4.5.Совершенствование маршрутных сетей городов

Новые методы изучения транспортных потоков в крупных горо-

дах. При разработке программы развития УДС г. Сургута до 2018 г. было проведено исследование основных характеристик магистралей и транспортных узлов – интенсивности движения, пропускной способности, состава потока. На основе анализа уровня загрузки перекрестков на главных магистралях города были даны предложения по оптимизации УДС. Для обследования интенсивности транспортных пото-

СибАДИков применялись цифровые камеры. Установленная на штативе камера в месте, меющем хороший обзор, позволяет с высокой точностью произвести съемку обследуемого участка УДС независимо от погодных услов й, времени суток и влияния человеческого фактора

(рис. 4.9).

Рис. 4.9. Видеосъемка транспортного кольца просп. Мира – просп. Ленина, г. Сургут, 29.10.2008 г. 13:12 ч

Камеральные работы – всесторонняя научная обработка материалов, полученных в процессе натурных (полевых) исследований, проводятся с использованием компьютерной техники, позволяющей использовать различные функции. Видеосъемку можно воспроизводить в замедленном режиме, делать стоп-кадры т.д.

203

Для нерегулируемых пересечений это дает возможность одновременно просчитать все направления транспортных и пешеходных потоков.

Обследование светофорных пересечений с помощью цифровой съемки позволило разложить транспортные потоки по временным циклам, чего механическая фиксация делать не позволяла. Более достоверной является и информация о пешеходных потоках и составе

СибАДИтранспортных потоков. Полученная информация заносится в счетные таблицы для анал за.

Установлено, что пропускная способность перекрестков различна. При светофорном регулировании (при двух полосах) одна полоса пропускает около 300 приведенных автомобилей в час, а на кольцевой развязке в одном уровне – 640. Пропускная способность зависит и от числа полос дв жен я. При двух полосах за 1 с зеленого сигнала проходит в среднем 1 пр веденный автомобиль, а при трех полосах – 1,5 пр веденных автомо иля. Таким образом, можно установить предельную пропускную спосо ность узла для различных светофорных режимов. При таком подходе расчетная загрузка узла не может превышать ее реальную пропускную способность, что обычно происходило при использовании старых методов обследования транспортных потоков.

При разработке программы развития У С г. Сургута были использованы картографические материалы: открытая версия электронной карты г. Сургута – электронный справочник «Вектор», топографическая карта г. Сургута, оцифрованная карта г. Сургута, спутниковые снимки г. Сургута с сайта http://maps.google.ru.

Материалы космических снимков в настоящее время успешно используются во многих исследованиях, включая и градостроительные. Космические снимки являются стоп-кадром жизни города. На них помимо зданий и сооружений, улиц и магистралей отчетливо видны транспортные средства. При этом можно определить уровень концентрации транспортных потоков на отдельных участках магистральной сети и транспортных узлах.

Использование космических снимков в практической плоскости может рассматриваться при определениях количества автотранспорта в городе в движении и на парковках, плотности транспортных потоков, заторовых явлений, параметров УДС, параметров парковочных мест и других.

Всего в г. Сургуте летом 2007 г. в движении было зафиксировано 129 автобусов, 5283 легковых и 251 грузовых автомобилей.

205

Для определения параметров потоков использовались данные снимков и основная диаграмма транспортного потока

NП = V D ,

где NП – интенсивности транспортного потока, авт./ч; V – скорость транспортного потока, км/ч; D = NA / ℓ – плотность транспортного потока, авт./км; NA – количество автомобилей в приведенных единицах на участке; ℓ – дл на участка, км.

Так м образом, можно определить плотность, скорость и интенсивность транспортных потоков по всей сети УДС при минимуме исходных данных. В табл. 4.12 приведен расчет параметров транспортных потоков по на олее загруженным улицам города. При этом интенсивность транспортных потоков определена с использованием данных спутн ковых снимков (количество приведенных автомобилей) при средней скорости 19 км/ч. Длины участков определены по электронной карте. Для получения более точных данных следует замерить средн е скорости потока по определенным магистралям и использовать х в расчетах. Картограмма плотности потоков представлена на рис. 4.10.

Использование новых информационных технологий позволит регулярно получать загрузку УДС. Для этого необходимо только замерить среднюю скорость транспортных потоков на основных магист-

206

ралях. Регулярный мониторинг транспортных потоков поможет выявить узкие места на УДС и принять оперативные меры для их устранения. Эти данные необходимы и для долговременного планирования.

Модель управления транспортными потоками в современных ус-

ловиях. Крупные города РФ испытывают большие транспортные проблемы. Основная причина этого – отставание в развитии транспорт- СибАДИной сети. В результате перехода к рыночной экономике изменились условия функц он рования транспортных систем, что в условиях отсутств я нормат вно-правовой базы и современного инструментария для управлен я транспортными и пассажирскими потоками принесло хаос на наши дороги. Принятие ФЗ № 220 создало основу норматив- но-правовой базы управления загрузкой УДС, однако методический

программный нструментарий требует совершенствования [26].

Рис. 4.10. Картограмма плотности транспортных потоков, г. Сургут, 2007 г.

Для реализации поставленных проблем планируется решить следующие основные задачи: обосновать показатели и критерии системы транспортного обслуживания населения города; построить модель транспортного обслуживания населения города; разработать алгоритм расчета вариантов загрузки УДС города.

207

Фундаментальность методики определяется использованием теоретических основ формирования транспортных процессов, это: теория транспортных потоков, теория массового обслуживания, теория принятия решений, теория нечетких множеств, теория искусственных нейронных сетей, основы транспортной логистики.

В транспортной науке существуют различные теории, в которых

рассматриваются пассажирские, грузовые, автомобильные и пеше- СибАДИходные потоки. Пока они мало связаны между собой, но жизнь заставляет дти по пути нтеграции транспортной науки. Наш опыт по-

казывает, что это пр носит значительный эффект.

Теор я транспортных потоков возникла в период автомобилизации ША в 1920–1930-е гг. Затем в Европе появилась теория пассажирск х потоков.

Знач тельный вклад в развитие теории транспортных потоков внесли Д. Дрю, Х. Иносэ, Г.И. Клинковштейн, В.В. Сильянов. Развитием теор пассаж рских потоков занимались у нас А.Х. Зильберталь, М.С. Ф шельсон, Д.С. Самойлов, Ю.В. Круглов, Э.А. Сафронов. Настало время о ъед нения этих направлений с целью повышения эффект вности науки. В последние годы в СибАДИ ведется работа в данном направлении, выполнен ряд грантов и контрактов, где накоплен положительный опыт, нуждающийся в анализе и научном обобщении.

Сравнение наших разра оток с зарубежными исследованиями показали следующее. За рубежом в основном работы ведутся над крупными инновационными проектами на базе легкорельсового транспорта (ЛРТ), которые используются в городах Европы и США. (г. Кельн, Штутгарт, Сан-Франциско, Лоснджелес). Эти проекты требуют огромных вложений. В наших городах в условиях кризиса целесообразно повышать эффективность существующих систем ГПТ за счет использования новых научных подходов методик, позволяющих оптимизировать работу всех звеньев системы.

Наиболее известным зарубежным специалистом в сфере транспортных систем является проф. Пенсильванского университета В. Вучик, который участвовал в разработке новых систем ЛРТ в США и Европе. Он также принимал участие в разработке проекта новой транспортной системы г. Омска на базе ЛРТ. Проект прошел общественное обсуждение в г. Омске. Однако в связи с финансовыми проблемами его реализация отложена. В этих условиях необходимо поддержание систем ГПТ в наших городах в рабочем состоянии, используя новые научные методы.

208

Разработка модели управления транспортными потоками. Но-

вые подходы необходимо рассматривать по двум направлениям – инновационные методы транспортных исследований и инновационные методы развития систем ГПТ.

По первому направлению предлагаются методы определения показателей транспортной системы с помощью видеосъемок, камер на-

блюдения, спутниковых снимков, электронных приборов, системы СибАДИГЛОНА и др. В результате можно получить данные о пассажирских и транспортных потоках, работе остановочных пунктов (ОП),

маршрутной сети, загрузке и составе потоков на УДС. Для качественной оценки работы ГПТ со стороны населения необходимо проводить интернет-опросы через сайты администраций городов с автоматизированной обработкой материалов.

По второму направлению предполагается использовать новые подходы разв т я ГПТ на перспективу, включая транспортную сеть (ТС), маршрутную сеть (МС) и ПС. Модель формирования транспортных потоков на УДС города, в основе которой лежит условие повышен я про звод тельности ГПТ при снижении загрузки главных магистралей, уч тывает комплекс взаимосвязанных показателей в системе «население – транспортная подвижность – пассажиры – пассажиропотоки – виды ГПТ – транспортные потоки – УДС» (рис. 4.11).

В последние годы состав транспортных потоков в городах РФ значительно изменился. Появилось много пассажирского транспорта особо малой вместимости, стал сокращаться муниципальный транспорт, изменилась система дотирования пассажирских перевозок. В отдельных городах коммерческий транспорт полностью занял рынок пассажирских перевозок. Развитие законодательства в сфере пассажирских перевозок предусматривает регулирование и управление данным процессом, однако организаторам перевозок на муниципальном уровне кроме этого необходимы инструменты, позволяющие измерять доводить до оптимальных параметров систему, включающую пассажирские и транспортные потоки, которые формируют загрузку УДС, состояние которой за счет скорости передвижения транспорта напрямую влияет на качество обслуживания пассажиров и экономику города.

Разработка модели управления транспортными потоками позволит учесть интересы населения в транспортном обслуживании и решить задачи снижения транспортных потоков при росте пассажирских перевозок. Это позволит гармонизировать запросы населения с показателями работы и загрузкой УДС на основе теорий транспортных потоков, нейронных сетей и нечетких множеств. В итоге это позволит

209

моделировать разнообразные варианты развития систем пассажирского транспорта в городах РФ.

СибАДИР с. 4.11. Модель с стемы транспортного обслуживания населения

Актуальность темы исследований заключается в обострении транспортных про лем в крупных городах РФ, вызывающих огромный ущерб для народного хозяйства за счет заторов, ДТП, экологии, шума, потерь городск х территория, недоступной транспортной инфраструктуры.

Изменения, произошедшие на транспорте в городах РФ в связи с переходом на рыночную экономику, до сих пор не учитываются при разработке программ развития ГПТ в связи с недостаточно развитой инструментарной и методической базой. Это является основой для теоретического обоснования модели управления транспортными потоками.

Модель управления транспортными потоками учитывает параметры транспортного обслуживания населения и использует для снижения загрузки УДС путем рационального развития системы ГПТ. Для этого в модель планируется включить показатели работы системы ГПТ, а в качестве критериев – производительность МС уровень загрузки УДС.

Важным вопросом в условиях рынка является определение спроса населения на транспортное обслуживания. Для этого планируется использовать натурные обследования для определения реальных показателей работы ГПТ и интернет-опросы по специально разработанным анкетам для определения качества транспортного обслуживания населения.

Основным критерием при моделировании процесса транспортного обслуживания населения является коэффициент загрузки УДС различными видами ГПТ, т.е. отношение приведенного пробега ГПТ к объёму перевозок, установленному для конкретного города путем на-

210

турных обследований с использованием современных технологий. Отдельные методические подходы были апробированы в ряде городов Сибири.

Ниже приводится расчет загрузки магистральной сети города: 1.Предлагаемая работа по видам транспорта

Ртi = lпi Ωi Nпсi Nрi ,

СибАДИгде Ртi – предлагаемый объем работы по i-му виду транспорта, местокм; Ωi – вмест мость i-го транспортного средства (ТС); lпi – длина

рейса в одном направлении, км; мест; Nпсi – количество ПС; Nрi – количество рейсов в сутки, ед.

2.Использованная работа по видам транспорта

Риi =Ртi Кнi ,

где Риi – спользованная ра ота по i-му виду транспорта, пасс.-км; Кнi– коэфф ц ент наполнения салона.

3.Объем перевозок по видам транспорта

i =Риi / lпi ,

где Аi – объем перевозок по i-м видам транспорта, пасс.; lпi – средняя дальность маршрутной поездки, км.

4.Приведенный про ег

Wiпр =Wi Кiпр ,

где Wiпр – приведенный пробег, авт.-км; Wi – пробег i-го вида транспорта, маш.-км; Кiпр – коэффициент приведения различных видов транспорта к условному легковому автомобилю.

5.Коэффициент загрузки УДС по видам транспорта

Ri = Wiпр / Аi ,

где Ri – коэффициент загрузки УДС по i-му виду ГПТ, авт.- км / пасс. 6.Приведенный коэффициент загрузки У по видам транспорта

∆Ri = Ri / RОБ ,

где ∆Ri – приведенный к автобусу особо большой вместимости коэффициент загрузки УДС i-м видам транспорта; RОБ = 0,11.

Расчеты, проведенные по крупным городам, дали следующие значения коэффициентов загрузки: автобус особо большой (ОБ) – 1,0; маршрутное такси – 4,0; легковой автомобиль – 30 (табл. 4.13, рис. 4.12). При этом учитывались реальные условия работы ГПТ.

Введение в методику транспортных расчетов нового показателя (R – коэффициент загрузки УДС по видам транспорта) позволяет количественно оценить влияние различных видов транспорта на уро-

211

вень загрузки УДС. Коммерческий (маловместительный) транспорт загружает УДС в среднем в 1,5 раза больше, чем социальный (большой и особо большой вместимости) в расчете на объем перевозок. Чем крупнее город, тем больше этот показатель. Для примера дан расчет показателей работы маршрутной сети г. Бердска до 2020 г.

Рис. 4.12. Зависимость коэффициента загрузки УДС от вместимости ПС

Загрузка УДС от ГПТ снижается в 2015 г. до 61%, в 2020 г. – до 86% при росте пассажирских перевозок до 102 и 106% соответствен-

212

но. Производительность ПС в 2020 г. вырастет до 146%. В этом варианте полнее решаются вопросы доступности и безопасности перевозок на ГПТ в связи с ускоренным развитием муниципального транспорта.

Таблица 4.14

Расчет показателей маршрутной сети г. Бердска на 2014–2020 гг.

Доля социальных маршрутов в перевозках пассажиров сейчас составляет 30%. Средняя дальность поездки пассажира на социальных маршрутах – 5,5 км, на коммерческих – 5,8 км, средняя – 5,7 км. Сложившееся соотношение по объемам перевозок между социальным и коммерческим транспортом (30 и 70%) создает проблемы для жителей говорит о необходимости повышения доли социального транспорта в предлагаемом проекте до 55%.

Следует пояснить, что обслуживает социальные маршруты муниципальный подвижной состав, состоящий из автобусов малой, средней и большой вместимости, среди которых есть низкопольные модели, способные перевозить инвалидов и маломобильных граждан. Коммерческий транспорт состоит из микроавтобусов, которыми не могут воспользоваться люди с колясками и льготники.

В структуре существующего парка ПС автобусов, используемых на городских маршрутах г. Бердска, можно выделить только одну мо-

213

дель ПС, приобретенную в 2013 г. и приспособленную для перевозки МГН. Это автобус марки ПАЗ-4239 (средний класс, вместимость 88 чел.). Данная модель относятся к низкопольным транспортным средствам (пониженный уровень пола у средней и передней дверей составляет 340 мм). В целом в 2014 г. 1 ед. (3%) современного парка автобусов оснащена доступной техникой. При обновлении парка ПС

необходимо руководствоваться положениями Транспортной страте- СибАДИгии РФ на период до 2030 г.

Программа опт м зации парка предусматривает ускоренное обновлен я ПС, в результате чего парк к 2020 г. вырастет на 60% и составит 48 ед. Объем пр обретения ПС за период 2015–2020 гг. составит 30 ед., сп сан я – 12 ед. Основная доля приобретаемых транспортных средств – авто усы средней (40%) и малой (60%) вместимости.

Для пр обретен я ПС в каждом классе вместимости рекомендуются следующ е модели авто усов: средний – ПАЗ-4239 (88 мест) и малый – ПАЗ-3237 (54 места). Данные модели относятся к низкопольным ли полун зкопольным транспортным средствам, что обеспечит доступность х различными категориями граждан. В целом доля доступного транспорта в структуре парка автобусов к 2020 г. составит 62%. В расчетах использованы следующие стоимости автобусов: 3296 и 1998 тыс. руб. соответственно по предложенным моделям.

Предлагаемая методика позволяет развивать общественный транспорт и его инфраструктуру с учетом потребностей общества, уделяя внимание качеству обслуживания, доступности и безопасности. В свою очередь такой подход приведет к снижению загрузки магистралей при росте пассажирских перевозок повышению эффективности функционирования городских транспортных систем.

Методика совершенствования маршрутной сети города. Опти-

мизация маршрутной сети – сложный комплекс мероприятий, включающий различные направления. Сюда входят работы по развитию УДС, приведению дорог в надлежащее состояние для обеспечения возможности использовать их для движения общественного транспорта, переносу и строительству остановочных комплексов, обновлению подвижного состава, субсидированию перевозок.

Совершенствование маршрутной сети городов направлено на снижение загрузки УДС транспортными потоками при увеличении провозной способности ГПТ. Дорыночный период развития ГПТ был ориентирован на преимущественное развитие массового транспорта, причем этот процесс не приводил к перегрузке УДС городов. В настоящее время ситуация предельно обострилась и проблему транс-

214

портного обслуживания населения следует рассматривать комплексно: с учетом загрузки УДС города, особенностей формирования транспортных потоков, мнения населения и перевозчиков.

Методика, разработанная в СибАДИ, рассматривает проблему транспортного обслуживания крупных городов в системе «пассажир – транспорт – дорога». В этой системе пассажиры, пользуясь транспор-

215

Показатели выбраны таким образом, чтобы в процессе оптимизации маршрутной сети города контролировать переменные показатели по выбранному критерию. В качестве него выбран показатель суточной загрузки УДС транспортными потоками в приведенных единицах ПП (авт.-км/сут). Задача снижения загрузки УДС города при сохранении или росте провозной способности ПС решается путем оптимизации МС и структуры парка по вместимости и численности. Это в ито-

СибАДИге приводит к увеличению средней вместимости ПС по городу. Используя данную методику, можно объективно оценить все ва-

рианты разв т я маршрутной сети города и выбрать наилучший по указанным кр тер ям качества маршрутной сети – величине провозной способности ГПТ уровню загрузки УДС города. В интересах города его ж телей целесоо разно поднимать первый показатель до приемлемого уровня (который определяется величиной интервала движен я наполнен я ПС) и снижать второй показатель, поскольку это пр вод т к уменьшению аварийности и загрязнения окружающей среды повышен ю средней скорости транспортного потока.

Основное направление оптимизации МС – это рост средней вместимости, что повышает провозную способность транспорта снижает приведенный про ег ГПТ (рис. 4.13).

Рис. 4.13. Зависимость провозной способности и пробега от средней вместимости транспорта

По данному алгоритму осуществляется оптимизация маршрутной сети как по отдельным зонам, так и в целом по городу, эффективность оптимизации заключается в повышении объемов перевозок и скоро-

216

сти сообщения, а также снижении заторов и себестоимости перевозок (рис. 4.14). Величина эффективности также зависит от скорости сообщения (рис. 4.15).

В качестве примера приведем результаты проведенного в апреле 2014 г. обследования транспортных потоков на УДС г. Нижневартовска (табл. 4.16). Обследование проводилось по методике, разработан-

ной в ибАДИ и апробированной в г. Омске, Сургуте, Кургане, Са-

СибАДИранске [2] (Видео 4).

Рис. 4.14. Зависимость скорости сообщения на ГПТ от средней вместимости транспорта

Рис. 4.15. Зависимость эффективности от скорости сообщения на ГПТ

Средние показатели загруженности обследованных участков находятся на уровне 80%. Состав транспортного потока, рассчитанный в приведенных единицах, складывается из автобусов – 1,3%, маршрутных

217

такси – 3,9%, служебных и прочих автобусов – 0,8%, легковых автомобилей – 77,0% и грузовых автомобилей – 5,4%. Перевозка пассажиров по видам транспорта распределилась следующим образом: автобусы – 14,5%, маршрутные такси – 21,9%, служебные автобусы – 11,5%, легковые автомобили – 52,1%. В г. Сургуте на долю легковых автомобилей в 2009г.приходилось74%перевозок.

218

Алгоритм управления загрузкой УДС транспортными потоками при формировании доступной маршрутной сети. Предлагается ис-

пользовать новые подходы к развитию ГПТ на перспективу, включая обеспечение доступности для МГН улично-дорожной сети, маршрутной сети (МС) и транспортных средств. В качестве новизны предложенной темы заявлена разработка новой модели формирования

транспортных потоков на УДС города, в основе которой лежит условие повышения производительности ГПТ при снижении загрузки главных маг стралей. Для этого разработана модель системы транспортного обслуж ван я населения, включающая взаимосвязанные показатели: населен е – транспортная подвижность – пассажиры –

СибАДИв сутки, ед.

пассаж ропотоки – в ды ГПТ – транспортные потоки – УДС

(рис. 4.16).

Основным кр тер ем при моделировании процесса транспортного обслуж ван я населения является коэффициент загрузки УДС раз-

3. Использованная работа по видам транспорта

и = ,

где – использованная работа по i-м видам транспорта, пасс.-км;

– коэффициент наполнения салона.

219

СибАДИ

Рис. 4.16. Блок-схема алгоритма управления загрузкой магистральной сети транспортными потоками при формировании доступной маршрутной сети

220

4. Объем перевозок по видам транспорта:

=и ,

где – объем перевозок по видам транспорта, пасс.; – средняя

10.Осуществляется выбор варианта по условию Wпр<Wс, где Wс – существующий приведенный пробег.

11.Доля ГПТ в составе транспортного потока, сравнение с существующим уровнем.

12.Оценка транспортного обслуживания пассажиров, включая МГН, сравнение с существующим уровнем.

221