Однако, проанализировав ряд литературных источников можем сделать вывод, что влияние сезонности на автомобильные перевозки нуждается в исследовании как теории, так и практики.

Годовой объем грузоперевозок, зачастую, неравномерно распределяется по месяцам, дням недели и даже в течение суток. Наибольшую величину неравномерность (сезонность) перевозок грузов проявляется в сельхоз отрасли, где различие между объемом грузоперевозок, в зимнем и летне-осеннем периодах, достигает очень большой величины.

Степень неравномерности определяется коэффициентом неравномерности К_н, равным отношению максимальной величины объема грузоперевозок (Q_max) к среднему (Q_ср), за заданный период времени.

Неравномерность грузоперевозок, в большей степени, обусловлена неравномерностью потребления продукции, и её производства. Неравномерность перевозок грузов затрудняет работу автотранспортных предприятий, которые должны, по возможности, выравнивать эту неравномерность путем досрочного завоза грузов и других мероприятий [1]. Например, во время роста сезонного объема грузоперевозок, нанимать подрядные автотранспортные организации, а во время его спада – прекращать работу с ними для сокращения издержек за счет выведения из работы не нужных транспортных единиц.

В работе [2] показано, что коэффициент неравномерности перевозок изменяется в широких пределах, как по месяцам (от 0,906 в июне до 1,097 в октябре), так и по дням недели (от 0,577 в понедельник до 1,484 в субботу).

Неравномерность по месяцам проявляется не только в коэффициенте неравномерности перевозки, но и в неравномерности потребления, а также в изменчивости (сезонности) условий перевозки.

На сезонность оказывает влияние множество факторов, среди которых: изменение погодных условий, ухудшение качества дорожного покрытия, весенняя «просушка дорог».

Под изменением погодных условий понимается сезонный перепад температур, а также различные погодные явления, оказывающие значительное влияние на работу автотранспорта, например такие, как гололед, туман, метель и др. Например туман, в отдельных случаях, может полностью парализовать работу отдельно взятого или нескольких транспортных средств, что может привести к сбою при работе в условиях ограниченного времени или ограниченного количества единиц техники.

Дорожная составляющая также оказывает прямое и немаловажное воздействие на работу транспорта. Особенности нашего климата оказывают пагубное воздействие на качественную составляющую дорожного покрытия. С наступлением каждой весны, при таянии снега образуется все больше повреждений дорожного полотна, которые оказывают значительное влияние на скорость грузового транспорта, а также на его техническое состояние, что в конечном итоге приводит к снятию автомобиля с линии и постановке его на ремонт.

Понятие «просушка дорог» существует далеко не во всех странах со схожим климатом и подразумевает под собой закрытие для проезда грузового транспорта отдельно взятых трасс. Но на наших дорогах весной решающее значение приобретает вес груза с автотранспортом, который должен «втиснуться» в предельно допустимые Росавтодором значения нагрузок на оси транспортного средства. И хотя именно с апреля по октябрь существует максимальная потребность в услугах по перевозке некоторых отраслевых грузов, перевозчики крупнотоннажных грузов часто оказываются «невыездными». «Просушка» серьезно осложняет оптимизацию доставки тяжеловесных грузов. Но все-таки в отношении весенней просушки есть уже определенные послабления. Дороги закрываются каждый год, график известен заранее и, начиная с этого года, закрывают теперь не все федеральные трассы[3].

Один из важнейших показателей работы автотранспорта – простои на линии – интегрально зависит от сезонности.

Нами была собрана информация о простоях автомобилей на линии в зависимости от времени года и температуры окружающей среды.

Анализ собранных данных показал, что:

• При отрицательной температуре окружающей среды общее количество простоев грузового транспорта на линии увеличивается;
• Существует большая дисперсия времени простоя в данный период;
• В то время как простои на пути следования автотранспорта растут в зимнее время, время простоя под погрузкой остается на одном уровне;
• При положительной температуре (от 20 С) на междугородных направлениях наблюдается общий спад времени простоев
• В то же время наблюдается увеличение времени простоев в пункте погрузки (коэффициент корреляции – 0,67);
• Значения простоев в городе без учета пункта погрузки снижаются (корреляция -0,59). Общее значение простоев ниже, чем при отрицательных температурах.

Полученные нами результаты свидетельствуют о том, что грузовые автомобильные перевозки подвержены сезонным колебаниям, связанным с погодными условиями и температурой окружающей среды. Это позволяет сделать вывод о том, что необходимо комплексно подходить к планированию грузовых перевозок, с учетом всех факторов, оказывающих влияние на транспортный процесс, особенно в условиях ограниченного времени доставки груза.

Вместе с тем необходимо приспосабливать режим работы подвижного состава к колебаниям объема перевозок за счет изменения времени работы автомобилей на линии, технического обслуживания и ремонта, в период спада объема перевозок, и др.

Исследование динамики скорости транспортного потока проводилось в двух точках города, являющихся типичными для всех крупных городов. Первый пункт исследования представляет из себя шестиполосную проезжую часть, на которой находятся несколько последовательных перекрестков, оборудованных светофорными объектами, равноудаленными друг от друга на 400 метров. Перед обследуемым участком находится четырехполосный мост. Второй пункт исследования является участком дороги, протяженностью 1500 м, включающий в себя один перекресток со светофорным регулированием в начале участка, нерегулируемый пешеходный переход, а также нерегулируемый перекресток.

Для исследования были взяты сведения о средней скорости движения автомобилей из двух Интернет-сервисов: Яндекс.Пробки и Wialon Hosting.

Первый сервис представляет собой статистические данные о средней скорости движения потока автомобилей с возможностью ее просмотра как в реальном времени, так и в виде статистики за каждый день недели по часам.

Второй сервис является навигационной системой для трекинга автомобилей крупной транспортной компании, позволяющей получить данные о любых параметрах движения как одного автомобиля, так и целых групп.

В исследовании участвовало более 120 грузовых автомобилей (автопоездов) различных марок и различной грузоподъемности, осуществляющих транспортировку грузов как в черте города, так и в междугороднем сообщении.

Цель исследования: выявить корреляцию средней скорости движения автомобилей в исследуемых участках между статистическими данными двух Интернет-сервисов.

Задача исследования: сравнение взаимного изменения средней скорости движения транспортного потока в целом и грузовых автомобилей в частности.

За период исследования был принят световой день, разделенный на 26 интервалов с 7:00 до 20:30. Каждый интервал пересекается со следующим на 30 минут для большей точности данных. По итогам исследования были построены графики изменения средней скорости движения, полученным из двух Интернет-сервисов для будних и выходных дней отдельно. Результаты приведены ниже (Рисунок 1-4).

Рисунок 1. Динамика изменения средней скорости на протяжении периода исследования в п.1 (будни)

Рисунок 2. Динамика изменения средней скорости на протяжении периода исследования в п.2 (будни)

Рисунок 3. Динамика изменения средней скорости на протяжении периода исследования в п.1 (выходные)

Рисунок 4. Динамика изменения средней скорости на протяжении периода исследования в п.2 (выходные)

Анализ графиков дал возможность выявить следующие закономерности движения потока в целом и автопоездов в частности:

Рабочие дни:

Скорость автопоездов всегда ниже скорости потока. Наибольшие различия наблюдаются в п.1 (светофоры, мост и т.д.). Разность скоростей достигает 8,6 км/ч, а в п.2 различие заметно меньше – 2,8 км/ч (в среднем за время наблюдения).

В рабочие дни в обоих пунктах наблюдения можно выделить временные промежутки со значительным снижением скоростей, связанные с суточными пиками движения [3, с. 14]. В этих промежутках (с 16:00 по 18:00 для п.1 и с 8:00 по 9:30 в п.2) различия в скоростях потока и автопоездов уменьшаются (до 5,6 км/ч в п.1 и до 2 км/ч в п.2), что можно объяснить общей загруженностью дороги.

За исключением этих временных диапазонов средние скорости автопоездов в рабочие дни достаточно стабильны (27,8 км/ч для п.1 и 40,1 км/ч для п.2). При этом стоит выделить промежуток с 19 часов до конца наблюдения, в течение которого наблюдается увеличение скорости на 12 км/ч

Существует достаточно сильная корреляция скоростей движения потока и автопоездов в рабочие дни для п.1 К_кор1=0,81, и для п.2 К_кор2=0,66

Выходные дни:

Динамика скоростей в выходные предсказуемо отличается от рабочих дней. Отсутствуют промежутки, связанные с часами повышенной загруженности и наблюдается меньшая динамика изменения скорости автопоездов в обоих пунктах наблюдения в течение дня (средняя скорость составляет 31,7 км/ч для п.1 и 44,5 км/ч для п.2). Разность скоростей достигает 10,1 км/ч в п.1 и 3 км/ч в п.2. Средняя скорость потока снижается в середине дня (с 11:00 до 16:00) и несколько увеличивается утром (с 9:30 по 10:30) и вечером (с 16:00 по 20:00).

Во временном диапазоне с 12:00 по скорости автопоездов и скорости транспортного потока в целом оказываются наиболее близкими. Особенно это заметно для участка исследования с отсутствующим светофорным регулированием.

В целом корреляция скоростей автопоездов и потока в целом достаточно низкая: для п.1 К_кор1=0,26, и для п.2 К_кор2=0,46

Анализ графиков средних скоростей позволяет сделать предположение о возможности выделения в течение дня трех временных промежутков, отдельно для будних и выходных дней, анализ средних скоростей в которых может повысить точность расчета взаимной скорости движения автопоездов и потока.

В настоящее время, пока отсутствует полноценный объездной путь вокруг города, вторая продольная магистраль является незаменимым транспортным звеном, не только для внутригородских, но и для транзитных перевозок [1].

В связи с этим, представляется важным расчет производительности грузового транспорта через исследование взаимосвязи скорости движения транспортного потока, грузовых автомобилей и загруженности дорог именно на протяжении всей второй продольной магистрали, что позволит оптимизировать выпуск подвижного состава на линию для повышения эффективности перевозок [2].

Для исследования были взяты сведения о средней скорости движения автомобилей из двух Интернет-сервисов: Яндекс.Пробки и WialonHosting.

В исследовании участвовало более 120 грузовых автомобилей (автопоездов) различных марок и различной грузоподъемности, осуществляющих транспортировку грузов по городу и, в том числе, по второй продольной

Был проведен расчет часовой производительности автопоездов с учетом различной грузоподъемности полуприцепа и изменяющейся скорости движения в течение дня.

Расчет велся для следующих полуприцепов:

Таблица 1 – Грузоподъемность полуприцепов

Производительность грузового автотранспорта определяются:

• техническим состоянием и грузоподъемностью машин,
• средней скоростью,
• дальностью перевозки груза и организацией работ.

Часовая производительность грузового автомобиля , т/ч, определяется:
     [3]
где  — грузоподъемность автоцистерны, т;  — коэффициент использования грузоподъемности; - техническая скорость движения км/ч;  — коэффициент использования пробега; — длина ездки с грузом, км;  — время простоя автомобиля под погрузкой и разгрузкой, ч.

Продолжительности погрузочно-разгрузочных работ установлены нормативами и зависят от количества секций полуприцепа-цистерны . Установленная нормативами продолжительность учитывает время, необходимое для маневрирования подвижного состава и оформления документов.

При наливе (погрузке) время установлено как 0,22 часа на секцию и 0,33 часа на ожидание погрузки и составляет:
, ч
При сливе (разгрузке) время установлено как 0,66 часа на секцию и 0,33 часа ожидания после полного слива на одном объекте.
,ч

Таблица 2 – Время погрузки и разгрузки полуприцепов

Следует учитывать, что средняя скорость и производительность автопоездов переменна в течение суток на перегонах УДС, и зависит от уровня загрузки городских дорог.
Проведенное ранее исследование загруженности УДС, позволило провести расчет часовой производительности автопоездов с учетом изменяющейся скорости движения потока в течение дня. Расчет был произведен для каждого вида полуприцепов с учетом разгрузки на одном объекте и транспортировке груза на расстояние 36 км.
Коэффициент использования грузоподъемности  составляет единицу, т.к. полуприцеп всегда загружен полностью, коэффициент использования пробега  равен 0,5.
Пункт разгрузки находится в непосредственной близости от участка исследования №4. Для доставки груза на объект, автопоезду необходимо проехать через участки №1, №2, №3 и №4.
Изменение скорости движения потока на данных участках известно, а небольшая дальность перевозки позволяет провести расчет производительности не учитывая смещение по времени в течение дня. При увеличении расстояния перевозки такое допущение станет невозможным, т.к. при достижении последующих участков, будет меняться уровень загрузки УДС. Для этого, в последствии, будет разработана специальная методика.
В результате расчета был построен график зависимости производительности от технической скорости.

Рисунок 1. Зависимость часовой производительности автопоезда от технической скорости

Как следует из графика, наибольшая производительность достигается при использовании полуприцепа Капри 9639 (40 м3), т.к. хоть и при меньшей грузоподъемности, он имеет меньшее количество секций, что существенно сказывается на времени погрузки разгрузки. А меньшее время простоя под погрузкой и разгрузкой, в свою очередь, позволяет повысить оборачиваемость ПС, что положительно сказывается на производительности автопарка предприятия.
Вывод:
Расчет часовой производительности ПС показал, что увеличение грузоподъемности не всегда сказывается положительно на искомом значении. Также расчет показал, что производительность напрямую зависит от скорости движения. Т.о., для достижения максимального экономического эффекта от сокращения парка ПС и повышения его производительности, необходимо искать пути повышения технической скорости движения.