Геоинформационное моделирование нагрузки на сеть общественного транспорта в утренний час пик

Геоинформатика
УДК: 
528.9
DOI: 
10.22389/0016-7126-2025-1020-6-23-33
1 Ромах Е.А.
2 Карпачевский А.М.
Год: 
2025
№: 
6
1020
Страницы: 
23-33

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова (МГУ)

1, 
2, 
Аннотация:
В рамках исследования создана методика оценки нагрузки на сеть общественного транспорта, которая предполагает использование открытых и свободно распространяемых данных, таких как OpenStreetMap и GTFS. Методика состоит из пяти этапов. В первую очередь проведено моделирование категорий зданий, для которых отсутствовала данная информация в OpenStreetMap, с помощью последовательного применения логистической регрессии. Далее выполнена интерполяция этажности зданий посредством линейной регрессии. Третий этап – моделирование распределения населения города по зданиям. Осуществлена валидация результата по открытым данным, определены ограничения методики по перечисленным этапам. Предпоследним шагом было распределение рабочих мест по зданиям в зависимости от их категории. Финальный этап посвящен созданию модели расчета пассажиропотока и вычислению нагрузки на транспортную сеть. Методика апробирована на двух городах миллионниках: Казани и Нижнем Новгороде. Выявлены участки транспортной сети, которые имеют недостаточную пропускную способность
Работа выполнена в рамках проекта «Развитие методов и технологий картографии, геоинформатики и аэрокосмического зондирования в исследованиях природы и общества (ГЗ)», номер ЦИТИС 121051400061-9

Список литературы: 
1.   Гасников А. В., Кленов С. Л., Нурминский Е. А., Холодов Я. А., Шамрай Н. Б. Введение в математическое моделирование транспортных потоков – М.: МФТИ, – 2010. – 363 c.
2.   Лютаев Д. А. Моделирование транспортной сети Владивостока на основе теории потокового равновесия // Информатика и системы управления. – 2006. – № 2. – С. 17–28.
3.   Пышный В. А. Моделирование загрузки транспортной сети // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2012. – № 2. – С. 457–473.
4.   Тарелкина Н. А. Регрессионный анализ спроса на общественный транспорт // Ученые записки Тамбовского отделения РоСМУ. – 2010. – № 20. – С. 73–81.
5.   Anderson M. K., Nielsen O. A., Prato C. G. (2017) Multimodal route choice models of public transport passengers in the Greater Copenhagen Area // EURO Journal on Transportation and Logistics. 6, 3, pp. 221–245. DOI: 10.1007/s13676-014-0063-3.
6.   Balcombe R., Mackett R., Paulley N., Preston J., Shires J., Titheridge H., Wardman M., White P. (2004) The demand for public transport: a practical guide. Transportation Research Laboratory Report TRL593 Transportation Research Laboratory, London, 246 p.
7.   Barthelemy M. (2018) Morphogenesis of Spatial Networks Springer. Institute de Physique Théorique, Guf-sur-Yvette, 342 p.
8.   Benenson I., Martens K., Rofe Y., Kwartler A. (2011) Public transport versus private car GIS-based estimation of accessibility applied to the Tel Aviv metropolitan area // The Annals of Regional Science. 47, pp. 499–515. DOI: 10.1007/s00168-010-0392-6.
9.   Brands T., de Romph E., Veitch T., Cook J. (2014) Modelling public transport route choice, with multiple access and egress modes // Transportation research procedia. 1, 1, pp. 12–23. DOI: 10.1016/j.trpro.2014.07.003.
10.   Converse P. D. (1949) New Laws of Retail Gravitation // Journal of Marketing. 3 (141), pp. 379–384.
11.   Daldoul M., Jarboui S., Dakhlaoui A. (2016) Public transport demand: dynamic panel model analysis // Transportation. 43, pp. 491–505. DOI: 10.1007/s11116-015-9586-1.
12.   Jánošíková Ľ., Slavík J., Koháni M. (2014) Estimation of a route choice model for urban public transport using smart card data // Transportation planning and technology. 37, 7, pp. 638–648. DOI: 10.1080/03081060.2014.935570.
13.   Kuldip S., Taylor A., Dieter P., Andreas Z. (2022) Predicting building types using Open-StreetMap // Scientific Reports. 12, 1, DOI: 10.1038/s41598-022-24263-w.
14.   Luo J., Wei Y. D. (2006) Population distribution and spatial structure in transitional Chinese cities: A study of Nanjing // Eurasian Geography and Economics. 47, 5, pp. 585–603. DOI: 10.2747/1538-7216.47.5.585.
15.   Nes R., Hamerslag R., Immers L.H. (1988) Design of public transport networks // Transportation research record. 1202, pp. 74–83.
16.   Zochowska R., Klos M., Soczowka P., Pilch M. (2022) Assessment of Accessibility of Public Transport by Using Temporal and Spatial Analysis // Sustainability. 14 (23), DOI: 10.3390/su142316127.
Образец цитирования:
Ромах Е.А., 
Карпачевский А.М., 
Геоинформационное моделирование нагрузки на сеть общественного транспорта в утренний час пик // Геодезия и картография. – 2025. – № 6. – С. 23-33. DOI: 10.22389/0016-7126-2025-1020-6-23-33
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 17.12.2024
Принята к публикации: 28.05.2025
Опубликована: 20.07.2025

Содержание номера

2025 июнь DOI:
10.22389/0016-7126-2025-1020-6