Плотность дорог формула: Плотность российских дорог и тверских в частности. Хватает ли нам дорог?

Плотность российских дорог и тверских в частности. Хватает ли нам дорог?

?

Previous Entry | Next Entry

Избитым стало выражение, что России катастрофически не хватает дорог. Только хотелось бы понять – где, сколько? Какие дороги надо бы построить в нашей стране за ближайшие десятилетия?

Для начала возьмем несколько постулатов, которые не принято даже обсуждать. Обычно их приводят, чтобы показать уровень нашей отсталости. Например, такой: «средний показатель плотности автомобильных дорог в России в 15–20 раз ниже, чем в странах Европы». Ужас, да и только!
– Действительно, если взять нашу среднюю плотность автодорог – примерно 68 км на 1000 км² территории – и сравнить с европейскими показателями, можно прийти в уныние, – соглашается руководитель Федерального дорожного агентства Минтранса РФ (Росавтодор) Анатолий Чабунин. – Правда, и там плотность не везде одинаковая. Например, выше всего во Франции: 1720 км. В Австрии, Великобритании, Италии, Чехии порядка 1600 км. А вот в Германии всего 650 км!
Я считаю, корректнее сравнивать регионы. Самый высокий показатель – в Московской области: 636 км на 1000 км². В других областях, конечно, плотность меньше: Владимирская область – 194, Калужская – 301, Рязанская – 185, Тульская – 206 км.
Цифры меньше, чем в Европе, но не на порядок! А когда плюсуют Московскую область с Якутией, где плотность трасс – 5,5 км, то средняя цифра и получается устрашающей. Но, согласитесь, не требуется в регионах Крайнего Севера столько же дорог, сколько в столичном регионе…
Еще один постулат, кочующий из доклада в доклад: «около 50 000 населенных пунктов не имеют круглогодичной связи по дорогам с твердым покрытием, что приводит к стагнации производства и оттоку населения».
Так оно, наверное, и есть, но сколько этих «пунктов» население давно покинуло? Сам видел множество умерших деревень и поселков – и в Центральной России, и на Крайнем Севере. Тянуть к каждому дорогу, чтобы попытаться вернуть жителей? Бессмысленно. Есть госпрограмма – построить за пять лет дороги с твердым покрытием к каждому населенному пункту, где живет больше 125 человек и до ближайшей трассы не более 5 км. В этом есть логика и экономический расчет. Только бы эту программу реализовали, а не бросили «из-за отсутствия средств»…

Источник: http://www.zr.ru/a/296139

P.S. Плотность дорог рассчитывается исходя из отношения общей протяженности дорог к общей площади территории и умножается на 1000. Для Тверской области первый показатель равен 35 036,4 км, второй — 84 200 кв. км. В итоге плотность тверских дорог — 416 км на 1000 кв. км.

dor_dozor

Дорожный дозор в Тверской области

еженедельник «Афанасий-биржа»

Powered by LiveJournal. com

2.6 Расчёт густоты железнодорожной сети по областям, входящим в экономический район рф и район тяготения железной дороги

Для характеристики
степени насыщенности территории района
транспортной сетью, помимо абсолютных
размеров протяжённости путей сообщения,
важно знать и относительные показатели.

Рассмотрим следующие
из них.

— показатель,
характеризующий густоту (плотность)
железнодо­рожной сети
Д_S
как отношение
её протяжённости L
к площади
террито­рии района S,
км/км²:

— показатель,
характеризующий густоту (плотность)
сети отношение
её протяжённости L
к численности
населения Н,
км/чел.

— показатель,
характеризующий относительную густоту
сети Д_SH,
определяемую исходя из размеров
территории района S
и численно­сти населения Н:

В курсовой работе
необходимо рассчитать все три показателя
густо­ты железнодорожной сети по всем
областям, входящим в состав экономи­ческого
района РФ и района тяготения железной
дороги, а также сравнить средние значения
показателя густоты по экономическому
району и району тяготения железной
дороги.

Выполненные расчёты
представить в табл. 2.

Таблица 2 — Расчет показателей густоты
железнодорожной сети

Для разработки
карт в курсовой работе были использованы
разные карто­графические материалы:
экономические и политико-административные
карты РФ, атлас железных дорог, схемы
железных дорог и водных путей сообщения
и т. д.

На экономической
карте показаны
(Приложение А):

1)
административно-территориальный состав
экономического района с указанием
крупнейших городов;

2) крупнейшие
минерально-сырьевые и топливные ресурсы;

3) названия рек,
морей, речных и морских портов;

4) крупные промышленные
центры, размещение отраслей промыш­ленности;

5) тепловые, атомные
и гидроэлектростанции.

На транспортной
картосхеме
показаны
(Приложение Б):

1) магистрали и
линии железных дорог экономического
района РФ с выделением района тяготения
железной дороги по варианту и с указанием
стыковых пунктов данной железной дороги
с другими дорогами, названий крупных
железнодорожных узлов и станций, станций
взаимодействия с другими видами
транспорта, строящихся участков железной
дороги, элек­трифицированных и
намеченных к электрификации участков
железной до­рога;

2) магистральные
газо-, нефте- и нефтеиродуктопроводы;

3) автомобильные
дороги общегосударственного значения,
воздуш­ные линии, прежде всего
международные;

4) стрелками разного
цвета основные грузопотоки ввоза, вывоза
и транзита железной дороги и других
видов транспорта экономического рай­она
и района тяготения.

Калькулятор плотности трафика

Калькулятор плотности трафика поможет вам проанализировать трафик на любой дороге. Благодаря этому инструменту вы сможете оценить поток и плотность трафика, а также узнать среднюю скорость движения. Кроме того, вы также сможете оценить среднее расстояние между двумя последовательными автомобилями на дороге.

Продолжайте читать, чтобы узнать, как рассчитать плотность и поток трафика, или взгляните на наш калькулятор миль на галлон!

Какой поток трафика?

Транспортный поток определяется как количество транспортных средств, проезжающих через точку в заданный период времени. Обычно мы выражаем это значение в виде почасовой ставки — например, вы можете наблюдать поток 500 автомобилей в час на шоссе.

Транспортный поток обычно измеряют, наблюдая за дорогой и отмечая количество проезжающих мимо автомобилей. Чтобы преобразовать это число в почасовую ставку, необходимо использовать следующее уравнение:

flow=nt\mathrm{flow} = \frac{n}{t}flow=tn​

, где nnn — количество транспортных средств, которые пройдено точкой за период времени ttt.

Поток равен нулю в двух случаях — либо когда нет движения (нет машин на дороге), либо когда все машины стоят в пробке и не могут двигаться вперед.

Формула плотности движения

Плотность движения является второй фундаментальной характеристикой любой дороги. Он говорит о том, насколько значителен скопление автомобилей на дороге. Если плотность достигает своего максимума, поток падает до нуля, образуя пробку.

Мы рассчитываем плотность как количество транспортных средств mmm, занимающих участок дороги длиной LLL. Чтобы вычислить его, просто разделите эти два значения:

dens=mL\mathrm{density} = \frac{m}{L}density=Lm​

Обратная величина плотности движения равна промежутку между ними .

Как рассчитать среднюю скорость движения

Два приведенных выше значения — расход и плотность — напрямую связаны со средней скоростью движения. Эти три называются фундаментальными характеристиками транспортного потока, и следующая формула связывает их.

поток=скорость×плотность\mathrm{поток} = \mathrm{скорость} × \mathrm{плотность}поток=скорость×плотность

Это фундаментальное уравнение дает вам самую основную информацию о движении на любой дороге.

Чтобы рассчитать скорость движения с помощью этого калькулятора плотности движения, выполните следующие действия:

1. Измерьте, сколько транспортных средств проезжает одну точку за заданный период времени. Можно предположить, что за две минуты мимо вас проехало 20 автомобилей. Это означает, что поток трафика равен

поток = 202 = 10 vehmin = 600 vehh \ mathrm {flow} = \ frac {20} {2} = 10 \ \ frac {\ mathrm {veh}} {min} = 600 \ \ frac {\ mathrm {veh }}{h}flow=220​=10 minveh​=600 hveh​

2. Подсчитайте, сколько транспортных средств одновременно занимают сегмент дороги. Допустим, на отрезке длиной 200 м вы заметили две машины. Плотность трафика равна

плотность = 2200 = 0,01 vehm = 10 vehkm \ mathrm {плотность} = \ frac {2} {200} = 0,01 \ \ frac {\ mathrm {veh}} {m} = 10 \ \ frac {\ mathrm {veh }}{км}плотность=2002​=0,01 мве·ч​=10 кмве·ч​

3. Теперь вы можете рассчитать интервал между автомобилями как обратную величину плотности:

headway=110km=100m\mathrm{headway} = \frac{1}{10}km = 100 mheadway=101​km=100m скорость:

поток=скорость×плотностьскорость=flowdensityspeed=60010=60 км/ч\mathrm{поток} = \mathrm{скорость} × \mathrm{плотность}
\\\mathrm{скорость} = \frac{\mathrm{поток}}{\mathrm{плотность}}
\\\mathrm{скорость} = \frac{600}{10} = 60\frac{km}{h}flow=speed×densityspeed=densityflow​speed=10600​=60hkm​

5. Средняя скорость движения по этой дороге составляет 60 км/ч.

Обязательно загляните и в наш газовый калькулятор!

Расчет плотности пересечения улиц (QGIS3) — Учебные пособия и советы по QGIS

Плотность пересечения улиц является полезной мерой подключения к сети. Можно извлечь и агрегировать пересечения улиц по регулярной сетке для расчета плотности. Этот анализ обычно используется при проектировании транспорта, а также в городском планировании для определения пешеходной доступности районов. Имея глобальный набор данных уличной сети от OpenStreetMap и QGIS, мы можем легко рассчитать и визуализировать плотность пересечений для любого региона мира.

Обзор задачи

В этом руководстве мы возьмем данные дорожной сети OpenStreetMap и рассчитаем плотность пересечения улиц для города Ченнаи в Индии.

Другие навыки, которым вы научитесь

Получить данные

Мы будем использовать данные из opencities, чтобы получить границы города для Ченнаи, а затем данные дорожной сети из OpenStreetMap Data Extracts для Индии.

Скачать границу города

1. Посетите веб-сайт opencity, затем выполните поиск «Карта районов Ченнаи».

2. Нажмите на первую ссылку и загрузите данные в формате KML. Будет загружен слой Chennai-wards-2011.kml .

Скачать дорожную сеть

1. Посетите сервер загрузки OpenStreetMap Data Extracts от GEOFABRIK. Для этого урока нам нужны данные для города Ченнаи в Индии. Нажмите Азия.

2. Теперь в субрегионах выберите Индию.

3. india-latest-free.shp.zip — это файл, который мы ищем, щелкните его, чтобы загрузить, эти данные могут быть загружены в других форматах также в соответствии с требованиями.

4. Это большая загрузка, содержащая выдержку данных по всей стране. Разархивируйте india-latest-free.shp.zip . Вы получите много слоев шейп-файла.

Прикрепите дорожную сеть к границе города

1. Теперь мы соединим слой проселочных дорог с интересующей нас областью. Откройте QGIS и перетащите Chennai-wards-2011.kml .

2. Вместо того, чтобы открывать большой слой в QGIS, мы можем напрямую прочитать его с диска и обрезать. Откройте Processing Toolbox и найдите алгоритм Vector overlay ‣ Clip. Дважды щелкните, чтобы открыть его.

3. В слое ввода выберите … и нажмите «Обзор слоев»…

4. Перейдите в каталог, в который вы загрузили данные OpenStreetMap, и выберите gis_osm_roads_free_1.shp . В слое Overlay выберите New Wards from October 2011 . Затем нажмите … в Clipped и выберите «Сохранить в файл…», перейдите в папку, в которой вы хотите сохранить результаты, введите имя chennai_roads.gpkg и нажмите «Выполнить».

5. После завершения обработки в холст будет загружен новый слой chennai_roads .

Для удобства вы можете напрямую загрузить копию вырезанного набора данных по ссылке ниже:

• chennai_wards_2011.kml

• chennai_roads.gpkg

Источник данных: [ОТКРЫТИЯ] [ГЕОФАБРИК]

Процедура

1. Теперь оба слоя, используемые для расчета, будут доступны, если вы загрузили данные, затем найдите Chennai-Wards-2011.kml и chennai_roads.gpkg в браузере, затем перетащите их на холст.

2. Первая задача — выделить перекрестки дорог. Это можно сделать с помощью встроенного инструмента пересечения линий. Давайте сначала проверим это на небольшом подмножестве, чтобы убедиться, что результаты удовлетворительны. Выберите слой дорог и используйте инструмент Выбрать объекты по площади, чтобы нарисовать прямоугольник и выбрать несколько дорог.

3. Откройте панель инструментов обработки и найдите алгоритм векторного наложения ‣ пересечения линий. Дважды щелкните, чтобы открыть его.

4. Выберите chennai_roads как входной слой, так и слой пересечения. Обязательно проверьте только выбранные функции. Щелкните Выполнить.

5. Будет добавлен новый слой Intersections . Вы заметите, что хотя большинство точек пересечения верны, есть и ложные срабатывания. Это связано с тем, что алгоритм рассматривает пересечения каждого сегмента линии как допустимое пересечение. Но для нашего анализа нам нужно извлечь только те перекрестки, когда пересекаются 2 или более улиц.

6. Удалите слой Intersections и нажмите кнопку Отменить выбор объектов со всех слоев, чтобы снять выделение. Теперь мы объединим все соседние сегменты дороги, чтобы сегменты между перекрестками объединились в один объект. Откройте панель инструментов обработки и найдите векторную геометрию ‣ Алгоритм растворения. Дважды щелкните, чтобы открыть его.

7. Выберите chennai_roads в качестве входного слоя. Введите имя выходного слоя Dissolved как 9.0101 road_dissolved.gpkg . Щелкните Выполнить.

8. В результирующем слое roads_dissolved все сегменты дорог объединены в один объект.

9. Затем откройте панель инструментов обработки и найдите пункт Векторная геометрия ‣ Алгоритм составных частей. Дважды щелкните, чтобы открыть его. Выберите слой roads_dissolved в качестве входного слоя. Введите roads_singleparts.gpkg в качестве выходных данных отдельных деталей. Щелкните Выполнить.

10. В результирующем слое roads_singleparts все смежные сегменты будут объединены. Удалите слои roads_dissolved и chennai_roads . Теперь откройте панель инструментов обработки и найдите алгоритм векторного наложения ‣ пересечения линий. Дважды щелкните, чтобы запустить его.

11. Выберите road_singleparts как входной слой, так и слой пересечения. Назовите выходной слой Intersections как 9.0101 roads_line_intersections.gpkg . Щелкните Выполнить.

Примечание

Эта операция требует значительных вычислительных ресурсов и может занять много времени в зависимости от вычислительной мощности вашего компьютера.

12. Результирующий слой roads_line_intersections теперь имеет все пересечения правильно идентифицированные. Но это все еще не идеально. Используйте инструмент Выбрать объекты по площади и выберите любое пересечение. Вы увидите, что на каждом пересечении есть несколько повторяющихся точек из соседних сегментов. Если мы используем этот слой для дальнейшего анализа, это приведет к завышенному количеству пересечений. Давайте удалим дубликаты, откроем Processing Toolbox и найдем алгоритм Vector general ‣ Удалить повторяющиеся геометрии. Выберите road_line_intersections в качестве входного слоя и введите road_intersections.gpkg в качестве очищенного выходного слоя. Щелкните Выполнить.

13. Новый слой road_intersections имеет правильное количество пересечений дорог, извлеченных из исходного слоя. Щелкните правой кнопкой мыши старый слой road_line_intersections и выберите Удалить слой, чтобы удалить его.

14. Теперь мы вычислим плотность точек путем наложения регулярной сетки и подсчета точек в каждом многоугольнике сетки. Мы должны перепроецировать данные в спроецированную CRS, чтобы мы могли использовать линейные единицы измерения. Мы можем использовать соответствующую CRS на основе зоны UTM, в которой расположен город. Вы можете посмотреть карту UTM Grid Zones of the World, чтобы найти зону UTM для вашего города. Ченнаи попадает в зону UTM 44Н . Откройте Processing Toolbox и найдите алгоритм Vector general ‣ Reproject. Дважды щелкните, чтобы открыть его.

15. Выберите road_intersections в качестве входного слоя. Найдите значок земного шара рядом с Target CRS и выберите EPSG:32664 - WGS 84 / UTM zone 44N . Это CRS, основанный на данных WGS84 для зоны UTM 44N . Введите выходной слой Reprojected как road_intersections_reprojected. gpkg . Щелкните Выполнить.

16. После завершения обработки и добавления слоя road_intersections_reprojected щелкните правой кнопкой мыши и выберите Layer CRS ‣ Set ​​Project CRS from Layer. И удалите слой road_intersections .

17. Проект CRS будет обновлен в правом нижнем углу окна. Цель этого шага — убедиться, что все слои отображаются в CRS нового слоя. Теперь мы готовы создать сетку, используя road_intersections_reprojected в качестве ссылки. Откройте панель инструментов обработки и найдите Создание вектора ‣ Алгоритм создания сетки. Дважды щелкните, чтобы открыть.

18. Выберите тип сетки Прямоугольник (Многоугольник). Нажмите кнопку ... в Экстенте сетки и выберите Рассчитать из слоя ‣ road_intersections_reprojected.

19. Выберите Project CRS в качестве Grid CRS. Мы хотим создать сетку размером 1 км х 1 км, поэтому установите интервалы по горизонтали и по вертикали равными 9.0101 1000 метра. Сохраните выходной слой Grid как grid.gpkg . Щелкните Выполнить.

20. Будет создан слой сетки , содержащий прямоугольные полигоны сетки. Теперь мы можем посчитать количество точек в каждом полигоне, но поскольку наши слои большие, этот процесс может занять много времени. Одним из способов ускорения пространственных операций является использование пространственного индекса . Откройте панель инструментов обработки и найдите общий вектор ‣ Создать алгоритм пространственного индекса. Дважды щелкните, чтобы открыть его.

21. Выберите слой grid и нажмите Run, теперь слой будет иметь пространственный индекс, который может повысить производительность вычислений с этим слоем.

22. Откройте панель инструментов обработки и найдите векторный анализ ‣ Алгоритм подсчета точек в полигоне.

23. Выберите сетку в качестве полигонального слоя и road_intersections_reprojected в качестве слоя точек. Сохраните выходной слой Count как grid_count.gpkg . Щелкните Выполнить.

24. Результирующий слой grid_count будет иметь атрибут NUMPOINTS, который содержит количество точек пересечения в каждой сетке. Есть много сеток с 0 точками. Это поможет нашему анализу и визуализации удалить полигоны сетки, которые не содержат пересечений. Откройте панель инструментов обработки и найдите векторный выбор ‣ Алгоритм извлечения по атрибуту.

25. Выберите grid_count в качестве входного слоя, затем выберите NUMPOINTS в атрибуте выбора, > в операторе и введите 0 в качестве значения. Сохраните выходной слой извлеченных (атрибутов) как grid_counts_chennai.gpkg . Щелкните Выполнить.

26. Результирующий слой grid_counts_chennai будет содержать полигоны сетки над городом Ченнаи и количество пересечений дорог в качестве атрибута для каждого полигона. Удалите все слои, кроме 9.0101 grid_counts_chennai .

27. Давайте очистим таблицу атрибутов нашего слоя данных. Предпочтительный метод внесения любых изменений в таблицу атрибутов — использовать алгоритм обработки под названием «Поля рефакторинга», открыть панель инструментов обработки и найти алгоритм «Векторная таблица ‣ Поля рефакторинга». Дважды щелкните, чтобы открыть его. Щелкните любую строку в разделе «Сопоставление полей», чтобы выбрать ее. Вы можете удерживать клавишу Shift , чтобы выбрать несколько строк, выбрать все поля, кроме fid и NUMPOINTS. Нажмите кнопку Удалить выбранные поля.

28. Переименуйте поле NUMPOINTS в traffic_density и сохраните слой как road_intersection_density.gpkg , нажмите «Выполнить».

29. Давайте стилизуем этот слой, чтобы просмотреть плотность каждой сетки, выберите слой road_intersection_density и щелкните Открыть панель стилей слоя. Выберите Graduated renderer и в Values ​​выберите Intersection Density, цветовую шкалу по вашему выбору, установите классы на 7 и нажмите Классифицировать.

30. В значения введите 0-50 , 50-100 , 100-150 и так далее до 300-350 . Теперь вы создали карту, показывающую плотность перекрестков по всему городу.

Пожалуйста, включите JavaScript для просмотра комментариев на платформе Disqus.