Kent içi kesintisiz trafik akım koşullarında yağışın serbest akım hızı ve kapasiteye etkisinin modellenmesi
Modelling the effect of rain on free flow speed and capacity under urban uninterrupted traffic flow conditions
Yazar: GÖKER AKSOY
Danışman: PROF. DR. KEMAL SELÇUK ÖĞÜT
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Ulaşım = Transportation
Dizin: Yol kapasitesi = Road capacity ; Şehiriçi trafiği = Urban traffic

Özet:
Bu tez çalışmasıyla, İstanbul'un önemli ana yolları olan, O2, O3, O4 Otoyolları ve D100 Karayolu üzerinde trafik akımının yağmur etkisi altındaki değişimi incelenmiştir. Trafik akımının yağmur altında değişimin doğru anlaşılmasıyla, değişken hız yönetimi gibi gecikmeleri azaltıcı bir takım trafik yönetim çalışmalarına altlık sağlamak amaçlanmıştır. Çalışma alanı kent içi bölgede kalan, kapasite akımının ölçüldüğü, tıkanıklık sorunun yaşandığı ve kullanılabilir özellikte trafik akım verisinin sağlanabildiği bölgelerle sınırlandırılmıştır. Çalışılan yol kesimleri otoyollarda üç ve dört şeritli, D100 Karayolu'nda ise iki ve üç şeritli yollardan oluşmaktadır. 
İstanbul Büyükşehir Belediyesi, Trafik Kontrol Merkezi yönetimindeki trafik algılayıcıları (RTMS, Remote Traffic Microwave Sensor) ile toplanan trafik akım verileri, Afet Koordinasyon Merkezi tarafından toplanan meteorolojik verilerle birlikte değerlendirilmiştir. Trafik algılayıcılarına kuş uçuşu uzaklığı en kısa olan meteoroloji istasyonu ölçümleri o trafik algılayıcısıyla eşleştirilerek hesaplarda kullanılmıştır. Tez çalışmasında toplam yedi farklı meteoroloji istasyonu ölçümleri 25 farklı trafik algılayıcısı ölçümleriyle eşleştirilmiş ve çözümlemelerde yer almıştır. Hem güneşli ve yağmurlu günler arasındaki fark, hem de ıslak yol yüzeyi ile yağış niceliğine göre trafik akımındaki farklılık açığa çıkarılmıştır. Yağmur etkisi altında, yol kapasitesi ve serbest akım hızında (SAH) yaşanan değişimler araştırılmıştır.
Tez çalışmasında, 01.11.2015 ile 29.02.2016 tarihleri arasındaki 4 aylık süre boyunca ölçülen trafik akım verileri ve meteorolojik ölçümler kullanılmıştır. Öncelikli olarak bu tarih aralığından hafta içi yağışlı günler belirlenmiş, ardından bu günlere en yakın hafta içi güneşli günler değerlendirme için seçilmiştir. Böylece trafik talebindeki mevsimsel farklılıkların önlenmesi amaçlanmıştır. İki dakikalık aralıklarla toplanan trafik akım verileri ve bir dakikalık ölçümlerden oluşan meteorolojik veriler, 15 dakikalık aralıklarla yeniden düzenlenmiştir. Ayrıca, trafik algılayıcılarının ölçtüğü ağır taşıt sayıları 1,5 katsayısıyla çarpılarak hacim ölçümleri birim otomobile (bo) dönüştürülmüş, hesaplar bo cinsinden yapılmıştır. Yapılan önceki çalışmalarda 15 dakikalık aralığın daha sık kullanıldığı ve olumsuz hava koşulları altında trafik akımındaki değişimin daha iyi anlaşılabilmesi için 15 dakikalık zaman aralığının kullanılması tercih edilmiştir. 
İstanbul genelinde kullanılan trafik algılayıcıları, iki dakikalık zaman aralıklarında hacim, hız ve işgal ölçümleri yapabilmesine karşın bu ölçümlerin güvenilirliği bilinmemektedir. Bu nedenle, trafik algılayıcıları ile toplanan trafik akım verilerinin doğruluğunun sınanması amacıyla ardışık algılayıcıların ölçtüğü taşıt sayıları kullanılmış, aralarında %10'dan daha az fark olan algılayıcılar tez çalışması kapsamında kullanılmıştır. D100 Karayolu üzerinde katılma ve ayrılma bölgesinin olmadığı ve ardışık iki algılayıcının oluşturduğu herhangi bir kesimin bulunmaması bu kontrolün D100 Karayolu için yapılamamasına neden olmuştur. Bunun yerine D100 Karayolu'nda kesim boyunca yer alan algılayıcılarda hız-akım değeri ilişkilerinin uyumlu olup olmadığı, hatalı/eksik veri içerip içermedikleri ve kapasite akımlarının ölçülüp ölçülmediği kontrolleri yapılabilmiştir. Sonuçta tez çalışmasında O2, O3, O4 Otoyolları üzerinde 11, D100 Karayolu üzerinde ise 14 olmak üzere toplam 25 trafik algılayıcısı kullanılarak model öngörüleri gerçekleştirilmiştir. 
Farklı hava koşulları için Karayolu Tasarım El Kitabı'nda (TRB, 2000), hız-akım değeri modellerinde kapasite yoğunluğu 28 bo/km/şrt kabul edilerek, kuru ve açık havada SAH'nın 120 km/sa olduğu yol koşullarına göre, SAH'ın hafif yağmurda 10 km/sa, sağanak yağmurda 20 km/sa ve yoğun karda 50 km/sa azaldığı önerilmiştir. Bu yaklaşım, farklı çalışmaların genel bir ortalaması alınarak oluşturulmuş ve kesin bir bilgi sunmak yerine yaklaşık bir değişim olarak verilmektedir. Dolayısıyla bu tez çalışmasıyla, İstanbul kent içi yol ağının iki önemli ana yolu üzerinde, kullanılan her bir trafik algılayıcısı için farklı bir bakış açısıyla hız-akım değeri modelleri öngörülmüştür. Tez çalışmasıyla, trafik algılayıcıları tarafından ölçülen hacim, işgal ve hız verilerinin kullanıldığı, akım değerinin fonksiyonu olarak hızın modellendiği yeni bir modelleme yaklaşımı geliştirilmiştir. 
Hız-akım değeri ilişkisinde serbest akım bölgesi ve tıkalı akım bölgesi (TAB) ayrı ayrı incelenmiş, TAB'da, ölçülen hızlarda yağmurlu ve güneşli günler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunamamıştır. Dolayısıyla TAB için model öngörüleri yağmurlu ve güneşli günler birlikte yapılmıştır. Serbest akım bölgesi ile TAB'ı ayırmak için ölçeklenmiş yığışımlı taşıt sayısı-zaman grafiği ile hız-zaman grafiği kullanılmıştır. Hızlarda azalmalar ve artmaların olduğu bölgelerde yığışımlı taşıt sayısı grafiğinde eğimin değiştiği yerler sırasıyla tıkanıklığın başlangıcı ve bitişi olarak belirlenmiştir. Böylece, her bir güne ait trafik akım verisi incelenerek tıkalı akım koşulları belirlenmiştir. Serbest akım bölgesinde ise hız-akım değeri ölçümleri iki bölgede incelenerek model öngörüleri yapılmıştır. Serbest akım bölgesinde, belirli bir akım değerine kadar hızların artan akım değerinden etkilenmediği, bu değerden sonra ise artan akım değeri ile birlikte hızların azaldığı bir ilişki vardır. Bu bölgeyi ikiye ayıran sınır, kırılma akım değeri olarak adlandırılmış ve bu değerden önceki ölçümler serbest akım bölgesi 1 (SAB1), sonrakiler ise serbest akım bölgesi (SAB2) olarak adlandırılmıştır. Model öngörü çalışmaları bu iki bölge için ayrı ayrı yapılmıştır. Kırılma akım değerinin bulunmasında, akım değeri-hız veri çiftlerinde, akım değerlerinin küçükten büyüğe doğru sıralandığı ve sonrasında ilk iki veri çiftinden başlayarak ve sürekli bir veri çifti ekleyerek korelasyon katsayılarının hesaplandığı bir yöntem uygulanmıştır. Bu yöntemle, akım değerinin hızları etkilemeye başladığı sınır (kırılma akım değeri) bulunarak SAB1 ve SAB2 ayrımı yapılmıştır. Tez çalışmasında önerilen yaklaşımla, SAB1 ve SAB2 için ayrı ayrı model öngörüleri yapılarak, bu bölgelerde de akım değerinin fonksiyonu olan hız modelleri bulunmuştur. SAB1'de modelin verdiği en büyük hız SAH, SAB2'de ise modelin verdiği en büyük akım değeri kapasite olarak kullanılmıştır. Gerek güneşli, gerek yağmurlu günler için uygulanan bu yaklaşım hava durumuna göre trafik akımının modellenmesine olanak sağlamıştır. Böylece SAH, kırılma akım değeri ve kapasite gibi trafik akımını yansıtan önemli değişkenler modellerle bulunmuştur.
Trafik algılayıcılarının ayrı ayrı olarak mı yoksa toplulaştırılarak mı incelenmesi gerektiği, her iki yol kesiminde de, serbest akım koşullarında ölçülen işgal değerlerine göre ANOVA ve Kruskal-Wallis testleri ile araştırılmıştır. Birden fazla algılayıcıdaki trafik ölçümlerinin aynı gözlem uzayından gelebileceği öngörülmüş, fakat otoyollarda kullanılan 11 ve D100 Karayolu'nda kullanılan 14 trafik algılayıcısının tamamı kullanılarak gruplar oluşturulamamıştır. Bu nedenle, her bir trafik algılayıcısı için yağmur etkisi altında yaşanan değişim ayrı ayrı modellenmiştir. Tez çalışmasında yer alan 25 trafik algılayıcısı için farklı modeller bulunmuş, yol özelliklerine göre değerlendirmeler yapılmıştır.
Yağış niceliğinin etkisi iki farklı sınıfta incelenmiştir. Yağmurun 15 dakikalık süre boyunca 0,6 mm/m2 değerine kadar ölçüldüğü durumlar hafif yağış, bu değerden daha büyük ölçülmesi durumunda ise orta-yoğun yağış olarak modellerde yer almıştır. Yol yüzeyinin ıslak olduğu durumlar ise, yağmur durduktan sonra bir zaman aralığı (başka bir deyişle 15 dk) boyunca ölçülen trafik akım verileri kullanılarak incelenmiştir. Sonuçta, yağmurun trafik akımına etkisi ıslak yol yüzeyi, hafif ve orta-yoğun yağış olmak üzere üç grupta incelenmiştir. Bu üç grubun birlikte oluşturduğu ölçümler ise yağmurlu gün olarak değerlendirilmiş ve güneşli gün modelleriyle karşılaştırılmıştır. 
Model sonuçları öncelikle güneşli ve yağmurlu günlerin farkının anlaşılması için karşılaştırılmıştır. Böylece, tüm yağış etkileri (ıslak yol yüzeyi, hafif ve orta-yoğun yağış) birlikte açığa çıkarılarak güneşli günlerle karşılaştırılmıştır. Otoyollar için bulunan modellerde, yağmurlu günlerde kapasitenin ortalama olarak %7,88, SAH'ın ise %8,61 azaldığı bulunmuştur. D100 Karayolu'nda ise yağmurlu günlerde kapasite ortalama %9,07, SAH ise %8,16 azalmıştır. Bulunan sonuçlardan, D100 Karayolu'nda kapasitenin, otoyollarda ise SAH'ın daha çok azaldığı ortaya çıkmıştır. 
Yağış nicelikleri ve ıslak yol yüzeyinde bulunan model sonuçları da güneşli günlerle karşılaştırılmış, trafik akımındaki değişim daha ayrıntılı incelenmiştir. Otoyollarda kapasite, ıslak yol yüzeyinde %5,03, hafif yağışta %8,44 ve orta-yoğun yağışta %13,19 azalmıştır. Aynı azalma oranları D100 Karayolu için sırasıyla, %6,45, %9,62 ve %13,40 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar, D100 Karayolu'nda daha çok kapasite azalmasını göstermektedir. 
D100 Karayolu'nda, ıslak yol yüzeyinde SAH, güneşli günlere göre %6,00, hafif yağışta %8,23 ve orta-yoğun yağışta %11,07 oranlarında azalmıştır. Bu azalma oranları sırasıyla otoyollar için %6,37, %8,32 ve %13,01 olarak bulunmuş, tüm gruplarda otoyollarda daha çok SAH azalmaları hesaplanmıştır. 
Kırılma akım değerleri, yağmurlu günlerde güneşe göre D100 Karayolu'nda %20,0 azalmışken, otoyollarda bu azalma %13,2 olarak hesaplanmıştır. Yolun boyuna eğimi arttıkça her iki yol tipinde de SAH'larda azalmalar bulunmuş, SAH'ta yaşanan azalma yüzdesi ile boyuna eğimler arası bir ilişki bulunamamıştır. Otoyollarda, boyuna eğim arttıkça hem kapasite hem de kapasitede yağmur etkisinde yaşanan azalma artmakta, D100 Karayolu'nda ise boyuna eğimin herhangi bir etkisi olmamaktadır. 
Farklı yol kesimlerinin hava koşulları altındaki farklı davranışlarının açığa çıkarıldığı bu tez çalışması sonucunda akım değerinin fonksiyonu olan hız modelleri geliştirilmiştir. Yağmurun neden olduğu elverişsiz çevre şartları altında trafik akımındaki değişimin açığa çıkarıldığı, yağış niceliğine göre SAH ve kapasite azalmalarının modellendiği ve farklı yol tiplerine kolay uygulanabilir bir yaklaşım geliştirilmiştir.

Abstract:
In this study, change on traffic flow conditions under the influence of rain is analyzed at two main arterials in İstanbul, which are O2, O3, O4 Motorways and D100 State Highway. By clarifying all possible effects of rain on traffic flow, it is aimed to improve the success of traffic management implementations (such as variable speed management) in order to reduce delays. Study area is selected in the urban regions, where appropriate traffic data could be obtained, capacity flow is observed and congestion is experimented. The road sections have three or four lanes on the motorways while three or two lanes on D100 State Highway. Generally, the road sections that are located at east and west boundaries of the city, could not be used in the study since they have less demand compared to urban areas.
Traffic flow data are obtained via RTMSs (Remote Traffic Microwave Sensors), which are operated by Istanbul Metropolitan Municipality and weather information are gathered via meteorology stations by Disaster Coordination Center of Istanbul. These data are evaluated jointly; meteorology data from meteorology stations that are the closest to each RTMS are utilized. Totally seven different meteorology stations' data are matched with 25 RTMSs. Possible change in traffic flow is analyzed both considering rain precipitation and making comparisons between sunny and rainy days. Change in capacity and free flow speed (FFS) are modelled under the rainfall effect.
In this research, 4-month traffic and meteorology data between 1st of November 2015 and 29th of February 2016 are used. First of all, the rainy weekdays that have an influence on traffic flow are determined from this observation period. Furthermore, the sunny days that are as close as possible to the rainy days are selected. By this way, the dataset of rainy and sunny days during 4-month period are finalized. By establishing the dataset with rainy days and sunny days close to rainy days, possible seasonal differences on traffic demand that may cause misevaluation of results are tried to be avoided. Traffic flow and meteorology data are collected at 2-min and 1-min intervals respectively and they are aggregated over 15-min time intervals. Additionally, heavy vehicles are converted to passenger car units (pcu) with 1.5 equivalent as suggested by Highway Capacity Manual (TRB, 2000) and pcu is used for all model estimations. Data with 15-min time intervals are applied similar to previous studies, which allows the change in traffic flow to be seen clearly.
Although RTMSs are able to collect volume, speed and occupancy data in 2-min intervals, their accuracies are unknown. In order to test the RTMS data accuracy, cumulative vehicle counts recorded by RTMSs are used. Each RTMS is considered as the border of sections along motorway. Since there is no entry or exit between two RTMSs, total vehicle counts of each RTMS must be almost equal to each other. RTMS records are regarded as correct in the analyses, if and only if the total vehicle counts difference is less than 10%. In contrast to motorway, there is no way to create such sections by using RTMSs along D100 State Highway since several entrance and exit lanes make impossible to apply the same procedure. Alternatively, the compatibility of speed-flow rate diagrams, the existence of missing or incorrect data and the capacity flows are investigated between RTMSs along D100 State Highway. Eventually, it is decided to use 11 RTMSs on the motorways and 14 RTMSs on D100 State Highway to achieve the purpose of the study.
According to Highway Capacity Manual (TRB, 2000), FFS reduction is offered as 10 km/h in light rain or snow, 20 km/h in heavy rain and 50 km/h in heavy snow in comparison with clear and dry days for 120 km/h FFS. These proposed reductions are the average of several studies and do not represent exact traffic flow behavior. Consequently, in order to clarify the change in the traffic flow under rain in Istanbul, the most crucial arterials (O2, O3, O3 Motorway and D100 State Highway) are used to estimate the speed-flow rate models. In this study, a novel model is used by considering occupancy, volume and speed information which are collected by RTMSs.
Speed-flow rate relationship is analyzed in two different regions which are free flow region and congested region (CR). There are no statistically significant differences between sunny and rainy days' speeds in CR. Therefore, model estimations for CR are done for rainy and sunny days jointly. In order to distinguish free flow conditions and CR, re-scaled cumulative vehicle counts and speed time series are used. The main purpose is to find the point where the slope of the speed-flow curve changed in the cumulative vehicle counts during speed increase or decrease. In the latter case, slope change point is considered as the beginning of congestion, while in the former case slope change point is considered as the end of congestion. In this way, by considering each day's traffic flow data free flow region and CR are distinguished precisely. FFR model estimations are conducted by dividing it into two sub-regions. Under free flow conditions, it is known that, until some flow rate, speeds remain constant and then they start to decrease with increasing flow rates. This boundary, which is dividing free flow region into two regions, is named as breaking flow rate. Before this boundary, the speed-flow rate measurements are named as free flow region 1 (FFR1) and after this boundary they are named as free flow region 2 (FFR2). Model estimations are conducted separately for these two regions. In order to determine the breaking flow rate, a method is used in which the flow rates are sorted from smallest to largest and then correlation coefficients are calculated by adding a continuous pair of data starting from the first pair. In this way, breaking flow rate is determined, and hence FFR1 and FFR2 regions are distinguished. Model estimation in FFR1 is used to find FFS of a road, while FFR2 model is used to find capacity. This modelling approach, which is applied for both sunny and rainy days, allows the traffic flow modeling according to weather conditions. Significant variables reflect traffic flow like FFS on the basis of the breaking flow rate and capacity is calculated with the help of models.
In order to determine whether to use data from multiple traffic sensors in the same model or not, ANOVA and Kruskal-Wallis tests according to the occupancy measured in free flow conditions at both road sections are performed. Traffic measurements from multiple sensors are considered to represent the same observation space. However, the groups could not be created using all of the 11 traffic sensors used on the motorways and 14 traffic sensors on D100 State Highway. For this reason, the traffic flow change under the influence of rain for each traffic sensor is investigated separately. Different models are estimated for 25 traffic sensors and evaluations are conducted according to road characteristics.
In the analyses, the rainfall effect is investigated in two different classes. Light rainfall is considered in which rain is measured up to 0.6 mm/m2 for 15 minutes. If rainfall is more than this value, it is included in the models as medium-heavy rainfall. Road surface conditions are considered as wet for 1-time interval (15-min) after the rain has stopped. As a result, the effect of rain on traffic flow is investigated in three groups as wet road surface, light, and medium-heavy rainfall. The measurements of these three groups are evaluated jointly as rainy days and compared with sunny day model.
Model results are compared primarily to understand the difference between sunny and rainy days. The effects of all precipitation (wet road surface, light and medium-heavy rainfall) are revealed and compared on the basis of sunny days. It is found from the model results that the motorway capacity decreased by 7.88% and FFS by 8.61% on rainy days as on average. At D100 State Highway, capacity decreased by 9.07% and the FFS by 8.16% during rainfall. It is understood from the results that, more decrease in capacity appears at D100 Highway and FFS at motorways.
The rainfall quantity and wet road surface model results are compared with the sunny days and the change in the traffic flow is examined in details. On motorways, the capacity decreased by 5.03% for wet road surface, 8.44% for light rainfall and 13.19% for medium-heavy rainfall. These reduction rates are found as 6.45%, 9.62% and 13.40% for D100 State Highway, respectively. These results show more capacity reduction on D100 State Highway.
At D100 State Highway, FFS on the wet road surface decreased by 6.00%, 8.23% for light rainfall and 11.07% for moderate-heavy rainfall compared to sunny days. These decreases are 6.37%, 8.32% and 13.01% respectively for motorways, and more decreases are calculated at motorways among all groups.
Breaking flow rate reduction is calculated as 20.0% for D100 State Highway while 13.2% for motorways in comparison to sunny days. It is also found that, as the road gradient increase, for both road types, FFS is decreased. No significant relationship is found between percent reduction in FFS and gradients for both road types. For the motorways, with the increasing gradient, both capacity and capacity reduction is increased while gradient has no effect at D100 State Highway. 
In this study, speed models, which are the function of flow rate, are developed for different road sections. Under the adverse environmental conditions caused by rain, it is seen that the change in traffic flow is revealed, the decreases according to the amount of rainfall are modeled and an easily applicable model is proposed for different road types.