Kontekstualna analiza prometnih nesreća pješaka i biciklista u urbanim sredinama

doctoral thesis

• Title (english): Context-Aware Analysis of Road Accidents Involving Pedestrians and Cyclists in Urban Environment
• Author: Mario Ćosić
• Mentor: Ljupko Šimunović (mentor)
• Committee member: Davor Brčić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Ljupko Šimunović (član povjerenstva)
• Committee member: Eduard Missoni (član povjerenstva)
• Committee member: Goran Zovak (član povjerenstva)
• Committee member: Damir Medak (član povjerenstva); MBZ: 202890
• Committee member: Dubravka Hozjan (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Transport and Traffic Sciences; Zagreb
• Defense date and country: 2017-06-08, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Traffic and Transport Technology; Road and Rail Transport
• Universal decimal classification (UDC): 656.1/.5 - Land transport

Abstract

U posljednje se vrijeme aktualizira sustavno istraživanje prometnih nesreća u složenom urbanom okružju zbog sve većega broja stradalih pješaka i biciklista. Prometne su nesreće socijalni, javnozdravstveni i politički izazov svake države. U urbanim je sredinama karakteristično intenzivno prometno opterećenje cestovne mreže na kojoj se stalno izmjenjuju različiti prometni uvjeti koji dovode do međusobnih interakcija motoriziranoga i nemotoriziranoga prometa, što predstavlja potencijalnu opasnost za nastanak prometnih nesreća. Pristup je rješavanju ovoga problema složen. Iako su prometne nesreće s aspekta prostora i vremena slučajni događaji, detaljnom je analizom uspostavljena korelacija između prometnih nesreća i vanjskih čimbenika (prometni, cestovna infrastruktura, vremenski, namjena zemljišta). Statističkim su analizama i grafoanalitičkim metodama identificirana opasna mjesta (žarišta) na cestovnoj prometnoj mreži te su potom definirani i identificirani utjecajni vanjski čimbenici, koji imaju potencijalni utjecaj na nastanak opasnoga mjesta. Primjenjivanjem binarne logističke regresije identificirani su utjecajni vanjski čimbenici funkcijski povezani u kontekstualni model prometnih nesreća pješaka i biciklista. Modelom je testirana statistička važnost kako pojedini utjecajni čimbenici povećaju vjerojatnost nastanka opasnoga mjesta na urbanoj cestovnoj mreži. Kako je riječ o velikim količinama relacijskih baza podataka, u radu su korišteni specijalizirani računalni programi s podržanim SQL računalnim jezikom za dohvaćanje, stvaranje i mijenjanje dizajna objekata iz baze podataka, QGIS program za upravljanje i mapiranje radi jednostavnijega uočavanja žarišta prometnih nesreća te SPSS program za statističku analizu podataka i izradu modela binarne logističke regresije. Rezultati će istraživanja poslužiti projektantima i donositeljima odluka za lakše uočavanje žarišta i učinkovito otklanjanje uzroka prometnih nesreća na postojećoj infrastrukturi (reaktivno djelovanje), za izbjegavanje pogrešaka pri projektiranju novih prometnica (preventivno djelovanje), a pješacima i biciklistima kao upozorenje na opasna mjesta i dionice kojima prolaze od izvora do cilja.

Abstract (english)

Systematic research related to road accidents in complex urban environments is being updated lately due to the increasing number of pedestrian and cyclist casualties. Road accidents pose a challenge to every country in terms of society, healthcare and politics. Urban environments are characterized by an intense traffic volume on the road network, where different conditions constantly alternate, resulting with interactions between motorized and non-motorized traffic and possible conditions for road accidents to occur. The approach to solving the stated problems is complex. Although road accidents are considered as random events in terms of time and space, an in-depth analysis was used to establish relations between road accidents and external factors (traffic parameters, road infrastructure, time parameters, land use). Statistical analysis, graphical and analytical methods were used to identify accident blackspots on road network, and consecutively, to identify external factors that result with a blackspot. By using binary logistic regression, the identified external factors were correlated into a context-aware road accident model for pedestrians and cyclists. The model was used to test statistical significance, in which particular influence factors increase the probability for an accident blackspot to occur on the road network. Since the analysis is performed on a large amount of relationship databases, specialized computer software supported by SQL programming language for acquiring, creating and changing the design of database objects, QGIS program for managing and mapping for simple accident blackspot detection, and SPSS program for statistical data analysis and developing binary logistic regression were used in the paper. The results of the research will serve planners and decision makers to simply detect accident blackspots, efficiently eliminate accident causes (as a corrective action) on the existing infrastructure, avoid mistakes in road design (as a preventive action), and to warn pedestrians and cyclists about dangerous spots and sections on their routes from origin to destination.

• Keywords: prometne nesreće pješaka i biciklista; urbana sredina; kontekstualna analiza; binarna logistička regresija
• Keywords (english): road accidents; pedestrians and cyclists; urban environment; contextual analysis; Binomial Logistic Regression
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:119:501664
• Study programme: Title: Technological systems in traffic and transport; Study programme type: university; Study level: postgraduate; Academic / professional title: doktor/doktorica znanosti, područje tehničkih znanosti, polje tehnologija prometa i transport (doktor/doktorica znanosti, područje tehničkih znanosti, polje tehnologija prometa i transport)
• Type of resource: Text
• Extent: 173 str. ; 30 cm
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2017-07-19 12:47:02