Tramvay kaza şiddetine etki eden faktörlerin çok terimli lojit model yöntemi ile araştırılması
Investigation of factors affecting tram accident severity with multinomial logit model
Yazar: KADİR BERKHAN AKALIN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ŞAFAK BİLGİÇ ; YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Raylı Sistemler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Kazalar = Accidents ; Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Hafif raylı sistemler = Light rail systems ; Trafik kazaları = Traffic accidents

Özet:
Kent içi raylı sistemlerin lastik tekerlekli sistemlerden daha fazla trafikten ve yayalarla etkileşimden korunmuş hatlara sahip olması nedeniyle oldukça güvenli sistemler oldukları bilinmektedir. Ayrıca raylı sistemlerin diğer sistemlere göre daha hızlı, sürdürülebilir, konforlu ve düzenli olduğu herkes tarafından kabul edilmiş bir gerçektir. Bunlar göz önünde bulundurulduğunda, kent içi raylı sistemler gün geçtikçe toplu taşımadaki önemini arttırmaktadır. Ancak karayolu araçları için yapılan kaza analizlerinin raylı sistemler için nadiren yapıldığı gözlenmiş ve bunun bir ihtiyaç olduğu düşünülmüştür. Bu nedenle, bu tez çalışması kapsamında kent içi raylı sistemlerden birisi olan tramvayların kaza verileri incelenerek, bu kazalara etki eden faktörlerin tespiti ve bu faktörlerin kaza şiddeti ile olan ilişkilerinin araştırması yapılmıştır. Kaza şiddeti, literatürde yaygın olarak kullanılan sınıflandırmaya bağlı olarak maddi hasarlı, yaralanmalı ve ölümlü olmak üzere üç farklı sınıfta incelenmiştir. Çalışma kapsamında kaza şiddetine etkisi olan çeşitli faktörlerin değişken olarak yer aldığı bir çok terimli lojit model tahmin edilmiştir. Her bir kaza şiddeti sınıfının fayda fonksiyonunda yer alan, istatistiksel olarak anlamlı katsayılar belirlenmiş ve bu katsayıların ait olduğu değişkenlerin etkisi yorumlanmıştır. Ayrıca, yolların bölünmüş olması, aydınlatma sorunun olmaması ve hat genişliklerinin tamamının dar veya normal olması gibi bazı senaryo analizleri yapılarak, kazalara neden olabilecek parametreler düzenlendiğinde, kaza şiddetlerindeki değişim incelenmiştir. Model tahmin sonuçlarına göre, özellikle yolun bölünmüşlük durumu, hat genişliği, kazaya karışan kişi sayısının artmasının kaza şiddeti üzerinde oldukça etkili olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
It is known that urban railway systems are quite safer than rubber-tyred systems due to having lines preserved from traffic and pedestrian interaction. Besides, it is a fact accepted by everybody that railway systems are faster, more sustainable, comfortable and reliable than other systems. When these facts are taken into consideration, railway systems are increasing their importance in public transportation day by day. However, accident analyses which are very common for road motor vehicles are rarely analyzed for railway systems. It is thought that there is a gap in the literature for such studies. Therefore, in this thesis, factors affecting accidents and accident severity investigated by examining tramway accident data. The selection of tramway in this study is due to its ever increasing popularity around the world. Accident severity was examined in three different classes by referring to the widely used classification in literature; accident involving death, injury and property damage. In this study, a multinomial logit model which includes various variables affecting accident severity was estimated. Statistically significant coefficients in the utility functions of each accident severity classes are specified and effects of the corresponding variables were interpreted. Moreover, changes in the accident severity by manipulating accident causative parameters were examined through a number of scenario analyses such as assuming all roads to be divided, all lightings to be working and all rail gauges to be narrow or normal. According to the model results, it is found that dividedness condition of roads, rail gauge width and number of people to be involved in the accident are highly effective on the accident severity.