СОВРЕМЕННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ОБЩЕСТВЕННОГО ГОРОДСКОГО ТРАНСПОРТА В МЕГАПОЛИСЕ

АННОТАЦИЯ

Статья затрагивает актуальную тему моделирования развития общественного городского транспорта в условиях мегаполисов. Подробно рассматриваются современные методы и инструменты, необходимые для эффективного анализа и последующей оптимизации транспортных потоков. Особое внимание уделяется влиянию урбанизации на транспортные системы, акцентируется внимание на растущих вызовах, с которыми сталкиваются мегаполисы. В контексте устойчивого развития городов освещается роль динамического моделирования, применения геоинформационных систем и технологий интернета вещей. Обсуждаются достоинства и ограничения каждого подхода, предоставляются рекомендации для исследователей и практиков в этой сфере. Статья призывает к комплексному использованию современных технологий для повышения экологической безопасности и экономической эффективности городских транспортных систем.

ABSTRACT

The article touches on the relevant topic of modeling the development of public urban transport in the conditions of megacities. It examines in detail modern methods and tools necessary for effective analysis and subsequent optimization of traffic flows. Special attention is paid to the impact of urbanization on transport systems, with a focus on the growing challenges faced by megacities. In the context of sustainable urban development, the role of dynamic modeling, the use of geographic information systems, and Internet of Things technologies are highlighted. The merits and limitations of each approach are discussed, and recommendations are provided for researchers and practitioners in this field. The article calls for a comprehensive use of modern technologies to enhance the environmental safety and economic efficiency of urban transport systems.

Ключевые слова: моделирование транспортных систем, мегаполисы, урбанизация, геоинформационные системы, интернет вещей, устойчивое развитие, экологическая безопасность, экономическая эффективность, общественный транспорт, инновации в транспорте.

Keywords: transport system modeling, megacities, urbanization, geographic information systems, internet of things, sustainable development, environmental safety, economic efficiency, public transport, transport innovations.

Введение

В последние десятилетия с появлением сложных городских агломераций и усилением миграции населения в крупные города возрастает нагрузка на городские транспортные системы, все острее проявляются проблемы загрязнения окружающей среды и необходимость сокращения выбросов в окружающую среду. Растут требования к экономической эффективности транспортных систем, а именно: снижению затрат на транспорт, уменьшению времени в пути, оптимизации использования ресурсов и инфраструктуры [1]. Таким образом, актуальность оптимизации работы городского транспорта определяется сочетанием социальных, экологических, технологических и экономических факторов, подчеркивающих необходимость продолжения исследований и разработок в области моделирования и оптимизации городских транспортных систем. 

Цель нашего исследования заключается в анализе и обсуждении современных методов и инструментов моделирования транспортных систем в условиях растущей урбанизации и усиления миграции населения в крупные города. В статье приводится обзор существующих научных работ и исследований, связанных с моделированием городских транспортных систем, призванный выявить текущие тенденции, проблемы и перспективные направления в этой области. Для оценки и сопоставления различных методов и инструментов моделирования, их возможностей и ограничений в контексте специфических задач управления городским транспортом применяется сравнительный анализ.

В условиях глобализации и урбанизации мегаполисов исследователи и практики во всем мире столкнулись с необходимостью поиска новых подходов к планированию и управлению городским транспортом [2]. Все вышеуказанное послужило стимулом для развития современных методов и инструментов моделирования транспортных систем, что, в свою очередь, способствовало активному развитию научных исследований.

Одним из ключевых направлений в этом контексте является применение систем динамического моделирования [3], основанных на принципах искусственного интеллекта и машинного обучения [4]. Такие системы позволяют проводить комплексный анализ многомерных данных о движении транспортных средств, пассажиропотоков, инфраструктурных объектов  [5], что делает возможным прогнозирование различных сценариев развития транспортной сети мегаполиса [6], планирование новых и оптимизацию существующих транспортных схем. Ниже в таблице 1 приведены примеры таких систем, их достоинства и недостатки.

Таблица 1.

Анализ систем динамического моделирования в транспортной сфере

Важную роль в современных исследованиях играют также геоинформационные системы (ГИС) [7], которые, совмещаясь с методами машинного обучения, позволяют визуализировать и анализировать пространственные и географические данные. Применение ГИС в сочетании с алгоритмами оптимизации приводит к созданию более эффективных маршрутов для общественного транспорта [8], учету потребностей различных групп населения и решению экологических проблем города. В таблице 2 примеры программных продуктов ГИС, их использование, а также достоинства и недостатки внедрения ГИС в системы городского пассажирского транспорта.

Таблица 2.

Анализ ГИС-платформ для оптимизации городского пассажирского транспорта

Также нельзя обойти стороной и роль интернета вещей (IoT) в моделировании городского транспорта [9]. Благодаря сбору данных с различных датчиков и устройств, встроенных в транспортные средства и инфраструктуру, исследователи получают возможность мониторить реальное состояние транспортной системы в режиме реального времени [10], что способствует более быстрой адаптации к изменяющимся условиям движения

Таблица 3.

Использование IoT продуктов в моделировании городского транспорта

В качестве примеров мы привели самые известные программные продукты международных компаний, которые используются в США, Канаде, Австралии, странах Европы, Ближнего Востока и Азии. Также существует множество программных продуктов, созданных под потребности локальных рынков. Стоит также отметить, что конкретные продукты и их применение могут значительно варьироваться в зависимости от специфических потребностей и контекста. Однако имеющийся анализ уже позволяет нам сделать определенные выводы .

Выводы и рекомендации

Системы динамического моделирования позволяют анализировать и прогнозировать транспортные потоки, учитывая множество переменных и сценариев. Однако их эффективность может быть ограничена высокими требованиями к качеству исходных данных и сложностью моделей.

ГИС, с другой стороны, предоставляют мощные инструменты для визуализации и анализа пространственных данных, но также требуют значительных ресурсов и специализированных навыков для эффективного использования.

Интернет вещей (IoT) предлагает революционные возможности для сбора реальных данных в реальном времени от множества источников, но вопросы безопасности и приватности данных являются слабой стороной многих проектов. Кроме того, интеграция этих технологий представляет собой сложную задачу, требующую координации между различными стейкхолдерами и согласованности технических стандартов.

Мы считаем, что дальнейшие исследования в области моделирования городского транспорта должны сосредоточиться на нескольких ключевых аспектах.

1. Необходимо исследовать, как улучшить точность и надежность данных, используемых в динамических моделях транспорта. Это может включать разработку новых методов сбора данных или улучшение существующих методов анализа данных для учета переменных, таких как погодные условия, мероприятия, происходящие в городе, и другие факторы, которые могут влиять на транспортные потоки.
2. Исследования должны рассмотреть, как лучше интегрировать различные системы моделирования для создания комплексных, многоуровневых моделей. Это может включать исследование способов совместного использования различных типов данных между системами и создание стандартов для облегчения этого процесса.
3. Требуется адаптация описанных технологий к различным географическим и социально-экономическим контекстам. Необходимо проводить исследования с целью определения, какие методы моделирования наиболее подходят для различных типов городов — например, мегаполисов против малых городов, или регионов с высоким уровнем дохода против тех, где доходы ниже. Это также должно включать исследование того, как социально-экономические факторы, такие как распределение доходов, доступность транспорта и уровень развития городской инфраструктуры, могут влиять на транспортные потребности и поведение населения.
4. Важно исследовать, как изменения в городской инфраструктуре и транспортной политике могут быть отражены в моделях транспорта. Это может включать всё, от внедрения новых форм общественного транспорта до изменений в правилах использования дорог или введения новых технологий.
5. Следует уделить внимание разработке и тестированию новых методов моделирования, которые могут учитывать будущие изменения в технологиях и обществе. Это может включать исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования транспортных потоков, а также разработку адаптивных систем, которые могут автоматически обновляться по мере изменения условий.

Заключение

Таким образом, моделирование, развитие и оптимизация транспортных систем мегаполиса – это сложный и многогранный процесс, требующий комплексного и системного подхода. Хотя каждый из проанализированных методов имеет свои ограничения, их совместное использование и дальнейшее развитие могут значительно улучшить эффективность и устойчивость городских транспортных систем. Благодаря современным технологиям и методам анализа, у ученых и инженеров появляется возможность эффективно решать актуальные задачи в области организации городского транспорта, делая перемещение по городу быстрее, безопаснее и комфортнее для всех его жителей.

Список источников:

1. Сакульева Т. Н. Развитие общественного транспорта и изменение транспортного поведения //Вестник университета. – 2023. – №. 5. – С. 63-69.
2. Арифджанова Н. З. Совершенствование логистической системы управления общественным транспортом в условиях города //Экономика и социум. – 2021. – №. 5-2 (84). – С. 702-708.
3. Андреев К. П., Терентьев В. В. Современные проблемы городского пассажирского транспорта //Научный альманах. – 2016. – №. 11-2. – С. 19-21.
4. Шумский С. Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта. – Aegitas, 2019.
5. Беликова А. О. и др. Основы математического моделирования транспортных процессов методом рангового анализа и многомерных квазиреальных кубов знаний //Транспорт и сервис. – 2014. – №. 2. – С. 8-21.
6. Nazarova V., Kenjaeva B., Atadjanova Z. Modeling The Level Of Attractiveness Of Urban Public Passenger Transport Of The City Of Tashkent //Journal of Optoelectronics Laser. – 2022. – Т. 41. – №. 5. – С. 274-280.
7. Полтавская Ю. О. Применение геоинформационных систем для обеспечения устойчивого развития транспортной системы города //Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине. Сборник научных трудов VI Международной научной конференции. – 2019. – С. 164.
8. Кенжаева Б. О. Транспорт-логистик хизматлари бозорини самарали бошқариш //Journal of new century innovations. – 2023. – Т. 29. – №. 6. – С. 3-7.
9. Назарова В. Х. Современные тенденции развития городского пассажирского транспорта //Экономика и социум. – 2022. – №. 12-1 (103). – С. 789-794.
10. Елькин Д. М., Вяткин В. В. На пути к интернету вещей в управлении транспортными потоками: обзор существующих методов управления дорожным движением //Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2019. – №. 5 (207). – С. 100-113.