Математическое описание транспортного спроса, создаваемого объектами культурно-бытовой направленности Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

Оригинальная статья / Original article УДК: 623.3

DOI: 10.21285/1814-3520-2016-12-193-201

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ТРАНСПОРТНОГО СПРОСА, СОЗДАВАЕМОГО ОБЪЕКТАМИ КУЛЬТУРНО-БЫТОВОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ

л _ о

© Д.Г. Бурков1, А.В. Зедгенизов2

Иркутский государственный технический университет, 664074, Российская Федерация, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.

РЕЗЮМЕ. ЦЕЛЬ. Изучение спроса на передвижения является первостепенной задачей транспортного планирования. Сложность и значимость оценки транспортного спроса лежат в прямой зависимости от роста и развития города с учетом прилегающей агломерации. Цель исследования заключается в оценке транспортного спроса на основе количественных характеристик объектов тяготения и факторов городской территории. МЕТОДЫ. Для выявления статистической значимости факторов, влияющих на число корреспонденций, был проведен регрессионный анализ по типам объектов тяготения. В регрессионном анализе рассматривалось четыре основных фактора: площадь объекта, расстояние от объекта до магистральной улицы, расстояние от объекта до центра города и продолжительность паркирования. Анализ укрупненных групп показал, что объекты культурно-бытовой направленности (ОКБН), входящие в эти группы, могут значительно отличаться друг от друга по количественным характеристикам и режимам функционирования. Например, в одну укрупненную группу входят кинотеатры и бани/сауны, но при этом характер функционирования этих ОКБН отличается в значительной степени: среднее значение удельной генерации корреспонденций - 0,12 и 0,017 чел./м2 соответственно; среднее значение продолжительности паркирования - 76 и 94 мин. РЕЗУЛЬТАТЫ. Получены регрессионные уравнения (7 уравнений), позволяющие оценить число корреспонденций к ОКБН в зависимости от площади объекта тяготения, удаленности от магистральной улицы, от центра города и продолжительности паркирования. ВЫВОДЫ. Полученные регрессионные уравнения позволяют с достаточно высокой точностью (min R2 = 68) и низкой (по сравнению с существующими методами) себестоимостью определить суточный спрос, генерируемый ОКБН. В дальнейших исследованиях по данному направлению ставится задача получить регрессионные уравнения по типам объектов, имеющих меньшую генерирующую способность.

Ключевые слова: факторы городской территории, культурно-бытовые корреспонденции, оценка транспортного спроса, перепрофилирование и точечная застройка территории, количественные характеристики объектов тяготения.

Формат цитирования: Бурков Д.Г., Зедгенизов А.В. Математическое описание транспортного спроса, создаваемого объектами культурно-бытовой направленности // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2016. Т. 20. № 12. С. 201-209. DOI: 10.21285/1814-3520-2016-12-193-201

MATHEMATICAL DESCRIPTION OF THE TRANSPORTATION DEMAND GENERATED BY COMMUNITY FACILITIES D.G. Burkov, A.V. Zedgenizov

Irkutsk National Research Technical University,

83, Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russian Federation.

ABSTRACT. PURPOSE. The study of transportation demand is the primary task of transport planning. The difficulties and importance of transportation demand evaluation are in direct dependence on the growth and development of the city and its adjacent metropolitan area. The purpose of the study is evaluation of the transportation demand on the basis of quantitative characteristics of the objects of attraction and the factors of urban area. METHODS. To identify statistically significant factors influencing the number of correspondences, a regression analysis was carried out by the types of the objects of attraction. The regression analysis dealt with four main factors: object area, remoteness of the object from the main street, remoteness of the object from the city center and parking duration. The analysis of the enlarged groups has shown that community facilities included in these groups of objects may differ significantly from each other by quantitative characteristics and operating modes. For example, cinemas and bathhouses/saunas are included in one enlarged group

1

Бурков Дмитрий Германович, аспирант, e-mail: dimichherman@mail.ru Dmitriy G. Burkov, Postgraduate, e-mail: dimichherman@mail.ru

2Зедгенизов Антон Викторович, кандидат технических наук, доцент кафедры менеджмента и логистики на транспорте, e-mail: azedgen@gmail.com

Anton V. Zedgenizov, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Transport Management and Logistics, e-mail: azedgen@gmail.com

but their operation character differs greatly: the average value of the specific correspondence generation is 0.12 and 0.017 persons/m2 respectively; the average value of parking duration is 76 min and 94 min. RESULTS. We have obtained 7 regression equations enabling to assess the number of correspondences to community facilities depending on the area of the object of attraction, its remoteness from the main street, city center and parking duration. CONCLUSIONS. The obtained regression equations allow to determine the daily demand generated by the community facilities with high accuracy (min R2 = 68) and low cost (as compared to the existing methods). Further researches in this field are aimed at obtaining regression equations according to the types of objects having smaller generating capacity. Key words: factors of the urban area, community (cultural and social) correspondences, evaluation of transport demand, conversion and infill area development, quantitative characteristics of the objects of attraction

For citation: Burkov D.G., Zedgenizov A.V. Mathematical description of the transportation demand generated by community facilities. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2016, vol. 20, no. 12, pp. 201-209. (in Russian) DOI: 10.21285/1814-3520-2016-12-193-201

Введение

Изучение спроса на передвижения является первостепенной задачей транспортного планирования. Сложность и значимость оценки транспортного спроса лежат в прямой зависимости от роста и развития города с учетом прилегающей агломерации. Параметры функционирования городской территории, вследствие экономических и социальных явлений, подвергаются различной степени изменениям. Повышение уровня благосостояния граждан закономерно влечет за собой увеличение объектов культурно-бытовой направленности (ОКБН), в том числе появление не существовавших ранее объектов: от обладающих сравнительно небольшой генерирующей способностью посетителей (квест-комнаты, кальянные, арт-кафе) до мегамоллов, суточный спрос на которые измеряется в десятках тысяч посетителей. Появление новых объектов тяготения в центральной части города чаще всего сопровождается перепрофилированием тер-

ритории: промышленные предприятия перепрофилируются в торгово-развлекательные центры, на месте стадионов, парковок либо гаражных кооперативов строятся деловые центры, жилые комплексы и другие объекты. Что касается периферии города, то чаще всего имеет место уплотнительная застройка, причем предпочтительно вблизи магистралей. На периферию (вследствие более низкой цены за землю) в первую очередь выносятся объекты жилья и сопутствующей инфраструктуры. Изменяется характер расселения и, следовательно, характер транспортных связей.

Между тем пропускная способность улично-дорожной сети (УДС) может достаточно чутко реагировать на изменение транспортного спроса на тот или иной объект тяготения. Именно поэтому транспортный инженер нуждается в наиболее точном инструменте по оценке транспортного спроса.

Методика определения транспортного спроса, создаваемого объектами культурно-бытовой направленности

Среди всей совокупности объектов тяготения особняком стоят ОКБН. Особенность данных объектов такова, что без них не может обойтись ни одна городская зона, будь то селитебная, рекреационная или даже промышленная3, а доля передвиже-

ний из общего потока может варьироваться от 30 до 70% (в будние и выходные дни соответственно). Тем не менее, оценить транспортный спрос, генерируемый рассматриваемыми объектами, бывает довольно проблематично, поскольку жесткая

3Лобанов Е.М. Транспортная планировка городов: учебник для студентов вузов. М.: Транспорт, 1990. 240 с. / Lobanov E.M. Urban transport planning: Textbook for higher school students. Moscow, Transport Publ., 1990, 240 p.

связь, характерная для трудовых передвижений (между работающим населением и объектами приложения труда), в данном случае отсутствует.

Для реализации большей части методик оценки транспортного спроса к объектам тяготения в качестве исходных используются данные анкетных опросов, причем данные собираются не по отдельным объектам тяготения, а в масштабах транспортного расчетного района либо населенного пункта в целом4,5. Предлагается же оценить транспортный спрос на основе количественных характеристик объектов тяготения и факторов городской территории.

На основе экспериментально полученных данных устанавливается связь между объемом корреспонденций, тяготеющих к рассматриваемому объекту, и типом ОКБН. Одновременно с этим устанавливается значимость выявленной зависи-

мости, а также допустимый интервал погрешностей для рассматриваемых условий. Представленные диаграммы (рис. 1-4) демонстрируют вариационный размах и средние значения удельной генерации кор-респонденций, продолжительности парки-рования и доли посетителей, прибывающих на индивидуальном транспорте.

Для выявления статистической значимости факторов, влияющих на число корреспонденций, был проведен регрессионный анализ по типам объектов тяготения. В регрессионном анализе рассматривалось четыре основных фактора: площадь объекта, расстояние от объекта до магистральной улицы, расстояние от объекта до центра города и продолжительность паркиро-вания. Данные регрессионной статистики вносились в установленные формы (табл. 1).

<л

=3

о .с

CT

ф Cp

О

л о го IT

0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16

Коэффициент суточной неравномерности / Daily Irregularity coefficient

Fig.

Рис. 1. Пример средних значений коэффициентов суточной неравномерности

по некоторым типам ОКБН 1. Example of mean values of daily irregularity coefficients by some groups of community facilities

руководство по прогнозированию интенсивности движения на автомобильных дорогах. М., 2003. 67 с. / Guidance on forecasting traffic intensity on roads. Moscow, 2003, 67 p.

5Меркулов Е.А. [и др.] Проектирование дорог и сетей пассажирского транспорта в городах: учеб. пособие для вузов. М.: Стройиздат, 1970. 417 с. / Merkulov E.A. [et al.]. Design of roads and public transport networks in cities: Learning Aids for higher schools. Moscow, Stroiizdat Publ., 1970, 417 p.

с ° аЗ £ т cd

- CP

s 00 с

CD о

I ъ

5а t

^ Я

cd О.

Ci (Л

s

[=

К Г

ГО != Œ О

Ï5 = 2 £ cd £= сц CD го ст

5 о й= cd о

г £

Рис. 2. Вариационный размах и среднее значение удельной генерации корреспонденций для ОКБН: Д - образование, здравоохранение, спорт, культура, досуг; О - офисы; Т - торговля, общепит, сфера услуг Fig. 2. Variation range and the average value for the specific correspondence generation to community facilities: D - education, health care, sports, culture and leisure; O - offices; T - trade, catering, services

ГО F

rn E о

cL ст

s с

S. s

го го

1= CP

Ь .2

° 2 -0 =3

с; "o

£ CD

S £5

с; си

о >

d го

â 2

cj;

о; ^

CD

cL О

Рис. 3. Вариационный размах и среднее значение продолжительности паркирования для ОКБН: Д - образование, здравоохранение, спорт, культура, досуг; О - офисы; Т - торговля, общепит, сфера услуг Fig. 3. Variation range and the average value of parking duration for community facilities: D - education, health care, sports, culture and leisure; O - offices; T - trade, catering, services

о

Œ (Л

"О

>

Ъ

'S ^

53 о> н >

S

ш « О (Я

g 5 — "tÎ К (Л

ё > d о ш

CT

го

ш о

<5 0_

Рис. 4. Вариационный размах и среднее значение доли посетителей, прибывающих на ИТ для ОКБН: Д - образование, здравоохранение, спорт, культура, досуг; О - офисы; Т - торговля, общепит, сфера услуг Fig. 4. Variation range and the average value of percentage of visitors arrived by individual transport for community facilities: D - education, health care, sports, culture and leisure; O - offices;

T - trade, catering, services

Таблица 1

Анализ данных по группе объектов «Розничная торговля»

Table 1

Data analysis for the group of objects "Retailing"

Регрессионная статистика / Regression statistics

Коэффициент корреляции R / Correlation coefficient R 0,893799

R-квадрат / R-square 0,798876

Нормированный R-квадрат / Normalized R-square 0,78576

Стандартная ошибка / Standard error 2573,482

Наблюдения / Observations 50

Дисперсионный анализ / Variance analysis

Число степеней свободы / Number of degrees of freedom Дисперсия / Dispersion Критерий Фишера F / Fisher Criterion F

Fрасч F 95%;5

Регрессия / Regression 3 4033625,69 60,905 0,047

Остаток / Balance 46 6622808,677

Итого / Total 49 -

t - статистика / t - statistics

Коэффициенты регрессии / Regression coefficients t - статистика / t - statistics 95%-й доверительный предел / 95% confidence limit

^расчет t95%;5 нижний/ lower верхний/ upper

Y 823,9857891 1,091816562 2,0086 -695,1314561 2343,103034

Xi (S, м2) 0,5272174 13,38198147 0,447914228 0,606520573

Х2 (Im, м) 3,596676278 2,134323455 0,204625353 6,988727202

X3 (le, м) -0,390904477 -2,235544098 -0,742876912 -0,03893204

Y = 0,53X1 + 3,59X2 - 0,39X3

Результаты исследования

В результате выполненных исследований и последующего регрессионно-корреляционного анализа установлено влияние основных факторов на транспортный спрос к ОКБН с учетом особенностей городов РФ (табл. 2). Анализ укрупненных групп показал, что ОКБН, входящие в эти группы, могут значительно отличаться друг от друга по количественным характеристикам и режимам функционирования. Например, в одну укрупненную группу входят кинотеатры и бани/сауны, но при этом характер функционирования этих ОКБН отличается в значительной степени: среднее значение удельной генерации корреспонденций - 0,12 и 0,017 чел./м2 соответственно; среднее значение продолжительности паркирования - 76 и 94 мин [1-3]. В

этой связи получить регрессионное уравнение стало возможным только по укрупненной группе «Розничная торговля». Уравнения регрессии, отражающие взаимосвязь транспортного спроса с факторами, характеризующими городскую территорию, можно установить на уровне типов ОКБН (табл. 2), [4, 5]

Здесь решающим фактором является генерирующая способность ОКБН в рамках рассматриваемого типа. Для выявления особенно значимых ОКБН была произведена оценка имеющегося массива объектов по показателю генерирующей способности (рис. 5).

Графическое отображение регрессионных уравнений показано на рис. 6.

Уравнения регрессии для расчета числа корреспонденций Regression equations for correspondence number calculation

Таблица 2

Table 2

Объект / Object Уравнение / Eqation

Розничная торговля (укрупненная группа) / Retail (enlarged group) E = 0,53S + 3,597m - 0,39-/c

Кластер № 1 / Cluster № 1 E = 290,43 + (0,5-S) - (11,17^) + (2,127M)

Тип объекта / Object type - Кинотеатры / Movie theaters - ФОКи / GYM - Почта / Post office - Продовольственные магазины / Grocery - Торговые центры / Shopping center E = (3,32-S) - (48,09 /M) - (3,36 /c) E = 0,07S - 0,49-lM E = 493,87 - (1,73-S) - (0,317м) E = (1,23-S) + (0,017c) E = (1,23-S) + (0,017c)

*Е - общее число корреспонденций, совершенных к объекту за рассматриваемый период (сутки), чел./сут.; S - площадь объекта тяготения, м2; lM - удаленность объекта тяготения от магистральной улицы, м; 1С - удаленность объекта тяготения от центра города, м, Рср - средняя продолжительность паркирования, ч. / E - the total number of correspondences to the object in the period under investigation (day) person/day; S - area of the object of attraction, m2; lM - remoteness of the object of attraction from the main street, m; 1С - remoteness of the object of attraction from the city center, m; Рср - the average duration of parking, hour.

5 о

I— П5 О " К ГО

го .ЕЕ

IÊ * £ s S ÈL сэ

a>

х

ф

Рис. 5. Генерирующая способность ОКБН Fig. 5. Generating capacity of community facilities

■ (□nil Транспорт

UÉÉÉËJ Transport

a d/ /n o sr re

CP LU~

л е

Ш

a

d/ n/

o sr re

CP LIJ

л е

Ш

a d

o sr re

CP LIJ

л е

ц-LIJ

Типы объектов в кластере/ Types of objects in a cluster:

- Поликлиники / Clinics

- Банки / Banks

- Нотариальные конторы / Notarial offices

- СТО / Service stations

- Общественные приемные / Public counseling office

- Бани, сауны / Bathhouses, saunas

- Продовольственные магазины / Grocery stores

- Аптеки / Pharmacy

a d

o sr re

CP LIJ

л е

Ш

a

d/ n/

o sr re

CP LIJ

л е

ц-LU~

a

e

b

c

Рис. 6. Зависимость суточного числа корреспонденций от факторов площади (S), удаленности от центральной части города (Lc), удаленности от магистрали (Lm): a - для укрупненной группы розничной торговли; b - для кластера; c - для объектов «Кинотеатры»; d - для объектов ФОКИ; e - для объектов «Почта, телеграф»; f - для объектов «Продовольственные магазины»; g - для объектов «Торговые центры» Fig. 6. Dependence of the number of daily correspondences on the factors of area (S) and remoteness From the city center (Lc): a - for the enlarged group of retail trade; b - for the cluster; c - for "Cinema" facilities, d - for fitness centers; e - for "Post office" facilities; f - for "Grocery Store" facilities;

g - for "Shopping center" facilities

Заключение

Полученные регрессионные уравнения позволяют с достаточно высокой точ-

о w

ностью (min R2 = 82) и низкой (по сравнению с существующими методами) себестоимостью определить суточный спрос к

1. Зедгенизов А.В., Зедгенизова А.Н. Методика оценки генерации корреспонденций к физкультурно-оздоровительным центрам // Организация и безопасность движения в крупных городах. Инновации: ресурс и возможности: сб. докладов Х международной конференции. СПб., 2012. С. 220-227.

2. Зедгенизов А.В., Бурков Д.Г., Зедгенизова А.Н. Оценка транспортного спроса к объектам культурно-бытового назначения на примере кинотеатра «Чайка» г. Иркутска // Вестник ИрГТУ, 2013. № 12 (83). С. 181-184.

3. Зедгенизов А.В., Бурков Д.Г., Корчева Д.В. Оценка транспортного спроса к объектам культурно-бытового назначения на примере развлекательного

ОКБН. В дальнейших исследованиях по данному направлению ставится задача получить регрессионные уравнения по типам объектов, имеющим меньшую генерирующую способность.

кий список

центра «Звездный» г. Иркутска // Вестник ИрГТУ, 2013. № 11 (82). С. 20-25.

4. Зедгенизов А.В., Лагерев Р.Ю., Муковкина В.Е. К вопросу о генерации корреспонденций к крупному торговому центру на примере «Мебель сити» г. Иркутска // Авиамашиностроение и транспорт Сибири: сб. статей III Всерос. науч.-практ. конф. (Иркутск, 11-12 апреля, 2013 г.). Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2013. С. 228-235.

5. Зедгенизов А.В., Зедгенизова А.Н., Левашев А.Г. Оценка объема генерации корреспонденций к супермаркету в будние дни // Вестник ИрГТУ, 2012. № 5 (64). С. 97-101.

References

1. Zedgenizov A.V., Zedgenizova A.N. Metodika otsenki generatsii korrespondentsii k fizku'turno-ozdorovitel'nym tsentram. Organizatsiya i bezopasnost' dorozhnogo dvizheniya v krupnykh gorodakh [Methods evaluating correspondence generation to fitness centers. Organization and safety of traffic in major cities]. Sb. dokladov Х mezhdunarodnoi konferentsii "Organi-zatsiya i bezopasnost' dvizheniya v krupnykh gorodakh. Innovatsii: resurs i vozmozhnosti" [Collection of Reports of Х International conference "Organization and safety of traffic in major cities. Innovation: resources and capabilities"]. SPb., 2012, pp. 220-227. (In Russian)

2. Zedgenizov A.V., Burkov D.G., Zedgenizova A.N. Otsenka transportnogo sprosa k ob"ektam kul'turno-bytovogo naznacheniya na primere kinoteatra «Chaika» g. Irkutska [Evaluation of transport demand to community facilities by example of cinema "Chaika" in Irkutsk]. Vestnik IrGTU [Proceedings of Irkutsk State Technical University]. 2013, no. 12 (83), pp. 181-184. (In Russian)

3. Zedgenizov A.V., Burkov D.G., Korcheva D.V. Otsenka transportnogo sprosa k ob"ektam kulturno-

Критерии авторства

Бурков Д.Г. провел натурные исследования, получил регрессионные уравнения; Зедгенизовым А.В. выполнена статистическая обработка данных, построены графики. Авторы несут равную ответственность за плагиат.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

bytovogo naznacheniya na primere razvlekatel'nogo tsentra «Zvezdnyi» g. Irkutska [Evaluation of transport demand capacity of community facilities by example of entertainment center "Zvezdnyi" in Irkutsk]. Vestnik IrGTU [Proceedings of Irkutsk State Technical University], 2013, no. 11 (82), pp. 20-205. (In Russian)

4. Zedgenizov A.V., Lagerev R.Yu., Mukovkina V.E. K voprosu o generatsii korrespondentsii k krupnomu tor-govomu tsentru na primere «Mebei siti» g. Irkutska [On the problem of correspondence generation to a large shopping center on example of "Mebel city" in Irkutsk] Sb. statei III Vseros. nauch.-prakt. konf "Aviamashi-nostroenie i transport Sibiri" [Collection of articles of III All-Russia Scientific and Practical Conference "Aircraft engineering and transport in Siberia"]. Irkutsk, Izd-vo IrGTU Publ., 2013, pp. 228-235. (In Russian)

5. Zedgenizov A.V., Zedgenizova A.N., Levashev A.G. Otsenka ob"ema generatsii korrespondentsii k super-marketu v budnie dni [Evaluation of correspondence generation volume to a supermarket on weekdays]. Vestnik IrGTU [Proceedings of Irkutsk State Technical University]. 2012, no. 5 (64), pp. 97-101. (In Russian)

Authorship criteria

Burkov D.G. has conducted field observations, obtained regression equations. Zedgenizov A.V. performed statistical processing of data, built the graphs. The authors bear equal responsibility for plagiarism.

Conflict of interests

Conflict of interest authors missing.

Статья поступила 24.10.2016 г. The article was received 24 October 2016.