Karayolu mevsimsel trafik ölçümleri ile yogt ilişkilerinin modellenmesi
Modelling of relationships between aadt and seasonal 7/24 hour traffic measures
Yazar: BURAK KALKAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HİKMET BAYIRTEPE
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Trafik = Traffic ; Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Ulaştırma mühendisliği = Transportation engineering

Özet:
T.C. Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM), 16 bölge müdürlüğü sınırları içerisinde bulunan devlet ve il yollarındaki Karayolu Kontrol Kesimi (KKK) noktalarında sabit, seyyar ve özel olmak üzere taşıt trafik ölçümleri yapılmaktadır. Bu ölçümlerde kullanılan taşıt sayım yöntemleri, taşıt sayım süreleri ve kaydedilen taşıt veri türleri farklılık göstermektedir.Otomatik taşıt sayımlarında (OTS) sadece taşıt sayımları yapılabilmekte, otomatik taşıt sınıflandırma sayımlarında (OTSS) ise taşıt sayımlarına ek olarak taşıt ağırlık, dingil türü, akslar arası mesafe gibi özelliklerine göre taşıt sınıfları belirlenebilmektedir.Bu çalışmada; 2003-2008 yılları arasında Erzurum ili, çevre illeri ve ilçeleri kapsayan 12. Bölge Müdürlüğü sınırları içerisindeki 69 adet KKK noktasında ölçülen trafik verileri kullanılmıştır. Bu veriler sürekli ve kalıcı düzenekle kurulmuş noktalarda taşınabilir Metrocount (MC) taşıt sayım cihazları ile yapılan mevsimsel 7 gün ve 24 saatlik OTSS1 trafik ölçümleri ile elde edilmiştir.Trafik ölçüm verilerinin yer aldığı 639 adet taşıt sayım dosyası içindeki arızalı veya özel sayımlar hariç tüm dosyalar tek tek taşıt rapor formatına dönüştürülmüştür. Veritabanını oluşturan bu dosyalarda ölçülmüş bulunan 10 228 638 adet taşıtın her birine ait taşıt sayım bilgileri, tek bir dosya içerisinde birleştirilerek ölçüm tarih ve zamanına göre sıralanmıştır. Geliştirilen yazılımlar ile taşıt verileri hareket yön ve taşıt sınıflarına göre ayrılmış, farklı zamansal türlere göre yıllık, mevsimlik, aylık, günlük, saatlik zaman dilimleri bazında ve tüm hafta, hafta içi, hafta sonu ayırımları dahil olmak üzere veriler türetilmiştir.Mevsimsel trafik değişimleri göz önünde bulundurularak, yıllık bazda ortalama günlük trafik değerleri kalibre edilmiş, aylık ve mevsimsel bazda yıllık ortalama günlük trafik değerleri elde edilmiştir. Kesimlere ait trafik verileri, istatistiksel analiz yöntemleri ile kümelendirilmiş ve geliştirilen yaklaşımlar ile trafik karakterizasyonu belirlenmiştir. Mevsimsel bazda yıllık ortalama günlük trafik değerleri ile aylık bazda ortalama günlük trafik değerleri arasında ilişkiler irdelenerek dönüşüm katsayıları elde edilmiştir.

Abstract:
T.C. General Directorate of Highways (GDH) performs permanent, portable and special traffic counts within boundaries of 16 Regional Divisions at control points of the state and county highway routes. In these counting methods; counting equipments, counting periods and recorded vehicle data types are different.Automatic Vehicle Counts method is used for only counting vehicles. On the other hand Automatic Vehicle Classification Counts method is not only used for counting vehicles but also classifies vehicles with respect to the properties such as vehicle weight, axle type and axle distance.In this study, traffic count datas which is measured between 2003-2008 at 69 control points in 12th Regional Division containing the province of Erzurum, neighboring cities and counties are used. These traffic count datas are obtained by mobile Metrocount (MC) equipments with seasonal 7 / 24 hours Automatic Vehicle Classification Counts method.The files which are identified as defective or special count are excluded from the main database consisting 639 traffic data files and each remaining file is prepared for report format.Vehicle count data of 10 228 638 vehicles found in main database are combined and sorted in a text file. Direction of vehicles and vehicle classes are separated for each time period. such as annual, seasonal, monthly, weekly, daily, hourly, etc. by programs coded with Visual Basic.By considering the seasonal traffic change, annual average daily traffic values are calibrated and seasonal annual average daily traffic values are obtained. Traffic datas of control points are clustered with statistical analyze methods and traffic characterization is identified with developed approaches. Relations are developed between seasonal annual average daily traffic values, seasonal average daily traffic values and monthly average daily traffic values. Moreover, transformation coefficients are obtained between aforementioned traffic values.