Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Model Ruchu na potrzeby PKP Polskich Linii Kolejowych SA – komponent pasażerski

Konarski A., Klikowski M., Mikulski B., Mokrzański M., Pyzik M.

Transport Miejski i Regionalny

|

2018

|

nr 6

10--19

PL

PKP Polskie Linie Kolejowe SA nie posiadały do tej pory systemu pozwalającego na potencjalne ocenianie reakcji rynku przewozów pasażerskich i towarowych na wprowadzane w sieci zmiany parametrów obsługi. Poszczególne inwestycje firmy były prowadzone w oparciu o punktowe/ odcinkowe Studia Wykonalności, gdzie przeprowadzano proces weryfikacji korzyści z realizacji inwestycji dla ograniczonego obszaru oddziaływania. Model Ruchu daje możliwość wykazania wpływu inwestycji na funkcjonowanie rynku przewozów w skali kraju, a także podejmowanie decyzji inwestycyjnych z wykorzystaniem rekomendacji pochodzących z analiz. Zbudowany wewnętrznie, przez pracowników Spółki Model Ruchu, pozwala na porównanie oferty pasażerskich przewozów kolejowych z konkurencyjnymi gałęziami transportu: transportem indywidualnym i transportem zbiorowym. Zastosowano model 4-stadiowy, w którym obszar rejonu odpowiada gminie. Na etapie generacji podróży uwzględniony jest wpływ otoczenia rozpatrywanej gminy. W modelu zastosowano wieloczynnikową funkcję podziału zadań przewozowych. Transport zbiorowy w modelu, w tym transport autobusowy, został oparty na rozkładach jazdy. Paradygmat decyzyjny użytkowników systemu transportowego został oparty na zbiorze ankietowych badań ruchu pozyskanych od jednostek samorządu terytorialnego i z pilotażowego badania przeprowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny. W artykule przekrojowo opisano założenia i wnioski z realizacji komponentu pasażerskiego Modelu Ruchu PKP PLK SA.

EN

PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. so far has not a tool allowing to assess impact of changes in service on the passenger and freight transport market. Investments were analysed with Traffic Model (Model Ruchu) allowing to test the investment impact on the transport market on a national scale, as well as to make investment decisions on the base of recommendations from the analyses. The Traffic Model, built by the PKP PLK S.A. employees, allows to compare rail level of service with other modes of transport. A standard-4-step model was used and the zone definition refers to a single municipality. The influence of the surrounding municipalities is taken into account for travel generation. The model uses a multifactor function to calculate mode choice. Public transport, including bus transport, is calculated on the base of timetables. The decision paradigm of users of the transport system was based on a set of trip surveys obtained from territorial self-government units and a pilot study conducted by the National Statistical Authority. The article presents the assumptions and conclusions from the implementation of the PKP PLK S.A. Transport Model – passenger module.

2

Makrosymulacyjny model transportowy miasta Kielce oraz Kieleckiego Obszaru Funkcjonalnego

Pyzik M., Drabicki A., Bauer M., Szarata A.

Transport Miejski i Regionalny

|

2018

|

nr 3

18--26

PL

W artykule przedstawiono metodykę tworzenia makrosymulacyjnego modelu systemu transportowego obejmującego obszar Kielc oraz gmin ościennych, wchodzących w skład Kieleckiego Obszaru Funkcjonalnego (KOF). Model ten został opracowany na podstawie wyników Kompleksowych Badań Ruchu przeprowadzonych w Kielcach w 2015 roku, co pozwoliło na stworzenie aktualnego i kompleksowego modelu czterostadiowego podróży, odwzorowującego specyfikę podróży na terenie miasta. W ramach rozszerzenia modelu podróży o ruch źródło-docelowy oraz tranzytowy wykorzystano dostępne bazy danych, w tym np. informacje o dojazdach do pracy gromadzone przez GUS, co było istotne dla dokładniejszego odwzorowania podróży aglomeracyjnych w obszarze KOF. W pracy przedstawiono szczegółowy opis i parametryzację poszczególnych etapów budowy modeli popytu i sieci transportowej, co może stanowić cenny materiał opisujący specyfikę podróży w miastach podobnej wielkości w Polsce – także w kontekście obecnie zachodzących zmian w zachowaniach komunikacyjnych i procesów demograficznych. Przedstawiono także wyniki opracowanych modeli prognostycznych dla lat 2025 i 2035, uwzględniających planowane zmiany w układzie transportowym w najbliższych latach – a wnioski z tych analiz mogą dostarczać ważnych przesłanek do kształtowania przyszłej strategii rozwoju transportu w obszarze Kielc i KOF.

EN

This article describes the development framework of macrosimulation transport system model for the city of Kielce and its agglomeration area (KOF). The model was developed on the base on the comprehensive travel survey (KBR) results conducted in Kielce in 2015, which provided a basis for a comprehensive, up-todate 4-step travel demand model reflecting the typical trip patterns in the Kielce city. This model was further extended to account in more detail for agglomeration trips (carried out within the KOF area) and external (transit) trips – for this purpose, the KBR results were extended with additional database sources, such as e.g. national-level (GUS) data on business and commuting trips. The study presents a detailed description of main stages of supply and demand transport model, as well as mathematical parameterisation derived from empirical and survey data – which may comprise a valuable contribution in terms of modern-day changes in travel behaviour and demographic shifts taking place in Polish cities. The study also presents results from simulation models developed for the 2025 and 2035 temporal horizons, which demonstrate what changes in transport system performance could be anticipated in 10 or 20 years’ time – and provide crucial indications for shaping the future transport strategy and policy in the Kielce city and the KOF agglomeration area.

3

Kolejowy Model Towarowy – model ruchu na potrzeby PKP Polskich Linii Kolejowych SA

Kaczorek M., Klikowski M., Konarski A., Lenart S., Mikulski B., Mokrzański M., Pyzik M.

Transport Miejski i Regionalny

|

2018

|

nr 6

20--26

PL

PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. nie posiadały dotychczas systemu pozwalającego na potencjalne ocenianie reakcji rynku przewozów towarowych na wprowadzane w sieci zmiany parametrów ruchu. Artykuł traktuje o przyjętych dla budowy Modelu Ruchu założeniach, wybranych zastosowanych rozwiązaniach oraz uzyskanych wynikach. W ramach prac nad Modelem Ruchu podjęto próbę stworzenia 5-stopniowego modelu towarowego opartego o następujące kroki: generacja ruchu, rozkład przestrzenny ruchu, podział zadań przewozowych, załadunek towarów na pojazdy i rozkład ruchu na sieć. Zidentyfikowano brak dostępnych danych, pozwalających na rzetelne odwzorowanie każdego z pięciu kroków modelu, co doprowadziło do decyzji o odwzorowaniu wyizolowanego ruchu kolejowego. Efektem powyższego jest nazwanie go Kolejowym Modelem Towarowym, w którym zawężono model 5-stopniowy do 3 kroków: 1. załadunek na pojazdy – podział ruchu na składy z uwzględnieniem wykorzystywanej długości pociągu, 2. rozkład ruchu na sieć, 3. obliczenie wolumenu przewożonego towaru na podstawie ruchu bazowego i różnic w efektywnych parametrach sieci. Każdy z kroków został scharakteryzowany w treści referatu.

EN

PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. so far has not a tool allowing to assess impact of changes in service on the freight transport market. The article refers to the assumptions adopted for the Traffic Model (pol. Model Ruchu) construction, selected solutions that have been applied and the obtained results. As a part of the work, an attempt has been taken to create a standard-5-step freight model based on: trip generation, trip distribution, mode choice, loading of goods on vehicles and assignment. The lack of data available has been identified to reliably calculate each of the 5 steps. Due to the lack of data, it was decided to calculate only the rail traffic. This is the reason why this model is called a Railway Freight Model (pol. Kolejowy Model Towarowy), in which the 5-step model has been narrowed down to three steps: 1. loading on vehicles taking into account the used train length, 2. assignment, 3. calculation of the trip generation in reference to base movement and differences in network parameters. Each step was characterized in the content of the paper.