Моделирование транспортной
инфраструктуры с использованием информационных систем

М.Ч. Буринскене, Р.Р. Ушпалите

1. Предисловие. Транспорт в городах Литвы переживает ситуацию схожую с той, которая сложилась в Западной Европе в 1975-1980гг. или в Восточной Европе (в бывших социалистических странах) в 1990-1995гг. [1], когда уровень автомобилизации достиг 300-400 автомобилей на 1000 жителей, а 45-55% городского населения каждодневные поездки осуществляли общественным транспортом [1,3].

Интенсивным ростом автомобилизации в большой степени можно объяснить не только состояние городского транспорта, но и образ жизни населения. Развитие транспортной инфраструктуры явно отстаёт от возросших транспортных потоков из-за нехватки средств, непонимания важности общей проблемы, только частичного внедрения проектных предложений. На пути присоединения к Европейскому Сообществу (ЕС) Литва обязана во всех сферах жизни, в том числе и в городской транспортной системе, применять требования ЕС, а саму систему развивать по принципам устойчивого развития. Целью данного исследования является оценка транспортной инфраструктуры города по отдельным транспортным районам: установить, в какой мере она сопоставима с возросшими потоками движения, где образуются «узкие» места сети, где в первую очередь необходимо применять новейшие технологии. Способы решений возникших проблем должны быть обоснованы и оценены не только по техническим параметрам, но и с учётом социально-экономических и экологических последствий.

Ученые Германии, Великобритании, Дании, Швеции, Польши, Канады городскую транспортную систему понимают как совокупность средств передвижения, технической инфраструктуры, информационных мер и регулирования движения для перевозки населения и грузов на городской территорий и за её пределами [4,5,6,7]. Мunh Н. [8], Molt W. [9], Kellermann P. [7] констатируют, что система передвижений функционирует в конкретной антропогенной и природной среде, социальной, экономической системе и подлежит их влиянию. Подвижность населения в странах Европы за последние десятилетия мало изменялась и составляла в среднем 3 поездки в сутки на одного жителя [12]. Подвижность населения г. Вильнюса составляла 2,4 поездки в сутки из которых 1,1 поездки приходилась на общественный транспорт [13].

Упомянутые тенденции указывают необходимость создания стратегии долголетнего развития улично-дорожной сети (УДС), что обеспечит возможность перераспределения транспортных потоков в УДС крупных городов, уменьшит транспортные потоки в центральных частях городов и создавать приоритетные условия для общественного транспорта, пешеходов и велосипедистов [14].

2. Факторы, влияющие на плотность транспортной сети. При моделировании устойчивой транспортной системы необходимо анализировать такие социальные показатели: плотность населения, количество рабочих мест, их расположение на территории города. Особое внимание обращается на плотность УДС, как первоначального показателя технической инфраструктуры, уровня её развития. Моделирование устойчивой транспортной системы начинаем с оценки существующей ситуации. На следующем этапе производится сбор данных на год прогноза. Используя данные существующей ситуации, устанавливаем соотношения между факторами, влияющими на транспортную систему города, и прогнозируем развитие устойчивой транспортной системы в будущем.

Как пример, представим модель УДС г. Вильнюса на 2005 год. Территория г. Вильнюса разделена на 50 транспортных районов. Собрана информация для 40 транспортных районов о численности населения на 1999, 2005 г., а также количество рабочих мест, длина УДС и т.п. Чтобы показатели были независимые друг от друга, для моделирования использовались относительные величины. В процессе моделирования необходимо оценить и уже заданные прогнозы для районов г. Вильнюса на 2005 г.: плотность населения, плотность рабочих мест, средние и максимальные транспортные потоки по районам, уровень автомобилизации. На основе прогноза, смоделирована плотность УДС по отдельным районам г. Вильнюса на 2005 г.

3. Моделирование устойчивой улично-дорожной сети. Анализ факторов производился с помощью программы «Statgraphics». По данным районов г. Вильнюса построена многофакторная регрессия – 11 моделей, характеризующих транспортную систему города Вильнюса (см. рис.).

Взаимосвязи между анализируемыми транспортными
факторами города Вильнюса

Плотность улично-дорожной сети (А). Изменения плотности УДС в 75,3 % случаях зависит от изменения плотности рабочих мест (С) и средних пассажиропотоков в автобусах (F). Достоверность модели равна 99 %:

A=2,69+0,004*C+0,003*F

Применение полученного уравнения позволяет моделировать транспортную систему г. Вильнюса на 2005 год.

По полученному прогнозу среднее арифметическое значение плотности УДС г. Вильнюса с 1999г. до 2005 почти не меняется (соответственно 4,69 и 4,7 км/км2); это означает, что, несмотря на рост автомобильных потоков, не во всех транспортных районах существует потребность в увеличении плотности УДС. Во многих районах, удалённых от центра города (Веркяй, Дварчёнис или Шнипишкес), плотность УДС велика; в таких районах следует пересмотреть категории улиц и отказаться от нефункциональных улиц, или если район расположен ближе к центру, предоставить их для движения пешеходов и велосипедистов. Во многих районах плотность УДС увеличивается (что можно объяснить растущим уровнем автомобилизации) для создания условий движения растущим автомобильным потокам. В центральной части города плотность УДС практически не меняется. При дальнейшей разработке модели показатель плотности УДС будет уточняться, за счёт таких факторов как число полос движения на улицах, их пропускная способность, степень использования пропускной способности улиц и перекрёстков и потери времени. Более глубокий анализ моделей предоставляет возможность целенаправленного развития транспортной инфраструктуры города, состояния транспортного движения в конкретном районе, а не только по всей городской территории. Для визуализации результатов анализа и моделирования используются ГИС - подходы, цифровые карты, поскольку данные характеризуют транспортную систему города в координатной среде и важны для конкретной территории.

Данные, используемые для планировки транспорта, связаны с конкретным городом, его территорией, её отдельными объектами, характеризуемыми площадью, линией или точкой, их положением в плане города. Они составляет первую группу данных, которая актуальна для планировки статической части системы передвижения: улично-дорожной сети, маршрутной сети ГОТ, расположению площадок для паркирования автомобилей, их распределению на плане города и т.п. Вторая группа данных постоянно меняется в течении суток, недели, сезона, то есть вступают в действие факторы времени: интенсивность движения транспортных потоков, пассажиропотоки, количество стоящих автомобилей. Третья группа данных связана с организацией движения: это направления транспортных потоков на улицах, маркировка улиц, технические средства регулирования движения, режим их работы, координируемые системы регулирования движения.

Для более детальной оценки и прогнозирования плотности УДС следует в базу данных включит фактор пропускной способности, которая зависит от числа полос движения это позволит произвести более точный прогноз.

Точность прогноза существенно зависит от качества прогнозов перспективного числа населения по районам, перспективного числа рабочих мест, темпов и роста уровня автомобилизации, перспективных пассажиропотоков в общественном транспорте и т.п.

Литература

1. Buchanan: Verkehr in Stadten. Essen 1984
2. Steierwald, G.; Kunne, H.-D/: Stadtverkehrsplanung. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag 1994
3. Sparmann, U.: Orient – Ein verhaltensorientiertes Sumulationsmodell zur Verkehrsprognose. TU Karlsruhe, Schriftenr. des Instituts fur Verkehrswesen, heft 20, 1990
4. Finkenbeiner O. Der Nahverkehrsplan als Grundlage fur die Planung des OPNV. Dusseldorf. Der Nahverker 7-8/1995
5. Greater Vancouver Key Facts, A.Statistical Profile of Greater Vancouver, Canada, Policy and Planning Departament, Greater Vancouver Regional District 1999
6. Heinze W., Kill H.. Zukunftsfahige Strategien fur den OPNV in Berlin-Brandenburg. Dusseldorf. Der Nahverker 10/1995
7. Kellermann P. Mehr Service im OPNV. Dusseldorf. Der Nahverker 12/1995
8. Munch H. Strecke und Waltestelle des offentlichen Verhehrs//Miestu pletra ir keliai. Vilnius: Technika, 2000,.
9. Molt W.: Induzieter Verkehr Kosstenbudget und Zeitbudget. Internationales Verkehrswesen, (50) 11/98
10. Mezyk A., Zamkowska A. – Systemy taryfowe w komunikacji miejskiej jako instrument realizacji celow polityki transportowej na przykladzie Niemiec, Warszawa, Transport miejski. N 4/2001.
11. Kussatz D., Richard J. OPNV im dunn besiedelten landlichen Raum Brandenburgs. Dusseldorf. Der Nahverker 10/1995
12. European sustainable cities. Report. Second edition. Expert Group on the Urban Environment. Europe Commission. Directorate – General Environment, Nuclear Safety and civil Protection. Brussels. 1998.
13. Burinskiene M., Paliulis G. Vilniaus miesto gyventoju judrumo parametrai 1993// Tarp. konf. „Miestu inzinerija ir aplinka“ str. rinkinys „Miesto transporto sistemos“, Vilnius, 1994.
14. Burinskiene M. Analysis and prognosis of Vilnius urban street network//Civil Engineering and Environment. Proceedings. 387. Vilnius: Technika, 1998 p. 158-174.


© S.Waksman, 2002.