ВАК 2.9.5 УДК 656.13 УДК 656.021 УДК 656.09

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТНОГО ПРОЦЕССА ЭВАКУАЦИИ НАСЕЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОСНОВЕ ПОКАЗАТЕЛЯ СОХРАНЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ ФУНКЦИИ

Опубликовано в Воронежский научно-технический вестник · Том 3, Номер 3, 2026 · Страницы 93–106 · Рубрика: ЭКСПЛУАТАЦИЯ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА
DOI: https://doi.org/10.34220/2311-8873-2026-93-106
Получено: 18.10.2026 Одобрено: 07.11.2026 Опубликовано: 07.11.2026 Язык публикаций: ru-RU
Рассмотрена проблема научного описания эвакуации населения как специального транспортного технологического процесса, реализуемого на улично-дорожной сети в условиях чрезвычайной ситуации. Предложена расчетно-терминологическая схема, в которой состояние транспортной системы раскрывается через сохранение транспортной функции во времени, функциональные состояния, функциональные отказы, периоды устойчивого функционирования, остаточную функцию, деградацию и восстановление. Сформирован согласованный расчетный контур, связывающий эвакуационный транспортный спрос, пропускную способность элементов улично-дорожной сети (УДС), доступность маршрутов, наблюдаемость, управляемость и интегральный показатель качества функционирования транспортной системы при чрезвычайных ситуациях (ЧС).
ЭВАКУАЦИЯ НАСЕЛЕНИЯ, ЧРЕЗВЫЧАЙНАЯ СИТУАЦИЯ, ТРАНСПОРТНЫЙ ПРОЦЕСС, УЛИЧНО-ДОРОЖНАЯ СЕТЬ, ТРАНСПОРТНАЯ ФУНКЦИЯ, ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ ОТКАЗ, ПЕРИОД УСТОЙЧИВОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ, ТРАНСПОРТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1 Состояние вопроса исследования и актуальность работы

 

Обеспечение защиты населения при угрозе или возникновении чрезвычайной ситуации предполагает не только своевременное принятие организационных решений, но и наличие транспортной системы, способной обеспечить вывод населения из опасной зоны, доступ специальных служб, объезд зоны воздействия, подвоз ресурсов и сохранение транспортной связанности территории. В условиях городских агломераций данные задачи приобретают особую сложность, поскольку высокая плотность застройки, концентрация населения, ограниченная пропускная способность отдельных элементов УДС, регулируемые пересечения, мосты, путепроводы и транспортные коридоры формируют предпосылки для быстрого перехода от допустимого режима движения к критическому состоянию.

В действующих нормативных положениях Российской Федерации эвакуация населения рассматривается как один из способов защиты населения и как совокупность мероприятий по планированию, оповещению, сбору, посадке, перевозке, размещению и обеспечению эвакуируемых. При этом транспортное обеспечение эвакуации включает подготовку и использование автомобильного, городского наземного, железнодорожного, водного и иных видов транспорта, а также организацию дорожного движения на маршрутах эвакуации. Данный нормативно-организационный уровень необходим, но недостаточен для разработки моделей состояния улично-дорожной сети, определения критических участков и выбора управляющих воздействий в расчетном периоде чрезвычайной ситуации.

В научной литературе эвакуационная проблематика представлена несколькими взаимосвязанными направлениями. Одно из них связано с моделированием выбора маршрутов эвакуации и учетом поведения участников движения при изменении условий функционирования сети [1]. Второе направление отражает развитие информационно-управляющих технологий и автоматизированного получения транспортных данных, создающих основу для более оперативной оценки состояния дорожного движения [2]. Развитие методов автоматизированного определения пассажирских перемещений в городской среде также показывает значимость достоверной информации для задач транспортного планирования и управления [3].

В зарубежных исследованиях последних лет значительное внимание уделяется оптимизационным моделям крупномасштабной эвакуации [4], построению имитационных схем эвакуационного движения в городских районах с учетом генерации спроса, поведения транспортных средств, выявления узких мест и совершенствования управленческих решений [5], а также мультимодальному описанию эвакуации с учетом кооперативного поведения эвакуируемых [6]. В работах по стохастическому моделированию эвакуационного риска подчеркивается необходимость анализа временной эволюции вероятности выхода участников движения в безопасные зоны, что особенно важно при изменении спроса и пропускной способности в процессе ЧС [7].

Современная научная дискуссия смещается от расчета отдельных маршрутов к управлению эвакуационным процессом как динамической системой. Это проявляется в моделях обновления полезности маршрутов в городских транспортных сетях [8], обзорах оптимизационных и имитационных подходов к эвакуационному планированию на основе общественного транспорта [9], учете транспортной справедливости и потребностей групп населения с ограниченной доступностью личного автомобиля [10], применении обучения с подкреплением для управления автобусной эвакуацией [11] и использовании методов глубокого обучения для прогнозирования транспортной ситуации в период ураганной эвакуации [12].

Одновременно развивается направление оценки надежности, уязвимости и восстановительной устойчивости транспортных сетей при внешних нарушениях. Современные исследования анализируют восстановление транспортной сети после нарушений с учетом структуры транспортных корреспонденций между районами отправления и назначения [13], а устойчивость дорожной сети оценивают на уровне отдельных участков по данным о фактических перемещениях пользователей [14]. При этом с использованием методологии надежности времени передвижения [15] учитывается уязвимость дорожных сетей при природных опасностях [16], влияние пространственной структуры опасного воздействия на оценку устойчивости транспортной сети [17], эмпирические данные в исследованиях транспортной устойчивости [18], а также возможности искусственного интеллекта для прогнозирования дорожного движения [19]. Новые обзорные исследования указывают, что для оценки устойчивости дорожных сетей все более значимыми становятся гибридные функционально-топологические показатели, имитационное моделирование, динамическое описание транспортного спроса и интеллектуальная поддержка принятия решений [20].

Несмотря на наличие указанных направлений, сохраняется существенный методологический разрыв. Нормативные документы задают состав и порядок эвакуационных мероприятий, но не формализуют состояние транспортной системы в терминах сохранения функции во времени. Модели эвакуации позволяют рассчитывать маршруты, распределение движения и время завершения процесса, но не всегда выделяют функциональные состояния улично-дорожной сети, момент перехода к критическому состоянию и остаточную транспортную функцию. Исследования надежности и восстановительной устойчивости транспортных сетей, в свою очередь, часто рассматривают сеть в общем виде и не раскрывают специфики эвакуационного транспортного спроса как фронтально нагруженного, нестационарного и управляемого процесса.

В связи с этим актуальной является разработка научно-методического подхода, в котором эвакуация населения рассматривается не только как организационное мероприятие и не только как задача оптимизации маршрутов, а как специальный транспортный технологический процесс сохранения транспортной функции улично-дорожной сети во времени. Такой подход должен позволять описывать функциональные состояния транспортной системы, выявлять переход к критическому и отказовому состоянию, определять период устойчивого функционирования, оценивать остаточную функцию, учитывать временной профиль эвакуационного спроса и формировать основание для интеллектуального управления дорожным движением при чрезвычайной ситуации.

Целью исследования является формирование расчетно-терминологической схемы описания транспортного процесса эвакуации населения в условиях чрезвычайной ситуации на основе показателя сохранения транспортной функции улично-дорожной сети во времени.

Для достижения указанной цели решались следующие задачи: уточнить содержание эвакуации населения как транспортного технологического процесса; выделить функции транспортной системы при чрезвычайной ситуации; сформировать систему состояний транспортной системы; определить функциональный отказ как потерю способности выполнить заданную функцию; предложить показатель качества функционирования транспортной системы при чрезвычайной ситуации; установить расчетные зависимости для периода устойчивого функционирования, деградации, остаточной функции и восстановления.

 

2 Материалы и методы

 

Материалами исследования являлись положения российского законодательства и нормативно-методических документов в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, организации дорожного движения и обеспечения безопасности дорожного движения, а также современные научные работы по транспортному эвакуационному моделированию, управлению эвакуационным спросом, устойчивости дорожных сетей, надежности времени передвижения, прогнозированию дорожного движения и интеллектуальной поддержке управления транспортными системами [4], [5], [7], [12], [15], [20].

Методическую основу исследования составили системный анализ транспортной системы при чрезвычайной ситуации, структурно-функциональное описание УДС, формализация транспортного спроса, нормирование показателей качества функционирования, элементы динамического моделирования транспортных процессов, а также представление состояния УДС через сохранение транспортной функции во времени. В отличие от прикладного моделирования конкретного района, предложена обобщенная расчетно-терминологическая схема, предназначенная для последующего применения в имитационных и интеллектуальных системах поддержки управления эвакуационным движением.

Расчетная область функционирования транспортной системы обозначается через Ω. В ее состав входят элементы улично-дорожной сети i∈I, маршруты и транспортные коридоры m∈M, а также совокупность транспортных функций k∈K. В рассматриваемой постановке множество K включает эвакуационную функцию, функцию доступа специальных служб, функцию объезда зоны воздействия, функцию подвоза ресурсов, функцию сохранения транспортной связанности и функцию управления дорожным движением.

Для описания транспортного процесса эвакуации используется единая система обозначений. Текущее время от начала расчетного периода обозначается t, продолжительность расчетного периода – T, момент начала воздействия чрезвычайной ситуации или начала эвакуационного выпуска – t0. Интенсивность дорожного движения, поступающая на элемент i, обозначается qi(t), пропускная способность элемента – ci(t), фактически обслуженная интенсивность – qiобсл(t), длина очереди перед элементом – Li(t), время передвижения по маршруту m - τm(t), функциональная доступность маршрута – Am(t), наблюдаемость транспортной системы – O(t), управляемость транспортной системы – U(t).

Расчетный транспортный спрос по функции k за период T определяется как интеграл от интенсивности формирования спроса:

 

DkT=0Tqkспрt dt,                                                                  (1)

 

где DkT – расчетный транспортный спрос по функции k;   qkспрt – интенсивность формирования спроса по функции k.

Обслуженный спрос по функции k определяется выражением:

 

SkT=0Tqkобслt dt.                                                   (2)

 

Доля обслуженного спроса равна:

 

ηkT=SkTDkT.                                                        (3)

 

Для эвакуационной функции k указанная величина показывает, какая часть расчетного эвакуационного спроса была фактически обслужена транспортной системой за рассматриваемый период. Доля необслуженного спроса определяется как 1-ηkT и характеризует невыполненную часть транспортной функции.

Степень использования пропускной способности элемента i определяется как:

 

ρit=qitcit.                                                                (4)

 

Если ρit<1, элемент сохраняет пропускной резерв. Если ρit≥1, элемент работает в предельном режиме или в режиме дефицита обслуживающей способности. Динамика очереди перед элементом i описывается зависимостью:

 

dLitdt=qit-qiобслt, 0≤qiобслt≤cit.                         (5)

 

При qit>cit очередь возрастает, что приводит к увеличению времени ожидания и к снижению качества выполнения транспортной функции. Для эвакуационного процесса это означает не только локальное осложнение движения, но и риск превышения допустимого времени эвакуации.

Для приведения разнородных показателей к единой шкале используется нормирование. Для показателей, увеличение которых ухудшает состояние транспортной системы, например, времени передвижения, задержки, длины очереди и степени использования пропускной способности, применяется функция:

 

φxt=1, если xt≤xдоп;φxt=xкр-xtxкр-xдоп, если xдоп<xt<xкрφxt=0, если xt≥xкр.;                             (6)

 

Для показателей, увеличение которых улучшает состояние транспортной системы, например, доступности маршрутов, доли обслуженного спроса, наблюдаемости, управляемости и связанности территории, применяется обратная форма нормирования:

 

φyt=0, если yt≤yкр;  φyt=yt-yкрyдоп-yкр, если yкр<yt<yдопφyt=1, если yt≥yдоп .;                               (7)

 

Качество выполнения отдельной транспортной функции k определяется как взвешенная сумма нормированных частных показателей:

 

Qkt=j∈Jkωk,j φk,jt, j∈Jkωk,j=1.                               (8)

 

Интегральное качество функционирования транспортной системы при чрезвычайной ситуации определяется выражением:

 

QЧСt=k∈Kβk Qkt, k∈Kβk=1.                                           (9)

 

Значение QЧСt=1 соответствует полному сохранению заданной транспортной функции, а значение QЧСt=0 – полной потере функции. Минимально допустимый уровень функционирования обозначается Qmin. Транспортная система находится в допустимом состоянии, если выполняется условие:

 

QЧСt≥Qmin.                                                                 (10)

 

Для оценки приближения транспортной системы к недопустимому состоянию используется показатель запаса устойчивости:

 

Zустt=QЧСt-Qmin,                                            (11)

 

где Zустt –  запас устойчивости транспортной системы в момент времени (t);
QЧСt – текущее качество функционирования транспортной системы при чрезвычайной ситуации; Qmin – минимально допустимый уровень функционирования. При Zустt>0  транспортная
система сохраняет допустимое состояние, при
Zустt=0 – находится на границе допустимого функционирования, а при Zустt<0 – переходит в состояние нарушения транспортной функции.

Момент перехода к отказовому состоянию задается как:

 

tотк=inf{t≥t0:QЧСt<Qmin}.                                  (12)

 

Период устойчивого функционирования транспортной системы при чрезвычайной ситуации определяется выражением:

 

Tуст=tотк-t0 .                                                         (13)

 

Если в течение расчетного периода T условие (11) выполняется для всех t∈[0,T], то Tуст принимается равным T. Интегральная потеря транспортной функции за период T определяется как:

 

HпотT=0T1-QЧСtdt.                                                     (14)

 

Обозначения величин в зависимостях (3) ... (14) приведены в табл. 1. Полученная система зависимостей позволяет связать нормативно задаваемую задачу эвакуации с расчетными параметрами транспортной системы: интенсивностью дорожного движения, пропускной способностью, очередью, временем передвижения, доступностью маршрутов, наблюдаемостью, управляемостью и долей обслуженного спроса.

 

 

 

 

Таблица 1 – Основные расчетные обозначения

Обозначение

Содержание

Единица или область значений

qi(t)

Интенсивность дорожного движения, поступающая
на элемент
i

авт./ч

ci(t)

Пропускная способность элемента i

авт./ч

Li(t)

Длина очереди перед элементом i

авт.

τm(t)

Время передвижения по маршруту m

мин

Am(t)

Функциональная доступность маршрута m

0...1

O(t)

Наблюдаемость транспортной системы

0...1

U(t)

Управляемость транспортной системы

0...1

ηkT

Доля обслуженного спроса по функции k

0...1

Qkt

Качество выполнения функции k

0...1

QЧСt

Интегральное качество функционирования транспортной системы при ЧС

0...1

Tуст

Период устойчивого функционирования транспортной
системы до достижения минимально допустимого уровня качества
Qmin

мин, ч

Qmin

Минимально допустимый уровень качества функционирования транспортной системы при ЧС

0...1

Zустt

Запас устойчивости транспортной системы относительно минимально допустимого уровня функционирования

[-1;1]

 

3 Результаты исследований

 

В предлагаемой постановке эвакуация населения представлена как специальный транспортный технологический процесс, включающий формирование эвакуационного транспортного спроса, выпуск транспортных средств на улично-дорожную сеть, движение по основным и резервным маршрутам, прохождение ограничивающих элементов, взаимодействие с движением специальных служб, информационное сопровождение, реализацию управляющих воздействий и восстановление транспортной функции после завершения критического периода. Такое представление позволяет рассматривать эвакуацию не как набор организационных действий, а как последовательность транспортных состояний, изменяющихся во времени.

На этой основе уточнено содержание транспортной функции при чрезвычайной ситуации. Под ней понимается способность транспортной системы обеспечить необходимые перемещения при допустимых значениях времени передвижения, задержек, очередей, доступности маршрутов, безопасности и управляемости дорожного движения. В состав данной функции включены эвакуация населения, доступ специальных служб, объезд зоны воздействия, подвоз ресурсов, сохранение транспортной связанности территории и управление дорожным движением.

Для отражения динамики указанной функции выделены функциональные состояния транспортной системы при чрезвычайной ситуации (табл. 2). Вместо бинарной схемы «функционирует – не функционирует» использована градация состояний, отражающая постепенное снижение качества выполнения транспортной функции. Такая градация позволяет фиксировать не только собственно отказ, но и приближение к нему, что имеет значение для своевременного выбора управляющих воздействий.

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 2 – Функциональные состояния транспортной системы при чрезвычайной ситуации

Состояние

Содержание состояния

Расчетный признак

Исходное

Состояние УДС и транспортного спроса до воздействия ЧС

t=t0; QЧСt0=1

задано

Переходное

Переход от штатного режима к режиму транспортного обеспечения ЧС

изменение qkспрt, Amt, Ut

Работоспособное

Система выполняет заданную функцию ЧС

QЧСt≥Qmin

Ограниченно
работоспособное

Функция сохраняется с ухудшением показателей движения

QЧСt≥Qmin, но Zустt снижается

Напряженное

Возрастают задержки, очереди и степень использования пропускной способности

ρit→1; Lit

растет

Предкритическое

Малое ухудшение может привести к потере функции

QЧСtблизко к Qmin

Критическое

Система функционирует на границе допустимости

QЧСt=Qmin или QЧСt<Qкр

Отказовое

Транспортная функция не выполняется с требуемым качеством

QЧСt<Qmin

Восстановительное

Возврат к допустимому уровню после нарушения

dQЧСtdt>0

Послеаварийное

Острая фаза завершена, функция восстановлена не полностью

QЧСt≥Qmin

при сохраняющихся ограничениях

 

Сформулированное понятие функционального отказа транспортной системы не тождественно физическому повреждению элемента инфраструктуры. Функциональный отказ фиксируется тогда, когда УДС, маршрут или расчетная область не обеспечивают заданную транспортную функцию с требуемым качеством. Поэтому физически доступный участок может входить в отказовое состояние, если из-за очереди, задержки, потери доступности или недостаточной управляемости он не обеспечивает эвакуацию в допустимое время.

Функциональный отказ транспортной системы при чрезвычайной ситуации определяется условием QЧСt<Qmin. Частичный отказ функции k фиксируется при
Qkt<Qk,min , если остальные функции сохраняют допустимый уровень. Маршрутный отказ определяется через нарушение доступности или времени передвижения: Amt<Amкр или τmt≥τmкр . Эвакуационный отказ фиксируется при превышении допустимого времени эвакуации или при недостаточной доле завершенной эвакуации:

 

Tэв>Tэвдоп или ηэвT<ηэвдоп.                                       (14)

 

Период устойчивого функционирования предложен как расчетная характеристика транспортного процесса эвакуации населения. Данный период показывает интервал, в течение которого УДС сохраняет способность выполнять заданную функцию до перехода в критическое или отказовое состояние. В отличие от статического использования пропускной способности, этот показатель учитывает временной профиль эвакуационного спроса, динамику очередей, доступность маршрутов и состояние управления дорожным движением.

Принципиальное значение для полученной схемы имеет временной профиль эвакуационного спроса. При фронтально нагруженном профиле основная часть расчетного спроса поступает на УДС в начальный период:

 

Dэвtf≈DэвT, tf≪T,                                               (15)

 

где tf– продолжительность начального фронта эвакуационного спроса. При сглаженном профиле выпуск распределяется по большей части расчетного периода, поэтому для того же суммарного спроса выполняется иное соотношение:

 

Dэвtf<DэвT .                                                       (16)

 

Следовательно, одинаковый суммарный объем эвакуационного спроса может приводить к принципиально различным состояниям транспортной системы. При фронтально нагруженном выпуске повышается вероятность быстрого исчерпания пропускного резерва, роста очередей и перехода к отказовому состоянию. При сглаженном выпуске та же суммарная величина спроса может быть обслужена без нарушения допустимого уровня функционирования. Это обстоятельство указывает на методическую недопустимость замены эвакуационного профиля спроса штатным сглаженным профилем без проверки влияния такой замены на качество функционирования УДС.

Расчетная схема интегральной оценки транспортной функции построена через совокупность нормированных частных показателей. Для эвакуационного сценария качество выполнения эвакуационной функции может быть представлено через время эвакуации, долю обслуженного спроса, доступность маршрутов и управляемость движения:

 

QэвT=ωэв,tIэвt+ωэв,ηIэвη+ωэв,AIэвA+ωэв,UIэвU,                         (17)

 

где Iэвt – нормированный индекс времени эвакуации; Iэвη – индекс завершенности эвакуации; IэвA– индекс доступности эвакуационных маршрутов; IэвU– индекс управляемости эвакуационного движения. Сумма весовых коэффициентов равна единице.

Для функции доступа специальных служб аналогично учитываются время прибытия, доступность маршрутов и управляемость:

 

Qдсt=ωдс,tIдсt+ωдс,AIдсA+ωдс,UIдсU.                                               (18)

 

Для функции сохранения транспортной связанности территории используется взвешенная доля сохраняемых связей между значимыми районами и объектами:

 

Cсвt=o,dαod bodto,dαod,                                                           (19)

 

где αod – значимость связи между районами или объектами o и d; bodt – показатель сохранения соответствующей связи. Потеря транспортной связанности фиксируется при Cсвt<Cсвдоп .

Завершающим элементом формализации является учет наблюдаемости и управляемости как расчетных условий сохранения транспортной функции. Наблюдаемость характеризует способность получать достоверные и своевременные данные о состоянии движения, очередях, доступности маршрутов и ограничениях. Управляемость характеризует способность изменять состояние движения с помощью схем организации дорожного движения, регулирования, маршрутизации, приоритетов и информационных воздействий. В результате транспортный процесс эвакуации получает не только расчетное, но и управляющее описание, необходимое для дальнейшего моделирования и автоматизированного выбора решений (табл. 3).

 

 

 

 

Таблица 3 – Согласованная система элементов формализации транспортного процесса
эвакуации

Элемент формализации,
представленный

Содержание

Расчетное выражение
или признак

Транспортная функция при ЧС

Способность системы обеспечить эвакуацию, доступ, объезд, подвоз ресурсов, связанность и управление

Qkt, QЧСt

Функциональный отказ

Потеря способности выполнить функцию ЧС с требуемым качеством

QЧСt<Qmin

Период устойчивого функционирования

Время до перехода к отказовому состоянию

Tуст=tотк-t0

Деградация функции

Снижение качества функционирования
во времени

dQЧСtdt<0

Остаточная функция

Сохраняемая часть функции
после нарушения

minQЧСt

на интервале нарушения

Восстановление
функции

Возврат к допустимому уровню

QЧСt≥Qmin

после tотк

Фронтально
нагруженный спрос

Концентрация спроса в начальный период

Dэвtf≈DэвT, tf≪T

Наблюдаемость

Достоверное представление состояния УДС

O(t)∈[0;1]

Управляемость

Возможность воздействия на состояние
движения

U(t)∈[0;1]

 

Представленная схема формирует единый расчетный контур: транспортный спрос при ЧС задает входное воздействие; пропускная способность, доступность маршрутов и управляющие воздействия определяют обслуживающую способность системы; очереди, задержки и время передвижения отражают динамику деградации; показатель QЧСt фиксирует текущее качество функционирования; период Tуст определяет интервал сохранения функции; интегральная потеря HпотT характеризует последствия нарушения; восстановление функции описывает возврат системы к допустимому уровню.

 

4 Обсуждение и заключение

 

Предложенная формализация не подменяет существующие модели эвакуации, динамического распределения движения и оптимизации маршрутов. Ее назначение состоит в обеспечении теоретической основы для описания состояний транспортной системы при чрезвычайной ситуации и связывании эвакуационного транспортного процесса с расчетными признаками сохранения транспортной функции во времени.

Существенным отличием предлагаемой постановки является отказ от оценки эвакуации только по итоговому времени завершения процесса. Время эвакуации остается важнейшим показателем, однако оно не раскрывает состояние транспортной системы в ходе процесса. Две расчетные схемы могут иметь близкое итоговое время, но различаться по глубине деградации, продолжительности критического состояния, числу недоступных маршрутов, уровню управляемости и риску потери доступа специальных служб. Поэтому в качестве базовой переменной предлагается использовать QЧСt, отражающую изменение качества транспортной функции во времени.

Особое значение имеет учет временного профиля эвакуационного спроса. Фронтально нагруженный выпуск транспортных средств приводит к формированию высокой начальной интенсивности дорожного движения и может вызвать быстрое накопление очередей у ограничивающих элементов УДС. Замена такого профиля сглаженным профилем штатного типа приводит к систематическому смещению оценки в сторону более благоприятного состояния сети. Следовательно, корректность моделирования эвакуации зависит не только от структуры УДС и пропускной способности маршрутов, но и от способа задания входного эвакуационного спроса.

Практическая значимость представленной расчетной схемы состоит в возможности ее использования при построении имитационных моделей эвакуации, выборе маршрутов, оценке достаточности пропускной способности, определении критических элементов УДС, назначении приоритетов специальных служб и разработке сценариев управления дорожным движением при ЧС.

Полученная расчетная схема задает теоретическую основу для последующей параметризации транспортной системы в конкретной расчетной области УДС. Ее применение предполагает установление пороговых значений Qmin , Qкр , допустимого времени эвакуации, допустимой длины очереди, показателей наблюдаемости и управляемости с учетом территории, сценария ЧС, состава эвакуационного спроса и доступных управляющих воздействий.

Дальнейшее развитие предложенной схемы связано с построением имитационной модели расчетной области УДС, проверкой различий между фронтально нагруженным и сглаженным профилями эвакуационного спроса, оценкой чувствительности периода устойчивого функционирования к изменению интенсивности дорожного движения и разработкой алгоритмов выбора управляющих воздействий.

На основании полученной расчетно-терминологической схемы могут быть сформулированы следующие выводы.

1. Эвакуация населения в условиях чрезвычайной ситуации должна рассматриваться как специальный транспортный технологический процесс, включающий формирование спроса, выпуск транспортных средств на УДС, движение по маршрутам, прохождение ограничивающих элементов, управление, информационное сопровождение и восстановление транспортной функции.

2. Установлено, что локальные показатели дорожного движения не обеспечивают полного описания эвакуационного процесса, если они не связаны с сохранением транспортной функции во времени. Поэтому в качестве базовой переменной предложен показатель QЧСt, характеризующий качество функционирования транспортной системы при ЧС.

3. Предложено определять функциональный отказ транспортной системы как переход к состоянию QЧСt<Qmin. Такой подход позволяет учитывать ситуации, при которых элементы УДС остаются физически доступными, но транспортная система не обеспечивает эвакуацию, доступ специальных служб, объезд или связанность территории в допустимых условиях.

4. Обоснован показатель периода устойчивого функционирования Tуст, определяемый как время от начала воздействия ЧС или начала эвакуационного выпуска до перехода транспортной системы в отказовое состояние. Этот показатель связывает временной профиль эвакуационного спроса, пропускные ограничения УДС, очереди, доступность маршрутов и управляющие воздействия.

5. Показано, что фронтально нагруженный профиль эвакуационного спроса является самостоятельным фактором состояния транспортной системы. Его замена сглаженным профилем без проверки приводит к искажению оценки качества функционирования УДС и может скрывать риск раннего перехода к критическому состоянию.

6. Сформированная расчетно-терминологическая схема создает основу для последующей разработки моделей прогнозирования состояния УДС при эвакуации, автоматизированного поиска управляющих воздействий и оценки эффективности организации дорожного движения в условиях чрезвычайных ситуаций.

1. Зырянов, В. В. Simulation of evacuation route choice / В. В. Зырянов, А. А. Феофилова // Transportation Research Procedia. – 2017. – Vol. 20. – P. 740–745. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.01.119. EDN: https://elibrary.ru/YVIXPX

2. Феофилова, А. А. Роль технологии связи интеллектуальных транспортных средств в повышении безопасности дорожного движения / А. А. Феофилова, Л. Хуан, В. А. Зеликов // Воронежский научно-технический вестник. – 2025. – Т. 1, № 1(51). – С. 104–113. – DOIhttps://doi.org/10.34220/2311-8873-2025-104-113. EDN: https://elibrary.ru/RLTSFL

3. Семкин, А. Н. Автоматизация определения пассажиропотоков на остановочных пунктах городских агломераций / А. Н. Семкин, А. С. Бодров, М. А. Бодров // Воронежский научно-технический вестник. – 2024. – Т. 4, № 4(50). – С. 94–101. – DOIhttps://doi.org/10.34220/2311-8873-2024-94-101. EDN: https://elibrary.ru/ZDZRON

4. Bayram, V. Optimization models for large scale network evacuation planning and manage-ment: a literature review / V. Bayram // Surveys in Operations Research and Management Science. – 2016. – Vol. 21, No. 2. – P. 63–84. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.sorms.2016.11.001.

5. Chen, Y. Simulation pipeline for traffic evacuation in urban areas and emergency traffic management policy improvements through case studies / Y. Chen, S. Y. Shafi, Y.-F. Chen // Transportation Research Interdisciplinary Perspectives. – 2020. – Vol. 7. – Article 100210. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.trip.2020.100210. EDN: https://elibrary.ru/ORPMNF

6. Yang, X. Modeling multimodal transportation network emergency evacuation considering evacuees’ cooperative behavior / X. Yang, X. J. Ban, J. E. Mitchell // Transportation Research Part A: Policy and Practice. – 2018. – Vol. 114. – P. 380–397. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.tra.2018.01.037.

7. Di Gangi, M. Modeling evacuation risk using a stochastic process formulation of mesoscopic dynamic network loading / M. Di Gangi, D. Watling, R. Di Salvo // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2022. – Vol. 23, No. 4. – P. 3613–3625. – DOIhttps://doi.org/10.1109/TITS.2020.3038478. EDN: https://elibrary.ru/YMOFWZ

8. Musolino, G. Methods for risk reduction: modelling users’ updating utilities in urban transport networks / G. Musolino // Sustainability. – 2024. – Vol. 16, No. 6. – Article 2468. – DOIhttps://doi.org/10.3390/su16062468. EDN: https://elibrary.ru/NEVIMI

9. Khalili, S. M. A systematic literature review on transit-based evacuation planning in emer-gency logistics management: optimisation and modelling approaches / S. M. Khalili, M. Mojtahedi, C. Steinmetz-Weiss, D. Sanderson // Buildings. – 2024. – Vol. 14, No. 1. – Article 176. – DOIhttps://doi.org/10.3390/buildings14010176. EDN: https://elibrary.ru/EIJSWD

10. Wambura, V. Incorporating a public transit equity lens in evacuation planning / V. Wambu-ra, S. D. Wong // Transportation Research Record. – 2024. – Vol. 2678, No. 11. – P. 1679–1690. – DOIhttps://doi.org/10.1177/03611981241245990. EDN: https://elibrary.ru/HUMOHI

11. Tang, F. Strategizing equitable transit evacuations: a data-driven reinforcement learning approach / F. Tang, H. Wang, M. L. Delle Monache // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2025. – Vol. 180. – Article 105342. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.trc.2025.105342. EDN: https://elibrary.ru/WBBTOS

12. Rahman, R. A deep learning approach for network-wide dynamic traffic prediction during hurricane evacuation / R. Rahman, S. Hasan // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2023. – Vol. 152. – Article 104126. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.trc.2023.104126. EDN: https://elibrary.ru/TDPZQA

13. Pan, X. Resilience model and recovery strategy of transportation network based on travel OD-grid analysis / X. Pan, Y. Dang, H. Wang, D. Hong, Y. Li, H. Deng // Reliability Engineering & System Safety. – 2022. – Vol. 223. – Article 108483. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108483.

14. Niu, C. Link-level resilience analysis for real-world networks using crowd-sourced data / C. Niu, T. Zhang, D. J. Nair, V. Dixit, P. Murray-Tuite // International Journal of Disaster Risk Reduction. – 2022. – Vol. 73. – Article 102893. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.102893. EDN: https://elibrary.ru/UPKFMM

15. Zang, Z. Travel time reliability in transportation networks: a review of methodological de-velopments / Z. Zang, X. Xu, K. Qu, R. Chen, A. Chen // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2022. – Vol. 143. – Article 103866. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103866. EDN: https://elibrary.ru/NRFAGK

16. Hassan, S. A. Vulnerability of road transportation networks under natural hazards: a bibli-ometric analysis and review / S. A. Hassan, H. A. Amlan, N. E. Alias, M. A. Ab-Kadir, N. S. Abdul Sukor // International Journal of Disaster Risk Reduction. – 2022. – Vol. 83. – Article 103393. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103393. EDN: https://elibrary.ru/GWZKSZ

17. Shen, Z. Transportation network resilience response to the spatial feature of hazards / Z. Shen, C. Ji, S. Lu // Transportation Research Part D: Transport and Environment. – 2024. – Vol. 128. – Article 104121. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.trd.2024.104121. EDN: https://elibrary.ru/CQFEZW

18. Bergantino, A. S. Assessing transport network resilience: empirical insights from real-world data studies / A. S. Bergantino, A. Gardelli, L. Rotaris // Transport Reviews. – 2024. – Vol. 44, No. 4. – P. 834–857. – DOIhttps://doi.org/10.1080/01441647.2024.2322434.

19. Shaygan, M. Traffic prediction using artificial intelligence: review of recent advances and emerging opportunities / M. Shaygan, C. Meese, W. Li, X. G. Zhao, M. Nejad // Transportation Re-search Part C: Emerging Technologies. – 2022. – Vol. 145. – Article 103921. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103921. EDN: https://elibrary.ru/VYQZPT

20. Zeleke, Y. S. Resilience of road networks to natural hazards: a systematic literature review / Y. S. Zeleke, M. Tira, C. Scaini // Transportation Engineering. – 2026. – Vol. 23. – Article 100420. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.treng.2026.100420. EDN: https://elibrary.ru/QDQMIL

Войти или Создать
* Забыли пароль?