Исследование влияния наводнений рек на прогнозирование спроса на перевозки с использованием моделей, основанных на деятельности, в Убон Рачатхани, Таиланд

Почему наводнения важны для передвижения по городу

Когда река выходит из берегов и превращает улицы в каналы, городская жизнь не просто промокаёт — она замедляется. Людям по-прежнему нужно добираться на работу, в школу, в магазины и больницы, но затопленные дороги, объезды и увеличившееся время в пути могут сделать даже простые поездки утомительными или невыполнимыми. В этом исследовании рассматривается, как длительные речные наводнения в Убон Рачатхани, городе на северо‑востоке Таиланда, меняют повседневные перемещения, и как продуманное планирование — в частности, поднятие ключевых дорог — может сохранить работоспособность города, даже если вода держится неделями.

Как повседневные ритуалы меняются при наводнении

Исследователи начали с простого вопроса: что на самом деле происходит с повседневными расписаниями людей, когда улицы долгое время находятся под водой? Чтобы ответить, они провели детальный дневниковый опрос 300 домохозяйств, фиксируя, кто куда и когда ехал, каким видом транспорта и с какой целью в нормальных и затопленных условиях. Они обнаружили очевидные сдвиги. Больше людей оставалось дома на весь день во время наводнений, а неработающие члены семьи, например домохозяйки, значительно сократили походы по делам, таким как покупки. Работники адаптировались, беря на себя дополнительные задачи: доля трудящихся, совмещавших поездки на работу с покупками, заметно возросла, что говорит о том, что когда некоторые члены семьи не могут свободно передвигаться, другие берут на себя их обязанности.

От простого подсчета поездок к полным дневным сценариям

Большинство традиционных транспортных моделей рассматривают поездки как набор отдельных перемещений — сколько путешествий из точки A в точку B, каким видом транспорта, в какое время. Такой подход упускает из виду, что поездки связаны в цепочки активности на целый день. В этом исследовании используется модель, основанная на деятельности: она создает синтетическое население и моделирует ежедневное расписание каждого человека — выходит ли он из дома, сколько туров совершает, какие остановки делает для покупок или высадки в школе, куда едет и каким видом транспорта пользуется. Команда откалибровала модель по переписным данным Таиланда и крупному опросу персональных поездок, чтобы искусственный город как можно точнее соответствовал реальному по возрасту, доходам, размеру домохозяйств и типичным способам передвижения.

Как привнести уровень воды в транспортную модель

Чтобы модель «чувствовала» наводнение, исследователи объединили данные о глубине воды, сообщенные жителями, с данными о скоростях с GPS‑такси. Сравнивая скорости на ключевых дорогах до и во время крупного наводнения 2019 года и сопоставляя, какой была глубина воды на каждом участке дороги, они вывели простое правило: глубокая вода означает более медленное движение, а при глубине примерно свыше 40 сантиметров автомобили уже не проезжают. Затем это соотношение применили ко всей дорожной сети Убон Рачатхани, преобразовав карты глубины в замедление скоростей или закрытие участков в симуляции. Получившаяся модель смогла воспроизвести наблюдаемые объемы трафика и распределение по видам транспорта в нормальных условиях, что добавило уверенности в реалистичности сценариев наводнений.

Проверка поднятых дорог как «спасительного круга»

Имея виртуальный город, команда изучила практическое решение, уже применяемое в некоторых азиатских городах: поднятие уровня отдельных магистралей и мостов. Они сначала ранжировали затопленные участки по тому, насколько они влияют на доступность по городу — сколько рабочих мест, школ, больниц, магазинов и парков можно достичь за 15 минут. Затем построили четыре сценария: никаких улучшений, повышение лишь дорог средней приоритетности, повышение лишь самых приоритетных участков и поднятие обоих типов. Результаты были впечатляющими. Без улучшений многие поездки на работу растягивались более чем на 50 минут, а оставшиеся сухие обходные пути перегружались. При целевом поднятии дорог число сильно замедленных поездок резко уменьшилось, заторы на ключевых объездных путях снизились на десятки тысяч автомобилей в день, а число людей, вынужденных оставаться дома, существенно сократилось.

Что означают эти результаты для городов, готовых к наводнениям

Чтобы перевести выгоды в экономические термины, исследователи оценили сокращение затрат на поездки, связанных с наводнениями, и сравнили это со стоимостью строительства приподнятых дорог. Все варианты модернизации показали больше выгод, чем затрат, а наибольшая отдача достигалась при фокусе на наиболее критических участках. Проще говоря, тщательно выбранные приподнятые дороги помогли людям сохранять привычную активность, сократили потерянное время в пробках и окупались в долгосрочной перспективе. Исследование показывает, что анализ полных дневных расписаний — а не просто подсчет поездок — дает планировщикам более ясную картину того, как наводнения нарушают городскую жизнь и как инфраструктурные изменения могут смягчить эти последствия. Поскольку речные наводнения в многих регионах становятся более частыми и интенсивными, подобное моделирование с учётом поведения может направлять города к практичным и экономически эффективным мерам, которые сохраняют мобильность людей и экономику даже при повышении уровня воды.

Цитирование: Tsumita, N., Kaewkluengklom, R., Schreiner, S. et al. Exploring the effects of riverine flooding on traffic demand forecasting using activity-based modeling in Ubon Ratchathani, Thailand. Sci Rep 16, 14145 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42434-x

Ключевые слова: городские наводнения, поведение при поездках, устойчивость транспорта, моделирование, основанное на деятельности, адаптация дорог