Podział zadań przewozowych

Podział zadań przewozowych określa, jaka część podróży niepieszych będzie realizowana środkami komunikacji zbiorowej i komunikacji indywidualnej. Modele podziału zadań przewozowych mają ściśle lokalny charakter. Mogą być opracowane ja podstawie wyników badań ruchliwości mieszkańców danego miasta w ramach KBR. Kalibracja modelu podziału zadań przewozowych polega na dopasowaniu parametrów krzywej logitowej do danych dotyczących czasu trwania podróży, motywacji oraz sposobu realizacji podróży (w najczęściej stosowanych modelach bimodalnych uwzględnia się dwa środki transportu – komunikację zbiorową i indywidualną). Jakość opracowanego modelu ma istotne znaczenie w całym procesie modelowania, ponieważ kształt funkcji logitowej wpływa na wielkość więźb ruchu, co z kolei przekłada się na wyniki obciążeń układu drogowego w modelu sieciowym. Kalibrując funkcję podziału zadań przewozowych można uzyskać oddzielne równania dla każdej z motywacji (takie wyniki osiągnięto w Katowicach [6]) lub dla wspólnej grupy motywacji (np. model warszawski [1]). w wielu przypadkach nie udało się stworzyć modelu oddającego z wystarczającą dokładnością zależności wyboru środka transportu (np. w modelu krakowskim [3], gdzie współczynnik zgodności R2=0,42 był zbyt słaby do praktycznych zastosowań). W takich przypadkach często wprowadza się model podziału, niezależny od czasu podróży. Jednakże takie modele nie mają zastosowania praktycznego, ponieważ nie uwzględniają prognozowanych zmian w sieci dotyczących skrócenia/wydłużenia czasu podróży.

Rozkład ruchu w sieci ulicznej

Ostatni etap modelu czterostadiowego stanowi najważniejszy element weryfikujący model symulacyjny. Polega on na rozkładzie opracowanej więźby ruchu na model sieci ulicznej miasta. Wynik rozkładu ruchu stanowi o jakości całego modelu i może być opisany parametrami pozwalającymi porównać stworzony model z wynikami badań. Podstawowym narzędziem jest porównanie rzeczywistego natężenia ruchu pojazdów (lub potoków pasażerskich) z wielkościami modelowanymi. Wynik porównania może być przedstawiony w postaci wykresu zawierającego wartości zarówno z pomiaru jak i z modelu dla każdego z dostępnych stanowisk pomiarowych. Na rysunku 2 przedstawiono wyniki kalibracji modelu aglomeracji poznańskiej [7].

Linią ciągłą zaznaczono zależność idealną, przerywaną – wynik regresji liniowej oraz  zbioru punktów dla poszczególnych stanowisk pomiarowych. Do pełnego opisu pozyskuje się również wartość współczynnika zgodności R². Wynik symulacji można porównywać dla całego zbioru punktów pomiarowych lub dla wybranych, położonych np. na kordonie wokół śródmieścia lub na ekranie – np. wzdłuż rzeki. W tym przypadku przydatna jest funkcja w programie Visum o nazwie Screenlines. Pozwala ona w szybki sposób wyznaczyć granicę kordonu pomiarowego w modelu sieciowym miasta i wskazać sumę podróży w obu kierunkach  przekraczającą linię kordonu na wszystkich odcinkach. Uzyskane wyniki można szybko porównać z dostępnymi pomiarami, co pozwoli na weryfikację jakości modelu i danych użytych do jego budowy.

Wnioski

Podstawowymi celami budowy modelu symulacyjnego miasta jest weryfikacja zamierzeń inwestycyjnych dotyczących rozbudowy infrastruktury drogowej i transportu zbiorowego, sprawdzenie efektu założeń polityki transportowej czy wpływu zmian w zagospodarowaniu przestrzennym na warunki ruchu. Jednakże sam proces budowy modelu daje ogromne możliwości weryfikacji danych wejściowych stanowiących w tym przypadku wyniki Kompleksowych Badań Ruchu. Z powodu dużej złożoności modelu proces weryfikacji wyników jest bardzo złożony, a ewentualne błędy w modelu końcowym mogą być spowodowane nie tyle błędnymi wynikami KBR, co nieprawidłowym odwzorowaniem sieci drogowo-ulicznej miasta.

Istotnym elementem budowy modelu jest rozróżnienie zbioru danych wykorzystywanych do jego kalibracji od danych, które chcielibyśmy weryfikować. Odnosi się to do każdego z etapów modelowania czterostadiowego i w sposób istotny determinuje zarówno jakość samego modelu jak i jego przydatność.

Pomimo tych trudności, możliwym jest sprawdzenie poprawności danych KBR praktycznie na każdym etapie modelowania. Wspomagając się narzędziami symulacyjnymi (programy Visum, Emme/2, Cube) można dokładnie opisać proces podróży i poprzez sprawdzenie wyników modelu doszukiwać się ewentualnych nieprawidłowości w badaniach.

dr inż. Andrzej Szarata
Katedra Systemów Komunikacyjnych,
Politechnika Krakowska

Literatura:

1. Biuro Planowania Rozwoju Warszawy, „Warszawskie Badanie Ruchu 1998 - raport końcowy”, Warszawa 1998
2. Hensher D., Button K., „Handbook of Transport Modelling”, Elsevier Ltd, Oxford, 2005
3. KBR Kraków 2003, Przetwarzanie wyników badań, Moduł: Modelowanie ruchu, Pracownia Badań Społecznych, Sopot 2003
4. Politechnika Krakowska, Ernst&Young, “Zintegrowany System Transportu Szynowego Aglomeracji i we Wrocławiu – etap I”, raport niepublikowany, Warszawa – Wrocław, 2009
5. PTV Visum 11, instrukcja obsługi oprogramowania, Karlsruhe, 2008
6. Starowicz W. z zespołem, „Kompleksowe badania ruchu w Katowicach i Siemianowicach Śląskich - Analizy problemowe”, Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie, Kraków 1999
7. Szarata A., “Aktualizacja modelu symulacyjnego aglomeracji poznańskiej wraz z prognozami”, raport niepublikowany, Kraków 2009

Results of the Comprehensive Travel Study state the base for creation of simulation models of the city / agglomeration. Simulation  model is very crucial tool supporting creation of the transportation policy for the city and in many Polish cities such models are build or updated. It confirms important role of the results of Comprehensive Travel Studies and validation of their results. In the paper it is presented structure of the four stage modelling and the place of the input data within building process. Special attention was aimed on possibilities of CTS results verification using simulation tools.
Key words: four stage model, simulation modeling, gravity function calibration

Tweet