Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Публикации/Наши издания/Управление развитием территории/№3_2014/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  


Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Оценка приоритетности строительства транспортных объектов на примере метрополитена г. Москвы

Э.В. Сомов (Компания «SmartLoc», Москва) В.С. Тикунов (Центр мировой системs данных по географии МГУ, Москва)


Целью исследования является моделирование потенциала поля расселения и оценка на его основе приоритетности ввода линий и станций метрополитена, планируемых к вводу до 2020 года в границах г. Москвы до 2013 г. Анализ значений потенциала поля расселения позволяет выявить приоритетные для ввода в эксплуатацию участки и станции с точки зрения охвата населения, которое формирует спрос на транспортные услуги.
Первоочередной ввод таких участков позволит быстрее разгрузить транспортную сеть и улучшить транспортную доступность территории города и отдельных районов для населения.
Появление новых, все более детальных «открытых» источников пространственных данных в свободном доступе – одна из тенденций, которые способствуют выполнению подобного рода исследований. Хорошим примером является OpenStreetMap (http://www.openstreetmap.org/) – некоммерческий проект по созданию силами сообщества участников – пользователей сети Интернет подробных бесплатных пространственных данных на территорию всего мира (далее – OSM).
Для данной технологии стали использовать термин «краудсорсинг». Наборы данных, используемые для создания модели, в нашем случае были получены с использованием открытых данных и их доработки на основе высокодетальной космической съемки и данных интернет-источников.
Набор слоев, описывающих метрополитен, создан на основе данных OSM c некоторыми авторскими правками и доработками, а также с использованием информации «портала открытых данных города Москвы» (http://eatlas.mos.ru/).
Данные были актуализированы на основе информации с сайтов «Московского метрополитена» (http://mosmetro.ru/) и комплекса градостроительной политики и строительства г. Москвы (http://stroi.mos.ru/). Сеть наземного пассажирского транспорта – это векторизация на основе данных ГУП Мосгортранс (http://www.mosgortrans.ru/) и «портала открытых данных города Москвы». Пешеходный граф также создан на основе данных OSM. Данные о размещении населения предоставлены исследовательской компанией «СмартЛок» (http://smartloc.ru/).
Собственно потенциал поля расселения относится к моделям интегральной доступности. Интегральные модели транспортной доступности предполагают оперирование матрицей доступности (от любой до любой другой точки назначения) и используются на порядок реже, чем парные (от одной до другой точки).
Это связано со значительно большим количеством необходимых расчетов, но в настоящее время с учетом увеличения доступности и развития геоинформационных систем и технологий моделирования их использование становится более доступным для различных сфер применения.
Потенциал поля расселения рассчитывается для данной точки территории как сумма значений, равных отношению людности каждой точки к ее удаленности от данной точки (с учетом функции меры преодоления пространства). Таким образом, потенциал поля расселения Vij с учетом всех точек территории i и их людности Pi для любой точки j выразится следующим образом: V_ij=∑_(i=1)^nP_i/S_ij ,
где Sij – удаленность от точки j до каждой точки территории i; Pi – людность точки.
Величина Sij выражает удаленность от точки, но часто, чтобы управлять степенью влияния удаленности на итоговые значения потенциала, учитывая зависимость от специфики и масштаба анализируемой территории (город, район, регион и т.д.), дополнительно в значение удаленности вводят функцию меры преодоления пространства.
В данном случае в рамках городского пространства, чтобы на значение потенциала сильно не влияли точки, расположенные на значительном удалении (на другом конце города), используется квадрат удаленности.
В основе расчета удаленности Sij между точками территории лежит поиск оптимального маршрута между двумя точками территории с учетом общественного транспорта.
В данном исследовании оптимальный маршрут между двумя точками определялся как кратчайший по времени с учетом ожидания транспорта и времени на путь пешком как до, так и от остановки. Также учитывается возможность мультимодальных поездок.
Таким образом, в данном случае мы говорим о потенциале поля расселения с учетом общественного транспорта – можно также назвать этот показатель интегральной доступностью территории с учетом общественного транспорта и размещения населения.
Для получения значений потенциала необходимо рассчитать матрицу расстояний (в нашем случае в единицах времени) между точками, в которых мы хотим определить значение потенциала, и всеми остальными точками территории с учетом оптимального (кратчайшего) пути на общественном транспорте.
В нашем случае это центроиды ячеек сетки размером 250 Х 250 м, которые покрывают всю территорию города, а также приграничные населенные пункты Московской области. Используя значения людности каждой ячейки, мы рассчитываем значение потенциала.
В данном эксперименте мы используем потенциал для определения наиболее приоритетных элементов сети метрополитена, планируемых к вводу в эксплуатацию до 2020 г.
Для этого были рассчитаны значения потенциала в местах строящихся и планируемых к строительству станций метрополитена в границах г. Москвы до 2013 г. Чем больше значение потенциала поля расселения в определенном месте, тем больше населения «тяготеет» к нему и тем выше загруженность пассажирской транспортной сети в этой точке.
Там, где высокие значения потенциала поля расселения соответствуют существующим линиям и станциям метрополитена, ситуация относительно нормальная.
Однако места, где наблюдаются высокие значения потенциала поля расселения при отсутствии существующих станций метрополитена, являются приоритетными направлениями, которые нуждаются в новых станциях метрополитена и улучшении транспортной ситуации (рис. 1).
В данном случае в расчет включалась не только территория собственно Москвы, но и приграничные населенные пункты Московской области, чтобы избежать возникновения так называемого краевого эффекта – искажений в потенциале на краях исследуемой территории.
Таким образом, приоритет строительства и ввода в эксплуатацию новых линий метрополитена определяется на основе значений потенциала поля расселения в местах планируемых станций.
Используя результаты данной модели, можно предложить и совершенно конкретные решения, например, по реконструкции Ленинского проспекта Москвы, о чем мы уже писали ранее.
Так, для него лучшим вариантом будет прокладка метро неглубокого заложения, а над ним двухуровневая дорога (первый уровень прямо над линией метро, а второй на уровне земли) – см. статью В.С. Тикунова в журнале «Управление развитием территории» № 1/2014. Эта ветка продолжила бы уже запланированный участок метро от будущей станции Столбово (Новая Москва) до станции ул. Новаторов и далее вдоль Ленинского проспекта в центр города. 


См. также:
Каталог Авторов:
   - Сомов Э.В.
   - Тикунов В.С.

Разделы, к которым прикреплен документ:
Страны и регионы / Россия / Центральный ФО / г. Москва
Тематич. разделы / Градоустройство
Публикации / Наши издания / Управление развитием территории / №3_2014
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0



Цитирумость документа: 2
13:20:57 09.12 2014   

Версия для печати  

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.019318103790283 sec, Question: 74