Россия
с 01.01.2021 по настоящее время
СПб ГКУ "Городской центр управления парковками Санкт-Петербурга" (отдел подготовки материалов по нарушениям правил остановки и стоянки, главный специалист)
с 01.01.2023 по настоящее время
Санкт-Петербург, Россия
с 01.01.2021 по 01.01.2023
Белгород, Белгородская область, Россия
УДК 711.4 Планировка населенных пунктов. Планировка городов, поселков, сел, деревень. Градостроительство в целом
ГРНТИ 67.25 Районная планировка. Градостроительство
ОКСО 07.03.04 Градостроительство
ББК 398 Городской транспорт
ТБК 5302 Единая транспортная система
BISAC TRA000000 General
Архитектурно-планировочная организация города, архитектурно-строительное проектирование новых объектов капитального строительства (ОКС) неразрывно связаны с функционированием транспортной системы города как единого целого, так и определенных прилегающих участков улично-дорожной сети (УДС). Проектируя новые кварталы/микрорайоны необходимо заранее оценивать прогнозируемую нагрузку на УДС; достаточное количество и функционирование парковочных мест на территории возводимого ОКС; доступность общественного транспорта. Именно комплексная оценка участка, отведенного под застройку нового ОКС позволит организовать удобную и благоприятную среду для его жителей и города в целом. Данное исследование проводилось с использованием инструмента геоинформационных систем NextGIS QGIS с учётом данных, взятых в результате обследования сотовых операторов ООО «ИнфоНет Мобил», а также мастер-плана застройки с технико-экономически показателями. Предлагаемая методика экспресс анализа влияния возводимых ОКС на прилегающие участки УДС, позволяет произвести расчёт матрицы транспортного взаимодействия между кварталами и транспортными зонами города (расчёт существующей и прогнозируемой нагрузки на УДС), рассчитать функционирование транспортного пространства МКД и оценить прогнозируемое комплексное транспортное обслуживание конкретного возводимого ОКС. Методика апробирована в городе Белгороде на примере жилого комплекса ул. Донецкая – ул. Волчанская, разрабатываемого ООО СЗ "УК ЖБК-1". Результаты показали необходимость проработки новых транспортных коридоров для обеспечения связанности данного микрорайона с другими транспортными зонами города, сокращения заторов и времени нахождения в пути жителей, вновь возводимых ОКС.
геоинформационные системы (ГИС), интеллектуальная транспортная система (ИТС), -макромодель, мезомодель, объект капитального строительства (ОКС), транспортное зонирование, генеральный план, улично-дорожная сеть (УДС)
Введение. Процесс автомобилизации и увеличение интенсивности движения были характерны еще в 1910 г. Профессор Г.Д. Дубелир в монографии описывает тенденцию «увеличения интенсивности экипажей и, в особенности, автомобилей», которая до сих пор признается важнейшим фактором при планировании городского пространства.
К 1930-м годам в Советском Союзе была разработана достаточно эффективная методика транспортного планирования, которая подразумевала изучение мобильности населения и дальности поездок путем опроса пассажиров на различных видах транспорта; поиск путей в зависимости от преодолеваемого расстояния; поиск способов увеличения пропускной способности отдельных звеньев и узлов транспортной системы; оценка экономической эффективности различных вариантов. Однако советское правительство не сразу приняло такую методику о городах, дорогах и автомобилях. Ещё долгое время «картинки, а не расчёты» полностью отвечали большевистской идеологии. Генеральные планы Москвы и Ленинграда 1930-х гг. в результате стали вехами в истории советского транспортного планирования. Впервые появился транспортный раздел Генерального плана - официальный документ, регламентирующий вопросы транспортного планирования. В 1990-2000 гг. в России градостроительная документация практически отсутствовала, а комплексные транспортные схемы перестали быть обязательными. Основными документами 1990–2000 гг. в области транспорта были комплексные схемы управления дорожным движением (КСУДД) и проекты управления дорожным движением (ПУД) [1]. Однако в мировой практике данные документы относятся скорее к инжинирингу, нежели к транспортному планированию. Фактически развитие транспортного планирования во всех городах России началось в 2010-х годах, когда транспортные заторы стали повседневной неотъемлемой частью каждого жителя страны. До 2014 года в Градостроительном кодексе не было даже такого понятия как «транспортное планирования» и осуществлялось оно в виде бюджетных проектов, предоставляемых администрациями города или района.
Таким образом, в связи с высоким уровнем автомобилизации, проблема оптимизации и совершенствования как транспортной инфраструктуры в целом, так и отдельно взятых участков УДС остается актуальной и на сегодняшний день. Совершенствование и разработка новых информационных систем, способных анализировать транспортные потоки по основным параметрам особенно необходимо в нынешнее время. В России до сих пор отсутствуют подобные систематические исследования ТП, что не позволяет объективно анализировать ежегодные перемещения жителей, выявлять наиболее загруженные узлы улично-дорожной сети. Последние годы оценка проводилась на основе данных, предоставляемых организациями, занимающимися перевозкой пассажиров (пассажирооборот). Современные тенденции развития УДС, большой уровень прироста автомобилизации и мобильность населения требует внедрения интеллектуальных систем (имитационных моделей) по сбору точных данных о полных характеристиках транспортных потоков, маршрутах движения как в границах конкретной агломерации, так и на отдельных участках улично-дорожной сети в рамках строительства новых жилых объектов [2]. Следовательно, в рамках развития интеллектуальной системы (ИТС) города Белгорода требуется разработка методики экспресс анализа возводимых ОКС на прилегающие участки УДС [3–5].
Существующие методы создания макро и мезомоделей подразумевают большие натурно-статистические исследование, формирование точного графа дорог [6] и значительные временные затраты на калибровку модели. При этом разработанные модели смогут решить задачи по разгрузке как всей улично-дорожной сети (УДС) города, так и отдельных транспортных узлов с учетом постоянно изменяющейся автомобилизации населения. При этом влияние вновь проектируемых микрорайонов или возводимых новых объектов капитального строительства (ОКС) учитываются крайне в упрощенном виде на основании утвержденных схем территориального планирования (СТП). В связи с этим просчитать потенциальную нагрузку на прилегающие участки УДС и рассчитать протяженность пешеходных связей с учетом [7, 8] становится невозможным. Исходя из вышеизложенного необходима разработка методики оперативной оценки влияния ОКС на прилегающую УДС с точки зрения транспортных и пешеходных потоков.
Материалы и методы. Целью исследования является разработка методики экспресс анализа влияния вновь проектируемых микрорайонов или возводимых новых ОКС на прилегающих участках УДС. Объект исследования – транспортно-дорожная сеть г. Белгорода. В ходе работы произведена оценка мастер-плана жилого комплекса ул. Донецкая – ул. Волчанская, на основании которого выполнен прогнозирующий расчет функционирования парковочного пространства МКД. Исследуемая территория разбита на транспортные зоны и определено количество рабочих мест и его процент от общего количества по городу с использованием инструмента Геоинформационных систем NextGIS QGIS. Далее были определены геометрические центры транспортных зон и проектируемого ОКС, их соединение кратчайшими расстояниями при помощи анализа в ГИС (в данном случае из ГИС ЦОДД Белгородской агломерации). На основании произведенного анализа была рассчитана матрица транспортного взаимодействия между кварталами и транспортными зонами, её существующей и перспективной нагрузки на УДС.
Основная часть. Инструментом решения поставленной задачи являются Геоинформационные системы, в данном исследовании применялась NextGIS QGIS [9]. Первым шагом при создании любой модели становится сбор исходной информации. При этом данная информация должна отвечать следующим требованиям: быстро собираема; адекватна реальной ситуации на УДС; геодезически привязана к исследуемой территории; обрабатываема существующими инструментальными возможностями (общедоступным ПО); результаты должны адекватно интерпретироваться.
На первом этапе, основным исходным документом при оценки ОКС с точки зрения его транспортного обслуживания является мастер-план/ген.план с технико-экономическими показателями. В данном исследовании предлагаемая методика рассматривается на примере жилого комплекса ул. Донецкая – ул. Волчанская, разрабатываемого ООО СЗ "УК ЖБК-1". Пример ТЭП и мастер-плана застройки представлен на рисунке 1.
На втором этапе, исходя из КСОДД г. Белгорода производится 3 сценария расчетов, которые включают существующий уровень автомобилизации населения 345 авт./тыс.чел., перспективный уровень автомобилизации 480 авт./тыс.чел и количество машиномест (автомобилей) согласно постановлению администрации г. Белгорода [10, 11], а так же правилам землепользования в г. Белгороде [12] (75 % от количества квартир). Разрабатываемые сценарии являются фактическими, перспективными и 75 %.
Для рассматриваемого микрорайона с учетом его количества жителей данные сценарии по оптимальному количеству машино-мест представлены в таблице 1 с разбивкой по очередям ввода объектов.
Рис. 1. Мастер-план жилого комплекса ул. Донецкая - ул. Волчанская
Таблица 1
Количество машиномест при различных сценариях транспортного обслуживания МКД
|
Определение объемов парковочного |
Фактический |
Перспективный |
75 % |
|
1 |
522 |
734 |
437 |
|
2 |
257 |
361 |
215 |
|
3 |
912 |
1282 |
763 |
|
4 |
1579 |
2219 |
1320 |
|
Всего |
3670 |
4596 |
2734 |
Доля коммерческой площади составляет 8489 м2, что составляет не более 4,4%, поэтому в учете расчета машиномест она не учитывается.
Графики функционирования парковочного пространства в течении суток определяются в соответствии с [13] и для МКД в соответствии с таблицей 1 будут иметь вид, представленный на рисунке 2.
Благодаря данной методики таким же образом можно построить графики функционирования каждой очереди и отследить изменения нагрузки на прилегающих участках УДС по мере их ввода в эксплуатацию.
На третьем этапе, на основании характеристики движения транспорта в течении рабочего дня на парковочном пространстве, необходимо определить маршруты движения личного транспорта и их количественные значения. Данные значения можно определить по распределению количества рабочих мест и транспортным зонам [14–16]. Таким образом, на данном этапе происходит выделение одиннадцати транспортных зон на исследуемой территории, на основании которых, в дальнейшем, будет строиться матрица корреспонденции. Благодаря такой методики получим объективные данные о количестве проживающих (плотности населения) в каждой транспортной зоне, проследить их перемещение в зависимости от дня недели и времени суток. В соответствии с концепцией развития транспорта города Белгорода и его пригородной зоны [17] транспортное зонирование территории г. Белгорода представлено на рисунке 3.
Рис. 2. График функционирования парковочного пространства МКД
Рис. 3. Разбивка территории г. Белгорода на транспортные зоны.
Разраб. Боровской А.Е., К.Л. Смирнов, М.Н. Бердников
На четвертом этапе определяется распределение рабочих мест и их численность при помощи данных, взятых в результате обследования сотовых операторов ООО «ИнфоНет Мобил» [18,19]. Именно «реальные» цифры позволяют более точно определить количество и перемещение людей из ОКС и оценить нагрузку УДС, а также выявить различные варианты для увеличения пропускной способности узла УДС в новом микрорайоне. Определение наиболее точной численности и плотности рабочих мест играет важную роль при расчёте существующей и перспективной нагрузки на УДС.
Вся работа проводится с применением ГИС (QGIS), что в последующем позволит оптимизировать транспортное и градостроительное планирование территории, улучшить инфраструктуру города, решить ключевые градостроительные конфликты в г. Белгороде, создать наиболее комфортные условия для проживания [20,21]. Отдельно для каждой транспортной зоны определяется количество рабочих мест и процент от их общего количества по городу (рис.4). Предполагается, что именно в этом процентном соотношении из нового микрорайона будет распределяться транспортный поток.
Рис. 4. Численность и распределение рабочих мест на территории Белгородской городской агломерации
Разраб. Боровской А.Е., К.Л. Смирнов, М.Н. Бердников
На пятом этапе, определение траекторий движения транспорта (рис.5) из проектируемого микрорайона МКД производится инструментарием поиска кратчайших и быстрейших расстояний (по оценки GPS/ГЛОНАСС трекам) средствами ГИС-систем с применением центрально-взвешенных точек транспортных зон и графом дорог по реальной улично-дорожной сети, взятой из ГИС ЦОДД Белгородской агломерации [22].
Рис. 5. Траектории движения от проектируемого микрорайона МКД до средневзвешенных точек
транспортных зон. Разраб. Боровской А.Е.
Однако, чем дальше расстояние от точки излучения транспортного потока, тем ниже вероятность следования ТС по выбранному маршруту. Таким образом, данное распределение может работать только на прилегающих участках УДС. В данном случае рассматриваются крупные прилегающие узлы УДС, в которых проводят натурные исследования или берутся данные с ИТС прилегающих пересечений [23].
На шестом этапе производится расчёт матрицы транспортного взаимодействия между кварталами и транспортными зонами, которая содержит все статистические данные о перемещении ТС между транспортными зонами [24, 25]. Важно отметить, что именно матрица корреспонденции (МК) является одной из ключевых характеристик практически всех существующих транспортных моделей. Поскольку она предоставляет наиболее точные данные о транспортной миграции между районами агломерации (транспортными зонами), а также проанализировать перемещение ТС между отдельно взятыми узлами улично-дорожной сети.
Изначально в QGIS создаем полигонный слой, на котором обозначены границы транспортных зон, а также точечный слой с персональными идентификаторами. Далее на новом слое с помощью плагина QNEAT3 строим изохрону всех возможных вариантах перемещений внутри этих транспортных зон. Полученный файл .shp импортируем с среду Jupyter notebook для дальнейшего обновления информации с помощью библиотеки Geopandas. Преобразованный файл подгружаем в .qml формат. Таким образом, в полученном документе содержится таблица, которой представлен анализ перемещения транспортных средств между выделенными транспортными зонами территории. Итоговый формат документа в дальнейшем используем для визуализации изохроны среде QGIS.
Далее, с помощью полученных данных, рассчитывается существующая и перспективная нагрузка на конкретный исследуемый узел улично-дорожной сети (рис. 6).
Рис. 6. Расчёт существующей и перспективной нагрузки на УДС
Разраб. Боровской А.Е.
Выводы. Таким образом, на основании представленных данных по строительству нового микрорайона видно, что нагрузка на УДС и прилегающие ей узлы значительно увеличивается. Именно поэтому возникает необходимость в проработке новых транспортных коридоров для обеспечения связанности данного микрорайона с другими транспортными зонами города, сокращения заторов и времени нахождения в пути жителей вновь возводимых ОКС.
На рисунке 7 представлены предложения для улучшения работы УДС и прилегающих узлов на рассматриваемом участке застройки жилого комплекса ул. Донецкая - ул. Волчанская:
- Проектирование и строительство нового участка дороги через р. Северский Донец с целью снижения транспортной нагрузки с ул. Волчанская и ул. Корочанская, а также с пересечения ул. Волчанская и ул. Костюкова.
- Совершенствование пересечения ул. Костюкова и ул. Губкина с помощью организации светофорного регулирования позволит увеличить пропускную способность движения транспортных средств в сторону п. Дубовое.
- Строительство развязки на пересечении ул. Костюкова и уд. Донецкая и организация светофорного регулирования позволит увеличить поток транспортных средств, движущихся из центра в район Харьковской горы.
- Реконструкция пересечения ул. Волчанская и ш. Михайловское, увеличение полос движения, изменения цикла светофорного регулирования.
Оценка эффективности принятых решений осуществляется при помощи имитационного мезо моделирования с помощью специализированного программного обеспечения Aimsun, PTV, Sumo.
На седьмом этапе производится оценка доступности общественного транспорта на основе оценки расстояния до остановок и связанности проектируемого микрорайона МКД с транспортными зонами с помощью ГИС-систем (рис. 8).
Рис.7. Предложения для улучшения связанности УДС
Разраб. Боровской А.Е.
Рис. 8. Оценка доступности общественного транспорта проектируемого микрорайона МКД
Разраб. Боровской А.Е.
Подобный подход позволяет, в случае необходимости переместить существующие или предложить новые остановки общественного транспорта, а также предусмотреть изменение существующих маршрутов или внедрение новых.
Таким образом, разработана методика экспресс анализа влияния возводимых ОКС на прилегающие участки УДС, которая предполагает:
1. Оценка мастер-плана/генерального плана по количеству жителей и количеству квартир.
2. Расчёт функционирования парковочного пространства МКД.
3. Разбивка исследуемой территории на транспортные зоны.
4. Определение количества рабочих мест и его процентное соотношение от общего количества по городу.
5.Определение геометрических центров транспортных зон и проектируемого ОКС, их соединение кратчайшими расстояниями при помощи анализа в ГИС (в данном случае из ГИС ЦОДД Белгородской агломерации).
6. Расчёт матрицы транспортного взаимодействия между кварталами и транспортными зонами (расчёт существующей и перспективной нагрузки на УДС).
7.Оценка доступности общественного транспорта проектируемого микрорайона МКД.
Предложенная методика апробирована в городе Белгороде на примере жилого комплекса ул. Донецкая – ул. Волчанская, разрабатываемого ООО СЗ "УК ЖБК-1". Результаты показали существующую и перспективную нагрузку на прилегающие участки УДС города, а также позволила оценить комплексное транспортное обслуживание конкретного возводимого объекта ОКС.
Однако в дальнейшем следует проработать вопрос определения точности данных моделей, а это возможно только при контроле характеристик ТП во вновь построенных микрорайонов МКД. Данная работа ведется в г. Белгороде при помощи, внедряемой ИТС.
1. Blinkin M., Koncheva E. Transport Systems of Russian Cities: Ongoing Transformations. Cham, Switzerland: Springer // Transportation Research, Economics and Policy. Karlsruhe, Germany. 2016. 306 р.
2. Banister D. Transport Planning // Faculty of Technology, Policy and Management. Delft University of Technology. The Netherlands. EJTIR. 2004. No. 4. Pp. 441–444.
3. Боровской А.Е., Новиков И.А., Шевцова А.Г. Внедрение интеллектуальных транспортных систем в рамках национальных программ повышения безопасности дорожного движения // Вестник ХНАДУ. Белгород. 2013. № 61–62. С. 279–283.
4. Геоинформационные системы (ГИС) // [Электронный ресурс]. URL: https://nextgis.ru (дата обращения: 21.04.2024).
5. Постолит А.В. Автоматизация сбора первичных данных для формирования матрицы корреспонденций поездок пассажиров на основе компьютерного зрения и нейросетевых технологий // Мир транспорта. 2021. Т. 19. № 2 (93). С. 32–40. DOI:https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-2-5
6. Рыжкин П.П., Лысенко А.С., Гребенников М.В. Создание графа дорог // Международная научно-техническая конференция молодых ученых БГТУ им. В.Г. Шухова, посвященная 170-летию со дня рождения В.Г. Шухова. Белгород, 2023. С. 420–424.
7. Решение Белгородского городского совета от 30 января 2018 года № 608 «Об утверждении Программы комплексного развития транспортной инфраструктуры городского округа «Город Белгород» на 2018-2025 года» // Совет депутатов города Белгорода. 2008. Белгород.
8. Боровской А.Е. Новописный Е.А. Яблоновская М.Ю. Анализ проекта реконструкции улично-дорожной сети на основе использования динамических матриц транспортных корреспонденций // Всероссийский институт научной и технической информации РАН (Москва). 2015. №10. С. 31–36.
9. Порядок «Определения субъектов Российской Федерации для реализации мероприятия по обновлению подвижного состава наземного общественного пассажирского транспорта в рамках федерального проекта «Общесистемные меры развития дорожного хозяйства национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги»» // Заседание проектного комитета по национальному проекту «Безопасные и качественные автомобильные дороги» от 19 ноября 2019 г. №8.
10. Перькова А.Ю., Иванькина Н.А., Смирнов К.Л. Оптимизация транспортного сообщения Белгородской субурбии // Журнал техническая эстетика и дизайн – исследования. 2021. №1. С. 61–71. DOIhttps://doi.org/10.34031/2687-0878-2021-3-1-61-71
11. Боровской А.Е., Гребенников М.В., Савина М.Д. Оценка перемещения населения с помощью ГИС систем // В сборнике: Наукоёмкие технологии и инновации (XXIV научные чтения). Сборник докладов Международной научно-практической конференции. Белгород, 2021. С. 351–353.
12. Перькова М.В., Перькова А.Ю., Бик О.В. Влияние градостроительной политики на развитие транспортной инфраструктуры Белгородской субурбии // Журнал архитектура и строительство России. 2021. №3. С. 58–65.
13. Перькова А.Ю., Перькова М.В., Ладик Е.И. Формирование и развитие городских агломераций. Зарубежный и отечественный отпуск // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. 2022. №8. С. 71–84. DOI:https://doi.org/10.34031/2071-7318-2022-7-8-71-84
14. Методические рекомендации по совместному использованию парковочных мест для объектов капитального строительства различного функционального назначения // Министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ. Москва. 2017
15. Перькова М.В., Иванькина Н.А. Совершенствование транспортной инфраструктуры первого пояса Белгородской агломерации по методологии Нового урбанизма. Белгород: Изд-во БГТУ, 2018. 109 с.
16. Перькова А.Ю., Смирнов К.Л. Рекомендации совершенствования транспортной инфраструктуры Белгородской городской агломерации // Международная научно-техническая конференция молодых учёных БГТУ им. В.Г. Шухова. Белгород, 2021. С. 2306-2311.
17. Вукан Р. Вучик. Транспорт в городах, удобных для жизни / пер. с англ. А. Калинина; под научн. ред. М. Блинкина. М.: Территория будущего, 2011. 576 с.
18. Разработка интеллектуальных транспортных систем: мониторинга, анализа и прогнозирования транспортных потоков [Электронный ресурс]. URL: https://techincity.ru/ (дата обращения: 23.04.2024).
19. СП 396.1325800.2018 Свод правил. Улицы и дороги населенных пунктов. Правила градостроительного планирования.
20. Приказ Управления архитектуры и градостроительства Белгородской области от 6 марта 2023 г. «О внесении изменений в правила землепользования и застройки городского округа «Город Белгород» Белгородской области» // Администрация губернатора Белгородской области. 2023.
21. Морозов Д.Ю. Разработка методики построения качественных матриц корреспонденций для решения задач управления транспортными потока: дисс. канд. техн. наук: 05.22.08. Москва, 2020 г. 197 с.
22. Информационно-аналитическая система «Динамика умного города» // [Электронный ресурс]. URL: http://dsc.infonet.ai (дата обращения: 15.05.2024).
23. Приказ Министерства экономического развития Российской Федерации от 1 октября 2010 г. № 464 «Об утверждении порядка создания, обновления, использования, хранения и распространения цифровых навигационных карт» Зарегистрировано в Минюсте РФ 08.10.2000. №18895.
24. Концепция внедрения интеллектуальных транспортных систем в городских агломерациях [Электронный ресурс]. URL: https://rosavtodor.gov.ru/about/upravlenie-fda/upravlenie-regionalnogo-razvitiya-i-realizacii-nacionalnogo-proekta/rabochaya-gruppa-po-vnedreniyu-its-na-dorozhnoj-seti-subektov-rossijskoj-federacii/301481 (дата обращения: 21.04.2024).
25. Постановление Администрации города Белгорода от 30 января 2020 года №8 «Об утверждении комплексной схемы организации дорожного движения на территории городского округа «Город Белгород» на период до 2035 года // [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/561716399 (дата обращения: 01.06.2024).
