В. В. Семенов из Института прикладной математики РАН в своей работе "Математическое моделирование динамики транспортных потоков мегаполиса" указывает на несколько неприятных особенностей московской дорожной структуры. Во-первых, интенсивность транспортных потоков в городе в несколько раз превосходит соответствующий показатель в европейских столицах. Во-вторых, Семенов также отмечает среди недостатков тот факт, что московская система автомагистралей построена по радиально концентрическому принципу, и из-за недостаточной плотности дорожной сети и далекой от совершенства организации маршрутов транспортных потоков для Москвы характерна проблема перепробега. В-третьих, основные магистрали столицы содержат много полос, что нетипично для европейских городов и затрудняет непосредственное применение западных моделей распределения потоков.
Также отмечается, что, в отличие от западных стран, в России нет системы организации приоритета маршрутного и специального транспорта, оперативного мониторинга, управления и перераспределения транспортных и пассажирских потоков. Кроме того, у нас отсутствует нормативно-правовое обеспечение управления движением, которое давало бы возможность вводить мероприятия по ограничению движения и стоянки. Три четверти личных автомобилей, зарегистрированных в ЦАО Москвы, не обеспечены гаражами-стоянками. Только это снижает пропускную способность улиц в несколько раз. Все эти аспекты должны быть учтены в ходе исследований при моделировании столичного движения, и они отсутствуют в зарубежных моделях. Неясно, кстати, насколько учитывалась эта специфика при использовании немецких моделей PTV, о которых речь пойдет дальше, в отечественной практике.
Статистика
По сведениям Яндекса, в Москве каждый день возникает в среднем около 650 пробок, в каждой из которых стоит около 500 автомобилей. И это не предел. Каждый год количество машин в Москве увеличивается на 200 тысяч, и, по данным ГИБДД, на начало февраля 2007 года в столице зарегистрировано более 3 млн. единиц автотранспорта. Эта цифра, вероятно, не отражает всей сложности ситуации, так как в ней не учтены машины, зарегистрированные в Подмосковье, а их по дорогам столицы тоже ездит немало. В будний день по Белокаменной одновременно движется от 200 до 350 тысяч автомобилей.
Софтверных решений для моделирования транспортных потоков в масштабах мегаполиса и выше не так много. Одним из известных продуктов такого рода является немецкое семейство систем планирования в транспортной инфраструктуре PTV Vision, которые используют модели VISSIM/VISUM, разработанные почти тридцать лет назад. В состав линейки входит четыре приложения. Первое – PTV Simulation, пожалуй, наиболее интересно, так как используется для микро– и макроскопического моделирования потоков личного, общественного и грузового транспорта, пешеходного движения, настройки работы светофоров в зависимости от заданных параметров, анализа заторов и трехмерных динамических визуализаций перекрестков и развязок. В общем, система предназначена для создания и проигрывания комплексных сценариев развития транспортной системы в зависимости от изменения отдельных ее составляющих.
Разработчики называют среди пользователей системы проектировщиков, чиновников транспортных министерств и ведомств, инженерные компании и т. д. ПО применяют для подготовки обоснования постройки или реконструкции дороги, выбора наиболее приемлемого варианта с учетом инженерных и финансовых ограничений и генерации сопутствующих документов для инвестора. По данным компании, ее софт используют более двух тысяч организаций в 75 странах мира. Россия – не исключение. PTV Vision применялся при проектировании Третьего транспортного кольца в Москве, Западного скоростного диаметра и перехватывающих парковок в Петербурге, а также проектов в Томске и Иркутске.
Итак, в чем же заключается работа с моделями PTV? Моделирование VISSIM предполагает микроскопический расчет движения транспорта и проверку работы сигнальных устройств для выбора оптимальной организации движения на перекрестке и оценки пропускной способности для каждого варианта движения. При этом учитывается движение в зоне остановок с учетом приоритета общественного транспорта. На этапе VISSIM-моделирования производится анализ "узких" мест. В качестве исходных данных на микроуровне берется растровая основа (карты города, аэрофотосъемки и пр.) и информация о существующей структуре движения. Анализ может производиться по таким параметрам, как нагрузка на дорогу, средняя скорость потока, время поездки и задержек в пути, длина пробок и количество остановок.
VISUM – это макромоделирование существующих и прогнозируемых транспортных потоков с анализом и оценкой правил и интенсивности движения и отработкой сценариев "что будет, если…". Здесь в качестве исходных данных принимается сеть путей движения различных видов транспорта, свойства сети, правила движения и так называемая матрица транспортных передвижений, состоящая из данных "транспортного предложения" и "транспортного спроса".
В результате на первом этапе моделирования формируются две независимых модели. Первая – модель транспортного спроса, содержит такие данные, как цели и число поездок и кривая транспортного спроса. Вторая – модель сети основана на информации о транспортных системах, ячейках, узлах и остановках. Программа обрабатывает эти две модели и на выход выдает модель взаимодействия, которая содержит данные о распределении транспортных потоков автомобилей, создании маршрутов общественного транспорта и расчета их эффективности, а также экологическим параметрам (выброс вредных веществ, шумовые воздействия).
Также среди программных средств моделирования транспортного трафика стоит отметить продвигаемое IBM решение Rapidis Traffic Analyst, которое, по сути, представляет собой модуль расширения геоинформационного пакета ArcGIS. Масштаб у этого ПО шире, чем у PTV. Система позволяет проводить анализ на уровне регионов и страны в целом. В состав Traffic Analyst входит солидный набор инструментов для планирования движения и специализированных средств редактирования для работы с маршрутами и расписаниями общественного транспорта.
Все эти функции подключаются к среде обработки геопространственных данных ArcGIS Geoprocessing и встроенному конструктору моделей ArcGIS Model Builder. Среди решаемых Traffic Analyst задач: моделирование колебаний спроса на перевозки, вызванные изменениями в инфраструктуре, демографии, политике и т. д., оценка последствий крупных инфраструктурных проектов (что весьма актуально для Москвы), создание основы для оценки экологического влияния и, конечно же, прогнозирование транспортных потоков и анализа доступности транспортных средств.
В математическом моделировании транспортных потоков используется два подхода: детерминистический и вероятностный. Модели первой категории основаны на функциональной зависимости между отдельными показателями, такими как скорость и дистанция между автомобилями в потоке. Во втором случае транспортный поток представляет собой вероятностный процесс. Модели делят на три класса: модели-аналоги, модели следования за лидером и вероятностные модели.
Модели-аналоги также называют макроскопическими, в них свойства движения транспорта описывают, как физические потоки. Различают гидро– и газодинамические модели.
Модели следования за лидером основаны на связи между перемещением ведомого и головного автомобиля. Эти модели называют микроскопическими. В них учитывается время реакции водителей, движение на многополосных дорогах, устойчивость движения и т. д.