Zastosowanie ograniczeń przepustowości sieci transportu publicznego w makroskopowym modelu rozkładu ruchu

Ograniczenia przepustowości sieci transportu zbiorowego są przedmiotem wielu prac badawczych z zakresu modelowania podróży, a jednocześnie były dotąd w niewielkim stopniu wdrożone w modelach symulacyjnych – przykładowo, funkcjonalność ta została zastosowana dopiero w najnowszych wersjach programu PTV VISUM (z ang. public transport capacity constraints). W artykule pokazano zmiany zachodzące w rozkładzie ruchu w przykładowych modelach makroskopowych, w których system komunikacji zbiorowej podlega ograniczeniom przepustowości wynikającym z pojemności pojazdów, a także podjęto próbę oceny wiarygodności otrzymanych wyników i możliwości dalszej kalibracji modelu. Model wyboru ścieżki jest domyślnie wypadkową czasów podróży i częstotliwości kursowania, a dodatkowym istotnym czynnikiem może być także zróżnicowanie pojemności (pasażerskiej) pojazdów transportu zbiorowego – np. w przypadku uwzględnienia w modelach ruchu systemów transportowych o zróżnicowanych możliwościach przewozowych (kolej aglomeracyjna, metro, monorail).

The notion of modelling the effects of public transport capacity constraints has been investigated in numerous research works, yet its implementation in transit assignment approach remains rather limited – e.g. it has only been included in most recent versions of the PTV VISUM modelling software. This article presents results from sample macroscopic transport network models and highlights the arising differences at trip assignment stage (especially in terms of passenger flows) once implicit capacity constraints are taken into account. Based on these, we try to evaluate the credibility of assignment results, discuss further calibration works, as well as indicate fields for future research studies. Path choice algorithm in macroscopic assignment model is principally – as a default – a function of journey times and service frequencies, whereas the inclusion of line (service) capacity might have a notable effect on simulation output – especially when considering various public transport modes with distinct transportation capacities, i.e. mass transit (urban rail, underground) vs. feeder systems (light rail, monorail).