Udpegning af potentielle sorte pletter baseret på GPS-data fra kørende biler T RAFIKDAGE 2015 Robin Jensen Civilingeniør COWI Niels Agerholm Associate Professor Traffic Research Group Aalborg University
Agenda Hvorfor er sortpletudpegning vigtig? Mørketalsproblematikken Introduktion Problemformulering Dataanalyse Selektering af data Potentielle sorte pletter baseret på GPS data Sammenfatning 2
En sort plet: definition En lokalitet, der er mere uheldsramt end det skulle forventes, når der tages hensyn til vejindretning, udstyr & trafikmængder
Hvorfor er sortpletudpegning nødvendig? Sortpletudbedring effekt Bedste bud 95% konf. interval Personskadeuheld -33% (-36;-30) Materielskadeuheld +0% (-27;+38) The Handbook of Road Safety Measures - Second Edition (2009)
Voksende mørketal 5
Behov for nye metoder? Mindre danske studier understøtter behovet for nye metoder Kun 10-12% af personskadeuheldene blev anmeldt Specielt kneb det med at registrere de unge tilskadekomne Ved en traditionel sortpletudpegning blev kun 5/15 kryds udpeget både baseret på politi- og skadestueindberetninger En del sorte pletter registreres forkert, pga. den lave registreringsgrad (Andersen & Sørensen 2004; Jørgensen & Bach 2007; Bunton & Celis 2009))
Forskningsspørgsmål og hypotese Er det på baggrund af (GPS data) muligt at udpege risikolokaliteter? Hypotesen er, at der kan genfindes en overvægt af kraftige, pludselige opbremsninger på lokaliteter, der har for høj ulykkesrisiko 7
Metoden kort I princippet arealbaseret konfliktstudieteknik Baseret på Floating Car Data (FCD) Ideen er, at potentielle sorte pletter resulterer i mere markante opbremsninger end ellers Mange decelerationer på en lokalitet indikerer en sort plet Et mindre studie indikerer, at ryk (ændring i accelerationen) giver et mere klart billede (Svensen et al. 2008) En fremadskuende tilgang (man behøver ikke at vente på at ulykken er sket)
I princippet arealbaseret konfliktstudieteknik Inspireret af Svensson & Hydén 2006
Konfliktindikator I princippet kan sammenstød undgås på 3 måder: Decelerere Accelerere Sideværts undvigelse Deceleration (og ryk) er i fokus: Intuitivt Kraftig svingning er svært at adskille fra ufrivillige svingning Støtte fra litteraturen: 72-98% af alle undvigelsesmanøvrer (Horst 1984, Hydén 1987, Hantula 1994, Nygård 1999)
Udpegningsmetode 11
Sammenhæng mellem hastighed, acceleration og ryk Bagdadi & Várhelyi 2012
Udvælgelse af undersøgelsesområde Undersøgelsen omhandler Aalborg Kommune Indledende trin: Frasortering af fejlbehæftede data Frasortering af små værdier for ryk/accelerationer Beskæring af data til et udvalgt geografisk område Fjernelse af data på motorveje og data registreret ved lave hastigheder Afgrænsning til punkter på vejnettet Fjernelse af punkter ved bump 13
Undersøgelserne 9 forsøg i alt 3 tilgange med hver 3 parametervariationer Tilgange: Negative accelerationer (decelerationer) Negative ryk Peak-2-peak ryk Parametervariationer Den numeriske størrelse af værdierne Antal hændelser pr. lokalitet Maksimal afstand mellem registreringerne Data: GPS data fra ITS Platform 3 måneder Knapt 2 mio. kørte km Kun en brøkdel anvendes: De 1.000 største ryk/køretøj De 1.000 største decelerationer/køretøj 14
Ringe overlap mellem de 3 tilgange 15
Hvad viser accelerationerne? 16
3 2 1 17
1 Primært omkring store kryds Kun mellemstore accelerationer 18
2 Primært omkring store rundkørsler/kryds Kun mindre og mellemstore accelerationer 19
3 Primært omkring store kryds Flest større accelerationer Et enkelt sted i et erhvervskvarter, der kan kigges nærmere på: Fortløbende data antagelig en fejlbehæftet enhed 20
Hvad viser største negative ryk? 21
5 4 6 22
4 Sønder Tranders Brostensbelængning (bumpproblematik) Næppe relevant 23
5 Ny Nibevej Motortrafikvej m. 90 km/t (nedskiltet til 80 km/t) Lave hastigheder ved registreringerne 24
6 Gl. Nibevej indkørsel til City Syd 50 km/t Ofte kaotiske forhold i krydset Lave hastigheder ved registreringerne Store ryk 25
Hvad viser peak-til-peak rykkene? 7 26
Hvad viser peak-til-peak rykkene? 7 27
7 Sidevej til Ny Nibevej 80 km/t hastighedsgrænse Godt 50 km/t ved registreringerne 28
Øvrige lokaliteter er ikke relevante fordi der findes: Ikke-registrerede bump Grusveje Brolægning Huller/forskydninger i vejen 29
Sammenfatning Accelerationer: Accelerationer synes at være koncentreret omkring de største trafikstrømme De er ikke større end der kan opnås ad frivillig vej (testkørsler) Påvirkes ikke væsentligt af bump Viser antageligt ikke noget klart omkring risiko Ryk: Plausibel sammenhæng mellem ryk og farlige situationer (teori og registrerede ryk) Meget følsomt overfor ujævnheder Ingen afklaring af fordele ved de to tilgange (største negative ryk og peak-2-peak ryk) Næste trin: 3 mdr. 18 mdr. FCD. Sammenhæng i fundne lokaliteter baseret på forskellige deldatasæt? Alternativt baseres analyserne på ændringer i hastigheden (GPS positioner) 30
Tak Robin Jensen COWI +45 50 91 50 92 rbje90@gmail.com Niels Agerholm Traffic Research Group Aalborg University +45 61 78 04 55 na@civil.aau.dk 31