#математическое_моделирование
Поведение транспортных и пешеходных потоков уже достаточно изучено, а вот исследовать потоки велосипедистов начали относительно недавно. И уже есть интересные результаты.
Независимо друг от друга в Китае и в Германии ученые поставили эксперименты и разработали модели движения велосипедных потоков.
В 2009 и 2010 году китайские ученые во главе с Руи Джангом провели серию экспериментов движения велосипедистов по кольцевой дороге длиной 146 метров и на рамп-системе (на фото слева).
В 2012 году группа ученых во главе с Эриком Андерсеном из Вуппертальского университета (Bergische Universität Wuppertal) и Юлихского исследовательского центра (Forschungszentrum Jülich GmbH) провели эксперименты с участием 33 велосипедистов в возрасте от 7 до 66 лет, двое из которых использовали электробайки. В первом эксперименте исследовали индивидуальное поведение велосипедиста при ускорении, во втором – коллективное поведение при различных значениях плотности потока (5, 7, 10, 18, 20 и 33 участника). Велосипедисты двигались по овальной траектории длиной 86 м в нормальном темпе, без спешки, не допуская обгона (на фото справа).
В случае обоих экспериментов анализ пространственно-временной эволюции потока велосипедистов показал возникновение и распространение характерных для автомобильного и пешеходного трафика
stop-and-go волн (критическое значение плотности 0,37 велосипедист/м). На рамп-системе падение пропускной способности не наблюдалось. Обе группы ученых разработали модели велосипедного трафика (Andresen et al., 2014 и Jiang et al., 2016).
В этом году ученые Валентина Курц (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого) и Мартин Трайбер (Дрезденский технический университет) провели свое исследование. Они воспроизвели оба велосипедных эксперимента на кольце с помощью модели автомобильного трафика (IDM, Treiber et al., 2000) и специализированной модели велосипедного трафика (NDM, Andresen et al., 2014). Количественные результаты калибровки и валидации показали, что модель автомобильного трафика описывает динамику велосипедного потока в среднем не хуже, а в отдельных случаях даже лучше (Kurtc and Treiber, 2018). Это говорит о том, что для моделирования велосипедных потоков можно с успехом использовать уже существующие микромодели автомобильного трафика.