PATTERNS OF TRAFFIC CONGESTION INDICATOR AT SOME INTERSECTIONS OF THE ROAD NETWORK

<jats:p>The average speed and density of road transport are used as indicators of the congestion situation, but do not allow tracking the evolution (stages of formatting, progressing, and vanishing) of traffic congestion. The authors proposed and justified a quantitative indicator of traffic congestion, which allows in an automated mode to identify the congestion situation on the urban road network using hardware and software video recording systems. The purpose of this study is due to the need to study the quantitative characteristics of the proposed indicator at characteristic intersections of urban roads, which will allow us to develop scientifically based recommendations for predicting congestion situations, substantiating, and making optimal decisions on measures to promptly eliminate traffic congestion. The object of study is the traffic flow at three types of intersections of the Perm city road network, equipped with a photo and video recording software and hardware complex. The subject of the study is the regularities of the evolution of the listed deterministic indicators of traffic flows, which can be used for operational forecasting of the formation, development, and elimination of traffic congestion. The theoretical and methodological approach is based on the methods of mathematical statistics used to process the results of observations of traffic flows at different types of intersections using a «sliding window», calculating the average daily value and standard deviation. The initial data were obtained with the help of hardware and software complexes for fixing violations of traffic rules installed on the street and road network of the Perm city. As a result of the study, the rational parameters of the «sliding window» were determined, ensuring the structuring of the traffic congestion indicator; the facts of the congestion situations formation were revealed; the features of the congestion evolution and the presence of problematic traffic directions for which it is advisable to change the traffic light regulation mode were determined. The theoretical and practical significance of the work consists in checking the operability of the proposed indicator and criterion of traffic congestion, which is of practical interest from the point of view of predicting anomalies in the movement of vehicles on the road network, adjusting the operating modes of traffic lights, etc. It is also possible to use the proposed traffic congestion indicator to assess the effectiveness of traffic light regulation on the Perm city road network. The direction of further research is to study the patterns of traffic congestion at intersections of the urban road network, of various types that are not included in this study.</jats:p>

section_content: Заторы автомобильного транспорта -одна из основных проблем развития транспортной отрасли [13; 5]. Транспортные заторы являются, с одной стороны, явлением объективным, проявляющимся в создании автомобильным транспортом препятствий друг другу в результате превышения спроса на ограниченное пространство дороги до уровня, близкого к пропускной способности участка дороги, и, с другой стороны, субъективным, связанным с ожиданиями пользователей в отношении эффективности исполнения дорожной системой возложенных на нее функций. Задача снижения остроты этого явления имеет социальную, экологическую, техническую, информационную, фи-нансовую, законодательную, экономическую и даже политическую составляющие, затрагивает отношения собственности и землепользования [16]. 

В качестве факторов, обусловливающих образование транспортных заторов, признаны быстрый рост количества автомобилей [23] и соответствующее повышение их плотности на дорогах [29], снижение пропускной способности автомобильных дорог [19; 24; 38], в том числе из-за дорожно-транспортных происшествий [33], увеличение объемов перевозок и парка грузовых автомобилей [16; 35], наличие нерегулируемых въездов, пересечений, пешеходных переходов [4], регулируемые пересечения со светофорными объектами с большим количеством фаз [3], несогласован-ность работы светофоров на смежных перекрестках [14], строительно-монтажные и ремонтные работы на дорогах [32], неудовлетворительная работа постов взимания платы за проезд [21], влияние психологических и физиологических особенностей водителей [5; 4; 37] и некоторые другие. 

Заторные ситуации уменьшают скорость движения, что ведет к росту времени в пути [28], повышают расход топлива и стоимость перевозок [2; 36], приводят к загрязнению окружающей среды отработавшими газами, увеличивают аварийность и уровень шума, способствуют падению производительности труда и качества обслуживания, создают угрозу здоровью и снижают безопасность участников дорожного движения [36; 39], ухудшают психологическое состояние пассажиров и водителей, и проч. 

До недавнего времени понятие «транспортный затор» не было юридически закреплено, поэтому как российские, так и зарубежные исследователи предлагали собственные определения этого понятия, позволяющие исследовать и анализировать факторы, получать количественные показатели транспортных заторов, фиксирующие их формирование, эволюцию и завершение. Как результат, в Российской Федерации отсутствовало общепринятое определение, позволяющее корректно устанавливать количественные показатели заторных ситуаций на автомобильных дорогах. 

Имеется целый ряд отечественных и зарубежных публикаций, исследующих транспортные потоки на городских дорогах с целью выявления количественных показателей, способных фиксировать и предсказывать образование заторных ситуаций. В качестве основных индикаторов транспортных заторов рассматриваются средняя скорость, плотность автомобилей, функция, описывающая взаимозависимость этих величин, и некоторые другие. 

Для этого активно применяются математическое [12; 26] и имитационное [1; 32] моделирования, современные способы обработки информации: метод нормированного размаха [8;6], статистический [10;18], фрактальный [17; 34], гармонический [11; 22; 30], Фурье- [11] и вейвлет-анализ [8; 25; 31] данных, получаемых в режиме реального времени от программнотехнических комплексов фото-и видеофиксации [7; 20; 27]. 

Целью настоящего исследования является изучение введенных авторами количественного показателя транспортного затора и критерия, позволяющего фиксировать стадии его образования, развития и завершения на примере основных типов пересечений на улично-дорожной сети города Перми. 

Из-за ограниченного объема статьи сопоставление с опубликованными ранее результатами, полученными другими исследователями, здесь не приводится. С обзором подходов к изучению характеристик транспортных заторов можно ознакомиться в публикации [7] авторов.
section_name: Введение

section_content: транспортного затора Для определения возможности формирования заторной ситуации используется разработанный авторами алгоритм [7] определения количественного показателя транспортного затора на основе измерения продолжительностей движения отдельных автомобилей в случайном потоке транспорта. Поскольку продолжительности движения транспортных средств между двумя рубежами контроля являются случайными величинами, для исследования закономерностей формирования транспортного затора используется операция статистического осреднения с использованием «скользящего окна» (1) где и -два последовательных момента времени наблюдения;  -сдвиг по времени «скользящего окна»; ∆ -ширина «скользящего окна» (интервал осреднения); T i (t) -продолжительность движения i-го автомобиля между рубежами контроля; n -количество автомобилей, зафиксированных за период [t j -∆/2, t j + ∆/2] программно-техническими комплексами фото-и видеофиксации нарушений правил дорожного движения [10], установленными на рассматриваемом участке городской улично-дорожной сети. 

Предварительное исследование [7] показало, что формирование транспортных заторов обнаруживается по быстрому нарастанию осредненных продолжительностей движения автомобилей между рубежами контроля. Завершение транспортного затора сопровождается возвращением осредненных продолжительностей движения автомобилей к установившемуся среднему значению, характерному для этого 98 участка дороги (рисунок 1, а).
section_name: Количественный показатель

section_name: Критерий состояния транспортного затора

section_content: Представляется важным установить закономерности эволюции количественного показателя транспортного затора, оценить способность и эффективность предлагаемого критерия предсказывать этапы транспортных заторов, которые могут формироваться на пересечениях городской улично-дорожной сети. Проверка количественного показателя и критерия транспортного затора выполнена для некоторых пересечений улично-дорожной сети города Пермь в следующей последовательности. 

1. Проведен анализ улично-дорожной сети города Пермь для выявления основных типов пересечений дорог, оборудованных программно-техническими комплексами фото-и видеофиксации нарушений правил дорожного движения. 

2. Назначены периоды наблюдения транспортных потоков продолжительностью не менее 1 месяца на каждом пересечении для определения количественных значений показателя и критерия транспортных заторов.
section_name: Алгоритм исследования показателя и критерия состояния транспортного затора

section_content: Анализ улично-дорожной сети города Пермь и размещения программно-технических комплексов фиксации нарушений правил дорожного движения показал целесообразность изучения транспортных потоков на основных типах пересечений городских дорог: Х-образном (рисунок 2, а), кольцевом (рисунок 2, б) и Т-образном (рисунок 2, в).
section_name: Основные типы пересечений улично-дорожной сети города Перми

section_content: Данные, представленные на рисунке 1, а, показали, что на интервале времени от 0:00 до 20:00 при отсутствии транспортного затора критериальную величину + σ превышают всего 0,999% значений, за границу + 2σ попадают не более 0,499% значений и выше + 3σ находятся около 0,333% значений что в удовлетворительной степени соответствует условиям использования правила «трех сигм». Разработанный критерий рекомендуется применять для мониторинга транспортных заторов при движении транспортных средств по городским улично-дорожным сетям, а также в качестве критерия оценки эффективности светофорного регулирования, использовать как основу для разработки средств прогнозирования заторной ситуации, обоснования и принятия управленческих решений по превентивным мерам устранения условий образования транспортных заторов. 

Предложенные показатель и критерий мониторинга транспортных заторов является экономичным, поскольку основан на использовании существующей разветвленной сети аппаратно-программных комплексов для фото-и видеофиксации нарушений правил дорожного движения, установленных на городских улично-дорожных сетях, и не требует значительных материальных затрат. Встраивание алгоритма обнаружения заторов на городских магистралях в программное обеспечение, используемое в службах дорожного движения, также не требует значительных затрат, позволяет в автоматизированном режиме предупреждать о возможности образования транспортного затора, что делает разработанный подход рациональным и эффективным. 

В настоящее время программно-технические комплексы фото-и видеофиксации нарушений правил дорожного движения не в полной мере контр-олируют городскую улично-дорожную сеть, и нет возможности выполнять мониторинг транспортных заторов по всей территории города, однако дальнейшее расширение зоны покрытия программно-техническими комплексами городских улично-дорожных сетей будет способствовать полному контролю ситуаций с заторами на городских дорогах. 36. Sathiyaraj R., Bharathi A. (2020) An efficient intelligent traffic light control and deviation system for traffic congestion avoidance using multiagent system, Transport, Vol. 35
section_name: Результаты исследования