Щоденна маятникова міграція мешканців населених пунктів в радіусі 50 км навколо Львова (181 тис. поїздок у робочі дні і 79 тис.-у вихідні) та туристична привабливість Львова (більше 2,5 млн туристів за рік) створюють додаткове навантаження на міську транспортну систему. Більшість із цих поїздок здійснюються через вузли зовнішнього транспорту (ВЗТ). Характеристики вузлів зовнішнього транспорту є основою для розрахунку моделей попиту. Запропоновано метод оцінки притягуючої здатності транспортних районів, які окреслюються ВЗТ. Притягуюча здатність визначена з урахуванням наступних показників: кількість можливих напрямків відправки, кількість альтернативних варіантів відправки, кількість відправок, загальна провізна здатність вузла, часовий період роботи та відсотковий розподіл відправок з вузла за напрямками. При розподілі міських поїздок ці показники часто мають набагато більший вплив, ніж відстань поїздки. У роботі проаналізовано сучасні методи проведення транспортного районування території з урахуванням особливостей конкретного місця та мети проектування для подальшого розрахунку матриці попиту на поїздки. Введено показник балансуючого множника, який визначає ступінь привабливості кожного варіанту вибору вузла та основі сумарної бальної оцінки. З урахуванням соціально-економічних характеристик Львова обрано за мету коректування матриці студентських переміщень до вузлів зовнішнього транспорту для подальшого виконання позаміських поїздок. Для аналізу отриманих результатів розрахунків проведено опитування серед студентів навчальних закладів Львова щодо вибору ними вузла зовнішнього транспорту. Різниця між розподілом притягуючої здатності вузлів за результатами обчислень та анкетувань не перевищує 8,2%.
The demand for public transport on the example of Lviv city is analyzed in the paper. The aim of the trip, the duration of the trip, vehicle occupancy rate, walking approach to the stop, and the choice of public transport mode are determined as the main impact factors. The questioning of 1100 users of public transport is carried out. During the formation of transport strategy of public transport system functioning in large cities, it is necessary to consider such factors of functioning as optimal, from the view of transport provision, location of places of work and study, trips are up to 45 min; vehicle occupation rate is up to 80% (on the most routes); the walking distance is up to 600 m; vehicles of large capacity. The provision of these indicators in transport systems will provide an opportunity to increase the effectiveness and enlarge the demand for public transport services as a result of qualitative functioning.
Optimizing transfers during public transport operations is one of the essential components of improving the quality of transport. Several factors influence the passenger's perception of a transfer: from the personal characteristics of the user of transport services to the parameters of the route network, trip characteristics and the design of transfer stops. The method of constructing Bayesian networks was used as one of the effective methods for solving problems of forecasting complex systems to find the relationship between different types of input data that affect the probability of making a transfer at a stop. The need for a transfer arises for a passenger when two reasons are combined: the need to make a trip between two transport areas and the lack of a direct public transport route between these transport areas. The number of needs for trip will depend on the number of residents in the departure zone, and the probability of not having a direct route will depend on the total number of routes departing from this zone. A simulation was carried out in the PTV Visum software environment (on the example of Lviv city) to determine the impact of these factors on the probability of changing at a stop. As a result, data were obtained on the total amount of passenger exchange at the stops of the public transportation system with distribution into the number of passengers disembarking at the stop, the number of passengers transferring at this stop, and the number of passengers going (up to 200 m) to another stop to transfer. The average waiting time for a transfer at a stop depends on both the number of routes passing through the stop and the regularity of traffic. Strict adherence to traffic schedules helps to reduce the average waiting time for a transfer. A comparison of the results of calculating the probability of a transfer at one of the stops using calculations based on field observation data and using modeling was carried out to check the adequacy of the modeling. The calculated probability is 0.16, the simulated probability is 0.12.
In this paper, the basic concepts of modeling of urban transport systems are analyzed. The known variants of the definition of the concept of the transport system, its main components and the essence of the stages of identification of transport systems (TS) are presented. The example of the Lviv city TS shows the process of modeling the transport network, determining the time characteristics of the modeled transport system and forming a demand matrix for trips of a certain type in a certain segment of users (origin-destination matrix when moving students from their places of compact residence to the nodes of external transport for further implementation of intercity travel). The obtained indicators can be further applied in determining the demand for transportation in transport systems of large cities.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.