям и были
визуально непривлекательным. Другие варианты включают светодиодные табло, где
с помощью красных светодиодов на черном фоне формируются буквы и цифры [1].
Следующий шаг в развитии цифровых табло известен под названием FIDS – система,
предназначенная для визуального информирования людей в аэропорту и прилегающих
к нему территориях (автобусные остановки, парковки, отели аэропорта и пр.). FIDS показывает
информацию о текущих рейсах, погоде, также содержит в базе фотографии мест назначения [2].
Система IS-FIDS позволяет не иметь отдельного диспетчера, следящего
и управляющего расписанием терминала и движением рейса по технологической цепочке.
Система IS-FIDS получает данные из нескольких источников и устанавливает статусы
рейсов:
– от агентов службы перевозок на технологических местах. Например, диспетчер
выхода на посадку при наступлении времени посадки пассажиров в воздушное судно
подтверждает начало посадки или указывает причину задержки;
– посредством обработки сообщений радиовещания ADS-B от воздушных судов;
– посредством обработки сообщений MVT, DIV.
Таким образом, работа по диспетчеризации прилетов и вылетов происходит полностью
автоматически, а технологические статусы рейсов (посадка, задержка) выставляются
распределенно агентами службы перевозок.
Все более широкое использование цифровых вывесок на транспорте предполагает
использование технологии отслеживания для оценки расстояния, проходимого на автобусе,
поезде или метро и уведомления пассажиров через цифровые табло о прибытии нужного
им маршрута.
Ранние версии системы включали использование GPS–локаторов на транспортных
средствах, связанных со станциями через беспроводные сети передачи данных, но,
к сожалению, передача данных от транспортного средства к сети может быть медленной,
а, следовательно, неточной [3].
В результате многие системы перешли на RFID – технологии (Radio Frequency
Identification – радиочастотная идентификация) – это технология нового поколения,
основанная на использовании радиочастотного электромагнитного излучения. Технология
применяется для идентификации и учета объектов. RFID-система отлично выполняет
свою работу там, где требуется контроль перемещения объектов в реальном времени,
интеллектуальные решения автоматизации, способность работать в жестких условиях
эксплуатации, безошибочность, скорость и надежность [4, 5, 6].
Что касается России, то в настоящее время цифровые табло установлены во многих
крупных городах (Москва, Санкт-Петербург, Омск и др.).
Табло «узнает» время прибытия ближайшего автобуса или троллейбуса, благодаря
установленным в транспорте GPS/ГЛОНАСС-датчикам. Они передают информацию
о местоположении в автоматизированную систему управления городским пассажирским
транспортом. АСУ ГПТ собирает данные со всех маршрутов, обрабатывает их и передает
для отображения в специальных транспортных сервисах. Эта же система просчитывает
и прогнозируемое время прибытия различных маршрутов транспорта на каждую остановку.
Именно из АСУ ГПТ информация будет поступать на электронные табло.
Табло покажет номер маршрута, прогнозируемое время прибытия, наименование
направления маршрута и укажет, будет ли прибывающий автобус или троллейбус
низкопольным [6].
В 2012 году в г. Челябинске презентовали электронные табло на остановках
общественного транспорта. Как передает корреспондент «Нового Региона», на тот момент
подобные табло были установлены на 5 остановках: «Дворец спорта «Юность», «Алое
5
Транспортное планирование и моделирование
поле», «Площадь Революции», «ЮУрГУ» и «Комсомольская площадь». На прямоугольном
табло (1 метр 27 сантиметров на 40 сантиметров) отображается время, дата и температура
воздуха, но самое главное – там указывается через какой промежуток времени приедет
тот или иной троллейбус или автобус. Буквы и цифры на светодиодном табло видны как
в темноте, так и на ярком солнце.
Весь общественный транспорт оснастили системой «ГЛОНАСС», определяющей
нахождение троллейбуса и автобуса в конкретный промежуток времени. Эти табло
распознают каждое транспортное средство, и горожане могут точно узнать, через какое
время на остановке появится тот или иной автобус или троллейбус. Кроме электронного
табло главе администрации представили челябинское ноу-хау: расписание автобусов
и троллейбусов, помещенное в специальные антивандальные крутящиеся цилиндрические
устройства. Ни в одном городе России пока такого нет [7]. Однако, опять же, большинство
таких табло по прошествии нескольких лет не работают. Из основных характеристик
существующих информационных табло, можно выделить следующие: число знакоместных
и бегущих строк; число знакомест в строке; индикация времени/температуры; высота цифр
и знаков; регулировка яркости свечения индикаторов. При числе маршрутов более двух
отображение ведется в режиме скроллинга, табло имеют (как опцию) систему обогрева
и диагностики до каждого светодиода, вводы силовых и интерфейсных цепей имеют защиту
от индустриальных помех. Корпуса табло изготовлены из специально разработанного
для этих целей и запатентованного алюминиевого профиля, обеспечивают степень
защиты IP65 (подтверждено испытаниями) и вместе с тем простоту и удобство доступа
к электронным блокам. Лицевая панель выполнена из ударопрочного поликарбоната. Табло
сертифицированы на электробезопасность и ЭМС [8].
Таким образом, светодиодные экраны и информационные электронные табло
получают всё большее распространение; всё чаще используются в целях рекламы на
улицах крупных городов или в качестве информационных экранов [9]. Эксперты развития
рынка рекламы сходятся в едином мнении о том, что с каждым годом доля светодиодных
информационных табло на рынке рекламных технологий будет только возрастать.
Действительно, электронные информационные табло сочетают в себе все основные
преимущества существующих визуальных рекламных технологий. Табло расписаний
используются на вокзалах, аэропортах для отображения информации о времени, маршруте
и его состоянии, посадке/высадке, месте остановки или номере терминала, погоде
и сервисной информации [9, 10].
Основная проблема данного вида информационных технологий – это недостаточная
налаженность оборудования и подверженность поломке. Но мы считаем, что электронные
табло – это выгодное вложение в развитие и улучшение транспортных коммуникаций.
Таким образом, несомненно, это благая инициатива, которую нужно довести до
логического завершения: обустроить все остановки такими табло, наладить их работу,
нормализовать движение транспорта по расписанию.
Литература
1. Guide_LG_Uses of Digital Signage in Transportation –http://www.lg.com/us/commercial/documents.
2. FIDS. – http://www.dps.aero/solutions/resa/vista.html
3. Система визуального информирования пассажиров IS-FIDS. – http://initsys.ru/products/navigation/fids.
4. Шепелёв, В.Д., Александрова, Т.А., Герль, К.Э. Повышение эффективности подвижного состава
с помощью спутниковых систем мониторинга / В.Д. Шепелёв, Т.А. Александрова, К.Э. Герль // Экономика
и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития: сб. мат. науч.-практич. конф. / ЦНС «Интерактив
плюс». – Чебоксары, 2015. – С. 306-309.
5. RFID-технология. – http://www.rst-invent.ru/about/technology.
6. Шепелёв, В.Д., Шепелёв, С.Д., Александрова, Т.А. Оценка эффективности использования подвижного
состава на междугородних перевозок /В.Д. Шепелёв, С.Д, Шепелёв, Т.А. Александрова // Актуальные
6
З. В. Альметова, Д. С. Захарова
направления научных исследований ХХI века: теория и практика: сб. тр. науч.-практич. конф. / ФГБОУ ВО
«ВГЛТУ». – Воронеж, 2015. – №4 ч.1. – С. 437 – 439.
7. Герль, К.Э., Шепелев, В.Д. Использование спутниковых систем мониторинга на автомобильном
транспорте для повышения эффективности использования подвижного состава / К.Э. Герль, В.Д. Шепелев
// Перспективные направления развития автотранспортного комплекса : сб. статей / ПГСА. – Пенза, 2015.
С. – 11–14.
8. Табло «Остановка общественного транспорта». – http://www.trekom.ru
9. Инновационные процессы логистического менеджмента в интеллектуальных транспортных
системах / Л.А.Андреева [и др.]; под ред. Миротина Л.Б., Левина Б.А. – Том 2. Формирование отраслевых
логистических интеллектуальных транспортных систем – М.: Издательство: Учебно-методический центр по
образованию на железнодорожном транспорте, 2015. –– 343 с.
10. Pogotovkina, N.S., Gorchakov, Y.N., Kosyakov, S.A., Khegay, V.D. Almetova, Z.V. Motorization in Russia:
Challenges and solutions // International Journal of Applied Engineering Research.– 2015. – Т. 10. № 4. – P. 34443–
34448.
УДК 656.02
Злата Викторовна Альметова, канд. техн. наук,
доцент
(Южно-Уральский государственный университет)
Дарья Сергеевна Захарова, студент
(Южно-Уральский государственный университет)
E-mail: zlata.almetova@yandex.ru, qsca1@mail.ru
Zlata Viktorovna Almetova, PhD of Engin. Sci.,
Associate Professor
(South Ural State University)
Darja Sergeevna Zakharova, student
(South Ural State University)
E-mail: zlata.almetova@yandex.ru, qsca1@mail.ru
УПРАВЛЕНИЕ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ ПОСРЕДСТВОМ ВНЕДРЕНИЯ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
THE TRAFFIC MANAGEMENT THROUGH THE IMPLEMENTATION OF INTELLIGENT
INFORMATION SYSTEMS
В работе рассматривается влияние интеллектуальных транспортных систем (ИТС) на сложившуюся
ситуацию в сфере дорожного движения. С использованием рассмотренных модулей на платформе «Интеллект»
можно создавать распределенные системы, ведущие централизованный сбор дорожной статистики, регистрирующие дорожно-транспортные происшествия, заторы и нарушения правил дорожного движения. Сделан вывод о том, что создание российской ассоциации ИТС – самый очевидный метод развития, используя при этом
высоко развивающиеся темпы внедрения технологий и учитывая потребность общества в эффективном использовании транспортных средств при одновременном снижении людских потерь в результате ДТП.
Ключевые слова: интеллектуальные транспортные системы, дорожное движение, транспортные потоки, безопасность дорожного движения, ИТС.
In this work examines the impact of intelligent transport systems (ITS) on the situation in the field of road
traffic. With the use of the modules on the platform considered «intelligence» can create distributed systems, centralized collection of major traffic statistics, registering road accidents, congestion and traffic violations. It is concluded
that the creation of the Russian Association ITS – the most obvious development method using a developing high rate
of technology adoption and taking into account society’s need for efficient use of vehicles while reducing the loss of
life in a traffic.
Keywords: intelligent transportation systems, traffic, traffic flows, road safety, ITS.
Дорожное движение в современном обществе следует рассматривать как одну из
самых сложных и важных составляющих социально-экономического развития городов
и стран в целом. В данной сфере должны использоваться самые современные технологии
сбора и обработки информации о параметрах транспортных потоков.
В последние десятилетия увеличивается несогласованность между потребностями в транспортных услугах и реальными пропускными возможностями видов транспорта.
Возможности экстенсивного пути удовлетворения потребностей общества в наращивании
объемов перевозок пассажиров благодаря увеличению численности транспорта в значитель7
Транспортное планирование и моделирование
ной степени исчерпаны – особенно в больших городах. В настоящее время в России ведется
разработка и внедрение интеллектуальных транспортных систем (ИТС) разного масштаба.
Однако, назрело создание интеллектуальной транспортной системы нового поколения, соответствующей сценарию инновационного развития, вектор которого задан Транспортной
стратегией Российской Федерации на период до 2030 года. Создание российской ассоциации ИТС – наиболее очевидный путь развития, учитывая высокие темпы внедрения инновационных технологий и насущную потребность для страны в более эффективном использовании транспортного ресурса при одновременном снижении отрицательных последствий
автомобилизации и сокращении людских потерь.
При чрезмерной загруженности дорог транспортными средствами скорость их движения, особенно в крупных городах, снижается настолько, что автомобиль полностью утрачивает одно из своих важнейших достоинств – динамичность, кроме того, увеличивается
количество ДТП. Безопасность дорожного движения относится к наиболее приоритетным
задачам развития страны. Государства мира рассматривают обеспечение безопасности населения как важный элемент обеспечения национальной безопасности и стараются найти технические и организационные средства и методы для ее решения [1].
Анализ существующих в России проблем в сфере безопасности дорожного движения показал, что не решены принципиальные вопросы обеспечения безопасности дорожного движения и, как следствие, создавшаяся ситуация в условиях бурного роста автомобилизации страны постоянно ухудшается. Ежегодно на автомобильных дорогах городов России
погибают 30–35 тыс. человек и получают ранения более 200 тыс. человек [2]. Относительная
опасность автомобильного транспорта превышает относительную опасность воздушного
транспорта более чем в 3 раза, а железнодорожного – в 10 раз. На 1 млрд пасс-км на автомобильном транспорте приходится двадцать погибших, на воздушном – шесть, на железнодорожном – два. По сравнению со странами с развитой рыночной экономикой в России число
ДТП на 1 000 ед. транспортных средств в 7–10 раз выше, чем в США, Японии, Германии,
Франции, Финляндии и других странах [3].
В связи с вышесказанным следует отметить, что:
– применение новых компьютерных и телекоммуникационных технологий в информатизации деятельности по обеспечению безопасности ДД является одним из важных приоритетов в развитии транспортной инфраструктуры региона;
– мероприятия, направленные на снижение аварийности и улучшение организации
движения транспорта и пешеходов, в значительной степени могут быть решены интеллектуальными системами, созданными на основе современных информационных технологий.
Значение и важность применения новых технологий в этой области увеличиваются
по мере того как область применения ИТС расширяется от своего первоначального предназначения по управлению дорожным движением, информационному обеспечению участников движения и электронным платежам. Сегодня направления развития ИТС охватывают также: работу транспортных сетей и деятельность по обслуживанию транспорта; мобильность коммерческого транспорта и интермодальная совместимость; мультимодальные
перемещения в части, включающей в себя дотранспортную информацию, информацию на
маршруте и планирование перевозок [4].
В дополнение к вышесказанному развитие ИТС обнаруживает связи с более обобщенными направлениями развития и областями вне транспортного сектора. Например, системы сбора дорожных платежей взаимодействуют с деятельностью в секторе электронной
коммерции и могут таким образом использовать стандарты и принципы банковской индустрии, а также общепринятые бухгалтерские технологии. Направление развития ИТС, связанное с национальной безопасностью, также требует обращения к специальным национальным требованиям, относящимся к гражданской обороне, средствам связи при чрезвычайных ситуациях и другим процедурам. Эти взаимодействия, лежащие в большей степе8
З. В. Альметова, Д. С. Захарова
ни вне сферы деятельности по стандартизации в области ИТС, тем не менее, оказывают
ощутимое влияние на функционирование различных сервисов, поддерживаемых доменами
и группами ИТС [5].
С 1 июля 2008 года в России вступили в силу изменения, вносимые в Кодекс РФ об
административных правонарушениях, связанные с фиксацией административных правонарушений на дорогах при использовании специальных технических средств, работающих
в автоматическом режиме. К административной ответственности будет привлекаться владелец транспортного средства в том случае, если он не сможет предоставить достоверные
сведения о лице, во владении которого транспортное средство находилось в момент фиксации правонарушения, либо о том, что транспортное средство выбыло из его обладания
в результате противоправных действий других лиц. Конечно, новый законопроект не понравится людям, практикующим продажу своих личных автомобилей по генеральной доверенности. Однако это не очень большая плата за ту эффективность в борьбе с нарушениями ПДД и дорожно-транспортными происшествиями, которой, как показывает зарубежный
опыт, можно достичь при грамотном внедрении автоматической системы регистрации [6].
Борьба с нарушителями не единственная задача интеллектуальных транспортных систем. Другой важной стороной их внедрения является автоматическое регулирование транспортных потоков и, как следствие, повышение пропускной способности дорог и снижение
количества заторов. Один из способов регулирования потоков автомобилей – создание так
называемых зеленых волн: светофоры настраиваются таким образом, что при определенной
скорости движения потока при проезде одного светофора на зеленый свет большая часть
машин подъедет к следующему светофору, когда там будет включен зеленый сигнал, – и так
далее. Однако при ограничении скорости движения в городе 60 км/ч поток зачастую движется быстрее.
Основой единой транспортной системы является многофункциональная открытая
платформа «Интеллект», предназначенная для создания комплексных систем безопасности
любого масштаба. Платформа компании ITV оптимальна для построения больших систем
с распределенной архитектурой. Она уже используется как основа для решений «Безопасный
город», внедряемых в Москве, Санкт-Петербурге, Донецке, Новосибирске, Красноярске,
Шлиссельбурге, Электростали, Нижнем Новгороде и Житомире. Благодаря открытой архитектуре и широкому спектру интегрированного оборудования, «Интеллект» позволяет объединить все используемые системы в единый комплекс, организовать центральные пункты
мониторинга и неограниченное количество удаленных рабочих мест. Кроме того, платформа ITV имеет встроенные средства удаленной проверки работоспособности подключенного оборудования. Эти качества жизненно необходимы для создания таких систем, как единая интеллектуальная транспортная система городского масштаба. «Интеллект» дает возможность интегрировать средства регулирования дорожного движения и управлять ими
в соответствии с запрограммированными алгоритмами, собирать дорожную статистику и
передавать информацию во внешние системы. В платформе «Интеллект» есть также специализированные программные модули, позволяющие решать задачи, связанные с контролем
дорожно-транспортной обстановки и автоматической регистрацией нарушений [7].
Наличие модуля распознавания автомобильных номеров позволяет автоматически
определять и распознавать номера автомобилей в поле зрения камеры. Позволяет фиксировать и сохранять в базе данных распознанный номер, а также изображение транспортного
средства, часть кадра с номерным знаком и время регистрации. Таким образом, формируется база всех транспортных средств, прошедших через зону контроля, с возможностью добавления текстового комментария к каждому распознанному номеру. Дополнительный модуль «Радар» позволяет применять для определения скорости автомобилей сертифицированные аппаратные средства – радары.
Модуль контроля характеристик транспортных потоков ведет учет статистических
характеристик транспортного потока – количества проехавших автомобилей, их скорости,
9
Транспортное планирование и моделирование
загруженности дороги и других характеристик. Данные, предоставляемые модулем, позволяют реализовать алгоритмы регулирования дорожного движения с учетом реальной
дорожно-транспортной обстановки, автоматически фиксировать факты ДТП и автомобильных пробок, определять типы транспортных средств и рассчитывать интенсивность движения на заданном участке [8].
С использованием описанных выше модулей на платформе «Интеллект» можно создавать распределенные системы, ведущие централизованный сбор дорожной статистики,
регистрирующие ДТП, пробки и нарушения правил дорожного движения. Например, используя данные о скорости автомобилей вместе с распознанными номерами, можно создать
базу всех нарушений скоростного режима, содержащую данные нарушителей, время фиксации и видеоролик с записью факта нарушения. Вся необходимая информация может оперативно передаваться на ближайшие посты ГИБДД. Так, все распознаваемые номера могут
сравниваться с внешней SQL-базой номеров – например, это может быть база автомобилей,
числящихся в розыске. При совпадении номера проехавшего автомобиля с одним из номеров в базе «Интеллектом» будет подано сообщение оператору, что позволит незамедлительно принять меры по задержанию автомобиля. Удобная система поиска в базе данных по различным критериям с фильтрацией по скорости и типам транспортных средств позволяет
быстро находить нужную информацию [9].
Таким образом, пока не используются многие возможности модуля контроля характеристик транспортных потоков, входящего в состав «Интеллекта». Однако в дальнейшем
планируется расширить как саму систему, так и круг решаемых ею задач. Тем не менее, создание российской ассоциации ИТС – самый очевидный метод развития, используя при этом
высоко развивающиеся темпы внедрения технологий и учитывая потребность общества
в эффективном использовании транспортных средств при одновременном снижении людских потерь в результате ДТП.
Литература
1. Инновационные процессы логистического менеджмента в интеллектуальных транспортных системах / Л.А.Андреева [и др.]; под ред. Миротина Л.Б., Левина Б.А. – Том 2. Формирование отраслевых логистических интеллектуальных транспортных систем – М.: Издательство:Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2015. –– 343 с.
2. Pogotovkina, N.S., Gorchakov, Y.N., Kosyakov, S.A., Khegay, V.D. Almetova, Z.V. Motorization in Russia:
Challenges and solutions // International Journal of Applied Engineering Research.– 2015. – Т. 10. № 4. – P. 34443–
34448.
3. Герль, К.Э., Шепелев, В.Д. Использование спутниковых систем мониторинга на автомобильном
транспорте для повышения эффективности использования подвижного состава / К.Э. Герль, В.Д. Шепелев //
Перспективные направления развития автотранспортного комплекса : сб. статей / ПГСА. – Пенза, 2015. С. – 11–14.
4. Шепелёв, В.Д., Шепелёв, С.Д., Александрова, Т.А. Оценка эффективности использования подвижного состава на междугородних перевозок /В.Д. Шепелёв, С.Д, Шепелёв, Т.А. Александрова // Актуальные
направления научных исследований ХХI века: теория и практика: сб. тр. науч.-практич. конф. / ФГБОУ ВО
«ВГЛТУ». – Воронеж, 2015. – №4 ч.1. – С. 437 – 439.
5. Новиков Д.А., Суханов А.Л. Модели и механизмы управления научными проектами в вузах /
Д.А. Новиков, А.Л. Суханов // М.: Ин-т упр. образованием РАО. – 2005. – С. 64–68.
6. Ларин, О.Н. Развитие транзитного потенциала автотранспортных систем регионов: научная монография / О. Н. Ларин, А.П. Приходько, В.Д. Шепелёв, А.А. Кажаев. – М.: ВИНИТИ РАН, 2010. – с. 344
7. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем / А.П. Частиков,
Т.А. Гаврилова, Д.Л. Белов // Среда CLIPS // СПб: БХВ-Петербург – 2003. – С. 28–32.
8. Шепелёв, В.Д., Александрова, Т.А., Герль, К.Э. Повышение эффективности подвижного состава
с помощью спутниковых систем мониторинга / В.Д. Шепелёв, Т.А. Александрова, К.Э. Герль // Экономика
и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития: сб. мат. науч.-практич. конф. / ЦНС «Интерактив
плюс». – Чебоксары, 2015. – С. 306-309.
9. Experience the Next // Интеллектуальные системы и безопасность дорожного движения. 2008.
С. 134–139.
10
О. А. Баклина
УДК 656.02
Ольга Анатольевна Бакалина
аспирант
(Санкт-Петербургский государственный
архитектурно-строительный университет)
E-mail: bakalinda@mail.ru
Olga Anatolievna Bakalina
post-graduate student
(Saint Petersburg State University of
Architecture and Civil Engineering)
E-mail: bakalinda@mail.ru
НОРМАТИВНО-ПРАВОВЫЕ АКТЫ ПО СОЗДАНИЮ ВЕЛОТРАНСПОРТНОЙ
ИНФРАСТРУКТУРЫ, РОССИЙСКИЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ
REGULATIONS FOR DESIGN OF CYCLING INFRASTRUCTURE. RUSSIAN
AND FOREIGN EXPERIENCE
Проектирование велосипедной инфраструктуры в Российской Федерации вызывает трудности у проектировщиков, так как на сегодняшний момент основные нормативы, регламентирующие проектирование
улично-дорожной сети, имеют несоответствия. Для проектирования велосипедной инфраструктуры муниципальные образования прибегают к созданию внутренних нормативов. Также идет работа над сводом правил «Требования к элементам улично-дорожной сети в населенных пунктах», в котором предусмотрен раздел по велосипедной инфраструктуре. В статье выполнен анализ действующих в Российской Федерации
нормативных-правовых актов по созданию велотранспортной инфраструктуры и их сравнение с зарубежной практикой. Кроме того, изложена информация о существующих проблемах в толковании действующих
нормативно-правовых актов, связанных, в частности, с их неполнотой, а также даны предложения по изменению и дополнению приведенных в указанных нормативах геометрических параметров дорог и правил организации движения.
Ключевые слова: велотранспортная инфраструктура, геометрические параметры, ТСОДД, велосипедная дорожка, велосипедная полоса.
Design of cycling infrastructure in Russian Federation causes difficulties for designers, because at the moment the basic standards which regulate the design of the road network, have inconsistencies. Municipalities create
internal regulations for design of cycling infrastructure. Also a set of rules «Requirements for the elements of the road
network in the settlements», which contains a section about cycling infrastructure, is being developed now. This article
gives an analysis of the current standards that regulate the design of cycling infrastructure in Russian Federation and
their comparison with foreign practice. In addition, it provides information about the problems in the interpretation of
existing legal acts, in particular related to their incompleteness. Moreover, the article gives suggestions about modifying or amending of geometric parameters and rules of the road traffic organization contained in these regulations.
Keywords: cycling infrastructure, design requirements, traffic control devices, cycle track, cycle line
Проектирование велосипедной инфраструктуры вызывает сомнения у проектировщиков, так как на сегодняшний день основные нормативы, регламентирующие проектирование улично-дорожной сети, имеют разночтения.
Во избежание разночтений первоочередная задача – максимально полно расписать
термины и определения. Например, определение «велосипедной дорожки» встречается
в 3-х нормативах, и везде оно разное.
В 2015 году вышел межгосударственный стандарт «Проектирование пешеходных
и велосипедных дорожек», который попытался включить в себя все определения, касающиеся велотранспортной инфраструктуры, но сделано это не совсем корректно и полно.
Наиболее грамотно определены термины в ПДД, они в полной мере соответствуют Венской
конвенции о дорожных знаках и сигналах. Но их необходимо дополнить.
Велосипедисты могут передвигаться как по велосипедным дорожкам, так и по выделенным полосам, в потоке транспорта и совместно с пешеходами. Основной сложностью
в проектировании велотранспортной инфраструктуры является определение места ее расположения и вида:
 велосипедные дорожки проектируется в зависимости от интенсивности автомобильного и велосипедного движения в час;
 велосипедные полосы разрешено устраивать в сельских населенных пунктах;
11
Транспортное планирование и моделирование
 обозначено проектирование велопешеходных дорожек с разделением пешеходного и велосипедного движения, но не указано в каких случаях это применимо;
 проектирование велопешеходных дорожек без разделения движения пешеходного и велосипедного движения при интенсивности велосипедистов не более 30 чел./ч и пешеходов 50 чел./ч.
Согласно европейской практике, при планировании, главным фактором является безопасность, в PRESTO эти два принципа звучат следующим образом:
– совмещение там, где это безопасно или может быть организовано безопасно;
– разделение там, где это требуется из соображений безопасности.
В первую очередь всегда рассматривается вариант совмещения там, где это возможно, это требует минимальных затрат в плане организации, достаточно установить знаки
и разметку.
Выбор вида велоинфраструктуры зависит не только от интенсивности движения
транспорта, но и от скоростного режима.
Таблица 1
Вид велосипедной дорожки в зависимости от интенсивности (PRESTO)
Интенсивность
(авт./день)
Скорость (км/ч)
Пешеходные зоны или
улицы с ограничением
скорости 30 км/ч
1–2500
2000–5000
>4000
50 км/ч
число полос –
21
число полос –
22
70 км/ч
Не применимо
Сеть основных маршрутов
Инт. <750
Инт. 500–2500
вел./день
вел./день
Смешанное движение (возможно –
с рекомендательной велосипедной
полосой)
Велосипедная дорожка или полоса
Магистральный
Инт. >2000 вел./
день
Велосипедная улица или велосипедная полоса (с приоритетом на перекрёстках)
Велосипедная до- Велосипедная дорожка
рожка или полоса
Велосипедная дорожка (примыкающая к проезжей части
или отделённая)
Совмещение с пешеходным движением используется в стесненных условиях, так как
здесь играет фактор неожиданности действий пешеходов. Они всегда могут выйти на велосипедную дорожку, что может повлечь за собой дорожное происшествие. Здесь выбор велоинфраструктуры в основном зависит от интенсивности движения пешеходов.
Таблица 2
Условия совмещения велосипедных и пешеходных дорожек
Число пешеходов в час на 1 метр ширины прохода
< 100
100–160
160–200
> 200
Рекомендуемый вариант
Полное смешивание
Только визуальное разграничение
Визуальное разграничение и разделение в уровне
Совмещенное движение невозможно
Стоит отметить, что приведенные интенсивности движения значительно выше используемых в российских нормативах.
О расположении велосипедных дорожек относительно дороги указано в следующих
нормативных документах:
– СП 34.13330.2012: «Однополосные велосипедные дорожки, как правило, следует
располагать с наветренной стороны дороги (в расчете на господствующие в летний период
ветры), а двухполосные – по обеим сторонам дороги»;
– ГОСТ Р 52766–2007, СП 34.13330–2012: «Однополосные велосипедные дорожки
располагают с наветренной стороны от дороги (в расчете на господствующие ветры в летний период), двухполосные – при возможности по обеим сторонам дороги».
12
О. А. Баклина
Рекомендации о расположении велосипедных дорожек относительно проезжей части неполны и не отражают всех рекомендаций к обеспечению должного уровня безопасности. Нет разделения между однополосной и двухполосной дорожкой в разнонаправленности движения.
Необходимо добавить, что односторонние дорожки, расположенные с разных сторон
дороги, являются предпочтительными, но есть ряд случаев, при которых организация двусторонних велодорожек является обоснованной:
• очень широкие дороги (имеющие две или более полосы движения в каждом направлении или дороги с обособленными проезжими частями) сложно пересекать, а перекрёстки на таких дорогах редки и расположены далеко друг от друга. При наличии велодорожки с двухсторонним движением, велосипедисты могут избежать долгих объездов;
• иногда значительное количество точек назначения расположены преимущественно с одной стороны дороги. Двухсторонняя велодорожка позволит велосипедистам перемещаться между этими точками намного удобнее;
• может быть так, что два важных велосипедных маршрута примыкают к дороге
с одной и той же стороны. В этом случае, двухсторонняя велодорожка является наиболее
удобным способом соединить эти маршруты;
• иногда существующая планировка улицы позволяет организовать только двухстороннюю велодорожку на одной из сторон.
Конструктивные параметры.
Для определения необходимых конструктивных параметров велосипедной дорожки или полосы нужно учитывать физические габариты велосипедиста, условия его движения, комфорт и безопасность. В нормативной документации, действующей в России, приняты следующие минимальные ширины для полосы движения велосипедистов, указанные
в табл. 3.
Таблица 3
Ширина полосы движения велосипедных дорожек
Нормативный документ
СП 42.13330.20111), Рекомендации по
проектированию улиц и дорог городов
и сельских поселений2)
ГОСТ Р 52766-20073), СП
34.13330.20123)
Методические рекомендации по проектированию геометрических элементов автомобильных дорог общего
пользования
ОДМ 218.4.005–2010
ГОСТ 33150–20143)
Однополосная, м
Двухполосная, м
Двухполосная со
встречным движением, м
1,50
1,0 (0,75)4)
1,75 (1,50)4)
2,50 (2,0)4)
1,5
2,25
2,25
1,0 (0,75)4)
1,75 (1,50)4)
1,75 (1,50)4)
1,0–1,5 (0,75–1,0)4)
1,75–2,5 (1,50)4)
2,50–3,60 (2,0)4)
велосипедные полосы – 1,2 м при движении в направлении транспортного потока и не менее 1,5 м
при встречном движении. Ширина велосипедной полосы, устраиваемой вдоль тротуара, должна быть не менее 1,0 м;
2)
велосипедная полоса – 1,0 м;
3)
велосипедная полоса – 1,20 (0,90) м;
4)
в скобках указаны значения в стесненных условиях.
1)
13
Транспортное планирование и моделирование
Ширину полосы движения велосипедной дорожки/полосы необходимо рассматривать совместно с расстоянием до препятствий. В Российских нормативах оно колеблется от
0,5–1,5 м. Эти показатели явно завышены и в городских условиях не целесообразны.
В практике зарубежных стран (Дания) распространены велодорожки, расположенные вплотную к проезжей части и выделенные только тем, что они располагаются несколько выше проезжей части и ниже тротуара, либо же обособленные от проезжей части бордюром небольшой ширины:
– 0,25 м (от оси велосипеда) – до низких бордюров высотой не более 5 см;
– 0,5 м (от оси велосипеда) – до бордюров высотой 5 см и более;
– 0,625 м (от крайнего габарита велосипедиста/велосипеда) – до заборов и стен.
Для велосипедных полос, проходящих вдоль парковочных карманов, предусматривают дополнительное расстояние для реагирования в случае открытия двери шириной 0,5–0,7 м.
Конструктивные параметры необходимо привести к одинаковым значениям с учетом
средней скорости велосипедистов.
Прослеживается, что в действующих нормативных документах недостаточно четко
обозначены области применения отдельных стандартов, в результате чего при проектировании элементов велотранспортной (и дорожной, и пешеходной) инфраструктуры в населенных пунктах приходится руководствоваться требованиями различных стандартов, которые
зачастую противоречат друг другу.
Так, в частности, противоречивы рекомендации ГОСТ Р 52766–2007 и СП 42.13330–
2011. Очевидно, что при проектировании в условиях населенных пунктов требования
СП 42.13330–2011 должны быть более приоритетными, но этого нигде не указано.
Представляется необходимым четко определить области применения отдельных
стандартов и дать определение улицы в населенном пункте, как территории, к проектированию и застройки которой предъявляются иные требования, нежели к проектированию
и строительству автомобильных дорог общего пользования.
Применение ТСОДД регламентирует ГОСТ Р 52289–2004 «Технические средства организации дорожного движения. Правила применения дорожных знаков, разметки, светофоров, дорожных ограждений и направляющих устройств».
В действующей нормативной документации существуют противоречия по условиям использования разметки, не рассмотрены различные варианты её использования, например, для отделения велосипедных полос от парковочных карманов или для выделения зоны
остановки велосипедистов перед перекрестками или для разделения велосипедных транспортных потоков.
Условия установки знаков, обозначающих велосипедные и пешеходные дорожки, могут привести к излишнему загромождению городской среды, а требование установки знаков
только с правой стороны может потребовать значительно больше места при организации велодвижения, а также снизить качество инфраструктуры и уровень безопасности. Для повышения информативности следует рассмотреть возможность установки отдельных навигационных знаков для велосипедистов, отличные от автомобильных и знаков, информирующих
о приближении к пересечению с велосипедистами. Для светофоров необходимо уточнить
условия их размещения, особенно для дорог с количеством полос три и уменьшить значение расчетной скорости для автомобилей. В нормативной документации необходимо разделить условия применения ограждений на городские и загородные. За пределами города
использовать ограждения допускается, так как свободного пространства достаточно, но
в городской среде использование ограждений следует избегать, в стесненных условиях велосипедисты могут задевать их или даже сталкиваться с ними, что приведет к снижению
безопасности, а обеспечение безопасных расстояний до препятствий значительно увеличит
площадь, занимаемую велодорожкой.
В России процесс становления велосипедного движения находится в самом начале,
нормативные документы зачастую противоречат друг другу, нет четкого понимания кто та14
Е. Б. Беднякова, Л. Ю. Истомина
кой велосипедист и какова его роль в городе. Данные, используемые в стандартах, должны быть актуальными, отвечающими современным реалиям, отвечающими требованиям по
безопасности, удобству и качеству велосипедной инфраструктуры.
Основное отличие в подходах к проектированию и организации велосипедных дорожек в России и в странах Европы заключается в том, что в России дорожки считаются элементом благоустройства, но не частью транспортной инфраструктуры, не существует отдельных полноценных стандартов, охватывающих различные варианты расположения
дорожек в городе. Текущие нормативные документы не соответствуют современным реалиям, не обеспечивается беспрепятственный и безопасный проезд велосипедистов и других
участников движения.
Необходима разработка самостоятельного стандарта, объединяющего современные
требования по уровню безопасности и качеству инфраструктуры, также необходимо корректировать смежные стандарты и правила. Велосипедная инфраструктура должна стать полноценной частью транспортной системы.
Литература
1. СП 42.13330.2011. Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений.
Актуализированная редакция СНиП 2.07.01-89* – 2013
2. Правила дорожного движения российской федерации – 2016.
3. PRESTO Cycling Policy Guide – 2010.
4. Методические рекомендации по проектированию геометрических элементов автомобильных дорог общего пользования – 2011.
5. ВСН 25-86 «Указания по обеспечению безопасности движения на автомобильных дорогах» – 1986.
6. ОДМ 218.4.005-2010 «Рекомендации по обеспечению безопасности движения на автомобильных
дорогах» – 2010.
7. СП 34.13330.2012 «Автомобильные дороги». Актуализированная редакция СНиП 2.05.02-85* – 2011.
8. ГОСТ Р 52766-2007 Дороги автомобильные общего пользования – 2007.
9. Design Manual For Bicycle Traffic – 2006.
10. Рекомендации по проектированию улиц и дорог городов и сельских поселений
11. ГОСТ Р 52289-2004 «Технические средства организации дорожного движения. Правила применения дорожных знаков, разметки, светофоров, дорожных ограждений и направляющих устройств» – 2004.
12. ГОСТ 33150-2014 «Проектирование пешеходных и велосипедных дорожек» – 2014.
УДК 656.4
Елизавета Борисовна Беднякова, канд. экон. наук,
доцент
(Государственный
университет
управления,
Москва)
Людмила Юрьевна Истомина, эксперт-экономист
градостроительства
(ООО «Лаборатория градостроительства», СанктПетербург)
E-mail: bettyvin@mail.ru, l.yu.istomina@gmail.com
Elizaveta Borissovna Bedniakova, PhD of Ec.
Sci., Associate Professor
(State University of Management, Moscow)
Lyudmila Yuryevna Istomina, experteconomist of Urban Planning
(LLC «Laboratory of Urban Planning», SaintPetersburg)
E-mail: bettyvin@mail.ru,
l.yu.istomina@gmail.com
РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ РЕЛЬСОВОГО ГОРОДСКОГО ПАССАЖИРСКОГО
СООБЩЕНИЯ В КАЛИНИНГРАДЕ
URBAN RAIL PASSENGER TRANSPORT DEVELOPMENT IN THE CITY
OF KALININGRAD
Был проведён анализ существующей территориально-транспортной системы Калининградской агломерации. По результатам исследования сделан прогноз об увеличении потенциала транспортного обслуживания рассматриваемой территории к 2030 году. Для определения объёмов, структуры и интенсивности совре-
15
Транспортное планирование и моделирование
менных транспортных и пассажирских потоков, было проведено натурное обследование на улично-дорожной
сети и на сети пригородных железных дорог. С помощью комплекса программных средств построена математическая модель формирования межрайонных корреспонденций и распределения потоков на транспортной сети Калининградской агломерации. В результате были получены данные о перспективном спросе на передвижения населения между районами Калининградской агломерации и внутри города. Для удовлетворения
спроса на пассажирские перевозки скоростным рельсовым транспортом в границах Калининградской агломерации и обеспечения связей центров расселения Калининградской области с центром города Калининграда
было предложено развитие пригородного железнодорожного сообщения. На основе проведённого исследования был разработан проект создания сбалансированной системы городского и пригородного общественного
транспорта Калининградской агломерации, расчётным сроком реализации которого принят 2030 год.
Ключевые слова: скоростное агломерационное пассажирское сообщение, территориальнотранспортная система, рельсовые виды городского транспорта, тарифная политика, эффективность транспортных проектов.
The existing territorial Kaliningrad agglomeration transport system was analyzed. According to a study, it
has made the forecast to increase the capacity of transport service of the territory in 2030. To determine the volume,
structure and intensity of modern transport and passenger flows, it was conducted field surveys on the road network
and the network of suburban railways. With the help of software complex mathematical models, it was created the
inter-correspondence and distribution of flows on the transport network of the Kaliningrad agglomeration. As a result,
data were obtained on the prospective demand for the movement of people between Kaliningrad agglomeration areas
and inside the city. To meet the demand for high-speed passenger rail transport within the borders of Kaliningrad
agglomeration and provide links Kaliningrad resettlement centers from Kaliningrad city center, it was proposed the
development of commuter rail. On the basis of the study, it was designed project to create a balanced system of urban
and suburban public transport Kaliningrad agglomeration settlement period of implementation is adopted by 2030.
Keywords: sintering speed passenger traffic, territorial and transport systems, rail types of urban transport,
tariff policy, the effectiveness of transport projects.
Исследование транспортной системы города Калининграда было проведено
в 2014–2015 гг. в рамках одного из проектов ПРООН. Целью этой работы являлась оценка перспектив реализации создания комплексной системы скоростного пассажирского сообщения в черте агломерации города Калининграда на базе рельсовых видов транспорта,
а также разработка соответствующего обоснования по созданию данной системы. К числу
рельсовых видов транспорта, соответствующих поставленной цели, были отнесены трамвай и действующая система пригородного и внутригородского железнодорожного транспорта. Результаты разработки указанного обоснования реализации системы скоростного
пассажирского сообщения в Калининграде подтвердили актуальность исследования.
Изучение зарубежного опыта построения систем скоростного городского пассажирского сообщения на базе рельсового транспорта показало, что для городов со схожими характеристиками территориально-транспортной системы (и схожей историей её создания
и развития) принято рассматривать железную дорогу для скоростного пассажирского сообщения в пределах агломерации, трамвай – для обеспечения сообщения между центральным
и периферийными районами города. В частности, был рассмотрен опыт таких городов как
Ганновер, Дрезден, Лейпциг, Щецин и Гданьск, а также опыт некоторых других городов,
в которых для трамвайного движения используется колея шириной 1000 мм.
В рамках исследования был проведён анализ существующей территориальнотранспортной системы Калининградской агломерации – подробно рассмотрены как современное состояние и перспективы развития транспортной инфраструктуры, так и социальноэкономическое и градостроительное развитие данной территории [3, 4, 13, 19]. По результатам исследования сделан прогноз об увеличении потенциала транспортного обслуживания
рассматриваемой территории к 2030 году. Прогноз основан на перспективном росте численности населения агломерации (до 1 млн чел. на 2030 г.), увеличении количества мест приложения труда и учёбы, а также на реализации стратегий и программ развития транспортной
инфраструктуры в зоне обслуживания изучаемой системы [7, 8, 12]. Определено, что прогнозируемый прирост населения в зоне влияния Калининграда и на осваиваемых свобод16
Е. Б. Беднякова, Л. Ю. Истомина
ных территориях внутри города (более 270 тыс. чел.), не подкреплён достаточным увеличением количества мест приложения труда. Это будет способствовать росту спроса на маятниковые передвижения в Калининград, в первую очередь в Центральное коммуникационное ядро.
Для определения объёмов, структуры и интенсивности современных транспортных
и пассажирских потоков, в рамках исследования было проведено натурное обследование на
улично-дорожной сети и на сети пригородных железных дорог. С помощью комплекса программных средств построена математическая модель формирования межрайонных корреспонденций и распределения потоков на транспортной сети Калининградской агломерации
[17]. В результате были получены данные о перспективном спросе на передвижения населения между районами Калининградской агломерации и внутри города.
Методом многокритериального экспертного анализа, учитывающего 11 групп факторов, а также на основании результатов модельных расчётов потоков на сети, произведён выбор рельсовых видов транспорта для удовлетворения перспективного спроса на передвижения населения.
Главным критерием эффективности сбалансированной системы общественного пассажирского транспорта Калининградской агломерации определено соответствие каждого её
элемента современному и прогнозируемому пассажиропотоку на обслуживаемом направлении, а также отсутствие избыточного дублирования одних видов транспорта другими [29, 31].
Обязательным критерием эффективности явилось снижение воздействия на окружающую
среду, создаваемое элементами системы.
В рамках исследования определены задачи каждого вида транспорта, направленные
на создание в Калининградской агломерации сбалансированной системы городского и пригородного общественного транспорта, предложена концепция оптимизации маршрутной
сети города и зоны влияния, определена общая топология сети общественного пассажирского транспорта на перспективу до 2030 года (рис. 1).
В качестве рельсового городского транспорта для удовлетворения спроса на передвижения населения между центральным и периферийными районами Калининграда в пределах автодорожных обходов города был выбран трамвай с участками ускоренного движения [27, 28].
Использование железной дороги признано перспективным для доставки в центральную часть города жителей удалённых районов Калининграда (посёлков), расположенных
за пределами Северного и Южного автодорожных обходов города, а также из пригородной зоны. Для решения этой задачи выбран аналог немецкой системы «S-Bahn». Система
S-Bahn занимает промежуточное положение между городским общественным транспортом
и классическими пригородными поездами и использует обычные железнодорожные линии
в пределах и вне пределов города, при этом может иметь выделенные под свои нужды пути.
Подвижным составом S-Bahn являются электро- или дизель-поезда железнодорожных габаритов и размеров. Развитие системы городских железнодорожных перевозок «S-Bahn»,
должно рассматриваться в общей системе с другими видами транспорта. В первую очередь,
это касается развития пригородного железнодорожного сообщения, использующего ту же
железнодорожную инфраструктуру, что и система «S- Bahn».
Для удовлетворения спроса на пассажирские перевозки скоростным рельсовым
транспортом в границах Калининградской агломерации и обеспечения связей центров расселения Калининградской области с центром города Калининграда было предложено развитие пригородного железнодорожного сообщения [25, 26].
На основе проведённого исследования был разработан проект создания сбалансированной системы городского и пригородного общественного транспорта Калининградской
агломерации, расчётным сроком реализации которого принят 2030 год.
17
Транспортное планирование и моделирование
Рис. 1. Топология сети общественного пассажирского транспорта территориальной транспортной системы г.
Калининграда на перспективу до 2030 г.
В качестве первого этапа реализации проекта определён период до 2018 года. Задачей
первого этапа определено обеспечение максимально эффективного использования сохранившейся на сегодняшний день трамвайной сети и вывод из кризиса городского трамвайного хозяйства, а также обеспечение быстрой и комфортной транспортной связи наиболее населённых удалённых районов Калининграда (Калининградской агломерации) с центром города.
Срок второго этапа реализации проекта – 2019–2030 годы. Задачей развития трамвайного сообщения в Калининграде на втором этапе принято создание эффективной системы транспортного обслуживания наиболее населённых районов города, обеспечение связей
этих районов с городским центром и между собой.
Задачами развития железнодорожного сообщения на втором этапе принято создание системы городских железнодорожных перевозок «S-Bahn» для обслуживания сквозных
корреспонденций «пригородная зона – посёлки – центральное ядро – пригородная зона», а также
развитие пригородного железнодорожного сообщения для транспортного обслуживания
территории агломерации на связях с центром Калининграда.
При разработке проекта были внесены предложения по трассировке будущих линий и маршрутов рельсового транспорта, размещению остановок и конечных станций трамвая (рис. 2). Проектируемая суммарная протяжённость трамвайных маршрутов – 239 км;
число остановочных узлов – 92.
18
Е. Б. Беднякова, Л. Ю. Истомина
Рис. 2. Маршрутная схема трамвая города Калининграда на 2030 г.
Суммарная протяжённость маршрутов пригородной железной дороги – 364 км, число обслуживаемых станций и остановочных пунктов – 88 (рис. 3). Предусмотрена организация 5 транспортно-пересадочных узлов между трамваем и железной дорогой.
Кроме того, определены интенсивности движения по всем предложенным маршрутам рельсового транспорта – для трамвая, внутригородского и пригородного железнодорожного сообщения. Также определены необходимые мероприятия по созданию соответствующей инфраструктуры для реализации проекта: строительство и реконструкция линий, строительство остановочных пунктов и станций, потребность в подвижном составе для обеспечения работы маршрутов.
Суммарная протяжённость маршрутов Калининградской системы городских железнодорожных перевозок «S-Bahn» – 59 км, число станций и остановочных пунктов – 31 (рис. 4).
Важно отметить, что для организации эффективного трамвайного движения, необходимо, чтобы все трамвайные линии находились по возможности на выделенном полотне;
хотя в отдельных случаях, в условиях стеснённой городской застройки, возможно или полное закрытие улиц для транзитного движения индивидуального автотранспорта или обособление трамвайных линий с помощью делиниаторов (лёгких резиновых ограждений). Такой
19
Транспортное планирование и моделирование
Рис. 3. Развитие системы пригородного железнодорожного сообщения
в Калининградской агломерации
подход позволит приблизить трамвайную систему города Калининграда к системам ускоренного городского общественного транспорта, обеспечит соответствующие показатели
провозной способности и средней скорости сообщения. Достижение этих показателей повысит популярность трамвайного транспорта среди всех слоёв населения города, что, в совокупности с другими необходимыми мерами, приведёт к снижению числа автобусов и индивидуального автотранспорта на улично-дорожной сети [28]. Это, в свою очередь, окажет
благоприятное воздействие на окружающую среду посредством снижения количества выхлопных газов.
Выработаны рекомендации по определению тарифа на перевозки. Тарифное регулирование на городском пассажирском транспорте обладает определенной спецификой.
В этом секторе транспортной деятельности тарифная политика определяется, с одной стороны, уровнем развития городского хозяйства и состоянием городского бюджета, а с другой
стороны – уровнем доходов населения и, следовательно, степенью социальной значимости
услуг городского пассажирского транспорта. Обеспечение высокого уровня качества транспортных услуг вызывает рост эксплуатационных и сопутствующих им затрат. Причем доля
последних при активизации современного потребительского рынка повышается. А это значит, что определяющим фактором регулирования тарифов на пассажирские перевозки, несмотря на конкуренцию и другие рыночные механизмы, является социальная компонента.
Правительство города в тарифной политике должно придерживаться принципа постепенного повышения платы за проезд одновременно на всех видах транспорта для сохранения пропорциональности в развитии транспортной системы в целом, прогнозируемости тарифов
и комплексного подхода к формированию уровня тарифов [30].
20
Е. Б. Беднякова, Л. Ю. Истомина
Рис. 4. Перспективная маршрутная схема системы городских железнодорожных перевозок «S-Bahn»
Основная цель предложений – обеспечение эффективной деятельности организаций
транспорта общего пользования, осуществляющих регулярные перевозки пассажиров городским рельсовым транспортом с учетом требований необходимой транспортной подвижности населения. Для достижения данной цели доходов транспортной организации должны формироваться за счет выполненной работы – выпуск необходимого количества и типажа транспортных средств на маршруты.
Базовой величиной, на основе которой производится расчёт тарифа на перевозку
одного пассажира, принят экономически обоснованный тариф на 1 км пробега пассажирского транспортного средства. Определено, что политика в области социально-значимых
перевозок должна базироваться на ограничении тарифов для обеспечения удовлетворения
спроса на перевозки потребителей транспортной продукции и дотировании предприятий
городского электрического транспорта. Уровень тарифов (с учётом адресных дотаций) по
социально-значимым перевозкам должен обеспечивать предприятиям возмещение необходимых текущих затрат и среднеотраслевой (нормативный) уровень рентабельности. Тариф
на городские перевозки в границах города Калининграда (включая город Гурьевск и посёлок Луговое) для первого этапа реализации проекта принят в размере 22 руб., на расчётный
срок – 44 руб.
Однако следует заметить, что ни в одной из предлагаемых на данный момент методик не учитываются расходы на закупку подвижного состава и развитие инфраструктуры. Эти расходы, как правило, полностью осуществляют местные/региональные/федеральные бюджеты. По решению Управления по государственному регулированию тарифов может быть применен метод индексации установленных тарифов, в соответствии с которым
действующие тарифы, изменяются с учетом отраслевых индексов-дефляторов, устанавливаемых уполномоченным федеральным органом исполнительной власти. Оплата проезда
в S-Bahn, обычно: внутри города равна таковой как в других видах городского обществен21
Транспортное планирование и моделирование
ного транспорта, а между городами как в региональных поездах и междугородних автобусах. Решение также должно приниматься Управлением по государственному регулированию тарифов в данной области. Перевозки пассажиров по железнодорожной сети внутри города и в ближайшей пригородной зоне являются социально-значимыми, что полностью определяет политику в отношении тарифообразования. Тарифная политика в области
социально-значимых перевозок должна базироваться на ограничении тарифов для обеспечения удовлетворения спроса на перевозки потребителей транспортной продукции и дотировании предприятий городского электрического транспорта.
Произведена оценка потребности в финансировании предложенного проекта. Общий
объем инвестиций в развитие трамвайного сообщения был определён в размере 36,8 млрд
руб. Развитие городского и пригородного пассажирского железнодорожного сообщения потребует около 15,5 млрд руб. инвестиций в инфраструктуру и подвижной состав.
Проведён анализ возможных схем привлечения частных инвестиций в развитие
системы скоростного пассажирского сообщения Калининграда и зоны влияния. В частности, рекомендовано производить обновление инфраструктуры трамвая и железной дороги
с применением механизма концессионного соглашения, а закупку подвижного состава –
с использованием контракта жизненного цикла. Несмотря на экономико-организационные
сложности, логика концессионного соглашения может быть применена в решении проблем
развития предприятий общественного транспорта уже сегодня. В некоторых странах (например, в Велокобритании) предприятия общественного транспорта, столкнувшиеся с описанными выше проблемами, ведут работу по разработке и заключению подобных соглашений.
Привлекательность концессии обуславливается возможностью достижения запланированного стратегического результата. При этом, в одних случаях, стратегией собственника может быть существенное повышение объема нетранспортных видов дохода, даже при сохранении текущего уровня пассажиропотока. В других случаях, качественное развитие услуг
окажет положительное влияние на конкурентоспособность предприятия. Пассажиры пересядут с «маршруток» и личных автомобилей в надежный и удобный трамвай, работающий
строго по расписанию и двигающийся на выделенном полотне без «пробок». Действенным
способом повышения эффективности и обеспечения количественных и качественных характеристик функционирования государственной собственности служит развитие партнерских отношений государства и частного сектора.
Определена социально-экономическая и коммерческая эффективность реализации
предложенного проекта. Рассчитаны эффекты от повышения доступности территории на
общественном транспорте: 101,1 млрд руб. – для инвесторов и собственников, в связи с повышением стоимости объектов недвижимости; 218 млн руб. – для бюджетов Калининграда
и Калининградской области, в связи с приростом поступлений от налога на имущество физических и юридических лиц. Выявлено, что сроки окупаемости инвестиций в развитие
трамвайного сообщения (около 8 лет на первом этапе и около 13 лет на втором этапе) приемлемы для привлечения частных инвесторов на основе механизма государственно-частного
партнёрства. Анализ эффективности инвестиций в развитие инфраструктуры пригородной
и городской железной дороги позволяет сделать вывод о необходимости внесения изменений и дополнений в разработанную Стратегию развития пригородного железнодорожного
транспорта Калининградской агломерации с учётом рассчитанных перспективных объёмов
перевозок.
Следует отметить, что расчет эффективности инвестиционных проектов в настоящее
время в России обычно проводят по методике UNIDO. В ней используются методология
и базовые принципы оценки эффективности инвестиций. Важнейшими из этих принципов
являются: определение стратегии финансирования инвестиционного проекта; учет результатов анализа финансового состояния предприятия и рынка, рисков инвестиционного проекта; оценка возврата инвестируемого капитала на основе показателя денежного потока, со22
Е. Б. Беднякова, Л. Ю. Истомина
измерение разновременных показателей инвестируемого капитала и денежного потока, соизмерение разновременных показателей инвестируемого капитала и денежного потока посредством дисконтирования.
Поскольку эффективность любых инвестиций определяется на основе сопоставления эффекта (дохода) и затрат, показатель индекс доходности выступает как коэффициент
эффективности вложений, исчисленный с учетом различия ценности денежных потоков во
времени. Одним из наиболее распространенных показателей оценки эффективности инвестиций является срок окупаемости. В большинстве случаев под ним понимают период, в течение которого инвестиционные вложения покрываются за счет суммарных результатов их
осуществления. Однако надо заметить, что срок окупаемости затрат для предприятий городского и пригородного рельсового транспорта с целью привлечения частных инвесторов (поставщиков подвижного состава на основе концессионных соглашений, либо банков и пр.)
не может превышать 10 лет [8.7]. Но это далеко не так. Если принять за чистый доход только выручку (что обычно и делается), то все подобные хозяйства оказываются абсолютно нерентабельными, то есть расходы всегда превышают сумму выручки (доходы). Потому в величине доходов должен учитываться весь народнохозяйственный эффект от работы данного вида транспорта. Разработанной и утвержденной методики по расчету такого эффекта не
существует. Есть лишь отдельные разработки, но они не комплексные. В связи с этим предлагается под чистым доходом от работы конкретного вида городского/ пригородного транспорта подразумевать сумму выручки и субсидий: ЧД = В + С. Важнейшими показателями
эффективности работы любого предприятия являются показатели рентабельности продаж
и рентабельности оборота. Рентабельность оборота для субсидируемого вида транспорта
с большим числом льготных пассажиров абсолютно неприемлема. В большинстве случаев предприятия пассажирского городского транспорта убыточны. Следовательно, значения
ЧДД и индекс доходности в таких случаях будут менее 1, а ВНД окажется меньше нормы
дисконта (показателя эффективности использования капитала) [8.10]. Следовательно, с точки зрения возможного инвестора вложение средств в развитие таких объектов нецелесообразно. В такой ситуации рекомендуется решить «обратную задачу». То есть надо выйти на
такую плановую рентабельность, чтобы ЧДД и ИД были больше 1 [15].
Эффективность работы пассажирского транспорта можно также представить системой показателей, отражающих качество перевозок. Качество пассажирских перевозок косвенно связано с решением проблемы повышения производительности труда в отраслях народного хозяйства [1]. Улучшение качества транспортного обслуживания населения к местам приложения труда и в обратном направлении (трудовые поездки) находится в зависимости от двух основных факторов:
- времени, затрачиваемого на поездки;
- условий поездки – в основном комфортабельности передвижения, влияющей на
транспортную усталость и производительность труда.
Повышение качества перевозок достигается путем снижения наполнения подвижного состава, увеличения эксплуатационной скорости и частоты движения, особенно в часы
«пик». Во внутригородском сообщении из-за плохой работы городского транспорта производительность труда снижается на 2,5–3,8 % на каждые 10 мин дополнительного времени
поездки к месту работы [8.16]. Поэтому проводя проектные расчеты следует помнить, что
экономя за счет роста наполняемости подвижного состава, повышая положительный экономический эффект работы конкретного транспортного предприятия, можно вызвать нежелательные потери для общества в целом.
Также была произведена оценка снижения выбросов парниковых газов автомобильным транспортом за счёт развития системы скоростного пассажирского сообщения. За весь
период реализации проекта (2015–2030 гг.) экологический эффект от сокращения выбросов
составит около 1,1 млн тонн СО2-экв.
23
Транспортное планирование и моделирование
Ещё один результат исследования – это перечень мер, необходимых для реализации
предложенного проекта по созданию системы скоростного пассажирского сообщения в городе Калининграде, включающий корректировку действующих или разрабатываемых документов стратегического и территориального планирования, программных документов, определяющих развитие транспортной инфраструктуры г. Калининграда и Калининградской
области. Признано целесообразным создание «Центрального агентства пассажирского
транспорта», которое выполняло бы функции службы единого заказчика и организатора городских и пригородных перевозок, а также принимало бы активное участие в составлении
планов и программ по развитию городского и пригородного общественного транспорта.
Результатами работы стало обоснование создания сбалансированной системы общественного пассажирского транспорта Калининградской агломерации на базе рельсовых
видов транспорта: пригородная железная дорога и система городских железнодорожных
перевозок «S-Bahn» – для обеспечения городских и агломерационных связей, и трамвай
с участками ускоренного движения – для внутригородских перевозок. Рассмотрены пути
повышения качества транспортного обслуживания населения и снижения уровня воздействия на окружающую среду за счёт повышения скорости сообщения и расширения предложения транспортных услуг.
Выводы. Транспортная политика в России нуждается в четких государственных
ориентирах не только на федеральном, но и на нижележащих уровнях управления транспортным комплексом, и особенно на уровне городских агломераций и регионов в соответствие с демографической ситуацией и продолжающимся процессом урбанизации. Как
видно из прогнозов в отношении объемов перевозок на перспективу, в связи с проблемой
трудоустройства в малых населенных пунктах трудоспособное население устремляется
в крупные административные центры. Такие объемы перевозок в силах освоить только рельсовые виды транспорта. А использование для этой цели личных автомобилей не
только нецелесообразно с точки зрения излишней загруженности улично-дорожной сети,
но и абсолютно негативного влияния на состояние окружающей среды городов и близлежащих территорий. Помимо этого, расчетами доказано, что развитие общественного транспорта оказывает положительный эффект на общество в целом за счет сокращения времени
пребывания в пути. В ходе реализации мероприятий данного проекта доля общественного транспорта в общем объёме перевозок возрастет на 15 %, что также окажет благоприятное воздействие на экологическую составляющую. Рассчитанные сроки окупаемости инвестиций в развитие трамвая вполне подходят для привлечения частных инвесторов на
основе механизма государственно-частного партнерства, а анализ инвестиций в развитие
инфраструктуры пригородно-городской железной дороги и сравнение соответствующих вариантов Стратегии, предложенной Калининградской ППК и разработчиками данного проекта, позволяет сделать вывод о необходимости внесения изменений и дополнений в разработанную Стратегию развития пригородно-городского железнодорожного транспорта
Калининградской агломерации с учетом рассчитанных перспективных объемов перевозок.
Литература
1. Беднякова Е.Б. Повышение эффективности использования железнодорожного транспорта для
обслуживания населения крупных городов и пригородных зон [Текст]: дис. на соиск. уч. степ. канд. экон. наук:
08.00.05./ Беднякова, Е. Б. – М., 2000. – 119 c.
2. Беднякова Е.Б. Проблемные вопросы мобильности населения России на региональном и субрегиональном уровнях [Текст]: монография/ Беднякова Е.Б.; Гос. Ун-т управл. – М.: ГУУ, 2013. – 146 с.
3. Генеральный план муниципального образования Город Калининград [Электронный ресурс] / городской Совет депутатов Калининграда [утв. реш. от 22.12.2006 N 69 (с изм. от 04.06.2014)]. – Режим доступа:
www.fgis.minregion.ru/fgis/, свободный.
4. Генеральный план городского округа Города Калининграда Калининградской области [Текст]:
проект / ООО НПО Южный градостроительный центр.
24
Е. Б. Беднякова, Л. Ю. Истомина
5. Герами В.Д. Методология формирования системы городского пассажирского общественного
транспорта [Текст]/ Герами В.Д.. – М.: МАДИ-ГТУ, 2001. – 312 с.
6. Гольц Г.А. Транспорт и расселение [Текст]/ Гольц Г.А. – М.: Наука, 1981. – 248 с.
7. Государственная программа Калининградской области Развитие транспортной системы
[Электронный ресурс] / Правительство Калининградской области [утв. пост. от 15.04.2014 N 311]. – Режим
доступа: КонсультантПлюс. Законодательство. Калининградская область.
8. Государственная программа Российской Федерации Социально-экономическое развитие
Калининградской области до 2020 года [Электронный ресурс] / Правительство РФ [утв. пост. от 28.12.2012 N
2600-р]. – Режим доступа: КонсультантПлюс. Законодательство.
9. Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений [Текст].
СП 42.1330.2011: Cвод правил : актуализированная редакция СНиП 2.07.01.-89* / Минрегион России. – Офиц.
изд. – утв. Приказом Минрегиона России от 28.12.2010 N 820. –введ. с 20.05.2011 г. –М. : Минрегион России,
2010. – 42 с.
10. Ефремов И. С., Кобозев В. М., Юдин В. А. Теория городских пассажирских перевозок [Текст]/
Ефремов И. С., Кобозев В. М., Юдин В. А. – М.: Высшая школа, 1980. – 535 с.
11. Железные дороги колеи 1520 мм = Railways with 1520 mm track. [Текст]. СП 119.1330.2012:
Cвод правил : актуализированная редакция СНиП 32-01-95 / Минрегион России. – Офиц.изд. – утв. Приказом
Минрегиона России от 30.06.2012 г. N 276. – введ. с 01.01.2013 г. – М. : Минрегион России, 2012. – 52 с.
12. Калининградская область в цифрах. 2014 [Текст]: кратк. статист. сб. / Территориальный орган
Федеральной службы государственной статистики по Калининградской области. – 2014. – 154 c.
13. Комплексная схема развития пассажирского транспорта общего пользования города
Калининграда на перспективу до 2020 года с учётом реализации задач транспортного обеспечения проведения
игр Чемпионата мира по футболу 2018 года [Текст]: проект / ЗАО НИПИ ТРТИ.
14. Концепция развития транспортного комплекса Калининградской области на период до 2020 года
[Электронный ресурс] / Правительство Калининградской области [утв. постановлением от 28.04.2007 N242]. –
Режим доступа: КонсультантПлюс. Законодательство. Калининградская область.
15. Коссой Ю. М. Экономика и управление на городском электрическом транспорте [Текст]/ Коссой
Ю. М. – М.: Мастерство, 2002. – 352 с.
16. Муниципальная программа Развитие улично-дорожной сети городского округа Город
Калининград [Электронный ресурс] / администрация ГО Город Калининград [утв. пост. от 18.10.2013 N1632]
[ред.от 10.09.2014]. – Режим доступа: КонсультантПлюс. Законодательство. Калининградская область.
17. Мягков В. Н., Пальчиков Н. С., Фёдоров В. П. Математическое обеспечение градостроительного
проектирования [Текст]/ Мягков В. Н., Пальчиков Н. С., Фёдоров В. П. -- Л.: Наука, 1989. – 144 с.
18. Петрович М. Л. Развитие транспортно-коммуникационного каркаса территорий – задача для нового поколения генеральных планов [Текст]/ Петрович М. Л., Баранов А. С., Жеблиенок М. А., Коротыч В. И.,
Резников И. Л., Шестернева Н. Н. // Вестник. Зодчий 21 век. – 2013. – Апрель. – с. 82 – 85.
19. Перечень элементов планировочной структуры города Калининграда [Электронный ресурс] /
Администрация городского округа Город Калининград [утв. пост. от 08.09.2010 N 1530] [ред. от 17.03.2014]. –
Режим доступа: КонсультантПлюс. Законодательство. Калининградская область.
20. Порядок предоставления субсидий из областного бюджета на возмещение недополученных
доходов открытому акционерному обществу Калининградская пригородная пассажирская компания в связи с оказанием услуг по перевозке пассажиров железнодорожным транспортом пригородного сообщения
[Электронный ресурс] / Правительство Калининградской области [утв. пост. от 14.04.2014 N 210]. – Режим
доступа: КонсультантПлюс. Законодательство. Калининградская область.
21. Рекомендации по разработке комплексных транспортных схем для крупных городов [Текст] /
КиевНИИП градостроительства, ЦНИИП градостроительства, БелНИИП градостроительства. – М.: Стройиздат,
1982. – 120 с.
22. Российская Федерация. Законы. Градостроительный кодекс Российской Федерации [Электронный
ресурс] : федер. закон Рос. Федерации от 29.12.2004 N 190-ФЗ : [ред. от 24.11.2014]. – Режим доступа:
КонсультантПлюс. Законодательство.
23. Российская Федерация. Законы. О концессионных соглашениях [Электронный ресурс] : федер.
закон Рос. Федерации от 21.07.2005 N 115-ФЗ. – 2005. – Режим доступа: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.
cgi?req=doc;base=LAW;n=166136.
24. Российская Федерация. Законы. О наделении органов местного самоуправления Калининградской
области отдельными государственными полномочиями Калининградской области по организации транспортного обслуживания населения в Калининградской области [Электронный ресурс] : закон Калининградской
области от 10.06.2014 N 323 : [ред. от 01.07.2014]. – Режим доступа: КонсультантПлюс. Законодательство.
Калининградская область.
25. Стратегия развития пригородного железнодорожного сообщения в Калининградской области на
период до 2020 года [Электронный ресурс] / Правительство Калининградской области [утв. постановлением
от 19.11.2012 N 857]. – Режим доступа: КонсультантПлюс. Законодательство. Калининградская область.
25
Транспортное планирование и моделирование
26. Стратегия социально-экономического развития городского округа Город Калининград на период до 2035 года [Электронный ресурс] / городской Совет депутатов Калининграда [утв. реш. от 09.10.2013
N 302]. – Режим доступа: www.klgd.ru/economy/strategy/, свободный.
27. Схема территориального планирования Калининградской области [Электронный ресурс] /
Правительство Калининградской области [утв. пост. от 02.12.2011 N907] [ред. от 15.05.2014]. – Режим доступа: www.fgis.minregion.ru/fgis/, свободный.
28. Трамвайные и троллейбусные линии = Tram and trolleybus lines. [Текст]. СП 98.1330.2012: Cвод
правил : актуализированная редакция СНиП 2.05.09-90 / Минрегион России. – Офиц.изд. – утв. Приказом
Минрегиона России от 29.12.2011 г. N 635/4. – введ. с 01.01.2013 г.– М. : Минрегион России, 2012. – 72 с. :
табл. – 150 экз.
29. Транспортная политика России: ситуационный анализ, исторический опыт, проблемные вопросы [Текст]: монография. – М.: Альта-Принт, 2009. – 464 с.
30. Транспортные пассажирские тарифы [Текст] / В.А. Персианов, Л. С. Федоров, Т. П. Чашина
[и др.].– М.: Альтаир-МГАВТ, 2007. – 184 с.
31. Управление проектами развития общественного транспорта городов [Текст]: учеб. пособие для студентов специальности «Менеджмент организации» – 080507 / В.А. Персианов, Е.Б. Беднякова;
Государственный университет управления, Институт управления на транспорте и логистики ГУУ. – М.: ГУУ,
2010. – 217 с.
32. Экономика пассажирского транспорта [Текст]/ коллектив авторов; под общей ред.
В.А. Персианова. – М.: КНОРУС, 2014. – 392 с.
33. Юдин, В. А. Городской транспорт [Текст] : учебник для вузов/ В. А. Юдин, Д. С. Самойлов. – М. :
Стройиздат, 1975 (М., 1975). – 288 с.
УДК 656.11
Александр Владимирович Белов, канд. техн. наук,
доцент
(Санкт-Петербургский
государственный
архитектурно-строительный университет)
E-mail: belov_trans@mail.ru
Aleksandr Vladimirovich Belov, Ph.D,
Associate Professor
(Saint Petersburg State University of Architecture and
Civil Engineering)
E-mail: belov_trans@mail.ru
О МЕТОДИЧЕСКОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ
ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ
ABOUT REGULATORY AND METHODOLOGICAL SUPPORT
OF TRAFFIC MODELING APPLICATION
Рассмотрены вопросы методического обеспечения моделирования транспортных потоков в отечественной практике. Отмечается сложность задачи классификации транспортных моделей. Также отмечены
недостатки существующей терминологии. Уточнен ряд терминов в области транспортного моделирования.
Основное внимание уделено аспектам имитационного микромоделирования. Рассмотрены основные этапы
построения микромодели и даны общие рекомендации по их выполнению. По результатам анализа состояния
дел в области методического обеспечения моделирования транспортных потоков сделан вывод о его явной недостаточности. Кратко проанализирован зарубежный опыт в данном вопросе.
Ключевые слова: моделирование транспортных потоков, транспортная модель, классификация, методическое обеспечение.
The issues or methodological support of traffic modelling in Russian practice are considered. The difficulty
of traffic models classification is pointed out. The lack in terminology is highlighted. The set of main terms has been
clarified. Main attention is devoted to microsimulation modelling. Main steps in traffic model creation are described
and common recommendation on its performing are proposed. After deep analysis of methodological support of traffic
modelling, the conclusion about its fairly low level of development has been made. Foreign experience in this sphere
has been briefly analyzed.
Keywords: traffic flow modeling, transport model, classification, methodological support.
За последнее десятилетие в отечественной практике для анализа решений в области транспортного планирования и проектирования схем организации дорожного движения
26
А. В. Белов
(ОДД) резко выросло и стало нормой использование методов моделирования транспортных
потоков. Сегодня ни один более-менее крупный проект не обходится без расчетов с использованием моделирования. Однако, как и любое новшество, методы моделирования на первых стадиях применения используются, во-многом, интуитивно, не системно и без четкого
понимания всех особенностей работы моделей.
Моделирование транспортных потоков – это очень тонкий инструмент, который
предъявляет повышенные требования к качеству исходных данных, допускает относительно широкий набор альтернатив в выборе технологий моделирования, предоставляет значительное количество настраиваемых параметров и коэффициентов, а также показателей
качества функционирования. В таких условиях построение транспортной модели становится наукоемким и во-многом творческим процессом. Все это налагает огромную ответственность на специалиста по моделированию и предъявляет высокие требования к уровню его
квалификации. Неквалифицированное применение инструментов моделирования транспортных потоков не только сводит на нет все их преимущества, но и может привести к принятию неверных решений, что помимо финансовых потерь дискредитирует сам метод моделирования и снижает уровень доверия к нему.
В настоящее время в отечественном нормативно-методическом поле существует два
документа, описывающих процесс построения макромоделей для прогнозирования транспортных потоков [1,2], которые позволяют получить общее понимание данного подхода.
Полностью отсутствуют документы регламентирующие применение микромоделирования
транспортных потоков при разработке проектов организации дорожного движения (ПОД).
В сфере моделирования транспортных потоков существует ряд аспектов, по которым
в среде специалистов еще не сформировалось единое понимание. К таким аспектам можно отнести:
 терминология;
 классификация моделей;
 последовательность разработки моделей;
 методы оценки качества моделей.
При анализе терминологии следует начать с понятия «модель». В практике транспортного моделирования термин «модель» имеет очень много значений, что вносит существенную путаницу. Под моделью понимают и отдельные математические зависимости,
и комплексные описания каких-либо объектов, и программные продукты для моделирования, и реализации конкретных объектов в этих продуктах. Также в литературе не достаточно
чётко определен термин «транспортная модель». Например, в одной из последних работ по
тематике транспортного моделирования [3], автор констатирует, что не существует четкого
понимания, что же следует называть «транспортной моделью» и что термин «транспортная
модель» нуждается в серьезной формализации, однако не дает четкого определения. Другие
источники также не содержат определения этого термина в явном виде. Поскольку разнообразие моделей, применяемых в области транспорта, действительно очень велико, предлагается
следующее наиболее общее определение: транспортная модель – комплекс математических
моделей и программных средств, предназначенный для оценки параметров перемещения пассажирских и грузовых потоков по транспортным и маршрутным сетям некоторой территории.
Другой очень важный вопрос касается классификации транспортных моделей.
Весьма распространенная в литературе разбивка моделей на прогнозные, имитационные
и оптимизационные в современных условиях утратила актуальность. Она не является системообразующей классификацией самих моделей и описывает скорее основные приложения
моделей, т. е. их функциональную роль в том или ином программном продукте. Поскольку
свойством прогнозирования обладают многие типы моделей, отличие имитационных моделей состоит в воспроизведении процессов во времени, а для оптимизации может быть использована любая модель, включенная в контур оптимизации.
27
Транспортное планирование и моделирование
Широко известное распределение на макро и микромодели трактуется по-разному,
например, в среде градостроителей преобладает понимание отличия понятия макро и микро
моделей только по размеру охватываемой территории и степени детализации УДС.
В одной из самых цитируемых статей среди отечественных источников по моделированию транспортных потоков [4] отмечается, что «математические модели, применяемые для анализа транспортных сетей, весьма разнообразны по решаемым задачам, математическому аппарату, используемым данным и степени детализации описания движения. Поэтому не представляется возможным дать исчерпывающую классификацию этих
моделей». Действительно задача классификации транспортных моделей не имеет однозначного решения. Однако для более эффективного использования математического моделирования транспортных потоков на практике все же необходимо провести более детальную классификацию существующих методов и определить круг задач, для которых наиболее подходит
тот или иной метод.
В первую очередь необходимо выделить основные классификационные признаки,
которые дают возможность разделить модели по принципиально отличным категориям.
Первым и ключевым классификационным признаком следует выделить способ описания
объекта моделирования. Объектом моделирования является транспортный поток, и с точки
зрения способа его описания можно выделить модели формирования спроса (travel demand
models) и модели непосредственно транспортных потоков (traffic flow models). Первый тип
моделей дает только количественную характеристику – объем движения или уровень спроса с разделением по различным видам транспорта, а второй описывает взаимосвязи внутренних параметров потока и показателей работы участков УДС. Вторым основным классификационным признаком можно выделить тип транспорта и корреспонденций, с этой точки зрения разделение идет на модели пассажирских и грузовых корреспонденций. При этом
модели пассажирских корреспонденций и их распределения по видам транспорта общего
пользования, как правило, входят в состав моделей формирования спроса.
Третьим основным признаком можно выбрать подход к описанию процесса формирования людских и материальных потоков, по которому транспортные модели можно разделить на агрегированные и дезагрегированные.
Модели непосредственно транспортных потоков – это математические модели, такие
как гидродинамические, кинетические, клеточные автоматы, следования за лидером и т. д.
Сами по себе такие модели не применяются на практике в чистом виде, а используются в качестве математической основы в специальных программных комплексах.
Описание транспортного потока разделяется на:
 агрегированное (макро-), оперирующее общими параметрами (скорость, плотность, интенсивность);
 дезагрегированное (микро-), где учитываются закономерности движения отдельных автомобилей или их небольших групп.
По способу получения информации о транспортном потоке модели делятся на:
 аналитические модели, которые основаны на теоретических и эмпирических зависимостях между параметрами транспортного потока и транспортной инфраструктуры;
 имитационные модели, которые стремятся описать и воспроизвести во времени процессы движения транспортных потоков и их взаимодействия с транспортной инфраструктурой.
Таким образом, с рассмотренных позиций модели транспортных потоков делятся на:
 аналитические макромодели;
 аналитические микромодели;
 имитационные макромодели;
 имитационные микромодели.
28
А. В. Белов
Еще одним очевидным признаком классификации является назначение модели.
Классификация математических моделей как таковых по данному признаку крайне затруднена, поскольку любая модель имеет основное назначение в предсказании особенностей
поведения моделируемого объекта. Различные модели предсказывают это поведение с различной точностью, по различным параметрам и различными методами. Назначение, с точки зрения практического применения и решения конкретных задач, появляется у моделей
только в составе специальных программных комплексов. Таким образом, классифицировать по назначению представляется возможным только готовое программное обеспечение
для моделирования транспортных потоков. С этой позиции программные продукты делятся на применяемые для:
 предварительного (скетч) планирования;
 стратегического планирования (прогнозирования);
 тактического планирования и управления (макро и мезо модели);
 планирования работы отдельных видов транспорта (грузовой, ТОП, такси и др.);
 детального анализа движения потоков (микро и мезо моделирование);
 оптимизации параметров координированного светофорного регулирования, в том
числе в АСУДД;
 расчета геометрических параметров и параметров регулирования на отдельных
перекрёстках;
 анализа движения пешеходных потоков;
 оценки уровня безопасности движения.
Стоит отметить, что в последнее время наблюдается тенденция объединения инструментов для решения нескольких задач в едином программном комплексе или взаимосвязанном семействе продуктов одного разработчика. Также появляется много программных
модулей стыковки между распространенными продуктами различного назначения для
упрощения процесса ввода и обмена данными. Эта тенденция объясняется необходимостью
комплексного решения задач транспортного планирования, организации и управления дорожным движением, и подкрепляется соответствующими предпочтениями пользователей,
которые выбирают продукты с более широким функционалом. Таким образом, уже в текущих условиях отнесение многих продуктов к одной из категорий по назначению оказывается затруднительным.
Несмотря на наличие большого количества различных типов математических моделей и реализующего их ПО, методология построения и работы с транспортными моделями
в целом включает в себя схожие шаги. К этапам, которые требуют особого внимания и нуждаются в нормативном обеспечении, следует отнести:
 предварительный анализ и выбор ПО для моделирования;
 сбор и подготовка исходных данных для построения модели;
 ввод полученных данных в модель;
 верификация модели;
 калибровка модели;
 валидация модели;
 выполнение экспериментов, интерпретация и анализ результатов;
 сопровождение модели, актуализация данных (при необходимости).
Как показывает отечественный и зарубежный опыт – невозможно выделить какой-то
один метод, как самый лучший или универсальный, у всех методов есть свои особенности,
которые оказываются востребованными при решении различных задач. Поэтому на этапе предварительного анализа должны быть четко обозначены цели и задачи всего проекта,
а также цели применения моделирования. В зависимости от намеченных целей следует
планировать состав работ и формулировать задачи модельного эксперимента. Далее, для
поставленных задач, с учетом ряда прочих особенностей проекта, подобрать наиболее под29
Транспортное планирование и моделирование
ходящие методы моделирования и программное обеспечение. В настоящее время в отечественной литературе нет развернутых рекомендаций по поводу выбора ПО и метода моделирования.
Исходя из поставленных целей, особенностей проекта и выбранного ПО формируется перечень необходимых исходных данных. Требования к методикам сбора каждого типа
данных должны быть четко прописаны и должны обеспечивать требуемое качество данных.
Существующие методики по определению параметров транспортных потоков не удовлетворяют требованиям к данным для построения моделей.
При построении модели и вводе исходных данных должна обеспечиваться определенная последовательность действий с осуществлением промежуточного контроля на каждом этапе. Принятая последовательность действий и методы текущего контроля позволят
избежать значительной части наиболее распространенных ошибок ввода. Рекомендации по
этому этапу также отсутствуют.
В настоящее время среди отечественных специалистов существуют разночтения
в определении понятия верификации, калибровки и валидации моделей, а также последовательности их выполнения. Как показал анализ, разночтения происходят из-за широты значений термина «модель». В случае разработки какой-либо новой математической модели,
начиная со сбора эмпирических данных, выбора математического аппарата и т. д., справедливы определения, изложенные в работе [3]. Но когда речь идет о построении модели конкретного объекта в готовом программном продукте, определения и последовательность указанных процедур следующие:
– верификация модели – это проверка правильности ввода исходных данных, геометрии УДС, параметров ОДД, определяющих зависимостей (функций) и т. п.;
– калибровка модели – это настройка различных параметров модели с целью минимизировать расхождение данных обследований и результатов моделирования;
– валидация модели – это сравнение результатов моделирования и реальной ситуации с использованием набора независимых данных не участвующих в калибровке для оценки работоспособности модели и возможности ее использования для прогнозов.
Калибровка – один из важнейших этапов построения модели любого типа. Целью
этапа калибровки является настройка модели таким образом, чтобы выходные параметры
модели максимально соответствовали реально наблюдаемым значениям. Современные
программные комплексы имитационного микромоделирования включают в себя большой
набор различных субмоделей, каждая из которых имеет свои настройки. В результате получается огромное количество настроек, которые так или иначе могут оказать влияние на результат всего моделирования. Задача этапа калибровки – определить такое сочетание значений параметров, при котором достигается выбранная степень соответствия по ключевым
выходным параметрам. Проведение калибровки модели – это наиболее трудоемкий этап, его
выполнение требует наивысшей квалификации специалиста по моделированию. Для достижения цели калибровки необходимо придерживаться определенной стратегии, т. е. правил
и последовательности действий. В отечественной литературе относительно калибровки микромоделей встречаются рекомендации только самого общего характера.
После выполнения калибровки возникает вопрос, привел ли этот процесс к получению корректной модели для системы в целом, либо модель репрезентативна только для некоторого определенного подмножества входных данных, участвующих в калибровке. Для
ответа на этот вопрос проводится валидация, модели, т. е. проверка ее адекватности с использованием набора независимых данных не участвующих в калибровке. Рекомендации
по проведению валидации и даже о самой ее необходимости совсем не встречаются в отечественной литературе.
На этапе калибровки и валидации появляется еще один термин, имеющий разночтения. Это определение точности модели, которое может трактоваться по-разному, опять же
30
А. В. Белов
из-за многогранности понятия «модель». С одной стороны, точность – это показатель, определяющий качество построения и калибровки модели, т. е. степень соответствия результатов моделирования и реальных данных. С другой стороны, точность модели может определяться как присущая тому или иному типу модели способность воспроизводить параметры
движения потоков, при равном качестве калибровки. Для избегания разночтений, в этом
случае рекомендуется говорить о классе точности модели.
Проведение экспериментов с моделью также никак не регламентируется в отечественных источниках.
Таким образом, уровень методического обеспечения моделирования транспортных
потоков в отечественной практике можно охарактеризовать как чрезвычайно низкий. В таких условиях практическое использование микромоделирования при отсутствии у специалиста глубоких теоретических знаний может принести больше вреда, чем пользы.
Страны западной Европы и Северной Америки, безусловно, имеют существенно более обширную методическую базу, например [5, 6, 7] и др. Лидерами в этом отношении являются США и Великобритания, где имеются официальные руководства практически по
всем аспектам применения моделирования в сфере транспортного планирования и организации дорожного движения. Тем не менее, группа ведущих европейских специалистов
в области транспортного моделирования в рамках специального исследовательского проекта «Methods and tools for supporting the Use, caLibration and validaTIon of Traffic simUlation
moDEls» (MULTITUDE) [8] пришла к выводу, что существующие методические руководства
не позволяют гарантировать качественное использование микромоделирования. По итогам
проведенных исследований определены 12 проблемных вопросов, по которым отсутствует четкое понимание в мировом сообществе специалистов по моделированию. Результатом
этого проекта стали общие рекомендации по решению выявленных проблем, однако исследования продолжаются и их конечной целью является составление нового единого руководства по использованию микромоделирования.
В настоящее время при участии автора данной статьи ведется НИР по теме
«Проведение научных исследований в области применения программных продуктов математического моделирования транспортных потоков при разработке комплексных схем
организации дорожного движения, проектов организации дорожного движения, а также
проектов автоматизированных систем управления дорожным движением. Разработка предложений по нормативному и методическому обеспечению использования программных
продуктов при проектировании в сфере организации дорожного движения», результатом
которой должна стать Отраслевая дорожная методика (ОДМ) по применению моделирования транспортных потоков. Кроме того, готовится к публикации вторая книга из серии
«Библиотека транспортного инженера» по теме микромоделирования транспортных потоков. Представляется, что данные издания в какой-то мере восполнят пробел в отечественной методической базе моделирования транспортных потоков, но для полного охвата всех
тонкостей применения транспортного моделирования еще предстоит значительный объем
работы.
Литература
1. Руководство по прогнозированию интенсивности движения на автомобильных дорогах. – М.
Министерство транспорта Российской федерации, 2003.
2. СТО АВТОДОР 2.2-2013 «Рекомендации по прогнозированию интенсивности дорожного движения на платных участках автомобильных дорог государственной компании «Автодор» и доходов от их эксплуатации». – М. 2013. – 57 с.
3. Якимов М.Р. Транспортное планирование: создание транспортных моделей городов: монография /
М.Р. Якимов. – М.: Логос, 2013. – 188 с..
4. Швецов В.И. Математическое моделирование транспортных потоков / В. И. Швецов // Автоматика
и телемеханика. – 2003. – № 11. – С. 3–46.
31
Транспортное планирование и моделирование
3. Transport Analysis Guidance – WebTAG // UK Department of Transport;
4. Design Manual for Roads and Bridges (DMRB): Volume 12, Section 2 // Department for Transport. –
U.K. – 2013.
5. Traffic analysis toolbox volume III: guidelines for applying traffic microsimulation modelling software //
Federal Highway Administration (FHWA). – 2004.
6. C. Antoniou, J. Barcelo, M. Brackstone, H.B. Celikoglu, B. Ciuffo, V. Punzo, P. Sykes, T. Toledo,
P. Vortisch, P. Wagner. Traffic Simulation: Case for guidelines // European Commission, Joint Research Centre,
Institute for Energy and Transport. – 2014.
УДК 656.00
Елена Николаевна Боровик, канд. техн.
наук,
профессор
(Московский архитектурный институт),
зав. отделом ГУП «НИ и ПИ Генплана Москвы»
E-mail: prognoz2050@yandex.ru
Elena Nikolayevna Borovik, PhD of Tech.
Sci., professor
(Moscow Architectural University)
ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОГО ТРАНСПОРТНОПЛАНИРОВОЧНОГО КАРКАСА ГОРОДА
SUSTAINABLE TRANSPORT-PLANNING CITY FRAMEWORK:
FORMATION PRINCIPLES
В статье приведены основные принципы формирования устойчивого транспортно-планировочного
каркаса города. Описаны новые подходы проведения анализа улично-дорожной сети, в частности предложено, наряду с традиционным анализом по количественным критериям, рассматривать показатели, характеризующие уровень транспортного обслуживания (или уровень значимости – межрегиональный, городской, районный, местный) и показатели, характеризующие улично-дорожную сеть как транспортно-планировочный
каркас территории. Проведен анализ улично-дорожной сети на примере городов Москва, Севастополь,
Калининград, Иркутск и Дмитров.
Ключевые слова: город, урбанизированные территории, транспортный каркас, транспортнопланировочный каркас, сеть скоростного рельсового транспорта, улично-дорожная сеть.
The basic principles of formation of a steady transport and planning framework of the city are given in article.
New approaches of carrying out the analysis of a street road network are described, in particular it is offered, along
with the traditional analysis by quantitative criteria, to consider the indicators characterizing the level of transport
service (or a significance value – interregional, city, regional, local) and the indicators characterizing a street road
network as a transport and planning framework of the territory. The analysis of a street road network on the example
of the cities of Moscow, Sevastopol, Kaliningrad, Irkutsk and Dmitrov is carried out.
Keywords: city, urban areas, transport framework, transport-planning framework, rapid rail transport system,
street and road network
Основные виды деятельности в сфере городского транспорта, связанные с формированием транспортных систем городов и обеспечивающие тот или иной уровень транспортного обслуживания территорий города, – можно представить в виде блок-схемы, показанной на рис. 1. Выделены: 1) градостроительная деятельность (формирование транспортной
инфраструктуры); 2) деятельность по организации пассажирских и грузовых перевозок;
3) деятельность по организации дорожного движения.
«Какой возможный «вклад» могут внести указанные виды деятельности для получения совокупного результата – эффективно работающей транспортной системы?» – такой вопрос был задан 28 экспертам высокого ранга значимости при проведении экспертного опроса в Москве в 2014 г.
Результаты обработки данных представлены на блок-схеме: по мнению экспертов,
основной «вклад» в получение ожидаемого результата вносит градостроительная деятельность – 50–70 %; «вклады» двух других сфер деятельности оценены по 15–25 %.
32
Е. Н. Боровик
Рис. 1. Место и роль различных видов деятельности в сфере транспорта
Таким образом, наибольшая ответственность за формирование транспортной инфраструктуры города лежит на градостроителях: также, как невозможно обеспечить комфорт
при заселении трех семей в однокомнатную квартиру, – никакими эффективными методами
организации дорожного движения невозможно обеспечить перевозки пассажиров и грузов,
если градостроители не обеспечили достаточного улично-дорожного пространства в балансе территории города. А именно так и происходит во многих случаях в последние годы при
проектировании застройки жилого и общественного назначения: редкий шаг магистральной сети, низкая плотность местной сети, узкие проезды во дворах без тротуаров, отсутствие необходимого количества машино-мест и др.
Разработка предложений всегда начинается с проведения анализа, результаты которого обычно дают «подсказки» для решения (если рассмотрена вся совокупность факторов). При проведении анализа развития улично-дорожной сети обычно учитываются прежде всего показатели, характеризующие степень ее развития по количественным критериям (протяженность, плотность и др.).
В разработанной нами методике проведения анализа улично-дорожной сети (рис. 2)
предложены новые подходы, в частности предложено, наряду с традиционным анализом по
количественным критериям – блок II, рассматривать еще два блока:
– показатели, характеризующие уровень транспортного обслуживания (или уровень
значимости – межрегиональный, городской, районный, местный) – блок III;
– показатели, характеризующие улично-дорожную сеть как транспортнопланировочный каркас территории – блок I.
Транспортно-планировочный каркас формируется, как отмечал А.Э. Гутнов [1], наиболее устойчивыми элементами городской среды – улично-дорожной сетью и территорией
исторического центра города.
Методика анализа и разработки транспортно-планировочного каркаса разработана
в 2014 г. (автор – Боровик Е.Н.). Методика преемственна с используемыми ранее отдельными приемами рассмотрения УДС. Достижением разработанной методики является обобщение, структурирование и формализация этих методов, а также разработка критериев и новых
33
Транспортное планирование и моделирование
показателей для оценки и разработки транспортно-планировочного каркаса территории, то
есть, названы факторы, которые наиболее существенны для формирования транспортнопланировочного каркаса территории (разработанная методика является разделом общей методики шкально-балльной оценки приоритетности первоочередных мероприятий дорожнотранспортного строительства, разработанной в НПО транспорта и дорог ГУП «НИ и ПИ генерального плана Москвы»).
Рис. 2. Комплексный анализ развития УДС
Существует ряд важных градостроительных и социальных факторов, определяющих
актуальность тех или иных мероприятий дорожно-мостового строительства, которые не могут быть адекватно представлены экономическим эквивалентом, например: значимость автомобильной магистрали для обеспечения устойчивости транспортно-планировочного каркаса территории; четкость построения и простота восприятия транспортно-планировочного
каркаса с точки зрения простоты ориентации в городском пространстве; надежность каркаса и др. Эти факторы, наряду с проведением социально-экономической оценки по установленным всего четырем основным критериям, также необходимо учитывать при выборе приоритетности мероприятий дорожно-мостового строительства.
Всего методикой оценки транспортно-планировочного каркаса территории предусмотрено рассмотрение 12 факторов, сгруппированных в 6 групп:
1. Устойчивость транспортно-планировочного каркаса (устойчивость транспортнопланировочного каркаса можно определить, как завершенную систему магистралей, дифференцированную по категориям в соответствии с их функциональным назначением).
2. Достаточная пропускная способность сети.
3. Шаг сети.
4. Иерархия сети.
5. Простота каркаса (простота конфигурации сети).
6. Безопасность, обеспечиваемая планировочными средствами.
В свою очередь, фактор устойчивости конкретизируется свойствами целостности
каркаса, связанности территорий обслуживания, связанностью с городским центром, надеж34
Е. Н. Боровик
ностью (наличием дублеров). Также конкретизируется и ряд других факторов. Информация
о разработанной системе факторов и свойств транспортно-планировочного каркаса территории, а также методы их определения сведены в таблицу, представленную на рис. 3.
Рис. 3. Характеристика улично-дорожной сети, как транспортно-планировочного каркаса
Оценка факторов производится различными методами, включая графо-аналитические
методы, расчетные методы, методы сопоставления с нормативными требованиями, транспортное моделирование.
Оценка связанности территорий, например, с центром города, может проводиться
методом построения изохрон, с выделением диапазонов различной временной доступности. На рис. 4 показаны изохроны доступности на общественном транспорте для поселений
Новой Москвы – г. п. Троицка и пос. Коммунарка. Приведенные данные показывают, что
в настоящее время не обеспечивается нормативная транспортная доступность до территории центральной части г. Москвы.
Результаты оценки связанности территорий на примере Москвы на территории в пределах МКАД – представлены на рис. 5. Выявленные «узкие» места разрывов УДС подсказывают необходимость просчета целесообразности проведения мероприятий по обеспечению связанности выявленных территорий – в сравнении с мероприятиями по новому строительству линейных объектов дорожно-мостового строительства.
Проведенный анализ по разработанной методике привел к выводу о том, что в Москве
имеется дефицит не только поперечных транспортных связей (что всем известно), но и радиальных связей в срединной и периферийной зонах на северо-западе и юге города.
При разработке транспортно-планировочного каркаса г. Севастополя был проведен
анализ улично-дорожной сети по функциональной и транспортной значимости (рис. 6, слева), а затем был проведен анализ фактических параметров улично-дорожной сети на предмет сравнения их с требуемыми параметрами (рис. 6, справа).
35
Транспортное планирование и моделирование
Рис. 4. Доступность на общественном транспорте для поселений Новой Москвы – г. п. Троицка
и пос. Коммунарка
Рис. 5. Разрывы УДС в транспортно-панировочном каркасе г. Москвы
36
Е. Н. Боровик
Рис. 6. Анализ улично-дорожной сети Севастополя по функциональной
и транспортной значимости
Аналогичная работа проведена при разработке транспортно-планировочного каркаса г. Калининграда. Существующая функциональная и транспортная значимость существующей улично-дорожной сети показана на рис. 7, слева. Фактическая пропускная способность улиц и дорог высокой значимости показана на рис. 7, справа.
Рис. 7. Анализ улично-дорожной сети Калининграда по функциональной
и транспортной значимости
37
Транспортное планирование и моделирование
Проведение анализа улично-дорожной сети города предлагаемым методом требует
четкого ранжирования улиц и дорог города по категориям, что тесно связано с разработкой классификации УДС (заметим, что для наглядности представления полученных результатов рекомендуется различные категории улиц и дорог отображать не цветом, а толщиной
линии).
В настоящее время назрела необходимость изменения классификации уличнодорожной сети, действующей на основании нормативного документа СП 42.13330.2011.
«Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских населенных поселений». Актуализированная редакция СНиП 2.07.01-89*. Эта классификация была разработана для урбанизированных территорий, которые находились в границах города. В последние
годы территории городов значительно расширены, образованы городские округа, на территории которых, кроме высоко урбанизированных территорий, находятся территории с менее
плотной застройкой, вобравшие в себя мелкие сельские и городские поселения, а, в отдельных случаях, даже небольшие города. Классификация УДС, параметры различных категорий УДС, показатели плотности, доступности и другие, разработанные для высоко урбанизированных территорий, не могут быть применимы на этих территориях: требуется разработать новые категории и параметры, адекватные рациональному использованию данных
территорий.
Результаты анализа свойства надежности транспортно-планировочного каркаса
представлены на примере г. Иркутска (рис. 8), где недостающие транспортные связи обозначены красным цветом.
Рис. 8. Анализ свойства надежности транспортно-планировочного каркаса представлены
на примере г. Иркутска
Далее показаны примеры дополнения сложившегося транспортно-планировочного
каркаса с целью обеспечения свойств, необходимых для повышения его устойчивости
(на примере Иркутска – рис. 9, Дмитрова – рис. 10, Калининграда – рис. 11).
38
Е. Н. Боровик
Рис. 9. Транспортно-планировочный каркас Иркутска (предложение)
Рис. 10. Транспортно-планировочный каркас Калининграда (предложение)
Хотелось бы затронуть еще один важный вопрос – о скорости движения транспорта
на территории города.
Для Калининграда и Казани нами предложено ввести дифференцированные разрешенные скорости на УДС – от центра к периферии: в центральных районах рекомендуется
применять скорости 40 и даже 30 км/час, на периферии – 60 км/час, на полукольцевой магистрали в обход города – 90–100 км/час.
39
Транспортное планирование и моделирование
Рис. 9. Транспортно-планировочный каркас Дмитрова (предложение)
В последние годы во многих городах Европы переходят на ограничения разрешенной скорости до 30–40–50 км/час в центральных районах городов, а также в жилых зонах на
других территориях.
Как известно, скорость 45 км в час дает максимальную пропускную способность
улиц и дорог. При этом получаем одновременно 3 эффекта:
– повышенную пропускную способность;
– менее тяжелые последствия в случае ДТП;
– более спокойную транспортную ситуацию в центре города, что позволит успешно
организовывать пешеходные пространства и велосипедное движение.
Изложенные принципы и методы проведения анализа и формирование транспортнопланировочного каркаса города могут быть использованы для городов различной крупности и даже для формирования дорожно-тропиночной сети на рекреационных территориях.
Литература
1. Гутнов А.Э. Эволюция градостроительства. – М.: Стройиздат, 1984
2. Боровик Е.Н. Проблемы проектирования транспортных систем крупнейших российских городов в условиях автомобилизации общества. – В сб. «Проблемы устойчивого развития городского транспорта
Российской Федерации» (Материалы конференции, посвященной 80-летию ОАО «НИИАТ»). Москва,
ОАО «НИИАТ», 2011 г.;
3. Боровик Е.Н., Луговенко В.В., Морозов А.С. Предложения по структуре показателей комплексной
оценки социально-экономической эффективности развития транспортной системы. – В сб. «Вопросы планировки и застройки городов» (Материалы XVIII Международной научно-практической конференции). Пенза,
Пензенский государственный университет архитектуры и строительства, 2011 г.;
4. Боровик Е.Н. Транспортная система как фактор, регламентирующий развитие городской жизнедеятельности. – Архитектура и строительство Москвы, №4, 2009г.;
5. Боровик Е.Н. Ключевые позиции разработки стратегии развития транспортного комплекса города. –
В сб. «Вопросы планировки и застройки городов» (Материалы XVI Международной научно-практической
конференции). Пенза, Пензенский государственный университет архитектуры и строительства, 2009 г.;
6. E.Borovik L’evolucione delle strategie per lo sviluppo del territori urbanizzati della Russia.Verso il moderno futuro. Nuove Strategie per il territorio della complessita. Alinea editrice, Firenze, 1993.
40
А. Э. Горев
УДК 629.113
Андрей Эдливич Горев, докт. экон. наук, профессор
(Санкт-Петербургский государственный
архитектурно-строительный университет)
E-mail: a-gorev@mail.ru
Andrei Edlivich Gorev, PhD of Ec. Sci., Professor
(Saint Petersburg State University of Architecture and
Civil Engineering)
E-mail: a-gorev@mail. ru
ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ И ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ
МАРШРУТНЫХ СИСТЕМ ГПТ
GOALS, OBJECTIVES AND MAIN PROBLEMS OF MODELING ROUTE SYSTEMS
OF URBAN PUBLIC TRANSPORT
В статье рассматривается использование транспортных моделей для планирования и управления
маршрутными системами городского транспорта общего пользования (ГПТ). Определены основные задачи
и функции транспортной модели в соответствии с ведущей ролью ГПТ в обеспечении мобильности населения. Предлагается многоуровневое построение системы планирования в соответствии с временными параметрами решаемых задач: планирование маршрутной сети ГПТ и расчет режимов ее обслуживания; совершенствование маршрутной сети ГПТ по результатам мониторинга ее работы; оперативное изменение режимов обслуживания маршрутной сети на основании он-лайн обработки данных мониторинга. Предложены основные
источники данных для транспортной модели, взаимодействие с которыми должно быть автоматизировано.
Ключевые слова: Транспорт общего пользования, моделирование, транспортное планирование.
The article discusses the use of transport models for the planning and management of routing systems of urban public transport (UPT). Defines the main tasks and functions of the transport model in accordance with the leading
role of UPT in the mobility of the population. Proposed multi-level building a planning system in accordance with
the time parameters of tasks: planning of the route network of the UPT and the calculation of the modes of its maintenance; improvement of the route network of the UPT according to the monitoring results of its work; rapid changes
in modes of service of the route network on the basis of on-line processing of monitoring data. The basic data sources
for the transport model, the interaction with which should be automated.
Keywords: the urban public transport, the transport modeling, transport planning.
Общемировой опыт развития транспортных систем крупных городов убедительно
доказывает, что обеспечение мобильности – одного из факторов эффективности современного общества, возможно только путем организации высокопроизводительных систем городского транспорта общего пользования (ГПТ).
Установившее в нашей стране устойчивое мнение, что все транспортные проблемы
возникли из-за недостаточного развития улично-дорожной сети, основывается на их поверхностном анализе. Не учитываются внешние издержки автомобильного транспорта,
из которых пространственно-экономические составляющие не имеют реального решения.
Ограничения пространства вынуждают использовать подземное или надземное пространства, что вызывает экспоненциальное возрастание затрат. Именно по этому, ни в одном
крупном городе мира не удалось создать эффективную транспортную систему, основанную
на использовании только легкового автотранспорта. При этом опыт построения эффективных транспортных систем крупных городов мира свидетельствует о необходимости использования интегрированных (интермодальных) пассажирских транспортных систем, в которых каждый вид транспорта реализует обслуживание в сфере, обеспечивающей наиболее
низкую себестоимость перевозок [1, 2].
В то же время транспортные модели, широко используемые для транспортного планирования, в основе содержат развитые алгоритмы моделирования потоков автомобильного транспорта и моделирование маршрутного транспорта в них, как правило, реализовано
как некий дополнительный функционал. Это традиционное наследие времен бурного развития автомобилизации прошлого века входит в противоречие с современными методами обеспечения мобильности, в которых основой является маршрутная система ГПТ. Даже переход на беспилотные автомобили, хотя и повысит эффективность их использования и орга41
Транспортное планирование и моделирование
низации движения, не сможет заменить маршрутные системы ГПТ, которые в будущем приобретут более гибкие формы работы, заимствуя технологии, уже отработанные в системах
Personal Rapid Transit [3].
Рассмотрим в связи с этим основные задачи моделирования ГПТ. Начнем с задачи,
которая вообще игнорируется в современной практике российского градостроительства (по
крайне мере в Санкт-Петербурге) – выделение необходимого пространства для функционирования ГПТ. Для этого транспортные модели должны использоваться на самой ранней стадии градостроительного планирования. Конечно, эта задача больше относиться к организационным аспектам, а не к транспортной модели, но задача является ключевой, так как без
необходимого пространства планировать эффективный ГПТ невозможно. На рис. 1 приведена блок-схема роли и места транспортного планирования при решении задач развития города.
Рис. 1. Блок-схема решения задач развития города
Если задачи определения транспортного спроса в современных транспортных моделях решены достаточно эффективно, то его распределение по возможным маршрутам
производится только для индивидуального транспорта. Маршруты ГПТ учитываются как
фиксированные. Вероятно, необходимо распределять спрос по сети, сначала выделяя потоки, которые должны реализовываться ГПТ с распределением по его видам в соответствии
с провозной возможностью. При этом необходимо предусматривать как фиксированные линии (например, для городской железной дороги, метрополитена и т. п.), так и линии, которые должна генерировать модель в зависимости от транспортного спроса. Для этого каждый участок УДС должен иметь атрибут, связанный с условиями движения ГПТ [4].
Важным аспектом использования транспортных моделей в планировании ГПТ является их функционирование в режиме актуализации маршрутной сети и режимов ее обслуживания. Эта функция, которая является неким более дискретным аналогом он-лайн моделирования в системах управления дорожным движением.
Для проведения анализа работы автотранспорта и внесения корректировок в расписание может быть реализован алгоритм, представленный на рис. 2 [5].
В результате наблюдений строится график тренда пассажиропотока, отражающий
закономерность его распределения в течение дня. Этот тренд является источником расчета
необходимого количества подвижного состава для работы на линии. После определения необходимого количества подвижного состава ГПТ для обслуживания данного маршрута необходимо учесть величину интервала движения. Так как рассматриваемый алгоритм предполагается применять по всей сети маршрутов, то для каждого из них целесообразно ввести
индивидуальное значение максимального интервала движения (Iогр), с которым сопоставляется расчетное значение этого показателя.
42
А. Э. Горев
Рис. 2. Алгоритм корректировки графиков работы ГПТ
Предлагаемая методика корректировки маршрутных расписаний работы ГПТ, отличающаяся от существующих применением замкнутой системы мониторинга и анализа результатов на основе транспортной модели, имеет существенные особенности, а именно:
1. Постоянное проведение мониторинга пассажиропотока на маршрутах.
2. Применение автоматизированных методов обследования пассажиропотока.
3. Анализ работы ГПТ на транспортной модели с учетом данных мониторинга пассажиропотока.
4. Применение алгоритма корректировки, учитывающего изменение пассажиропотока, параметры работы маршруты, качество оказываемых услуг по перевозке.
5. Приведение в соответствие фактического пассажиропотока и количества работающих на линии автобусов по часам суток в краткосрочном и долгосрочном прогнозируемом периодах.
В системе управления ГПТ данная методика может быть реализована как сервис
«Корректировка расписания движения подвижного состава пассажирского транспорта
общего пользования в режиме реального времени» в сервисном домене «Общественный
транспорт» [6].
В таком контуре управления чрезвычайно важным аспектом является обеспечение
автоматизации поддержки актуальности исходных данных. Ввиду их многообразия и различных источников возникновения необходимо обеспечить совместимые форматы подготовки, передачи и импорта данных для поддержания транспортной модели в актуальном
состоянии. В первую очередь автоматизированные процедуры актуализации данных транс43
Транспортное планирование и моделирование
портной модели должны быть организованы с электронной системой оплаты проезда и системами подсчета входящих и выходящих пассажиров.
Транспортная модель в соответствии с требованиями ГОСТ Р 54723–2011 «Глобальная
навигационная спутниковая система. Системы диспетчерского управления городским пассажирским транспортом. Назначение, состав и характеристики решаемых задач подсистемы анализа пассажиропотоков», должна обеспечить необходимой информацией эффективную реализацию следующих мероприятий:
 локальное изменение организации движения на маршрутах транспорта общего
пользования;
 совершенствование сводного плана распределения подвижного состава по маршрутам, дням недели, времени суток и месяцам года;
 совершенствование маршрутной сети;
 изменение структуры подвижного состава по вместимости.
На основании получаемых актуальных данных транспортная модель должна генерировать пространственные и временные характеристики пассажиропотоков как на отдельных маршрутах, так и на маршрутной сети в целом, в том числе следующие показатели:
 количество перевезенных пассажиров в каждом рейсе;
 наполнение салона по перегонам маршрута;
 пассажирооборот остановочного пункта;
 пассажирооборот крупных транспортных узлов (например, сумма пассажирооборота всех остановочных пунктов, обслуживающих станцию метро, железнодорожный
вокзал и т. п.);
 межостановочные корреспонденции;
 коэффициенты неравномерности пассажиропотока;
 средняя дальность поездки;
 потребность в подвижном составе по маршрутам и по часам суток.
Для выполнения расчетов можно воспользоваться аналитическим способом определения матрицы межостановочных корреспонденций1:
где Ri =
+ 1; Ri,i+1 =
+ 1; Q – наполнение подвижного состава на перегоне маршрута.
Многоуровневая система использования транспортной модели при планировании
и управлении работой ГПТ в этом случае представляет собой следующие этапы:
Планирование маршрутной сети ГПТ и расчет режимов ее обслуживания.
Совершенствование маршрутной сети ГПТ по результатам мониторинга ее работы.
Оперативное изменение режимов обслуживания маршрутной сети на основании онлайн обработки данных мониторинга.
Таким образом, транспортное моделирование является основным инструментом планирования городского пассажирского транспорта. Ее многоэтапное использование позволяет решать задачи различных временных периодов. Трудоемкость использования модели
в оперативном режиме должна быть минимизирована за счет автоматизации актуализации
данных, получаемых из различных источников.
1
Автоматизация управления транспортными системами / А. П. Артынов, В. Н. Ембулаев, А. В. Пупышев,
В. М. Скалецкий. М.: Наука, 1984.
44
Н. К. Горяев, И. А. Горяева
Литература
1. Горев А.Э. К вопросу об экономической эффективности городского пассажирского транспорта //
Транспорт Российской Федерации. – 2012. – № 3-4 (40-41). С. 34-36.
2. Горев А.Э. Повышение транспортной доступности территории Санкт-Петербурга // Вестник
гражданских инженеров. – 2006. – № 3. С. 45 – 48.
3. Чеботарев А.В., Горев А.Э. Маршрутные системы общественного транспорта, функционирующие по требованию пассажиров // Автотранспортное предприятие. – 2013. – № 2. С. 18-21.
4. Попова О.В., Филимонова А.М., Горев А.Э. Повышение эффективности использования общественного транспорта за счет выделенных полос // Автотранспортное предприятие. – 2010. – № 8. С. 10-12.
5. Макшина Е.В., Горев А.Э. Разработка методики планирования работы водителей городских автобусов с учетом оптимального использования подвижного состава // Сборник докладов 63-ой междунар. конф.
«Актуальные проблемы современного строительства», СПб: СПбГАСУ, 2010, ч. I. – С. 56-57.
6. Жанказиев С.В. Интеллектуальные транспортные системы: Учебн. пособие / С.В.Жанказиев. –
М.:МАДИ, 2016. – 120 с.
УДК 656.13
Николай Константинович Горяев, канд. техн. наук,
зав. кафедрой ЭАТ,
(Южно-Уральский государственный университет)
Ирина Александровна Горяева, доцент кафедры
(Южно-Уральский государственный университет)
E-mail: goriaevnk@susu.ru, i.goryaeva@mail.ru
Nikolay Konstantinovich Goryaev, PhD of Ing. Sci.,
Head of department
(South Ural State University)
Irina Aleksandrovna Goryaeva, Associate Professor
(South Ural State University)
E-mail: goriaevnk@susu.ru, i.goryaeva@mail.ru
МОДЕЛИРОВАНИЕ ТАРИФОВ НА ПЕРЕВОЗКУ НА ОСНОВЕ НАЧАЛЬНЫХ
ЦЕНОВЫХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ ЗАКАЗЧИКОВ И ПЕРЕВОЗЧИКОВ
MODELING OF TARIFFS FOR HAULAGE BASED ON INITIAL PRICE PROPOSALS
CUSTOMERS AND CARRIERS
Предложена математическая модель определения тарифов на основе начальных ценовых предложений заказчиков транспорта и перевозчиков. Алгоритм, названный «метод минимальных уступок», позволяет
осуществлять моделирование тарифов на перевозки. Сравнение полученных в результате моделирования тарифов на перевозки с ценами по реальным заявкам-договорам показало адекватность предложенного алгоритма реальному процессу согласования цены между заказчиками транспорта и перевозчиками. Применение теории игр позволяет проводить маркетинговые исследования рынка транспортных услуг на основе начальных
ценовых предложений.
Ключевые слова: теория игр, математическая модель, транспорт, метод минимальных уступок, механизм согласования контрактов.
A mathematical model for determining the tariff based on the initial price offers transport customers and carriers are offered. The algorithm, called “the method of minimal concessions”, allows the simulation of transport tariffs.
Comparison of the results simulation transportation tariffs and prices for real applications, contracts showed the adequacy of the proposed algorithm and the process of harmonization of prices between customers and transport carriers. Application of game theory allows for market research of transport services on the basis of the initial quotations.
Keywords: game theory, a mathematical model, transport, the method of minimal concessions, matching
contract mechanism.
При организации междугородных перевозок важной задачей является маркетинговое исследования тарифов на перевозки по направлениям, по которым планируется организовать перевозки. Как правило, источником исходных данных являются системы информационного взаимодействия участников транспортного рынка. Однако, неизвестно, насколько средние ценовые предложения заказчиков и перевозчиков в этих системах соответствуют реальным рыночным ценам. Пример ценовых предложений за 2 июля 2014 года в системе АвтоТрансИнфо представлен в табл. 1.
45
Транспортное планирование и моделирование
По представленным данным среднее значение ценовых предложений заказчиков
транспорта составляет 69 125 рублей, перевозчиков – 78 625 рублей. При этом минимальное предложение заказчиков транспорта было более чем в 2 раза меньше максимального
предложения перевозчиков!
Для моделирования процесса согласования цены может быть использован метод минимальных уступок, предлагаемый ниже.
Что же должен представлять из себя механизм моделирования процесса заключения договоров участников транспортного рынка? Согласно Леониду Гурвицу [1], механизм
определяется как процесс взаимодействия между субъектами и центром (арбитром), состоящий их трех этапов:
1) каждый субъект i  i  1,..., n  самостоятельно определяет сообщение xi , которое
передается арбитру;
2) центр, получив все n сообщений, вычисляет предполагаемый результат
Y  f  x1 ,..., xn  ;
3) центр объявляет результат Y и, по необходимости, претворяет его в жизнь.
Таблица 1
Пример ценовых предложений по направлению Москва-Челябинск
Заказчик транспорта
ЧЕЛ-Доставка, ООО
Богомолов Олег Васильевич, ИП
ВИТАР, ООО
Богомолов Ян Олегович, ИП
Кострицын
Викторович, ИП
Агат, ООО
СЗСК №7, ООО
Александр
Ценовое
предложение
72 000 с НДС
(41,2 р/км)
77 000 с НДС
(43,2 р/км)
72 000 с НДС
(41,2 р/км)
69 000 с НДС
(39,5 р/км)
74 000 с НДС
(42,3 р/км)
72 000 с НДС
(41,2 р/км)
74 000 с НДС
(42,3 р/км)
Перевозчик
Ценовое предложение
Энергия, ООО
63 000 руб.
Аспект, ООО
78 000 руб.
Грузовые перевозки, ООО
73 000 руб.
Мой Маленький Мир, ООО
72 000 руб.
Национальная логистическая
группа, ООО
87 000 руб.
Авто-411, ООО
79 000 руб.
ТК7, ЗАО
87 000 руб.
Таким образом, механизм заключения договоров между участниками рынка автоперевозок может быть формализован как бескоалиционная стратегическая игра. В такой
игре принимает участие два вида игроков: заказчики транспорта и перевозчики. Стратегии
игроков представляют собой предварительные цены контрактов, предлагаемые ими. Партия
игры развивается следующим образом. Каждый игрок самостоятельно, без консультаций
с другими игроками, формирует свое предложение – предварительную цену контракта,
в результате чего складывается ситуация (профиль стратегий) – вектор, компонентами которого являются предложенные цены. Используя полученный профиль стратегий, центр определяет множество паросочетаний (пар, между которыми будет заключен контракт) заказчик – перевозчик и, по некоторому алгоритму, формирует для каждого такого паросочетания цену контракта.
Первая работа [2], поставившая принципиально новую для экономики задачу – задачу
об оптимальном выборе контрактов, была опубликована Дэвидом Гейлом и Ллойдом Шепли
в 1962 г. В этой публикации было введено понятие устойчивого распределения контрактов –
46
Н. К. Горяев, И. А. Горяева
паросочетания, и рассмотрены задачи об устойчивости браков и зачислении абитуриентов
в колледжи. Дальнейшее развитие эта теория получила в исследованиях Элвина Рота [3],
Элвина Рота и Марильды Сотомайора [4], Гейла и Сотомайора [5], Пола Милгрома и Джона
Хэтфилда [6] и многих других. Однако, во всех этих работах, в основном, исследуются
лишь механизмы формирования устойчивого распределения контрактов. Процедуру определения цены контракта предложили Сотомайор и Perez-Casttrillo в [7]. Альтернативному
подходу к формированию цены контракта (в модели рынка автоперевозок) как раз и посвящена данная статья.
Итак, пусть A и B – два множества из n элементов. Элементы множества A – заказчики перевозок A1 , A2 ,..., An , а множество B содержит всех перевозчиков B1 , B2 ,..., Bn .
Паросочетание – это биекция из A в B , то есть множество из n контрактов [7].
Предположим, что для каждого заказчика есть список перевозчиков, упорядоченный
по убыванию их «привлекательности» для него. Аналогично, у каждого перевозчика имеется список заказчиков, упорядоченный по тому же принципу. Таким образом, предпочтения
обеих сторон представлены двумя матрицами размера n  n .
Паросочетание называется неустойчивым, если некоторые заказчик и перевозчик, не
образующие контракта, оба предпочитают друг друга своим партнерам по контракту. В противном случае, если не найдется ни одной пары заказчик – перевозчик, не образующей контракта и предпочитающих друг друга своим партнерам по контракту, то паросочетание называется устойчивым [7].
Пусть для участия в торгах каждый заказчик Ai  i  1,..., n  назначает свою предварительную цену контракта ai , одновременно с этим предварительную цену контракта b j формирует каждый перевозчик B j
 j  1,..., n  . Далее будем считать, что выполняются условия
i  j    ai  a j  i, j  1,..., n,


(1)
 i  j   bi  b j  i, j  1,..., n,

ai  b j i, j  1,..., n.

Смысл предположения (1) заключается в том, что все заказчики и перевозчики назначают различные цены и, при этом, цены предложений перевозчиков выше цен, объявленных заказчиками.
Без потери общности будем считать, что выполнено условие
a1  a2    an 1  an ,
b1  b2    bn 1  bn ,
(2)
в противном случае участников торгов всегда можно перенумеровать в нужном порядке.
В качестве меры «привлекательности» между заказчиком Ai и перевозчиком B j будем использовать разность между объявленными ими предварительными ценами контрактов
wij  ai  b j .
Фактически это будет означать, что для каждого заказчика Ai  i  1,..., n  предпочтительнее тот перевозчик, который предложил более низкую цену контракта. В тоже время, для любого перевозчика B j  j  1,..., n  наиболее предпочтительным является заказчик,
предлагающий более высокую цену за перевозку.
47
Транспортное планирование и моделирование
С учетом условий (1) и (2), множества A и B строго упорядочено по предпочтениям.
Следовательно, согласно теореме Гейла-Шепли [4], для них существует устойчивое паросочетание. Структуру такого паросочетания устанавливает следующее утверждение.
Утверждение 1. Если для множеств заказчиков A и перевозчиков B выполнены условия (1) и (2), то устойчивое паросочетание будет имеет вид
 A1B1 , A2 B2 , A3 B3 , , An Bn  .
(3)
Как следует из утверждения 1, устойчивыми являются контракты, заключенные парами Ai Bi
 i  1,..., n  . Для этих пар и требуется определить стоимости заключаемых кон-
трактов. Очевидно, что «справедливой» ценой в контракте между заказчиком Ai и перевозчиком Bi будет средняя арифметическая цена
ai  bi
2 ,
поскольку каждая из сторон отступает от своей предварительно заявленной цены на одина-
i 
ковую величину, равную половине разности bi  ai   wii , то есть ни одна из сторон не уступает больше, чем партнер по контракту.
Однако явным недостатком указанного подхода к формированию цены является отсутствие устойчивости. А именно, чтобы повлиять на формирование желательной цены
контракта, перевозчику будет достаточно объявить завышенную, а заказчику – заниженную предварительную стоимость контракта. Более того, опасение того, что партнер по контракту будет манипулировать ценой, «подталкивает» обе стороны к ответной манипуляции.
Избежать указанного недостатка позволяет алгоритм формирования цен контрактов, приведенный в следующем параграфе. Предложенный метод, названный нами методом минимальных уступок, основан на следующем принципе: на каждом шаге торгов предлагаемую
цену следует корректировать на половину разности до цены, предлагаемой наиболее желательным партнером.
Метод минимальных уступок. Ниже опять считаем, что заданы множества заказчиков перевозок A   A1 , A2 , , An  и перевозчиков B   B1 , B2 , , Bn  . Каждый из заказчиков
и перевозчиков, одновременно с другими и независимо от них, объявляет свою предварительную цену контракта, в результате чего образуются множества a1 , a2 , , an  и b1 , b2 , , bn 
предварительных цен заказчиков и перевозчиков соответственно. При этом полагаем, что
выполнены условия (1) и (2).
Для формирования устойчивых паросочетаний (3) и определения цен заключаемых
контрактов может быть использован следующий алгоритм.
Шаг 1. Для каждого заказчика Ai  i  1,..., n  устанавливается цена контракта
ai 1  ai 
Каждому перевозчику B j
wi1
b a a b
 ai  1 i  i 1 .
2
2
2
 j  1,..., n 
b j 1  b j 
назначается цена контракта
w1 j
2
 bj 
b j  a1
2

a1  b j
2
.
При этом цены заказчика A1 и перевозчика B1 совпадут, а следовательно, образуется
первый контракт в паре A1 B1 с ценой контракта
48
Н. К. Горяев, И. А. Горяева
 1  a1 1  b1 1 
a1  b1 .
2
Шаг 2. Для каждого из заказчиков Ai  i  2,..., n  наиболее предпочтительным является заключение контракта с B2 , поэтому для них устанавливаются цены контрактов
ai  2   ai 1 
b2 1  ai 1 ai 1  b2 1
.

2
2
Аналогично, для каждого перевозчика B j
 j  2,..., n 
наиболее предпочтителен за-
казчик A2 , поэтому для них назначаются цены контракта
b j  2   b j 1 
b j 1  a2 1
2

a2 1  b j 1
2
.
В результате второго этапа согласования цен совпала цена a2  2  , назначенная для заказчика A2 , и определенная для перевозчика B2 цена контракта b2  2  . Следовательно, образовался второй контракт в паре A2 B2 с ценой контракта
a2 1  b2 1
.
2
Все последующие шаги выполняются по схеме, примененной на первых двух этапах,
и повторяющейся еще n  2 раза.
 2  a2  2   b2  2  
Шаг k (k = 3,…,n). Каждому заказчику Ai  i  k ,..., n  устанавливается цена контракта
ai  k   ai  k  1 
bk  k  1  ai  k  ai  k  1  bk  k  1
.

2
2
 j  k ,..., n  назначается цена контракта
b  k  1  ak  k  1 ak  k  1  b j  k  1
.
b j  k   b j  k  1  j

Каждому перевозчику B j
2
2
В паре Ak Bk заключается контракт ценой
ak  k  1  bk  k  1
.
2
Таким образом, за n этапов алгоритм формирует устойчивое паросочетание (3)
и определяет цену для каждого контракта из (3).
В качестве примера работы алгоритма определим контракты по данным, представленным в табл. 1, упорядочив их по привлекательности для противоположной стороны
(табл. 2).
 k  ak  k   bk  k  
Таблица 2
Упорядоченные предложения
i
1
2
3
4
5
6
7
Ai
Богомолов Олег Васильевич, ИП
Кострицын Александр Викторович, ИП
СЗСК №7, ООО
ЧЕЛ-Доставка, ООО
ВИТАР, ООО
Агат, ООО
Богомолов Ян Олегович, ИП
A и перевозчиков B
ai
Bi
bi
77 000
74 000
74 000
72 000
72 000
72 000
69 000
Энергия, ООО
Мой Маленький Мир, ООО
Грузовые перевозки, ООО
Аспект, ООО
Авто-411, ООО
Национальная логистическая группа, ООО
ТК7, ЗАО
63 000
72 000
73 000
78 000
79 000
87 000
8 7000
49
Транспортное планирование и моделирование
Далее применяем алгоритм минимальных уступок и сводим результаты вычислений
в табл. 3.
Таблица 3
Результаты моделирования тарифов
Шаг
1
2
3
4
5
6
7
Снижение
Повышение
a1 1  70000 ,
b1 1  70000 ,
a2 1  68500 ,
b2 1  74500 ,
a3 1  68500 ,
b3 1  75000 ,
a4 1  67500 ,
b4 1  77500 ,
a5 1  67500 ,
b5 1  78000 ,
a6 1  67500 ,
b6 1  82000 ,
a7 1  66000 ,
b7 1  82000 ,
a2  2   71500 ,
b2  2   71500 ,
a3  2   71500 ,
b3  2   71750 ,
a4  2   71000 ,
b4  2   73000 ,
a5  2   71000 ,
b5  2   73250 ,
a6  2   71000 ,
b6  2   75250 ,
a7  2   70250 ,
b7  2   75250 ,
a3  3  71625 ,
b3  3  71625 ,
a4  3  71375 ,
b4  3  72250 ,
a5  3  71375 ,
b5  3  72375 ,
a6  3  71375 ,
b6  3  73375 ,
a7  3  71000 ,
b7  3  73375 ,
a4  4   71812,5 ,
b4  4   71812,5 ,
a5  4   71812,5 ,
b5  4   71875 ,
a6  4   71812,5 ,
b6  4   72375 ,
a7  4   71625 ,
b7  4   72375 ,
a5  5   71843, 75 ,
b5  5   71843, 75 ,
a6  5   71843, 75 ,
b6  5   72093, 75 ,
a7  5   71750 ,
b7  5   72093, 75 ,
a6  6   71968, 75 ,
b6  6   71968, 75 ,
a7  6   71921,88 ,
b7  6   71968, 75 ,
a7  7   71945,31 ,
b7  7   71945,31 ,
50
Контракт
Цена контракта
A1 B1
 1  70000
A2 B2
 2  71500
A3 B3
 3  71625
A4 B4
 4  71812,5
A5 B5
 5  71843, 75
A6 B6
 6  71968, 75
A7 B7
 7  71945,31
Д. А. Захаров, А. А. Фадюшин, В. С. Марилов
Сравнение полученных результатов с действующими в этот период контрактами показывает близость сформированных цен с действующими на рынке. Так цены на аналогичные контракты в крупном транспортно-экспедиционном предприятии ООО «ЮУТЭП»
на ту же дату составили в среднем 70 222 рубля при среднем квадратическом отклонении
878 рублей. Минимальная цена контракта при этом составила 69 000 рублей, а максимальная 72 000 рублей (всего на 3 июля 2014 г. ООО «ЮУТЭП» было заключено 18 таких контрактов).
Заключение. Разработанный «метод минимальных уступок» позволяет определять
устойчивые паросочетания «заказчик – перевозчик» и, как следствие, появляется возможность моделирования тарифов на перевозки транспорта.
Литература
1. Hurwicz, L. (1960) Optimality and informational efficiency in resource allocation processes. In K.J.Arrow,
S.Karlin, P. Suppes (eds.) Mathematical Methods in the Social Scienes (pp.27-46). Stanford: Stanford University
Press.
2. Gale, D., Shapley, L. (1969) College Admissions and the Stability of Marriage. American Mathematical
Monthly, 69, 9-15.
3. Roth, A.E. (1985) The College Admissions Problem is not Equivalent to the Marriage Problem. Journal of
Economic Theory, 36(2), 277–288. doi: 10.1016/0022-0531(85)90106-1.
4. Roth, A.E., Sotomayor, M.A.O. (1992) Chapter 16. Two-sided Matching. In Handbook of Game Theory
with Economic Application, 1, 485-541. doi: 10.1016/S1574-0005(05)80019-0.
5. Gale, D., Sotomayor, M. (1985) Some remarks on the stable matching problem. Discrete Applied
Mathematics, 11(3), 223-232.
6. Hatfield, J. W., Milgrom, P. R. (2005) Matching with contracts. American Economic Review, 95(4),
913-935. doi: 10.1257/0002828054825466.
7. Perez-Casttrillo, D., Sotomayor, M. (2002) A simple Selling and Buying Procedure. Journal of Economic
Theory, 103(2), 461-474. doi: 10.1006/jeth.2000.2783.
УДК 656.021
Дмитрий Александрович Захаров, канд. техн. наук,
доцент
(Тюменский индустриальный университет)
Алексей Александрович Фадюшин, студент
магистратуры
(Тюменский индустриальный университет)
Вячеслав Сергеевич Марилов, студент
бакалавриата
(Тюменский индустриальный университет)
E-mail: zaharov1976@rambler.ru
Dmitrii Aleksandrovich Zakharov, PhD of tech. Sci.,
Associate Professor
(Industrial university of Tyumen)
Alexey Aleksandrovich Fadyushin, master’s degree
student
(Industrial university of Tyumen)
Viacheslav Sergeevich Marilov, bachelor’s degree
student
(Industrial university of Tyumen)
E-mail: zaharov1976@rambler.ru
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПОЛОСЫ ДЛЯ ДВИЖЕНИЯ ОБЩЕСТВЕННОГО
ТРАНСПОРТА С ПРИМЕНЕНИЕМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
DETERMINATION OF BUS LANES PARAMETERS BY SIMULATION MODELING
В статье рассмотрены вопросы повышения эффективности функционирования городского транспортного комплекса за счет выбора оптимальных параметров полосы для маршрутных транспортных средств.
Приведены многофакторные модели определения параметров дорожного движения с учетом длины прерывистой линии разметки на полосе для маршрутных транспортных средств с учетом интенсивности и направлений движения индивидуального и интервала движения общественного транспорта. Выбор оптимальных параметров разметки позволяет при создании полосы для общественного транспорта без расширения проезжей
части обеспечить достаточный уровень качества пассажирских перевозок и минимизировать негативные последствия от уменьшения количества полос движения для индивидуального транспорта
Ключевые слова: полоса для движения общественного транспорта, параметры дорожного движения,
эффективность, интенсивность движения, параметры дорожной разметки
51
Транспортное планирование и моделирование
The paper reviews the issues of improving of the urban transport complex efficiency due to the choice of
optimal parameters of bus lanes. Multifactor models of traffic parameters definitions taking into account the length
of a dash line of layout on the bus lane and the intensity and directions of the individual transport movement and the
public transport headway are given. The choice of optimal parameters of a layout allows to provide a sufficient level of
quality of passenger traffic and to minimize negative consequences from reduction of quantity of lanes for individual
transport during creation of a bus lane without the expansion of a carriageway.
Keywords: bus lane, traffic parameters, efficiency, traffic, parameters of road layout
В настоящее время во многих крупных городах России реализуется концепция приоритета общественному транспорту (ОТ). Однако при ее реализации наблюдается серьезные ошибки (например, демонтаж ранее созданных полос для движения ОТ в Москве
в 2013–2014 г.) или значительные ухудшения условий для движения индивидуального
транспорта (ИТ). Вопросы эффективности создания полос для движения ОТ рассматривались в работах [1, 2].
В городе Тюмени имеется свой опыт создания полос для движения общественного транспорта [3] (с установкой информационно-указательного знака дорожного движения
5.9 Полоса для маршрутных транспортных средств). Создание полос для ОТ по улицам
Пермякова и Широтная проводилось за счет уменьшения количества полос для движения
легковых и грузовых автомобилей. Негативный эффект для индивидуального транспорта
был компенсирован созданием альтернативного варианта проезда по введенному в эксплуатацию путепроводу по ул. Монтажников (позволило повысить связность территорий, произошло перераспределение транспортных потоков в соседний район).
Создание в городе Тюмень полосы для ОТ по улице Республики проводилось после расширения проезжей части с 2 до 3 полос движения. При этом для повышения пропускной способности для ИТ на участке пути 1780 м были запрещены левые повороты.
Это значительно усложнило маршруты движения в прилегающие районы и привело к перераспределению части транспортного потока на ул. 50 лет ВЛКСМ (транспортный затор
с ул. Республики частично сместился на ул. 50 лет ВЛКСМ).
После нескольких месяцев эксплуатации на 3 участках автодороги по ул. Республики
полосы для движения ОТ перед перекрестком с ул. Холодильная были частично демонтированы. Определить эффективность создания полосы для движения ОТ на этапе принятия решения возможно за счет применения имитационного моделирования дорожного движения
и создания транспортных моделей [4].
Сложность реализации концепции приоритета общественному транспорту в Тюмени
заключается в отсутствии внеуличного общественного транспорта и недостаточной связности территорий из-за наличия в городе естественных (река Тура) и искусственных препятствий (Транссибирская железная дорога).
В данной работе рассматривается вариант создания полос для движения ОТ без расширения проезжей части автодороги за счет уменьшения полос для ИТ.
В основе гипотезы исследования применяются утверждения:
– параметры прерывистой линии горизонтальной разметки 1.5 на полосе для движения ОТ, отделенной от проезжей частью горизонтальной разметкой 1.1 влияют на параметры
дорожного движения ИТ и ОТ (действие разметки регламентируется ГОСТ Р 52289–2004);
– существуют параметры разметки, при которых наблюдается эффективная загрузка полосы движения, улучшение параметров движения для ОТ и незначительные ухудшения для ИТ;
– на отдельных участках УДС создание полосы для движения ОТ нецелесообразно
(отмечается низкий уровень эффективности загрузки полосы для ОТ, значительное ухудшение значений параметров движения для ИТ).
На рис. 1, 2 приводятся графики зависимости параметров дорожного движения (скорости и среднего времени задержки) от длины прерывистой линии разметки при интенсивности движения автобусов по полосе для движения ОТ 80 авт./ч (интервал движения 45 с).
52
Д. А. Захаров, А. А. Фадюшин, В. С. Марилов
Рис. 1. Влияние длины прерывистой линии разметки на среднее время задержки при движении (интенсивность движения ИТ Nа = 1650 авт./ч, интервал движения ОТ I = 45 с, процент с правым поворотом 20)
Рис. 2. Влияние длины прерывистой линии разметки на среднюю скорость движении
(интенсивность движения ИТ Nа = 1650 авт./ч, интервал движения ОТ I = 45 с)
Имитационное моделирование проводилось для участка с 3 полосами движения, из
которых правый ряд предназначен для движения автобусов, средний и левый ряды – для
движения индивидуального транспорта. Доля индивидуального транспорта, движущегося
с заездом на полосу для маршрутных транспортных средств при выполнении правого поворота составляет 20 %.
С увеличение количества индивидуального транспорта движущегося с правым поворотом параметры для ОТ ухудшаются, при уменьшении – улучшаются.
Анализ результатов показывает (см. рис. 1 и 2), что при увеличении длины прерывистой линии разметки с 30 до 70 м показатели для ИТ улучшаются на 15 %, для ОТ – ухуд53
Транспортное планирование и моделирование
шаются на 77 %. При увеличении доли потока ТС с правым поворотом показатели для ОТ
ухудшаются, для ИТ – улучшаются (рис. 3 и 4). При увеличении интервала движения автобусов параметры дорожного движения для ИТ ухудшаются (рис. 5 и 6).
Оптимальными условиями для движения общественного транспорта по полосе для
маршрутных транспортных средств являются:
– минимальная длина прерывистой линии разметки 1.5 на полосе для ОТ (L→min);
– минимальное количество индивидуального транспорта движущегося с правым поворотом с заездом на полосу для общественного транспорта (NИТпр→min).
Оптимальными условиями для движения индивидуального транспорта по дороге
с обособленной полосой для маршрутных транспортных средств являются:
– максимальная длина прерывистой линии разметки 1.5 на полосе для ОТ (L→max);
– минимальная интенсивность движения общественного транспорта (Nот→min).
Многофакторная модель скорости для движения индивидуального и общественного транспорта по автомобильной дороге с полосой для маршрутных транспортных средств
имеет вид:
,
,
где VИТ – средняя скорость движения индивидуального транспорта, км/ч; VОТ – средняя скорость движения общественного транспорта, км/ч; VИто – скорость движения индивидуального транспорта в оптимальных условиях, км/ч; VОто – скорость движения общественного
транспорта в оптимальных условиях, км/ч; L – длина прерывистой линии разметки на полосе для ОТ, м; NИТ – интенсивность движения индивидуального транспорта, ТС/ч; NОТ – интенсивность движения общественного транспорта, ТС/ч; NИТпр – количество индивидуального транспорта движущегося с заездом на полосу для ОТ при выполнении правого поворота, ТС/ч.
Рис. 3. Влияние длины прерывистой линии разметки на среднее время задержки при движении
с различной долей потока ТС с правым поворотом (интенсивность движения ИТ Nа = 1650 авт./ч,
интервал движения ОТ I = 30 с)
54
Д. А. Захаров, А. А. Фадюшин, В. С. Марилов
Рис. 4. Влияние длины прерывистой линии разметки на среднюю скорость движении с различной долей потока ТС с правым поворотом (интенсивность движения ИТ Nа = 1650 авт./ч, интервал движения ОТ I = 30 с)
Многофакторная модель времени задержки для движения индивидуального и общественного транспорта по автомобильной дороге с полосой для маршрутных транспортных
средств имеет вид:
,
,
где τИТ – среднее время задержки при движении индивидуального транспорта, с; τОТ– среднее время задержки при движении общественного транспорта, с.
Рис. 5. Влияние длины прерывистой линии разметки на среднее время задержки ИТ (интенсивность
движения ИТ Nа = 1650 авт./ч, доля потока ТС с правым поворотом 20 %)
55
Транспортное планирование и моделирование
Рис. 6. Влияние длины прерывистой линии разметки на среднюю скорость движения ИТ
(интенсивность движения ИТ Nа = 1650 авт./ч., доля потока ТС с правым поворотом 20 %)
Эффект от оптимизации параметров полосы для движения общественного транспорта достигается в минимизации затрат времени на выполнения поездки.
Критерием принятия решения о выборе параметров полосы для движения общественного транспорта является выполнение условия превышения количества пассажиров
перевозимых общественным транспортом над количеством пассажиров индивидуального
транспорта:
,
где Q – суммарное количество пассажиров общественного транспорта, перевозимых на
участке автодороги по i-му маршруту j-м количеством автобусов, пасс./час; Qfl– суммарное
количество пассажиров индивидуального транспорта, перевозимых на участке автодороги
по f-му маршруту l-м количеством автомобилей, пасс./час.
При высокой интенсивности движения общественного транспорта, высокой степени
наполняемости салона автобуса и большом количестве перевозимых в автобусах пассажиров приоритетом при выборе параметров полосы для ОТ является улучшение параметров
для общественного транспорта.
При небольшой интенсивности движения общественного транспорта, низкой степени наполняемости салона автобуса и малом количестве пассажиров автобуса приоритетом
при выборе параметров полосы для ОТ является улучшение параметров индивидуального
транспорта.
Дальнейшее направление исследования заключается в проверке адекватности математических моделей и создании методики определения оптимальных параметров полосы
для маршрутных транспортных средств.
j
i
Литература
1. Зырянов В. В. Приоритетное движение общественного транспорта: развитие методов организации /
В. В. Зырянов, А. А. Мирончук // Транспорт Российской Федерации . – 2012. – № 3-4 (40-41). – С. 22–25.
2. Якимов М. Р. Методология обоснования целесообразности выделения обособленных полос для
движения общественного транспорта на улично-дорожной сети крупного города / М. Р. Якимов // Вестник
56
П. В. Логинов, А. Н. Зацепин, В. А. Павлов
Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). – 2011. –
№ 2 (25). – С. 90а–95.
3. Карманов Д. С. Моделирование транспортных потоков при создании выделенных полос для общественного пассажирского транспорта на ул. Пермякова – ул. Широтная города Тюмени / Д. С. Карманов,
А. А. Фадюшин // Проблемы функционирования систем транспорта : материалы Всероссийской научнопрактической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (с международным участием). – Тюмень,
2014. – С. 232–237.
4. Фадюшин А. А. Методика оценки эффективности создания выделенных полос для общественного
транспорта / А. А. Фадюшин, Д. А. Захаров // Проблемы функционирования систем транспорта : материалы
международной научно-практической конференции. – Тюмень, 2015. – С. 212–215.
УДК 625.7/8
Павел Владимирович Логинов, канд. техн. наук,
генеральный директор
(ООО ПФП «Квантэкс»)
Александр Николаевич Зацепин, начальник
отделения ТПМ
(ООО ПФП «Квантэкс»)
Виталий Александрович Павлов, заместитель
начальника отделения ТПМ
(ООО ПФП «Квантэкс»)
E-mail: office@kvantex.ru, 6234914@gmail.com
Pavel Vladimirovich Loginov,
General Director,
(KVANTEX Private Co. Ltd)
Alexander Nikolaevich Zatsepin,
Chief of TPM
(KVANTEX Private Co. Ltd)
Vitaly Alexandrovich Pavlov,
Deputy manager of TPM
(KVANTEX Private Co. Ltd)
E-mail: office@kvantex.ru, 6234914@gmail.com
ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ РЕГИОНАЛЬНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ МОДЕЛЕЙ
FEATURES OF THE DEVELOPMENT OF REGIONAL TRANSPORT MODELS
В настоящее время наиболее проработанными являются методики разработки транспортных моделей
городов и агломераций. Между тем, не менее важное значение имеет применение транспортного моделирования как средства обоснования решений при планировании развития федеральных и региональных транспортных систем. При разработке региональной транспортной модели необходимо учитывать специфику функционирования транспортной системы на уровне региона, что не позволяет в полной мере использовать методологический аппарат, предназначенный для разработки городских моделей.
Предлагаемые методические подходы могут быть использованы при разработке и актуализации региональных транспортных моделей, способствуя снижению себестоимости данного процесса.
Ключевые слова: транспортное моделирование, региональная транспортная модель, матрица корреспонденций.
Currently, the most well developed is a technique of development of transport models of cities and agglomerations. Meanwhile, no less important is the use of transport modeling as a means of making studies in planning the
development of federal and regional transport systems. In developing the regional transportation model must take into
account the specificity of the transport system functioning at the regional level, which does not allow full use of the
methodological apparatus intended for the development of urban models.
The proposed methodological approaches can be used in the development and updating of the regional transport models, helping to reduce the cost of the process.
Keywords: transport modeling, regional transport model, correspondence matrix
Введение
Транспортное моделирование является современным инструментом принятия решений в рамках планирования развития транспортных систем (ТС) различного уровня. К сожалению данный инструмент является дорогим: разработка транспортной модели – это объемная научно-исследовательская работа, требующая сбора и обработки существенных объемов исходных данных. Более того, использование разработанных транспортных моделей
требует специальных знаний и подготовки, что затрудняет их применение. Поэтому к настоящему моменту администрации большинства муниципальных образований (МО) РФ не
имеют и не используют данный инструментарий при решении задач транспортного планирования.
57
Транспортное планирование и моделирование
Данная ситуация представляет собой серьезную проблему, требующую комплексного подхода к ее решению. Одним из наиболее затратных этапов при разработке транспортной модели является этап сбора исходных данных. Зарубежные коллеги из развитых государств находятся здесь в более выгодном положении, поскольку постоянный мониторинг
работы транспортной системы и проведение периодических социологических исследований давно стали нормой [1]. В большинстве же администраций МО Российской Федерации
необходимые данные существуют лишь частично, в разрозненной и не систематизированной форме.
Таким образом, одной из актуальных задач, решение которой будет способствовать
снижению стоимости разработки транспортных моделей, является поиск альтернативных
источников данных.
Следующим важным моментом является разработка технологий построения региональных транспортных моделей. Планирование развития ТС осуществляется в РФ на трех
уровнях: федеральном, региональном и местном. И если методологии построения транспортных моделей городов и агломераций к настоящему времени достаточно развиты [2],
то разработка региональных моделей представляет собой актуальную научную проблему.
В рамках проводимых прикладных научных исследований специалисты ООО ПФП
«Квантэкс» занимаются решением следующих задач:
 разработка методологических подходов к построению региональной транспортной модели типового региона РФ;
 поиск источников исходных данных, способствующих снижению затрат на построение региональных моделей, а также разработка методик их предварительной обработки.
1. Особенности расчета транспортного спроса в рамках региональной модели
Основные отличия в подходах к моделированию региональной ТС выявляются на
этапе моделирования транспортного спроса. Для моделей городов и агломераций наиболее
интенсивными являются трудовые корреспонденции. При этом маятниковый характер данного вида корреспонденций обуславливает большую актуальность транспортных моделей,
разрабатываемых на утренний или вечерний пиковый период.
В масштабе региона (субъекта федерации) наиболее интенсивными становятся деловые и грузовые перемещения, а их временная распределенность делает более актуальными суточные транспортные модели. Следует отметить, что трудовые корреспонденции также подлежат расчету в составе региональной модели, однако их характер носит совершенно
выраженную локализацию в районах крупных населенных пунктов, что приводит к порождению точечных нагрузок на региональную транспортную систему в целом.
Существенную нагрузку на региональную ТС также порождает достаточно специфичный слой спроса, обусловленный рекреационными корреспонденциями. Специфичность
заключается как во временном распределении (наибольшая интенсивность приходится на
выходные и праздничные дни, а также на период отпусков), так и в подверженности влиянию внешних воздействий, в частности погодных явлений.
Иные слои спроса, связанные, например, с поездками в медицинские учреждения,
порождают относительно низкую нагрузку и могут не учитываться при разработке региональной транспортной модели.
Таким образом в рамках региональной транспортной модели в первую очередь должны быть учтены деловые, грузовые и трудовые (в районе крупных населенных пунктов)
корреспонденции.
Для расчета матриц корреспонденций по деловым и грузовым слоям нами предлагается использование в качестве исходных данных налоговой отчетности, представленной
в открытом доступе на сайте Федеральной налоговой службы РФ [3]. Все предоставляемые
отчеты ежегодно актуализируются и формируются в разрезе муниципальных образований.
58
П. В. Логинов, А. Н. Зацепин, В. А. Павлов
Использование данной информации дает наиболее точные результаты в случае проведения
транспортного районирования по границам МО, что вполне приемлемо, а иногда даже избыточно при построении региональной транспортной модели.
На основании отчетности по налогу на имущество организаций (НИО), о налоговой
базе по единому налогу на вмененный доход для отдельных видов деятельности (ЕНВД),
о налоговой базе по налогу, уплачиваемому налогоплательщиками в связи с применением
упрощенной системы налогообложения (УСН) может быть получена оценка количества хозяйствующих субъектов в разрезе муниципальных образований. Для оценки состава парка
грузовых автомобилей могут быть использованы сведения о налоговой базе и структуре начислений по транспортному налогу (ТН).
Соответственно расчет матриц деловых и грузовых корреспонденций основывается
на заключении, что их количество в среднем пропорционально количеству хозяйствующих
субъектов, а распределение осуществляется по «гравитационному» принципу.
Расчет матриц деловых корреспонденций методологически проработан [4] и требует сбора данных по рабочим местам и трудоспособному населению в разрезе транспортных
районов, в предлагаемом варианте в разрезе МО. При этом наибольшие трудности вызывает оценка рабочих мест, поскольку органами власти ведется в лучшем случае учет по крупным и средним предприятиям.
Для оценки количества рабочих мест в разрезе МО предлагается использование отчета 5-НДФЛ ФНС РФ – «Отчет о налоговой базе и структуре начислений по налогу на доходы физических лиц, удерживаемому налоговыми агентами» [3]. В нем содержатся данные
о количестве физических лиц, выплачивающих налог на доходы физических лиц (НДФЛ),
что соответствует организованным рабочим местам.
Таким образом, использование налоговой отчетности в качестве исходных данных
позволяет провести расчет матриц корреспонденций по всем основным слоям спроса в рамках региональной транспортной модели.
2. Оптимизация организации методов разработки и актуализации региональной транспортной модели
Региональная дорожная сеть состоит из автодорог федерального, регионального или
межмуниципального и местного значения. Техническое состояние дорожной сети на большинстве участков выходит за нормативные рамки и подвержено ежегодным случайным
флуктуациям в весенний период. Объемы же необходимых ремонтных работ в масштабе региона не позволяют пренебрегать данным фактором в рамках транспортного моделирования.
Таким образом, для разработки и актуализации региональной транспортной модели
требуется средство оперативного сбора информации о состоянии дорожной сети.
В отсутствие данных мониторинга интенсивностей транспортных потоков на основных региональных автодорогах, эту задачу приходится решать разработчику транспортной
модели. В масштабах региона необходимо проведение существенного объема замеров интенсивностей ТП, при этом требуется учитывать возможные колебания значений в зависимости от будних или выходных дней, а также времени года.
Для решения озвученных задач предлагается создание специализированного
программно-аппаратного комплекса моделирования транспортной системы региона (ПАК
МТСР). На рисунке показана структурная схема ПАК МТСР.
ПАК МТСР состоит из мобильного комплекса, предназначенного для проведения замеров, и стационарного комплекса, с помощью которого осуществляется обработка данных,
разработка и калибровка транспортной модели.
Мобильный комплекс строится на базе передвижной лаборатории, например,
КП-514СМП производства ООО «Спецдортехника» (г. Саратов) [5], с помощью которой
осуществляется сбор данных о параметрах и состоянии дорожной сети. Для замеров интен59
Транспортное планирование и моделирование
сивностей ТП в состав мобильного комплекса включаются датчики движения транспорта.
Стационарные датчики движения транспорта (СДДТ), к примеру модели Стрелка-Wave-A-01
[6], предлагается использовать для долгосрочного мониторинга интенсивности ТП. Для оперативного уточнения данных замеров интенсивностей ТП используются мобильные датчики движения транспорта (МДДТ), например, ThermiCam ETH 10-7042 [7].
PTV Visum
Макромоделирование
МДДТ
Интернет
PTV Vissim
Микромоделирование
Передвижная
лаборатория
УДДТ
GSM
СДДТ
Сервер
Структурная схема ПАК МТСР
По мере сбора мобильным комплексом исходные данные передаются на сервер ПАК
МТСР, где формируется база данных транспортного моделирования. В процессе разработки
региональной транспортной модели, в работу мобильного комплекса могут вводиться корректировки. К примеру, если отмечены существенные расхождения расчетных и натурных
данных по отдельным участкам дорожной сети, оператору мобильного комплекса ставится
задача на проведение дополнительных замеров.
Применение ПАК МТСР для решения задач сбора исходных данных в целях построения и актуализации региональных транспортных моделей позволяет повысить качество
моделирования и снизить стоимость разработки. Данные преимущества достигаются за
счет использования в разрабатываемой транспортной модели наиболее полных и актуальных исходных данных, а также оптимизации процедур их получения.
Заключение
Российская Федерация к настоящему времени существенно отстает в развитии транспортных систем от развитых государств, поэтому данная задача является одной из приоритетных для государства. Оптимальное развитие транспортных систем на федеральном, региональном и местном уровне возможно только с использованием современных инструментов транспортного моделирования при принятии управленческих решений.
В докладе предложены методические подходы к разработке региональных транспортных моделей, применение которых позволяет оптимизировать процесс сбора исходных
данных, являющийся наиболее затратным этапом разработки. Достигаемое при этом снижение затрат на разработку региональной транспортной модели будет содействовать более
широкому использованию данного инструментария в целях развития транспортных систем
регионального и федерального уровней.
Благодарности
Исследования проводились в соответствии с Соглашением № 14.588.21.0001
от 26 сентября 2014 г. с Министерством образования и науки Российской Федерации о пре60
А. А. Ильченко, Д. А. Елистратов
доставлении субсидии на выполнении работ по теме «Создание технологии построения информационной модели транспортных систем типового региона России, включая разработку
алгоритма расчета эффективности эксплуатации платных и иных дорог федерального, регионального и местного уровня, на основе программного комплекса мирового уровня PTV
Vision®VISUM/VISSIM (Германия)» совместно с фирмой «A+S Consult GmbH Forschung und
Entwicklung» (Дрезден, Германия) в рамках выполнения прикладных научных исследований
по приоритетным направлениям с участием научно-исследовательских организаций странчленов ЕС в рамках мероприятия 2.2 федеральной целевой программы «Исследования
и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2020 годы. Уникальный идентификатор прикладных научных исследований (проекта) RFMEFI58814X0001.
Литература
1. TUD – Forschungsprojekt “Mobilität in Städten – SrV” [Электронный ресурс] – Режим доступа:
https://tu-dresden.de/die_tu_dresden/fakultaeten/vkw/ivs/srv/, свободный. – Загл. с экрана.
2. Сафронов Э.А. Транспортные системы городов и регионов: Учебное пособие. Издательство АСВ, –
М., 2005. – с. 12–25. ISBN 5-93093-345-6.
3. Стат отчётность новая [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.nalog.ru/rn62/related_
activities/statistics_and_analytics/forms/, свободный. – Загл. с экрана.
4. А. С. Алиев, А. И. Стрельников, В. И. Швецов, Ю. З. Шершевский, «Моделирование транспортных
потоков в крупном городе с применением к Московской агломерации», Автомат. и телемех., 2005, № 11, 113–125.
5. Комплексная дорожная лаборатория «Трасса» [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://
sdtech.ru/store/lab/trassa/trassa.html, свободный. – Загл. с экрана.
6. Стрелка-Wave-A-01. ДCW01П [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://strelka-wave.ru/
product/arrow-wave-a-01-dcw01p.html, свободный. – Загл. с экрана.
7. ThermiCam Specifications [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.flir.ru/cs/
display/?id=61844, свободный. – Загл. с экрана.
УДК 656.02
Александр Александрович Ильченко, ГИП,
начальник отдела моделирования транспортных
потоков,
(ВТМ дорпроект СТОЛИЦА)
Дмитрий Анатольевич Елистратов,
зам. начальника отдела моделирования
транспортных потоков
(ВТМ дорпроект СТОЛИЦА)
E-mail: msk-model@vtm-dorproekt.ru,
aailchenko@yandex.ru
Aleksandr Aleksandrovich Ilchenko,
head of Department of modeling traffic flows,
(VTM dorproekt STOLITSA)
Dmitrii Anatolyevich Elistratov,
deputy head of Department of modeling traffic flows
(VTM dorproekt STOLITSA)
E-mail: msk-model@vtm-dorproekt.ru,
aailchenko@yandex.ru
СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПУТИ РАЗВИТИЯ ТРАНСПОРТНОГО
ПЛАНИРОВАНИЯ
MODERN STATE AND WAYS OF DEVELOPMENT OF TRANSPORT PLANNING
В статье сформулированы основные проблемы, возникающие в процессе транспортного планирования
и моделирования, связанные с недостатками информационного обеспечения процесса градостроительного
проектирования. Предложены возможные пути решения выявленных проблем. Проведена оценка возможной
эффективности от реализации предложенных решений.
Ключевые слова: транспортное планирование, моделирование транспортных потоков
The article defines the main problems arising in the process of transport planning and modeling associated
with the informational deficiencies of the process of urban design. Possible solutions proposed to the revealed problems. The assessment the potential effectiveness made from the implementation of proposed solutions.
Keywords: transport planning, modeling traffic flows
61
Транспортное планирование и моделирование
Развитие интеграционных процессов в экономике России, в том числе на транспорте
в сочетании со значительным ростом социально-экономических потребностей привело
к реорганизации производительных сил в соотношении с географическим размещением
складских и логистических, торгово-офисных территорий, а так же жилых зон, что
в свою очередь кардинально изменило направления движения грузовых и пассажирских
потоков и повлияло на переориентацию выбора систем транспорта для перевозок грузов
и пассажиров, и как следствие вызвало моментальный рост интенсивности автомобильного
движения, не только в крупных и крупнейших агломерациях, но и на автомобильных дорогах
входящих в основные транспортные коридоры. Это создает предпосылки к формированию
принципиально новых подходов к транспортному и градостроительному планированию
опираясь на общепринятые в мировой практике подходы, адаптированные к программным
продуктам моделирования и прогнозирования транспортных потоков с применением принципов
сетевого планирования с использованием геоинформационных систем (далее ГИС).
Транспортное планирование в производственном процессе транспортной
инженерии основано на методологии математического моделирования прогнозирования
и распределения транспортных и пассажирских потоков, что в свою очередь создает
объективные предпосылки к принятию различного рода проектных решений в зависимости
от уровня постановки проектных задач.
В зависимости от проектных потребностей транспортное планирование можно
разделить на три уровня:
Стратегический – макроскопический уровень математического моделирования,
построение модели осуществляется на уровне транспортных систем городов, регионов или
даже страны
Применение:
– стратегии развития транспортного комплекса региона;
– комплексная транспортная схема региона;
– комплексные схемы ОДД регионов;
– стратегии развития автомобильных дорог;
– программы развития транспортных подсистем.
Операционный – мезоскопический уровень моделирования, позиционируется на
уровне совокупного взаимодействия транспортных узлов внутри транспортной системы
или подсистемы.
Применение:
– комплексная транспортная схема региона;
– комплексные схемы ОДД муниципальных образований;
– схемы транспортного обслуживания районов муниципальных образований;
– временные схемы транспортного обслуживания при производстве строительных
и ремонтных работ на объектах транспортной инфраструктуры;
– оценка принимаемых проектных решений с учетом развития транспортной сети
при титульном проектировании;
Тактический – микроскопический уровень моделирования, на уровне совокупного
взаимодействия транспортного средства в системе ВАДС (водитель-автомобиль-дорога-среда).
Применение:
– тактическое принятие решений при назначении реконструктивно-планировочных
и организационных мероприятий;
– выбор вариантов проектных решений с применением имитационного
моделирования.
Авторами статьи были разработаны ряд транспортных моделей различного уровня
в зависимости от поставленных проектных задач:
 стратегический уровень – Транспортная модель Московской области, как
инструмент разработки Программы развития сети федеральных автомобильных дорог
Московской области;
62
А. А. Ильченко, Д. А. Елистратов
 операционный уровень – Транспортные модели городского округа Жуковский,
Ленинского муниципального района, как инструмент приятия решений при выработке
комплекса мероприятий в рамках разработки комплексных схем организации дорожного
движения;
 тактический – ряд микромоделей, разработанных в рамах выработки проектных
решений разработки объектов транспортной инфраструктуры.
Приобретенный опыт за период разработки моделей различного уровня позволил
выработать устойчивую стратегию комплексного подхода к транспортному планированию
и моделированию, что несет внутрикорпоративную научную ценность.
Неотъемлемой частью процесса транспортного планирования и моделирования, на
всех уровнях подготовки проектной документации является сбор, систематизация и анализ
исходных данных о градостроительном и социально-экономическом развитии района
тяготения проектируемого объекта. Данный этап подготовки документации является одним
из самых трудозатратных и требующих больших временных ресурсов. Как известно,
от качества сформированной базы исходных данных зависит качество принимаемых
решений. Для формирования базы исходных данных, формируется совокупность
следующей информации, которую условно можно разделать на три блока: информация
о текущем состоянии транспортного комплекса – для формирования модели транспортного
предложения, информация о современном социально-экономическом состоянии района
тяготения – для формирования модели транспортного спроса, также необходима информация
для калибровки и настройки математических макромоделей. На рис. 1 приведена блок схема
основных исходных данных.
Рис. 1. Исходные данные необходимые при транспортном планировании
Этап системного информационного обеспечения процесса транспортного
планирования и моделирования транспортных потоков в Российской Федерации находится
на этапе становления. В настоящее время работает Федеральная государственная
информационная система территориального планирования. Органами федерального
и местного управления направляются материалы документов по территориальному
планированию, включая схемы территориального планирования Российской федерации,
субъектов Российской Федерации, а также генеральные планы развития территорий городов,
городских и сельских поселений. Основные недостатки, которые можно выделить в работе
системы следующие:
63
Транспортное планирование и моделирование
графические материалы документов территориального планирования представлены
в формате растровых изображения что, безусловно, усложняет процесс формирования
геопривязонной базы исходных данных, необходимой для транспортного планирования;
отсутствие единых требований к оформлению документации, которое способствует
возникновению разногласий, как в составе документов, так и в их наполнении;
Также необходимо отметить, что в системе отсутствует информация о транспортном
комплексе, сбор которой является неотъемлемым этапом при подготовке документации.
В связи с этим проектировщикам приходится собирать разнородную, несистематизированную
информацию о текущем состоянии транспортного комплекса и о перспективах развития.
Важным аспектом, который необходимо отметить – это жизненный цикл документации по транспортному планированию. Данное понятие предлагается относить к проектам,
касающимся развития транспортного комплекса, таких как: программа развития сети
автомобильных дорог субъекта федерации, комплексная схема организации движения и т. д.
В данном случае под термином жизненный цикл понимается процесс проектирования от
начала разработки до следующей актуализации документа:
Этапы жизненного цикла:
1. Начало работы исполнителя над проектом.
2. Работа исполнителя над проектом.
3. Завершение работы и передача проекта заказчику.
4. Работа заказчика с готовым проектом.
5. Актуализация проекта исполнителем.
Особой важностью обладает этап работы заказчика с готовым проектом. В лице
заказчика работ по транспортному планированию чаще всего выступают балансодержатели
автомобильных дорог, администрация муниципального образования. Немаловажным
является, необходимость обеспечения доступа к документам по транспортному планированию
всех заинтересованных лиц, участвующих в градостроительном развитии территории, таких
как Управление архитектуры субъекта федерации, ГИБДД, администрации муниципальных
образований, операторы общественного транспорта, так как в процессе работы, для принятия
обоснованных и взаимоувязанных решений по тем или иным вопросам.
В условиях сжатых сроков подготовки документов, а также работы заказчика
с материалами, крайне важна актуальность, наглядность и унифицированность материалов,
а также возможность оперативного доступа к материалам.
В результате многолетних работ над транспортными проектами выработан ряд
проблемных обобщенных вопросов:
1. Отсутствие единой и согласованной базы информационного обеспечения градостроительной деятельности.
2. Отсутствие единой базы информационного обеспечения объектов транспортной
инфраструктуры (железнодорожный, автомобильный, воздушный, водный транспорт).
3. Отсутствие согласованности принимаемых проектных решений на федеральном, региональном и местном уровне в увязке с объектами градостроительной деятельности (жилые, промышленные, логистические комплексы и т. п.).
4. Отсутствие согласованности программ реализации объектов транспортной инфраструктуры и объектов градостроительной деятельности (увязка сроков реализации объектов с оценкой загрузки линейных объектов транспортной инфраструктуры).
В поисках решения проблемных вопросов, возникающих на стадии сбора исходных
данных, был за основу принят зарубежный опыт создания транспортной модели «Большой
Париж» в результате чего была получена совмещенная модель «транспорт-урбанизм» которая по информации разработчиков является не только гибким инструментом транспортников и урбанистов, но и служит базой единообразно структурированных исходных данных.
64
А. А. Ильченко, Д. А. Елистратов
Решение обозначенных проблем возможно путем комплексного подхода к формированию унифицированных данных статистической отчетности, данных о социальноэкономическом развитии региона, документов территориального планирования, данных
о развитии транспортной инфраструктуры, о дорожно-транспортной ситуации и т. п.
Решением проблемных вопросов может быть следующий алгоритм:
1. Создание единой геоинформационной системы обеспечения градостроительной
и транспортно-логистической деятельности (далее – ГИСОГТД), отражающей информацию
по объектам федерального, регионального и местного значения.
2. Создание единой транспортной макромодели на базе ГИСОГТД с возможностью
постоянной и оперативной актуализации данных на всех уровнях исполнительной власти.
3. После создания и внедрения в работу инструмента ГИСОГТД необходимо формирование согласованной с развитием прилегающей территории программы развития автомобильных дорог федерального, регионального и местного значения.
4. Предоставление доступа проектных институтов к определенным данным, которые должны быть прописаны в техническом задании, таких как интенсивность движения,
существующая и перспективная, существующая пропускная способность, аварийность на
проектируемом участке и ряд других.
5. Обязательное включение в техническое задание на подготовку проекта планировки территории линейного и площадного объекта использование данных из единой
ГИСОГТД. Это позволит достичь согласованности в принятии решений о размещении градостроительных и линейных объектов.
6. Обязательное включение в техническое задание на подготовку проектной документации, на всех стадиях проектирования, апробацию принимаемых проектных решений
с применением имитационного моделирования транспортных потоков на макро и микроуровне, которое будет позволять выполнять комплексную оценку принимаемых решений,
в том числе с учетом развития территорий, прилегающих к автомобильным дорогам.
Реализация алгоритма должна осуществляться непосредственно при поддержке
органами исполнительной власти, непосредственно заинтересованными в разработке
комплексной ГИС. На блок-схеме ниже (рис. 2) иллюстрируется модель предлагаемого
алгоритма учитывающая основной круг заинтересантов.
Решение проблем, с которыми приходится сталкиваться на этапе сбора исходных
данных, позволит использовать комплексный подход к проектированию, что повысит
эффективность принимаемых проектных решений за счет:
– сокращения сроков при рассмотрении и выборе вариантов;
– повышение объективности принимаемых решений;
– повышения надежности и безопасности принимаемых решений.
На стадии сетевого планирования подход позволит повысить эффективность
за счет оптимального распределения бюджетных средств на реализацию мероприятий за
счет апробации и сценарного сравнения каждого мероприятия в системе развития региона
с учетом развития транспортного комплекса и экономического сегмента региона. При
данном подходе исключается вариант нецелесообразного расходования средств бюджетов
всех уровней на развитие транспортной сети.
Появляется возможность оперативно оценить эффективность реализации предлагаемого к проектированию мероприятия на стадии разработки программ по развитию
транспортного комплекса, в увязке с мероприятиями, реализуемыми и планируемыми
к реализации в районе тяготения исследуемого объекта. На основании исходной информации,
представленной в системе, строится сетевой график, который представляет собой модель
производственного транспортного процесса. В сетевом графике определены объемы
и характер решаемой задачи на разных уровнях, с различной степенью детализации, входящих
в состав комплекса работ, установлена их взаимосвязь, выделены события и работы, от
своевременного свершения которых зависит своевременное достижение намеченной цели.
65
Транспортное планирование и моделирование
Эффективность реализации данного подхода к сетевому планированию обусловлена
сокращением количества допущений при проектировании за счет использования достоверной
исходной информации (рис. 3). Минимизируются риски наступления нежелательных
событий при реализации проектных мероприятий.
Рис. 2. Модель ГИС модели «транспорт-урбанизм-органы власти»
Рис. 3. Эффект от комплексного подхода при проектировании с использованием
транспортного планирования на базе ГИСОГТД
66
С. Н. Карасевич
Литература
1. Градостроительный кодекс Российской Федерации.
2. Федеральный закон от 08.11.2007 г. №257 «Об автомобильных дорогах и о дорожной деятельности в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской
Федерации».
3. Совершенствование системы стратегического и территориального планирования / Е. С. Чугуевская, //
Вестник МГСУ. – 2016. – № 3. – С. 5–17.
4. Транспорт России: проблемы и перспективы – 2015, Материалы Юбилейной Международной
научно-практической конференции 24-25 ноября 2015 г. СПб.: ИПТ РАН. – Санкт-Петербург, 2015 Том 1.С. 3-8.
5. Транспортное моделирование: Методологические основы, программные средства и практические рекомендации. – М. Автополис-плюс, 2008. – 112 с.
6. Якимов М.В. Транспортное планирование создание транспортных моделей городов: монография /
М. Р. Якимов. – М.: Логос, 2013. – 188 с.
7. Сайт «Федеральная государственная информационная система территориального планирования»
http://fgis.economy.gov.ru/fgis/.
УДК 656.13
Сергей Николаевич Карасевич, канд. техн.
наук, доцент
(Открытое акционерное общество
«Научно-исследовательский институт
автомобильного транспорта» НИИАТ)
E-mail: s.karasevich@niiat.ru
Sergei Nikolaevich Karasevich,
PhD in Technique,
Associate Professor
(Open Joint Stock Company «Scientific and Research
Institute of Motor Transport» NIIAT)
E-mail: s.karasevich@niiat.ru
ПРИМЕНЕНИЕ ЗОН СОВМЕЩЕННОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ
КАЧЕСТВА ОРГАНИЗАЦИИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ В ГОРОДАХ
IMPROVING THE QUALITY OF TRAFFIC ORGANIZATION IN CITIES APPLICATION
IN PLANNING PRACTICE AREAS THE COMBINED USE OF STREET SPACES
В статье приведены примеры и описание перспективного проектного решения по организации дорожного движения в городах посредством создания зон совмещенного использования уличных пространств, сформулированы выводы и рекомендации. Отмечено, что необходима разработка соответствующей нормативнотехнической базы и методических рекомендаций для эффективного внедрения рассмотренного метода в существующую практику организации дорожного движения, которое может выступать в качестве типового проектного решения в процессе городского транспортного планирования. Применением данного метода достигается
сочетание эффективности транспортных решений и превосходного общего городского облика улиц.
Ключевые слова: организация движения, зоны совмещенного использования, уличное пространство,
безопасность движения.
The article provides examples and description of promising design solutions for traffic organisation in cities by creating zones combined use of street spaces, formulated conclusions and recommendations. It was noted that
is necessary to develop an appropriate regulatory framework and guidelines for the effective implementation of this
method in practice traffic organization, which can act as a standard design solutions in the process of urban transport
planning. Application of this method is achieved by the combination of efficient transport solutions and excellent
overall urban look of the street.
Keywords: the organization of the movement, a zone of the combined use, street space, traffic safety.
В условиях стремительной автомобилизации населения проблема совершенствования организации дорожного движения (ОДД) посредством внедрения прогрессивных планировочных проектных решений и технических средств ОДД является актуальной для
многих городов, в особенности для городских центров. Зачастую, автомобили заполняют
пространства улиц городов, вытесняют пешеходов, велосипедистов и препятствуют их движению. При этом комфортность урбанизированной среды в значительной степени определяется наличием развитой системы пешеходных и велосипедных связей и пространств.
67
Транспортное планирование и моделирование
Фактическая ситуация, складывающаяся на территориях пешеходных пространств, нередко требует принудительного ограничения доступа для автомобилей без ущерба для пешеходов, в особенности для их маломобильных категорий. Функциональная классификация территорий городских улиц и разделение движения в пространстве служат компромиссом при
разрешениях появившихся противоречий.
Вследствие чрезмерного роста интенсивности движения автотранспортных потоков на уличной сети городов концептуальный подход, предусматривающий преобразование центра города в зону успокоения трафика (traffic cаlming) с применением ограничений по использованию автомобилей, вытеснением транзитных транспортных потоков, развитием инфраструктуры для общественного пассажирского транспорта и активных способов передвижения является оправданным и адекватным современным вызовам и угрозам,
имеющим место в сфере обеспечения устойчивой, безопасной и комфортной транспортной
подвижности населения. Применение подхода, предусматривающего использование методов успокоения трафика, характеризуется созданием надежного защитного механизма исторического центра города от негативных воздействий автомобилей и созданием благоприятных условий для альтернативных видов передвижения населению. Убедительным обоснованием необходимости активного внедрения методов успокоения движения, сочетающих
различные технические и архитектурно-планировочные решения в городских центрах крупных городов, выступают требования экологической безопасности, которые в развитых странах Евросоюза рассматриваются в одном ряду с экономическими соображениями и требованиями по обеспечению безопасности движения
Одним из перспективных проектных решений по повышению качества ОДД в городах, не нашедшего к настоящему времени должного применения в городах России, представляется создание на уличных пространствах городских центров зон совмещенного
использования для немоторизированных способов передвижений и для движения автотранспортных средств. Планировочное и конструктивное исполнение данного проектного решения может быть реализовано в различных вариантах и в первую очередь зависит от функциональных характеристик городской улицы и ее элементов. При этом благоустройство зон
совмещенного использования на улице и дизайн их пространств играет очень важную роль
для обеспечения безопасности и комфортности движения и рассматривается, как средство
влияния на режим движения автомобилей. На рис. 1 и 2 в качестве наглядного примера показано концептуальное предложение, предусматривающее организацию перекрестков нового типа в виде пространств совмещенного использования участниками дорожного движения на улице Малая Дмитровка г. Москвы.
Приподнятое над уровнем проезжей части пространство совмещенного использования и одновременно с этим расположенное в одном уровне с тротуаром способствует
сдерживанию скорости движения автотранспортных средств и данная мера обеспечит
дополнительную безопасность пешеходов и велосипедистов в узлах. Мощение плиткой
пространств совмещенного использования и тротуаров выполнено однородными материалами, что подчеркивает приоритет и выделяет пространство пешеходов.
В пространствах совмещенного использования предусмотрены малые архитектурные
формы, обеспечивающие принудительное ограничение доступа автотранспортных средств
к пешеходным и велосипедным пространствам. Заградительные столбики неярким светом
освещают пространство совмещенного использования.
Организация велосипедных полос предусмотрена по обеим сторонам улицы,
каждая из которых имеет безопасную одностороннюю направленность и обеспечивает
легкий доступ к пространствам совмещенного использования. Вследствие организации
велодорожек вдоль всей улицы образуются разделительные полосы шириной 0,8 м,
отделяющие поток автомобилей от велосипедистов, что дает использовать пространство,
достаточное для размещения малых архитектурных форм ─ дорожных знаков, светофоров
68
С. Н. Карасевич
и уличного освещения. Отсутствие физических препятствий (помех) для движения за счет
создания непрерывной линии тротуара по всей длине улицы обеспечивает безбарьерную
среду для пешеходного движения, включая маломобильные категории населения.
Рис. 1. Планировочное и конструктивное исполнение зоны совмещенного
использования на улице Малая Дмитровка в г. Москва,
разработанное КБ «Стрелка» в рамках проекта «Моя улица»
Тротуар на восточной стороне улицы Малая Дмитровка расширен, в том числе
с учетом его большей естественной освещенности в течение года. В рамках формирования
парковочного пространства на улице также учтены изменения попадания солнечного света
(затененности мест парковки) на припаркованные автотранспортные средства в зависимости
от времени года, что является важным фактором. Фрагмент анализа затененности в границах
проектирования показан на рис. 3.
Парковки устраиваются на западной стороне улицы для предотвращения нагрева
автотранспортных средств солнечными лучами.
Следует отметить в данном рассматриваемом случае достижение достаточно высокой
эффективности транспортных решений в целом, которые более эффективно учитывают
потребности различных категорий участников дорожного движения и повышают качество
пользования улицей. Одновременно с этим удачно достигается сочетание эффективности
транспортных решений и превосходного общего городского облика улицы. Применение
унифицированных типовых конструкций и материалов создает благоприятный контраст
фонов, четкое зонирование пространств для различных категорий пользователей улицы
и обеспечивает создание единого стиля городского окружения на рассматриваемой
территории.
69
Транспортное планирование и моделирование
Рис. 2. Концепция КБ «Стрелка» по обустройству трех зон совмещенного
использования на улице М. Дмитровка в г. Москва
Рис. 3. Анализ затененности в границах проектирования
Задача обеспечения надлежащей интуитивной навигации пешеходов на улице
и примыкающих к ней переулках, т. е. организация направлений пешеходного перемещения
по специально обустроенному для данных целей пространству, а также ограничения
присутствия пешеходов на отдельных опасных участках, либо участках, не предназначенных
для пешеходного перемещения достаточно эффективно решена. В особенности с помощью
разных типов мощения удачно организовано направление движения потока пешеходов.
70
С. Н. Карасевич
Инструменты интуитивной навигации не создают препятствий для свободного перемещения
пешеходов на территориях свободных пространств, включая маломобильные группы
населения.
Зона совмещенного использования может быть организована как на отдельных
пространствах городской улицы, так и на всем ее протяжении (рис. 4–7).
Рис. 4. Пример организации зоны совмещенного использования
пространств на площадях и плоскостной парковке
Концепция КБ «Стрелка» по благоустройству сквера
на площади Воровского
В комбинации с привлекательными общественными пространствами, объединяющими объекты историко-культурного наследия и зеленые области, зоны совмещенного использования организуют и гармонизируют среду городских улиц. Применение мощения подчеркивает зонирование уличных пространств, их деление на пешеходные и транспортные
участки.
Современный мировой тренд в сфере повышения качества ОДД в крупных городах
связан с идеей ревитализации городских центров и предусматривает:
– формирование комфортной среды для пешеходных и иных немоторизированных
передвижений;
– последовательное сдерживание автомобильной мобильности;
– экологизацию и эстетизацию городской транспортной системы, т. е. обеспечение ее
гармоничного сопряжения с ландшафтом, озеленением и архитектурной средой городского центра и т. д.
С учетом данных обстоятельств, необходимо отметить особую актуальность применения в планировочной практике проектных решений, направленных на создание зон
совмещенного использования уличных пространств в городах. Внедрение и широкое распространение таких мер способствует реализации принципов создания благоприятной городской среды для передвижений, учитывающей баланс интересов различных пользователей уличным пространством (пешеходы, велосипедисты, автомобилисты) и повышению
комфортности, безопасности и экологичности мобильности, а также созданию привлекательного внешнего вида городских улиц.
Улицы, интегрированные в городскую среду исторического центра и должны иметь
многофункциональное значение, т. е. допускать совмещение транспортных, социальных,
культурных и других функций. С учетом данных соображений должны определяться приоритеты выделения пространств улиц для различных категорий ее пользователей. При этом
важно отметить, что происходящие изменения, связанные с устройством и развитием инфраструктуры для активных пеших прогулок и поездок на велосипеде на улицах, являются
эффективным способом реализации мероприятий, направленных на снижение зависимости
71
Транспортное планирование и моделирование
от использования индивидуальных автомобилей и стимулирование экологичной немоторизированной мобильности в центре города.
а)
б)
Рис. 5. Пример организации зоны совмещенного использования пространств
на площадях и плоскостной парковке (Концепция КБ «Стрелка» по благоустройству:
а – плоскостной парковки на ул. Большая Лубянка; б – Сухаревской площади
Оптимизация проектных решений по применению зон совмещенного использования
представляется целесообразной на основе использования средств компьютерного моделирования движения транспортных и пешеходных потоков на проектируемом объекте уличнодорожной сети. Реализация данного подхода позволит повысить совокупное качество принятых проектных решений за счет более объективной их оценки и надежных прогнозов
развития дорожно-транспортной ситуации, что, в конечном счете, даст возможность своевременно принять необходимые корректирующие воздействия. Кроме того, резервами развития проектных решений, направленных на создание зон совмещенного использования являются:
 использование приемов архитектурного освещения для направления движения
пешеходов;
 ограничение доступа автотранспортных средств на тротуар посредством применения малых архитектурных форм (боллардов) для исключения стихийной парковки автомобилей;
72
С. Н. Карасевич
 озеленение (высадка деревьев) в буферной зоне, что обособляет пешеходную
и велосипедную зону от автомобильной, возвращает прогулочную функцию улице;
 направление пешеходных потоков при помощи ограждающих конструкций, возможно зеленой изгороди (элементов контейнерного озеленения) и других малых архитектурных форм. При этом с позиций повышения безопасности движения целесообразно использовать ограждающие конструкции со светоотражающими элементами (подсветкой) для
предупреждения участников автомобильного движения о границах пешеходной зоны.
Рис. 6. Организация зоны совмещенного использования пространств на набережной
(Концепция КБ «Стрелка» по благоустройству Кадашевской набережной в г. Москва
Рис. 7. Пример организации зоны совмещенного использования пространств
на всем протяжении улицы (Концепция КБ «Стрелка» по благоустройству
ул. Петровские линии в г. Москва)
Необходима разработка соответствующей нормативно-технической базы и методических рекомендаций для эффективного внедрения рассмотренного метода в практику
ОДД, которое может выступать в качестве типового проектного решения в процессе городского транспортного планирования.
73
Транспортное планирование и моделирование
УДК 656.13
Александр Сергеевич Кашталинский, преподаватель
(Сибирская государственная автомобильно-дорожная
академия (СибАДИ))
E-mail: ask1188@mail.ru
Alexander Sergeevich Kashtalinsky, lecturer
(Siberian State Automobile and Highway Academy
(SibADI))
E-mail: ask1188@mail.ru
СНИЖЕНИЕ ЗАДЕРЖЕК НА РЕГУЛИРУЕМЫХ ПЕРЕКРЕСТКАХ С УЧЕТОМ
ВРЕМЕННОЙ НЕРАВНОМЕРНОСТИ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ
REDUCING DELAYS ON THE CONTROLLED INTERSECTIONS WITH TAKING INTO
ACCOUNT THE TRAFFIC FLOWS TIME UNEVENNESS
Рассмотрена актуальность учета временной неравномерности формирования транспортных потоков,
направленного на снижение задержек на регулируемых перекрестках в городах.
Изучены критерии выбора параметров светофорной сигнализации. Установлено, что наиболее подходящим критерием является транспортная задержка. В качестве аналитической модели задержки, использование которой возможно при расчете длительности цикла и фаз регулирования, по объективным причинам выбрана модель, предложенная в североамериканском руководстве по обеспечению пропускной способности
«Highway Capacity Manual 2000».
Разработаны рекомендации по учету суточной и внутричасовой неравномерностей при назначении
режимов многопрограммного регулирования на перекрестке. Применение представленных рекомендаций по
учету суточной и внутричасовой неравномерностей позволит снизить задержки транспорта на перекрестках
на 17-28 % в течение суток.
Ключевые слова: неравномерность транспортных потоков, суточная неравномерность, внутричасовая
неравномерность, светофорное регулирование, многопрограммное регулирование, транспортная задержка.
The relevance of accounting of time unevenness of traffic flows forming directed on decrease of delays at the
controlled intersection in cities was considered.
Criteria of traffic signal timing were studied. It is established that the most eligible criterion is the traffic delay. Analytical model of the delay, which usage is possible for calculation of the cycle length and phases times, for the
objective reasons the model offered in a manual «Highway Capacity Manual 2000» was chosen.
Recommendations on daily and hour unevenness, which are required for assigning of multiprogramming
control at the controlled intersection, were developed. Application of the presented recommendations on accounting
of daily and hour unevenness allows to reduce traffic delays at the controlled intersections by 17–28 % within days.
Key words: traffic unevenness, daily unevenness, hour unevenness, traffic signalization, multiprogramming
control, traffic delay.
Самым распространенным методом обеспечения безопасности движения водителей
и пешеходов на перекрестках является организация на них светофорного регулирования.
Всегда это сопряжено с увеличением транспортных задержек. Наиболее простой и часто
применяемый метод управления светофорной сигнализацией – жесткое однопрограммное
регулирование, когда параметры работы светофора рассчитываются для пикового периода
и используются на перекрестке неизменно в течение суток, недель и даже нескольких лет.
Применение жесткого однопрограммного управления светофорной сигнализацией приводит к неоправданно высоким задержкам в межпиковый период суток и к снижению эффективности функционирования перекрестка в периоды наибольшей загрузки транспортом – часыпик. Таким образом, при использовании однопрограммного регулирования игнорируется
суточная и внутричасовая неравномерности транспортных потоков (ТП).
Учет показателей неравномерности ТП как в течение суток, так и в течение часа при
назначении параметров светофорного регулирования на изолированных перекрестках позволит повысить эффективность их функционирования за счет снижения транспортных задержек.
74
А. С. Кашталинский
Поэтому целью данной работы является повышение эффективности функционирования регулируемых пересечений с учетом временной неравномерности формирования ТП.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Изучить методы и критерии оптимизации параметров светофорного регулирования на перекрестке.
2. Исследовать временную неравномерность ТП, изучить влияние различных факторов на ее величину.
3. Предложить рекомендации по учету неравномерности ТП при назначении режимов многопрограммного светофорного регулирования.
4. Дать технико-экономическую оценку предложенным рекомендациям по учету неравномерности ТП при назначении режимов светофорного регулирования.
Управление светофорной сигнализацией на перекрестке осуществляется посредством следующих параметров [1]:
– длительность цикла;
– длительность фаз;
– длительность основных тактов;
– длительность промежуточных тактовпорядок фаз;
– состав фаз.
Несомненно, для обеспечения эффективного функционирования перекрестка необходима организация наиболее приемлемого набора фаз регулирования и определение оптимального порядка их смены. Длительность промежуточных тактов для каждого конкретного перекрестка назначается в зависимости от его геометрии и порядка фаз.
Исходя из этого, основными расчетными параметрами управления, определяющими эффективность функционирования регулируемых перекрестков, являются длительность
цикла и длительности фаз регулирования.
Длительности фаз устанавливаются пропорционально значениям интенсивности
наиболее загруженных направлений движения в фазах.
Поэтому основным вопросом является назначение оптимальной длительности цикла
на перекрестке. Критерием оптимизации длительности цикла на изолированном перекрестке является транспортная задержка. Для расчета оптимальной длительности цикла учеными по всему миру было разработано большое количество аналитических моделей задержки транспорта.
Большинство моделей задержки транспорта предполагают наличие в ней постоянной и случайной составляющей [1,2,3]:
d  d det  d var ,
(1)
где d – задержка транспорта; ddet – постоянная составляющая; dvar – случайная составляющая.
Вебстером на основе детерминированного ТП с учетом его случайной составляющей
была предложена следующая модель задержки [4]:
d
§ s
T (1 g )2
X2
0 ,65¨
¨ 2
2( 1 gX ) 2O( 1 X )
©O
1/ 3
·
¸
˜ X 2 5g ,
¸
¹
(2)
где T – длительность цикла, с; g – отношение длительности разрешающего такта к длительности цикла, g 
T 
t
; Х – степень насыщения, X   ; λ – удельная интенсивность движеT
t s
ния, ед./ч.; s – поток насыщения, ед./ч.
Первый член в формуле (2) определяет среднюю длительность задержки ddet при
λ(t) = const. Два других члена вместе формируют dvar, они дают дополнительную задержку,
обусловленную случайной составляющей потока и связанную с пуассоновским характером
прибытия транспорта.
75
Транспортное планирование и моделирование
Для определения оптимальной длительности цикла используется формула:
Ɍɰ
1,5 L 5
1 Y
,
(3)
где L – суммарное потерянное время за цикл регулирования, с, Y – суммарный фазовый коn

эффициент перекрестка, Y   i .
i 1 s i
Метод определения оптимальной длительности цикла, предложенный Вебстером
получил широкое распространение на практике и используется до настоящего времени.
Однако модель задержки Вебстера имеет один серьезный недостаток – отсутствует возможность определения задержки при степени насыщения превышающей 1.
Этот недостаток был исправлен в формуле определения задержки из североамериканского руководства «Highway Capacity Manual 2000» [5], разработанной на основе формулы Вебстера, детерминированные составляющие задержки в той и другой формулах идентичны.
Величина средней задержки HCM 2000 определяется следующим образом:
d d1 PF d 2 d 3 ,
(4)
где d – задержка одного автомобиля, с/ед.; d1 – постоянная задержка, с/ед.; PF – коэффициент прогрессии для постоянной задержки, учитывающий характер прибытия ТС к перекрестку; d2 – случайная задержка, с/ед.; d3 – начальная задержка из-за очереди транспортных
средств, имеющейся к началу разрешающего сигнала, с/ед.
d1 
0 ,5Ñ 1  g C  ,
1  min1, X  g C 
(5)
где C – длительность цикла, с; g –длительность зеленого сигнала, с; X – степень насыщения.

d 2  900T  X  1 


 X  12  8kIX  ,
cT

(6)
где T – продолжительность обследования, ч.;; k – коэффициент, учитывающий влияние адаптивного регулирования на величину дополнительной задержки, для перекрестков с жестким
регулированием k = 0,5; I – коэффициент, учитывающий расстояние от предыдущего (по направлению движения) регулируемого перекрестка до рассматриваемого, для изолированных перекрестков I = 1; с – пропускная способность регулируемого направления ед./ч.
Процедура определения длительности цикла начинается с расчета минимально возможной длительности цикла для перекрестка, которой соответствует степень насыщения
Х = 1. Она определяется по формуле [5]:
C
L
1Y
,
(7)
Далее длительность цикла подбирается в зависимости от приемлемого уровня степени насыщения регулируемых направлений, либо в соответствии с системными требованиями к длительности цикла на перекрестке.
Рассмотрим методы светофорного регулирования на изолированных перекрестках.
Помимо упомянутого выше жесткого однопрограммного регулирования широкое распространение получило жесткое многопрограммное регулирование. Оно заключается в назначении моментов смены режимов светофорного регулирования в течение суток, недели
и года в зависимости от распределения транспорта по направлениям движения на перекрестке в течение указанных периодов.
Большинство дорожных контроллеров российского производства позволяют использовать до 8 режимов светофорного регулирования в течение суток. Использование технических средств автоматизированных систем управления движением позволяют использовать на перекрестке до 24 различных режимов регулирования в течение суток, а также за76
А. С. Кашталинский
давать недельные и годовые карты смены режимов с выбором из имеющихся 24-х вариантов работы светофорного объекта. Многопрограммное регулирование не требует серьезных
капиталовложений для реализации и показало серьезное снижение задержек на перекрестках по сравнению с однопрограммным регулированием на величину от 10 до 35 % в течение суток [1]. Однако, каких-либо рекомендаций по назначению режимов многопрограммного регулирования, моментов смены и продолжительности их работы в РФ не существует
и не используется.
Другим видом регулирования является адаптивное регулирование на перекрестке.
Наибольшее распространение получил метод адаптивного регулирования по поиску разрывов в транспортном потоке. Однако анализ этого метода показал, что он эффективен при
низком уровне интенсивности движения [1], когда ТП находится в свободном состоянии.
С увеличением интенсивности движения между транспортными средствами отсутствуют
разрывы, удовлетворяющие включению следующей фазы, таким образом, регулирование
на перекрестке вырождается в жесткое однопрограммное. Помимо этого, адаптивное регулирование требует дополнительных затрат на установку детекторов транспорта, их ремонт
и обслуживание.
Таким образом, наиболее приемлемым методом регулирования, с помощью которого
возможно учитывать неравномерность ТП является жесткое многопрограммное регулирование. Исходя из этого, рекомендации по учету временной неравномерности ТП будем разрабатывать именно для многопрограммного регулирования.
Для реализации мероприятий по учету временной неравномерности при назначении
режимов многопрограммного регулирования необходимо провести ее анализ.
В первую очередь необходимо рассмотреть суточную неравномерность движения.
Изучение суточных диаграмм распределения интенсивностей ТП, полученных в ходе натурных обследований движения на различных городских магистралях, а также изучение
уже проведенных исследований в этой области [6] позволило выявить периоды наибольшей загрузки магистралей в вечернее и утреннее время в будние дни, которые представлены в табл. 1.
Таблица 1
Пиковые периоды в будние дни
Магистрали города
Центральные
Периферийные
Пиковые периоды
Утренний
Вечерний
8:00–10:00
17:00–19:00
7:00–9:00
18:00–20:00
Помимо этого, обследование позволило классифицировать виды суточных распределений по двум признакам: период наибольшего пика и количество пиков в течение суток.
Полученная классификация представлена в табл. 2.
Анализ суточных распределений показал, что распределения 1а и 1б (см. табл. 2) характерны для периферийных магистралей, в которых расположены спальные районы города. В утреннее время высокий уровень интенсивности движения наблюдается в направлении
деловой части города, в вечернее время – в противоположном направлении. Распределения
2а и 2б характерны для магистралей расположенных на периферии центральной части города. Распределения 1в и 2в характерны для центральной части города. Помимо этого, распределение 1в может быть характерно для промышленных магистралей, на которых наблюдается высокий уровень интенсивности в течение всего рабочего дня. Распределения 3а-3в
характерны для выходных или праздничных дней, причем распределение 3а более соответствует субботнему дню, а 3б – воскресному. Распределение 3в может наблюдаться в любой
из выходных или праздничных дней.
77
Транспортное планирование и моделирование
На основании анализа суточных распределений интенсивности движения необходимо составить типовые варианты смены режимов светофорного регулирования для направлений движения с характерными суточными распределениями.
Исходя из опыта, можно предложить следующие рекомендации по учету суточной неравномерности при назначении режимов многопрограммного светофорного регулирования:
1) для периодов максимальной загрузки необходимо назначение не менее 3-х режимов регулирования: для предпикового, пикового и послепикового периодов;
2) программу для пикового периода необходимо включать заранее до его наступления (за 15–30 минут);
3) смену программу для пикового периода необходимо производить сразу после его
окончания;
4) все программы светофорного регулирования должны учитывать флуктуации интенсивности движения, которые могут иметь место в течение периода включения стационарных режимов.
Таблица 2
Классификация видов распределений интенсивности движения в течение суток
В соответствии с предложенными рекомендациями, для типовых вариантов распределений интенсивностей движения в течение суток были составлены карты смены режимов
регулирования, которые представлены на рис. 1.
В соответствии с рис. 1:
– для регулируемых направлений с 1-м пиковым периодом (распределения 1а и 1б
из табл. 2) необходимо назначение не менее 5-6 режимов регулирования в сутки;
– для регулируемых направлений с 2-мя пиковыми периодами (распределения
2а–2в из табл. 2) необходимо назначение не менее 5-6 режимов в сутки;
– для регулируемых направлений с 1-м продолжительным пиковым периодом (распределение 1в из табл. 2) необходимо назначение не менее 4 режимов в сутки;
78
А. С. Кашталинский
– для регулируемых направлений с 1-м не ярко выраженным пиковым периодом
(распределение 3а–3в из табл. 2) необходимо назначение также не менее 4 режимов в сутки.
Необходимо отметить, что число режимов регулирования на перекрестке определяется регулируемым направлением, требующим максимального количества смен режимов
работы светофора.
Помимо анализа суточной неравномерности ТП большой интерес вызывает изучение внутричасовой неравномерности ТП, которая определяет флуктуации интенсивности
движения в течение периода включения стационарного режима работы светофорной сигнализации на перекрестке.
Для ее изучения и определения диапазона изменения показателей неравномерности
движения был проведен обширный многофакторный эксперимент на основе натурных обследований. В ходе обследований производился подсчет интенсивности движения транспорта в районе регулируемых перекрестков в крупных городах РФ (Москва, Санкт-Петербург,
Новосибирск, Омск, Хабаровск и др.). Эксперимент охватил диапазон условий движения
ТП, представленный в табл. 3.
а)
б)
в)
г)
Условные обозначения:
– Программа для ночного времени
– Программа для периода послепикового
спада интенсивности движения
– Программа для периода предпикового
– Программа для межпикового периода
роста интенсивности движения
– Программа для пикового периода
– Программа для пикового периода
в выходные дни
Рис. 1. Варианты карт смены режимов светофорного регулирования для направлений с различным характером суточных распределений интенсивностей движения:
а – для направления с одним утренним пиком; б – для направления с утренним и вечерним пиком;
в – для направления с одним продолжительным пиком; г – для направления с пиком невысокой
интенсивности (выходной день)
В ходе эксперимента было выполнено более 15-ти тысяч замеров. Для проведения
одиночного измерения интенсивности движения и состава ТП использовались пятиминутные интервалы времени. Для каждого интервала проводился подсчет проехавших по поло79
Транспортное планирование и моделирование
се движения ТС различных категорий, в соответствии с которым определялась приведенная
интенсивность движения за час и количество легкового транспорта в потоке.
Таблица 3
Обозначение и диапазон варьирования дорожно-транспортных факторов внутричасовой
неравномерности ТП
Наименование фактора
Удельная интенсивность движения, ед./ч
Доля легковых автомобилей в потоке
Ширина полосы движения, м
Количество полос движения в одном направлении, ед.
Диапазон варьирования
0–1500
0,1–1,0
2,5–4,0
2–5
Обозначение
λ
l
b
n
В качестве показателя внутричасовой неравномерности выбрано среднее линейное
отклонение количества ТС, прошедших в течение пятиминутных интервалов от средней часовой интенсивности [7]:
12
'O j
¦ k ˜O
5 ɦɢɧ
i
i 1
Oɱɚɫ
j
, ед./ч,
(8)
12
где k – коэффициент перевода интенсивности движения за 5 мин к часовой интенсивности,
k = 12.
В ходе проведения экспериментальных исследований для составления зависимости
была построена следующая нелинейная многофакторная модель:
y  b0  b1 x1  b2 x 2  ...  bi x i  b12 x1 x 2  b13 x1 x 3 ...  bij x i x j  b21 x12  b2 2 x 22 ...  b2i x i2 .
(9)
По окончании обработки статистических данных, полученных в ходе эксперимента,
были рассчитаны коэффициенты уравнения (9), статистически незначимые коэффициенты
были отсеяны. По результатам анализа, дорожные факторы ширины полосы движения (b)
и количества полос(n) оказались незначимыми при формировании внутричасовой неравномерности движения.
Исходя из этого, была получена следующая зависимость среднего отклонения интенсивности движения Dl от величины интенсивности движения l и состава ТП:
Δλ = –4,181 + 0,123λ + 139,1l + 0,037λl – 0,000084λ2 – 145,14l2.
(10)
На рис. 2 представлена графическая интерпретация выражения (10). Анализ адекватности применения представленной зависимости для описания функции отклика на основе
F-критерия показал, что уровень значимости полученной модели Р > 0,999. В то же время,
коэффициент детерминации представленной зависимости R2 = 0,8514. Это говорит о том,
что выбранные факторы описывают 85 % вариации величины среднего отклонения от уровня интенсивности.
Все это указывает на высокую степень соответствия полученной зависимости реальному изменению показателя внутричасовой неравномерности. Представленный анализ указывает на то, что основное влияние на величину неравномерности движения ТП оказывают «внутренние» факторы – интенсивность движения и состав ТП. Более подробный анализ полученной зависимости представлен в [8].
При назначении режимов светофорного регулирования для обеспечения эффективного функционирования перекрестка необходимо производить учет показателя внутричасовой неравномерности  Для этого в расчетной величине интенсивности движения необходимо учитывать значение этого показателя:
расч = изм + .
(10)
80
А. С. Кашталинский
где расч – расчетная удельная интенсивность движения, ед./ч; изм – измеренная удельная интенсивность движения, ед./ч;  – показатель внутричасовой неравномерности, ед./ч.
Рис. 2. Зависимость отклонения  от величины интенсивности движения 
и доли легкового транспорта в потока l
Для подтверждения целесообразности предложенных рекомендаций по учету временной неравномерности при назначении режимов многопрограммного регулирования необходимо их использовать на реальном перекрестке. В качестве экспериментального выбран Т-образный перекресток в городе Омске, пересечение пр. Космический
и ул. Индустриальная. Пересечение удовлетворяет условиям изолированного перекрестка.
Характеризуется высокой степенью загруженности, часто на подходах к нему наблюдаются заторы.
На начальном этапе было проведено масштабное обследование условий движения
на перекрестке с фиксацией интенсивностей движения по регулируемым направлениям.
Обследование проводилось как в будние, так и в выходные дни. В результате получены распределения ТП по регулируемым направлениям с динамикой в течение рабочего дня.
На основании полученных данных была предложена реализация многопрограммного регулирования с назначением 8-ми режимов работы светофорного объекта на перекрестке. Расчет уровня задержек на регулируемых направления с помощью формулы (4) показал,
что использование предложенных рекомендаций позволит снизить уровень задержек транспорта на перекрестке на 27 % в течение суток. Предложенные рекомендации могут быть использованы и на других регулируемых перекрестках, в том числе эксплуатируемых в режиме координированного управления ТП.
Литература
1. Петров В.В. Управление движением транспортных потоков в городах: Монография – Омск: Изд.
СибАДИ, 2007. – 92с.
2. Автомобильные перевозки и организация дорожного движения: Справочник. Пер. с англ. /
В. У. Рэнкин, П. Клафи, С. Халберт и др. М.: Транспорт, 1981. – 592 с.
3. Брайловский Н. О., Грановский Б. И. Управление движением транспортных средств. – М.: Транспорт,
1975. – 110 с.
4. Webster F.V. Traffic signal settings. – British road res. Lab. Tech. paper, 1958 – №39.
5. Highway Capacity Manual. // TRB, Washington, DC, 2000. – 1134 p.
6. Левашев А.Г., Михайлов А.Ю., Головных И.М. Проектирование регулируемых пересечений: Учеб.
пособие – Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007. – 208 с.
7. Кашталинский А.С., Петров В.В. Расчет параметров светофорного регулирования с учетом неравномерности движения транспортных потоков // Развитие дорожно-транспортного и строительного комплексов
81
Транспортное планирование и моделирование
и освоение стратегически важных территорий Сибири и Арктики: вклад науки: материалы Международ. Науч.
практич. конф. – Омск: СибАДИ, 2014. −Кн. 1. – с. 254-256.
8. Кашталинский А.С., Петров В.В. Влияние дорожно-транспортных факторов на неравномерность
транспортных потоков в городах// Вестник ИрГТУ. 2016. №1 (108). С 116-123.
УДК 656.02
Сергей Дмитриевич Шепелёв, доктор техн. наук,
доцент.
(Южно-Уральский государственный аграрный
университет)
Александр Викторович Клецов, студент
магистратуры
(Южно-Уральский государственный университет)
Кристина Эдвардовна Герль, студентка
магистратуры
(Южно-Уральский государственный университет)
E-mail: info_at@mail.ru, alexandr_kletsov@mail.ru,
krestik9841@mail.ru.
Sergey Dmitievich Shepelev, Doc. of Tech. Scie.,
Associate Professor
(South Ural State Agriculture University)
Alexandr Viktorovich Kletsov, master’s degree student
(South Ural State University)
Kristina Edvardovna Gerl, master’s degree student
(South Ural State University)
E-mail: info_at@mail.ru,
alexandr_kletsov@mail.ru, krestik9841@mail.ru.
ЭКСПЛУАТАЦИОННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ СЕДЕЛЬНЫХ ТЯГАЧЕЙ
В МЕЖДУГОРОДНЕМ СООБЩЕНИИ
OPERATIONAL INDICATORS OF TRUCK TRACTORS,
IN THE LONG-DISTANCE MESSAGE
При моделировании грузовых перевозок автомобильным транспортом, существует необходимость учета условий эксплуатации подвижного состава, и изменений его показателей производительности.
Авторами приводятся аналитические данные эксплуатационных характеристик при изменении времени года.
Выявленные изменения эксплуатационных показателей проанализированы авторами и представлены в статье
в виде графиков. Учет представленных данных способствует эффективному использованию подвижного состава. Транспортно-экспедиционные компании имеют возможность определять затраты на эксплуатацию подвижного состава в зависимости от изменения времени года, и закладывать данные в себестоимость перевозки.
Ключевые слова: время работы двигателя, время движения, техническая скорость, эксплуатационная
скорость, расход топлива, подвижной состав.
Abstract: When modeling freight transportation exists a need of accounting of service conditions of rolling stock, and changes of its performance measures road transport. Authors provide
analytical data of operational characteristics in case of change of a season. The revealed changes of operational indicators are analysed by authors and presented in article in a schedule type.
Accounting of the provided data promotes effective use of rolling stock. Forwarding companies
have an opportunity to determine operating costs of rolling stock depending on change of a season,
and to pledge the transportations this in cost value.
Keywords: engine operating time, drive time, technical speed, operational speed. the fuel
consumption, rolling stock.
Процесс организации перевозок сопряжён с решением целого комплекса организационных, экономических, технологических и управленческих проблем[1, 2]. Основной задачей логистики является – обеспечение транспортировки груза от грузоотправителя к грузополучателю с минимальными затратами на перевозку. В связи с этим необходимо учитывать
эксплуатационные характеристики используемого подвижного состава [3, 4].
Россия находится в зоне четырех климатических поясов, и особенно с изменением
времени года температурные условия резко меняются. Это значительно отражается на характеристиках использования подвижного состава [5, 6]. Ввиду этого фактора следует учитывать сезонность при моделировании процесса транспортировки груза [7, 8].
82
С. Д. Шепелев, А. В. Клецов, К. Э. Герль
С помощью системы спутникового мониторинга было проведено исследование семи
седельных тягачей марки МАN и Volvo сроком эксплуатации от 4 до 10 лет. Исследуемые
автомобили регулярно проходят техническое обслуживание в фирменных сервисных центрах. В исследуемом предприятии седельные тягачи с тентованными полуприцепами работают на междугородних маршрутах. Практикуется только помашинная отгрузка, средний
вес груза составил порядка 17 т. Средняя длинна ездки составляет 1700 км. Целью исследования является выявление изменения эксплуатационных показателей в зависимости от времени года. Данные анализировались по одному полному летнему и зимнему месяцу. Для
анализа летом 2015 года был собран статистический материал за июль и зимой 2016 года
данные снимали в феврале [9, 10].
На рис. 1 представлена зависимость среднего времени движения автомобиля и времени рработы двигателя за один летний месяц эксплуатации.
у
Рис. 1. Зависимость tдвиж. от tр.дв. в летнее время (июль)
На рис. 2 представлена зависимость среднего времени движения автомобиля и времени рработы двигателя в ф
феврале.
р
Рис. 2. Зависимость tдвиж. от tр.дв. в зимнее время (февраль)
На рис. 2 видно увеличение времени непроизводительной работы двигателя в зимний
период. Что объясняется хранением автомобилей на открытой стоянке, в результате механизмы и агрегаты тягача подвержены интенсивному охлаждению, как следствие затрачивается дополнительное время на запуск и прогрев двигателя. Учитывая представленные данные, перевозчикам необходимо закладывать дополнительное время на подачу автомобиля
под погрузку.
На рис. 3 отображены данные по изменения средней эксплуатационной скорости в зависимости от времени года. Так в зимний период эксплуатационная скорость снижается до 20 %.
83
Транспортное планирование и моделирование
Рис. 3. Средняя эксплуатационная скорость
Важно отметить, что при планировании работы подвижного состава в расчетах провозных возможностей транспортных средств используют величину эксплуатационной скорости движения. Поэтому полученные данные необходимо учитывать при учете времени на
нулевой пробег и простои подвижного состава под погрузкой и разгрузкой [11].
Средняя техническая скорость в зимний период снижается в пределах от 4 до 5 %.
Незначительно снижение технической скорости автомобиля необходимо учитывать при
планировании маршрутов на большие расстояния. Зависимость средней технической скорости от изменения времени года показана на рис. 4.
Рис. 4. Средняя техническая скорость
В междугородних грузоперевозках затраты на топливо, как правило занимают значительную часть расходов, в некоторых случаях достигает 50 % от себестоимости. Запуск двигателя в зимнее время характеризуется увеличением энергетических затрат. Для облегчения
пуска у тягачей предусмотрены автономные подогреватели. Кроме того, принцип работы
автономного подогревателя основан на сжигании топлива, что также приводит к дополнительному расходу топлива [12]. На рис. 5 отображена динамика изменения расхода топлива
в зависимости от времени года.
Средний расход топлива в зимний период возрастает на 6 %. Колебания роста расхода топлива в зависимости от марки седельных тягачей составило в пределах от 7 до 15 %.
На основе полученных данных, можно сделать следующие выводы:
1. Время непроизводительной работы двигателя автомобиля в зимнее время увеличивается на 12 % (1,22 ч).
2. Средняя эксплуатационная скорость в летнее время 30,5 км/ч. В зимнее время
она снижается до 25,2 км/ч. При этом средняя техническая скорость имеет незначительное
изменение: лето – 61,5 км/ч; зима – 59,4 км/ч.
84
С. Д. Шепелев, А. В. Клецов, К. Э. Герль
3. Расход топлива изменяется в пределах от 33,7 л/100 км летом, до 35,7 л/100 км
в зимний период.
р
Рис. 5. Расход топлива
Данные полученные в ходе исследования позволят транспортным компаниям более
точно моделировать транспортные процессы, и как следствие эффективнее использовать
подвижной состав.
Литература
1. Зырянов А.П., Шепелёв В.Д. Оценка эксплуатационных показателей грузового транспорта
в Российской федерации // Журнал: Экология и научно-технический прогресс. Урбанистика.// Издательство:
Пермский национальный исследовательский политехнический университет. №1. стр.292-297. Пермь – 2014.
2. Шепелёв, В.Д., Александрова, Т.А., Герль, К.Э. Повышение эффективности подвижного состава
с помощью спутниковых систем мониторинга / В.Д. Шепелёв, Т.А. Александрова, К.Э. Герль // Экономика
и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития: сб. мат. науч.-практич. конф. / ЦНС «Интерактив
плюс». – Чебоксары, 2015. – С. 306-309.
3. Альметова, З.В. Повышение эффективности транзитных перевозок в межтерминальных сообщениях (на примере Челябинской области): дис. ... кандидата технических наук: 05.22.01: защищена 24.06.14:
утв. 07.11.14 / Альметова Злата Викторовна. – М., 2014, – 185 с.
4. Альметова, З.В. Закономерности формирования транзитного потенциала: монография /
О.Н. Ларин, Н.К. Горяев, З.В. Альметова – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2012. – 188 с.
5. Альметова, З.В. Повышение эффективности эксплуатации автомобильного транспорта при транзитных грузоперевозках / З.В. Альметова, О.Н. Ларин // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». –
2012. – № №30(289). – С. 161–166.
6. Альметова, З.В. Вопросы оптимизации объемов партий грузов в интегрированных цепях поставок
продукции / З.В. Альметова, О.Н. Ларин, С. Левин // Журнал «Логистика» – 2014. – № 6; Агентство Маркет
Гайд» sales@mg-agency.com, С. 58–60.
7. Pogotovkina, N.S., Almetova, Z.V., Gorchakov, Y.N., Kosyakov, S.A., Khegay, V.D. Motorization in Russia:
Challenges and solutions [Электронный ресурс] // International Journal of Applied Engineering Research. 2015.
Vol. 10, № 14. P. 34443–34448.
8. Альметова, З.В. Использование транзитных терминалов для повышения эффективности грузовых
перевозок / З.В. Альметова., О.Н. Ларин // Автотранспортное предприятие. – 2014. – №4. – С. 25–26.
9. Шепелёв, С.Д. Статистические показатели производительности зерноуборочных комбайнов в зависимости от наработки / С.Д. Шепелёв, В.Д. Шепелёв, Ю.Б. Черкасов //Агропродовольственная политика
России. – 2015. – № 1 (13). – С. 36-40.
10. Герль, К.Э., Шепелев, В.Д. Использование спутниковых систем мониторинга на автомобильном
транспорте для повышения эффективности использования подвижного состава / К.Э. Герль, В.Д. Шепелев //
Перспективные направления развития автотранспортного комплекса : сб. статей / ПГСА. – Пенза, 2015. С. – 11-14.
11. Шепелёв, В.Д. Обоснование технико-технологической согласованности процессов уборки и послеуборочной обработки зерна : автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. тех. наук (05.20.03) / Шепелёв Владимир
Дмитриевич; Челябинский государственный агроинженерный университет. – Челябинск, 2007. – 22 с.
12. Колесников А.С. О расходе топлива двигателя автомобиля при пуске в низкотемпературных условиях // Материалы международной научно-технической конференции, посвященной 50-летию Тюменского
индустриального института// Издательство: Тюменский государственный нефтегазовый университет. С. 125128. Тюмень – 2013.
85
Транспортное планирование и моделирование
УДК 625.721:656.13.07
Юрий Георгиевич Котиков, докт. техн. наук,
профессор
(Санкт-Петербургский государственный
архитектурно-строительный университет)
E-mail: cotikov@mail.ru
Jurij Georgievich Kotikov, Dr. of Tech. Sci.,
Professor
(Saint Petersburg State University of Architecture
and Civil Engineering)
E-mail: cotikov@mail.ru
ФОРМИРОВАНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО БАЗИСА МУЛЬТИПОРТОВОЙ
МУЛЬТИМОДАЛЬНОЙ ПОЛИЦЕНТРИЧЕСКОЙ СЕТИ ЛЕНИНГРАДСКОЙ
ОБЛАСТИ
FORMING GEOINFORMATION BASIS OF THE MULTIPORT MULTIMODAL
POLYCENTRIC NETWORK OF LENINGRAD REGION
Анализ географических, экономических особенностей и существующей транспортной инфраструктуры Ленинградской области, узловая значимость ее в широтном и меридиональном транспортных коридорах, приводят к необходимости формирования модели мультипортовой мультимодальной полицентрической транспортно-логистической сети этого региона, формируемой на основе достижений современной
Транспортной географии. Используются концепции продвинутых моделей транспортного планирования
Европейского союза. Обоснуется привлечение мощного инструментария ГИС ArcGIS для решения задач подобного рода. Уделяется внимание построению базы геоданных. В среде ArcGIS Network Analyst формируются модальные транспортные опорные сети (модальные Грузовые каркасы). Оцениваются перспективы развития наземных транспортных сетей. Приводится пример расчетов.
Ключевые слова: транспорт, логистика, ГИС, сети, мультипортовая система, мультимодальность, полицентричность.
The analysis of geographical, economic features and existing transport infrastructure of Leningrad region,
its central importance in latitudinal and meridional transport corridors, lead to necessity of formation of а multiport
multimodal polycentric transport-logistic network model of this region formed on the basis of achievements of modern Transport geography. Concepts of the advanced models of transport planning of the European union are used.
Attraction of powerful toolkit ArcGIS for the decision of problems of a similar sort will locate. The attention to construction of base of geodata is paid. In the environment of ArcGIS Network Analyst modal transport basic networks
(modal Cargo skeletons) are formed. Prospects of development of land transport networks are estimated. Example of
calculations is resulted.
Keywords: transport, logistics, GIS, networks, multiport system, multimodality, polycentricity
Анализ географических, экономических особенностей и существующей транспортной инфраструктуры СПб и Ленинградской области (ЛО), узловая значимость их в широтном и меридиональном транспортных коридорах, приводят к необходимости формирования
модели мультипортовой мультимодальной полицентрической сети (ММПС), формируемой
на основе достижений Транспортной географии. Она должна стать сетевой основой модели
транспортно-логистической системы (ТЛС) этого региона.
Воспользуемся терминологией современной Транспортной географии. Концентраторами потоков в сети являются Шлюзы (Gateways) мультимодальных и Хабы (Hubs)
унимодальных транспортных сетей (хотя на практике зачастую любой концентратор называют Хабом). Основные структурные элементы сетей перевозок с реализацией хабов
и шлюзов представлены на рис. 1 [1].
На этом рисунке Вершина – любая локализация, у которой есть доступ к сети перевозки; Ребро – материальная инфраструктура переноса, которая позволяет подключить две
вершины; Поток – количество трафика, который циркулирует на ребре между двумя вершинами (также – количество трафика, проходящего через вершину); Фидер (Питатель) –
вершина, которая связана с Хабом (может рассматриваться как пункт консолидации и/или
распределения); Коридор – последовательность вершин и ребер, поддерживающих модальные потоки грузов. Коридоры в основном сконцентрированы вдоль оси сообщения, имеют
линейную ориентацию и обычно обслуживают Шлюз.
86
Ю. Г. Котиков
Вершина
Ребро
Рис. 1. Элементы сетей перевозок
В мировых портах реализуется концепция “Foreland – Hinterland” – это комплекс
морского порта и его вынесенных терминалов [2]. Такой комплекс встраивается одновременно и в хозяйство региона, и в цепи поставок международных транспортных коридоров (МТК). Foreland – морское пространство локаций контрагентов, с которыми порт поддерживает коммерческие отношения и производит товарообмен. Hinterland –наземное пространство локаций агентов, сотрудничающих с портом (рис. 2).
Hinterland
Побочный
Foreland
B
Основной
A
Побочный
D
C
Рис. 2. Отображение концепции “Foreland – Hinterland”
Используется понятие Inland – внутренняя часть страны, территория, удалённая
от моря или границы. Inland-терминал, Сухой порт (Dry port) – по сути синонимы. Сухой
порт выполняет функции перевалочного пункта, значительно разгружая терминалы морского порта, и, как правило, играет роль таможенного терминала. Hinterland, содержащий
лишь собственные Inland-терминалы порта, является основным. Порт может иметь побочный Hinterland – в случае взаимодействия с Inland-терминалами другого порта. Hinterland
может иметь автомобильный, железнодорожный, речной и воздушный фронты действий.
В континентальных зонах деловой активности: Европейской, Северо-Американской
и Юго-Восточно-Aзиатской – наблюдается интенсивное взаимопроникновение зон
Hinterland множества портов, приводя к мультипортовости крупных экономических зон
и полицентричности ТЛС [3]. Транспортная инфраструктура СПб и ЛО, имея ожерелье портов на берегу Финского залива, очевидно должна реализовать вышеизложенные концепции
развития транспортной инфраструктуры.
Моделирование и анализ функционирования названного множества объектов требует использования геоинформационных технологий уровня ГИС ArcGIS [4].
Важным элементом ГИС-моделирования является его картографическая подготовка.
На базе картографических и растровых материалов облака Esri, ресурсов Open Street Map,
Google, Yandex и других источников нами осуществлена подготовка картографических слоев ареала СПб и ЛО, со сведением их в ArcGIS к системе географических координат (СГК)
WGS 84 с системой картографических проекций UTM.
87
Транспортное планирование и моделирование
Мультипортовая модель и ее аналитические возможности сначала были опробованы на условном примере представления грузовых районов Большого порта СПб как множества 7 отдельных портов, каждый из которых имеет свои пункты поглощения грузов в своем подмножестве из общей совокупности 48 промышленных зон и складов СПб [5] (рис. 3).
Из полного множества 336 клеток матрицы корреспонденций только 217 связей были обеспечены значимой статистикой с общим объемом перевозок 58 млнт/год.
Рис. 3. Грузовой каркас УДС СПб, районы порта и промышленные зоны
с геопривязанной матрицей корреспонденций «по воздуху» [6]
Была поставлена задача оценки эффективности автомобильных перевозок для двух
стратегических вариантов: 1) перевозка осуществляются всеми автомобилями с реализацией маршрутов по минимуму расстояния и возможностью движения по городским магистралям Грузового каркаса УДС (рис. 4); 2) перевозка осуществляются всеми автомобилями
с реализацией маршрутов по минимуму времени доставки с запретом движения по городским магистралям Грузового каркаса УДС, кроме выезда на КАД и съезда с неё (рис. 5).
Рис. 4. Маршрут сквозного типа
88
Ю. Г. Котиков
Рис. 5. Маршрут объездного типа
Имитационное моделирование в ArcGIS движения АТС по всем маршрутам дало
обобщённую оценку результатов движения, представленную в таблице. Для обеспечения
общего объема перевозок 58 млнт/год в случае преимущественного использования КАД
потребуется на 123 автомобилей меньше, чем на маршрутах через город – 7,6 % экономии
(подробности в работе [6]).
Таблица
Показатели движения ТС по совокупности 217 маршрутов
Схема движения
Средний пробег ездки, км
Сквозная
Объездная
57.8
60.2
Суммарный
пробег всех ТС,
км
12 542
13 060
Среднее время ездки, мин
66.3
64
Суммарное время движения,
мин
14 384
13 886
Средняя скорость движения,
км/ч
52.3
56.4
Пространственное развитие модели продолжилось построением в ArcGIS Network
Analyst Грузового каркаса (Опорной сети автодорог) ЛО (рис. 6).
Оцифровав слои АД, ЖД, морских путей и терминально-складских объектов ЛО,
в Network Analyst собрали их в мультимодальный сетевой набор (рис. 7).
Для моделирования международных перевозок в среде ArcGIS осуществлена интеграция с моделью мультимодальной транспортной сети ЕС по авторской методике [5].
На рис. 8 отображена перевозка по маршруту Любек – Новгород, сначала морем до УстьЛуги, а затем автотранспортом.
Естественно, сформированная геоинформационная база при решении конкретных
транспортно-логистических задач будет требовать картографической детализации и атрибутивного наполнения, но и в такой конфигурации, на сленге программистов, она способна
служить «кафетерием для приготовления разнообразных блюд».
89
Транспортное планирование и моделирование
Рис. 6. Опорная сеть (Грузовой каркас) ЛО
Рис. 7. Мультимодальная сеть автомобильных и железных дорог,
морских путей и терминально-складских объектов ЛО
Рис. 8. Маршрут мультимодальной перевозки Любек – Новгород
90
Л. А. Лосин
Литература
1. Rodrigue J. P. The geography of transport systems. Hofstra University / J. P. Rodrigue // Department of
Global Studies & Geography. 2012. URL: 30.04.2http://people.hofstra.edu/geotrans/ (дата обращения 30.04.2016).
2. Notteboom T. The relationship between seaports and intermodal hinterland in light of global supply
chain / T. Notteboom // 2008 URL: http://econpapers.repec.org/paper/oecitfaaa/2008_2f10-en.htm (дата обращения
30.04.2016).
3. Галин А.В. Сухие порты как часть транспортной инфраструктуры. Направления развития. Вестник
ГУМРФ имени адмирала С.О. Макарова. Выпуск 2, сc. 87-97. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/suhie-portykak-chast-transportnoy-infrastruktury-napravleniya-razvitiya/ (дата обращения 30.04.2016).
4. ArcGIS for Desktop. URL: http://www.esri.com/software/arcgis/arcgis-for-desktop/. (дата обращения
30.04.2016).
5. Kotikov Ju. Geographic information system modelling of freight transport and logistics in Saint Petersburg,
Russia. Civil Engineering, Vol. 168, Issue 5, pp 31-38, OI: 10.1680/cien.14.00026 at http://dx.doi.org/10.1680/
cien.14.00026 Published online 07/02/2015 at http://www.icevirtuallibrary.com/content/serial/cien.
6. Kotikov Ju., Kravchtnko P. Optimizing transport-logistic cluster freight flows of a port megacity on the
basis of GIS. Applied Mechanics and Materials (Innovative Technologies in Development of Construction Industry),
Vols.725-726(2015), pp 1206-1211. Trans Tech Publications, Switzerland. DOI:10.4028/www.scientific.net/
AMM.725-726.1206.
УДК 711.73
Леонид Андреевич Лосин, канд. техн. наук,
генеральный директор
(ЗАО «Петербургский НИПИГрад»)
Владимир Павлович Федоров, канд. физ.-мат. наук
E-mail: nipigrad@yandex.ru, fed-v-p@mail.ru
Leonid Andreevich Losin, PhD,
Director
(«Petersburg NIPIGrad»)
Vladimir Pavlovich Fyodorov, PhD
E-mail: nipigrad@yandex.ru, fed-v-p@mail.ru
ОПЫТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ ГОРОДОВ
НА ДОСЕТЕВОМ УРОВНЕ
EXPERIENCE OF URBAN TRANSPORT SYSTEMS MODELING
ON THE PRE-NETWORK LEVEL
В данной работе представлена методика обоснования мероприятий по развитию транспортных систем городов и пространственной организации территории, основанная на использовании досетевых матриц
межрайонных корреспонденций (матриц досетевого уровня). Данная методика развивает применяемые в современной практике методики моделирования и может использоваться при подготовке документации уровня
мастер-плана, генерального плана города или комплексной транспортной схемы. Представлены общие подходы к формированию досетевых матриц, а также подходы к решению задач распределения корреспонденций по
видам городского общественного транспорта и формированию обобщенной картограммы пассажиропотоков.
Ключевые слова: городской транспорт, матрица, досетевой уровень, моделирование, спрос
This article presents the method of substantiation of measures for the development of urban transport systems
and urban territory organization based on the pre-network zone-zone matrices. The methodology developes the modern transport modeling practices and can be used for designing of city master plans and integrated transport schemes of
urban territories. General approaches for the construction of pre-network matrices and methods for solving problems
of correspondence distribution by types of urban public transport and formation of passenger traffic cartograms are
presented.
Keywords: urban transport, matrice, pre-network level, modeling, demand
Прогноз межрайонных корреспонденций традиционно является инструментом сравнительного анализа вариантов размещения объектов систем расселения и мест приложения
труда, размещения крупных объектов городской инфраструктуры и т. п.. Являясь по сути
прогнозом спроса на межрайонные передвижения, он также выступает основой для определения приоритетных направлений развития сетей различных видов транспорта, выбора
величин провозных и пропускных способностей их элементов. Методы прогноза межрай91
Транспортное планирование и моделирование
онных корреспонденций используются в транспортно-градостроительном проектировании
при рассмотрении города (агломерации) в целом.
В традиционных моделях прогноза межрайонных корреспонденций основным фактором, влияющим на формирование их структуры, являются затраты на межрайонные передвижения, прежде всего затраты времени. Используемые в современных транспортных
моделях описания транспортных сетей и алгоритмы сетевых расчетов позволяют достаточно точно определять затраты времени на межрайонные передвижения. Но нужно заметить,
что при разработке вариантов относительно долгосрочных проектов применение этого инструментария становится проблематичным. Дело в том, что в этом случае сеть сама становится объектом проектирования, и включение данных о сети в состав исходной информации
для построения прогноза корреспонденций оказывается не только неудобным (для каждого
варианта территориального развития своя сеть), но и нежелательным. Полученный в этих
условиях прогноз адаптируется к особенностям, а в том числе и к недостаткам предложенного варианта сети, что помешает их выявлению.
В этой ситуации возникает интерес к так называемым досетевым моделям формирования корреспонденций, в которых расчет затрат времени был бы, возможно, менее точным,
но основывался бы на величинах межрайонных расстояний, общих параметрах используемых видов транспорта и не требовал бы привлечения информации о конфигурации сети.
Таким образом, при расчете матриц в этом случае учитываются только взаиморасположение районов отправлений и прибытий и их объемы, а также параметры функции тяготения,
которая характеризует предпочтения населения исходя из затрат времени, рассчитанных досетевым способом. Можно сказать, что применение досетевого подхода позволяет выявить
потенциальный спрос на передвижения – своего рода «свободный» (от конкретных особенностей положения районов относительно сети и особенностей сетевых связей между ними)
или «идеализированный» спрос, рассчитанный на основе взаимной удаленности районов
и среднего уровня транспортного обслуживания населения города или агломерации.
Нужно отметить, что города в силу различий конфигурации территории и размещения функциональных зон демонстрируют разный потенциал в достижении эффективности использования своей территории. Например, характер распределения мест приложения труда относительно мест проживания в Санкт-Петербурге свидетельствует, что эти
системы в целом сбалансированы достаточно хорошо, т. е. город представляет собой упорядоченный «пространственно-временной» комплекс. Отмеченные для Санкт-Петербурга особенности характерны для крупных городов с исторически сложившимся сильным центром
и сбалансированными системами жизнедеятельности. Вообще, задача выбора наиболее эффективной системы размещения функциональных зон является ключевой при разработке
генеральных планов городов, особенно крупнейших. Моделирование распределения корреспонденций на досетевом уровне позволяет просчитать ситуацию более полного раскрытия потенциала территории путем предложения рациональной структуры тяготения, которая может быть поддержана сетевыми решениями.
Представленные в статье разработки были выполнены в ЗАО «Петербургский
НИПИГрад» совместно с СПб ЭМИ РАН (лаборатория математического моделирования
функционально-пространственного развития городов) [1]. Результатом использования представленных методик является выработка приоритетных направлений трассировки сети общественного транспорта, включая наземный и скоростной рельсовый транспорт. Также подобный подход может применяться и для определения приоритетных направлений развития
улично-дорожной сети, но на данном этапе опыт применения ограничен системами городского общественного транспорта (ГОТ).
Интерес к таким моделям не нов. Их разработки велись ранее и ведутся в настоящее время [2], [3]. В данной работе для исследования общей закономерности, связывающей
дальность передвижения и затраты времени на него, было предложено использовать ре92
Л. А. Лосин
зультаты откалиброванного сетевого расчета. Эти результаты интерпретировались как своеобразные «замеры» или «наблюдения», когда для каждой пары районов были определены
расстояния между районами по воздуху и затраты времени на передвижение между ними
по сети. Количество таких «замеров» пропорционально квадрату числа районов и может
достигать несколько десятков тысяч, охватывая весь спектр имеющихся в пределах рассматриваемой территории корреспонденций. Данные этих замеров были положены в виде точек на координатную плоскость, где по оси X откладывались расстояния между районами,
а по оси Y затраты времени, и для этого множества точек был построен аппроксимационный тренд. На рис. 1 представлена полученная закономерность для Петербургской агломерации; аппроксимационную кривую можно рассматривать как количественную характеристику уровня транспортного обслуживания в агломерации, позволяющую вычислить затраты времени на передвижение для любой пары районов.
Рис. 1. Зависимость затрат времени передвижения от «воздушных» расстояний
для Санкт-Петербурга
Коэффициент корреляции между матрицами корреспонденций, построенными досетевым (с использованием аппроксимационного тренда) и сетевым способом, варьируется в диапазоне 0.92–0.96 в зависимости от вида аппроксимации. Наиболее высокое значение дает степенная аппроксимация вида T = a*Lb , где T – время в минутах, а L – межрайонное расстояние в км. Можно утверждать, что результаты полученных прогнозов весьма
близки, и «досетевой» способ расчета работает достаточно хорошо. Как показывают исследования, параметры аппроксимационных функций зависимостей затрат времени от «воздушных» расстояний в значительной степени связаны с параметрами городской территории
и сетей ГОТ. Нами также предложен метод назначения параметров степенной аппроксимационной функции, который не основан на данных сетевого расчета и вообще не использует
информацию о сети. Сравнение матриц корреспонденций, полученных теперь уже «полностью досетевым» способом с матрицами сетевых расчетов, также показало достаточно высокие значения коэффициентов корреляции, что может свидетельствовать об эффективности использования предлагаемого подхода.
На основе досетевых методов может решаться целый спектр задач: выявление потенциального «идеализированного» спроса, распределение по видам транспорта или синтез
сети. Решение задачи распределения корреспонденций по видам транспорта предполагает
определение пассажирской работы по каждому виду ГОТ и, далее, определение длин сети
каждого из них. На практике речь идет об определении требуемого прироста пассажирской
работы и длин сети относительно текущего состояния.
93
Транспортное планирование и моделирование
Пусть имеется несколько видов транспорта, для каждого из которых известна скорость сообщения, а каждая корреспонденция представляет собой цепочку передвижений,
использующих эти виды транспорта. Требуется разбить каждую корреспонденцию на участки, на которых используются различные виды общественного транспорта, так, чтобы, средневзвешенная по этим участкам скорость, равнялась средней скорости всей корреспонденции. Для решения этой задачи в работе использован энтропийный подход, который дает возможность выбрать из этого множества разбиение, отвечающее заданной системе предпочтений. Предпочтения в выборе различных видов ГОТ задаются логонормальными функциями
(рис. 2). Параметры логонормальных функций могут быть откалиброваны на основе моделей современного состояния. На основе полученным таким способом значений пассажирской работы по видам ГОТ может быть осуществлен переход от к длинам сети по каждому
виду транспорта.
Рис. 2. Логонормальные распределения предпочтений в использовании видов ГОТ
в зависимости от дальности корреспонденции
В качестве развития данного направления исследований следует назвать задачу сравнения различных вариантов размещения функциональных зон в рамках проектной документации. Такой подход позволяет получить представление об интенсивностях связей между планировочными районами города, оценить объемы спроса на транспортное обслуживание этих связей, судить о приоритетности вариантов размещения объектов систем расселения и размещения мест приложения труда. То есть при такой постановке задачи мы можем
перейти от рассмотрения сценариев развития сети к сравнению сценариев функционального зонирования территории при отсутствии информации о проектной конфигурации сети.
Как было сказано выше, полученные в результате досетевых расчетов матрицы корреспонденций представляют собой спрос на услуги транспортной сети. Естественно, далее
возникает интерес к разработке методов построения сети, синтеза сети, которая реализовала бы этот спрос.
Рассмотрим решение этой задачи при условии обеспечения каждым корреспондентом минимизации затрат времени на передвижения [4]. В пределе такая задача может быть
решена за счет обеспечения прямолинейности всех межрайонных связей. Вместе с тем,
нужно принять во внимание, что городской транспорт весьма неоднороден, как по конфигурации и плотности сети, так и по скоростным параметрам различных его видов. Таким
образом, кратчайший по времени путь далеко не всегда прямолинеен, поэтому метод исходит из того, что каждый корреспондент стремится выбирать для себя кратчайший по време94
Л. А. Лосин
ни путь следования, а геометрия путей и геометрия формируемой сети являются следствием этого выбора.
Покроем территорию транспортных районов регулярной прямоугольной сеткой,
с достаточно мелким шагом. Каждый узел этой сетки свяжем дугами с восемью соседними узлами. Будем считать, что скорость движения по каждой дуге является монотонно возрастающей функцией потенциального спроса на ее использование, т. е. Vij = V (Qij),
где Qij = (Ri + Ri)/2, R – величина пассажирооборота узла. Другими словами, будем считать,
что увеличение спроса делает экономически обоснованной организацию более скоростного
транспорта с большей провозной способностью. Такая реакция транспортной инфраструктуры на увеличение спроса будет стимулировать объединение потоков индивидуальных
корреспонденций на некоторых участках в более крупные агрегированные потоки.
Рис. 3. Обобщенная картограмма пассажиропотоков Санкт-Петербурга, сформированная
на базе досетевого расчета
На начальном шаге положим скорость движения на всех дугах одинаковой. После
того, как все корреспонденты проследуют по своим путям, на дугах сетки возникнут потоки, появятся ненулевые значения Ri и величины Vij возрастут. В тех местах, где пути следования разных корреспонденций пройдут по одним и тем же дугам, этот рост будет еще более значительным за счет объединения потоков. Естественно, что повышение скорости снизит затраты времени на передвижение для этих корреспондентов. На следующей итерации
для некоторой части участников других корреспонденций окажется более выгодным изменить свои текущие траектории с тем, чтобы воспользоваться теми участками сетки, на кото95
Транспортное планирование и моделирование
рых произошло увеличение скорости. В результате, на этих участках произойдет еще больший рост потоков и величин Qij, еще большее увеличение скорости, что сделает их еще более привлекательными. Таким образом, исходная сетка играет роль своеобразной основы,
на которой в ходе итерационного процесса происходит стихийная «кристаллизация скелета» транспортной сети, набранного из нагруженных потоками элементарных дуг исходной
сетки. Понятно, что ключевую роль в формировании результирующей сети играет характер
роста функции V(Qij) от Vmin до Vmax.
На примере системы ГОТ Санкт-Петербурга был проведен эксперимент по формированию обобщенной картограммы пассажиропотоков на сети (рис. 3). Получившаяся конфигурация сети определяет приоритетные направления трассировки линий с наибольшим
уровнем провозной способности, т. е. формирует скоростной транспортный каркас города.
Литература
1. Федоров В.П. Методы математического моделирования для проектирования городской транспортной системы на досетевом уровне / В.П.Федоров, Л.А.Лосин // Транспорт Российской Федерации. − 2012. −
№2 (39). − с.42−45
2. Ваксман С.А. О взаимосвязи времени и дальности передвижений / С.А.Ваксман // Социальноэкономические проблемы развития транспортных систем городов: материалы и тезисы докладов второй международной научно-практ.конф. − Екатеринбург: Комвакс, 1994. − с.46−49
3. Стрельников А.И. Программа определения потенциальной транспортной потребности по воздушным расстояниям / А.И.Стрельников // Автоматизация проектирования городских транспортных систем. −
Вып.4 − М.: Стройиздат, 1977
4. Федоров В.П. Формирование вариантов развития городских транспортных сетей: разработка метода / В.П.Федоров // Транспорт Российской Федерации. − 2012. − №3–4 (40–41). − с.17−21
УДК 656.054
Максим Игоревич Шаров канд. техн. наук
доцент
(Иркутский национальный исследовательский
технический университет)
Александр Юрьевич Михайлов, доктор техн. наук,
магистратуры
(Иркутский национальный исследовательский
технический университет)
E-mail: mikhaylovay@gmail.com,
sharov.maksim@gmail.com
Maxim Igorevich Sharov, PhD of Tech. Sci.,
Associate Professor
(Irkutsk national research technical university)
Alexander Yurievich Mikhailov, PhD of Tech. Sci.,
professor
(Irkutsk national research technical university)
E-mail: mikhaylovay@gmail.com,
sharov.maksim@gmail.com
УНИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ
УЛИЧНО-ДОРОЖНЫХ СЕТЕЙ, КАЧЕСТВА ОРГАНИЗАЦИИ ДОРОЖНОГО
ДВИЖЕНИЯ И ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ТРАНСПОРТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
CRITERIAUNINFICATION OF URBAN HIGHWAY DESIGN, TRAFFIC CONTROLL
DESIGN AND TRAFFIC SIMULATION
В 2014–2015 гг. Транспортная лаборатория ИрНИТУ (TL-ISTU) участвовала в разработке федерального методического документа «Оценка качества организации дорожного движения». Настоящая статья представляет ряд предложений разрабатываемого документа.
Ключевые слова: надежность, конгестия, измерение конгестии, критерии эффективности, инструменты транспортного анализ, сегмент.
Abstract During 2014–2015 Transportation Laboratory of Irkutsk State Technical University was a member
of federal project “Manual of Traffic Management Control Quality Estimation”. This article exposing some proposals
of this Manual.
Keywords: reliability, congestion, congestion measuring, performance measures, traffic analysis tools, level
of service, segment.
96
М. И. Шаров, А. Ю. Михайлов
С 2014 г. Транспортная лаборатория ИрНИТУ (TL-ISTU) участвует в разработке федерального методического докмента «Оценка качества организации дорожного движения».
В данной статье рассмотрен ряд критериев, предлагаемых в этом руководстве.
В условиях высокой загрузки улично-дорожной сети (УДС) оценка качества проектов УДС, обязательно должна включать оценку условий движения транспортных потоков.
Поэтому как проекты участков УДС, так проекты организации дорожного движения, оцениваемые на основе моделирования, должны получить единую систему критериев оценки
(т. е. необходимо сформировать, то что в международной практике получило название Traffic
Analysis Tools).
Соответственно функционирование УДС характеризуется двумя параметрами – надежностью и качеством условий передвижения, предоставляемых пользователю. Следует
сразу отметить, что второй показатель уже давно получил однозначное определение как
уровень обслуживания.
Гораздо более разнообразны подходы к оценки надежности. Один из наиболее распространенных подходов к определению надежности – оценка поведения транспортной системы в условиях конгестии. При этом под конгестией понимается состояние (как УДС, так
маршрутной системы общественного пассажирского транспорта и т. д.), при котором транспортный спрос начинает превышать транспортное предложение.
В результате анализа специальной периодики и литературы [1, 3–5, 11], а также учитывая стремительной развитие геоинформационных технологий, для оценки надежности
были выбраны следующие количественные критерии:
• временной индекс;
• критерий Германа-Пригожина;
• буферное время и буферный индекс.
В условиях высоких уровней загрузки УДС и воздействия случайных факторов затраты времени на передвижение начинают варьировать в широком диапазоне значений
и рассматриваются как случайная величина. Соответственно временной индекс TTI – это отношение времени, затрачиваемого на прохождение участка в условиях часа пик к времени
в пути в условиях свободного потока.
TPP
TTI
,
(1)
TFF
где TPP – время, затрачиваемое на прохождение участка в условиях пикового периода, мин;
TFF – время, затрачиваемое на прохождение участка в условиях свободного потока, мин.
Для условий движения на участках УДС предлагается следующая градация уровней
надежности, представленная в табл.1.
Таблица 1
Оценка условий движения на участках магистральных улицах и дорогах
Уровень
надежности
А
Значение временного индекса TTI
Протяженность участка, км
<5
25
50
<1,2
<1,2
<1,2
В
1,2–1,3
1,2–1,3
1,2–1,3
С
1,3–1,5
1,3–1,45
1,3–1,4
D
1,5–2
1,45–1,6
1,4–1,5
E
>2
>1,6
>1,5
97
Условия движения
В пиковые периоды не наблюдается ухудшение условий движения
В пиковые периоды наблюдается незначительное ухудшение условий движения
В пиковые периоды наблюдается ухудшение условий движения
В пиковые периоды наблюдается значительное ухудшение условий движения
В пиковые периоды дорога функционирует
ненадежно. Возможны заторы
Транспортное планирование и моделирование
Предлагаемый для использования критерий Германа – Пригожина, может применяться как для оценки целой УДС города, так и для ее отдельных участков. При этом используется показатель – темп движения Т (мин/км), который рассматривается как сумма среднего
удельного времени в движении Тr (мин/км) и удельного времени простоя Ts (мин/км)
T  Tr  Ts .
(2)
С использованием значений Т, Тr и Ts определяются параметры:
Tm – минимальное значение темпа движения, которое возможно на данном участке
улично-дорожной сети (мин/км) в свободных условиях, когда отсутствует взаимодействие
между транспортными средствами в потоке;
n – критерий Германа-Пригожина, оценивающий влияние загрузки улично-дорожной
сети транспортными потоками на скорость сообщения.
По результатам исследований (более 600 треков – УДС г. Иркутска) предлагается следующая оценочная градация (табл. 2).
Еще один показатель «буферное время» Tb оценивается как дополнительные затраты времени, необходимые для достижения цели передвижения с заданной надёжностью, например, с надежностью 90 % или 95 %. Соответственно Tb определяется как разность
Tb
Ɍ 90%(95%) T ,
(3)
– средняя
где T90%(95%) – продолжительность передвижения 90 % или 95 % обеспеченности;
продолжительность передвижения.
Сопряженный с Ib относительный показатель – «буферный индекс» определяется как
Ib 
Tb
100%
,
T
(4)
Таблица 2
Классификация участков улично-дорожной сети по степени влияния загрузки
транспортными потоками на условия движения
Участки улично-дорожной сети
Слабо реагирующие на увеличение загрузки УДС
Реагирующие на увеличение загрузки УДС
Имеющие сильную реакцию на увеличение загрузки УДС
Имеющие сильную реакцию на увеличение загрузки УДС
Значение критерия Германа –Пригожина
n
<1,20
1,20–2,50
2,50–5,50
>5,50
Представленные выше показатели Tb и Ib характеризуют надежность функционирования городской УДС или маршрутной сети общественного пассажирского транспорта.
При этом «временной буфер» Tb может применяться (используя стоимость пассажиро-часа,
машино-часа и т. д.) для оценки экономических издержек, которые должен нести пользователь (водитель или пассажир) в виде дополнительных затрат времени в результате ненадежности транспортной системы.
В Российской Федерации еще не накоплена репрезентативная статистика значений
буферного индекса, поэтому предлагается временно использовать шкалу оценки надежности участков улично-дорожной сети и маршрутов движения, полученную на основе обследований автобусных маршрутов (обследования ИрНИТУ: Иркутск, Ангарск, Бийск).
Ib < 0,1 –высокая надежность;
Ib = 0,1–0,3 – приемлемая надежность;
Ib = 0,3–0,5 – низкая надежность;
Ib > 0,5 – очень низкая надежность.
98
М. И. Шаров, А. Ю. Михайлов
Поскольку традиций регулярных транспортных обследований отсутствуют принципиально важно определить минимальное количество ГЛОНАСС/GPS треков, необходимое
для применения каждого из перечисленных выше критериев.
Временной индекс предлагается оценивать на основе двух треков, записанных
в условиях свободного движения (т. е. при уровне загрузки движением сегмента или участка не более 10 %, например, ночью) и в пиковый период, когда отмечается максимальная
интенсивность движения. Треки записывается в будние дни, при этом исключаются случаи
экстремальных дорожных условий (штормовой ветер, туман, ливень или интенсивный снегопад и т. д.), также исключаются из рассмотрения случаи дорожных работ.
Для определения критерия Германа-Пригожина предлагается как минимальное количество необходимы четыре трека, записанные:
• в утренний час пик;
• в межпиковый период (обычно 12.00–14.00);
• в вечерний час пик;
• в условиях свободного потока (т. е. при низком уровне загрузки менее 10–20 %, например, в ночное время).
Условия записи треков такие же, как и в случае определения временного индекса.
При определении буферного времени и индекс – к рассмотрению принимаются все
имеющиеся треки, выполненные на оцениваемом участке. Минимальное количество треков – 20…25, при этом часть из них (2-3 трека) должны быть обязательно записаны в условиях свободного движения.
Детальную оценку качества условий движения транспортных потоков предлагается
выполнять с применением критерия уровень обслуживания (Level of Service), что стало традиционным в зарубежной практике [2, 6, 8–10]. Предлагаемый набор показателей уровня
обслуживания для разных элементов УДС представлен в табл. 3.
Следует специально отметить, что под сегментом городской улицы или дороги понимается перегон и замыкающий его перекресток. Сами показатели уровня обслуживания выбраны исходя из принципиального условия, они должны:
• определяться на местности;
• рассчитываться на основе стандартных процедур;
• определятся посредством моделирования.
Все в совокупности позволит унифицировать оценку качества проектов и организации дорожного движения.
Таблица 3
Показатели уровня обслуживания
Элемент УДС
Показатель уровня обслуживания
Многополосные автомобильные дороги
Двухполосные дороги и улицы
Сегменты городских улиц и дорог
Регулируемые, нерегулируемые и кольцевые пересечения
Отношение скорости движения к скорости в свободных условиях
Доля времени движения в режиме следования за лидером
Отношение скорости движения к скорости в свободных условиях
Средняя задержка
Следуют также отметить новую тенденцию в исследованиях последних лет – установление связей между показателями надежности и уровня обслуживания [7, 12]. Во многом это обусловлено все более распространяющимся использованием геоинформационных
технологий.
99
Транспортное планирование и моделирование
Литература
1. Бахирев И.А. Оценка условий движения на городских улицах /Бахирев И.А., Михайлов А.Ю. //
Градостроительство. 2015. № 4. С. 63-68.
2. Михайлов А.Ю. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей городов /Михайлов А.Ю., Головных И.М.// Новосибирск: Наука, 2004. – 267 с.
3. Румянцев Е.А. Об эффективности критериев для оценки условий движения транспортных потоков /
Румянцев Е.А.,. Михайлов А.Ю. // Сб. докл. девятой междунар. конф. Организация безопасности дорожного
движения. – Санкт-Петербург, сент. 2010. – С. 121–123.
4. Румянцев, Е.А. Совершенствование методов оценки условий движения транспортных потоков на
городской улично-дорожной сети / Е.А. Румянцев // Вестник ИрГТУ. – 2012. – №9 (68). – С. 148–152.
5. Шаров М.И. К вопросу развития современной системы критериев оценки качества функционирования общественного пассажирского транспорта /Михайлов А.Ю., Шаров М.И // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2014. Т. 9. № 19 (146). С. 64-66.
6. Capacity and quality of service of two-lane highways. Final Report Prepared for NCHRP, TRB, National
Research Council. Midwest Research Institute, University of California-Berkeley, MRI Project No. 104215, November
1999, – 180 р.
7. Friedrich M. Factors influencing the travel time reliability of motorway sections/ Friedrich M., Lohmiller J. //
Proceedings of the 6th International Symposium Networks for Mobility, Stuttgart, 2012. – 17 р
8. Highway Capacity Manual. // TRB, Washington, DC, 2000. – 1134 p.
9. RiLSA Richtlinien fuer Lichtsignalanlagen. // Forshungsgeselshaft fuer Strassen- und Verkehrswesen,
2010. – 93 p.
10. Signalized Intersections: Informational Guide Second Edition// US Department of Transport, Federal
Highway Administration, Publication No. FHWA-SA-13-027, 2013. – 323 p.
11. Susilawati S. Travel Time Reliability Measurement for Selected Corridors in the Adelaide Metropolitan/
Susilawati S.,Taylor M. // http://www.easts.info/publications/ journal_proceedings/ journal2010/100398.pdf
12. Time-dependent service quality of network sections/ Friedrich, B., Friedrich, M., Bennecke, A., Lohmiller, J. //
6th International Symposium on Highway Capacity and Quality of Service, ISHC Stockholm, 2011.– 12 р.
УДК 656.11
Валерий Николаевич Мячин, докт. техн. наук,
профессор
(ЗАО «НИПИ ТРТИ»)
Владимир Витальевич Шуляев,
(ЗАО «НИПИ ТРТИ»)
E-mail: vnmyachin@yandex.ru, vs@ipr.ru
Valery Nikolaevich Myachin, doctor. tekhn.
Sciences, Professor
(ZAO "NIPI TRTI")
Vladimir Vitalyevich Shulyaev,
(ZAO "NIPI TRTI")
E-mail:vnmyachin@yandex.ru, vs@ipr.ru
МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ КОМПЛЕКСНЫХ СХЕМ
ОРГАНИЗАЦИИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ (КСОДД)
METHODOLOGICAL ASPECTS OF DEVELOPMENT OF COMPLEX SCHEMES OF ROAD
TRAFFIC ORGANIZATION
В статье рассматриваются методические аспекты разработки комплексных схем организации дорожного движения по опыту проведения таких работ на примере двух крупнейших российских городов Казани и
Калининграда. Представлен подход к разработке комплексных схем организации дорожного движения в несколько этапов: оценка существующей транспортной ситуации, проведение всех видов транспортных обследований, разработка транспортной модели для определения мероприятий и сценариев развития транспортной
системы на прогнозируемый период, оценке исполнения и стоимости варианты.
Ключевые слова: Комплексная схема организации дорожного движения, транспортное моделирование, транспортные обследования
In the article the methodological aspects of development of complex schemes of road traffic organization
on the experience of carrying out such works on the example of two largest Russian cities of Kazan and Kaliningrad.
Presents an approach to the development of complex schemes of road traffic organization in several stages: assessing the existing transport situation, carry out all types of transportation surveys, development of transport models to
identify events and scenarios of development of the transport system for the projection period, assessment of perfor-
100
В. Н. Мячин, В. В. Шуляев
mance and cost options scenarios for the development of the transport system for the projection period, assessment of
performance and cost options.
Key words: Complex scheme of traffic management, transport modelling, transport surveys
Закрытое акционерное общество «Научно-исследовательский и проектный институт территориального развития и транспортной инфраструктуры» (ЗАО «НИПИ ТРТИ»)
в 2015 году завершило разработку комплексных схем организации дорожного движения
в двух крупных городах – Казань и Калининград. Разработка КСОДД осуществлялась в целях формирования комплексных решений по организации дорожного движения, реализующих долгосрочные стратегические направления развития и совершенствования деятельности в сфере организации дорожного движения на территории этих городов [1].
КСОДД это комплекс системных мероприятий по совершенствованию организации
движения транспортных и пешеходных потоков на улицах города. Решения КСОДД направлены на улучшение условий движения транспорта в городе, снижение количества заторовых ситуаций, повышение транспортной и экологической безопасности. В соответствии
с Правилами подготовки проектов и схем организации дорожного движения [1] КСОДД
должен учитывать долгосрочные стратегические направления развития и совершенствования деятельности в сфере организации дорожного движения, которые прорабатываются
в рамках Генерального плана или Комплексной транспортной схемы. Соответственно,
в рамках КСОДД не должны рассматриваться мероприятия по строительству или реконструкции объектов дорожной инфраструктуры, которые не отражены в документах стратегического планирования.
В данной статье рассматривается методические аспекты разработки КСОДД на основе опыта реализации проектов в двух крупных городах – Казань и Калининград, совместно
с Проектом ООН по сокращению выбросов парниковых газов.
На первом этапе работ в ходе анализа транспортной системы города на основе поставленных целей разработки КСОДД должны быть определены показатели (коэффициент
загрузки УДС, средняя скорость движения, среднее время доступности, объем выброса в атмосферу парниковых газов и т. п.), которые в дальнейшем могут корректироваться (дополняться) для выбора из них критериев по оценке эффективности предлагаемого в работе комплекса мероприятий.
С учетом требований нормативного документа [1] и достижений цели разработки
КСОДД в городе с населением свыше 500 тыс. жителей была разработана последовательность реализации следующих обязательных этапов:
анализ существующей транспортной ситуации и текущего состояния транспортной системы города;
анализ перспективных изменений в градостроительной, социально-экономической
и транспортной областях;
проведение комплексных транспортных обследований (транспортных, велосипедных и пешеходных потоков, характеристик УДС, организации движения, парковочного пространства и т. д.);
разработка основных направлений по формированию комплексной схемы организации дорожного движения;
разработка транспортной модели города;
разработка предложений по перечню мероприятий комплексной схемы организации дорожного движения, формирование сценариев (вариантов) совершенствования системы ОДД и определение рекомендуемого с помощью компьютерного моделирования на
транспортной модели города;
разработка единой городской адресной программы работ по реализации КСОДД;
оценка социально-экономической и экологической эффективности реализации мероприятий КСОДД;
101
Транспортное планирование и моделирование
разработка рекомендаций по управлению, контролю и сопровождению реализации
мероприятий КСОДД;
разработка рекомендаций по нормативно-правовому обеспечению реализации мероприятий КСОДД.
На первых этапах в рамках работы должен быть проведен комплексный анализ транспортной системы города. В соответствии с разработанными и согласованными с заказчиком проекта методиками обследованы транспортные, велосипедные и пассажирские потоки, характеристики УДС, существующая организация дорожного движения, парковочное
пространство. На наш взгляд, в крупных городах в рамках анализа транспортной системы,
следует обязательно проводить социологический опрос среди населения как в электронном виде через официальный интернет-сайт Заказчика, так и непосредственно интервью
у пользователей транспортной системы: автомобилистов и пассажиров общественного
транспорта (в транспортно-пересадочных узлах, АЗС, парковках, остановках общественного
транспорта и т. д.), с целью изучения транспортных потребностей жителей и гостей города,
их подвижности, определения зависимости между различными показателями и выявления
общественного мнения о работе транспортной системы города.
При проведении транспортных обследований в крупных городах в целях определения суточной неравномерности движения транспорта были использованы мобильные радиолокационные датчики учёта интенсивности движения транспорта, работающие непрерывно в течении одной или нескольких недель. Для выявления закономерностей распределения
транспортных потоков на пересечениях и примыканиях проводились обследования интенсивностей движения транспорта в часы «пик» с использованием средств видео-фиксации на
наиболее характерных участках улично-дорожной сети. Этим способом максимально был
снижен человеческий фактор (привлечение «учетчиков» для подсчета параметров интенсивности движения) и повышена достоверность результатов.
Одной из методологических особенностей, которая показала высокую эффективность при проведении анализа существующей схемы организации дорожного движения
и парковочного пространства на улично-дорожной сети (УДС) явилось использование компьютеризированной дорожной лаборатории.
Как известно, все методы проведения обследований имеют как плюсы, так и минусы
[2]. На основании опыта проведения различных видов обследований в разных городах нашим институтом разработаны методики проведения комплексных обследований базирующиеся на использовании различных методов. Такое комбинирование методов позволяет получить достоверные данные с высокой точностью при минимальных финансовых и временных затратах.
Опыт разработки КСОДД в крупных городах показал, что обследования транспортных потоков разделяется на три блока:
– первый – суточные обследования при помощи автоматических микроволновых детекторов транспортного потока. В общей сложности может быть обследовано 10…20 постов в круглосуточном режиме, на основных магистралях города, что позволит сделать выводы о суточной неравномерности транспортных потоков и оценить общий объем движения;
– второй – проведение часовых обследований в пиковые периоды при помощи метода видео-фиксации (50…100 постов) в наиболее характерных местах на улично-дорожной
сети;
– третий – проведение транзитных обследований, загруженности УДС и парковочного пространства, оценка интенсивности и плотности велосипедного движения и пешеходных потоков.
Кроме проведенного комплекса обследований, для корректировки транспортной модели, как правило, может возникнуть необходимость в проведении дополнительных выборочных обследований в некоторых транспортных узлах (перекрестках) и сечениях.
102
В. Н. Мячин, В. В. Шуляев
Получение достоверных результатов и выработка эффективных мероприятий на
прогнозный период (до 15 лет) реализации КСОДД в крупных городах невозможно без разработки транспортной модели, которая учитывает как существующее положение в социальноэкономической сфере города, такие как изменение численности населения, места проживания и приложения труда, места учебы, уровень автомобилизации и пр., так и прогнозируемые изменения.
Анализ документов градостроительного и социально-экономического развития, результаты комплексных обследований транспортной ситуации на УДС крупных городов
и математическое моделирование позволили выявить общие проблемы транспортных систем крупных современных российских городов:
недостаточная обеспеченность города сетью магистральных улиц и дорог, в том
числе в периферийных зонах и, как следствие, несоответствие спроса на перемещения возможностям транспортной системы при выраженном росте автомобилизации и неравномерности трудовых перемещений;
невысокая связность сети (мало возможностей для переориентации автомобильного потока на параллельные и дублирующие участки УДС), наличие большого числа барьерных мест, и как следствие, на 15…25 % пересечений дорог, систематически образуются заторы, а на подходах к местам системных заторов, уровень загрузки УДС возрастает до 80 %;
интенсивные транспортные потоки сосредоточены на нескольких основных магистралях, что в пиковые периоды приводит к заторам;
несоответствие режимов светофорного регулирования на ряде перекрестков;
локальные схемы организации дорожного движения не соответствуют реальной
интенсивности движения;
слабая организация велосипедного и пешеходного движения.
По результатам данных обследований и транспортного моделирования выполняется
прогноз развития транспортной системы города на 15 лет (из них 5 лет – ближайшая перспектива, 10 лет среднесрочная и 15 лет – долгосрочная перспектива) на основании которого разрабатываются возможные сценарии развития схемы организации дорожного движения. При разработке КСОДД необходимо рассматривать несколько сценарных вариантов
(от 2 до 4) организации движения, подразумевающие разные подходы к управлению дорожным движением и регулированию спроса на передвижения на индивидуальном транспорте.
В рамках разработки КСОДД, например Калининграда, были определены три различных стратегических направления развития организации движения в городе – инерционный вариант развития, вариант максимального ограничения спроса на использование
индивидуального автотранспорта, и вариант умеренного ограничения спроса на использование индивидуального автотранспорта, который включил в себя наиболее эффективные
мероприятия первых двух вариантов.
Вариант инерционного развития подразумевает отсутствие каких-либо принципиальных изменений в сложившемся в Калининграде подходе к организации дорожного движения. То есть «латание» локальных «дыр». Очевидным недостатком такого варианта является кратковременный эффект от его реализации .
Вариант максимального ограничения спроса на использование индивидуального
автотранспорта предполагает выделение полного приоритета городскому пассажирскому
транспорту – выделенные полосы движения, условный и безусловный приоритеты проезда
перекрестков, различные ограничения въезда личного автотранспорта в центральную часть
города, развитие пешеходных зон, и т. д. Этот вариант направлен на создание комфортных
условий для общественного транспорта с введением существенных ограничений для индивидуального автотранспорта. К недостаткам такого варианта развития организации дорожного движения можно отнести невозможность реализации в короткие сроки, а также высокие финансовые затраты на его реализацию.
103
Транспортное планирование и моделирование
Третий вариант – вариант умеренного ограничения спроса на использование индивидуального автотранспорта – является набором наиболее эффективных предложений первых двух вариантов.
Для каждого варианта были сформированы системы мероприятий и дана укрупненная
оценка их реализации. Разработанные мероприятия включают в себя предложения по обеспечению приоритета движения для пассажирского транспорта общего пользования, формированию пешеходных зон и парковочного пространства, сетевых мероприятий по строительству новых, или реконструкции имеющихся участков УДС, предложения по формированию зон координированного управления движением и внедрению Автоматизированной
системы управления дорожным движением (АСУДД), а также локальные предложения по
изменению схем организации дорожного движения (ОДД) на наиболее проблемных перекрестках Калининграда. В части организации пешеходного и велосипедного движения разработаны предложения по формированию связанной системы велосипедных и пешеходных
дорожек, а также даны предложения по развитию необходимой инфраструктуры и объектов сервиса.
Эффективность разработанных предложений оценивалась с использованием имитационных моделей транспортного движения на локальных участках УДС, а также на транспортной модели всего города. Данный подход позволил определить наиболее эффективное
решение для конкретного перекрестка или участка УДС и сформировать из отдельных предложений комплекс мероприятий по улучшению транспортной ситуации в городе в целом.
По результатам расчетов на транспортной модели, а также с учетом оценки капитальных и эксплуатационных затрат на реализацию каждого из вариантов КСОДД и достигаемых транспортных и социально-экономических эффектов, определяется рекомендуемый
вариант КСОДД. На основании данного варианта разрабатывается Адресная программа реализации КСОДД на период до 15 лет с указанием сроков реализации каждого мероприятия,
необходимого объема финансирования на реализацию и ответственных структур.
Эффективность, как отдельных предложений, так и комплексных вариантов должна
оцениваться по результатам математического моделирования. Сетевые мероприятия, такие
как строительство новых участков дорог, расширение проезжих частей существующих улиц
и введение одностороннего движения, моделируются на транспортной модели города и оцениваются по их влиянию на интегральные характеристики движения в целом по городу.
Локальные мероприятия, направленные на улучшение условий движения на конкретных перекрестках должны моделироваться отдельно, то есть для всех таких перекрестков разрабатываются имитационные модели движения транспорта. Все мероприятия оцениваются не только по их влиянию на движение транспорта, но и по критерию их эффективности с учетом финансовых затрат на реализацию.
В результате формируется комплекс мероприятий, показывающий наибольшую
транспортную и социально-экономическую эффективность. Этот комплекс состоит из
нескольких блоков – мероприятия по обеспечению приоритетности городского пассажирского транспорта, мероприятия по организации дорожного движения, мероприятия по изменению геометрических параметров участков улично-дорожной сети, мероприятия по
строительству участков улично-дорожной сети, мероприятия по повышению безопасности
дорожного движения, мероприятия по оптимизации скоростных режимов движения, мероприятия по организации координированного управления дорожным движением, мероприятия по внедрению автоматизированной системы управления дорожным движением, мероприятия по организации пешеходных зон, и мероприятия по организации платного парковочного пространства.
В рамках КСОДД должен быть разработан грузовой каркас города – система улиц,
по которым осуществляется движение грузового автотранспорта.
104
Н. Е. Подозеров
В итоге сформированные предложения по организации дорожного движения в крупных городах должны быть оценены по показателям социально-экономической эффективности, которые учитывают финансовые затраты на реализацию, достигаемые эффекты
от сокращения времени движения в городе и соответственно снижении транспортноэксплуатационных затрат пользователей транспортной системы города, а также и эффекты от снижения экологической нагрузки. Кроме того, должны быть рассчитаны выбранные
в начале работы интегральные показатели (критерии) по каждому из возможных сценариев,
предложенных в ходе разработки проекта. Данные показатели позволяют оценить степень
достижения цели реализации КСОДД при каждом из предложенных сценариев.
Одним из направлений в плане совершенствования методологии разработки КСОДД
в крупных городах должен являться учет требований других руководящих документов [3]
и увязка вопросов развития УДС в том числе в агломерациях крупных городов с вопросами не только транспортных, но и пассажирских потоков. Это позволит решить задачу повышения безопасности дорожного движения и качества транспортного обслуживания, создать
комфортную транспортную среду для жителей и гостей города.
Литература
1. Руководство по проведению транспортных обследований в городах/Белорус. гос. н.-и. и проект.
ин-т. градостр-ва Госстроя БССР, Центр. н.-и. и проект. ин-т по градостр-ву Госгражданстроя. – М.: Стройиздат,
1982. – 72 с.
2. Приказ Министерства транспорта Российской Федерации №43 от 17.03.2015 г. «Об утверждении
требований к проектам и схемам организации дорожного движения».
3. Постановление Правительства Российской Федерации №1440 от 25.12.2015 г. «Об утверждении требований к программам комплексного развития транспортной инфраструктуры поселений, городских округов».
УДК 656.11
Нил Евгеньевич Подозеров,
директор по науке
(ООО «РИПАС СПб»)
E-mail: nil@ripas.ru
Nil Evgenievich Podozerov,
R&D director
(LLC RIPAS SPB)
E-mail: nil@ripas.ru
О ПРИМЕНЕНИИ В РОССИИ СТАНДАРТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ АКТИВНОГО
ЛОКАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ПЕРЕКРЕСТКЕ, В ТОМ ЧИСЛЕ С
УПРАВЛЕНИЕМ ДВИЖЕНИЕМ ПО ОТДЕЛЬНЫМ НАПРАВЛЕНИЯМ
THE APPLICATION IN RUSSIA OF STANDARD TECHNOLOGIES OF ACTUATED
LOCAL CONTROL AT THE INTERSECTION, INCLUDING WITH TRAFFIC
MANAGEMENT FOR SEPARATED MOVEMENTS
Рассматриваются ограничения существующих в России норм проектирования, возникающие при
практической реализации локальных адаптивных алгоритмов. Показана необходимость актуализации существующих отечественных методических и нормативных документов. Рассказано об опыте практического исследования зарубежных подходов при создании светофорного контроллера нового поколения, а также тех возможностях, которые в этом контроллере были реализованы. Показано, что открытая архитектура может обеспечивать не только концепцию «multi-ring full actuated controller» из руководства HCM-2010, но и реализацию, аналогичным образом, произвольных пользовательских алгоритмов. Показана необходимость унификации алгоритмов и методик на национальном уровне.
Ключевые слова: дорожный контроллер, пофазное управление, активное управление, локальное адаптивное управление, унификация алгоритма управления
Considering the limitations of existing design standards in Russia, arising from the practical implementation
of local adaptive algorithms. The necessity of updating the existing domestic methodical and regulatory documents.
Described the experience of the practical study of foreign approaches of creating a new generation of traffic light
105
Транспортное планирование и моделирование
controller, as well as the opportunities that this controller have been implemented. It is shown that an open architecture can provide not only the concept of «multi-ring full actuated controller algorithm» of HCM-2010 manual, and
implementation, in a similar manner, arbitrary custom algorithms. The necessity of the unification of algorithms and
techniques at the national level.
Keywords: traffic light controller, phasing, multi-ring full actuated controller algorithm, standards
В практике построения в городах России элементов интеллектуальных транспортных систем (ИТС), последние годы стало активно развиваться направление фотовидеофиксации нарушений ПДД и направление платных парковок. Почему? Бизнес охотно инвестирует средства в такие проекты. Зачастую, системы реализуются по схеме концессий
и государственно-частного партнерства. И такой интерес бизнеса объясним, ведь для проектов, связанных со взиманиям штрафов и других платежей – легко можно рассчитать сроки
окупаемости инвестированных средств – по прогнозу, или при помощи анализа опыта внедрения аналогичной системы в соседнем регионе.
Совсем иначе обстоит дело с развитием проектов, ориентированных на оптимизацию управления трафиком — автоматизированной системы управления дорожным движением (АСУДД), системы мониторинга транспортных потоков, информирования. Здесь эффект внедрения системы сложно монетизировать. Вместе с тем, аналитики INRIX утверждают [1], что потери американцев из-за автомобильных пробок в 2013 году составили
$124 млрд. Другими словами, уже сейчас, каждая американская семья ежегодно теряет в заторах около $1700 в денежном эквиваленте, а к 2030 году – прогнозируется сумма затрат
$2300 на семью. Какая ситуация в Европе? По данным того же аналитического отчета – ничуть не лучше: прогноз для Франции и Великобритании – около $2300 на каждое домохозяйство, Германия – около $3000.
По данным другого аналитического источника [2], в России приведенные показатели – сопоставимы.
Оптимизация работы светофоров в городе, по разным оценкам, может приносить
уменьшение задержек от 10 до 60 %. То есть, даже в самом пессимистичном варианте, внедрение методик светофорного регулирования, позволяющих «выжать» весь имеющийся ресурс существующей инфраструктуры, не прибегая к строительству новых дорог – позволяет экономить порядка $200 в год на каждого трудящегося (с учетом топлива, амортизации
и стоимости непродуктивно потраченного личного времени).
Если вдуматься в эти цифры – это сопоставимо с размером ежегодного транспортного налога. И вряд ли кто-то из нас расходует ежегодно на оплату штрафов такие большие
суммы! Получается, что мы просто незаметно для себя теряем эти деньги, попутно выбрасывая тонны СO2 на ветер – стоя в пробках. Но, ввиду невозможности прямой монетизации решений, облегчающих ситуацию с заторами, развитие таких систем осуществляется
в России крайне медленно и негармонизированно. Планомерного внедрения высокоэффективных методов управления, планомерной разработки качественных и всесторонне проработанных методик, стандартов и протоколов, необходимых для построения таких управляющих систем – в настоящее время не ведется. Создание качественной нормативной базы, по
примеру перечисленных стран – требует государственной поддержки и целевого долгосрочного финансирования ответственных за этот процесс институтов.
Эффективная организация дорожного движения позволяет существенно снизить количество и протяженность заторов. Зачастую, уменьшение заторов может быть достигнуто исключительно за счет обеспечения оптимального режима работы светофоров. Опуская
в данном обзоре вопросы координированного управления группой светофорных постов
и ряд других методик системного уровня, рассмотрим решения по оптимизации лишь на
примере локального уровня управления отдельным светофорным постом.
Транспортные потоки на перекрестках в той или иной мере нестационарны. Это
определяется, во-первых – сезонными и другими долгосрочными макро-уровневыми фак106
Н. Е. Подозеров
торами, когда изменяется как сам спрос на перемещения, так и суточная динамика спроса.
Во-вторых – случайными флуктуациями потока мгновенного характера. В третьих – возникшим ДТП, или иным перекрытием связанного участка дорожной сети.
Поэтому, даже тщательно подобранная суточная библиотека сигнальных планов
с фиксированными временами, не будет столь эффективным средством, каким является
активное (активируемое, actuated) управление в реальном времени с использованием транспортных детекторов. Такой способ обеспечивает адекватное ситуации изменение длительностей разрешающих состояний светофоров, а также позволяет исключить из цикла те
«лишние» состояния, на которых в данный момент не были обнаружены очереди, требующие обслуживания.
Для реализации указанной техники требуется оснащение перекрестка тактическими детекторами – т. е. детекторами, сообщающими контроллеру светофоров о факте наличия транспортных средств (ТС) в зоне детектирования, или о факте прохождения автомобилем зоны детектирования. События таких детекторов передаются в режиме реального
времени. В качестве вызывных источников используются также кнопки для пешеходов/велосипедистов.
В отечественной практике, еще с 80-х годов прошлого столетия, в ряде городов страны применялся алгоритм поиска разрыва в транспортном потоке. Также находила применение и модификация этого алгоритма для координированных режимов, называемая «местное
гибкое регулирование» [3]. Применение этой техники было реализовано лишь в нескольких
городах. В кризисные годы 1990–2000-х, детекторная инфраструктура, необходимая для работы этих алгоритмов – обветшала и была ликвидирована. И лишь относительно недавно,
примерно с 2005 года, у местных дорожных администраций появился устойчивый интерес
на восстановление инфраструктуры детекторов и применение адаптивных режимов.
Собственная практика использования адаптивных режимов на реальных светофорных объектах показала, с одной стороны, эффективность метода по сравнению с жесткими
режимами, но с другой – наличие ряда ограничений в рамках существующих парадигм проектирования схем организации движения (СОД). Причем ряд положений существующих
методик, как оказалось, требует принципиального пересмотра.
Рассмотрим это на примере одного из реальных, оборудованных детекторами перекрестков в Санкт-Петербурге.
На рис. 1 показана весьма распространенная СОД в двух фазах и существующая схема размещения детекторов.
Рис. 1. Схема пофазного разъезда на опытном перекрестке
107
Транспортное планирование и моделирование
Оказалось, что в утренний пик существенно превалирует левоповоротный поток направления № 4. Продление ф2 по признаку отсутствия разрывов в потоке – не приводило
к адекватному циклу для обслуживания очереди направления 4Л по двум причинам:
– в фазе 2 были жестко объединены направления 4 со встречным 3, в результате
левый поворот был возможен только в режиме «на просачивание». Даже незначительный
встречный поток, в таких условиях, ограничивал пропуск левого поворота практически
только временем промежуточного такта. То есть, левый поворот направления 4Л обслуживался тем эффективнее, чем были короче фазы цикла и чем чаще происходил промтакт;
– в фазу 2 также был жестко объединен и пешеходный переход (направление 22).
В результате, длительность зеленого для пешеходов была избыточно большая и не приводила к пропуску пешеходов единой плотной пачкой. При этом, одиночные пешеходы, вышедшие на перекресток в конце фазы – создавали дополнительную помеху движению для
направления 4. Кроме того, наличие пешеходных направлений приходилось принимать во
внимание при формировании промежуточного такта, задавая в нем более длительные интервалы безопасности. Разделить направление 22 на переход в два этапа с целью сокращения длительностей промежуточного такта и минимального зеленого для ф2 – также было
невозможно из-за ограничений существующей кабельной схемы.
Для последней группы ограничений – решение было найдено в увеличении числа
фаз до 4-х. При этом, фаза фиксированной длительности «транспорт+пешеходы» чередуется с адаптивной фазой, в которой двигаются только автомобили. Решение также позволило сократить длительность промтакта на несколько секунд и обеспечило корректную работу самообучаемых табло обратного отсчета времени на пешеходных переходах, так как для
них было сохранено фиксированное время.
Но разделение регулируемых направлений 3 и 4, как и в целом, организация управления по отдельным направлениям движения – оказались невозможными без установки
дополнительных секций светофоров и существенного изменения схемы организации движения в части выделения обособленных полос и полос накопления для поворотов и т. п.
Почему же эти меры не были предусмотрены еще на этапе создания проекта? Приведем
основные причины:
– отсутствие, на тот момент, отечественного оборудования, способного работать на
уровне отдельных направлений вместо пофазного регулирования;
– отсутствие общепринятых методик проектирования адаптивных перекрестков;
– путаница в терминологии в существующих отечественных документах, разночтения терминологии в отечественной и зарубежной практике, отсутствие адекватного перевода для рядов терминов;
– отсутствие утвержденной нормативной базы для согласования проектов с элементами адаптивного управления.
Существующие проекты СОД и расчета режимов выполняются в России, преимущественно, на базе методик, изложенных в [3]. В 2011 году, материалы этого учебника были
дополнены и переработаны, и появился ОДМ 218.6.003–2011 – отраслевой дорожный методический документ «Методические рекомендации по проектированию светофорных объектов на автомобильных дорогах» [4]. Этот документ рекомендован к применению.
С ориентированием на эти методики, до недавнего времени, велась и вся разработка
аппаратуры отечественных светофорных контроллеров, а также их положения использовались как нормативная база при согласовании проектов (например, с ГИБДД).
Однако, в первом методическом руководстве, возможность использования адаптивного управления и регулирование отдельных направлений движения – лишь упоминается,
как некая перспективная техника. В ОДМ [4] – и вовсе упоминается только пофазный способ организации движения. В обоих методических руководствах полностью отсутствуют
разделы, описывающие организацию активного адаптивного регулирования в части обо108
Н. Е. Подозеров
снование выбора той или иной техники для разных условий движения, отсутствуют четкие
применимые рекомендации по схеме размещения детекторов и по расчету параметров адаптивных алгоритмов.
Изложенные в этих руководствах методики расчета промежуточных таков ориентированы на жесткий порядок чередования фаз и мало применимы при работе контроллера по
отдельным направлениям движения, реализуемой при помощи матриц переходных интервалов (Intergeen matrix). В учебном пособии ИрГТУ «Проектирование регулируемых пересечений» [15] – приведена и адаптирована германская методика для расчета временных интервалов и формирования матрицы переходных интервалов.
Следует также отметить, что существующая в отрасли и широко используемая терминология изрядно запутана. В том числе, с таким избитым и базовым термином, как «Фаза
светофорного регулирования» – следовало бы определиться более четко. Сейчас он порождает много казусов при проектировании светофорных постов, при разработке управляющего оборудования и при создании современных нормативных документов.
Например.
В начале 2014 года вступили в силу изменения нормативного документа по ОДД –
ГОСТ Р 52289–2004 «Технические средства организации дорожного движения. Правила
применения дорожных знаков, разметки, светофоров, дорожных ограждений и направляющих устройств». Документ был дополнен коротким пунктом 7.1.2 со словами «Не допускается пересечение транспортных и пешеходных потоков в одной фазе светофорного
цикла регулирования». Фактически, добавление этого небольшого пункта сделало недействительным нормы, по которым построено подавляющее большинство существующих
в стране регулируемых перекрестков. В перспективе – это может привести к юридическим
претензиям к местным дорожным администрациям, в случае судебных тяжб по ДТП.
Рис. 2. Неоднозначность определения термина «фаза»
Вместе с тем, ни термина «фаза», ни термина «светофорный цикл» – ни в этом документе, ни в тех документах, на которые есть ссылки из ГОСТ – найти не удаётся. Можно
утверждать, что в методических документах [4] и учебнике [3] – нет достаточно полного
определения этого термина, а имеющаяся версия – содержит внутренние противоречия.
Если же, не найдя четких определений в отечественных нормативах, взглянуть
в зарубежные документы [7], окажется, что с «фазами» (Phases) ещё всё гораздо интересней. Например, фазы могут относится друг к другу как конфликтные (conflicted), а могут
быть конкурентными (concurency). Последнее означает, в общем случае, что на одном
и том же перекрестке несколько фаз могут выполняться и быть активными одновременно!
Да и цикл на этом перекрестке может работать не один, а сразу несколько, при использовании подхода multi-ring. В таком прочтении, можно совсем иначе трактовать требования
пп. 7.1.2 ГОСТ Р 52289.
109
Транспортное планирование и моделирование
Вместе с тем, такая путаница характерна не только для нашей страны. Так, в [5] показано, что «ввиду того, что транспортные инженеры и технические специалисты понимают термин фаза несколько по-разному, имеет место неразбериха. Так, технические специалисты обычно подразумевают под фазой отдельное направление движения на перекрестке,
в то время как транспортные инженеры понимают под фазой целый набор направлений».
Из приведенного можно сделать вывод, что существующие в России методики устарели и не соответствуют современным реалиям. Требуется их существенная актуализация
в части:
– терминологии;
– создания более эффективных способов описания промежуточных тактов при помощи матрицы переходных интервалов;
– дополнения разделов по организации адаптивного управления;
– создания унифицированных способов описания базовых общепринятых алгоритмов;
– создания унифицированных требований к архитектуре отечественных управляющих контроллеров и унифицированных протоколов взаимодействия этих контроллеров
с управляющими системами.
Без осуществления этих мер и без принятия единых национальных стандартов
невозможно гармонизировать разработки различных отечественных производителей дорожных контроллеров. То есть невозможно обеспечивать совместимость изделий разных производителей между собой и совместимость между подходами, применяемыми транспортными инженерами при проектировании. Методики, применимые транспортными инженерамипроектировщиками в одном регионе могут оказаться нереализуемыми на существующем
оборудовании в соседнем регионе страны.
Для решения показанной на рис. 1 проблемы, возникала необходимость разработки качественно нового алгоритма и его воплощения в аппаратуре дорожного контроллера.
Столкнувшись с ситуацией, когда отечественных методик оказалось недостаточно для разработки собственного контроллера нового поколения, реализующего адаптивный алгоритм
по отдельным направлениям движения, мы, в первую очередь, обратились к изучению существующих зарубежных стандартов и контроллеров в поисках передовых принципов, достойных заимствования.
Были рассмотрены открытые европейские спецификации [6] и техническая документация по трем европейским контроллерам (включая стендовое изучение экземпляров этих
устройств и их технологического ПО).
RiLSA (Richtlinien für Lichtsignalanlagen) – это руководство по проектированию светофорного регулирования в Германии. Оно описывает процедуры расчета промежуточных
тактов в виде матрицы переходных интервалов, определяет нормы вывода сигналов на светофоры для обеспечения безопасного движения, правила возможной группировки направлений в фазы и т. п. По имеющимся данным, RiLSA был принят несколькими другими странами, такими как Норвегия, Китай и страны, образовавшиеся из бывшей Югославии. Но,
в то же время, в Европе существуют и страны, имеющие собственные руководства по проектированию. Спецификация RiLSA – свободная, но не бесплатная. Английская версия RiLSA
доступна 33,50€, но, к сожалению, не в последней версии издания. Также, оказалось, что
методики реализации собственно алгоритма управления в дорожном контроллере, да и сам
адаптивный алгоритм управления – описан в спецификациях весьма поверхностно и в самом общем виде (в отличие от руководств США). Унификация описаний адаптивных алгоритмов и унификация их параметров – отсутствует. Адаптивные алгоритмы реализуются
в виде надстроек в проприетарном ПО нескольких производителей, на основе использования их собственных авторских методик. Независимость алгоритмов от оборудования – реализуется подключением сторонних проприетарных программных модулей в дорожные контроллеры.
110
Н. Е. Подозеров
Были сделаны выводы об отсутствии единых нормативных спецификаций в Европе,
высокой степени ориентированности на локальные национальные стандарты и проприетарные решения. Пригодность спецификаций для реализации в собственной отечественной продукции и для унификации описания параметров адаптивных алгоритмов – низкая.
Вместе с тем, практически во всех рассмотренных европейских контроллерах используется гибкое описание промежуточных тактов при помощи матрицы переходных интервалов
(InterGreen).
Рассмотрение современного американского руководстве по пропускной способности дорог (Highway Capacity Manual)[7] и ряда сопутствующих методических документов
[8–14] по его применению, показало высокую степень унификации используемых алгоритмов, контроллерных архитектур, структур для описания адаптивных алгоритмов и их параметров. Весь набор документов гармонично связан, документы дополняют друг друга
в самых разных аспектах – содержат как фундаментальные описания, так и детальные унифицирующие требования к модулям управляющего контроллера. Также, имеются рекомендации по практическому использованию, учебные пособия, готовые курсы. Большинство
документов находится в открытом доступе. HCM 2010 – хотя и не бесплатен, но цена $220.00 –
не является заградительной.
Важной для нашей разработки особенностью оказалось то, что предложенный
в HCM алгоритм полностью абстрагирован от конкретных аппаратных реализаций и использования каких-либо проприетарных модулей, закрытых библиотек ПО, проприетарных
языков описания сценариев работы. Эта особенность отличает материалы американских руководств от аналогов.
Недостаток американских методик по сравнению с европейскими был выявлен
в способе описания промежуточных тактов. Матрицы безопасности не используются, а задержка включения той или иной сигнальной группы задается единственным параметром
и жестко, т. е. без учета всех возможных комбинаций с конфликтующими группами. Это
приводит к тому, что время промтакта утилизируется в цикле не столь эффективно.
В целом, подход к унификации решений на национальном уровне, последовательно
реализуемый с 60-х годов прошлого столетия в американской практике – выглядит достойным подражания. В рамках такого подхода, создается не только единая база научных знаний для накопления опыта и открытого доступа участников, но и создаются единые шаблоны проектирования, типовые национальные подходы к решению задач, единые протоколы,
единые архитектурные требования к оборудованию.
Так, созданные в таком подходе контроллеры разных производителей – совместимы
между собой, и даже допускают помодульную взаимозаменяемость (например, модуль центрального процессора, силовой модуль и детекторы – выполненные разными производителями).
Таким образом, ориентируясь на методики [7], в короткие сроки нами был разработан дорожный контроллер на базе ОС Linux, реализующий алгоритмическую концепцию из
HCM. Он обладает следующими особенностями:
– у контроллера имеется унифицированная объектная модель, успешно прошедшая
стадию прототипирования и апробирования. Имеется высокая степень готовности решений
к стандартизации, в том числе в части системы базовых терминов и методик;
– API (интерфейс прикладного программирования) и пользовательские скрипты. Это
контроллер с открытой архитектурой, дающей возможность выполнения пользовательских
кодов для создания новых алгоритмов. Код пользователя пишется на стандартном интерпретируемом JavaScript и использует доступ к данным детекторов, прямое управление сигнальными группами, сигнальными планами и другими внутренними сущностями контроллера.
Безопасность обеспечивается на более низком уровне, что исключает отображение некорректных состояний или длительностей при ошибках в пользовательских программах;
111
Транспортное планирование и моделирование
– одним из базовых алгоритмов был выбран «NEMA multi-ring full-actuated».
Алгоритм был усовершенствован благодаря отказу от жесткого задания задержек включения сигнальных групп и переходу к гибкому описанию промежуточных тактов при помощи
матрицы переходных интервалов, характерному для европейских методик;
– полнофункциональность программного интерфейса API была доказана тем, что
сам алгоритм «NEMA multi-ring full-actuated» был реализован не в виде функции, жестко
встроенной в программное ядро базовой платформы дорожного контроллера, а как скрипт
расширения на популярном языке JavaScript. Это говорит о возможности использования
API в качестве по-настоящему открытой платформы при реализации и других сложных подходов – в том числе отдельно лицензируемых алгоритмов сторонних авторов. Например,
в случае их апробации членами научного сообщества или при появлении собственных национальных методик и новых алгоритмических стандартов, отличных от HCM;
– контроллер имеет открытые межсистемные интерфейсы, перечень которых
может расширяться при необходимости (в том числе пользовательскими скриптамирасширениями);
– программное ядро – кроссплатформенное, т. е. не зависит от оборудования. Это делает возможным использование портированных на платформы персональных ЭВМ версий.
Такие экземпляры виртуальных программных контроллеров запускаются в контексте симуляционных микроуровневых моделей, представляя собой уникальный инструмент сквозной программно-аппаратной симуляции для целей отладки и обучения. В настоящее время – уже реализована программно-аппаратная симуляция при подключении к вычислительному ядру свободной среды микроуровнего моделирования с открытым исходным кодом
SUMO (DLR, национальный центр аэрокосмических, энергетических и транспортных исследований Германии). Для облегчения процесса ввода в SUMO конфигураций контроллера, дорожной сети и данных о потоках – был разработан редактор улично-дорожной сети,
являющийся частью технологического ПО для конфигурирования дорожного контроллера.
Сама идея реализованного в новом дорожном контроллере алгоритма, прообразом которого стал алгоритм из руководства HCM, сводится к использованию двух базовых
принципов. Первый – состоит в регистрации наличия ТС или пешехода, и фиксации вызова на обслуживание соответствующего регулируемого направления в текущем цикле («вызов»). Второй принцип – состоит в продлении уже активного разрешенного состояния при
регистрации вновь подходящих по данному направлению ТС («продление»). Алгоритм оперирует отдельными регулируемыми направлениями движения и использует матрицу безопасности для формирования промежуточных тактов. В частном случае, это позволяет реализовать и традиционную схему пофазного регулирования.
Вспомогательными инструментами являются более «тонкие» настройки базовых
техник. Например, позволяющие учесть длину очереди, образовавшейся за время «красного» по данному направлению и скорректировать минимальную длительность «зеленого»
в следующем разрешенном состоянии, чтобы обслужить эту очередь. К ним же относятся
алгоритмы динамической корректировки максимальной длительности «зеленого», алгоритмы динамической коррекции предельно допустимых временных зазоров между ТС для детекции состояния «разреженный поток», алгоритм детекции состояния «разреженный поток» по общим аккумулированным потерям времени, и др.
Оказалось, что сочетание в различных вариантах эти двух базовых принципов (только первый, только второй, первый и второй вместе, первый для одного направления движения и второй – для другого и т. д.) и сочетание вспомогательных модификаций этих алгоритмов – позволяют получить практически весь спектр обособленных алгоритмов, применяемых нами ранее. Важным фактором является то, что по сути – это один-единственный
алгоритм, разные возможности которого лишь активированы и настроены специфичным
набором параметров. Иными словами, многообразие существовавших ранее решений сводится к параметризации одного единственного.
112
Н. Е. Подозеров
Для России, как для самостоятельной державы с огромным населением и территорией, существует потребность планомерного создания единых, современных и всесторонне проработанных методик, а также нормативных документов, регламентирующих типовые
решения в области адаптивного управления транспортными потоками. Это позволяет производителям упорядочить направления разработки оборудования, гармонизировать стили
проектирования СОД в разных регионах и возможности оборудования, сделать прозрачным
процесс согласования решений. Унификация на национальном уровне позволит обеспечить
совместимость отечественных решений и оградит об бессистемного проникновения различных, несовместимых даже между собой, зарубежных регламентов.
Разработка таких методик и нормативных документов, поддержание на актуальном
современном уровне – могли бы стать востребованными задачами для созданной Ассоциации
Транспортных Инженеров.
Открытые аппаратные платформы дорожных контроллеров, при условии унификации
интерфейсов прикладного программирования API, позволяют полностью абстрагировать
алгоритм от конкретного оборудования. Разработка и развитие унифицированного алгоритма
(при соответствующей целевой поддержке государства или профессионального сообщества
в рамках консорциума предприятий) – может производится в открытых исходных кодах.
Литература
1. http://inrix.com/press/americans-will-waste-2-8-trillion-on-traffic-by-2030-if-gridlock-persists/
AMERICANS WILL WASTE $2.8 TRILLION ON TRAFFIC BY 2030 IF GRIDLOCK PERSISTS, Kirkland,
WA – October 14, 2014 (дата обращения: 10.05.2016).
2. https://auto.mail.ru/article/40202-probki_v_rossii_poteri_bolshe_chem_v_ssha/ Пробки в России: потери больше, чем в США (дата обращения: 10.05.2016).
3. Кременец Ю.А., Печерский М.П., Афанасьев М.Б. Технические средства организации дорожного
движения: Учебник для вузов. – М.: ИКЦ «Академкнига», 2005. – 279 с.
4. ОДМ 218.6.003-2011 Отраслевой дорожный методический документ. Методические рекомендации по проектированию светофорных объектов на автомобильных дорогах. Федеральное дорожное агентство
(РОСАВТОДОР), Москва, 2013.
5. http://www.pdhsite.com/courses/A2_Traffic_Signal_Phasing.pdf TRAFFIC SIGNAL OPERATIONS
COURSE – Traffic Signal Phasing, Course #310 Presented by PDH Enterprises, LLC, Course Author: Jeffrey W.
Buckholz.
6. http://www.fgsv-verlag.de/catalog/product_info.php?products_id=802&language=en&osCsid=
26fc72a40666c3d14c6f6ae4ba831760&&&& RiLSA – Guidelines for Traffic Signals – English Version of RiLSA
with minor Modifications [FGSV-Nr. 321/S]
7. «Highway Capacity Manual.» Transportation Research Board, National Research Council, Washington,
DC, 2000.
8. «Manual of Uniform Traffic Control Devices for Streets and Highways.» Federal Highway Administration,
Washington, DC, 2003.
9. Kell, J.H., and I.J. Fullerton. «Manual of Traffic Signal Design.» Institute of Transportation Engineers,
Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ, 1998.
10. Fullerton, I.J., and J.H. Kell. «Traffic Control Devices Handbook.» Institute of Transportation Engineers,
2001.
11. Chang, E.C. «Guidelines for Actuated Controllers in Coordinated Systems.» Transportation Research
Record 1554, pp. 61-73, Transportation Research Board, Washington, DC, 1996.
12. «Signal and Lighting Design Course Workbook – June 1999.» Minnesota DOT Office of Traffic
Engineering, Minneapolis, MN, 1999.
13. Pline, J.L. (editor). «Traffic Engineering Handbook, 5th Edition.» Institute of Transportation Engineers,
Washington, DC, 2000.
14. «NEMA TS2 Traffic Controller Assemblies with NTCIP Requirements.» National Electrical Manufacturers
Association, 1998.
15. Левашев А.Г. Михайлов А.Ю. Головных И.М. Проектирование регулируемых пересечений:
Учеб. пособие – Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007. – 208 с. Адмакин В. В. Условия применения композитов /
В. В. Адмакин. – Красноярск: Изд-во МГПУ, 2003. – 128 с.
113
Транспортное планирование и моделирование
УДК 656.02
Павел Пржибыл, канд. техн. наук,
доцент
(Чешский технический университет)
Ондржей Пржибыл, инженер
(Чешский технический университет)
E-mail: pribyl@fd.cvut.cz, pribylo@fd.cvut.cz
Pavel Přibyl, PhD of Engin. Sci.,
Associate Professor
(Czech Technical University)
Ondřej Přibyl., engineer
(Czech Technical University)
E-mail: pribyl@fd.cvut.cz,
pribylo@fd.cvut.cz
О ПОЛОЖЕНИИ ТРАНСПОРТА В ПРОСТРАНСТВЕ НАУКИ
ABOUT THE POSITION OF TRANSPORT IN THE SPACE OF SCIENCE
В статье рассматривается вопрос о том, является ли транспорт наукой. Уже целый ряд предыдущих
работ показал, что это так. Большинство статей, которые цитируются в данной работе, были созданы еще
в 90-е годы. В те времена транспорт рассматривался в основном с точки зрения расположения и обслуживания транспортных сетей. Основной функцией транспорта было перемещение масс в транспортной сети, задуманной как ориентированный граф. В современной ситуации необходимо определить новые целевые функции. Они должны включать в себя экологическую, безопасную и другие цели. Современный взгляд показывает, что функция транспорта даже в контексте исследования его научного происхождения выходит далеко за
рамки определений, относящихся преимущественно к их транспортной функции. Более того, в данной статье
будут перечислены объекты, формирующие транспортную область. За исключением внешних объектов (материал, транспортное средство и сеть) наиболее важным является объект P, который реализует целевые функции, управляя дорожным движением. В третьей части статьи обсуждается искусственный интеллект как важный инструмент в управлении комплексными транспортными системами.
Ключевые слова: транспорт, наука, система, модель, область транспорта (транспортная область),
искусственный интеллект
The article deals with the issue of whether the transportation is a science. Already a number of previous
works showed that this is so. Most of the articles that are cited in this work and were available originate in the 90th.
At that time the transportation was regarded mainly in terms of lay-out of and servicing of transportation networks.
The fundamental function of transportation was moving mass in the transportation network, which was conceived as
an oriented graph. From the modern point of view it is necessarily to define new target functions. These functions
respect ecological, safety or other targets. The present view shows that the function of transportation even in relation
to examination of its scientific nature goes largely beyond definitions referring predominantly to its transportation
function. Furthermore, this contribution enumerates also objects, constructing the domain of transportation. Except for
explicit objects (matter, vehicle, and network) is the most important the object P that implements the target functions
by managing of traffic. Third part of article discusses artificial intelligence as one important tool for management of
complex traffic systems.
Keywords: transportation, science, system, model, domain of transport, atifical intelligence
Введение
При рассмотрении вопроса о роли транспорта в обществе и о том, является ли транспортная сфера комплексной наукой под общим названием «Транспорт», можно процитировать Марка Твена «Все говорят о погоде, но никто ничего не делает для нее» (ссылка [1]),
что в некоторой степени применимо и к транспортной сфере. Все знают, что она существует
и что транспорт – это скелет развития общества, но при этом четкого определения все еще
нет, и как конкретная научная область транспорт еще не закреплен.
Систему наук можно разделить на формальные науки, которые включают в себя,
например, логику или философию и науки реального мира, являющиеся естественными,
социальными и гуманитарными науками, а также на теоретические и практические науки. Подгруппы прикладных наук представлены техническими науками (машиностроение,
жилищно-гражданское строительство, информатика …), сельскохозяйственными науками
и т. д. Предмет исследования перечисленных технических наук относительно хорошо определен. Транспорт должен принадлежать прикладным наукам, но это не соответствует его
междисциплинарности – проектирование транспортных средств требует знаний в области
машиностроения, транспортные сети разрабатываются в соответствии со строительными
114
П. Пржибыл, О. Пржибыл
нормами, их управление осуществляется методами, основанными на теориях, разработанных в области кибернетики.
Давайте начнем с определения транспортной области. В целом область является частью объективной реальности, созданной на основе практического опыта. Можно сделать
вывод о том, что транспортная область обычно рассматривается как совокупность процессов, обеспечивающих перемещение объектов во времени и пространстве. Область транспорта необходимо рассматривать в более широком смысле как неотъемлемую часть жизни общества. В данной статье выражается несогласие с идеей того, что основной задачей
транспортной области является перемещение какого-либо объекта из пункта А в пункт Б.
Область можно разделить на множество конкретных и легко различимых объектов.
Эти объекты уже содержат в себе типичные характерные черты процессов, на которых они
основаны. У них четко определен интерфейс, как в рамках области, так и за ее пределами.
Существование области, включая транспортную, определил профессор Влчек (Vlček) в 2,
используя при этом четыре основных условия:
1. Необходимо наличие разделения объектов одной области от объектов другой области.
2. Необходимо наличие и разработка специального языка и терминологии четкого
описания объектов области.
3. Необходимо наличие каких-либо конкретных методов управления процессами
объектов в данной области.
4. Область должна быть признана социальной практикой.
Представляется, что ключевым понятием транспорта является определение конкретной и отделяемой транспортной области. С философской точки зрения это означает, что существует некий набор параметров, которые характеризуют предмет/объект таким образом,
что его можно отличить от областей. Если говорить о транспорте как об области, то необходимо определить индивидуальность объектов, которая позволит отличить транспортную
область от других областей.
Традиционный взгляд на транспортную область и транспортную науку.
Ряд авторов пытались отличить транспортную область от других областей. Профессор
Влчек (Vlček) выявил три основных параметра, которые могли бы разделить транспортную
область на семнадцать подобластей. Эти параметры выглядят следующим образом:
1. Есть объекты, которые перемещаются.
2. Есть средства, позволяющие выполнить перемещении;
3. Есть каналы, по которым проходит перемещение.
Профессор Влчек (Vlček) не считает, что упомянутые параметры подходят для четкого выделения транспорта как области, и предлагает свой отличительный параметр под названием «место».
4. Место, которое принимает входные данные и определяет их выход.
Затем объединенные участки/места, участвующие в процессе перемещения, формируют транспортную систему. Каждый участок оказывается под воздействием обеспечения объектов за счет различных каналов, меняющих свою пропускную способность и соответственно свои функции перемещения. Результатом такого рассуждения является то, что
транспортная область состоит из элементов, т. е. участков и их функций перемещения, которые преобразуют входы в выходы.
Вывод данных рассуждений заключается в том, что транспортная область обычно
представляется в виде ориентированной анализируемой диаграммы транспортных соотношений. Затем подобные диаграммы используются для процессов, реализующих различные
производственные функции. Эти производственные функции формируют взаимосвязи между размерами входных и выходных данных.
Профессор Мойжиш (Mojžíš) отмечает, что «одним из атрибутов транспортной науки является то, что она находит свое применение в социальной практике» [3]. В его статье
115
Транспортное планирование и моделирование
транспортная технология считается основной научной областью, задачей которой является определение и описание транспортных процессов с целью их эффективной организации.
Он представляет проблемы организации и функционирования транспортных сетей, их
оптимизации, а также соответствующее распределение центров обслуживания, регионализации сети, ее загрузки и пропускной способности.
В 80-е годы профессор Стари (Starý) занимался транспортом как наукой и заявлял,
что транспортная наука существует в форме технической, технологической и социальной
дисциплин, но это различие не всегда соответствует условиям, налагаемым объективными
законами, технологической и социальной реальностью [4]. Он утверждает, что комплексная
теория транспорта должна обобщить отношения непрерывного развития технических, технологических и социальных отношений в области транспорта. Транспорт в этой работе рассматривается скорее, как совокупность не столько технических, сколько социальных процессов.
Даже новое (2007 г.) издание «Теории транспортных систем» [5], описывает транспорт следующим образом: «Транспорт – это целенаправленное изменение места людей или
грузов при помощи транспортного средства по каналам транспортировки». Подобный принцип также используется в [6].
В [7] в 2010 г. еще раз утверждалось, что «транспорт относится к перемещению
людей и грузов на нетривиальные географические расстояния, и его история также стара,
как и наша цивилизация». Однако здесь также утверждается, что невозможно бесконечно
расширять транспортную сеть (только в США протяженность дорог составляет 5.5 млн километров), но необходимо искать новые инновационные и креативные пути более эффективного использования существующей дорожной сети. Это также обусловлено развитием
новых методов управления дорожным движением, описанных в данной статье.
Все представленные выше определения и рассуждения основаны на том факте, что
транспортная область определяется ориентированной диаграммой, и ее первичной функцией является транспортировка из пункта А в пункт Б. Концепция транспортной науки ограничивается в основном проблемами оптимизации, связанными с управлением движением и обслуживанием элементов, и устанавливается на границах и узлах транспортной сети.
Кроме того, все эти определения в большей степени основаны на том факте, что
транспортные потоки являются неизменными процессами, которые хотя и могут содержать
стохастический компонент, но не учитывают эксцессы в виде ступенчатых изменений в параметрах транспортного движения. Это может быть любая форма несчастных случаев или
внезапно образовавшиеся очереди. Тем не менее, эти ситуации с точки зрения транспорта
встречаются практически на ежедневной основе. И поэтому очевидно, что сегодняшнее понимание транспорта требует нового подхода и новых методов исследования.
Общее отражение задач транспортной системы.
Целевые функции транспортной системы.
Основной функцией транспортной системы, несомненно, является реализация процесса транспортировки оптимальным образом, что означает, с минимальными временными затратами и минимальными транспортными издержками. Целевая функция
может
быть выражена как сумма взвешенных и нормированных характерных критериев, обозначающих стоимость транспорта в виде качественного показателя PI (Performance Index – КПД).
Обычно стремятся достигнуть минимальных затрат на транспорт, что может быть выражено следующим образом:
,
(1)
где транспортная сеть изображена в виде ребер N, и оптимизированы стоимость перемещения cp и стоимость утраченного времени ct во всей сети. Предпочтение пути выражено ве116
П. Пржибыл, О. Пржибыл
совыми коэффициентами w, а интенсивность транспортных объектов на i-м ребре обозначена как q.
Типичный пример – это оптимизация городской транспортной сети, состоящей из регулируемых и нерегулируемых транспортных узлов. Стоимость перемещения внутри сети,
состоящей из N ребер, определяется стоимостью одного часа задержки D и стоимостью
100 остановок K, см. уравнение (1). Задержка на каждой линии – это d (ч), и она нагружена коэффициентом wd. Количество транспортных остановок (и трогания с места после остановки) на линии задано коэффициентом k, и воздействие количества остановок определено
весовым коэффициентом wk. Выбор весов может, например, поспособствовать взаимодействию с предпочтениями в так называемой Зеленой Волне.
.
(2)
В этом случае движение в системе управления транспортной сетью регулируется макрофункцией . Основная цель состоит в том, чтобы свести к минимуму потери при перемещении элементов в сети за счет минимизации задержек на отдельных линиях и сократить количество остановок и трогания с места после остановки транспортных средств.
Поэтому данный процесс управления движением предназначен минимизировать финансовые издержки при транспортировке.
с семантической
Для полного понимания можно отметить, что целевая функция
точки зрения является эквивалентом так называемых Потребностей Пользователя (ПП –
от англ. User Needs (UN)) [8]. Определение потребностей пользователя основывается не
только на экспертном опыте, ПП также выявляются в процессе контролируемых дискуссий
с пользователями, на которых они и ориентированы. Чтобы сохранить точность ПП, используется несколько официальная форма записи: «Пользователь ожидает ...», «Пользователь запрашивает ...» и т. д. Однако далее в тексте будет использовано символическое обозначение
в виде (макро)функции, которая является менее официальной, и ее описание представляется гораздо шире.
В современной концепции транспорта в дополнение к основным транспортным функциям появляются также дополнительные требования и к транспортной системе. Типичным
примером является экологический транспорт, а это значит, что некоторые процессы транспортировки объектов регулируются с целью получения более низких внешних факторов
и уменьшения воздействия на организм человека. Типичными внешними издержками, понесенными в процессе транспортировки, является шумовое загрязнение вблизи дорог, загрязнение окружающей среды, например, из-за заторов или повреждения транспортной инфраструктуры, вызванной перегрузкой транспортными средствами. В этом случае целевая
функция реализует процесс оптимизации
,
(3)
который заключается в нахождении баланса между шумовым загрязнением L, загрязнением
окружающей среды E и повреждением дорог E, используя систему управления транспортным движением, в общем обозначенную как функция Fx. Каждый из этих компонентов может управляться различными инструментами. Ограничение скорости с использованием различных информативных знаков сокращает шум. Повреждение дорог можно контролировать
весовой функцией Fw грузового транспорта в движении.
Еще одно требование к транспорту, которое, возможно, даже противоречит уменьшению расходов на него – это требование увеличить безопасность пассажиров, следовательно,
сократить риски для них. Тогда целевая функция будет иметь следующий вид
,
(4)
117
Транспортное планирование и моделирование
где функция управления ищет максимальную безопасность S для указанной части или объектов транспортной системы. Это может быть достигнуто за счет целого ряда транспортнотехнических мероприятий, таких, как снижение скорости, предупреждение водителей, применение комбинированных систем управления и т. д.
Другая достаточно общая целевая функция также может влиять на информационные
системы предупреждения водителя, что может привести к постепенному изменению привычек вождения и их поведения. Кроме того, могут быть реализованы функции, которые
влияют на демографические показатели так, что транспортная система и ее функции могут
вызвать миграцию населения. Также существуют потребности, заданные для соотношения
между экономикой регионов и качеством транспортных услуг в этих единицах.
Промежуточное заключение: в отличие от большинства прежних определений
транспорта, основанных на перемещении элементов в транспортной сети, современный
взгляд на транспортную систему является более общим и сфокусирован на желаемых целевых функциях и/или потребностях пользователей. Их много, и зависят они от субъектов транспортного процесса и их требований. Потребности пользователя, возможно, предпочтут безопасность стоимости транспорта, а также может появиться долгосрочная цель,
основанная на транспортной политике и направленная на изменение поведения людей в той
или иной области в пользу общественного транспорта, и т. д.
Требования пользователя, предъявляемые транспортной системе, определяются требованиям ее субъектов, которые должны быть заранее известны. Если транспортная наука состоит из общих предметов, то могут появиться различные комбинации объектов для реализации различных потребностей пользователей. Рис. 1 показывает потребности пользователя UN1, сформированные объектами E1 и E2:
, то же для
и
.
Категоризация транспортной науки.
При рассмотрении вопроса, является ли транспорт
наукой, необходимо классифицировать, т. е. определить его
окружение, найти его внутреннюю структуру и процессы,
которые выполняются в соответствии с этой структурой
Рис. 1. Транспортные объекты и их и являются типичными для транспорта. Транспортная нараспределение по потребностям ука – это уникальный объект во всей Вселенной, что ознапользователей
чает мир объектов, людей, процессов и знаний. Мы можем
говорить о транспорте как о науке, так как ее можно выделить как часть объективной реальности данной Вселенной,
покрываемой транспортом. Так создается транспортная область.
Далее транспортная область делится на объекты. Их может быть много, но для основной классификации достаточно определить следующие:
объект транспортировки S ( ): объектом транспортировки является товар, субстраты и все материальные элементы, которые нужно транспортировать в различные места.
Объектами индивидуального и общественного транспорта также являются люди. Объект
транспортировки связан с объектом транспортных средств и объектом транспортной сети;
объект транспортных средств T ( ): этот объект включает в себя все средства по
превращению конкретных источников энергии в движение, которые позволяют транспортировать данные элементы. В более широком смысле люди также могут относиться к этим
объектам;
объект транспортной сети N ( ): этот объект делает возможным перемещение отдельных объектов в конкретной среде. Такой средой может быть сеть надземных коммуни118
П. Пржибыл, О. Пржибыл
каций, железнодорожная инфраструктура, территория водного и воздушного транспорта.
Под средой понимается не только актуальный транспортный маршрут, но и принадлежащая
ему инфраструктура.
До сих пор были перечислены реальные физические объекты, которые на самом
деле являются неотъемлемой частью транспортной системы, однако с точки зрения динамики транспортной системы они являются пассивными элементами во всем транспортном
процессе. Перечисленные выше объекты приблизительно соответствуют описанию в [2].
Объект, представленный далее, является новым. Это объект выполнения процессов, которому необходимы соответствующие субъекты в виде потребностей Пользователя:
 объект для реализации целевой функции P ( ): этот объект также создает реальные физические компоненты, однако он реализует абстрактные процессы, в основном направленные на управление транспортом. Концепция управления транспортом понимается
в более широком смысле, чем концепция управления дорожным движением.
На рис. 2 представлена основная классификация транспортной области по объектам,
которая применяется ко всем видам транспорта (автомобильный транспорт, ж/д, водный
и воздушный транспорт). Чтобы достигнуть желаемого эффекта и целевой функции , необходимо реализовать процесс, который в целом может быть выражен следующим уравнением:
.
(5)
Это уравнение можно рассматривать как уравнение состояния транспортной системы, имеющей входные переменные, обозначенные вектором , и их изменения
.
Состояние выхода системы обозначено вектором внутренних состояний и их изменений
. Система отображается в дискретные моменты времени T. Чувствительность на входной переменной устанавливается весовой функцией w, значения которой обычно задаются
эвристически на основе целей и уровня знаний. Формула содержит также ссылку на объекты транспортных средств , чтобы исследовать транспортную сеть
и транспортировать
объект . В этом случае все три упомянутых объекта характеризуются измеримыми параметрами отдельных объектов.
В отличие от [2], где подобная функция f рассматривается как «жесткая», эта функция определена как «мягкая», что подходит для реализации методами искусственного интеллекта. Жесткие функции, например, в виде аналитических формул, используются для
описания детерминистских систем, которые также могут быть транспортными системами,
но находятся на самом нижнем иерархическом уровне управления транспортом. Типичным
примером может быть транспортное средство, запускающее управление перекрестками.
Увеличение длительности фазы Зеленого сигнала основано на измеренном временном интервале между транспортными средствами. Если он меньше, чем заданный временной интервал (~ 3 с), этап завершается, если интервал короче, этап продолжается. Данный процесс можно описать простыми логическими уравнениями. Подобным образом можно
решить очень простой случай, который рассматривает транспортную сеть как ориентированный граф с вычисляемыми ребрами. Тем не менее, транспортная система в целом характеризуется как комплексная мультидименсиональная система, реализующая выходную
функцию в пространстве состояний.
Необходимость использования методов искусственного интеллекта возникает также по причине того, что переменные в транспортной системе включают в себя, как правило, и стохастические компоненты. Также существует большое количество особых случаев,
для которых сложно управлять комплексными системами дорожного движения при помощи обычных алгоритмов. Эти системы типично нелинейные, и чтобы достигнуть целевой
функции, обычно необходимо интегрировать несколько разнородных подсистем. Типичным
119
Транспортное планирование и моделирование
примером такой интеграции является управление дорожным движением в городской дорожной сети, основанное на математической системе для оценки длины очередей. Длина очередей подразделяется на две различные субсистемы: управление перекрестками и информационная система. Система управления использует профессиональную систему и набор
профессиональных правил. Алгоритмы управления на перекрёстках взаимодействуют друг
с другом согласно этим правилам, либо существуют активированные информационные табло, рекомендующие водителям выбирать другие маршруты без задержек.
Рис. 2 – Основная классификация транспорта
Моделирование и управление транспортными системами.
Моделирование комплексных транспортных систем.
С учетом предложенной классификации рис. 2 отражает три реальных объекта (N, T, S),
формирующих основную область транспорта. Эти три объекта характеризуются атрибутами и параметрами измерения. С точки зрения транспорта в уравнении (5) необходимо рассматривать только те параметры, которые являются специфическими для конкретного решения или предполагаемой целевой функции. Другими словами, рассматриваются только
те параметры, которые непосредственно влияют на процесс, выполняемый уравнением (5).
В принципе, это не включает в себя атрибуты, связанные со строительством транспортных
средств – их решением занимается прикладная наука машиностроение, а также некоторые
строительные конструкции транспортных сетей, которые создают гражданские инженеры.
С другой стороны, здесь содержатся параметры, которые непосредственно влияют на целеи автомобильного трансвую функцию. Таким образом, например, для целевой функции
порта это может быть ширина узкой дороги, уклон дороги и т. д.
Область транспорта отличается и определяется относительно других наук объектом
P, что позволяет всем процессам достигнуть целевой функции. Так как это не только основная функция транспортировки (перемещение объекта из пункта A в пункт B), а новый на, ...}, создающих более комбор задуманных в широком плане целевых функций
плексное описание этого объекта. В принципе, эта проблема может быть упрощена путем
определения системы S для объекта, который создан как совокупность элементов A и их соотношений R, ссылка [9]:
120
П. Пржибыл, О. Пржибыл
,
(6)
где A – набор элементов N
(7)
и R – набор соотношений между элементами
.
(8)
Если требуется управление транспортной системой, то сначала нужно разработать
ее модель. Она может быть формальной или абстрактной. К формальным моделям относят математические. При моделировании эксплуатации транспортных средств (
в транспортной сети
более эффективным является применение детерминистских математических моделей, описывающих отношения между транспортными переменными – интенсивностью q, скоростью v и плотностью k – в виде нелинейных аналитических формул
и в виде графического отображения так называемых фундаментальных моделей. Для описания частоты движения транспортных средств используются интервалы между транспортными средствами или различные варианты распределения скоростей в стохастических моделях. В этом случае распределение Пуассона или биномиальное, отрицательные экспоненциальные и нормальные распределения. Далее при классификации математических моделей существуют две основные категории: имитационное моделирование и аналитические
модели. Аналитические модели в системе транспорта дополнительно подразделяются на детерминистские и вероятностные, линейные и нелинейные, статические и динамические, и т. д.
Таким же образом, только в виде физической модели, можно описать распространение выхлопов транспортных средств в туннелях. Физическая модель представляет собой
математическую модель работы с переменными, которые имеют размеры физических величин. На рис. 3 кроме формальных моделей также представлены демографические модели,
которые используют различные статистические методы.
Результаты этих частичных моделей, находящихся на самом низком уровне иерархии всех моделей, могут быть применимы для непосредственного управления процессом
транспортировки. Тем не менее, в принципе, их результаты создают данные для абстрактных моделей, реализующих целевую функцию, см. стрелку, ведущую к абстрактной модели на рис. 3.
Рис. 3. Моделирование системы на объекте – классификация моделей
121
Транспортное планирование и моделирование
Чтобы создать общую модель комплексной транспортной системы, предполагается,
что абстрактная система определена на объекте P, целью которой является реализация целевой функции Y. Функция в общих чертах описана в уравнении (5). Первым шагом в моделировании и последующей реализации конкретной системы управления комплексного транспортного процесса является разработка концептуальной модели. Она выглядит просто:
это словесные описания или вербально-графическое представление, все цели (Потребности
пользователя), для выполнения которых и задумана система, а также для описания основной идеи, на которой формируется система. Концепция содержит основные требования
к управлению транспортом, повышению безопасности, включает в себя описание подсистем, функциональных требований, а также описание внутренних и внешних интерфейсов.
Концептуальная модель облегчает общение с участниками процесса, а это имеет большое
значение, так как в итоге она позволяет после ее реализации и во время работы определить,
были ли достигнуты цели проекта.
Процессы, формирующие целевую функцию, должны быть описаны достаточно подробно. Эффективнее всего использовать модель архитектуры системы. Архитектура широко используется для описания транспортных телематических систем из-за их сложности.
В данной работе рекомендуется использовать разумные и хорошо обоснованные процедуры для описания систем ИТС, а также для общего динамического управления транспортом.
Архитектура обычно подразделяется на функциональную, физическую, архитектуру связи
и организационную [11]. Поскольку целевое назначение процессов, реализованных объектом P – это какая-либо форма организации дорожного движения, то основа – это описание
функций, реализующих данный процесс. Именно для этого и предназначена иерархическая
функциональная архитектура, содержащая функции и их соотношения. На рис. 4 представлены три подсистемы
, связанные с объектом P для достижения целевой функции Y.
Управление комплексными транспортными системами.
Иерархия систем управления дорожным движением состоит из нескольких уровней.
Задачи на самом низком уровне, как правило, могут быть преобразованы в алгоритмы с использованием классической двоичной логики. Таким образом, работает, например, управление перекрестками, схема которых приведена на рисунке 5. Символ O на рисунке обозначает объект управления, т. е. транспортный узел, а символ S обозначает систему управления. Система управляет транспортным потоком с точки зрения продолжительности фазы
Зеленого сигнала на основе измеренного времени интервалов между транспортными средствами на соответствующей области перекрестка. Блок-схема с различными логическими
условиями позволяет адекватно управлять этим типом транспортных узлов.
Рис. 4. Иерархическое распределение функций трех взаимодействующих подсистем
122
П. Пржибыл, О. Пржибыл
На рис. 5 показано, что не существует обратной связи, которая могла бы скорректировать возможные нарушения, влияющие на объект управления (дорожно-транспортное
происшествие, затор). В данном процессе и в большинстве других процессов управление
дорожным движением основано на предварительно подготовленной модели. В этом заключается фундаментальное отличие от управления технологическим процессом (обогрев).
Система управления в основном имеет целенаправленное влияние на управляемый объект O
в целях достижения требуемых мер контроля даже при наличии помех и неблагоприятных
условий. Основой такого вида управления является требование реализации желаемого
результата, которое обеспечивается предоставлением обратной связи для вывода результатов системы управления S и системы управления, которая корректирует процесс в соответствии с этими данными (включить обогрев, если открыты окна, и температура в помещении снижается).
Рис. 5. Принцип динамического управления
Основным отличием системы управления дорожным движением от системы управления с обратной связью является то, что при попытке управления транспортной системой
в самом начале необходимо проработать модель. На результат управления оказывают влияние ее правильность и соответствие действительности, чувствительность к изменению
входных данных, т. е. устойчивость к нарушениям. Большинство транспортных систем, которые имеют псевдослучайные входные переменные транспортного потока, работают подобным образом. Поэтому управление осуществляется не за счет обратной связи, а за счет
того, что его выполняет сама модель. Они также работают при оптимизации транспорта
на основе различных параметров модели, но не регулируют какую-либо желаемую величину, поскольку в самой модели таковой нет вообще. Таким образом, задуманная процедура управления не предъявляет высоких требований лишь к качеству модели, однако необходимо проверять через регулярные промежутки времени соответствие модели реальному
транспортному процессу и корректировать отклонения в модели.
Упомянутая выше форма управления дорожным движением использует модель
с фиксированными параметрами, следовательно, она не может реагировать на изменения,
которые могут возникнуть на дорогах, если они не были запланированы заранее и не проработаны в данной модели. Более высокая форма управления транспортом представлена
в виде адаптивной системы (рис. 6). Согласно входным данным объект O управляется взаимосвязью (4), а это та же самая процедура, что и на рис. 5. Дополнительно выполняется
мониторинг критерия оптимизации, и если установлено, что система S не контролируется
оптимальным образом, и качество транспорта в сети ухудшается, то внутренние параметры
управления системы S корректируются и адаптируются к новым транспортным условиям
(взаимосвязь 3).
123
Транспортное планирование и моделирование
Рис. 6. Принцип адаптивного регулирования (слева); адаптивное изменение
параметров временного цикла Tc с точки зрения загруженности сети в г. Праге (справа) 10
Рис. 6 отображает результаты автоматизированного управления городской зоной.
Контроллеры города соединяют 64 перекрестка. Адаптивная система управления меняет
временной цикл Tc всех перекрестков, подключенных к центру управления. На диаграмме показано, что при низкой загруженности транспортного потока ночью (с 10:00 вечера
до 7:00 утра) устанавливается незначительное время цикла 65 с. Утром и в дневные часы
цикл увеличивается прим. до 85 с, а в вечерние часы пик цикл достигает 120 с, тем самым
составляя максимум времени цикла.
При более детальном анализе способов управления транспортным потоком можно
сделать вывод о том, что существуют только три возможности управления транспортными
потоками:
1. Управление торможением: транспортные средства останавливаются на сигнал светофора (красный) или при наличии каких-либо различных дорожных знаков. Недостатком
остановки транспортного средства является потеря кинетической энергии, которую необходимо восполнить с повышенными затратами за счет увеличения расходов топлива и выброса загрязняющих веществ.
2. Изменение параметров движения: скорость транспортного потока или возможность обгона грузовиков с использованием переменных дорожных знаков гармонизирует
поток движения на магистралях. Снижение скорости имеет положительный эффект и приводит к более высокой пропускной способности дороги.
124
П. Пржибыл, О. Пржибыл
3. Управление при помощи информирования и навигации: либо водителям предоставляется информация о возможностях использования альтернативных маршрутов, либо
система навигации сама выбирает водителям варианты маршрутов. Система информирования используется опционально, основана на опыте водителя. Ее эффективность зависит от
степени ее убедительности.
Для реализации потребностей пользователей, указанных в п. «Целевые функции
транспортной системы», путем комбинирования вышеуказанных методов управления
во многих случаях логически ориентированных систем управления, основанных на бинарной логике, просто недостаточно. В связи с тем, что транспортные потоки разнообразны, предпочтительнее использовать искусственный интеллект (ИИ). Он находит свое применение при решении нестационарного поведения транспортной системы. Транспортная
модель в целом работает со стационарными или псевдо-стационарными моделями (адаптивное регулирование). Кроме того, существует ряд нестационарных параметров в транспортной сети из-за высокого спроса и дорожно-транспортных происшествий. Эти нестационарные условия обычно решает человек-диспетчер. Системы управления, основанные на
ИИ, должны имитировать решения, обычно принимаемые человеком.
О методах управления, основанных на искусственном интеллекте, говорилось
во многих публикациях, например, обзор методов представлен в [12] или теория ИИ – [13].
Также необходима обратная связь для оценки эффективности решений ИТС [14].
Из доступных методов наиболее важное применение в процессе управления транспортными потоками находят различные формы экспертных систем, а также все чаще используются методы, основанные на описании транспортной системы в пространстве. Другие методы, такие, как нейронные сети, генетические алгоритмы и знания о добыче полезных ископаемых в базах данных, все чаще применяются в процессе анализа данных и создания модели.
Моделирование и управление комплексными системами – резюме.
Понятие комплексной транспортной системы не только означает, что она представляет собой комплекс или обширную систему, но и подразумевает в том числе, что у этой системы есть подсистемы, у которых входные данные являются нестационарными событиями, требующими автоматического ответного действия. Нестационарные дорожные ситуации отличаются от обычных условий движения. Может возникнуть ситуация, например,
при которой транспортная сеть приближается к пределу насыщения, образуя очереди, либо
может возникнуть какое-нибудь дорожно-транспортное происшествие или какая-либо другая неожиданная ситуация. Поэтому первое условие при проектировании сложной системы
управления транспортной сетью – это необходимость найти решение не только для «статических», но также и для чрезвычайных ситуаций.
Кроме того, возможности и средства, с помощью которых можно управлять транспортными средствами, различны, и их эффективность существенно различается. Комплексные
транспортные системы сочетают в себе функциональные возможности различных подсистем для достижения желаемой целевой функции. Использовать стандартные схемы и двоичную логику в этой сложной среде невозможно, и необходимо применять методы искусственного интеллекта (ИИ).
На рисунке 7 показана схема, описывающая всю цепочку производства, начиная
с постановки целей, проектирования, внедрения и получения обратной связи достигнутых
целей. Так какова же концепция управления транспортной системой? Сперва определяется
область O, которой необходимо управлять. Затем нужно определить конечную причину, по
которой/для которой будет установлена система S – с целевой функцией , которую необходимо достигнуть, если предположить тот факт, что система успешно внедрена и эксплуатируется.
Справа на рис. 7 представлен процесс разработки общей транспортной системы согласно описанному в данной статье. Проект основан на целевой функции, определенной
125
Транспортное планирование и моделирование
пользователем или группой исполнителей, имеющих отношение к системе. Успешное применение транспортной системы должно основываться на соответствующей модели, которой
может быть архитектура системы. Обычно архитектура разрабатывается в виде глобальной
модели. Эта модель является типичной, но хорошо отражает основные области интереса
и режим достижения требуемой цели. Модель, как правило, не связана с конкретной реализацией. Результаты исследования, применяемые на практике, по-новому представляют ориентированную на процесс область архитектуры [11]. Это послойная архитектура, где количество слоев определяется требованием к разработке детального решения. Область архитектуры обычно привязана к конкретной территории, для которой нужно разработать решение, но существует также идея развития технологий, которые могут быть применены, и таким образом, она становится более подробной, сопоставимой с глобальной архитектурой.
Область архитектуры успешно применяется, например, для систем туннелей для решения
проблемы интеграции нескольких разнородных подсистем (вентиляция, освещение, безопасность…).
Область архитектуры – это все еще «только» модель системы, далее выполняется детальная разработка системы в виде создания проекта. Проект такой комплексной системы
не может быть основан только на правилах и стандартах проектирования зданий и электрооборудования. Новый метод разработки проекта предлагается в ссылке [6], где используется
методы, ориентированные на объект, и специальное программное обеспечение. Результатом
является детальный и регулируемый проект, который также можно использовать в целях программирования объектов. На этом этапе необходимо завершить проект по всем действующим
нормам, имеющим отношение к проектированию и эксплуатации транспортных систем.
Эксплуатация системы представлена в левой части рис. 6. Под системой понимается сложная транспортная система с четко обозначенными границами и определенными взаимосвязями с внешним миром. В модель данных поступают данные о дорожном движении,
погоде и проч. Создание такой модели имеет важное значение для управления всей системой. Как уже было сказано, транспортная система в первую очередь управляется моделями. На том же уровне, что и модели, находится Модель состояния. Внедрение Модели состояния для решения сложных транспортных ситуаций является существенным вкладом
в управление этими системами. Модель состояния позволяет решить транспортные проблемы, которые с тем или иным успехом в обязательном порядке решают диспетчеры.
Обработанные данные по транспорту, или выходные данные Модели состояния поступают в модель управления дорожным движением с использованием искусственного
интеллекта (ИИ). На рисунке также изображена стрелка «проверка», указывающая, что
транспортную систему и ее параметры необходимо постоянно сопоставлять с целевой
функцией, для реализации которой и была создана эта система. Поэтому вся предполагаемая система является общей автономной системой обратной связи – пользователь предлагает целевую функцию, а эти требования поступают в проект и постоянно внедряются. После
ввода системы в эксплуатацию и ее пуско-наладки результаты работы постоянно отслеживаются и проверяются на предмет того, достигнута ли желаемая функция. Если нет, то необходимо проверить работу системы управления – сбор данных, их обработка и непосредственно сам процесс управления. Если здесь нет никакой ошибки, то необходимо вернуться
к разработке системы и внести коррективы в проект, например, добавить дополнительные
устройства или подсистемы.
Выводы и прочие исследования.
В статье рассматривается вопрос о том, является ли транспорт наукой. Уже целый
ряд предыдущих работ [1 – 4] показал, что это так. Для выявления существования какойлибо области, включая транспортную, известны определенные критерии. Большинство статей, которые цитируются в данной работе, были созданы еще в 90-е годы. В те времена
транспортное сообщение рассматривалось в основном с точки зрения расположения и об126
П. Пржибыл, О. Пржибыл
служивания транспортных сетей. Основной функцией транспортного сообщения было перемещение масс в транспортной сети, задуманное как ориентированный граф. Это определение было подтверждено двумя публикациями от 2005 и 2010 гг. [5, 6].
Рис. 7. Структурная схема области решения проблем
При современном взгляде на транспортные системы и особенно на то, что должно
их обеспечивать, требования к транспорту становятся все выше. Поэтому определены новые целевые функции, которые в дополнение к «традиционной» транспортной функции
обеспечивают оптимальное распределение внешних факторов
или увеличивают безопасность для пользователей транспортных систем
. Таких функций может быть много. Термин «функция» часто заменяется термином «Потребности пользователя». Это требование потенциального пользователя в виде четко структурированных положений, выраженных в ясной форме и определяющих, что система должна делать. Современный взгляд
отражает тот факт, что функция транспорта даже с точки зрения исследования ее научной
природы, выходит далеко за рамки определений, относящихся преимущественно к ее транспортной функции.
Кроме того, в данной статье перечислены также объекты, формирующие область
транспорта. За исключением внешних объектов (перемещаемый элемент S, транспортные
средства T, транспортная сеть N) самым важным является объект P, который реализует целевую функцию. Эти функции в той или иной степени связаны с так называемой системой
управления транспортом. Отмечается, что система P имеет больший уровень абстракции
и более широкий набор функций, чем это было до сих пор. Для их создания и последующей
реализации необходимо разработать концептуальную модель управления транспортом, например, в виде вербально-графического представления и архитектуры. Это значит, что для
общего описания транспортных систем используются принципы моделирования транспортных телематических систем. Применение системы возможно только на основе детализированной модели. Транспортная наука должна учитывать сложность проблемы, которую можно смоделировать на основе целого ряда формальных и абстрактных моделей.
127
Транспортное планирование и моделирование
В третьей части статьи речь идет о реализации целевой функции и тем самым системы управления транспортом. Показано, что транспортные системы управляются моделями
и не являются системами обратной связи. Понятно, что каждая модель имеет свои ограничения на случай отказа от изменения допустимых значений входных данных. В некоторых
случаях можно найти решение в виде адаптивного регулирования, которое может настроить
параметры управления в соответствии с входными данными.
До сих пор транспортная система рассматривалась как псевдо-стохастическая система. Однако в сложных системах существует множество чрезвычайных транспортных ситуаций, при которых обычные алгоритмы не могут решить проблему, и поэтому необходимо
применять методы искусственного интеллекта. Те же самые системы ИИ успешно используются для управления транспортом с применением схемы взаимодействия нескольких подсистем. Наука транспорта, таким образом, расширяет охват исследования больших систем
и методов их контроля с использованием методов искусственного интеллекта.
Дальнейшее направление усилий в определении транспортной науки должно учитывать текущие проблемы цивилизации, связанные с транспортом.
Литература
1. http://quotationsbook.com/quote/41294/#sthash.hZB835ou.dpuf
2. Vlček J.: Nástin systémové teorie dopravy (Outline of the theory of transport system), Konference “Věda
o dopravě”, FD ČVUT, Praha, listopad 1999, str. 24-29, (in Czech)
3. Mojžíš V.: Úloha dopravy jako vědní discipliny (The role of transport as a science), Konference “Věda o
dopravě, FD ČVUT, Praha, listopad 1999, (in Czech)
4. Starý J.: Teoretické základy dopravy (Theoretical foundation of transport), Společné vědecké pracoviště
pro bezpečnost a spolehlivost dopravních systémů ČSAV a FMD, 24 str., 1985, (in Czech)
5. Pastor O., Tuzar A.: Teorie dopravních systémů (Theory of traffic systems), ASPI, 2007, ISBN 978-807357-285-3, str. 312
6. Сильянов В.В.: Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения,
Транспорт, 1977, УДК 625.72.656.11, 303 с.
7. Gosh S., Summit T.: Intelligent Transport Systems – Smart and green infrastructure design, Taylor and
Francis Group ISBN 978-1-4398-3518-0, 2011, pp. 211
8. Přibyl P., Projektování dopravně-telematických aplikací – Metodický pokyn (Design of transport-telematics applications- Methodology), FD ČVUT, Praha, 2010, ISBN 978-80-01-04385-1, str. 130, (in Czech)
9. Votruba Z., Kalikova J., Kalika M.: Systémová analýza (Systems Analysis), ČVUT, Praha, 2008, ISBN
978-80-01-04081-2, pp. 192 (in Czech)
10. Пржибыл П., Свитек М.: Телематика на транспорте, БЕН, Прага-Москва, 2004, УДК
656.13681.3:621.389, с. 539
11. Jesty, P. H., J. F. Gaillet, et al. (1998). CONVERGE – TR 1101 – Guidelines for the Development and
Assessment of Intelligent Transport System Architectures. ftp://ftp.cordis.europa.eu/pub/telematics/docs/tap_transport/converge_dsa2.3.pdf
12. Martin G., Toledo F.: Knowledge-based systems for road network traffic control, 12th International conference Artificial Intelligence, Avignon, June, 1992
13. Dean T., Allen J., Aloimonos Y.: Artificial intelligence – Theory and Practice, Addison Wesley Publishing
company, ISBN 0-8053-2447-6, pp. 562
14. Жанказиев Ц., В.: Научные основы и методология формирования ИТС в автомобильно-дорожных
комплексах городов и регионов, Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук, Москва,
2012, 435 с..
128
А. С. Рыжова, П. П. Володькин
УДК 656.11
Александра Сергеевна Рыжова, канд. экон. наук,
доцент
(Тихоокеанский государственный университет)
Павел Павлович Володькин, докт. техн. наук.,
профессор
(Тихоокеанский государственный университет)
E-mail: chefra@mail.ru, PVolodkin@mail.khstu.ru
Aleksandra Sergeevna Ryzhova , PhD of Ec. Sci.,
Associate Professor
(Pacific National University)
Pavel Pavlovich Volodkin, doctor of engineering,
professor
(Pacific National University)
E-mail: chefra@mail.ru, PVolodkin@mail.khstu.ru
ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ
ПОВЕДЕНИЕМ ВОДИТЕЛЕЙ И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА АВАРИЙНОСТЬ
АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА
THE STUDY OF PUBLIC ADMINISTRATION BEHAVIOR OF DRIVERS AND ITS IMPACT
ON ROAD TRANSPORT ACCIDENT
Для решения задачи повышения безопасности на дорогах необходимо проводить анализ факторов,
влияющих на риск возникновения дорожно-транспортных происшествий. Основными направлениями совершенствования государственного управления поведением водителей является: совершенствование системы управления обеспечением безопасности дорожного движения; совершенствование политики в работе
с участниками дорожного движения; обеспечение безопасных условий движения на дорожной сети; совершенствование контрольно-надзорной деятельности в сфере обеспечения безопасности дорожного движения.
В настоящее время имеется необходимость совершенствования системы государственного управления поведением водителей. Снизить аварийность можно с помощью ряда мероприятий, таких как: повышение качества обучения водителей, повышение культуры поведения участников движения на дорогах, оптимизация
дорожно-транспортной инфраструктуры. В результате предложенных мероприятий ожидается совершенствование системы управления обеспечением безопасности дорожного движения и снижение риска возникновения дорожно-транспортных происшествий.
Ключевые слова: дорожное движение, водитель, дорожно-транспортное происшествие, государственное регулирование, участники дорожного движения, транспортное средство, правила дорожного движения.
To solve the problem of improving safety on the roads is necessary to analyze the factors affecting the risk
of road accidents. The main directions of improving governance is the behavior of drivers: improvement of management systems for road safety; improvement of policy in dealing with road users; ensure safe traffic conditions on the
road network; improving the control and surveillance activities in the field of road safety. Currently, there is a need
to improve governance of the system behavior of drivers. Reduce accidents, you can use a number of measures, such
as improving the quality of driver training, improving the culture of behavior of traffic participants on the road, the
optimization of road transport infrastructure. As a result, the proposed measures are expected improvement of road
safety management system and reducing the risk of traffic accidents.
Keywords: traffic, driver, traffic accident, government regulation, road users, vehicle, traffic rules.
Автомобильный транспорт является самым небезопасным из всех доступных человеку видов транспорта. Дорожно-транспортные происшествия происходят по многим причинам, среди которых есть как технологические, так и человеческие факторы. Для решения
задачи повышения безопасности на дорогах необходимо проводить анализ факторов, влияющих на риск возникновения дорожно-транспортных происшествий. Это позволит принимать решения, которые действительно смогут устранить сторонние причины дорожнотранспортных происшествий.
На основании изучения и анализа дорожно-транспортных происшествий выявлено,
что состояния аварийности и травматизма находятся в прямой зависимости от следующих
основных факторов [1]:
– численности населения;
– численности транспортных средств;
– уровня развития транспортной сети;
– состояния дорог, их оборудования и благоустройства;
– технического состояния транспортных средств.
129
Транспортное планирование и моделирование
Все факторы, вызывающие дорожно-транспортные происшествия, могут быть подразделены на две группы (рис. 1).
Безопасность Дорожного
Движения
Объективные факторы
Субъективные факторы
Конструктивные параметры
дороги
Нарушение установленных
правил дорожного движения
Состояние дороги
Отвлечение от вождения
(телефон, еда, пассажиры)
Интенсивность движения
транспортных средств
Получение навыков
(автошколы, курсы)
Интенсивность движения
пешеходов
Состояние участников
дорожного движения
Технические средства и
сооружения
Алкогольное опьянение
Интенсивность движения
пешеходов
Курение
Время года, суток
Болезнь, физические
недостатки
Наркотическое опьянение
Рис. 1. Факторы, вызывающие ДТП
Исследования дорожно-транспортных происшествий показывают, что в среднем,
на каждое из них приходится не менее трёх причин (рис. 2) [2].
Рис. 2. Основные причины ДТП
130
А. С. Рыжова, П. П. Володькин
Главное отрицательное влияние неисправностей транспортных средств и плохих дорожных условий заключается в том, что они усиливают напряжение при вождении автомобиля и вызывают быстрое утомление водителя, что приводит к росту его ошибок и возникновению дорожно-транспортных происшествийДорожно-транспортные происшествия,
возникшие по вине водителей, происходят вследствие:
– нарушения указаний сигналов и знаков;
– превышения установленной скорости, в особенности у перекрёстков, при поворотах и на уклонах;
– нарушения правил движения у остановочных пунктов пассажирского транспорта;
– управления транспортным средством в нетрезвом состоянии;
– несоблюдения преимущественного права проезда или установленных правил обгона;
– выезда на линию на технически неисправном автомобиле;
– неосторожной езды при плохой погоде (тумане, при запотевшем стекле и т. д.)
и скользком покрытии;
– несоблюдения дистанций и бокового интервала между движущимися транспортными средствами.
Основные причины дорожно-транспортных происшествий по вине водителей в общей статистике выглядят следующим образом (рис. 3) [3]:
Рис. 3. Основные причины ДТП по вине водителей
В общем виде все эти причины упрощённо можно свести к двум:
– создание помехи без предоставления преимущества;
– вход в конфликтную зону с повышенной скоростью.
Исследования показывают, что 70 % всех ДТП обусловлены плохим прогнозированием дорожной ситуации и ошибками в оценке опасности независимо от возраста и стажа
работы водителей [4].
Аварийная обстановка может возникнуть и при исправном автомобиле из-за сознательного нарушения правил дорожного движения водителем, по его неосторожности или
вследствие ошибочных решений и действий, когда дефицит времени и расстояния не позволяют прекратить движение или совершить безопасный манёвр, т. е. когда происходит неуправляемое движение автомобиля.
Система государственного управления в области безопасности дорожного движения
не структурирована в целом по уровням управления (федеральный, региональный, местный), что предполагает закрепление на каждом из уровней функций, компетенции и ответ131
Транспортное планирование и моделирование
ственности по конкретным направлениям деятельности в области обеспечения безопасности дорожного движения. Субъекты Российской Федерации, решая задачи обеспечения безопасности дорожного движения, в ряде случаев принимают региональные законы. Все это
составляет единую систему (рис. 4).
Система государственного управления поведением водителей
Государственное управление поведением водителей
Органы ГИБДД
Автошколы
Транспортные
Органы власти, осуществляющие
средства
Водители
Пешеходы
властные полномочия
Органы государственной власти субъектов
Российской Федерации
Федеральные органы
государственной власти
Органы местного самоуправления и
общественные институты
Рис. 4. Система государственного управления поведением водителей
Основными направлениями совершенствования государственного управления поведением водителей может быть (рис. 5):
– совершенствование системы управления обеспечением безопасности дорожного
движения;
– совершенствование политики в работе с участниками дорожного движения;
– обеспечение безопасных условий движения на дорожной сети;
– совершенствование контрольно-надзорной деятельности в сфере обеспечения безопасности дорожного движения.
Совершенствования системы
государственного управления
поведением водителя
Повышение качества обучения в
автошколах
Повышение уровня культуры
поведения на дорогах
Оптимизирование дорожнотранспортной инфраструктуры
Увеличение количество
часов вождения
Ужесточение наказания за
нарушение Правил
дорожного движения
Снижение диспропорции между
приростом автомобилей и состоянием
дорожной инфраструктуры
Совершенствование
методики приема экзаменов
Повышение уровня
дисциплины водителей
средствами слежения
Повышение уровня безопасности
при перевозке пассажиров и
грузов
Повышение квалификации
инструкторов
Формирование правового
сознания населения
Организация стоянок для ТС в
городах
Организация переподготовки
водителей
Повышение эффективности
спасения на дорогах
Строительство новых и
реконструкция эксплуатируемых
дорог
Рис. 5. Совершенствование системы государственного управления поведением водителя
132
А. С. Рыжова, П. П. Володькин
Из общего количества 218,3 тыс. совершенных в 2014 году ДТП 13,6 тыс. приходятся на дорожно-транспортных происшествий по вине водителей, оказавшихся в состоянии
алкогольного опьянения [5].
Опираясь на опыт Соединенных Штатов Америки, предлагается принять закон
«О алкозамках». Суть закона, в том, что уличенные в пьянстве водители должны устанавливать в своих автомобилях специальные приборы. Эти приборы, алкозамки, блокируют зажигание и не дают завести мотор, пока водитель не подует в детектор алкоголя и не докажет,
что он трезв. Такую операцию нужно повторить в течение первых 15 минут пути, а затем
примерно два раза в час. Водители должны сами оплачивать установку блокиратора, а затем платить ежемесячный взнос государству. Согласно статистике, в странах, где такой способ борьбы с пьянством за рулем используется, число случаев гибели людей по этой причине удалось снизилось на 20 % [6].
Следующие мероприятия по борьбе с нетрезвыми водителями, заключается в активной пропаганде. Предполагается, что в салоне каждого автомобиля появится надпись, предупреждающая об опасности вождения в нетрезвом виде. Размещать данную информацию
могут обязать производителей и поставщиков автомобилей.
Так же необходимо стимулировать поддержку со стороны общественности, проводя
беседы о вождении в нетрезвом состоянии.
Проблема подготовки начинающих водителей одна из основных проблем управления системы поведением водителей в Российской Федерации, так как заложенный фундамент влияет на поведения водителя на дорогах. С ростом количества начинающих автомобилистов растет и количество дорожно-транспортных происшествий.
На данный момент в городе Хабаровске около 30 автошкол, имеющих лицензию на
право подготовки водителей.
Автошколы занимаются образовательной деятельностью, а образовательная деятельность у нас подлежит лицензированию. С прошлого года порядок лицензирования был
заметно упрощен. Сегодня перед принятием решения о выдаче лицензии департамент не
проводит содержательную экспертизу оценки деятельности организации. Организации достаточно предоставить документы, свидетельствующие о выполнении основных требований, предъявляемых к образовательным учреждениям для подготовки водителей. Однако
в дальнейшем автошколы подвергаются лицензионному контролю, который осуществляется через год после выдачи лицензии, далее через два года, потом через три года.
Основные нарушения, выявленные лицензирующим органом, связаны с недостаточной материальной базой: отсутствует учебно-методическая документация, согласованные
планы, необходимое учебно-методическое оборудование и т. д.
Все автошколы обучают по программе разработанной министерством образования
и науки Российской Федерации. Для обучения вождению 50 часов недостаточно, ведь нужно учитывать, что в школьном часе 45 минут, и половина этого времени тратится на поездку до автодрома или стояние в пробке. Даже если все 50 часов будут использованы в полной
мере, то за это время рефлексам, позволяющим водителю управлять автомобилем научить
очень сложно. Поэтому предлагается увеличить время обучения водителей.
Так же необходимо бороться с коррупцией в рядах ГИБДД – снизить влияние субъективного фактора при приеме экзамена инспектором ГИБДД, и повысить контроль за получением водительского удостоверения.
Большинство автомобилистов России, знакомы с такой проблемой как агрессивный
метод вождения, создающий угрозу возникновения аварийной ситуации или угрозу безопасности других участников дорожного движения.
Он может выражаться в следующем:
 неоднократном опасном перестроение по полосам движения;
 в нарушение правил дорожного движения;
133
Транспортное планирование и моделирование
 в неоднократном резком торможении, совершаемым после резкого ускорения;
 в создании искусственных помех для других участников дорожного движения;
 опасном приближении к впереди идущему транспортному средству.
Однако, к водителям, практикующим агрессивный метод вождения, к сожалению,
очень сложно применить те или иные санкции, поскольку нарушение ими правил дорожного движения является либо незначительным, либо трудно доказуемым, либо в момент их
нарушения не присутствуют сотрудники ГИБДД. Нет и наказания за агрессивный метод вождения в Кодексе Российской Федерации об административных правонарушениях [7].
В то же время агрессивный метод вождения создает реальную угрозу возникновения
аварийной ситуации или угрозу безопасности других участников дорожного движения. Так,
например, неоднократное опасное перестроение по полосам движения в нарушение правил
дорожного движения может заставить других водителей прибегнуть к экстренному торможению, «вилянию» на дороге или спровоцировать выезд на встречную полосу.
К аналогичным последствиям может привести и неоднократное резкое торможение,
совершаемое после неоднократного резкого ускорения, которым обычно сопровождается
быстрое перестроение по полосам движения. Не менее опасным является и приближение
к впереди идущему транспортному средству практически вплотную.
Также неопытный водитель впереди идущего транспортного средства, заметив опасно приблизивший автомобиль, может попытаться быстро сменить полосу движения и создать аварийную ситуацию с участием автомашин на соседней полосе.
Пока в российской юридической практике [7, 8] не закреплено понятие «опасного вождения». Следует отметить, что в законодательстве большинства стран Европы
и Соединенных Штатов Америки присутствуют нормы, которые закрепляют ответственность за агрессивный метод вождения (агрессивное движение) на дорогах [9].
Основная проблема агрессивного вождения заключается в обстоятельствах
социально-психологического плана. Поэтому представляется необходимым внедрить в российское законодательство и, что важнее, в общественное сознание совокупность понятий
и норм, связанных с пресечением фактов опасного (агрессивного, субстандартного) вождения:
– введение категории «опасное вождение» в законодательство с четким разграничением от этой категории небрежного вождения (то есть рядовых номинальных нарушений
правил дорожного движения);
– содействие развитию практик и инструментов гражданского контроля в сфере дорожного движения, ориентированных на выявление и предание максимальной огласки фактов опасного вождения;
– активная социальная реклама, ориентированная на формирование положительной
модели участника дорожного движения, исповедующего принципы бережного, то есть ответственного, грамотного и доброжелательного транспортного поведения.
Речь идет не только о соблюдении правил дорожного движения как таковых, но
и следовании позитивным поведенческим нормам: постоянной готовности уступить дорогу, отказе от попыток произвольного и резкого маневрирования, доставляющего неудобства
другим участникам дорожного движения, четком соблюдении очередности при слиянии потоков и т. п.
Также необходимо способствовать исключению из рекламного оборота образцов
агрессивного вождения, устранению навязчивых акцентов на скоростные возможности того
или иного автомобиля и т. п.
Проще всего активную целенаправленную работу проводить с учащимися автошкол:
дискриминации в глазах молодежи образцов агрессивного вождения и закрепление в создании позитивной модели бережного, транспортного поведения – ответственного, грамотного, доброжелательного.
134
А. С. Рыжова, П. П. Володькин
Необходимо также совершенствовать законодательство в целях повышения эффективности использования средств фото-, видео-фиксации нарушений на дорогах, нормативов
и стандартов строительства и оборудования дорог для повышения безопасности дорожного движения, организации регулируемых пешеходных переходов на дорогах с шестью и более полосами движения либо строительства пешеходных переходов на таких дорогах в разных уровнях [11].
Предлагается так же создание «институт общественного контроля» за соблюдением
всеми участниками дорожного движения требований правил дорожного движения [12,13].
Выявленные с помощью добровольных помощников факты грубых нарушений или агрессивного вождения должны обязательно дойти до суда, что, сформирует в обществе твердую
логическую параллель: «нарушение влечет наказание».
В настоящее время имеется необходимость совершенствования системы государственного управления поведением водителей. Снизить аварийность можно с помощью ряда
мероприятий, таких как: повышение качества обучения водителей, повышение культуры
поведения участников движения на дорогах, оптимизация дорожно-транспортной инфраструктуры и т. д.
В результате предложенных мероприятий ожидается совершенствование системы
управления обеспечением безопасности дорожного движения, совершенствование государственной политики в работе с участниками дорожного движения, совершенствование методов предупреждения опасного поведения участников дорожного движения, совершенствование организации дорожного, повышение безопасности при перевозках пассажиров автомобильным транспортом, усиление общественной поддержки мероприятий по повышению безопасности дорожного движения, повышение уровня технического обеспечения мероприятий по безопасности дорожного движения, улучшение условий движения на автомобильных дорогах, снижение риска возникновения дорожно-транспортных происшествий.
Литература
1. Гордеев А.К. Дорожно-транспортные происшествия / А.К. Гордеев – Авто Дело, 2003. – 300 с.
2. Бабков В. Ф. Дорожные условия и безопасность движения. / В. Ф. Бабков. – М. : Транспорт, 1993. – 290 с.
3. О состоянии дел в сфере организации и безопасности дорожного движения в регионах России
[Электронный ресурс] / Общественный доклад – Электрон. Дан. – Режим доступа : https://www.oprf.ru/(дата
обращения 15.02.2016).
4. Волошин Г.Я Анализ дорожно-транспортных происшествий/ Г. Я. Волошин, В.Г. Мартынов,
. Г. Романов.- М.: Транспорт, 1987 – 240 с.
5. Обзор аварийности за 2014 год. [Электронный ресурс] / Управление ГИБДД УМВД России. –
Электрон. Дан. – Режим доступа : http://gibdd.khv.ru/(дата обращения 15.02.2016).
6. Амбарцумян В. В. Безопасность дорожного движения / В. В. Амбарцумян. – М. : Машиностроение,
1998. – 263 с.
7. Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях от 31 декабря 2001 г.
[Электронный ресурс]/ Система «Консультант Плюс». – Электрон. Дан. – Режим доступа : http//www.consultant.
ru/(дата обращения 15.02.2016).
8. Федеральный закон от 10.12.1995 №196-ФЗ (ред. от 14.10.2014) «О безопасности дорожного движения» [Электронный ресурс]/ Система «Консультант Плюс». – Электрон. Дан. – Режим доступа : http//www.
consultant.ru/(дата обращения 15.02.2016).
9. Ившвилли М.В. Безопасность на дороге и в транспорте: учебное пособие / М.В. Ившвилли,
С.В.Петров. – М. : Арта, 2011. – 90 с.
10. Холлек Я. В. Организация дорожного движения / Я. В. Холлек. – Киев : Высшая школа, 1981. – 270 с.
11. Клинковштейн Г. И. Организация дорожного движения : учеб. для вузов / Г. И. Клинковштейн,
М.Б Афанасьев. – М.: Транспорт, 2001. – 247с.
12. Социально-экономические потери России от дорожно-транспортной аварийности [Электронный
ресурс] / Информационный образовательный сервис – Электрон. Дан. – Режим доступа : http://kafart.ru/(дата
обращения 15.02.2016).
13. Постановление Правительства Москвы от 18 ноября 2008 г. N 1044-ПП «О мероприятиях по повышению безопасности пешеходов в городе Москве» [Электронный ресурс]/ Система «Гарант». – Электрон.
Дан. – Режим доступа : http://www.garant.ru/(дата обращения 15.02.2016).
135
Транспортное планирование и моделирование
УДК 656.1
Александр Иванович Солодкий, д.э.н., заведующий
кафедрой транспортных систем
(Санкт-Петербургский государственный
архитектурно-строительный университет)
E-mail: ASolodkiy@mail.ru
Alexander Ivanovich Solodkii, D.Sc. in
economics, head of the chair Transport systems
(Saint-Petersburg State University of
Architecture and Civil Engineering)
E-mail: ASolodkiy@mail.ru
ПРОБЛЕМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
КРУПНЫХ ГОРОДОВ РОССИИ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ (НА ПРИМЕРЕ САНКТПЕТЕРБУРГА)
PROBLEMS OF FUNCTIONING OF THE TRANSPORT INFRASTRUCTURE OF MAJOR
CITIES IN RUSSIA AND THEIR SOLUTIONS (IN ST. PETERSBURG)
Проведен анализ основных недостатков транспортных систем крупных городов России. Выявлены
характерные проблемы развития и функционирования транспортной инфраструктуры, прежде всего уличнодорожной сети, пассажирского транспорта общего пользования. Показана необходимость изменения
стратегии решения транспортных проблем, переход к управлению спросом на передвижения и способами
его удовлетворения. Определены основные направления развития улично-дорожной сети, пути повышения
эффективности работы пассажирского транспорта общего пользования, приоритетные задачи развития систем
управления движением в городах. Указаны наиболее рациональные способы сокращения индивидуального
транспорта на улично-дорожной сети, в том числе экономические и организационные. Предложены подходы к формированию эффективно функционирующей транспортной инфраструктуры, в том числе переход от
проектирования дорог, к комплексному проектированию инфраструктуры транспорта исходя из приоритетов: пешеход – общественный транспорт – автомобиль. Обоснована необходимость формирования опорной
улично-дорожной сети с улучшенными условиями движения, даны основные инструменты ее формирования, направленные на обеспечение равномерности пропускной способности магистрали, разделения различных участников движения, применения малозатратных мер для улучшения условий и безопасности движения.
Определены приоритетные сервисы интеллектуальных транспортных систем, внедрение которых необходимо в комплексе с мерами по физическому совершенствованию транспортной инфраструктуры и организации
дорожного движения. Даны предложения по разработке нормативных документов, необходимых для решения
проблем транспортных систем городов России.
Ключевые слова: транспортные системы городов, транспортная инфраструктура, улично-дорожная
сеть, пассажирский транспорт общего пользования
Analysis of the main drawbacks of the transport infrastructure in the large cities of Russia has been performed. Typical problems of development and operation of transport infrastructure have been discovered, especially
the problems of the road networks and public passenger transport. The necessity of changing the strategy of solution of
transport problems, transition to the demand management and the ways of such demand satisfaction have been shown.
The main road network development trends and the ways to improve the efficiency of public passenger transport as
well as the priorities of the development of traffic control systems in cities have been determined. The most rational
ways to reduce personal transport in the road network, including economic and organizational ways have been pointed
out. The approaches to the creation of a well-functioning transport infrastructure, including the transition from road
design to the integrated design of transport infrastructure on the basis of priorities: pedestrian – public transport – car,
have been proposed. The necessity of forming the core road network with improved traffic conditions has been demonstrated; basic tools of creation of such road network to ensure the uniformity of bandwidth lanes, tools of separation of different road users, tools of application of low-cost measures to improve the conditions and safety of traffic
have been presented. Priority services of intelligent transport systems, implementation of which should be combined
with the efforts of physical improvement of transport infrastructure and traffic management, have been determined.
Proposals for the development of regulatory documents required to solve the problems of transport systems of Russian
cities have been presented.
Keywords: Infrastructure planning; rail & bus stations; traffic engineering; transport management
Транспортные проблемы выходят на первый план в большинстве крупных городов
России, переходя в разряд одних из самых острых и для жителей городов, и развития их экономики.
Системные заторы приводят к большим затратам времени на поездки наших граждан и на индивидуальном и на общественном транспорте. Низок уровень комфортности
136
А. И. Солодкий
и безопасности этих поездок [1,2]. Заторы, возникающие ежедневно в одних и тех же местах – результат несоответствия пропускной способности улично-дорожной сети интенсивностям движения транспорта.
Быстро растет парк легковых автомобилей. Среднегодовой темп роста составляет
8–10 %, даже в условиях кризиса. Эта тенденция будет продолжаться, так как мы повторяем в этом вопросе путь, пройденный развитыми европейскими странами, и еще отстаем от
них в 1,5–2. При этом существующая дорожная сеть городов, не рассчитанная на столь высокие нагрузки, уже многие годы развивается крайне медленно.
Много проблем в работе общественного транспорта:
– недостаточное развитие скоростного внеуличного транспорта. Относительно развития сеть метрополитена в Москве. Наши города существенно отстают по развитию метро
от европейских мегаполисов;
– отсутствуют другие виды скоростного внеуличного транспорта;
– низка скорость сообщения на общественном транспорте, который стоит в пробках
в потоке с автомобилями;
– общественный транспорт непредсказуем, нет расписания, большие интервалы движения, перегруженность, устаревший подвижной состав.
Неэффективная система управления светофорной сигнализацией, характеризующаяся недостаточным развитием автоматизированных систем управления дорожным движением, использованием устаревших и неэффективных технологий управления светофорной
сигнализацией, широким использованием диспетчерских (ручных) режимов управления.
Анализ проблем транспортных систем российских городов показал, что одной из
основных причин их возникновения являются недостаточное развитие транспортной инфраструктуры и неэффективность ее функционирования. Прежде всего, это относится
к улично-дорожной сети городов (УДС), для которой характерны следующие недостатки:
– низкая плотность УДС, как правило, в 2–4 раза ниже, чем в аналогичных европейских городах. Например, в Санкт-Петербурге в среднем плотность УДС в 2,4 раза ниже, чем
в Лондоне, в 3,2 в Нью-Йорке, в 3,9 в Париже;
– низкая связанность дорожной сети. Как правило, в наших крупных городах УДС
«разорвана» реками, железными дорогами и прочими преградами;
– отсутствуют, либо крайне мало развиты, магистрали скоростного и непрерывного
движения, которые должны составлять транспортный каркас городской УДС;
– отсутствует функциональное выделение улиц и дорог, создающих транспортный
каркас города и на которых созданы условия для эффективного движения автомобильного
транспорта;
– применяются в основном простейшие планировочные решения. Как правило, улицы имеют одинаковую ширину на всем протяжении. Очень мал объем применения локальных уширений на перекрестках, с целью увеличения пропускной способности пересечений,
устройства направляющих островков, карманов для остановки общественного транспорта,
для парковки автомобилей.
Во многом причиной этих проблем является несовершенство, а в ряде вопросов, отсутствие нормативной базы по проектированию УДС. Современной нормативной базы, соответствующей сегодняшним транспортным потокам для проектирования улично-дорожной
сети городов практически нет.
В то же время вследствие лавинообразного роста уровня автомобилизации проезжие
части улиц, особенно в центрах городов и на основных магистралях, оказались переполненными потоками транспорта. Вместе с увеличением уровня загрузки изменилось и функциональное значение ряда магистралей, условия их работы. В ряде случаев реализованные проектные решения, основанные на старых нормативах, перестают работать. Наиболее часто
такие ситуации возникают при совершении различных поворотов и разворотов автомоби137
Транспортное планирование и моделирование
лей, так как при уровнях загрузки близких к единице существенно эти маневры значительно затрудняются.
Каковы пути решения проблем?
Необходимо изменение принципов управления транспортным комплексом. Требуется:
– изменение стратегии решения транспортных проблем – переход к управлению способами удовлетворения спроса на услуги транспортного комплекса не в ущерб населению
и экономики города;
– переход к целевому управлению – определению стратегических целей, индикаторов достижения целей и оценки всех мероприятий исходя из степени достижения конечных
результатов, выработке комплексных решений.
Следует перейти к формированию спроса на передвижения и управлять способами
его удовлетворения.
Решение этой проблемы начинается с изменения градостроительной политики, совершенствования системы управления транспортным комплексом, введением ограничительных мер для автомобильного транспорта, приоритетным развитием общественного
транспорта. Основным фактором формирования спроса на передвижения в городе является
принятая градостроительная политика. Развивать территорию с максимально полным набором функций, необходимых для полноценной жизни – наличие мест приложения труда, отдыха, культурного досуга и т. д. Требуется переработка градостроительных норм, обеспечение резервирования территорий под объекты транспортной инфраструктуры.
Понятный всем путь – развитие транспортной инфраструктуры необходим и бесспорно важен. Однако требует больших финансовых и временных затрат. У нас не хватает
и того и другого.
В качестве стратегической, необходимо ставить задачу уменьшения легкового
и грузового транспорта, находящегося на улично-дорожной сети.
Не снижая при этом подвижность населения, необходим структурный сдвиг в способах ее реализации, обеспечить который может только «возвращение» пассажиров на общественный транспорт. Он должен быть быстрым, удобным, привлекательным экономически
и информационно доступным.
Одновременно с этим необходимы меры по ограничению движения легкового транспорта, которое стало практически общепринятым во всех европейских городах.
Ограничение движения легкового транспорта в городе должно осуществляться путем введения запретительных мер и штрафов – регулирования парковки на уличнодорожной сети. И, конечно же, в центральной части городов парковка должна быть платной.
Во всем мире плата за парковку является одним из эффективнейших инструментов разгрузки центральной части города.
Основой пассажирских перевозок в мегаполисах является скоростной внеуличный транспорт. Бесспорно, метрополитен является одним из наиболее эффективных видов
скоростного внеуличного транспорта, но и самым дорогим. Необходимо идти по пути создания интегрированных систем скоростного транспорта, включающих метро и легкорельсовый транспорт (ЛРТ). При существенно меньших затратах ЛРТ позволяет обеспечить перевозку больших пассажиропоков с достаточно высокими скоростями сообщения. Вместе
метро и ЛРТ позволяют со значительно меньшими затратами денег и времени создать каркас системы пассажирских перевозок в городе.
Задача существенного увеличения скорости и комфортности перевозок рельсовым
транспортом решается за счет устройства выделенного полотна и обеспечения приоритетного пропуска подвижного состава средствами светофорного. Такой подход позволяет за
счет применение менее капиталоемких решений обеспечить высокую скорость сообщения,
уменьшить интервалы движения без увеличения подвижного состава, а также движение
по расписанию.
138
А. И. Солодкий
Основной путь повышения привлекательности общественного транспорта – это
обеспечение приоритета его движения – создание полос для общественного транспорта
и приоритетный пропуск под светофорами. На основе анализа пассажирских перевозок,
аварийности на магистралях, характеристик улиц определяются первоочередные коридоры
для обеспечения приоритета городского пассажирского транспорта. Для получения максимального эффекта при этом необходимо в едином комплексе выполнение:
– работ по реконструкции УДС;
– строительству внеуличных пешеходных переходов;
– создание автоматизированных систем управления дорожным движением (АСУДД)
с приоритетным пропуском пассажирского транспорта;
– оптимизация маршрутной сети и управления пассажирскими перевозками;
– создание системы автоматического контроля нарушений правил дорожного движения по выезду на полосу общественного транспорта, проезда на красный свет и скоростного режима.
Наилучшим вариантом решения этой задачи является выделение на изолированное
полотно всего общественного транспорта, примером такого решения является Лиговский
проспект в Санкт-Петербурге, где повторен положительный опыт Гетеборга (Швеция), СанФранциско (США) и других городов, совмещающих на едином выделенном полотне различные виды наземного общественного транспорта.
Необходимо изменение подхода к развитию УДС города.
Обязательным условиям обеспечения эффективной работы улично-дорожной сети
являются четкое функциональное разделение улиц и дорог с выделением опорной сети, на
которой создаются условия для быстрого и безопасного передвижения автомобилей. Основу
такой опорной сети должны составлять магистрали скоростного и непрерывного движения
и магистрали общегородского значения регулируемого движения с улучшенными условиями движения.
Улучшенный режим движения на регулируемых магистралях общегородского
значения может быть обеспечен при следующих условиях:
1. Повышение пропускной способности наиболее загруженных транспортных
узлов путем их реконструкции для равномерного перераспределения транспорта
по всем участкам магистралей регулируемого движения, входящих в опорную сеть
с дальнейшим включением данных магистралей в систему АСУДД.
Известно, что основные заторы и задержки транспорта возникают на перекрестках,
которые, как правило, и ограничивают пропускную способность магистрали. На
магистралях регулируемого движения пропускная способность на перекрестке зависит
от режимов светофорного регулирования, определяемых соотношением интенсивности
пересекающихся потоков, доли поворотных потоков и интенсивности пешеходного
движения. Из-за различных соотношений параметров потоков по протяженности
магистрали имеет место существенная неравномерность ее пропускной способности, при
этом геометрические параметры магистрали, как правило, не изменяются. Это приводит
в неэффективности функционирования таких магистралей, а также и неэффективности
финансовых вложений в их строительство. Построенная многополосная магистраль, в итоге
пропускает транспортный поток равный 1/3-1/2 ее пропускной способности. Наибольшие
задержки возникают при пересечении двух магистралей с высокой интенсивностью
движения. Именно такие перекрестки лимитируют пропускную способность всей
магистрали. Как правило, эти перекрестки расположены на пересечении магистралей,
входящих в опорную сеть. Следовательно, повысив пропускную способность таких
транспортных узлов на всем протяжении данной магистрали или на значительном по
протяженности участке магистральной сети можно существенно повысить ее пропускную
способность [3]. Наиболее эффективный способ повышения пропускной способности узла
139
Транспортное планирование и моделирование
– разделение пересекающихся транспортных потоков в разных уровнях путем строительства
транспортной развязки. В условиях сложившейся застройки целесообразно создавать
неполную транспортную развязку с устройством путепровода или тоннеля по одному из
основных пересекающихся направлений и пропуском второго направления и поворотных
потоков со светофорным регулированием. В этом случае даже для транспорта, следующего
по магистрали в направлении, которое будет пропущено под светофорное регулирование,
задержки в узле будут минимальными, сопоставимыми с задержками в расположенных
по соседству менее напряженных узлах. Таким образом, обеспечивается равномерность
пропускной способности и уровня загрузки всей магистрали. В этом случае можно
дополнительно повысить пропускную способность магистрали, подключив ее к системе
АСУДД, и ввести на ней координированное управление, т. е. создавая «зеленую волну».
2. Подключение местного движения, как правило, по системе местных проездов
с минимальным количеством примыканий к магистралям общегородского значения.
В крупных городах на основных транспортных магистралях, как правило,
сосредоточена общественная застройка, требующая подъездов и автостоянок, места
для которых, обычно не хватает. В результате возникает много помех движению за счет
съезда автомобилей с магистрали и въезда на нее, припаркованых на проезжей части
магистральных улиц автомобилей, что значительно снижает пропускную способность
магистрали. Таким образом, одним из способов создания улучшенных условий движения
для транспорта, следующего по магистралям опорной сети, является разделение транзитного
и местного движения путем переключения местного движения на проезды, организованные
вдоль основных проезжих частей улиц и минимизации примыканий местных проездов
к магистрали.
3. Разделение транспортных и пешеходных потоков в пространстве и во времени
путем строительства пешеходных переходов в разных уровнях с улицами.
Обычно в узлах пересечения магистралей, входящих в опорную сеть, имеют место
значительные пешеходные потоки. Здесь часто располагаются станции метро, остановки
общественного транспорта, т. е. формируются транспортно-пересадочные узлы. В них
происходят пересадки большого количества пассажиров с одного вида транспорта на
другой. Также в зоне этих пересечений часто размещаются объекты торговли и культурнобытового назначения, которые генерируют значительные пешеходные потоки. Пересечение
интенсивных транспортных и пешеходных потоков создает повышенную напряженность,
вызывает задержки транспорта, снижает безопасность дорожного движения, повышает
уровень транспортного травматизма. Наиболее эффективным способом избежать такой
ситуации является максимальная изоляция транспортных и пешеходных потоков путем
строительства подземных или надземных пешеходных переходов, обеспечивающих выход
к остановкам массового транспорта, общественной и жилой застройке. Размещение таких
переходов должно производиться с учетом минимального времени пересадки пассажиров
с одного вида транспорта на другой.
Расчеты показывают, что применение вышеуказанных мер повышает пропускную
способность магистрали в 1,5–2,5 раза в зависимости от конкретных условий. Существенно
увеличивается равномерность движения потока транспорта, и снижаются задержки
всех участников движения. Предлагаемые меры хорошо известны градостроителям
и проектировщикам УДС, однако не находят практического применения в реальной практике.
В условиях сложившейся застройки крупнейших городов создание полноценной
системы магистралей скоростного и непрерывного движения, отвечающей всем нормативным
требованиям, предъявляемым к данному классу магистралей, не только сопряжено
с большим объемом инвестиций но, зачастую технически не представляется возможным
и экономически не целесообразно. Реконструктивные мероприятия по созданию системы
магистралей с улучшенными условиями движения позволит с несопоставимо меньшими
затратами решить транспортные проблемы городов.
140
А. И. Солодкий
Другой важный путь повышения пропускной способности УДС, не требующий
значительного финансирования, это локальные мероприятия по совершенствованию
планировочных решений УДС. Виды данных локальных планировочных решений показаны на рис. 1.
устройство мест для разворота с
выделением специальной полосы до
пешеходных переходов и перекрестков
устройство специальных местных проездов
для левопоротных потоков
устройство карманов для остановок
общественного транспорта
физическое разделение «сливающихся»
потоков
выделение полос движения для потоков
различного направления
устройство уширений на подходах к
перекресткам и на перекрестках
Локальные мероприятия по совершенствованию планировочных решений УДС
Рис. 1. Классификация локальных мероприятий по совершенствованию планировочных решений
Применение вышеперечисленных мер можно наглядно продемонстрировать на графиках изменения пропускной способности магистрали запроектированной по традиционному подходу (рис. 2, а) и с обеспечением улучшения условий движения (рис. 2, б). На рис. 2, а
показана пропускная способность 4-х полос движения городской магистрали в одном направлении с одинаковой шириной на всем протяжении, которая уменьшается из-за появления припаркованных автомобилей (участки 2) остановки общественного транспорта
(участки 4), пересечений со второстепенными улицами (участки 3) и равнозначными по
интенсивности движения магистралями (участки 5). Большую пропускную способность
и равномерность движения можно обеспечить при строительстве магистрали с тремя полосами движения в одном направлении, но с применением решений по улучшению условий
движений, например, на участках (2 и 4), где имеет место парковка автомобилей и остановки
общественного транспорта, предусмотреть «карманы», обеспечивающие сохранение
движения всех полос, на пересечении со второстепенными улицами (3) на подходе
к перекрестку сделать дополнительные полосы для лево- и правоповоротных потоков, а на
пересечении с равнозначными магистралями (5) построить неполную развязку, то есть поток,
идущий прямо, на одной из магистралей поднять на путепровод, для поворотных потоков
устроить дополнительные полосы движения, и обеспечить их разъезд в соответствии со
светофорным регулированием.
К сожалению, наши улицы в основном запроектированы и построены
с использованием простейших планировочных решений и имеют одинаковую ширину
и количество полос на перегоне и на пересечениях, что предопределяет их неэффективную
работу. Перечисленные локальные мероприятия по улучшению планировочных решений УДС
позволяют существенно снизить задержки автомобилей и аварийность этих участков УДС.
141
Транспортное планирование и моделирование
а) типичный график изменения пропускной способности магистрали регулируемого движения
б) график изменения пропускной способности магистрали регулируемого движения
с улучшенными условиями движения
Рис. 2. Графики изменения пропускной способности магистралей
142
А. И. Солодкий
В современных условиях необходимо изменение подхода к проектированию УДС.
Основные планировочные решения следует разрабатывать при проектировании транспортной инфраструктуры, а не отдельные участки улиц. Рассматривая при этом условия и безопасность движения всех участников начиная с самого многочисленного – пешеход, далее – городской пассажирский транспорт, и потом автомобиль. При проектировании обязательно
должны выполняться с использование современных моделей расчет интенсивности потоков
всех участников движения для обоснованного назначения параметров всех элементов УДС
[3]. Оценка опять же с использованием моделей условий движений, включая задержки всех
участников и уровня аварийности каждого варианта проектного решения.
При разработке этих нормативных документов необходимо учитывать современные и перспективные условия работы магистралей, последующее функционирование УДС
с учетом организации и управления движением на них. Надо учитывать, что на опорной
сети в сегодняшних условиях будут иметь место уровни загрузки близкие к предельным
значениям. Вырабатываемые решения должны им соответствовать. Следует также изучить
опыт, используемый в развитых зарубежных странах [4, 5]. Без современной нормативной
документации системного улучшения положения дел в развитии УДС городов достигнуто
не будет.
Для удобства горожан очень важно обеспечить увязку работы различных видов
транспорта, удобство пересадки пассажиров при их использовании. Необходимо переходить к созданию транспортно-пересадочных узлов, с обеспечением максимально комфортных и безопасных условий движения не только общественного транспорта, но и, прежде
всего, пешеходов.
Управление движением в современном городе невозможно без применения современных технологий, без создания интеллектуальной транспортной системы (ИТС), включающей в себя автоматизированные системы управления городским пассажирским транспортом, дорожным движением, транспортной информации и других.
ГОСТ Р ИСО 14813-1–2011. Интеллектуальные транспортные системы. СХЕМА
ПОСТРОЕНИЯ АРХИТЕКТУРЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ
[6] предусматривает 11 сервисных доменов ИТС.
С точки зрения повышения пропускной способности транспортной инфраструктуры
(УДС) и снижения нагрузки на нее приоритетными являются следующие доменные сервисы ИТС:
– «управление дорожным движением и действия по отношению к его участникам»,
прежде всего развитие эффективно работающей АСУДД и создание системы контроля нарушения ПДД в части парковки и проезда перекрестков;
– «информирование участников движения», создание системы мониторинга транспортной ситуации, необходимой для выработки решений по управлению транспортным
комплексом, развития и функционирования АСУДД, он-лайн информирование участников
движения;
– «общественный транспорт», прежде всего в части совершенствования управления
пассажирскими перевозками и повышения уровня надежности его функционирования и информационного обеспечения пользователей;
– «грузовые перевозки» с ориентацией на снижение нагрузки от грузового транспорта на УДС, особенно в пиковое время и повышения безопасности грузовых перевозок.
С целью повышения безопасности функционирования транспортного комплекса
и снижения негативного воздействия необходимо развитие сервисного домена «мониторинг
погодных условий и состояния окружающей среды». Повышению удобства пользователей
услугами транспортного комплекса будет способствовать все более широкое распространение системы электронных платежей.
143
Транспортное планирование и моделирование
Только комплексный подход, включающий согласованное развитие транспортной инфраструктуры, общественного транспорта и ИТС, в сочетании с организационноэкономическими мерами позволить решить транспортные проблемы крупных городов [7].
Выводы
Основной причиной принятия неэффективных решений при развитии и функционировании транспортной инфраструктуры является несовершенство или отсутствие нормативных документов, регламентирующих эти процедуры. Для изменения сложившегося положения необходимо разработать:
– классификацию и функциональные требования к УДС города, выделяющие опорную УДС;
– нормы проектирования дорог и искусственных сооружений в крупных городах
(с включением в них требований по обеспечению приоритета общественного транспорта,
формированию транспортно-пересадочных узлов, обеспечению движения немоторизированных участников движения, регламентов применения типовых планировочных решений,
обеспечения долговечности дорог, системы управления и организации движения);
– руководство по проектированию городских улиц и дорог, альбомы типовых проектных решений;
– переработать градостроительные нормы в части принятия решений по транспортным разделам.
Литература
1. Постановление Правительства Москвы от 02.09.2011 No 408-ПП (ред. от 22.02.2012) “О государственной программе города Москвы “Развитие транспортной системы на 2012-2016 гг.” http://dgkh.mos.ru/
legislation/documents/640847/
2. Постановление правительство Санкт-Петербурга от 22 ноября 2011 года No 1603 О программе
“Целевая программа “Развитие транспортного комплекса Санкт-Петербурга до 2015 года” (с изменениями на
23 января 2012 года) Официальный сайт Администрации Санкт-Петербурга www.gov.spb.ru/npa
3. Солодкий А.И., 2013. Проектирование экономически эффективной улично-дорожной сети городов. Зодчий, 1: с. 80-82.
4. Todd Litman. Smart Congestion Relief. Analysis Of Traffic Congestion Cost and Cjngestion Reduction
Benefits . Victoria Nransport Policy Institute. 46 p. http://www.vtpi.org/cong_relief.pdf
5. Modelling Transport. J.Ortuzar, L.G.Willumsen . Wiley, 2011. 608 p.
6. ГОСТ Р ИСО 14813-1-2011. Интеллектуальные транспортные системы. Схема построения архитектуры интеллектуальных транспортных систем. Часть 1. Сервисные домены в области интеллектуальных
транспортных систем, сервисные группы и сервисы.
7. Aleksandr Solodkij and Andrej Gorev. System Approach to Elimination of Traffic Jams in Large Cities in
Russia. World Applied Sciences Journal 23 (8): 1112-1117, 2013 ISSN 1818-4952, © IDOSI Publications, 2013 DOI:
10.5829/idosi.wasj.2013.23.08.13130
144
А. В. Терентьев, Б. Д. Прудовский
УДК 656.13:338.47; 656.13:658
Алексей Вячеславович Терентьев, канд. техн. наук,
доцент
(Санкт-Петербургский горный университет)
Борис Давидович Прудовский, канд. техн. наук,
доцент
(Санкт-Петербургский горный университет)
E-mail: terentich1@rambler.ru
Alexey Vjacheslavovich Terentev, PhD of Ec. Sci.,
Associate Professor
(Saint Petersburg Mining University)
Boris Davidovich Prudovskiy, PhD of Ec. Sci.,
Associate Professor
(Saint Petersburg Mining University)
E-mail: terentich1@rambler.ru
МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЁННОГО
СОСТОЯНИЯ «ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ»
METHODS OF DECISION MAKING UNDER UNCERTAINTY STATUS «ENVIRONMENT»
Ситуации, при которых о входных параметрах состояния внешней среды известно всё или ничего,
являются крайними. Как правило, возникают промежуточные ситуации, при которых одни из параметров
заданы точно, другие известны в некоторых диапазонах возможных изменений, относительно знания третьих имеется определённая статистика. Таким образом, неверно исходить из полного незнания обстановки,
но и нет необходимости стремиться к полному снятию неопределённости. Требуется целеустремлённое уточнение лишь действительно необходимой информации, для определения которой могут быть с успехом использованы методы районирования. Развитие методов районирования должно позволить (при наличии минимальных сведений о состояниях природы) строить алгоритмы, обеспечивающие получение оптимального решения
игры с природой.
Ключевые слова: задача оптимизации, субъективные критерии, методы районирования, оптимальное
решение, матрица эффективности
Situations in which to input the parameters of the state of the environment know everything or nothing is
extreme. As a rule, there are intermediate situations in which some of the parameters are defined exactly; others are
known in some ranges of possible changes with respect to the knowledge of third their certain statistics. Thus, incorrectly assume complete ignorance of the situation, and there is no need to strive for a complete removal of uncertainty.
Purposeful required clarification only really necessary information, to determine which may be successfully used
methods of zoning. The development of methods of zoning should allow (if the minimum information about the state
of nature) to build algorithms that provide an optimal solution to the nature of the game.
Keywords: optimization problem, subjective criteria, methods of regionalization, the optimal solution, the
matrix of efficiency
Любая задача оптимизации принимаемого решения характеризуется тремя основными понятиями: множество возможных решений (действий); множество видов обстановки
(состояний природы); эффективность любого решения при каждом виде обстановки.
В дальнейшем будем использовать следующие обозначения: m – число возможных вариантов действий; n – число возможных состояний природы; aj – эффективность i-го действия
для j-го состояния природы, i  1, m , j  1, n .
Матрица эффективностей различных действий при различных состояниях природы
имеет вид:
a ij
§ a11 a12
¨
¨ a 21 a 22
¨
¨
¨a
© m1 a m 2
a1n ·
¸
a 2n ¸
¸
¸
a mn ¸¹
Если состояние природы известно j* (детерминированная задача), то оптимальное
действие i* определяется из условия
a
i j
max a
i
145
ij
Транспортное планирование и моделирование
Положение значительно усложняется, если информация о вероятностных характеристиках состояний природы или внешней среды отсутствует. При этом различают два вида
ситуаций: выбор вида обстановки осуществляется «разумным противником» и когда в качестве противника выступает «природа».
Во-втором случае нередко используются методы, основанные на использовании
субъективных критериев: «принцип недостаточного основания», предложенный Лапласом;
«принцип крайней осторожности» (максиминный критерий Вальда); критерий минимаксного риска Сэвиджа; критерий Гурвица (критерий пессимизма-оптимизма).
Можно показать, что выбор любого из перечисленных четырёх критериев не поддаётся объективному обоснованию, а действия, рекомендуемые этими субъективными критериями, часто не совпадают.
Предварительно рассмотрим ещё один подход – применение «системы весов
Фишберна». Предположим, что распределения вероятностей природы Pj неизвестны, но
есть основание (из качественных соображений) для расположения их в приоритетный ряд:
P1  P2    Pn
.
(1)
Тогда
Pj 
2n  i  1
, j  1,2 n
n n  1
.
(2)
Рассмотрим пример. Пусть необходимо выбрать одно из m = 4 возможных решений,
а природа характеризуется n = 3 состояниями. Известна эффективность любого решения
при каждом виде обстановки, т. е. задана матрица эффективности.
A
§ 0,20
¨
¨ 0,76
¨ 0,18
¨
¨ 0,84
©
0,24 0,22 ·
¸
0,18 0,34 ¸
0,80 0,26 ¸
¸
0,02 0,46 ¸¹
Согласно максиминному критерию Вальда в этом примере оптимальным следует
признать первое действие. Использование критерия Сэвиджа приводит к выбору второго
действия. При использовании критерия пессимизма-оптимизма Гурвица (при коэффициенте α = 0,5) наилучшим является третье действие. Критерий Лапласа рекомендует воспользоваться четвёртым действием. Итак, каждый из четырёх субъективных критериев предписывает принять в качестве оптимального своё решение, и не ясно, какому из критериев отдать предпочтение (какое выбрать решение). Применение пятого подхода, основанного на
«системе весов Фишберна» (2) рекомендует принять в качестве оптимального решения четвёртое действие.
Возникает вопрос: как следует поступать в таких ситуациях? Ответ на этот вопрос
дают методы районирования, описанные ниже.
Методы районирования используются, когда требуется целеустремлённое уточнение
необходимой информации. Проиллюстрируем идею районирования на описанном выше
примере.
Напомним, что в этом примере m = 4, n = 3, а эффективность любого решения при
каждом виде обстановки задана элементами aij матрицы А, i  1, m , j  1, n . Обозначим вероятность появления j-го состояния природы Pj , j  1,2 n .
146
А. В. Терентьев, Б. Д. Прудовский
Естественно, что
n
 Pj  1 ,
j 1
0  P j  1 , j  1,2 n .
В рассматриваемом примере n  3 , поэтому эта система принимает вид:
P1  P2  P3  1 , P1  0, P2  0, P3  0 .
Применение метода районирования позволяет определить области эффективности
(доминирования) различных действий 2, 3 и 4 (риc. 1). Линии, разъединяющие эти подмножества – границы, на которых эффективность действий одинакова. Они могут быть определены аналитически.
Рис. 1. Графическое решение примера:
2, 3 и 4 – области эффективности различных действий при районировании по принципу доминирования
отдельных действий; 5 – область эффективности при районировании по принципу сохранения заданного
иерархического соотношения (4) возможных состояний природы (для n = 3); Ф – точка эффективности в соответствии с «системой весов Фишберна»; Л – точка эффективности в соответствии с «критерием Лапласа»
Итак, метод районирования заключается в разбиении множества возможных состояний природы на подмножества доминирования отдельных действий. Операция районирования представляет собой обратную параметрическую задачу линейного программирования.
Следовательно, чрезвычайно важно выбрать способ районирования.
Предлагается производить районирование не по принципу доминирования отдельных действий, а по принципу сохранения заданного иерархического соотношения возможных состояний природы, то есть в соответствии с (1).
Отметим, что любая матричная игра с природой сводится (при условии непрерывности функции показателей эффективности от изменения вектора состояния природы)
к линейной задаче векторной оптимизации и наоборот. Следовательно, при переходе от многокритериальной задачи к «игре с природой» вероятности состояний природы pj по смыслу
адекватны коэффициентам относительной важности критериев cj, т. е. pj = cj.
147
Транспортное планирование и моделирование
Иначе говоря, распределение коэффициентов относительной важности критериев
эффективности подчинено ограничениям
n
0  c j  1 , j  1, n ,
c j 1 ,
(3)
j 1
т. е. определяется совокупностью (n – 1) независимых величин.
c1  c 2    c i    c n 1  c n
.
(4)
Матрица эффективностей различных действий при различных состояниях внешней среды
Да
Детерминированная задача:
a
i  j
 max a
i
Состояние внешней среды известно?
ij
Нет
Да
Стохастическая задача с
риском (правило Байеса):
a   max a
i
i
ij
Распределение вероятностей
известно?
 Pj
Нет
Да
Классическая теория игр
(матричная игра двух лиц с
нулевой суммой)
Внешняя среда агрессивна
(разумный противник, конфликтная ситуация)?
Нет
Субъективные критерии и оценки
Получения априорного
распределения вероятностей:
Обеспечение себе
гарантированных
уровней значений
решения
1) критерий Лапласа,
2) оценки Фишберна
1) критерий Вальда,
2) критерий Сэвиджа
3) производные критерии: Гурвица и др.
Принцип доминирования возможных
вариантов с последующим выбором
оптимального
Методы районирования
Принцип соблюдения иерархического
соотношения вероятностей возможных
состояний внешней
среды
Рис. 2. Общая структура методов исследований
Общее количество последовательностей такого типа для распределений системы
(3) определяется количеством перестановок n!. При n = 3 поле распределений коэффициентов относительной важности вырождается в прямоугольный треугольник с единичными
катетами.
148
В. Д. Шепелев, Т. А. Александрова, А. П. Зырянов
Количество подмножеств, каждому из которых соответствует свое соотношение
между коэффициентами относительной важности показателей, равно 3! = 6. Естественно,
что каждому из шести возможных подмножеств поставлено в соответствие свое распределение коэффициентов важности. Например, все возможные решения системы уравнений
и неравенств
0  c j  1 ; j  1,2,3 ; c1  c 2  c 3  1 ; c1  c 2  c 3
находятся в подмножестве 5, т. е. в площади треугольника. Точка (Л) имеет координаты
c1  c 2  c 3  1
3
.
Алгоритм модифицированного метода районирования для выбора оптимального варианта искомого решения сформулирован в [1]. Решение примера (3), (4) для n = 3 по этому
алгоритму позволяет определить оптимальный вариант решения – i = 4. При этом D4= 0,84.
Таким образом, развитие метода районирования позволяет при наличии минимальных сведений о состояниях природы построить алгоритм, обеспечивающий получение
оптимального решения игры с природой. Его место в общей структуре методов исследований [2] представлено на рис. 2.
Литература
1. Прудовский Б.Д. Выбор типа автотранспортных средств для перевозки грузов и пассажиров / Б.Д. Прудовский, А.В. Терентьев. Материалы 2-й международной научно-практической конференции «Инновационные системы планирования и управления на транспорте и в машиностроении» – СПб.:
Национальный минерально-сырьевой университет «Горный», 2014. – С. 67-70
2. Терентьев А.В. Развитие методов районирования / А.В. Терентьев. Материалы 4-ой международной
научно-практической конференции «Инновации на транспорте и в машиностроении» – СПб.: Национальный
минерально-сырьевой университет «Горный», 2016. – С. 127-130
УДК 656.02
Владимир Дмитриевич Шепелев, канд. техн. наук,
доцент
(Южно-Уральский государственный университет)
Татьяна Александровна Александрова, студент
магистратуры
(Южно-Уральский государственный университет)
Антон Павлович Зырянов, канд. техн. наук,
доцент
(Южно-Уральский
государственный
аграрный
университет)
E-mail: shepelev1978@mail.ru, ata2101@ mail.ru, mtpchgaa@mail.ru
Vladimir Dmitrievich Shepelev, PhD of Engin. Sci.,
associate professor
(South Ural State University)
Tatiana Aleksandrovna Aleksandrova master’s
degree student
(South Ural State University)
Anton Pavlovich Zyryanov, PhD of Engin. Sci.,
associate professor
(Southern Ural state agricultural university)
E-mail: shepelev1978@mail.ru, ata2101@ mail.ru,
mtp-chgaa@mail.ru
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ СРОКА ЭКСПЛУАТАЦИИ ГРУЗОВЫХ
АВТОМОБИЛЕЙ НА ИХ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ
ASSESSMENT OF INFLUENCE OF TERM OF OPERATION OF CARGO
CARS ON THEIR PRODUCTIVITY
В данной статье рассмотрен способ повышения эффективности перевозок за счет рационального выбора подвижного состава с различным сроком эксплуатации (ПС). Установлено влияние срока службы ПС
на его эксплуатационные показатели. Выявлены взаимосвязи производительности автомобильных тягачей от
149
Транспортное планирование и моделирование
длины ездки, технической скорости и срока их эксплуатации. Полученные данные позволят принимать эффективное решение по выбору ПС в зависимости от планируемого годового объёма транспортной работы.
Ключевые слова: эффективность перевозок, техническая скорость, технико-эксплуатационные показатели, коэффициент использования подвижного состава, срок эксплуатации автомобиля.
In this article the way of increase of efficiency of transportations due to the rational choice of a rolling stock
with various term of operation (PS) is considered. Influence of service life of PS on his operational indicators is established. Interrelations of productivity of automobile tractors from length of an ezdka, technical speed and term of their
operation are revealed. The obtained data will allow to make the effective decision on the choice of PS depending on
the planned annual volume of transport work.
Keywords: efficiency of transportations, technical speed, technical and operational indicators, efficiency of a
rolling stock, term of operation of the car.
На сегодняшний день, в условиях значительного спада в рыночной экономике, ограниченности средств, а также острой конкуренции, для любого автотранспортного предприятия характерно стремление наиболее эффективно использовать имеющиеся ресурсы [1, 2].
Поэтому одной из приоритетных задач является повышение эффективности перевозок,
в частности за счет рационального использования подвижного состава [3, 4].
Нестабильность экономики и состояния производственной отрасли в нашей стране
негативно сказывается на состоянии рынка транспортных услуг. Это отражается и в низких показателях грузооборота, по которым наша страна занимает лишь четвертое место
в Европе. При существенном росте цен на ПС, запасные части и энергоресурсы, автотранспортные предприятия вынуждены работать по практически не изменяющимся тарифным
ставкам. Сложное экономическое положение вынуждает транспортные компании искать
новые решения по повышению эффективности ПС с целью снижения себестоимости перевозки [5, 6].
Одним из вынужденных решений по экономии первоначальных капитальных вложений является приобретение ПС с различным сроком эксплуатации. Проведенный анализ рынка грузовой техники позволяет сделать вывод о том, что с увеличением срока службы снижается стоимость ПС и соответственно размер амортизационных отчислений. При
этом выведенные закономерности, отображающие зависимость стоимости автомобиля от
срока их эксплуатации позволят транспортным компаниям снизить себестоимость грузовых перевозок в части затрат, вызванных потерей рыночной стоимости подвижного состава
за период его эксплуатации в организации. Однако с увеличением срока эксплуатации ПС
не только уменьшаются амортизационные отчисления, но и снижается производительность.
Поэтому при планировании определенного объема работ необходимо подбирать подвижной
состав не только по минимальным размерам амортизационных отчислений, но и по показателям производительности [7, 8].
С целью учета снижения производительности подвижного состава в зависимости от
срока эксплуатации предлагается ввести коэффициент ( k ei ).
Значение коэффициента kei определим через отношение среднегодового пробега автомобиля i-го срока эксплуатации к максимально возможному среднегодовому пробегу
(1-го года эксплуатации):
kei 
Liср.г.
,
Lmax
ср.г.
(1)
где kei – коэффициент учитывающий срок эксплуатации i-го автомобиля; Liɫɪ.ɝ . – среднегодовой пробег тягача i-го срока эксплуатации; Lmax
ɫɪ .ɝ . – максимальный среднегодовой пробег.
Данные по пробегу и стоимости тягачей с различным сроком эксплуатации получили с Российских и Европейских торговых площадок. Так же эксплуатационные показате150
В. Д. Шепелев, Т. А. Александрова, А. П. Зырянов
ли снимались с помощью навигационного оборудования в процессе работы 27-ми единицами подвижного состава, который эксплуатируется на междугородних перевозках. В общей сложности, с помощью спутниковой системы мониторинга, было проанализировано
более 150 междугородних ездок. Средняя техническая скорость составила 63,5 км/ч, среднее суммарное время простоя под погрузкой и разгрузкой составляет 10,3 ч, а длина ездки с грузом – 1301,6 км [9, 10].
Учитывая, что коэффициент kei был найден методом математических операций для тягачей с различными показателями пробега, предлагается ввести его в формулу, где присутствует длина ездки с грузом:
Wɱ
q ɧ ˜ y ˜ l ɝ.ɟ. ˜ k ei ˜ E ˜ VT
l ɝ.ɟ. ˜ k ei t ɩɪ ˜ E ˜ VT
,
(2)
где qi – номинальная грузоподъемность автомобиля, т; γ – статистический коэффициент использования грузоподъемности; lг.в – длина ездки с грузом, км; β – коэффициент использования пробега за ездку; VТ – техническая скорость автомобиля, км/ч; tпр – время погрузкиразгрузки, ч.
На основе полученного выражения рассмотрим изменение производительности ПС
в зависимости от срока эксплуатации автомобилей, так и от длины ездки с грузом. Выявленная
зависимость позволит принять при прочих равных условиях эффективное решение, с каким
сроком эксплуатации привлекать подвижной состав на заданное расстояние перевозки. Для
нахождения динамики изменения производительности ПС в зависимости от расстояния перевозки важно учесть изменение технической скорости.
По имеющимся опорным данным была выведена зависимость технической скорости от расстояния перевозки груза. Увеличение технической скорости с ростом длинны ездки объясняется увеличением доли производительного пробега по дорогам в междугороднем
сообщении. Полученная зависимость приведена в выражении (3):
VT
1,4 ˜10 12 ˜ L4 9 ˜10 9 ˜ L3 2,105 ˜10 5 ˜ L2 0,02225 ˜ L 54,3,
где L – расстояние ездки, км.
Зависимость технической скорости от длины ездки представлена на рис. 1.
Рис. 1. Зависимость технической скорости от расстояния перевозки
151
(3)
Транспортное планирование и моделирование
При решении задачи по эффективному выбору подвижного состава в первую очередь
нужно руководствоваться имеющимися потребностями в объемах перевозок, что обуславливает выбор ПС не по наибольшей производительности, а тот, который будет обеспечивать
выполнение всего объема работы.
С этой целью получена зависимость производительности ПС от его срока службы
и расстояния ездки с учетом изменения технической скорости (рис. 2).
Рис. 2. Влияние срока эксплуатации ПС, длины ездки и технической скорости
на его производительность (в тонно-километрах)
По представленному графику можно определить, с каким сроком эксплуатации подвижной состав будет эксплуатироваться наиболее эффективно. Из выявленных зависимостей, представленных на рисунке, можно рационально подбирать ПС под плановый годовой объем работ.
Таким образом, учитывая срок службы ПС, можно прогнозировать его потенциальную годовую производительность в зависимости от длины маршрута. Учитывая полученные данные, перевозчики, получают возможность принимать эффективное управленческое
решение при покупке ПС и наиболее рационально использовать существующий парк в зависимости от поставленной транспортной задачи.
Литература
1. Альметова, З.В. Повышение эффективности транзитных перевозок в межтерминальных сообщениях (на примере Челябинской области): дис. ... кандидата технических наук: 05.22.01: защищена 24.06.14:
утв. 07.11.14 / Альметова Злата Викторовна. – М., 2014, – 185 с.
2. Альметова, З.В. Закономерности формирования транзитного потенциала: монография /
О.Н. Ларин, Н.К. Горяев, З.В. Альметова – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2012. – 188 с.
3. Альметова, З.В. Повышение эффективности эксплуатации автомобильного транспорта при транзитных грузоперевозках / З.В. Альметова, О.Н. Ларин // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». –
2012. – № №30(289). – С. 161–166.
4. Шепелёв В.Д., Александрова Т.А., Герль К.Э. Повышение эффективности подвижного состава /
с помощью спутниковых си-стем мониторинга /В.Д. Шепелёв, Т.А. Александрова, К.Э. Герль // Экономика
и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития. сб. мат. науч.-практич. конф. – Чебоксары: ЦНС
«Интерактив плюс», 2015. – С. 306-309.
5. Альметова, З.В. Вопросы оптимизации объемов партий грузов в интегрированных цепях поставок
продукции / З.В. Альметова, О.Н. Ларин, С. Левин // Журнал «Логистика» – 2014. – № 6; Агентство Маркет
Гайд» sales@mg-agency.com, С. 58–60.
6. Pogotovkina, N.S., Almetova, Z.V., Gorchakov, Y.N., Kosyakov, S.A., Khegay, V.D. Motorization in Russia:
Challenges and solutions [Электронный ресурс] // International Journal of Applied Engineering Research. 2015.
Vol. 10, № 14. P. 34443–34448.
152
М. Р. Якимов
7. Альметова, З.В. Научные основы организации транзитных терминалов: монография / О.Н. Ларин,
Л.Б. Миротин, Горяев Н.К., Альметова З.В. – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2014. – 147 с.
8. Шепелёв В.Д., Александрова Т.А., Герль К.Э. Технико-эксплуатационные показатели использования
полуприцепов / В.Д. Шепелёв, Т.А. Александрова, К.Э. Герль // Проблемы функционирования систем транспорта: сб. статей. – Тюмень, 2015. – С. 247-249.Шепелёв В.Д., Александрова Т.А., Герль К.Э. Повышение
эффективности подвижного состава с помо-щью спутниковых систем мониторинга / В.Д. Шепелёв,
Т.А. Александрова, К.Э. Герль // Экономика и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития. сб.
мат. науч.-практич. конф. – Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2015. – с. 306-309.
9. Шепелёв В.Д., Шепелёв С.Д., Александрова Т.А. Оценка эффективности использования подвижного
состава на междугородних перевозок /В.Д. Шепелёв, С.Д, Шепелёв, Т.А. Александрова // Актуальные направления научных исследований ХХI века: теория и практика: сб. тр. науч.-практич. конф. – Воронеж: ФГБОУ ВО
«ВГЛТУ», 2015. – № 4 ч.1. – с. 437 – 439.
10. Шепелев С.Д. Согласование параметров технических средств на уборке зерновых культур /
Кравченко И.Н.// Сибирский вестник сельскохозяйственной науки – 2011. – № 7-8; С. 71-76.
УДК 654.1/5(470.53-25)
Михаил Ростиславович Якимов, доктор техн. наук,
профессор
(Институт транспортного планирования ОО
«Российская академия транспорта»)
E-mail: yakimov@rosacademtrans.ru
Yakimov Mikhail Rostislavovich, Doctor of Tech. Sci.,
Professor
(Institute of Transport Planning of non-governmental
organization Russian transport academy)
E-mail: yakimov@rosacademtrans.ru
ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РЕШЕНИЯ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ ЗАДАЧИ
ТРАНСПОРТНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ
PROGRAM REALIZATION OF SOLVING OPTIMIZATION PROBLEMS IN TRANSPORT
PLANNING
В статье сформулирована значимость поиска оптимальных решений развития транспортных систем.
Описаны основы работы программного продукта
, который предоставляет возможность реализовать процессы постановки, решения и анализа решения оптимизационной задачи транспортного планирования, что оказывает прямое влияние на эффективное управление дорожно-транспортной системой города.
Представлены результаты решения оптимальной модели формирования эффективной транспортной системы
на примере города Перми.
Статья предназначена для специалистов в области управления транспортными системами городов,
руководителей и специалистов органов власти крупных городов, проектировщиков, студентов, аспирантов
и преподавателей транспортных вузов и специальностей.
Ключевые слова: транспортное планирование, оптимизационная задача, оптимальная (предпрогнозная) транспортная модель, STSDsys©
In the article is formulated the importance of finding optimal solutions to development of transport systems.
The article describes the basics of software
, which provides the opportunity to realize production processes, solutions and analysis of solving optimization problems in transport planning that has a direct impact on the
effective management of the road transport system of the city. The article gives the results of the solutions optimal
model of the formation of an efficient transport system in the example of the city of Perm.
The article is intended for professionals in the field of city transport system management, managers and
specialists of authorities of large cities, designers, students, graduate students and professors of transport specialties
in universities
Keywords: transport planning, optimization problem, optimal transport model, STSDsys©
Из всего разнообразия задач в области исследования транспортных систем городов
и регионов центральное место занимают задачи транспортного планирования и, особенно, транспортного планирования городов. В настоящее время широкое распространение
получили инструменты реализации подобных задач в прогнозных транспортных моделях.
Основной функцией прогнозных транспортных моделей является ответ на вопрос: «что бу153
Транспортное планирование и моделирование
дет, если…?». Ответом на вопрос служит пространственно-временной прогноз функционирования транспортной системы и загрузки транспортной инфраструктуры. Исходными
данными для такого прогнозирования являются некие сценарии изменения или развития
транспортной системы. Однако на этапе формирования сценариев возникают существенные трудности. В настоящее время сами сценарии не имеют логического и формализованного обоснования, а являются плодом некого труда внешних экспертов, специалистов или
управленцев, их опыта и знания территории.
Задачей развития и совершенствования транспортных систем является задача поиска наилучших сценариев в поле возможных сценариев − нахождение экстремума при некоторой целевой функции в поле известных решений. Математическим аппаратом для поиска такого экстремума является теория математического программирования, которая из поля
известных решений, назначив цель и формализовав ограничения, может найти оптимальные (с точки зрения экстремума целевой функции) варианты развития транспортной системы. Целевой функцией развития транспортных систем является качество жизни людей,
которое определяется набором множества факторов. Наиболее существенными факторами
являются: время, которое человек тратит, находясь в транспортной системе, безопасность
движения, различные параметрические воздействия от функционирования транспортной
системы: загрязнение окружающей среды, шумовые загрязнения, а также территориальнопространственные ограничения [1].
Имея в своем распоряжении формализованное описание таких ограничений и сформировав в качестве целевой функции время реализации транспортных корреспонденции,
мы можем сформировать оптимизационную задачу и реализовать ее в виде оптимальной
(предпрогнозной) модели, которая на входе будет иметь определенные (фиксированные)
параметры качества жизни, а на выходе – оптимальные сценарии развития транспортной
системы. В свою очередь, сценарии развития транспортной системы будут являться входными параметрами для прогнозной транспортной модели. Результатом прогнозной модели
будет значение интенсивности движения пассажирских и транспортных потоков, которые
являются входными параметрами для имитационной транспортной модели, с помощью которой можно сформировать варианты реализации того или иного сценария.
Применение предпрогнозных (оптимальных) моделей связано с ценностями решений как прямой, так и двойственной задачи. И там, и там результаты решения представляют
собой возможные сценарии.
В первом случае сценарии изменения организации дорожного движения:
• пешеходные улицы;
• улицы для движения общественного транспорта;
• специализация полос движения.
Во втором случае сценарии в транспортном планировании:
• формирование транспортного спроса;
• планирование развития инфраструктуры;
• планирование природоохранных мероприятий.
Оптимальные модели имеют обратные связи с отдельными компонентами прогнозных транспортных моделей. Прогнозная модель является генератором ограничений (правых частей ограничений) для постановки оптимальной модели [2].
На сегодняшний день программный продукт, реализующий в себе процессы постановки, решения и анализа решения оптимизационной задачи транспортного планирования,
называется STSDsys© – scenario of transport system development (рис. 1).
Программный продукт впервые разработан в 2012 году и в настоящий момент поддерживается коллективом разработчиков из Института транспортного планирования Российской
академии транспорта, Института транспорта Пермского национального исследовательского
политехнического университета, ООО Агентство дорожной информации РАДАР.
154
М. Р. Якимов
Рис. 1. Программный продукт STSDsys©
Программный продукт STSDsys© реализуется как самостоятельный комплекс и использует для своей работы базы данных моделей транспортного спроса и транспортного
предложения формата PTV Vision Visum, следовательно, интерфейс программы STSDsys©
максимально напоминает интерфейс программы PTV Vision Visum (рис. 2).
Рис. 2. Интерфейс программы STSDsys©
155
Транспортное планирование и моделирование
С помощью редактора параметров можно установить основные параметры для каждой из систем транспорта: скорость, вместительность, плотность транспортного потока,
ширину проезжей части, ограничения и т. д. На рис. 3 для простоты представлены две системы транспорта – общественный транспорт и индивидуальный транспорт. Однако в реальных задачах для поиска оптимальных решений для крупных городов систем транспорта может быть довольно много, и каждая система транспорта будет включать в себя особенности инфраструктуры и технико-экономические показатели работы подвижного состава.
Рис. 3. Редактор параметров сети в программном продукте STSDsys©
После ввода основных параметров систем транспорт, имеющихся в распоряжении
городского сообщества, можно найти оптимальное распределение всего объема транспортного спроса по транспортным системам, территории города и по типам перемещений, которые представлены в виде диаграмм и таблиц реализации транспортных корреспонденций
по агрегированным транспортным районам. Полученные результаты задачи представлены
на рисунке 4 (рис. 4). Следует сказать, что типы участков улично-дорожной сети (классификация улиц и дорог) назначаются из четырех указанных типов в зависимости от имеющейся в данной зоне транспортного спроса определенной структуры в соответствии с тремя типами корреспонденций: АВ – транзит; ВС – въезд в зону; CD – внутреннее движение в зоне
(рис. 5) [3].
Для города Перми такая задача была решена в 2012 году. Рассмотрим результаты
решения оптимальной модели формирования эффективной транспортной системы города
Перми.
156
М. Р. Якимов
Рис. 4. Результаты расчета на предпрогнозной транспортной модели в программном продукте STSDsys©
Рис. 5. Схема типов перемещения для каждой зоны
Общий объем времени, необходимый для оптимального удовлетворения имеющихся
в городе транспортных потребностей, для всех людей (значение целевой функции) составляет – 995 406 ч в суточном цикле транспортных потребностей, что на 35 % меньше показателя существующего объема времени – 1 546 779 ч. Это достигается путем изменения сложившегося в Перми распределения транспортного спроса по различным способам перемещений, при сохранении существующего объема транспортного предложения и основных
параметров среды обитания – уровня вреда от ДТП, загрязнения атмосферы и повышенного транспортного шума в пересчете на одного жителя города [4].
157
Транспортное планирование и моделирование
Решение двойственной модели для города Перми показало, что наиболее эффективными с точки зрения сокращения суммарного времени реализации транспортных корреспонденций будут являться мероприятия по развитию УДС в 4-й зоне. Каждый новый километр сети, введенный в эксплуатацию в этой зоне, сократит суммарное суточное время реализации корреспонденций в городе на 110 ч, а предельный объем ввода новых дорог в этой
зоне не должен превышать 50 км (рис. 6).
Рис. 6. Влияние ограничения по УДС на целевую функцию.
Анализ устойчивости решения по ограничениям УДС
В целом, решения оптимальных моделей позволяет сформировать всесторонне
обоснованный пакет сценариев развития транспортной системы города с точки зрения повышения качества жизни населения. Разработанная программа STSDsys© позволяет оценить
имеющиеся в распоряжении сообщества различные ресурсы, с точки зрения их запасов
и влияния на целевую функцию.
Таким образом, имея в распоряжении еще один инструмент транспортного моделирования и прогнозирования для выработки сценариев развития транспортных систем и подготовки этих сценариев для дальнейшего прогнозирования, можно сформировать единую
систему выработки и принятия решений, направленных на эффективное, с точки зрения качества жизни, функционирование и развитие транспортной системы крупного города.
Литература
1. Якимов М.Р. Научная методология формирования эффективной транспортной системы крупного
города/ М.Р. Якимов// Моск. автомоб.-дор. гос. техн. ун-т. – М., 2011 – 46 с.
2. Трофименко Ю.В., Якимов М.Р. Постановка, результаты и анализ решения математической модели формирования эффективной транспортной системы крупного города (на примере Перми) /
Ю.В. Трофименко, М.Р. Якимов // Вестник МАДИ. – 2011. – №3(26). – С. 60-65
3. Левда Н.М., Якимов М.Р. Оптимальные модели формирования и развития транспортной системы города / Н.М. Левда, М.Р. Якимов // Вестник Инжекона. Серия: Экономика. – Санкт-Петербург. – 2010. –
Выпуск 3(38). – С. 231-237
4. Трофименко Ю.В., Якимов М.Р. Транспортное планирование: формирование эффективных транспортных систем городов: монография /Ю.В. Трофименко, М.Р. Якимов. – М.: Логос,2013. – 464 с.
158
СОДЕРЖАНИЕ
Введение ........................................................................................................................................................................3
Альметова З.В., Чикранова Д.С., Гераскина О.В. Информационные табло, технологии и возможности
их применения на транспорте .....................................................................................................................................4
Альметова З.В. Захарова Д.С. Управление транспортными потоками посредством внедрения
интеллектуальных информационных систем ............................................................................................................7
Бакалина О.А. Нормативно-правовые акты по созданию велотранспортной инфраструктуры,
российский и зарубежный опыт
11
Беднякова Е.Б., Истомина Л.Ю. Развитие системы рельсового городского пассажирского сообщения
в Калининграде ...........................................................................................................................................................15
Белов А.В. О методическом обеспечении применения моделирования транспортных потоков ........................26
Боровик Е.Н. Принципы формирования устойчивого транспортно-планировочного каркаса города ..............32
Горев А.Э. Цели, задачи и основные проблемы моделирования маршрутных систем ГПТ ...............................41
Горяев Н.К., Горяева И.А. Моделирование тарифов на перевозку на основе начальных ценовых
предложений заказчиков и перевозчиков .................................................................................................................45
Захаров Д.А., Фадюшин А.А., Марилов В.С. Определение параметров полосы для движения
общественного транспорта с применением имитационного моделирования .......................................................51
Логинов П.В., Зацепин А.Н., Павлов В.А. Особенности разработки региональных транспортных моделей ....57
Ильченко А.А. Елистратов Д.А. Современное состояние и пути развития транспортного планирования ........61
Карасевич С.Н. Применение зон совмещенного использования для повышения качества организации
дорожного движения в городах .................................................................................................................................67
Кашталинский А.С. Снижение задержек на регулируемых перекрестках с учетом временной
неравномерности транспортных потоков .................................................................................................................74
Шепелёв С.Д., Клецов А.В., Герль К.Э. Эксплуатационные показатели седельных тягачей
в междугороднем сообщении ....................................................................................................................................82
Котиков Ю.Г. Формирование геоинформационного базиса мультипортовой мультимодальной
полицентрической сети ленинградской области .....................................................................................................86
Лосин Л.А., Федоров В.П. Опыт моделирования транспортных систем городов на досетевом уровне ............91
Шаров М.И., Михайлов А.Ю. Унификация методов оценки качества проектирования улично-дорожных
сетей, качества организации дорожного движения и оценки результатов транспортного моделирования .......96
Мячин В.Н., Шуляев В.В. Методические аспекты разработки комплексных схем организации
дорожного движения (КСОДД) ...............................................................................................................................100
Подозеров Н.Е. О применении в России стандартных технологий активного локального управления
на перекрестке, в том числе с управлением движением по отдельным направлениям ......................................105
Пржибыл П., Пржибыл О. О положении транспорта в пространстве наук ........................................................114
Рыжова А.С., Володькин П.П. Исследование системы государственного управления поведением
водителей и его влияние на аварийность автомобильного транспорта ...............................................................129
Солодкий А.И. Проблемы функционирования транспортной инфраструктуры крупных городов России
и пути их решения (на примере Санкт-Петербурга) .............................................................................................136
Терентьев А.В., Прудовский Б.Д. Методы принятия решений в условиях неопределенного состояния
«внешней среды» ......................................................................................................................................................145
Шепелев В.Д., Александрова Т.А., Зырянов А.П. Оценка влияния срока эксплуатации грузовых
автомобилей на их производительность .................................................................................................................149
Якимов М.Р. Программная реализация решения оптимизационной задачи транспортного планирования ....153
Научное издание
ТРАНСПОРТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ
Сборник трудов Международной научно-практической конференции
Компьютерная верстка И. А. Яблоковой
Подписано к печати 01.11.2016. Формат 6084 1/16. Бум. офсетная.
Усл. печ. л. 20,0. Тираж 500 экз. Заказ 153. «С» 58.
Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет.
190005, Санкт-Петербург, 2-я Красноармейская ул., д. 4.
Отпечатано на ризографе. 190005, Санкт-Петербург, ул. Егорова, д. 5/8, лит. А.
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
0
Размер файла
6 694 Кб
Теги
konf2016, solodki, plani, transp
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа