Do właściwej oceny zmian w funkcjonowaniu układu transportowego, które ponoszą za sobą nowe inwestycje, niezbędne jest wykonanie modelu symulacyjnego. Oprócz studiów wykonalności dla pojedynczych nowych ulic czy obwodnic należałoby również dokonać analiz symulacyjnych przy wdrażaniu restrykcji w centrum miasta takich, jak kompleksowe rozwiązanie uspokojenia ruchu. Środki uspokojenia ruchu mają działanie przede wszystkim punktowe lub liniowe, wpływają na prędkość pojazdu, zmuszają do zmiany toru jazdy, powodują wzmożoną uwagę u kierowców. To sugeruje podejście mikrosymulacyjne w modelowaniu. Mikroskopowe modele ruchu drogowego opisują każdy pojedynczy pojazd znajdujący się w sieci drogowej oraz wzajemne interakcje pomiędzy pojazdami i stanem sieci drogowej [3].
Jednakże w związku z całościowym charakterem propozycji uspokajania ruchu w centrach miast należy wypracować inne podejście. Wprowadzenie odpowiedniej hierarchii sieci ulic śródmieścia, zawężenia przekrojów, pasów jezdni wraz ze środkami punktowymi skutkują współdziałaniem wszystkich elementów i zmianą zachowań komunikacyjnych w obszarze znacznie szerszym niż samo centrum miasta. Aby zbadać funkcjonalność tak rozumianej inwestycji konieczne jest szersze ujęcie, w skali całego miasta lub przynajmniej dużego wycinka śródmieścia wraz z układem obwodnicowym centrum. Restrykcje z założenia powinny powodować zmianę w wyborze drogi pomiędzy źródłem i celem, a także w podziale zadań przewozowych. Dlatego lepiej sprawdzą się modele makroskopowe, które pozwalają na większą skalę obliczeń symulacyjnych. Charakteryzują się one opisaniem ruchu drogowego przy pomocy wielkości zagregowanych, czyli np. natężenia ruchu na odcinku czy średniej prędkości pojazdów. Do celów opisywanych analiz najkorzystniejsze jest uszczegółowienie modelu makroskopowego do skali mezoskopowej. Publikacja [4] opisuje modele mezoskopowe, w których ruch odwzorowany jest przy pomocy grup pojazdów. W przypadku skali mikroskopowej przedstawia się zachowanie kierowców pojedynczych pojazdów, natomiast tutaj zachowania zagregowane są dla całej grupy pojazdów. Mezoskopowe modele dynamicznych sieci drogowych charakteryzują się większą szczegółowością, dzięki czemu pozwalają wierniej oddać warunki panujące w sytuacji tworzących się zatłoczeń komunikacyjnych. Zarazem, dzięki mniejszemu poziomowi szczegółowości, są mniej kosztowne obliczeniowo od modeli mikroskopowych.
Lokalne ograniczenia przepustowości
Przykładowe analizy symulacyjne wprowadzenia strefy ruchu uspokojonego wykonano w programie do makrosymulacji firmy PTV – Visum. Do obliczeń użyto prostego modelu ze statycznym rozkładem ruchu. Wadą proponowanego sposobu modelowania jest brak uwzględnienia możliwości wystąpienia lokalnych ograniczeń przepustowości. Zwłaszcza dla środków uspokojenia ruchu zawężających przekrój drogi oraz ciągów o bardzo ograniczonych możliwościach poruszania się dla pojazdów wystąpić mogą kolejki pojazdów. Kolejki te mogą wpływać na ruch poprzez sąsiadujące skrzyżowania również na następne odcinki sieci ulicznej. Utrudnienia postępują w górę strumienia ruchu. Aktywacja lokalnych ograniczeń przepustowości skutkuje szybkim wzrostem gęstości pojazdów i pogorszeniem warunków ruchu, co powoduje ograniczenie przepustowości całego ciągu drogowego. Prowadzi to do sytuacji, w której kierowcy tym bardziej skłonni są wybrać trasy alternatywne, skorzystać z komunikacji zbiorowej lub w ogóle zrezygnować z podróży.
W celu przeanalizowania tego typu scenariuszy, program Visum został wyposażony w moduł Blocking Back, który pozwala na zobrazowanie sytuacji, w której na odcinku drogowym występuje lokalne ograniczenie przepustowości. Publikacja [5] wskazuje, że LOP powstają w momencie, gdy natężenie ruchu dopływającego do danego odcinka jest większe niż natężenie ruchu odpływającego w jednostce czasu. Funkcja Blocking-Back Model pozwala w obliczeniach wziąć pod uwagę sytuację, w której popyt na skorzystanie z infrastruktury drogowej jest większy niż podaż wynikająca z przepustowości sieci. Moduł identyfikuje odcinki, na których dochodzi do ograniczenia przepustowości, a następnie ogranicza natężenie dopływające, obliczając jednocześnie długości kolejek pojazdów. Jeżeli długość kolejki przekracza długość odcinka, sprawdzany jest zasięg kolejki na poprzedzających odcinkach, gdzie korygowane są również wartości natężeń [3]. Funkcja blocking-back wypełnia przestrzeń pomiędzy statycznymi procedurami rozkładu, które nie mają żadnego odniesienia czasowego i nie pozwalają na modelowanie czasów oczekiwania związanych z zatłoczeniem oraz dynamicznymi procedurami, które wymagają długich czasów obliczeniowych [6]. Procedura jest znacznie szybsza od jakiegokolwiek dynamicznego rozkładu, wymaga mniej pamięci i może ponadto dostarczać informacji na temat zjawiska kongestii. Wymaga jednak bardzo szczegółowego odzwierciedlenia warunków panujących na ciągach komunikacyjnych i skrzyżowaniach.
Opis wykonanego modelu
Analizy symulacyjne, o których mowa w tym artykule przeprowadzono na przykładzie Bielska-Białej. Wykorzystano w tym celu gotowy model miasta wykonany w programie Visum. Zawiera on odwzorowaną sieć uliczną miasta, na której przeprowadzono rozkład ruchu. Rozkład opiera się na więźbie ruchu zawierającej podróże komunikacją indywidualną między rejonami. Potencjały ruchotwórcze w poszczególnych rejonach zostały wyznaczone na podstawie danych społeczno-gospodarczych Bielska-Białej.
Miasto zostało podzielone na 30 rejonów komunikacyjnych, w tym na dwadzieścia pięć rejonów wewnętrznych oraz na pięć rejonów zewnętrznych. Taka liczba rejonów podyktowana jest ograniczeniami studenckiej licencji programu Visum, na której, w ramach pracy magisterskiej [7], dokonano opisywanych analiz. W celu wyboru najwłaściwszego zakresu wprowadzenia uspokojenia ruchu przygotowano trzy warianty proponowanych restrykcji, a także uwzględniono w modelu planowane w mieście inwestycje, które pozwalają na właściwe funkcjonowanie układu drogowego po wprowadzeniu rozwiązań z zakresu uspokojenia ruchu w centrum. Ocenie poddano prognozę wykonaną na rok 2015 i 2025.
mgr inż. Arkadiusz Książek
doktorant w Katedrze Systemów Komunikacyjnych
Politechniki Krakowskiej
Literatura:
3. Dybicz T. „Modelowanie i symulacje ruchu, rys historyczny i aktualnie stosowane oprogramowanie” Zeszyt naukowo-techniczny SITK RP, oddział w Krakowie nr 148. „Modelowanie podróży i prognozowanie ruchu”, Kraków 2009
4. Tarapata Z., Mierzejewski K. „Prognozowanie i symulacja skutków wystąpienia zagrożeń systemu komunikacyjnego aglomeracji” Symulacja w Badaniach i Rozwoju 1/2010 Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej, Warszawa 2010
5. Dybicz T. “Wykrywanie lokalnych ograniczeń przepustowości w sieci drogowej” VII Konferencja Naukowo Techniczna Skuteczne Zmniejszanie Zatłoczenia Miast, Poznań 2009.
6. PTV Vision. Visum 11.5 Basics. PTV AG, Karlsruhe 2010
7. Książek A. „Analiza wprowadzenia strefy ruchu uspokojonego w centrum miasta Bielska-Białej przy użyciu narzędzi symulacyjnych” praca magisterska, Politechnika Krakowska 2011