Публикации автора

Авторами путем анализа значительного объема данных, полученных с использованием комплексов измерительных программно-технических, установленных стационарно на основных городских транспортных магистралях (на примере г. Перми), на основе нормативного определения понятия транспортного затора сформулированы и научно обоснованы количественный показатель состояния и индикатор формирования заторовой ситуации. Предложенные показатель и критерий базируется на процедуре «скользящего окна» при статистическом осреднении времени движения автомобилей в случайном потоке транспортных средств между измерительными комплексами (рубежами контроля). Для изучения закономерностей предложенного авторами количественного показателя и критерия заторовой ситуации выполнено длительное наблюдение за потоком автомобильного транспорта на нерегулируемом кольцевом пересечении, которое осуществлялось в течение января и февраля 2023 г. В результате статистической обработки полученного массива информации изучены закономерности предложенного показателя состояния транспортного потока, определены параметры «скользящего окна» (ширина и сдвиг по времени), обеспечивающие приемлемое структурирование этого показателя. Выполнена проверка предложенного авторами количественного критерия образования заторов автомобильного транспорта. В результате натурного наблюдения установлено, что на выбранном кольцевом пересечении отсутствуют направления движения, на которых могут генерироваться заторовые ситуации, движение по кольцевому пересечению организовано рационально. Настоящее исследование (вместе с ранее представленными публикациями об изучении движения на Х- и Т-образных пересечениях) свидетельствует, что целесообразно использовать разработанные авторами количественный показатель состояния и индикатор формирования транспортного затора как для оперативного определения угрозы возникновения заторовых ситуаций, так и для оценки качества организации движения транспорта на городских регулируемых и нерегулируемых пересечениях.

Представлены результаты исследования введенного авторами количественного показателя транспортного затора и критерия формирования заторной ситуации на примере Т-образного пересечения, характерного для улично-дорожной сети г. Перми. Для построения показателя используется операция осреднения с использованием «скользящего окна» продолжительности движения отдельных автомобилей в случайном потоке транспорта, детерминированные характеристики случайной величины - продолжительности движения отдельных автомобилей транспортного потока между рубежами контроля. Исходные данные для статистической обработки получены с помощью аппаратно-программных комплексов фиксации нарушений правил дорожного движения, установленных на рассматриваемом участке городской улично-дорожной сети. Установлены рациональные параметры «скользящего окна» (ширина и сдвиг), обеспечивающие приемлемое структурирование изучаемой функции - показателя транспортного затора. Наблюдение за транспортным потоком, рассматриваемом на Т-образном перекрестке, выполнялось в течение января-февраля 2023 г. Это позволило с использованием предложенного авторами критерия образования транспортных заторов выявить проблемные направления с точки зрения опасности образования заторных ситуаций в период наблюдения. Определены особенности эволюции предзаторных ситуаций. Предложенный количественный показатель транспортного затора целесообразно использовать для оценки эффективности светофорного регулирования на улично-дорожной сети г. Перми.

Актуальность изучения методов исследования транспортных потоков обусловлена необходимостью анализа их особенностей, определения допустимых областей их применения при решении практических задач транспортной отрасли. Целью настоящей работы является выявление результатов использования современных методов анализа временных рядов, использующих значения интенсивностей потоков автомобильных транспортных средств на городской улично-дорожной сети. Предмет исследования - вычисляемые показатели Хёрста и фрактальной размерности (фрактальный анализ), а также проверка справедливости количественной взаимосвязи этих показателей, указанной Б. Мандельбротом и применяемой в прикладных исследованиях, на реальных данных об интенсивности потоков автомобильного транспорта. Цифровые данные для исследования получены с использованием стационарных измерительных программно-технических комплексов фото- и видеофиксации «Азимут», размещенных на улично-дорожной сети города. Исследованием установлено, что при использовании метода нормированного размаха и фрактального анализа встречаются аномальные значения ключевых показателей: показатель Хёрста принимает значения за пределами обычно определяемого диапазона, соотношение между фрактальной размерностью и показателем Хёрста не вполне соответствует известному соотношению Б. Мандельброта. Представляется необходимым глубокое и доскональное исследование результатов, получаемых при применении указанных и, возможно, иных методов изучения интенсивности потоков автомобильного транспорта на улично-дорожной сети. Полный текст статьи в переводе на английский язык публикуется во второй части данного выпуска.

Целью исследования является изучение натурных количественных характеристик функционирования придорожной (линейной) парковочной территории: количества парковочных сессий, заполняемости парковочного пространства, распределения продолжительностей хранения, интенсивностей въезда и выезда автомобилей, оборачиваемости парковочных мест и проч. Объект исследования – процессы функционирования придорожной парковки, расположенной поблизости от образовательного учреждения (школы). Предмет исследования – особенности функционирования парковочного пространства такого типа. Рассматривается, в отличие от известных публикаций, эволюция ключевых показателей придорожной парковки, то есть зависимость их от времени (квартала) года. Наблюдения велись непрерывно в течение недели как весной (апрель), так и летом (июль), осенью (октябрь) и зимой (февраль). Данные для исследования получены с использованием стационарного измерительного программно-технического комплекса «Азимут ДТ», контролирующего движение автотранспортных средств по парковочной территории непрерывно в течение всего периода наблюдения. Цифровая обработка данных видеофиксации въезда автомобилей на парковку и выезда с нее позволили установить, что практически все определяемые количественные характеристики парковочного пространства не являются постоянными, и зависят от времени года, что необходимо учитывать при размещении, планировании и организации функционирования парковочной территории. Отмечается, что удельная генерация корреспонденций и потребное количество парковочных мест возле центров массового тяготения чувствительны к особенностям городской территории и, по-видимому, сильно различаются по регионам страны. Показатели, полученные для урбанизированных территорий других стран, уникальны и неприменимы для практического использования на территории России. Опыт и методику изучения парковочного пространства целесообразно распространить на исследование показателей функционирования плоскостных, в том числе – перехватывающих, и многоуровневых парковок.