Подготовка матрицы корреспонденций «дом-работа»

Расчет матрицы корреспонденций является одним из этапов транспортного планирования и методом обоснованности проектных решений и прогнозов.

Город Пермь, как один из крупных городов России, отличается ростом интенсивности транспортного движения, низкой пропускной способностью многочисленных транспортных развязок и наличием других «узких мест» в транспортной системе современного города. Повышение эффективности функционирования дорожных объектов достигается посредством моделирования транспортных потоков, на основе чего разрабатываются решения по тем или иным перспективным изменениям улично-дорожной сети. Построение модели транспортного движения начинается с этапа формирования базы исходных данных: численности населения, дифференцированной по районам, числу мест приложения труда, среднему времени передвижения и т. д.

Существует способ оперативного формирования надежной информационной базы о размещении рабочих мест на территории г. Перми. Используя легитимные сведения из централизованного банка персонифицированных данных Пенсионного фонда Российской Федерации (ПФР), сотрудники Центра дорожной информации проводят уточнения матрицы корреспонденций «дом – работа» на транспортной модели г. Перми. Корреспонденция «дом ? работа» ? это трудовая связь между территорией проживания (районом отправления) и территорией места приложения труда (районом прибытия).

Наличие сведений о расселении населения относительно мест приложения труда из ПФР также позволит уточнить транспортный спрос, используемый при расчетах на транспортной модели г. Перми. Ранее проводились натурные обследования, которые позволили получить сведения о размещении рабочих мест на территории г. Перми. Однако в силу недостаточной достоверности натурных обследований пассажиропотоков и подвижности населения, а также возможности получения наиболее полной информации сделано решение по применению данного метода получения информации.

Сравнительный анализ натурных данных и данных ПФР позволит оценить степень их корреляции, найти относительные ошибки.