Котиков Ю.Г., Оллова Н.Е., Кафедра организации перевозок, управления и безопасности на автомобильном транспорте Санкт-Петербургского государственного архитектурно-строительного университета (СПбГАСУ), г.Санкт-Петербург, e-mail: cotikov@mail.ru
Введение
В Санкт-Петербурге транспортные заторы («пробки») стали острейшей проблемой. Для обеспечения устойчивого экономического роста города необходима модернизация транспортной сети. В поисках и внедрении оптимальных решений этой задачи существенную помощь могут оказать ГИС технологии.
Широкий спектр функциональных возможностей программных продуктов семейства ArcGIS позволяет проводить комплексные исследования транспортных потоков с учетом множества других аспектов жизнедеятельности мегаполиса, представленных в виде тематических слоев единой базы геоданных и цифровой карты города. В данной статье представлена совокупность авторских разработок, направленных на развитие аналитической базы соответствующих проектных работ с привлечением инструментария ArcGIS 9.2. Приведен пример их реализации на основе исследования трафика и разработки рекомендаций по совершенствованию улично-дорожной сети (УДС) в районе перспективного делового центра «Охта-сити» (рис. 1).
Рис. 1. Полигон исследования.
Исследование дорожного движения на фрагменте УДС
В районе исследования велись наблюдения за 36 направлениями движения транспорта в утренние и вечерние часы пик по 15-минутным интервалам. Общее количество актов фиксации транспортных средств счетчиками-наблюдателями составило 160632 единиц наблюдения (ед. набл). Транспортные средства были разделены на грузовые и легковые. При обработке данных грузовые автомобили приводились к легковым с коэффициентом K=2. Вычислялась среднечасовая интенсивность движения (ед./час) для каждого направления.
Число узлов исследуемого фрагмента УДС около Красногвардейской площади составило 18 (рис. 2). Строились матрицы корреспонденций (рис. 3) и картограммы интенсивностей потоков (рис. 2), приведены их примеры для вечернего часа пик при существующей схеме организации движения.
Рис. 2. Картограмма интенсивностей, ед./час.
Рис. 3. Матрица корреспонденций, ед./час набл.
Подготовка информации и анализ дорожной ситуации
Для моделирования движения создана сеть дорог в формате Network DataSet. При задании разрешенных и запрещенных поворотов на УДС использовались конструктивы Мультиреберных поворотов, Разворотов, дисциплина Строго определенных поворотов. Атрибуты поворотов отображали информацию о продвижении по сети. Примером атрибута является время, необходимое для совершения соответствующего движения. Карта с сетью для анализа показана на рис. 4.
Рис. 4. Карта с сетью для анализа.
Оценка транспортной ситуации на фрагменте УДС проведена путём анализа областей обслуживания и маршрутов движения. Исходили из предположения, что чем сложнее транспортная ситуация на площади, тем меньше её транспортная доступность, т.е. время проезда через развязку увеличивается, а область обслуживания (за определенный отрезок времени) объекта, находящегося на площади, уменьшается.
Далее в ArcGIS Network Analyst производился сравнительный анализ: как по времени, затраченному на прохождение маршрута, так и по зонам транспортной доступности. Примеры вывода маршрута и путевого листа, построения Зон доступности для 0.5, 1, 1.5 и 2 мин приведены на рис. 5, 6.
Рис. 5. Маршрут и путевой лист.
Рис. 6. Графическое представление зон доступности.
Разработка рекомендаций
На основе проведенного анализа и соответствующих расчетов нами предложен ряд рекомендаций по улучшению организации движения в исследуемом районе и проведена оценка их эффективности по разработанной методике. Рассмотрим ее применение на конкретном примере.
Обоснование перехода на кольцевую схему движения. Развитием организации движения на перекрестках и площадях является введение на них кругового движения. При этом главным результатом является ликвидация конфликтных точек пересечения автомобильных потоков. Кроме того, на круговых развязках скорость движения автомобилей (из-за воздействия на водителя центробежной силы) обычно не превышает 45км/час, что уменьшает вероятность конфликтных ситуаций. Для повышения пропускной способности рассматриваемого транспортного узла предложена кольцевая развязка в одном уровне без трамвайного движения и с таковым (рис. 7).
Рис. 7. Участок с круговой развязкой без и с трамвайным движением (бордовый цвет).
Анализ предлагаемой схемы движения проводится по тем же показателям, что и при существующей схеме. При этом предполагается, что задержка при въезде на кольцо составляет 20, а при выезде 10 секунд. Количество полос на кольце – 5, светофорное регулирование отсутствует, средняя скорость движения 30 км/час. Интенсивности входящих на кольцо потоков останутся теми же, что и при существующей схеме, а интенсивности движения по кольцу вычисляются из существующих (измеренных наблюдателями). Далее строятся матрицы корреспонденций и картограммы интенсивностей.
Для сравнения существующей и проектируемой схем движения подсчитывается общее время, затрачиваемое автомобилями для проезда участка УДС, на котором предложено изменить организацию движения. Для этого в среде ArcGIS вычисляется время проезда между узлами УДС и составляются матрицы для обеих схем движения. Затем полученные матрицы перемножаются на матрицы интенсивностей. Результаты представляются в виде матриц для существующей и для проектируемой схем движения (рис. 8), приведены примеры для вечернего часа пик. Полученные в матрицах значения представляют собой время, затраченное всеми автомобилями (согласно интенсивностям), проезжающими по участку УДС за 1 час. То есть, если один автомобиль проходит данный участок за 0,2 (мин дв.), то при существующей интенсивности 4230 (ед./час) общее время, затраченное на проезд по данному участку всеми автомобилями, составит 846 (мин дв./час набл.).
Рис. 8. Матрица времени движения всех автомобилей при существующей (вверху) и при проектируемой схемах организации движения, мин дв./час набл.
Просуммировав для каждой из матриц значения затрачиваемого времени, получим суммы: для существующей схемы организации движения – 26902 (мин дв./час набл.); для проектируемой – 8342 (мин дв./час набл.), то есть в 3,2 раза меньше.
Маршрутизация. Для выполнения анализа зададимся теми же точками, что были приняты при маршрутизации на существующей схеме. Результат маршрутизации отображен на рис. 9. Время на прохождение маршрута между начальной и конечной точками сократилось в 1,7 раза (до 1,72 минуты), что является значительным улучшением.
Рис. 9. Маршрут и путевой лист.
Построение зон доступности.Для этого зададимся той же точкой, от которой строятся зоны транспортной доступности при анализе по существующей схеме движения. Из рис. 10 видно, что эти зоны на предлагаемой схеме значительно увеличились, и за то же время можно проследовать значительно дальше от заданной точки.
Рис. 10. Графическое представление зон доступности.
Теперь проведем анализ предложенной схемы организации движения в зависимости от времени въезда на кольцо. Зададимся теми же параметрами движения, изменяться будет только время ожидания въезда на кольцевую развязку. На рис. 11 показано, как изменяются зоны транспортной доступности в зависимости от времени. С увеличением времени задержки при въезде на кольцо уменьшается расстояние, которое можно покрыть за заданный промежуток времени. Отметим, однако, что при задержках от 0,3 до 0,7 минуты это расстояние меняется незначительно. Следовательно, оптимальный режим работы кольцевой развязки будет обеспечен при времени ожидания въезда на кольцо до 0,7 мин. Если это время превышает 1,3 минуты, то зона доступности ограничивается кольцом. Это значит, что 2 минуты автомобиль может двигаться практически в пределах кольцевой развязки, что приведет к образованию заторов на подъездах к ней и на ней.
Рис. 11. Зоны транспортной доступности при времени въезда на кольцо 0,3 мин. (А), 0,7 мин. (Б) и 1,3 мин. (В).
Далее проведем анализ проектируемой схемы движения в зависимости от скорости движения на ней. При этом время съезда с кольца равняется 10, время заезда 20 секундам. На рис. 12 представлены зоны доступности, полученные при изменении скоростей. С увеличением скорости движения по кольцу увеличиваются и зоны, до которых можно доехать за заданное время. Наибольшие зоны доступности получаются при скорости 60км/час, но ее нельзя обеспечить по условиям безопасности движения. Оптимальная скорость движения по кольцу 30-38км/час. При этом обеспечиваются значительная транспортная доступность (следовательно, не будет возникать заторов на данном участке), а также условия безопасного движения на кольцевой развязке.
Рис. 12. Зоны транспортной доступности при скорости движения (сверху-вниз): 60, 40 и 20 км/час.
Таким образом, с точки зрения предотвращения заторов оптимальными являются следующие параметры движения: время ожидания въезда на кольцевую развязку до 0,7 минуты, скорость движения по ней 30-40км/час.
Построение матрицы корреспонденций. Сетевой анализатор модуля Network Analyst позволяет строить географически привязанную матрицу корреспонденций (OD-matrix). С помощью ArcGIS проведем анализ для существующей и проектируемой схем движения. Зададимся теми же точками, что и при построении матрицы транспортных корреспонденций. Поскольку при обеих схемах организации движения входы и выходы не меняются, матрицы геометрически будут выглядеть одинаково – 73 линии, соединяющие 18 входов и выходов (рис. 13). Это свидетельствует о необходимости и достаточности ареала и набора условий, выбранных для сравнения вариантов, а также о топологическом подобии сравниваемых графов.
Рис. 13. Геопривязанная матрица корреспонденций при существующей (вверху) и при проектируемой схемах организации движения.
Анализ показателей движения посредством геопривязанной матрицы корреспонденций и ассоциированных средств ArcGIS. Для существующей и проектируемой схем организации движения граф Total Drive Time & Turns Time отражает время, затраченное на проезд от входа к выходу (рис. 14). Время указано с учетом всех задержек на поворотах и при движении с заданной скоростью по сети. Каждая строка соответствует одному соединению, например, в строке 2 показано соединение входа 1 с выходом 4. Данные этих таблиц свидетельствуют, что для проектируемой схемы движения значительно сокращается время проезда от входа к выходу (в этом эпизоде с 1,234 минуты до 0,523 минуты).
Анализу также способствуют диаграммы для атрибутивных данных матрицы. Диаграммы распределения времени движения для сравниваемых схем организации движения представлены на рис. 15. Из верхней диаграммы видно, что наибольшее количество маршрутов между входами и выходами для существующей схемы движения лежит в области 3-х минут, а суммарное время пробега между всеми входами и выходами 292 минуты. Для проектируемой схемы эти значения составляют, соответственно, 0,5 и 132,5 минуты.
Рис. 14. Примеры атрибутивных данных матриц корреспонденций при существующей (вверху) и при проектируемой схемах организации движения.
Рис. 15. Диаграммы времени в пути при существующей (вверху) и при проектируемой схемах организации движения.
Таким образом, анализ с помощью матриц корреспонденций показывает, что проектируемая схема движения позволяет значительно сократить время в пути для данного участка УДС. То есть, за то же время по нему может пройти большее количество автомобилей или то же количество, но с большей скоростью. Так как в данный момент на Красногвардейской площади часто возникают заторы, введение кольца способствовало бы решению проблемы.
Оценка технико-экономической эффективности
Заторы на улично-дорожной сети ведут к перерасходу топлива, увеличению времени на доставку грузов и, в итоге, к увеличению стоимости конечного продукта или услуги. Предложенная схема организации движения позволит уменьшить и время проезда по участку УДС, и вероятность возникновения заторов. Приводимая ниже методика расчета экономической эффективности учитывает только прямой эффект экономии топлива в транспортном узле, характеризуя как бы нижнюю границу оценки. Но она в полной мере использует результаты пространственного сетевого анализа и является наглядным примером экономических расчетов с привлечением ГИС-инструментария.
При определении экономического эффекта от введения новой схемы организации движения воспользуемся данными, полученными при построении матриц корреспонденций. Примем средний расход топлива в городе равным 12 литров на 100км и среднюю скорость движения 30км/час, т.е. расход топлива составляет 12 литров на 3,33 часа, или 3,60 л/час.
Существующая схема организации движения:
- По данным из матриц корреспонденций подсчитаем средний расход топлива на 1 час при существующей схеме движения. Для этого надо знать суммарное время движения по исследуемому участку. Воспользуемся матрицей времени, затрачиваемого всеми автомобилями на движение по данному участку (см. рис. 8). Оно равняется для утреннего часа пик 29667(мин дв./час набл.), для вечернего – 26902. Проведем простой расчет. Утренний час пик: 29667(мин дв./час набл.) / 60(мин дв./час набл.) х 3,60(л/час дв.) = 1780(л/час дв.). Для вечернего часа пик эта величина составит 1614(л/час дв.)
2. Примем, что утренний и вечерний периоды пик длятся по 4 часа каждый. Тогда в утренние часы пик расход топлива составит 7120л., в вечерние – 6457л.
3. Подсчитаем средний расход топлива в час для пикового времени: (1780 + 1614) / 2 = 1697(л/час дв.)
4. Примем коэффициент неравномерности движения в сутки равным 0,3 и подсчитаем расход топлива за оставшиеся 16 часов: 1697(л/час дв.) х 0,3 х 16(час.) = 8146(л)
5. Подсчитаем средний расход топлива в сутки: 7120 + 6 457 + 8 146 = 21723(л)
6. Затем подсчитаем расход топлива в год: 21723(л) х 365(сутки) = 7928742(л/год)
7. Средний расход топлива в год в рублях при стоимости 20(р./л) составит: 7928742(л/год) х 20(р./л) = 158574838(р./год).
Предлагаемая схема организации движения. Для расчета среднего расхода топлива в год для этого варианта повторим операции 1-7:
- Средний расход топлива на 1 час при общем объеме движения утром 10425 (мин дв./час набл.) и вечером – 8342 (см. рис. 8) – утренний час пик: 10425 (мин дв./час набл.) / 60 (мин дв./час набл.) х 3,60 (л/час дв.) = 626 (л/час дв.), вечерний час пик: 501 (л/час дв.)
2. Расход топлива в пиковые часы составит: в утренние – 2502 л., в вечерние – 2002 л.
3. Средний расход топлива в час для пикового времени: (626 + 501) / 2 = 563 (л/час дв).
4. Расход топлива на оставшиеся 16 часов: 563 (л/час дв.) х 0,3 х 16 (час) = 2702 (л)
5. Средний расход топлива в сутки: 2502 + 2002 + 2702 = 7207 л/сутки
6. Расход топлива в год: 7207 (л/сутки) х 365 = 2 630 381 (л/год)
7. Средний расход топлива в год в рублях: 2630381 (л./год) х 20 (р./л.) = 52607626 (р.)
Таким образом, разница в годовых затратах на топливо при существующей и предлагаемой схемах движения:
7928742 — 2630381 = 5 298 361 (л/год)
158574838 — 52607626 = 105 967 211 (р./год)
Сметная стоимость строительства кольца составляет 200 млн.руб. Тогда срок окупаемости строительства кольца: 200000000 (р.) / 105967211 (р./год) = 1,9 (год).
Аналогичный анализ был проведен и для предлагаемой схемы с трамвайным движением. При введении этой схемы средний годовой расход топлива составит 4,9 млн. л/год или 97,2 млн. р./год. Экономия составит 3,3 млн. л/год или 61,4 млн. р./год. Срок окупаемости этой схемы организации движения составит 3,3 года.
Заключение
Проведенные исследования, направленные на совершенствование методической и процедурно-алгоритмической базы проектирования и модернизации в области транспортных систем мегаполиса, показали новые возможности в проведении анализа этих систем, появившиеся только с приходом ГИС уровня ArcGIS 9.2. Рамочные ограничения статьи не позволяют более детально продемонстрировать успешное использование нами в таком анализе продвинутых аналитических средств модулей Spatial Analyst и 3D Analyst.
Следует отметить также, что для полноты возможных аналитических действий при проектировании больших транспортных систем на базе ArcGIS желательно включение в его ПО (или удобное подключение к нему) ряда дополнительных средств: методов символьной алгебры; расширенной палитры оптимизационных методов; развитых моделей массового обслуживания и транспортных потоков. Это бы повысило самодостаточность и широту применения набора аналитических средств этого передового программного обеспечения в транспортной сфере.
Road network improvement and traffic optimization using GIS
A set of analytical procedures and algorithms for traffic reorganization are considered. Principles of cost-performance analysis and ArcGIS Network Analyst tools are used to propose city traffic optimization.
