Анализ воздействия автомобильного транспорта на состояние окружающей среды городских агломераций
Ключевые слова:
ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА, ГОРОДСКАЯ АГЛОМЕРАЦИЯ, ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ, ТРАНСПОРТНЫЙ КЛАСТЕР, ПОДВИЖНОЙ СОСТАВ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА, ЭКСПЛУАТАЦИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ, ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКААннотация
В статье подвижной состав рассмотрен как физический многоуровневый объект, осваивающий природные ресурсы и выбрасывающий загрязняющие вещества в окружающую среду города. Аналогом данного объекта предложено принять элементарную физическую частицу «фридмон». Предложена зависимость для оценки экологической устойчивости транспортного средства как потребителя «грязного ресурса» в среде города. Рассмотрена зависимость объема потребления «грязного ресурса» от характеристик эксплуатации двигателя подвижного состава. Исследование условий эксплуатации подвижного состава в окружающей среде города показало, что 80 % автомобилей работают в режиме холостого хода вне штатного режима работы двигателя, что обуславливает рост выбросов загрязняющих веществ в атмосферу и почву.
С применением кластерного анализа произведена оценка автомобильного транспорта на окружающую среду городской агломерации. С этой целью подвижной состав города был разделен на пять основных групп: легковые автомобили, грузовые автомобили с бензиновыми двигателями, грузовые с дизельными двигателями, автобусы с бензиновыми двигателями, автобусы с дизельными двигателями. На основе результатов кластерного анализа предложена зависимость, позволяющая оценить загрязняющие вещества от транспортного кластера в окружающей среде города.
Экспертным путем установлены значения показателей эксплуатационных свойств транспортных средств и значения коэффициентов их значимости. Основными измерителями прямого воздействия на экологическую устойчивость являются загрязнение воздуха, воды и почвы, тепловое и шумовое загрязнение. К измерителям косвенного воздействия отнесены тягово-скоростные и тормозные свойства транспортных средств, потребности в конструкционных и эксплуатационных материалах, трудозатраты и прочее.
Библиографические ссылки
Орифов, Дж. Р. Влияние загрязняющих веществ автотранспорта на экологию города Душанбе / Дж. Р. Орифов, М. Холмирзоева. – Текст : электронный // Водные ресурсы, энергетика и экология. – 2021. – Т. 1, № 2. – С. 101–103. – URL: http://cawater-info.net/library/rus/
wree-2-2021.pdf .
Оценка влияния автотранспорта на экологию Москвы и здоровье москвичей / С. В. Мхитарян, Р. Р. Сидорчук, И. И. Скоробогатых,
А. В. Лукина // Друкеровский вестник. – 2022. – № 2(46). – С. 143–151.
Кириллов, Н. Г. Экология и автотранспорт: о необходимости перехода на природный газ как перспективное моторное топливо /
Н. Г. Кириллов, А. Н. Лазарев // АвтоГазоЗаправочный комплекс + Альтернативное топливо. – 2015. – № 6(99). – С. 19–27.
Щукина, Т. В. Оценка воздействия автотранспорта на экологию урбанизированных территорий и пути сокращения нагрузки транспортной системы мегаполиса / Т. В. Щукина, О. С. Тамонова, И. И. Акулова // Экология и промышленность России. – 2017. – Т. 21, № 4. – С. 36–41.
Самисько, Д. Н. Проектирование координированного светофорного регулирования на основании компьютерного моделирования движения автомобилей / Д. Н. Самисько // Вести Автомобильно-дорожного института = Bulletin of the Automobile and Highway Institute. – 2020. – № 4(35). – С. 15–23.
Власов, А. А. Математическое обеспечение подсистемы светофорного управления интеллектуальной транспортной системы / А. А. Власов, В. В. Коновалов. – Текст : электронный // Мир транспорта и технологических машин. – 2023. – № 3-3(82). – С. 68–74. –
URL: https://oreluniver.ru/public/file/archive/mtitm_dlya_sayta_ZHURNAL__3-3(82).pdf .
Данович, Л. М. Прогнозирование исходных данных в динамическом режиме для модели распределения транспортных потоков по сети / Л. М. Данович, Н. А. Наумова. – Текст : электронный // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 9-2. – С. 238–242. – URL: https://s.fundamental-research.ru/pdf/2016/9-2/40727.pdf .
Болодурина, И. П. Интеллектуальная модель прогнозирования интенсивности движения транспортных средств на перекрестке /
И. П. Болодурина, Л. М. Анциферова, Л. С. Гришина. – Текст : электронный // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2022. – № 6. – С. 69–78. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnaya-model-prognozirovaniya-intensivnosti-dvizheniya-transportnyh-sredstv-na-perekrestke/viewer .
Бочкаева, Г. Л. Роль транспортного кластера в социально-экономическом развитии регионов / Г. Л. Бочкаева. – Текст : электронный // Вестник Московского гуманитарно-экономического института. – 2018. – № 2. – С. 5–11. – URL: https://www.miit.ru/content/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85%20%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC.pdf?id_wm=801885 .
Stathopoulos, A. A multivariate state space approach for urban traffic flow modeling and prediction / A. Stathopoulos, M. Karlftis // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2003. – Vol. 11, № 2. – P. 121–135.
Edussuriya, Pr. Urban morphology and air quality in dense residential environments: Correlations between morphological parameters and air pollution at street-level / Pr. Edussuriya, A. Chan, A. Malvin // Journal of Engineering Science and Technology. – 2014. – Vol. 9, № 1. – P. 64–80.
