Дипломная работа по Экономика (другое) на тему Анализ экономической эффективности развития автодорожных мостов

1 Анализ состояния и методов воспроизводства мостов на автодорогах
1.1 Перспективы развития дорожной сети РФ
Современные тенденции урбанизации, характерные для России, приводят к концентрации населения в крупных городах. Рост населения городов приводит к увеличению нагрузки на городские транспортные системы и усугубляет проблемы эксплуатации данных систем. Дорожные заторы стали обычным явлением для городов практически любого размера. В часы пик работа транспортной системы может быть практически парализована.
Эффективность городских транспортных систем определяется применяемыми техническими решениями и структурой транспортной сети, в которую включаются дороги общего пользования и сети общественного транспорта.
По данным доклада [1] Центра Стратегических разработок и Центра экономики инфраструктуры по развитию транспортной системы и ее роли в Стратегии развития России до 2024 г. плотность сети автомобильных дорог на плотность населения (его также называют коэффициентом Энгеля) оказалась существенно ниже, чем в остальных странах БРИКС. Низкое значение коэффициента Энгеля косвенно свидетельствует о низкой готовности транспортной инфраструктуры России к повышению уровню автомобилизации населения.
Проблема несоответствия структуры транспортной сети проходящим через неё потокам вытекает из истории развития транспортных систем. Транспортные системы большинства городов России, в особенности мегаполисов, проектировались и создавались во времена несравнимо меньшей степени автомобилизации в сравнении с XXI веком. Каркас транспортной системы Санкт-Петербурга заложили еще в прошлом веке во времена СССР, а центральные районы города и вовсе создавались во времена передвижения людей на гужевых повозках. Тогда не было необходимости в создании широких улиц, проспектов и шоссе – процесс интенсивной урбанизации начался лишь в 1930-ых годах [2]. Множество городских построек являются историческими памятниками, что затрудняет (если не делает невозможным) изменение транспортной инфраструктуры города в соответствии с имеющимися потребностями.
Довольно устаревшая дорожная инфраструктура, пусть и реконструированная в соответствии с современными требованиями к обеспечению дорожного движения, теперь должна сдерживать натиск возрастающей с каждым годом автомобилизации населения. Для перераспределения транспортных потоков в Санкт-Петербурге строились новые дороги, например, Кольцевая автомобильная дорога и Западный скоростной диаметр, которые отлично справлялись с разгрузкой центра города от транзитного потока автомобилей. Планируется строительство Широтной магистрали скоростного движения к 2025 году. Однако невооруженным глазом видно несоответствие темпов и объемов капитального строительства транспортной инфраструктуры по отношению к росту количества пользователей транспортной сети. Надо отметить, что в настоящий момент невозможно рассматривать развитие транспортной сети города и пригородов по отдельности – несмотря на различное административное подчинение, окраинные микрорайоны входят в городскую агломерацию.
Для улучшения ситуации традиционно используются две модели развития транспортной системы: экстенсивная и интенсивная. Экстенсивная модель характеризуется ростом количества дорог, а интенсивная модель развития транспортной системы в свою очередь характеризуется внедрением передовых технологий для более качественного использования имеющейся транспортной инфраструктуры. Экстенсивная модель развития подразумевает капитальные вложения в строительство дорог и модернизацию существующей инфраструктуры, при этом экономический эффект от данных вложений остается неочевидным для лиц, принимающих решения. Он достигается за счет повышения экономической активности населения и носит пассивный внетранспортный характер по отношению к процессу строительства [3]. Поэтому, с учетом ограниченности возможностей бюджетного финансирования, реализация проектов по строительству транспортной инфраструктуры может откладываться.
В соответствии с транспортной стратегией Российской Федерации на период до 2030 года [4] необходимо произвести переход от экстенсивной к интенсивной модели развития транспортной системы. Этого можно достичь, используя технологии, в основу которых положен принцип повышения качества транспортных услуг. Данные решения могут быть нацелены на совершенствование технологий пассажирских перевозок общественным транспортом и повышение пропускной способности улично-дорожной сети.
Повышение эффективности эксплуатации транспортной системы города является комплексной задачей. Необходимо повышать качество сервиса пассажирских перевозок и оптимизировать маршруты общественного транспорта для снижения загруженности улично- дорожной сети. В тоже время необходима рациональная организация управлением дорожным движением. Недостаточная эффективность городской транспортной системы также увеличивает риски транспортных перевозок [5].
В условиях ограниченного финансирования наиболее рациональным путем оптимизации дорожного движения являются автоматизированные системы управления движением (АСУД). Основной объект управления – транспортный поток, обладающим определенными параметрами: интенсивностью, скоростью, составом потока, интервалами в потоке и другими показателями.
Исследование объекта – транспортного потока – подразумевает необходимость определения исходных данных, а именно определение параметров транспортного потока, таких как интенсивность, скорость, состав потока, интервалами в потоке и другими показателями. Для этого используются камеры для фото- и видео-фиксации состояния потока, датчики интенсивности движения и иные технические средства.
Интенсивность движения – важнейший показатель работоспособности автомобильной дороги и ее элементов [7].
На данный момент существует большое количество методов определения интенсивности движения на автомобильных дорогах. К ним относят контактно- механические, визуальные, методы зондирующего импульса и др. Каждый из этих методов включает в себя целую группу способов определения интенсивности движения. Таким образом, методы зондирующего импульса разделяют на локационные и лучевого барьеры.
Все это множество готовых решений для определения исходных данных для внедрения и дальнейшего функционирования АСУД, имеет один существенный недостаток – стоимость. Датчики интенсивности, фото- и видеоаппаратура требуют, как существенных вложений на момент покупки и установки, так и дальнейших трат на сбор, хранение, обработку и анализ получаемой информации.
Важно отметить, что чем более масштабной является система, тем большее количество оборудования (в первую очередь, датчиков и промежуточных концентраторов данных) требуется для ей функционирования. С одной стороны, это приводит к увеличению стоимости самой системы, трудоемкости пусконаладочных работ и объема сервисных работ в процессе обеспечения жизненного цикла система. С другой стороны, снижается общая надежность системы. Кроме того, остро встает вопрос качества данных, собираемых с помощь датчиков. Необходимо внедрение систем функциональной самодиагностики применяемых автоматических средств сбора данных для обеспечения требуемого уровня надежности.
Таким образом, встает вопрос об оптимальной структуре АСУД и интегрированных систем мониторинга дорожного движения. Возможным решением стоимостной проблемы получения исходных данных может служить использование сторонних сервисов. Таким источником информации о состоянии транспортной системы может стать Яндекс, использующий данные о местоположении пользователей приложений Яндекс. Карты и Яндекс.Навигатор и рассчитывающий с помощью своей аналитической системы скорость и интенсивность движения потока на различных участках дорожной сети [8].
Однако для формирования слаженно работающей АСУД, недостаточно использования сторонних ресурсов для получения параметров транспортного потока. Для повышения надежности предлагается устанавливать классические средства измерения состояния потока в определенных узлах транспортной сети для проверки и уточнения полученных данных.
С целью уменьшения стоимости внедрения АСУД необходимо провести интеграцию классического подхода сбора исходных данных с перспективным подходом использования сведений поставщиков услуг в сфере информирования о состоянии дорожной системы городов. Успех интеграции приведет к экономии бюджетных средств, что позволит применить АСУД в городах России в гораздо большем объеме и увеличит эффективность транспортной системы страны в целом.