Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence
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...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thesis |
| Language: | English |
| Published: |
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://eprints.usm.my/41006/1/Safety_Analysis_Of_Unsignalized_Intersections_Under_Erroneous_Road_Crash_Data_Influence.pdf |
| _version_ | 1825834349179699200 |
|---|---|
| author | Ahmed, Ashar |
| author_facet | Ahmed, Ashar |
| author_sort | Ahmed, Ashar |
| collection | USM |
| description | 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.
|
| first_indexed | 2024-03-06T15:21:24Z |
| format | Thesis |
| id | usm.eprints-41006 |
| institution | Universiti Sains Malaysia |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-06T15:21:24Z |
| publishDate | 2016 |
| record_format | dspace |
| spelling | usm.eprints-410062018-08-16T08:28:54Z http://eprints.usm.my/41006/ Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence Ahmed, Ashar T Technology TA1-2040 Engineering (General). Civil engineering (General) 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. 2016-07 Thesis NonPeerReviewed application/pdf en http://eprints.usm.my/41006/1/Safety_Analysis_Of_Unsignalized_Intersections_Under_Erroneous_Road_Crash_Data_Influence.pdf Ahmed, Ashar (2016) Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence. PhD thesis, Universiti Sains Malaysia. |
| spellingShingle | T Technology TA1-2040 Engineering (General). Civil engineering (General) Ahmed, Ashar Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence |
| title | Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence |
| title_full | Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence |
| title_fullStr | Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence |
| title_full_unstemmed | Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence |
| title_short | Safety Analysis Of Unsignalized Intersections Under Erroneous Road Crash Data Influence |
| title_sort | safety analysis of unsignalized intersections under erroneous road crash data influence |
| topic | T Technology TA1-2040 Engineering (General). Civil engineering (General) |
| url | http://eprints.usm.my/41006/1/Safety_Analysis_Of_Unsignalized_Intersections_Under_Erroneous_Road_Crash_Data_Influence.pdf |
| work_keys_str_mv | AT ahmedashar safetyanalysisofunsignalizedintersectionsundererroneousroadcrashdatainfluence |