Sabit Cisme Çarpmaya Bağlı Trafik Kazalarında Etkili Parametrelerin Faktöriyel Tasarım Yöntemi ile Belirlenmesi

Duyarlılık analizi, seçilen modele ait birbirinden bağımsız değişkenlerin tekil etkilerini ya da bu değişkenlerin birbiri ile etkileşimlerinin model üzerindeki etkisini görmek üzere geliştirilmiş bir yöntemdir. Bu çalışmada ortalama günlük trafik hacmi (ADT), şerit genişliği (W), yol kenarı alanı (C), sabit nesnenin banketten uzaklığı (D), arazi durumu (T) parametrelerini içeren 5 değişkene sahip bir kaza modeline ait parametrelerin kaza üzerindeki tekli ve çoklu etkileşimleri faktöriyel tasarım metodu ile belirlenmiş ve çözüm önerileri sunulmuştur. Etkili parametrelerin belirlenmesinde faktöriyel tasarım esaslarına göre hesaplanan parametre etkileri Box ve diğ. tarafından belirtilen şekilde normal dağılım grafiğinde gösterilerek ve mutlak standart sapmaların Henderson-Sellers tarafından kullanıldığı şekilde birincil ve ikincil olarak kategorize edilerek belirlenmiştir. Modele ait tekil parametreler içinde parametre etkisi en fazla olan değişken sırasıyla ADT (ortalama günlük trafik hacmi), D sabit nesnenin banketten uzaklığı ve W (şerit genişliği) olarak bulunmuştur. Çoğul etkileşimler göz önüne alındığında ise şerit genişliği- sabit nesnenin banketten uzaklığı (W-D) ve ortalama günlük trafik hacmi- sabit nesnenin banketten uzaklığı (ADT-D) birlikteliğinin etkisinin sabit bir cisme çarpa şeklinde meydana gelen kazalarda en etkili parametre etkileşimi olduğu görülmüştür.

Determination of the Parameters Effective in Traffic Accidents with Fixed Objects by Factorial Design Method

The sensitivity analysis is a method developed to examine the singular impacts of independent variables or the impacts of interactive relations between the independent variables on a selected model. In this study, the single and multiple interactions of parameters on an accident model with 5 variables including average daily traffic volume (ADT), lane width (W), roadside area (C), the distance of fixed positioned object to shoulder (D) and terrain condition (T) are determined by factorial design method and solutions are offered. In the determination of the effective parameters, parameter affects and their interactions calculated according to factorial design method principles are shown on the normal distribution graphic as it is addressed by Box et al. and categorized as primary and secondary importance in respect to use of absolute standard deviation by Henderson-Sellers. The most effective singular parameter variables related to the model are stated as average daily traffic volume (ADT), the distance of fixed positioned object to shoulder (D) and lane width (W), respectively. Considering the multiple interactions, lane width-the distance of fixed positioned object to shoulder (W-D) and average daily traffic volume-the distance of fixed positioned object to shoulder (ADT-D) association effects are indicated as the most effective parameter interactions for fixed object accidents.

___

  • Akgüngör, A.P., Yıldız, O., Demirel A., (2006) A sensitivity analysis of the HCM 2000 delay model with the factorial design method. Turkish Journal of Engineering and Environmental Science, 30(4), 259-267.
  • Akgungor, A.P., Yildiz, O., (2007) Sensitivity analysis of an accident prediction model by the fractional factorial method. Accident Analysis and Prevention, 39(1), 63-68.
  • Akgüngör A.P., Doğan E., (2008). Smeed ve Andreassen kaza modellerinin Türkiye uygulaması: Farklı senaryo analizleri, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi 23(4), 821-827.
  • Akgüngör A.P., (2011). Webster modeline ait parametrelerin gecikme üzerindeki etkisinin faktöriyel tasarım yöntemi ile incelenmesi, 9. Ulaştırma Kongresi, 16-18 Mayıs 2011, Beşiktaş, İstanbul.
  • Akgüngör, A. P., Korkmaz, E., Investigating parameter interactions with the factorial design method: Webster’s optimal cycle length model, Technical Gazette, 25, Suppl. (2), 2018, 391-395 DOI: https://doi.org/10.17559/TV-20170908185847
  • Andreassen D.C., (1985). Linking deaths with vehicles and population, Traffic Engineering & Control, 26(11), 547-549.
  • Bağırgan N. (2006). Şehirlerarası karayollarında trafik güvenliği tahmini, Doktora tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
  • Box, G.E.P., Hunter, W.G., Hunter, J.S., (1978), Statistics for experimenters: An introduction to design, data analysis and model building,Wiley and Sons.
  • Camkesen N., (1998) Trafik kaza analizleri ve kaza tahmin modelleri, Doktora tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul,
  • Çarıkçı M.K. (2013). Bölünmüş yol çalışmalarının trafik kazaları üzerine etkisinin incelenmesi. Yüksek lisans tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
  • Çodur M.Y., (2012), Trafik kaza tahmin modelleri: Erzurum ili çevre karayolları için uygulamalar. Doktora tezi, Atatürk Üniversitesi, Erzurum.
  • Doğan E., (2007), Regresyon analizi ve yapay zekâ yaklaşımı ile Türkiye ve seçilen bazı büyük iller için trafik kaza tahmin modelleri, Yüksek lisans tezi, Kırıkkale Üniversitesi, Kırıkkale.
  • Henderson-Sellers, A., (1992), Assessing the sensitivity of a land surface scheme to parameters used in tropical deforestation experiments. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 118(508), 1101-1116
  • Henderson-Sellers, A., 1993. A factorial assessment of the sensitivity of the BATS land surface parameterization scheme. Journal of Climate 6 (2), 227–247
  • Liang, X., (1994), A two-layer variable infiltration capacity land surface representation for general circulation models. Water Resources Series Technical Report No. 140, University of Washington, Department of Civil Engineering Environmental Engineering and Science, Seattle, Washington, USA.
  • Mirasyedi F., (2006). Mevsimlerin Türkiye’deki trafik kazlarına etkisinin incelenmesi ve kaza tahmin modelleri, Yüksek lisans tezi. Kırıkkale Üniversitesi, Kırıkkale.
  • Mekky A., (1985), Effect of rapid decrease in motorization levels on road fatality rates in some rich developing countries. Accident Analysis and Prevention, 17(2), 101-109.
  • Partyka C., (1984). Simple models of fatality trends using employment and population data, Accident Analysis and Prevention, 16(3), 211-222.
  • Smeed R.J., (1968), Variations in the pattern of accident rates in different countries and their causes. Traffic Engineering & Control, 10(7), 364-371.
  • Trafik Kazaları Özeti (2017). Karayolları Genel Müdürlüğü. www.kgm.gov.trTunç. A., Yol Güvenlik Mühendisliği ve Uygulamaları, Asil Yayın Dağıtım, 1. Baskı, Ankara, 2004
  • Valli P.P, (2005). Road accident models for large metropolitan cities of India, IATSS Research, 29(1), 57-65.
  • Yildiz, O., (2001) Assessment and simulation of hydrologic extremes by a physically based spatially distributed hydrologic model. Ph.D. thesis. Pennsylvania State University, University Park, PA.
  • Zegeer, C.V., Reinfurt, D., Hummer, J., Herf, L., Hunter,W., (1987), Safety effect of cross-section design for two-lane roads. Vols. 1–2. Report FHWA-RD- 87/008 and 009 Federal Highway Administration, Department of Transportation, USA.