Городской Пассажирский Транспорт Санкт-Петербурга: Политика, Стратегия, Экономика (1991-2014 гг.)

Сложность управления транспортной системой заключается, как в неопределенности поведения ее элементов, так и в принимаемых управленческих решениях. Эффективно управлять такой системой лишь с привлечением классических методов решения сложных задач математического моделирования невозможно, требуются поиск и разработка новых подходов.

На современном этапе мировым транспортным сообществом предлагается решить эту проблему путем создания транспортных систем, в которых средства связи, управления и контроля изначально встроены в транспортные средства и объекты инфраструктуры, а возможности управления (принятия решений) на основе получаемой в реальном времени информации, доступны не только транспортным операторам, но и всем пользователям транспорта. Задача решается путем построения интегрированной системы: люди - транспортная инфраструктура - транспортные средства, с максимальным использованием новейших информационно-управляющих технологий. Такие «продвинутые» системы и стали называть интеллектуальными транспортными системами (ИТС). Интеллект системы заключается в том, что с помощью информационных технологий на каждом уровне управления транспортной системой и принятия решений внедряется некоторое интеллектуальное звено, которое позволяет собирать информацию, агрегировать ее и представлять в удобном для принятия решений виде.

ITS — наиболее эффективная в современных условиях система организации движения, но даже она не может повысить пропускную способность УДС города более чем на 20%. [15]. Для того чтобы оценить возможности использования таких систем для оперативного управления наземным городским пассажирским транспортом общего пользования (НГПТ) в условиях большого города, исследуем технологию и общие возможности оперативного управления для таких систем.

Начнем с объекта управления - подвижного состава и его количественной характеристики. Для того, чтобы управлять (НГПТ), прежде всего, необходимо рассчитать его потребное количество в целом и по видам для всего транспортного комплекса мегаполиса. К сожалению, в этом случае ИТС не дает кардинальных преимуществ, для расчета по следующим причинам:

мы не можем построить матрицу корреспонденций только на основе сменяемости пассажиров в салонах подвижного состава. Но даже если бы электронные билеты поддерживали функцию «радара», позволяющую определять где вошел ее владелец и когда он вышел, можно было лишь незначительно оптимизировать количество работающего на маршруте транспорта по причине неравномерности спроса на услугу перевозки, например из-за отказа от поездки, в следствие несоблюдения интервала или изменений маршрута поездки, либо других значимых факторов;

перевозка - это услуга, которая потребляется в момент ее производства, а значит, не может накапливаться, что заставляет выпускать на линию подвижной состав в количестве, превышающем спрос, даже при соблюдении заданного уровня качества перевозки;

нет алгоритма расчета количества необходимого подвижного состава, позволяющего рассчитать, сколько единиц подвижного состава может принять улично-дорожная сеть (УДС) в определенное время. То есть, если представить, что Администрация мегаполиса получила возможность закупить подвижной состав наземных видов транспорта (трамвай, троллейбус, автобус) в неограниченном количестве, то обнаружилось бы, что никто не может обосновать общую потребность по видам.

Подводя итог вышесказанному можно констатировать, что количество подвижного состава на линии определяют любые факторы, кроме его обоснованной потребности. Фактически количество подвижного состава на линии меняется только в период планового перехода с зимнего расписания на летнее, и наоборот.

Мониторинг решений данной проблемы с применением ИТС за рубежом, позволяет сделать вывод, что принятие решений по количеству подвижного состава состоит из двух основных моментов. Первое: это наличие хорошей системы статистической транспортной информации, которая, к сожалению, у нас отсутствует. Например, во всех городах Германии применяется две стандартизированные методики сбора транспортной информации, с периодичностью в пять лет [16].

По одной из них, ведется измерение интенсивности движения. Например, по параметру интенсивность движения для Дрездена производится замер в 150 точках, для Мюнхена - в 1700 точках.

По другой определяются цели поездок, структура используемых транспортных средств, показатели подвижности.

Эта информация дает возможность построить матрицу спроса на транспортные услуги.

После того, как произведен сбор транспортной статистики, происходит учет других факторов для принятия решения. Это и политические аспекты, и общественное мнение, и многие другие факторы, но, тем не менее, основой всегда является транспортная модель, то есть предсказание того, что будет, если мы сделаем какое-либо изменение в сети.