Trafik akım hızının modellenmesi: İstanbul Barbaros Bulvarı örneği
Modelling traffic flow speed: An example for Istanbul Barbaros Boulevard
Yazar: UMUTCAN GÖKÇEK
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Trafik = Traffic ; Ulaşım = Transportation

Özet:
Trafik akımının temel büyüklüklerinden biri olan hız, yeni ulaştırma sistemlerinin inşası ya da var olan sistemlerin geliştirilmesi amacıyla yapılan çalışmalarda dikkate alınan en önemli değişkenlerden birisidir. Karayolları kapasite çözümlemeleri, trafik planlamaları ve trafik güvenliği araştırmaları için hız verilerinin toplanması ve bilimsel çözümlemesi büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, örnek bir karayolu kesiminde toplanan akım, zaman cinsinden taşıtlar arası aralık ve hız verileri yardımıyla çalışılan kesimdeki trafik akım değişkenleri arasındaki ilişkileri incelemek ve taşıt hızlarının hesaplanabilmesi için matematiksel modeller önermektir.
Bu çalışmada, İstanbul Barbaros Bulvarı Zincirlikuyu yönünde belirlenen bir kesimde, taşıt hızlarının regresyon çözümlemesiyle modellenmesi amacıyla, taşıt ve yaya sayımı, zaman cinsinden taşıtlar arası aralık ile taşıt hızı ölçümleri yapılmıştır. Toplanan veriler istatistiksel olarak incelenmiş, regresyon çözümlemesi yöntemiyle modellenmiştir. Modellerin başarı kriterleri olarak belirlilik katsayıları dikkate alınmıştır.
Tez dört bölüm içermektedir. İlk bölümde tezin konusu, amacı ve uygulanan yöntemler belirtilmiştir. Trafik akım değişkenleri ile ilgili bilgiler ve literatürdeki çalışmalar ikinci bölümde verilirken, üçüncü bölümde saha çalışması anlatılmıştır. Çalışma yapılan bölgenin özellikleri, toplanan verilerin özeti, verilerin istatistiksel çözümlemesi ve uygun regresyon modellerinin oluşturulması bu bölümde verilmiştir. Son bölümde ise tezin özetine ve çalışmadan çıkarılan sonuçlara yer verilmiştir.
Yol üzerindeki üç şerit için tek bir regresyon modeli oluşturulup oluşturulamayacağını öğrenmek için, toplanan taşıt ve akım hızı verilerine Tek-Yön ANOVA testi, Tukey-Kramer testi ve Non-pooled t testi uygulanmıştır. Uygulanan testler sonucunda, 1. ve 2. şerit için tek bir model, 3. şerit için ayrı bir model geliştirileceği belirlenmiştir.
Çalışmada, büyük ölçekli bir trafik verisi olan ortalama akım hızını hesaplamak için oluşturulacak modelde, dakikalık akım hacmi bağımsız değişken, küçük ölçekli bir trafik verisi olan taşıt hızını hesaplamak için oluşturulacak modelde ise zaman cinsinden taşıtlar arası aralık bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Büyük ölçekli modeller oluşturulurken, serbest ve tıkanık akım koşulları incelenmiş, trafik verileri bu koşullara göre iki bölgeye ayrılarak her bölge için farklı modeller bulunmuştur. Serbest akım için yapılan modellemelerde, korelasyon tekniği kullanılarak verilere uyumu en yüksek olan modeller bulunmuştur. Sonuç olarak Şerit 1 ve 2 ile Şerit 3 için toplam altı adet regresyon modeli geliştirilmiştir. Küçük ölçekli modeller oluşturmak için ise yine korelasyon çözümlemesi yapılmış, ancak taşıt hızı ile zaman cinsinden taşıtlar arası aralık arasında anlamlı bir ilişki görülmediğinden model oluşturulmamıştır.
Yapılan regresyon çözümlemelerinde, daha büyük belirlilik katsayısına sahip modeller oluşturulabilmesi için çeşitli çözümler önerilmiştir. Tezin, hız modellemeleri için yapılacak ardıl çalışmalarda örnek bir kaynak olması hedeflenmiştir.

Abstract:
Speed, which is one of the basic magnitudes of traffic flow, is the most significant variable considered in the studies carried out for the development of new or existing transportation systems. The scientific analysis of speed data for road capacity analysis, traffic management and traffic safety research are of great importance. Due to this reason, it is very important to estimate the speed of the vehicles in traffic, which is cumbersome and expensive to collect, by various mathematical models. The purpose of this thesis is to analyse the relationships between the traffic variables and present mathematical models to estimate the vehicle and flow speeds on an exemplary highway.
The thesis has four chapters. In the first chapter, the motivation of the thesis, the subject and the methods applied were mentioned. Information about traffic flow variables and modelling studies using relations between traffic flow variables in the literature were explained in the second chapter. The third chapter is the section on which the case study was described. The characteristics of the study area, summary of the collected data, statistical analysis of data and estimation of regression models are described in this chapter. In the last chapter, the summary of thesis, the results, the solutions and the interpretations made are expressed.
In this study, vehicle and pedestrian counting, time headway measurement and vehicle cruising speed measurement were made in order to estimate the speeds of the vehicles with regression models in a segment determined on İstanbul Barbaros Boulevard in the direction of Zincirlikuyu. The collected data were statistically analysed and modelled using various approaches. As the success criteria of models, coefficient of determination values of the models were taken into consideration.
The vehicle and speed survey are made for three lanes, the speed of a total of 2786 vehicles was calculated. For Lane 1, the average speed was 34.87 km/h, for Lane 2, it was 36.86 km/h and for Lane 3, it was 42.37 km/h. Vehicles travelling on Lane 3 are faster than other lanes. The reason for this difference is the tendency of heavy vehicles such as buses and trucks to continue their journey from the first or second lane.
The average flow of Lane 1 was found as 414.67 veh/hr whereas the average flow of Lane 2 was found as 721.33 veh/hr. Lane 3 average flow was 721.33 veh/hr.
The average time headway for Lane 1 was found as 8.54 sec. This value for Lane 2 is 5.00 sec. whereas the average time headway for Lane 3 is 4.63 sec.
The result of the vehicle count shows that 84% of 2786 vehicles in the flow is automobiles, 10% minibuses, 5% buses and 1% trucks.
Throughout the count, total of 181 pedestrians crossed over. The pedestrian crossing in the study area was at most 8 pedestrians per minute.
One Way ANOVA test, Tukey-Kramer method and non-pooled t test were applied to the lane based flow and vehicle speed data to find out whether these three lanes' data are coming from a single population. As a result of the tests performed, it was determined that a single model for Lanes 1&2 and a separate model for Lane 3 should be estimated.
In the study, it is thought to use the average flow per minute in the macroscopic regression model to calculate the average flow speed. On the other hand, to build the microscopic regression model which calculates the vehicle speed, time headways are intended to be used.
The congested and uncongested traffic flow conditions were analysed separately to develop macroscopic and microscopic models. Therefore, different models were found for each traffic flow conditions. In the modelling for uncongested flow, the correlation technique was used to find the model with the highest compliance level. As a result of the correlation analysis, a model was built for the selected data and a different model was created for the remaining data. In conclusion, For Lane 1&2 and Lane 3, six regression models were created.
In order to develop microscopic models, correlation analysis was performed again but no model was formed since there was no significant relationship between vehicle speed and headway.
Therefore, macroscopic models were developed only for flow speed. As the result of the correlation analysis performed on Lane 1&2 uncongested traffic flow conditions, the highest correlation value was seen in the 93th flow and speed data pair. For congested flow conditions, a different model was created. While the coefficient of determination of the model developed for the first free flow region was 0.41, this value was found to be 0.35 for the second free flow region and 0.68 for the congested flow region.
The same path was followed in the modelling for Lane 3. As the result of the correlation analysis for uncongested traffic flow conditions, the highest correlation value is seen in the 20th flow and speed data pair so a model was built for the data up to this value and a different model for the remaining data. While the first free flow region's coefficient of determination were found to be 0.52, this value was 0.10 for the second free flow region and 0.84 for the congested flow region.
In the models developed for the average flow speed, it was observed that the coefficient of the determination values of the congested flow region models were much higher than the uncongested flow region models. The reason for that is high vehicle interactions in the congested flow region.
Various solutions have been proposed to predict the models with larger coefficient of determination values in the regression analysis performed. The aim of the thesis is to be a guiding resource for studies for speed modelling.
In this study, no research has been conducted to explain the results of driver behaviour. However, the effects of driver behaviour on traffic flow is an important issue. The driver behaviour data to be obtained through various surveys will be supportive for more accurate vehicle and flow speed estimates.
This thesis has been prepared by considering different approaches in terms of creating both macroscopic and microscopic models. A higher coefficient of determination values could be reached by using different measurement techniques, by collecting speed and flow data at different locations in order to add different variables to the model and by increasing observation time.