НЦТМП
Научный центр
транспортного моделирования
и планирования

Прогноз интенсивности транспортных потоков по путепроводу через железную дорогу в районе Рыбное-Ходынино Рыбновского района Рязанской области по результатам транспортного моделирования

НИР проводился по государственному контракту с Министерством транспорта и автомобильных дорог Рязанской области. В работе был использован расчетный способ определения прогнозных интенсивностей потоков на планируемом путепроводе с визуализацией данных.

Опыт предыдущих подобных работ показал, что получить точную информацию по спросу на транспортные передвижения на районном уровне очень сложно. Если такая информация и существует, то аккумулируется она либо на более высоких уровнях, либо ее в принципе нет. Предварительные переговоры с представителями районной и городской администрацией подтвердили этот вывод. Тем не менее, информацию о примерном распределении живущих по южной и северной частям города, а также рабочих мест удалось независимо получить как в районной, так и в городской администрациях. Причем эти данные неплохо коррелировали между собой и нашими дальнейшими измерениями интенсивности транспортных потоков. Далее эта информация была уточнена с помощью анализа открытых картографических данных, а также натурными обследованиями территории.

Таким образом, в качестве исходных показателей при проведении работ были использованы: данные о распределение мест проживания, а также рабочих мест в южной и северной частях территориального образования Рыбное-Ходынино; информация о характеристиках УДС моделируемого района; информация о реально существующих в сети транспортных нагрузках на входах/выходах города; показатели скорости движения в потоке в пиковые периоды времени на отдельных участках сети, а также времени движения по локальным маршрутам; статистическая информация по изменению коэффициента автомобилизации населения за последние 20 лет и данные по изменению численности населения; информация из Генерального плана развития города Рыбное, данные по предприятиям, которые находились на стадии запуска в зоне влияния планируемого путепровода и т.д.

В работе были выполнены прогнозные расчеты транспортной нагрузки на путепровод, а также возможные изменения этого показателя при проведении оптимизационных мероприятиях на подходах к нему, входах в существующую УДС города Рязани и магистралях, находящихся в зоне влияния путепровода.

В процессе НИР проводились замеры часовой интенсивности транспортных потоков на основных пересечениях расчетного района для утреннего, вечернего часа пик и межпикового периода, а также почасовая суточная интенсивность на пересечении с максимальным трафиком между региональным центром Рязанью и районным центром Рыбное.

Предварительный пространственный анализ транспортной ситуации и замеры интенсивности потоков показали невозможность в данном случае строить модель по алгоритму, описанному в статье "Технология создания информационной транспортной модели города, включающей существующие и планируемые транспортные сети". Поэтому был выбран вариант построения модели спроса, учитывающий, в том числе, внешние корреспонденции из Рязани, тяготеющие к Рыбному, и определяемые распределением мест приложения труда в Рязани и Рыбном.

В результате расчетов интенсивностей потоков на отдельных участках моделируемой сети по выбранному алгоритму мы получили корреляцию между расчетными и действительными интенсивностями на уровне 0,99. Этот показатель позволил сделать вполне обоснованные прогнозы по транспортной нагрузке на планируемом путепроводе.

Уже после проведения расчетов и сдачи НИР Заказчику у нас появилась возможность построить транспортную макромодель на основе ранее собранной информации. Основная цель - проведение анализа перераспределения макромодели, который позволил бы подтвердить или опровергнуть результаты расчетов.

Результат, представленный на рисунке выше, был получен практически без настройки сети сразу после перераспределения модели. Вероятно, он мог быть еще серьезно уточнен в процессе дальнейшей работы над макромоделью. Тем не менее, и эти показатели позволяют говорить об очень хорошей сходимости данных и подтверждают правильность выбранного направления исследования и алгоритма расчетов.

Интересно, что указанная средняя относительная ошибка - 10%, вполне соответствует прогнозу по интенсивности движения в пиковое время на подобном объекте, ранее построенном в Рязани. К сожалению, не все результаты работ подобного рода можно проверить по той простой причине, что они либо не реализуются либо реализуются через длительный период в сильно изменившихся внешних условиях. Но в том случае, когда объект, по которому был сделан тот или иной прогноз, строится, мы всегда проверяем точность показателей. Подробнее об этом можно почитать здесь.