CC BY
57
I ОВД I
Транспорт
максимума:
p =
Qrr
Qu
где Отэх - число пассажиров, перевозимых в час максимума; Оч - число пассажиров, перевозимых в среднем за 1 ч суточной работы транспорта.
Данные о размерах перевозок по часам суток используются при составлении расписаний выпуска подвижного состава на маршруты, расписаний движений на маршрутах, установления режима работы поездных бригад, предприятий и учреждений города.
Значение коэффициента неравномерности для крупных городов России находится в пределах: по часам суток Г| Н = 1,5-2,0; по дням недели Г| Н = 1,11,25 [1].
Неравномерность пассажиропотока по направлению - отношение пассажиропотока на наиболее загруженном направлении к потоку в обоих направлениях - имеет место только по часам суток. Для среднесуточного потока коэффициент неравномерности близок к 1. Этот коэффициент для часа пик в городах СССР колебался в пределах 1,05-1,75 [4]. В России же коэффициент составляет |Н = 1,3-1,6 [1].
Колебание пассажиропотоков на маршрутах во времени наблюдается во всех городах и почти на всех направлениях. Расчетным периодом, по которому проектируют транспортную систему города, является
час пик. Обычно этот период с максимумом перевозок выражается в процентах к среднесуточным перевозкам. По данным обследования, в городах процент перевозок в час пик составляет в среднем 7-14% суточных. При этом на отдельных маршрутах городов процент перевозок может быть большим или меньшим.
Частота или интервалы движения связаны с размерами перевозок и должны отражать закономерность их распределения. Сопоставимость этих показателей для различных маршрутов может иметь место лишь в том случае, если вместимости подвижного состава, работающего на маршруте, будут одинаковыми.
Результаты исследований пассажиропотоков используют как для улучшения организации перевозок пассажиров на действующих маршрутах, так и для реорганизации транспортной сети в целом.
По полученным материалам можно установить основные технико-эксплуатационные показатели работы автобусов: объем перевозок, пассажирооборот, среднюю дальность поездки пассажиров, наполнение автобусов и их число на маршрутах, время рейса и число смен работы, скорость, интервалы и частоту движения, пробег за время наряда. Эти данные служат основанием для совершенствования как системы маршрутов в целом, так и организации движения и работы автобусов по каждому конкретному маршруту.
Библиографический список
1. Пассажирские автомобильные перевозки: учебник для вузов / В.А. Гудков, Л.Б. Миротин, А.В. Вельможин, С.А. Ширяев. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. С. 140-142.
2. Ефремов И.С., Кобозев В.М., Юдин В.А. Теория городских пассажирских перевозок. М.: Высшая школа, 1980. С. 73-77.
3. Михайлов А.Ю., Головных И.М. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей городов. Новосибирск: Наука, 2004. С. 203-213.
4. Юдин В.А., Самойлов Д.С. Городской транспорт: учебник для вузов. М.: Стройиздат, 1975. С. 236-238.
УДК645.11
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ УСЛОВИЙ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ НА ГОРОДСКОЙ УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ
л
© Е.А. Румянцев1
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Быстрое развитие автотранспортной сети требует усовершенствования организации дорожного движения. Мероприятия, направленные на устранение причин, по вине которых возникает ряд проблем на дорогах, очень затратны и не всегда эффективны, так как часто не удается выявить действительную причину заторов на улицах. Существующие критерии оценки условий дорожного движения представляются неэффективными. В ходе проведенных исследований выявлено, что максимально результативным в оценке и прогнозировании предрасположенности некоторых классов улиц к образованию заторов является метод Германа-Пригожина. Ил. 1. Табл. 1. Библиогр. 4 назв.
Ключевые слова: транспортный поток; организация дорожного движения; «двухжидкостная» модель; кластерный анализ; скоростной режим.
IMPROVING METHODS EVALUATING TRAFFIC FLOW CONDITIONS IN CITY ROAD NETWORK E.A. Rumyantsev
Irkutsk State Technical University 83 Lermontov St., Irkutsk, Russia, 664074.
Fast transport network development requires improved traffic management. Measures aimed at eliminating the causes of
Румянцев Евгений Александрович, аспирант, тел.: 89246362777, e-mail: [email protected] Rumyantsev Evgeny, Postgraduate, tel.: 89246362777, e-mail: [email protected]
148
BЕСТHИK ИрГТУ №9 (68) 2012
road and traffic problems are rather expensive and not always effective, since the real cause of street congestions is often left unidentified. Existing assessment criteria for traffic conditions are inefficient. In the course of researches it was found that the method of Herman-Prigozhin appears to be the most effective in assessing and predicting the proneness of certain classes of streets to congestion formation. 1 figure. 1 table. 4 sources.
Key words: traffic flow; traffic management;"two-fluid" model; cluster analysis; speed limit.
Транспорт
Рациональное распределение транспортных потоков в условиях улично-дорожной системы (УДС) по праву занимает одно из лидирующих мест среди вопросов дорожного движения. Постоянно растущее количество автомобилей заставляет задумываться над решением таких проблем, как:
- увеличение транспортной нагрузки;
- возникновение заторов;
- снижение общего скоростного режима в условиях УДС;
- повышенное изнашивание узлов и агрегатов транспортных средств;
- ухудшение общей экологической обстановки из-за повышенного загрязнения воздушного бассейна города продуктами неполного сгорания топлива;
- ухудшение безопасности дорожного движения.
Организационные мероприятия способствуют
упорядочению движения на уже существующей (сложившейся) улично-дорожной сети. К числу таких мероприятий относятся введение одностороннего движения, кругового движения на перекрестках, организация пешеходных переходов и пешеходных зон, автомобильных стоянок, остановок общественного транспорта и другие. В то время как реализация мероприятий архитектурно-планировочного характера требует помимо значительных капиталовложений довольно большого периода времени, организационные мероприятия способны привести хотя и к временному, но сравнительно быстрому эффекту. В условиях исторически сложившихся кварталов старых городов организационные мероприятия - это единственный доступный метод в решении транспортных проблем. Но следует учитывать, что для разработки плана изменения организации дорожного движения сначала необходимо использовать эффективные методы оценки распределения транспортных потоков.
Экспериментально обосновано, что наиболее результативным критерием оценки эффективности организации дорожного движения является двухжидкост-ная модель Германа - Пригожина. Эта модель была представлена Германом и Пригожиным в 1970 году, но стала популярна только в 90-х годах прошлого столетия, после массового распространения спутникового и навигационного оборудования. Двухжидкостная модель делит все транспортные средства на движущиеся и остановившиеся. Причем «стоп» значит быть остановленным каким-либо фактором, который действует на поток транспорта, например, сигнал светофора, погрузка-разгрузка, затор и т.д., исключая намеренную остановку (парковка или временная остановка). Данная модель строится на расчете двух основных критериев - Ш и п [1].
Параметр Ш означает среднее минимальное время движения одного транспортного средства в се-
ти на единицу расстояния, затраченное транспортным средством, двигающимся без остановок. Этот параметр с малой вероятностью может быть вычислен точно, учитывая, что одиночное транспортное средство, двигаясь по сети поздно ночью, с большой вероятностью должно будет остановиться на красном сигнале светофора или знаке остановки, тогда Ш становится средством измерения неограниченной скорости. Таким образом, более высокая величина отражает более низкую скорость, в большинстве получаемую в состоянии неполного функционирования. Как показали наблюдения, параметр Ш варьируется в диапазоне от 1,5 до 3 мин/миль при том, что более низкая величина параметра отражает лучшие условия функционирования сети [2].
В случае, когда время стоянки на заданной дистанции увеличивается при той же величине п, общее время поездки тоже увеличивается. Вследствие того, что T= ^+ Ts, общее время поездки должно увеличиваться так же быстро, как и время стоянки. Если п=0, T неизменна, то время поездки увеличивается с той же скоростью, что и время стоянки. Если п>0, время поездки увеличивается с большей скоростью, чем время стоянки, учитывая, что время пробега также увеличивается. Показатель п должен быть больше нуля в силу того, что обычно к увеличению времени стоянки приводит большое скопление транспортных средств, что указывает на высокую загрузку УДС. Когда загрузка УДС высокая, транспортные средства движутся с меньшей скоростью, следовательно, они затрачивают больше времени на единицу дистанции. Соответственно при низкой загруженности УДС скорость транспорта выше. Фактически было показано, что параметр п варьируется в диапазоне от 0,8 до 3,0 при том, что меньшая величина показывает лучшие условия функционирования УДС [3]. Другими словами, п является величиной сопротивления УДС к разрушающим её действиям и повышающемуся использованию. Высокий показатель п характерен для УДС, которые разрушаются быстрее, чем растёт их использование. Ввиду того, что параметры двухжидкостной медели отражают, как улично-дорожные сети реагирует на изменения их использования, они должны быть измерены и определены в УДС целым рядом условий пользования.
Суть проводимого эксперимента заключается в следующем. На улично-дорожной сети крупного города (в нашем исследовании на примере г. Иркутска) были выбраны наиболее загруженные участки (выборка осуществлялась на основе мнения горожан, имеющих автомобили и часто ездящих по улицам города) (рисунок).
По выбранным трекам УДС осуществлены проезды в разное время суток при разной загруженности и
о
Улично-дорожная сеть Характеристика классов улиц
Класс Описание улиц (участков) Зависимость скорости транспортного потока от уровня загрузки
1 Многополосные проезжие части без пересечений, переходов в одном уровне и примыканий Даже при высоком уровне загрузки скорость транспортного потока будет незначительно повышаться
2 Двухполосные проезжие части, с низкой загрузкой главных направлений, отсутствием регулируемых перекрестков и переходов При высоком уровне загрузки скорость транспортного потока почти не меняется
3 Отсутствие нерегулируемых перекрестков, высокая плотность примыканий С повышением загрузки улицы скорость транспортного потока изменяется незначительно
4 Отсутствие регулируемых объектов, малая плотность регулируемых пересечений, низкая плотность примыканий При повышении уровня загрузки скорость транспортного потока значительно увеличится
5 Средняя плотностью регулируемых пересечений и переходов, низкая плотность примыканий Даже при среднем уровне загрузки скорость транспортного потока сильно возрастает, возможно образование затора
6 Одностороннее движение, высокая суммарная плотность перекрестков и переходов С увеличением загрузки соразмерно увеличивается и скорость транспортного потока
7 Магистральные улицы с плотностью регулируемых объектов: перекрестков - 0,41-1,9, переходов - 00,95; отсутствие нерегулируемых перекрестков При среднем уровне загрузки значение скорости транспортного потока велико
8 Улицы с регулируемыми и нерегулируемыми перекрестками и переходами и высокой плотностью примыканий, от 9 до 20 на 1 км Скорость транспортного потока значительно не изменяется с увеличением загрузки
9 Улицы с малой плотностью размещения регулируемых и нерегулируемых перекрестков и высокой плотностью примыканий Даже при среднем уровне загрузки скорость транспортного потока сильно возрастает, возможно образование затора
10 Улицы с высокой плотностью нерегулируемых пересечений, переходов и примыканий Даже при среднем уровне загрузки скорость транспортного потока сильно возрастает, возможно образование затора
150
ВЕСТНИК ИрГТУ №9 (68) 2012
I ОВД I
Транспорт
погодных условиях. Запись проводилась с помощью прибора спутникового наблюдения, хотя для этого может подойти любой GPS-навигатор. Можно выделить два основных направления исследования:
1. Экспериментальный проезд. Транспортное средство движется в системе УДС по запланированным трекам и фиксирует поступающую информацию о транспортном потоке. Впоследствии, исходя из собранных данных, была рассчитана интенсивность движения для каждого трека.
2. Визуальное наблюдение. Производились наблюдение и анализ таких показателей, как длина трека, количество полос движения в одну сторону, количество нерегулируемых пересечений, количество регулируемых пересечений, количество примыкающих улиц и других факторов.
Проведенные эксперименты показали, что загрузка УДС неравномерна и зависит от:
1) расположения улиц относительно центра города: наиболее загруженным в течение дня является центр года, но ситуация меняется ближе к вечернему времени, когда наиболее загруженными становятся въезды - выезды из города;
2) времени суток: отмечено, что самый высокий темп в утренние часы имеет центральная часть города. Это говорит о том, что улицы сильно загружены транспортом и возможно образование пробки. На периферийных участках города большинство магистралей имеют нормальный темп для движения. В дневные часы ситуация на улицах города становится несколько лучше, но в центре города темп не слишком отличается от утреннего часа пик. В вечерние часы пик ситуация на дорогах заметно ухудшается по сравнению с дневным временем проезда - теперь низкий темп имеет не только центр, но и периферийные участки города. В ночное время состояние улично-дорожной системы позволяется двигаться спокойно и практически беспрепятственно.
3) погодных условий: при резком ухудшении погодных условий ситуация на УДС сильно усложняется
- возникают заторы и резко снижается общая скорость движения в транспортном потоке.
Для определения предрасположенности отдельных улиц к заторам был необходим дополнительный кластерный анализ, для которого использовались данные геометрические особенности каждой улицы (таблица).
Для каждого из классов улиц были установлены параметры модели транспортного потока Германа -Пригожина, которые характеризуют устойчивость отдельных групп к образованию транспортных заторов. При сравнении распределений величины темпа движения (для участков улиц полученных классов) в зависимости от уровня загрузки, видно, что на улицах, относящихся к 7-му классу, затраты времени на каждый километр пути выше, чем на улицах 9-го класса. Это объясняется тем, что для улицы 7-го класса характерен высокий уровень плотность регулируемых пересечений (см. таблицу).Кластерный анализ показал предрасположенность отдельных классов улиц к образованию заторов. Полученные результаты исследования позволяют в дальнейшем оценивать условия движения, выражаемые в затратах времени, приходящихся на каждый километр пути при движении по участкам улично-дорожной сети, в следующей последовательности:
- на первом шаге планирования развития улично-дорожной сети необходимо определить, к какому классу улиц относится рассматриваемый участок сети;
- для выбранного класса улиц и расчетного уровня загрузки (определенного предварительно) необходимо определить темп движения.
Исследования показали необходимость и обоснованность использования модели Германа - Пригожина в разработке методов оценки распределения транспортных потоков на автомобильных магистральных дорогах, так как именно эта модель способна учитывать множество факторов, воздействующих на состояние загруженности УДС в условиях больших и средних городов.
Библиографический список
1. Prigogine I., Herman R. Kinetic Theory of Vehicular Traffic, American Elsevier. 1971.
2. Williams J.C., Mahmassani H.S. and Herman R. Analysis of Traffic Network Flow Relations and Two-Fluid Model Parameter Sensitivity. Transportation Research Record 1005, Transporta-
tion Research Board. 1985.
3. Ardekani, S.A., Williams J.C. and Bhat S. Influence of Urban Network Features on Quality of Traffic ervice. 1992.
4. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies. 2005. Vol. 6. P. 560-572.
