WWW.PDF.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Разные материалы
 

Pages:   || 2 |

«СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕВОЗКАМИ С УЧЕТОМ РИСКА ВОЗНИКНОВЕНИЯ ТРАНСПОРТНОГО ЗАТОРА НА УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ ГОРОДА ...»

-- [ Страница 1 ] --

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.»

На правах рукописи

Игнатов Антон Валерьевич

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕВОЗКАМИ

С УЧЕТОМ РИСКА ВОЗНИКНОВЕНИЯ ТРАНСПОРТНОГО ЗАТОРА

НА УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ ГОРОДА

05.22.10. – Эксплуатация автомобильного транспорта

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель доктор технических наук, доцент Басков Владимир Николаевич Саратов – 2015 ОГЛАВЛЕНИЕ Введение.

Глава 1. Анализ существующих методов оценки задержек транспортного потока на улично-дорожной сети

1.1. Анализ влияния различных факторов на скорость, интенсивность и плотность транспортного потока

1.1.1. Влияние различных факторов на скорость транспортного потока

1.1.2. Влияние различных факторов на интенсивность транспортного потока

1.1.3. Влияние различных факторов на плотность транспортного потока

1.1.4. Взаимосвязь между параметрами транспортного потока............ 20

1.2. Анализ различных факторов, влияющих на задержки транспортного потока



1.3. Анализ существующих методов организации дорожного движения, направленных на минимизацию задержек транспортного потока............. 28

1.4. Анализ существующих методов расчета и оценки задержек транспортного потока

Выводы по главе 1

Глава 2. Моделирование управления перевозками с учетом риска возникновения транспортного затора

2.1. Теория риска в технических системах

2.1.1. Понятие термина «риск»

2.1.2. Концепция анализа риска

2.1.3. Виды и задачи анализа риска

2.1.4. Методы анализа риска

2.2. Оценка задержек транспортного потока с использованием теории риска

2.3. Оценка различных факторов, влияющих на транспортные задержки и заторы с точки зрения теории риска

2.4. Определение предельных значений насыщения улично-дорожной сети, предшествующих транспортному затору

Выводы по главе 2

Глава 3. Экспериментальное исследование фактических задержек на улично-дорожной сети города

3.1. Определение необходимого числа измерений

3.2. Методика оценки параметров транспортного потока

3.2.1. Методика оценки интенсивности движения транспортного потока

3.2.2. Методика оценки средней скорости движения транспортного потока

3.3. Методика оценки параметров улично-дорожной сети

3.3.1. Методика оценки ширины проезжей части

3.3.2. Метод оценки режима работы светофорных объектов................. 99

3.4. Методика оценки фактических задержек на улично-дорожной сети

Выводы по главе 3

Глава Оценка экспериментальных данных по задержкам 4.

транспортного потока

4.1. Метод наименьших квадратов

4.2. Анализ зависимости, полученной на основе экспериментальных данных

4.2.1. Параметры уравнения регрессии

4.2.2. Линейный коэффициент корреляции (коэффициент корреляции Пирсона)

4.2.3. Коэффициент корреляции

4.2.4. Коэффициент детерминации

4.3. Оценка параметров уравнения регрессии

4.3.1. Значимость коэффициента корреляции

Интервальная оценка для коэффициента корреляции 4.3.2.

(доверительный интервал)

Проверка гипотез относительно коэффициентов уравнения 4.4.

регрессии

4.4.1. t-статистика. Критерий Стьюдента

Доверительный интервал для коэффициентов уравнения 4.4.2.

регрессии

4.4.3. F-статистика. Критерий Фишера

4.5. Результат оценки экспериментальных данных

Выводы по главе 4

Глава Оценка экономического эффекта от проведенного 5.

исследования и рекомендации по внедрению

5.1. Методика определения экономического ущерба от задержек транспортного потока на улично-дорожной сети

5.2. Анализ экономического эффекта от внедрения модели риска возникновения транспортного затора на регулируемых пересечениях... 133 Выводы по главе 5

Заключение

Библиографический список

Приложения

Введение Актуальность исследования.

За последние годы в Российской Федерации наблюдается резкий рост автомобильного транспорта. Постоянно увеличиваются плотность и интенсивность транспортного потока (ТП). По состоянию на 1 января 2015 года на регистрационном учёте в ГИБДД состоит более 55,6 миллионов единиц транспортных средств (ТС). Основная часть из них – 78,2%, или 43,3 миллионов единиц – представлена легковыми автомобилями. За последние 10 лет автотранспортный парк России возрос на 58,95%, т.е. более чем на 20 миллионов ТС. С ростом числа автомобилей более заметно проявляются и отрицательные черты автомобилизации, наиболее значимой из которых является значительное снижение скорости ТП на улично-дорожной сети (УДС) из-за транспортных задержек. На транспортные задержки и заторы влияет множество факторов – ширина проезжей части, режим работы светофорных объектов, наличие припаркованных автомобилей по краям проезжей части, географическое расположение улиц, дорожно-транспортные происшествия (ДТП), психологическое состояние водителя, уровень его профессиональной подготовки и множество других. Среди них одно из важнейших мест занимают эффективная ширина проезжей части и режим работы светофорных объектов.

Результатом транспортных задержек является значительный ущерб для экономики, выраженный в несвоевременной доставке пассажиров и грузов до места назначения, неэффективном использовании ресурсов ТС, экологическом ущербе окружающей среде.

На основе американской классификации Highway Capacity Manual 2010 (HCM 2010), определено, что величина транспортной задержки для регулируемых пересечений, которая характеризуется, как транспортный затор 80 с. (для нерегулируемых пересечений 50 с.).

Сам транспортный затор может образоваться на любом участке УДС города (на перегоне, регулируемом и нерегулируемом пересечении). На сегодняшний день имеется множество методик по оценке транспортных задержек. Однако при анализе существующих методик было выявлено, что не в полной мере изучен вопрос прогнозирования транспортных заторов. В центральной части городов, где основная часть пересечений на наиболее загруженных дорогах является регулируемой, то разработка модели оценки вероятности возникновения затора ТП на регулируемых пересечениях с использованием теории риска представляется своевременной и актуальной.

Степень исследования проблемы. Данная проблема, являясь актуальной в современном мире, с разных сторон рассматривалась в работах научных и образовательных учреждениях во многих странах. В частности в ВолгГТУ, ИрГТУ, МАДИ, ПГУАС, СибАДИ, БНТУ (Белоруссия), Australian Road Research Board (Австралия), Federal Highway Administration (США), Forshungsgesellschaft fuer Strassen und Verkehrswesen (Германия) и др.

Ими разработаны способы организации дорожного движения и методики оценки возникновения транспортного затора, однако углубленных исследований по оценке вероятности возникновения транспортного затора на основе теории риска и по категорированию участков УДС с учетом этой вероятности не выявлено.

Цель исследований.

Совершенствование управления перевозочным процессом с учетом категорирования УДС города на основе модели риска возникновения транспортного затора.

Для достижения указанной цели поставлены следующие задачи:

1. Провести анализ существующих методов оценки задержек ТП на регулируемых пересечениях.

2. Разработать теоретическую модель оценки возникновения затора ТП на регулируемых пересечениях с использованием теории риска.

3. Получить зависимости величины риска возникновения транспортного затора от интенсивности, скорости и плотности ТП.

4. На основе теоретических и экспериментальных исследований обосновать категорирование участков УДС по степени риска возникновения транспортного затора на регулируемых пересечениях с учетом скоростных интервалов движения.





5. Оценить экономическую эффективность результатов исследования.

Объект исследований.

Задержки транспортного потока на УДС города.

Предмет исследований.

Процесс изменения риска транспортного затора от параметров транспортного потока.

Общая методология исследований.

При проведении теоретических исследований использованы методы теории вероятности и математической статистики, методы математического моделирования и оптимизации параметров ТП.

Для экспериментальной оценки интенсивности движения ТП и его задержек на регулируемых пересечениях проводились натурные исследования с использованием общепринятых методик и оборудования.

Научная новизна.

Разработана многофакторная модель оценки возникновения затора ТП на регулируемых пересечениях УДС города с использованием теории риска от интенсивности движения, плотности и скорости ТП.

Предложено категорирование УДС города с позиции риска возникновения транспортного затора для проведения мероприятий по увеличению пропускной способности на наиболее загруженных участках УДС по приоритету, начиная с участков с наивысшей степенью риска, и выбора наиболее оптимального кратчайшего расстояния.

Положения, выносимые на защиту:

- математическая модель оценки риска возникновения транспортного затора на регулируемых пересечениях;

- значение риска, как критерия возникновения транспортного затора на регулируемых пересечениях от интенсивности, скорости и плотности ТП;

- результаты экспериментальных исследований влияния параметров ТП на риск возникновения транспортного затора;

категорирование УДС города с позиции риска возникновения транспортного затора;

- технико-экономическая оценка результатов исследования.

Достоверность результатов.

Обеспечена общепринятыми и проверенными практикой методами, верификацией экспериментальных данных с использованием распространенных статистических критериев, использованием новейших версий библиотек статистической обработки данных в среде STATISTICA, высокой сходимостью экспериментальных результатов с исследованиями других авторов.

Практическая ценность.

Состоит в развитии теоретических разработок оценки риска возникновения транспортного затора на регулируемых пересечениях, что позволит категорировать участки УДС по степени риска возникновения транспортного затора с целью увеличения пропускной способности по приоритету и выбора наиболее оптимального кратчайшего расстояния.

Реализация работы.

Предложенная модель оценки возникновения задержек ТП на регулируемых пересечениях применена в Комитете дорожного хозяйства, благоустройства и транспорта Администрации муниципального образования «Город Саратов» для обоснования необходимости проведения организационных мероприятий по минимизации транспортных заторов на участках УДС.

Результаты работы используются в Саратовском государственном техническом университете имени Гагарина Ю.А. в учебном процессе по направлению 190700 «Технология транспортных процессов».

Апробация работы.

Основные положения и результаты диссертационного исследования представлены в научных докладах и выступлениях в следующих научнопрактических конференциях:

- Всероссийская 66-я научно-практическая конференция «Ориентированные фундаментальные и прикладные исследования – основа модернизации и инновационного развития архитектурно-строительного и дорожно-транспортного комплексов России». (Омск, 2012 г.);

- I Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы организации автомобильных перевозок и безопасности движения». (Саратов. 2013 г.);

Международная научно–практическая конференция

- «Прогрессивные методы обеспечения работоспособности транспортно-технологических средств, организации автотранспортных услуг и дизайна современных автомобилей».

(Саратов. 2013 г.);

- II Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы организации автомобильных перевозок и безопасности движения». (Саратов. 2014 г.);

- XXVII Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях». (Тамбов. 2014 г.);

- IV Международная научно-практическая конференция «Перспективы развития и безопасность автотранспортного комплекса». (Новокузнецк. 2014 г.);

- Международная научно-практическая конференция «Развитие дорожнотранспортного и строительного комплексов и освоение стратегически важных территорий Сибири и Арктики: вклад науки». (Омск. 2014 г.);

- Международная научно-техническая конференция «Актуальные вопросы организации автомобильных перевозок и безопасности движения» (Саратов. 2015 г.);

- IX Международная заочная научно-техническая конференция «Проблемы качества и эксплуатации автотранспортных средств». (Пенза. 2015 г.).

Работа в целом заслушивалась на заседаниях кафедр «Организация перевозок и управления на транспорте» и «Автомобили и автомобильное хозяйство» СГТУ, 2015 г.

Публикации.

По теме диссертационного исследования опубликованы 13 печатных работ, в том числе 3 публикации в изданиях, включенных в перечень ВАК РФ.

Объем и структура работы.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, общих выводов, списка литературы из 118 наименований (в том числе 34 на иностранном языке), 17 приложений. Общий объем работы 246 страниц, из них основной текст работы изложен на 149 страницах, включающий 109 формул, 26 таблиц, 27 рисунков;

список литературы на 11 страницах; приложения на 86 страницах.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ЗАДЕРЖЕК

ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА НА УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ

–  –  –

1.1.1. Влияние различных факторов на скорость транспортного потока

На скорость транспортного потока влияют следующие факторы:

- водитель;

- тип автомобиля;

- тип и состояние дороги;

- интенсивность движения;

- плотность потока;

- окружающая среда и др.

Известно, что пол водителя и наличие в автомобиле пассажиров не оказывают существенного влияния на скорость транспортного потока. Однако одиночные водители склонны двигаться с большей скоростью, чем водители с пассажирами. С опасными скоростями чаще едут мужчины, а не женщины[1].

Тип автомобиля влияет на скорость намного больше, чем фактор водителя.

В нашем регионе на междугородней дороге легковые автомобили обычно движутся со скоростью 110-120 км/ч, превышая разрешенную скорость 90 км/ч.

Грузовые автомобили с грузом движутся со скоростью 80 км/ч, без груза – 90-100 км/ч.

На скорость автомобилей существенно влияют тип и состояние дороги, кривизна, подъемы и уклоны, число полос, тип покрытия, расстояние видимости и др.

На скоростных дорогах в хорошем состоянии скорость движения определяется геометрией элементов этих дорог. Таким образом, скорость зависит от категории дороги.

В городских условиях скорость зависит от интенсивности движения, дорожных знаков, средств регулирования и помех движению. На городских дорогах скорость меньше, чем на междугородных дорогах. Средняя скорость на регулируемой, городской дороге с высокой интенсивностью движения редко превышает 35 км/ч. На нерегулируемой, городской дороге с высокой интенсивностью движения скорость составляет от 35 до 50 км/ч, а на скоростной дороге – 64-97 км/ч.

При движении автомобиля по кривой в плане дороги средняя скорость снижается и составляет 80-85% от предельной скорости, рассчитанной по сцеплению.

В справочнике [1] приводится эмпирическая формула:

–  –  –

В формуле скорость прямолинейного движения равна 75 км/ч.

Следует заметить, что в США применяют мили и другие не стандартные единицы измерения. Поэтому в формулах нужно проверять размерность величин.

При движении одновременно на подъеме и по кривой снижение скорости

V, км/ч можно приближенно вычислить по формуле (1.2):

–  –  –

На спусках скорость легковых автомобилей возрастает примерно на 3%, грузовых автомобилей и автобусов – на 5%. При движении на подъеме скорость грузового автомобиля линейно снижается и в конце подъема достигает скорости «вползания», равной максимальной скорости движения грузовика на подъеме.

Скорость движения автомобилей зависит от расположения полосы движения на дороге. Например, на трехполосной дороге наибольшая средняя скорость наблюдается на средней полосе. На крайней правой полосе движутся грузовые автомобили, что снижает скорость других автомобилей. На этой полосе скорость потока равна скорости движения грузовых автомобилей. На крайней левой полосе скорость зависит от наличия перекрестков, на которых автомобили выполняют повороты, создавая помехи движению.

На рис. 1.1. показано распределение скоростей на четырехполосной, междугородней дороге. На графиках приведена накопленная частость.

Экспериментальные данные получены Шевяковым А.П[2].

Различные авторы для обозначения различных параметров транспортного потока предлагают свои обозначения, что вносит некоторые сложности в систематизации обозначений. В данной главе, посвященной анализу существующих методов оценки задержек ТП на УДС, параметры транспортного потока обозначены теми буквами, которые указаны в первоисточниках. Однако в дальнейшем все параметры транспортного потока систематизированы в соответствии с общими обозначениями, наиболее распространенными в России (N – интенсивность движения транспортного потока; V – скорость движения транспортного потока; q – плотность движения транспортного потока).

По правой, крайней полосе 1 (см. рис. 1.1) движутся тяжелые грузовые автомобили со средней скоростью 48 км/ч. По правой полосе 2 движутся грузовые автомобили со средней скоростью 60 км/ч. По полосе 3 движутся легковые автомобили со средней скоростью 70 км/ч. По полосе 4 движутся быстроходные легковые автомобили со средней скоростью 93 км/ч.

Рисунок 1.1 – Распределение скоростей на четырехполосной дороге, средние скорости:

1 – 48 км/ч, 2 – 60 км/ч, 3 – 70 км/ч, 4 – 93 км/ч[2] Скорость движения автомобилей зависит от ширины полосы движения. При наличии на полосе ограничений скорость ТП снижается на 2-5 км/ч. Ограничения создаются сужениями дороги, стоящими транспортными средствами и др.

При увеличении интенсивности потока скорость движения снижается. На рис. 1.2. показано влияние интенсивности, полученное в США на горизонтальной дороге без ограничительных знаков и светофоров[3]. При высокой интенсивности 1100 авт/ч достигается насыщение потока, и скорость ТП снижается до минимальной величины, практически независимой от других факторов.

Скорость потока обычно связана с его плотностью линейной зависимостью (рис. 1.3). Среднее значение скорости соответствует критической плотности, которая примерно равна половине максимальной плотности [1].

Скорость автомобилей зависит от условий совершения обгона. Обычно обгон выполняется, если скорости обгоняющего и обгоняемого автомобиля отличаются на 16 км/ч. Обгоняющий автомобиль движется в среднем со скоростью на 10 км/ч больше скорости потока.

Рисунок 1.2 – Зависимость скорости ТП от интенсивности движения при начальной скорости:

1 – 120 км/ч, 2 – 100 км/ч, 3 – 80 км/ч, 4 – 60 км/ч[2]

–  –  –

Скорость зависит от времени суток и погоды. В среднем на городской дороге скорость автомобиля днем на 2 км/час больше, чем в вечернее время, на загородной дороге – на 8 км/ч. В дождь скорость снижается 7-23%, при плохой видимости на 4-38%, при одновременном дожде и снижении видимости на 10Для того чтобы учесть одновременное влияние факторов, выполнялись специальные исследования. По результатам исследований получены формулы регрессии.

1.1.2. Влияние различных факторов на интенсивность транспортного потока В сельской местности наблюдается низкая интенсивность движения, она составляет менее 1000 авт/сут (42 авт/ч). На большинстве городских дорогах наблюдается средняя интенсивность движения – 4000 авт/сут (170 авт/ч, 64% дорог). На загруженных городских дорогах наблюдается высокая интенсивность движения 10000 авт/сут (420 авт/ч) и более.

Изменение интенсивности в течение года подчиняется известным закономерностям. Практически на всех дорогах наибольшая интенсивность достигается в летний и осенний периоды. На рис. 1.4. показано распределение интенсивности по месяцам года [4] на незагруженных дорогах.

Рисунок 1.4 – Изменение интенсивности движения в течение года на дорогах: 1 – в пригородной зоне мегаполисов; 2 – в промышленных районах города; 3 – в сельскохозяйственных районах; 4 – в курортной зоне[4] На курортных дорогах в августе – октябре наблюдается один максимум интенсивности (кривая 4).

В сельской местности пик интенсивности приходится на август и сентябрь (уборка урожая, кривая 3). На дорогах промышленной зоны городов интенсивность изменяется незначительно (кривая 2). На пригородных дорогах пик интенсивности приходится на месяцы июль – октябрь (кривая 1).

Минимум интенсивности приходится на месяцы январь – март.

Годовая интенсивность ТП не является постоянной. Сильянов В.В. [5] указывает на средние темпы прироста интенсивности: 1-12%. В литературе также имеются формулы регрессии, описывающие прирост интенсивности. Однако, в связи с резким увеличением числа легковых автомобилей в России, эти формулы устарели. При организации дорожного движения следует использовать фактические данные, затем экстраполировать прирост интенсивности. В книге [4] описана методика экстраполяции, и применяемые для этого логистические кривые.

Пример экстраполяции отражен на рис. 1.5. Точками показаны имеющиеся данные интенсивности за последние годы. По методу наименьших квадратов проведена линия, на которой выделена прогнозируемая интенсивность[4].

Рисунок 1.5 – Пример линейной экстраполяции интенсивности движения[4] Интенсивность движения зависит от дня недели.

По данным [1] наибольшая интенсивность наблюдается в пятницу (рис. 1.6). Она достигает 125% от среднесуточной интенсивности. Наименьшая интенсивность движения имеет место в воскресенье (72%)[6,7].

–  –  –

В течение суток интенсивность движения существенно изменяется.

Зависимость интенсивности от времени суток имеет один или два максимума (рис.1.7) в рабочий день [5]. На дороге категории V один максимум приходится на часы 12-14 (3). На дороге категории III имеют место два максимума (2), приходящиеся на часы 10-11 и 18-19. На дороге первой категории (1) также наблюдаются два максимума (10-11 и 19-20 ч).

Рисунок 1.7 – Изменение интенсивности движения в течение суток в процентах от среднего ее значения на междугородних дорогах[4] Изменение интенсивности движения в течение суток на городских магистралях намного больше, чем показано на рис.

1.7., и оно зависит от расположения магистрали и режима работы предприятий. Поэтому при разработке организации движения замеряют фактическую интенсивность движения ТП, включая ее распределение по полосам.

1.1.3. Влияние различных факторов на плотность транспортного потока

Плотность транспортного потока равна количеству автомобилей, расположенных на участке автомобильной дороги определенной длины. Обычно используют участки равные 1 км, получают плотность в авт/км, иногда используют более короткие участки. Плотность, как правило, не измеряют, а рассчитывают по скорости и интенсивности движения транспортного потока.

Однако для измерения плотности можно использовать аэрофотосъемку, башни или высокие здания. Также используются дополнительные параметры, характеризующие плотность транспортного потока. Таким образом, на плотность транспортного потока оказывают влияние скорость и интенсивность ТП, рассмотренные выше.

Пространственный интервал (или кратко интервал l П ), м – расстояние между передними бамперами двух, следующих друг за другом, автомобилей.

Средний пространственный интервал l П – среднее значение интервалов l П на участке. Интервал l П измеряют в метрах на один автомобиль.

Пространственный интервал l П, м легко рассчитать, зная плотность, авт/км потока:

–  –  –

1.1.4. Взаимосвязь между параметрами транспортного потока Соотношение между скоростью, интенсивностью и плотностью потока называется основным уравнением транспортного потока:

–  –  –

Основное уравнение связывает между собой три независимые переменные, являющиеся средними значениями параметров ТП. Однако в реальных дорожных условиях переменные связаны между собой.

При увеличении скорости ТП интенсивность движения сначала возрастает, достигает максимума, а затем снижается (рис. 1.8). Снижение обусловлено увеличением интервалов l П между автомобиля и снижением плотности ТП (рис.

1.8).

При большой скорости автомобили быстро проходят участки, но расположены далеко друг от друга. Целью же управления движением является достижение максимальной интенсивности потока, а не скорости.

–  –  –

Таким образом, чем выше плотность транспортного потока и ниже его интенсивность, тем ниже будет общая скорость движения. Следовательно, будут образовываться транспортные задержки и заторы.

–  –  –

В условиях несоответствия развития УДС и численности парка транспортных средств усложняются условия движения, возникают заторы на городских и внегородских магистралях.

Впервые с заторами на дорогах столкнулись страны Западной Европы и Северной Америки, намного опережающие Россию по уровню автомобилизации.

Движение ТС по автомобильным дорогам в интенсивном потоке, в частности в пределах пересечений может рассматриваться при помощи теории массового обслуживания[8]. На основе данной теории задачи, как правило, сводятся к нахождению максимального количества "заявок", нахождению очереди в системе по окончании заданного временного отрезка. Применяя к транспортной задаче, появляется возможность нахождения пропускной способности перекрестка, транспортных задержек, и возникающих на пересечениях автомобильных очередей. Под "заявкой" понимается образование в сечении автомобильной дороги одной единицы ТС.

Анализируя закономерности дорожного движения и решая практические задачи организации дорожного движения необходимо использование зависимостей характеристик ТП. Зависимость скорости, интенсивности, плотности ТП в пределах одной полосы автомобильной дороги может быть отображена в виде основной диаграммы ТП отражающей (рис.

1.9), зависимость[9]:

–  –  –

Изменение потока к неустойчивому состоянию происходит в результате отсутствия синхронности действий водителей направленных на поддержание безопасной дистанции в любом участке УДС и ярко проявляется во время неблагоприятных погодных условий. Это и образовывает неустойчивый ТП[10].

Резкое снижение скорости ТП, находящегося в т. А) и его преобразование в результате этого к состоянию (по плотности и скорости) соответствующему, допустим, т. В, образовывает "ударную волну" (пунктир АВ), идущий навстречу направлению ТП со скоростью, характеризуемой тангенсом угла В.

"Ударная волна" - это, в частности, источник образования попутных цепных столкновений, являющимися типичными плотным ТП.

В точках 0 и qa max интенсивность движения Na = 0, т. е., следовательно на автомобильной дороге отсутствуют транспортные средства или ТП находится в заторовом состоянии.

Радиус-вектор, проведенный из точки 0 по направлению к любой точке на кривой (А или В), определяющей Na, характеризует значение средней скорости

ТП:

va = N a / q a = tg ; (1.6)

На графике (рис. 1.9) изображены в качестве примера 2 точки, характерные: А – для устойчивого движения ТП; В – для неустойчивого, движущемуся к состоянию затора ТП. Угол наклона радиус-вектора в первой точке а1 = 60° (tg = 1,77), а во второй а2 = 15° (tg = 0,26). Скорость в точке В(~9,9 км/ч) меньше, чем в точке А (~ 67 км/ч), в 6,8 раза[11].

Следует, в частности, отметить, что основная диаграмма не способна отобразить всю сложность многочисленных процессов, происходящих в ТП, и надежно определяет его только при условии однородного состава и нормального состояния автомобильной дороги и внешней среды. При условии изменения состояния дорожной одежды, степени видимости для водителей, состава ТП, вертикального и горизонтального профиля автомобильной дороги подвергается изменению и характер диаграммы. Диаграмма ТП может быть построена и в других координатах, в частности, va – qa и Na – va.

Обычно под затором подразумевается неподвижное состояние транспортного потока вследствие его предельного уплотнения из-за того, что интенсивность прибывающего транспортного потока значительно превышает фактическую пропускную способность данного участка УДС (перекрестка, перегона и т.д.). При этом коэффициент загрузки Z данного элемента УДС становится больше единицы.

Однако заторовые состояния весьма различны, как по своим причинам и сопутствующим факторам, так и по масштабам и длительности. Официальной классификации заторов не существует, однако многие авторы предлагают свои суждения по этому вопросу. На основе обобщения можно предложить следующую простую классификацию заторов: случайные и регулярные ("пульсирующие").

Случайные заторы могут возникать в любых достаточно неожиданных точках УДС и быть вызваны крупными ДТП, последствия которых требуют для ликвидации загромождения проезжей части до 3 – 4 ч. В это время пропускная способность проезжей части может упасть на 50 – 100 %. Такая же ситуация возникает в результате аварий коммуникаций, расположенных под проезжей частью (водо- и газопровода, электроснабжения) и требующих немедленных действий соответствующих аварийных служб с закрытием (полным или частичным) проезжей части дороги.

Регулярные заторы возникают, как правило, в одних и тех же местах и чаще всего на перекрестках со светофорным регулированием, которые не способны пропустить требуемое число автомобилей, или в местах, где длительное время ведутся ремонтно-восстановительные работы с закрытием части дороги. Часто они представляют собой не полный затор (неподвижное скопление автомобилей), а "пульсирующий" поток, продвигающийся во время зеленого сигнала светофора.

В Японии, например, пульсирующий затор характеризуется цифрой (от 1 до 5), соответствующей числу зеленых фаз светофоров данного направления, которые приходится пропустить, прежде чем пересечь перекресток.

Можно предвидеть регулярные заторы и разработать для их ослабления и ликвидации соответствующие меры. Однако рамки возможных мер, в конечном счете, даже при наличии автоматизированной системы организации дорожного движения (АСУД), ограничены степенью развития УДС (числом полос движения) и во многих случаях не могут дать ощутимого результата без кардинальных мер по развитию пропускной способности той или иной магистрали[12].

Заторы, как и всякая задержка движения, приводят к экономическим потерям (потерям времени пассажирами, владельцами легковых автомобилей, снижению эффективности грузовых перевозок и увеличению расхода топлива).

Заторы, как уже подчеркивалось выше, вызывают рост ДТП (в первую очередь попутных столкновений). Однако главнейшим негативным последствием заторов, особенно в городах, является резко отрицательное влияние их на экологическое состояние окружающей среды. Рост расхода топлива и доли работы автомобильных двигателей в неустановившемся режиме и на холостом ходу – это факторы, которые могут на 30 % и более повысить выброс в атмосферу загрязняющих веществ, пагубно влияющих на здоровье людей[13].

Заторы характеризуются длительностью и числом вовлеченных в них транспортных средств. В свою очередь, последний показатель может ориентировочно определяться длиной очереди автомобилей (плотностью потока в неподвижном состоянии).

При весьма медленно продвигающейся очереди автомобилей в зоне влияния полного затора отрицательное экологическое воздействие близко к параметрам полного затора, а экономические показатели перевозочного процесса ни в какой мере не соответствуют общепринятым. Поэтому многие исследователи и специалисты высказывают мнение, что такой поток следует считать находящимся в заторе. При этом называют нижний предел скорости – 10-15 км/ч (т.е. темп движения 4-6 мин/км). В процессе исследований, проводящихся на кафедре ОБД МАДИ (ТУ), при анализе условий движения на городских улицах к заторовому относили случаи, когда скорость потока составляет менее 15 км/ч[8].

Необходимость внимательно остановиться на этом вопросе объясняется тем, что в проблеме ликвидации заторов первой задачей является выявление мест, где следует ожидать их появления, где уже имеются симптомы недостаточной пропускной способности элементов УДС (их перегрузка). Наиболее надежно эта задача может решаться с помощью всеобъемлющего мониторинга основной УДС в городе.

Проанализировав механизм образования заторов транспортного потока, подробно рассмотрены непосредственные внешние и внутренние факторы транспортного процесса, приводящие к затору ТП.

Причиной образования транспортных заторов является превышение плотности транспортного потока над пропускной способностью участка уличнодорожной сети в результате резкого увеличения пребывающего транспортного потока и/или сокращения пропускной способности участка улично-дорожной сети, неспособного выдержать возросшую транспортную загрузку.

Основные причины транспортных заторов на УДС можно представить схематично (рис.

1.10)[14]:

–  –  –

Рисунок 1.10 – Основные причины транспортных заторов на УДС Увеличение интенсивности движения ТП происходит по следующим причинам:

- сезонная миграция к местам отдыха и обратно;

- ежедневные поездки на рабочее место и обратно;

образование потока ТС, объезжающих перекрытый участок автомобильной дороги или места возникновения ДТП.

К детерминированным причинам сокращения пропускной способности УДС относятся:

- резкие сужения проезжей части (т.н. «бутылочное горлышко»), характеризующиеся резким снижением пропускной способности автомобильной дороги;

наличие нерегулируемых пересечений с круговым движением, замыкающих в своих пределах значительное количество ТС, и затрудняющих выполнение маневра[15];

- отсутствие полос торможения и разгона для поворачивающих и въезжающих на участок УДС транспортных средств;

- отсутствие заездных карманов для остановки транспорта общественного пользования;

- наличие нерегулируемых пересечений;

- наличие пешеходных переходов;

- режим работы светофорных объектов не соответствующий текущей дорожно-транспортной обстановке;

- наличие припаркованных автомобилей в пределах проезжей части вне специальных карманов.

К случайным причинам сокращения пропускной способности УДС относятся:

- нарушение водителями правил перестроения и движение с небольшой скоростью по левой полосе проезжей части;

- осуществление мгновенного перестроения через несколько полос проезжей части;

- осуществление поворота с полосы, предназначенной для прямого движения;

- возникновение дорожно-транспортных происшествий;

- перекрытие движения на участке УДС для проезда кортежей федеральных и региональных чиновников;

- неблагоприятные погодные условия (гололед, снег, туман, дождь, град, сильный ветер и т.д.);

- происшествия техногенного характера (лесные пожары, землетрясения, оползни и т.д.);

- перекрытие движения на участке УДС по причине произведения строительно-ремонтных или уборочных работ;

- нарушение водителями правил въезда на перекресток (въезд на пересечение, за которым уже образовалась транспортная задержка)[16,17,18];

- попытки объезда участка УДС, в пределах которого образовался затор, по полосе встречного движения, обочинам, тротуарам, трамвайному полотну, что приводит к ДТП или ухудшению заторовой ситуации в местах возвращения ТС на «свою» полосу.

Все вышеперечисленные причины приводят к повышению плотности и снижению интенсивности транспортного потока, что образует транспортные задержки на улично-дорожной сети.

1.3. Анализ существующих методов организации дорожного движения, направленных на минимизацию задержек транспортного потока Одной из самых актуальных проблем в мире является проблема чрезвычайно низкой пропускной способности магистралей и соответственно проблема возникающих во всех городах мира дорожных заторов [19].

Состояние транспортного потока и условия движения на автомобильной дороге определяются уровнями удобства движения, которые являются комплексом показателей экономичности, удобства и безопасности движения [20].

–  –  –

Как видно из таблицы, уровень Г – это и есть затор, а переход от уровня В к уровню Г – процесс образования затора.

В американском руководстве Highway Capacity Manual 2010 (HCM 2010) также уделено внимание уровням обслуживания, однако их классификация немного отличаются от российской. Более подробно она будет рассмотрена ниже.

Проблемы с дорожными заторами приводят к катастрофическому положению экологической среды в городах. Количество автомобилей каждый год растет более быстрыми темпами, чем протяженность и пропускная способность магистралей. Поэтому во всех крупных городах и на перегруженных трассах возникают заторы, особенно в «часы пик», несмотря на все усилия, которые свелись в основном к применению различных ограничений. До сих пор однозначного решения этой проблемы нет.

Общие принципы управления транспортными потоками можно представить в следующем виде:

–  –  –

Рисунок 1.11 – Общие принципы управления транспортными потоками.

В России наиболее распространенным методом борьбы с дорожными заторами является оптимизация режимов работы светофора. Этот метод эффективен только в том случае, если осуществляется комплексное регулирование в масштабе всего города или отдельных районов. Однако если магистраль очень сильно перегружена, даже такой способ окажется малоэффективным.

В мире широкое использование получили следующие методы [21,22,23]:

1. Ограничение на въезд в центр города характеризуется запретом движения автомобилей либо только в будние дни, либо ежедневно. Ограничения не относятся к федеральным и региональным чиновникам, городскому общественному пассажирскому транспорту, местным жителям и лицам с ограниченными возможностями здоровья. Помимо этого, городские власти могут продавать разрешения на въезд на территорию ограничения тем гражданам, которые в данной зоне работают. Беспрепятственно въезжать вопреки ограничению также могут сотрудники органов правопорядка и специальные службы. На территорию ограничения технически может въехать абсолютно любой автомобиль, однако если специальная контролирующая система не получит ответа на свой электронный запрос, то государственный регистрационный номер автомобиля-нарушителя будет сфотографирован, и владельцу машины по почте придет штрафная квитанция.

К преимуществам можно отнести тот факт, что даже при небольшой эффективности автоматической системы контроля немного снизить дорожный трафик в отдельной части города будет возможно. Местный бюджет получит дополнительный источник доходов. Улучшится экологическая обстановка.

Уменьшится износ дорожного полотна.

Недостатком является то, что проблема решается не в интересах граждан города в целом, а лишь их отдельной части. Транспорт из зоны ограничения свободного въезда автоматически перенаправляется на перегруженные магистрали.

2. Платный въезд в центр города характеризуется наличием фиксированного тарифа за право доступа в зону действия ограничения. Стоимость оплаты производится один раз в день вне зависимости от того, сколько раз водитель пересекает границу зоны. Форма оплаты разнообразная, включая сообщения sms.

Может практиковаться разнообразная система скидок, в частности, для тех, кто часто ездит в центр. От уплаты может быть освобожден автотранспорт, работающий на экологически чистом виде топлива. За неуплату вводятся крупные штрафы. Наибольшую известность этот метод получил в Лондоне. Количество легковых автомобилей, въезжающих в выделенную зону, как и планировалось, сократилось, в то время как количество пассажиров, въезжающих на городском общественном пассажирском транспорте, возросло. Зона ограничения движения личного транспорта была расширена в 2007 году на западную часть города, однако это расширение было отменено новым мэром Лондона Борисом Джонсоном после опроса горожан.

К положительным сторонам относится то, что центральная часть города разгружается от машин примерно на 15 %. Обеспечиваются значительные финансовые вливания в городской бюджет.

Отрицательные стороны заключаются в высоких первоначальных денежных затратах в проект. Растет протестное движение горожан. Увеличивается вероятность осложнения загрузки УДС в районах города, не входящих в зону ограничения.

Запрет на использование крупногабаритных автомобилей 3.

характеризуется в создании максимально неудобных условий для владельцев крупногабаритных автомобилей и предоставлении всевозможных льгот владельцам небольших машин, в частности оснащенными двигателями, работающими на альтернативных типах топлива. Поэтому, власть борется не с автомобилями как таковыми, а непосредственно с их габаритами. К примеру, в городе Афины подсчитали, что крупногабаритные автомобили занимают на 25 % больше места на парковочных площадках, нежели остальные машины. В связи с чем было предложено запретить въезд крупногабаритных автомобилей в центральную часть столицы Греции.

К положительным сторонам относится тот факт, что замена крупногабаритных автомобилей на небольшие машины позволят разгрузить дороги и парковочные площадки.

К отрицательным сторонам относится то, что запрет будет эффективен только при использовании достаточно ощутимых карательных мер в отношении водителей-нарушителей.

4. Ограничения на парковки. Данный метод становится эффективным только в случае параллельного применения "перехватывающих" парковок и при условии организации отлаженной работы городского общественного пассажирского транспорта.

Этот способ является достаточно давнишним, простым и необременительным для муниципальной казны.

Недостатком является тот факт, что ликвидация стихийно образующихся бесплатных мест парковки провоцирует массовые протесты со стороны горожанвладельцев автомобилей.

5. Выделенные полосы для общественного транспорта существуют во многих странах. Их главное преимущество в том, что городской общественный пассажирский транспорт не стоит в дорожных заторах вместе с автомобилями.

Однако у данного метода есть и недостаток, связанный с общей пропускной способностью дороги.

Пропускную способность 1-ой полосы движения при условии наличия пересечений в одном уровне определяют, учитывая задержки транспортных средств у пересечения[24]:

1000 V ;

P= (1.7) L где V – скорость ТП, км/ч;

a – коэффициент, который учитывает понижение пропускной способности по причине остановок у пересечений;

L – динамический габарит автомобиля (расстояние, которое занимает движущийся автомобиль на одной полосе движения).

Общая пропускная способность дороги равняется сумме пропускной способности каждой полосы:

P общ = ( P1 + P 2 +... + P n) ; (1.8)

При строительстве новой дороги с заранее спроектированной и обустроенной полосой для городского общественного пассажирского транспорта не является ощутимым для транспортного потока в целом. А в случае, если загруженную дорогу фактически сужают еще на одну полосу движения, то общая пропускная способность резко снижается и эффективность подобной меры стремится к нулю. Протяженность выделенных полос для городского общественного пассажирского транспорта в различных городах мира представлена в таблице 1.2[25].

–  –  –

В качестве положительных сторон можно отметить облегчение условий эксплуатации общественного транспорта.

К недостаткам можно отнести резко ухудшающиеся дорожные условия для владельцев автомобилей.

6. Строительство современных дорог с использованием инноваций заключается в строительстве новых дорог и одновременном использовании последних достижений науки и техники для координации управления дорожным движением. В Японии, например, тестируют систему, которая позволяет автомашине связываться с дорожной инфраструктурой при помощи оборудования спутниковой навигации. Система определяет замедление транспортного потока и информирует об этом спутниковые навигаторы, установленные на автомобилях, а компьютер рассчитывает объездные пути и передает эту информацию на бортовые компьютеры автомобилей. Главная особенность системы состоит в том, что она не направляет всех водителей на поиски обходных маневров, провоцируя очередные дорожные заторы, а оптимально разгружают транспортный поток, приводя риск попадания в дорожный затор к минимуму.

Этот метод является самым надежным.

Однако городская инфраструктура не всегда позволяет строительство новых дорог, которые требуют относительно больших капиталовложений.

7. Ограничение числа автомобилей является самым радикальным из методов. Имеется несколько видов. Относительно мягкое ограничение предусматривает добровольный отказ от поездок на личных автомобилях во время специальных акций, инициируемых городскими властями. Жесткая форма заключается в запрете на свободную продажу автомобилей. Если гражданину необходим автомобиль, то вначале придется аргументировано обосновать необходимость покупки, затем на аукционе купить право на транспортное средство, заплатить пошлину и налог. И только потом купить автомобиль.

Опыт показывает, что принудительные ограничения работоспособны, а добровольные ограничения не эффективны.

Таким образом, каждый способ борьбы с дорожными заторами имеет свои преимущества и недостатки. И их эффективность в основном зависит от конкретных дорожных, экономических и правовых условий конкретных городов.

Однако, из всех перечисленных методов особое внимание, на мой взгляд, обращает японская интеллектуальная транспортная система (ИТС), позволяющая предупредить водителя не только об уже возникшем заторе, но и об участках, на которых затор только начинает образовываться, т.е. система вычисляет момент перехода от уровня В к уровню Г. Разработки ИТС ведутся во многих странах, в том числе и в России, но на данный момент система не получила широкого развития, что дает возможность принять участие в ее совершенствовании.

1.4. Анализ существующих методов расчета и оценки задержек транспортного потока Продолжительность задержки автотранспортных средств получила широкое распространение в качестве одного из критериев оптимизации управления дорожным движением, как на отдельно взятом перекрестке, так и на уличнодорожной сети в целом[26].

На сегодняшний день предполагается два главных подхода к определению задержки автотранспортных средств. Первый подход базируется на макроскопической модели описания транспортного потока и определяет транспортную задержку, как потерю времени на вынужденные остановки автотранспортных средств перед пересечениями, железнодорожными переездами, во время заторов на участках улично-дорожной сети, а также по причине снижения скорости ТП по отношению к средней скорости свободного движения на конкретном участке УДС.

Второй подход определяет задержку, как среднее время ожидания автотранспортного средства в очереди. Длина очереди представляет собой общее количество автотранспортных средств, ожидающих обслуживания перед пересечением.

В настоящее время широкое распространение получили модели, сочетающие в себе, как детерминированную, так и стохастическую составляющую задержки.

Детерминированная составляющая определяется в соответствии со следующими положениями:

– в начале разрешающего сигнала очередь автотранспортных средств равна нулю;

– АТС прибывают одинаковыми группами с интенсивностью движения q за один цикл;

– разъезд производится одинаковыми группами с интенсивностью, которая равна потоку насыщения S при наличии очереди, и с интенсивностью, которая равна интенсивности прибытия при ее разъезде;

– спрос автотранспортных средств не превышает пропускной способности элемента пересечения, которая определяется, как отношение потока насыщения S к отношению разрешающего сигнала ко времени цикла (g/c).

Упрощенно процесс формирования очереди автотранспортных средств можно представить в виде следующей диаграммы (рис. 1.12).

Рисунок 1.12 – Детерминированная составляющая модели возникновения задержки[26] Область под линией очереди является детерминированной задержкой за цикл.

Возникновение начальной очереди Q0 приводит к появлению добавочной задержки, которую необходимо учитывать во время оценки процесса движения транспортного потока. Модели задержек, которые учитывают эффект добавочной задержки, основываются на теории очередей.

Линия очереди, которая получена по рисунку (1.12), показана на рисунке (1.13).

–  –  –

На данный момент имеются разные модели задержек для стационарных условий движения с элементами аппроксимации и так называемые «точные»

модели.

Впервые модель оценки задержки при жестком светофорном регулировании была предложена Бекманом с допущением о биноминальном процессе прибытия транспортных средств и детерминированном характере процесса обслуживания[27]:

–  –  –

где: с – длина цикла регулирования, с;

g – эффективная длительность зеленого сигнала, с;

q – интенсивность прибытия ТС, авт./с;

S – интенсивность разъезда из очереди, авт./с;

Q0 - величина остаточной очереди, авт.

Позднее J.

Darroch исследовал процесс прибытия представлял обобщенным пуассоновским процессом[28,29]:

–  –  –

McNeil исследовал величину задержки в предположении об общности процесса прибытия транспортных средств и постоянстве времени разъезда [30].

Общая задержка за цикл представлялась как сумма двух составляющих:

–  –  –

где Q(t) - длина очереди в момент времени t, авт;

A(t) - кумулятивное число прибытий в момент времени t.

McNeil и Weiss, рассматривая случай сложного пуассоновского процесса прибытия и общего процесса обслуживания, получили следующую модель[30]:

–  –  –

где B – индекс дисперсии для процесса убытия.

Исследование уравнения выявило, что при условии отсутствия начальной задержки ( Q0 = 0 ) и случайности транспортного процесса (I=0), полученная задержка является постоянным компонентом, который может быть получен из простой модели с постоянным прибытием за один цикл и процессом обслуживания, который был описан выше. В наиболее обобщенном случае модель (1.14) требует дополнительных данных о размере очереди и величине остаточной очереди – главных ограничениях использования полученной формулы на практике.

Необходимость учета остаточной очереди послужила стимулом в проведении исследований по получению закрытой формы уравнения остаточной очереди Haight [31,32], Newell [33,34,35,36,37,38], Darroch [28,29], однако оно так и не было получено.

Необходимость оценки остаточной очереди и наличие строгих ограничений, накладываемых предположением о законе распределения прибытия транспортных средств, ограничивает применимость «точных» моделей на практике. Это положило начало исследованиям по получению приближенных формул (моделей с элементами аппроксимации) для оценки задержек с более простыми и ограничениями, которые способны учитывать разнообразие реальных условий.

Первая, широко распространенная приближенная формула, была получена Вебстером при сочетании теоретического подхода и численного моделирования[39]:

–  –  –

где d - средняя задержка одного ТС за цикл, с;

с - длина цикла регулирования, с;

g - эффективная длительность зеленого сигнала, с;

х - степень насыщения направления движения;

q - интенсивность прибытия ТС, авт./с.

Первая составляющая уравнения (1.15) представляет задержку, при условии стационарности прибытия транспортного потока, а вторая составляющая определяет случайную составляющую процесса. Последняя известна как «случайная задержка», в предположении о пуассоновском процессе прибытия и постоянной интенсивности разъезда транспортных средств, которая соответствует пропускной способности. Третья составляющая производит корректировку смоделированного значения задержки и, обычно, составляет 10 процентов от первых двух составляющих уравнения (1.15), что позволит в дальнейшем упростить формулу, приняв третью составляющую за коэффициент, равный 0,9.

Дальнейшая аппроксимация уравнения была направлена на (1.10) упрощение за счет сокращения третьего и четвертого члена уравнения, которые, как правило, имеют намного меньший порядок, чем первые два.

Этот подход использован в работе Miller при выводе аппроксимирующей формулы[40]:

–  –  –

также получил выражение для насыщенной очереди при Miller пуассоновском прибытии и времени обслуживания равному продолжительности разрешающего сигнала[41,42]:

–  –  –

Дальнейшие попытки повышения точности моделей не привели к существенным результатам.

Приведенные выше модели задержки требуют достижения стохастического равновесия. Для его достижения требуется бесконечное время при постоянных условиях движения (прибытие, обслуживание, регулирование). При невысоком отношении интенсивности ТП к пропускной способности дороги это достигается в разумных пределах времени, поэтому подобные модели являются приемлемой аппроксимацией реальных процессов. При достижении интенсивности движения величины равной величине пропускной способности, время, которое необходимо для достижения подобного равновесия, как правило, превышает интервал, в рамках которого спрос является стабильным. Помимо этого, во многих случаях величина интенсивности движения превышает величину пропускной способности

– в данном случае нарушаются ограничения моделей.

Начиная с 1958 г., было разработано несколько моделей и алгоритмов оценки задержек транспортных средств на регулируемых пересечения [33-42].

Все эти модели основаны на детерминированном подходе и в условиях близких к перенасыщению сильно искажали результаты [43].

Модели на основе вероятностного подхода оказались очень сложными по причине случайного характера прибытия транспортных средств. В результате чего, математические модели, используемые сейчас для оценки задержек упростили: процесс прибытия ТС к перекрестку рассматривается как пуассоновский; средний поток прибытия принимается постоянным в течение всего анализируемого периода; ТС замедляются и ускоряются мгновенно [44].

Наибольшее распространение получили модели, учитывающие как детерминированные, так и вероятностные свойства транспортного потока. Одной из первых методик определения задержки, наиболее точно учитывающей условия движения на регулируемом перекрестке, является формула, предложенная в руководстве США по пропускной способности автомобильных дорог (HCM 1994

– Highway Capacity Manual) [45]:

–  –  –

d – задержка, учитывающая нарастающее или неравномерное прибытие ТС к пересечению, с/авт;

DF – корректирующий коэффициент, учитывающий прогрессию потока и режим светофорного регулирования (при жестком регулировании DF=1);

CF – коэффициент, учитывающий тип регулирования;

X – уровень насыщения группы полос;

C – длительность цикла регулирования, с;

c – пропускная способность группы полос, авт./ч;

g – эффективная длительность зеленого сигналы группы полос;

m – дополнительный калибровочный член, учитывающий эффект прибытия транспортного потока (для случайного прибытия, при условии жесткого светофорного регулирования m=16).

Параметр подобен первой части уравнения и широко (1.15) d 1 распространен в расчетах задержек при условии равномерного прибытия однородного транспортного потока. Отмечается, что этот параметр корректен только при условии, когда уровень загрузки меньше единицы (v/с1). Второй параметр d аналогичен второй части формулы Вебстера, учитывает задержки связанные со случайным характером прибытия транспортных средств.

Модель расчета задержек по методике ССG 1995[26]:

–  –  –

где d – средняя задержка, приходящаяся на один приведенный автомобиль, с;

d – задержка, учитывающая равномерное прибытие ТС, с;

d – задержка, учитывающая неравномерное прибытие ТС, с;

–  –  –

транспортного потока;

C – длительность цикла регулирования, с;

c – пропускная способность группы полос, авт./ч;

g – эффективная длительность зеленого сигналы группы полос;

X – уровень насыщения группы полос;

–  –  –

во время зеленого сигнала.

В данной модели не отличают стоп-задержки (стоп-задержка – задержка, понесенная ТС при снижении его скорости менее 5 км/ч) от общих задержек, в то время как HCM 1994 предполагает, что 76% всех понесенных задержек составляют именно стоп-задержки. Поэтому в CCG представлены эмпирические коэффициенты k 1, позволяющие из общих задержек выделить стоп-задержки (таблица 1.3).

–  –  –

В специальной литературе отмечается, что модель CCG аналогична модели HCM 1994.Однако, необходимо учитывать, что уравнения (1.23) и (1.24) оценивают общие задержки, в то время как (1.20) и (1.21) – стоп-задержки. Кроме того, HCM 1994 учитывает транспортный поток в натуральных показателях (авт/час), в то время как CCG в приведенных единицах (прив.авт./час) и, наконец, в моделях по-разному рассчитывается поток насыщения. В HCM 1994 поток насыщения в среднем на 5% выше по сравнению с ССG 1995.

Наибольший практический интерес представляет формула оценки задержек из американского руководства HCM 2000[46]:

–  –  –

где: d – средняя задержка ТС, с/авт;

d – равномерная задержка, с/авт;

PF – коэффициент, учитывающий прогрессии потока в координированных системах;

d – неравномерная задержка, с/авт;

–  –  –

PF –коэффициент, учитывающий прогрессии потока в координированных системах;

X – уровень насыщения группы полос;

С – длительность цикла регулирования, с;

c – пропускная способность группы полос, авт./ч;

k – коэффициент, учитывающий режим светофорного регулирования (при условии режима с жестким регулированием k=1.0);

I – коэффициент учитывающий наличие предыдущего перекрестка (для изолированного I=1);

T – анализируемый период, ч;

P– доля потоков, прибывающих за время горения зеленого сигнала;

f – коэффициент прогрессии.

p

–  –  –

Таким образом, проанализировав методы определения транспортных задержек, можно сделать вывод о том, что они направлены только лишь на количественное их определение (в секундах на один автомобиль). Ни одна из методик не позволяет рассчитать вероятность возникновения транспортного затора (такой транспортной задержки, в границах которой движение ТП можно классифицировать, как затор) на пересечениях, на основании которой появилась бы возможность планирования маршрута перевозки в городской черте.

Выводы по главе 1

Проведя анализ существующих методик оценки задержек транспортного потока на улично-дорожной сети, были выявлены зависимости интенсивности и скорости транспортного потока от различных факторов. Выявлены причины образования задержек, а также описаны существующие методы, направленные на их минимизацию. Проанализированы наиболее распространенные методики определения транспортных задержек на УДС. Однако проведенный анализ показал, что вопрос оценки вероятности возникновения транспортного затора и его прогнозирование недостаточно изучены.

Поэтому целью настоящего исследования является совершенствование управления перевозочным процессом с учетом категорирования улично-дорожной сети города на основе модели риска возникновения транспортного затора.

Для достижения указанной цели поставлены следующие задачи:

1. Провести анализ существующих методов оценки задержек ТП на регулируемых пересечениях.

2. Разработать теоретическую модель оценки возникновения затора ТП на регулируемых пересечениях с использованием теории риска.

3. Получить зависимости величины риска возникновения транспортного затора от интенсивности, скорости и плотности ТП.

4. На основе теоретических и экспериментальных исследований обосновать категорирование участков УДС по степени риска возникновения транспортного затора на регулируемых пересечениях с учетом скоростных интервалов движения.

5. Оценить экономическую эффективность результатов исследования.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕВОЗКАМИ С

УЧЕТОМ РИСКА ВОЗНИКНОВЕНИЯ ТРАНСПОРТНОГО ЗАТОРА

–  –  –

Организация в условиях неопределенности, обычно, требует оценки имеющегося риска. Определение «риск» целесообразно разделить на три составляющие[47].

Надо разделить событие, внутри которого образуется негативная вероятность, т.е. опасность (анализ риска), оценку данного события (оценка риска, оценка выраженности и серьезности опасности) и возможные дальнейшие действия по снижению негативных последствий (управление риском при помощи определенных управленческих решений).

Анализ риска – это анализ событий в реальном мире. Например, для водителя автомобиля существует негативная вероятность (опасности, риски): 1) оказаться в заторе; 2) оказаться в ДТП; 3) быть подвергнутым противоправным действиям со стороны преступников и т.д.

При оценке риска используется определенный математический аппарат:

теория вероятности, теория нечеткости, интервальная математика и т.п.

Наибольшее распространение получил метод на основе теории вероятностей, который и будем в дальнейшем рассматривать. В данном подходе, как правило, используется вероятностная модель реального явления (реализация негативной возможности, опасности), в соответствии с которой выделяется вероятность возникновения негативного события (определенные авторы именно такую вероятность определяют, как «риск») и случайная величина – случайный ущерб (серьезность опасности) при условии ее возникновения.

Отметим, что введенные термины – вероятность события и случайный ущерб – имеют отношение не к реальному миру, а к математической модели. Это означает, что они объективно не известны, а мы можем лишь их оценить по полученным данным – результатам проведенного исследования. Чем больше объем полученных данных, тем точнее оценка вероятности возникновения негативного события.

Случайный ущерб может быть описан не одним конкретным числом, а функцией (функцией распределения), т.е. бесконечным количеством параметров.

Рассматриваются разнообразные теоретические характеристики случайного ущерба математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое

– отклонение, коэффициент вариации, медиана, квартиль и другие квантили, межквартильное расстояние и др. К примеру, в теории надежности используется квантиль порядка 0,999999, т.е. уровень, при котором случайный ущерб может превысить лишь в 1 случае из 1000000. В результате наблюдений оцениваются теоретические характеристики при помощи выборочных. Необходимо различать теоретические характеристики, которые относятся к модели и неизвестные исследователю, и выборочные характеристики, которые могут быть рассчитаны по полученным данным[48].

Оценка степени риска сводится к статистической оценке параметров, характеристик, зависимостей, которые включены в модель.

На сегодняшний день существует 2 противоположных взгляда, связанных с определением понятия «риск», дополняющие друг друга. В соответствии с первой концепцией, все риски носят «отрицательный характер», т.е. связаны с возможным нанесением вреда или ущерба имуществу, здоровью и жизни людей.

В соответствии со второй концепцией, риск – это не только вероятный ущерб, но также и вероятная удача. Игра в азартные игры, к примеру, может принести игроку как утрату, так и приобретение значительной суммы.

Согласно толковому словарю Ожегова [49], риск – это:

1. Возможность опасности, неудачи;

2. Действие наудачу в надежде на счастливый исход.

Часть авторов термин «риск» относят к реальному событию (риск пожара, риск дорожно-транспортного происшествия), часть – к его (реального события) модели, построенной при помощи определенных математических средств – вероятностно-статистических научных дисциплин, теории нечетких множеств, интервальной математики. Подобные расхождения иногда создают путаницу.

Довольно типичным является определение [50], которое применяется при разработке автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий:

«Риск – это мера количественного многокомпонентного измерения опасности с включением величины ущерба от воздействия угроз для безопасности, вероятности возникновения этих угроз и неопределенности в величине ущерба и вероятности».

Риск довольно редко связан с деятельностью субъекта и это наглядно отображено по классификации рисков[51].

Объектами риска могут является:

– материальный объект, имущественный или иной интерес;

– жизнь и здоровье человека;

– окружающая среда.

Современная обстановка характеризуется тем, что большая часть работ по оценке, анализу и управлению риском относится к определенной области – риску производства дефектных деталей, промышленным авариям, экологической безопасности, террористическим рискам, рискам ДТП, рискам возникновения задержки транспортного потока и т.д.

2.1.2. Концепции анализа риска

Анализ риска – важная составная часть теории и практики управления рисками. Необходимость анализа рисковых ситуаций для разных объектов связана с нестабильностью природных, техногенных, социально-экономических, социально-политических и других процессов, вероятностью возникновения в данных объектах опасных событий, вероятностью возникновения нежелательных событий, приводящих к отклонению конечного результата работы системы от ожидаемого и влияющих на общую эффективность принятых решений[52].

На сегодняшний день используется несколько концепций анализа рисков (рис.

2.1), которые различаются по исследуемым сферам их проявления[53]:

– технократическая, которая исследует объект;

– экономическая, которая рассматривает объект в системе экономических отношений;

– психологическая, которая изучает отношение индивида к рискам в связи с рассматриваемым объектом;

– социологическая, которая исследует отношение общества в целом к рискам в связи с рассматриваемым объектом.

Технократическая концепция основывается на анализе относительной частоты образования негативных событий с нежелательными последствиями, как способе программирования их вероятностей возникновения. При ее использовании полученные статистические данные усредняются по масштабу.

Таким образом, при оценке риска возникновения негативного события на объекте техносферы рассматриваются вероятности исходных (негативных) событий, сценарии их развития и трансформации в аварию с соответствующими вероятностями возникновения, последствия разных исходов образовавшейся аварии.

Экономическая концепция анализа риска рассматривается как часть более общего затратно-прибыльного исследования. В последнем риск является ожидаемой потерей полезности, образующийся в результате определенных событий или действий, а прибыль является предотвращенным ущербом. Конечная цель заключается в распределении ресурсов по такому принципу, чтобы увеличить их полезность в рамках рассматриваемой социальной системы.

Психологическая концепция базируется вокруг исследования межиндивидуальных предпочтений относительно вероятностей и направлена на то, чтобы выяснить, почему индивиды не вырабатывают собственное мнение о рисках на основе средних значений; почему индивиды реагируют в соответствии с собственным восприятием рисков, а не с объективно оцененным уровнем рисков. Данная концепция необходима для лиц, которые принимают связанные с рисками решения.

Социологическая концепция основывается на (культурологическая) социальной интерпретации негативных последствий, учитывая групповые ценности и интересы. Социологический анализ рисков связывает суждения в обществе в целом касательно риска с личными или общественными интересами и ценностями в частности. Культурологический подход считает, что существующие культурные прототипы предопределяют образ мыслей определенных индивидов, заставляя их принимать одни ценности и отбрасывать другие. Данная концепция используется в PR-технологиях, информационном противостоянии.

–  –  –

Анализ риска – это систематическое научное исследование и практическая деятельность, которая направлена на определение негативных ситуаций и количественную оценку разнообразных видов риска во время выполнения определенной деятельности, включая исследование факторов, которые влияют на них, расчет объема ущерба и изменения степени риска во времени и уровень взаимосвязи между ними. От верной организации анализа рисков во многом зависит, насколько эффективным будет последующее решение и сможет ли исследуемый субъект в полной мере защититься от угрожающего риска[54].

Анализ риска направлен на достижение следующих главных целей:

формирование у индивида, принимающего решение, полной и

– взаимосвязанной картины рисков, угрожающих полноценной работе исследуемой системы;

– распределение рисков по уровню влияния на систему и выделение среди них наиболее опасных. К примеру, при изучении рискового профиля системы стоит помнить широко известное в теории управления «правило 20 – 80», которое гласит, что 20 % рисков системы приносят ей 80 % убытков;

– рассмотрение альтернативных вариантов проектов и технологий;

– разработка баз данных и баз знаний для экспертной системы поддержки осуществления технических и прочих решений;

– аргументация мероприятий по уменьшению рисков.

По результатам анализа делается вывод о приемлемости (или неприемлемости) риска и организуется адекватная система регулирования риском, способная обеспечивать достаточный уровень защиты системы, учитывая вероятность осуществления определенных рисков.

Анализ рисковых ситуаций направлен прежде всего на обеспечение процедур регулирования рисков, аргументация необходимости уменьшения вероятного ущерба, учитывая который, предполагаются реальные затраты на предупредительные мероприятия[55]. Но тот факт, что нежелательные явления с тяжкими последствиями проявляются относительно не часто, как раз и объясняется своевременностью принятия предупредительных мероприятий. В техносфере к таким мерам относятся: отлаженная деятельность системы ТО, плановые предупредительные ремонты, замена оборудования, гарантийный срок службы которого завершен на более новое и технологически совершенное, и прочие мероприятия, направленные на уменьшение вероятности развития аварийных явлений в полноценную аварию, а также последствий этих аварий.

Подобные мероприятия принимаются на основе мирового и отечественного опыта развития техносферы, заложенного в тех. регламентах и других нормативноправовых документациях.

Виды анализа риска различны как по полноте, так и по решаемым задачам.

По полноте различается качественный и количественный виды анализа рисков.

Качественный анализ рисков служит для того, чтобы определить факторы риска и обстоятельства, которые приводят к возникновению рисковых ситуаций.

В него включается: определение источников и причин рисков, т.е. выявление потенциальных зон рисков; идентификация всевозможных рисков; определение практической выгоды и всевозможных отрицательных последствий, которые могут образоваться во время осуществления содержащего риск решения;

распределение рисков по экспертным данным. Качественный анализ способен выделить наиболее значительный риск, который, в свою очередь, будет являться объектом последующего количественного анализа.

Под количественным анализом риска предполагается количественное определение конкретных рисков и рисков всего проекта в целом.

Анализ риска решает следующие задачи:

– идентификация;

– оценивание;

– прогноз.

Анализ, как правило, начинается с идентификации риска – определения риска, характерного для конкретного вида деятельности, причины его возникновения, формы его проявления и образующих риск факторов.

Идентификация базируется на анализе статистических данных о негативных событиях. Для принятия аргументированного решения необходимо определить всевозможные риски.

Оценивание риска (ГОСТ Р 51898 – 2002) – это базирующаяся на результатах анализа рисков проверка, целью которой является ответ на вопрос не превышен ли допустимый риск?[56] Допустимый риск это риск, величина которого при данных

– обстоятельствах считается допустимой при осуществлении конкретной деятельности.

Оценка риска включает в себя не только саму оценку риска, но также и определение его приемлемости по средствам сравнения с допустимым уровнем:

Показатель риска Предельно допустимй уровень ; (2.1) приемлемого риска Критерий – признак, на основе которого производится оценка, определение, классификация чего-либо; мерило суждения, оценки; правило или условие, которое позволяет разделить множество объектов на определенные подмножества.

Расположенный в правой области критерий формулы (2.1) приемлемого уровня риска определяется экономическими и социальными факторами.

Экономические факторы связываются с экономическими способностями объекта риска, а социальные – с предпочтениями индивидов, которые принимают решения.

Оценка риска заключена в количественном определении фактической степени показателя риска, расположенного в левой части критерия. Цель подобного определения состоит в разработке решений, которые направлены на его уменьшение.

Прогноз рисков – это оценивание рисков в пределах конкретного отрезка времени в будущем, учитывая тенденцию изменения условий их проявления.

Главной проблемой во время анализа рисков является то, что выявление показателей неопределенности и риска происходит, как правило, в условиях дефицита исходной информации. Из-за ограничения исходной информации возникает статистическая неопределенность, что означает вероятность принятия ошибочных решений.

Источники информации подразделяются на две категории: внешние и внутренние[57].

Адекватной информацией по конкретным типам рисков являются данные, взятые из внутренних источников – статистика за прошлый период по конкретному объекту. Подобные данные позволяют учитывать специфические особенности исследуемого объекта. Прогнозирование в данном случае основывается на предположении о том, что тенденция, наблюдаемая в прошлом, сохранится и в будущем. Но изменение тенденций способно значительно ограничить адекватность полученных данных. В определенных случаях в статистику возможно введение определенных поправок, которые позволят использовать ее для оценок развития в будущем.

При условии недостатка статистики или в случае ее непригодности для проведения анализа внутренние источники должны дополняться информацией из внешних источников, непосредственно не связанных с работой рассматриваемой системы. Естественно, такая информация может не очень соответствовать условиям рассматриваемого объекта, но в условиях ее дефицита любое дополнение не будет лишним при условии тщательной фильтрации.

При проведении анализа риска необходимо использовать их наглядное отображение по средствам графиков, гистограмм и т.д. Это позволит лучше понять своеобразие определенных рисков, особенности нежелательных для системы последствий, определить наиболее значительные особенности конкретных рисков. Однако графическую часть не стоит перегружать деталями, т.к. это в значительной мере затруднит их восприятие. Главное требование к графической части – увеличение восприятия и наглядности изображенной информации.

–  –  –

В пределах технократической концепции анализ рисков определяют при помощи разнообразных методов, которые подразделяются на феноменологические, детерминистские, вероятностные и экспертные[47,52,53].

Феноменологический метод основан на определении вероятности протекания нежелательных событий исходя из результатов анализа условий, связанных с воплощением определенных законов природы. Данный метод является наиболее простым в применении, однако он производит достаточно высокий результат. Феноменологический метод лучше использовать при сравнении запаса безопасности различных категорий вероятно опасных объектов, но практически непригоден для анализа разветвленных негативных событий, ход которых зависит, как правило, от надежности определенных частей объекта.

Детерминистский метод определяет анализ череды этапов развития аварий, начиная от начального явления через череду предполагаемых стадий отказов, деформаций и разрушений компонентов до установившегося конечного состояния системы. Развитие аварийного процесса исследуют и предсказывают при помощи математического моделирования, создания имитационных моделей и осуществления сложных расчетов. Детерминистский метод предполагает наглядность и психологическую приемлемость, т.к. допускает определить наиболее важные факторы, определяющие течение процесса.

К недостаткам метода относится следующее: существование потенциальной возможности пропустить определенные редко возникающие, но достаточно важную череду явлений при развитии аварийной ситуации; трудная задача построения адекватных математических моделей, требующая значительного количества исходных данных; необходимость проведения трудных и дорогих экспериментальных исследований для тестирования расчетных программ.

Вероятностный метод анализа риска включает в себя, как оценивание вероятности образования нежелательных явлений, так и расчет относительной вероятности той или иной ветви развития процесса. Кроме того производится анализ разветвленных цепочек событий и отказов оборудования, выбор близкого математического аппарата и осуществляется оценка полной вероятности нежелательных явлений. Расчетные математические модели в данном методе, обычно, можно заметно упростить по сравнению с детерминистскими методами расчета. Главные ограничения вероятностного анализа безопасности связываются с недостаточными сведениями по функциям распределения параметров, а также недостаточностью статистики по отказу оборудования. При этом использование упрощенных расчетных схем понижает достоверность полученных оценок риска для тяжких аварийных ситуаций. Однако вероятностный метод по настоящий день считается одним из самых перспективных.

Вероятностный метод оценки риска отличается приемлемой достоверностью результатов проведенного анализа с условием сохранения в перспективе тенденций развития, как изучаемой системы, так и ее внешней среды.

С точки зрения практики для оценивания тенденций развития наиболее распространены методы экспертных оценок. Именно поэтому наиболее предпочтительным вариантом в осуществлении практической деятельности является комбинация вероятностного и экспертного методов.

Экспертный метод основан на извлечении количественных оценок риска по средствам обработки экспертных мнений (квалифицированных специалистов в рассматриваемой области)[52].

–  –  –

Конкретные методы идентификации, оценки и прогноза риска в зависимости от использованной исходной информации, сводится в группы:

– статистические;

– вероятностно-статистические;

– теоретико-вероятностные;

– эвристические, которые основаны на использовании субъективных вероятностей, полученных при помощи экспертной оценки, или прочих (нетрадиционных) подходов.

Определенные математические методы и модели, расположенные в основе данных методик, применительно к задачам по идентификации, оцениванию и прогнозу различного риска для человека и социальной системы приведены в таблице (2.1).

Таким образом, для решения задачи по идентификации факторов риска и степени их воздействия статистическим методом возможно использование различных методов статистической обработки данных, включая корреляционный и дисперсионный анализ, факторный анализ, анализ временных рядов и прочие методики многомерной классификации.

2.2. Оценка задержек транспортного потока с использованием теории риска

В качестве одного из критериев оптимизации транспортного потока на УДС была введена величина средней задержки регулирования. Задержка ТС на регулируемых пересечениях главным образом зависит от режима работы светофорного объекта и возникает на всех направлениях во время действия запрещающего сигнала.

Задержка имеет прямую связь со следующими параметрами:

- длина очереди;

- интенсивность движения;

- пропускная способность УДС;

- параметры режима регулирования светофорного объекта.

Для определения величин риска образования транспортного затора на регулируемом пересечении введем следующие обозначения (рис.

2.2)[58,59,60]:

d ф - среднее значение расчетной или фактической величины транспортной задержки на регулируемом пересечении в «час пик», с;

d кр - среднее значение предельной (критической) величины транспортной

–  –  –

распределения предельной (критической) величины транспортной задержки d кр.

При этом, подвижным является фактический закон распределения величины транспортной задержки, а неподвижным – закон распределения предельной (критической) величины транспортной задержки, при которой вероятность возникновения транспортного затора будет равна 50%.

Чем ближе фактический закон распределения к неподвижному закону, тем больше область риска (c), которая показывает, какая часть значений фактической транспортной задержки оказалась в области распределения предельной (критической) величины транспортной задержки. При этом интервал a = d кр d ф между математическими ожиданиями фактической величины транспортной задержки d ф и предельной (критической) величины транспортной задержки d кр уменьшается.

Выполним свертку независимых нормально распределенных случайных величин d ф и d iкр, изображенных на рисунке (2.2).

i

–  –  –

В соответствии с теорией вероятности известно, что сумма независимых нормально распределенных случайных величин имеет нормальное распределение[58,61,62,63,64].

Тогда получаем:

–  –  –

При u = 0 [или при z = 0 ] формула (2.6) дает риск 50%, т.е. r = 0,5.

При отрицательном аргументе u имеем Ф u ( u ) = Ф u (u ) и, значит, риск образования предельной (критической) транспортной задержки становится более 50%.

При z = a формула (2.6) принимает вид:

–  –  –

Анализ формулы (2.8) показал, что в том случае, если фактический параметр d ф равен предельному (критическому) параметру d кр, то риск возникновения транспортного затора равен 50% ( rтз = 0,5 ). При d кр d ф, имеем

–  –  –

имеем rтз 0,5 и в пределе, когда d кр d ф, риск стремится к единице.

Подставив в формулу (2.9) упрощенную формулу Вебстера (1.15) и преобразовав получившееся уравнение с целью выявления всех переменных значений, получаем зависимость риска возникновения транспортного затора от интенсивности транспортного потока:

–  –  –

где rтз(N) - риск возникновения транспортного затора от интенсивности движения;

d ф - среднее значение расчетной или фактической величины транспортной задержки на регулируемом пересечении в «час пик», с;

d кр - среднее значение предельной (критической) величины транспортной задержки на регулируемом пересечении в «час пик», при которой вероятность возникновения затора будет равна 50%, с;

–  –  –

0,9K 2 B= – коэффициент, зависящий от коэффициента, определяющего отношение длительности цикла к максимальному количеству транспортных средств, которые успевают покинуть пересечение в j-м направлении за эффективное время i-й фазы регулирования, с2/авт2;

С

– коэффициент, определяющий отношение длительности цикла к K= g Mн максимальному количеству транспортных средств, которые успевают покинуть пересечение в j-м направлении за эффективное время i-й фазы регулирования, с/авт;

E = K – коэффициент, зависящий от коэффициента, определяющего отношение длительности цикла к максимальному количеству транспортных средств, которые успевают покинуть пересечение в j-м направлении за эффективное время i-й фазы регулирования и эффективной доли зеленого сигнала, с/авт;

C – длительность цикла регулирования, с;

g – эффективная длительность зеленого сигнала, с;

M н – поток насыщения, авт./с;

N – интенсивность прибытия транспортного потока, авт./с.

Для того чтобы определить зависимость риска возникновения транспортного затора от скорости и плотности транспортного потока, были использованы выведенные Колесовым В.И., Гуляевым М.Л. и Осипенко А.М.[65] зависимостями интенсивности транспортного потока от скорости и плотности, которые они получили на основе модели транспортного потока Танаки[66,9].

Зависимость интенсивности транспортного потока от скорости[65]:

–  –  –

где V – скорость движения транспортного потока, м/с;

m2 – коэффициент пропорциональности тормозному пути, с2/м;

m1 – время, характеризующее реакцию водителя, с;

m0 – средняя длина автотранспортного средства, м.

Таким образом, с учетом формулы (2.12) получаем зависимость риска возникновения транспортного затора от скорости:

–  –  –

где N(V ) – интенсивность прибытия транспортного потока в зависимости от скорости движения, определяемая по формуле (2.12), авт/с;

Зависимость риска возникновения транспортного затора от плотности:

–  –  –

где N(q ) – интенсивность прибытия транспортного потока в зависимости от плотности движения, определяемая по формуле (2.15), авт/с;

Зависимость интенсивности транспортного потока от плотности[65]:

–  –  –

где q – плотность движения транспортного потока, авт/м;

qmax – максимальная плотность движения транспортного потока q max, m0 авт/м;

m2 – коэффициент пропорциональности тормозному пути, с2/м;

m1 – время, характеризующее реакцию водителя, с;

m0 – средняя длина автотранспортного средства, м;

a – полученный Колесовым В.И. коэффициент регрессии линейной зависимости между коэффициентом, в общем случае зависящем от m2 (k) и m2, который равен 61,5427[65];

b – полученный Колесовым В.И. коэффициент регрессии линейной зависимости между коэффициентом, в общем случае зависящем от m2 (k) и m2, который равен 0,8308[65];

– константа, равная 0,6.

Разработанная модель оценки вероятности образования транспортного затора на регулируемом перекрестке улично-дорожной сети на основе теории риска поможет оптимизировать транспортный поток.

Результаты обследования дорожно-транспортной обстановки на основе данной модели позволят осуществить разработку и выбор оптимального маршрута доставки не по кратчайшему расстоянию, а по наименьшему времени доставки или выбрать наиболее оптимальное кратчайшее расстояние. Внедрение этого метода обещает оказать существенный экономический эффект, основанный на более быстрой и своевременной доставке.

2.3. Оценка различных факторов, влияющих на транспортные задержки и заторы с точки зрения теории риска Перегруженность улично-дорожной сети относительно легко распознать – дороги, переполнены легковыми автомобилями, грузовыми автомобилями, автобусами, тротуары заполнены пешеходами. Определение термина «перегруженность» ссылается на такие слова как «пробка», «препятствие», и «переизбыток». Для любого гражданина, который когда-либо в своей жизни находился в перегруженном транспортном потоке, данные слова должны казаться знакомыми. В области транспортировки перегруженность обычно касается переизбытка транспортных средств на определенном участке улично-дорожной сети в определенное время, снижая общую среднюю скорость транспортного потока к скорости, которая меньше – иногда значительно меньше – чем скорость нормального или «свободного потока». Перегруженность часто означает длительную парализацию движения или движение в режиме «остановка – движение».

Исследования Федерального управления шоссейных дорог Соединенных Штатов Америки (Federal Highway Administration) показали, что перегруженность участков УДС – результат семи первоочередных причин, которые часто взаимодействуют друг с другом[67].

1. Низкая пропускная способность участка УДС. Пропускная способность автомобильной дороги – максимально возможное количество автомобильного транспорта, которое в состоянии пройти через сечение участка УДС за единицу времени при достижении заданной скорости движения и безопасности дорожного движения. Определяется наименьшей пропускной способностью одного из ее элементов (мост, путепровод, количество и ширина полос движения, кривая в плане, участок замедления скорости движения, зона слияния потоков, регулируемый перекресток и т.д.), а также, составом транспортного потока.

Максимальная пропускная способность одной полосы в зависимости от категории автомобильной дороги может составлять до 2900 авт/ч[68].

2. Дорожно-транспортные происшествия – события, возникшие в процессе движения по автомобильной дороге транспортных средств и с их участием, в результате которых пострадали или погибли люди, был нанесен материальный ущерб транспортным средствам, сооружениям, грузам, либо причинен иной материальный ущерб[16].

Классификация дорожно-транспортных происшествий[69,70]:

столкновение;

–  –  –

иные виды ДТП (происшествия, которые не относятся к вышеуказанным видам).

Показатели причин возникновения дорожно-транспортных происшествий в

России за 2010 год по данным ГИБДД в процентном соотношении:

по причине нарушения ПДД водителями транспортных средств – 85 % (в том числе находившимися в состоянии опьянения). Из них:

25 % ДТП происходит по причине несоблюдения скоростного режима

–  –  –

движения.

по причине нарушения ПДД водителями транспортных средств в состоянии опьянения – 5,94 % (11845 из 199431);

по причине нарушения ПДД со стороны пешеходов – 20,15 % (31969 из 199431);

по причине неудовлетворительного состояния проезжей части – 20,99 % (41863 из 199431);

по причине эксплуатации технически неисправных транспортных средств – 0,57 % (1127 из 199431).

Сумма долей больше 100%, т.к. в некоторых ДТП задействованы более одной причины.

3. Проведение строительно-ремонтных работ на участках УДС – представляют собой строительное воздействие на участке улично-дорожной сети, которое приводит к физическим изменениям автомобильной дороги. Эти изменения могут включать сокращение числа или ширины полос движения, смещение дороги, объезд участка проведения ремонтных работ, сокращение, или ликвидация обочин и даже временное закрытие автомобильной дороги.

4. Неблагоприятные погодные условия (НПУ) – это явления, не достигшие критериев опасных погодных условий, но, тем не менее, значительно затрудняющие деятельность отдельных отраслей и наносящие ущерб экономике и населению, но в меньшей степени[71]. На практике при ухудшении погоды часто наблюдаются не одно, а одновременно несколько видов неблагоприятных погодных условий - так называемый комплекс НПУ или сокращенно КНПУ, иногда по степени воздействия близкий к опасным погодным условиям (гололед, снег, туман, дождь, град, сильный ветер и т.д.). НПУ могут негативно сказаться на здоровье человека, снизить его трудоспособность и производительность труда. Кроме того, подобные негативные явления оказывают существенное воздействие на состояние дорожных условий.

5. Устройства управления дорожным движением – периодическое нарушение состояния транспортного потока устройствами управления дорожным движением, такими как железнодорожные переезды и плохо рассчитанные сигналы светофорных объектов также способствует изменению времени транспортировки и образованию перегруженности участков УДС.

6. Специальные мероприятия – являются особыми случаями колебаний транспортной потребности, в результате чего транспортный поток по этой причине будет радикально отличаться от «обычных» условий. Специальные мероприятия иногда вызывают «скачки» в транспортном спросе, которые «сокрушают» транспортную систему.

Колебания в нормальном транспортном потоке ежедневная 7. – изменчивость транспортной потребности приводит к тому, что в течение нескольких дней возникает транспортный поток с более высоким объемом перевозок, чем в другие дни. Изменение объемов транспортной потребности, в системе с фиксированной пропускной способностью также, приводит к скачкообразному объему транспортного потока в течение временного отрезка.

Пункты 6 и 7 можно отнести к категории «других» причин, т.к. их влияние на возникновение транспортных задержек на УДС относительно мало.

Оценки загруженности УДС с разбивкой по источникам возникновения полезны для руководства программы исследования Федерального управления шоссейных дорог Соединенных Штатов Америки, и по результатам проведенного исследования можно идентифицировать, какие наиболее важные причины должны быть выделены в процентном соотношении (рисунок 2.4)[67]. Однако местные условия, меняющие широко распространенные методы оценки источников перегруженности на отдельных участках дорог были бы очень полезны для инженеров дорожно-транспортной отрасли, пытающихся решить вопрос, каким образом разработать стратегии смягчения транспортных задержек.

Федеральное управление шоссейных дорог Соединенных Штатов Америки в настоящее время исследует эту проблему и развивает методологию, чтобы позволить инженерам дорожно-транспортной отрасли использовать местные данные для создания общей и более точной картины причин возникновения транспортных задержек.

Рисунок 2.4 – Доля вероятности возникновения основных причин транспортных задержек в процентном соотношении Перегруженность автомобильных дорог – результат одного или нескольких причин вышеуказанных семи источников.

Взаимодействие между несколькими источниками представляет собой достаточно сложное и ежедневно изменяющееся явление. Проблема состоит в том, что за исключением низкой пропускной способности участка улично-дорожной сети, источники перегруженности образуются с достаточно резкой неравномерностью – практически ни один из источников стабильно не повторяется изо дня в день. Теоретически, в один из дней пассажиры могут столкнуться с низкой загруженностью транспортного потока, отсутствием дорожно-транспортных происшествий и хорошей погодой;

на следующий день условия дорожного движения могут стать более загруженными, отличаясь от нормальных, может пойти дождь, и образоваться серьезная авария, которая заблокирует участок УДС.

Некоторые вышеуказанные причины могут привести к образованию других причин.

Например:

– аномально высокая перегруженность улично-дорожной сети может переместить транспортный поток на другие участки УДС или заставить водителей поехать позже, отправиться в другое место назначения или вообще никуда не выезжать;

– высокие уровни перегруженности могут привести к увеличению дорожнотранспортных происшествий из-за более близкого интервала между транспортными средствами и перегревания двигателей транспортных средств в течение жарких летних месяцев;

– плохая погода может привести к увеличению количества дорожнотранспортных происшествий;

– транспортная турбулентность и отвлечение от управления транспортными средствами со стороны водителей, вызванные изначальным дорожнотранспортным происшествием, могут привести к возникновению других дорожно-транспортных происшествий.

По причине взаимосвязанности источников возникновения транспортных задержек, для их минимизации потребуются значительные капиталовложения.

В дополнение к вопросу об образовании задержек транспортного потока заметим, что источники перегруженности также оказывают другое влияние:

изменчивость условий перегруженности. Эта изменчивость в перегруженности известна, как надежность времени поездки, и представляет повышенный интерес для профессионалов в области транспорта, имеющих дело с вопросами загруженности улично-дорожной сети.

2.4. Определение предельных значений насыщения улично-дорожной сети, предшествующих транспортному затору Предельную величину транспортной задержки dкр можно определить исходя из ее влияния на уровень обслуживания движения на регулируемых и нерегулируемых пересечениях по используемой в США классификации (таблица 2.2, 2.3)[72]:

–  –  –

Уровень A - Значительная часть автотранспортных средств проезжает через пересечение не испытывая задержки[73].

Уровень B – Заметно увеличивается влияние транспортных потоков в главном направлении на вероятность движения транспортных потоков на второстепенных направлениях. Задержка является незначительной.

Уровень C – Автотранспортные средства на второстепенном направлении вынуждены пропускать значительное количество автотранспортных средств, осуществляющих движение по главному направлению. Величина задержки стремительно увеличивается. На подходе к перекрестку образовывается очередь автотранспортных средств, которая, как с позиции занимаемого пространства, так и временного отрезка ее существования не становится значительной помехой транспортному потоку в целом.

Уровень D - Значительная часть автотранспортных средств, проезжая подход к пересечению, вынуждена относительно длительно останавливаться более одного раза. Определенные автотранспортные средства испытывают сравнительно значительные задержки. Тем не менее, несмотря на значительную длину образующихся очередей, они все еще способны рассасываться и транспортная ситуация сохраняется относительно уравновешенной.

Уровень E - Возникает очередь, которая при постоянной транспортной ситуации не может уменьшиться. Автотранспортные средства ощущают значительные задержки. Небольшое изменение транспортной ситуации может образовать длительный затор. Пропускная способность пересечения полностью исчерпана.

Уровень F - Интенсивность прибытия к пересечению в течение длительного времени начинает превышать пропускную способность подхода. Возникает очень большая и постоянно увеличивающаяся очередь автотранспортных средств.

Значение величины задержки при этом очень велико. Транспортная ситуация может быть урегулирована только с помощью значительного уменьшения интенсивности прибытия автотранспортных средств. Пересечение при данной ситуации перезагружено.

Как видно из классификации за предельную величину, в границах которой вероятность возникновения транспортного затора составляет 50 %, выбрано среднее значение из интервала, соответствующего уровню обслуживания D (от 35 до 55 секунд для регулируемого пересечения и интервал от 25 до 35 секунд для нерегулируемого пересечения). Т.е. dкр для регулируемого пересечения равна 45 секундам; для нерегулируемого пересечения равна 30 секундам.

–  –  –

1. Проведен анализ исследования рисковых ситуаций. Выделены объекты риска. Определены четыре концепции риска, главные цели, виды и задачи анализа риска. Рассмотрены используемые источники информации для проведения анализа. Подробно исследованы четыре метода анализа рисковых ситуаций.

2. На основе вероятностного метода анализа рисковых ситуаций при помощи математического аппарата, разработанного профессором В.В.

Столяровым для определения рисковых ситуаций в области дорожного строительства, была получена модель оценки риска возникновения транспортного затора на регулируемых пересечениях. Разработанная модель оценки риска возникновения транспортного затора на регулируемом перекрестке улично-дорожной сети на основе теории риска поможет оптимизировать транспортный поток.

3. На основе исследования Федерального управления шоссейных дорог Соединенных Штатов Америки (Federal Highway Administration) были выявлены семь основных источников возникновения транспортных задержек на улично-дорожной сети с учетом взаимодействия между собой, распределенные в долевом отношении.

4. На основе, используемой в США классификации, была определена предельная величина транспортной задержки d кр исходя из ее влияния на уровень обслуживания движения на регулируемых и нерегулируемых пересечениях. Т.к. исходя из классификации за предельную величину, в границах которой вероятность возникновения транспортного затора составляет 50 %, выбрано значение из интервала, соответствующего уровню обслуживания D (от 35 до 55 секунд для регулируемого пересечения и интервал от 25 до 35 секунд для нерегулируемого пересечения). Т.е. dкр для регулируемого пересечения равна 45 секундам;

для нерегулируемого пересечения равна 30 секундам.

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТИЧЕСКИХ

ЗАДЕРЖЕК НА УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ ГОРОДА

Для проведения экспериментального исследования фактических задержек был определен участок улично-дорожной сети центральной части г. Саратова, в пределах которого был проведен эксперимент. Т.к. наиболее загруженные транспортным потоком улицы располагаются в центральной части города, следовательно, зона проведения исследования была установлена на данном участке.

Был выбран участок прямоугольной схемы улично-дорожной сети города (Приложение 1), состоящий из трех параллельных (ул. Кутякова, ул. Московская, ул. Большая Казачья) и четырех перпендикулярно пересекающихся улиц (ул.

Рахова, ул. Чапаева, ул. Вольская, ул. Максима Горького). Обозначены двенадцать пересечений в одном уровне, в пределах которых проводилось исследование (Таблица 3.1).

–  –  –

Сроки проведения эксперимента были определены летним периодом 2013 и 2014 годов.

Целью проведенного эксперимента является проведение анализа зависимости, полученной на основе измеренных фактических данных и проведенных измерений, и определение детерминирующего фактора, влияющего на задержки транспортного потока.

По предмету экспериментального исследования было поставлено две основные задачи:

1. определение величины задержки транспортного потока на исследуемом участке УДС в будние и выходные дни;

2. определение риска возникновения транспортного затора на обследуемом участке УДС в будние и выходные дни.

–  –  –

Число измерений зависит от отношения требуемой с практической точки зрения точности прогнозирования и точности единичного измерения[74].

Погрешность среднеквадратического отклонения Ss с увеличением числа измерений стремится к нулю:

–  –  –

При выбранной доверительной вероятности q коэффициент t q выбирается в таблице 3.2; – определяют по результатам многочисленных предыдущих измерений; – задают из практических соображений (для прогнозирования технического состояния чаще всего принимают = 10 %).

–  –  –

1.4759 2.01500 2.570 4.0321 4.773 6.863 1.4390 1.943 2.4460 3.7070 4.316 5.958 1.4149 1.8946 2.3646 3.4995 4.2293 5.4079 1.3968 1.8596 2.3060 3.3554 3.832 5.0413 1.3830 1.8331 2.2622 3.2498 3.6897 4.780 1.3720 1.8125 2.2281 3.1693 3.5814 4.5869 1.363 1.795 2.201 3.105 3.496 4.437 1.3562 1.7823 2.1788 3.0845 3.4284 4.178 1.3502 1.7709 2.1604 3.1123 3.3725 4.220 1.3450 1.7613 2.1448 2.976 3.3257 4.140 1.3406 1.7530 2.1314 2.9467 3.2860 4.072 1.3360 1.7450 2.1190 2.9200 3.2520 4.0150 1.3334 1.7396 2.1098 2.8982 3.2224 3.965 1.3304 1.7341 2.1009 2.8784 3.1966 3.9216 1.3277 1.7291 2.0930 2.8609 3.1737 3.8834 1.3253 1.7247 2.08600 2.8453 3.1534 3.8495 1.3230 1.7200 2.2.0790 2.8310 3.1350 3.8190 1.3212 1.7117 2.0739 2.8188 3.1188 3.7921 1.3195 1.7139 2.0687 2.8073 3.1040 3.7676 1.3178 1.7109 2.0639 2.7969 3.0905 3.7454 1.3163 1.7081 2.0595 2.7874 3.0782 3.7251 1.315 1.705 2.059 2.778 3.0660 3.7060 1.3137 1.7033 2.0518 2.7707 3.0565 3.6896 1.3125 1.7011 2.0484 2.7633 3.0469 3.6739 1.3114 1.6991 2.0452 2.7564 3.0360 3.8494 1.3104 1.6973 2.0423 2.7500 3.0298 3.6460 1.3080 1.6930 2.0360 2.7380 3.0140 3.6210 1.3070 1.6909 2.0322 2.7284 3.9520 3.6007 1.3050 1.6883 2.0281 2.7195 9.490 3.5821 1.3042 1.6860 2.0244 2.7116 3.9808 3.5657 1.303 1.6839 2.0211 2.7045 3.9712 3.5510 1.320 1.682 2.018 2.6980 2.6930 3.5370 1.301 1.6802 2.0154 2.6923 3.9555 3.5258 1.300 1.6767 2.0129 2.6870 3.9488 3.5150 1.299 1.6772 2.0106 2.6822 3.9426 3.5051 1.298 1.6759 2.0086 2.6778 3.9370 3.4060 1.2997 1.673 2.0040 2.6680 2.9240 3.4760 1.2958 1.6706 2.0003 2.6603 3.9146 3.4602 1.2947 1.6686 1.997 2.6536 3.9060 3.4466 1.2938 1.6689 1.9944 2.6479 3.8987 3.4350 1.2820 1.6640 1.9900 2.6380 2.8870 3.4160 1.2910 1.6620 1.9867 2.6316 2.8779 3.4019 1.2901 1.6602 1.9840 2.6259 2.8707 3.3905 1.2888 1.6577 1.9719 2.6174 2.8598 3.3735 1.2872 1.6551 1.9759 2.6090 2.8482 3.3566 1.2858 1.6525 1.9719 2.6006 2.8385 3.3398 1.2849 1.6510 1.9695 2.5966 2.8222 3.3299 1.2844 1.6499 1.9679 2.5923 2.8279 3.3233 1.2837 1.6487 1.9659 2.5882 2.8227 3.3150 1.2830 1.6470 1.9640 2.5850 2.8190 3.3100 1.282 1.64 1.96 2.58 2.81 3.29 Таким образом, для расчета необходимого числа измерений принимаем коэффициент вариации показателя технического состояния равный 0,3 исходя из предыдущих исследований. Для практических целей, как правило, в технике принимают точность в виде относительной погрешности 0,1 (10 %). По таблице 3.2 при доверительной вероятности 0,9 и бесконечном числе опытов определяем коэффициент Стьюдента равный 1,64. С учетом этих данных, используя формулу (3.3) определяем минимальное количество объектов измерения:

–  –  –

Принимаем минимальное количество объектов измерений равное 25.

3.2. Методика оценки параметров транспортного потока 3.2.1. Методика оценки интенсивности движения транспортного потока На практике существуют и применяются разные способы и методики сбора и обработки информации об интенсивности транспортного потока. Сбор подобной информации производят в различных целях[76,77]. Информация об интенсивности движения транспортного потока на пересечении с различных направлений движения является основой для разработки проектов организации дорожного движения, в том числе с использованием разных технических средств регулирования. Процесс разработки конкретных проектных предложений по части организации дорожного движения и реконструкции участков УДС, как правило, начинается со сбора информации об интенсивности транспортного потока.

Интенсивность движения на улично-дорожной сети городов неравномерна в течение суток, поэтому сбор данных, которые необходимо получить для каждого конкретного пересечения, следует проводить, как минимум, в течение следующего периода времени с 7:00 часов до 20:00 часов. По результатам длительного исследования на нескольких (в случае настоящего исследования – трех) перекрестков (а именно: ул. Кутякова – ул. Рахова, ул. Московская – ул.

Рахова, ул. Большая Казачья – ул. Рахова), были выявлены пиковые интервалы.

Первый пик – с 08:00 до 09:00, второй пик – с 12:00 до 13:00, третий пик – с 17:00 до 18:00.

Попадания в пиковые значения по результатам исследования составили:

76,19 % для пересечения ул. Кутякова – ул. Рахова, 72,6 % для пересечения ул.

Московская – ул. Рахова, 69,8 % для пересечения ул. Большая Казачья – ул.

Рахова. Обследования на остальных девяти пересечениях проведены уже в пределах полученных пиковых значений, тем самым сокращая временные затраты. Однако для полномасштабного обследования первых трех пересечений с 13-часовым временным интервалом потребуется большое количество учетчиков.

Это необходимо по той причине, чтобы минимизировать физическую и психологическую усталость, которая приводит к образованию значительного уровня погрешности.

Кроме того, для получения объективной и достоверной информации об интенсивности движения транспортного потока на исследуемых пересечениях необходимо провести сбор данных одновременно в нескольких точках обследования. Получение дневных данных подобным способом является трудоемким мероприятием.

В данных исследованиях, как правило, используются несколько способов сбора информации, касающейся интенсивности транспортного потока. Качество получаемой информации зависит от способа сбора данных об интенсивности движения[78,79,80]. Для оценки качества получаемой информации проводится сравнительный анализ данных по интенсивности транспортных потоков, полученных различными способами.

На практике используются три основных способа сбора информации:

1. ручной способ (натурный);

2. полуавтоматический (заключается в том, что сбор информации осуществляется с помощью специального видеооборудования, которое позволяет производить съемку на всем обследуемом перекрестке, а обработка собранной информации производится вручную.);

3. автоматический (заключается в сборе данных с детекторов учета транспорта).

Т.к. полуавтоматический и автоматический способ являются довольно затратными в финансовом отношении (при том, что натурный метод имеет более высокую, но, тем не менее, допустимую погрешность), то выбор метода измерения интенсивности движения транспортного потока был сделан на ручном способе.

Натурный метод исследования имеет особенности по следующим позициям:

1. Единовременные затраты Единовременные затраты на проведение обследования интенсивности транспортного потока данным способом включают в себя обучение учетчиков.

Один инструктаж занимает примерно 1 час и проводится сразу для всех учетчиков за сутки до начала обследования.

Для проведения обучения необходимо наличие помещения, способного вместить всех учетчиков и оборудованного специальными средствами для проведения презентаций (школьная доска, интерактивная доска или проектор).

Кроме того, всех учетчиков необходимо обеспечить раздаточным материалом с методическими указаниями, картами местности, формами для заполнения и средствами безопасности (светоотражающими жилетами).

2. Оценка качества собранных данных Погрешности в результате подсчета возникают в основном по причине человеческого фактора. Учетчик может что-то не заметить, устать, проявить халатность и невнимательность. Поэтому для проверки полученных данных необходим опытный оператор, который сможет оценить предоставленную ему исходную информацию натурных замеров. Кроме того, обследование и сбор данных проводится только в течение тридцати минут в каждый час с одного направления движения.

Для перехода к интенсивности за час, полученные таким образом значения умножаются в последующем на два. Таким образом, образуется дополнительная погрешность.

При ручном способе непосредственный сбор данных производится учетчиками транспорта. Это специально обученные люди, которые стоят на перекрестках в течение дня и проводят замеры интенсивности движения с различных направлений (Рисунок 3.1). На практике используют различные способы подсчета транспортных средств натурным образом.

–  –  –

В течение каждого получаса каждый учетчик-оператор (№ 1 и № 2) выполнял ряд последовательных действий: занимал позицию, удобную для визуального наблюдения за транспортными средствами, въезжающими на перекресток с указанного на рисунке 1 первого направления, в течение тридцати минут считал количество транспортных средств, которые въезжают на перекресток с указанного первого направления; собранные данные вносил в черновой рабочий лист. Затем, в следующие тридцатиминутные интервалы, каждый учетчик переходил проезжую часть и таким же образом считал количество транспортных средств со второго направления.

В начале следующей половины часа оператор размечал новый черновой рабочий лист и начинал следующий замер, повторяя предыдущий алгоритм действий.

Сбор данных производился в течение интервала с 7:00 до 20:00 в две смены.

В конце рабочей смены информацию с черновых рабочих листов учетчик вносил в чистовую анкету обследования транспортного потока (Приложение 2). В результате проведения замеров в чистовую анкету обследования транспортного потока заносились данные об интенсивности движения транспортных, а также о дате проведения обследования с указанием дня недели, фактической ширины проезжей части, состояния дорожного покрытия, температуры окружающей среды, режима работы светофорного объекта.

Следующим этапом являлась обработка оператором полученных данных в специализированном программном обеспечении. Таким образом, при ручном способе сбора данных вся необходимая информация об интенсивности движения транспортных потоков собиралась и обрабатывалась вручную.

Собрав необходимую информацию о количестве автомобилей, прошедших через сечение перекрестка за один час с разбивкой по типам транспортных средств (легковые автомобили; автобусы малой вместимости, которые можно приравнять к легковым автомобилям; автобусы большой вместимости; грузовые автомобили малой грузоподъемности; грузовые автомобили большой грузоподъемности; троллейбусы, которые можно приравнять к автобусам;

автопоезда), полученные значения приводились к легковому автомобилю при помощи специальных коэффициентов (таблица 3.3).

Количество ТС в транспортном потоке выражается в виде следующей функции f(k)[26]:

–  –  –

В данном случае были выбраны коэффициенты приведения к легковому автомобилю Ю.А. Врубеля, так как они учитывают большее количество типов автомобильного и городского наземного электрического транспорта.

Окончательные результаты приведены в Приложении 3.

3.2.2. Методика оценки средней скорости движения транспортного потока Наиболее простым и наименее материально затратным способом определения средней скорости транспортного потока является натурный метод с использованием секундомера[77,78] данном случае использовался (в механический секундомер СОПпр-2а-2-010). Первый учетчик располагался на въезде на перегон, второй – на выезде. Первый учетчик по радиосвязи командовал второму начать отсчет времени при помощи секундомера СОПпр-2а-2-010. Затем он давал описание въехавшего на перегон автомобиля (марка, цвет, номерной знак). И когда автомобиль достигал въезда на перекресток, где располагался второй учетчик, отсчет времени оканчивался. Для наиболее точного результата было проведено измерение 50 автомобилей. И на основе измеренных результатов времени движения по определенному участку УДС была получена средняя скорость транспортного потока. Исходя из результатов измерения интенсивности движения транспортного потока, измерение скорости транспортного потока проведено также в «часы пик»: первый пик – с 08:00 до 09:00, второй пик – с 12:00 до 13:00, третий пик – с 17:00 до 18:00.

По каждому результату измерения определялась скорость транспортного средства по формуле:

–  –  –

где S – длина отрезка УДС, в пределах которого проводилось измерение, м;

t – время, за которое транспортное средство проехало отрезок проезжей части S, с.

По результатам измерения произведено группирование полученных скоростей таким образом, чтобы было выделено 5-8 групп. Интервал группирования должен, как правило, составлять 5 км/ч, однако ввиду того, что в пиковые часы скорость транспортного потока относительно невелика, следовательно, шаг группирования был уменьшен.

Математическое ожидание скорости транспортного потока рассчитывается, как:

–  –  –

где Vi – средняя скорость определенной группы транспортных средств, км/ч;

n i – число измерений, которые соответствуют значению скорости Vi.

Определялись математические ожидания скорости транспортного потока в пиковые часы для каждого дня недели. Затем, исходя из полученных значений, определена средняя скорость транспортного потока в будние и в выходные дни для каждого пересечения по формулам 3.7 и 3.8.

–  –  –

Окончательные данные о величине средней скорости транспортного потока на обследованных пересечениях представлены в Приложении 4.

3.3. Методика оценки параметров улично-дорожной сети

–  –  –

Учетчик № 1 располагался в пределах бордюрного камня у края проезжей части и осуществлял измерение при помощи лазерного дальномера ADA Robot 60 (Рисунок 3.3)[86].

–  –  –

Второй учетчик с визирной пластиной располагался с противоположной стороны проезжей части напротив учетчика № 1.

Отражающая мишень для лазерного дальномера (лазерный отражатель, визирная пластина) - это пассивный аксессуар, который позволяет увеличить точность и максимальную дальность измерения. Она может использоваться для определения расстояния до предмета с низкой отражательной способностью или находящегося на значительном удалении от пользователя. Также отражающая мишень для лазерного дальномера оказывается незаменимой в ясный солнечный день, когда устройство осуществляет некорректные замеры или наблюдатель просто не видит лазерную точку.

Мишень для дальномера представляет собой пластину с покрытием по обеим сторонам. Покрытия различаются коэффициентом отражения. Одна сторона – матовая, белого цвета, а другая – глянцевая, как правило, красного цвета. В солнечную, ясную погоду для определения дистанции до 40 метров используют белую поверхность мишени. При расстоянии до объекта больше 40 метров используют сторону красного цвета.

Мишень для дальномера может иметь различный типоразмер.

Способ применения: Мишень крепят на предмет. На поверхность мишени направляют луч лазера. Отраженный луч возвращается и фиксируется детектором дальномера.

В данном случае была использована визирная пластина Leica GZM26 (Таблица 3.5)[87].

–  –  –

Итак, учетчик №1, располагая лазерный дальномер у бордюрного камня, направлял лазерный луч на закрепленную визирную пластину, располагающуюся с противоположной стороны у учетчика № 2. Учетчик № 2 фиксировал наличие точки лазерного луча на визирной пластине, подавал знак готовности учетчику №1, который окончательно фиксировал измеренную ширину.

Данные заносились в черновой рабочий лист. В конце рабочей смены информацию с черновых рабочих листов учетчик вносил в чистовую анкету обследования транспортного потока (Приложение 2). Окончательные данные измерения фактической ширины проезжей части приведены в Приложении 5.

С учетом того, что на подавляющем большинстве перегонов расположены припаркованные автомобили, из-за которых эффективная ширина (Lэф) проезжей части меньше фактической шириной (L) проезжей части, определена средняя габаритная ширина автомобиля с учетом зеркал заднего вида. Для этого была взята ширина наиболее распространенных марок и моделей легковых ТС и определена их средняя ширина (Приложение 6)[88]. Таким образом, средняя габаритная ширина с учетом зеркал заднего вида равна 2029,817 мм, величину которой можно принять ровно в 2 метра. Исходя из этого эффективная ширина (Lэф) проезжей части на тех перегонах, где на крайней полосе движения расположены припаркованные автомобили будет равна фактической ширине (L) проезжей части за вычетом 2 метров (или 4 метров при условии парковки ТС на обеих крайних полосах проезжей части с односторонним движением).

3.3.2. Метод оценки режима работы светофорных объектов

Для измерения режима работы светофорных объектов достаточно усилий одного учетчика. Измерения проводились вместе с обследованием параметров транспортного потока на пересечениях. Были условно выделены три временных интервала – утренний, дневной и вечерний. Это было сделано для определения режима программного регулирования светофорного объекта (жесткое или адаптивное)[89].



Pages:   || 2 |
Похожие работы:

«Налоговые льготы за использование энергоэффективных УЭЦН От фантомного до реально действующего механизма Гинзбург М.Я. –первый заместитель директора ООО «РИТЭК-ИТЦ», член экспертного совета по механизированной добыче нефти Одной из причин сдерживания полномасштабного энергетического перевоору...»

«СПРАВЕДЛИВОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЖИЛЬЕМ Равные возможности для всех СПРАВЕДЛИВОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЖИЛЬЕМ Равные возможности для всех Министерство жилищного строительства и городского развития США (HUD) Управление справедливого решения жилищных вопросов и...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННОЕ ПИСЬМО X Всероссийская научная конференция молодых ученых «НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ» 05 – 09 дек...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации ФГБОУ ВПО «Уральский государственный лесотехнический университет» Кафедра Ландшафтного строительстваОдобрена: Утверждаю: Кафедрой Ландшафтного строительства Директор института леса и природ...»

«16 Бюллетень о текущих тенденциях российской экономики август 2016 Индивидуальное жилищное строительство БЮЛЛЕТЕНЬ О ТЕКУЩИХ ТЕНДЕНЦИЯХ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ Бюллетень о текущих тенденциях российской экономики Выпуск № 16, август 2016 Вступительный комментарий Жилищное строительство — важный сектор народного...»

«ГУБЛИЯ Руслан Владимирович СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ КРАСНЫХ СТОЛОВЫХ ВИН В РЕСПУБЛИКЕ АБХАЗИЯ 05.18.01 – Технология обработки, хранения и переработки злаковых, бобовых культур, крупяных продуктов, плодоовощной продукции и виноградарства АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук г. К...»

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Новосибирский государственный аграрный университет Агрономический факультет МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ ВЫПУСКНОЙ КВАЛИФИКАЦИОННОЙ РАБОТЫ для студентов специ...»

«Мишенина Евгения Александровна Разработка методологического подхода к определению критериев оценки потребительских свойств мяса и мясной продукции Специальность 05.18.15 –Технология и товароведение пищевых продуктов и функционального и специализированного назначения и обществе...»

«Министерство образования и науки РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетов...»

«Труды ИСА РАН, 2009. Т. 41 Принятие решений в ситуации неопределенности и риска (психологический аспект) Г. Н. Солнцева, Г. Л. Смолян 1. Введение В предыдущей статье авторов «Психологические механизмы и модели «рискового поведения» обсуждались базовые психологические понятия анализа риска: субъективная...»

«Елена Геронтьевна Ефимова Адик Тагирович Алиев Деньги. Кредит. Банки: учебное пособие Издательский текст http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=3746165 Деньги. Кредит. Банки. Учебное пособие: ФЛИНТА: НОУ ВПО «МПСУ»; М.; 2012 ISBN 978-5-9765-1242-9, 978-5-9770-0682-8 Аннотация В учебном пособии рассматриваются основные вопросы...»

«АРТАМОНОВ Олег Юрьевич ВЗАИМОСВЯЗЬ КОРРОЗИОННОЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКОГО ПОВЕДЕНИЯ И ДОНОРНО-АКЦЕПТОРНЫХ СВОЙСТВ ПОВЕРХНОСТИ УГЛЕРОДИСТЫХ И НИЗКОЛЕГИРОВАННЫХ СТАЛЕЙ 05.17.03 Технология электрохимических процессов и защита от коррозии АВТОРЕ...»

«ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ДОВЕРИЯ И РЕПУТАЦИИ К ОБЪЕКТАМ. АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ 3 И РОБОТОТЕХНИКА AUTOMATIC CONTROL AND ROBOTICS УДК 004.056 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ДОВЕРИЯ И РЕПУТАЦИИ К ОБЪЕКТАМ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫМ УПРАВЛЕНИЕМ И.А. Зикратовa, Т.В...»

«Малинина Галина Александровна СТРОЕНИЕ И ГИДРОЛИТИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ САМАРИЙ, ГАФНИЙ И УРАНСОДЕРЖАЩИХ СТЕКЛОКРИСТАЛЛИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ ИММОБИЛИЗАЦИИ ТВЕРДЫХ РАДИОАКТИВНЫХ ОТХОДОВ 05.17.02 – Технология редких, рассеянных и радиоактивных элементов Диссертация на соискание ученой степен...»

«ФГОС ДО – УСЛОВИЯ И МЕХАНИЗМЫ ПЕРЕХОДА ДОО НА НОВЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ОРИЕНТИРЫ И ТРЕБОВАНИЯ Паршукова И. Л. г. Санкт-Петербург В системе дошкольного образования конца 90-х годов прошлого тысячелетия наметились существенные изменения стратегии и тактики образовате...»

«ЧЕРТИНА ЕЛЕНА ВИТАЛЬЕВНА СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ИННОВАЦИОННЫМИ ИТ-ПРОЕКТАМИ Специальность: 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Волгогра...»

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.» Энергетический факультет «Утверждаю» Проректор по УР СГТУ имени Гагари...»

«4. Мовсесян А. Г. Транснационализация в мировой экономике. – 2-е изд. – М., 2001. – 315 с.5. Slager A. Internationalization of banks: strategic patterns and performance. – Vienna: SUERF – The European Money and Finance Forum, 2005. – 96 p.6. Прямые иностранные инвестиции: обзор мирового рынка в 2011 г. // INVenture [Электронный...»

«Алексеев Геннадий Валерьевич Генеральный директор ЗАО «Р-БРОК» ГОДОВОЕ ОБЩЕЕ СОБРАНИЕ АКЦИОНЕРОВ: ТЕХНОЛОГИЯ ПОДГОТОВКИ И ПРОВЕДЕНИЯ. ПЕРВЫЙ ЭТАП Сегодня в российской экономиче...»

«УТВЕРЖДЕНО Протокол заседания Закупочной комиссии ЗАО «ГЛОБУС-ТЕЛЕКОМ» №6 от 17.02.2016 ИЗВЕЩЕНИЕ И ДОКУМЕНТАЦИЯ ОБ ОТКРЫТОЙ ЗАКУПКЕ У ЕДИНСТВЕННОГО ПОСТАВЩИКА (ИСПОЛНИТЕЛЯ, ПОДРЯДЧИКА) на оказание услуг технической поддержки программного обеспечения «ORACLE»ДАТА ПУБЛИКАЦИИ ИЗВЕЩЕНИЯ О ЗА...»

«УДК 378.147.88 ДЕЯТЕЛЬНОСТНЫЙ ПОДХОД К ИЗУЧЕНИЮ СТРУКТУРЫ САМООБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ БУДУЩИХ КВАЛИФИЦИРОВАННЫХ РАБОЧИХ И. А. Мося Институт профессионально-технического образования Национальной академии педагогических наук Украины, г. Киев, Украина ACTIVE APPROACH TO THE STUDY OF THE STRUCTURE OF SELF-EDUCATIONAL COMPETENCE OF FUTUR...»

«Аннотация к рабочей программе по физике среднего общего образования Рабочая программа среднего общего образования по физике базовый уровень составлена в соответствии со следующими норм...»

«УДК 65.013 ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ДЕСТРУКЦИЙ ЛИЧНОСТИ Н.Н. Ярушкин1 ФГБОУ ВПО «Поволжская государственная социально-гуманитарная академия» 443099, г. Самара, ул. М. Горького, 65/67 E-mail: nyarushkin@mail.ru Н.Н. Сатонина2 ФГБОУ...»

«ЛИТВИНОВ АНДРЕЙ АНДРЕЕВИЧ ЦЕРЕБРОПРОТЕКТОРНЫЕ СВОЙСТВА СОЛЕЙ ГАММАОКСИМАСЛЯНОЙ КИСЛОТЫ И НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ МЕХАНИЗМА ИХ ДЕЙСТВИЯ 14.03.06 Фармакология, клиническая фармакология Диссертация на соискание ученой степени кандидата фарм...»

«ТЕХНИЧЕСКАЯ ЭКСПЕРТИЗА ДОКУМЕНТАЦИИ Мальцев Э.Г. Ведущий научный сотрудник кандидат технических наук (Свидетельство № 11313707.4659 о регистрации в федеральном Реестре экспертов научно-технической сферы) Аннотация В статье приводится описание порядка проведения технической экспертизы программной документа...»










 
2017 www.pdf.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - разные матриалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.