Россия
Использование различных типов моделей в транспортном планировании играет ключевую роль в прогнозировании сценариев функционирования городской транспортной системы, включая строительство новых дорог и изменение схем общественного транспорта. Правильное применение этих моделей способствует эффективному и устойчивому развитию транспортной инфраструктуры
транспорт, модель, четырехэтапная модель, анализ уровней функциональности
Существует широкий перечень объектов, которые требуют оценки, начиная от реконструкции существующей инфраструктуры до новых схем автомобильных или железных дорог и заканчивая комплексной работой по подготовке генерального плана. Географическое положение и размер также влияют на выбор типа модели. По сути, транспортное моделирование может варьироваться от разработки относительно простых моделей, которые заказываются для конкретного расчета, и моделей транспортных сетей, которые описывают определенную область исследования и рассматривают спрос на транспорт как функцию состояния транспортной сети [1-4]. Например, количество поездок, генерируемых населенным пунктом, может быть функцией качества транспортного предложения (время в пути до ближайшего пункта назначения). Аналогично, выбранный маршрут будет являться функцией уровня загруженности сети. Сетевые модели, как правило, более сложны, поскольку они могут включать «обратную связь», где результирующее состояние сети может влиять на решения пользователей относительно выбора маршрута следования. В целом, для планирования и оценки транспортных проектов обычно необходимо использование сетевых моделей (дополненных простыми моделями, где это возможно).
Рассмотрим структуру транспортных моделей. Они включают ряд отдельных модулей (этапов), которые работают в определенной последовательности. «Четырехэтапная модель» описывает стандартный подход к транспортному моделированию. Процесс представлен на рисунке 1.
|
Спрос на транспорт определяется, как количество сгенерированых поездок в течение определенного периода выбранного в модели. Это могут быть агрегированные значения для транспортной системы (сетевых моделей), где спрос на транспорт рассчитывается по зонам. |
|
Генерация поездок |
|
Какой спрос на транспорт |
|
Распределение поездок |
|
Какой пункт назначения |
|
Общее количество поездок, сгенерированных зоной, распределяется по другим зонам. Результатом является матрица спроса, которая описывает количество поездок, совершаемых между каждой зоной отправления и назначения. |
|
Распределение по зонам |
|
Какой вид транспорта используется |
|
Cпрос на поездки между пунктами отправления и назначения связан с выбором варианта передвижения. Выбранный вариант должен содержать описание состояния сети, что предполагается как требование для моделирования. |
|
Назначение маршрутов |
|
Какой маршрут используется |
|
Маршрут выбирается на основе сети и услуг для работы общественного транспорта. Поэтому для назначения требуется описание состояния сети, которое предполагает процесс моделирования. |
Рисунок 1 – Структура четырехэтапной модели
В моделях общественного транспорта и грузоперевозок также может быть заключительный этап, на котором объемы перевозок (тонны или пассажиры) преобразуются в количество транспортных средств после этапа назначения. Это позволяет понять требования к транспортным средствам/услугам. Более сложные модели грузоперевозок также могут иметь дополнительные этапы, связанные с логистической цепочкой [5-7].
Функциональность модели определяется наличием обратных связей, которые повышают способность модели прогнозировать реальные результаты. Различные уровни функциональности можно охарактеризовать следующим образом (таблица 1).
Таблица 1
Сравнительный анализ уровней функциональности на различных моделях
|
Тип модели |
Особенности |
Функции |
|
Простые модели |
|
|
|
Модели назначения |
|
|
|
Модели выбора варианта следования |
|
|
|
Модели переменного спроса |
|
|
Для каждого из четырех этапов моделирования требуется включить контуры обратной связи в процесс моделирования. Контуры обратной связи распознают взаимозависимость различных этапов процесса моделирования и, следовательно, необходимость применения итеративных методов расчета. Вот несколько примеров:
- назначение спроса на транспортную сеть кардинально меняет состояние сети (через возникновение заторов), что, в свою очередь, влияет на выбор варианта поездки. Поэтому для этого требуется контур обратной связи на этапе распределения;
- назначение спроса на транспортную сеть приводит к заторам в точках сети, что влияет на выбор маршрута. Для этого требуются контуры обратной связи на этапе назначения;
- затор влияет на выбор пункта назначения. Для этого требуется, чтобы сетевая информация из назначения была возвращена на этап распределения поездок.
Временные рамки, необходимые для моделирования, зависят от функциональности, которая требуется от модели, а также от географического масштаба и сложности транспортной модели. Модели переменного спроса, разработанные на региональном или национальном уровне, работают с большими объемами данных и могут потребовать до 12 месяцев или более для разработки. Модели назначения, как правило, менее сложны, требуя от 1 до 6 месяцев для разработки в зависимости от размера модели и уровня требуемой зональной и сетевой детализации. Простые модели могут быть разработаны в течение нескольких недель, хотя это является отражением ограниченного масштаба результатов, которые они генерируют.
1. Лебедева, О.А. Оптимизация транспортной сети с учетом оценки качества услуг общественного транспорта / О.А. Лебедева, В.Е. Гозбенко, С.К. Каргапольцев. Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2019. № 1 (61). С. 112-118.
2. Полтавская, Ю.О. Сегмент городской улицы при оценке качества функционирования городского общественного пассажирского транспорта / Ю.О. Полтавская, А.Ю. Михайлов В сборнике: Шаг в будущее: теоретические и прикладные исследования современной науки. Материалы 8 молодёжной международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. Научно-издательский центр «Открытие». 2015. С. 40-44.
3. Лебедева, О.А. Оптимизация маршрутной сети городского общественного транспорта / О.А. Лебедева. Вестник Ангарского государственного технического университета. 2018. № 12. С. 185-188.
4. Лебедева, О.А. Транспортная инфраструктура как основополагающий фактор эффективного функционирования экономики страны / О.А. Лебедева, Ю.О. Полтавская, З.Н. Гаммаева, Т.В. Кондратенко. Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2018. Т. 1. № 15. С. 125-130.
5. Лебедева, О.А. Классификация моделей, применяемая к грузовым системам/ О.А. Лебедева, А.Ю. Михайлов. Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2016. Т. 1. № 1. С. 248-251.
6. Лебедева, О.А. Сравнительный анализ моделей прогнозирования спроса на грузовые перевозки / О.А. Лебедева. Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2022. № 19. С. 108-114.
7. Лебедева, О.А. Транспортное планирование в рамках интеграции моделей землепользования и оценки спроса / О.А. Лебедева. Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2022. № 19. С. 103-107.
