Проблемы развития транспортных систем городов и зон их влияния
 

Каталог ресурсов УралWeb Рейтинг@Mail.ru
 

А.И. Стрельников

О допустимой точности транспортного прогноза
(из сборника 1999г.)

Всегда ли полезно, чтобы транспортные расчеты, включая прогноз, были адекватны текущим фактам эксплуатации транспортной системы?

Это полемическое заострение постановки проблемы считаю необ-ходимым, чтобы привлечь внимание читателя к качественной стороне деятельности расчетчика. На сегодня (теоретически) у нас имеется прак-тически неограниченный арсенал средств для объяснения сложившихся или оценки ожидаемых потоков в случае изменения транспортно-планировочной и, отчасти, социально-экономической ситуаций. Это ре-шительное утверждение основывается на широком знакомстве с множе-ством локальных разработок, известных мне в отечественной практике, в сопоставлении с целым рядом зарубежных подходов. Оговорка – теоре-тически – обусловлена тем, что разные авторы и составляемые ими шко-лы владеют лишь частью методов транспортных расчетов и, как досад-ное правило, не имеют возможности воспользоваться достижениями партнеров, поскольку расчетные методы реализованы в программных компьютерных продуктах, ограниченно распространенных.

В связи с этим чрезвычайно рад возможности, предоставленной, ви-димо, единственным сегодня в стране центром профессионального об-щения – традиционной конференции урбанистов-транспортников в Ека-теринбурге, поделиться знаниями, полученными в итоге многолетних теоретических и практических разработок у нас и за рубежом. Спешу воспользоваться этой возможностью, в частности, потому, что в нашей стране знания транспортных специалистов прерывались несколько раз и восстанавливались заново. И сейчас мы переживаем временный спад спроса на услуги транспортного прогнозиста, поскольку наступил пери-од «диктата застройщика» – сегодня для муниципальных властей на пер-вое место вышел инвестор в отдельное здание, комплекс, локальную территорию: от него зависят внебюджетные поступления в фонды мест-ного самоуправления.
При этом, к сожалению, остаются вне внимания и контроля послед-ствия от таких инвестиций для бюджета города. Часто сталкиваемся с ситуациями, когда отданная для освоения площадка или отдельное зда-ние приводят к неадекватным затратам со стороны городских служб. К примеру, проект краснопресненского Сити в Москве в тупиковой с транспортных позиций зоне города повлек за собой необходимость срочного преобразования транспортной системы за счет средств город-ского бюджета. Другой пример – продолжающееся насыщение (и пере-насыщение) центра Москвы офисными учреждениями; помимо того, что это усугубило общегородской дисбаланс размещения населения и мест труда (что сказывается на средней дальности поездки), увеличивается устремление в центр города потоков легковых автомобилей, поскольку офисы сегодня – это специфический контингент «новых русских», авто-мобилизация которых явно выше средней по сообществу. Для обоих примеров характерно отсутствие анализа общегородских следствий и локальных новаций. Видимо, это на сегодня актуальнейшая, но неудоб-ная для властей и, следовательно, не популярная, не востребованная миссия инженера-расчетчика, способного произвести подобный анализ.

Следует ожидать рано или поздно возобновления интереса к транс-портному анализу. По мере накопления негативных следствий от теку-щей политики локальных инвестиций и в связи с непредусмотренным в наших проектах бурным ростом автомобилизации, а также по мере ис-черпания имеющихся резервов транспортных систем городов, наступит-таки момент, когда надобность в пересмотре транспортной концепции будет ясна даже и неспециалисту. Но к этому времени сменится поколе-ние практикующих урбанистов. К ним обращено мое слово.

Точность как мера достоверности. Принято считать, что модель хо-роша, если находится в соответствии с наблюденными фактами. Но для транспортного процесса существенны колебательные свойства: периоди-ческие колебания связей, потоков, затрат времени и дальности внутри часа, суток недели и по сезонам: поступательные изменения с ростом го-рода или его территории, с ростом автомобилизации и т.д. – объективная реальность. В этих условиях приходится признавать, что модель может быть проверена на адекватность лишь условно, на одно из частных со-стояний города, а далее будет применяться ее экстраполяция на другие состояния. Следовательно, возникает специфическая задача – проверка логической непротиворечивости модели при отклике на изменение со-стояний.

Изучению точности моделей посвящено много работ – практически каждый исследователь затрагивал этот аспект. Мне не хочется вступать в полемику, а по некоторым причинам не хочется конкретно упоминать авторов, но наблюдалось формальное применение методов статистиче-ской обработки. Существенно, что вынужденная выборка отражает пока-затели, характерные или для некоторых групп населения (демография) или для части городской структуры (потоки на определенном виде транспорта или на части магистралей) или, наконец, для части связей (трудовые или другие). Но оказалось важным, что большинству этих по-казателей свойственна территориальная дифференциация. Например, па-дение подвижности (в передвижениях, а не поездках) всех групп населе-ния от центра к периферии. Следовательно, во-первых, выборка должна обеспечивать статистическое представительство групп населения по зо-нам города, во-вторых, генерализация должна строиться на распростра-нении показателей частной модели – зависимости подвижности данной группы населения от зоны города. А как делимитировать зоны? Удачным оказался прием зонирования территории города мерами доступности – средними затратами времени на достижение места всем населением го-рода или, иными словами, средней удаленностью (в единицах времени) населения от данного места. Это сработало при построении частных мо-делей подвижности структурных групп населения с культурно-бытовыми целями. Еще лучшим показателем делимитации оказалась ме-ра удаленности объектов культурно-бытового тяготения, но для них пришлось построить вспомогательные (в конечном итоге также полез-ные) модели дифференцированной посещаемости.

Итак, для проверки модели с целью последующей ее экстраполяции в меняющейся ситуации при обработке обследований требуется проце-дура пространственного анализа городской структуры, для чего пригод-ны методы транспортного анализа. Первая задача – зонирование терри-тории города по доступности мест для населения, объектов приложения труда и прочих объектов тяготения. Доступность определяется по-разному в конкретных реализациях моделей транспортной системы – на-чиная с примитива «воздушных расстояний» до сетевого и, наконец, маршрутного моделирования. Все эти модификации имеют свое локаль-ное назначение (см. Справочник проектировщика. Градостроительство. М.: Стройиздат, 1978, гл. 23) для решения разных по степени агрегации городских задач. Кроме того, степень подробности моделирования мо-жет учитывать (или нет) влияние перегрузок в узлах или на перегонах транспортной сети и в объектах. Все это многообразие сопутствующих моделированию обстоятельств обычно не нуждается при обработке ма-териалов обследований. Тем не менее, исследователь должен осознанно подходить к настройке инструмента для корректного выявления необхо-димых для моделирования зависимостей. Покажем далее, что подобные же вариации моделей понадобятся и при решении практических задач.

Не должно вызывать сомнения, что наивысшая детализация описа-ния системы повышает адекватность моделей. Это, естественно, связано с тем, что транспортный процесс в городе представляет собой адаптив-ную систему. Потенциальный спрос рождает определенный уровень загрузки системы, которая в свою очередь приводит к частичной реали-зации спроса. В итоге, как правило, мы имеем сбалансированную систе-му нагрузки. Надо полагать, что по мере совершенствования транспорт-ной системы степень реализации потенциального спроса будет повы-шаться. В этом и состоит главная задача выбора степени точности моде-ли.
Вернемся к обсуждению различных аспектов точности моделирова-ния. Корреспонденции (матрица связей объектов отправления-прибытия между собой). Как правило, при типичном для предыдущего этапа мас-совом применении сетевой модели (без учета конкретной маршрутной системы) средняя ошибка расчета корреспонденции составляла около 100% при коэффициенте корреляции расчетной и фактических матриц около 0,9. Как ни парадоксально, но пугающие 100% не так уж нелепы. Представим себе город в 1 млн. жителей – это примерно 500 тыс. трудя-щихся. При членении города на 100 районов мы имеем матрицу 100х100 =10 000 элементов. Средний размер корреспонденции 500 000:10 000=50 человек. Следовательно, средняя ошибка – это всего лишь 50 человек! Другие авторы, например, испытывавшие т.н. «энтропийные» модели, действовали по-другому. В расчет принимались лишь значащие (ненуле-вые) элементы обследованной матрицы. При тех же 100 районах они мо-гут составлять от трети до половины элементов матрицы. Это позволяло утверждать, что при испытании «энтропийных» моделей достигается по-грешность лишь 50%. Однако это требует от исследователя определенно знать заранее, до расчета, где будут отсутствовать связи. На подобное рассчитывать не приходится, поэтому следует согласиться, что точность моделирования соизмерима в обоих случаях, расхождение лишь в идео-логии подхода.

Каковы следствия из точности расчета корреспонденций? Предста-вим ситуацию: тяготение к промзоне А из двух смежных жилых районов В и С, имеющих общий узел посадки на средства транспорта. Связь каж-дого из этих жилых районов с промзоной имеет погрешность 100%. До-пустим, связь АВ равна 15 чел., а связь АС – 5 чел. Но при посадке на транспорт эти корреспонденции суммируются, следовательно, погреш-ности погашаются и точность моделирования по отношению к нагрузке на транспортную систему существенно выше, чем по отношению к соб-ственно моделированию самих корреспонденций. Поэтому следует кри-тически отнестись к тем теоретическим публикациям, в которых по-грешности формально просто перемножались, в итоге получая практиче-ски нулевую надежность моделирования.

Из приведенного примера можно сделать вывод, что средние пока-затели дальности (или затрат времени) корреспонденции тоже имеют очень высокую надежность в расчете. Это объясняется тем же свойством средних показателей: они получаются суммированием моментов, следо-вательно, со взаимным погашением погрешностей. По этой причине та-кие показатели чрезвычайно полезны как для аналитического зонирова-ния территории города на этапах назначения выборки и генерализации данных обследований, так и в приложениях, связанных с оценками го-родских земель.

Следующий, чрезвычайно ответственный аспект точности модели-рования, связан с потокораспределением. На первом этапе развития транспортных моделей были реализованы неоднократно алгоритмы от-несения корреспонденции к формально кратчайшему пути. Несмотря на чрезвычайную грубость такого подхода, он все еще встречается и в те-кущих программных продуктах, в частности, зарубежных. В то же время отечественные разработки уже давно превосходили зарубежный опыт. Это объясняется не только тем, что данной проблеме уделяли внимание разнообразные независимые отечественные школы, но и тем, что мы, прежде всего, решали проблемы общественного транспорта. Здесь важно принципиальное различие «поведения потоков» легковых автомобилей и общественного транспорта. Зарубежные авторы надеялись добиться множественного потокораспределения путем моделирования заторов (в этом случае итерационная процедура перераспределения потоков по ме-ре снижения скоростей на перегруженных участках вполне приемлема, но продолжительна в расчете). Нам же с самого начала было ясно, что для общественного транспорта характерно не изменение трассы по мере движения, а перераспределение посадок на остановочных пунктах (и при пересадках).

Теоретически были испытаны разные модели, имеющие некоторые аналоги с расчетами электрических цепей (но с заменой Кирхгофа на эм-пирические функции психологической оценки разницы затрат времени с учетом наполнения салона или загрузки перегона), а также с расчетами гидравлических сетей (но с введением обратной зависимости – в «су-женных» участках скорости не растут, а падают). Наибольшую точность давала псевдогидравлическая модель. Однако она не получила развития, поскольку превосходила возможности доступной в 70-х годах вычисли-тельной техники. Но сейчас такую идею можно предложить разработчи-кам.
Еще остались специалисты, знакомые с чрезвычайно эффективным и изящным алгоритмом «местного стока», разработанного безвременно ушедшим Леонидом Яковлевым. Будучи приближенным методом, он по-зволял получать вполне удовлетворительный результат с приемлемым быстродействием. У Л.А. Яковлева в узлах сети (и общественного транспорта, и легкового автомобиля) производилась оценка альтернатив разветвления потоков по разнице затрат времени достижения цели с уче-том фактора «привлекательности» вида транспорта или класса магистра-ли. В реализованном Пакете привлекательность была априорной, назна-чаемой при кодировке сети. Теперь же нет противопоказаний для пере-назначения этого параметра с учетом загрузки на предыдущей итерации, но нет, к великому сожалению, этого безусловно талантливого автора.

Возвращаясь к теме достигаемой точности, зафиксируем, что при точности расчета корреспонденций с коэффициентом корреляции 0,9 скалярная величина «поверхностной плотности потоков» (чел.-км, пас.-км, машино-км) имела близость на уровне 0,98! Напомним, что происхо-дит суммирование корреспонденций по участкам, несколько ниже, но все еще высокой остается близость «векторной плотности потоков» - распределение векторов корреспонденций по квантованным секторам (6-8) в сравнении с проекцией транспортных элементов на оси тех же сек-торов. Но при переходе к сопоставлению расчетных и фактических по-токов происходит катастрофическая потеря точности, до полной неузна-ваемости. Особенно это заметно при крупных транспортных районах (т.е. внутри которых более одного транспортного узла). Из этой иерар-хии следует, что если в целом мы умеем достаточно правильно оценить общий объем потоков, стремящихся пройти через некоторое сечение, то последующие неудачи связаны только с несовершенством моделирова-ния потокораспределения.

Видимо, к решению этой задачи желательно привлечь будущих ис-следователей. Здесь достаточное поле приложения сил:

  • в приемах описания системы (районирование, подходы, скорости, пересадки, маневры в узлах);
  • в построении частных моделей предпочтения-выбора (оценка вре-мени езды при разных уровнях загрузки системы или условий пере-садки и для разных категорий населения);
  • в отыскании эффективных расчетных алгоритмов (которые могут различаться для общественного транспорта и для автомобильного движения).

Предлагаю это потомкам и прошу заняться этой задачей, как критической.


В данном тексте не были упомянуты другие важные аспекты транс-портного моделирования – прикладная стратификация населения, прин-ципы транспортного районирования, класс задач modal split – выбор ви-дов транспорта и способов сообщения и др. Внимание сосредоточено лишь на двух блоках – корреспонденции и потоки. Корреспонденции были упомянуты лишь в примитивном варианте (типа трудового населе-ния), на самом деле для большинства передвижений-поездок типична схема «попутного» посещения объектов. Автор поставил перед собой за-дачу показать трансформацию понятия точности на разных этапах расче-тов.
Вместо заключения – переменная точность моделирования как спо-соб решения прикладных задач. В зависимости от практической цели оказывается полезным настраивать модель с переменной степенью под-робности.

Так, если перед нами задача текущего управления, то даже при из-вестных (обследованных) потоках возникает необходимость восстано-вить недостающую информацию о пересадочных связях. Без нее нельзя корректировать схему маршрутов. В таком случае полезно применить моделирование в полном объеме, достигая предельной адекватности расчета и факта.

Но, допустим, что требуется определить виды, вместимость и часто-ту движения транспорта, обслуживающего новый район. Если учитывать фактическую зависимость подвижности населения от доступности жило-го района, то для периферии она оказывается меньше средней по городу и, тем более, по сравнению с центром. Несмотря на кажущуюся объек-тивность этой тенденции, расчетчик должен осознать, что, учитывая снижение подвижности на периферии, он тем самым занижает и уровень ее обслуживания. В итоге практически неполноценное обслуживание этого района может лишь усугубиться.

Читатель сам может проанализировать влияние степени точности (подробности) моделирования на ожидаемый результат. Я хотел бы об-ратить внимание на принципиальное расхождение подходов, типичного для практики применения т.н. «гравитационной» модели в нашей стране в сопоставлении с заимствованной «энтропийной» моделью.

Приоритеты этих двух подходов различаются. В гравитационной модели исходной является «функция предпочтения», считающаяся соци-ально-психологическим свойством, - степень снижения вероятности тя-готения с ростом критерия трудности связи (дальности, времени, цены или их взвешенных комбинаций). Итоговое распределение корреспон-денций является производным от транспортно-планировочной ситуации. В энтропийной же модели считается априори известным это распределе-ние (или средний показатель). В итоге моделирования находится такая матрица корреспонденций, которая удовлетворяет, в частности, этому условию. Это вполне приемлемо, если стоит задача объяснить сущест-вующее положение (например, для упомянутого восстановления данных о пересадках). Но для любой прогнозной задачи подобный подход кова-рен: опасно занизить транспортные следствия при оптимистичных апри-орных распределениях. Мне известны подобные печальные случаи при разработке проектов транспортных систем или выборе вариантов плани-ровочного развития.

Аналогичный комментарий необходим и для осмысления гипотезы, уверенно сформулированной Г.А. Гольцом. Константа самоорганизации – едва ли не самое фундаментальное высказывание. Применительно к нашему рассуждению о частном влиянии компонент транспортного рас-чета-прогноза, отметим, что только в финале адаптации всех участников деятельности на территории города, могут установиться «нормальные» параметры взаимодействия. Если транспортная система соответствует планировке города, если население размещается только в нормально об-служенных районах, если емкость и посещаемость объектов тяготения распределились согласно зонам доступности, то только в этом случае на-ступает самоорганизация. Но для решения любой частной задачи – вы-бор ли варианта территориального развития, сравнение ли транспортных вариантов и т.д. – показатели затрат времени, дальности передвижений и поездок могут быть какими угодно, в частности, и неприемлемыми для населения. Если же в проекте удается найти решение, соответствующее константе самоорганизации, то это является свидетельством успеха и высокого качества проекта.

В заключение автор выражает глубокую благодарность за предос-тавленную возможность обратиться к профессиональной аудитории и надеется на преемственность знаний.