CC BY
29
Электронное моделирование
УДК 004.942
Т. А. Искаков
Кафедра «Управление и защита информации», Российский университет транспорта (МИИТ)
ОРГАНИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СТАДИОНА «ЛУЖНИКИ» НА ПРИМЕРЕ ФУТБОЛЬНОГО МАТЧА 11.11.2017
В статье рассматривается модель организации выхода со стадиона «Лужники» на примере футбольного матча 11.11.2017. Проведен анализ работ рассматриваемой области исследований, в результате которого определены модель движения пешеходных потоков, инструмент имитационного моделирования, подходы к моделированию пешеходных потоков. Выявлены причины возникновения давки: в результате объективных причин, таких как ремонт одного их выходов станции «Спортивная», дождливой погоды и особенностей географического месторасположения комплекса, а также субъективных, в частности, ограничение свободного доступа ко всем близлежащим объектам транспортной инфраструктуры и неоптимальный подход к управлению пешеходными потоками.
С помощью специализированного программного обеспечения для имитационного моделирования Anylogic разработана модель выхода зрителей с территории комплекса по окончании матча 11.11.2017. После того как результаты моделирования оказались идентичны реальным данным, с моделью проведены эксперименты, позволяющие имитировать различные режимы работы транспортной инфраструктуры, подходы к организации выхода болельщиков и управлению пешеходными потоками. Проведен эксперимент, показывающий предполагаемую модель выхода со стадиона по окончании матча Чемпионата мира по футболу. По результатам экспериментов отмечено, что средняя скорость пешеходного потока значительно возросла, а время выхода со стадиона сократилось более чем в два раза. Полученные данные позволили разработать оптимальные методы управления пешеходными потоками, выработать подходы к транспортному обеспечению комплекса и определить режим работы транспортной инфраструктуры, необходимые для удобного выхода болельщиков с территории стадиона. В статье затрагиваются вопросы организации культурно-массового мероприятия, подготовлен перечень рекомендаций по организации транспортного обеспечения и управления пешеходными потоками по окончании культурно-массовых мероприятий в спорткомплексе «Лужники».
имитационное моделирование; пешеходные потоки; культурно-массовое мероприятие; Any-^ю, транспортное обеспечение
Введение
Требования к безопасности при проведении культурно-массовых и спортивных мероприятий возрастают с каждым днем - эта задача становится одной из важнейших как для правоохранительных органов, так и для организаторов мероприятия. Организаторы пытаются сделать их пребывание на мероприятии максимально комфортным. Решение этих задач позволяет провести мероприятие наиболее успешно.
Безопасное управление большими потоками людей во время прибытия их к месту проведения мероприятия, прохода на территорию площадки мероприятия и выхода с нее явлется одним из ключевых процессов организации. Оценивать качество таких процессов лучше всего с помощью имитационных моделей. Моделируя транспортные процессы, основное внимание стоит уделить структуре пассажиропотока (клиентским группам, моделям их поведения) [1], его нелинейному росту и пропускной способности объектов траснпортной инфраструктуры [2]. К основным задачам моделирования, связанного с прибытием и убытием людей с площадки мероприятия, следует отнести прохождение групп через различные препятствия, управляющие направлением и регулирующие пешеходные потоки (например, турникеты, двери, рамки-металлоискатели, барьеры безопасности), образование очередей и давки. Создание таких моделей является наглядным средством для изучения особенностей организации и управления как потоков людей, так и транспорта. При анализе динамики данных процессов можно моделировать критические ситуации с целью их предотвращения и принятия соответствующих мер по обеспечению безопасности.
При моделировании движения пешеходных потоков следует выделять подходы, основанные на теории притягивающихся сил, теории очередей, модели, использующей клеточные автоматы в качестве математического аппарата, и модели, использующей ньютоновскую механику [3, 4]. Однако, как показало исследование, большинство моделей, с помощью которых получены результаты, нашедшие практическое применение, основаны на математическом аппарате модели социальных сил и реализованы с помощью программного обеспечения АпуЬо§ю. Стоит также отметить работы [5-7], описывающие поведение толпы с помощью непрерывной стохастической агентной модели движения пешеходов в ограниченном пространстве и с заданной геометрией.
В зависимости от специфики, направленности и численности посетителей мероприятия следует особым образом подходить к режимам работы транспортной инфраструктуры и организации пешеходных потоков. Примером такого подхода является работа [8], в которой рассмотрены основные положения моделирования организации массовых мероприятий с использованием многоагентной технологии на примере XXII зимних Олимпийских
игр 2014 г. В исследовании посетители игр рассматриваются как интеллектуальные агенты и разделены на корневые классы с соответствующими параметрами, которые определяют модель поведения.
1 Описание объекта исследования
Летом 2018 г. в России пройдет Чемпионат мира по футболу FIFA. В работе [9] была приведена следующая его классификация:
1. Направленность: спортивное мероприятие с различными клиентскими группами болельщиков, которые могут быть агрессивно настроены.
2. Численность: Чемпионат мира посещают сотни тысяч болельщиков, соответственно он относится к мега-событиям.
3. Продолжительность: турнир проходит в нескольких городах на протяжении месяца (серия мероприятий).
4. Напряженность: принимая во внимание меры безопасности, состав и модели поведения клиентских групп, численность и продолжительность мероприятия, следует сказать, что Чемпионат мира является чрезвычайным мероприятием.
Легко заметить, что Чемпионат мира является одним из самых массовых и трудных для организации мероприятий.
В принимающую страну приезжают сотни тысяч гостей, это помимо местных болельщиков. Матчи будут проходить в 11 городах России. На каждую игру ожидается прибытие большого количества зрителей, в том числе из других регионов, планирующих посещение стадионов, вместимость которых составляет 40 000-80 000 человек, а также болельщиков, не имеющих билетов на матч, но прибывающих в город для участия в событии на площадке фестиваля болельщиков (фан-зона). Количество болельщиков в фан-зоне в дни матчей может составить до 20 000 человек, еще около 15 000 человек могут просматривать матчи на альтернативных площадках, т. е. общее количество участников мероприятий в день матча в городе может доходить до 120 000 человек. Такое количество болельщиков несомненно влечет за собой риски, связанные с проблемами транспортного обеспечения, а также отсутствием мер реагирования при возникновении чрезвычайных ситуаций.
Матч открытия пройдет на стадионе «Лужники» (большая спортивная арена Олимпийского комплекса «Лужники»), самом вместительном стадионе Российской Федерации, расположенном неподалеку от Воробьевых гор в Москве, специально реконструированном к Чемпионату мира. Характеристики обновленного стадиона представлены в табл. 1.
Спортивный комплекс находится на юго-западе Москвы. Он естественным образом вписан в природный ландшафт города и с трех сторон окружен Москвой-рекой. Исходя из этого посетители прибывают и убывают
Таблица 1. Характеристики стадиона «Лужники»
Параметр Значение
Вместимость (чел.) 77 450
Количество трибун (ед.) 4
Количество ярусов (ед.) 2
Количество входных групп (ед.) 2
Полное время выхода всех зрителей со стадиона/время эвакуации всех зрителей со стадиона (мин) 15-8
с мероприятия в основном в одном направлении (северо-восток), что создает повышенную нагрузку на транспортную инфраструктуру.
Вблизи стадиона расположены станции «Спортивная» и «Воробьевы горы» Сокольнической ветки метрополитена, станция «Лужники» Московского центрального кольца (МЦК) и автобусные маршруты № М3, 64, 255, С12, 806, А, т79. Схема транспортной инфраструктуры в районе спорткомплекса представлена на рис. 1.
Рис. 1. Схема транспортной инфраструктуры и оцепления в районе спорткомплекса
«Лужники»
Рассмотрим организацию выхода с территории комплекса по окончании культурно-массового мероприятия на примере прошедшего 11.11.2017 футбольного матча между сборными России и Аргентины. Сразу по окончании матча возле стадиона возникли большие очереди на выход. Скорость движения пешеходного потока не превышала 2 км/ч. Во избежание образования давки части болельщиков пришлось оставаться внутри «чаши» стадиона более 40 минут [10]. Необходимо проанализировать причины возникновения данной ситуации для предотвращения ее во время матчей Чемпионата мира. Причины можно разделить на объективные (не зависящие от организаторов мероприятия) и субъективные (которые организаторы могли предотвратить).
1. Объективные причины.
1.1. Погодные условия.
Существует практика дозирования пешеходных потоков по окончании матча путем привлечения болельщиков к различным развлекательным мероприятиям на территории рядом со стадионом. В день проведения матча погодные условия (+4 °С, дождь) [11] не располагали к активности на открытом воздухе, поэтому весь поток болельщиков сразу направился к выходу с территории комплекса. Матчи Чемпионата мира пройдут летом, поэтому с большей долей вероятности данную проблему можно будет предотвратить.
1.2. Ремонт вестибюля станции «Спортивная».
Из-за ремонта был закрыт основной и ближайший к стадиону вход на станцию «Спортивная», вследствие чего болельщикам пришлось идти в обход ко второму входу по улице Доватора. К матчам Чемпионата мира ремонт вестибюля должен быть завершен [12].
2. Субъективные причины.
2.1. Ограничение движения автотранспорта/отсутствие альтернатив.
В день мероприятия в Хамовническом районе, который значительно превышает территорию, показанную на рис. 1, было ограничено автомобильное движение. С 00.00 большинство улиц было перекрыто для проезда личного автотранспорта [13]. Исключение составляли обладатели специализированных пропусков на территорию стадиона, а также жители, проживающие в этом районе. По этой причине подавляющее большинство зрителей приехали на метро.
По окончании мероприятия все пешеходные потоки были направлены через единственный коридор к станциям «Спортивная» и «Лужники», соседняя станция «Воробьевы горы» была закрыта на вход. Также отсутствовали раннее заявленные компенсационные автобусные маршруты.
2.2. Организация пешеходных потоков.
В районе входных групп пешеходный поток раздваивался: левый - в сторону МЦК, правый - к станции «Спортивная». Ширина коридоров была не более 3 м, что создавало «бутылочное горлышко». Болельщикам в при-
нудительном порядке приходилось идти к метро, выйти из оцепления было невозможно [14]. Схема оцепления представлена на рис. 1.
На основе полученных данных разработана имитационная модель района мероприятия по окончании футбольного матча на стадионе «Лужники» при способе организации транспортного обеспечения и пешеходных потоков, имевшем место 11.11.2017 г. Для ее создания использовался программный комплекс AnyLogic 8.2.2 University Edition компании The AnyLogic Company. Методика построения моделей описана в работах [15, 16].
Моделирование появления болельщиков, убывающих со стадиона, определяется возможностью выхода из «чаши» стадиона и начинается с 17.00, сразу по окончании матча. Время моделирования составляет 2 часа 30 минут. Задается комфортная скорость, с которой передвигаются болельщики. В первые 10 минут со стадиона убывают болельщики с нижнего яруса, еще через 30 минут был открыт верхний ярус. Исходя из этого, скорости пассажиропотока на выходе из «чаши» стадиона с 1-й по 10-ю и 40-й по 50-ю минуты определены как 220 и 500 чел./ч. Распределение болельщиков между МЦК и метрополитеном в соотношении 1/2. При моделировании объектов инфраструктуры учтены их реальный размер и характеристики. Посетители представляются в виде кругов заданного диаметра разных цветов. Для повышения быстродействия модели один агент представляет собой группу из шести человек.
Полученные в ходе моделирования результаты совпадают с тем, что происходило на выходе с территории стадиона «Лужники» к станциям МЦК и метрополитена 11.11.2017. Результаты моделирования представлены в табл. 2.
Таблица 2. Результаты моделирования выхода со стадиона «Лужники» 11.11.2017
Параметр Станция «Спортивная» Станция «Лужники»
Количество пассажиров 49 000 24 500
Усредненная скорость движения (км/ч) 2,3 2,0
Усредненное время в пути (мин) 30 23
Путь (м) 1200 750
Нижний ярус Верхний ярус
Среднее время нахождения на рассматриваемой территории (мин) 28 68 (из них 40 болельщики провели на трибуне)
График усредненного времени хода всех агентов до станций метро и МЦК с 17.00 по определенный момент времени представлен на рис. 2. На нем видно, что к 57-й минуте моделирования усредненное время нахождения на рассматриваемой территории для болельщиков, следовавших до станции «Лужники» и «Спортивная», составило 23 и 30 минут соответственно.
30
00:15 00:20 00:25 00:30 00:35 00:40 00:45 00:50 00:55
Метро — МЦК
Рис. 2. График усредненного времени в пути до станций метро и МЦК (00.10-17.10)
При этом стоит отметить, что максимальное время нахождения составляло 54 минуты.
3 Эксперименты с моделью
С построенной моделью были проведены эксперименты, имитирующие различные сценарии управления пешеходными потоками, величины пассажиропотоков, сценарии работы элементов транспортной инфраструктуры. Эксперименты разделены на два сценария: базовый и прогнозируемый. Базовый сценарий основан на режимах работы транспортной инфраструктуры 11.11.2017. Согласно прогнозируемому сценарию, основной вход на станцию «Спортивная» открыт и подготовлены специальные меры для проведения Чемпионата мира.
Эксперимент № 1.1. Изменение организации выхода болельщиков с трибун стадиона.
Предположим, что выход со стадиона был одновременно открыт для болельщиков верхнего и нижнего яруса и стадион равномерно опустел за 15 минут. Увеличим скорость пассажиропотока на выходе из «чаши» стадиона до 294 000 чел./ч. При этом организация движения пешеходных потоков остается прежней. Рисунок 3 показывает, что все дорожки на выходе со стадиона были бы заполнены уже на 10-й минуте моделирования, что непременно привело бы к коллапсу транспортной системы и огромной давке у выхода из комплекса.
Исходя из полученных результатов эксперименты 1.2-1.4 проводятся при двухэтапном выходе зрителей со стадиона, как это было 11.11.2017.
Рис. 3. Фрагмент моделирования эксперимента 1.1
Эксперимент № 1.2. Изменение организации пешеходных потоков.
11.11.2017 ширина коридоров в узких местах составляла не более 3 м, что являлось причиной появления «бутылочного горлышка». К тому же болельщики были направлены только через правый проход от входных групп (левый оставался незадействованным). Внесем изменения в организацию пешеходных потоков: поток по левой стороне от входных групп задействуем только для пассажиров станции «Лужники», а поток по правой стороне - только для пассажиров станции «Спортивная». Увеличим ширину пешеходных коридоров. Результаты эксперимента 1.2 представлены в табл. 3.
Таблица 3. Результаты эксперимента 1.2
Параметр Станция «Спортивная» Станция «Лужники»
Количество пассажиров 49 000 24 500
Усредненная скорость движения (км/ч) 3,1 3,4
Усредненное время в пути (мин) 23 13
Путь (м) 1200 750
Нижний ярус Верхний ярус
Среднее время нахождение на рассматриваемой территории (мин) 19 59 (из них 40 болельщики провели на трибуне)
Эксперимент № 1.3. Открытие станции «Воробьевы горы». По причинам безопасности по окончании матча станция «Воробьевы горы» не функционировала на вход, проход к ней был перекрыт. Правоохра-
нительные органы предприняли данные меры для того, чтобы предотвратить ситуацию, при которой часть болельщиков воспользуются этой станцией, вследствие чего поезда, приходящие на станцию «Спортивная», будут уже заполнены. Внесем изменения в режим работы транспортной инфраструктуры: откроем на вход станцию «Воробьевы горы» и перенаправим на нее поток болельщиков, которым необходимо попасть на юг (к станции «Саларьево»). Для предотвращения ситуации с переполненными поездами, прибывающими на станцию «Спортивная», необходимо ограничить посадку на поезда в сторону центра от станции «Воробьевы горы». Допустим, что данной станцией воспользуются 10 % болельщиков. Результаты эксперимента 1.3 представлены в табл. 4.
Таблица 4. Результаты эксперимента 1.3
Параметр Станция «Спортивная» Станция «Лужники» Станция «Воробьевы горы»
Количество пассажиров 44 100 22 050 7350
Усредненная скорость движения (км/ч) 3,4 3,9 3,2
Усредненное время в пути (мин) 21 11,5 23
Путь (м) 1200 750 1250
Нижний ярус Верхний ярус
Среднее время нахождение на рассматриваемой территории (мин) 18 58 (из них 40 минут болельщики провели на трибуне)
Эксперимент № 1.4. Организация свободного доступа к улично-дорож-ной сети.
Как было указано выше, по окончании мероприятия все пешеходные потоки в принудительном порядке были направлены к станциям «Спортивная» и «Лужники». Выйти из оцепления было невозможно, вследствие чего болельщики не могли воспользоваться наземным общественным транспортом. Внесем изменения в режим работы транспортной инфраструктуры: обеспечим болельщикам доступ к остановкам наземного общественного транспорта, организуем дополнительные компенсационные автобусные маршруты, а также отменим часть ограничений проезда на личном автотранспорте в день мероприятия. Предположим, что 5 % болельщиков воспользуются наземным общественным транспортом, а еще 5 % - личным автотранспортом. Результаты эксперимента 1.4 представлены в табл. 5.
Таблица 5. Результаты эксперимента 1.4
Параметр Станция «Спортивная» Станция «Лужники» Станция «Воробьевы горы» Наземный общественный и личный транспорт
Количество 39 690 19 845 7 350 6 615
пассажиров
Усредненная ско- 3,6 3,9 3.2 2,6
рость движения (км/ч)
Усредненное время в пути (мин) 20 11,5 23 19,5
Путь (м) 1200 750 1250 700-1000
Нижний ярус Верхний ярус
Среднее время на- 17,7 57,7 (из них 40 минут болельщики
хождение на рас- провели на трибуне)
сматриваемой территории (мин)
Эксперимент № 1.5. Организация свободного выхода с обоих ярусов стадиона при учете вышеперечисленных мер.
Смоделируем сценарий, при котором были учтены все вышеописанные меры и открыт свободный выход со стадиона. Арена равномерно опустеет за 15 минут, скорость пассажиропотока 294 000 чел./ч. Результаты эксперимента 1.5 представлены в табл. 6.
Таблица 6. Результаты эксперимента 1.5
Параметр Станция «Спортивная» Станция «Лужники» Станция «Воробьевы горы» Наземный общественный и личный транспорт
Количество 37 485 22 050 7350 6615
пассажиров
Усредненная ско- 3,0 3,5 2,9 2,4
рость движения (км/ч)
Усредненное время в пути (мин) 24 13 26 22
Путь (м) 1200 750 1250 700-1000
Эксперимент 2.1. Предполагаемая организация выхода со стадиона после матча Чемпионата мира.
Летом 2018 г. стадион «Лужники» примет три матча Чемпионата мира. Вокруг игр ожидается большой ажиотаж. Уже сейчас можно сказать, что
стадион будет заполнен до отказа. К этому времени будет открыт основной выход станции «Спортивная», ближайший к стадиону (400 м). Отдельно стоит отметить, что во время матчей Чемпионата мира организованные группы иностранных болельщиков будут приезжать на автобусах и останавливаться внутри основного периметра стадиона. Соответственно по окончании матча они не воспользуются городской транспортной инфраструктурой.
Допустим, что общественным транспортом воспользуются 70 000 человек и стадион равномерно опустеет за 15 минут. Формат мероприятия способствует организации множества концертно-развлекательных площадок (зоны притяжения). По этой причине в эксперименте задан пассажиропоток 140 000 чел./ч. Результаты эксперимента 2.1 представлены в табл. 7.
Таблица 7. Результаты эксперимента 2.1
Параметр Станция «Спортивная» Станция «Лужники» Станция «Воробьевы горы» Наземный общественный и личный транспорт
Количество 32 700 22 050 7350 3300
пассажиров
Усредненная ско- 3,2 3,5 2,9 2,4
рость движения (км/ч)
Усредненное время в пути (мин) 15 13 26 22
Путь (м) 800 750 1250 700-1000
4 Анализ результатов экспериментов
Для анализа полученных результатов были использованы инструменты статистики из пешеходной и общей библиотек Апу1о§1е 8.2. Организован раздел меню «Статистика», который включает в себя графики усредненного времени в пути до элементов транспортной инфраструктуры, представленных на рис. 1, средней скорости пешеходного потока, диаграммы распределения значений времен нахождения агентов на рассматриваемой территории для каждого из объектов транспортной инфраструктуры (рис. 4). Использована карта плотности (тепловая карта) пешеходного потока. Перечень и результаты экспериментов представлены в табл. 8.
Результаты анализа эксперимента 1.1 позволяют отметить, что свободный выход с трибун 11.11.2017 мог к привести образованию давки, в которой могли пострадать люди. Исходя из этого можно сказать, что было принято правильное решение о двухэтапном выходе со стадиона.
14 15 16 17 18 19 20 21 12 14 16 18 20
А Воробьевы горы А Общественный / личный транспорт
Рис. 4. Диаграммы распределения значений времени нахождения агентов на рассматриваемой территории (желтый цвет соответствует ст. «Спортивная», фиолетовый - «Лужники», зеленый - «Воробьевы горы», синий - общественный
и личный транспорт)
Анализируя усредненное время в пути до объектов транспортной инфраструктуры, можно заметить, что основное влияние на сокращение величины этого показателя оказала реорганизация пешеходных потоков. Как показал эксперимент 1.2, увеличение ширины пешеходных коридоров ощутимо снизило замедление болельщиков, а разведение двух пешеходных потоков (использование левого и правого прохода к соответствующей станции) позволило уменьшить взаимодействие болельщиков друг с другом, поскольку они выбирали соответствующий проход на площади перед территорией комплекса, вместимость которой позволяет комфортно находиться на ней большому числу людей. Данная модель организации пешеходных потоков может функционировать эффективнее, если сразу после выхода с трибуны болельщики будут оповещены о направлении соответствующего коридора, что позволит им
Таблица 8. Сводная таблица результатов экспериментов
Эксперимент Реакция модели
Эксперимент 1.1. Свободный выход со стадиона при характеристиках 11.11.2017 Возникновение большого скопления людей у пешеходных коридоров уже на 10-й минуте. Дальнейшее функционирование модели невозможно.
Эксперимент 1.2. Реорганизация пешеходных потоков Увеличение средней скорости движения на 1,2 км/ч и сокращение среднего времени в пути до станций «Лужники» и «Спортивная» на 10 и 8 минут соответственно. Сокращение усредненного времени в пути до объектов транспортной инфраструктуры на 30 %. Зрителей с верхнего яруса возможно выпустить на 15 минут раньше. Максимальное время нахождения на рассматриваемой территории - 35 минут.
Эксперимент 1.3. Открытие станции «Воробьевы горы» Увеличение средней скорости движения на 0,6 км/ч и сокращение среднего времени в пути до станций «Лужники» и «Спортивная» на 1,5 и 2 минуты соответственно. Сокращение усредненного времени в пути на 6 % по сравнению с экспериментом 1.2. Зрителей с верхнего яруса возможно выпустить на 17 минут раньше. Максимальное время нахождения на рассматриваемой территории - 32 минуты.
Эксперимент 1.4. Свободный доступ к улично-дорожной сети, личному автотранспорту Увеличение средней скорости движения болельщиков до станции «Спортивная» на 0,4 км/ч. Сокращение усредненного времени в пути на 5 % по сравнению с экспериментом 1.3. Зрителей с верхнего яруса возможно выпустить на 17 минут раньше. Максимальное время нахождения на рассматриваемой территории - 31 минута.
Эксперимент 1.5. Свободный выход со стадиона (с учетом мер экспериментов 1.2-1.4) Среднее время нахождения на рассматриваемой территории сократилось на 17 минут и составило 20,5 минут. Возможно организовать одновременный выход со стадиона для болельщиков с нижнего и верхнего ярусов. Увеличение средней скорости движения на 2,2 км/ч по сравнению с 11.11.2017.
Эксперимент 2.1. Предполагаемая организация выхода на матче Чемпионата мира При допущении, что пассажиропоток равномерно распределяется в течение часа, среднее время в пути - 16 минут.
заранее спланировать свой маршрут, держаться левой или правой стороны еще на территории комплекса и уменьшить взаимодействие друг другом в ограниченном пространстве.
Обеспечение свободного доступа ко всем объектам транспортной инфраструктуры и улично-дорожной сети (станция «Воробьевы горы», наземный общественный и личный транспорт) в экспериментах 1.3 и 1.4 несущественно увеличивает скорость движения пешеходного потока. Однако данные меры обеспечивают альтернативу двум основным направлениям (станции «Спортивная» и «Лужники»), что, в свою очередь, положительно влияет на эмоциональное состояние болельщиков, которым удобней воспользоваться этими объектами транспортной инфраструктуры. Это уменьшает вероятность возникновения конфликтных ситуаций, которые при большом скоплении людей могут привести к давке или беспорядкам.
Рассмотрев эксперимент 1.5, можно отметить существенное улучшение всех показателей, однако эти результаты можно с трудом признать удовлетворительными из-за закрытого на реконструкцию ближайшего к стадиону входа на станцию «Спортивная». Северный вестибюль расположен почти на полкилометра дальше, что существенно увеличивает время в пути, которое перестает быть комфортным для болельщиков. Поэтому, даже с учетом предложенных мер, некоторая часть болельщиков все равно осталась бы не удовлетворена продолжительностью своего маршрута.
Отдельно стоит отметить эксперимент 2.1, в котором рассматривается предполагаемая организация выхода со стадиона после матча Чемпионата мира. Как было сказано выше, помимо того что часть организованных групп болельщиков воспользуется наземным транспортом, к лету 2018 г. откроется после реконструкции южный вестибюль станции «Спортивная». Этот факт позволит болельщикам сократить время в пути до комфортных значений. Наличие «зон притяжений» позволит равномерно распределить пассажиропоток в течение часа и избежать кратковременной пиковой нагрузки, как в случае 11.11.2017. С большой вероятностью можно сказать, что продолжительному нахождению на улице также должны способствовать благоприятные погодные условия.
Заключение
Внесены предложения по функционированию транспортной инфраструктуры, находящейся вблизи площадки культурно-массового мероприятия, по моделированию и методике управления пешеходными потоками и режимами работы комплекса в целом. Результаты получены с помощью интеллектуальных имитационных систем, методов логического анализа и экспертной оценки. На основании проведенных исследований можно подвести итоги.
Выполнен анализ работ рассматриваемой области исследований, в результате которого определены модель движения пешеходных потоков, инструмент имитационного моделирования, подходы к моделированию пешеходных потоков.
Выявлены причины возникновения давки по окончании футбольного матча 11.11.2017. Данное происшествие произошло в результате объективных причин, таких как ремонт одного их выходов станции «Спортивная», дождливая погода и особенности географического месторасположения комплекса, а также субъективных, в частности, ограничения свободного доступа ко всем близлежащим объектам транспортной инфраструктуры и неоптимального подхода к управлению пешеходными потоками.
Разработана модель выхода зрителей с территории комплекса по окончании матча 11.11.2017, с которой проведены имитационные эксперименты, позволяющие создать различные режимы работы транспортной инфраструктуры, подходы к организации выхода болельщиков и управлению пешеходными потоками. Данная модель дает возможность наглядно оценить эффективность функционирования при пиковых нагрузках. Практическая ценность модели состоит в том, что, изменяя подходы к транспортному обеспечению и управлению пешеходными потоками, можно выбрать оптимальный режим организации выхода. Использование такой модели позволило бы не допустить большинства проблем, возникших по окончании футбольного матча 11.11.2017.
Библиографический список
1. Искаков Т. А. Модель поведения различных клиентских групп в системе управления транспортного узла / Т. А. Искаков // Наука и техника транспорта. - 2016. -№ 3. - С. 79-89.
2. Искаков Т. А. Математическая модель взаимодействия клиентских групп пешеходов внутри транспортного узла / Т. А. Искаков, В. Г. Сидоренко // Электроника и электрооборудование транспорта. - 2016. - № 6. - С. 32-35.
3. Якимов М. Р. Основные подходы к моделированию движения пешеходных потоков / М. Р. Якимов // Мир транспорта. - 2015. - Т. 13. - № 4. - С. 166-173.
4. Астапенко А. В. Моделирование пешеходных потоков / А. В. Астапенко, В. Л. Швецов, Н. Н. Осетрин, Д. А. Беспалов // Градостроительство и территориальное планирование. - 2011. - № 41. - С. 23-30.
5. Бекларян А. Л. Моделирование поведения толпы на основе интеллектуальной динамики взаимодействующих агентов / А. Л. Бекларян, А. С. Акопов // Бизнес-информатика. - 2015. - № 1 (31). - С. 69-77.
6. Бекларян А. Л. Фронт выхода в модели поведения толпы при чрезвычайных ситуациях / А. Л. Бекларян // Вестник ТГУ. - 2015. - Т. 20. - № 5. - С. 1056-1065.
7. Акопов А. С. Агентная модель поведения толпы при чрезвычайных ситуациях / А. С. Акопов, А. Л. Бекларян // Автоматика и телемеханика. - 2015. - № 10. -С. 131-143.
8. Абросимов В. К. Имитационное моделирование организации массовых мероприятий (на примере XXII зимних Олимпийских игр 2014) / В. К. Абросимов, В. В. Лебидько // Бизнес-информатика. - 2013. - № 1. - С. 19-27.
9. Искаков Т. А. Имитационное моделирование функционирования транспортного узла / Т. А. Искаков // Труды Пятой научно-технической конференции с международным участием «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование (ИСУЖТ)». -СПб. : НИИАС, 2016. - С. 221-225.
10. Материалы сайта «Информационное агентство "РБК"». - URL : https://www. rbc.ru/rbcfreenews/5a077c9b9a79472ae2035c1f.
11. Материалы сайта Sports.ru. - URL : https://www.sports.ru/tribuna/blogs/ odukhevremeni/1470413.html.
12. Материалы сайта «Информационное агентство России "ТАСС"». - URL : http:// tass.ru/moskva/4490186.
13. Материалы сайта «Официальный сайт мэра Москвы». - URL : https://www.mos. ru/news/item/32045073.
14. Материалы сайта «Спорт-экспресс Интернет». - URL : https://www.sport-express. ru/football/friendly/reviews/davka-v-luzhnikah-narod-gnali-peshkom-do-parka-kultury-1334041. "
15. Материалы сайта RunTheModel. - URL : http://www.runthemodel.com/models/842.
16. Материалы сайта RunTheModel. - URL : http://www.runthemodel.com/models/ 2704.
Iskakov Timur A.
«Management and security of information» department Russian University of Transport
The organization of the Luzhniki stadium transport service on the example of a football match on 11.11.2017
In article explains the model of the exit organization from the Luzhniki stadium on the example of a football match 11.11.2017. The analysis of the works, considered area of research, the choice of tthe pedestrian flow movement model, the simulation tool, approaches to pedestrian flows modeling. Revealed the causes of the crush. It was noted that the incident occurred as a result of objective reasons, such as repairing one of the outputs from Sportivnaya station, rainy weather and peculiarities of the geographical location of the complex. There were also subjective reasons, such as the the restriction of free access to all nearby transport infrastructure facilities and not optimal approach in pedestrian streams managing. In
the future, with the help of specialized software for simulation modeling Anylogic, was developed a model of the spectators' exit from the territory of the complex after the match on 11.11.2017. After the simulation results were identical to the real data, experiments were performed on the model, which allow simulating various modes of operation of the transport infrastructure, approaches to the organization of exit of fans and pedestrian flows management. Also there was an experiment, which has showed the expected model of exit from the stadium after the World Cup match ended. According to the results of the experiments, it was noted that the average speed of the pedestrian flow managing increased significantly, and the time of the exit from the stadium was reduced by more than 2 times. The obtained data made it possible to develop optimal methods for pedestrian flows managing, to develop approaches to the transport support of the complex, and to determine the mode of operation of the transport infrastructure, which is necessary for comfortable exit from the stadium. The article touches upon the organization of the cultural and mass event, prepared a list of recommendations on the organization of transport support, and pedestrian flows management at the end of mass-cultural events at the Luzhniki sports complex.
simulation modeling; pedestrian flows; cultural-mass event; Anylogic; transport support
References
1. Iskakov T. A. (2016). Model of the behavior of various client groups in the transport node management system [Model povedeniya razlichnyh klientskih grupp v sisteme upravleniya transportnogo uzla]. Science and technology of transport [Nauka i tekhnika transporta], N 3. - Pp. 79-89.
2. Iskakov T. A., Sidorenko V. G. (2016). Mathematical model of interaction of client groups of pedestrians within the transport hub [Matematicheskaya model vzaimodeystviya klientskih grupp peshekhodov vnutri transportnogo uzla]. Electronics and electrical equipment of the transport [Elektronika i elektrooborudovanie transporta], N 6. - Pp. 32-35.
3. Yakimov M. R. (2015). The main approaches to modeling the movement of pedestrian flows [Osnovnye podhody k modelirovaniyu dvizheniya peshekhodnyh potokov]. The World of Transport [Mir transporta], vol. 13, N 4. - Pp. 166-173.
4. Astapenko A. V., Shvetsov V. L., Osetrin N. N., Bespalov D.A. (2011). Modeling of pedestrian flows [Modelirovanie peshekhodnyh potokov]. Urban planning and territorial planning [Gradostroitelstvo i territorialnoe planirovanie], N 41. - Pp. 23-30.
5. Beklaryan A. L., Akopov A. S. (2015). Simulation of crowd behavior based on the intellectual dynamics of interacting agents [Modelirovanie povedeniya tolpy na osnove intellektualnoy dinamiki vzaimodeystvuyushchih agentov]. Business Informatics [Biznes-informatika], N 1. - Pp. 69-77.
6. Beklaryan A. L. (2015). The exit front in the crowd behavior model in emergency situations [Front vyhoda v modeli povedeniya tolpy pri chrezvychaynyh situatsiyah]. Bulletin of TSU [Vestnik TGU], vol. 20, N 5. - Pp. 1056-1065.
7. Akopov A. S., Beklaryan A. L. (2015). Agent model of crowd behavior in emergency situations [Agentnaya model povedeniya tolpy pri chrezvychaynyh situatsiyah]. Automation and telemechanics [Avtomatika i telemekhanika], N 10. - Pp. 131-143.
8. Abrosimov V. K., Lebedko V. V. (2013). Simulation modeling of organization of mass events (on the example of the XXII Winter Olympic Games in 2014) [Imitatsionnoe modelirovanie organizatsii massovyh meropriyatii na primere xxii zimnih olimpiyskih igr 2014]. Business Informatics [Biznes-informatika], N 1. - Pp. 19-27.
9. Iskakov T.A. Simulation modeling of functioning of the transport node [Imitatsionnoe modelirovanie funktsionirovaniya transportnogo uzla]. Proceedings of the fifth scientific and technical conference with international participation «Intelligent control systems for railway transport. Computer and mathematical modeling (ISUZHT)» [Trudy pyatoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem intellektualnye sistemy upravleniya na zheleznodorozhnom transporte kompyuternoe i matematicheskoe modelirovanie ISUZHT]. - Pp. 221-225.
10. Materials of the site Information agency «RBC» [Materialy sayta informatsionnoe agentstvo RBK]. URL: https://www.rbc.ru/rbcireenews/5a077c9b9a79472ae2035c1f.
11. Materials of the site Sports.ru [Materialy sayta sports.ru]. URL: https://www.sports. ru/tribuna/blogs/odukhevremeni/1470413.html.
12. Materials of the site Russian News Agency «TASS» [Materialy sayta informatsionnoe agentstvo Rossii TASS]. URL: http://tass.ru/moskva/4490186.
13. Materials of the site «Official site of the Mayor of Moscow» [Materialy sayta ofitsialnyy sayt mera Moskvy]. URL: https://www.mos.ru/news/item/32045073.
14. Materials of the site «Sport-express Internet» [Materialy sayta sport-ekspress internet]. URL: https://www.sport-express.ra/footbalFMendly/reviews/davka-v-luzhnikah-nar-od-gnali-peshkom-do-parka-kultury-1334041.
15. Materials of the site «RunTheModel» [Materialy sayta runthemodel]. URL: http:// www.runthemodel.com/models/842.
16. Materials of the site «RunTheModel» [Materialy sayta runthemodel]. URL: http:// www.runthemodel.com/models/2704.
ИСКАКОВ Тимур Анвярович - аспирант кафедры «Управление и защита информации» Российского университета транспорта. e-mail: [email protected]
© Искаков Т. А., 2018
