CC BY
946. Bachurin A.A. Analiz proizvodstvenno-hozyajstvennoj deyatel'nosti avtotransportnyh organizacij: uchebnik dlya vuzov /pod red. Z.I. Aksenovoj. -M.: IC «Akademiya», 2007. - 320 s.
7. Savosina M.I. Logisticheskie aspekty ustojchivosti razvitiya territory // Dobrodeevskie chteniya - 2018: II Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferenciya 18-19 oktyabrya 2018 g. - M.: IIU MGOU, 2018. - S.121-124.
8. Grishaeva YU.M., Matanceva O.YU., Spirin I.V., Savosina M.I., Tkachyova Z.N., Vasin D.V. Ustojchivoe razvitie transporta v gorodah Rossii: opyt i aktual'nye zadachi // YUg Rossii: ekologiya, razvitie. - 2018. - №13(4). S.24-46.
9. Pigu A. Ekonomicheskaya teoriya blagosostoyaniya/ Per. s angl. V 2-h t. - M.: Progress, 1985. T.1. - 512 s.; T.2. - 454 s.
10. Sheremet A.D. Istoriya i perspektivy razvitiya kafedral'noj nauchnoj shkoly kompleksnogo analiza deyatel'nosti organizacij // Lomonosovskie chteniya-2016: Ekonomicheskaya nauka i razvitie universitetskih nauchnyh shkol. Sbornik statej Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii/ Pod red. A.A. Auzana, V.V. Gerasimenko. - M., 2016. S.1419-1428 s.
11. Vyphanova G.V. Ponyatie i pravovoe obespechenie koncepcii ustojchivogo razvitiya // Vestnik universiteta im. O.E. Kutafina (MGYUA). - 2016. - №1. - S. 64-93.
12. Spirin, I., Zavyalov, D., Zavyalova, N. Globalization and Development of Sustainable Public Transport Systems. 16th International Scientific Conference Globalization and Its Socio-Economic Consequences. University of Zilina (Slovakia). The Faculty of Operation and Economics of Transport and Communication, Department of Economics. Procedia, Part V. 5th - 6th October 2016, pp. 2076 - 2084.
13. Grishaeva YU.M., Glazachev S.N., SHumilov YU.V., Spirin I.V., Gagarin A.V., Egorenkov L.I. O metodologicheskih podhodah k proektirovaniyu ekologicheskogo razvitiya lichnosti (na primere vysshej shkoly) // Akmeologiya. - 2018. - №4 (68). - S.8-12.
14. Nuzir F. A. & Dewancker B. J. (2014). Understanding The Role of Education Facilities in Sustainable Urban Development: A Case Study of KSRP, 4th International Conference on Sustainable Future for Human Security, SustaiN 2013. Procedia Environmental Sciences, 20, pp. 632-641. Japan, Kitakyushu. Retrieved from https:// doi: 10.1016/j.proenv.2014.03.076. Available online at www.sciencedirect.com
15. Ashmarina E.M. Buhgalterskoe pravo kak podotrasl' ekonomicheskogo prava // Voprosy ekonomiki i prava. - 2012. - №8. - S.197-204.
16. Ershov V.V., Ashmarina E.M., Kornev V.N. Ekonomicheskoe pravo Rossijskoj Federacii: monografiya. - M.: RGUP, 2007. - 271 s.
СПИРИН ИОСИФ ВАСИЛЬЕВИЧ - ОАО «Научно-исследовательский институт автомобильного транспорта» (ОАО «НИИАТ»)
ГРИШАЕВА ЮЛИЯ МИХАИЛОВНА - Московский государственный областной университет
САВОСИНА МАРИНА ИОСИФОВНА - Открытое акционерное общество «Научно-исследовательский институт автомобильного транспорта» (ОАО «НИИАТ»).
ШУМИЛОВ ЮРИЙ ВАСИЛЬЕВИЧ - Московский государственный областной университет. SPIRIN, IOSIF V. - JSC «Scientific research Institute of motor transport» (JSC «NIIAT»)(iv. spirin@yandex.ru). GRISHAEVA, YULIA M. - Moscow Region State University (j.m.g@mail.ru).
SAVOSINA, MARIA I. - JSC «Scientific research Institute of motor transport» (JSC «NIIAT») (julia@niiat.ru). SHUMILOV, YURI V. - Moscow Region State University (ab3891221@rambler.ru).
УДК 332. 132
ПОЛЯКОВ А.С.
СВЯЗНОСТЬ УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ ГОРОДОВ КАК ФАКТОР СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ГОРОДА
Ключевые слова: улично-дорожная сеть, транспортная модель, расчет связности.
В статье предложена модификация показателя улично-дорожной сети, известного как «коэффициент непрямолинейности», имеющего непосредственную взаимосвязь с показателями функционирования транспортного комплекса. Выработаны требования по доработке транспортных моделей, позволяющие в автоматизированном режиме проводить расчеты для оценки связности улично-дорожной сети городов с учетом ее структуры и применяемых схем организации движения. Предложена методика выбора приоритетных мероприятий по повышению связности. Приведены примеры расчета для условий города Москвы.
POLYAKOV, AS. CONNECTIVITY OF THE STREET-ROAD NETWORK OF CITIES AS A FACTOR OF SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE CITY
Keywords: street-road network, transport model, calculation of connectivity.
In the article proposes a modification of the indicator of the street-road network, known as the "coefficient of non-straightness", which has a direct correlation with the indicators of the functioning transport complex. It worked out the conditions to completion the transport models that allow you to automatically carry out calculations to assess the coherence of the stereet-road network of cities with regard to its structure and traffic management schemes. It proposed the methods of selecting priority events to enhance cohesion. It given the examples of calculation for conditions of the city of Moscow.
Устойчивое развитие экономики тесно связано с состоянием транспортной инфраструктуры, поскольку именно транспортная инфраструктура обеспечивает объединение функций снабжения, производства и потребления, поддерживает материальные, финансовые и информационные потоки в городской экономике, непосредственно влияет на производительность труда и себестоимость продукции, на интеграционные процессы между предприятиями города и региона [1]. В ряде ранее проведенных исследований получены заметные результаты по оценке взаимосвязи дорожно-транспортной инфраструктуры с необходимыми условиями для успешного
функционирования различных отраслей производства и использования существующего экономического потенциала [2, 3].
Однако эти исследования и результаты относятся почти исключительно к проблемам регионального развития. Условия функционирования транспортного комплекса в условиях крупного города имеют свои ярко выраженные специфические особенности: высокая доля автомобильных перевозок по сравнению с другими видами транспорта, маятниковая миграция населения в утренние и вечерние часы, перегруженность улично-дорожной сети (УДС) и др. Такие особенности предопределяют необходимость расширения научных разработок, направленных на повышение эффективности функционирования существующей транспортной инфраструктуры города и на обоснование путей ее развития. Поэтому в научной литературе и в нормативно-методических документах детализированы и обоснованы многие показатели эффективности для оценки транспортного комплекса. Основные исследования сегодня акцентированы на задачах управления движением, транспортного моделирования и построения интеллектуальных (цифровых) систем управления [4].
Одним из направлений повышения эффективности использования экономического потенциала является достижение необходимой связности УДС, которая количественно характеризуется «коэффициентом непрямолинейности» (КН) - отношением фактической протяженности пути по УДС к расстоянию «по воздуху» между транспортными районами:
гФ.
кЩ = -в
ч
где: 1ф - фактическое расстояние между двумя точками i и j с учетом структуры УДС -наличие проезжих улиц, различные препятствия, организация движения и т.д.;
/■у - прямое расстояние между точками i и j «по воздуху».
Проведенный расчет коэффициента связности дорожной сети для 30 крупнейших городов европейской части РФ и континентальной США показал, что топология дорожной сети США имеет коэффициент связности 1,14, а радиальная топология с центром в г. Москве - 1,28 (http://www.i-bakery.ru/page/effektivnost-dorosnoi-seti), т.е. в среднем транспортные издержки в России при автомобильных перевозках будут минимум на 14% выше при самом благоприятном варианте решения логистической задачи.
Это действительно важно, т.к. связность напрямую определяет перепробег, время в пути, расход бензина, экологическое загрязнение, избыточную транспортную загрузку и, соответственно, скорости движения, заторы, аварийность [5]. Важность этой характеристики подтверждается и тем, что его значения для городов нормированы. Например, в руководстве по проектированию городских улиц и дорог [6] приведены допустимые значения КН. Данным документом установлено, что граничным значением, при котором надо изменять структуру улично-дорожной сети с целью снижения степени непрямолинейности, является КН >1,25 (таблица 1).
Таблица 1. Оценка степени непрямолинейности для различных величин коэффициента непрямолинейности.
Коэффициент непрямолинейности Степень непрямолинейности
Более 1,3 Исключительно высокая
1,25 -1,3 Очень высокая
1,2-1,25 Высокая
1,15-1,2 Умеренная
1,1-1,15 Малая
Менее 1,1 Очень малая
Реально этот коэффициент в практике проектных работ не используется вообще или используется от случая к случаю. Действующий Свод правил СП 42.13330.2011 «Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений» не содержит требования о необходимости использования коэффициента непрямолинейности и, соответственно, не регламентирует порядок его расчета.
Проблема усложняется тем, что кроме структуры УДС на значение КН самым заметным образом влияет организация дорожного движения. Основным критерием эффективности создания
и эксплуатации автоматизированных систем управления дорожным движением (АСУ ДД) является увеличение пропускной способности на пересечениях дорог и улиц. При высокой интенсивности движения это обеспечивается, в том числе, закрытием определенных направлений движения. Однако при этом не оценивается ухудшение показателей связности, влияние на перепробеги транспортных средств и другие показатели эффективности функционирования транспортного комплекса.
В этих условиях нами предлагается показатель, названный «коэффициентом несвязности» (КНС), при расчете которой учитываются не только метрические расстояния между транспортными районами, но и интенсивность транспортного сообщения между районами:
1
КНС(,у= ^0'КН0'; КНСгор=
где: КНС(,у - коэффициент несвязности между районами i и j;
КНСгор - коэффициент несвязности для города в целом; -интенсивность транспортного сообщения между районами i и j (авт/сут).
Если таким показателем характеризовать связность, то можно, используя его, рассчитывать и другие важные показатели. Например, если известна средняя длина маршрута, легко вычисляется суммарный перепробег:
Д^Х = ¿ср КНСгор
При наличии данных о средней скорости движения рассчитываются потери времени:
ЛГ =
ср
В практике исследований по проблемам организации движения известны соотношения между пробегом (перепробегом) и рисками возникновения ДТП, экологическим загрязнением от негативного воздействия транспорта, расходом горючего и себестоимостью перевозок и другими социально-экономическими показателями.
Практическое применение предложенного подхода к количественной оценке связности УДС потребовало решения ряда специфических задач (рисунок 1).
Транспортное районирование Формирование матрицы корреспонденций
Модернизация программного обеспечения ^^ транспортной модели Создание информационной базы
Расчет межрайонного и общегородского коэффициентов несвязности
Рисунок 1. Методика расчета коэффициента несвязности
Транспортное районирование. На значение коэффициента несвязности самым существенным образом влияют способы формирования транспортных районов. От того, каким образом территория города будет разделена на транспортные районы зависит точность расчетов и достоверность выводов. Естественно, что точность растет с увеличением количества транспортных районов. Однако требуемый объем исходных данных растет как квадрат числа транспортных районов. Как правило транспортное районирование осуществляют по признакам однородности территории: жилые зоны, торгово-складские, промышленные, культурно-массовые и др.
Нами апробирован подход, когда в качестве центроидов транспортных районов берутся остановки общественного транспорта. Это устраняет субъективный фактор при формировании транспортных зон, не требует подготовки новых данных для ввода в модель и позволяет учесть возможную несимметричность потоков.
При этом для расчета коэффициента несвязности не обязательно учитывать данные по всем остановкам, а использовать ограниченную выборку. Для расчета объема выборки надо задать
допустимое отклонение (погрешность) и доверительную вероятность. Используя стандартный критерий Пирсона (Хи-квадрат) требуемый объем выборки можно оценить по формуле:
п=-
12СГ2
На практике нормированное отклонение достаточно принять равным 2 ^ = 2), а допустимую ошибку - 5%. Тогда объем выборки даже для самых крупных городов не превысит 400.
Формирование матрицы корреспонденций. Получение достоверной матрицы корреспонденций для крупных городов является сложной и дорогостоящей задачей. Проводится обычно методами опроса о маршрутах движения.
Новые возможности для формирования матрицы корреспонденций имеются в составе интеллектуальных транспортных систем (ИТС):
-видеоданные с распознаванием государственных регистрационных данных транспортных средств;
-данные от систем навигации (ГЛОНАСС);
- данные об интенсивностях движения от детекторов транспорта.
Создание информационной базы представляет собой наиболее трудоемкий этап. В таблице 2 представлены характеристики информационного обеспечения с учетом требований по расчету коэффициента несвязности.
Таблица 2. Информационное наполнение транспортной модели на примере города Москвы
Содержание данных Характеристика Объем данных, количество объектов
Территориальное планирование
Административное деление Административные районы 125
Здания, включая объекты городской и внешней логистики Адрес, координаты, назначение > 80000
Центроиды всех строений с информацией по количеству проживающего трудоспособного населения и количеством рабочих мест. > 80000
Транспортные районы С детализацией на 3-х уровнях от 300 до 7000
Общественные и социальные объекты
ВУЗы Учебные места, студенты > 120
Общежития Тип, площадь, число проживающих > 300
Среднеобразовательные учреждения Численность обучающихся > 120
Школы, дошкольные учреждения Количество детей и учителей > 200
Торговые центры Москвы Общая площадь, количество этажей > 100
Оптовые продовольственные комплексы Площадь строений, грузооборот > 250
Грузообразующие объекты Адреса, количество транспорта >100
Логистические центры Логистические центры >100
Учреждения здравоохранения Численность мест (коек), врачей по специальностям >100
Спортивные учреждения Стадионы, физкультурные комплексы >300
Культурно -развлекательные объекты Театры, музеи, парки и пр. >500
Промышленные объекты Тип, адрес >500
Данные общественного транспорта
Маршруты ОТ Прохождение маршрута с остановками > 2000
Остановки ОТ Название, местоположение, пассажиропоток > 4600
Зоны остановок ОТ Название, местоположение > 7500
Автовокзалы Автовокзалы междугородние > 3
Ж/д вокзалы Название, координаты, пассажиропоток (в год) 9
Аэропорты Название, координаты, пассажиропоток (в год) 3
Элементы улично-дорожной сети и организация дорожного движения
Граф дорог содержит два основных типа объектов -дуги и узлы
Узлы Перекрестки, развязки и т.д. > 190 000
Отрезки Участки дороги улиц, железные дороги, мосты, водные пути > 450 000
Повороты Повороты > 1 200 000
Примыкания Места въезда-выезда в транспортные районы > 15 000
Матрицы корреспонденций не менее 256
Выделенные полосы для ОТ Место расположения, протяженность в км. >30
Характеристики транспортных потоков учитывают и регистрируют в соответствии с постановлением Правительства РФ от 16 ноября 2018 г. N 1379 «Об утверждении Правил определения основных параметров дорожного движения и ведения их учета».
Расчет коэффициентов несвязности включает расчет межрайонного и общегородского коэффициентов. Коэффициент несвязности для пары транспортных районов включает поиск протяженности минимального пути между центрами транспортных районов (между остановками общественного транспорта) по структуре улично-дорожной сети, представленной в транспортной модели в виде графа. Самый короткий маршрут находят либо по длине пути, либо по времени движения на маршруте. Некоторые участки исключают из возможных маршрутов движения -например из-за высокой аварийности.
По проведенным расчетам коэффициент несвязности для города Москвы составляет 1,56, что значительно хуже, нежели оценка «исключительно неблагоприятная», которая соответствует значению коэффициента 1,3 (таблица 1).
Заключительной стадией использования предложенной методики является подготовка предложений по составу необходимых мероприятий, направленных на увеличение связности улично-дорожной сети. Выбор мероприятий включает следующие этапы:
Этап 1. С учетом данных о коэффициентах несвязности между всеми парами районов проводится ранжирование - от большего к меньшему. Это позволяет выделить наиболее сложные пары районов.
Этап 2. Анализируется необходимость корректировки организации дорожного движения, либо строительства нового участка улично-дорожной сети. Прежде всего проверяется возможность решения проблемы за счет внесения изменений в организацию дорожного движения. В противном случае анализируется возможность строительства новых объектов дорожно-транспортной инфраструктуры.
Этап 3. Сформированный список мероприятий необходимо уточнить, исходя из учета значения мероприятий для города. Для этого по каждому мероприятию рассчитываются такие показатели, как затраты на реализацию проекта, снижение перепробега, прогнозируемый спрос на движение по планируемому объекту, снижение нагрузки на прилегающих участках, индекс доходности. Слагаемые социально-экономического эффекта формируются в результате оценки:
- сокращения затрат времени пассажиров в пути;
- снижения аварийности на дорогах;
- снижения задержек автотранспорта на пересечениях.
На основе разработанных моделей выполнены расчеты ожидаемой эффективности мероприятий адресно-инвестиционной программы города Москвы с учетом увеличения связности УДС (таблица 3).
Таблица 3. Приоритетные мероприятия для повышения межрайонной связности в городе Москве_
Наименование объекта Планируемый транспортный спрос, авт/сут Снижение перепробега Индекс доходности
Дорога: 2-ой Вязовский проезд - ул. Окская 17 000 в 17,5 раз 26,9
Дорога-переезд: ул. Пруд Ключики - 1-ая Фрезерная ул. 20 000 в 8,9 раз 7,2
Путепровод (ж/д): ул. 800-летия Москвы - ул. Инженерная 29 000 в 40,6 раз 4,9
Эстакад Варшавское шоссе -Кантемировская улица 45 500 в 6,2 раз 4,6
Путепровод (ж/д): ул. Менжинского -ул. Дудинка 26 000 в 27,3 раз 4,2
Путепровод (ж/д): ул. Элеваторная - ул. Подольских Курсантов 38 100 в 17 раз 4,1
В заключение необходимо подчеркнуть, что количественные и качественные характеристики связности улично-дорожной сети городов характеризуют потенциал развития транспортной инфраструктуры и способность территориальной системы выполнять целевую функцию - удовлетворение потребностей населения территории в транспортных услугах. Именно это, в первую очередь, определяет актуальность и важность затронутой проблемы.
Литература и источники
1. Кичеджи В.Н., Хатояма К. Москва: транспортные проблемы мегаполиса. - М.: ДПК Пресс, 2010. - 284 с.
2. Моттаева А.Б., Родионов Д.Г. Пространственное распределение транспортной инфраструктуры как основа развития предпринимательских структур региона. - СПб.: Изд-во «Астерион», 2011. - 175 с.
3. Ильина Е.А. Оценка влияния развития транспортной сети на экономическое развитие региона // ARS ADMINISTRANDI. -2013. - №2. - С.91-97.
4. Михайлов А.Ю., Головных И.М. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожных сетей городов. - Новосибирск: Наука, 2004. - 267 с.
5. Поляков А.С., Жанказиев С.В. Повышение эффективности функционирования транспортного комплекса города// Наука и техника в дорожной отрасли. - 2016. - №4. - С.3-6.
6. Руководство по проектированию городских улиц и дорог. - М.: Стройиздат, 1980. - 361 с.
7. Поляков А.С. Разработка методики оценки эффективности комплекса мероприятий по увеличению связности улично-дорожной сети. Дисс. ... канд. техн. наук. - Орел, 2017.
References and Sources
1. Kichedzhi V.N., Hatoyama K. Moskva: transportnye problemy megapolisa. - M.: DPK Press, 2010. - 284 s.
2. Mottaeva A.B., Rodionov D.G. Prostranstvennoe raspredelenie transportnoj infrastruktury kak osnova razvitiya predprinimatel'skih struktur regiona.
- SPb.: Izd-vo «Asterion», 2011. - 175 s.
3. Il'ina E.A. Ocenka vliyaniya razvitiya transportnoj seti na ekonomicheskoe razvitie regiona // ARS ADMINISTRANDI. - 2013. - №2. - S.91-97.
4. Mihajlov A.YU., Golovnyh I.M. Sovremennye tendencii proektirovaniya i rekonstrukcii ulichno-dorozhnyh setej gorodov. - Novosibirsk: Nauka, 2004. - 267 s.
5. Polyakov A.S., ZHankaziev S.V. Povyshenie effektivnosti funkcionirovaniya transportnogo kompleksa goroda// Nauka i tekhnika v dorozhnoj otrasli.
- 2016. - №4. - S.3-6.
6. Rukovodstvo po proektirovaniyu gorodskih ulic i dorog. - M.: Strojizdat, 1980. - 361 s.
7. Polyakov A.S. Razrabotka metodiki ocenki effektivnosti kompleksa meropriyatij po uvelicheniyu svyaznosti ulichno-dorozhnoj seti. Diss. ... kand. tekhn. nauk. - Orel, 2017.
ПОЛЯКОВ АЛЕКСАНДР СЕРГЕЕВИЧ - кандидат технических наук, директор Научно-исследовательского и проектного института городского транспорта города Москвы (ГБУ «МосТрансПроект») (mgtniip@mgtniip.ru).
POLYAKOV, ALEKSANDR S. - Ph.D. in Engineering Sciences, Director of Scientific-research and Design Institute of Urban Transport of the city of Moscow (mgtniip@mgtniip.ru).
