КОНЦЕПЦИЯ «УМНОГО ГОРОДА» И УПРАВЛЕНИЕ ГОРОДСКИМ ПАССАЖИРСКИМ ТРАНСПОРТОМ

Кто-то пользовался услугами общественного транспорта лишь пару раз, другие же проводят в автобусах, трамваях, троллейбусах большую часть жизни. Однако и тем, и другим пассажирам хорошо известно, как же много недостатков и недоработок скрывает в себе городская транспортная система. Стабильная же работа всех видов транспорта - неотъемлемое условие функционирования экономики города. Доступность и качество пассажирских перевозок определяет реальный уровень жизни населения, социальный климат и мысли людей об эффективности работы органов государственной власти.

Мировым транспортным сообществом уже найдено решение преодоления несовершенств городской системы управления транспортом путём внедрения интеллектуального комплекса управления транспортной системой города.

Главным преимуществом интеллектуальной транспортной системы является не только контроль над работой транспортных средств, но и возможность максимального информирования пользователей по поводу режима работы общественного транспорта, что позволяет более детально планировать поездки, а также не испытывать неудобства при смене расписания режима работы или возникновения других обстоятельств.

Концепция интеллектуальной транспортной системы разрабатывается в рамках идеи «умного города» (smart city), подразумевающей широкое использование цифровых технологий для улучшения деятельности городских подсистем, повышения комфортности проживания в городе, сокращение потребления ресурсов. Концепция "умного города" включает такие аспекты как "экологичность" в рамках защиты окружающей среды и сокращения выбросов углекислого газа, "взаимосвязанность" в рамках того, что называется "широкополосной экономикой", т.е. экономикой, базирующейся на обмене информацией через электронные сети, "интеллектуальность", т.е. способность получать информацию в результате обработки данных в реальном времени, полученных с помощью сенсоров, "инновационность", "знание", т.е. способность городов внедрять инновации [6, с. 218]. Другой идеей, связанной с интеллектуальными транспортными системами, является «Интернет вещей» (The Internet of Things (IoT)). Интернет вещей - это сеть, состоящая из различных информационно-сенсорных устройств, включая устройства автоматической идентификации объектов (RFID-системы), инфракрасные датчики и GPS. Эти устройства обеспечивают автоматическую идентификацию объектов и распределение информации через интернет. Целью системы является реализация поминутного трекинга, мониторинга и управления полученной информацией для улучшения управления интеллектуальными транспортными подсистемами (Intelligent Transportation System, ITS) в городе.

ITS – система управления транспортом, основанная на хорошей дорожной инфраструктуре, продвинутых электронно-информационных, сенсорных технологиях, которая способна поминутно, точно, эффективно и всеобъемлюще обеспечивать транспортную эффективность и безопасность дорожного движения в городах. Создание ITS – это современный тренд в развитых государствах, действия публичных органов власти в целях решения транспортных проблем путем интеграции индивидов, средств передвижения и дорог в целях обеспечения безопасной и комфортной окружающей среды [5, с. 1074-1075].

На данный момент уже существуют оценки внедрения интеллектуальных транспортных систем в крупных городах развитых стран [2, с. 53]. Наиболее развитая транспортная система существует в Лондоне (коэффициент уровня интеллектуальности = 67,1 %). Уровень развития публичного транспорта в Лондоне = 88,4 %. В этом городе применяется широкий спектр интеллектуальных технологий в системе пассажирских перевозок. Все автобусы оснащены системой автоматического определения местоположения, внутрисалонными информационными дисплеями и системами оповещения. Пассажиры могут в реальном времени получать информацию о времени прибытия автобуса на остановку, в том числе посредством текстовых сообщений и онлайн.

Лондон стал одним из первых городов, внедривших систему интеллектуального общественного транспорта. Развёртывание системы iBus в 2006 году уже внесло значительный вклад в совершенствование функционирования транспортной системы. Например, наблюдается снижение среднего времени пассажирского ожидания нужного автобуса от 5,7 минут в 2006 году до 4, 9 минут в 2014 году. При этом необходимо учитывать увеличившийся в разы пассажиропоток, заторы на дорогах и количество новых маршрутов общественного транспорта британской столицы. Более того, благодаря интеллектуальной системе управления процент общественного транспорта, прибывшего по расписанию, также увеличился с 77,2 % в 2006 году до 82,5 % в 2014 году. А среднее время в пути сократилось до 46 минут, к чему и привела грамотная организации транспортной системы Лондона. Данные тенденции, как ожидается, продолжатся [4].

Также необходимо упомянуть и о широком спектре информации, доступной для пассажиров. Им доступны данные о погоде (скорость ветра, температура, осадки), о транспорте, включая метро, число велосипедов, взятых напрокат через систему public sharing, расписание автобусов и поездов, включая информацию об их движении в реальном времени. Размещение информации организовано через специальный онлайн-сервис на сайте http://citydashboard.org/london/. Помимо указанной информации на сайте размещено множество других ее элементов, включая новости, видео из камер, отслеживающих обстановку на дорогах, уровень воды в реке [3, 4].

Как показывает практика, в городах России развитие инфраструктуры интеллектуальной транспортной системы находится на невысоком уровне, однако среди успешных стартов в России необходимо выделить запуск программы интеллектуального транспорта в Казани. Использование данной системы позволило обеспечить качественное улучшение эксплуатационных показателей: существенно увеличился выпуск подвижного состава с 76 % до 94 %, возросла и регулярность с 85 % до 90 %.

Список литературы:

1. Рубец А.Д. Экономическая эффективность применения средств связи и автоматизированных систем на автомобильном транспорте. – М.: Транспорт, 2015. – 37с.
2. De Jong M., Annema J.A., Van Wee G.P.(2013) How to Build Major Transport Infrastructure Projects within Budget, in Time and with the Expected Output; a Literature Review, Transport Reviews: A Transnational Transdisciplinary Journal, 33:2, 195-218.
3. Technologies for Urban and Spatial Planning: Virtual Cities and Territories by Nuno Norte Pinto (Author, Editor), José António Tenedório (Editor), António Pais Antunes (Editor),Josep Roca Cladera (Editor) , IGI Global; 1 edition (July 31, 2013).
4. Transport for London (2014). Annual Performance Summary, Financial Year 2013/14. TFL publication.
5. Zhang M., Yu T., Zhai G.F., "Smart Transport System Based on “The Internet of Things”", Applied Mechanics and Materials, Vols 48-49, pp. 1073-1076.
6. Zygiaris S. Smart City Reference Model: Assisting Planners to Conceptualize the Building of Smart City Innovation Ecosystems. Journal of the Knowledge Economy, June 2013, Volume 4, Issue 2, pp 217-231.