Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей ШУЛЬМАН ДАРИНА ОЛЕГОВНА

Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей
<
Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей
>

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

ШУЛЬМАН ДАРИНА ОЛЕГОВНА. Обоснование этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей: диссертация ... кандидата технических наук: 05.22.06 / ШУЛЬМАН ДАРИНА ОЛЕГОВНА;[Место защиты: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I"].- Санкт-Петербург, 2015.- 147 с.

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА 1. Анализ развития скоростного и высокоскоростного железнодорожного движения 9

1.1 Опыт развития скоростного и высокоскоростного железнодорожного движения за рубежом и в России 9

1.2 Анализ существующих методик расчета полигона сети железных дорог и современных методов прогнозирования пассажиропотока 17

1.3 Объект исследования. Основные понятия и определения 22

1.4 Выводы по первой главе 26

ГЛАВА 2. Математическая модель пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта на направлении москва – Санкт-Петербург 27

2.1 Обоснование выбранного метода исследований 27

2.2 Анализ факторов влияния 29

2.3 Регрессионный анализ изменения пассажиропотока железнодорожного транспорта 34

2.4 Регрессионный анализ изменения пассажиропотока авиационного транспорта 47

2.5 Оценка временных границ прогноза пассажиропотока 53

2.6 Выводы по второй главе 57

ГЛАВА 3. Прогноз пассажиропотока на направлениях перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей 59

3.1 Прогноз пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта на направлении Москва - Санкт-Петербург 59

3.2 Анализ перераспределения пассажиропотока между железнодорожным и авиационным видами транспорта (на примере зарубежных высокоскоростных железнодорожных направлений) 61

3.3 Анализ и прогноз перераспределения пассажиропотока между железнодорожным и авиационным видами транспорта на направлении Москва - Санкт-Петербург 68

3.4 Прогноз исчерпания пропускной способности поездов «Сапсан» на направлении Москва - Санкт-Петербург 71

3.5 Математическая модель пассажиропотока на направлении Москва - Казань 74

3.6 Математическая модель пассажиропотока на направлении Москва - Адлер 84

3.7 Прогноз пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта на направлении Москва - Казань 94

3.8 Прогноз пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта на направлении Москва - Адлер 96

3.9 Выводы по третьей главе 99

ГЛАВА 4. Методика обоснования этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей 101

4.1 Общие положения методики 101

4.2 Анализ критериев оценки потенциала железнодорожных участков перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей 103

4.3 Формализованное представление методики 107

4.4 Пример реализации методики на направлениях Москва-Санкт-Петербург, Москва-Казань, Москва-Адлер 114

4.5 Выводы по четвертой главе 133

Заключение 134

Список литературы

Введение к работе

Актуальность темы исследования. Высокоскоростное движение
поездов играет важную роль в повышении конкурентоспособности
железных дорог в сравнении с автомобильным и авиационным видами
транспорта. Формирование топологии сети высокоскоростных

железнодорожных магистралей (далее ВСМ) требует учта специфики
страны. Одной из важнейших задач, особенно в начальный период
формирования сети ВСМ в стране, является изучение особенностей
формирования и перераспределения во времени пассажиропотока как
сложного процесса случайного характера. Поэтому необходимой
становится разработка математической модели, на основе которой можно
прогнозировать пассажиропоток в зоне, тяготеющей к ВСМ, и с учтом
ряда важных дополнительных критериев обосновать выбор

железнодорожных участков, перспективных для организации

высокоскоростного движения пассажирских поездов. Зарубежный опыт подтверждает актуальность данной диссертационной работы.

Цель и задачи работы. Целью настоящего исследования является
обоснование этапности формирования перспективной сети

высокоскоростных железнодорожных магистралей в России.

Идея работы заключается в совершенствовании существующих
методик анализа факторов, характеризующих потенциал

железнодорожных участков и полигонов сети, с учетом особенностей
эксплуатации высокоскоростных магистралей. К таким особенностям, в
частности, можно отнести существенное влияние социально-

экономических факторов на формирование пассажиропотока в зоне, тяготеющей к ВСМ, и, как следствие, значительное влияние размеров самого пассажиропотока на эффективность капитальных вложений в сооружение высокоскоростных магистралей.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  1. проанализировать существующие методики расчта полигонов сети железных дорог и методы прогнозирования пассажиропотока;

  2. исследовать зависимости пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта от региональных социально-экономических факторов и оценить тенденции его изменения с учетом этих факторов;

  3. разработать математическую модель пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта, основанную на использовании выявленных зависимостей его величины от исследуемых социально-экономических факторов, необходимую для анализа показателей пассажирской работы на существующих конкурентоспособных видах транспорта и для оценки активности взаимодействия агломераций в районах, тяготеющих к ВСМ;

  4. проанализировать тенденции перераспределения пассажиропотока между конкурентоспособными видами транспорта на участках, перспективных для сооружения высокоскоростных железнодорожных магистралей;

  5. определить критерии оценки потенциала железнодорожных участков, претендующих на включение в перспективную сеть ВСМ;

  6. разработать методику обоснования этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей;

  7. дать рекомендации по формированию полигона перспективной сети ВСМ в составе сети железных дорог России.

Объект исследования: перспективная сеть высокоскоростных железнодорожных магистралей.

Предмет исследования: показатели и критерии оценки потенциала железнодорожных участков перспективной сети ВСМ.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем:

  1. Разработана математическая модель пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта, основанная на использовании выявленных зависимостей его величины от исследуемых социально-экономических факторов.

  2. Установлены параметры перераспределения пассажиропотока на направлении Москва – Санкт-Петербург между конкурентоспособными видами транспорта и смоделирован график овладения пассажирскими перевозками поездами "Сапсан".

  3. Впервые предложена классификация критериев оценки потенциала железнодорожных участков для перспективной сети ВСМ.

  4. Обоснована этапность формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей.

Теоретическая значимость: разработана математическая модель
пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта,
основанная на использовании выявленных зависимостей его величины от
исследуемых социально-экономических факторов, позволяющая

определить величину и временные границы прогноза пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта, а также корректировать результаты прогноза и топологию перспективной сети ВСМ с учетом изменения социально-экономических факторов.

С практической точки зрения результаты исследования позволяют:
обосновать этапность строительства или реконструкции участков
железных дорог для организации высокоскоростного движения

пассажирских поездов на рассматриваемом полигоне; повысить эффективность капитальных вложений в строительство высокоскоростных железнодорожных участков, которые, впоследствии, будут являться частью линии или полигона сети ВСМ.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных
задач в диссертации применены следующие методы исследования: теория
вероятности, корреляционный и автокорреляционный анализ,

множественный регрессионный анализ, метод оптимизации

многокритериальных решений, парето-оптимальное решение, метод взвешенной суммы оценок частных критериев, метод "гравитационного взаимодействия между объектами".

Научные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся:

- математическая модель пассажиропотока железнодорожного и
авиационного видов транспорта на примере направлений Москва – Санкт-
Петербург, Москва – Казань, Москва – Адлер;

функциональные зависимости, описывающие перераспределение пассажиропотока между конкурентоспособными видами транспорта на направлении Москва – Санкт-Петербург;

классификация критериев оценки потенциала железнодорожных участков, претендующих на включение в перспективную сеть ВСМ;

методика обоснования этапности формирования перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей (на примере направлений Москва – Санкт-Петербург, Москва – Казань, Москва – Адлер).

Степень достоверности научных положений. Достоверность подтверждается хорошей сходимостью фактических статистических данных пассажиропотока железнодорожного и авиационного видов транспорта с результатами теоретических расчетов (относительная погрешность - до 15 %).

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

- Международной конференции "Современные проблемы
проектирования, строительства и эксплуатации транспортных объектов",

посвященной 85-летию кафедры "Изыскания и проектирование железных дорог" и 65-летию кафедры "Промышленный и городской транспорт", ПГУПС, г. Санкт-Петербург, 2010 г.;

- Всероссийской молодежной научно-практической конференции с
международным участием «Научно-техническое и экономическое
сотрудничество стран АТР в XXI веке», ДВГУПС, г. Хабаровск, 2011 г.;

Международной научно-практической конференции «Транспорт XXI века: исследования, инновации, инфраструктура», посвященной 55-летию Уральского государственного университета путей сообщения, УрГУПС, г. Екатеринбург, 2011 г.;

Международной научно-практической конференции «Проблемы разработки национальных железнодорожных стандартов республики Эфиопия», ПГУПС, г. Санкт-Петербург, 2013 г.;

- Всероссийской научно-технической конференции с
международным участием «Транспорт Урала - 2013», посвященной 135-
летию Свердловской железной дороги, УрГУПС, г. Екатеринбург, 2013 г.;

Публикации. Основное содержание работы отражено в 9 публикациях, 3 из которых в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 147 страницах машинописного текста, содержит 39 рисунков, 53 таблицы и список литературы из 124 наименований.

Анализ существующих методик расчета полигона сети железных дорог и современных методов прогнозирования пассажиропотока

В связи со значительным увеличением объемов промышленного производства, роста численности населения, возникновением проблемы экономии энергоресурсов была принята следующая программа до 2020 года: строительство новых железных дорог (до 120 тыс. км), в том числе выделенных линий со скоростями движения пассажирских поездов более 250 км/ч (до 50 тыс. км). В эту программу входит реконструкция и модернизация существующих железнодорожных путей с целью увеличения провозной способности грузового сообщения. В течение пятилетнего плана 2006-2010 годов политические усилия были направлены на привлечение крупных инвестиций, как для проектирования и строительства, так и для научно-исследовательских разработок и подготовки кадров и специалистов [58]. Огромную роль сыграло сотрудничество КНР с крупнейшими и хорошо зарекомендовавшими себя компаниями по производству высокоскоростного подвижного состава (Alstom, Bombardier, Siemens). Например, сегодня Китай на своих заводах уже выпускает собственный подвижной высокоскоростной поезд «Гармония CHR380», конструкционная скорость которого составляет 380 км/ч. В декабре 2010 года на лини Пекин-Шанхай был установлен национальный рекорд скорости 486 км/ч [115].

Сеть ВСМ в Китае включает не только реконструированные существующие и выделенные высокоскоростные железнодорожные линии, но и магнитолевитационный транспорт - первый в мире транспорт на магнитном подвесе для коммерческой перевозки пассажиров. Он был введен в эксплуатацию в 2004 году на линии Шанхай - аэропорт, протяженностью 30 км с максимальной скоростью движения поездов 430 км/ч [7, 113].

Первая высокоскоростная магистраль в Европе была построена во Франции между Парижем и Лионом в 1981 году. Уже тогда в экспериментальной поездке был установлен рекорд скорости 380,4 км/ч. Исследования по сооружению в стране сети высокоскоростных железных дорог проводились еще в 60-х годах двадцатого века в ответ на запуск высокоскоростной линии в Японии в 1964 году. Скоростные поезда TGV и высокоскоростные поезда LGV были разработаны французской машиностроительной компанией Alstom совместно с национальными железными дорогами SNCF. Важно отметить, что рекорд скорости 574,8 км/ч, установленный 3 апреля 2007 года опытным поездом TGV V150 на участке Париж-Страсбург [124], до сих пор остается абсолютным мировым рекордом на железных дорогах системы «колесо-рельс». Еще одна особенность сети TGV во Франции - перевозка не только пассажиров, но и почтово-багажных грузов между Парижем, Маконом и Кавайоном в ночное время суток. К 2017 году планируется запустить специализированный высокоскоростной грузовой экспресс между Парижем и Лондоном [117].

Сегодня во Франции насчитывается 2036 км высокоскоростных железных дорог, на стадии строительства 757 км, до 2025 года планируется построить 2407 км. Франция является страной, положившей начало созданию трансъевропейской высокоскоростной сети железных дорог. Сеть Thalys связала Францию с Бельгией, Германией и Нидерландами, а поезда Eurostar – с Великобританией. В настоящее время международная сеть ВСМ в Европе охватывает также ряд других стран: Швейцарию, Австрию, Италию [42, 119].

На настоящий момент самой протяженной сетью ВСМ в Европе (34,2%) обладает Испания - 2515 км [119]. Идея сооружения в стране высокоскоростной железнодорожной сети относится к концу 80-х годов с целью создания высокоскоростного коридора Испания-Франция с дальнейшим продлением в другие страны. В 1992 году на направлении Мадрид-Севилья вводится в эксплуатацию первый высокоскоростной поезд. Открытие линии было приурочено к выставке Экспо-92, проходящей в Севилье. Сегодня испанские высокоскоростные железные дороги AVE осуществляют перевозку пассажиров со скоростью до 330 км/ч по выделенным линиям с шириной колеи 1435 мм. На совмещенных скоростных и высокоскоростных участках пути, где ширина колеи различна и равна 1435, 1520 и 1668 мм эксплуатируется специализированный подвижной состав серии Talgo, созданный совместно с канадским концерном Bombardier. Разработанный механизм автоматического изменения ширины колесной пары поезда позволяет организовывать безостановочное движение теперь не только в Испании, но и в других странах [26]. Программа развития высокоскоростного транспорта Испании предусматривает эксплуатацию 5525 км ВСМ путей к 2025 году, а также поставку высокоскоростного подвижного состава для эксплуатации в Узбекистан, Казахстан и другие страны [119].

В Германии сеть высокоскоростных железных дорог Intercity-Express (ICE) эксплуатируется с 1988 года и состоит из специализированных выделенных путей со скоростью движения пассажирских поездов до 320 км/ч и реконструированных существующих железных дорог под скорость до 230 км/ч. Современные поезда семейства Velaro, разработанные и сконструированные под руководством концерна Siemens AG, реализуются не только в Германии, но и в Испании, Китае (поезд Transrapid на магнитном подвесе), России (поезд "Сапсан"). Сегодня общая протяженность ВСМ в Германии составляет 1352 км, до 2025 года планируется построить еще 790 км [7, 119].

В Италии сеть высокоскоростных магистралей эксплуатируется, как на выделенных высокоскоростных, так и на совмещенных модернизированных участках железнодорожного пути. Еще в 60-х годах прошлого столетия в стране велись активные исследования в области увеличения скоростей движения поездов, делались попытки конструирования электропоездов с качающимися опорами тележки. Результатом данных исследований стало создание поезда серии Pendolino (в переводе с итал. «маятник»), который оборудован механизмом наклона кузова относительно вертикальной оси, что позволяет значительно расширить полигон ВСМ [96]. Подобные скоростные и высокоскоростные поезда сейчас популярны в таких странах, как Испания, Финляндия, Япония, Россия и др. Сегодня в Италии эксплуатируется 923 км ВСМ, запланировано реализовать к 2025 году еще 346 км [119].

В Великобритании скоростная линия High Speed 1 протяженностью 113 км соединяет Лондон с Евротоннелем. Скорость трансъевропейского поезда Eurostar на маршруте Париж-Лондон достигает 300 км/ч, сокращая время поездки между двумя столицами до 2,4 часов. На стадии планирования запуск к 2025 году еще 543 км высокоскоростных магистралей [119].

Регрессионный анализ изменения пассажиропотока железнодорожного транспорта

Проверим значимость полученного уравнения регрессии (2.3.4) по критерию дисперсионного анализа (F-критерию). Согласно источнику [33], для проверки гипотезы Н0 (о равенстве нулю элементов вектор-столбца В) используется статистика: T1 QR которая при выполнении гипотезы Н0 имеет F-распределение с (к+1) и (п-к-1) степенями свободы, где Fкрит - критерий дисперсионного анализа (F-критерий); к -количество факторов, равное 3; QR - сумма квадратов отклонений от нуля, вычисляемая по формуле (2.3.6); п - число наблюдений, равное 18; Qocm - сумма квадратов отклонений результатов наблюдений, вычисляемая по формуле (2.3.7).

Если уравнение регрессии незначимо, т.е. все коэффициенты уравнения равны нулю, то анализ уравнения регрессии не имеет смысла. Сведем расчет для уравнения регрессии (2.3.4) в таблицу 2.7.

По таблице F-распределения [33] для уровня значимости 0,05 и степенями свободы 4 и 14 соответственно найдем критическое значение: Fкрит(0,05; 4; 14)=3,11. Отсюда Fрасч Fкрит, следовательно, гипотеза Н0 отвергается. Полученное уравнение регрессии (2.3.4) значимо. Далее представляет интерес проверка значимости отдельных коэффициентов регрессии.

Значимость коэффициентов регрессии можно определить с помощью t-критерия, основанного на статистике: которая при выполнении гипотезы Н0 имеет /-распределение с числом степени свободы (п-к-1), где sbi определяются путем вычисления квадратного корня из элементов ковариационной матрицы S, расположенных по диагонали. Ковариационная матрица S вычисляется по формуле [33]:

По таблице t-распределения [4] для уровня значимости 0,05 и степени свободы 14 найдем критическое значение: tкрит(0,05; 14)=2,145. Отсюда tрасч tкрит для всех коэффициентов уравнения регрессии, следовательно, гипотеза H0 не отвергается. Это подтверждает незначимость всех рассмотренных коэффициентов регрессии.

Отметим, что в классической линейной регрессионной модели предполагается, что случайные составляющие не коррелируют друг с другом [33]. Вычислим по формуле (2.3.1) коэффициент корреляции между рассматриваемыми факторами влияния Х1 (численность населения), Х2 (населенность гостиниц) и Х3 (ВРП). Определим степень взаимосвязи согласно таблице 2.5. Результат расчета сведем в таблицу 2.9.

Полученные коэффициенты корреляции имеют положительные значения, близкие к единице, что свидетельствует о тесной связи между рассматриваемыми факторами влияния Х1, Х2 и Х3. Таблица 2.9 - Результат расчета коэффициента корреляции для факторов влияния в агломерации Москва - Санкт-Петербург

Согласно [33] следует использовать в расчете взвешенный метод наименьших квадратов взамен классического, что использовался ранее в регрессионном анализе. Рассмотрим частный случай.

Будем считать, что случайные «ошибки» некоррелированы между собой и имеют разные, но известные дисперсии. Если предположить, что относительная ошибка измерения Yt постоянна и равна о, то среднеквадратическое отклонение І будет пропорционально математическому ожиданию yt = Myt /Х этой величины, т.е. І = 0 у І [33].

Приступим к двушаговой процедуре решения данной задачи: 1 шаг: классическим методом наименьших квадратов найдем значения оценок уравнения регрессии Yt и проверим значимость уравнения по F-критерию (таблица 2.7), после чего определим среднюю относительную ошибку аппроксимации по формуле:

По таблице F-распределения для уровня значимости 0,05 и степенями свободы 4 и 14 соответственно критическое значение Fкрит, равное 3,11, меньше расчетного Fрасч. Следовательно, гипотеза Н0 отвергается. Полученное уравнение регрессии (2.3.14) значимо.

Значимость коэффициентов регрессии определим с помощью ґ-критерия согласно выражению (2.3.7). Для этого произведем оценку ковариационной матрицы по откорректированной формуле [33]:

Проанализируем полученные графические данные. Отметим, что статистические показатели пассажиропотока на рисунке 2.4 характеризуются некоторым спадом в период с 1996 по 2000 гг. и с 2008 по 2010 гг. В большей степени это объясняется дефолтом 1998 года в России и мировым экономическим кризисом 2008 года.

После каждого характерного спада наблюдается рост, вследствие чего на графике появляются некоторые «ямы». Периодичность «ям» в дальнейшем можно прогнозировать, точность такого расчета будет зависеть от периода времени. Чем больше количество наблюдений, тем точнее результат прогноза. Несмотря на периодичность и наличие «ям» в статистических данных, аппроксимированные значения пассажиропотока преимущественно имеют плавный рост. Исключением является период с 2008 по 2009 годы. В большей степени это объясняется наличием характерных «ям» у большинства рассматриваемых факторов влияния в тот же период. А именно населённость гостиниц, характеризующая часть туристического потока (небольшой спад, рисунок 2.2) и показатель ВРП, характеризующий экономическое развитие и деловую активность регионов в агломерации Москва - Санкт-Петербург (резкий спад, рисунок 2.3).

Методом оценки множественной регрессии, описанным в п. 2.3 данной главы, исследуем влияние социально-экономических факторов (Х1, Х2, Х3), представленных в п. 2.2, на величину пассажиропотока авиационного транспорта в полигоне Москва - Санкт-Петербург.

С целью установления степени зависимости между рассматриваемыми данными в исследуемом полигоне рассчитаем коэффициент корреляции согласно формуле (2.3.1). Результат расчета представлен в таблице 2.13. Таблица 2.13 - Результат расчета коэффициента корреляции для авиационного транспорта в агломерации Москва - Санкт-Петербург Москва - Санкт-Петербург Фактор Х1 -численность агломерации Фактор Х2 -населённостьгостиниц Фактор Х3 -валовой региональныйпродукт Y - пассажиропоток авиатранспорта 0,768 0,899 0,923 Полученные коэффициенты корреляции имеют положительные значения, близкие к единице, что говорит о тесной связи величины пассажиропотока авиационного транспорта Y и рассматриваемыми факторами влияния Xh Х2 и Х3 (таблица 2.5).

Анализ перераспределения пассажиропотока между железнодорожным и авиационным видами транспорта (на примере зарубежных высокоскоростных железнодорожных направлений)

Наряду с очевидным преимуществом того или иного вида транспорта, на «временном» поле могут быть выделены ориентировочные границы повышенной конкуренции, в частности авиатранспорта и высокоскоростной железнодорожной магистрали. В пределах этих границ времена хода «от двери до двери» отличаются незначительно и решающими факторами выбора транспорта пассажиром могут стать другие критерии, например, удобство расписания, условия комфорта, уровень безопасности поездки и т.д. [15]. Существенные преимущества высокоскоростных магистралей предопределяют некоторые особенности формирования и перераспределения пассажиропотока между возможными путями следования. Одна из таких особенностей - переход части пассажиропотока с авиатранспорта и автотранспорта на ВСМ. Международный опыт и соответствующие оценки свидетельствуют, что такой съём пассажиропотока с авиатранспорта на выделенную высокоскоростную железнодорожную линию может составлять от 75 до 100% (например, на направлении Париж – Брюссель, Париж – Лондон, Мадрид - Барселона) [46].

Вторая особенность формирования пассажиропотока, связанная с наличием высокоскоростной магистрали, - увеличение ”подвижности” населения, которая характеризуется средним количеством поездок на одного человека в год. Например, в Японии, где ВСМ эксплуатируется с 1964 г., она составляет 2,3 поездки в год, в странах Евросоюза - около 0,5 поездок, а в России примерно в 3 раза ниже, чем в странах Евросоюза [46]. В результате увеличения ”подвижности” населения можно ожидать рост пассажиропотока по высокоскоростным железнодорожным магистралям до 5 и более процентов в год [46, 72, 90, 91].

Проанализируем особенности перераспределения пассажиропотока между железнодорожным и авиационным видами транспорта на направлении Москва -Санкт-Петербург, а также пассажиропотока, приходящегося на поезда "Сапсан". Выполним прогноз перераспределения пассажиропотока поездов "Сапсан" и авиасообщения на данном направлении. Анализ и прогноз перераспределения пассажиропотока между железнодорожным и авиационным видами транспорта на направлении

Пассажиропоток железнодорожного транспорта на направлении Москва Санкт-Петербург учитывает статистические данные объема перевозок, осуществленных ночными поездами и дневными поездами «Сапсан». Поэтому для составления прогноза пассажиропотока поездов "Сапсан" на данном направлении определим их долю в железнодорожном транспорте. На сегодняшний день имеется четыре годовых наблюдения пассажиропотока поездов «Сапсан» за период с 2010 по 2013 гг. [30, 43] (таблица 3.4).

Данные о пассажиропотоке поездов "Сапсан" на направлении Москва - Санкт-Петербург № п/п Год Пассажиропоток ж.д. транспорта, млн. чел. Пассажиропоток поездов «Сапсан», млн. чел. Доля пассажиропотока поездов«Сапсан» в пассажиропотокеж.д. транспорта, % 1 2010 5,655 1,8600 32,9 2 2011 6,053 2,0852 34,4 3 2012 6,675 2,3760 35,6 4 2013 6,922 3,1570 45,6 На рисунке 3.5 представлен график изменения доли пассажиропотока поездов «Сапсан» за период с 2010 по 2018 гг. Уравнение линейной регрессии имеет вид: у = 3,93- х + 27,3 , Я2 = 0,777, (3.3.1) где х - номер наблюдения, соответствующий году; R2 - коэффициент детерминации, который характеризует степень зависимости одной случайной величины от другой (см. п. 2.2 главы 2). Расчет прогноза изменения пассажиропотока поездов «Сапсан» сведен в таблицу 3.5. Прогноз доли пассажиропотока поездов "Сапсан" в общем пассажиропотоке железнодорожного транспорта на направлении

Как видно из графика перераспределения пассажиропотока, представленного на рисунке 3.6, поезда "Сапсан" с момента запуска стали популярными на направлении между двумя столицами, составив тем самым серьезную конкуренцию авиасообщению. За период с 2010 по 2013 гг. темп роста пассажиропотока поездов "Сапсан" составил 69,7% по сравнению с авиасообщением, темп роста пассажиропотока которого ниже почти в 2,5 раза. Анализ прогноза темпов роста за период с 2010 по 2018 гг. на направлении Москва - Санкт-Петербург представлен в таблице 3.6. Таблица 3.6 - Анализ тенденции роста пассажиропотока поездов "Сапсан" и авиатранспорта на направлении Москва - Санкт-Петербург

Вид транспорта Пассажиропоток Прогноз пассажиропотока Темп прироста пассажиропотока за период на 2010 год, млн.чел. на 2013 год, млн.чел. на 2018 год, млн.чел. с 2010 по 2013 гг., % с 2010 по 2018 гг., %

Согласно результатам прогноза пассажиропоток поездов «Сапсан» на направлении Москва - Санкт-Петербург к 2018 году достигнет почти 5 млн. человек в год (п. 3.3). Высокий темп прироста данного показателя, а также значительный суммарный (железнодорожный и авиационный) пассажиропоток (3.1) на данном направлении подтверждает целесообразность сооружения выделенной высокоскоростной железнодорожной магистрали между двумя столицами [72, 90, 91].

В условиях содержания и эксплуатации железнодорожной инфраструктуры направления Москва - Санкт-Петербург актуальной становится проблема исчерпания пропускной способности поездов "Сапсан" при существующей интенсивности движения поездов. Определим предельный пассажиропоток поездов "Сапсан" для маршрута Москва - Санкт-Петербург: P = V-n- 365 -Ю-6 (3.4.1) где P - величина пассажиропотока в год; V - вместимость одного поезда "Сапсан" при стопроцентной заполняемости (554 чел.); n - количество поездов в сутки (8 пп/сут или 16 поездов). Расчет для поездов "Сапсан" разной модификации представлен в таблице 3.7.

Анализ критериев оценки потенциала железнодорожных участков перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей

Для решения задачи топологии сети железных дорог используются такие методы, как [11, 28, 29, 87, 108, 109] теория графов, теория вероятности, теория прогнозирования, положения теории информации, предпочтения и комбинаторики, методы многокритериальной оптимизации, методы экспертных оценок, метод анализа иерархий. Однако, для обоснования этапности перспективности сети высокоскоростных магистралей необходим учет большого числа факторов, показателей и критериев, что требует использования методов многокритериальной оптимизации.

При формализации многокритериальной задачи используются методы принятия решений, которые позволяют находить наилучшее (оптимальное) решения в рассматриваемых условиях [12]. Основные этапы решения данной задачи представлены на рисунке 4.1. Существуют различные подходы к формализации процедур принятия решений в задачах многокритериальной оптимизации [2, 12, 34, 52, 64, 71, 103]. Следует отметить, что для процедур выбора оптимального решения наиболее часто используются "прямые" методы решения задач многокритериальной оптимизации, например нахождение Парето-оптимального решения [85]. Но подходы к решению многокритериальных задач могут быть различны, например классические и специальные. К классическим подходам решения многокритериальной задачи относятся: оптимизация основного частного критерия, минимаксный критерий, критерий Гурвица, метод взвешенной суммы оценок частных критериев, к специальным - критерий "идеальной точки", критерий Гермейера, метод последовательных уступок [12]. Важно отметить, что заключительным этапом решения многокритериальной задачи будет являться нахождение некоторого интегрального показателя на основе расчетов классического или специального метода реализации процедуры принятия решений в задаче многокритериальной оптимизации.

В качестве основного метода для оценки социальной, экономической и технической целесообразности сооружения новых высокоскоростных магистралей или организации высокоскоростного движения в пределах существующих железнодорожных направлений в рассматриваемом полигоне принят метод Парето-оптимального решения. На заключительном этапе принятия решений (детализация результатов с целью получения интегрального показателя) принят к использованию метод взвешенной суммы оценок частных критериев.

Анализ критериев оценки потенциала железнодорожных участков перспективной сети высокоскоростных железнодорожных магистралей

Пусть полигон железнодорожных участков представляет собой совокупность вершин и звеньев. В свою очередь, вершины – это города, а звенья – железнодорожное сообщение между этими городами. Как вершины, так и звенья имеют связи, например социальные, экономические, политические, туристические, транспортные и др. Каждый вид связи характеризуется каким-либо критерием или показателем. К социальным можно отнести численность населения, коэффициент рождаемости, продолжительность жизни. Экономические показатели – это уровень благосостояния населения, уровень безработицы, доход на душу населения, валовой региональный продукт. Политические связи определяются расположением в городах административных центров, их статусом и популярностью (например, проведение культурно-массовых мероприятий, саммитов и конференций, спортивных соревнований) и др. К туристическим связям можно отнести культурно-массовые, оздоровительные и другие виды поездок. Транспортные связи характеризуются наличием или отсутствием тех или иных видов транспорта на направлениях (автомобильный, железнодорожный, авиационный, речной и т.д.), подвижностью населения, пассажиропотоком (транзитным и внутренним) и др.

Характер и сила взаимодействия связей между вершинами предопределяют целесообразность появления новых видов транспортных связей, например, выделенной высокоскоростной железнодорожной магистрали. При исследовании полигона будущей сети ВСМ целесообразно рассматривать направления, уже имеющие железнодорожные линии. Транспортные потоки на таких направлениях наиболее интенсивны. Таким образом, наличие железной дороги – один из критериев определения направлений, перспективных для организации высокоскоростного движения поездов.

Известно, что основополагающим критерием перспективности сооружения высокоскоростной железнодорожной магистрали является стабильный и существенный пассажиропоток. На его величину и степень роста влияют многие факторы, наиболее весомыми из которых являются показатели развития бизнеса и туризма. Также следует отметить прямую зависимость показателя численности агломераций, тяготеющих к сооружению ВСМ, с величиной пассажиропотока. Доказательством выше сказанному являются результаты корреляционного анализа, описанного в главах 2 и 3.

Рассмотрим более подробно критерий численности населения на примере фрагмента полигона сети железных дорог Европейской части России с выходом в некоторые страны Европы (рисунок 4.2) [68].