Методика ранжування дорожніх сегментів міської мережі на основі показників завантаження та середньої швидкості в ранковий і вечірній піки
DOI:
https://doi.org/10.36910/6775-2410-6208-2026-15(25)-30Ключові слова:
вулично-дорожня мережа; дорожні сегменти; інтенсивність завантаження; конгестивність; просторово-часовий аналізАнотація
У статті розроблено методику розрахункової просторово-часової оцінки умов функціонування міської вулично-дорожньої мережі на рівні дорожніх сегментів. Вихідними даними є геопросторові показники інтенсивності завантаження та середньої швидкості руху в ранковий (AM) і вечірній (PM) періоди. Для забезпечення порівнянності результатів застосовано мін–макс нормування показників і сформовано інтегральний індекс конгестивності CI, який поєднує компоненти завантаження та швидкості в єдиній безрозмірній шкалі й дозволяє ранжувати сегменти за рівнем проблемності. Методика передбачає: підготовку єдиної аналітичної таблиці для сегментів; розрахунок CI окремо для AM та PM; визначення максимального значення CImax як узагальненої характеристики пікової проблемності; оцінювання зміни умов руху між періодами за показником ΔCI = CIpm − CIam. На основі CIam, CIpm та ΔCI виконується ранжування й виділення пріоритетних ділянок, що потребують першочергових організаційних або інфраструктурних заходів (оптимізація режимів регулювання, удосконалення схем руху, локальні заходи підвищення пропускної здатності). Апробацію методики виконано на даних міської мережі (на прикладі м. Тернополя), що дало змогу сформувати перелік сегментів з найвищими значеннями індексу конгестивності в AM/PM та визначити ділянки з найбільшим погіршенням транспортного режиму у вечірній період. Підхід є відтворюваним і може бути реалізований у середовищі ГІС та/або табличних процесорів для регулярного моніторингу, порівняння альтернативних схем організації руху та підготовки аналітичних матеріалів для проєктних рішень у міському будівництві. Отримані результати можуть бути використані як інженерно-аналітична основа для обґрунтування пріоритетів проєктних рішень і планування заходів з підвищення ефективності функціонування вулично-дорожньої мережі.
Завантажити
Посилання
1. ДБН Б.2.2-12:2019. (2019). Планування та забудова територій. Міністерство регіонального розвитку, будівництва та житлово-комунального господарства України. https://dbn.co.ua/pay/pub01/dbn-B-2212_planuvannya.pdf
2. Національна транспортна стратегія України на період до 2030 року. (2018). Кабінет Міністрів України. https://publications.chamber.ua/2017/Infrastructure/UDD/National_Transport_Strategy_2030.pdf
3. Transportation Research Board. (2022). Highway capacity manual (7th ed.): A guide for multimodal mobility analysis. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. https://doi.org/10.17226/26432
4. Afrin, T., & Yodo, N. (2020). A Survey of Road Traffic Congestion Measures towards a Sustainable and Resilient Transportation System. Sustainability, 12(11), 4660. https://doi.org/10.3390/su12114660
5. Kong, X., Xu, Z., Shen, G., Wang, J., Yang, Q., & Zhang, B. (2016). Urban traffic congestion estimation and prediction based on floating car trajectory data. Future Generation Computer Systems, 61, 97–107. https://doi.org/10.1016/j.future.2015.11.013
6. Портал відкритих даних м. Тернополя. (б. д.). Реєстр інтенсивності руху та завантаженості доріг. https://ternopilcity.gov.ua/normative-documents/vidkriti-dani/
7. Google. (n.d.). Speed limits | Roads API. Google Maps Platform. Retrieved March 24, 2026, from https://developers.google.com/maps/documentation/roads/speed-limits
8. TomTom. (2026). Traffic Index e-book: Methodological report. https://www.tomtom.com/traffic-index/
9. Шевчук, О. С., Захарчук, О. П., Фалович, Н. М., Березька, К. М., & Сіран, Р. В. (2024). Концептуальні основи модернізації транспортної інфраструктури середніх міст в Україні. Сучасні технології в машинобудуванні та транспорті, 1(22), 369–377. https://doi.org/10.36910/automash.v1i22.1380
10. Біліченко, В. В., Тарандушка, Л. А., Костьян, Н. Л., & Пилипенко, О. М. (2021). Оптимізація мережі транспорту загального користування на прикладі м. Черкаси. Вісник машинобудування та транспорту, 1(13), 13–22. https://doi.org/10.31649/2413-4503-2021-13-1-13-22
11. de Palma, A., Kilani, M., & Proost, S. (2015). Discomfort in mass transit and its implication for scheduling and pricing. Transportation Research Part B: Methodological, 71, 1–18. https://doi.org/10.1016/j.trb.2014.10.001
