Первая модель велосипедного движения для города Мюнхена: почему она так важна для России?

Временной лаг, с которым новые западные тренды в области транспорта приходят в российскую действительность, позволяет российским транспортным инженерам заранее изучить европейский опыт и сразу приступить к внедрению наиболее эффективных решений, избежав собственных ошибок. Исследования в области велосипедного движения, уже проведённые для западногерманского Мюнхена, не являются исключением и представляют практический интерес для отечественных специалистов, готовящих предложения «на опережение».

Первая макроскопическая модель велосипедного движения для города Мюнхена, позволяющая рассчитывать изменения в спросе на велосипедные перемещения в зависимости от различных параметров разработана Intraplan Consult GmbH. На основе существующей улично-дорожной сети (УДС) для автомобилей была смоделирована комплексная велосипедная инфраструктура, охватывающая как сам Мюнхен, так и его окрестности. С выбором маршрута связаны соответствующие атрибуты настроек. Требованиям спроса на велосипедные поездки удовлетворяет новая функция сопротивления. С её помощью были получены распределение спроса по сети, а также нагрузка по участкам. Информация об уровне загрузок УДС города Мюнхена в зависимости от различных сценариев, а также результаты расчетов последствий реализации того или иного проекта по развитию велосипедной инфраструктуры станут базисом для работы градостроительных и транспортных планировщиков.

Опыт Германии: почему это важно для России?

Всего 15 лет назад велосипедная инфраструктура в России отсутствовала как понятие. Даже в столице по состоянию на 2009 год имелось всего 9 км велосипедных дорожек. В самом сознании людей велосипед воспринимался не как полноправный или хотя бы потенциально возможный тип городского транспорта, а как загородно-дачная альтернатива ходьбе пешком или вид здорового досуга при хорошей погоде. Частое и стабильное использование велотранспорта, особенно в городских условиях, было присуще отдельным энтузиастам или людям, для которых велосипед был серьезным увлечением.

Ситуация начала меняться около 10 лет назад, когда на велосипедный транспорт обратили внимание муниципальные и городские власти.  Они увидели в нём средство, способное хоть как-то облегчить ситуацию с загрузкой улично-дорожной сети и пробками. Это была запоздалая реакция на стремительный рост автомобилизации, когда за неполных 20 лет с 1995 по 2013-2014 годы общее количество личных автомобилей в стране увеличилось втрое с 13,5 до 40 миллионов. Начался небыстрый процесс создания велосипедной инфраструктуры в городах, были проведены попытки внедрения систем велопроката, появились общественные активисты в области велосипедного транспорта. За 10 лет (к 2020 году) протяженность велодорожек в Москве выросла в 25 раз до 230 км (почти половина из них в парковой зоне), однако в своём большинстве это дорожки «из ниоткуда в никуда» так как отдельные отрезки велодорожек не образуют единой сети, а являются лишь вкраплениями в общей улично-дорожной сети.

Так или иначе, процесс становления велосипеда, как полноправного городского транспортного средства в России находится в активной фазе. Пусть это справедливо по большей части только для крупнейших агломераций, но примеры показывают, что и в небольших городах внедрение велосипедной инфраструктуры при должном желании может произойти очень быстро. Так, в 158-тысячном Альметьевске за последние пять лет была создана полноценная единая система велосипедных дорожек, дублирующих все основные автомобильные магистрали города.

За этапом внедрения велосипедного транспорта в городскую среду встают новые вызовы. Передовые западные исследования в области велосипедного транспорта уже изучают вопросы его эффективной интеграции в общую транспортную систему и переосмысления его роли как важного инструмента для устойчивого развития мобильности городского населения и общей стратегии перехода к низкоэмиссионным способам передвижения. .

Ситуация в области моделирования велосипедного движения в Германии

В классическом макроскопическом моделировании обычно моделируется распределение общественного, моторизированного, а также грузового видов транспорта. Немоторизованный трафик обычно не рассматривается, за исключением расчётов спроса с учётом выбора модального разделения. Возможными причинами для этого являются отсутствие внятной методологии и достаточного опыта, трудности со сбором данных о количестве используемых велосипедов, проблемы с краткосрочным прогнозированием использования велосипедов.

Тем не менее, поездки без использования моторизованного транспорта составляют значительную долю от общего числа поездок, особенно в крупных городах. По некоторым данным в Мюнхене около 42 % от всех корреспонденций ежедневно совершается на велосипеде или пешком. Такие значения иллюстрируют необходимость их включения в транспортные модели городов.

Пандемия коронавируса также внесла вклад в возрастание значимости велосипедного транспорта. По данным за апрель 2020 г. - второго месяца локдауна в Германии, продажи велосипедов и спортивного инвентаря за месяц выросли на 12,5 %. Но даже в доковидные времена продажи велосипедов стабильно росли примерно на 10 % в год,  а электровелосипедов и вовсе за 2018-2019 годы выросли на 30 %. Судя по данным, количество велосипедного трафика будет неуклонно расти с течением времени.

Несмотря на то, что Германию можно назвать одним из мировых лидеров в области транспортного планирования и моделирования, рассмотрению велосипедного движения до сих пор не уделялось большого внимания. В последнее десятилетие проводились ограниченные попытки создать велосипедные модели некоторых городов, но среди них не было больших агломераций с высокой долей велосипедных поездок. Поэтому, «мюнхенская» модель, разработанная Intraplan Consult GmbH, стала первой в своём роде, учитывающей вопросы выбора маршрута и распределения трафика по сети.

Общая концепция модели

Обычно транспортная модель состоит из совокупности различных подмоделей. Представленная модель, фокусируется на описании выбора маршрута для велосипедных поездок и распределения велосипедного трафика по дорожной сети. За её основу взята улично-дорожная сеть, используемая в общей транспортной модели города Мюнхена.  Главная цель работы - создание всеобъемлющей, детальной, маршрутизированной велосипедной сети для Мюнхена и его окрестностей. Результаты позволят выявить слабые места велосипедной инфраструктуры и впоследствии разработать перечень проектов её эффективного развития.

Общий принцип функционирования модели представлен на рисунке 1.

В целом, подход, принятый для создания данной модели, близок к классическому варианту. Эмпирические данные, полученные от сотовых операторов, легли в основу матриц корреспонденций, а улично-дорожная сеть была разбита на узлы и отрезки. При этом каждому возможному маршруту присваивалось несколько атрибутов, влиявших на вероятность выбора конкретного маршрута для поездки. Мера вероятности выбора того или иного маршрута выражалась с помощью функции сопротивления, учитывающей присвоенные маршруту атрибуты. Всё это в результате позволило получить показатели распределения и нагрузки для всей велосипедной сети города.

Технические аспекты реализации модели

Отправной точкой для создания велосипедной сети стала полностью атрибутированная дорожная сеть для автотранспорта. Однако преобразования этой сети в комплексную и удобную для маршрутизации велосипедную сеть потребовали значительных усилий.

В то время как моторизированный транспорт двигается по полосам основных автомагистралей, велосипедный транспорт обладает большей гибкостью. Для него важны различные второстепенные дороги во дворах и прочих территориях недоступных для движения автотранспорта, а также наличие специальной велосипедной инфраструктуры и рельеф местности. Поэтому базовая автомобильная сеть дорог была дополнена сетью вспомогательных велосипедных путей. Было принято во внимание также то, что определенные участки УДС являются запрещенными для движения велосипедного транспорта, хотя разрешены для другого типа перемещений (например, автобаны и пешеходные улицы).

Сопротивление для возможного маршрута поездки определялось на основе свойств и характеристик каждого отрезка. Для наиболее полного учёта всех параметров отрезкам присваивалось пять атрибутов: общий вид отрезка (тип дороги), дизайн и форма узлов, окружающая среда, наклон, состояние дорожного покрытия (рисунок 2).

Для оценки влияния на общее сопротивление при выборе маршрута каждому атрибуту присваиваются коэффициенты, зависящие от длины маршрута. Атрибуты описывают свойства маршрутов, которые влияют на фактическое время в пути (как например тип дороги или наклон) или на ощущения от самой поездки (например, окружающая среда).

Индивидуальным характеристикам присваивается определённое значение (бонус/штраф), которое используется для дальнейших расчетов. Например, «езда в едином потоке с моторизованными транспортными средствами» будет увеличивать сопротивление для такого маршрута, а «поездка через парк по выделенной велодорожке» - наоборот, уменьшать. Оценка влияния подобных эффектов на маршрутные предпочтения была основана на опросе 4400 велосипедистов, проведенном Немецким Центром аэронавтики и астронавтики.

Время в пути является одним из основных факторов выбора того или иного маршрута. Наличие большого количества крупных регулируемых перекрестков, особенно с «долгими» светофорами, может значительно увеличивать время корреспонденции. Для учёта этого фактора был добавлен атрибут, характеризующий узловые точки возможных маршрутов.

Несмотря на преимущественно однородный рельеф Мюнхена (за исключением отдельных мостов и трасс), параметр кривизны рельефа также принимался во внимание для характеристики маршрутов. Наконец, последним атрибутом выступило состояние дорожного покрытия, где передвижение по качественной бетонной или асфальтированной дорожной поверхности получало наивысшую оценку. Таким образом, все перечисленные атрибуты были применены к используемой в модели дорожной сети.

Матрицы корреспонденций (или «источник – пункт назначения») для велосипедной модели были получены на основе эмпирических данных от сотового оператора (Teralytics). Эти данные отличались тем, что покрывали всю исследуемую территорию, а также обеспечивали достаточный охват населения.

Все поездки по целям были разделены на две группы: деловые и досуговые. Деловые поездки включали в себя поездки до рабочего места и обратно, поездки с образовательными целями, а также покупки. К досуговым причислялись все остальные.

Определение функции сопротивления для того или иного маршрута сводится к определению разницы между оценочным временем и фактическим временем движения  по маршруту (в секундах).

где R – сопротивление, S – длина пути в км, V – базовая средняя скорость, K – коэффициенты от влияния атрибутов, C – абсолютное влияние от атрибутов.

За базу расчёта берется средняя скорость в 15 км в час. А влияние всевозможных факторов и их значимости на принятие решения по выбору маршрута учитывается через коэффициенты и абсолютные значения от атрибутов. Атрибут «окружающая среда» не влияет на абсолютные значения времени, но может оказывать влияние на восприятие времени в дороге, что находит своё выражение в том числе через один из коэффициентов.

Рисунок 3 демонстрирует базовый сценарий расчёта велосипедной модели. Калибровка модели проводилась в соответствии с данными опросов, замеров интенсивности движения и прочими данными, предоставленными гражданскими властями.

Впоследствии данная модель была успешно использована транспортными планировщиками для оптимизации велосипедного движения в некоторых районах за счёт изменений в организации дорожного движения на некоторых улицах и развития велосипедной инфраструктуры.

Заключение

Данная статья описывает пример первой успешной попытки создать велосипедную модель крупной агломерации­ – города Мюнхена и его окрестностей. Хотя принципы построения модели схожи с классическими, а УДС для моторизованного транспорта так или иначе является основой для сети велосипедной модели, существуют важные черты, присущие только велосипедному транспорту. Прежде всего  выделяются атрибуты для определения функции сопротивления. Факторы, существенные для выбора маршрута автомобильного транспорта, часто сильно отличаются от присущих велосипедным передвижениям. Фактор рельефа или окружающей среды для автомобилиста играет незначительную роль, но может оказаться решающим для велосипедиста. Авторы указывают на трудности в «тонкой настройке» атрибутов, для удачной параметризации того или иного маршрута. Такая работа, несомненно, требует определенного опыта, получить который без практики невозможно.

Количество факторов, которые могут оказывать влияние на распределение по велосипедной сети, отнюдь не ограничивается теми, что были учтены в мюнхенской модели. Их совокупность  может зависеть от рельефных, климатических, культурных, экономических особенностей исследуемой местности. Многие нюансы могут вскрыться уже в процессе непосредственной работы. Например, необходимо рассмотреть такие параметры, как ширину велосипедной дорожки, долю грузового транспорта в общем потоке в случае движения по автотрассе.

Возрастающая роль велосипедного транспорта в городской среде заставляет обратить на него пристальное внимание и начать срочную работу по его эффективной интеграции в планы транспортного планирования и моделирования. Использование опыта по созданию велосипедных моделей может иметь особенно важное значение для развития велосипедного транспорта в России. Поскольку в российских городах, в отличие от немецких, велосипедная инфраструктура находится в зачаточном состоянии, хорошее моделирование позволит тщательно продумать и спланировать проекты по её созданию «с нуля».