W pracy przedstawiono makroskopowy model ruchu pojazdów podczas porannego szczytu wmieście średniej wielkości. Przyjęto niejednorodny rozkład rzeczywistych prędkości poruszania się pojazdów w poszczególnych rejonach miasta. Założono, że każdy kierowca wybiera trasę przejazdu minimalizując czas przejazdu z punktu startowego do punktu docelowego. Do wyznaczenia optymalnej, według tego kryterium, trasy zaproponowano analogię dwuwymiarowego ciągłego, stacjonarnego modelu przepływu wód podziemnych GWTF (GroundwaterTrafficFlow) oparty na równaniu Boussinesq'a, które numerycznie rozwiązano z wykorzystaniem metody elementów skończonych. Następnie wygenerowano losowo, z wykorzystaniem 2-wymiarowego rozkładu normalnego 5000 par punktów start-meta i wyznaczono dla nich optymalne trajektorie przejazdu. Wyniki otrzymane z modeluGWTF porównano z modelem STTF (ShortestTime TrafficFlow) wyszukiwania najtańszej ścieżki w grafie i z modelem SD(ShortestDistance)wyszukiwania najkrótszego, w sensie odległości, połączenia pomiędzy punktem startowym i docelowym. Analiza statystyczna otrzymanych z trzech modeli wyników pozwoliła stwierdzić, że model ciągły GWTF wyznacza trajektorie o czasach przejazdu zbliżonych do modelu STTF i wyraźnie krótszych niż SD. Omawiane modele wykorzystano do obliczenia gęstości ruchu samochodowego w całym mieście wykazując, że w wybór strategii przejazdu istotnie wpływa na przestrzenny rozkład gęstości ruchu. Opracowany model może być wykorzystany do modyfikacji sieci ulic i ich przepustowości w celu redukcji punktów o bardzo dużej gęstości ruchu.(abstrakt oryginalny)