No abstract

No abstract

No abstract

Unexpected events, such as crashes, disabled vehicles and spilled loads cause traffic congestion or increase the level of existing congestion on roads. Traffic incident management requires the estimation of incident duration from the beginning to the final stage of the event, in order to identify the most suitable strategies for decreasing their impact. Accordingly, the adverse effects of an incident can be minimised by efficiently managing the process between the time the incident occurred and the traffic returning to normal operating conditions. The purpose of this paper is to present a methodology and improve the accuracy of the model by using a multi-step approach to estimate the duration of an incident. For this purpose, incident duration data was obtained for Istanbul Transit Europe Motorways (TEM). Using the incident data and implementing the multi-step approach, Kalman Filtering and linear regression analysis in stepwise, were used for the incident duration estimation model.

Trafik kazaları; ölüm, yaralanma ve maddi hasarların yanı sıra trafik tıkanıklıkları, yol güvenliğinde azalma, gürültü ve hava kirliliği gibi olumsuzluklara da neden olmaktadır. Dünya Sağlık Örgütü'nün (WHO) 2015 Küresel Yol Güvenliği Durum Raporu'na göre, trafik kazalarında yaralanma sonrası ölümlerin 2030 yılına kadar tüm ölüm nedenleri arasında yedinci sıraya yükseleceği öngörülmektedir. Bunun yanında, özellikle ülkemizin de yer aldığı gelişmekte olan ülkeler başta olmak üzere, ülke ekonomilerinde trafik kazalarından dolayı büyük miktarlarda ekonomik kayıplar da yaşanmaktadır. Trafik kazalarının azaltılması amacıyla, trafikte denetimlerin artırılması, yoldan kaynaklı kusurların giderilmesi, araç muayenelerinin sıklaştırılması, kaza önleme mekanizmalarının geliştirilmesi gibi çeşitli tedbirler alınmaktadır. Kazaların gerek şiddetinin gerekse sayısının azaltılmasında kaza kara noktaları olarak adlandırılan, trafik kazalarının yoğun bir şekilde yaşandığı kesimlerin tespiti ve iyileştirilmesi büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, Coğrafi Bilgi Sistemleri'nden (CBS) yararlanılarak ağ tarama yöntemleri aracılığı ile kaza kara noktalarının tespiti yapılmakta ve bu yöntemlerin olumlu ve olumsuz yönlerinin ortaya konulması amaçlanmaktadır. Bu amaçla, İstanbul D100 karayolunda, basit sıralama, hücre kaydırma ve maksimum nokta arama yöntemleri kullanılarak kavşak ve yol kesimleri ayrı ayrı sıralanmış ve kaza kara noktaları K-ortalama kümeleme yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Traffic accidents cause fatality, injury and property damage, as well as traffic congestion, road safety, noise, air pollution, and so on. According to Global Status Report on Road Safety published by World Health Organization (WHO) in 2015, deaths after traffic injuries are predicted to become the seventh leading cause of death by 2030. Besides, economic losses are occurred in large quantities in the developing economies like our country, due to traffic accidents. Various precautions are taken to reduce traffic accidents, such as increasing the number of traffic controls, eliminating road-related defects, increasing the frequency of vehicle inspections, and developing accident prevention mechanisms. In order to reduce the severity and the number of accidents, it has importance to identify and improve the zones called accident black spots where traffic accidents have occurred frequently. In this study, it is aimed to determine accident black spots by using Geographical Information Systems (GIS) and network screening methods and reveal the positive and negative aspects of these methods. For this purpose, the intersections and road segments at İstanbul D100 highway were sorted separately using simple ranking, sliding window and peak searching methods and accident black spots are determined using the K-means clustering method.