К.т.н. Бутузова А.Б.

Иркутский государственный технический университет, Россия

Система перехватывающих стоянок и приоритет общественного транспорта как инструмент эффективного транспортного обслуживания центральной части города

Автомобилизации населения в России находится на уровне европейских стран 70-х годов прошлого столетия, это в три раза меньше, чем в США, самой автомобильной стране в мире, и почти в два раза меньше, чем в среднем по Европе [1].

Cогласно оценкам Федерального дорожного агентства (Росавтодор), по состоянию на конец лета 2013г. на 1000 россиян приходилось порядка 271 автотранспортного средства, включая коммерческий транспорт. В рейтинге наиболее автомобилизированных стран Россия заняла 46 место - между Суринамом (44-ое место и 282 автомобиля), Мексикой (45-ое место и 276 авто), Сербией (47-ое место и 252 авто) и Антигуа (48-ое место и 230 авто на 1000 жителей). По данному показателю России ещё очень далеко до лидеров рейтинга - Монако и США (908 и 802 автомобиля на тысячу населения соответственно)[2,3].

В Европе насчитывается в среднем 480 автомобилей на 1000 жителей, в ряде высокоразвитых стран этот показатель превышает 600 автомобилей.

К примеру, уровень автомобилизации в Белоруссии составляет 109 автомобилей на 1000 человек, на Украине – 98, в Азербайджане – 51, Молдавии – 82.

Не смотря на то, что уровень автомобилизации в целом по России пока вдвое ниже, чем в среднем по Европе, есть отдельные российские города сумевшие достичь европейского уровня.

По результатам исследования «Автостата», самым автомобилизированным городом является Владивосток, где легковой машиной владеет каждый второй житель: на 1000 жителей приходится 556 автомобилей. Далее в списке идут Сургут, Красноярск и Тюмень. Москва только на пятом месте: на 1000 москвичей приходится 360 машин.

Обеспеченность населения автомобилями на 1000 жителей начала резко увеличиваться с 2005 года. Тогда на 1000 жителей приходилось всего 176 машин. К 2010 году этот показатель вырос до 231 автомобиля. При сохранении темпов автомобилизации к 2020 году ее уровень в среднем по России вырастет до 350–360 автомобилей на 1000 жителей, а в крупных мегаполисах этот показатель может приблизиться к отметке в 500 автомобилей [5].

Процесс автомобилизации в России сопряжен с негативными процессами, к числу которых относится перегруженность улично-дорожных сетей центров городов. Таким образом, российские города уже столкнулись с проблемами, характерными для крупных городов стран с высоким уровнем автомобилизации. В современной зарубежной практике организации транспортного обслуживания деловых центров городов (Central Business District - CBD) и центров исторических городов все большее применение получает приоритет общественного пассажирского транспорта в сочетании с перехватывающими стоянками (Pakr and Ride). В качестве примера можно привести такие города, как: Берн (Швейцария), Дижон, Страсбург, Бордо (Франция), Штутгарт и Дортмунд (Германия), Лондон (Англия), Токио (Япония) и т.д. Использование этого опыта в российских городах становится все более актуальным [3].

Проектирование организации приоритетного движения пассажирского общественного транспорта и системы перехватывающих стоянок требуют инструментария, позволяющего определять оптимальные решения. Моделирование приоритета общественного транспорта и систем перехватывающих стоянок не получило достаточного отражения в отечественной специальной литературе и периодике. В этой связи, в Иркутском государственном техническом университете, в рамках диссертационного исследования, была разработана модель оптимизации транспортного обслуживания городского центра при условии приоритета общественного транспорта в сочетании с системой перехватывающих стоянок [4].

Целью исследования являлось повышение эффективности транспортного обслуживания центров крупных городов в условиях приоритета общественного транспорта. Предложенная оптимизационная модель направлена на снижение затрат времени населения на передвижения в центр города и позволяет определить оптимальные параметры зоны приоритета общественного транспорта и системы перехватывающих стоянок.

Основой разработанной модели транспортного обслуживания центра города при условии приоритета общественного транспорта послужила работа авторов R. Arnott и J. Rowse [6], в которой рассматривалось моделирование системы стоянок в районе центра города. Оптимальное состояние транспортной системы, обслуживающей центр, определяется как минимум затрат времени населения на передвижения в центр. При этом конкурирующими способами передвижения являются передвижения пешком и передвижения с использованием автомобиля.

В данном исследовании рассматривается неоднородная городская среда и формулируется следующая постановка задачи транспортного обслуживания центра:

· в центральной части города вводится приоритет общественного транспорта, в зону приоритета ГПТ ограничивается доступ легкового транспорта, а перехватывающие стоянки размещаются по границе зоны приоритета;

· размер зоны приоритета ГПТ принимается с учетом нормативов пешеходной доступности – от границы зоны до ее центра, т. е радиуса пешеходной доступности 500-700 м;

· критерий нахождения оптимума – минимум затрат времени на передвижения в центр.

В качестве конкурирующих способов передвижения предлагается применять передвижения с использованием общественного транспорта (q=1) и передвижения с использованием индивидуального транспорта и системы перехватывающих стоянок (q=2). Оптимальным решением транспортного обслуживания считается обеспечивающее условие минимизации суммарных передвижений в центр

, (1)

где x_ij – количество поездок из расчетного транспортного района i (вне центра) в расчетный транспортный район центра j; t_ijq – полные затраты времени на передвижение из района i в район j при использовании вида транспорта q ; i – индексы районов убытия, ; j - индексы районов принадлежащих центру, ; Q – уровень автомобилизации, авт./1000 жит.; p – заполнение легкового автомобиля.

Правило, по которому часть пользователей индивидуального автомобильного транспорта отказывается от его применения и пользуется общественным транспортом, зависит от обеспеченности местами парковки. В данной работе предполагается 100% обеспечение спроса на места на перехватывающих стоянках.

Передвижения на общественном транспорте , q = 1, включают в себя: - время подхода до остановочного пункта, - время ожидания, - время поездки, - расстояний по сети между районами i и j, - время подхода от остановочного пункта до места назначения:

(2)

Время подхода до остановочного пункта зависит от плотности маршрутной сети города F₁

(3)

где к_н.п. = 1,2 – коэффициент непрямолинейности подхода; к_в.о = - коэффициент выбора остановочного пункта, обеспечивающего экономию общих затрат времени на передвижение по сравнению с поездкой от ближайшего ОП; - скорость сообщения рассматриваемого вида транспорта; - среднее расстояние между остановочными пунктами; - скорость передвижения пешком.

На плотности маршрутной сети накладываются двухсторонние ограничения 0 < F₁ < F_1, max = 2,5 км/км² .

Расчеты времени подхода к ОП тесно связаны с расположением их на транспортной сети, нормированием радиусов пешеходной доступности и транспортной обслуженности территории города. Все эти характеристики тесно связаны с характеристиками городской застройки по экономическим, архитектурно – планировочным и другим соображениям. “Методические указания по проектированию сетей общественного транспорта, улиц и дорог” ЦНИИП градостроительства рекомендуют принимать максимально допустимое расстояние пешеходного подхода к ближайшим остановкам МПТ в районах с капитальной многоэтажной застройкой (в среднем более двух этажей) равным 500 м и в районах с малоэтажной (усадебной) застройкой – 700 м, причем с учетом непрямолинейности подходов их следует сокращать на 20% в расчете на коэффициент непрямолинейности подхода к_н.п. = 1,2 , т.е. принимать соответственно равными 400 и 560 м.

Время подхода от остановочного пункта до места назначения рассчитывается по формуле (4), зависит от плотности маршрутной сети центра F₂, при условии 0 < F₂ < F_2max = 4,5 км/км².

Время ожидания может колебаться в зависимости от интервалов движения общественного транспорта . Чтобы получить достаточно малое время , нужно иметь небольшую плотность сети. Но уменьшение плотности сети приводит к увеличению зоны пешеходного движения и уменьшению пешеходной доступности транспортных линий. Оптимальную плотность транспортной сети определяют по критерию минимума общих затрат времени в корреспонденциях с учетом капитальных затрат и эксплуатационных расходов, которые растут вместе с ростом плотности сети ^:

(4)

Время поездки зависит от двух величин - от расстояний по сети между районами i и j, а также скорости сообщения, при этом на данный показатель накладываются двухсторонние ограничения .

Очевидно, что плотность транспортной сети F является одним из основных определяющих параметров, от которых зависят все составляющие передвижения.

В данной модели скорость сообщения V_сообщ также предлагается рассматривать как функцию от плотности транспортной сети F:

(5)

где V_{разреш.} – разрешенная скорость движения на маршруте, км/ч; t_з.ср. – средняя задержка на одно транспортное средство при движении через перекресток, с; t_обс.ср. – среднее время обслуживания на остановочном пункте, с; – количество пересечений на маршруте; – количество остановочных пунктов на маршруте (l_ост. - среднее расстояние между остановочными пунктами на маршруте); среднее расстояние между пересечениями; P – площадь рассматриваемой территории; F – плотность транспортной сети для рассматриваемой территории.

В результате, затраты времени населения для передвижения на общественном транспорте можно определить по формуле:

(6)

Передвижения на индивидуальном транспорте , q = 2, включают: - время подхода к постоянному месту хранения автомобиля, - время поездки, - время подхода к месту назначения:

, (7)

Время подхода к месту хранения зависит от плотности размещения гаражей, т.е. от средней длины подхода .

Соответственно, среднее время подхода к месту хранения:

(8)

где - скорость передвижения пешком.

Время подхода к месту назначения:

(9)

где S_ОТ – площадь участка центра с приоритетом общественного транспорта; G – плотность размещения гаражей (на данный параметр также накладываются двухсторонние ограничения).

То есть, затраты времени населения для передвижения на индивидуальном транспорте определяются по формуле:

(10)

Скорость сообщения на индивидуальном транспорте определяется по выражению (5) также как и для общественного транспорта при условии, что среднее время обслуживания на остановочных пунктах равно нулю.

Целевая функция модели (11), решением которой является минимизация суммарных затрат времени на передвижения в центр с использованием обоих видов транспорта при различных ограничениях:

(11)

Исходными данными для решения оптимизационной задачи являются:

1. Матрица корреспонденций, x_ij - количество поездок из районов i и j, включающая:

- трудовые поездки;

- культурно – бытовые поездки.

2. Кривая расселения;

3. Объем корреспонденций в центр города.

Весь город разделен на транспортные (расчетные) районы. Выделен центр, состоящий из нескольких расчетных районов.

В результате данного исследования получена подробная модель, позволяющая рассматривать разные нюансы задачи при различных ограничениях.

Литература:

1. Автомобильный транспорт России [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://online. russiantransport. om/ us/ ocums/ n/auto/jan03/iru1.html.

2. Автомобилизация в России выйдет на уровень развитых стран к 2025 году [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.autostat.ru/news/view/9649.

3. Растет ли автомобилизация населения? [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://ruskline.ru/analitika/2013/01/21/rastet_li_avtomobilizaciya_naseleniya.

4. Куприянова А.Б. Оптимизация транспортного обслуживания центра крупного города в условиях приоритета общественного транспорта и системы перехватывающих стоянок: Дис. … канд. техн. наук: - Иркутск, 2008.-162 с.

5. Эксперты оценили уровень автомобилизации России [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.allmedia.ru/newsitem.asp?id=915577.

6. Arnott R. Modeling parking/ R. Arnott, J.Rowse - Journal of urban economics, 45 (1), 1999.- P. 97-124.