Е А Рейцен, А В Толок - Влияние градостроительных факторов на безопасность движения в городах донецкой области - страница 1

Страницы:
1  2 

Научно-технический сборник №76

Главным выводом по результатам испытаний АД с ротором без короткозамыкающих колец является то, что продольный ток в магни-топроводе ротора имеет место и его величина составляет (6-30)% тока в клетке ротора, а величина пускового момента, создаваемого им, рав­на 60% номинального МП.

1 .Вольдек А.И. Электрические машины. - Л.: Энергия, 1974. - 840 с.

2. Капустин Г.В., Финкельштейн В.Б., Чебанюк В.К. Продольный ток в магнито-проводе ротора асинхронного двигателя // Технічна електродинаміка. - 1999. - №4. -С.60- 66.

3. Антонов М.В. Технология производства электрических машин. - М.: Энерго-атомиздат, 1993. - 592 с.

Получено 26.02.2007

УДК 656.13.081

Е.А.РЕЙЦЕН, канд. техн. наук, А.В.ТОЛОК

Киевский национальный университет строительства и архитектуры

ВЛИЯНИЕ ГРАДОСТРОИТЕЛЬНЫХ ФАКТОРОВ НА БЕЗОПАСНОСТЬ ДВИЖЕНИЯ В ГОРОДАХ ДОНЕЦКОЙ ОБЛАСТИ

Рассматривается влияние градостроительных факторов на безопасность движения в городах. Определены показатели, в которых можно выразить эти факторы. Для горо­дов Донецкой области получены математические модели, которые описывают зависи­мость показателей безопасности движения от демографических и планировочных пара­метров города.

Город должен быть не только удобным, красивым и экономичным в строительстве и эксплуатации, но и безопасным для движения пеше­ходов и транспорта. Из всех систем, с которыми жителям городов при­ходится сталкиваться повседневно, система городского движения яв­ляется наиболее сложной и наиболее опасной. Поэтому проблема пре­дупреждения дорожно-транспортных происшествий (ДТП) в городах имеет особую актуальность. Чтобы решить эту проблему, необходимо выявить взаимосвязь между аварийностью и градостроительными фак­торами, влияющими на безопасность движения (БД). Это впоследст­вии станет одним из важных шагов в решении вопросов реконструк­ции городов.

Попытки оценить возможное состояние БД в будущем свелись к установлению закономерностей между ДТП в агломерациях и плани­ровочными, демографическими и дорожно-транспортными факторами.

В работе [1] после первичной обработки и исследовании данных о ДТП в отдельных районах Литовской ССР признано целесообразным для определения величины коэффициента относительной аварийностив зависимости от планировочных и дорожно-транспортных показате­лей использовать многофакторную степенную модель. Было получено окончательное уравнение многофакторного коэффициента аварийности

в виде:

К = ea0 s;1 pa2(NsLs г( nrlr г , (1)

где Sj - площадь района, км2; Pi - количество жителей в районе; Ns - интенсивность движения на дорогах общегосударственного значе­ния, авт./сут.; LS - протяженность дорог общегосударственного значе­ния в районе, км; N R - интенсивность движения на дорогах республи­канского значения, авт./сут.; LR - протяженность дорог республикан­ского значения, км.

Установлено, что увеличение коэффициента аварийности прямо пропорционально увеличению количества жителей в исследуемом рай­оне. Это объяснялось тем, что в больших районах обычно расположены крупные города с большим количеством жителей, значительной протя­женностью дорог и высокой интенсивностью движения на основных дорогах.

В работе [2] для городов Польши при статистическом анализе данных использован метод регрессии. Полученные регрессионные мо­дели имеют вид:

Y1 = 0,0859 X2 + 0,0897 X10 + 0,0082 X13 + 0,0009 X18 - 10,7775; (2) Y2 = 0,0765 X2 + 0,0489 X9 + 0,0054 X12 + 0,0003 X18 + 4,7621; (3) Y3 = 0,3253 X2 + 0,3823 X10 - 0,2982 X12 - 0,0076X18 + 92,4850; (4) Y4 = 0,0003 X1 + 0,0015 X10 - 0,0010 X12 - 0,0001 X18 + 0,6194, (5) где Y1 - количество ДТП за год в расчете на 100 км2; Y2 - количество ДТП за год в расчете на 10 тыс. человек населения; Y3 - количество ДТП за год в расчете на 10 тыс. автомобилей; Y4 - количество ДТП за год в расчете на 1 млн. авт.-км государственных дорог; Х1 - числен­ность населения на 1 км2; X2 - процент городского населения; X9 -процент улиц с твердым покрытием, вычисляемый от общей длины общественных дорог и улиц с твердым покрытием; Х10 - длина обще­ственных дорог и улиц с твердым покрытием на 100 км2; Х12 - число автомобилей на 1 тыс. жителей; Х13 - число автомобилей на 100 км2; Х18 - среднегодовое суточное движение в реальных автомобилях по государственной дорожной сети.

В уравнениях (2) и (3) все коэффициенты регрессии имеют поло­жительные знаки, т. е. увеличение или уменьшение каждой из объяс­няющих переменных приводит также к увеличению или уменьшениюзависимых переменных Y1 и Y2.

Из уравнений (4) и (5) следует (принцип, подтвержденный мно­гими исследованиями по БД), что показатели ДТП, измеряемые в рас­чете на определенный объем перевозок и определенное число зареги­стрированных автомобилей, имеют тенденцию уменьшаться при по­вышении уровня автомобилизации данной территории и увеличении интенсивности движения.

Вопрос влияния планировки сети городских магистралей на ава­рийность в городах Великобритании рассмотрен в работе [3]. На рис.1 приведены средние значения показателей опасности для некоторых городов Англии. Из этого примера видно, что размер города не оказы­вает большого влияния на безопасность движения.

=1    I      I      I      I      I      I       I      I _I_I_I

О 100 200 300 400 500 550

Численность населения городов (в тыс.) за 1963 - 67 гг.

Рис. 1 - Зависимость средней величины показателя опасности происшествий от количества жителей в населенных пунктах (рамкой обведены новые города): 1 - Шеффилд, 2 - Лидс, 3 - Бристоль, 4 - Эдинбург, 5 - Ковентри, 6 - Кардифф, 7 -Ноттингем, 8 - Лейчестер, 9 - Оксфорд, 10 - Йорк, 11 - Норвиг, 12 - Ньюбери, 13 -Честерфилд, 14 - Менсфилд, 15 - Грэнгемаус, 16 - Бас, 17 - Басилдон, 18 - Корби, 19 -Стивенэйдж, 20 - Ист Килбрайд, 21 - Кумбернолд.

Исследования, проведенные в Норвегии, показали, что в норвеж­ских городах существует четкая взаимосвязь между плотностью за­стройки и интенсивностью движения (рис.2) [4]. Выявлено, что при уменьшении плотности застройки с 600 до 300 м на жителя величина пробега автомобилей на одного жителя в год сокращается приблизи­тельно на 33%. Это дает сокращение ожидаемого количества происше­ствий на 30%.

В работе [5] получены зависимости между плотностью ДТП и ин­тенсивностью движения, которые выражаются формулой

Y = ax X

(6)

где Y - плотность происшествий, количество ДТП на 1 км улиц в год; Х - среднесуточная годовая интенсивность движения; а - постоянный коэффициент; в - показатель степени, изменяющийся от -1 до +2.

Рис.2 - Взаимосвязь между плотностью населения и величиной пробега автомобилей на одного жителя в год в 32 городах Норвегии

Наблюдения, проведенные за рубежом, показали, что число жертв автомобильного движения увеличивается с ростом автомобильного парка и населения. В середине прошлого века Р.Смид (Англия) уста­новил корреляционную зависимость между количеством ДТП со смер­тельным исходом, приходящимся на 100 тыс. жит. (d), и уровнем ав­томобилизации (n). В общем случае формулу Р.Смида можно предста­вить в виде:

d = k4n . (7) В работе [6] выполнен расчет коэффициента k для городов До­нецкой области. Например, для Донецка и Мариуполя коэффициент k составляет соответственно 1,4 и 0,9. Полученные значения k и долж­ны учитываться при проведении прогноза аварийности в этих городах.

Приведенные выше исследования свидетельствуют о чрезвычай­ной актуальности обозначенной проблемы. Однако рассмотренные зависимости в большей степени ориентированы на большие админист­ративные районы и базируются на обширных материалах наблюдений за интенсивностью движения в них, что делает их ограниченными для практического применения при оценке БД в городах, либо носят одно­сторонний характер и учитывают влияние на БД одного из градо­строительных факторов. Это указывает на необходимость дальнейших исследований в области БД в городах и систематизации уже известных результатов для совершенствования процесса градостроительного про­ектирования.

Целью данной работы является получение относительно простых, применимых на практике моделей, описывающих зависимость между показателями безопасности движения в городах и градостроительными факторами, влияющими на безопасность движения.

В начале предостережем от иллюзий о получении путем модели­рования точных количественных прогнозов таких показателей, как уровень БД в городах, и о хорошем совпадении найденных при этом результатов со статистикой. Это объясняется чрезвычайной сложно­стью исследуемых объектов (городов), делающих принципиально не­возможным точные количественные оценки показателей БД. Однако даже приближенное количественное определение базовых показателей безопасности и риска движения в городе, необходимое для ориентиро­вочной оценки и сравнения различных альтернативных градостроитель­ных проектов, безусловно, оправдано.

Для получения количественной характеристики изменения пока­зателей БД под влиянием градостроительных факторов в выборку включено 16 единиц наблюдения - города Донецкой области с населе­нием свыше 50 тыс. чел. Исследуемый материал для указанных горо­дов состоял из статистических данных за 11 летний период (с 1994 по 2004 гг.), собранных в Главном управлении статистики в Донецкой области и в Госавтоинспекции УМВС Украины в Донецкой области.

Ранее в работе [7] нами была предложена классификация градо­строительных факторов, влияющих на БД в городах. Среди этих фак­торов выделяем внешние и внутренние общеградостроительные: фак­торы, формирующие движение, и факторы, связанные с планировоч­ной структурой УДС.

Показатели, в которых можно выразить приведенные выше фак­торы и которые будем учитывать при моделировании, следующие:

а) внешние факторы: Х1 - сумма внешних автомобильных связей города (учитывались входы в город национальных, региональных и территориальных дорог); Х2 - доля населения горсовета, проживающе­го в исследуемом городе, %; Х3 - доля улиц с транзитным движением от общей длины улиц города с усовершенствованным покрытием (ас­фальтобетон или цементобетон), %; Х4 - плотность связи между насе­ленными пунктами в горсовете; определяли как отношение плотности населения в целом по горсовету к плотности населения города;б) факторы, формирующие движение: Х5 - численность населения города, тыс. чел.; Х6 - количество зарегистрированных в городе легко­вых автомобилей; Х7 - плотность населения города; Х8 - уровень авто­мобилизации в городе в легковых автомобилях; Х9 - число легковых автомобилей на 1 км улиц с усовершенствованным покрытием; Х10 -число всех автомобилей, зарегистрированных в городе, на 1 км улиц с усовершенствованным покрытием; Х11 - число легковых автомобилей на 1 км2 улиц с усовершенствованным покрытием; Х12 - число всех автомобилей, зарегистрированных в городе, на 1 км2 улиц с усовер­шенствованным покрытием; Х13 - число легковых автомобилей на 1 км2 площади города;

в) факторы, связанные с планировочной структурой УДС: Х14 -площадь города, км2; Х15 - индекс формы территории города, с [8]:

Х15 = %2 , (8)

где S - площадь города, км2; l - длина наибольшей оси города, км; Х16 - доля территории города под застройкой, %; Х17 - линейная плот­ность УДС, км/км2; Х18 - квадратичная плотность УДС, %; Х19 - сред­няя ширина улиц с усовершенствованным покрытием, м; Х20 - обеспе­ченность улиц тротуарами, км тротуара / км улиц; Х21 - средняя шири­на тротуара, м; Х22 - обеспеченность населения УДС, км / тыс. жит.; Х23 - линейная плотность тротуаров, км/км2; Х24 - квадратичная плот­ность тротуаров, %.

Среди возможных показателей градостроительных факторов учи­тывались только те, которые непосредственно имеются в статистиче­ских данных либо могут быть получены расчетом на основании этих данных. Таким образом, среди многочисленных показателей оказалось возможным учесть лишь небольшое их количество. Однако отброшен­ные показатели часто оказываются отображенными в оставшихся. На­пример, в [9] было установлено, что такой показатель как частота пе­редвижений населения:

- растет по мере увеличения радиуса территории города;

- сокращается при увеличении плотности населения в городе;

- различие между городами в частоте передвижений объясняется формой города.

Поэтому считаем, что применение ограниченного количества по­казателей не снижает ценности модели.

В качестве зависимых переменных, характеризующих состояние БД в городах, были приняты: Y1 - количество ДТП за год в расчете на 1000 легковых автомобилей (риск движения); Y2 - количество ДТП за год в расчете на 1000 жителей города (риск здоровью).

Следующим шагом моделирования явилось установление связи между выделенными показателями путем построения матрицы парных корреляций. Если парный коэффициент корреляции превышал 0,8 (с уровнем значимости 0,05), один из показателей исключали. Таким об­разом были исключены следующие показатели: Х6, Х9, Х11, Х12, Х13, Х20, Х22. Здесь и далее расчеты выполнялись на ПЭВМ с использованием программы STATISTICA в среде Windows.

Для дальнейших расчетов были введены частные коэффициенты аварийности Кь учитывающие влияние каждого отдельного показателя на безопасность движения в городе. Методом регрессии были рассчи­таны зависимости коэффициентов аварийности от соответствующих показателей отдельно для зависимых переменных Y1 и Y2 (табл.1).

Таблица 1 - Частные коэффициенты аварийности

Частные

Зависимости для определения частных коэффициентов аварийности

коэффици­енты

Y} , ДТП/1000 легк. авт.

Y2 , ДТП/1000 жит.

к2

К2 = 2,3697-1,43 IX 2

К2 = 2,036 - 1,0289Х2

к4

К, = 2,0474 -1,6774Х4 + 0,8066Х2

 

к5

К5 = 1,2161-0,0005Х5

 

к7

Кп = 1,6122 - 0,4805Х7 + 0Д278Х2

К, = 1,6809 - 0,4636Х7 + 0Д246Х2

к8

Ks =2,985 -0,0175Х8

 

К10

К10 =1,8114-0,0043Х10

К10 = 1,259- 0,0036Х10 +1,964*10-5Х,20

К; 4

Ки = 1,486-0,003Х14 +8,129*10^ Хги

 

к15

К15 = 2,2677-2,2377Х15 +1,3056Х2

 

Кїв

 

К16 = 1,887 - 0,0192 + 0,0002Х26

К,7

КХ1 = 1,518 - 0,3034Х17 + 0,0644Х27

 

К-18

Кп = 1,1582 - 0,08\Хп + 0,038 IX2

Кп =0,9675 + 0,0849Х18

К ід

Ki9 =0,7814 + 0,0419ХХ9

К19 = -0,3904+ 0,286Х19 -0,0102^

к23

 

К2Ъ = 1,4998- 0,1829Х23 + 0,0429Х23

К-24

К2, = 1,0368+ 0,9055Х24 - 0,425 \Х\,

К24 = 0,817 + 0,8236Х24 - 0,3579Х24

Получить зависимость для некоторых частных коэффициентоваварийности от соответствующих показателей не удалось. Поэтому в табл. 1 они отсутствуют.

Ниже приведен пример получения регрессионной зависимости для одного из коэффициентов аварийности - К8 по зависимой пере­менной Yi.

Всю совокупность имеющихся статистических данных по показа­телю Х8 (уровень автомобилизации населения) разбиваем на интерва­лы. Для каждого интервала определяем среднее значение уровня авто­мобилизации и соответствующее ему среднее для интервала значение Yi (табл.2).

Страницы:
1  2 


Похожие статьи

Е А Рейцен, А В Толок - Влияние градостроительных факторов на безопасность движения в городах донецкой области