-0.48%
66.11
-0.98%
67.1831
-0.09%
76.0056
-0.09%
1.1313
-0.03%
1210.90

Умная Москва: как Big Data помогает строить метро и бороться с пробками

16 октября, 18:20
44
Крупнейшие города мира используют технологии для решения транспортных проблем, и Москва оказалась одним из лидеров этого движения: теперь камеры на дорогах и чипы в билетах помогают определить, где строить новые станции метро и прокладывать новые маршруты общественного транспорта
Перед мировыми мегаполисами сегодня стоит серьезная задача по созданию эффективной и надежной транспортной системы для жителей. Без современных технологий сделать это было бы невозможно. Это, конечно, касается и Москвы: в столичной агломерации совершается около 19 млн поездок в сутки.
Москва пошла по пути интеграции классического транспортного планирования, когда для анализа рассматривается статическая модель города, и технологий, использующих динамические модели развития транспортной ситуации. Если пять лет назад транспортные инженеры точно не знали, где произойдет авария, а где ввести новый маршрут, то теперь это подсказывают алгоритмы, построенные на аналитике больших данных. Данные, собранные с датчиков, транспортных проездных карт и дорожных камер, используются для борьбы с заторами и повышения транспортной безопасности.
Big Data стала инструментом, который перенастроил маршрутную сеть с учетом графика передвижения горожан. Результат оценили международные эксперты Deloitte — в 2017 году они назвали Москву мировым лидером по внедрению интеллектуальных решений для транспортной системы.
Одним из наиболее продвинутых решений, которые были внедрены в 2018 году, стала система, определяющая участки дороги с высоким риском ДТП. Она автоматически учитывает внешние факторы, такие как осадки, туман, освещение и температура, и анализирует участок дороги — его ширину и изменение пропускной способности, средний балл заторов в городе и скорость потока. Как правило, такие участки — это бутылочные горлышки: авария в этом месте приведет к сильным заторам. Теперь Ситуационный центр ЦОДД принимает решение о приоритетном вызове машин ГИБДД на место аварии с учетом расположения этих участков.
Например, по МКАД в пиковый час поездки совершают порядка 10 000 автомобилистов. Перекрытие даже одной полосы в результате ДТП снижает пропускную способность на 20%, что с учетом значимости магистрали приводит к задержкам не только личного, но и общественного транспорта. Быстрая ликвидация ДТП позволяет значительно экономить время пассажиров в пути.

Очень умные билеты

Другой пример. Еще недавно маршруты общественного транспорта прокладывали по старинке: чтобы построить матрицу перемещений горожан, проводили трудоемкие исследования местности, в том числе многочисленные замеры длительности поездок, подсчеты на глаз и интервью. Затем результаты долго обрабатывали с массой допущений. Сейчас для мониторинга за транспортной системой Москвы используется Big Data. Данные о всех перемещениях в городе анализируются с помощью чипов в билетах. Каждый билет имеет уникальный идентификационный код, который считывается при валидации билета. Эти данные анонимны, при этом именно информация о каждой поездке позволяет сделать маршрутную сеть максимально удобной для большинства пассажиров. Благодаря этому, например, стало известно, что 50% валидаций совершается в наземном транспорте, а каждый пятый московский пассажир не пользуется метро.
Данные «умных» билетов учитывались при создании 29 новых маршрутов общественного транспорта в семи округах города и 13 маршрутов для коммуникации с Новой Москвой. Они проходят через социально важные объекты — школы, больницы, поликлиники — и дают пассажирам возможность добраться без пересадок до станций метро и МЦК.
Если проанализировать, как люди перемещаются между районами города, становится понятно, какие виды транспорта надо развивать. Согласно статистике, на сегодняшний день большое количество поездок совершается между Басманным, Красносельским и Тверским районами. В общей сложности здесь ежедневно пользуется транспортом более 20 000 человек. В соответствии с этим были скорректированы маршруты нескольких автобусов: например, между Комсомольской площадью, где находится большой транспортный хаб с тремя вокзалами, и Пушкинской площадью запустили магистральный маршрут автобуса А, а маршрут М3 связал Бауманскую улицу с Охотным Рядом.
Интересно в московском транспорте распределены часы пик: если утренний пик явно выражен для метро и наземного пассажирского транспорта и длится с 7:30 до 9 часов, то вечерний пик менее выражен и длится вдвое дольше — с 17 до 20 часов. Это объясняется тем, что утром пассажиры едут на работу к определенному времени, а вечером еду с работы домой в разное время.

«Эти 42 минуты под землей»

В удаленных районах развитие общественного транспорта также актуально: по данным чипов в билетах, меньше всего наземным транспортом пользуются в центре столицы, а чем дальше от центра, тем больше пассажиров, предпочитающих только его.
Еще нагляднее данные показывают, как пассажиры передвигаются внутри самих районов. К примеру, в районе Хорошево-Мневники зафиксировано большое количество поездок внутри района, при этом большинство жителей из района выезжают на метро. После открытия МЦК у жителей района появилась станция в пешей доступности, что оказалось эффективным решением: пассажиропоток станции «Хорошево» составил 3,5 млн за 2017 год, а на станции «Панфиловская» за тот же период он увеличился на 65% — в январе в будние дни ежедневный пассажиропоток составлял порядка 6200 человек, а к ноябрю превысил 10 000 человек.
При этом количество пассажиров на МЦК активно растет: за первые месяцы 2018 года по сравнению с тем же периодом 2017-го количество пассажиров увеличилось на 27%, то есть с 1 января по 6 марта Центральным кольцом воспользовались 20 млн пассажиров.
Информатизация и цифровизация — в числе главных трендов развития современных мегаполисов. Те программы, которые реализуются сегодня, решают лишь часть проблем. Однако уже сейчас Москва занимает второе место мире по использованию умных решений после Шанхая: если в Шанхае цифровыми возможностями «умного» города пользуются 52% взрослого населения, то в Москве эта доля составляет 39%. Следом идут Сингапур, Дубай (по 38%) и Гонконг (36%), а Нью-Йорк оказался лишь на 9-м месте с показателем в 32%.
Наверх