यातायात की भीड़ परिवहन में एक शर्त है जो धीमी गति, लंबी यात्रा के समय और बढ़े हुए वाहनों की कतार से होती है। 1950 के दशक के बाद से शहरी सड़क नेटवर्क पर यातायात की भीड़ काफी बढ़ गई है। [1] जब ट्रैफिक की मांग काफी होती है कि वाहनों के बीच की बातचीत ट्रैफिक स्ट्रीम की गति को धीमा कर देती है, इसके परिणामस्वरूप कुछ भीड़ होती है। जबकि परिवहन के किसी भी मोड के लिए भीड़भाड़ एक संभावना है, यह लेख सार्वजनिक सड़कों पर ऑटोमोबाइल की भीड़ पर ध्यान केंद्रित करेगा।
गार्डन रिंग, मॉस्को में भारी ट्रैफिक जाम
1953 में लॉस एंजिल्स में ट्रैफिक जाम
जैसा कि मांग एक सड़क की क्षमता (या सड़क के साथ चौराहों), चरम यातायात भीड़ में सेट करती है। जब वाहनों को समय की पूरी तरह से रोक दिया जाता है, तो इसे ट्रैफिक जाम [2] [3] या (अनौपचारिक रूप से) के रूप में जाना जाता है। ) ट्रैफिक स्नारल-अप। [४] [५] ट्रैफिक की भीड़ के कारण वाहन चालक निराश हो सकते हैं और रोड रेज में उलझ सकते हैं।
गणितीय रूप से, ट्रैफ़िक को रूट पर एक निश्चित बिंदु के माध्यम से प्रवाहित किया जाता है, जिसे तरल गतिकी के अनुरूप बनाया जाता है।
कारण संपादित
शहर साओ पाउलो के पास सीमांत पिनहिरोस पर यातायात की भीड़। टाइम पत्रिका के अनुसार, साओ पाउलो में दुनिया के सबसे खराब ट्रैफिक जाम हैं। [६] ड्राइवरों को चर संदेश संकेतों के माध्यम से सूचित किया जाता है जो प्रचलित कतार की लंबाई प्रदर्शित करते हैं।
ट्रैफ़िक की भीड़ तब होती है जब ट्रैफ़िक या मोडल विभाजन की मात्रा उपलब्ध सड़क की क्षमता से अधिक स्थान की मांग उत्पन्न करती है; इस बिंदु को आमतौर पर संतृप्ति कहा जाता है। कई विशिष्ट परिस्थितियां हैं जो कारण या भीड़भाड़ को बढ़ाती हैं; उनमें से अधिकांश किसी दिए गए बिंदु पर या एक निश्चित लंबाई पर सड़क की क्षमता को कम कर देते हैं, या किसी दिए गए वॉल्यूम या सामान के लिए आवश्यक वाहनों की संख्या में वृद्धि करते हैं। लगभग आधे अमेरिकी यातायात भीड़ आवर्ती है, और यातायात के सरासर वजन के लिए जिम्मेदार है; बाकी हिस्सों में यातायात की घटनाओं, सड़क के काम और मौसम की घटनाओं के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है। [8] [attribut] ट्रैफ़िक संचालन के संदर्भ में, बारिश ट्रैफ़िक क्षमता और परिचालन गति को कम करती है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक भीड़ और सड़क नेटवर्क उत्पादकता में कमी आती है।
ट्रैफ़िक अनुसंधान अभी भी पूरी तरह से अनुमान नहीं लगा सकता है कि किन परिस्थितियों में "ट्रैफ़िक जाम" (भारी के विपरीत, लेकिन सुचारू रूप से बहने वाला ट्रैफ़िक) अचानक हो सकता है। यह पाया गया है कि व्यक्तिगत घटनाएं (जैसे दुर्घटनाएं या पहले से चिकनी प्रवाह में भारी कार का ब्रेक लगाना) रिपल इफेक्ट्स (कैस्केडिंग विफलता) का कारण हो सकती हैं जो तब फैलती हैं और एक निरंतर ट्रैफ़िक जाम का निर्माण करती हैं जब, अन्यथा, सामान्य प्रवाह हो सकता है कुछ समय तक जारी रहा। [९]
कार्य और आवासीय क्षेत्रों का पृथक्करण
लोग अक्सर शहर के विभिन्न हिस्सों में काम करते और रहते हैं। काम के स्थान अक्सर आवास क्षेत्रों से दूर स्थित होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप लोगों को काम करने की आवश्यकता होती है। संयुक्त राज्य अमेरिका की जनगणना ब्यूरो द्वारा प्रकाशित 2011 की एक रिपोर्ट के अनुसार, संयुक्त राज्य में कुल 132.3 मिलियन लोग प्रतिदिन अपने काम और आवासीय क्षेत्रों के बीच आवागमन करते हैं। [10]
वस्तुओं और सेवाओं को प्राप्त करने या प्रदान करने के लिए आंदोलन
वस्तुओं और सेवाओं को प्राप्त करने के लिए लोगों को शहर के भीतर स्थानांतरित करने की आवश्यकता हो सकती है, उदाहरण के लिए सामान खरीदने या शहर के एक अलग हिस्से में कक्षाओं में भाग लेने के लिए। ब्रसेल्स, एक मजबूत सेवा अर्थव्यवस्था वाला शहर, दुनिया में सबसे खराब यातायात भीड़ में से एक है, जो 2014 में यातायात में 74 घंटे बर्बाद कर रहा है। [उद्धरण वांछित]
गणितीय सिद्धांत संपादित करें
ताइपे में एक सड़क पर भीड़ मुख्य रूप से मोटरसाइकिलों से बनी होती है
कुछ ट्रैफ़िक इंजीनियरों ने एक पाइप में तरल पदार्थ के प्रवाह की तुलना में, ट्रैफ़िक प्रवाह के लिए द्रव गतिकी के नियमों को लागू करने का प्रयास किया है। भीड़ के सिमुलेशन और वास्तविक समय के अवलोकन से पता चला है कि भारी लेकिन मुक्त बहने वाले ट्रैफिक में, छोटी घटनाओं ("तितली प्रभाव") से उत्पन्न होने वाले जाम एक ही मोटर चालक द्वारा अचानक स्टीयरिंग पैंतरेबाज़ी से उत्पन्न हो सकते हैं। ट्रैफिक वैज्ञानिकों ने ऐसी स्थिति को सुपरक्रूल्ड तरल पदार्थ के अचानक जमने के लिए कहा है। [११] दूसरों का सुझाव है कि यातायात तरल की तुलना में गैस की तरह अधिक व्यवहार करता है, क्योंकि यह उपलब्ध सभी जगह को भरने के लिए फैलता है, चाहे कितना भी जोड़ा जाए, एक घटना जिसे प्रेरित मांग या प्रेरित यातायात कहा जाता है। [१२]
हालांकि, एक तरल पदार्थ के विपरीत, जंक्शनों पर अक्सर सिग्नल या अन्य घटनाओं से यातायात प्रवाह प्रभावित होता है जो समय-समय पर यातायात के सुचारू प्रवाह को प्रभावित करते हैं। वैकल्पिक गणितीय सिद्धांत मौजूद हैं, जैसे कि बोरिस कर्नेर का तीन-चरण ट्रैफ़िक सिद्धांत (ट्रैफ़िक भीड़ के स्पेटियोटेम्पोरल पुनर्निर्माण भी देखें)।
वास्तविक देखे गए यातायात प्रवाह, परिवहन योजनाकारों और राजमार्ग इंजीनियरों के सैद्धांतिक मॉडल के खराब सहसंबंध के कारण अनुभवजन्य मॉडल का उपयोग करके यातायात प्रवाह का पूर्वानुमान लगाने का प्रयास किया जाता है। उनके कामकाजी ट्रैफिक मॉडल आमतौर पर मैक्रो-, माइक्रो- और मेसोस्कोपिक विशेषताओं के संयोजन का उपयोग करते हैं, और वाहनों के "पलटन" समूहों द्वारा और नेटवर्क के व्यक्तिगत खंडों में प्रवाह पैटर्न को यादृच्छिक रूप से जोड़कर मैट्रिक्स एन्ट्रापी प्रभाव जोड़ सकते हैं। इन मॉडलों को आम तौर पर नेटवर्क में लिंक पर वास्तविक ट्रैफ़िक प्रवाह को मापकर कैलिब्रेट किया जाता है,
