Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence

Ahmed, Ashar (2016) Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence. PhD thesis, Universiti Sains Malaysia.

[img]
Preview
PDF - Submitted Version
Download (381kB) | Preview

Abstract

Data kemalangan merupakan asas data pengangkutan yang sangat penting bagi sesebuah negeri, Pengecaman kawasan berisiko tinggi lazimnya menggunakan data kemalangan ini. Tanpa maklumat tepat dan yang boleh tentang lokasi kemalangan maka tiada kemalangan boleh dikenalpasti dengan tepat pada seluruh rangkaian pengangkutan. Walaupun kekurangan ini telah disebutkan dalam pelbagai dokumen ilmiah tetapi kajian untuk memperbaiki kekurangan ini masih tidak dapat dikenalpasti. Ini merupakan motivasi untuk penyelidikan ini. Tujuan penyelidikan ini adalah untuk membangunkan kaedah yang boleh digunakan untuk menganggar lokasi tepat bagi kemalangan yang telah berlaku, menjalankan analisis mikroskopik pada tapak yang dikenalpasti dan untuk merumuskan model anggaran risiko yang boleh merangkumi tingkah laku serta parameter trafik yang bersesuaian dengan keadaan di Malaysia. Kaedah menganggar lokasi memerlukan data daripada dua punca; iaitu data lapangan dicerap daripada tapak manakala data kemalangan diperolehi dari MIROS (Institut Penyelidikan Keselamatan Jalan Raya, Malaysia). Daripada keputusan proses pembaikan, setelah menggunakan Algoritma “Nested Filtered Search (NFSA)” untuk memadankan kemalangan dengan persimpangan di mana kemalangan itu mungkin berlaku, maka 16 persimpangan telah berjaya dipadankan dengan betul. Lanjutan dari langkah pertama, fasa kedua telah dimulakan. Dalam fasa ini, data telah dicerap di setiap lokasi menggunakan pencerap data bersama rakaman video digunakan secara serentak untuk memperolehi data tingkahlaku. Hasil kajian telah mengenalpasti pergerakan belokan khusus yang diistilahkan sebagai perjalinan percantuman ke kanan (WMRT) yang dilakukan oleh kenderaan dari jalanraya minor telah dikenalpasti. Analisis selanjutnya, menggunakan teknik konflik, mendedahkan bahawa WMRT adalah lebih selamat daripada pembelokan ke kanan yang konvensional. Parameter ini telah digunakan dalam pembentukan model bersama dengan penerimaan sela dan jenis kenderaan untuk menganggarkan kebarangkalian konflik serius berlaku. Model ini telah berjaya menganggarkan sela genting selamat untuk motorsikal dan kenderaan lain yang membelok ke kanan daripada jalanraya minor ke major. Satu parameter baharu dikenali sebagai ‘nisbah kepadatan sisi dekat kepada sisi jauh’ telah diperkenalkan dan didapati mempunyai hubungan yang tinggi antara kemalangan dan konflik ditapak. Ini telah menghasilkan penemuan kepada hubungan bersyarat antara peratusan motorsikal, nisbah itu dan kemalangan serta konflik yang berlaku ditapak. Kebarangkalian kemalangan dan konflik meningkat dengan penurunan peratusan motorsikal yang bergerak pada arah sisi jauh dengan syarat nisbah kepadatan sisi dekat kepada sisi jauh adalah lebih daripada satu. Hasil penyelidikan ini telah berjaya menangani ralat daripada data kemalangan dan meningkatkan keselamatan pada persimpangan yang tidak mempunyai lampu isyarat. ________________________________________________________________________________________________________________________ Accident data is the backbone of any country’s transportation database. Identification of black spots and high risk zones are based on it. Without reliable and accurate information pertinent to accident location not even a single accident could be identified on the entire transportation network. The primary flaw in the Malaysian accident data was the ambiguous location of accident sites. Although this shortcoming was highlighted in the literature by different researchers but none had taken up the task to develop a procedure for its rectification which provided the motivation for this study. The aims of this research were to develop a method that could be used for the estimation of correct location for the accidents that occurred in the past, to conduct microscopic analysis on the sites identified and to formulate risk estimation models that can incorporate the behavioral and traffic parameters relevant to Malaysian conditions. The rectification procedure required data from two sources; therefore, field data was collected from site while accident data was acquired from MIROS (Malaysian Institute of Road Safety Research). As a result of the rectification process, which involved the use of Nested Filtered Search Algorithm (NFSA) to match the accidents with the intersections where they might have occurred, 16 sites were correctly identified that initiated the second phase of the study. In this phase traffic data on each site was collected using data loggers while simultaneous video recording was made to extract behavioural data. A unique type of turning movement termed as the Weaving Merging Right Turn (WMRT) made by the minor road vehicles was newly identified. Further analysis, using conflict technique, revealed that WMRT results into less number of serious conflicts on wider major roads than the conventional right-turn, thus reducing the chance of occurrence of a serious conflict for all types of motorized vehicles. This parameter was utilized in the model formation along with gap acceptance and vehicle type to estimate the probability of serious conflict. The model enabled the estimation of safe critical gap for motorcycles and other vehicles turning right from the minor to the major road. Another new parameter known as ‘near side to far side volume ratio’ was formulated and found to be highly related with the accidents and conflicts occurring on site. This led to the discovery of a conditional relationship between the percentage of motorcycles, the ratio and the accidents and conflicts that occurred on each site. The probability of accidents and conflicts increased with decrease in the percentage of motorcycles moving in the far side direction provided that the near side to far side volume ratio remained greater than one. The results of this study will help remove errors from the accident data and improve the safety at unsignalized intersections.

Item Type: Thesis (PhD)
Additional Information: Full text is available at http://irplus.eng.usm.my:8080/ir_plus/institutionalPublicationPublicView.action?institutionalItemId=2868
Subjects: T Technology
T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1-2040 Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions: Kampus Kejuruteraan (Engineering Campus) > Pusat Pengajian Kejuruteraan Awam (School of Civil Engineering) > Thesis
Depositing User: Mr Mohd Jasnizam Mohd Salleh
Date Deposited: 12 Jul 2018 07:01
Last Modified: 16 Aug 2018 08:28
URI: http://eprints.usm.my/id/eprint/41006

Actions (login required)

View Item View Item
Share