APPLICATION OF TRAFFIC MODELS BY THE INSTITUTE OF ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТИТУТОМ ГЕНПЛАНА МОСКВЫ THE GENERAL PLAN OF ТРАНСПОРТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

2019 2019 The history of transport modeling at the Institute of the General Plan of Moscow История вопроса транспортного моделирования в Институте Генплана Москвы

1966 - The General Plan of the city of Moscow for 35 years in advance (until 2000) 1954 - Integrated scheme for the development of urban transport in Moscow 1954 г. - Комплексная схема развития городского транспорта Москвы 1966 г. - Генеральный План города Москвы на 35 лет вперед (до 2000 г.) 1984 - Integrated Transport Development Scheme of Moscow until 2000 and 2010. 1958 - The main provisions of KSRT Moscow for the future until 1975. 1958 г. - Основные положения КСРТ Москвы на перспективу до 1975 г. 1984 г. – Комплексная Схема Развития Транспорта Москвы до 2000 и 2010 гг. 1994 - The development plan until 2010 (proposals on WDC) 1994 г. – Схема развития Московского метрополитена до 2010 г. (предложения по МЦД) 1966 - development of the General Plan for 35 years in advance: together with IAT, the first computer calculation of 1930s - a gravitational model for calculating correspondence is proposed (USA - Railay, 1930-е гг. - предложена гравитационная модель для расчетов корреспонденций (США 1966 г. - разработка Генплана на 35 лет вперед: совместно с ИАТ был выполнен первый компьютерный correspondence and passenger flows (over 4 months) was performed. USSR - Sheleikhovsky GV 1892-1946). – Рэйли, СССР - Шелейховский Г.В. 1892-1946). расчет корреспонденций и пассажиропотоков (за 4 месяца). 1970-1990 - work on the creation of models of SVT, UDS, freight transport, urban planning model in conjunction with 1951 - creation of the Institute of the General Plan of Moscow, 1951 г. – создание Института Генплана Москвы, 1970-1990 гг. - работы по созданию моделей СВТ, УДС, грузового транспорта, градостроительной модели the Institute of Information Technology and the Institute for the Management of Complex Systems of the Academy of 1956-1958 гг. - «Комплексная Схема развития транспорта», в которой впервые совместно с ИСИ и Институтом проблем управления сложными системами АН 1956-1958 - "Comprehensive Transport Development Scheme", in which for the first time Sciences 2 выполнили (вручную) расчет потоков методом корреспонденций между районами. 1990 г. - попытка создания единой транспортной модели Москвы на основе Информационной системы performed (manually) the calculation of flows by correspondence between regions. 1990 - an attempt to create a unified transport model of Moscow based on the information system of the territorial В эти же годы на тех же принципах построена первая математическая модель территориального кадастра. In those same years, the first mathematical model of the network equilibrium system was cadastre. системы сетевого равновесия Бекманном (Beckmann), Макгуайром (McGuire) и 2000 г. - Правительство Москвы поручило Институту Генплана ведение транспортных расчетов в built by Beckmann, McGuire and Winsten on the same principles. 2000 - the Moscow Government instructed the General Plan Institute to conduct transport settlements in an on-line оперативном режиме, закуплен пакет ПО ЕММЕ компании INRO (по н.в. действует договор о тех. поддержке) mode, a package of EMRO software EMEM was purchased (the contract for technical support is still in force) Уинстеном (Winsten). Computation examples between 2000 and 2010 for subsequently implemented projects Примеры расчетов 2000-2010 гг. по реализованным впоследствии объектам

It was proposed to Предложено reduce the volume of снизить объемы development and to застройки и link the placement of связать new facilities with the размещение reconstruction of the новых объектов с road network (not реконструкцией performed) УДС (не выполнено)

Ulitsa Krasnogo Mayaka was reconstructed after Улица Красного Маяка была реконструирована 3 years of congestion during peak hours (photo после 3 лет заторовых ситуаций в часы пик (фото 2013 г.) from 2013) 2001-2003 – reconstruction of 2001-2003 гг. – реконструкция Novoarbatsky (2001) Новоарбатского (2001 г.) And Krymsky (2006 г.) bridges 2003 - construction of Zvenigorodskoye Shosse и Крымского (2006 г.) мостов 2003 г. - строительство Звенигродского шоссе 2003 г. – completion of constriction of the Third Ring Road 2010 - development along 2003 г. – завершение строительства 3-го кольца 2010 г. - застройка вдоль Modeling along with conducted survey of drivers allowed to develop a Estimated traffic volumes on highways are confirmed after their Varshavskoye Shosse Моделирование вместе с проведенным анкетированием водителей Расчетные размеры движения по магистралям подтверждены Варшавского шоссе time temporary scheme of traffic organization on alternative routes commissioning. At the same time the option of organization of a toll This experience shows that modeling in itself позволило разработать временную схему организации движения по после ввода их в эксплуатацию. При этом рассматривался вопрос Данный опыт показывает, что моделирование bypassing closed segments of the road network. mode on Zvenigorodskoye Shosse was considered. does not improve the traffic situation. We альтернативным маршрутам минуя закрываемые участки УДС. организации платного режима на Звенигородском шоссе. само по себе не улучшает транспортной This approach allowed to reduce the inevitable losses of travel time. Calculations confirmed that the construction of the Third Ring Road give recommendations on the development Такой подход позволил снизить неизбежные потери времени в пути Расчеты подтвердили, что строительство 3 кольца оказывает ситуации. Мы даем рекомендации по has an effective impact on the unloading of the center by taking up to of transport infrastructure, but whether they эффективное влияние на разгрузку центра за счет принятия до 70% развитию транспортной инфраструктуры, а 70% of transit flows. be used… транзитных потоков будут ли они использованы… Specific of traffic modeling and monitoring convergence of the results Специфика транспортного моделирования и мониторинг сходимости результатов Соотношение загрузки станций и линий Addressed investment programs 2019-2022 гг. (1323- Ratio of traffic load on stations and Moscow 12% АИП 2019-2022 гг. (1323-ПП от 15.10.2019) Московского метрополитена, введенных в 12% Government Decree from 15.10.2019) 11% metro lines, put into operation – actual and 11% Scheme of addressed Major activities Major activities эксплуатацию – фактические и investment program of the Scheme of high-speed off- • Construction of Bolshaya Koltsevaya forecasted values made 10-20 years prior to • Construction of sites of North- street transport прогнозные значения, сделанные за 10-20 road network Eastern Chord Line implementation • Construction of South-Eastern • Construction of Kommunarskaya Line лет до реализации Chord • Construction of Nekrasovskaya Line • Extension of Lyublino-Dmitrovskaya Line • Construction of Pechatniki- Extension to Novokosino justified Продление до Новокосино Brateyevo highway Extension to Mitino justified the Продление до Митино the computations of 2008. • Reconstruction of MKAD computations of 1993 оправдало расчеты 1993 г. оправдало расчеты 2008 г.

The forecast takes into account The forecast of 2020 takes into account В прогнозе учтено развитие МО В прогнозе на 2020 г. учтено development of Moscow development of the southern part of (подвоз пассажиров), развитие южной части г. Реутов, Oblast’(passenger transportation), Addressed investment program Reutov, which is almost fully формирование ТПУ и автовокзала, formation of a transport hub and bus что почти полностью – 400 billion rubles/year implemented terminal, which is not fully implemented что в н.в. не реализован полностью реализовано as of today

High-speed off-street transport Road network Ускоренные темпы Accelerated rates of В прогнозе учтено The forecast takes into development of Nekrasovka застройки The main goal of modeling – complex computations for particularly important urban planning decisions (high- полное развитие ТиНАО, Продление до account the full The forecast takes Extension to Zyablikovo and regional districts, Основная задача моделирования – комплексные расчеты по особо значимым градостроительным В прогнозе Некрасовки и р- что пока реализовано Зябликово оправдало speed off-street transport, road network, - formation of addressed investment programs, new territories of development of New into account the justified the reorientation of passenger учтено развитие нов области, Moscow, which is Taken into account development of ZIL traffic from the railway and решениям (СВТ, УДС, - формирование АИП, новые территории Москвы, оценка Программы реновации, частично расчеты 2007 г. Moscow, evaluation of the Renovation Program, development of regulatory framework), along with this – computations of Учтено создание ТПУ, территорий ЗИЛ, переориентация partially implemented construction of a transport territories, which is passenger flow of 2007 from the northern part of the коммерческой пассажиропото so far hub and commercial разработка нормативной базы), наряду с этим – отдельные ППТ, создание моделей других городов. что реализовано пассажиропотока separate site designs, creation of models of other cities. implemented in 2019 city of Lubertsy. застройки, к 2019 г. development, not by 20-30% Проведение мониторинга изменений транспортных и пассажирских потоков после реализации на 2019 г. на 20- с ж/д и от Monitoring changes in traffic and passenger flows after implementation. completed by 2019 полностью не 30% северной части г. реализовано Люберцы 1950 manually 12 4 2 necessity for such on t, Costs of efforts to collect initial ofdata data, volume initial to collect of efforts Costs months Today, traffic 1960 collecting, Computations as БЭВМ « Collection, 1970 the of infrastructure Moscow Census + collection of trip data such volume 1980 processing, research 1990 preparation ПК of and its volume its and data of Collecting Source data, subject of analysis and system of indicators of Comprehensive field

data and survey study 2000 Moscow on validation 2010 an received

Comprehensive field and survey ongoing Population 2020 and study + big data analysis Correspondence agglomeration Jobsplacement data (Department (Department data Mobile operators operators Mobile inventory Bureau inventory of Information of Information Technologies matrices Technical Technical Statistics The works must be conducted on a regular basis data analysis resettlement and has ) basis increased application of Patterns of populationof Patterns Passenger accounting accounting Passenger Trafficvolume data vehicle vehicle capacity Cost of timeofCost Passenger traffic traffic Passenger Questionnaires Video cameras movement Field Field of study system data system ( Mobility 2015 surveys + on . ) time shows Any demand Characteristic Characteristic speed off speed and passenger flows flows passenger and GPS tracking tracking GPS automobileof movement on themovement on spent Passenger traffic traffic surveys Passenger road network network road & Patterns of trafficof Patterns Transportlaboratory work Geocentr road networkroad Transportdetectors Video cameras the transport surveys - street street - Consulting of transport of transport transport high on - areas,consistency of andcongested% L impact;environment;theto access economic analysis of models,financial benefits,costsand of andwitheconomic transport activity; Connection criteria of balance;settlementTransport demand;Analysis termsof andplanning of in time territories theConnectivity Forecast, subject of analysis and recommendations as a service as a service mobility vehicles; transportautonomousassessment;safety impact social price impacts;fuel provision; analysis;health of financial Pricing; transportredundancy;Studyand Global trends in modeling application: Simulation of the existing situation and modeling of predicted conditions ofpredicted andmodeling situation existing ofthe Simulation

Errors in the model convergence Poor forecastedconditions Modeling of Assumptions Complicationmodel of the forecast Variability of data Lots of source situation Simulation existingthe of - > : - - - - - of the Variability state of the transport system - - - - forecasted traffic load: of the Variability settlement system and the staying in staying in of transportsafetyof of thereliability system; factorSolvency;thecar Importance of services); (Autonomoustechnologies Advanced service; of Tariffs Transportmeasures;level securityand costsOperatingbyvehicles personal self couriers, Labour territory; of theEconomic of developmentconditions the Household: Global trends of accounting for additional factors The costof Parking;Thetravel; car sharing % of Changebysharesmodes transport frame Time andpriority of implementation Transport options solution workingof theSharepopulation frame Time andpriority of implementation urbandocumentationplanning growthof Progressive Monocenctricity oftrips outboundfrom neighborhoods market(workat home,freelancers, the - - employed) size/composition, size/composition, income; area / policenctricity N andMPT/ N according to : : 1950 вручную 12 4 2 исследований агломерации» спросе на t, Затраты усилий на сбор исходных данных, объем данных, исходных на сбор усилий Затраты месяцы Любая Сегодня сбор, 1960 расчётов Выполнение БЭВМ 1970 обработку, работа,

на Перепись населения Москвы вырос + сбор данных о поездках 1980 Исходные данные,предмет анализа исистемапоказателей на транспортную ( 2015 объем постоянной как 1990 ПК валидацию С и ихиобъем бор данных бор г Комплексное натурное и . ) «Сбор, опросное обследование 2000 получаемых показывает данных 2010 основе Комплексное натурное и

подготовка опросное обследование 2020 ,

инфраструктуру + анализ больших данных применение данных необходимость и + . анализ затраты Московской данных подобных времени о перегруженных участков,перегруженныхсистемностьзаторов экономическихпоследствий;выход на экологию; анализзатратмоделями,и финансовыми Анализ критериямбаланса расселения;Транспортный спрос; и по Связностьпо планировочным территориивремени Прогноз, предмет анализа и рекомендаций: транспортные Оценка безопасностина транспорте; Автономные Воздействие Меры Изучение Мировые тенденции состояний Имитация финансового исоциального транспортной Ошибки в модели избыточностивидов схождение Плохое на средства;Мобильность здоровье; Анализ существующего положения и моделирование прогнозных и моделирование положения существующего состояний прогнозных Моделирование в использовании моделирования: активности;Связь транспорта;Ценообразование; Допущения влияния цен на влияния цен Усложнение модели обеспечения; как услуга с экономическими и с экономическими ть прогноза вариативнос данных исходных Множество выгод, положения существующего Имитация топливо; L - и % > - - - - - системы: Вариативность состояния транспортной - - - - прогнозируемой нагрузки: Вариативность системы расселения и пребывания на на территории пребывания Безопасность системы;транспортной надежности фактора Значимость Платежеспособность; сервисы авто, мобильные (автономные Передовые обслуживания; уровень на безопасности Меры автотранспорт расходы Эксплуатационные самозанятые труда Рынок (работана дому, развития территории; условия Экономические Домохозяйство: факторов: Мировые тенденции учета дополнительных Стоимость проездаСтоимость ;парковки; районовиз% выезда транспорта пользованиядолей повидам Изменение очередностьСрокиреализации и Вариантытрансп. Долятрудоспособного населения очередностьСрокиреализации и Поступательныйрост Моноцентричность ) - размер/состав, доход;размер/состав, - пл. решенийпл. / транспорте; Тарифытранспорте; Полицентричность N и МПТ и /по град.док. на на фрилансер личной личной технологии технологии Каршеринг ); ,курьеры, и Practical issues at present: Analysis of available data on traffic conditions Практические вопросы в настоящее время: Анализ доступных данных по условиям движения Analysis and comparison of the speed data form different sources (Yandex, Google, archive data of JSC Анализ и сравнение данных о скорости из разных источников (Яндекс, Гугл, архив данных ЗАО «Geocentr Consulting» «Геоцентр-Консалтинг)

Тable 1. Color gradation of congestion servi Map display Color example

Green

Yellow

I class II class District-wide Local I class II class District-wide Local

Ryazansky Chernomorsky Ryazansky Chernomorsky Orange MKAD, Ulitsa Kahovka, MKAD, Ulitsa Kahovka, Avenue , Boulevard; Avenue , Boulevard; Kutuzovsky Sirenevy Kutuzovsky Sirenevy The color is displayed depending on the permitted Chertanovskaya Azovskaya Chertanovskaya Azovskaya Avenue Boulevard Avenue Boulevard Street Street Street Street vehicles in a certain zone according to the following: - Brown – less than 2 km/h Red - Red more than 2 km/h, but less that 20% of the permitted speed limit - Orange - >20% of permitted speed on this road Brown segment - - Yellow - >30% of permitted speed on this road segment - - Green - >40% of permitted speed on this road segment

The same source has different speed ranges within the same color; the speed The color is displayed after the calculation of the tracks of the vehicle У одного и того же источника в пределах одного цвета находятся разные Цвет отображается после расчета по трекам долей ТС по ranges are further increased by matching different sources. Conclusions: the color shares by speed, depending on the allowed speed; there is an диапазоны скоростей; диапазоны скоростей еще более увеличиваются при скоростям, в зависимости от разрешенной скорости; присутствует reflects the approximate nature of the loading direction (with an error of underestimation of the traffic load due to the fact that the number of сопоставлении разных источников. Выводы: цвет отражает ориентировочный занижение загрузки за счет того, что число треков, будет всегда understating the traffic load) tracks will always be less than the actual number of vehicles. характер загрузки направления (с погрешностью занижения загрузки) меньше фактического числа ТС Practical issues at present: collection of data on flows on the road network Практические вопросы в настоящее время: сбор данных о потоках на УДС City video cameras (example – Final result in a single database of Итоговый свод в единую базу Selective analysis of data from Center for Use of transport laboratories Городские видеокамеры Выборочный анализ данных Использование транспортной entrance to the city) the Organization of Road Traffic detectors traffic flows (пример - въезды в город) детекторов транспорта ЦОДД лаборатории данных транспортных потоков - Study of intensity and scheme of organization of traffic - исследование интенсивности и схемы ЯрославскоеYaroslavskoye шоссеHighway and pedestrian flows on the segment of the road Ярославское шоссе организации движения транспорта и пешеходов на network or transport intersection; участке улично-дорожной сети или транспортном - Study of the speed limits and delays on main streets of пересечении; the city - исследование скоростного режима и задержек - automatic reporting on the composition of the traffic на магистральных улицах города; flow, speed and number of passing cars - автоматическое составление отчета о составе - analysis of the volume of inbound and outbound of потока, скорости движения и количестве objects of various functional purposes; проходящих автомобилей - study of the laws of movement of the car, such as - анализ объемов въезда-выезда объектов

ЯрославскоеКаширскоеKashirskoye шоссе шоссеHighway dynamic dimensions, safety gaps, psychophysiological Каширское шоссе различного функционального назначения; state; - изучение закономерностей движения автомобиля, таких как динамический габарит, зазоры безопасности, психофизиологическое состояние водителя при движении в различных дорожных условиях;

- entrances to the city, tracked by the city - въезды в город, отслеживаемые по video cameras, monitoring traffic flow A single database of the state of the transport network and traffic congestion is being filled on an городским видеокамерам наблюдения На постоянной основе ведется наполнение единой базы данных состояния транспортной сети и за транспортным потоком ongoing basis загруженности транспортными потоками Practical issues at present: Практические вопросы в настоящее время: Data collection on the capacity of the road network сбор данных о пропускных способностях УДС Calculation of intensity by the time of the day and Leninsky prospect Obrucheva street Entering within MKAD Подсчет интенсивности по часам суток и Ленинский проспект Улица Обручева Въезд в пределы boundaries Before crossing (on Before crossing (on the way перед пересечением перед пересечением (по МКАД certain level of traffic load (MKAD) the way to the center) to Lobachevsky street) определение уровня загрузки (МКАД) (по ходу в центр) ходу к ул. Лобачевского)

12000 Traffic flow on MKAD 2nd km 12.02.19 Composition of the flow from Exterior side of MKAD Транспортный поток МКАД 2 км 12.02.19

10000

8000 2019 г. Транспортный поток,прив. ед. 2019 г. 6000

10206 9832 9364

4000 7882 7526 7424 7420 7118 7052 6750 6541 6285 6556 6326 5774 5861 5036 4920 2000 Lane № 3628 3760 2457 2459 2076 1986

0 Natural units 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 0 1 2 3 4 5

Внутренняя сторона Время, ч.

of of passenger cars in total total in cars

traffic volume traffic 12000

% Транспортный поток МКАД 2 км 12.02.19 Traffic flow on MKAD 2nd km 12.02.19 Normalized units Выезд за пределы Exiting outside MKAD 10000

Composition of the traffic 8000 Состав потока за сутки boundaries Транспортный поток,прив. ед. МКАД Heavy cargo ) flow during the day большегрузы 4% hr

/ 6000 4% Small capacity пасс. ОМВ 9694 vehicles 1% 9302 9015

veh 8610 Low-tonnage 8539 8306 8314 8399 1% малотоннажные 4000 7800 8008 6895 7160 6899 9% 800 normalized units/lane 6486 9% 1300 normalized units/lane 6120 5970 5473 5148 2000 3334 3206 2497 Natural units 1913 1914 1956 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 0 1 2 3 4 5 Внешняя сторона Время, ч.

Medium of traffic Intensity среднетонна movement ( movement Скорость потока: Flow rate: Passenger tonnage Normalized units легковые жные More than 50 Capacity reserve cars 8% более 50 автомобили 8% «working state» 78% 78% 50…30 Free flow Tied flow 50…30 Движение свободное Движение связанное Limit of regulatory capacity 30…15; 15…0 30…15; 15…0 N - собственные 30-минутные замеры; скорости напрямую (без проезда Средняя пропускная способность одной полосы движения на основной проезжей части Ленинского N-own 30-minute measurements; speeds directly (without passing the laboratory) The average capacity of one lane on the main roadway of Leninsky Prospekt is 1300 km. units per lane, which лаборатории) получить невозможно, но по выбранным узлам (при наличии проспекта составляет 1300 прив. ед. на полосу, что практически в 2 раза превышает пропускную can not be obtained, but the selected nodes (in the presence of visible is almost 2 times higher than the capacity of the Shchelkovo highway (750). On Obruchev street, the average видимых границ, которые можно определить на масштабной подоснове) способность полосы Щелковского шоссе (750). На улице Обручева средняя пропускная способность boundaries that can be determined on the scale of the substrate) can calculate v capacity of one lane is 600 km. units per lane. возможно вычисление v одной полосы движения составляет 600 прив. ед. на полосу Practical issues at present: Практические вопросы в настоящее время: Collection of data on traffic intensity from Center for the Organization of Road Traffic detectors сбор данных об интенсивности движения с детекторов ЦООДД

2018 г. 2019 г. Comparison of intensity by days of the week: Balaklava Avenue to 2018 г. 2019 г. Warsaw Highway Comparison of intensity by days of the week: Balaklava Avenue to Comparison of intensity by days of the week: Balaklava Avenue to Warsaw Highway Warsaw Highway Thursday Monday Monday Thursday 2018 г. 2018 г.

Tuesday Friday Tuesday Friday Monday 2.04 Tuesday 3.04 Wednesday 4.04 Thursday 5.04

Saturday Saturday Wednesday Wednesday 2019 г. 2019 г.

Sunday Sunday Monday 1.04 Tuesday 2.04 Wednesday 3.04 Thursday 4.04

On weekdays, there is a morning peak hour and high traffic load during the day (periphery of the Как и любые исходные данные, значения Like any initial data, the intensity and velocity values В будни наблюдается утренний час пик и сохранение высокой загрузки в течение дня city, distribution direction), the evening peak hour is not pronounced; the weekend peak is интенсивности и скорости, получаемые с детекторов, obtained from the detectors require systematic analysis. (периферия города, распределительное направление), вечерний час пик не выражен; пик stretched over 8 hours. выходного дня растянут на 8 часов. требуют систематического анализа. Practical issues at present: Практические вопросы в настоящее время: Collection of data on the amount of outbound trips from city districts сбор данных о величине выезда из районов города Visual field surveys of outbound/inbound trips from residential districts Example of application of data analysis algorithm: calculation of volumes of Outbound trips from areas during the morning peak hour is one of the main baseline indicators inbound/outbound trips by district during peak hours Counting of for identifying travel patterns of the population using different modes of transport, traffic load Подсчет calculations and modeling of the transport network at all stages of design Land passenger Mitino Total, thous. of people Vehicle transport Metro outbound Surveys of inbound/outbound trips from neighborhoods выходов из Mitino Outbound 4 district of peripheral zone of the city Inbound trips from домов по were surveyed Exclusion of transit trips by car (a traffic model is used) home from Orekhovo- видеокамер Borisovo cameras Land passenger ам Mitino Total, thous. of people Vehicle transport Metro Exclusion of transit trips by passenger vehicles Inbound Outbound Outbound Выход 17% от Conclusions: trips 17% of Addition of intra-neighborhood trips on transport 1. The data obtained during surveys give the correct distribution of проживающ inbound and outbound trips from the area by modes of transport 2. In order to determine inbound and outbound traffic volumes it is total 183,1 thous. people их, 7:30-8:30 necessary to adjust the data obtained 516,7 thous. people Addition of pedestrian intra-neighborhood movements 3. The volumes of inbound and outbound traffic corresponds to the residents, для Solntsevo, Yasenevo data of mobile operators on the number of residing and Novo-Peredelkino employed population 7:30-8:30 for территории Final result: Mitino Total, thous. of people % departure / arrival the territories между Volume of outbound/inbound trips during morning peak hour Outbound 18.4% of residing population for each of the surveyed neighborhood Inbound 39.3% of employed population between МКАД и ТТК MKAD and Results correspond to the data of sociological surveys of mobility: Results verification: according to sociological surveys, outbound traffic is 18% of the comparison with data from other sources population, inbound traffic is 40% of the employed population the Third Ring 236,7 thous. people 176,9 thous. people Road Practical issues at present: Практические вопросы в настоящее время: Use of data of cellular operators (Department of Information Technologies; Megafon) применение данных сотовых операторов (ДИТ; Мегафон)

2014. Amongst 479,0 thous. Use of mobile operator data (example city of Ufa) 2014 г. Из 479,0 тыс. жителей residents of New Moscow, ТиНАО Population distribution Jobs distribution 258 thous. work and travel Obtaining correspondence matrix on работает 258 тыс. и выезжает (during the day): in New all modes of transport (в течение дня): Moscow - 119,0 (46%), •в ТиНАО - 119,0 (46%), including. 74,0 (до 29%) – в т.ч. 74,0 (до 29%) – inside settlements; внутри поселений; Calibration of vehicle correspondence •to Moscow (within old •в Москву (в старых границах) boundaries) – 109,0 (42%) Correspondence matrix on all – 109,0 (42%) modes of transport On-site investigations •To Moscow Oblast’– 30,0 (12%) 46 Iterative calibration of vehicle •в Московскую область – 30,0 46 correspondence matrix %2 (12%) %2 9 9 % %

Для сравнения, жители For comparison, residents of Москвы Moscow Travel «density» Identification (в старых границах) (within old boundaries) work: of the share of Trips from 4 districts of Golyanovo on a weekday работают: 92% - within MKAD, from 8 to 9 am, distribution by mode shares: road transport 92% - в пределах МКАД, 7% - in Moscow Oblast’, use (survey) Into themselves – 3441 (27%) 7% - в Московской области, 1% - in New Moscow Nearest adjacent areas – 1057 (8%) Outbound trips in the direction of 1% - в ТиНАО Выезд в направлении Москвы по Other – 8212 (65%) Moscow on cellular devices (analysis сотовым (анализ по утреннему Obtaining correspondence matrices for vehicles and for Urban Obtaining the split matrix by transport modes периоду с 6:00 до 9:00) of morning peak period from 06:00 Passenger Transport and final calculation of traffic flows Для Москвы данные сотовых операторов являются новым to 09:00) источником данных, разрабатываемым наряду с В условиях дефицита исходных данных при создании транспортных For Moscow, data from mobile operators is a new source of data, which is being In conditions of shortage of source data when creating transport models анализом и актуализацией статистической информации. моделей региональных городов (Ростов-на-Дону, Севастополь, developed along with the analysis and updating of statistical information. of regional cities (Rostov-on-don, Sevastopol, Kazan, Voronezh, Ufa, etc.), Требуется совершенствование методики обработки данных сотовых операторов. Казань, Воронеж, Уфа и др.) повышается ценность данных от It is necessary to improve the methods of data processing of mobile operatiors. the value of data from mobile operators increases операторов сотовой связи Moscow Central Diameters (MCD). Comparison of data from cellular operators, modeling, МЦД. Сравнение данных сотовых операторов, моделирования, опроса пассажиров passenger surveys Анализ данных: сотовые операторы за 2017 г. Результаты опросов пассажиров МЦД-1 и МЦД-2 в утр. час пик Data analysis: mobile operators for 2017 Passenger survey results Moscow Central Diameters-1 и Moscow Central Diameters-2 in morning peak Distribution by the city zones Выезды из Одинцовского района в утренний час пик Departures from Odintsovo district in morning peak Time taken to the point of departure Analysis of correspondence Odintsovo according to Analysis of correspondence Odintsovo according to mobile operators traffic modeling data In comparison with the survey data of passengers at Odintsovo railway (In comparison with the survey data of passengers at Odintsovo) terminal (8:00-9:00) railway terminal (8:00-9:00)

Garden Moscow Central MKAD Ring Circle/Third Interchange Contour Total travel time

Moscow Central Diameters-1

Moscow Central Diameters-2 Share, % Share,

Moscow Central Garden min Circle/Third MKAD Ring Interchange Contour Более 75 % поездок - в рабочие дни, в основном на работу. Более 75 % пассажиров More than 75 % of trips are on working days, mostly to work. More than 75 % of passengers spend 30-90 minutes on the trip. Walk/drive to the station is 5-15 minutes for 70% of passengers. The highest density of тратят 30-90 мин. на поездку. Подход/подъезд к о.п. для 70 % пассажиров – 5-15 trips in the area of destination - inside the Central Administrative District минут. Наибольшая плотность поездок по району прибытия – внутри ЦАО MCD. Passenger traffic calculations during morning peak hours on the example of MCD-1 МЦД. Расчеты пассажиропотоков на утренний час пик на примере МЦД-1

Data for calculation: 2019, 2020 and 2025 Data for calculation: 2019, 2020 and 2025 Данные расчетов: 2019, 2020 и 2025 гг. Principle schedule of the existing Данные для расчетов: 2019, 2020 и 2025 Lobnya -> Odintsovo Principle schedule of traffic loading of Belorussky traffic load of the passenger traffic radial metro lines railway Savelovsky on MCD гг. terminal railway terminal Sheremetyevo Usovo Rabochy airport Poselok Sheremetyevskaya

Odintsovo Lobnya

Average interval Frequency Average interval Average interval Period Frequency of train of train Frequency of train (train pairs) movement in (train pairs) movement in (train pairs) movement in the the same the same same direction/averag direction/averag direction/average e movement e movement movement interval of MCD interval of MCD interval of MCD trains trains trains Existing conditions Existing 11 (10 suburban + 4 8 (1 express +7 conditions 1 express) (4 suburban) suburban) Odintsovo -> Lobnya 1st stage (2020) I stage 16 (5 expresses + 7 10 10 suburban + 4) (6 suburban +4) (6 suburban +4) 2nd stage (2025) 21 (3 expresses + 6 II stage 21 (3 expresses +6 suburban + 12) suburban +12) Interchange with other 23 (4 expresses + 6 22 (2 expresses +7 modes of transport: suburban + 12) suburban +12) new sections of tracks Moscow railroads Notes: trains MCD Metro • The data used is provided by JSC «Mosgiprotrans» • Long-distance trains are not indicated on the suburban commuter schemes (1 p.p. on the section of Odintsovo-Belorussky railway station) and aeroexpress trains (2 p.p. on the section Belorussky railway terminal – Sheremetyevskaya) Metro in the supply • The section between the stations is also planned for MCD-4 Aprelevka-Zheleznodorozhnaya • Average speed in the calculations is 38 km/h within the city area (to 2,2 km)

Increase in passenger traffic in the middle part of the city; reduction of inbound trips into MKAD boundaries (in the implementation of measures Увеличение пассажиропотока в срединной части города; of the MCD-1-2-3-4-5, planned by 2025 in the conditions of current conditions) сокращение въезда в пределы МКАД (при реализации мероприятий МЦД-1-2-3-4-5, намеченных к 2025 г. в условиях сущ. положения) Survey of visitors of social facilities Опрос посетителей социальных объектов

Defining characteristic urban situations of social Survey of visitors to selected objects (Shopping Определение характерных градостроительных Опрос посетителей выборочных объектов (ТЦ Город Лефортово) facilities placement center «Gorod Lefortovo») ситуаций размещения соц. объекта Average number of visitors during peak hour, Distribution of visitors by time periods Среднее число посетителей в час пик, Initial trip neighborhoods during the day районы исходных поездок

Time spent in the shopping center, weekdays

Less than 60 minutes

Between 60 and 120 minutes Distribution by mode of transport, weekdays More than 120 minutes

Surface urban passenger transport Car Metro Walking Rail Surface urban passenger transport + Rapid off-street transport object under consideration Average number of visitors Surface urban passenger transport + rail transport during peak hour Car + Metro Моделирование значимых градостроительных вопросов: Программа Modeling of significant urban planning issues: Renovation Program реновации Change of traffic load on the road network and average travel time for 2035 The level of transport services in the areas of renovation by years. Изменение уровня загрузки УДС и среднего времени поездки на 2035 г. Уровень транспортного обслуживания территорий реновации по гг.

Assessment of change in the level of traffic load on the road network Assessment of change in the average travel time on personal vehicle Maximum allowable travel time in personal vehicle (Decree of the Moscow Government №945 from 23.12.2015) 66 minutes.

*ППТ – Territory Planning Project Possibilities: - Resettlement Level of transport service depending on the period of - Placement of the planned number of jobs development of the transport system and the territory - Placement of commercial housing stock Areas of the city exceeding the normative travel time (above 66 High. in full planned volume Road network segments with traffic overload (above 0.9) minutes)*: Availability of urban development potential of the territory provided the implementation of all planned transport Possibilities: Regardless of the renovation Regardless of the renovation development programs - Resettlement As a result of renovation As a result of renovation - Placement of the planned number of jobs Territory planning projects of renovation Territory planning projects of renovation Satisfactory. - Phased placement of commercial Urban planning potential is close to exhaustion, there is no housing stock Share of the road network segment with traffic overload: For areas exceeding the average travel time (t>66 min.) capacity in the transport system for additional traffic loads Possibilities: Genplan forecast – 10% Genplan forecast – 31% Low. - Resettlement Genplan forecast + renovation – 16% Genplan forecast + renovation – 55% Rate of development of the territory is significantly ahead of - Placement of the planned number of the development of the transport system, which is jobs As a result of 123 territory planning projects of renovation the share As a result of 123 territory planning projects of renovation the share of experiencing a shortage of traffic capacity. Additional traffic Restriction of placement of commercial of road network segments with traffic overload will increase by 6% territories with higher than average travel time will increase by 18% loads are impossible housing stock *ППТ – Territory Planning Project Modeling of significant urban planning issues: Моделирование значимых градостроительных вопросов: trip distribution by modes of transport распределение поездок по видам транспорта Methods for reducing traffic load on the road network: increase in the share of rapid off-street transport and Change in the level of traffic load of rapid off-street transport surface urban passenger transport Изменение уровня загрузки СВТ Transport network as of 2018, the size of the traffic Measures to reduce the share of personal during morning peak hour vehicles in trips (change in «modal-split»): [vehicles/hour]

Increasing attractiveness of Surface urban passenger transport and Rapid off-street transport • Increasing the number of routes of Surface urban passenger transport for connectivity improvement; • Supporting transferability and its improvement through the construction of transport hubs including park & ride facilities; • Construction of metro; • Construction of MCD as a type of urban transport, surface metro; • Improving the comfort of the rolling stock of Surface Urban passenger transport and Rapid off-street Share of the rapid off-street transportation segments with traffic overloads transport; • Study of «home-work» type connectivity (urban planning problem for economists-mathematicians) • (Financial?) Encouragement of employees using public Calculations are based on the share of passenger transport in Moscow ~ 72% transport in «home-work» trips

• Individual vehicles – 28% Reducing attractiveness of personal vehicles • Passenger transport – 72% • Increase of tariffs for (daytime) parking (an alternative to By 2035, all metro lines should operate with a reserve of carrying capacity (under given conditions, the number of residents and the the paid entrance into Central Administrative Okrug) number of workplaces); • Increasing fines for improper parking (hiding vehicle Taking into account Moscow Central Diameters (two priority lines MCD-1 and MCD-2 and three MCD lines – for the estimated registration plate) period) Encouraging rational use of personal vehicles • The task for the future consists of building metro lines to neighborhoods located outside the zone of the normative transportation • Individual vehicles – 20% (Financial?) Encouragement of employees sharing range (more than 2,5 km) personal vehicles for «home-work» trips (2 or more • Passenger transport – 80% people in a car); In the multimodal transport model, transport systems (passenger transport and personal car) are interdependent and when unloading the rod network by influencing the choice of transport mode in В мультимодальной транспортной модели транспортные системы (пассажирский транспорт и личный автомобиль) являются взаимозависимыми и при разгрузке УДС путем влияния на trips (change "modal-split") there will be an increase in the traffic load on passenger transport and the expected pattern of traffic loading on rapid off-street transport for 2035 will change выбор вида транспорта в поездках (изменение «модал-сплит») произойдет рост нагрузки на пассажирский транспорт и ожидаемая картина загрузки СВТ на 2035 г. изменится Urban planning solutions: Градостроительные решения: polycentricity not only in cultural-domestic servicing but also in workplaces, higher education полицентричность не только в сфере КБО, но и в МПТ, Высшем Образовании …

Solutions to all urban development problems using exclusively transport measures Решение всех градостроительных проблем исключительно транспортными Ufa have their limitations. Уфа мерами имеет свои ограничения. When dealing with transport issues, the question of optimizing the settlement При решении транспортных вопросов неизбежно встает вопрос оптимизации systems inevitably arises. системы расселения. Formation of the polycentric system of Moscow (for which there exist urban Формирование полицентричной системы Москвы (для чего есть Moscow Oblast’ planning reconditions) will allow to reduce the length and time of trips. МО градостроительные предпосылки) позволит сократить длину и время поездки. 44 329 sq.km 708 sq.km. Solution of transport problems by non-transport methods. 44 329 км2 708 км2 Решение транспортных проблем не транспортными методами. 43 min. –> 31 min. 43 мин. –> 31 мин. Moscow 2 562 sq.km Москва Москва 2 562 км2 Voronezh 2 562 км2 Воронеж

66 min. -> 57 min.-> 45 min. 66 мин. -> 57 мин.-> 45 мин.

597 sq.km 597 км2 Average time of a complex working trip during morning 35 min. –> 26 min. Среднее время комплексной рабочей поездки 35 мин. –> 26 мин. peak hour Approximate location of «inner cities» in Moscow, historically, planning-wise в утренний час пик Примерное размещение «внутренних городов» в Москве, Existing condition -> target indicator Существующее положение -> целевой показатель исторически, планировочно обусловленных