Scientific journal

Modern problems of science and education

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,936

ASPECTS OF USAGE OF ARCGIS ENGINEERING IN THE ST. – PETERBURG TRANSPORTATION MODEL

1

• Authors
• Files
• Abstract
• Keywords
• References

Введение

Как известно, в Санкт-Петербурге (СПб) для решения задач транспортно-логистического комплекса (ТЛК) города создается ГИС «Транспортная модель Санкт-Петербурга» (ТМСПб) [5]. Основные положения, терминология, конструктивы создаваемой ГИС ориентированы на использование ПО PTV Vision.

В мировой практике, однако, для решения задач транспортной отрасли во взаимосвязи с проблемами и задачами других слоев деятельности получила распространение другая инструментальная среда - линейка программных продуктов ArcGIS фирмы Esri [7]. Инструментарий ArcGIS обладает широким функционалом моделирования и интеграционными возможностями как с точки зрения охвата областей деятельности, так и с точки зрения интероперабельности с другими системными платформами.

Целью настоящего исследования является демонстрация на фоне мировых достижений продуктов Esri и авторских разработок, возможностей обеспечения ТМСПб функционалом моделирования и интеграционными возможностями линейки ПО ArcGIS.

Использование ГИС ArcGIS в транспортном планировании

Имеется множество примеров комплексного решения задач транспорта, градостроительства, экологии и других сфер деятельности городов и регионов в среде ArcGIS. Например, в европейских проектах Traffic Analyst [8] и TRANS-TOOLS [9] реализуется высочайший уровень интероперабельности.

Модуль-расширение ArcGIS Network Analyst [7] позволяет решать 9 классов транспортных задач в автоматическом режиме. Совершенная связность позволяет моделировать мультимодальные сети, а 3D-инструментарий - трехмерные сети и развязки.

Расширение ArcGIS Tracking Analyst [7], позволяющее создавать системы слежения за множеством объектов, планировать ход развития, - весьма полезно для мониторинга и управления транспортными сетями.

Traffic Analyst [8] - программа планирования перевозок в среде ArcGIS - содержит ряд инструментов для обработки линий общественного транспорта и расписаний. Она позволяет решать задачи планирования: прогнозирование транспортных потоков; анализ доступности; моделирование подвижек в спросе на транспортировку; оценка последствий проектов в сфере инфраструктуры. Модули Traffic Analyst участвуют в обработке логистических потоков в составе более крупного ППП TRANS-TOOLS [9].

Инструменты TRANS-TOOLS предназначены для разработок, включающих пассажирские, грузовые и мультимодальные перевозки. TRANS-TOOLS использует более 200 европейских моделей для различных задач (SCENES, VACLAV, NEAC, SLAM, TRENDS, TREMOVE, ASTRA, EXPEDIT и др. [9]). Он содержит множество моделей спроса: непрерывных и дискретных; детерминированных и стохастических; гравитационных и энтропийных; с фиксированным, а также эластичным спросом; комбинированных.

Новации TRANS-TOOLS: интермодальность во всех измерениях; охват 27 стран ЕС; модель экономики с обратными инфраструктурными связями; стоимостные цепочки логистики; связь с местным трафиком; отражение изменений в землепользовании и экономике; интерфейс на базе ArcGIS - послужили основой интегрированного инструмента поддержки транспортной политики на уровне ЕС. Модель TRANS-TOOLS поддерживается европейской стратегической справочной базой данных ETIS по транспортному спросу, сервису, сетям инфраструктуры и воздействиям этих объектов [6]. ETIS, вписываясь в европейскую Инфраструктуру пространственной информации INSPIRE, гарантирует на европейском уровне единство данных для программных приложений. Примером опорной информации для транспортных программ может служить автодорожная сеть ЕС NUTS3 [9] (1269 зон, 34668 ребер и 22399 узлов сети). Отметим, что СПб представлен в этой сети пока лишь точкой безо всякой атрибутики. Конструктивы ПО TRANS-TOOLS послужили основой разрабатываемого евразийского ArcGIS-проекта WORLD-NET [10].

Авторские разработки в среде ArcGIS

В среде ArcGIS нами осуществлено решение множества задач ТЛК и автодорожного комплекса СПб, относящихся к логистике, исследованию трафика, модернизации дорожных развязок, проектированию трехмерных развязок, моделированию УДС, размещению АЗС, прогнозированию грузовых и планированию пассажирских перевозок в мегаполисе, модернизации пространственного ареала и рабочего процесса контейнерного терминала, моделированию движения транспортных потоков на развязках, конвертации разнородных данных и других задач. Опишем две из них, связанные с дорожным комплексом.

Трехмерное моделирование многоуровневой дорожной развязки

Для тематического слоя УДС нами определена иерархическая структура (пирамида) множества моделей различной степени детализации. Пример для развязки в виде плоской (планарной) схемы показан на рис. 1.

Рис. 1. Трёхуровневая детализация УДС:

а) уровень 1 - модель сети на центральных осях дорог; б) уровень 2 - модель сети на основе коридоров движения; в) уровень 3 - модель сети на основе полос движения; точечные объекты являются узлами УДС, линейные объекты - ребрами сети; гладкими стрелками (самостоятельными, а также в составе ребер) обозначены направления движения; зигзагообразными стрелками обозначены зоны возможной смены полос.

Модели сетей дорог, основанные на 2D связях-узлах центральных осей дорог, в настоящее время превалируют в технологиях проектирования УДС и тормозят сетевой анализ потоков с ориентацией на полосы движения и многомерное управление оборудованием в сложных 3D-городских средах.

Нами для 3D-визуального отображения пространственных объектов трехмерных дорожных сетей и проведения непланарного сетевого анализа сформирована иерархическая структура системы моделей «центральная линия дороги - коридор движения - полоса движения» и взят курс на создание в среде ArcGIS Иерархической полосо-ориентированной 3D-Модели (ИПО-3D-М), ориентированной на нижнем уровне на движение по дорожной полосе. ИПО-3D-М задумана как непланарная топологическая модель с поддержкой картографического показа 3D-ленты полосы движения, которая должна обладать следующими особенностями:

1. множественными картографическими и топологическими представлениями и несколькими уровнями абстракции (улица, дорожный сегмент, коридор и полоса движения);
2. ссылочной (географической, декартовой и линейной) многоразмерной дорожной информацией (точка, линия, ареал, объем) на уровне полосы движения;
3. математической основой для сетевого анализа, управления оборудованием и реалистичной навигации в сложных городских 3D-транспортных системах.

Проектирование 3D-развязок требует комплексного использования инструментария САПР и ГИС, поскольку инструменты САПР (например, AutoCAD) «заточены» на архитектурно-строительные задачи, в то время как ArcGIS имеет сильные инструменты для решения непланарных сетевых задач. Отработан комплекс соответствующих действий [1]:

1. формирование пирамиды моделей транспортной сети в ArcGIS Network Analyst;
2. комбинированная подготовка в среде САПР-ГИС геометрической модели 3D-развязки с привязанной транспортной сетью;
3. разработка сетевых моделей конкретной развязки;
4. использование Системы линейных координат и Динамической сегментации [7] в совокупности моделей;
5. размещение 3D-объектов (технических средств) на 3D-образе развязки;
6. формирование трехмерных навигационных схем по транспортной развязке и видеорядов в ArcГИС.

Пример реализации маршрута в полосовой модели пирамиды ИПО-3D-M приведен на рис. 2, а кадр синтезированного видеоряда движения по маршруту помещен на рис. 3.

Рис. 2. Пример маршрута с реализацией переходов по полосам движения.

Рис. 3. Вид фрагмента 3D-модели развязки с нанесенными средствами организации дорожного движения.

В приведенном примере база геоданных содержит 7 наборов классов пространственных объектов с размещенными в них 22 классами объектов, 12 классов отношений между объектами, 3 набора сетевых данных. Общее число атрибутов по всем названным категориям данных составило 258.

Обоснование модернизации автодорожной развязки

Рассмотрим усовершенствованный алгоритм решения задачи модернизации автодорожной развязки в среде ArcGIS, первоначальный вариант которого был представлен в работе [2]. Стартовый цикл расчетно-аналитических действий, для существующей развязки (нулевой, исходный вариант), заключается в следующем:

1. очерчивается граница ареала развязки с фиксацией точек входа/выхода в/из него;
2. в ArcGIS в границах ареала развязки строится Сеть N0, обеспечивающая навигацию в соответствии с Правилами дорожного движения (ПДД);
3. в Network Analyst моделируется движение одиночного автомобиля по всем маршрутам от входов к выходам (с путевыми листами, содержащими расстояния, время движения, расход топлива и прочие показатели пользовательской модели);
4. по результатам п. 3 строится матрица корреспонденций МD_N0 для пунктов входа/выхода со значениями длин маршрутов между пунктами;
5. строятся соответствующие матрицы MT_N0 - времени движения, МF_N0 - расхода топлива, MX_N0, MY_N0... - прочих показателей;
6. проводится статистическое исследование трафика по совокупности точек входа/выхода и (для последующего уравновешивания модели) внутренних узловых точек;
7. статистические данные заносятся в исходную таблицу Excel, которая послужит опорной - для уравновешивания, калибровки модели, расчета производных величин, извлечения данных для работы Network Analyst, расчета вариантов модернизации узла;
8. производится уравновешивание модели - равенство объемов въезда и выезда;
9. Сеть N0 поэлементно загружается часовыми интенсивностями движения уравновешенной модели (рис. 4, временнóе профилирование загрузки на этом этапе не рассматривается, и все последующие операции цикла производятся на одночасовом лаге);
10. строится матрица МA_N0 с числом автомобилей, проследовавших по корреспондирующим маршрутам;
11. путем поэлементного умножения значений матриц МA_N0 и МD_N0 формируется матрица МDQ_N0 дистанционных объемов движения по маршрутам, авт.*км;
12. путем поэлементного умножения значений матриц МA_N0 и МT_N0 формируется матрица МTQ_N0 временны́х объемов движения по маршрутам, авт.*час;
13. путем поэлементного умножения значений матриц МA_N0 и МF_N0 формируется матрица МFQ_N0 суммарных расходов топлива по маршрутам, авт.*л;
14. аналогично формируются матрицы МXQ_N0, МYQ_N0 и пр.;
15. суммированием элементов матрицы МA_N0 подсчитывается общее число проследовавших по развязке автомобилей A0, по матрице МDQ_N0 подсчитывается дистанционный объем движения по развязке D0, аналогично рассчитываются суммарные показатели: суммарное время T0, общий расход топлива F0, также X0, Y0 и пр.;
16. определяются расчетные величины для автомобиля из обобщенного потока на развязке: средняя скорость V0 = D0/T0, линейный расход топлива FD0 = F0/D0, часовой расход топлива FT0 = F0/T0, производные показатели от X0, Y0 и пр.

 

Рис. 4. Картограммы интенсивностей движения:

а) существующего варианта развязки; б) предложенной схемы кольцевой развязки.

Следующие циклы действий выполняются для вариантов перспективной развязки. Для варианта «1»: 1) повторяются точки входа/выхода нулевого варианта; 2) строится сеть N1 со своими ПДД; выполняются действия 3) ... 16) с формированием уже матриц MA_N1,..., матричных показателей A1, D1, T1, F1, X1, Y1, а также производных показателей V1, FD1, FT1, X1, Y1 для последующих вариантов матрицы, и показатели маркируются своими индексами в именах. Варианты могут отличаться не только геометрией элементов, но и разными моделями сети на незыблемом конструктиве развязки, например по типу рис. 2. Так, для геометрического решения рис. 4б опробовались все 3 модели пирамиды ИПО-3D-М (рис. 1), а для полосовой модели - еще 3-, 4-, 5- и 6-полосные варианты. Внутри каждого из схемных вариантов перебиралось множество вариантов ожиданий, временны́х штрафов. В итоге общее число вариантов составило нескольких сот. Для автоматизации комплекса действий использовался ArcGIS ModelBuilder и Python.

Можно привести следующие показатели исследования. Общее количество актов фиксации транспортных средств счетчиками-наблюдателями, в сумме за время наблюдений в часы пик, составило 160632 ед. Через ареал развязки (фиксация на входах или выходах) в часы пик проходит 8000-9500 авт/час. Разница в годовых затратах на топливо (естественно, с учетом всех временны́х профилей изменения интенсивности движения) между нулевым вариантом развязки и четырехполосным (лучшим) кольцом составила 106 млн р., что при затратах на модернизацию в 200 млн р. обусловливает срок окупаемости 1,9 года.

Заключение

Обзор свойств всего двух программных продуктов - Traffic Analyst и TRANS-TOOLS, успешно функционирующих в среде ArcGIS в области транспортного планирования ЕС, позволяет акцентировать внимание на необходимости выбора ArcGIS в качестве интегрирующей платформы для «Транспортной модели СПб». Опыт автора по моделированию элементов транспортных систем, накопленный в разных программных средах [3; 4], позволяет утверждать, что линейка продуктов ArcGIS обладает непревзойденной широтой функционалов для осуществления транспортного планирования и решения задач транспортно-логистического комплекса мегаполиса.

Рецензенты

• Капустин А.А., д.т.н., профессор кафедры технического обслуживания транспортных средств, ФГБОУ «Санкт-Петербургский государственный университет сервиса и экономики», г. Санкт-Петербург.
• Карпов Б.Н., д.т.н., профессор кафедры автомобильных дорог, ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет» (СПбГАСУ), г. Санкт-Петербург.

---

Библиографическая ссылка

Котиков Ю.Г. АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ARCGIS В ТРАНСПОРТНОЙ МОДЕЛИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 3. ;
URL: https://science-education.ru/en/article/view?id=6271 (дата обращения: 15.06.2026).