Расчет емкости транспортных расчетных районов на основе площади используемой территории Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

УДК 623.3

РАСЧЕТ ЕМКОСТИ ТРАНСПОРТНЫХ РАСЧЕТНЫХ РАЙОНОВ НА ОСНОВЕ ПЛОЩАДИ ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ТЕРРИТОРИИ

© А.Н. Зедгенизова1

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

Рассматриваются проблемы оценки емкости транспортных расчетных районов. Приводится математическая модель зависимости числа корреспонденций от площади и типа рассматриваемой территории. Приводится пример структуры одного из расчетных транспортных районов г. Иркутска. Предлагается алгоритм расчета загрузки транспортного расчетного района на основе его удельной генерации и коэффициентов суточной неравномерности рассматриваемой территории. Ил. 4. Табл. 1. Библиогр. 5 назв.

Ключевые слова: расчетный транспортный район; тип использования территории; емкость по прибытию и отправлению; коэффициенты часовой неравномерности.

CALCULATING RATED TRANSPORT DISTRICT CAPACITY BASED ON USED TERRITORY AREA A.N. Zedgenizova

Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, Russia, 664074.

The paper deals with the problems to estimate the capacity of rated transport areas. A mathematical dependence model of correspondence number on the area and type of the examined territory is given. An example of the structure of one of the rated transport districts of Irkutsk is provided. An algorithm to calculate the loading of the rated transport area based on its specific generation and coefficients of daily unevenness of the territory under consideration is proposed. 4 figures. 1 table. 5 sources.

Key words: transport rated area (district); type of territory use; arrival and departure capacity; coefficients of time une-venness.

Транспорт

В градостроительно-транспортном проектировании часто приходится использовать данные половозрастной структуры населения, данные о числе проживающего трудоспособного населения, число мест приложения труда и другие данные для каждого из рассматриваемых транспортных расчетных районов города с целью вычисления межрайонных матриц корреспонденций. Однако применение этих данных осложняется их высокой изменчивостью в современных условиях хозяйствования (быстрые темпы строительства жилья, минизаводов, совмещение разных типов использования территории в одном здании -магазины, парикмахерские, ночные клубы и т.п.). С учетом вышесказанного представляется необходимым разработка методики, позволяющей проводить оценку зависимости числа корреспонденций от площади и типа используемой территории непосредственно в рассматриваемом расчетном транспортном районе.

В результате выполненных ранее исследований и имитационного моделирования установлено влияние основных факторов (типов использования территории) на емкость транспортных расчетных районов с учетом особенностей транспортного спроса в г. Иркутске. Емкость транспортных расчетных районов по прибытию и отправлению при прочих равных условиях определяет суммарная площадь типов используемой территории и степень активности рассматриваемой территории, выражаемая удельной суточной генерацией корре-

спонденций. Общий вид зависимости представлен выражением

Е = 47 5 8,2 + (0,7 952 0 & 0 0 + ( 1 , 7 852 0 2С2 0 2) + (0 , 7 1^2 04^2 о4)+ (0 ,8 55 С3 о 5) + + ( 0 ,5 05 С8 х 5) + (0,655 С7! 0). (1)

Следует отметить, что на объём площади того или иного типа территории, как правило, влияют градостроительные нормы. Например, жилье в крупных жилых районах сопровождается строительством универмагов, почтовых отделений, детских садов, школ, аптек и т.п. Объем же самого жилого фонда, как правило, имеет весьма условные ограничения в соответствии с числом проживающего населения. Удельная суточная генерация зависит, прежде всего, от типа используемой территории и месторасположения относительно других центров массового тяготения. Наибольшей генерацией обладают территории торговли и обслуживания (банки, офисы, кафе, бары). Это объясняется естественным желанием предпринимателей получить больший доход с единицы площади торговой или обслуживающей точки. На рис. 1 представлена зависимость емкости транспортного расчетного района (числа корреспонденций) от площади рассматриваемой территории. Данная зависимость носит линейный характер. Наиболее тесную связь рассматриваемых параметров показывают офисные помещения, смешанные торговые центры и вузы. Практически отсутствует взаимосвязь с частным сек-

1Зедгенизова Алла Николаевна, аспирант, тел./факс: (3952) 405045, e-mail: [email protected] Zedgenizova Alla, Postgraduate, tel./fax: (3952) 405045, e-mail: [email protected]

lamnl

Транспорт

тором в рассматриваемом диапазоне изменения площади территории. Это может быть вызвано низкой удельной суточной генерацией, следовательно, существенное влияние на число корреспонденций данный тип территории будет оказывать в другом диапазоне изменения площади частного сектора (рис. 2).

Полученные зависимости могут быть использованы в двух направлениях:

прогнозирование пассажиропотоков на досетевом уровне или оценка емкости транспортного расчетного района (разработка КТС, транспортные разделы генпланов городов);

прогнозирование интенсивности движения при микромоделировании транспортных и пешеходных потоков (ПОД).

На первом этапе необходимо выявить объем и структуру типов использования территории. Для этого могут быть использованы геоинформационные системы, например, программа «2018». Таким образом,

создается предварительная база типов использования территории и их площади в каждом транспортном расчетном районе. Как правило, указывается условный номер укрупненного транспортного района, номер малого транспортного района, код использования территории, почтовый адрес (в некоторых случаях целесообразно указывать индекс), этажность, площадь проекции (замеряется в «2018»). Необходимо отметить, что в случае, если в одном физическом здании находится несколько типов использования территории, которые отличаются по коду, то необходимо их разделить, учитывая при этом площадь каждого типа территории раздельно. Площадь отдельных типов использования территории, особенно находящихся в одном здании, должна уточняться визуально. Далее необходимо структурировать информацию для наиболее удобного восприятия. Варианты структуризации могут быть различными и в качестве примера предлагается использовать вид, приведенный в таблице.

13000

11000

9000 -

7000

5000

3000 -.....

1000

—101 - Промышленные зоны —201 - Жилье средней этажности -Ж-202- Жилье высокой этажности —I— 204 - Частный сектор -й-ЗОб-БУЗы *406-<ЮКи

-Н-710- Офисные помещения —в—815- Смешанные торговые центры

5000 7000 9000 11000 13000 15000 17000 1 9000 21000 23000 25000

Площадь территории, м2

Рис. 1. Зависимость числа корреспонденций от площади и типа территории

9000

-1—204 - Частный сектор

-

8000 4

г

t 7000

5 6000 -

g 5000

4000

3000

200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700

Площадь территории, *103 м2

Рис. 2. Зависимость числа корреспонденций расчетного транспортного района от площади его территории

I ИЩИ I

Транспорт

Структура типов использования территории

Код применения территории Описание Площадь 2 территории, м Доля территории %

101 (102) Промышленные зоны 4790 0,007 1

201 Жилье средней этажности (до 10 этажей) 274470 0,412 41

202 Жилье высокой этажности (более 10 этажей) 60000 0,090 9

204 Жилье с участком земли (частный сектор) 85000 0,127 13

301 Детские сады, ясли 0 0,000 0

305 Учебные заведения высшего проф. обр. (институты, академии...) 134290 0,201 20

406 ФОК 7975 0,012 1

415 Рестораны, кафе, бары 3330 0,005 0

710 Офис фирмы 525 0,001 0

809 Аптеки 150 0,000 0

810 Продуктовые магазины 395 0,001 0

815 Смешанные торговые центры 0 0,000 0

905 Гаражные кооперативы 96000 0,144 14

Итого 666925,000 1,000 100

На втором этапе необходимо воспользоваться регрессионным уравнением (1). Данные удельной суточной генерации для каждого типа использования территории выявляются заранее и являются справочным материалом. Следует отметить, что удельная суточная генерация может варьироваться в зависимости от места расположения транспортного расчётного района относительно городского центра. При наличии данных о вариации следует выбирать большие значения в транспортных расчетных районах, которые ближе к центру города, и меньшие значения при их удаленности. В качестве примера рассмотрим один из транспортных расчетных районов г. Иркутска, в который входит студенческий городок, ИрГТУ, Институт МВД, жилье и другие крупные центры тяготения:

Е = 47 58,2 + (0,7 9 ■ 2 74470 ■ 0,0492 ) + (1,78 ■ 6 0 ООО

■ 0,0 3445 ) + (0,7 1 ■ 85000 ■ ■ 0,008 7 3)

( ) (

■ 0,42 54) + (0,65 ■ 52 5 ■ 0 ,5 8) Е = 44113 кор/сут.

Реализованный расчет показывает суточную загрузку рассматриваемой территории в будний день. Транспортное планирование рассматривает только устойчивые, постоянные связи, которые возникают между транспортными расчетными районами с некоторой периодичностью, поэтому, как правило, объем суточных корреспонденций между районами должен находиться в балансе, за исключением небольшой погрешности, учитывающей число работающих в ночную смену и т.п. Для реализации второй ступени транспортного планирования (trip distribution) необходимо знать распределение загрузки в «пиковые» пе-

риоды, т.е. значения загрузки в зависимости от режима функционирования рассматриваемой территории. В случае если транспортный расчетный район состоит преимущественно из одного типа использования территории, то используются коэффициенты суточной неравномерности именно этого типа территории. В случае с рассматриваемым примером необходимо учесть вес (долю) каждого типа территории в рассматриваемом транспортном районе. Расчет средневзвешенного коэффициента суточной неравномерности производится по выражению

к = к10 0 * 0 0 + к20 2 * ^2 0 2 ■ ■ ■ + ' ' ' кп * (2)

где к100 - коэффициент суточного максимума, соответствующий типу использования территории; й100 - доля типа использования территории.

Коэффициенты суточной неравномерности выявляются заранее и являются справочным материалом. Наиболее удобная форма представления коэффициентов суточной неравномерности - графическая (рис. 3).

Таким образом, можно вычислить загрузку (объем корреспонденций) в/из рассматриваемого района: по прибытию:

кЦ = (0 ,41 2 ■ 0 ,1 1) + (0 ,0 9 ■ 0 , 1 1 ) +

+(0 ,1 27 ■ 0,0 6) + (0,2 0 1 ■ 0 ,0 5) +

( ) ( )

кп61 = 0,073 ;

по отправлению:

кЦ = (0 ,41 2 ■ 0,0 6) + (0,09 ■ 0 , 1 1 ) +

+(0 ,1 27 ■ 0,0 5) + (0,2 0 1 ■ 0 ,1 0) +

( ) ( )

кЦ = 0,061.

Рис. 3. Коэффициенты суточной неравномерности одного из рассматриваемых типов

использования территории

Рис. 4. Алгоритм оценки емкости транспортных расчетных районов и прогнозирования интенсивности

транспортных потоков на прилегающей УДС

Следовательно, емкость транспортного района на вечерний час «пик» будет иметь следующие значения: по прибытию: £Пр = 0,0 7 3 ■ 441 1 3 = 3 2 2 0 кор/час . по отправлению: .

На основе полученных данных, а также данных о распределении передвижений между индивидуальным и общественным транспортом может быть осуществлен прогноз интенсивности транспортных потоков на отдельных узлах УДС. Описания последовательности действий сведены в общий алгоритм (рис. 4).

Таким образом, можно оценить емкость по прибытию и отправлению всех транспортных расчетных районов, которая ляжет в основу расчета матрицы межрайонных корреспонденций. В основе предлагаемой методики лежат исследования удельной генерации корреспонденций - меры привлекательности разных типов использования территории, а также коэффициенты суточной неравномерности этой территории. Исследование территории на предмет выявления новых факторов, влияющих на эти справочные данные, является приоритетной задачей данного научного направления.

Библиографический список

1. Белинский А.Ю. Закономерности подвижности и расселения жителей Таллина // Городской транспорт / ЦНТИ по гражданскому строительству и архитектуре. М., 1969.

2. Градостроительство / под ред. В.Н. Белоусова. Изд. 2-е перераб. и доп. М.: Стройиздат, 1978. 367 с.

3. Зедгенизов А.В., Бурков Д.Г., Зедгенизова А.Н. Оценка объема генерации поездок к гаражным кооперативам индивидуального пользования // Материалы VIII Междунар. науч-

но-практ. конф. «Научное пространство Европы - 2012». Технические науки. Пшемысль. Польша. Издательский дом «Образование и наука», 2012. С.3-7.

4. Зедгенизова А.Н., Зедгенизов А.В., Липницкий А.С. Оценка объема генерации корреспонденций к крупному вузу на примере ИрГТУ// Вестник ИрГТУ. 2012. №9. С.128-134.

5. Trip Generation, 8th Edition. Washington, DC: Institute of Transportation Engineers (ITE), 2008.

УДК 656.11

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СКОРОСТИ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА ПРИ НАЕЗДЕ НА НЕПОДВИЖНОЕ ПРЕПЯТСТВИЕ

© В.А. Ковалёв1, Е.С. Воеводин2, Н.В. Шадрин3, Е.В. Фомин4, Г.А. Дронников5

Сибирский федеральный университет, 660074, Россия, г. Красноярск, ул. Киренского, 26.

Предлагается метод оценки скорости транспортного средства в момент наезда на неподвижное препятствие при отсутствии основных параметров для стандартной модели расчета (тормозной след при наличии АБС, видеофиксация и другие обстоятельства). Динамика физических объектов, находящихся в салоне (кабине) автомобиля, и повреждения, полученные или наносимые ими, позволяют более точно установить скорость движения транспортного средства. Разрушение ветрового стекла - характерный пример таких расчетов. Ил. 2. Библиогр. 4 назв.

Ключевые слова: дорожно-транспортное происшествие; наезд на неподвижное препятствие; скорость транспортного средства; разрушение ветрового стекла.

DETECTING VEHICLE SPEED WHEN HITTING A STATIONARY OBSTACLE V.A. Kovalev, E.S. Voevodin, N.V. Shadrin, E.V. Fomin, G.A. Dronnikov

Siberian Federal University,

26 Kirensky St., Krasnoyarsk, Russia, 660074.

The article proposes a method to estimate the vehicle speed when hitting a fixed obstacle in the absence of basic parameters for the standard calculation model (braking distance in case of available ABS, video recording and other circumstances). The dynamics of physical objects in the passenger compartment (cabin) and the damages received or caused by the vehicle allow more accurate detection of vehicle speed. Windscreen destruction is a typical example of such calculations. 2 figures.4 sources.

Key words: traffic accident; hitting a fixed obstacle; vehicle speed; windscreen destruction.

Введение. При исследовании дорожно-транспортной ситуации одним из основных факторов, обуславливающих возможность анализа механизма дорожно-транспортного происшествия и его отдельных элементов, является определение скорости движения транспортного средства на момент столкновения. По величине скорости определяют возможность водителя обеспечить безопасность движения, а также восстанавливают взаимное расположение участников дорожно-транспортного происшествия на момент возникновения опасности для движения.

Для определения скорости транспортного средства существует методика, которая основывается на

расчете по следам торможения, а при их отсутствии -на оценке со слов очевидцев. Однако оценка свидетелями скорости транспортного средства весьма приблизительна. Более адекватным является применение подходов, основанных на анализе физических процессов, происходящих на разных фазах дорожно-транспортного происшествия.

Постановка задачи. В качестве примера рассмотрим дорожно-транспортную ситуацию, при которой произошел наезд транспортного средства на неподвижное препятствие. Ввиду неквалифицированного осмотра места и составления схемы дорожно-транспортного происшествия были допущены серьез-

1 Ковалёв Валерий Александрович, кандидат технических наук, профессор кафедры транспорта. Kovalev Valery, Candidate of technical sciences, Professor of the Transport Department.

2Воеводин Евгений Сергеевич, кандидат технических наук, заведующий кафедрой транспорта. Voevodin Evgeny, Candidate of technical sciences, Head of the Transport Department.

3Шадрин Николай Викторович, старший преподаватель кафедры транспорта. Shadrin Nikolai, Senior Lecturer of the Transport Department.

4Фомин Евгений Валерьевич, старший преподаватель кафедры транспорта, тел.: 89048905337, e-mail: [email protected] Fomin Evgeny, Senior Lecturer of the Transport Department, tel.: 89048905337, e-mail: [email protected]

5Дронников Григорий Александрович, старший преподаватель кафедры транспорта. Dronnikov Grigory, Senior Lecturer of the Transport Department.