Sinyalize Kavşaklarda Bekleyen Taşıtların Çevresel Etkileri: Dört Fazlı Bir Kavşak Üzerinden Durum Değerlendirmesi

Trafikteki taşıt sayısının artması ile birlikte trafik akışı için birçok senaryo oluşturulmaktadır. Bununla birlikte taşıtların trafikteki bekleme süreleri de sürekli artmaktadır. Yanlış tasarlanmış bir trafik planı trafik sıkışıklığına ve çevresel problemlere neden olmaktadır. Bu çalışmada dört fazlı bir kavşaktaki çevresel etkilerin incelenebilmesi için CO2 eşdeğeri emisyon değerleri (karbon ayak izi) hesaplanmıştır. Kavşaktaki CO2 eşdeğeri emisyonunun hesaplanabilmesi için eşitlikler türetilmiştir. Bu hesaplamalar yapılırken rölanti stop-start sisteminin ve elektrikli taşıt sayısının etkisi de bir gelecek senaryosu olarak ele alınmıştır. Yapılan çalışma neticesinde elektrikli taşıt sayının az miktarda değişimi, kavşakta oluşan CO2 eşdeğeri emisyonunu önemli derecede azalttığı görülmüştür. Bununla birlikte rölanti stop-start sisteminin kullanılması ile birlikte CO2 eşdeğeri emisyonun az da olsa azaltılabileceği görülmüştür.

Environmental Impact of Vehicles Waiting at the Signalized Intersections: A Case Study of a Four-Phase Intersection

With the increase in the number of vehicles in traffic, there are many scenarios for traffic flow. On the other hand, the waiting times of the vehicles in traffic are constantly increasing. A misplaced traffic plan leads to traffic congestion and environmental problems. In this study, CO2 equivalent emission values (carbon footprint) were calculated in order to examine the environmental effects in a four-phase intersection. Equations were derived to calculate CO2 equivalent emission at the intersection. The effect of the idle stop-start system and the number of electric vehicles was also considered as a future scenario. As a result of the study, it was observed that the small number of electric vehicles decreased the CO2 equivalent emission at the intersection significantly. However, with the use of the idle stop-start system, it has been observed that CO2 equivalent emissions can be reduced.

___

  • Cao, Z., Jiang, S., Zhang, J., & Guo, H. (2016). A unified framework for vehicle rerouting and traffic light control to reduce traffic congestion. IEEE transactions on intelligent transportation systems, 18(7), 1958-1973. https://doi.org/10.1109/TITS.2016.2613997
  • Choy, M. C., Srinivasan, D., & Cheu, R. L. (2003). Cooperative, hybrid agent architecture for real-time traffic signal control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: systems and humans, 33(5), 597-607. https://doi.org/10.1109/TSMCA.2003.817394
  • Daganzo, C., & Daganzo, C. F. (1997). Fundamentals of transportation and traffic operations (Vol. 30). Oxford: Pergamon.
  • D'Andrea, E., & Marcelloni, F. (2017). Detection of traffic congestion and incidents from GPS trace analysis. Expert Systems with Applications, 73, 43-56. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.12.018
  • EPA. Greenhouse Gas Equivalencies Calculator. Accessed: 24.05.2019, https://www.epa.gov/energy/greenhouse-gas-equivalencies-calculator
  • Ewing, R., & Dumbaugh, E. (2009). The built environment and traffic safety: a review of empirical evidence. Journal of Planning Literature, 23(4), 347-367. https://doi.org/10.1177%2F0885412209335553
  • Fouladgar, M., Parchami, M., Elmasri, R., & Ghaderi, A. (2017). Scalable deep traffic flow neural networks for urban traffic congestion prediction. In 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (pp. 2251-2258). IEEE. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966128
  • Kumar, P., Ketzel, M., Vardoulakis, S., Pirjola, L., & Britter, R. (2011). Dynamics and dispersion modelling of nanoparticles from road traffic in the urban atmospheric environment—a review. Journal of Aerosol Science, 42(9), 580-603. https://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2011.06.001
  • Li, Z., Shahidehpour, M., Bahramirad, S., & Khodaei, A. (2016). Optimizing traffic signal settings in smart cities. IEEE Transactions on Smart Grid, 8(5), 2382-2393. https://doi.org/10.1109/TSG.2016.2526032
  • Malakorn, K. J., & Park, B. (2010). Assessment of mobility, energy, and environment impacts of IntelliDrive-based Cooperative Adaptive Cruise Control and Intelligent Traffic Signal control. In Proceedings of the 2010 IEEE International Symposium on Sustainable Systems and Technology (pp. 1-6). IEEE. https://doi.org/10.1109/ISSST.2010.5507709
  • Mannion, P., Duggan, J., & Howley, E. (2016). An experimental review of reinforcement learning algorithms for adaptive traffic signal control. In Autonomic Road Transport Support Systems(pp. 47-66). Birkhäuser, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-25808-9_4
  • Nigarnjanagool, S., & Hussein, D. I. A. (2005). Evaluation of a dynamic signal optimisation control model using traffic simulation. IATSS research, 29(1), 22-30. https://doi.org/10.1016/S0386-1112(14)60115-1
  • Piecyk, M. I., & McKinnon, A. C. (2010). Forecasting the carbon footprint of road freight transport in 2020. International Journal of Production Economics, 128(1), 31-42. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2009.08.027
  • Pignataro, L. J., Cantilli, E. J., Falcocchio, J. C., Crowley, K. W., McShane, W. R., Roess, R. P., & Lee, B. (1973). Traffic engineering: theory and practice.
  • Polson, N. G., & Sokolov, V. O. (2017). Deep learning for short-term traffic flow prediction. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 79, 1-17. https://doi.org/10.1016/j.trc.2017.02.024
  • Pursula, M. (1999). Simulation of traffic systems-an overview. Journal of geographic information and decision analysis, 3(1), 1-8.
  • Qi, L., Zhou, M., & Luan, W. (2016). A two-level traffic light control strategy for preventing incident-based urban traffic congestion. IEEE transactions on intelligent transportation systems, 19(1), 13-24. https://doi.org/10.1109/TITS.2016.2625324
  • Sharma, S., & Mishra, S. (2013). Intelligent transportation systems-enabled optimal emission pricing models for reducing carbon footprints in a bimodal network. Journal of Intelligent Transportation Systems, 17(1), 54-64. https://doi.org/10.1080/15472450.2012.708618
  • Sovacool, B. K., & Brown, M. A. (2010). Twelve metropolitan carbon footprints: A preliminary comparative global assessment. Energy policy, 38(9), 4856-4869. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.10.001
  • Sundar, R., Hebbar, S., & Golla, V. (2014). Implementing intelligent traffic control system for congestion control, ambulance clearance, and stolen vehicle detection. IEEE Sensors Journal, 15(2), 1109-1113. https://doi.org/10.1109/JSEN.2014.2360288
  • Vallati, M., Magazzeni, D., De Schutter, B., Chrpa, L., & McCluskey, T. L. (2016). Efficient macroscopic urban traffic models for reducing congestion: a PDDL+ planning approach. In Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence.
  • Zhao, D., Dai, Y., & Zhang, Z. (2011). Computational intelligence in urban traffic signal control: A survey. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 42(4), 485-494. https://doi.org/10.1109/TSMCC.2011.2161577
Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2017
  • Yayıncı: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Müşteri Deneyimi Oluşturma ve Deneyimsel Pazarlama: Iyaşpark Alışveriş Merkezi (AVM) Müşterileri ile Bir Araştırma

Fikriye YEŞİLOT, Nil Esra DAL

Uluslararası Ticaretin Ekonomik Gelişme Üzerinde Etkileri: Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkeler için Bulgular

Süreyya KOVACI

Bir Tuğla Üretim İşletmesi ve İlişkili Sektörlerin Karşılaştırmalı Finansal Analizi

HARUN ÖĞÜNÇ

Uluslararası Sermaye Kontrolleri, Avrupa ve Asya Ülkelerinin Sermaye Kontrolü Uygulamaları Üzerine Bir Literatür Araştırması

Samet GÜRSOY, Ayhan KOÇ

Türkiye Sanayi Elektrik Enerjisi Tüketiminin 2017-2023 dönemi için Yapay Sinir Ağları ile Tahmini

İhsan PENÇE, Adnan KALKAN, Melike ŞİŞECİ ÇEŞMELİ

Nakit Dönüşüm Süresinin Firma Karlılığına Etkisi: Küresel Lojistik Firmaları Üzerine Bir Uygulama

Eyyüp Ensari ŞAHİN, Gizem VERGİLİ

İzlenim Yönetimi Taktikleri ile Yaşam Doyumu Arasındaki İlişki: Tekstil Sektörü Çalışanları Üzerine Bir Araştırma

Mehmet ÖZMEN, Zübeyde HASÇELTİK

Sinyalize Kavşaklarda Bekleyen Taşıtların Çevresel Etkileri: Dört Fazlı Bir Kavşak Üzerinden Durum Değerlendirmesi

Emre ARABACI, Recep Çağrı ORMAN, Bayram KILIÇ, Kerem HEPDENİZ, Bekir YİTİK

Türkiye’de Refah Devleti Modeli’nin Yeniden Yapılandırılması ve Kadın İstihdamı Üzerine Etkileri

Metin Serhat İLTER

İç Hat Seferi Yapan Bir Kargo Uçağının Emisyon Maliyetlerinin Çevre Muhasebesi Açısından Değerlendirilmesi

Oğuzhan ÇARIKÇI, Bora ÖÇAL