Диссертация (Разработка предложений по ограничению эксплуатации индивидуальных транспортных средств в загруженной части города в периоды наибольшей плотности транспортного потока), страница 4

и др.Анализ литературных источников показал, что понятие «транспортногоспроса» может рассматриваться с разных аспектов: с точки зрения количествапередвижения населения (матрицы корреспонденций), частоты использованиятранспортногосредства(количествапоездоквнеделю),совокупногопассажиропотока, годового пробега транспортного средства.Так, например, ОДМ Руководство по прогнозированию интенсивностидвижения на автомобильных дорогах (далее − Методика Росавтодор) [135] припрогнозированию количества корреспонденций учитывает:численность занятого населения в каждом транспортном районе;число мест приложения труда в каждом транспортном районе бездифференциации по видам занятости;рекреационный потенциал транспортного района;уровень автомобилизации легковыми автомобилями;средние затраты времени на передвижения с трудовыми (желательно длякаждого вида занятости) и деловыми целями;средние затраты времени на передвижения на легковом транспорте междувсеми парами районов.Расчет матриц трудовых и деловых корреспонденций для текущего периодаи на перспективу согласно указанной методике предлагается выполнять в20результате решения задачи математического программирования, известной какмодель максимизации энтропии.Расчет и прогноз матрицы трудовых (дом - работа) и деловыхкорреспонденций осуществляют в результате максимизации функции:Ni 1, j 1xij ln(p ij / xij ) (1)(1.1)при ограничениях:Nxij Ai , (2)(1.2)ij A j , (3)(1.3)j 1Nxi 1xij > 0,i = 1, 2,...N, j = 1, 2,...N,где: N – количество транспортных районов;xij – величина трудовых или деловых корреспонденций из района i в район j,реализующихся с использованием индивидуального легкового транспорта,авт./сут.;Ai, Aj – величины объемов отправлений и прибытия трудовых или деловыхкорреспонденций для района i;Pij – априорные предпочтения участников движения, использующихиндивидуальный легковой транспорт, определяемые по формуле:P  exp(   t ij ),(1.4)где: tij – время сообщения между районами i и j на легковом транспорте,определяемое в результате построения кратчайших по времени сообщения путейна графе УДС с учетом затрат времени на выход на нее;- коэффициент предпочтения, уточняемый в процессе калибровки.Объем отправлений Ai из района i трудовых корреспонденций определяютпо формуле:Ai  M  a  kт ( a )  Zi /  Zi ,(1.5)21где: M - численность населения города, тыс.

жит.;а – уровень автомобилизации индивидуальными легковыми автомобилями,авт./тыс. жит.;Zi – численность занятого населения в районе i, тыс. жит.;km(а) – коэффициент пропорциональности для трудовых корреспонденций,.Объем прибытий Ai в район j трудовых корреспонденций определяют поформуле:Ai  M  a  kт ( a )  R j /  R j ,(1.6)где: Rj – число мест приложения труда в районе j, мест.Объем отправлений Ai из района i деловых корреспонденций определяют поформуле:Ai  0,5  D Vi / Vi ,(1.7)где: D – суммарный суточный объем деловых корреспонденций на легковомтранспорте, поездок, первоначально определяемый по формуле:D  1,5  Z  a  kд ( a ),(1.8)где: Z – численность занятого населения, тыс.

жит.;kд(а) – коэффициент пропорциональности для деловых корреспонденций,определяемый по графику, представленному на рисунке первоисточника;Vi – вес района i, определяемый по формуле:6Vi   zik  s k ,k 1(1.9)где: zik– количество рабочих мест типа k в районе i;sk – вес рабочего места типа k, определяемый по таблице, представленной впервоисточнике.Д.т.н. В. И.

Рассоха (2006)с помощью метода Лагранжа в своихисследованиях характеризует функцию транспортного спроса через функциюмаксимизации полезности совокупного пассажиропотока на поездку различнымитипами транспортных средств в зависимости от критериев: стоимости проезда сi,22времени движения tдвi, времени ожидания tожi и уровню комфорта hi (m = 4) [56,c. 138].Y=f(сi, tдвi, tожi, hi)Преимущества(ценность)различныхтиповтранспортныхсредств(альтернативных решений) исследуются с помощью социологического опросареспондентов в зависимости от значений указанных критериев.Функция максимизации полезности пассажира имеет вид:aU(y)= (bi  yi)   maxi 1(1.10)где: bi – совокупный пассажиропоток, определяемый по результатамнатурных обследований;β i – «ценность» альтернативного решения для пассажира.i – альтернативное решениеЦенность альтернативного решения для пассажира определяется с помощьюанкетирования респондентов.Добавление к целевой функции ограничения по каждому критерию,формирует задачу, называемую моделью Р.

Стоуна.Ограничения вида [56, c.138]:4i 1yici 4yti 1i дв i4yti 14i 1i ожiC * bd; t дв * b ; t oж * b ; * b ,y i hi  H(1.11)«Ценность» альтернативных решений βi определяется на основаниибального ранжирования каждого из критериев.23После решения задачи на условный экстремум выводится функциязависимости спроса для различных типов транспортных средств в зависимости отуказанных факторов [56, c.138]: c * d t двith y i  bi 4   i ожi  i   C  t дв  t ож  h  (1.12)Зависимость годового пробега автомобиля от дохода семьи, которая такжеможет использоваться при характеристике транспортного спроса определена висследованиях технических университетов г. Дрездена и г.

Магдебургав видеследующего уравнения [107, c.7]:y= -0,0057 x2 +14,952 x + 95,759 при r=0,961АртановойэксплуатацииЛ.А(1978)индивидуальныхпроводилисьисследованиятранспортныхсредств,(1.13)интенсивностипринадлежащихнаселению, в результате которого была получена модель, определяющая частотутрудовых поездок в неделю в зависимости от следующих факторов:Y=0,046*Х3-0,045*Х5+1,259*Х6-0,032 Х7+0,149*Х9+0,126*Х11+0,106*Х12(1.14)где: Х3 – экономия времени от использования личного автомобиля посравнению с общественным транспортном при совершении трудовой поездки;Х5 – затраты времени на подход к месту постоянного хранения автомобиля;Х6 – соотношение затрат времени на подход к месту постоянного храненияавтомобиля при совершении трудовой поездки;Х7 – возраст владельца автомобиля;Х9 – количество месяцев эксплуатации автомобиля в год;Х11 – количество поездок в неделю на личном автомобиле в рабочее времяпо служебным делам;Х12 – количество культурно-бытовых поездок в неделю на личномавтомобиле [1, c.93].24Множество географических, демографических, экономических факторов,учитываемых в указанных моделях, не доступны для воздействия транспортнойполитики и не могут использоваться для оказания влияния на транспортныйспрос, как количества индивидуальных транспортных средств, находящихся наУДС.Наиболеек.т.н.близкиеБояркинойкЕ.Ф.(2011),тематикек.т.н.данногоБурковаисследованияД.Г.(2017),вработыкоторыхрассматриваются в зависимости от различных факторов, модели формированияколичества легковых автомобилей на УДС города и количества транспортныхсредств,ежечасно находящихся на УДС населенного пункта, а такжеисследования к.э.н.

Решетовой Е.М., Хебель К.,которые посвященыисследованию влияния ценового фактора на формирование количества легковыхавтомобилей на УДС.К.т.н. Бурков Д.Г (2017) формирует функцию транспортного спроса какколичества транспортных средств ежечасно находящихся на дорожной сети копределенным объектам (объектам культурно-бытовой направленности) наоснове количественных характеристик территорий:N ит/час=(a* S+b*Lc+c*Lm) *d* kСНPит(1.15)где: a, b, c – эмпирические коэффициенты, учитывающие влияние факторов;Lм – удаленность объектов тяготения от магистральной улицы, м;Lс – удаленность объекта тяготения от центра города, м;где: S – площадь рассматриваемой территории, м2;kСН – коэффициентов суточной неравномерности i.k CHi где:Ei–числоEiEкорреспонденций,(1.16)совершенныхкобъектузакобъектузарассматриваемый час, чел./чE–общеечислокорреспонденций,совершенныхрассматриваемый период (сутки)Рит – интенсивность прибывающих транспортных средств:25Рит Еитn(1.17)где: n– число транспортных средств, прибывших (за период времени i)час,авт./чЕит – интенсивность прибытия посетителей на и индивидуальныхтранспортных средствахЕит=Еiпр*dитi(1.18)где: Еiпр – суммарная интенсивность прибывших посетителей за i-й час,чел./ч;dитi доля посетителей, прибывших на индивидуальных транспортныхсредствах в течение i-го периода времени [7, c.220-222].Сомножитель (a*S+b*Lc+c*Lm) в формуле Буркова Д.Г.

(2017) позволяетрассчитать суточный спрос к объекту тяготения, второй – перейти от общегочисла корреспонденций к интенсивности корреспонденций, совершаемых наиндивидуальных транспортных средствах, переход от суточной интенсивности кчасовой осуществляется с помощью третьего сомножителя.Бояркина Е.Ф (2011) в качестве факторов, влияющих наколичестволегковых автомобилей на УДС города, рассматривает срок владения автомобилемодним человеком, доход семьи, количество автомобилей на человека в семье,численность населения города, возраст владельца автомобиля.Указанные факторы Бояркина Е.Ф.представила в следующей модели[8, c.139]:8220  0,003 * BB 2 (19)*() 4022 *10 404 * n15D) * 723 ** P * (91 2300,07 * 365tD  * (1  0,1),N = 0, 4удс142 * P110040, 7где: NУДС – количество легковых автомобилей на УДС города, ед;t – срок владения автомобилей одним человеком, лет;(1.19)26D – доход семьи в месяц, тыс.руб;n – количество автомобилей на человека в семье, ед.;Р – численность населения города, тыс.

чел.;BB- возраст владельца автомобиля, лет.Указанные исследования Буркова Д.Г. (2017) и Бояркиной Е.Ф. (2011)позволяют спрогнозировать транспортный спрос, при изменений различныхфакторов, но не позволяют спрогнозировать изменение транспортного спроса привоздействии ценового фактора.Наформированиепозицииисследование к.э.н. РешетовойавтораЕ.М.значительное(2014),влияниеоказалогде стоимостной факторрассматривается в качестве основы для сокращения автовладельцев на УДС. Воснову заложена оценка стоимости 20-минутной экономии времени дляавтовладельцев.При определении цены времени Решетова Е.М. (2014) использует ценусреднечасовой заработной платы с понижающим коэффициентом 0,75.

Используяданные по средней заработной плате столичного жителя, а также логнормальноераспределение с математическим ожиданием m и стандартным отклонением σРешетоваЕ.М.,получиласледующиеданныедлягородаМосквы,свидетельствующие о том, что при назначении платности в размере 100 рублей за20 минутную экономию временина 10 километровым участком дороги,возможно сократить число автовладельцев на указанном участке дороге вдвое[58, с.108-115].Таблица 1.4 − Доля автовладельцев г. Москвы готовых дополнительнозаплатить за 20-минутную экономию времени [58, с. 114]Ценавремени,руб. в час180-4004001-680Более 680ИтогоДоляавтовладельцев,приходящаяся на даипазонцены времени, %7615,48,6100Доля автовладельцев, готовых платить за 20минутную экономию времени, %100 руб.150 руб.26,6015,412,78,68,650,621,327Близко к тематике данного исследования подошел Хебель К. (2008),который отметил, что мерой реакции транспортного спроса на изменениестоимостныхфакторов,егоформирующих,являетсяэкономическийкоэффициент, называемый эластичностью.

Вместе с тем, форма универсальнойреакции кривой спроса на изменение стоимости эксплуатации индивидуальныхтранспортных средств в загруженной части города в пиковые периоды неизвестна[70 с.93].Основные итоги обзора указанных работ сведены в матрицу результатов инаправлений развития регулирования системы транспортного спроса.Таблица 1.5 − Матрица результатов и направлений развития регулированиясистемы транспортного спросаОбоснование закономерностей влиянияфакторовАвтор методикиСпособырегулированияРосавтодорВ.И. РассохаР1-Р2+-Р3+-Р4+-Р5+Р6-Р7+-Р8-P9-Л.И.