Этим и объясняется более быстрый рост транспортных показателей в средних городах. Следует отметить, что предлагаемые удельные показатели хорошо увязываются с производственными характеристиками работы транспорта.
Учитывая важность показателя удельной работы транспорта, а также его относительную стабильность, он был использован для обоснования транспортной классификации городов (см. табл. 1.3). В СибАДИэтой таблице проанализированы показатели по 52 городам бывшего Р, что составляет 20% от их общего количества во всех пяти группах. В результате предложена более подробная транспортная классиф кац я городов по численности населения, чем градостроительная класс ф кац я в СНиП II-60–75** «Планировка и застройка городов, поселков сельских населенных пунктов», что обусловлено темпом зменен я удельной ра оты ГПТ. В частности, разница в удельной работе между группами городов возрастает по мере роста
численности населен я от 4 до 19%.
1.5. Закономерности движения ГПТ и качество транспортного обслуживания
От правильной и четкой ра оты ГПТ зависят количество и качество предоставляемых услуг населению. Поэтому важное значение имеет изучение основных закономерностей движения ГПТ: загрузки маршрутов (для выбора вместимости подвижного состава), интервалов и регулярности движения, наполнения подвижного состава и сходов его с линии.
ПС по вместимости в каждой группе городов должен быть подобран так, чтобы он соответствовал характеру распределения перевозок по маршрутам. Число типов подвижного состава для каждой группы городов может быть определено по методике проф. . . Самойлова [18] исходя из следующих условий. Интервалы движения на маршрутах должны находиться в заданных пределах (от 2 до 7 мин).
Количественное соотношение различных типов подвижного состава по вместимости должно быть таким, чтобы каждого типа было достаточно для обслуживания нескольких маршрутов. Наполнение подвижного состава не должно превышать нормативного значения. Самостоятельной задачей является выбор видов транспорта для конкретного города.
Анализ распределения загрузки по маршрутам проводился на примере г. Омска и показал, что оно близко к теоретическому [5].
31
В то же время структура существующего парка не соответствует потребностям города – автобусов особо большой и малой вместимости необходимо иметь в два раза больше. Вместо них на маршрутах работают автобусы большой вместимости – ЛиАЗ-677 на 80 мест. В результате на маршрутах нарушаются интервалы движения – около четверти маршрутов с малой напряженностью имеют интервалы более
СибАДИ15 мин. Для нормализации движения необходимо совершенствовать структуру подвижного состава. При этом сокращаются средние интервалы дв жен я на маршрутах и улучшается их распределение, так как эти параметры вза мосвязаны. В последнее время эта задача осложнилась в связи с появлением на рынке новых марок подвижного состава частного перевозчика (микроавтобусы). Нужны дополнительные расчеты по согласованию маршрутных схем по отдельным видам транспорта. Для этих целей в СибАДИ была разработана специальная компьютерная программа [21].
В 30-х гг. А.Х. З ль ерталем было установлено, что отклонения движен я маршрутного транспорта от расписаний движения подчиняются нормальному закону. Ученый считал, что и распределение интервалов дв жен я транспорта по их величине также описывается нормальным законом. Однако о следования, проведенные в г. Омске с охватом 100% подвижного состава электротранспорта и 26% автобусов, не подтвердили этого. Эти распределения хорошо описываются (по критерию Ястремского) распределениями типов Гамма и Вейбулла [5].
В результате происходит скопление событий в интервале его минимального значения распределение смещается. Результаты исследований интервалов движения автомобилей, проведенных в МАДИ профессором В.В. Сильяновым, также хорошо согласуются с приведенными данными [22]. Тип распределения при этом зависит от среднего значения интервала.
Интервалы движения, как показали обследования, влияют также на его регулярность (рис. 1.8). Из этой зависимости следует, что для повышения регулярности необходимо уменьшение интервалов движения. Поскольку регулярность движения является наиболее важным показателем качества транспортного обслуживания, ему было уделено особое внимание.
Для получения необходимого статистического материала в г. Омске было проведено обследование регулярности движения на 19 автобусных маршрутах, что составляет 26% от общего количества (автобусами перевозится в городе более 70% пасс.). Наблюдения велись с
32
помощью счетчиков в утренние и вечерние часы «пик» на семи промежуточных, наиболее загруженных и конечных остановочных пунктах.
СибАДИР с. 1.8. Зависимость регулярности от интервала движения r = 79 – 2,16 t
Проверка была проведена двумя методами: вычислительным с использованием критерия подо ия Пирсона и графическим путем нанесения измерений на так называемую вероятностную сетку. Как выяснилось, обследование целесообразно проводить не только на конечных, но и на промежуточных, наиболее загруженных пунктах. Однако на практике транспортные управления контролируют регулярность движения, как правило, лишь на конечных остановках, оборудованных диспетчерскими пунктами, что приводит к искажению полученной информации.
До сих пор в методических указаниях в справочной литературе нет единого мнения о величине допустимого времени отклонения от расписания, в пределах которого рейс считается регулярным. В различных городах страны время отклонения колеблется от + 1 до + 3 мин, причем принимается оно одинаковым для всех маршрутов, независимо от их характеристик. В связи с этим трудно сопоставлять и анализировать отчетные данные.
Регулярность по выборочному обследованию в г. Омске при принятом допустимом отклонении движения от расписания + 2 мин в утренние часы «пик» составила 65%, в вечерние – 58%. Средневзвешенный показатель регулярности за время обследования составил
33
63%, в то время как по отчетным данным он составляет 92%. Аналогичные данные получены и в других обследованиях, проведенных в г. Омске. Регулярность движения в утренние часы выше, чем в вечерние, что связано, видимо, с ухудшением дорожных условий и ослаблением контроля [5].
оответствие полученных статистических данных нормальному распределению отклонений от расписания подтверждается как вы- СибАДИчислительным, так и графическим методом, причем расхождения параметров незнач тельны. Это говорит о пригодности оперативного графического метода с использованием вероятностной сетки для обработки подобных данных (рис. 1.9). При большом объеме вычислений возможно пр менение и других графических методов статисти-
ческой обработки, основанных на том же принципе.
На вероятностной сетке в прямоугольной системе координат на оси орд нат нанос тся шкала, соответствующая интегралу Гаусса, а на оси абсц сс – л нейная логарифмическая шкала. Накопленные относительные частоты движения выборочно откладываются на оси ординат. Если точки располагаются близко к прямой, можно сделать вывод о бл зком соответствии генеральной совокупности нормальному распределению. Оценка прямолинейности должна осуществляться в интервале ординат 10–90%, поскольку для меньших и больших значений имеет место сильное искажение вероятностной сетки, что приводит к возрастанию малых отклонений. Этот метод позволяет быстро установить, отобрана ли данная сумма показателей из нормально распределенной генеральной совокупности, использовать ее для анализа статистических материалов.
Рис. 1.9. Распределение отклонений движения подвижного состава от расписания движения
34
С помощью вероятностной сетки можно определить значения среднего квадратического отклонения S. Для этой цели на прямой, проведенной через выборочные точки, делают горизонтальную отметку в месте, соответствующем ординате 50%; значение абсциссы, соответствующей этой точке, является приближенными среднего арифметического Х. В точках пересечения данной прямой с горизонтальными отметками, соответствующими ординатам 15,3 и 84,13%,
СибАДИполучаем приближенные значения среднего квадратического отклонения. Результаты двух проверок соответствия экспериментальных данных нормальному распределению за утренние вечерние часы «пик» подтверд ли г потезу (рис. 1.10).
Рис. 1.10. График проверки нормальности отклонений движения автобусов от расписания с помощью вероятностной сетки
Графический метод затем был использован для более детального анализа обследованных маршрутов с разбивкой их на ранги. Поскольку существующий показатель регулярности движения не отражает качественного уровня выполнения расписания, т.е. разброса значений нерегулярных рейсов относительно расписания, качественную оценку следует проводить по величине среднего квадратического отклонения S в мин, которое охватывает 68,26% всех зафиксированных отклонений, независимо от их знака.
35
Полученные данные могут быть использованы для улучшения прогнозирования регулярности движения. В целях повышения этого показателя на городском пассажирском транспорте целесообразно совершенствование методов контроля и оценки регулярности, включая использование АСУ, а также обоснование допустимых отклонений движения от расписания в зависимости от характеристик маршрутов.
Большое влияние на работу маршрутов массового транспорта СибАДИимеют правильный расчет выпуска подвижного состава на линию расписан я дв жен я. Ошибки в этих вопросах приводят к большой неравномерности наполнения подвижного состава на маршрутах. Обследован я показали, что при среднем значении коэффициента наполнен я автобусов в часы «пик» в г. Омске, близком к единице (Кр = 0,98), коле ан я его по отдельным маршрутам составляют от 0,25 до 2 более (р с. 1.11), а это резко ухудшает качество транс-
портного обслуж ван я населения.
Сходы подв жного состава с линии изучались по отчетным данным о работе всех маршрутов электротранспорта г. Омска зимой в утренн е часы «п к». Вероятность распределения сходов при незначительном х ч сле (например, по трамваю 1,5% выпуска при среднем числе сходов λ = 1,73) хорошо описывается распределением Пуассона, поскольку этот процесс представляет собой ординарный поток событий без последействий (рис.1.12).
Рис. 1.11. Распределение коэффициентов наполнения автобусов в часы «пик»
По троллейбусу при среднем сходе 2,4% распределение их не соответствует закону Пуассона, поскольку события перестают быть
36
редкими и случайными. Кроме того, удалось выявить наиболее опасные периоды времени, когда надо уделить особое внимание эксплуатации подвижного состава. Наиболее неблагоприятным зимним месяцем оказался декабрь, а период суток – с 7 до 8 часов утра.
СибАДИРис. 1.12. Распределение сходов подвижного состава с линии
Анализ показал, что использование выявленных закономерностей для планирования возможно лишь при определенных характеристиках движения транспорта – интервале в пределах 2–10 мин и интенсивности сходов не более 2% в час «пик» от выпуска подвижного состава. Следует иметь в виду, что изменение характеристик маршрутов влечет за собой изменение закономерностей движения подвижного состава.
На параметры передвижения пассажиров определенное влияние оказывают характеристики маршрутов. В результате комплексных транспортных обследований всех видов транспорта со 100% охватом подвижного состава, проведенных в г. Омске в 1977 г., установлены зависимости скорости сообщения и средней дальности поездки от длины перегона: V = 9,0 + 15,2 ℓ = 0,44 + 6,28. Коэффициенты корреляции при этом соответственно равны 0,59 и 0,64, среднеквадратические отклонения составили 15% от Vср и 18% от ℓср. Полученные данные подтверждаются результатами исследований А.М. Якшина, Д.С. Самойлова и др. Они могут быть использованы для оптимизации маршрутной сети и средней длины перегона в различных городах страны.
37
Важную роль в системе ГПТ играет таксомоторный транспорт, который относится к массовому транспорту индивидуального пользования и в какой-то мере компенсирует низкий уровень автомобилизации в стране. В период 1980–1993 гг. объемы таксомоторных перевозок в РФ снизились с 684 до 139 млн пассажиров, т.е. в 4,9 раза, что связано с резким снижением рентабельности, обусловленным переходом к рыночным отношениям. Учитывая высокий уровень развития таксо-
СибАДИмоторного транспорта в странах с рыночной экономикой, нашей стране пр дется пройти большой путь по его совершенствованию. В последнее время наряду с появлением частных микроавтобусов возрождается таксомоторный транспорт, причем на более современном уровне, отвечающем требованиям конкурентной среды.
Дв жен е всех в дов городского транспорта сопровождается рядом негат вных явлен й. Это загрязнение окружающей среды, шум, вибрац я, дорожно-транспортные происшествия (ДТП). Анализ ДТП показывает, что этот процесс, в отличие от других перечисленных, является класс ческ м подтверждением теории вероятностей. Например, распределен е ДТП различных последствий от них во времени в масштабе крупного города, а тем более региона или в целом по стране является очень ста ильным процессом, количественное выражение которого характеризует качественный уровень обеспечения безопасности транспортного о служивания населения. Наличие закономерностей распределения ДТП облегчает их изучение с целью постоянного снижения.
Отмечено также, что на аварийность большое влияние оказывает выбор видов транспорта. Среднегодовое абсолютное количество ДТП в городах распределяется по видам транспорта неодинаково. Однако этот показатель недостаточно характеризует степень опасности отдельных видов транспорта, т.к. не учитывает основной показатель – выполняемую им работу. В практике учета ТП принято пользоваться относительными показателями аварийности, т.е. относить их к парку или пробегу автомобилей. Применительно к городскому пассажирскому транспорту наиболее объективным показателем будет количество ДТП на различных видах транспорта, отнесенное к выполняемой им работе в 10 млн пасс.-км. На грузовом транспорте в связи с большим разнообразием грузов, а следовательно, и подвижного состава аналогичный показатель не используется.
Методика расчета потерь народного хозяйства от ДТП на различных видах транспорта основана на использовании относительных показателей и устойчивых соотношений. Эти соотношения существуют
38