Пасажирские перевозки

В каждый конкретный момент времени в автобусе находится  определенное число пассажиров, которое может быть меньше или больше номинальной вместимости. Степень использования вместимости оценивается коэффициентом наполнения.

Статический коэффициент наполнения:

,                                    (1.9)

где -фактическое количество перевозимых пассажиров, пасс;

 -возможное количество перевозимых  пассажиров, пасс.

Возможное количество перевозимых  пассажиров определяется производительностью  автобуса при условии полного  использования номинальной вместимости и фактическом коэффициенте сменности, в соответствии с формулой (1.4). Фактическое количество перевозимых пассажиров определяется часовым пассажиропотоком на маршруте.

Произведем расчет суммарной часовой  производительности автобусов и  статического коэффициента наполнения на примере маршрута №1 «Вокзал-Любенский» в период времени с 6-00 до 7-00:

Результаты расчетов суммарной часовой производительности автобусов и статического коэффициента наполнения по периодам суток для  всех маршрутов производятся аналогично и сведены в таблицы 1.4 и 1.5.

 

Таблица 1.4-Суммарная часовая производительность автобусов по периодам суток

Номер маршрута	Производительность автобусов  на маршрутах по часам суток, пасс/ч
	6-7	7-11	11-15	15-20	20-24
1	2813	5063	2813	4500	2250
2	-	1988	-	1136	-
3	1157	1157	1157	1157	771
4	2315	3704	2315	2778	1389
5	831	3324	831	2909	831
6	1246	1246	1246	1246	1246
7	-	1370	-	1370	-
7А	1826	1826	1826	1826	1826
8	1280	1706	1280	1706	853
8А	1368	1824	1368	1824	1368
10	852	1278	852	1278	852
11	810	1458	810	1296	162
12	1408	2252	1408	2252	1408
13	-	507	-	-	-
15	981	1472	981	1472	981
16	2944	2944	2944	2944	1840
19	926	926	926	926	463
20	1034	2067	1034	2067	689
21	771	1285	771	1028	514
22	831	1247	831	1247	831
23	675	675	675	-!	-
24	-	477	-	477	-
25	1104	2208	1104	2208	736
27	1013	2026	1013	2026	1013
28	1117	2234	1117	2793	1117
29	-	2700	-	-	-
31	-	345	-	345	-
46	579	579	579	-	-

 

Таблица 1.5-Наполнение автобусов  на маршрутах по часам суток

Номер маршрута	Наполнение автобусов  на маршрутах по часам суток
	6-7	7-8	8-9	9-10	10-11	11-12	12-13	13-14	14-15	15-16	16-17	17-18	18-19	19-20	20-21	21-22	22-23	23-24
1	0,12	0,5	0,39	0,22	0,21	0,27	0,24	0,22	0,2	0,16	0,19	0,55	0,41	0,2	0,32	0,27	0,1	0,02
2	0,33	0,85	0,29	0,3	0,22	0,18				0,6	0,28	1,04	0,79	0,34	0,28
3	0,36	0,71	0,62	0,75	0,79	0,85	0,73	0,35	0,44	0,61	0,6	0,97	0,82	0,31	0,37	0,3	0,17	0,09
4	0,38	0,86	0,42	0,22	0,33	0,67	0,62	0,65	0,65	0,56	0,25	1	0,7	0,43	0,59	0,56	0,33	0,07
5	0,34	0,48	0,09	0,07	0,09	0,4	0,38	0,44	0,37	0,13	0,25	0,65	0,35	0,09	0,23	0,12
6	0,04	0,9	0,11	0,11	0,09	0,22	0,18	0,15	0,16	0,17	0,22	0,84	0,77	0,09	0,08	0,06
7	0,12	1,1	0,35	0,29	0,33	0,24	0,22	0,16	0,14	0,28	0,3	0,82	0,73	0,24	0,14	0,11	0,07
7а	0,12	0,78	0,22	0,24	0,32	0,19	0,11	0,09	0,14	0,36	0,3	0,87	0,66	0,16	0,14	0,1	0,07	0,02
8	0,24	0,94	0,43	0,48	0,42	0,42	0,34	0,25	0,18	0,16	0,36	0,81	0,68	0,21	0,28	0,13	0,09	0,04
8а	0,11	0,67	0,13	0,1	0,23	0,38	0,3	0,23	0,16	0,09	0,13	0,71	0,66	0,13	0,24	0,24	0,15
9	0,05	0,4	0,08	0,05	0,11	0,05	0,07	0,05	0,05	0,04	0,07	0,4	0,38	0,09	0,1	0,06	0,04	0,03
10	0,34	0,76	0,44	0,47	0,48	0,58	0,72	0,82	0,42	0,29	0,35	1,25	1,12	0,24	0,24	0,21	0,12
11	0,44	0,85	0,53	0,48	0,36	0,33	0,33	0,55	0,77	0,45	0,6	0,94	0,72	0,29	0,12	0,1	0,18	0,5
12	0,44	0,77	0,34	0,38	0,29	0,42	0,33	0,3	0,26	0,19	0,28	0,69	0,53	0,27	0,34	0,25	0,16	0,11
13	0,36	0,94	0,45
15	0,08	0,82	0,1	0,08	0,09	0,16	0,15	0,14	0,07	0,05	0,05	0,46	0,3	0,08	0,08	0,07
16	0,12	0,85	0,46	0,35	0,32	0,38	0,26	0,26	0,26	0,27	0,36	0,91	0,77	0,38	0,42	0,32	0,17	0,1
19	0,17	0,87	0,34	0,31	0,25	0,32	0,36	0,28	0,19	0,27	0,36	0,97	0,77	0,22	0,35	0,3	0,17
20	0,31	0,8	0,18	0,2	0,33	0,48	0,53	0,67	0,54	0,23	0,26	0,76	0,71	0,21	0,63	0,45	0,27
21	0,37	0,93	0,16	0,15	0,11	0,15	0,13	0,11	0,23	0,22	0,12	1,14	0,88	0,15	0,24	0,24	0,11
22	0,48	0,79	0,26	0,22	0,21	0,48	0,44	0,41	0,41	0,3	0,28	0,8	0,69	0,27	0,25	0,21	0,17
23			0,07	0,18	0,15	0,15	0,06	0,1
24	0,06	0,36	0,17					0,09	0,13	0,19	0,12	1,18	0,92
25	0,39	0,87	0,24	0,24	0,24	0,33	0,25	0,33	0,35	0,27	0,3	0,81	0,74	0,24	0,19	0,44	0,2	0,13
27	0,17	0,75	0,29	0,18	0,13	0,5	0,52	0,55	0,48	0,17	0,08	0,59	0,62	0,13	0,21	0,23	0,15	0,08
28	0,19	0,58	0,1	0,11	0,08	0,16	0,24	0,14	0,21	0,06	0,06	0,42	0,41
31		1,11	0,3	0,2					0,35	0,51	0,66	0,51
46			0,21	0,23	0,32	0,31	0,16	0,35

 

1.3 Вывод

Производительность автобуса является основным обобщающим показателем  эффективности использования подвижного состава.

Проанализировав формулы  производительности (1.4) и (1.5) можно  сделать вывод, что на производительность прямо пропорционально влияют вместимость подвижного состава, коэффициент ее использования, коэффициент сменности пассажиров, а обратно пропорционально - время рейса.

Варьировать вместимостью подвижного состава в широком  диапазоне не представляется возможным  из-за ограниченности модельного ряда автобусов используемых для городских пассажирских перевозок, коэффициент сменности пассажиров – нерегулируемая величина, имеющая случайный характер, следовательно, оперирование данными показателями для повышения эффективности использования не принесет значительного результата.

Для повышения производительности необходимо уменьшать время рейса  и повышать наполняемость подвижного состава.

Чтобы уменьшить время  рейса необходимо увеличивать скорость сообщения, то есть, увеличивать техническую  скорость и уменьшать время простоя на промежуточных остановочных пунктах. Увеличение технической скорости невозможно из условий безопасности дорожного движения, а уменьшение времени простоя на промежуточных остановочных пунктах вызовет ухудшение качества обслуживания пассажиров.

Как показал анализ технологии перевозок пассажиров автобусами в  городе Гомеле среднечасовая наполняемость  автобусов очень низкая (таблица 1.5), следовательно, для повышения  производительности необходимо увеличивать  коэффициент использования вместимости путем рациональной организации движения автобусов на маршрутах, то есть, в зависимости от пассажиропотока определять необходимое количество единиц подвижного состава по часам суток, а также его оптимальную вместимость.

 

2 Статистическое исследование изменения пассажиропотоков во времени

городской автобус пассажиропоток перевозка

2.1 Теоретические основы  статистического исследования пассажиропотоков

Большое влияние на организацию  перевозок пассажиров и повышение  эффективности использования пассажирского транспорта оказывает неравномерность распределения пассажиропотоков во времени. Наибольший интерес представляют колебания по часам суток, так как данные о размерах и характере часовых потоков служат основанием для выбора эффективного типа подвижного состава и его количества; расчета показателей, характеризующих движение автобусов; составление расписания движения; организации эффективных графиков работы автобусных бригад. Колебания пассажиропотоков по часам суток связаны с режимом работы предприятий и организаций, учебных заведений, организаций культурно-бытового назначения. Значительную утреннюю и вечернюю пассажиронапряженность создают трудовые поездки населения между промышленными районами и жилыми массивами в данный отрезок времени. В будние дни имеет место два пиковых периода. Первый (утренний) характеризуется небольшой продолжительностью (1,5-2 ч) и высокой напряженностью. Второй (вечерний) несколько менее напряженный и более продолжительный по времени. В пиковые периоды при недостаточной провозной способности на маршруте происходит переполнение пассажирских транспортных средств. В этом случае коэффициент наполняемости достигает 1.2, что снижает качество перевозок пассажиров.

Во внепиковый период наблюдается значительный спад пассажиропотоков. В это время преобладают деловые и культурно-бытовые поездки населения. Межпиковое время без принятия должных мер вызывает снижение эффективности использования транспортных средств, значительное увеличение интервалов их движения и, как следствие, увеличение времени ожидания пассажиром посадки и, соответственно, длительности поездки.

Другая ситуация наблюдается  в выходные и праздничные дни, когда происходит постепенный рост пассажиропотоков до 11-12 часов дня  и затем постепенное уменьшение.

Формирование пассажиропотоков происходит под комплексным влиянием множества разнообразных факторов, степень воздействия которых неодинакова. Для выявления степени влияния, как отдельных факторов, так и их совокупности на пассажирские перевозки, используются различные экономико-математические методы. Основным методом изучения тенденций развития пассажирского автотранспорта является прогнозирование. Оно является по существу главным средством обоснования перспективных планов, а точность прогнозов определяет реальность принимаемых плановых решений. Для создания многофакторных моделей формирования пассажиропотоков лучше всего подходит корреляционное моделирование.

Колебания пассажиропотоков носят случайный, но закономерный характер. Изменение величины пассажиропотока  по часам суток, дням недели и месяцам (сезонам) года является типичным примером динамического временного ряда.

Изменение значений пассажиропотока  с учетом нестационарности по часам  суток и месяцам (сезонам) года, в  общем случае может быть описано  тригонометрическим рядом Фурье, коэффициенты которого для каждого конкретного города имеют свои значения. Изменение значений спроса на перевозки по дням недели лучше аппроксимируется по сравнению с многочленом Фурье полиномом функции соответствующей степени.

Для существующей маршрутной сети значения спроса на перевозку в единицу времени 1 час описывается следующим выражением, связывающим фактор (время) и зависимую переменную:

 

Z(t) = Zo+ Zc(t)+ Zн(t)+ Zм(t),                                      (2.1)

где Zo – среднегодовое значение спроса на перевозку в единицу времени;

Zc(t), Zн(t), Zм(t) – соответственно суточные, недельные и сезонные составляющие  колебания значений спроса.

Zc(t) =  ,                              (2.2)

Zн(t) =  ,                                            (2.3)

Zм(t) =  ,                              (2.4)

Подставив уравнения (2.2) – (2.4) в (2.1) получаем выражение:

Z(t)=Zo+ +

+ , (2.5)

где  – коэффициенты многочлена Фурье;

– коэффициент степенного многочлена i-й степени;

– порядок многочлена Фурье;

– порядок степенного многочлена;

t – текущее значение календарного времени с отчетом от начала года в часах;

24, 168, 2184 – периоды колебаний  спроса на перевозки соответственно  суточный, недельный и сезонный.

 – дробная часть, полученная в результате деления.

Постоянные коэффициенты ряда, определенные при статистическом анализе, отражают совокупность факторов и степень  их влияния на величину и характер изменения объемов пассажиропотоков в конкретный момент времени. Проверка адекватности уравнения экспериментальным данным производится по критерию Фишера. Пользуясь предложенной зависимостью, можно спрогнозировать величину пассажиропотока в конкретный момент времени, что позволит принять адекватное решение.

Параметры (коэффициенты) уравнений определяются по следующим зависимостям:

                       (2.6)

;                    (2.7)

,                            (2.8)

где yэi -экспериментальные  значения зависимой переменной в i-х  расчетных точках.

Проверка адекватности уравнения многочлена ряда Фурье  экспериментальным данным производится по критерию Фишера. При этом при  расчете числа степеней свободы  под числом факторов понимается число  использованных гармоник ряда Фурье.

Мерой согласованности может служить также коэффициент средней линейной ошибки аппроксимации E:

 

.                    (2.9)

При проведении расчетов номера гармоник, включаемые в уравнение, рекомендуется принимать адаптивно по максимуму значения статистики критерия Фишера F или минимуму коэффициента средней линейной ошибки аппроксимации E. Гармоники, которые вызывают уменьшение значения F или увеличение значения E, не включаются в модель связи. При этом верхнее значение номера гармоник не должно быть больше чем n/2.

Изучение статистических зависимостей основывается на корреляционно-регрессионном  анализе. Корреляционный анализ позволяет  ответить на вопрос о существовании  зависимости между случайными величинами, а также оценить степень тесноты статистической зависимости. Инструментом регрессионного анализа является уравнение регрессии. Исходными данными для проведения корреляционно-регрессионного анализа является статистическая информация, содержащая значения факторов и зависимого от них параметра.