Karayolları 3.bölge yol ağı trafik karakteristiği ve modellemesi
Highway traffic modelling for gdh region3
Yazar: BABAK ATASHI
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HİKMET BAYIRTEPE
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Ulaşım = Transportation

Özet:
Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM), yaygın olarak Otomatik Trafik Sayım ve Sınıflandırma (OTSS) veya MetroCount (MC) sayım cihazlarını kullanmaktadır. Bu ölçümler genelde önceden belirlenen Karayolu Kontrol Kesimlerinde ve 4 mevsim 7*24 saat yapılmakta ve kaydedilmektedir.KGM bölgeleri içinde yıllık, mevsimsel ve mümkün olduğunda aylık, haftalık, günlük zaman dilimlerine ait 12 farklı araç türüne ait trafik bilgileri yardımıyla yol kesimlerinin %85 güvenirlik mertebesinde kümelenmesi veya gruplandırılması ile; bölge genelinde yapılan tüm trafik ölçümlerinin bütünleştirilmesi ve değerlendirilmesi mümkün olmaktadır. Elde edilen her küme için grupta yer alan Karayolu Kontrol Kesimlerine ait trafik ölçümlerinin yıllık, mevsimsel ve aylık zaman dilimleri bazında özellikleri ile Y-OGT(Yıllık Ortalama Günlük Trafik) değerlerine etkileri belirlenmektedir. Bu etkilerin; farklı yıllar için 4 mevsim ve 12 aylık değişimlerine ilişkin veriler yardımıyla; gerek Y-OGT düzeltme veya düzenlemeleri, gerekse eksik mevsimsel veya aylık trafik ölçümleri bulunan diğer yol kesimlerinin olası üyesi oldukları grup karakteristiği ile daha gerçekçi tahminleri ya da düzeltmeleri yapılabilmektedir.Bu amaçla öncelikle; seçilen bölge içinde yer alan karayolu ağını oluşturan kesimler, mevcut tüm verileri temelinde (benzerlik ve güvenirlik seviyelerine göre) gruplandırılmakta, böylece aynı bölge içinde ve aynı grubu oluşturan yollara ait tüm (haftalık, aylık ve mevsimsel) trafik verileri bu gruplar bazında bütünleştirilebilmekte ve irdelenebilmektedir. İstatistiksel güvenirlik ve benzerlik oranlarına ilaveten coğrafi yerleşim ve karayolunun tipik özelliklerine göre oluşturulan gruplar ilaveten test edilebilmektedir.Sonuç olarak; trafik ölçümlerinin planlanması ve takvimlendirilmesi için öneriler ile; daha güvenilir verilerin elde edilmesi ve analizlerde ya da tahminlerde güvenilirliğin artırılması için alınması gerekli önlem ya da tedbirler önerilmektedir. KGM 3. Bölge içindeki 68 adet KKK üzerinde 2003-2009 yılları arasında yapılan OTSS ölçüm verileri ile bölge karayolu ağı düşükten yükseğe ve mevsimsel dağılımlarına göre gruplandırılmış olup önce gruplar bazında olmak üzere her bir KKK için Y-OGT ile mevsimsel etkileşimleri irdelenmiş ve karakteristik değişimi ve özellikleri açığa çıkarılmıştır.Anahtar Kelimeler : Karayolu, Ağ, Motorlu Taşıt Trafiği, Analiz, Kümeleme, Ayrışma, Yıllık, Mevsimsel, Genişleme Katsayısı.

Abstract:
General Directorate of Highways (GDH) uses Automatic vehicle counting system (AVCS) and Vehicle Classification, or named as Metrocount (MC) extensively. Generelly these measurements or traffic counts on predefined Highway Sections (HS) are made and recorded in four season, 7x24 hour.Clustering highway sections as groups having reliability at least 85% makes possible to analyse and estimate vehicular traffic. Traffic data are generally collected seasonal and seven day 24 hour traffic measures on highway sections by General Directorate of Highways (GDH). The district-wide consolidation and evaluation of all these traffic measurements are needed because traffic data belonging to different months and weeks of seasons are not sufficient for detailed analyses. Available vehicular traffic data recorded on the highway sections are used to cluster highway sections and each group is defined according to their common traffic characteristics and relationships between annual and seasonal variations. By means of these classes generated, first, seasonal impacts or influences on Annual Average Daily Traffic (AADT) are defined or estimated. Second, AADT can be corrected or adjusted. Third, missing seasonal traffics can reliably be estimated. Later if possible, monthly and weekly variations of vehicular traffic flow on the network may be studied for each group by all the data of that group member-highway sections. In other words, the more realistic estimates or arrangements for detailed time periods and their impacts on each other can be made with the help of data pertained to 4 seasons and 12 months changes for different years; together with the characteristics of each group and their members.For this purpose, first; grouping the highway sections according to similarity and reliability levels on the basis of existing data. Then highway sections in the same group can be examinated as a whole of characteristic group. Addition to statistics of similarity and reliability, geographic location and geometric properties and type of the highway sections or segments contributing groups, makes possible to check, be sure or re-evaluate the groups or highway sections on the network.As a result, the necessary predictions or measurements to be provided more reliable data and to increase reliability in analysis or estimates are recommended with suggestions for planning and programming traffic measurements. As a case study sixty eight highway sections generating a network are chosen and their data recorded by AVCS in-between the years 2003-2008, are used to apply procedure and analyses explained.Key Words : Transportation Engineering, Traffic Characterization, Clustering, Discriminant, Analysis, Yearly, Seasonal,  Seasonal Expensions