Sinyalize Kavşak Kollarındaki Kuyruklarda Ortalama Efektif Araç Uzunluğunun Belirlenmesi

Abstract

Günümüzde artan şehirleşme ve motorlu taşıt sayısı, şehir içi trafik akışında önemli problemlere yol açmış ve sinyalize kavşaklarda uzun kuyruklar oluşmasına neden olmuştur. Bu kuyruklar, kavşak performansını olumsuz etkilemekte, mevcut trafik simülasyon programlarının sunduğu analizlerin doğruluğu sorgulanmaktadır. Özellikle VISSIM gibi simülasyon programları, kuyruk uzunluğunu yalnızca uzunluk birimiyle ifade etmekte ve farklı araç türleri arasındaki uzunluk farklılıklarını dikkate almamaktadır. Bu çalışma, sinyalize kavşak kollarında oluşan kuyruklarda ortalama efektif araç uzunluğunu belirleyerek trafik simülasyonlarında daha gerçekçi ve duyarlı modellere zemin hazırlamayı amaçlamaktadır. Artan araç sayısı ve yetersiz sinyal yönetimi nedeniyle kavşaklarda oluşan yoğunluk, mevcut simülasyon programlarının (örneğin VISSIM) sadece metre cinsinden kuyruk uzunluğu raporlaması gibi yetersiz yaklaşımlarla değerlendirilmektedir. Bu bağlamda, araç türleri, şehre özgü trafik davranışları ve şerit yapıları dikkate alınarak daha duyarlı analizler yapılması hedeflenmiştir. Çalışmanın yöntem bölümünde, İzmir, Antalya ve Samsun illerindeki üç farklı kavşakta saha gözlemleri ve yüksek çözünürlüklü kamera kayıtlarıyla veri toplanmıştır. Araçların fiziksel uzunlukları, öndeki ve arkadaki araçlarla olan mesafeler dikkatlice ölçülmüş; geometrik ölçekleme, perspektif düzeltme ve kalibrasyon yöntemleri uygulanarak güvenilir veri setleri oluşturulmuştur. Görsel veriler, referans noktalarla ölçülendirilmiş ve her bir kavşakta toplam kuyruk uzunlukları hesaplanmıştır. Analiz sonuçları, ön ve arka boşluk, araç uzunluğu gibi değişkenlerin toplam kuyruk uzunluğunu belirlemede yüksek derecede anlamlı olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, şehir, şerit sayısı ve koldaki sıra gibi değişkenler de etkili bulunmuştur. Elde edilen bulgular, trafik mühendisliği uygulamalarında efektif araç uzunluğunun dikkate alınmasının, simülasyonların doğruluğunu artıracağına işaret etmektedir.Nowadays, increasing urbanization and the number of motor vehicles have caused significant problems in urban traffic flow, resulting in long queues at signalized intersections. These queues have a negative impact on intersection performance and the accuracy of the analysis provided by existing traffic simulation programs is questioned. In particular, simulation programs such as VISSIM only express queue length in units of length and do not take into account the length differences between different vehicle types. This study aims to prepare the ground for more realistic and sensitive models in traffic simulations by determining the average effective vehicle length in queues formed at signalized intersection arms. The congestion at intersections due to increasing number of vehicles and inadequate signal management is evaluated with inadequate approaches, such as existing simulation programs (e.g. VISSIM) only reporting queue length in meters. In this context, it is aimed to perform more sensitive analyses by considering vehicle types, city-specific traffic behaviors and lane structures. In the methodology part of the study, data were collected through field observations and high-resolution camera recordings at three different intersections in Izmir, Antalya and Samsun. The physical lengths of the vehicles and the distances to the vehicles in front and behind were carefully measured, and reliable data sets were created by applying geometric scaling, perspective correction and calibration methods. The visual data were dimensioned with reference points and total queue lengths were calculated at each intersection. The results of the analysis revealed that variables such as front and rear spacing and vehicle length were highly significant in determining the total queue length. In addition, variables such as city, number of lanes and order in the arm were also found to be influential. The findings indicate that considering the effective vehicle length in traffic engineering applications will improve the accuracy of simulations.