Для изучения географии, направления и возможных проблем продвижения грузопотоков был проведен анализ предоставленных выборок.

Рис. 6. Общая структура грузовых перевозок

Через территорию России ОАО "РЖД" перевозит огромные потоки грузов. Основную часть данного потока составляют нефтяные грузы и каменный уголь, добываемые в угольных и нефтяных месторождениях Западной и Восточной Сибири. Значительную долю грузопотока занимают также черные металлы, хлебные, минерально-строительные и лесные грузы. Остальные грузы представляют собой незначительное количество, менее 1 % от общих объемов перевозок, но в сумме дают около 30 % грузооборота компании.

Рис. 7. Структура грузовых перевозок в адрес морских портов

Структура перевозок в адрес морских портов несколько отличается от структуры общего грузооборота. В данном случае каменный уголь является основным грузом, на него приходится более половины объема грузооборота. Нефть и нефтепродукты занимают лишь, одну пятую часть. Значительны перевозимые объемы черных металлов и химических и минеральных удобрений. Остальные группы грузов в сравнении с крупнейшими обладают незначительными объемами грузооборота.

Рис. 8. Грузооборот по регионам

По данным о погрузке в адрес портов РФ было проведена разбивка по регионам отправления, чтобы выяснить, из каких регионов выходит наибольший поток грузов. Регионом с самым большим грузооборотом оказалась Кемеровская область, в которой находится Кузнецкий угольный бассейн, являющийся одним из самых крупных месторождений мира, и происходит добыча каменного угля и его дальнейшая транспортировка на экспорт, а также для внутреннего пользования страны.

Рис. 9. Объемы грузооборота

Также по данным о погрузке были изучены объемы грузооборота в адрес всех морских портов России. Грузооборот был рассмотрен с 2010 по 2015 года. Как видно из графика (Рисунок 9), последние пять лет объем перевозимых грузов имел положительную динамику роста и увеличился примерно на 30 %.

Рис. 10. Объемы грузооборота за 2010 год

Для выявления грузов, на которые приходится наибольший объем перевозок, были построены диаграммы Парето, из которых видно, что наибольшая часть перевозок приходится на каменный уголь, нефть и нефтепродукты, черные и цветные металлы, химические и минеральные удобрения и лесные грузы. Диаграммы представлены за 2010 и 2015, в целом за пять лет картина перевозимых грузов не изменилась, но заметно, что с течением времени на каменный уголь приходится все большая доля перевозок, а грузооборот других товаров стабилен, либо падает (Рисунок 10 и Рисунок 11).

Рис. 11. Объемы грузооборота за 2015 год



Рис. 12. Погрузка в порты Арктического и Балтийского бассейна за 2014 год тыс. тонн

На следующей гистограмме представлена погрузка в порты Балтийского и Арктического морских бассейнов. По графику видно, что в течение года происходят сильные колебания объемов погружаемых грузов, заметно, что в холодное время года объемы перевозимых грузов сокращаются. Разница между наименьшим и наибольшим объемами погрузки составляла примерно 20 %. Пик грузооборота пришелся на апрель и май, а наибольшие спады перевозок мы можем наблюдать в январе, сентябре и декабре.

Рис. 13. Общая выгрузка по портам Арктического и Балтийского бассейна за 2014 год, тыс. тонн

Аналогичная гистограмма представлена по выгрузке в портах Балтийского и Арктического морских бассейнов. В данном случае колебания имеют меньшую амплитуду и составляют порядка 10 % от объемов грузооборота. Наибольшие объемы выгрузки приходятся на апрель, май и июль, а наименьшие на январь и февраль.

Далее по полученным данным был проведен более детальный анализ по погрузке и выгрузке грузов в Мурманском Морском торговом порту. Автором работы были получены следующие результаты (Рисунок 14).

Рис. 14. Грузы, перерабатываемые в Мурманском морском торговом порту

Основными грузами, перевозимыми через Мурманский порт, являются каменный уголь, химические минеральные удобрения и железная и марганцевая руда. Мною был проведен анализ данных по регионам назначения данных видов грузов на экспорт.

Рис. 15. Экспортные регионы назначения угля за 2015 год

Япония, Кипр и Великобритания - самые крупные страны-импортеры каменного угля, на их долю приходится около 70 % экспорта. Крупные закупки также осуществляют Китай, Украина и Финляндия Страны назначения экспортных перевозок [Электронный ресурс]// Информационно-справочный портал "Железнодорожные перевозки". - Режим доступа: http://cargo-report.info/stat/export-cargo/ (дата обращения: 25.03.2016).. На данном графике отображены регионы, в которые каменный уголь отправляется для дальнейшего экспорта. Лидирующую позицию занимает Приморский край, откуда уголь экспортируется в Японию. Мурманская область находится в пятерке лидеров и обеспечивает экспорт угля на запад, годовые объемы экспорта составили 14 тысяч тонн.

Рис. 16. Экспортные регионы назначения руды за 2015 год

Главными покупателями железной руды являются: Китай, Турция, Словакия, Украина, Япония, Великобритания, Чехия. Значительные объемы также экспортируются в другие страны Восточной Европы. Там же. Основным регионом назначения руды на экспорт является Белгородская область. Объемы руды, перевозимые через Мурманскую область, представляют собой значительное количество от общих объемов перевозок и равны порядка 1600 тоннам в год.

Рис. 17. Экспортные регионы назначение минеральных удобрений за 2015 год

Основными импортёрами удобрений являются: Китай, Швейцария, Бразилия, США, Украина, Литва, Германия и др. страны. Санкт-Петербург - самый крупный регион, через который проходит экспорт минеральных удобрений. Мурманская область входит в крупнейшие регионы, участвующие в экспорте, за год через регион проходит 2700 тысяч тонн минеральных удобрений.

Из данных графиков можно сделать вывод, что Мурманская область, а в частности Мурманский торговый порт, играет значительную роль в экспортной перевозке грузов, с которыми он работает.

Для получения более полной картины о работе Мурманского порта, были рассмотрены данные по погрузке и выгрузке в порту всех грузов и в частности угля и провела их сравнительный анализ.

Рис. 18. Погрузка в Мурманский морской торговый порт за 2015 год

На графике представлена погрузка грузов в Мурманский морской торговый порт за все месяцы 2015 года. На данном графике отражена погрузка всех видов грузов: каменного угля, химических и минеральных удобрений, железной и марганцевой руды и прочих грузов. Заметно прослеживается цикличность, пики погрузки приходятся на март, июнь и октябрь, а спады - на апрель и август.

Рис 19. Выгрузка в Мурманском морском торговом порту в 2015 году

Аналогичный график представлен по выгрузке в мурманском морском торговом порту за все месяцы 2015 годы. На графике отражены объемы общей выгрузки каменного угля, химических и минеральных удобрений и железной и марганцевой руды. В отличие от погрузки, объемы выгрузки не подвержены колебаниям и находятся примерно на одном уровне, около 670 вагонов в среднем в сутки.

Рис. 20. Сравнение планируемых и фактических объемов погрузки и объемов выгрузки угля в Мурманском порту в январе 2015 года

На данном графике представлено сравнение планируемых и фактических объемов погружаемых грузов, отображена фактическая выгрузка и норматив по ней. Зеленые столбцы (левые столбцы на графике) отображают план по погрузке, красные столбцы (правые на графике) отображают фактическую погрузку. Как мы можем видеть, планируемая и фактическая погрузка могут сильно различаться как в большую, так и в меньшую сторону, что негативно сказывается на выгрузке и мешает слаженной работе порта. Пунктиром изображена фактическая выгрузка, а красной линией - нормативы по ней. В Мурманском торговом порту нормативы по выгрузке угля составляют 550 вагонов в сутки. Фактическая выгрузка колеблется довольно сильно, разность между наибольшей и наименьшей выгрузкой составляет порядка 200 вагонов. Данные проблемы приводят к невыполнению нормативов по выгрузке и появлению занимающих пути станции брошенных поездов, из-за которых невозможно увеличить объемы выгрузки.

Рис. 21. Данные по погрузке и норме выгрузки угля в Мурманском морском торговом порту за февраль 2016 года

Также были предоставлены данные о посуточной погрузке грузов в порты за несколько месяцев. На данном графике представлены данные за февраль 2016 года. График отображает сравнение фактических объемов погрузки и норме выгрузки. Сравнительно сильные колебания объемов погрузки, иногда превышающие норму по выгрузке более, чем на 200 вагонов, приводят к проблемам организации своевременной выгрузки и появлению брошенных поездов.

Рис. 22. Данные по погрузке и норме выгрузки угля в Мурманском морском торговом порту за март 2016 года

Аналогичный график был сделан по данным за март 2016 года. На нем также наблюдаются значительные колебания объемов погрузки, видны как превышение нормы выгрузки более, чем на 200 вагонов, так и недостача примерно такого же объёма.

Формулировка проблемных ситуаций компании. При перевозке экспортных грузов по железной дороге через морские порты, регулярно возникающие проблемы показывают, что остро стоит вопрос об организации четкой синхронной работы всех участников системы, отвечающей за продвижение торговых грузов по сетям железных дорог и отправления их на экспорт. Объемы перевозимых грузов постоянно увеличиваются, нормативы по выгрузке соответственно растут, например, в Мурманском морском торговом порту в 2013 году нормы по выгрузке были увеличены на 10 % с 500 до 550 вагонов в сутки, при этом никаких инвестиций в развитие стации вложено не было. При этом основной проблемой является нарушение баланса системы движения грузовых поездов. У данной проблемы имеется несколько причин возникновения:

1) нехватка вагонов под погрузку;

2) задержка поезда в пути следования;

3) необеспечение выгрузки.

Для решения данной проблемы требуется тщательная проработка вопросов по технологии взаимодействия всех причастных структур и предприятий - центральной дирекции управления движением (ЦД), центра управления перевозками (ЦУП), центра фирменного транспортного обслуживания (ЦФТО), представителей грузоотправителей, собственников подвижного состава.

На данный момент российские железные дороги против пробок используют конвенционные запреты на погрузку в адрес тех грузополучателей, которые не справляются с переработкой идущего на них вагонопотока, но не всегда это дает нужный результат. Представители разгрузочных станций заявляют о необходимости увеличения разгрузочных мощностей станций, увеличении финансирования, предоставлении дополнительных ресурсов. Долгая дорога в порт [Электронный ресурс]// Октябрьская магистраль. - Режим доступа: http://oktmag.spb.ru/archive/?aday=08&amonth=02&ayear=2013 (дата обращения: 27.04.2016).

Глава 2. Совершенствование организации продвижения вагонопотоков на припортовые станции

В данной главе проведен анализ литературы относительно проблем, возникающих при мультимодальных перевозках. Для разработки инструментария, совершенствующего операции планирования погрузки в адрес морских портов, предоставленные в ходе интервью выборки были протестированы для выявления их вида распределения, проведено имитационное моделирование. На завершающем этапе работы разработан инструментарий на основе линейного программирования.

2.1 Мультимодальные перевозки

Российская транспортная отрасль представляет собой единую транспортную систему, которая включает в себя сеть железных дорог, автомобильного, водного, морского и речного транспорта. Каждый вид транспорта играет важную роль при осуществлении грузоперевозок. Железнодорожный транспорт в России играет особую роль и является одним из наиболее эффективных видов транспорта при грузоперевозках. По железной дороге осуществляется значительный объем грузоперевозок, который практически не зависит от погодных условий, времени года, и позволяет осуществлять перевозки на дальние и сверхдальние расстояния. Но в некоторых случаях доставить груз только по железной дороге невозможно, требуется взаимодействие нескольких видов транспорта. Например: на Крайний Север грузы доставляются с помощью мультимодальных перевозок - взаимодействия железной дороги и речного транспорта. Преодоление территориальной и информационной разобщенности: развитие транспортной системы, связи и информации [Электронный ресурс]// Стратегия 2020. - Режим доступа: http://2020strategy.ru/g19/news/32734997.html (дата обращения: 25.03.2016). Продвижение поездов в связке железная дорога - морской порт также относится к мультимодальным перевозкам. (Рисунок 23)

Рис. 23. Перевозка угля мультимодальным способом

Мультимодальными перевозками называют перевозки грузов с использованием различных видов транспорта. Под мультимодальным транспортом понимается комплекс видов транспорта, вовлеченных в перевозку груза на всем пути его следования. Мультимодальные перевозки многих видов грузов, таких, как каменный уголь, лесные грузы, строительные материалы, железная и марганцевая руда, хлебные грузы, происходят уже на протяжении многих лет, как в России, так и за рубежом.

Перевозчики по многим причинам обращаются к мультимодальным перевозкам, например: необходимость срочной доставки груза в труднодоступное место или перевозка груза на длинные расстояния и необходимость уменьшить издержки на перевозку.

Существует несколько преимуществ использования мультимодальных перевозок:

1) возможность использования преимуществ нескольких видов транспорта;

2) сокращение транспортных расходов;

3) использование единого транспортного документа;

4) электронный документооборот;

5) использование систем слежения за грузом.

Железнодорожный транспорт играет ключевую роль в развитии экономики нашей страны. Развитие внешнеторговых связей и увеличение экспортно-импортных грузопотоков за рубеж обуславливает значимость успешного взаимодействия железной дороги, портовых комплексов и припортовых железнодорожных станций, так как большая часть экспортных грузов проходит через железнодорожно-водные транспортные узлы. В условиях увеличивающего грузооборота выявились и усугубились проблемы взаимодействия железных дорог и морских портов. В России находятся 67 морских торговых портов, большинство работает с внешнеторговыми грузами, компаниями. Взаимодействие ОАО "РЖД" и морских торговых портов России при смешанных перевозках грузов [Электронный ресурс]// Амурский институт железнодорожного транспорта. - Режим доступа: http://www.sworld.com.ua/konfer27/625.pdf (дата обращения: 27.04.2016). В портах за погрузку и разгрузку грузов отвечают стивидорные компании, которых насчитывается более сотни. На один причал могут адресоваться грузы разной номенклатуры, что вызывает трудности в работе морского и железнодорожного транспорта.

Из-за специфики транспортной системы России обеспечение внешнеторговых перевозок происходит в основном за счет железных дорог, поскольку на их долю приходится около половины экспортно-импортных перевозок, большая часть которых осуществляется через морские порты.

Анализ данных по объемам экспортных грузопотоков, выгружаемых в морских портах за последние несколько лет. показывает, что идет устойчивый рост перевозок экспортных грузов в смешанном сообщении через порты (Рисунок 24).

Положительная тенденция увеличения объёма перевозок, к сожалению, приводит к проблемам взаимодействия железнодорожного и морского транспорта и, как следствие, к появлению брошенных поездов на подходах к припортовым станциям.



Рис. 24. Выгрузка в портах Арктического и Балтийского бассейна с 2010 по 2015 год

Остро стоит проблема загруженности припортовых станций подвижным составом различных форм собственности, простаивающим в ожидании прибытия груза. Многие погранпереходы также не соответствуют современным требованиям, неразвитая инфраструктура, недостаток пропускной способности и слабые перевалочные мощности, тормозят развитие контейнерных перевозок. Логистика: управление в транспортно-логистических системах / Под ред. Л.Б. Миротина. - М.: Юристъ, 2008. - С. 276.

Морские порты достигли предела своих возможностей, многие из них не в состоянии работать с таким количеством груза. Инфраструктура морских торговых портов еще недостаточно развита, многие не модернизировались с советских времен. Грузовые терминалы не обладают достаточными мощностями, необходимыми для работы с таким объемом грузопотока, многие виды погрузочно-разгрузочных работ выполняются устаревшими способами, иногда нанося вред вагонам. Не менее важной проблемой взаимодействия железной дороги и морских торговых портов является система управления смежными видами транспорта.

Рис. 25. Проблемы, связанные с взаимодействием железной дороги и морского порта

На диаграмме Ишикава (Рисунок 25) представлены причины, негативно влияющие на перерабатывающую способность припортовой станции. На основании данной причинно-следственной диаграммы можно сделать вывод, что основными причинами являются:

1) проблемы с инфраструктурой и техническим оснащением;

2) проблемы с согласованностью действий участников системы;

3) недостаточная загрузка подвижного состава;

4) форс-мажорные обстоятельства.

Таблица 7. Причины низкой перерабатывающей способности припортовых станции

Причины	Влияющие факторы
Неразвитость инфраструктуры и недостаток технического оснащения	Нерациональная планировка станции	Нехватка сортировочных путей и их малая длина
		Малое количество вытяжных путей
		Наличие враждебных маршрутов
		Удаленность причалов порта
	Низкая производительность оборудования	Нехватка маневровых локомотивов
		Частые поломки оборудования
		Устаревшее оборудование
	Недостаточная перерабатывающая способность причалов порта	Нехватка ПРМ
		Недостаточная емкость складов
		Нехватка причалов
		Недостаток длины грузовых фронтов
		Отсутствие тепляков для оттаивания груза
		Простои по причине сбоя расписания подхода судов
Недостаточно проработанная технология работы	Неоптимальная работа маневровых локомотивов	Нерациональная очередность подач вагонов на причалы порта
		Ограниченное число вагонов в подаче
		Долгий простой локомотива
	Низкий уровень организации работы	Несовершенство технологии таможенного оформления грузов
		Нехватка квалификации у работников
		Устаревшие технологии разгрузки
		Нехватка сотрудников для выполнения существующих объемов работ
Отсутствие согласованности в действиях железной дороги и порта	Несогласованный подвод вагонов и судов	Плохая координация рабочего процесса
		Отсутствие информации о подходе судов
		Отсутствие логистических принципов управления продвижением грузопотоков
	Неравномерное прибытие грузов в вагонах на станцию	Погрузка сверх заявки без учета перегрузочных возможностей порта
		Нарушение графиков отгрузки
Неполное использование подвижного состава по мощности и времени	Небольшая грузоподъемность вагона	Недостатки конструкции вагона
		Устаревший вагонный парк
	Сверхнормативное время простоя вагонов на причалах порта	Запрет на погрузку вагонов собственников
		Низкая доля вагонов, перегружаемых по прямому варианту
		Частый ремонт вагонов на причалах порта
		Длительное таможенное оформление грузов
		Простои вагонов с замерзшим углем ввиду недостаточной производительности разогревающих устройств
Непредвиденные обстоятельства	Плохие погодные условия	Сильный ветер
		Ледовая обстановка
		Шторм
	Недоработка нормативно-правовой базы	Отсутствует федеральный закон о смешанных перевозках
		Отсутствие понятия и статуса оператора смешанной перевозки

В данной таблице более подробно представлены причины неудовлетворительной работы морского порта и факторы, влияющие на их возникновение.

Увеличение объемов перевалки грузов, а, следовательно, и перерабатывающей способности припортовой станции, по мнению многих авторов, можно несколькими способами:

1) Построить дополнительные перевалочные мощности;

2) Соорудить сухой порт, что позволить быстрее освобождать пути станции и повысить оборот грузов. Обоснование целесообразности организации мультимодальных "сухих портов" [Электронный ресурс]// Технические науки. - Режим доступа: http://www.rusnauka.com/2_KAND_2014/Tecnic/4_155946.doc.htm (дата обращения: 14.04.2016).

2.2 Организация сухих портов

Основной причиной, ограничивающей процесс модернизации транспортной инфраструктуры российских портов, является тот факт, что большинство из них находится в непосредственной близости, либо в черте города, что налагает запрет на их расширение.

В мировой практике подобные проблемы решаются постройкой сухих портов. Он представляет собой находящийся за пределами порта мультимодальный терминальный комплекс, проводящий операции аналогичные операциям в порту: погрузка, выгрузка, сортировка, маркировка и другие операции.

Под сухим портом понимается терминал, расположенный вне границ территории порта, объединенный с портом единой технологией обработки грузов, за счет которой с территории порта выводятся операции, не связанные с перевалкой грузов с морского транспорта. "Сухой" порт в Шушарах будет проводить таможенную обработку контейнеров [Электронный ресурс]// Деловой Петербург. - Режим доступа: http://www.dp.ru/a/2009/10/19/Suhoj_port_v_SHusharah_bu/ (дата обращения: 05.04.2016).

"Сухой порт", это терминал, выполняющий вместо морских портов такие транспортно-распределительные функции, как:

1) Координация взаимодействия различных видов транспорта.

2) Выполнение комплекса логистических операций с грузами:

a. долгосрочное и краткосрочное хранение,

b. формировка судовых и вагонных партий,

c. укрупнение грузовых мест,

d. таможенные процедуры,

e. формирование железнодорожных маршрутов,

f. экспедирование и переадресовка грузов.

Рис. 26. Транспортная система без сухого порта

На Рисунке 26 Roso, V. The dry port concept: connecting container seaports with the hinterland [Электронный ресурс]/ Violeta Roso // Journal of Transport Geography. - 2009. - Vol. 17, Issue 5. - Режим доступа: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0966692308001245 (дата обращения: 18.04.2016). схематически изображена текущая ситуация во многих портах России. Кругами обозначены грузоотправители, заказывающие доставку из многих регионов в морской порт. Порт обозначен овалом и находится в непосредственной близости с городом, что делает невозможным увеличение его территории и мощностей.

Рис. 27. Транспортная система с сухим портом

Рисунок 27 отображает обратную ситуацию. В данном случае вблизи морского порта был построен сухой порт. Теперь поток грузов от грузоотправителей, прежде чем он попадет в морской торговый порт, попадает в сухой порт, который берет на себя часть функций морского порта, таких как консолидация и расконсолидация грузов и многие другие.

В России зачастую в сухой порт вкладывают другое понятие, говоря о сухом порте, обычно имеют в виду припортовую станцию или контейнерный терминал, который осуществляет формировку контейнерных отправок в порт. Также нередко сухие порты называют тыловыми терминалами, что является некорректным. Шишкова, Э. Сухие порты - перспективы развития / Э. Шишкова // Логистика и управление. - 2008 - №4 - С. 35-43.

Необходимость постройки сухих портов в России не подлежит сомнению, так как они могут разрешить множество проблем, вызванных недостаточной территорией морских портов. Остальные возможные варианты, такие, как расселение людей, перемещение зданий, находящихся в близости порта, либо слишком дороги, либо не представляется возможным реализовать, из-за возможности роста социальной напряженности.

Строительство полноценного сухого порта требует больших инвестиций. Государство на данный момент не заинтересовано в подобных вложениях, а частные компании не могут в одиночку обеспечить нужный объем финансирования из-за долгих сроков возврата и высоких рисков инвестирования.

В данных условиях может возникнуть ситуация, когда у каждого морского порта образуется несколько мелких сухих портов, как это было на Балтике с нефтеналивными терминалами, мощности которых невозможно было загрузить. Конкуренция контейнерных терминалов на Балтике [Электронный ресурс]// Морские вести России. - Режим доступа: http://www.morvesti.ru/analitics/detail.php?ID=24439 (дата обращения: 28.04.2016). Чтобы больше не допустить подобной, ситуации необходимо вмешательство государства. Для этого необходимы следующие меры:

1) Программа развития транспортно-логистической инфраструктуры страны, где будет затрагиваться организация и строительство сухих портов;

2) Финансирование данных программ из средств бюджета;

3) Активное вмешательство государства в вопрос строительства сухих портов.

При этом необходимо учитывать и географические особенности России. В Европе хорошо развит морской и речной водный транспорт, что обеспечивает регулярность и надежность грузоперевозок. В России основными перевозчиками выступают автомобильный транспорт и железные дороги. При строительстве сухих портов стоит брать в расчет, что сочетание морского, железнодорожного и автомобильного транспорта было бы наиболее эффективным. Гаджинский, А.М. Логистика / А.М. Гаджинский - М.: Информационно-внедренческий центр Маркетинг, 2007. - С. 124-125.

Таким образом, основными функциями морских портов являются:

1) накапливание грузов к отправке;

2) временное хранение порожних и груженых контейнеров;

3) осуществление таможенных операций и оформление транспортных документов.

Более того, благодаря сухим портам возможно перенесение нагрузки с автомобильного транспорта на железнодорожный.

Сухие порты получили широкое распространение за рубежом, на их услуги существует большой спрос. В Европе в районах, где построены сухие порты, нет проблемы брошенных поездов, именно потому, что в портах промышленно развитых стран имеется хорошо оснащенные грузовые терминалы и склады с гибкой технологией погрузочно-разгрузочных работ.

Дополнительный комплекс услуг сухого порта может содержать:

1) составление оптимальной схемы грузоперевозки по требованиям грузоотправителей и грузополучателей;

2) возможность поиска и контроля продвижения железнодорожных вагонов;

3) обеспечение готовности грузов к таможенному досмотру, декларирование и взвешивание грузов;

4) обеспечение обработки и хранения груза на крытых и открытых площадках;

5) обеспечение готовности груза к погрузке и выгрузке, а также перегрузке и перевалке;

6) ускоренное отправление контейнерных поездов;

7) стивидорные работы;

8) прочие услуги (например, охрана).

На данный момент на территории России действует несколько сухих портов. Например, в 2006 году был открыт международный сухой порт в Екатеринбурге, расположенный там контейнерный терминал обеспечивает транспортировку и хранение железнодорожных и морских контейнеров с двумя железнодорожными ветками. В 2014 году во Владивостоке был открыт первый сухой порт на Дальнем Востоке Первый Сухой Порт на Дальнем Востоке [Электронный ресурс]// сайт компании Fialan. - Режим доступа: http://fialan-china.ru/news/vagno-znat/suhoy-port-na-dalnem-vostoke/ (дата обращения: 28.04.2016). (Рисунок 28).

Рис. 28. Сухой порт во Владивостоке

Таким образом, несмотря на сложность постройки и организации работы сухих портов на территории РФ, наблюдается постепенное преодоление препятствий и успешное сооружение данных видов портов.

2.3 Имитационное моделирование системы железнодорожная станция - порт

Существует масса работ, посвященных имитационному моделированию железнодорожных станций и морских портов. Данный метод позволяет провести максимально приближенную к реальности имитацию ситуации и наглядно визуализирует необходимую описательную статистику.

Пользу имитационного моделирования для понимания и улучшения работы системы железнодорожная станция - морской порт можно рассмотреть на основе статьи "Имитационное моделирование системы "железнодорожная станция - морской порт" на примере Владивостокского транспортного узла" Король Р.Г., Балалаев А.С. Имитационное моделирование системы "железнодорожная станция - морской порт" на примере Владивостокского транспортного узла [Электронный ресурс]/ Р.Г. Король, А.С. Балалаев // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2015. - T. 3, №31. - Режим доступа: http://journal.gumrf.ru/default.php?journal=2015_3&art=28 (дата обращения: 21.04.2016)., посвящённой имитационному моделированию припортовой станции Владивосток и ОАО "Владивостокский морской торговый порт". Данная модель позволяет определить максимальную пропускную способность транспортного узла при имеющемся оснащении в различных условиях. В качестве исходных данных для модели были использованы статистические данные и вероятностные значения.

При имитационном моделировании возможно исследования процесса переработки вагонопотока на станции и в порту, который состоит из следующих этапов:

1) прием поездов;

2) перемещение из приемоотправочного в сортировочный парк;

3) расформирование;

4) подача вагонов;

5) погрузочно-разгрузочные операции;

6) уборка вагонов с путей;

7) формирование составов;

8) подготовка составов к отправлению.

Для выполнения данных этапов имеются функционально-взаимодействующие объекты:

1) входные участки;

2) парк прибытия;

3) сортировочный парк;

4) вытяжные пути;

5) пути порта;

6) парк отправления; выходные участки.

Исходными данными для модели являются:

1) технические характеристики транспортного узла;

2) характеристики поездов (количество вагонов в составе, тип подвижного состава, род перевозимого груза).

3) Временные параметры

Рис. 29. Технологическая схема обработки вагонопотоков

На Рисунке 29 указаны операции, которые влияют на работу системы "станция - порт" наиболее существенно, их необходимо рассмотреть, чтобы иметь представление о технологии переработки вагонопотоков, необходимой для имитационного моделирования.

Имитационная модель позволяет моделировать работу системы станции поэтапно, то есть производится деление системы на функциональные элементы:

1) приемоотправочный парк;

2) сортировочный парк;

3) пути порта.

На этих этапах проводится анализ состояния транспортной единицы в моделируемой системе с заданной единицей модельного времени (минуты, часы, сутки).

Разработанная модель позволяет смоделировать работу станции в реальных условиях с учетом всех необходимых характеристик. С её помощью можно обнаружить узкие места в работе станции, а также установить предел вагонопотока, который сможет принять припортовая станция.

Имитационное моделирование также возможно применить для получения обоснований постройки сухого порта. Данная тема рассмотрена в статье "Использование имитационного моделирования для оценки перерабатывающей способности морских портов и обоснования необходимости сооружения "сухого" порта" на примере морского порта в Таганроге. Муравьев Д.С., Мишкуров П.Н., Рахмангулов А.Н. Использование имитационного моделирования для оценки перерабатывающей способности морских портов и обоснования необходимости сооружения "сухого" порта [Электронный ресурс]/ Д.С. Муравьев, П.Н Мишкуров., А.Н. Рахмангулов // Современные проблемы транспортного комплекса в России. - 2013. В. №4. - Режим доступа: http://www.magtu.ru/dokumenty/finish/578-sovremennye-problemy-transportnogo-kompleksa-rossii/4264-4-2013.html. В работе анализируются преимущества и недостатки методов выбора месторасположения сухих портов. Анализ данных методов показал, что имитационное моделирование можно использовать не только для оценки перерабатывающей способности морских портов, данный метод также эффективен для выбора места размещения сухого порта и расчета его основных параметров.

Определение параметров сухого порта, а также обоснование необходимости его создания предложено решить в два этапа:

1) Определение максимального значения пропускной и перерабатывающей способности, при которых выполняются заданные значения по объему и качеству работы;

2) Определение основных параметров сухого порта, обеспечивающих заданные значения параметров грузопотоков, с учетом прогноза увеличения их интенсивности.

При проведении данного эксперимента имитационная модель строилась в программе AnyLogic. В морской порт Таганрога поступают различные виды грузов: контейнерные грузы, каменный уголь, железная руда, мазут и другие виды грузов.

Модель состоит из трех "потоковых диаграмм", имитирующих технологические цепочки обработки определенных грузов. Особенностью технологии работы морского порта является относительная обособленность технологических цепочек обработки различных грузопотоков. Это означает, что для выполнения погрузочно-разгрузочных работ по разным грузопотокам используются различные причалы, погрузо-разгрузочные и транспортные средства (Рисунок.30).

Полученная имитационная модель позволяет произвести оценку пропускной и перерабатывающей способности морского порта, это достигается путем проведения серий экспериментов с различными значениями интенсивности и неравномерности грузопотоков и вагонопотоков.

Рис. 30. Фрагмент потоковой диаграммы имитационной модели

С помощью полученной модели были проведены эксперименты, оценивающие среднее время простоя судов в морском порту в зависимости от интенсивности прибытия судов для различных значений неравномерности потока судов, прибывающих в порт.

При анализе результатов моделирования были сделаны выводы, что сооружение сухого порта позволяет сократить среднее время простоя судов в рейде в полтора раза, тем самым снизить себестоимость переработки контейнера, увеличить пропускную и перерабатывающую способность причала и отдельных погрузо-разгрузочных и транспортных средств. В результате экспериментов с моделью авторами статьи планируется получить оптимальные значения основных параметров "сухого" порта - его месторасположения, вместимости и технической оснащенности.

В результате обзора литературы и лучших практик по теме, было принято решение сделать имитационную модель станции и разработать математическую модель линейного программирования для планирования погрузки в адрес порта.

2.4 Проверка гипотез о законе распределения

Для более точного построения имитационной модели были проанализированы предоставленные данные по погрузке и выгрузке на предмет их соответствия равномерному распределению. Анализируемые данные представляют собой погружаемое в адрес Мурманского порта и выгружаемое в нем количество вагонов в среднем в сутки за пять лет с 2010 года по 2015 год. Данные по погрузке и по выгрузке обладают следующими параметрами.

Таблица 8. Параметры выборки погрузки

Параметры выборки погрузки
n=	72
x min =	882
x max =	1871
? =	989
r =	6
д=	164,8333

Таблица 9. Параметры выборки выгрузки

Параметры выборки выгрузки
n=	70
x min =	414
x max =	821
? =	407
r =	6
д=	67,83333

Так как объем обеих выборок превышает 50, то они являются непрерывными случайными величинами. Следовательно, необходимо построение интервальных статистических рядов.

Таблица 10. Интервальный ряд для данных по погрузке

Интервальный ряд
Левая граница	Правая граница
882	1047
1047	1212
1212	1377
1377	1541
1541	1706
1706	1871

Таблица 11. Интервальный ряд для данных по выгрузке

Интервальный ряд
Левая граница	Правая граница
414	482
482	550
550	618
618	685
685	753
753	821

Для построения эмпирической функции распределения , необходимо провести вспомогательные расчеты частоты и относительной частоты.

Таблица 12. Частота и относительная частота для данных по погрузке

Частота	Относительная частота
1	0,013888889
3	0,041666667
12	0,166666667
23	0,319444444
16	0,222222222
17	0,236111111
Сумма=72

Таблица 13. Частота и относительная частота для данных по выгрузке

Частота	Относительная частота
2	0,028571429
5	0,071428571
14	0,2
15	0,214285714
16	0,228571429
18	0,257142857
Сумма=70

Тогда эмпирические функции распределения будут иметь вид:

Таблица 14. Эмпирическая функция распределения для данных по погрузке

Fn*(x)
0
0,013889
0,055556
0,222222
0,541667
0,763889
1
1

Таблица 15. Эмпирическая функция распределения для данных по выгрузке

Fn*(x)
0
0,028571
0,1
0,3
0,514286
0,742857
1
1

На основе полученных данных мною были построены кумуляты - кривые накопленных частот.



Рис. 31. Эмпирическая функция распределения для данных по погрузке

Рис. 32. Эмпирическая функция распределения для данных по выгрузке

Для нахождения эмпирических плотностей распределения используются данные относительной чистоты и длины интервалов.

Полученные эмпирические плотности распределения имеют вид:

Таблица 16. Эмпирическая плотность распределения для данных по погрузке

fn*(x)
0
8,43E-05
0,000253
0,001011
0,001938
0,001348
0,001432
0

Таблица 17. Эмпирическая плотность распределения для данных по выгрузке

fn*(x)
0
0,000421
0,001053
0,002948
0,003159
0,00337
0,003791
0

Далее мною были построены гистограммы - графики плотности распределения.



Рис. 33. Эмпирическая плотность распределения для данных по погрузке

Рис. 34. Эмпирическая плотность распределения для данных по выгрузке

Описательная статистика выборок имеет следующий вид:

Таблица 18. Описательная статистика для выборки по погрузке

Описательная статистика
Среднее	1525,403
Стандартная ошибка	25,49315
Медиана	1525,5
Мода	1412
Стандартное отклонение	216,3166
Дисперсия выборки	46792,86
Эксцесс	-0,18633
Асимметричность	-0,2761
Интервал	989
Минимум	882
Максимум	1871
Сумма	109829
Счет	72
Уровень надежности(95,0 %)	50,8319

Таблица 19. Описательная статистика для выборки по выгрузке

Описательная статистика
Среднее	673,3571
Стандартная ошибка	11,27571
Медиана	683,5
Мода	635
Стандартное отклонение	94,33936
Дисперсия выборки	8899,914
Эксцесс	-0,18408
Асимметричность	-0,41359
Интервал	407
Минимум	414
Максимум	821
Сумма	47135
Счет	70
Уровень надежности(95,0 %)	22,49443

Для обеих выборок были найдены оценки математического ожидания (), дисперсии (несмещенную S² и смещенную ), среднеквадратического отклонения (S,), асимметрии, эксцесса, которые равны:

Таблица 20. Оценки числовых характеристик для данных по погрузке

Оценки числовых характеристик
Оценка E [о]xЇ	1525
Оценка V [о]S2	46792,86
Оценка В a	-0,2761
Оценка К e	-0,18633

Таблица 21. Оценки числовых характеристик для данных по выгрузке

Оценки числовых характеристик
Оценка E [о]xЇ	673,3571
Оценка V [о]S2	8899,914
Оценка В a	-0,41359
Оценка К e	-0,18408

Доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсии для основной выборки равны:

Таблица 22. Доверительные интервалы для выборки по погрузке

Доверительные интервалы
Доверительная вероятность p = 0,95
Ф(Сб) = 0,475
Сб =	1,96
Для математического ожидания
б = P{xЇ - S*Сб/v(n-1) < m < xЇ + S*Сб/v(n-1)}
Лев. граница интервала m1 =	1475,08555
Прав. граница интервала m2 =	1575,720006
0,95 = P{<E [о]<}
Для дисперсии
б = P{S2/|1 + Сб*v2/(n-1)| < у2 < S2/|1 - Сб*v2/(n-1)|}
Лев. граница интервала v1 =		45034,69729
Прав. граница интервала v2 =	48693,8857
0,95 = P{<=у2<=}

Таблица 23. Доверительные интервалы для данных по выгрузке

Доверительные интервалы
Доверительная вероятность p = 0,95
Ф(Сб) = 0,475
Сб =	1,96
Для математического ожидания
б = P{xЇ - S*Сб/v(n-1) < m < xЇ + S*Сб/v(n-1)}
Лев. граница интервала m1 =	651,0971801
Прав. граница интервала m2 =	695,6171056
0,95 = P{<E [о]<}
Для дисперсии
б = P{S2/|1 + Сб*v2/(n-1)| < у2 < S2/|1 - Сб*v2/(n-1)|}
Лев. граница интервала v1 =		8556,195751
Прав. граница интервала v2 =	9272,403819
0,95 = P{<=у2<=}

На основе полученных результатов мною была выдвинута гипотеза о том, что предоставленные для анализа данные по погрузке и выгрузке имеют нормальное распределение. Эта гипотеза была проверена с помощью критериев Пирсона и Колмогорова. Данные критерии подтвердили выдвинутую гипотезу, о нормальном распределении. Ход решения и полученные результаты имеют вид:

Критерий Пирсона для выборки по погрузке. Выдвинем основную гипотезу, что данная случайная величина распределена по нормальному закону распределению. Альтернативная гипотеза: данная случайная величина не принадлежит нормальному распределению. Так как параметры данной случайной величины не известны, будем использовать их оценки:

о Є N(- Ho: 0.04;1.01), о ў N(-Ha: 0.04;1.01)

Интервалы		l(i)	p(i)	p(i)*n	(l(i)-p(i)*n)^2	((l(i)-p(i)*n)^2)/n*p(i)
	882,000	0		0
882,000	1046,833	1	0,009	0,6176036	0,146	0,237
1046,833	1211,667	3	0,051	3,6382651	0,407	0,112
1211,667	1376,500	12	0,170	12,251972	0,063	0,005
1376,500	1541,333	23	0,303	21,782615	1,482	0,068
1541,333	1706,167	16	0,284	20,474168	20,018	0,978
1706,167	1871,000	17	0,184	13,235376	14,172	1,071
1871,000		0		0	0,000
		72	1,000		Z*=	2,470
Вспомогательная таблица:
X(i)	(X(i)-Xчертой)/S	Ф((X(I)-Xчертой)/S)	p(i)	Для	ню= r-2-1=	3,000	Т.к. Z*<K2, то принимаем основную гипотезу
минус бесконечность	минус бесконечность	-0,500	0,001	1-a =0,05	K2=	7,815
882,000	-3,204	-0,499	0,008		Z*=	2,470
1046,833	-2,383	-0,491	0,051
1211,667	-1,562	-0,441	0,170
1376,500	-0,741	-0,271	0,303	Для	ню= r-2-1=	3,000	Т.к. Z*<K2, то принимаем основную гипотезу
1541,333	0,080	0,032	0,284	1-a =0,1	K2=	6,251
1706,167	0,901	0,316	0,141		Z*=	2,470
1871,000	1,722	0,457	0,043
плюс бесконечность	плюс бесконечность	0,500	1,000

Данные о критерии Колмогорова для выборки по погрузке (Приложение 1), Колмогорова для выборки по выгрузке (Приложение 2), Пирсона для выборки по выгрузке (Приложение 3) отражены в разделе приложений.

2.5 Моделирование в AnyLogic

После тестирования и подтверждения гипотез о нормальном характере распределения выборки была построена модель в программе AnyLogic.

Модель построена для каменного угля, он погружается в Кемеровской области и отправляется в Мурманский морской торговый порт. Отправление вагонов задано нормальным распределением normal (8,8; 1,3) в день, вагоны движутся со средней скоростью 4 м/с, в каждом поезде порядка 60 вагонов, вес вагона около 70 тонн. На Рисунке 35 изображено продвижение вагонопотока с углем в морской порт.

Рис. 35. Грузопоток вагонов с углем

Схема имитационного моделирования выглядела следующим образом (Рисунок 36). На ней изображены: источник, оператор движения, оператор сервиса и завершающий оператор. Каждый вагон находится на разгрузке (оператор сервиса) около 20 минут.

Рис. 36. Схема имитационного моделирования

После проведения моделирования было заметно, что некоторые поезда проходят разгрузку сразу по прибытии, а другие вынуждены становиться в очередь, быть отставленными от движения. Для решения этой проблемы была составлена задача линейного программирования, представляющая собой частный случай задачи о максимальном потоке.

2.6 Линейное программирование

Для наиболее полного анализа вагонопотоков в адрес Мурманского порта мне были предоставлены данные о ежедневной фактической погрузке за несколько месяцев 2016 года. В Мурманский порт доставляются грузы трех видов с 6 дорог: Западно-Сибирской, Красноярской, Октябрьской, Приволжской, Московской и Северной.

Таблица 24. География поставок грузов Мурманского порта

Дорога	Регион	Вид груза
Западно-Сибирская	Кемеровская область	Каменный уголь
Красноярская	Республика Хакасия	Каменный уголь
Октябрьская	Мурманская область	Руда железная и марганцевая
Приволжская	Саратовская область	Химические и минеральные удобрения
Московская	Курская область	Руда железная и марганцевая
Северная	Вологодская область	Химические и минеральные удобрения

Для ближайшего рассмотрения были взяты данные о погрузке каменного угля с Западно-Сибирской и Красноярской дорог за февраль и март. Расстояние между Западно-Сибирской (Кемеровская область) дорогой и Октябрьской дорогой (Мурманская область) составляет около 4800 километров, данное расстояние при средней скорости равной 300 км/сутки грузовой поезд преодолевает примерно за 16 суток. Расстояние между Красноярской (Республика Хакасия) дорогой и Октябрьской дорогой (Мурманская область) составляет около 5300 километров, данное расстояние при средней скорости равной 300 км/сутки грузовой поезд преодолевает примерно за 17 суток.

Таблица 25. Нормативы доставки грузов до Октябрьской железной дороги

Дорога	Скорость	Расстояние	Сроки доставки
Западно-Сибирская	300 км/ч	4800 км	16 дней
Красноярская	300 км/ч	5300 км	17 дней

Сначала были проанализированы данные за февраль. В этот месяц поставки в Мурманский порт велись только с Западно-Сибирской дороги. В приведенной ниже таблице отображены избыток и недостаток на каждый день месяца, образовавшиеся при осуществленном в феврале плане погрузки. Норма выгрузки угля на станции Мурманск равна 550 вагонам в сутки. Из таблицы видно, что к началу марта неразгруженными остались 274 вагона.

Таблица 26. Данные о погрузке и выгрузке угля в Мурманском морском торговом порту в феврале 2016 года

		Остаток	Недостаток	Избыток	Сумма	Норма
1	533,5072	0	16,49275	0	517,0145	550
2	574,5463	0	0	24,54627	574,5463	550
3	473,4501	24,54627	52,00358	0	445,9928	550
4	519,4939	0	30,50607	0	488,9879	550
5	483,4597	0	66,54033	0	416,9193	550
6	472,4492	0	77,5508	0	394,8984	550
7	425,4045	0	124,5955	0	300,8089	550
8	563,5358	0	0	13,5358	563,5358	550
9	401,3816	13,5358	135,0826	0	279,8349	550
10	577,5491	0	0	27,54912	577,5491	550
11	433,4121	27,54912	89,03879	0	371,9224	550
12	494,4701	0	55,52987	0	438,9403	550
13	538,512	0	11,48799	0	527,024	550
14	581,5529	0	0	31,55293	581,5529	550
15	571,5434	31,55293	0	53,09634	603,0963	550
16	598,5691	53,09634	0	101,6655	651,6655	550
17	437,4159	101,6655	10,91866	0	528,1627	550
18	538,512	0	11,48799	0	527,024	550
19	519,4939	0	30,50607	0	488,9879	550
20	430,4092	0	119,5908	0	310,8185	550
21	598,5691	0	0	48,56911	598,5691	550
22	485,4616	48,56911	15,96932	0	518,0614	550
23	570,5425	0	0	20,54246	570,5425	550
24	554,5272	20,54246	0	25,0697	575,0697	550
25	606,5767	25,0697	0	81,64642	631,6464	550
26	649,6176	81,64642	0	181,2641	731,2641	550
27	562,5348	181,2641	0	193,7989	743,7989	550
28	736,7004	193,7989	0	380,4994	930,4994	550
29	443,4216	380,4994	0	273,921	823,921	550

Аналогичным образом были рассмотрены данные за март. В марте уголь в Мурманский порт приходил с Западно-Сибирской и Красноярской дорог. Сумма прибывших грузов, с учетом разных сроков доставки, показана во втором столбце таблицы. В приведенной ниже таблице отображены избыток и недостаток на каждый день месяца, образовавшиеся при осуществленном в марте плане погрузки. Расчеты производились с учетом 274 вагонов оставшихся неразгруженными с февраля. Норма выгрузки угля на станции Мурманск равна 550 вагонам в сутки. Из таблицы видно, что к началу апреля неразгруженными остались 134 вагона.

Таблица 27. Данные о погрузке и выгрузке в Мурманском морском торговом порту в марте 2016 года

		Остаток	Недостаток	Избыток	Сумма	Норма
1	562,5348	274	0	286,5348	836,5348	550
2	586,5577	286,5348488	0	323,0925	873,0925	550
3	481,4578	323,0925382	0	254,5503	804,5503	550
4	565,5377	254,5503003	0	270,088	820,088	550
5	577,5491	270,0880042	0	297,6371	847,6371	550
6	605,5758	297,6371283	0	353,2129	903,2129	550
7	786,748	353,2128997	0	589,9609	1139,961	550
8	575,5472	589,9609268	0	615,5081	1165,508	550
9	532,5063	615,5081475	0	598,0144	1148,014	550
10	579,4242	598,0144457	0	627,4387	1177,439	550
11	558,531	627,4386784	0	635,9697	1185,97	550
12	485,4616	635,9697205	0	571,4313	1121,431	550
13	613,5834	571,4312894	0	635,0147	1185,015	550
14	541,5149	635,0146743	0	626,5295	1176,53	550
15	649,6176	626,5295377	0	726,1472	1276,147	550
16	673,6846	726,1471834	0	849,8318	1399,832	550
17	470,4473	849,8318296	0	770,2791	1320,279	550
18	472,4492	770,2791231	0	692,7283	1242,728	550
19	308,2931	692,72832	0	451,0214	1001,021	550
20	337,3207	451,02144	0	238,3422	788,3422	550
21	275,2617	238,342159	36,39612675	0	477,2077	550
22	280,2665	0	269,7335273	0	10,53295	550
23	343,3264	0	206,6735709	0	136,6529	550
24	411,3911	0	138,6088561	0	272,7823	550
25	549,5225	0	0,477523117	0	549,045	550
26	613,5834	0	0	63,58338	613,5834	550
27	553,5263	63,58338494	0	67,10967	617,1097	550
28	614,5843	67,10966857	0	131,694	681,694	550
29	533,5072	131,6940052	0	115,2013	665,2013	550
30	535,5092	115,2012551	0	100,7104	650,7104	550
31	583,5548	100,7104083	0	134,2652	684,2652	550

Так как за несвоевременную разгрузку вагонов ОАО "РЖД" вынуждено платить штрафы, автором работы была разработана модель линейного программирования, целевой функцией которой является минимизация простоя вагонов в ожидании разгрузки в порту.

2.6.1 Сетевая модель задачи

Рис. 37. Сетевая модель

На графе (Рисунок 35) изображены грузопотоки с Западно-Сибирской и Красноярской дорог за все дни марта. За март необходимо отправить 16258 вагонов с углем. Максимальный грузопоток в каждый из дней может достигать 787 вагонов в сутки.

В задаче линейного программирования будут рассмотрены объёмы погрузки каменного угля Западно-Сибирской и Красноярской дорог за каждый день марта 2016 года.

2.6.2 Математическая постановка задачи

...

2.6.3 Математическая постановка задачи для линейного программирования

Целевая функция:)

Таблица 28. Нормативные сроки доставки для модели линейного программирования

Нормативные сроки доставки (дни) Cij
Западно-Сибирская	Красноярская
16	17

На некоторые дни отправления с Красноярской дороги, а именно с 5 по 7, 9, с 12 по 19 и с 22 по 27, стоят ограничения на количество отправляемых вагонов от 60 до 131, так как груз необходимо отправить строго в эти дни. Границы ограничений обусловлены тем, что менее 60 вагонов и более 131 вагона с углем в день с данной дороги не отправляют. Суммарный спрос Красноярской дороги, равный 1238, должен быть удовлетворен в указанные выше дни месяца. В остальные дни марта, а именно с 1 по 4, 8, 10, 11, 20, 21 и с 28 по 31 грузопоток с Красноярской дороги равен нулю.

2.6.4 Результаты моделирования