Модели транспортных потоков в задачах анализа эффективности организации дорожного движения Выполнил: аспирант, В.В. Морозов Научный руководитель: к.т.н., доцент кафедры ЭАТ, С.А. Ярков Актуальность темы 2 Последствия высокого уровня автомобилизации в крупных городах Ухудшение экологической обстановки Образование транспортных заторов Рост аварийности Ухудшение экологической обстановки Увеличение экономических издержек Понижения уровня жизни и статуса города 3 Основные составляющие моделирования загрузки транспортной сети Моделирование загрузки транспортной сети Модели расчета коммуникаций Модели транспортных потоков Модели распределения транспортных потоков 4 Критерии оценки эффективности ОДД (в работе Е.А. Румянцеву) Частные показатели Показатели, основанные на величине издержек Показатели, основанные на величине очереди Степень использования пропускной способности Отношение величины прибывающего к перекрестку потока к величине пропускаемого потока (в случае перенасыщения потока) Интегральные показатели Относительные безразмерные показатели Показатели, имеющие физическую размерность Доля задержанных автомобилей Число остановок/троганий при переезде перекрестка Шум ускорения Степень комфортности движения пешеходов Степень утомляемости водителей Стоимостные показатели Уровень загрязнения окружающей среды Уровень аварийности Расход топлива 4 5 Двухжидкостная модель Германа-Пригожина 𝒇𝒓 + 𝒇𝒔 =1, где 𝒇𝒓 − доля двигающихся ТС, 𝒇𝒔 − доля стоящих ТС. 5 6 Основные положения модели Германа-Пригожина 1) Длительность задержек транспортного средства, двигающегося по УДС, пропорциональна количеству транспортных средств, остановившихся в данный момент времени: 𝑻𝒔 =T𝒇𝒔 , где 𝑻𝒔 - удельное время задержек, (мин/км), T- средние удельные затраты времени (темп движения), Fs - доля стоящих ТС. 6 7 Основные положения модели Германа-Пригожина 2) Средняя скорость движения по УДС пропорциональна доле транспортных средств, находящихся в движении: 𝒏 𝑽𝒓 =𝑽𝒎 𝒇𝒓 , где 𝑽𝒓 - средняя скорость двигающихся ТС, 𝑽𝒎 - средняя максимальная скорость движения на УДС или на рассматриваемом ее участке, п - показатель, характеризующий качество функционирования УДС или ее рассматриваемого участка. 7 8 Практика применения модели ГерманаПригожина (в работе Е.А. Румянцева) Параметры модели Город Austin Dallas Houston San Antonio Milwaukee London Melbourne Sydney Brussels Seoul Москва в целом Москва-центр Москва-Садовое кольцо Москва-3-е кольцо Москва-МКАД Тm, мин/км n Коэффициент детерминации R^2 1,11 1,23 1,68 1,25 0,99 1,2 1,09 1,16 0,79 1,36 1,03 1,19 0,99 1,02 0,8 1,65 1,48 0,8 1,49 1,41 3,02 1,41 1,68 2,76 0,9 1,428 1,253 1,729 2,621 3,619 0,78 0,8 0,63 0,84 0,81 0,97 0,95 0,88 0,92 0,69 0,83 0,83 0,78 0,94 0,93 8 9 Параметры, необходимые для оценки эффективности ОДД 𝑵𝒊 = 𝑵ф 𝒕з , где 𝑁𝑖 - интенсивность i-го направления (полосы), 𝑁ф - фактическое количество ТС прошедших через сечение дороги, 𝑡з - время замера. 𝒕ф З𝒊 = , 𝒕 з где З𝒊 - занятость i-ой полосы, %, 𝑡ф - фактическое время нахождения автомобилей в контрольной зоне, 𝑡з - время замера. 9 Оборудование, используемое для сбора статистических данных 10 10 Годовые изменения интенсивности ТС Червишевский тракт – Стрела, 2015 г. 3000 2500 2000 1500 1000 2708 Февраль 2143 500 0 В центр Из центра Направление движения Интенсивность движения ТС Интенсивность движения ТС Червишевский тракт – Стрела, 2014 г. 11 3000 2500 2000 1500 1000 2708 2076 Февраль 500 0 В центр Из центра Направление движения 11 Параметры состояния ТП по центральной полосе на ул. Трактовая в районе ост. «ул. Революции» (направление в сторону центра) Интенсивность, авт./ч. Занятость, % 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 10:30:00 10:00:00 6:00:00 10:30:00 10:00:00 9:30:00 Длина транспортной очереди, авт. 160 140 120 100 80 Длина транспортной очереди, авт. 60 40 20 10:30:00 10:00:00 9:30:00 9:00:00 8:30:00 8:00:00 7:30:00 7:00:00 6:30:00 0 6:00:00 9:00:00 8:30:00 8:00:00 7:30:00 7:00:00 6:30:00 6:00:00 0 9:30:00 200 Занятость, % 9:00:00 400 8:30:00 Интенсивность, авт./ч. 8:00:00 800 7:30:00 1000 7:00:00 1200 6:30:00 1400 600 12 12 13 Основные выводы 1. По результатам проведённого анализа, для оценки эффективности ОДД в г. Тюмени наиболее рационально использовать модель Германа-Пригожина. 2. Произведён сбор статистических данных интенсивности ТС на участке УДС г. Тюмени по направлению «ул. Тобольский тракт – ул. Дружбы – ул. Профсоюзная – ул. Червишевский тракт» за 2014-2015 гг. 3. Необходимо продолжить сбор данных интенсивности ТС, занятости полос, транспортных очередей на участках УДС г. Тюмени. 4. Необходимо провести дополнительные исследования на предмет выявления взаимосвязи модели Германа-Пригожина с такими параметрами ТП, как интенсивность ТС, занятость полосы и транспортной очереди. 5. Оценить погрешность проведённых рассчётов. 13