Zastosowanie ograniczeń przepustowości sieci transportu publicznego w makroskopowym modelu rozkładu ruchu

• Autorzy: Drabicki A. , Kucharski R. , Szarata A.

Warianty tytułu

EN

Incorporation of public transport network capacity constraints in macroscopic trip assignment model

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Ograniczenia przepustowości sieci transportu zbiorowego są przedmiotem wielu prac badawczych z zakresu modelowania podróży, a jednocześnie były dotąd w niewielkim stopniu wdrożone w modelach symulacyjnych – przykładowo, funkcjonalność ta została zastosowana dopiero w najnowszych wersjach programu PTV VISUM (z ang. public transport capacity constraints). W artykule pokazano zmiany zachodzące w rozkładzie ruchu w przykładowych modelach makroskopowych, w których system komunikacji zbiorowej podlega ograniczeniom przepustowości wynikającym z pojemności pojazdów, a także podjęto próbę oceny wiarygodności otrzymanych wyników i możliwości dalszej kalibracji modelu. Model wyboru ścieżki jest domyślnie wypadkową czasów podróży i częstotliwości kursowania, a dodatkowym istotnym czynnikiem może być także zróżnicowanie pojemności (pasażerskiej) pojazdów transportu zbiorowego – np. w przypadku uwzględnienia w modelach ruchu systemów transportowych o zróżnicowanych możliwościach przewozowych (kolej aglomeracyjna, metro, monorail).

EN

The notion of modelling the effects of public transport capacity constraints has been investigated in numerous research works, yet its implementation in transit assignment approach remains rather limited – e.g. it has only been included in most recent versions of the PTV VISUM modelling software. This article presents results from sample macroscopic transport network models and highlights the arising differences at trip assignment stage (especially in terms of passenger flows) once implicit capacity constraints are taken into account. Based on these, we try to evaluate the credibility of assignment results, discuss further calibration works, as well as indicate fields for future research studies. Path choice algorithm in macroscopic assignment model is principally – as a default – a function of journey times and service frequencies, whereas the inclusion of line (service) capacity might have a notable effect on simulation output – especially when considering various public transport modes with distinct transportation capacities, i.e. mass transit (urban rail, underground) vs. feeder systems (light rail, monorail).

Słowa kluczowe

PL

transport publiczny; rozkład ruchu; ograniczenia przepustowości; zatłoczenie pasażerskie; PTV VISUM

EN

public transport; trip assignment; capacity constraints; passenger overcrowding; PTV VISUM

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
• Czasopismo: Transport Miejski i Regionalny
• Rocznik: 2016
• Tom: nr 8
• Strony: 26--33
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Drabicki A.

• Politechnika Krakowska, ul. Warszawska 24, 31-155 Kraków

autor

Kucharski R.

• Politechnika Krakowska, ul. Warszawska 24, 31-155 Kraków

autor

Szarata A.

• Politechnika Krakowska, ul. Warszawska 24, 31-155 Kraków

Bibliografia

• 1. AECOM for TfL Crossrail 2: Summary of Option Development – London, 2013.
• 2. Batarce, M., Muñoz, J.C., Ortuzar, J.D.D., Raveau, S., Mojica, C. and Ríos, R.A., 2015. Valuing crowding in public transport systems using mixed stated/revealed preferences data: the case of Santiago. In TRB 94th Annual Meeting Compendium of Papers, Washington DC.
• 3. Cats, O., West, J. and Eliasson, J., 2015. Appraisal of increased public transport capacity: the case of a new metro line to Nacka, Sweden (No. 2015: 2). CTS-Centre for Transport Studies Stockholm (KTH and VTI).
• 4. Cats, O. and Hartl, M., 2015, July. Modelling public transport congestion: A comparison of static and dynamic models. In CASPT 2015: 13th International Conference on Advanced Systems in Public Transport, Rotterdam, The Netherlands, 19–23 July 2015.
• 5. Drabicki, A., 2015. Praca magisterska: Wpływ efektów zatłoczenia w sieci transportu publicznego na wybór trasy przez pasażera w modelu symulacyjnym. Politechnika Krakowska, 2015.
• 6. Drabicki, A., Kucharski, R., 2015. Analiza i porównanie metod wyboru trasy przejazdu pasażera transportem publicznym. X Konferencja Naukowo-Techniczna Poznań-Rosnówko, 2015.
• 7. Kroes, E., Kouwenhoven, M., Debrincat, L. and Pauget, N., 2013. On the value of crowding in public transport for Ile-de-France. International Transport Forum Discussion Paper.
• 8. Lieberherr, J. and Pritscher, E., 2012. Capacity-restraint railway transport assignment at SBB-Passenger. In Proceedings of the 12th Swiss Transport Research Conference.
• 9. London Assembly Transport Committee Report The Big Squeeze. Rail overcrowding in London – London, 2009.
• 10. PTV, A., 2015. VISUM 15 User Manual. Karlsruhe, Germany.
• 11. Rudnicki, A., 1999. Jakość komunikacji miejskiej. Zeszyty Naukowo-Techniczne Oddziału Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie, (71).
• 12. Tirachini, A., Hensher, D.A. and Rose, J.M., 2013. Crowding in public transport systems: effects on users, operation and implications for the estimation of demand. Transportation research part A: policy and practice, 53, pp.36–52.
• 13. Transport for London, Capacity for growth at Camden stations, (London Borough of Camden, 18.09.2013)
• 14. Van Oort, N., Drost, M., Brands, T. and Yap, M., 2015, July. Data-driven public transport ridership prediction approach including comfort aspects. In CASPT 2015: Conference on Advanced Systems in Public Transport, Rotterdam, The Netherlands, 19–23 July 2015.
• 15. Whelan, G.A. and Crockett, J., 2009, March. An investigation of the willingness to pay to reduce rail overcrowding. In International Choice Modelling Conference 2009.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.