5. Elementy modelu systemu monitorowania towarów niebezpiecznych
5.5 Aplikacja do wyznaczania najkorzystniejszej trasy przewozu
Instytucje państwowe mają ograniczony wpływ na wybór tras przewozu towa-rów niebezpiecznych. Władze samorządowe decydują o lokalizacji znaków drogowych zakazujących transport drogowy TN. Jednocześnie firmy logistyczne nie dysponują narzędziami, które byłyby wsparciem do określenia najkorzystniejszej trasy przewozu towarów niebezpiecznych, uwzględniających poziom ryzyka zagrożeń związanych z tym transportem.
W pracy poczyniono założenia, jakie powinna spełniać aplikacja do wyznacza-nia najkorzystniejszej trasy przewozu TNDR. W ramach modelu systemu monitorowa-nia towarów niebezpiecznych stanowi ona środek redukcji ryzyka (RRM 4), który po-winien być stosowany przez firmy realizujące transport TNDR. Aplikacja do wyzna-czania najkorzystniejszej trasy przewozu TNDR jest formą wartościowania ryzyka za-grożeń. Wyznaczona przez nią trasa powinna:
bezwzględnie omijać odcinki DK o nieakceptowanej kategorii dopuszczalności ryzyka zagrożeń (ryzyko bardzo duże),
uwzględniać jak najmniejszą liczbę odcinków DK o średnim i dużym ryzyku zagrożeń,
charakteryzować się minimalną wartością średniego łącznego poziomu ryzyka zagrożeń.
Wyniki oceny ryzyka zagrożeń, opisane w rozdziale 4.6 stanowiły podstawę do opracowania takiej aplikacji, a jej zastosowanie umożliwia określenie trasy przewo-zu TNDR W i TNDR S zarówno w porze dziennej i porze nocnej (rysunek 5.14).
Aplikacja do wyznaczania najkorzystniejszej trasy została opracowana z wyko-rzystaniem pgRoutingu (rozszerzenie PostgreSQL) [62]. Umożliwia on wykonywanie analiz sieciowych korzystając z algorytmu Dijsktry - przeszukiwania grafów i rozwią-zywania problemu znalezienia najkrótszej ścieżki między wierzchołkiem początkowym i wierzchołkiem końcowym. Realizuje to poprzez znalezienie wszystkich ścieżek po-między wierzchołkami oraz wyliczenie kosztu ich przejścia [32, 37]. Decyzje dotyczące
109 wyboru ścieżki mają charakter lokalnie optymalny – algorytm nie analizuje czy w ko-lejnych krokach ma sens wykonywanie danego działania – typ algorytmu zachłannego [38].
Rysunek 5.14. Schemat ideowy aplikacji do wyznaczania najkorzystniejszej trasy przewozu TNDR. Opracowanie własne
Jednym z przykładów grafów może być sieć dróg krajowych w Polsce. Wyko-rzystanie sieci dróg w oprogramowaniu pgRouting wymaga opracowania zestawu danych sieciowych (ZDS). Poniżej przedstawiono etapy tworzenia tego zestawu:
podział DK na odcinki o długości do 1 km,
sprawdzenie czy odcinki dróg są spójne topologicznie (kolejny odcinek powi-nien zaczynać się w miejscu, w którym poprzedni się kończy),
przypisane średniej prędkości do poszczególnych rodzajów dróg. Do jednopa-smowych dróg krajowych przypisano prędkość 70 km/h (w celu uproszenia ba-dania nie uwzględniono obszarów zabudowanych), natomiast do pozostałych dróg krajowych przypisano prędkość 80 km/h,
włączenie do tabeli atrybutów charakteryzujących DK pól: source, target, cost,
utworzenie zestawu danych sieciowych; przykład zapytania SQL:
SELECT pgr_createtopology('public.zds',50,'geom')
110
wyliczenie „kosztu” przebycia drogi związanych z jej długością; przykład zapy-tania SQL:
update "public"."zds"
set koszt = ((st_length(geom)/1000)/"Vmax")*60
dodanie do zestawu danych sieciowych informacji na temat poziomów ryzyka zagrożeń dla wszystkich 4 wariantów.
W literaturze są dostępne opisy przykładów zastosowania routingu dla planowa-nia tras przewozu towarów niebezpiecznych. Dotyczą one jednak małych obszarów, np. pojedynczych miast [2]. Natomiast aplikacja do wyznaczania najkorzystniejszej trasy przewozu TNDR, dzięki zastosowaniu proponowanego zestawu danych siecio-wych, obejmuje całą Polskę.
W celu określenia, która trasa wskazana przez aplikację charakteryzuje się naj-mniejszym ryzykiem zagrożeń (również z uwzględnieniem pory doby), na potrzeby badań wprowadzono współczynnik 𝑅ŚTR. Został on następująco zdefiniowany:
𝑅
ŚTR=
𝑅TR𝑙 (5.1)
gdzie:
𝑅ŚTR - średni łączny poziom ryzyka dla wyznaczonej trasy przewozu TNDR, 𝑅TR - łączny poziom ryzyka dla wyznaczonej trasy przewozu TNDR, 𝑙 - całkowita długość wyznaczonej trasy przewozu TNDR.
Łączny poziom ryzyka dla wyznaczonej trasy przewozu TNDR jest sumą realnych war-tości poziomów ryzyka dla wszystkich odcinków DK wchodzących w skład wyznaczo-nej trasy:
𝑅TR = ∑ 𝑅RDK
𝑛
𝑖=1
, 𝑗 = 1, 2, 3, … . 𝑛 (5.2) gdzie:
𝑅RDK - realny poziom ryzyka dla odcinka DK uwzględniający jego długość, n - liczba odcinków DK wchodzących w skład wyznaczonej trasy przewozu TNDR.
W celu określenia 𝑅RDK, poziomy ryzyka (przyjmujące wartości 5,0 17,5) zostały zmodyfikowane w oparciu o długości odcinków DK. Było to konieczne, ponie-waż ZDS zawierał odcinki DK o różnych długościach: od 1,5 m do 999 m. Założono, że wartość poziomu ryzyka charakteryzującego wybrany odcinek DK, odnosi się
111 do sytuacji, w której miałby on długość dokładnie 1000 m. Realną wartość poziomu ryzyka obliczono z proporcji:
1000
𝑙DK = 𝑅DK
𝑅RDK (5.3) gdzie:
𝑙DK - długość odcinka DK,
𝑅DK - łączny poziom ryzyka dla odcinka DK określony w analizie ryzyka zagrożeń,
𝑅RDK - realny poziom ryzyka dla odcinka DK uwzględniający jego długość.
Obliczenia przeprowadzono dla wszystkich wariantów ryzyka zagrożeń. Umożliwiło to zsumowanie łącznego poziomu ryzyka dla wybranej trasy przejazdu (uwzgledniającej odcinki DK o różnych długościach).
W kolejnym etapie badań scharakteryzowano trzy opcje trasy przewozu TNDR:
I opcja: najkrótsza trasa,
II opcja: trasa charakteryzująca się najmniejszym ryzykiem zagrożeń,
III opcja: trasa o charakterze kompromisowym.
Opcje trasy były bezpośrednio związane ze sposobem wyliczania „kosztu” przejazdu z punktu początkowego do punktu końcowego. W modelowaniu kosztów nie uwzględ-niono ruchu drogowego (korki drogowe) – założono, że pojazd przez całą trasę porusza się z maksymalną dozwoloną prędkością. W przypadku I opcji (najkrótsza trasa) ryzyko zagrożeń nie było uwzględnianie. Łączny „koszt” przejazdu był związany tylko z dłu-gością drogi. Przykład zapytania SQL wyliczającego najkrótszą trasę:
SELECT
seq, agg_cost, s.geom FROM
pgr_dijkstra
( 'select id as id, source, target, koszt::float as cost from "pubic"."zds" ', 1556, 9258, FALSE)
AS route
LEFT JOIN "public"."zds" s ON s.id = route.edge
W przypadku II opcji (trasa charakteryzująca się najmniejszym ryzykiem zagrożeń) łączny „koszt” przejazdu był związany z długością trasy oraz poziomem ryzyka zagro-żeń na jej poszczególnych odcinkach. Poziomy ryzyka zagrozagro-żeń przypisane do po-szczególnych odcinków DK były „spowalniaczami”, które generowały zwiększenie łącznego kosztu przejazdu. Idee wykorzystania poziomów ryzyka zagrożeń można po-równać do wpływu występowania korków (z rozróżnieniem ich wielkości) na wybór
112 trasy w nawigacjach samochodowych. Poniżej podano przykład zapytania SQL wyli-czającego trasę charakteryzującą się najmniejszym ryzykiem zagrożeń:
SELECT
seq, agg_cost, s.geom FROM
pgr_dijkstra
( 'select id as id, source, target, koszt*r_w_d_zpr::float as cost from "pubic"."zds" ', 1556, 9258, FALSE) AS route
LEFT JOIN "public"."zds" s ON s.id = route.edge
W przypadku III opcji (trasa o charakterze kompromisowym) łączny „koszt” również był generowany na podstawie długości trasy oraz poziomów ryzyka zagrożeń przypisa-nych do jej poszczególprzypisa-nych odcinków. Różnica w porównaniu do II opcji dotyczyła zastosowania współczynnika obniżającego o 50% istotność kryterium związanego z poziomem ryzyka zagrożeń. Przykład zapytania SQL wyliczającego trasę o charakte-rze kompromisowym:
SELECT
seq, agg_cost, s.geom FROM
pgr_dijkstra
( 'select id as id, source, target, koszt*r_w_d_zpr*0,5::float as cost from "pubic"."zds" ', 1556, 9258, FALSE) AS route
LEFT JOIN "public"."zds" s ON s.id = route.edge
Zaproponowana koncepcja wyliczania „kosztu” przejazdu daje podstawę do stworzenia nawigacji dedykowanej dla transportu drogowego TNDR. Dane dotyczą-ce poziomu ryzyka zagrożeń byłyby wykorzystane w analogiczny sposób jak informa-cje na temat intensywności ruchu drogowego w przypadku standardowej nawigacji.
Jako przykład można podać sytuację, w której podczas wyboru trasy przejazdu odcinki o dużym poziomie ryzyka będą traktowane jako odcinki, na których występuje najwięk-szy ruch. Dzięki temu nawigacja będzie wybierać trasę o najmniejnajwięk-szym średnim łącz-nym poziomie ryzyka zagrożeń.
W kolejnym etapie badań przedstawiono zastosowanie algorytmu Dijkstry w poszukiwaniu przykładowej trasy przejazdu z Krakowa do Poznania, z uwzględnie-niem zestawu danych sieciowych, który zawiera DK z przypisanymi poziomami ryzyka zagrożeń dla 4 analizowanych wariantów.
Na rysunku 5.15 zwizualizowano opcje trasy przewozu TNDR W dla pory dziennej i pory nocnej. W zakresie transportu TNDR W algorytm Dijkstry wskazał tą
113 samą trasę przejazdu dla pory dziennej i pory nocnej. W tabeli 7.5 porównano opcje tras przewozu TNDR W.
Rysunek 5.15. Opcje trasy przewozu TNDR W dla pory dziennej i dla pory nocnej. Opracowa-nie własne
Tabela 7.5. Porównanie opcji tras przewozu TNDR W
najkrótsza trasa 443,7 6h
12min 2712 6,112 17,5 17
Na rysunku 5.16 przedstawiono opcje trasy przewozu TNDR S dla pory dziennej i pory nocnej. Dla transportu TNDR S algorytm Dijkstry również wskazał tą samą trasę przejazdu dla pory dziennej i pory nocnej z wyjątkiem opcji dotyczącej trasy charakte-ryzującej się najmniejszym ryzykiem zagrożeń, dla której przebieg w porze dziennej
114 i porze nocnej pokrywa się w 99%. W tabeli 7.6 zestawiono porównanie opcji tras przewozu TNDR S.
Rysunek 5.16. Opcje trasy przewozu TNDR S dla pory dziennej i dla pory nocnej. Opracowanie własne
Tabela 7.6. Porównanie opcji tras przewozu TNDR S
najkrótsza trasa 443,7 6h
12min 2875 6,480 14,5 23
Biorąc pod uwagę średni łączny poziom ryzyka dla wyznaczonej trasy przewozu TNDR, maksymalną wartości poziomu ryzyka na pojedynczym odcinku DK oraz licz-bę odcinków DK o co najmniej średnim ryzyku, stwierdzono, że opcja II trasy w porze
115 nocnej jest trasą o najmniejszym ryzyku zagrożeń dla transportu TNDR W i TNDR S spośród wszystkich analizowanych tras.
Wdrożenie aplikacji, opisanej w tym podrozdziale, oraz obligatoryjne jej stoso-wanie przez osoby planujące trasę przewozu TNDR, szczególnie przez obszary dużych aglomeracji, ograniczy ryzyko zagrożeń związane z transportem tego typu towarów.
W tym celu powinna zostać wybrana trasa charakteryzująca się najmniejszym ryzykiem zagrożeń.