Зміна інтенсивності руху транспортних потоків у місцях проведення ремонтних робіт

https://doi.org/10.23939/tt2024.02.014
Надіслано: Серпень 08, 2024
Прийнято: Жовтень 18, 2024
1
Lviv Polytechnic National University
2
Lviv Polytechnic National University

Проблема вузьких місць на вулично-дорожній мережі є актуальною, особливо у містах з радіальною та радіально-кільцевою схемою, оскільки у разі їх виникнення на магістральних радіальних вулицях важко вибрати альтернативний маршрут руху через низьку пропускну здатність бічних проїздів. Одним із таких вузьких місць є ділянки виконання ремонтних робіт, коли через перекриття однієї вулиці об’їзд здійснюється паралельними шляхами, що збільшує навантаження на місцеві вулиці та проїзди. У роботі досліджено інтенсивності руху транспортних потоків у зонах виконання ремонтних робіт. Вибрано ділянку, де у 2023 р. виконували ремонтні роботи. Вулицю загальноміського значення регульованого руху було перекрито для руху транспорту через ремонтні роботи. Автори здійснили прогнозування інтенсивності руху транспортних потоків. Після початку виконання ремонтних робіт методом натурних досліджень визначено фактичну інтенсивність руху транспортних потоків. Дослідження здійснювали протягом трьох місяців. Результати показали, що упродовж першого тижня значення інтенсивності були вищими від прогнозованих на 2 %, упродовж другого відповідали прогнозованим, а починаючи з третього тижня почали зменшуватися. Між сьомим та дванадцятим тижнями досліджень спостерігалися приблизно однакові значення інтенсивності руху. Вони були на 18 % нижчими за прогнозовані на початку дослідження. Оскільки результати досліджень показали, що водіям необхідно приблизно місяць, щоб вибрати альтернативний маршрут руху для об’їзду найзавантаженіших ділянок вулично-дорожньої мережі, то розроблено рекомендацію щодо встановлення дорожніх знаків, які повідомляють про об’їзд ділянки, за місяць до початку виконання ремонтних робіт. Така рекомендація, на нашу думку, дасть водіям змогу спланувати та вибрати альтернативний маршрут об’їзду заздалегідь, щоб на початку ремонтних робіт ділянка об’їзду була менш завантажена.

1. Bezpeka dorozhnoho rukhu. Ohorodzhennia ta orhanizatsiia dorozhnoho rukhu v mistsiakh provedennia dorozhnikh robit [Road safety. Fencing and traffic management at road works sites]. (2017). DSTU ISO 8749:2017 from 1st January 2019. Kyiv: DP «UkrNDNTZ» (in Ukrainian).

2. Riabushenko, O. (2023). Methodology for determining bottlenecks on the city's street-road network by analyzing GPS track data. Automobile transport, 52, 71-79. doi: 10.30977/AT.2219-8342.2023.52.0.08 (in English). https://doi.org/10.30977/AT.2219-8342.2023.52.0.08

3. Hale, D., Jagannathan, R., Xyntarakis, M., Su, P., Jiang, X., Ma, J. & Krause, C. (2016). Traffic bottlenecks: identification and Solutions (No. FHWA-HRT-16-064). United States. Federal Highway Administration. Office of Operations Research and Development (in English).

4. Stepanchuk, O., Lapenko, O., & Chernyshova, O. (2022). Osoblyvosti vykorystannia metodiv modeliuvannia transportnykh potokiv na vulychno-dorozhnii merezhi mista [Peculiarities of using modeling methods of traffic flows in the city street network]. Teoriia ta praktyka dyzainu [Theory and practice of design], 25 (2022), 110-119. doi: 10.18372/2415-8151.25.16787. (in Ukrainian). https://doi.org/10.18372/2415-8151.25.16787

5. Systematics, C. (2004). Traffic congestion and reliability: Linking solutions to problems (No. FHWA-HOP-05-004). United States. Federal Highway Administration. (in English).

6. Mashhadi, A. H., Rashidi, A., & Markovic, N. (2024). Construction Work Zone Safety: Spatio-Temporal Analysis of Construction Work Zone Crashes (No. UT-24.08). Utah Department of Transportation. (in English).

7. Ren, T., Xie, Y., & Jiang, L. (2021). New England merge: A novel cooperative merge control method for improving highway work zone mobility and safety. Journal of Intelligent Transportation Systems, 25(1), 107-121. doi: 10.1080/15472450.2020.1822747 (in English). https://doi.org/10.1080/15472450.2020.1822747

8. Mashhadi, A. H., Farhadmanesh, M., Rashidi, A., & Marković, N. (2021). Review of methods for estimating construction work zone capacity. Transportation research record, 2675(9), 382-397. doi: 10.1177/ 03611981211002202 (in English). https://doi.org/10.1177/03611981211002202

9. Zhang, H., Liu, D., & He, J. (2020). Traffic Organization Scheme Design of Freeway Work Zone. In CICTP 2020: Transportation Evolution Impacting Future Mobility (pp. 1653-1665). doi: 10.1061/9780784483053.139 (in English). https://doi.org/10.1061/9780784483053.139

10. Raju, N., Arkatkar, S., & Joshi, G. (2020). Effect of construction work zone on traffic stream parameters using vehicular trajectory data under mixed traffic conditions. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 146(6), 05020002. doi: 10.1061/JTEPBS.0000353 (in English). https://doi.org/10.1061/JTEPBS.0000353

11. Lu, C., Dong, J., Sharma, A., Huang, T., & Knickerbocker, S. (2018). Predicting Freeway Work Zone Capacity Distribution Based on Logistic Speed‐Density Models. Journal of Advanced Transportation, 2018(1), 9614501. doi: 10.1155/2018/9614501 (in English). https://doi.org/10.1155/2018/9614501

12. Wang, Z., & Chen, L. (2016, August). Research on the Impact of Road Construction on Traffic Congestion. In 2016 International Conference on Management Science and Management Innovation (pp. 209-212). Atlantis Press. doi: 10.2991/msmi-16.2016.50 (in English). https://doi.org/10.2991/msmi-16.2016.50

13. Craig, C. M., Achtemeier, J., Morris, N., Tian, D., & Patzer, B. (2017). In-vehicle work zone messages (No. MN/RC 2017-19). Minnesota. Department of Transportation. (in English).

14. Ringhand, M., & Vollrath, M. (2019). Effect of complex traffic situations on route choice behaviour and driver stress in residential areas. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 60, 274-287. doi: 10.1016/j.trf.2018.10.023 (in English). https://doi.org/10.1016/j.trf.2018.10.023

15. Poulopoulou, M., & Spyropoulou, I. (2019). Active traffic management in urban areas: Is it effective for professional drivers? The case of variable message signs. Transportation research part A: policy and practice, 130, 412-423. doi: 10.1016/j.tra.2019.09.060 (in English). https://doi.org/10.1016/j.tra.2019.09.060

16. Memarian, A., Rosenberger, J. M., Mattingly, S. P., Williams, J. C., & Hashemi, H. (2019). An optimization‐based traffic diversion model during construction closures. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 34(12), 1087-1099. doi: 10.1111/mice.12491 (in English). https://doi.org/10.1111/mice.12491

17. Xu, J., Zhang, Y., & Xing, C. (2018). An effective selection method for vehicle alternative route under traffic congestion. In 2018 IEEE 18th International Conference on Communication Technology (ICCT) (pp. 494-499). IEEE. doi: 10.1109/ICCT.2018.8600055 (in English). https://doi.org/10.1109/ICCT.2018.8600055

18. Bohuto D., Komarov V., Nikoliuk P., & Nikoliuk P. (2018). Intelektualnyi alhorytm upravlinnia miskym trafikom transportnykh zasobiv [Intelligent algorithm for managing urban traffic of vehicles vehicles]. Visnyk Kharkivskoho natsionalnoho universytetu imeni V. N. Karazina [The Journal of V. N. Karazin Kharkiv National University], 38, 4-13. (in Ukrainian).

19. Liebig, T., Piatkowski, N., Bockermann, C., & Morik, K. (2017). Dynamic route planning with real-time traffic predictions. Information Systems, 64, 258-265. doi: 10.1016/j.is.2016.01.007 (in English). https://doi.org/10.1016/j.is.2016.01.007

20. Metodychni rekomendatsii z vyznachennia isnuiuchoi ta prohnozuvannia perspektyvnoi intensyvnosti rukhu [Methodological recommendations for determining the existing and forecasting future traffic volume]. (2008). Retrieved from: https://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page?id_doc=46647 (in Ukrainian).