Дане дослідження було спрямоване на оцінку ефективності проєктних рішень для розвитку транспортної інфраструктури Києва на основі транспортного моделювання та аналізу можливих соціально-економічних ефектів. Для цього було використано чотирикроковий алгоритм моделювання транспортного попиту, що базується на даних соціологічних опитувань, планів територій та прогнозних показниках на 2030 рік. Результати проведеного дослідження показали суттєві зміни у функціонуванні транспортної мережі Києва в результаті впровадження запропонованих проєктних рішень. Завдяки застосуванню транспортного моделювання вдалося оцінити кількісні показники, такі як інтенсивність транспортних потоків на основних магістралях, а також якісні зміни, такі як зменшення заторів, скорочення часу поїздок та економію витрат. Одним із ключових результатів стало те, що відкриття нових з’їздів та в’їздів на Дарницький міст на лівому березі сприяє незначному зростанню пропускної здатності мосту, однак найбільший ефект був помітний на під’їздах до нього. Завдяки додатковим підходам зросла інтенсивність руху, що свідчить про поліпшення транспортної доступності для водіїв, які користуються цим транспортним вузлом. Також важливими були результати, пов’язані з екологічними показниками. Внаслідок зменшення заторів було досягнуто зниження викидів CO2 у повітря, що є значним внеском у поліпшення екологічної ситуації в місті. Щодо економічної ефективності, результати продемонстрували значну економію транспортних втрат, підтверджуючи, що впровадження запропонованих заходів має позитивний вплив на транспортну інфраструктуру, а також зменшуючи фінансові втрати, пов’язані з поїздками. Таким чином, результати дослідження підтвердили, що запропоновані проєктні рішення мають позитивний вплив на розвиток транспортної мережі, підвищуючи пропускну здатність та зменшуючи негативний вплив на довкілля, що відкриває можливості для створення більш ефективної транспортної системи, яка відповідає вимогам сталого розвитку та підвищує загальну якість життя мешканців Києва
вулично-дорожня мережа; транспортне моделювання; пропускна здатність; завантаженість вузлів; сценарії розвитку інфраструктури; соціальні наслідки
Отримано 04.06.2024, Доопрацьовано 12.10.2024, Прийнято 18.12.2024
Взято з Том 10, № 2, 2024
https://doi.org/10.56318/as/2.2024.172
Сторінки 172-190
[1] Alobaydi, D., Al-Mosawe, H., Lateef, I.M., & Albayati, A.H. (2020). Impact of urban morphological changes on traffic performance of Jadriyah intersection. Cogent Engineering, 7(1), article number 1772946. doi: 10.1080/23311916.2020.1772946.
[2] American Sociological Association’s Code of Ethic. (1997). Retrieved from https://www.asanet.org/wp-content/uploads/savvy/images/asa/docs/pdf/CodeofEthics.pdf.
[3] Bekenov, T., Nussupbek, Z., & Tassybekov, Z. (2020). Evaluation of the support-coupling patency of self-propelled transport. In E. Ginters, M. Ruiz Estrada & M. Piera Eroles (Eds.), ICTE in Transportation and Logistics 2019 (pp. 368-374). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-39688-6_46.
[4] Bicycle infrastructure in Kyiv. (2022). Retrieved from https://misto.lun.ua/cycling-infrastructure.
[5] Bindzar, P., Saderova, J., Sofranko, M., Kacmary, P., Brodny, J., & Tutak, M. (2021). A case study: Simulation traffic model as a tool to assess one-way vs. two-way traffic on urban roads around the city center. Applied Sciences, 11(11), article number 5018. doi: 10.3390/app11115018.
[6] Boeing, G., & Riggs, W. (2024). Converting one-way streets to two-way streets to improve transportation network efficiency and reduce vehicle distance traveled. Journal of Planning Education and Research, 44(3), 1670-1678. doi: 10.1177/0739456X221106334.
[7] Buberger, J., Kersten, A., Kuder, M., Eckerle, R., Weyh, T., & Thiringer, T. (2022). Total CO2-equivalent life-cycle emissions from commercially available passenger cars. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 159, article number 112158. doi: 10.1016/j.rser.2022.112158.
[8] Buil, R., Piera, M.A., & Ginters, E. (2016). Multi-agent system simulation for urban policy design: Open space land use change problem. International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing, 7(2), article number 1642002. doi: 10.1142/S1793962316420022.
[9] Ceder, A. (2021). Urban mobility and public transport: Future perspectives and review. International Journal of Urban Sciences, 25(4), 455-479. doi: 10.1080/12265934.2020.1799846.
[10] Decision of the Kyiv City Council No. 7/4071 “On Approval of the Concept for the Development of Bicycle Infrastructure in Kyiv”. (2018, February). Retrieved from https://kyivcity.gov.ua/npa/pro_zatverdzhennya_kontseptsi_rozvitku_velosipedno_infrostrukturi_v_misti_kiyevi/.
[11] European Environmental Agency. (2024). CO2 emissions performance of new passenger cars in Europe. Retrieved from https://www.eea.europa.eu/en/analysis/indicators/co2-performance-of-new-passenger.
[12] Gkiotsalitis, K., & Cats, O. (2021). Public transport planning adaption under the COVID-19 pandemic crisis: Literature review of research needs and directions. Transport Reviews, 41(3), 374-392. doi: 10.1080/01441647.2020.1857886.
[13] Guidance Note of the European Commission “On Ethics and Data Protection”. (2021, July). Retrieved from https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/docs/2021-2027/horizon/guidance/ethics-and-data-protection_he_en.pdf.
[14] Hilty, L.M., & Meyer, R. (1996). A flexible modelling and simulation system for environmental impact analysis in traffic planning. WIT Transactions on the Built Environment, 23, 221-230.
[15] Ivanets, L. (2022). How much less frequent is public transportation in Kyiv? Results of the study. Retrieved from https://pro-mobility.org/doslidzhennya/naskilky-ridshe-stav-khodyty-hromadskyi-transport-u-kyievi-rezultaty-doslidzhennia/.
[16] Kramskyі, S., Kolodinskyi, S., & Zakharchenko, O. (2023). Conceptual model for managing the phases of implementation of infrastructure projects and programmes in the post-war period. Scientific Bulletin of Mukachevo State University. Series “Economics”, 10(3), 33-40. doi: 10.52566/msu-econ3.2023.33.
[17] Kyiv General Plan. (2020). Retrieved from http://kyiv-landuse.com/content/genplan-kieva-do-2020-r-diyuchiy.
[18] Li, J., Rombaut, E., & Vanhaverbeke, L. (2021). A systematic review of agent-based models for autonomous vehicles in urban mobility and logistics: Possibilities for integrated simulation models. Computers, Environment and Urban Systems, 89, article number 101686. doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101686.
[19] Li, Y-C., & Xu, P.-D. (2020). Improved wolf pack algorithm for optimum design of truss structures. Civil Engineering Journal, 6(8), 1411-1427. doi: 10.28991/cej-2020-03091557.
[20] Liu, J., et al. (2023). Multi-scale urban passenger transportation CO2 emission calculation platform for smart mobility management. Applied Energy, 331, article number 120407. doi: 10.1016/j.apenergy.2022.120407.
[21] Liu, Z., Chen, H., Liu, E., & Zhang, Q. (2022). Evaluating the dynamic resilience of the multi-mode public transit network for sustainable transport. Journal of Cleaner Production, 348, article number 131350. doi: 10.1016/j.jclepro.2022.131350.
[22] Lovelace, R., Parkin, J., & Cohen, T. (2020). Open access transport models: A leverage point in sustainable transport planning. Transport Policy, 97, 47-54. doi: 10.1016/j.tranpol.2020.06.015.
[23] Main Department of Statistics of Kyiv. (2024). Statistical information. Retrieved from http://www.kyiv.ukrstat.gov.ua/p.php3?c=255&lang=1.
[24] Matsiuk, V., Opalko, V., Savchenko, L., Zagurskiy, O., & Matsiuk, N. (2023). Optimisation of transport and technological system parameters of an agricultural enterprise in conditions of partial uncertainty. Machinery & Energetics, 14(3), 61-71. doi: 10.31548/machinery/3.2023.61.
[25] Medina-Salgado, B., Sánchez-DelaCruz, E., Pozos-Parra, P., & Sierra, J.E. (2022). Urban traffic flow prediction techniques: A review. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 35, article number 100739. doi: 10.1016/j.suscom.2022.100739.
[26] Minfin. (2022). Average monthly salary by region in Ukraine in 2022. Retrieved from https://index.minfin.com.ua/ua/labour/salary/average/2022/.
[27] Ministry of Infrastructure: Bridge Inspection Commission completes its work and presents final conclusions on the state of artificial structures in Ukraine. (2023). Retrieved from https://www.kmu.gov.ua/news/mininfrastruktury-komisiia-z-perevirky-mostiv-zavershyla-svoiu-robotu-ta-predstavyla-ostatochni-vysnovky-shchodo-stanu-shtuchnykh-sporud-v-ukraini.
[28] Nenastina, T., Berezhna, K., Sakhnenko, M., & Buhaievskyi, S. (2024). Degradation of reinforced concrete construction of bridge structures: Corrosion aspect. Materials Science, 59(5), 538-545. doi: 10.1007/s11003-024-00809-3.
[29] Ogryzek, M., Adamska-Kmieć, D., & Klimach, A. (2020). Sustainable transport: An efficient transportation network – case study. Sustainability, 12(19), article number 8274. doi: 10.3390/su12198274.
[30] Osetrin, M., & Tarasiuk, V. (2014). Influence of engineering and planning solution of urban highway intersection on fuel consumption by traffic flow. Urban Development and Territorial Planning, 51, 408-412.
[31] Osetrin, M., Bespalov, D., & Dorosh, M. (2015). Basic principles of creating a transport model of the city. Urban Development and Territorial Planning, 57, 309-320.
[32] Perlov, V., & Kyrytsya, I. (2023). Application of transport modeling in urban planning on the example of Vinnytsia. Bulletin of Khmelnytsky National University. Series “Technical Sciences”, 1(2(319)), 247-251. doi: 10.31891/2307-5732-2023-319-1-247-251.
[33] Semchenko, N. (2020). Research of the economic factors impact on the automobilization level. Municipal Economy of Cities, 6(159), 161-168. doi: 10.33042/2522-1809-2020-6-159-161-168.
[34] Serdar, M.Z., Koç, M., & Al-Ghamdi, S.G. (2022). Urban transportation networks resilience: Indicators, disturbances, and assessment methods. Sustainable Cities and Society, 76, article number 103452. doi: 10.1016/j.scs.2021.103452.
[35] Sidliarenko, A. (2023). Mathematical models of road construction, reconstruction and repair under conditions of uncertainty. Bulletin of Cherkasy State Technological University, 28(3), 113-127. doi: 10.24025/2306-4412.3.2023.287845.
[36] Stepanchuk, O., Lapenko, O., & Chernyshova, O. (2022). Peculiarities of using modeling methods of traffic flows in the city street network. Theory and Practice of Design, 25, 110-119. doi: 10.18372/2415-8151.25.16787.
[37] Suryadithia, R., Faisal, M., Putra, A.S., & Aisyah, N. (2021). Technological developments in the intelligent transportation system (ITS). International Journal of Science, Technology & Management, 2(3), 837-843. doi: 10.46729/ijstm.v2i3.215.
[38] Suryani, E., Hendrawan, R.A., Adipraja, P.F.E., Wibisono, A., Widodo, B., & Indraswari, R. (2020). Modelling and simulation of transportation system effectiveness to reduce traffic congestion: A system dynamics framework. Transportation Planning and Technology, 43(7), 670-697. doi: 10.1080/03081060.2020.1805543.
[39] Sustainable urban transport for Kyiv: Towards a sustainable and competitive city built upon the legacy system and innovations. (2016). Retrieved from https://documents1.worldbank.org/curated/en/640531472066198963/pdf/107108-REVISED-PUBLIC-Sustainable-Urban-Transport-for-Kyiv-June-27-2016-REV.pdf.
[40] Traffic Index. (2021). Retrieved from https://nonews.co/wp-content/uploads/2022/02/TomTom2021.pdf.
[41] Wang, P., Lai, J., Huang, Z., Tan, Q., & Lin, T. (2020). Estimating traffic flow in large road networks based on multi-source traffic data. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 22(9), 5672-5683. doi: 10.1109/TITS.2020.2988801.
[42] Wu, C.-Y., Hu, M.-B., Jiang, R., & Hao, Q.-Y. (2021). Effects of road network structure on the performance of urban traffic systems. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 563, article number 125361. doi: 10.1016/j.physa.2020.125361.
[43] Wu, W., Zhang, F., Liu, W., & Lodewijks, G. (2020). Modelling the traffic in a mixed network with autonomous-driving expressways and non-autonomous local streets. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 134, article number 101855. doi: 10.1016/j.tre.2020.101855.
[44] Xiao, X., & Duan, H. (2020). A new grey model for traffic flow mechanics. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 88, article number 103350. doi: 10.1016/j.engappai.2019.103350.
[45] Xu, P.-C., Lu, Q.-C., Xie, C., & Cheong, T. (2024). Modeling the resilience of interdependent networks: The role of function dependency in metro and bus systems. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 179, article number 103907. doi: 10.1016/j.tra.2023.103907.
[46] Yang, L., Wang, Y., Lian, Y., Dong, X., Liu, J., Liu, Y., & Wu, Z. (2023). Rational planning strategies of urban structure, metro, and car use for reducing transport carbon dioxide emissions in developing cities. Environment, Development and Sustainability, 25, 6987-7010. doi: 10.1007/s10668-022-02344-0.
[47] Yue, W., Li, C., Chen, Y., Duan, P., & Mao, G. (2021). What is the root cause of congestion in urban traffic networks: Road infrastructure or signal control? IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(7), 8662-8679. doi: 10.1109/TITS.2021.3085021.
[48] Zadobrischi, E., Cosovanu, L.-M., & Dimian, M. (2020). Traffic flow density model and dynamic traffic congestion model simulation based on practice case with vehicle network and system traffic intelligent communication. Symmetry, 12(7), article number 1172. doi: 10.3390/sym12071172.