تحلیل و مدل‌سازی توزیع سرفاصله زمانی خودروها برای شرایط مختلف آب‌وهوایی در بزرگراه (مطالعه موردی: محور سنندج- همدان(

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

2 استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

چکیده

سرفاصله زمانی، فاصله زمانی عبور دو وسیله نقلیه متوالی از یک شاخص معین در جاده است. این پارامتر یکی از خصوصیات مهم جریان ترافیک بوده که در مطالعات خرد شبیه‌سازی و مدل‌سازی ترافیک، از اهمیت و کاربرد فراوانی برخوردار است. مدیران ترافیک و مهندسان، به‌منظور برنامه‌ریزی صحیح در شرایط مختلف، باید شناخت دقیقی از رفتار رانندگان در انتخاب سرفاصله‌ها داشته باشند. چرا که نحوه توزیع سرفاصله‌ها بر پارامترهای مختلف جریان همچون ظرفیت، سطح سرویس و ایمنی، تأثیرگذار است. تحلیل دقیق توزیع سرفاصله‌های زمانی، همچنین این امکان را برای برنامه‌ریزان فراهم می‌آورد که با شبیه‌سازی و تولید مدل‌های خرد، میزان تأخیر را کاهش و ظرفیت تسهیلات را افزایش دهند. سرفاصله مناسب وسایل نقلیه در طول حرکت در جاده، سبب افزایش ایمنی و کاهش احتمال تصادفات شده، رضایت‌مندی بیش­تر سفر را در پی خواهد داشت. در این پژوهش، مطالعه‌ای پیرامون تحلیل و مدل‌سازی سرفاصله زمانی خودروها در شرایط مختلف آب‌وهوایی در بزرگ­راه انجام شده است. داده‌های سرفاصله زمانی با هدف بررسی شرایط آب‌وهوایی به تفکیک خط، زوج خودرو، شب و روز و حجم عبوری از مسیر گروه‌بندی شده و مدل‌های به دست آمده از هر گروه تحلیل شدند. نتایج نشان داد که به‌طور کلی میانگین سرفاصله‌های زمانی در حالت بارانی بیش­تر بوده و همچنین در بیش­تر گروه‌ها اختلاف میانگین سرفاصله‌ها در حالت‌هایی که خودروی سنگین تعقیب‌کننده است، از حالت‌های دیگر بیش­تر است.
 
 
 

کلیدواژه‌ها


Abtahi, S. M., Tamannaei, M., & Haghshenash, H. (2011), "Analysis and Modeling time headway distributions under heavy traffic flow conditions in the urban highways: case of Isfahan", Transport, 26(4), pp. 375-382.
-Antoneli, F., Passos, F. M., Lopes, L. R., & Briones, M. R. (2018), "A Kolmogorov-Smirnov test for the molecular clock based on Bayesian ensembles of phylogenies". PloS one, 13(1), e0190826.
 
-Daisuke, N., Izumi, S., & Fumihiko, O. (1999), "On estimation of vehicular time headway distribution parameters", Traffic Eng.
 
-Dong, S., Wang, H., Hurwitz, D., Zhang, G., & Shi, J. (2015), "Nonparametric modeling of vehicle-type-specific headway distribution in freeway work zones", Journal of Transportation Engineering, 141(11), 05015004.
-Efron, B. & Tibshirani, R.J. (1994), "An Introduction to the Bootstrap", Chapman and Hall/CRC, UK.
 
-Faheem, H. & Hashim, I. H. (2014), "Analysis of Traffic Characteristics at Multi-lane Divided Highways, Case Study from Cairo-Aswan Agriculture Highway", International Refereed Journal of Engineering and Science (IRJES), vol. 3, no. 1. pp. 58–65.
 
-Jang, J., Park, C., Kim, B., & Choi, N. (2011), "Modeling of time headway distribution on suburban arterial: Case study from South Korea", Procedia-Social and Behavioral Sciences, 16, pp.240-247.
 
-Kong, D., Guo, X., Yang, B., & Wu, D. (2016) "Analyzing the Impact of Trucks on Traffic Flow Based on an Improved Cellular Automaton Model", Discrete Dynamics in Nature and Society.
 
-Luttinen, R. T. (1992), "Statistical properties of vehicle time headways", Transportation research record, 92-92.
 
-Moridpour, S., & Aliakbari, M. (2016), "Headway Distributions in Urban Highways under Heavy Traffic Conditions", Journal of Geotechnical and Transportation Engineering, 2(2).
 
-Nadimi, N. et al. (1391), "Analysis of the segregation of various combinations of vehicle types in dense traffic conditions of the freeway interference zone", Transportation Engineering, No. 4,
pp. 379-386 (in Persian).
 
-Shariat, A. (1394), "Traffic Engineering", Tehran: Ideh Pardazan-e Fan Va Honar
(in Persian).
 
-Saffarzadeh, M. et al. (1390), "Analysis and modeling of the time headway of different combinations of automobile couples in dense traffic conditions of freeway" (in Persian).
 
-Toma, P., Miglietta, P. P., Zurlini, G., Valente, D., & Petrosillo, I. (2017), "A non-parametric bootstrap-data envelopment analysis approach for environmental policy planning and management of agricultural efficiency in EU countries". Ecological Indicators, 83, pp.132-143.
 
-TRB, "Highway Capacity Manual" (2010), Transportation Research Board, National Research Council, Washington, DC, USA. ("HCM 2010").
 
-Weng, J., Meng, Q., & Fwa, T. F. (2014), "Vehicle headway distribution in work zones", Transport metrica A: Transport Science, 10(4), pp.285-303.
 
-Yu, F. (2014), "On statistical analysis of vehicle time-headways using mixed distribution models (Doctoral dissertation, University of Dundee).
 
-Zhang, G., Wang, Y., Wei, H., & Chen, Y. (2007), "Examining headway distribution models with urban freeway loop event data", Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board,
pp.141-149.
 
-Zou, Y., Yang, H., Zhang, Y., Tang, J., & Zhang, W. (2017), "Mixture modeling of freeway speed and headway data using multivariate skew-t distributions". Transport metrica A: Transport Science, pp.1-22.
 
-Zwahlen, H., Oner, E., & Suravaram, K. (2007), "Approximated headway distributions of free-flowing traffic on Ohio freeways for work zone traffic simulations", Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board,
pp.131-140.