CC BY
0
В ПОРЯДКЕ ДИСКУССИИ
удк 656.07
МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКИ ГОРОДОВ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ РАЗМЕЩЕНИЯ ЦЕНТРОВ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕВОЗКАМИ ПОЛИГОННОГО УРОВНЯ
СУГОРОВСКИЙ Антон Васильевич, канд. техн. наук, доцент1; e-mail: [email protected] СУГОРОВСКИЙ Артем Васильевич, канд. техн. наук, доцент1, старший научный сотрудник2; e-mail: [email protected]
1 Российский университет транспорта (МИИТ), кафедра «Управление эксплуатационной работой и безопасностью на транспорте», Москва
2 АО «Институт экономики и развития транспорта», Москва
Переход к сквозным принципам управления при создании полигонных технологий влечет за собой создание центров управления перевозками полигонного уровня, что ставит вопрос об определении целесообразности их размещения в том или ином городе. В статье предлагается методика проведения рейтинговой оценки городов для определения целесообразности размещения в них центров управления перевозками полигонного уровня. В соответствии с методикой проведена оценка по следующим ключевым показателям: объем совокупной грузовой работы дорог, качественные показатели работы дорог (анализ выполнения), функциональная специализация диспетчерских центров управления перевозками, уровень образования, уровень материального благополучия, доступность жилья, уровень качества жизни, ресурсы производства, трудовые ресурсы. Проведен анализ значимых факторов, выполнен расчет согласно предлагаемой методике, получены результаты на основании факторов производства, социальных и эксплуатационных факторов. Комплексный расчет проведен для городов, в которых уже расположены диспетчерские центры управления перевозками, пример моделирования показан для Восточного полигона. Методика и результаты исследования могут быть использованы для определения целесообразности размещения центров управления перевозками полигонного уровня на других полигонах железнодорожной сети.
Ключевые слова: показатели работы дорог, рейтинговая оценка городов, центр управления перевозками, полигонные технологии управления, Восточный полигон.
DOI: 10.20295/2412-9186-2024-10-04-395-420
▼ Введение
Проблемам развития полигонов железнодорожной сети, вопросам создания условий для обеспечения сквозных технологий в планиро-^ вании [1—3], организации эксплуатационной ^ работы и управления перевозочным процессом ш на сети железных дорог [4—6], совершенство-5 ванию процесса распределения грузопотоков о на транспортном полигоне и узле [7, 8], в том §■ числе при организации мультимодальных, ¿Г пассажирских и контейнерных перевозок, поев священы многочисленные теоретические исследования [9—11]. | На основе сквозных принципов внедрения § полигонных технологий авторами рассматри-^ ваются вопросы и предлагаются методики по© вышения экономической эффективности орга-
низации регулирования и управления тяговыми ресурсами на сети железных дорог России [12]. Модифицируется методика определения пропускной способности при переходе на полигонные технологии управления процессом перевозок и укрупнении структурных подразделений ОАО «РЖД», в том числе при эксплуатации различных систем интервального регулирования движения поездов [13—15]. Поднимаются вопросы оптимального размещения на сети объектов управления, в том числе транспортно-логистической инфраструктуры [16]. Предлагаются инновационные подходы к управлению на основе применения систем микропроцессорной централизации стрелок и сигналов с интегрированной распределенной архитектурой для полигонных технологий [17].
Принципу организации работы на технологических полигонах сегодня соответствует и диспетчерское управление [2, 18]. В настоящее время выделяют три ключевых направления зарождения и погашения грузопотоков: восток (в адрес портов Дальнего Востока), северо-запад (в адрес СевероЗападного бассейна), юго-запад (в адрес Азово-Черноморского бассейна). Эффективная организация массовых грузовых и пассажирских перевозок приводит к выделению функциональной специализации диспетчерских центров управления перевозками (ДЦУП), к укрупнению структуры филиалов ОАО «РЖД» и поиску решений по целесообразному размещению центров управления перевозками полигонного уровня (ЦУП П).
1. Общие положения методики рейтинговой
оценки городов для размещения ЦУП П
Настоящая методика проведения рейтинговой оценки городов (с учетом нахождения в них ДЦУП железных дорог) (далее — Методика) устанавливает единые принципы и методы проведения рейтинговой оценки городов для определения целесообразности размещения ЦУП П.
Цели проведения рейтинговой оценки городов:
— использование результатов рейтинговой оценки для определения целесообразности размещения в исследуемых городах ЦУП П;
— использование результатов рейтинговой оценки для определения целесообразности размещения в исследуемых городах центров управления ОАО «РЖД».
Показатели, участвующие в рейтинговой оценке городов, распределены по следующим группам значимых факторов: «эксплуатационные факторы», «факторы производства», «социальные факторы».
Настоящая Методика подлежит актуализации с учетом структурных изменений в ОАО «РЖД», изменений нормативно-правовой базы и приоритетов развития.
Рейтинговая оценка городов осуществляется с учетом следующих принципов:
— комплексности (рейтинговая оценка городов проводится по широкому кругу
показателей, отражающих целесообразность размещения ЦУП П);
— объективности (рейтинговая оценка городов строится преимущественно на объективных статистических и учетных показателях);
— сбалансированности (перечень содержит показатели по всем значимым факторам);
— достоверности (используемые статистические и учетные данные объективно отражают условия для размещения в городах ЦУП П);
— сопоставимости (используемые при рейтинговой оценке данные сопоставимы во времени).
При проведении рейтинговой оценки городов анализируются значимые факторы для размещения ЦУП П. Для целей настоящей Методики выделяются следующие значимые факторы:
— эксплуатационные факторы;
— факторы производства;
— социальные факторы.
Каждый ключевой показатель целесообразности размещения в исследуемых городах ЦУП П входит в одну из групп значимых факторов.
Рейтинговая оценка городов предусматривает следующие этапы:
1. Определение (расчет) числового значения показателя (^ЧЗП).
В общем случае числовое значение показателя определяется исходя из фактического значения /-го показателя «-го города.
2. Присвоение балла (^Б) каждому городу на основе числового значения показателя (^ЧЗП) по каждому ключевому показателю.
По каждому ключевому показателю результаты ранжируются в порядке числовых значений показателей. Максимальный балл присваивается городу, показавшему наилучшее числовое значение показателя, диапазон баллов устанавливается в интервале от 1 до 15 (с учетом расположения в городах ДЦУП).
В случае если числовые значения показателя (^ЧЗП) двух и более городов равны, этим городам присваивается балл, равный среднему арифметическому баллов, подлежащих распределению между указанными городами.
3. Расчет балловой оценки /-го показателя «-го города определяется по формуле:
¿БО^^'Б-В', (1)
где ,|БОчзп — балловая оценка /-го показателя «-го города;
— балл /-го показателя «-го города по числовому значению показателя; В' — весовой коэффициент /-го показателя.
4. Расчет балловой оценки «-го города определяется по формуле:
БО^Е^Очзп, (2)
где БО„ — итоговая балловая оценка «-го города;
^БОчзп — балловая оценка /-го показателя «-го города.
5. Определение рейтинга (места) города (Р«) по итоговой балловой оценке (БО„) в порядке убывания.
При расчетах на каждом этапе значения показателей, коэффициентов на их основе и баллов округляются до тысячных по правилам округления чисел в десятичной системе исчисления.
На рис. 1 показана схема групп решающих факторов, определяющих целесообразность размещения ЦУП П в исследуемых городах, с указанием весовых коэффициентов по каждому фактору и укрупненному показателю.
2. Пример расчета рейтинговой
оценки городов для размещения ЦУП П
2.1. Эксплуатационный фактор
При анализе эксплуатационного фактора целесообразности размещения ЦУП П согласно Методике проведен анализ следующих укрупненных показателей:
— объем совокупной грузовой работы Д;
— качественные показатели работы Д (анализ выполнения);
— функциональная специализация ДЦУП.
На рис. 2 показана схема группы эксплуатационных факторов, определяющих целесообразность размещения ЦУП П в принятых городах, с указанием весовых коэффициентов по каждому исследуемому показателю.
В ходе расчетов укрупненного показателя «объем совокупной грузовой работы Д» выполнены расчеты и произведено исследование показателей «погрузка» и «грузооборот».
0,3
СОЦИАЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ
>
0,4
ЭКСПЛУАТАЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ
0,3
ФАКТОРЫ ПРОИЗВОДСТВА
Î>
0,1 Материальное благополучие
0,1 Доступность жилья
0,1 Качество жизни
0,15 Объем совокупной грузовой работы Д
0,15 Качественные показатели работы Д
0,1 Функциональная специализация ДЦУП
0,15 Ресурсы производства
0,08 Трудовые ресурсы
0,07 Уровень образования
Рис. 1. Схема групп решающих факторов
Объем
0,15 совокупной
грузовой
работы Д
0,4
ЭКСПЛУАТАЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ
Качественные
0,15 показатели
работы Д
=>
Функциональная
0,1 специализация
ДЦУП
0,08 Погрузка (факт)
0,07 Грузооборот (факт)
0,018 Процент выполнения погрузки
0,014 Процент выполнения грузооборота
0,018 Процент выполнения участковой скорости
0,018 Процент выполнения среднесуточной производительности локомотива рабочего парка
0,018 Доля грузовых отправок в груженых вагонах, проследовавших по инфраструктуре в установленный срок
0,014 Процент выполнения графика движения пригородных поездов по прибытию в пункты назначения (по ответственности ЦД)
0,014 Уровень безопасности движения
0,018 Удельное время задержки поездов по причине отказов в работе технических средств всех категорий и технологических
0,014 Процент выполнения расписания движения пассажирских поездов по станциям посадки (высадки) (по ответственности ЦД)
0,04 Логистическое управление транзитными поездопотоками и тяговыми ресурсами в границах всего технологического полигона
0,03 Управление вагонопотоками и организация местной работы
0,03 Обеспечение погрузки и вывоз предъявляемых объемов перевозок
Рис. 2. Схема группы эксплуатационных факторов
Исследование проведено на основании фактических данных о погрузке на каждой дороге и фактических данных о грузообороте на каждой дороге за анализируемый период (2020-2023 годы).
Для показателей «погрузка» и «грузооборот» числовые значения (^ЧЗП) определены в результате расчета суммарного их значения за исследуемый период. Результаты расчета представлены в табл. 1.
Наилучшим числовым значением показателей (^ЧЗП) «погрузка» и «грузооборот» является наибольшее их значение.
Дороге, которая выполняет наибольший объем грузовой работы, присвоен наибольший балл СБ).
Результаты расчетов балловой оценки (^БОчзп) городов по показателям «погрузка», «грузооборот» и «объем совокупной грузовой работы Д» представлены в табл. 2.
Для расчета укрупненного показателя «качественные показатели работы Д (анализ выполнения)» проанализированы данные о рейтинговой оценке дирекций управления движением за 2019-2023 годы и выполнены расчеты балловой оценки (^БОчзп).
Исходя из цели, определяющей целесообразность размещения ЦУП П в принятых городах, дирекции управления движением, занявшей последнее место по итогу выполнения показателей за 2019-2023 годы, присваивается наибольший балл (^Б).
Таблица 1. Числовые (¿ЧЗП) и суммарные числовые значения ¿ЧЗП) «погрузка» и «грузооборот» за исследуемый период
год
2021 2022 2023
2021-2023
230151 2907 138960 224019 203214
227786 1927 136049 225130 202920
233544 1498 133735 213711 202447
691482 6333 408745 662860 608581
^ ЧЗП грузооборот, млн т-км (факт)
127144 112756 116675 199507 274949 131328 97235 124061 190357 282208 130026 88293 127132 183159 273173
388498 298284 367869 573024 830330
ЧЗП погрузка, тыс. т (факт)
160585 161336 162452
700192 1114024 484373 765041
243346 388102 231711 369159 225134 356764
252244 292224 250397 300050 262400 299904
892179
2020 102285 2916 71273 28468 64201 60241 86305 37747 65631 142602 73720 298204 78731 59100 49918
2021 103896 3316 72437 30219 64442 65099 89878 35506 64779 149190 74187 306038 77980 55889 65821
2022 101239 2801 67694 28101 59302 59512 86916 35970 64504 141164 70804 283002 78779 57138 70563
2023 102751 1917 66812 28462 54874 58839 87858 36447 64386 142275 71398 278780 80809 55917 73433
2020-2023 410173 10952 278218 115252 242819 243692 350957 145671 259302 575233 290110 1166025 316300 228046 259736
О
и &
7\
П
7\ <
П П
Таблица 2. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) грузовой работы Д»
Показатель Город Погрузка (;чзп) Балл ('„Б) погрузка Весовой коэф. (В') погрузка
Воронеж (ЮВС) 87858 12 0,08
Екатеринбург (СВР) 142275 14 0,08
Иркутск (ВСБ) 55917 4 0,08
Калининград (КЛН) 1918 1 0,08
Красноярск (КРС) 80810 11 0,08
Москва (МСК) 66813 9 0,08
Нижний Новгород (ГОР) 28463 2 0,08
Новосибирск (ЗСБ) 278780 15 0,08
Ростов-на-Дону (СКВ) 58839 6 0,08
Самара (КБШ) 64387 7 0,08
Санкт-Петербург (ОКТ) 102751 13 0,08
Саратов (ПРВ) 36447 3 0,08
Хабаровск (ДВС) 73433 8 0,08
Челябинск (ЮУР) 71399 10 0,08
Ярославль (СЕВ) 54874 5 0,08
городов по показателям «погрузка», «грузооборот» и «объем совокупной
Балловая оценка сбочзп) Грузооборот (¿чзп) Балл цб) грузооборот Весовой коэф. (в1) Балловая оценка (лбочэп) Объемы грузовой работы д
0,96 88293 2 0,07 0,14 1,1
1,12 273173 13 0,07 0,91 2,03
0,4 262400 12 0,07 0,84 1,24
0,08 1498 1 0,07 0,07 0,15
0,88 162452 6 0,07 0,42 1,3
0,64 133735 5 0,07 0,35 0,99
0,16 213711 9 0,07 0,63 0,79
1,2 356764 15 0,07 1,05 2,25
0,48 130026 4 0,07 0,28 0,76
0,56 183159 7 0,07 0,49 1,05
1,04 233544 10 0,07 0,77 1,81
0,24 127132 3 0,07 0,21 0,45
0,8 299904 14 0,07 0,98 1,78
0,72 225134 11 0,07 0,7 1,42
0,32 202447 8 0,07 0,56 0,88
Укрупненный показатель «качественные показатели работы Д (анализ выполнения)» включает в себя следующие показатели: процент выполнения погрузки; процент выполнения грузооборота; процент выполнения участковой скорости; процент выполнения среднесуточной производительности локомотива рабочего парка; доля грузовых отправок в груженых вагонах, проследовавших по инфраструктуре в установленный срок; процент выполнения графика движения пригородных поездов по прибытию в пункты назначения (по ответственности ЦД); процент выполнения расписания движения пассажирских поездов по станциям посадки (высадки) (по ответственности ЦД); уровень безопасности движения; удельное время задержки поездов по причине отказов в работе технических средств всех категорий и технологических.
Наилучшим числовым значением показателей (¿ЧЗП) «качественные показатели работы Д (анализ выполнения)» является наибольшее значение.
Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателю «качественные показатели работы Д (анализ выполнения)» представлены в табл. 3.
Для расчета укрупненного показателя «функциональная специализация ДЦУП» принята функциональная специализация ДЦУП в соответствии с Концепцией перспективного диспетчерского управления на сети железных дорог с применением сквозных принципов.
Баллы (¿Б) и весовые коэффициенты назначены в соответствии с Методикой. Городу, в котором находится ДЦУП соответствующей специализации, назначен максимальный балл (¿Б), равный 15.
Исходя из цели, определяющей целесообразность размещения ЦУП П в принятых городах, назначены соответствующие коэффициенты в зависимости от специализации ДЦУП.
Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателю «функциональная специализация ДЦУП» представлены в табл. 4.
Таблица 3. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателю «качественные показатели работы Д (анализ выполнения)»
^^\Показатель Город 2019 год Счзп) 2020 год (¿ЧЗП) 2021 год Счзп) 2022 год (¿ЧЗП) 2023 год Счзп) Суммарное значение Счзп) Балл № Весовой коэф. (В') Балловая оценка ЦБОчзп)
Воронеж (ЮВС) 3 10 3 5 5 26 2 0,15 0,3
Екатеринбург (СВР) 11 8 11 7 14 51 12 0,15 1,8
Иркутск (ВСБ) 15 14 14,5 14 2 59,5 14 0,15 1,95
Калининград (КЛН) 1 1 4 1 1 8 1 0,15 0,15
Красноярск (КРС) 13 14,5 10 4 4 45,5 10 0,15 1,5
Москва (МСК) 12 6 9 12 3 42 9 0,15 1,35
Нижний Новгород (ГОР) 6 5 6 8 11 36 6 0,15 1,05
Новосибирск (ЗСБ) 8 12 12 15 12 59 13 0,15 2,1
Ростов-на-Дону (СКВ) 2 9 2 13 13 39 8 0,15 1,2
Самара (КБШ) 5 2 5 14 10 36 6 0,15 0,75
Санкт-Петербург (ОКТ) 9 11 14 2 9 45 11 0,15 1,65
Саратов (ПРВ) 4 7 1 9 15 36 6 0,15 0,9
Хабаровск (ДВС) 14 14,5 14,5 10 8 61 15 0,15 2,25
Челябинск (ЮУР) 10 3 7 6 6,5 32,5 4 0,15 0,6
Ярославль (СЕВ) 7 4 8 3 6,5 28,5 3 0,15 0,45
Таблица 4. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателю «функциональная специализация ДЦУП»
Город Специализация ДЦУП Балл № Весовой коэф. (в') Балловая оценка ЦБОчзп)
Иркутск (ВСБ) Логистическое управление 15 0,04 0,6
Самара (КБШ) транзитными поездопотоками и тяговыми ресурсами в границах всего технологического полигона 15 0,04 0,6
Екатеринбург (СВР) 15 0,04 0,6
Санкт-Петербург (ОКТ) 15 0 0
Ростов-на-Дону (СКВ) Взаимодействие с портовыми 15 0 0
Хабаровск (ДВС) комплексами и погранпереходами 15 0 0
Калининград (КЛН) 15 0 0
Ярославль (СЕВ) 15 0,03 0,45
Воронеж (ЮВС) 15 0,03 0,45
Нижний Новгород (ГОР) Управление вагонопотоками 15 0,03 0,45
Саратов (ПРВ) и организация местной работы 15 0,03 0,45
Челябинск (ЮУР) 15 0,03 0,45
Красноярск (КРС) 15 0,03 0,45
Новосибирск (ЗСБ) Обеспечение погрузки и вывоз предъявляемых объемов перевозок 15 0,03 0,45
Москва (МСК) Обеспечение интенсивных перевозок пассажиров в дальнем следовании и пригородно-городском сообщении 15 0 0
2.2. Социальный фактор
При анализе социального фактора целесообразности размещения ЦУП П согласно Методике проведен анализ следующих укрупненных показателей:
— уровень материального благополучия;
— доступность жилья;
— уровень качества жизни.
На рис. 3 показана схема группы социальных факторов, определяющих целесообразность размещения ЦУП П в принятых городах, с указанием весовых коэффициентов по каждому исследуемому показателю.
В ходе расчетов укрупненного показателя «уровень материального благополучия» произведено исследование уровня среднемесячной заработной платы работников ведущих профессий Д по отношению к реальной среднемесячной заработной плате граждан и величине прожиточного минимума по субъектам РФ.
Для показателей «среднемесячная заработная плата работников ведущих профессий Д (всего по дирекции)» принято числовое значение (^ЧЗП) заработной платы всего по дирекции.
Для расчета показателей «реальная среднемесячная заработная плата по субъектам РФ» и «величина прожиточного минимума по субъектам РФ» приняты данные с официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстат).
Наилучшим числовым значением (^ЧЗП) показателей «среднемесячная заработная плата работников ведущих профессий Д (всего по дирекции)» и «реальная среднемесячная заработная плата по субъектам РФ» является наибольшее их значение. Для показателя «величина прожиточного минимума по субъектам РФ» наилучшим числовым значением (^ЧЗП) является наименьшее значение.
Весовые коэффициенты (В1) для показателей «среднемесячная заработная плата работников ведущих профессий Д (всего по дирекции)», «реальная среднемесячная заработная плата по субъектам РФ» и «величина прожиточного минимума по субъектам РФ» приняты согласно Методике.
Результаты расчетов балловой оценки ^БОчзп) городов по показателям «среднемесяч-
0,3
СОЦИАЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ
<7$
0,1
0,1
0,1
Материальное благополучие
Доступность жилья
о
Качество жизни
=>
0,05 Среднемесячная заработная плата работников ведущих профессий Д
0,04 Реальная среднемесячная заработная плата по субъектам РФ
0,01 Величина прожиточного минимума по субъектам РФ
0,04 Коэффициент доступности жилья
0,03 Средняя ставка аренды
0,03 Количество строящихся застройщиками жилых домов (жилых единиц: квартир) по регионам РФ
0,03 Индекс качества жизни
0,02 Численность населения
0,02 Уровень преступности
0,01 Экологический индекс
0,02 Продолжительность жизни
Рис. 3. Схема группы социальных факторов
ная заработная плата работников ведущих профессий Д (всего по дирекции)» (Д), «реальная среднемесячная заработная плата по субъектам РФ» (РФ) и «величина прожиточного минимума по субъектам РФ» (ПМ) представлены в табл. 5.
В ходе расчетов укрупненного показателя «доступность жилья» произведено исследование коэффициента доступности жилья по субъектам РФ, средней ставки аренды и количества строящихся застройщиками жилых домов по регионам РФ.
Согласно официальному исследованию, проведенному фондом «Институт экономики города», коэффициент доступности жилья (КДЖ) показывает, за сколько лет домохозяйство из трех человек со среднедушевыми доходами условно сможет накопить средства (при условии сбережения всех своих доходов) для покупки стандартной квартиры площадью 54 м2 исходя из средней цены 1 м2 общей площади по данным Росстата.
Данные о средней ставке аренды квартиры приняты согласно официальной аналитике онлайн-сервиса «Циан» (база проверенных объявлений о продаже и аренде жилой, загородной и коммерческой недвижимости).
В результате анализа количества строящихся застройщиками жилых домов по регионам Российской Федерации приняты данные о количестве жилых единиц (квартир, блоков, апартаментов) в строящихся домах в соответствии официальным обзором, подготовленным ООО «Институт развития строительной отрасли».
Наилучшим числовым значением (¿ЧЗП) показателей «средняя ставка аренды» и «количество строящихся застройщиками жилых домов по регионам РФ» является наибольшее их значение. Для показателя «коэффициент доступности жилья» наилучшим числовым значением (¿ЧЗП) является наименьшее значение.
Весовые коэффициенты (В1) для показателей «средняя ставка аренды», «количество строящихся застройщиками жилых домов по регионам РФ» и «коэффициент доступности жилья» приняты согласно Методике.
Результаты расчетов балловой оценки СБОчзп) городов по показателям «коэффициент доступности жилья» (КДЖ), «средняя ставка аренды» (СА), «количество строящихся застройщиками жилых домов по регионам РФ» (ЖЕ) и укрупненному показателя «доступность жилья» представлены в табл. 6.
Таблица 5. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по укрупненному показателя «уровень материального благополучия»
Показатель Город ;чзп Д в' Д ;бочзп Д ¿чзп РФ в' РФ ;бочзп РФ ¿чзп пм в' ПМ ;бочзп ПМ Уровень
лб Д ;б РФ ;б ПМ материального благополучия сбонзп)
Воронеж (ЮВС) 73240 1 0,05 0,05 109800 10 0,04 0,4 13444 14 0,01 0,14 0,59
Екатеринбург (СВР) 87016 9 0,05 0,45 110500 14 0,04 0,56 15298 8 0,01 0,08 1,09
Иркутск (ВСБ) 103523 14 0,05 0,7 107200 3 0,04 0,12 16380 5 0,01 0,05 0,87
Калининград (КЛН) 77257 4 0,05 0,2 107400 4 0,04 0,16 15917 6 0,01 0,06 0,42
Красноярск (КРС) 102122 13 0,05 0,65 108100 5 0,04 0,2 17153 3 0,01 0,03 0,88
Москва (МСК) 96525 12 0,05 0,6 104300 1 0,04 0,04 22662 1 0,01 0,01 0,65
Нижний Новгород (ГОР) 80837 7 0,05 0,35 109700 9 0,04 0,36 14526 12 0,01 0,12 0,83
Новосибирск (ЗСБ) 86056 8 0,05 0,4 112400 15 0,04 0,6 15317 7 0,01 0,07 1,07
Ростов-на-Дону (СКВ) 74198 2 0,05 0,1 108200 6 0,04 0,24 14526 11 0,01 0,11 0,45
Самара (КБШ) 77702 5 0,05 0,25 109900 11 0,04 0,44 14526 10 0,01 0,1 0,79
Санкт-Петербург (ОКТ) 87199 10 0,05 0,5 106600 2 0,04 0,08 16535 4 0,01 0,04 0,62
Саратов (ПРВ) 75790 3 0,05 0,15 108600 8 0,04 0,32 12981 15 0,01 0,15 0,62
Хабаровск (ДВС) 116389 15 0,05 0,75 108300 7 0,04 0,28 19937 2 0,01 0,02 1,05
Челябинск (ЮУР) 78852 6 0,05 0,3 110000 12 0,04 0,48 14279 13 0,01 0,13 0,91
Ярославль (СЕВ) 91715 11 0,05 0,55 110500 13 0,04 0,52 15144 9 0,01 0,09 1,16
=3
О ■о аз
А
П А К П П
Таблица б. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по укрупненному показателя «доступность жилья»
Показатель Город ^чзп кдж в' КДЖ ;бочзп КДЖ ;чзп СА ¿б СА в' СА ;бочзп СА пчзп ЖЕ в' ЖЕ ;бочзп ЖЕ Доступность жилья ЦБОчзп)
■¡б КДЖ ¿б ЖЕ
Воронеж (ЮВС) 3,5 12,5 0,04 0,5 19,7 14 0,03 0,42 41716 10 0,03 0,3 1,22
Екатеринбург (СВР) 3,6 10,5 0,04 0,42 28,5 4 0,03 0,12 90172 13 0,03 0,39 0,93
Иркутск (ВСБ) 4,4 5,5 0,04 0,22 21,9 12 0,03 0,36 17902 3 0,03 0,09 0,67
Калининград (КЛН) 4,8 3 0,04 0,12 23,9 9 0,03 0,27 24134 6 0,03 0,18 0,57
Красноярск (КРС) 3,5 12,5 0,04 0,5 24,5 7 0,03 0,21 34984 8 0,03 0,24 0,95
Москва (МСК) 5,8 1 0,04 0,04 51,6 1 0,03 0,03 360280 15 0,03 0,45 0,52
Нижний Новгород (ГОР) 4,5 4 0,04 0,16 24,4 8 0,03 0,24 22481 5 0,03 0,15 0,55
Новосибирск (ЗСБ) 4 7,5 0,04 0,3 26,2 5 0,03 0,15 80466 12 0,03 0,36 0,81
Ростов-на-Дону (СКВ) 4 7,5 0,04 0,3 25,8 6 0,03 0,18 66743 11 0,03 0,33 0,81
Самара (КБШ) 3,6 10,5 0,04 0,42 23,3 10 0,03 0,3 38479 9 0,03 0,27 0,99
Санкт-Петербург (ОКТ) 5,3 2 0,04 0,08 35,6 2 0,03 0,06 187585 14 0,03 0,42 0,56
Саратов (ПРВ) 4,4 5,5 0,04 0,22 15,6 15 0,03 0,45 11197 1 0,03 0,03 0,7
Хабаровск (ДВС) 3,2 15 0,04 0,6 31,1 3 0,03 0,09 21633 4 0,03 0,12 0,81
Челябинск (ЮУР) 3,9 9 0,04 0,36 22,7 11 0,03 0,33 27468 7 0,03 0,21 0,9
Ярославль (СЕВ) 3,4 14 0,04 0,56 21,5 13 0,03 0,39 12959 2 0,03 0,06 1,01
В ходе расчетов укрупненного показателя «уровень качества жизни» произведено исследование индекса качества жизни, численности населения, уровня преступности, экологического индекса и продолжительности жизни.
Индекс качества жизни принят в соответствии с результатами исследований Финансового университета при Правительстве РФ по оценке уровня качества жизни в городах РФ.
Направления, которые учтены согласно мониторингу качества жизни: уровень материального благополучия; способность жителей города купить квартиру или дом; качество медицинского обслуживания населения; качество воды, воздуха, переработка отходов; стремление к получению качественного среднего, высшего и второго высшего образования, а также профессиональной переподготовки; доступность культурных ценностей, включая литературу, театры, музеи, выставки; состояние дорожного хозяйства, включая качество дорожного полотна, работу Госавтоинспекции, общественного транспорта, вероятность попасть в аварию или пробку; работа жилищно-коммунального хозяйства по поддержанию жилого фонда, благоустройство города; оценка работы городских властей; условия ведения бизнеса в городе; возможности для развития социальных и экономических инноваций в городе; распространенность деструктивного поведения; конфликтность общественных отношений и др.
Согласно исследованию, индекс качества жизни в российских городах составляет: в Москве — 85,3; в Санкт-Петербурге — 74,8; в Новосибирске — 71,4; в Екатеринбурге — 72,2; в Нижнем Новгороде — 71,2; в Челябинске — 66,2; в Самаре — 66,5; в Ростове-на-Дону — 69,9; в Воронеже — 65,0; в Саратове — 65,2; в Ярославле — 67,3; в Калининграде — 70,2; в Красноярске, Иркутске и Хабаровске индекс качества жизни составляет менее 65. Для учета доступности детских садов индекс качества жизни в российских городах обновлен с учетом данных об обеспеченности детей дошкольного возраста
местами в организациях, осуществляющих образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования, присмотр и уход за детьми (мест на 1000 детей). Приняты официальные данные Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС).
Весовой коэффициент (В') при расчете дополнительных баллов к индексу качества жизни при учете доступности детских садов принят равным 0,05. Результаты расчетов балловой оценки СБОчзп) доступности детских садов (Дет.) и балловой оценки (¿БОчзп) обновленного показателя «индекс качества жизни» (ИКЖ) представлены в табл. 7.
По данным Федеральной службы государственной статистики (Росстат) численность населения составляет: в Москве — 13 010 112 чел., в Санкт-Петербурге — 5 601 911, в Новосибирске — 1 633 595, в Екатеринбурге — 1 588 665, в Нижнем Новгороде — 1 249 861, в Челябинске — 1 189 525, в Красноярске — 1 188 533, в Самаре — 1 173 393, в Ростове-на-Дону — 1 142 162, в Воронеже — 1 057 681, в Саратове — 891 898, в Хабаровске — 617 168, в Иркутске — 611 215, в Ярославле — 570 824, в Калининграде — 489 735 чел.
Исследование показателя «уровень преступности» проведено на основании официального отчета МВД РФ ФКУ «Главный информационно-аналитический центр» «Состояние преступности в России за январь — декабрь 2023 года», числовым значением показателя (¿ЧЗП) принято количество преступлений в год.
Экологический индекс принят в соответствии с официальным исследованием общероссийской общественной организации «Зеленый патруль» «Национальный экологический рейтинг регионов России» по итогам зимы 2023—2024 годов. В исследовании принята совокупность природоохранного индекса, социально-экологического индекса, промышленно-экологического индекса.
Таблица 7. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателю «индекс качества жизни»
Город ^чзп Дет Дет в' Дет ;БОЧЗп Дет ¿чзп ИКЖи ¿б ИКЖ в' ИКЖ ;бочзп ИКЖ Индекс качества жизни СБОчзп)
Воронеж (ЮВС) 749 10 0,05 0,5 5 5,5 4 0,03 0,4
Екатеринбург (СВР) 801 12 0,05 0,6 14 14,6 13 0,03 1,3
Иркутск (ВСБ) 704 6 0,05 0,3 4 4,3 3 0,03 0,3
Калининград (КЛН) 760 11 0,05 0,55 11 11,55 10 0,03 1
Красноярск (КРС) 703 5 0,05 0,25 3 3,25 2 0,03 0,2
Москва (МСК) 553 1 0,05 0,05 16 16,05 15 0,03 1,5
Нижний Новгород (ГОР) 822 13 0,05 0,65 12 12,65 11 0,03 1,1
Новосибирск (ЗСБ) 616 2 0,05 0,1 13 13,1 12 0,03 1,2
Ростов-на-Дону (СКВ) 619 3 0,05 0,15 10 10,15 9 0,03 0,9
Самара (КБШ) 714 8 0,05 0,4 8 8,4 7 0,03 0,7
Санкт-Петербург (ОКТ) 661 4 0,05 0,2 15 15,2 14 0,03 1,4
Саратов (ПРВ) 737 9 0,05 0,45 6 6,45 5 0,03 0,5
Хабаровск (ДВС) 708 7 0,05 0,35 2 2,35 1 0,03 0,1
Челябинск (ЮУР) 833 15 0,05 0,75 7 7,75 6 0,03 0,6
Ярославль (СЕВ) 828 14 0,05 0,7 9 9,7 8 0,03 0,8
Данные о продолжительность жизни взяты с официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстат).
Наилучшим числовым значением (¿ЧЗП) показателей «индекс качества жизни», «численность населения», «экологический индекс» и «продолжительность жизни» является наибольшее их значение. Для показателя «уровень преступности» наилучшим числовым значением (¿ЧЗП) является наименьшее значение.
Весовые коэффициенты (В') для показателей «индекс качества жизни», «численность
населения», «экологический индекс», «уровень преступности» и «продолжительность жизни» приняты согласно Методике.
Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателям «численность населения», «экологический индекс», «уровень преступности» и «продолжительность жизни» представлены в табл. 8.
Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по укрупненному показателю «уровень качества жизни» представлены в табл. 9.
Таблица 8. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателям «численность населения» (ЧН), «экологический индекс» (ЭИ), «уровень преступности» (УП), «продолжительность жизни» (ПЖ)
^^^^Показатель Город ¿чзп ЧН ЧН В' ЧН ;бочзп ЧН ^чзп ЭИ ЭИ В' ЭИ ;бочзп ЭИ ¿чзп УП ;Б УП В' УП ;бочзп УП ¿чзп ПЖ ;б ПЖ В' ПЖ ;бочзп ПЖ
Воронеж (ЮВС) 7 6 0,02 0,12 72 11 0,01 0,11 28302 12 0,02 0,24 72,91 10 0,02 0,2
Екатеринбург (СВР) 13 12 0,02 0,24 57 1 0,01 0,01 49686 6 0,02 0,12 71,84 4 0,02 0,08
Иркутск (ВСБ) 4 3 0,02 0,06 64 4 0,01 0,04 37177 10 0,02 0,2 69,82 1 0,02 0,02
Калининград (КЛН) 2 1 0,02 0,02 69 7 0,01 0,07 13066 15 0,02 0,3 73,71 13 0,02 0,26
Красноярск (КРС) 10 9 0,02 0,18 59 3 0,01 0,03 50069 5 0,02 0,1 71,33 3 0,02 0,06
Москва (МСК) 16 15 0,02 0,3 83 15 0,01 0,15 133985 1 0,02 0,02 79,38 15 0,02 0,3
Нижний Новгород (ГОР) 12 11 0,02 0,22 72 10 0,01 0,1 37463 9 0,02 0,18 72,1 6 0,02 0,12
Новосибирск (ЗСБ) 14 13 0,02 0,26 65 5 0,01 0,05 44562 8 0,02 0,16 72,2 7 0,02 0,14
Ростов-на-Дону (СКВ) 8 7 0,02 0,14 72 9 0,01 0,09 54493 4 0,02 0,08 73,48 12 0,02 0,24
Самара (КБШ) 9 8 0,02 0,16 75 12 0,01 0,12 47595 7 0,02 0,14 72,53 9 0,02 0,18
Санкт-Петербург (ОКТ) 15 14 0,02 0,28 77 14 0,01 0,14 67026 2 0,02 0,04 76,6 14 0,02 0,28
Саратов (ПРВ) 6 5 0,02 0,1 71 8 0,01 0,08 29387 11 0,02 0,22 73,27 11 0,02 0,22
Хабаровск (ДВС) 5 4 0,02 0,08 67 6 0,01 0,06 21336 13 0,02 0,26 70,33 2 0,02 0,04
Челябинск (ЮУР) 11 10 0,02 0,2 59 2 0,01 0,02 61603 3 0,02 0,06 72,43 8 0,02 0,16
Ярославль (СЕВ) 3 2 0,02 0,04 76 13 0,01 0,13 18034 14 0,02 0,28 71,99 5 0,02 0,1
О
■о &
7\
П
7\ <
П П
Таблица 9. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОщи) городов по укрупненному показателю «уровень качества жизни»
Показатель Город ;бочзп ИКЖ ;бочзп ЧН пбочзп УП ;бочзп ЭИ ;бочзп ПЖ Уровень качества жизни СБОчзп)
Воронеж (ЮВС) 0,4 0,12 0,24 0,11 0,2 1,07
Екатеринбург (СВР) 1,3 0,24 0,12 0,01 0,08 1,75
Иркутск (ВСБ) 0,3 0,06 0,2 0,04 0,02 0,62
Калининград (КЛН) 1 0,02 0,3 0,07 0,26 1,65
Красноярск (КРС) 0,2 0,18 0,1 0,03 0,06 0,57
Москва (МСК) 1,5 0,3 0,02 0,15 0,3 2,27
Нижний Новгород (ГОР) 1,1 0,22 0,18 0,1 0,12 1,72
Новосибирск (ЗСБ) 1,2 0,26 0,16 0,05 0,14 1,81
Ростов-на-Дону (СКВ) 0,9 0,14 0,08 0,09 0,24 1,45
Самара (КБШ) 0,7 0,16 0,14 0,12 0,18 1,3
Санкт-Петербург (ОКТ) 1,4 0,28 0,04 0,14 0,28 2,14
Саратов (ПРВ) 0,5 0,1 0,22 0,08 0,22 1,12
Хабаровск (ДВС) 0,1 0,08 0,26 0,06 0,04 0,54
Челябинск (ЮУР) 0,6 0,2 0,06 0,02 0,16 1,04
Ярославль (СЕВ) 0,8 0,04 0,28 0,13 0,1 1,35
2.3. Фактор производства
При анализе фактора производства целесообразности размещения ЦУП П согласно Методике проведен анализ следующих укрупненных показателей:
— ресурсы производства;
— трудовые ресурсы;
— уровень образования.
На рис. 4 показана схема группы факторов производства, определяющих целесообразность размещения ЦУП П в принятых городах, с указанием весовых коэффициентов по каждому исследуемому показателю.
В ходе расчетов укрупненного показателя «ресурсы производства» произведено исследование показателей на предмет наличия ДЦУП и центра управления тяговыми ресурсами (ЦУТР).
ДЦУП расположены в городах: Санкт-Петербург (Октябрьская ж. д.), Калининград (Калининградская ж. д.), Москва (Московская ж. д.), Нижний Новгород (Горьковская
ж. д.), Ярославль (Северная ж. д.), Ростов-на-Дону (Северо-Кавказская ж.д), Воронеж (Юго-Восточная ж. д.), Саратов (Приволжская ж. д.), Самара (Куйбышевская ж. д.), Екатеринбург (Свердловская ж. д.), Челябинск (Южно-Уральская ж. д.), Новосибирск (Западно-Сибирская ж. д.), Красноярск (Красноярская ж. д.), Иркутск (Восточно-Сибирская ж. д.), Чита (Забайкальская ж. д.), Хабаровск (Дальневосточная ж. д.). ЦУТР расположены в Санкт-Петербурге на Октябрьском полигоне, в Москве на Московском полигоне, в Самаре на Юго-Западном полигоне, в Екатеринбурге на Северо-Западном полигоне. В Иркутске расположен ЦУП на Восточном полигоне.
Выполнены расчеты балловой оценки (¿БОчзп) для показателей, характеризующих наличие либо отсутствие ДЦУП и ЦУТР для каждого исследуемого города. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателю «ресурсы производства» представлены в табл. 10.
Рис. 4. Схема группы факторов производства
Таблица 10. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателю «ресурсы производства»
\ Показатель Город Наличие ДЦУП Счзп) 1 3 Б Весовой коэф. (ВО ДЦУП а к н е) О т П Ш 10 О л л а Б Наличие ЦУТР (¿ЧЗП) ~ с О-11 ^ а Б Весовой коэф. (В') ЦУТР а к н е ^ "Ъ О т гГ 10 Гл Ш ^ О ^ л л а Б Ресурсы производства СБОчзп)
Воронеж (ЮВС) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
Екатеринбург (СВР) да 15 0,1 1,5 да 15 0,05 0,75 2,25
Иркутск (ВСБ) да 15 0,1 1,5 да 15 0,05 0,75 2,25
Калининград (КЛН) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
Красноярск (КРС) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
Москва (МСК) да 15 0,1 1,5 да 15 0,05 0,75 2,25
Нижний Новгород (ГОР) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
Новосибирск (ЗСБ) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
Ростов-на-Дону (СКВ) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
Самара (КБШ) да 15 0,1 1,5 да 15 0,05 0,75 2,25
Санкт-Петербург (ОКТ) да 15 0,1 1,5 да 15 0,05 0,75 2,25
Саратов (ПРВ) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
Хабаровск (ДВС) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
Челябинск (ЮУР) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
Ярославль (СЕВ) да 15 0,1 1,5 нет 0 0,05 0 1,5
В ходе расчетов укрупненного показателя «трудовые ресурсы» произведено исследование штата региональных дирекций управления движением (Д) и штата ДЦУП. Исследование проведено на основании фактических данных о списочной численности работников по состоянию на 29 февраля 2024 года.
Для показателей «штат Д» и «штат ДЦУП» наилучшим числовым значением (¿ЧЗП) является наибольшее их значение. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателям «штат Д», «штат ДЦУП» и укрупненного показателя «трудовые ресурсы» представлены в табл. 11.
В ходе расчетов укрупненного показателя «уровень образования» проведено комплексное исследование учебной базы в городах. По данным Министерства транспорта РФ и согласно перечню образовательных учреждений транспортного комплекса России, профильные вузы в исследуемых городах расположены: в Хабаровске — ФГБОУ ВО «Дальневосточный государственный университет путей сообщения» (ДВГУПС), в Самаре — ФГБОУ ВО «Самарский государственный университет путей сообщения» (СамГУПС), в Санкт-Петербурге — ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора
Таблица 11. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по показателю «трудовые ресурсы»
Показатель Город с m т ч 1— га н 3 Балл ЦБ) Д Весовой коэф. (В') Д Балловая оценка (¿БОчзп) Штат ДЦУП СЧЗП) Балл ЦБ) ДЦУП Весовой коэф. (в') ДЦУП а к I е О m п го Ss m LD о ^ л л а Б Трудовые ресурсы СБОчзп)
Воронеж (ЮВС) 4870 7 0,03 0,21 202 5 0,05 0,25 0,46
Екатеринбург (СВР) 7126 12 0,03 0,36 332 13 0,05 0,65 1,01
Иркутск (ВСБ) 4367 5 0,03 0,15 314 11 0,05 0,55 0,7
Калининград (КЛН) 517 1 0,03 0,03 33 1 0,05 0,05 0,08
Красноярск (КРС) 3214 2 0,03 0,06 144 2 0,05 0,1 0,16
Москва (МСК) 8860 14 0,03 0,42 478 15 0,05 0,75 1,17
Нижний Новгород (ГОР) 4838 6 0,03 0,18 195 4 0,05 0,2 0,38
Новосибирск (ЗСБ) 6817 10 0,03 0,3 277 10 0,05 0,5 0,8
Ростов-на-Дону (СКВ) 7174 13 0,03 0,39 318 12 0,05 0,6 0,99
Самара (КБШ) 5113 8 0,03 0,24 239 7 0,05 0,35 0,59
Санкт-Петербург (ОКТ) 9443 15 0,03 0,45 412 14 0,05 0,7 1,15
Саратов (ПРВ) 3765 3 0,03 0,09 179 3 0,05 0,15 0,24
Хабаровск (ДВС) 7106 11 0,03 0,33 249 8 0,05 0,4 0,73
Челябинск (ЮУР) 4339 4 0,03 0,12 239 6 0,05 0,3 0,42
Ярославль (СЕВ) 5733 9 0,03 0,27 261 9 0,05 0,45 0,72
Александра I» (ПГУПС), в Иркутске — ФГБОУ ВО «Иркутский государственный университет путей сообщения» (ИрГУПС), в Новосибирске — ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет путей сообщения» (СГУПС), в Екатеринбурге — ФГБОУ ВО «Уральский государственный университет путей сообщения» (УрГУПС), в Москве — ФГАОУ ВО «Российский университет транспорта» (РУТ (МИИТ), в Ростове-на-Дону — ФГБОУ ВО «Ростовский государственный университет путей сообщения» (РГУПС).
В ходе исследования учтено наличие в городах филиалов высших учебных заведений, наличие средних специальных учебных заведений и их количество, а также количество мест на обучение по профильным специальностям. В табл. 12 приведены данные о перечне высших и средних специальных учебных заведений железнодорожного транспорта в рассматриваемых городах с учетом количества мест на обучение по профильным специальностям.
Информация о количестве мест на обучение по профильным специальностям в вузах и ссу-зах взята с официальных сайтов учебных заведений на основании данных о наличии мест по профильным специальностям согласно плану приема на обучение по образовательным программам высшего и среднего профессионального образования.
Для показателей «Профильный вуз/филиал (с учетом количества мест на обучение)» и «Профильные ссузы (с учетом количества мест на обучение)» за числовое значение показателей (^ЧЗП) принято количество мест на обучение по профильным специальностям в вузах и ссузах. Наилучшим числовым значением показателей (^ЧЗП) является наибольшее
их значение. Весовые коэффициенты (В') для высших и средних специальных учебных приняты согласно Методике.
Результаты расчетов балловой оценки (ЙБОчзп) городов по показателям «профильный вуз/филиал (с учетом количества мест на обучение)», «профильные ссузы (с учетом количества мест на обучение)» представлены в табл. 13.
3. Итоговые расчеты
При расчете влияния группы эксплуатационных факторов произведено суммирование балловой оценки СБОчзп) следующих укрупненных показателей: объем совокупной грузовой работы Д (^БОчзпОР); качественные показатели работы Д (анализ выполнения) (^БОчзпКП); функциональная специализация ДЦУП СБОчзпФС).
При расчете влияния группы факторов производства произведено суммирование балловой оценки СБОчзп) следующих укрупненных показателей: ресурсы производства С'БОчзпРП); трудовые ресурсы ^БОчзпТР); уровень образования (^БОчзпУО).
При расчете влияния группы социальных факторов произведено суммирование балловой оценки (^БОчзп) следующих укрупненных показателей: уровень материального благополучия (^БОчзпМБ); доступность жилья СБОчзп ДЖ); уровень качества жизни СБОчзпУКЖ).
Результаты расчетов итоговой балловой оценки (БОи) городов представлен в табл. 14.
Заключение
В качестве примера моделирования на рис. 5 приведены результаты вариантов размещения ЦУП П в зависимости от решающих факторов для Восточного полигона.
Таблица 12. Перечень высших и средних специальных учебных заведений железнодорожного транспорта в рассматриваемых городах с учетом количества мест на обучение по профильным специальностям
N Рассматриваемые города Высшие учебные заведения (включая филиалы) Число вузов Кол-во мест на обучение по проф. спец. в вузах Средние специальные учебные заведения Число ссузов Кол-во мест на обучение по проф. спец. в ссузах
1 Санкт-Петербург (ОКТ) ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра 1» (ПГУПС) 1 3093 Санкт-Петербургский техникум железнодорожного транспорта — структурное подразделение ПГУПС 2 370
СПб ГБПОУ «Колледж метрополитена и железнодорожного транспорта» 350
2 Москва (МСК) ФГАОУ ВО «Российский университет 1 2907 Московский колледж транспорта ФГАОУ ВО «Российский университет транспорта» 2 1243
транспорта» (РУТ (МИИТ)) Колледж Московского транспорта (ГБПОУ КМТ) 1170
3 Нижний Новгород (ГОР) Филиал ФГБОУ ВО «Самарский государственный университет путей сообщения» 1 335 ГБПОУ «Нижегородский техникум транспортного обслуживания и сервиса» 1 245
ФГБОУ ВО «Уральский государственный университет путей сообщения» (УрГУПС) Колледж железнодорожного транспорта ФГБОУ ВО «Уральский государственный университет путей сообщения» 650
4 Екатеринбург (СВР) 1 3012 ГАПОУ СО «Уральский железнодорожный техникум» 3 425
Екатеринбургский колледж транспортного строительства (ГАПОУ СО «ЕКТС») 50
5 Калининград (КЛН) - - Калининградский филиал ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра 1» 1 45
6 Ярославль (СЕВ) Ярославский филиал ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра 1» 1 295 - -
7 Ростов-на-Дону (СКВ) ФГБОУ ВО «Ростовский государственный университет путей сообщения» (РГУПС) 1 663 Техникум Ростовского государственного университета путей сообщения 2 392
ГБПОУ РО «Ростовский-на-Дону железнодорожный техникум» 166
N Рассматриваемые города Высшие учебные заведения (включая филиалы) Число вузов
8 Воронеж (ЮВС) Филиал ФГБОУ ВО «Ростовский государственный университет путей сообщения»
9 Саратов (ПРВ)
10 Самара (КБШ) ФГБОУ ВО «Самарский государственный университет путей сообщения» (СамГУПС)
11 Челябинск (ЮУР) Челябинский институт путей сообщения — филиал ФГБОУ ВО «Уральский государственный университет путей сообщения»
12 Новосибирск (ЗСБ) ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет путей сообщения» (СГУПС)
13 Красноярск (КРС) Красноярский институт железнодорожного транспорта — филиал ФГБОУ ВО «Иркутский государственный университет путей сообщения»
14 Иркутск (ВСБ) ФГБОУ ВО «Иркутский государственный университет путей сообщения» (ИрГУПС)
ФГБОУ ВО «Дальневосточный 15 Хабаровск (ДВС) государственный университет 1
путей сообщения» (ДВГУПС)
Окончание таблицы 12
Кол-во мест на обучение по проф. спец. в вузах Средние специальные учебные заведения Число ссузов Кол-во мест на обучение по проф. спец. в ссузах
660 - -
- Саратовский техникум железнодорожного транспорта Филиал ФГБОУ ВО «Самарский государственный университет путей сообщения» 1 680
2015 Са ма реки й кол л едж жел ез н одорожно го транспорта имени А. А. Буянова — структурное подразделение ФГБОУ ВО «Самарский государственный университет путей сообщения» 1 480
270 - - -
1036 Новосибирский техникум железнодорожного транспорта — структурное подразделение ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет путей сообщения» 1 360
1018 - - -
1848 ГБПОУ «Иркутский техникум транспорта и строительства» 1 150
2594 Хабаровский техникум железнодорожного транспорта ФГБОУ ВО «Дальневосточный государственный университет путей сообщения» 2 285
КГБ ПОУ «Хабаровский техникум транспортных технологий имени Героя Советского Союза А. С. Панова» 175
Таблица 13. Результаты расчетов балловой оценки (¿БОчзп) городов по укрупненному показателю «уровень образования»
Показатель Город Вуз, места на об.СЧЗП) Вуз, балл ЦБ) Вуз, весовой коэф. (В') Балловая оценка СБОчзп) Ссуз, места на об.ЦчЗП) Ссуз, балл С Б) Ссуз, весовой коэф. (В') Балловая оценка (лБОчзп) Уровень образования (лБОчзп)
Воронеж (ЮВС) 660 6 0,04 0,24 0 0 0,03 0 0,24
Екатеринбург (СВР) 3012 14 0,04 0,56 1125 14 0,03 0,42 0,98
Иркутск (ВСБ) 1848 10 0,04 0,4 150 6 0,03 0,18 0,58
Калининград (КЛН) 0 0 0,04 0 45 5 0,03 0,15 0,15
Красноярск (КРС) 1018 8 0,04 0,32 0 0 0,03 0 0,32
Москва (МСК) 2907 13 0,04 0,52 2413 15 0,03 0,45 0,97
Нижний Новгород (ГОР) 335 5 0,04 0,2 245 7 0,03 0,21 0,41
Новосибирск (ЗСБ) 1036 9 0,04 0,36 360 8 0,03 0,24 0,6
Ростов-на-Дону (СКВ) 663 7 0,04 0,28 558 11 0,03 0,33 0,61
Самара (КБШ) 2015 11 0,04 0,44 480 10 0,03 0,3 0,74
Санкт-Петербург (ОКТ) 3093 15 0,04 0,6 720 13 0,03 0,39 0,99
Саратов (ПРВ) 0 0 0,04 0 680 12 0,03 0,36 0,36
Хабаровск (ДВС) 2594 12 0,04 0,48 460 9 0,03 0,27 0,75
Челябинск (ЮУР) 270 3 0,04 0,12 0 0 0,03 0 0,12
Ярославль (СЕВ) 295 4 0,04 0,16 0 0 0,03 0 0,16
Таблица 14. Результаты расчетов итоговой балловой оценки (БОл) городов
N. Показатель Группа факторов Итоговая ;бочзп
Город Эксплуатационные факторы Факторы производства Социальные факторы
УКРУПНЕННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ
пбочзп ОР ;бочзп кп ;бочзп ФС ;бочзп РП ;бочзп ТР ;бочзп УО ;бочзп МБ ;бочзп ДЖ ;бочзп УКЖ
Воронеж (ЮВС) 1,1 0,3 0,45 1,5 0,46 0,24 0,59 1,22 1,07 6,93
Екатеринбург (СВР) 2,03 1,8 0,6 2,25 1,01 0,98 1,09 0,93 1,75 12,44
Иркутск (ВСБ) 1,16 1,95 0,6 2,25 0,7 0,58 0,87 0,67 0,62 9,4
Калининград (КЛН) 0,15 0,15 0 1,5 0,08 0,15 0,42 0,57 1,65 4,67
Красноярск (КРС) 1,3 1,5 0,45 1,5 0,16 0,32 0,88 0,95 0,57 7,63
Москва (МСК) 1,07 1,35 0 2,25 1,17 0,97 0,65 0,52 2,27 10,25
Нижний Новгород (ГОР) 0,79 1,05 0,45 1,5 0,38 0,41 0,83 0,55 1,72 7,68
Новосибирск (ЗСБ) 2,25 2,1 0,45 1,5 0,8 0,6 1,07 0,81 1,81 11,39
Ростов-на-Дону (СКВ) 0,76 1,2 0 1,5 0,99 0,61 0,45 0,81 1,45 7,77
Самара (КБШ) 1,05 0,75 0,6 2,25 0,59 0,74 0,79 0,99 1,3 9,06
Санкт-Петербург (ОКТ) 1,74 1,65 0 2,25 1,15 0,99 0,62 0,56 2,14 11,1
Саратов (ПРВ) 0,45 0,9 0,45 1,5 0,24 0,36 0,62 0,7 1,12 6,34
Хабаровск (ДВС) 1,62 2,25 0 1,5 0,73 0,75 1,05 0,81 0,54 9,25
Челябинск (ЮУР) 1,57 0,6 0,45 1,5 0,42 0,12 0,91 0,9 1,04 7,51
Ярославль (СЕВ) 0,96 0,45 0,45 1,5 0,72 0,16 1,16 1,01 1,35 7,76
О
■о &
7\
П
7\ <
П П
Восточный полигон
Влияние факторов:
Социальные факторы (0,3)
12
---достаток (0,1)
---жилье (0,1)
--- качество
жизни (0,1)
- • Эксплуатационные !
факторы (0,4)
---объем (0,15)
---качество (0,15) '
---функции (0,1)
- • Факторы '
производства (0,3)
---здания (0,15)
---персонал (0,08) '
---образование (0,07)
9,4
9,25
Красноярск (КРС) Иркутск (ВСБ) Хабаровск (ДВС)
:::::::: Индекс качества жизни 0,2 0,3 0,1
fflfl Численность населения 0,18 0,06 0,08
::::: Продолжительность жизни 0,06 0,02 0,04
Ш Коэффициент доступности жилья 0,5 0,22 0,6
Средняя ставка аренды 0,21 0,36 0,09
UiÜ Количество жилых единиц в строящихся домах 0,24 0,09 0,12
■ Уровень преступности 0,1 0,2 0,26
Среднемесячная заработная плата всего по Д 0,65 0,7 0,75
Реальная среднемесячная заработная плата по субъектам РФ 0,2 0,12 0,28
Величина прожиточного минимума по субъектам РФ 0,03 0,05 0,02
»I Экологический индекс 0,03 0,04 0,06
Качественные показатели работы Д (анализ выполнения за 5 лет) 1,5 1,95 2,25
Функциональная специализация ДЦУП 0,45 0,6 0
Объем совокупной грузовой работы Д (за постпандемийный период) 1,3 1,16 1,62
Профильные ссуз (с учетом кол-ва мест на обучение) 0 0,18 0,27
Профильный вуз/филиал (с учетом кол-ва мест на обучение) 0,32 0,4 0,48
Ш Штат ДЦУП 0,1 0,55 0,4
Штат Д 0,06 0,15 0,33
Г/Л Наличие ЦУТР 0 0,75 0
Расположение ДЦУП 1,5 1,5 1,5
Рис. 5. Результаты моделирования (Восточный полигон]
Для Восточного полигона рейтинг городов (Рп) возглавил г. Иркутск (ВСБ).
Размещение ЦУП П в этом городе наиболее целесообразно.
Критерии, степень их влияния и факторы, исследуемые в данной методике, могут быть изменены в зависимости от целевого назначения и приоритетных задач, решаемых при размещении ЦУП П в том или ином городе.
Результаты исследований и показанная методика могут быть использованы при определении целесообразности размещения ЦУП П при развитии сквозных полигонных технологий на Российских железных дорогах. ▲
Библиографический список
1. Бородин А. Ф. К обоснованию этапов реконструкции полигона железнодорожной сети // Сборник научных трудов Донецкого института железнодорожного транспорта. 2023. № 71. С. 12-18. ЕРЫ ХСРвОЫ
2. Крылов А. С. Постановка задачи на разработку концепции перспективного диспетчерского управления на сети железных дорог с применением сквозных принципов // Инновационные технологии на железнодорожном транспорте: сборник трудов научно-практической конференции с международным участием (Москва, 20-21 октября 2021 года). М.: Российский университет транспорта, 2022. С. 242-258. ЕРЫ РРвСШ
3. Богачев В. А., Кравец А. С., Богачев Т. В. Математический эксперимент в логистических исследованиях мультимодальных грузоперевозок с временными и стоимостными показателями // Инновационные транспортные системы и технологии. 2023. Т. 9, № 1. С. 108-121. РОк 10.17816/ 1гап55у51202391108-121. ЕРЫ Б^в
4. Нечипорук М. В., Анисимов В. А. Методика принятия проектных решений по изменению облика и мощности мультимодального транспортного узла // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2023. № 4 (80). С. 78-87. РОк 10.26731/1813-9108.2023.4(80).78-87. ЕРЫ Т7ЕВП_
5. Новикова Н. А., Шестакова Е. С. Особенности организации международных контейнерных перевозок в новых условиях // Инновационный потенциал развития общества: взгляд молодых ученых: сборник научных статей 4-й Всероссийской научной конференции перспективных разработок (Курск, 1 декабря 2023 года). Курск: Университетская книга, 2023. С. 23-25. ЕРЫ У7Б1_С1_
6. Сугоровский А. В. Апробация типового имитационного пассажирского модуля на примере станции Санкт-Петербург-Главный // Кочневские чтения — 2023: современная теория и практика эксплуатационной работы железных дорог: труды II Международной научно-практической конференции (Москва, 19-20 апреля 2023 года). М.: Российский университет транспорта (МИИТ), 2023. С. 292-297. ЕРЫ Ш1_БС
7. Опыт применения в прикладных разработках и пути развития системы имитационного моделирования железнодорожных узлов и направлений / А. Ф. Бородин [и др.] // Бюллетень ученого совета АО «ИЭРТ». 2023. № 8-1. С. 14-34. ЕРЫ ОЫООБ
8. Сугоровский А. В. Обоснование развития железнодорожной инфраструктуры путей необщего пользования с применением метода имитационного моделирования // Инновационные транспортные системы и технологии. 2022. Т. 8, № 1. С. 115123. Р01: 10.17816/1гапз5уз120228196-104. ЕРЫ ОШКЕ
9. Сугоровский А. В. Исследование закономерностей продолжительности занятия приемоотправочных путей железнодорожной станции // Технологии построения когнитивных транспортных систем: материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Санкт-Петербург, 14 мая 2021 года). СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС, 2021. С. 232-234. ЕРЫ FБKMRW
10. Сугоровский А.В. Когнитивный поиск наиболее рационального решения для преодоления инфраструктурных ограничений железнодорожной станции // III Бетанкуровский международный инженерный форум (Санкт-Петербург, 2-3 декабря 2021 года): сборник трудов. СПб.: Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, 2021. Т. 2. С. 148150. ЕРЫ RKZ0NL
11. Маловецкая Е. В. Нейросетевой подход к построению прогнозных моделей поступления ва-гонопотоков на стыковые пункты железных дорог // Т-Сотт: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Т. 17, № 11. С. 41-50. РОк 10.36724/20728735-2023-17-11-41-50. ЕРЫ WPWБVБ
12. Сирина Н. Ф., Русин Д. Л. Методика адаптивного регулирования и управления тяговыми ресурсами на полигоне железных дорог // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. 2023. № 3 (59). С. 23-35. РОк 10.20291/20790392-2023-3-23-35. ЕРЫ ADNБRP
13. Определение пропускной способности полигона железной дороги при различной конфигурации сети / С. П. Вакуленко [и др.] // Транспорт Урала. 2023. № 2 (77). С. 27-33. Р01: 10.20291/18159400-2023-2-27-33. ЕРЫ РР1_Р01
14. Калинин К. А., Роменская М. В. Подходы к определению пропускной способности полигона при формировании интеллектуальной системы управления движением поездов // Интеллектуальные транспортные системы: материалы II Международной научно-практической конференции (Москва, 25 мая 2023 года). М.: Российский университет транспорта, 2023. С. 184-190. Р01: 10.30932Z9785002182794-2023-184-190.EDN Р1\^Е
15. Бессоненко С. А., Осипов Н. И., Медведев В. И. Оценка эффективности интервального регулирования движения поездов как альтернативы сооружению вторых главных путей // Вестник Сибирского государственного университета
путей сообщения. 2023. № 4 (67). С. 21-29. Р01: 10.52170/1815-9265_2023_67_21. ЕРЫ вЕТШР
16. Оленцевич В. А., Горшков В. В., Брытков В. С. Современное состояние и проблемы развития транспортно-логистической системы России // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2024. № 1 (81). С. 103-112. Р01: 10.26731/1813-9108.2024.1(81).103-112. ЕРЫ КНБ1ЛН
17. Организация перевозочного процесса на участке с интегрированной распределенной архитектурой системы управления для полигонных технологий / А. Б. Никитин [и др.] // Автоматика на транспорте. 2023. Т. 9, № 4. С. 333-341. Р01: 10.20295/24129186-2023-9-04-333-341. ЕРЫ ОКРКНТ
18. Обоснование эффективности диспетчерского регулирования на железнодорожных участках / Г. М. Грошев [и др.] // Известия Петербургского университета путей сообщения. 2016. Т. 13, № 4 (49). С. 478-484. ЕРЫ УШРЛН
TRANSPORT AUTOMATION RESEARCH. 2024. Vol. 10, no. 4. P. 395-420 DOI: 10.20295/2412-9186-2024-10-04-395-420
The methodology of conducting a rating assessment of cities to determine the feasibility of locating polygon level transportation control centers
Information about authors
Sugorovsky An. V., PhD in Engineering, Associate Professor1 E-mail: [email protected]
Sugorovsky A. V., PhD in Engineering, Associate Professor1, SRO2. E-mail: [email protected]
1 Russian University of Transport (MIIT), Department of Management of operational work and safety in transport, Moscow
2 JSC "IEDT", Moscow
Abstract: The transition to end-to-end management principles in the creation of polygon technologies entails the creation of polygon-level transportation control centers, which raises the question of determining the feasibility of their location in a particular city. The article proposes a methodology for conducting a rating assessment of cities to determine the feasibility of placing polygon-level transportation control centers in them. In accordance with the methodology, an assessment was made based on the following key indicators: the volume of total freight traffic on roads, qualitative indicators of road performance (performance analysis), functional specialization of dispatch centers for transportation management, level of education, level of material well-being, housing availability, quality of life, production resources, and labor resources. The significant factors were analyzed, calculated according to the proposed methodology and results were obtained based on production, social and operational factors. The complex calculation was carried out for cities in which dispatch transportation control centers are already located; an example of modeling is shown for the Eastern Polygon. The methodology and results of the study can be used to determine the feasibility of placing polygon-level transportation control centers on other polygons of the railway network.
Keywords: road performance indicators, city rating assessment, transportation
control center, polygon control technologies, Eastern Polygon.
References
1. Borodin A. F. K obosnovaniyu etapov rekonstrukcii poligona zheleznodorozh-noj seti // Sbornik nauchnyh trudov Doneczkogo instituta zheleznodorozhnogo transporta. 2023. No. 71. S. 12-18. EDN XCPGQN (In Russian)
2. Krylov A. S. Postanovka zadachi na razrabotku koncepcii perspektivnogo dis-petcherskogo upravleniya na seti zheleznyh dorog s primeneniem skvoznyh principov // Innovacionnye tehnologii na zheleznodorozhnom transporte: sbornik trudov nauchno-prakticheskoj konferencii s mezhdunarodnym uchasti-em (Moskva, 20-21 oktyabrya 2021 goda). M.: Rossijskij universitet transporta, 2022. S. 242-258. EDN FFGCWV (In Russian)
3. Bogachev V. A., Kravecz A. S., Bogachev T. V. Matematicheskij eksperiment v logisticheskih issledovaniyah multimodal'nyh gruzoperevozok s vremennymi i stoimostnymi pokazatelyami // Innovacionnye transportnye sistemy i tehnologii. 2023. T. 9, no. 1. S. 108-121. DOI: 10.17816/transsyst202391108-121. EDN SIXLGG (In Russian)
4. Nechiporuk M. V., Anisimov V. A. Metodika prinyatiya proektnyh reshenij po izmeneniyu oblika i moshhnosti mul'timodal'nogo transportnogo uzla // Sovre-mennye tehnologii. Sistemnyj analiz. Modelirovanie. 2023. No. 4 (80). S. 78-87. DOI: 10.26731/1813-9108.2023.4(80).78-87. EDN TZEBFL (In Russian)
5. Novikova N. A., Shestakova E. S. Osobennosti organizacii mezhdunarodnyh kon-tejnernyh perevozok v novyh usloviyah // Innovacionnyj potencial razvitiya ob-shhestva: vzglyad molodyh uchenyh: sbornik nauchnyh statej 4-j Vserossijskoj nauchnoj konferencii perspektivnyh razrabotok (Kursk, 1 dekabrya 2023 goda). Kursk: Universitetskaya kniga, 2023. S. 23-25. EDN YZSLGL (In Russian)
6. Sugorovskij A. V. Aprobaciya tipovogo imitacionnogo passazhirskogo modulya na primere stancii Sankt-Peterburg-Glavnyj // Kochnevskie chteniya — 2023: sovremennaya teoriya i praktika ekspluatacionnoj raboty zheleznyh dorog: trudy II Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii (Moskva, 19-20 apre-lya 2023 goda). M.: Rossijskij universitet transporta (MIIT), 2023. S. 292-297. EDN UGILSG (In Russian)
7. Opyt primeneniya v prikladnyh razrabotkah i puti razvitiya sistemy imitacionnogo modelirovaniya zheleznodorozhnyh uzlov i napravlenij / A. F. Borodin [i dr.] //
Byulleten' uchenogo soveta AO "IERT". 2023. No. 8-1. S. 14-34. EDN ONCZOS (In Russian)
8. Sugorovskij A. V. Obosnovanie razvitiya zheleznodorozhnoj infrastruktury putej neobshhego pol'zovaniya s primeneniem metoda imitacionnogo mode-lirovaniya // Innovacionnye transportnye sistemy i tehnologii. 2022. T. 8, no. 1. S. 115-123. DOI: 10.17816/transsyst20228196-104. EDN OTJRKE (In Russian)
9. Sugorovskij A. V. Issledovanie zakonomernostej prodolzhitel'nosti zanyatiya priemootpravochnyh putej zheleznodorozhnoj stancii // Tehnologii postro-eniya kognitivnyh transportnyh sistem: materialy Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii s mezhdunarodnym uchastiem (Sankt-Peterburg, 14 maya 2021 goda). SPb.: FGBOU VO PGUPS, 2021. S. 232-234. EDN FSKMRW (In Russian)
10. Sugorovskij A. V. Kognitivnyj poisk naibolee racional'nogo resheniya dlya preodoleniya infrastrukturnyh ogranichenij zheleznodorozhnoj stancii // III Betankurovskij mezhdunarodnyj inzhenernyj forum (Sankt-Peterburg, 2-3 dekabrya 2021 goda): sbornik trudov. SPb.: Peterburgskij gosudarstvennyj universitet putej soobshheniya Imperatora Aleksandra I, 2021. T. 2. S. 148-150. EDN RKZONL (In Russian)
11. Maloveczkaya E. V. Nejrosetevoj podhod k postroeniyu prognoznyh modelej postupleniya vagonopotokov na stykovye punkty zheleznyh dorog // T-Comm: Telekommunikacii i transport. 2023. T. 17, no. 11. S. 41-50. DOI: 10.36724/20728735-2023-17-11-41-50. EDN WPWSVS (In Russian)
12. Sirina N. F., Rusin D. L. Metodika adaptivnogo regulirovaniya i upravleniya tyagovymi resursami na poligone zheleznyh dorog // Vestnik Ural'skogo gosu-darstvennogo universiteta putej soobshheniya. 2023. No. 3(59). S. 23-35. DOI: 10.20291/2079-0392-2023-3-23-35. EDN ADNSRP (In Russian)
13. Opredelenie propusknoj sposobnosti poligona zheleznoj dorogi pri razlichnoj konfiguracii seti / S. P. Vakulenko [i dr.] // Transport Urala. 2023. No. 2(77). S. 27-33. DOI: 10.20291/1815-9400-2023-2-27-33. EDN PRLFQI (In Russian)
14. Kalinin K. A., Romenskaya M. V. Podhody k opredeleniyu propusknoj sposobnosti poligona pri formirovanii intellektual'noj sistemy upravleniya dvizheniem poezdov // Intellektual'nye transportnye sistemy: materialy II Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii (Moskva, 25 maya 2023 goda). M.: Rossijskij universitet transporta, 2023. S. 184-190. DOI: 10.30932/9785002182794-2023184-190. EDN PIYXWE (In Russian)
15. Bessonenko S. A., Osipov N. I., Medvedev V. I. Ocenka effektivnosti interval'no-go regulirovaniya dvizheniya poezdov kak al'ternativy sooruzheniyu vtoryh glavnyh putej // Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo universiteta putej soobshheniya. 2023. No. 4 (67). S. 21-29. DOI: 10.52170/1815-9265_2023_67_21. EDN GETUJP (In Russian)
16. Olencevich V. A., Gorshkov V. V., Brytkov V. S. Sovremennoe sostoyanie i prob-lemy razvitiya transportno-logisticheskoj sistemy Rossii // Sovremennye texnologii. Sistemnyj analiz. Modelirovanie. 2024. No. 1 (81). S. 103-112. DOI: 10.26731/1813-9108.2024.1(81).103-112. EDN KHSIAH (In Russian)
17. Organizaciya perevozochnogo processa na uchastke s integrirovannoj raspre-delennoj arhitekturoj sistemy upravleniya dlya poligonnyh tehnologij / A. B. Nikitin [i dr.] // Avtomatika na transporte. 2023. T. 9, no. 4. S. 333-341. DOI: 10.20295/2412-9186-2023-9-04-333-341. EDN QKDKHT (In Russian)
18. Obosnovanie effektivnosti dispetcherskogo regulirovaniya na zhelezno-dorozhnyh uchastkax / G. M. Groshev [i dr.] // Izvestiya Peterburgskogo universiteta putej soobshheniya. 2016. T. 13, no. 4 (49). S. 478-484. EDN YFUDAH (In Russian)
