А В Т О Р Е Ф Е Р А Т

Н А

Д И С Е Р Т А Ц И О Н Е Н Т Р У Д

за присъждане на ОНС „Доктор”

НА ТЕМА:

„ИЗСЛЕДВАНЕ ВЛИЯНИЕТО НА ПАРАМЕТРИТЕ НА

ТРАФИКА И ИНФРАСТРУКТУРАТА ВЪРХУ

ТРАНСПОРТНАТА БЕЗОПАСНОСТ”

маг. инж. Виолина Бойкова Вельова

НАУЧЕН РЪКОВОДИТЕЛ:

проф. д-р маг. инж. Николай Димитров Георгиев

РЕЦЕНЗЕНТИ:

флот. адм. проф. двн инж. Боян Кирилов Медникаров

доц. д-р инж. Мирена Миронова Тодорова

Област на висшето образование:

5. „Технически науки”

Професионално направление:

5.5 „Транспорт, корабоплаване и авиация”

Научна специалност:

02.14.01 „Транспортни системи и транспортни технологии”

София, 2017

2

Дисертационният труд е обсъден и насочен за защита от катедрен съвет на катедра

„Технология, организация и управление на транспорта” при факултет „Транспортен

мениджмънт” на ВТУ „Тодор Каблешков” – София, състоял се на 23.06.2017 г.

Дисертантката работи като асистент в катедра „ТОУТ”.

Дисертационният труд се състои от въведение и изложение в седем глави.

Съдържа: 171 страници, 153 броя цитирани литературни източници, от които 45 на

кирилица, 94 на латиница, 14 интернет сайта, 46 фигури и 60 таблици. Към

дисертационния труд е подвързано отделно приложение.

Тема на дисертационен труд за присъждане на ОНС „Доктор”:

ИЗСЛЕДВАНЕ ВЛИЯНИЕТО НА ПАРАМЕТРИТЕ НА ТРАФИКА И

ИНФРАСТРУКТУРАТА ВЪРХУ ТРАНСПОРТНАТА БЕЗОПАСНОСТ

автор: маг. инж. Виолина Бойкова Вельова

Защитата на дисертационния труд ще се състои на 26.09.2017 г. от 10 ч. в зала 5103

на ВТУ „Тодор Каблешков”

Научно жури:

- проф. д-р инж. Николай Димитров Георгиев;

- флотилен адмирал проф. двн инж. Боян Кирилов Медникаров;

- доц. д-р инж. Мирена Миронова Тодорова;

- проф. д-р инж. Райко Генчев Райков;

- доц. д-р инж. Борислав Александров Дамянов.

Област на висшето образование:

5. „Технически науки”

Професионално направление:

5.5. „Транспорт, корабоплаване и авиация”

Научна специалност:

02.14.01 „Транспортни системи и транспортни технологии”

Тираж 15

София, юли, 2017 г.

Забележка. Използваните номерации на формули, таблици и фигури се запазват като при разработената дисертационна работа.

3

Въведение

България е на последно място по безопасност, което е показателно за

необходимостта от изследване на причините за възникване на произшествията [142,

149, 150]. Според статистиката в нашата страна, най-честите пътнотранспортни

произшествия са свързани с удар между различни участници в пътното движение.

Възможни са следните произшествия: между две и повече моторни превозни

средства, удар на пешеходец, преобръщане на моторно превозно средство извън

пътя, удар в дърво, стълб или предпазна ограда, удар на велосипедист,

мотоциклетист и др. Позицията ни спрямо другите държави в Европейския съюз

налага обстойното разглеждане на възможностите за подобряване на безопасността.

Настоящия дисертационен труд разглежда влияещите фактори върху

транспортната безопасност, методите и моделите за оценка и прогнозиране на броя

произшествия и възможностите за приложението им в български условия.

Разработена е анкета за оценка на безопасността на пешеходците и велосипедистите

в градски условия, както и такава за определяне на факторите, с най-голямо влияние

върху пътната безопасност. Въз основа на събраните данни за транспортни

произшествия и правилното определяне на влияещите фактори е необходимо да се

търсят методи и модели за прилагане на нови начини за оценка и прогнозиране на

безопасността.

Глава 1. Същност и актуалност на проблема на транспортната безопасност

1.1. Литературен обзор на изследванията в областта на транспортната

безопасност

В литературния обзор на дисертационния труд се разглеждат източници, в които

са описани основополагащи понятия, свързани с транспортната и в частност пътната

безопасност.

1.2 Общ преглед на подходите, свързани с анализ и оценка на пътната

безопасност

В тази точка са разгледани модели за прогнозиране на произшествията, a в т.

1.3 са представени техните силни и слаби страни. Съществуват различни подходи за

оценка на пътната безопасност и прогнозиране на произшествията, но те могат да

бъдат обобщени в следните основни видове техники за моделиране: генерализирано

линейно моделиране, Поасоново и отрицателно- биномен модел. Има и няколко

иновативни начини за моделиране безопасността на движението, като нелинеен

(непараметричен) корелационен анализ, генерализирано линейно интерактивно

моделиране и използването на географски информационни системи в безопасността

на транспорта, които обикновено се състоят в едновременно ползване на най-

известните модели. Всеки от подходите има своите силни и слаби страни. В

повечето подходи, възникват трудности при събирането на обширна статистическа

база данни, ако тя не съществува досега. По отношение на Поасоновия и

отрицателно биномния модел, които се използват в различни изследвания

(например източник [99]), предложените модели предлагат допълнителни

възможности с подходящ набор от променливи. Трудността се появява при

събиране на данните, изборa на значими и определянето на незначителни

променливи, а също и оценка на параметрите на модела за условията извън

изследвания регион. С право може да се заключи, че негативните аспекти на

Поасон-гама моделите, разгледани в [105], са същите, заедно с факта, че ако

параметъра на дисперсията се оцени погрешно, общите анализи, отнасящи се до

безопасността на движението може да бъдат сериозно засегнати. В научен труд [71]

4

предимствата на моделите са свързани с възможността за създаването на сложен

транспортен модел, повлиян от достатъчен брой променливи. Изследователите

заключават, че е изключително важно да се вземат под внимание докладите за

пътнотранспортните произшествия, условията на околната среда и геометричната

характеристика на магистралите за определяне на рисковите и опасни участъци. По

този начин всички ефекти, причинили пътнотранспортни произшествия биха били

взети под внимание.

1.4 Изводи

Проучванията на пътнотранспортните произшествия показват, че те се дължат

на комбинация от следните фактори: геометрия на пътния участък, характеристики

на водачите и превозните средства, и на околната среда. Произшествията

обикновено се дължат на взаимодействието на повече от два от тези фактори.

Влияещите върху транспортната безопасност фактори са разгледани в по-

голямата част от представените литературни източници, свързани с модели за

прогнозиране на произшествията. Трудовете, в които те се систематизират са: [20,

49, 53, 55, 73, 97, 99, 129]. В България до момента при изследване на участъци и

кръстовища с възникнали произшествия се набляга на човешкия фактор, а не на

тези, свързани с инфраструктурата.

С терминология, свързана с транспорт и транспортна безопасност се занимават

източници: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 29,

44, 96, 119, 128, 129].

Показатели и методи, свързани с оценка на транспортната безопасност са

разгледани в [29, 68, 71, 73, 77, 79, 80 и др.] Някои от методите, които не са

прилагани в български условия са разгледани в глава 4 и са приложени в глава 5.

С модели за прогнозиране на произшествията и тяхното прилагане в реална

среда се занимават: [58, 59, 66, 67, 72, 74, 75, 81, 82, 83, 90, 91, 92, 94, 98, 101, 102,

117, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 130, 131, 132, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140]. До

момента в тези модели са включвани главно фактори, свързани с трафика и

инфраструктурата, и обикновено в тях не са използвани съвместно факторите,

свързани с пътното движение, инфраструктурата и човешкия фактор.

Конкретно модел за прогнозиране на произшествията с пешеходци и

велосипедисти е разгледан в [54, 60, 84, 86, 87, 100, 122].

За биномни модели за прогнозиране на произшествията и такива с произволен

ефект на влияещите фактори, разгледани в глава 6 се говори в: [42, 52, 55, 58, 59,

63, 64, 71, 72, 73, 76, 98, 99, 105, 108, 109, 116, 127, 136, 137, 138 ]. Моделите за

прогнозиране на произшествията не са ползвани в български условия до момента.

Сегашното състояние на безопасността на движението показва, че негативите от

най-развитите модели са свързани с тяхната строга индивидуалност, т.е.

необходимостта да се направят изследвания за малки области, заради трудоемкостта

при събирането на информация. Основната трудност се състои в необходимостта от

събиране на голям брой комплексни данни. Въпреки многобройните изследвания,

установяването на важните влияещи фактори е трудно и до известна степен

субективно и поради тази причина трябва да се внимава да не се влоши

съществуващ модел, но да бъде и достатъчно точен за конкретните условия.

Формите и типовете модели за прогнозиране на произшествията се различават

значително. Общият вид на модела за прогнозиране на произшествията е доказал

своята стабилност през годините и се ползва с доверие при прогнозиране на

безопасността.

5

1.5 Цел и област на изследването на дисертационния труд

Безопасната работа в автомобилния транспорт е свързана с организацията на

експлоатационния процес. В този смисъл, областта на изследването в дисертационния

труд е в сферата на прогнозирането на произшествия в автомобилния транспорт,

разработване на методи за анализ и оценка на влиянието на различни фактори и на

тази база получаване на конкретни резултати, които могат да се използват за

повишаване на пътната безопасност. Предмет на изследването е влиянието на

трафика и инфраструктурата върху транспортната безопасност.

Обекти на изследването са: безопасността на пътното движение и факторите

влияещи върху нея.

Основните цели на дисертационния труд са: да се направи цялостно изследване на

методите за анализ на състоянието на пътните условия и влиянието им върху

безопасността на движението и да се анализира и провери приложимостта на

различни методики, сред които такава за прогнозиране на броя пътнотранспортни

произшествия.

Актуалността на дисертационния труд е свързана с позицията на България

спрямо другите държави в Европейския съюз – на първо място по брой произшествия

на 1 милион жители, което налага обстойното разглеждане на факторите, влияещи

върху безопасността на пътното движение.

Задачи на изследването:

разглеждане на общите понятия, терминология, различните аспекти на пътната

безопасност, влияещите фактори и методи за прогнозиране на произшествията;

класификация на основните фактори, влияещи на безопасността и разделянето

им по групи на база на съществуващи изследвания;

анализ на основните подходи и модели от добрите практики, свързани с

проучване на пътната безопасност в други държави;

проучване и анализ на статистическите данни относно конкретната транспортна

обстановка;

систематизиране на методите и моделите за проучване на пътната безопасност;

формулиране на общи принципи при проучване на проблемите на

безопасността, определяне на факторите с най-голямо влияние и прогнозиране на

произшествията;

проверяване на адекватността на съществуващи модели за прогнозиране на

произшествията в зависимост от влияещите фактори, свързани с инфраструктурата и

големината на трафика. Анализиране и проверка на приложимостта на методика за

прогнозиране на броя на пътнотранспортни произшествия;

анкетно проучване на мнението на експерти и обикновени участници в

движението и на база на експертна оценка определяне на факторите, с най-голямо

влияние. Използване на „мрежи на Бейс” за определяне нивото на опасност на

кръстовища в зависимост от въведени влияещи фактори.

На фиг. 1.3 е представено резюме на съдържащите се в дисертационния труд

основни операции, етапи и решени задачи.

6

Фиг. 1.3 Резюме на извършените задачи в дисертационния труд

Във връзка с това, на базата на единен подход, дисертационният труд

представлява опит да се систематизират и обобщят резултатите по описания

проблем на безопасността. Дисертационният труд разглежда групите фактори,

влияещи на транспортната безопасност, методи за оценка на безопасността, модели

за прогнозиране на произшествията и възможностите за внедряването им в

български условия. Отделя се необходимото внимание и на систематизиране на

обща терминология, свързана с автомобилните произшествия и безопасността,

намираща се в литературния обзор, глава 2 и терминологичен речник в края на

дисертационния труд.

Глава 2 Общометодологични въпроси на пътната безопасност

2.1. Въведение в проблема на пътната безопасност Какво причинява транспортните произшествия?

Настъпването на транспортно произшествия е предизвикателство за

разследващите безопасността. Възможно да се изгради общ списък на категориите

на обстоятелства, които биха могли да повлияят на възникването на транспортни

произшествия. Ако факторите, които са допринесли за произшествието са

идентифицирани, след това е възможно да се промени и подобри транспортната

система. В бъдеще, намаляването или премахването на причиняващият ПТП фактор,

е вероятно да доведе до по-безопасна транспортна система.

Настоящият дисертационен труд обсъжда връзката на експлоатационната

безопасност с потенциала на конфликтите между участниците в пътното движение

(конфликтни ситуации), дължащи се на влиянието на някои фактори на влияние.

Основни фактори, влияещи върху безопасността на пътното движение -

определянето им се базира на преглед на съществуващи изследвания. Безопасността

на пътното движение зависи от безотказната работа на всички елементи на

7

системата „водач-автомобил-път” (ВАП). Важни фактори и показатели на

безопасността са представени в трудове [29, 30].

Най-голям проблем за надеждната работа на системата „ВАП” е водачът и

неговото участие във всяка една подсистема на системата „ВАП”.

Влияещите на безопасността фактори са система от характерни явления и

условия, които оказват въздействие върху транспортния процес. [20] Най-общо се

различават четири групи влияещи фактори:

- технически фактори – включват се всички технически откази на транспортните

средства и инфраструктурата;

- субективни фактори – всички грешки на човека (водач или организатор на

транспортния процес);

- организационни (технологични) фактори – включват се всички недостатъци и

несъвършенства на технологията, организацията и управлението на транспортния

процес;

- извънсистемни фактори – влияние на „експлоатационната околната среда”

(атмосферни условия, взаимодействие с други видове транспорт, други).

Представена е обобщена класификация на факторите, влияещи върху възникването

на пътнотранспортни произшествия. Факторите се делят по следния начин:

- инженерни фактори: геометрия на пътя и елементите му, състояние на пътната

настилка, съоръжения обезопасяващи движението (уширения, защитни огради и

др.);

- фактори, свързани с околната среда (видимост, заледяване, животни пресичащи

пътя, експлоатационни условия (задръствания и др.);

- фактори, свързани с осъществяването на пътен контрол: честота на разположение

на пътнатаполиция, условия за отнемане на шофьорска книжка и др.;

- фактори, свързани с характеристиките на водача: достатъчно ниво на обучение за

безопасно движение по пътя, възраст, трезвост, умения в шофирането, умора и др.;

- фактори, свързани с характеристиките на превозното средство: възраст,

характеристики, свързани с безопасността, размери);

- фактори, свързани със закона и регулирането на пътното движение: ограничения

на скоростта, размери на тежко-товарни автомобили, маркировки и др.

Тъй като произшествията са случайни събития, наблюдаваната честота на

възникване на характерно място по транспортната инфраструктура варира във

времето.

Елементи на сценария на транспортните произшествия

В настоящия материал са дефинирани влияещите фактори върху възникването на

пътнотранспортни произшествия. Транспортните произшествия никога не се

реализират под формата на единично събитие, а като поредица от няколко, известна

като сценарий на произшествието. При анализ на безопасността и особено при

разследване (реконструиране) на транспортни произшествия е от изключителна

важност разкриването на елементите на сценария, по които се е реализирало дадено

произшествие. Анализът обхваща три основни етапи на сценария [49]:

- преди възникване на произшествието – разкриват се факторите, които са

допринесли за повишаване на риска от поява на произшествието, както и

възможността (преднамерени действия, пътни условия) за недопускане (париране)

на произшествието. Например, анализ на това дали водачите са имали достатъчно

видимост при подхождане към кръстовище, т.н.

- по време на произшествието – разкриват се факторите, които са или биха

повлияли върху последствията от произшествието (технически, технологични,

8

ПТП Загинали Ранени ПТП Загинали Ранени ПТП Загинали Ранени

1Пътен уличен

участък3078 213 3510 1930 374 2697 5008 587 6207

2 Кръстовище 1623 43 1949 121 15 197 1744 58 2146

3 Пътен възел 60 2 76 62 6 99 122 8 175

4 Мост 22 1 33 25 10 34 47 11 67

5 Тунел 4 0 4 6 4 16 10 4 20

6ЖП прелез,

неохраняем5 0 5 2 0 2 7 0 7

7ЖП прелез,

охраняем1 0 1 2 2 4 3 2 5

8 Подлез 1 0 1 2 0 2 3 0 3

9 Надлез 2 0 2 1 3 1 3 3 3

10Паркинг,

охраняем6 1 9 0 0 0 6 1 9

11Паркинг,

неохраняем20 0 20 0 0 0 20 0 20

12Паркинг,

крайпътен2 0 2 1 0 1 3 0 3

13Паркинг, друг

вид2 0 2 0 0 0 2 0 2

14 Друго място 112 9 122 0 25 182 247 34 304

4938 269 5736 2152 439 3235 7225 708 8971

Вид на пътния

участък

Номер

по ред

Общо

Таблица 3.1 Брой ПТП, загинали и ранени в населените места, извън тях и общо, разпределен според пътния

участък за 2016 г.

В населените места Извън населените места Общо

организационни и други решения). Например, дали предпазните колани (или други

елементи на пасивната безопасност) са функционирали правилно.

- след произшествието – разкриват се факторите, които биха допринесли за

редуциране на последствията. Например, време и качество на оказана медицинска

и/или техническа помощ [49].

Глава 3 Изследване и анализ на моментното състояние на безопасността в

страната и по света

3.1 Съвременно състояние на пътната безопасност в света - броя на

фаталните случаи на пътя по света като цяло се очаква да се увеличи до 67% за

периода между 2000-2020, 68% в страните от Средния Изток и Северна Африка и

144 % в Югоизточна Азия. [153] Страните със среден и нисък БВП се очаква да

претърпят увеличение от порядъка на 83% до 2020 г. Страните членки на

европейския съюз и развитите държави се очаква да достигнат желаното намаление

на смъртните случаи от произшествия с 27% за периода 2000-2020. Целта на

обединените нации до 2020 е да понижи броя на жертвите от произшествия. 5

трилиона долара са разходите от пътнотранспортни произшествия всяка година.

Това са данни на Световната здравна организация [153].

На табл. 3.1. е представено разпределението на ПТП по участъци от пътя в

България (т. 3.2). Най-много ПТП има на пътни улични участъци.

Най-голям брой ПТП със загинали и ранени възникват на пътните улични участъци,

следвани от

кръстовищата. В глава

6 е избрано

приложението на

модели за

прогнозиране на ПТП

на кръстовища в град

София, тъй като

съотношението брой

възникнали

произшествия към

площ на кръстовището

е значително по-голямо

от колкото брой

произшествия към

дължина на пътните

улични участъци (табл.

3.1). Основните

пътнотранспортни

проблеми в България

(т. 3.3) могат да бъдат

определени като:

задръствания, замърсяване на околната среда, недостатъчно надежден

обществен градски транспорт, допринасящ за увеличеното използване на личните

автомобили и ниско ниво на пътната безопасност. [70]

Почти 70 % от сериозните ПТП възникват в големите градове. Индексът ниво на

транспортната инцидентност за милион граждани е 122,6 (значително по-голям в

сравнение с други европейски държави, където е между 60 и 80 - Норвегия,

Холандия, Швеция и др.) [66][70].

9

3.4 Изводи В тази глава във връзка с транспортната безопасност е представената подробна

статистическа информация за брой произшествия по пътищата на България,

разпределени по години, според пътния участък, по тип на произшествието, месец и

ден на възникване, според разпределението на загиналите участници в движението

по възраст (т. 3.2 и т.3.3).

За 2016 г. най- много възникнали произшествия са от типа „удар на пешеходец

(като в предходните години, най-много загинали участници в движението са водачи

от 25 до 64 годишна възраст). Загиналите са основно мъже, водачи. Сред

пешеходците най-много загинали са на възраст над 64 години, следвани от тези във

възрастовата група 25-64 години. Най-много произшествия са възникнали на

първокласни пътища, следвани от автомагистрали. По вида на пътния участък най-

много произшествия има на пътен уличен участък, следвани от произшествията на

кръстовища, през светлата част от денонощието, през месеците август, септември,

юли и май 2016 г.

Представен е броят убити и ранени в пътнотранспортни произшествия за периода

1951-2015 (фиг. 3.15). Ниският брой на убитите и ранени през годините от 1951 до

1963 се дължи на недостатъчното използване на собствени превозни средства.

Данните от 2015 и последните години показват, че е от изключителна важност да се

работи за намаляване на пътнотранспортни произшествия и респективно в посока

подобряване на пътната безопасност.

На база на

труд [15] e

посочена

стратегията на

България за

редуциране на

броя на

произшествият

а до 2020 г.

Следва да се

отбележи, че

подходите към

аварийността,

които могат да

бъдат ползвани

силно се

различават.

Това се отнася

до значението на произшествието, причините, методите и техниките, с които се

цели намаляването им, ролята на организацията и управлението на трафика. Част от

съществуващите методи и подходи за оценка и подобряване на безопасността са

представени в следващите глави.

Глава 4 Методи за изследване на пътната безопасност

4.1. Основни насоки и методи за анализ и оценка на безопасността на

движението Безопасността на движението може да бъде оценявана чрез използване на

статистически данни (количествени или статистически методи) и чрез измерване на

параметри за косвена оценка (косвени методи). В тази глава са разгледани:

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

Фиг. 3.15 Брой загинали и ранени при ПТП за периода 1951 - 2015 г.

Убити

Ранени

10

регистрацията и отчета на пътнотранспортните произшествия, някои от най-често

използваните методи за анализ на пътната безопасност, вероятни причини за

възникване на различни типове произшествия, необходими данни за анализ на

безопасността, възможни мерки за подобряване на безопасността, цели и стратегии

за предотвратяване на произшествия.

Съществуващите методи се делят на количествени методи (включващи и

статистическите) и косвени методи.

Количествените (в частност статистическите) методи позволяват да се

получи най-обобщаваща и точна оценка за безопасността на движението.

Косвените методи за оценяване на безопасността на движението имат едно

много важно предимство пред статистическите – не са необходими статистически

данни за ПТП.

- Косвени методи:

1) Метод на конфликтните точки

Този метод [43, 44] се използва за оценяване на възможната степен на

опасност на кръстовище или пътен възел и за сравнителен анализ.

2) Метод на конфликтните ситуации - специалистите по организация и

безопасност на движението са оценили неговите положителни качества и днес той е

един от най-прилаганите и най-перспективните методи за визуална оценка на

безопасността на движението. Все още съществуват различия по терминологията,

методологията и степенуването на опасността на конфликта.

3) Метод „шум на ускорението”

В основата на метода е заложена хипотезата, че движението с постоянна скорост е

по-безопасно и че относителната скорост между автомобилите се доближава до

нула.

4) Методи на комплексни измервания

В тези методи [83], [107] се използват количествени показатели, които се

получават от стойностите на различни параметри на движението – време, път,

скорост, отклонение на управляващите колела и др.

- Количествени методи:

Целта на тези методи е да се получат оценки на абсолютни и относителни

показатели на безопасността, като се използват данните за ПТП. Абсолютните

статистически показатели са: общ брой ПТП, убити и ранени. Те се изчисляват за

определен период и тяхното сравняване с минали периоди позволява да се направят

изводи за нивото на безопасността. Към количествените анализи може да бъде

причислено така нареченото "директно сравнение на броя произшествия”. То

включва изчисляване на броя на произшествията за същия период от време преди и

след изпълнението на мерки за безопасност или за един и същ период от време на

различни пътни участъци. Тази процедура е неточна спрямо места с голям брой

превозни средства и това е основен недостатък.

- Топографски анализ- целта му е да се определят местата по пътищата и улиците,

където са концентрирани ПТП. Тези места се наричат участъци с концетрация на

ПТП или опасни участъци, но тяхната същност е една – места, където по-често

възникват ПТП. В практиката се използва необоснован критерий за класифициране

на такова място – три и повече ПТП на едно място.

- Методи за статистически анализ на пътната безопасност

Две често използваните техники за определяне на транспортни модели за

прогнозиране на броя на произшествията са: 1) анализ на очакваните стойности и

2) клъстерен анализ. Подходящо обобщение на данните за транспортни

11

произшествия също могат да бъдат използвани за определяне на транспортни

модели [68]

-„Анализ на очакваните стойности” е математически метод, използван за

идентифициране на места с необичайни характеристики на произшествията. Този

анализ трябва да се използва само за сравнение на участъци/места с подобни

характеристики (например, геометрични характеристики, брой транспортни

средства за период и контрол на трафика), тъй като анализът не отчита, нивото на

експозицията на участниците в движението на условия за възникване на ПТП.

Използва се (4.3):

(4.3) E = x ± zS, където:

E - oчакван диапазон (област/обхват) на броя на пътнотранспортните

произшествия за период, x - среден брой на транспортните произшествия за участък

за период; S - оценена стандартна девиация (средноквадратично отклонение) на

честотата на транспортните произшествия за период; z - число от

средноквадратично отклонение, кореспондиращо на изискуемото доверително ниво/

доверителен интервал. Клъстер анализът идентифицира всяка необичайна поява на специфичен тип

транспортно произшествие в сравнение с други видове ПТП на пътния участък. -Статистическо сравнение

Има няколко статистически тестове, които могат да бъдат използвани за

сравнение на нивото на безопасност между два или повече участъци или за оценка

на въздействието на една или повече променливи върху появата на ПТП. Тестовете,

които са разгледани теоретично в тази глава са: Т-тест за сравнение на две средни

стойности, тест за пропорционалност за сравняване на две пропорции, Крускал -

Уолис H- тест, както и емпиричния метод на Бейс. Първите три от тези четири

тестове се използват за проверка на хипотези.

Т-тестът може да се използва за определяне дали е налице съществена разлика

между средния брой на произшествията преди и определени периоди от време. В

тези случаи, нулевата хипотеза е:

(4.5) 𝐻0: 𝜇1

= 𝜇2

, [ПТП/период]

В зависимост от изложението на проблема, алтернативната хипотеза може да

приеме една от следните форми: (4.6) 𝐻1: 𝜇1

> 𝜇2

(тест с едностранна критична

област), (4.7) 𝐻1: 𝜇1

< 𝜇2

(тест с едностранна критична област), (4.8) 𝐻1: 𝜇1 ≠ 𝜇2

(тест с двустранна критична област). Очакваните средни стойности и/или вариации

на разпределенията, получени от извадка данни се използват за тестване на

хипотезата, чрез изчисляване на статистически Т-тест, и биват сравнени с подобна

стойност t, получена от теоретично разпределение. Т- стойността се определя от

(4.9):

(4.9) T =X1 −X2

s0√1

n1+

1

n2

, [относителен дял]

където:

T - съотношение между средният брой транспортни произшествия за период

преди и след въведената мярка (ограничение на скоростта);

X1 и X2 - средни стойности на извадката;

𝑛1и 𝑛2- големина на извадката;

12

s0- средноквадратично отклонение при отместването, получено от дисперсията

(4.10):

(4.10) s02 =

(n1−1)s12+(n2−1)s2

2

n1+n2

,

където:

s1 и 𝑠2 - средно квадратично отклонение на извадките, където всяко

средноквадратично се изчислява чрез: si2 =

1

ni−1∑ (Xi − Xi)

ni

j=1

Теоретичната стойност на 𝑡 зависи от степените на свобода и използваното ниво

на значимост за тестването, и дали тестът е за една или две критични области.

Степента на свобода за 𝑡 -разпределението е 𝑛1 + 𝑛2 − 2. Нивото на значимост е

вероятността за отхвърляне на нулевата хипотеза, когато тя е вярна и обикновено се

нарича грешка от първи род. Най-често използваната стойността в изследвания на

транспортната безопасност е 5%, въпреки че и 10%-ната се използва понякога.

Когато изпитването е с една опашка, избраната стойност за 𝑡 е за 𝛼, а когато е за две

опашки, стойността 𝑡 е за 𝛼/2. Областта на отхвърляне на нулевата хипотеза е,

както следва:

Теоретичните 𝑡𝛼 стойности за различни нива на значимост и степени на свобода

обикновено са поместени към методиките за Т-тест. Основният недостатък на теста

е свързан с приемането, че данните са разпределени по Нормален закон, докато

изследванията в литературата показват, че транспортните произшествия по-скоро

следват Поасоново или отрицателно биномно разпределение. Въпреки това,

големите извадки са склонни да притежават подобни недостатъци.

- Тест на пропорционалност - използва се за сравняването на две независими

съотношения (извадки от данни);

- Емпиричен Бейс метод - процедура, която включва специфичното вероятностно

разпределение на променливата и освен това коригира общите недостатъци в

предварителните и последващи проучвания за безопасност, тъй като коригира

регресията със средното отклонение, което може да възникне в резултат на

непроизволен избор на изследвани участъци [20], [68];

- Методи за обобщаване на данни от произшествия - отнасят се към

количествените методи и може да се използват за идентифициране на проблеми с

безопасността, които могат да съществуват на дадено място. Могат да бъдат

използвани за идентифицирането типа на произшествията и за определяне на

възможните причини. Може да има обобщение: по тип, според тежестта на

транспортните произшествия, по допринасящи обстоятелства, по условията на

средата, обобщение по времеви период.

Анализ на безопасността на движението- извършва се благодарение на

относително обективни показатели за оценка на състоянието на пътната

безопасност, които са:

- коефициент на тежест на последствията от пътнотранспортни произшествия,

който се определя от израза:

(4.20) Ks =nf+ni

n , [относителен дял]

- смъртност (коефициент на смъртност) при ПТП се определя от израза:

(4.21) Kf =nf

nf+ni

, [относителен дял]

където:

nf - брой на смъртните случаи в пътнотранспортни произшествия;

13

ni - ранени при пътни произшествия;

n - брой на регистрираните тежки пътнотранспортни произшествия.

Плътността на ПТП за определен период за участък може да се изчисли с помощта

на уравнението:

(4.22) Kdai=

Ni

Li

, [относителен дял]

където

Ni - брой на пътнотранспортните произшествия за период;

Li - дължина на участъка в километри.

- Идентифициране и приоритизиране на опасни места и елементи

Опасни места са участъци от пътя или места, където честотите на произшествията

са по-високи от очакваната стойност за други подобни места или условия. Общия

метод на анализ включва определяне на нивата/честотата на произшествия на базата

на места с подобен трафик и геометрични характеристики. Използва се техника за

идентифициране на възможни опасни места, известна като критичен метод или

метод за определяне на критичното ниво на произшествията, (Critical Crash Rate)

[68].

Методът на критичното ниво на ПТП включва следния израз:

(4.23) CR = A +0,5

TB+ TF√

A

TB , [брой ПТП/период]

където:

CR - критично ниво на произшествията, на брой изминати километри или на брой

навлизащи превозни средства, A - еквивалентен брой произшествия за типа

инфраструктура, TF - тест фактор, броят на стандартните отклонения при даден

доверителен интервал (z в (4.3)), TB = база на трафика, на брой изминати километри

или на брой навлизащи превозни средства.

Алтернативен метод е използването на индекс, показващ така наречения

„Потенциал за подобряване на безопасността” (ППБ) на дадено място. ППБ може да

се определи за фатални произшествия, такива с травми и с имуществени щети по

отделно. Комбинираният индекс (PSIindex) за мястото, е получен чрез „теглови

фактор” за различни типове произшествия.

4.2 Определяне на възможни причини за произшествия, необходими данни за

анализ на безопасността и възможни мерки за подобряване на безопасността

Разгледани са различни възможни причини за възникване на ПТП и необходими

данни за анализ на ПТП.

4.3 Изводи

В тази глава са разгледани и систематизирани основните количествени

(статистически) и косвени методи за анализ и оценка на безопасността на

движението. Към косвените спадат методите на конфликтните точки, конфликтните

ситуации, „шум на ускорението”, на комплексните измервания и др. Представена е

кратка информация за регистрацията, анализа и отчета на ПТП. Към количествените

и статистически методи са представени: директно сравнение на нивата/честотата на

произшествията, топографски анализ и методи за статистически анализ на пътната

безопасност. Към последните се отнасят: анализ на очакваните стойности,

статистическо сравнение, тест на пропорционалност, Крускал-Уолис H тест,

Емпиричен Бейс метод и идентифициране и приоритизиране на опасни места и

елементи. Представени са и методи за обобщаване на данни от произшествия:

14

обобщение по тип, според тежестта на транспортните произшествия, по

допринасящи обстоятелства, по условията на средата, по времеви период. На база на

[53, 65, 68] са разгледани цели и стратегии за предотвратяване на различни типове

произшествия.

За част от методи, разгледани в тази глава може да се направят следните изводи:

- директно сравнение на нивата/честотата на произшествията - често се

използва като мярка за сравняване на нивото на ПТП по кръстовища и пътни

участъци. Прилага се и в България;

- топографски анализ – използва се за определяне местата по пътищата и улиците,

където са концентрирани ПТП. Отчита честотата на възникване на

пътнотранспортни произшествия, но не се отделя достатъчно внимание на

съпътстващите фактори. Възможни са погрешни заключения;

- анализът на очакваните стойности- трябва да се използва само за сравнение на

участъци/места с подобни характеристики (например, геометрични характеристики,

брой транспортни средства за период и контрол на трафика). Клъстер анализът

идентифицира всяка необичайна поява на специфичен тип транспортно

произшествие в сравнение с други видове ПТП на пътния участък. Въпреки това, е

много трудно да се определят точно специфични характеристики на участъците и

затова е необходимо допитване до специалист, което прави анализа до някаква

степен субективен;

- статистическо сравнение - използва се обикновено за сравнение на нивото на

безопасност между два или повече участъци или за оценка на въздействието на една

или повече променливи върху появата на ПТП. Известни такива методи са: Т-тест за

сравнение на две средни стойности, тест за пропорционалност за сравняване на две

пропорции, Крускал - Уолис H- тест, както и емпиричния метод на Бейс. Първите

три от тези четири тестове се използват за проверка на хипотези. Т-тест и Тест на

пропорционалност се използват за сравняването на две независими съотношения

(извадки от данни). Тестването на хипотези е доказало приложението си и се

използва в много области. Основният недостатък на теста е свързан с приемането,

че данните са разпределени по Нормален закон, докато изследванията в

литературата показват, че транспортните произшествия по-скоро следват Поасоново

или отрицателно биномно разпределение. Въпреки това, големите извадки са

склонни да притежават подобни недостатъци.

- Крускал-Уолис H тест – използва се за тестване на хипотези. Резултатът е

свързан с вида на закона за разпределение на данните и е важно какъв закон ще се

приеме.

- Емпиричен Бейс метод - процедура, която включва специфичното вероятностно

разпределение на променливата и освен това коригира общите недостатъци в

предварителните и последващи проучвания за безопасност, тъй като коригира

регресията със средното отклонение, което може да възникне в резултат на

непроизволен избор на изследвани участъци. Недостатък е необходимостта от

събиране на голям брой комплексни статистически данни за достатъчен брой

години.

- Идентифициране и приоритизиране на опасни места и елементи – относително

обективен метод, изискващ използването на достатъчен брой данни за произшествия

и техните честоти.

- Потенциал за подобряване на безопасността (ППБ) и индикатор за оценка

ефективността на мероприятия за подобряване на безопасността – изискват

15

достатъчен брой статистически данни. Не се ползват до момента в български

условия. Приложението им е представено в глава 5.

- Методи за обобщаване на данни от произшествия - включват обобщение по

тип, според тежестта на ПТП, по допринасящи обстоятелства и по условията на

средата. Недостатъкът при използването на еквивалентната тежест на ПТП е

голямата разлика между скалите за сериозност за фаталните произшествия и

произшествията с имуществени щети - място с една фатално произшествие ще се

счита за много по-опасно от такова с девет произшествия с имуществени щети.

Представени са и: коефициент на тежест на последствията от пътнотранспортни

произшествия и коефициент на смъртност при ПТП и плътността на ПТП. Трите

показатели са обективни, за тях са необходими статистически данни и се използват

и в български условия.

Следва да се препоръча ползването на всички възможни и налични изброени

методи в тази глава за точното определяне на причините за възникването на

произшествията, категоризирането им и анализирането и оценката на безопасността.

Глава 5 Изследване на приложимостта на методи при определяне и оценка на

пътната безопасност при различни условия

5.1 Избор и адаптиране на методи за изследване на пътната безопасност на

кръстовища и пътни участъци

Във връзка с целите на дисертационния

труд са събрани на статистически данни за

кръстовища и пътни участъци в София и

изобщо в България.

Чрез директно сравнение на нивата/

честотите на произшествията се получават

следните резултати за избрани кръстовища: Кръстовището с най-високо ниво на

произшествията е 4-ти километър, следвано

от бул. Христо Ботев - бул. Т. Александров,

Сточна гара, бул. К. Величков - бул. А.

Стамболийски и др. Високото ниво на

произшествията се дължи на високите

стойности на транспортните потоци,

преплитането на траекториите им и

конструкцията на кръстовищата.

Приложени са още методи, описани в

предходната глава, чиито резултати са

представени в 5.5. Изводи.

5.2. Анкета за произшествията с пешеходци и велосипедисти в София за

периода октомври 2010- януари 2011 г.

Изработена е анкета с цел установяване на независими резултати от произшествия

(Фиг. 5.1) Анкетата е проведена сред пострадали пешеходци и велосипедисти и е

разработена на 2 нива:

Ниво 1: Определяне на целевата аудитория на направената анкета, а именно

велосипедисти и пешеходци от всички възрастови групи. Анкетата е разпространена

в интернет пространството чрез регистриране в различни форуми за велосипедисти

и пешеходци.

Резултатът от анкетата са 109 попълнени въпросници, разпределени по групи

произшествия.

16

Ниво 2: Основни цели на анкетата за произшествията: да се събере информация за

произшествията с пешеходци и велосипедисти, да се съберат статистически данни

за броя произшествия с велосипедисти и пешеходци на местата със светофари, на

кръстовищата и пешеходните пътеки на булеварди, при които е имало наличие и на

превозни средства.

Първоначално изследване, се състои и в изработване на въпросите, използване на

програма за анкети в интернет, чрез която въпросника да стигне до по- широка

аудитория и разпространение на информация за анкетата, чрез регистрация в

различни форуми и сайтове за велосипедисти и пешеходци. Анкетата е в интернет

пространството от месец октомври 2010 до януари 2011 г. и има добри отзиви.

Структура на въпросника за интервютата: демографска (възраст и пол), режим/

роля в пътуването (пешеходец, велосипедист), вид на велосипеда и изправност,

дата, час и място на възникване на произшествието и други.

Анкетата е попълнена от 109 човека в интернет пространството, като резултатите

от нея недвусмислено показват, че има определен брой велосипедисти и пешеходци,

които претърпяват произшествия, които не са записани в протоколи за ПТП, тъй

като не е потърсена лекарска помощ. Анкетата е попълнена от 95 мъже и 14 жени,

51 пешеходци и 58 велосипедисти.

5.3. Модели за прогнозиране на произшествията с велосипедисти и пешеходци

От проведения литературен обзор и главно източници [129, 130, 131, 132, 133]

следва извода, че 37% от произшествия на пътя не засягат превозни средства. Също

така има произшествия само с пешеходци или между пешеходец и велосипедист,

възникващи извън пътя. Изследвания показват, че по-възрастните хора са рисковата

група и са в по-неблагоприятна позиция [25, 47]. Въз основа на проведения

литературен обзор в настоящата дисертация е избран следният модел за

прогнозиране на произшествията с велосипедисти и пешеходци [133]:

(5.1) A = kQaαQb

β, [брой ПТП/период]

където:

A - прогнозен брой произшествия (брой произшествия за период);

𝑄𝑎

и 𝑄𝑏 - среднодневен брой автомобили, велосипедисти или пешеходци;

𝑘, 𝛼, 𝛽 - параметри на модела.

Функционалната форма на модела има следния вид:

(5.2) A = b0x1b1x2

b2 , [брой ПТП/период] където:

A - брой произшествия за изследвания период;

𝑥𝑛 - среднодневен брой превозни средства, пешеходци или велосипедисти;

𝑏𝑛- коефициенти на модела.

Биха могли да се използват и други променливи, характеризиращи влиянието на

други фактори върху безопасността на движението (широчина на пътното платно,

широчина на пешеходната пътека и др.). Те допълнително усложняват модела и

няма да бъдат използвани.

Модел 1. Произшествие с участието на автомобил и велосипедист, движещи се в

една и съща посока

Видът на модела за този тип произшествия е следния:

(5.3) A1 = 0,00075q10,2865c1

0,0909, [брой ПТП/3 год. ]

където:

17

q1 - среднодневен брой превозни средства за едно направление (подход към

кръстовището);

c1 - среднодневен брой велосипедисти за подход (подход към кръстовището).

Получените резултати за модел 1 са представени в таблица 5.11 и фиг. 5.3.2.

Аналогично са изчислени прогнозните произшествия за останалите модели:

Модел 2. Произшествия между автомобил и велосипедист при ляв завой на

автомобила, Модел 3. Произшествия между дяснозавиващ автомобил и пресичащ

пешеходец и Модел 4. Произшествие с автомобил и пешеходец на пешеходна

пътека.

Може да се отбележи, че и четирите модела за прогнозиране на произшествията

работят, с изключение на изследванията на големи обеми транспортни средства.

Това се забелязва и на фигурите към модел М3, където има рязко увеличение в

разликата между последните два интервала.

5.4. Изследване влиянието на атмосферните условия и транспортната

инфраструктура върху транспортните произшествия в избран участък и

кръстовище

В т. 5.4.1 Пътни условия в участъка "Перник - Владая" и т. 5.4.2 Анализ на

условията за движение и безопасност в район с висока концентрация на

произшествия e избран пътен участък "Перник - Владая" с дължина 300 м и участък

с висока концентрация на произшествия - кръстовището на село Рударци като са

изчислени различни коефициенти, свързани с безопасността.

5.5 Изводи

В тази глава са разгледани подходящи методи за ползване в реални

експлоатационни условия. Могат да се направят следните изводи: в т. 5.1.1 чрез

чрез метода описан в глава 4 „Директно сравнение на нивата/честотата на

произшествията” за избрани кръстовища е изчислено нивото на

пътнотранспортните произшествия на един милион навлизащи транспортни

средства. Кръстовището с най-високо ниво на произшествията е 4-ти километър,

следвано от бул. Христо Ботев - бул. Т. Александров, Сточна гара, бул. К. Величков-

бул. А. Стамболийски и др. Високото ниво на произшествията се дължи на високите

стойности на транспортните потоци, преплитането на траекториите им и

конструкцията на кръстовищата.

В т. 5.1.2. е изследвана безопасността по участъци от транспортната мрежа.

Избрани са участъци от транспортната мрежа на град София. Представени са данни

за пътнотранспортните произшествия и на база на тях и на среднодневните

транспортни потоци и дължините на участъците е изчислен броя на

пътнотранспортните произшествия на 100 милиона изминати километри и

18

съответно броя произшествия с фатален изход на 100 милиона изминати километри:

съответно Nkm и Nkmf. Определени са двата показателя за седем булеварда в град

София. С най-много произшествия с фатален изход на 100 милиона изминати

километри е бул. Цар Борис III, следван от бул. Симеоновско шосе и бул. България.

Бул. Цар Борис III е с 1,8089 (почти 2) произшествия с фатален изход по-опасен от

бул. Ломско шосе.

В т.5.1.3. са определени типовете произшествия с по-голяма вероятност на

възникване на дадено кръстовище. За изследването са избрани 12 кръстовища, като

са представени данни за брой произшествия между транспортни средства, движещи

се в една посока и данни за брой произшествия при ляв завой. От резултатите може

да се направи извода, че единственото кръстовище с по-голяма стойност за ляв

завой (надвишава очаквания диапазон) е кръстовището на цар Симеон и бул. Иван

Вазов.

В т. 5.1.4. е изследвано влиянието на брой ленти върху безопасността на

движението на избрани пътни участъци. Няма значителна разлика в броя

пътнотранспортни произшествия с тежкотоварни автомобили на двулентови

извънградски пътища в сравнение с този на многолентови извънградски пътища.

Въпреки това, във връзка с получените резултати, може да се каже, че средния брой

ПТП с тежкотоварни автомобили на двулентови участъци е малко по-голям от този

на многолентовите.

В т. 5.1.5. е извършен анализ на значими разлики в тежестта на пътно-

транспортни произшествия. Приема се нулева хипотезa, че броя на ПТП с фатален

изход и с ранени на несигнализирани кръстовища е един и същ и на сигнализирани

кръстовища. вероятността за възникване на ПТП с фатален изход и с ранени на

несигнализирани кръстовища е равна на (не е значително по-голяма от)

вероятността за възникване на ПТП с фатален изход и с ранени на сигнализирани

кръстовища.

В т. 5.1.6 е представен начин за идентифициране на опасните места по

транспортната мрежа чрез описаната в глава 4 методика, и индикатора за оценка

на ефективността на мероприятията за подобряване на безопасността. Избран за

изследването е пътен възел Яна, участък с дължина 8,46 км от връзката на

автомагистрала „Хемус” със Софийски околовръстен път, определен за

рехабилитация през 2011 г. Направен е изводът, че тъй като съотношението не

надвишава 1, вероятно няма да възникне проблем с безопасността. Специфичните

протоколи за произшествията за участъка трябва все пак да бъдат преглеждани, за

да бъдат препоръчвани подходящи мерки за повишаване на безопасността.

В т. 5.1.7 са разгледани загубите от произшествия с ранени участници в

движението. За целите на изследването е избрана ул. „Васил Петлешков” в град

София и е проверено приложението на комбиниран индекс, PSIindex. Използвана е

т.нар. функция за представяне на безопасността. Изчислени са: теглови фактор „w”

и дългосрочната средна стойност на произшествия със ранени (minjury). Чрез тях са

получени загубите от пътнотранспортни произшествия с наранявания на ул. Васил

Петлешков. Сумата не е значителна, но ако възникнат и произшествия с фатален

изход през следващите години, стойността би се покачила значително. При

изчисляване на всички индекси за всички кръстовища и пътни участъци от пътната

мрежа на България, загубите от произшествия биха били огромни. Необходимо е да

се вземат незабавни и най-вече правилни мерки за подобряване на безопасността на

изследваната улица.

В т. 5.2. е представена анкета за произшествията с пешеходци и велосипедисти в

19

София за периода октомври 2010- януари 2011 г. Анализът на анкетата установява,

че поднесени по подходящ начин, въпросите могат да послужат за основа за

изработване на модели за прогнозиране на произшествията. Необходимо е разбира

се попълване от по- широк кръг хора.

В т. 5.3. са разгледани общо четири модели за прогнозиране на произшествията с

велосипедисти и пешеходци: с участието на превозно средство и велосипедист,

движещи се в една и съща посока, произшествия между превозно средство и

велосипедист при ляв завой на превозното средство, произшествия между

дяснозавиващо превозно средство и пресичащ пешеходец, произшествия с превозно

средство и пешеходец на пешеходна пътека. Четирите модела за прогнозиране на

произшествията работят, с изключение на изследванията на големи обеми

транспортни средства. Това се забелява и на фигурите към модел М3, където има

рязко увеличение в разликата между последните два интервала.

В т. 5.4 е избран е пътен участък "Перник - Владая" с идентификационен номер I-

1Б с дължина 300 м и участък с висока концентрация на произшествия -

кръстовището на село Рударци. Плътността на произшествията за периода от 5

години за пътя „Перник-Владая” е 25 ПТП/км. Средната плътност за периода е 5,01

ПТП/км и е изчислена чрез средната стойност на броя ПТП за периода- 41,6 ПТП и

дължината на участъка 8,3 км. За 2012 г. за участък I-1Б (0,300 км от пътя), при

възникнали 11 ПТП тази плътност е 36,66 ПТП/км. Средната плътност за периода е

82 ПТП за 1 год./км и е изчислена чрез средната стойност на броя ПТП за периода-

24,6 ПТП и дължината на участъка 0,300 км. Това показва, че този участък е с 16,37

пъти по-голяма плътност на възникване на произшествията от колкото пътя

„Перник-Владая”. Приблизително 90% от инцидентите са възникнали на прави

хоризонтални участъци. Най-очевидната причина е липсата на скоростна лента за

движение.

Всички изброени в тази глава методи, модели и анкета доказват, че могат да бъдат

успешно ползвани в български условия. С цел по-доброто познаване на участъците

и причините за възникване на произшествията е необходимо внимателно изследване

на местата на възникване на произшествията, събиране на статистическа

информация и взимане на подходящи управленски решения.

Глава 6 Mодел за прогнозиране на произшествията в зависимост от

параметрите на инфраструктурата и големината на трафика

Както беше споменато, пътнотранспортните произшествия обикновено се дължат

на и са причинени от комбинацията на повече от два от следните фактори:

геометрия на инфраструктурата, особености, свързани с човешкия фактор и

превозното средство и с околната среда.

Моделите за прогнозиране на произшествията зависят главно от фактори

(променливи), които се различават в зависимост от конкретните условия. Основната

трудност произлиза от необходимостта от събиране на значителен брой комплексни

данни. Предложените методики в различни трудове са полезен инструмент за

ефективното разбиране на конкретните събития на градските кръстовища и пътни

участъци и евентуалната организация за подобряване на общата безопасност на

пътната мрежа.

Моделирането на влияещите фактори върху безопасността по пътищата, не е в

основата на планирането и управлението на трафика в градовете. Поради тази

причина настоящата част от разработката разглежда възможностите за адаптиране и

прилагане на модел за прогнозиране на произшествията в град София.

20

Избор и адаптиране на методика за изследване на безопасността на кръстовища

в град София

Проведеното проучване на литературните източници и научни разработки в

областта на моделите за прогнозиране броя на произшествията (Accident Prediction

Models) показа, че с най-широко приложение е моделът от вида биномна регресия

(6.1), [55, 52, 98, 116, 137, 138, 139 и др.]:

(6.1) Ni = e(b0+b1X1+,……,+bnXn), [прогнозен брой ПТП/период] където:

Ni – прогнозен брой произшествия;

b0, … . . , bn – коефициенти на уравнението, определени въз основа на наличните

статистически данни.

Процедурата по изчисляването, използвана за получаване на регресионните

коефициенти е в пряка зависимост от приетия вид на разпределението на Ni:

логнормални регресионни модели и логлинейни Поасонови модели.

За целта на изследването след провеждане на задълбочен анализ бе избран

регресионен модел за прогнозиране на пътнотранспортните произшествия. Целта на

статистическите модели от този тип е да допринесат до разкриване на връзката

между функцията на очаквания брой ПТП, Ni = ml, на i-то кръстовище с „𝑛” на

брой параметри на

кръстовището:

𝑋1, 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 (описващи

геометричния дизайн, типа

на контрол на трафика,

обема на транспортните

потоци и др).

Логнормалните

регресионни модели на

връзката между Ni

и 𝑋1, 𝑋2, … , 𝑋𝑛 се базират

на приемането, че

натуралния логаритъм

на Ni следва Нормално

разпределение със средна

стойност ml и дисперсия

𝜎2.

Приема се, че Ni следва

логнорално разпределение,

което е разумен избор

винаги, когато данните не

са отрицателни числа и

предполагайки, че е

необходим модел с

положителна асиметрия и

математическото очакване

е сравнително голямо. Този

модел гарантира, че

21

прогнозният брой ПТП ще е положително число. След анализ на съществуващи

литературни източници се предлагат следните влияещи върху безопасността

фактори: интензивност на главния път (среднодневен брой превозни средства),

интензивност на второстепенния път (среднодневен брой превозни средства), брой

ленти за движение (платно) на главния и на второстеспенния път, широчина на

лентата на главния и второстепенния път (метри), наличие на отделна лента за десен

завой на главния и второстепенния път и др. Зависимата променлива е брой

произшествия. 6.1. Теоретична постановка

Избраната последователност, с която се работи при моделирането е представена

на фигура 6.1.

Последователността за изчисляване на прогнозния брой произшествия със

загинали и ранени на даден вид кръстовище е следната:

Стъпка 1. Събиране на статистически данни за параметрите на кръстовищата

Основните дейности в тази част от изследването са свързани с идентифицирането

на данните за геометричния дизайн, обема на трафика, данните за произшествията

за кръстовища и други, които са подходящи за включване в модели за прогнозиране

на произшествията. В разглежданите модели са включени и брой конфликтни точки

и интензивност на пешеходното движение, както и наличие на пешеходни пътеки,

които не са ползвани до сега в един и същ модел, в наличните общодостъпни научни

трудове.

Във връзка с изследването са избрани регулирани със светофарна уредба

кръстообразни, както и Т- и У- образни регулирани с пътни знаци кръстовища в

град София. Останалите типове не са разгледани, поради недостатъчната

статистическа информация. Изследваните кръстообразни кръстовища са 74 на брой,

Т- и У- образни регулирани с пътни знаци кръстовища - 62 на брой общо. Т и У-

образните кръстовища са разгледани в общ модел.

Стъпка 2. Определяне на броя променливи, които да бъдат включени в моделите

за прогнозиране на произшествията (съставяне на един модел с две подточки за

два типа кръстовища)

Тази част от уточняването на вида на моделите е една от най-трудните, тъй като

много трудове препоръчват различни влияещи фактори (променливи). Повечето от

моделите [55, 108, 63, 64, 72] са с променливи, свързани само със среднодневен брой

превозни средства и геометрия на кръстовищата (брой ленти за движение за подход,

тип на кръстовището и т.н.). Има и такива, в които са включени и фактори,

свързани със скоростта. Конкретно в настоящето изследване, може да се каже, че е

избран т.нар. „Модел на прогнозиране на произшествията с произволен ефект на

влияещите фактори” (Random Effect Prediction Model), който е наречен така заради

включването на различни по произход променливи, влияещи на произшествията

(т.е. не само свързаните с инфраструктурата и брой превозни средства). За този

модел се говори в [52, 98, 116, 137, 138, 139 и др.].

Стъпка 3. Определяне на факторите, влияещи върху безопасността

Някои от подбраните фактори е възможно да не влияят достатъчно върху пътната

аварийност. Следва тези фактори да бъдат премахнати от моделите за прогнозиране

на произшествията. За това в модела, се използват следващите две стъпки 4 и 5, при

които чрез различни математически операции се определят влияещите независими

фактори.

22

Стъпка 4. Използване на корелационна матрица за пресяване на независимите

променливи

Премахване на една от всеки две променливи (фактори) със силна корелация

помежду им (над 0,5). Целта е да останат променливите, които са независими

помежду си. След премахването им за първия модел остават 17 променливи (общо),

а за втория 14 променливи (общо).

Стъпка 5. Прилагане на многофакторна стъпкова регресия за получаване на

регресионно уравнение с влияещите фактори

Използват се два софтуерни продукти - Statgraphics и Statistica 7, като се прилага

многофакторна стъпкова регресия напред. Получените резултати от двата продукта

се сравняват и се избира този модел, който е с по- висок R2 . Резултатът от

прилагането на тази регресия е определянето на независимите фактори, влияещи

върху нивото на опасността на кръстовището под формата на брой произшествия.

Стъпка 6. Извеждане на регресионно уравнение за прогнозиране на броя

произшествия

Получаването на регресионното уравнение в зависимост от вече определените

независими фактори се извършва чрез използването на софтуерен продукт, по който

са избрани тези фактори. Така се получават коефициентите на биномно уравнение.

Стъпка 7 Проверка за значимост

На база на получените параметри на уравнението се проверява значимостта на

резултатите чрез Критерий на Фишер.

6.2. Практическо приложение

Стъпка 1. Събиране на статистически данни за параметрите на

кръстовищата:

Поради ограничения брой статистични данни относно изследваните видове

кръстовища и възникналите произшествия (има пълни данни, но само за периода

2014-2016 год.) трябва да се уточни, че допълнителни такива биха увеличили

точността на моделите. За моделиране на променливите на моделите са използвани

специализирани софтуерни продукти за обработка на статистически данни- Statistica

7 и Statgraphics.

Стъпка 2. Определяне на броя променливи, които да бъдат включени в моделите

за прогнозиране на произшествията (съставен е един модел с две подточки за два

типа кръстовища).

На базата на събраната статистическа информация се реализират два практически

модели:

Модел 1. Произшествия със загинали и ранени с участието на превозни средства

на кръстообразни кръстовища със светофарна уредба

Този модел е с общо 22 фактори (променливи), от които 1 зависима (брой

произшествия със загинали и ранени при удар между две превозни средства за 3

годишен период) и 21 независими променливи: интензивност на главния път

(среднодневен брой превозни средства), интензивност на второстепенния път

(среднодневен брой превозни средства), интензивност на пешеходното движение на

главния и второстепенния път (среднодневен брой пешеходци), брой конфликтни

точки, наличие на трамвайни линии на главния и второстепенния път, брой ленти за

подход на главния и второстепенния път, широчина на лентата на главния и

второстепенния път, брой отделни ленти за десен завой на главния и

второстепенния път, двупосочно движение на двата пътя, отделни ленти за ляв

завой на двата пътя, отделящи пространства на двата пътя (мантинели, острови) и

наличие на пешеходни пътеки на двата пътя. Изследваните кръстовища са 74.

23

Модел 2. Произшествия със загинали и ранени с участието на превозни средства

на Т- и У-образни регулирани с пътни знаци кръстовища

Този модел е с общо 16 променливи (фактори), от които 1 зависима променлива

(брой произшествия със загинали и ранени на този тип кръстовища за 3 години) и 15

независими променливи: интензивност на главния път (среднодневен брой превозни

средства), интензивност на второстепенния път (среднодневен брой превозни

средства), интензивност на пешеходното движение на главния и второстепенния път

(среднодневен брой пешеходци), брой конфликтни точки, брой ленти за подход на

главния и второстепенния път, широчина на лентата на главния и второстепенния

път, брой отделни ленти за десен завой на главния и второстепенния път,

двупосочно движение на двата пътя, отделящи пространства на главния път

(мантинели, острови) и наличие на пешеходни пътеки на главния път. Изследваните

кръстовища са 62.

Стъпка 3: Определяне на факторите, влияещи върху безопасността

Някои от подбраните фактори е възможно да не влияят достатъчно върху пътната

безопасност. Следва тези фактори да бъдат премахнати от моделите за прогнозиране

на произшествията. В модел 1 първоначалния брой фактори е 21. В модел 2 са

използвани същите фактори, но тъй като някои от тях не са се проявили достатъчно

в експлоатационната обстановка, те отпадат и в процеса на моделиране остават

останалите.

Стъпка 4: Използване на корелационна матрица за пресяване на независимите

променливи

На база на определянето на корелационните коефициенти и премахване на една от

всеки две променливи (фактори) със силна корелация помежду им (над 0,5) за

първия модел остават 17 променливи (общо), а за втория 14 променливи (общо).

Използван в софтуерен продукт Statistica 7.

Стъпка 5: Прилагане на многофакторна стъпкова регресия за получаване на

регресионно уравнение от влияещите фактори

За Модел 1 чрез чрез многофакторна стъпкова регресия се получават следните

резултати:

Изчисленията са направени с два софтуерни продукти - Statgraphics и Statistica 7.

Регресионното уравнение при използването на Statgraphics описва при модел 1:

0,7905 от извадката, което е достатъчна стойност за 𝑅2. Получава се следното

уравнение:

(6.2) Y1,i = −4,41613 + 0,0000717074X2 + 0,000082024X3 + 0,118481X5 +

+0,33772X8 + 1,49215X10 , [брой ПТП/3 год. ] където:

Y1,i – прогнозен брой пътнотранспортни произшествия за тригодишен период;

X2 – интензивност на движението по главния път (среднодневен брой превозни

средства);

X3 – интензивност на движението по второстепенния път (среднодневен брой

превозни средства);

X5 – брой конфликтни точки;

X8 – брой ленти на второстепенния път за подход;

X10 – широчина на лентата на второстепенния път (метри);

𝑖 = 1,2, … , 𝑛 − пореден номер на кръстовище.

Номерата на факторите отговарят на колоните в табл.6.4. Сравненията между

реалните данни и прогнозните е представено на фиг. 6.2 и табл. 6.5.

Чрез използване на Statistica 7 се получава следното уравнение:

24

(6.3) Y1,i = −3,62498 + 0,00006X1 + 0,00009X2 + 1,28289X3 + 0,22915X4 +

+0,11115X5 − 0,28143X6 + 0,26381X7 + 0,18946X8 + +0,00002X9, [брой ПТП/3 год. ]

където

Y1,i – прогнозен брой пътнотранспортни произшествия за тригодишен период;

X1 - интензивност на главния път (среднодневен брой превозни средства);

X2 - интензивност на второстепенния път (среднодневен брой превозни средства);

X3 - широчина на лентата на второстепенния път (метри);

X4 - брой ленти за подход на второстепенния път;

X5 - брой конфликтни точки;

X6 - наличие на пешеходна пътека на второстепенния път;

X7 – отделна лента за ляв завой на второстепенния път;

X8 - отделящи пространства (мантинели, острови) по второстепенния път;

X9 - интензивност на пешеходното движение по главния път (среднодневен брой

пешеходци);

𝑅2 = 0,9053.

За следващата стъпка се използват факторите от второто уравнение, тъй като 𝑅2 е

с по-висока стойност, следователно описва по-добре извадката от данни.

Резултатите от стъпковата регресия са представени в табл. 6.6, табл. 6.7 и на фиг.

6.3.

За модел 2 чрез чрез многофакторна стъпкова регресия се получават следните

резултати:

Стъпкова регресия с избран софтуер Statgraphics. Резултатите от регресията са

следните:

(6.4) Y2,i = −0,250239 + 0,000113837X2 + 0,0000582356X3 +

+0,0000710557X4, [брой ПТП/3 год. ] където

Y2,i – прогнозен брой пътнотранспортни произшествия за тригодишен период;

X2 – интензивност на главния път (среднодневен брой превозни средства);

X3 – интензивност на второстепенния път (среднодневен брой превозни средства);

X4 – интензивност на пешеходното движение по главния път (среднодневен брой

пешеходци);

Номерата на факторите отговарят на колоните в таблиците към модела.

𝑅2 = 0,66663.

Стъпкова регресия посредством Statistica 7:

(6.5) Y2,i = −8,10906 + 0,00011X1 + 0,00008X2 + 0,00007X3 + 2,83730X4

−0,32603X5 − 0, 23168X6, [брой ПТП/3 год. ] Останали са следните променливи:

X1 – интензивност на главния път (среднодневен брой превозни средства),

X2 – интензивност на пешеходното движение по второстепенния път

(среднодневен брой пешеходци);

X3 – интензивност на второстепенния път (среднодневен брой превозни средства);

X4 – широчина на лентата на главния път (метри);

X5 – наличие на пешеходна пътека на главния път;

X6 – брой отделни ленти за десен завой по главния път.

𝑅2 = 0,8357.

За следващата стъпка се използват факторите от второто уравнение, тъй като 𝑅2 е

с по-висока стойност, следователно описва по-добре извадката от данни.

25

Стъпка 6. Извеждане на регресионно уравнение за прогнозиране на броя

произшествия

Използван е метод на най-малките квадрати при въвеждане на биномна регресия

чрез програмен продукт Statistica 7 и факторите, получени от стъпковата регресия.

Модел 1. Произшествия със загинали и ранени с участието на превозни средства

на кръстообразни кръстовища със светофарна уредба

(6.6) N1,i = e(

−1,05687+0,00002X1+0,00002X2+0,00001X3+0,03898X4++0,09062X5+0,35291X6+0,06340X7+0,08438X8−0,09634X9

), [брой ПТП/3 год. ]

където:

N1,i – прогнозен брой пътнотранспортни произшествия със загинали и ранени за

тригодишен период на дадения вид кръстовища;

X1 – интензивност на движението по главния път (среднодневен брой превозни

средства),

X2 – интензивност на движението по второстепенния път (среднодневен брой

превозни средства);

X3 – интензивност на пешеходното движение по главния път (среднодневен брой

пешеходци);

X4 – брой конфликтни точки;

X5 – брой ленти за платно на второстепенния път;

X6 – широчина на лентата на второстепенния път(метри);

X7 – отделна лента за ляв завой на второстепенния път;

X8 – отделящи пространства (мантинели, острови) по второстепенния път;

X9 – наличие на пешеходна пътека на второстепенния път.

𝑅2 = 0,9047257.

Резултатите са представени на фиг. 6.5.

Модел 2. Произшествия със загинали и ранени с участието на превозни средства

на Т- и У-образни регулирани с пътни знаци кръстовища

Видът на модела за този вид произшествия е както следва (6.7):

(6.7) N2,i = e(

−3,78424+0,00004X1+0,00002X2+0,00004X3+1,31737X4++0,08515X5−0,14549X6

), [брой ПТП/3 год. ]

където:

N2,i – прогнозен брой пътнотранспортни произшествия със загинали и ранени за

тригодишен период на дадения вид кръстовища;

0

1

2

3

4

5

6

7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74

Фиг. 6.5 Модел 1 Сравнение между реалните данни и прогнозните чрез биномна регресия

Брой ПТП между две ПС със загинали и ранени за 3 год. ПТП прогноза

26

X1 – интензивност на движението по на главния път (среднодневен брой превозни

средства);

X2 – интензивност на движението по второстепенния път (среднодневен брой

превозни средства);

X3 – интензивност на пешеходното движение по второстепенния път

(среднодневен брой пешеходци);

X4 – широчина на лентата на второстепенния път (метри);

X5 – отделни ленти за десен завой по главния път;

X6 – наличие на пешеходна пътека на главния път.

𝑅2 = 0,83572855.

Резултатите са представени на фиг. 6.9.

Стъпка 7 Проверка за значимост

За модели 1 и 2 е извършена проверка за значимост чрез критерий на Фишер.

Получената стойност F и за двата модела е значително по-голяма от критичната.

Това доказва значимостта на моделите.

Факторите, които е необходимо да бъдат включени задължително при

разработката на модели за прогнозиране на произшествията са: интензивност на

движението по главния път (среднодневен брой превозни средства),

интензивност на движението по второстепенния път (среднодневен брой

превозни средства), интензивност на пешеходното движение (среднодневен

брой пешеходци), брой конфликтни точки (за модел 1), широчина на лентата за

движение, наличие на пешеходна пътека.

6.3 Изводи

Моделирането на влияещите фактори върху безопасността по пътищата не е

практика при планирането и управлението на градското движение в България, но

би спомогнало подобряването на пътните условия и би дало идеи за подходящи

мерки за подобряване на безопасността. Разработен е модел за прогнозиране на

броя пътнотранспортни произшествия в зависимост от параметрите на пътната

инфраструктура и големината на трафика на базата на използването на

корелационен анализ, многофакторна стъпкова регресия и биномна регресия.

На базата на събраната статистическа информация се реализират два

практически модела: Модел 1. Произшествия със загинали и ранени с участието

на превозни средства на кръстообразни кръстовища със светофарна уредба с

общо 22 фактори (променливи), от които 1 зависима (брой произшествия със

0

1

2

3

4

5

6

7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62

Фиг. 6.9 Модел 2 Сравнение между реалните данни и прогнозните чрез биномна регресия

Брой ПТП със загинали и ранени за 3 години Брой ПТП прогноза чрез биномна регресия

27

загинали и ранени при удар между две превозни средства за 3 годишен период)

и 21 независими променливи при изследвани 74 кръстовища и Модел 2.

Произшествия със загинали и ранени с участието на превозни средства на Т- и

У-образни кръстовища регулирани с пътни знаци с общо 16 променливи

(фактори), от които 1 зависима променлива (брой произшествия със загинали и

ранени на този тип кръстовища за 3 години) и 15 независими променливи при

изследваните 62 кръстовища.

На база на получените резултати за двата модела се определят фактори, които

е необходимо да бъдат включени задължително при разработката на модели за

прогнозиране на произшествията. Извършена е проверка за значимост на

моделите, чрез критерий на Фишер, чрез който се доказва, че те са достатъчно

значими и могат да бъдат използвани за прогнозиране на произшествията на

избраните кръстовища. Предложените два типа модели (на база на основния)

биха могли да се използват при вземане на управленски решения за подобряване

безопасността на движението в градовете, когато е необходима прогноза за

евентуалния брой произшествия, който би могъл да се очаква при определено

натоварване на съответното кръстовище, в зависимост от основните фактори.

Глава 7 Определяне на основните фактори, влияещи върху възникването

на пътнотранспортни произшествия по метод на „експертната оценка”

7.1 Анкетно проучване и определяне на основните фактори, влияещи върху

пътната безопасност с помощта на „метод на експертната оценка”

В тази част от дисертационния труд, се разглежда мнението на експерти и

другите участници в движението за влиянието на фактори, свързани с

инфраструктурата и околната среда върху пътната безопасност. Това е

необходимо с цел да бъде определена степента на съгласуваност на мненията на

експертите и съответно мненията на останалите участници в движението и да се

определят по-важните влияещи фактори.

Методът на експертната оценка е широко използван за допитване до мнението

на специалисти в дадена област. В български условия за жалост този метод не е

достатъчно застъпен при оценяване на съгласуваността на мнението на експерти

в областта на пътната безопасност и влияещите свързани с околната среда,

технически, технологични фактори. В настоящото проучване са изследвани

мненията на две целеви групи: експерти (62 на брой) и обикновени участници

(81 на брой) в пътното движение. Важността на всеки от 19 фактори е

степенувана с помощта на рангове (степени) на значимост. Получени са

параметри, свързани със съгласуваността на мненията на участниците и са

степенувани влияещите фактори според мнението на двете целеви групи.

Изследването разглежда възможностите за адаптиране метода на експертната

оценка за определяне на влиянието на определени фактори върху пътната

безопасност.

7.1.1 Същност на метода и изследването

Методът на експертните оценки е добре познат и често използван аналитичен

инструмент в процеса на вземане на решения по отношение на конкретен

проблем. Този метод се основава на работата на екип от експерти, които имат

значителен практически и теоретичен опит в областта на анализирания проблем.

Процедурата за прилагане на метода се състои от следните основни елементи

[16]:

28

- дефиниране на проблема, който трябва да бъде анализиран – в частност

анализ на влиянието на факторите свързани с околната среда и

инфраструктурата;

- разработване на анкета (въпросник) със съдържание и структура,

съответстваща на изследвания проблем (разпространен е в интернет чрез

приложението Google Forms [24]);

- извършване на анкетно проучване (отговор на въпросите) от групата

експерти- табл. 7.1 и фиг.7.1 и от обикновените участници в движението -

табл.7.2 и фиг. 7.2;

-анализ на резултатите от анкетата.

Инженерните фактори или така наречените фактори, свързани с околната среда

и инфраструктурата често пъти са несправедливо пренебрегвани. Анализът на

влиянието на факторите, подпомагащи възникването на нежеланото събитие е от

изключителна важност за разбирането на целостта на системата „водач-

автомобил-път” [29], [99], [106]. Разглеждането само на човешкия фактор не би

довело до правилно и пълно разбиране на системата и до пропуски в събирането

на точни статистически данни. Пренебрегването на факторите, свързани с

инфраструктурата и околната среда би довело до недостатъчно познаване на

експлоатационната среда и невъзможност за предписване на подходящи мерки.

Процедурата по прилагане на метода на експертните оценки е демонстрирана с

резултатите на реално проведен анализ на влияещите върху безопасността на

автомобилния транспорт фактори измежду експерти и другите участници в

движението. Анкетната карта съдържа фактори, влияещи върху околната среда и

инфраструктурата при движението на транспортни средства в градски условия.

Факторите включени в анкетата са 19 на брой и по своята същност са свързани с

трафика, инфраструктурата и околната среда и нивото на влиянието им върху

експлоатационната безопасност, а именно: 1. Висока интензивност на движението

по главния път ако се движите по него с превозно средство (намирате се на

кръстовище); 2. Висока интензивност на движението по главния път ако се

движите по второстепенния път с превозно средство (намирате се на кръстовище);

3. Висока интензивност на движението по второстепенния път ако се движите с

превозно средство по главния път (намирате се на кръстовище); 4. Висока

интензивност на движението по второстепенния път ако се движите с превозно

средство по второстепенния път (намирате се на кръстовище); 5. Несъответствие

на структурата (брой фази) и времетраенето на елементите на светофарния цикъл

с интензивността на движението; 6. Неправилно паркирани автомобили на

пътното платно; 7. Разнородност на транспортните средства (включително

движение на тежкотоварни автомобили в зоните, където не е разрешено); 8.

Профил на пътя (вертикално подравняване: наклон, хълмисти области,

повдигнати настилки и др.); 9. Брой ленти; 10. Ширина на лентата или пътното

платно; 11. Неправилно поставени пътни знаци; 12. Неправилно поставени

указателни табели; 13. Неправилно поставена маркировка; 14. Ограничена

видимост (фургони, растителност); 15. Промяна на траекторията на превозното

средство поради моментното състояние на пътя (дупки, шахти и др.); 16. Наличие

на обекти, възпрепятстващи нормалното движение по пътя; 17. Наличие на

велосипедни алеи на пътното платно; 18. Движение в условия на изкуствено

осветление; 19. Наличие на средства за постоянен контрол (камери, радари,

контролни постове).

За всеки фактор са определени k 5 нива (ранга) на влияние, както следва:

29

-Ранг 1: Незначително влияние;

-Ранг 2: Минимално влияние;

-Ранг 3: Умерено влияние;

-Ранг 4: Високо ниво на влияние;

- Ранг 5: Изключително високо ниво на влияние.

Посредством два интернет адреса са разпространени две версии на анкетната

карта, които са напълно идентични [24]. Различават се единствено по целевите

групи сред които са разпространени. Сред експертите са: университетски

преподаватели, представители на „Масовия градски пътнически транспорт”,

експерти по безопасност, професионални водачи на транспортни средства и други.

Анкетната карта за останалите участници в движението е попълнена от 81

граждани с различни професии, които са водачи на леки автомобили или такива,

които използват „Mасовия градски пътнически транспорт”. Таблица 7.1. Отговори на експертите, разпределени по номер на фактор и брой според ранговете (степени) на значимост

Таблица 7.2. Отговори на останалите участници в движението, разпределени по номер на фактор и брой според ранговете

(степени) на значимост

№ Брой 5 Процент Брой 4 Процент Брой 3 Процент Брой 2 Процент Брой 1 Процент Общо Процент

Фактор 1 34 54,84% 22 35,48% 4 6,45% 2 3,23% 0 0,00% 62 100,00%

Фактор 2 27 43,55% 22 35,48% 8 12,90% 1 1,61% 4 6,45% 62 100,00%

Фактор 3 16 25,81% 26 41,94% 15 24,19% 2 3,23% 3 4,84% 62 100,00%

Фактор 4 22 35,48% 24 38,71% 12 19,35% 3 4,84% 1 1,61% 62 100,00%

Фактор 5 31 50,00% 21 33,87% 7 11,29% 2 3,23% 1 1,61% 62 100,00%

Фактор 6 31 50,00% 22 35,48% 7 11,29% 2 3,23% 0 0,00% 62 100,00%

Фактор 7 23 37,10% 31 50,00% 6 9,68% 2 3,23% 0 0,00% 62 100,00%

Фактор 8 15 24,19% 24 38,71% 19 30,65% 2 3,23% 2 3,23% 62 100,00%

Фактор 9 30 48,39% 21 33,87% 8 12,90% 1 1,61% 2 3,23% 62 100,00%

Фактор 10 19 30,65% 26 41,94% 14 22,58% 2 3,23% 1 1,61% 62 100,00%

Фактор 11 34 54,84% 18 29,03% 4 6,45% 6 9,68% 0 0,00% 62 100,00%

Фактор 12 30 48,39% 23 37,10% 6 9,68% 2 3,23% 1 1,61% 62 100,00%

Фактор 13 31 50,00% 22 35,48% 4 6,45% 3 4,84% 2 3,23% 62 100,00%

Фактор 14 32 51,61% 22 35,48% 5 8,06% 3 4,84% 0 0,00% 62 100,00%

Фактор 15 29 46,77% 26 41,94% 4 6,45% 2 3,23% 1 1,61% 62 100,00%

Фактор 16 30 48,39% 22 35,48% 7 11,29% 3 4,84% 0 0,00% 62 100,00%

Фактор 17 18 29,03% 29 46,77% 10 16,13% 5 8,06% 0 0,00% 62 100,00%

Фактор 18 15 24,19% 27 43,55% 12 19,35% 6 9,68% 2 3,23% 62 100,00%

Фактор 19 29 46,77% 16 25,81% 10 16,13% 5 8,06% 2 3,23% 62 100,00%

Общо 496 42,11% 444 37,69% 162 13,75% 54 4,58% 22 1,87% 1178 100,00%

№ Брой 5 Процент Брой 4 Процент Брой 3 Процент Брой 2 Процент Брой 1 Процент Общо Процент

Фактор 1 14 17,28% 35 43,21% 24 29,63% 3 3,70% 5 6,17% 81 100,00%

Фактор 2 19 23,46% 22 27,16% 31 38,27% 4 4,94% 5 6,17% 81 100,00%

Фактор 3 15 18,52% 20 24,69% 27 33,33% 15 18,52% 4 4,94% 81 100,00%

Фактор 4 20 24,69% 33 40,74% 16 19,75% 9 11,11% 3 3,70% 81 100,00%

Фактор 5 20 24,69% 29 35,80% 20 24,69% 8 9,88% 4 4,94% 81 100,00%

Фактор 6 31 38,27% 33 40,74% 14 17,28% 3 3,70% 0 0,00% 81 100,00%

Фактор 7 35 43,21% 22 27,16% 18 22,22% 5 6,17% 1 1,23% 81 100,00%

Фактор 8 24 29,63% 33 40,74% 16 19,75% 6 7,41% 2 2,47% 81 100,00%

Фактор 9 28 34,57% 28 34,57% 20 24,69% 2 2,47% 3 3,70% 81 100,00%

Фактор 10 19 23,46% 25 30,86% 20 24,69% 15 18,52% 2 2,47% 81 100,00%

Фактор 11 35 43,21% 26 32,10% 12 14,81% 8 9,88% 0 0,00% 81 100,00%

Фактор 12 39 48,15% 21 25,93% 15 18,52% 6 7,41% 0 0,00% 81 100,00%

Фактор 13 37 45,68% 30 37,04% 10 12,35% 2 2,47% 2 2,47% 81 100,00%

Фактор 14 33 40,74% 32 39,51% 12 14,81% 4 4,94% 0 0,00% 81 100,00%

Фактор 15 33 40,74% 32 39,51% 14 17,28% 2 2,47% 0 0,00% 81 100,00%

Фактор 16 15 18,52% 38 46,91% 25 30,86% 3 3,70% 0 0,00% 81 100,00%

Фактор 17 14 17,28% 15 18,52% 23 28,40% 17 20,99% 12 14,81% 81 100,00%

Фактор 18 13 16,05% 12 14,81% 32 39,51% 18 22,22% 6 7,41% 81 100,00%

Фактор 19 20 24,69% 30 37,04% 24 29,63% 5 6,17% 2 2,47% 81 100,00%

Общо 464 30,15% 516 33,53% 373 24,24% 135 8,77% 51 3,31% 1539 100,00%

30

7.1.2. Мнение на експертите и останалите участници в анкетата

Резултатите от анкетното проучване на експертите със съответните нива на

влияние са представени в табл. 7.1, а резултатите от анкетното проучване на

останалите участници в движението в табл. 7.2.

На фиг. 7.3 е представено сравнение между отговорите на двете целеви групи.

Следва процедура, състояща се от следните основни стъпки [16]:

●Изчисляване на параметрите:

Обработка на резултатите от проучванията и тяхната конкордация (проверка на

непротиворечивост, съгласуваност). Необходимо е изчисляването на следните

параметри:

Агрегиращ (общ) ранг на въпрос:

(7.1) j → (j = 1,2, … ,19): uj = ∑ ui,jmi=1

Среден ранг на въпрос:

(7.2) uj =uj

m

Коефициент на конкордация (7.3) [16], [23], [97], [78], [61], [8], [50]:

Коефициентът на конкордация (Consistency) представлява параметър за

съгласуваност мнението на експерти и се изменя от 0 (пълна несъгласуваност) до 1

(пълна съгласуваност)[16],[8],[50].

(7.3) W =12 ∑ (uj−uj)

2mj=1

m2(n3−n)

където:

∑ (uj − uj)2m

j=1 - сумата на разликата между агрегиращия (общ) ранг на въпрос и

средния ранг на въпрос на квадрат;

m – брой експертни мнения;

n – брой фактори.

В хода на изследването са

анкетирани две целеви групи.

Въведени са следните

допълнителни

означения: u1,j, u2,j -

агрегиращи рангове при

изследването на мнението на

експертите и съответно на

другите участници в

движението; u1,j , u2,j - среден

ранг на въпрос при

изследването на мнението на

експерти и съответно на

другите участници в

движението; W1, W2-

коефициенти на конкордация

(съгласуваност) на мнението

на експертите и съответно – на

31

мнението на другите участници в движението; m1, m2 - брой мнения на експертите

и на другите участници в движението; n - брой фактори (19 за двете целеви групи).

На табл. 7.3 са представени обобщените резултати след изчисление на (7.1) и (7.2):

●Проверка на статистическата значимост на оценките: Полученият коефициент

на конкордация, W1 = 0,553239 ≅ 0,55 за експертите показва сравнително добра

степен на съгласуваност между експертните оценки. W2 = 0,469748 ≅ 0,47 за

останалите участници в пътното движение показва добра съгласуваност.

Независимо от това, тези резултати трябва да бъдат статистически проверени.

За тази цел се тестват хипотезите:

-Нулева хипотеза(𝐻0 ) – несъгласуваност (разногласие) между експертните оценки

(съответно между оценките на останалите участници в движението);

-Алтернативна хипотеза (𝐻1 ) - съгласуваност между експертните оценки

(съответно между оценките на останалите участници в движението). Взимането на

решение относно избора на така дефинираните хипотези се основава на сравнението

на изчислената оценка Xопитно2 = W(𝑛 − 1)m с теоретичната стойност на 𝑋2(дадена в

таблици- Критерий на Пирсън). Теоретичната стойност зависи от два параметъра: 𝛼

- ниво на значимост (приетата стойност за 𝛼 = 0,05) и 𝑘 = 2(𝑛 − 1)- степени на

свобода.

Нулевата хипотеза се отхвърля, ако изчислената оценка Xопитно2 превишава

теоретичната 𝑋2 (Xопитно2 > X2). В противен случай (Xопитно

2 < X2) нулевата хипотеза

се приема. Нека Xопитно,12 се отнася за изчислената оценка за мненията на другите

участници в движението, а Xопитно,22 - представлява изчислената оценка за мнението

на гражданите. Нека освен това X12 е теоретичната оценка за мнението на

експертите и съответно X22 - теоретичната оценка за мнението на останалите

участници в движението.

В следствие от изчисленията са получени следните резултати относно посочените

по-горе параметри: Xопитно,22 = W(𝑛 − 1)m2 = 684,89.

Степените на свобода и при двете изследвания са идентични, тъй като броя на

факторите и самите фактори са еднакви: 𝑘 = 2(𝑛 − 1) = 2(19 − 1) = 36

В таблицата с критерий на Пирсън са дадени стойности: X2 = 43,77, отговаряща

на 𝑘 = 30 и 𝛼 = 0,05 и X2 = 55,76 при 𝑘 = 40 и 𝛼 = 0,05. Чрез интерполиране се

получава X12 = 50,964. Степените на свобода за изследването на мнението на

останалите участници в движението са също 36, то X12 = X2

2 = 50,964.

32

Тъй като Xопитно,12 > X1

2 и Xопитно,22 > X2

2, нулевата хипотеза и в двата случая се

отхвърля, т.е. налице е съгласуваност между оценките на експертите (и съответно

оценките на останалите участници в движението) и получените резултати за

влиянието на така цитираните фактори. Тези фактори следователно могат да се

считат за достатъчно представителни (надеждни) и могат да се ползват за взимане

на решения с цел подобряване на пътната безопасност.

Извършен е „ABC анализ” [48] за определяне на значимостта на факторите.

Необходимо е да се спомене, че този анализ може да служи като инструмент за

определянето на приоритетни цели в много области. Чрез този анализ при

резултатите на експертите, свързани със средните стойности на ранговете се

получава: фактори клас „А” са 1, 14, 6 т.е. с най-голяма значимост, фактори клас „B”

са 11, 15, 5, 12, 16, 13, 9 и 7 и фактори клас “C” са тези с номера: 2, 19, 4, 10, 17, 3, 8

и 18.

Резултатите от проведеното изследване за останалите участници в анкетата

показват, че: фактори клас „А” са 13, 15, 14, фактори клас „B” са 12, 6, 11, и 7 и

фактори клас „С“ са 9, 8, 16, 19, 4, 5, 1, 2, 10, 3, 18 и 17.

Между двете групи мнения – на експерти и на останалите участници в движението

има съвпадения за важността на 12 фактори от общо 19, а именно, фактори с номера

и наименования: клас “А”: „14. Ограничена видимост (фургони, растителност)”,

клас „B”: „11. Неправилно поставени пътни знаци”, „12. Неправилно поставени

указателни табели” и „7. Разнородност на транспортните средства (включително

движение на тежкотоварни автомобили в зоните, където не е разрешено)”, клас „С”:

„2. Висока интензивност на движението по главния път ако се движите по

второстепенния път с превозно средство (намирате се на кръстовище)”, „19.

Наличие на средства за постоянен контрол (камери, радари, контролни постове)”;

„4. Висока интензивност на движението по второстепенния път ако се движите с

превозно средство по второстепенния път (намирате се на кръстовище)”; „10.

Ширина на лентата или пътното платно”, „17. Наличие на велосипедни алеи на

пътното платно”, „3. Висока интензивност на движението по второстепенния път

ако се движите с превозно средство по главния път (намирате се на кръстовище)”,

„8. Профил на пътя (вертикално подравняване: наклон, хълмисти области,

повдигнати настилки и др.)” и „18. Движение в условия на изкуствено осветление”.

7.2 Използване на „Мрежи на Бейс” за определяне на вероятността за

определено ниво на опасност на кръстовища поради избрани фактори

Вероятностна мрежа (Bayesian Network – мрежа на Бейс) представлява триплет

според труд [20], т.е. съвкупност от следните елементи:

-ацикличен граф, определен от множество от възли и множество от съединяващи

възлите дъги. Дъги са възможни само между възли, съответстващи на условно

зависими променливи;

-множество от случайни променливи. Те представляват възлите на граф и се

характеризират с крайно множество взаимноизключващи се състояния, най-често

дискретни;

-множество от условни вероятности за всяка случайна променлива от множество.

Всеки възел се характеризира с име на променлива и съвместно вероятностно

разпределение, което всъщност характеризира количествено влиянието на

причинните променливи върху дадената променлива.

В същия труд [20] са представени основни етапи за построяването на вероятностна

мрежа:

33

- избор на множество от променливи, които достатъчно добре описват

изследвания проблем;

- определяне структурата на мрежата. Първоначално се дефинират и фиксират

променливите – „причинители”, а след това променливите – „наследници” (върху

които причинителите влияят непосредствено). Процесът продължава в този ред до

достигане на съвкупност от променливи (възли), които нямат влияние върху други

променливи. Установява се множеството от връзки между върховете на мрежата по

начин, който логически описва поставените задачи;

- дефиниране на таблиците с условните вероятности;

При известни стойности на част от променливите, вероятностните мрежи

позволяват да се определят вероятностите на друго подмножество от променливи.

Обикновено се провеждат три основни типа изследвания:

- анализ от следствието към причината (подход на диагностика, следва се посока,

обратна на тази на дъгите - Bottom-up reasoning);

- анализ от причината към следствието (подход на предсказване, следва се

посоката на дъгите - Top-down reasoning);

- междупричинен анализ (подход за разглеждане на връзките между причините за

дадено последствие - Intercausal reasoning).

Описаната вероятностна мрежа може да се разглежда като причинно- следствен

модел на взаимоотношенията между няколко предварително зададени

характеристики на безопасността и тяхната значимост.

От представената в [19, 24, 148] теория, може да бъде обобщено, че:

Много често класическата вероятност се нарича априорна вероятност, защото в

ред случаи изследователят формулира предварително (a priori) резултата от опита.

Означението P(Ak/Ak−1) представлява условната вероятност за поява на събитие Ak

при условие, че вече се е появило събитие Ak−1 [19].

Когато събитията A и B са стохастично независими, условната вероятност P(A/B)

съвпада с безусловната вероятност P(A), т.е.: P(A/B) =P(AB)

P(B), като:

(7.5) P(A/B) = 𝑃(𝐴) и P(B/A) = 𝑃(𝐵) , [относителен дял]

В частния случай относно независими събития теоремата за умножение на

вероятности има следния вид [19]:

(7.6) P(A) = 𝑃(𝐴1, 𝐴2 , … , 𝐴𝑘 ) = 𝑃(𝐴1). 𝑃(𝐴2), … , 𝑃(𝐴𝑘), [относителен дял]

Съществува така наречената „теорема за пълната вероятност”. Тази теорема

разглежда случай, при които дадено събитие 𝐴 може да се реализира само ако се

реализира кое и да е от събитията 𝑁𝑖. Събитията 𝑁1, 𝑁2, … , 𝑁𝑛 (наричани хипотези)

образуват пълна група събития на даден експеримент. При тези условия, теоремата

за пълната вероятност определя вероятността P(A) на всяко събитие 𝐴 по следния

начин:

(7.7) P(A) = ∑ 𝑃(𝑁𝑖)𝑛𝑖=1 𝑃(𝐴/𝑁𝑖), [относителен дял]

•Теорема на Бейс

Подобни модели могат да се използват при взимане на решения в областта на

транспорта. Чрез прилагане на така наречения метод „Мрежи на Бейс” [148] в тази

част от дисертационния труд е определено нивото на опасност на разгледани

кръстовища. Разгледани са общо 136 кръстовища: 74 кръстообразни сигнализирани

със светофарна уредба кръстовища и 62 Т- и У-образни кръстовища, регулирани с

пътни знаци. От предходния „ABC анализ” факторите с най-голямо влияние са

съответно от анкетата с експертите (табл. 7.4):

34

Табл. 7.4 Фактори с най-голямо влияние, получени чрез „ABC анализ”

Фактор № Наименование на фактора

1 1. Висока интензивност на движението по главния път

14 2 Ограничена видимост (фургони, растителност)

6 3. Неправилно паркирани автомобили на пътното платно

Последователността на определянето на нивото на опасност на изследваните

кръстовища, посредством „мрежите на Бейс”, която се предлага в дисертационния

труд е:

- определяне на априорна вероятност чрез допитване до експертен екип;

- построяване на мрежа на условните вероятности;

- изчисляване на условните и апостериорните вероятности, свързани с избраните три

фактора и нанасянето им в таблица;

- определяне на сумарните aпостериорни вероятности, които отговарят на

определено ниво на опасност на кръстовищата;

- валидиране на получените резултати посредством софтуерен продукт „Agena

Risk”.

Постановката на тази теорема е същата както при теоремата за пълната вероятност,

като тук се разглежда съвместната реализация на събитието и събитието iN.

Условната вероятност за осъществяване на хипотеза при условие, че е настъпило

събитие се определя по следния начин:

(7.8) P(Ni/A) =P(Ni)P(A/Ni)

∑ P(Ni)ni=1 P(A/Ni)

[относителен дял]

Израз (7.8) се нарича

формула на Бейс.

Чрез използване на (7.4) са

получени априорните

вероятности, представени в

табл.7.5 и табл. 7.6. Следва

използването на (7.7) и (7.8) за

получаването на условните и

апостериорните вероятности.

Приети са следните

съкращения: МН – много ниско

ниво на влияние, Н – ниско ниво

на влияние, СР- средно ниво на

влияние, В – високо ниво на

влияние, МВ – много високо ниво

на влияние на фактор i.

Определяне на вероятностите,

чрез мрежите на Бейс:

Чрез допитване до експертен

екип, участвал в анкетата за

определяне на факторите, с най-

голямо влияние са получени

следните резултати за априорната

вероятност където Pa,n –

A

iH

A

35

вероятността за определяне степента на влияние на факторите върху безопасността

на изследваните кръстовища;

За нивото на опасност на избраните кръстовища се получават следните резултати:

- вероятността нивото на опасност на кръстовищата да е много висока е 11,444%;

- вероятността нивото на опасност на кръстовищата да е висока е 38,246%;

-вероятността нивото на опасност на кръстовищата да е средна е 50.194%;

-вероятността нивото на опасност на кръстовищата да е ниско е: 0,116% , а да е

много ниско е 0.00%.

Анализ, изводи и препоръки

Произшествията са един от най-големите проблеми в транспорта, резултат или

следствие несъвършенства на движението. За да се намалят пътните произшествия,

са необходими разумни и целенасочени дейности в много насоки, както и

подобряването на организацията на движението и мотивацията на участниците. В

тази връзка дисертационния труд представя систематизиране и прилагане на

различни методи, модели и проучвания на конкретните експлоатационния условия в

България, с цел подобряване оценка и подобряване на транспортната безопасност.

Извършени са следните дейности:

В Глава 1 са разгледани литературни източници, свързани с: терминология,

влияещи върху транспортната безопасност фактори, показатели и методи за оценка

на транспортната безопасност, модели за прогнозиране на произшествията и други.

В България до момента при изследване на участъци и кръстовища с възникнали

произшествия се набляга на човешкия фактор, а не на тези, свързани с

инфраструктурата.

В Глава 2 са представени общи понятия и терминология в пътнотранспортната

безопасност: транспортна система, експлоатационна обстановка, влияещи фактори.

Разгледани са базови понятия, свързани с аварийност и обективна и субективна

безопасност. Част от понятията са представени в терминологичен речник към

дисертационния труд. Основните групи фактори, влияещи върху транспортния

процес са: технически, субективни, организационни (технологични) и

извънсистемни. Систематизирани са влияещите върху транспортната и в частност

пътната безопасност групи от фактори: инженерни, свързани с околната среда,

свързани с осъществяването на пътен контрол, с характеристиките на водача, с

характеристиките на превозното средство и със закона и регулирането на пътното

движение.

В Глава 3 е представената подробна статистическа информация за брой

произшествия по пътищата на България, разпределени по години, според пътния

участък, по тип на произшествието, месец и ден на възникване, според

разпределението на загиналите участници в движението по възраст. Показано е

мястото на България сред другите европейски държави - на последно място по

транспортна безопасност.

Транспортни проблеми, свързани с пътната безопасност на България, на база на

източници [66 и 70] са: задръствания, замърсяване на околната среда, ненадежден

градски транспорт, допринасящ за увеличеното използване на личните автомобили

и ниско ниво на пътната безопасност. Посочена е стратегията на България за

редуциране на броя на произшествията до 2020 г.

В Глава 4 са разгледани и систематизирани основните статистически и косвени

методи за анализ и оценка на безопасността на движението. Към косвените спадат

методите на конфликтните точки, конфликтните ситуации, „шум на ускорението”,

на комплексните измервания. Представена е кратка информация за регистрацията,

36

анализа и отчета на ПТП. Към количествените и статистически методи са

представени: директно сравнение на нивата/честотата на произшествията,

топографски анализ и методи за статистически анализ на пътната безопасност. Към

последните се отнасят: анализ на очакваните стойности, статистическо сравнение,

тест на пропорционалност, Крускал-Уолис H тест, Емпиричен Бейс метод и

идентифициране и приоритизиране на опасни места и елементи. Представени са и

методи за обобщаване на данни от произшествия. Представени са недостатъците на

някои от методите. Препоръчва се ползването на всички възможни и налични

изброени методи в тази глава за точното определяне на причините за възникването

на произшествията, категоризирането им в даден тип и анализирането и оценката на

безопасността.

В Глава 5 са използвани следните методи: в т. 5.1.1 и т. 5.1.2 е използван метода

на директно сравнение на нивата/честотата на произшествията, в т. 5.1.3 –

анализ на очакваните стойности, в т. 5.1.4. - изследване влиянието на броя ленти

върху безопасността на движението - Т-тест, в т. 5.1.5. анализ на значими

разлики в тежестта на пътнотранспортни произшествия - Тест на

пропорционалност, в т. 5.1.6 - идентифициране и приоритизиране на опасни места

и елементи и по-точно използване на „Метод на критичното ниво на ПТП”, в

т.5.1.7 освен „метод на критичното ниво на произшествията” е използван и

индикатор за оценка ефективността на мероприятия за подобряване на

безопасността PSIindex.

В т. 5.2. е представена анкета за произшествията с пешеходци и велосипедисти в

София за периода октомври 2010- януари 2011 г. Анализът на анкетата установява,

че поднесени по подходящ начин, въпросите могат да послужат за основа за

изработване на модели за прогнозиране на произшествията. Необходимо е разбира

се попълване от по- широк кръг хора.

В т. 5.3. е представено приложението на модели за прогнозиране на

произшествието с: участието на автомобил и велосипедист, движещи се в една и

съща посока, произшествия между автомобил и велосипедист при ляв завой на

автомобила, произшествия между дяснозавиващ автомобил и пресичащ пешеходец

и произшествия с автотранспортно средство и пешеходец на пешеходна пътека.

Четирите модела за прогнозиране на произшествията работят, с изключение на

изследванията на големи обеми транспортни средства. Това се забелява и на

фигурите към модел М3, където има рязко увеличение в разликата между

последните два интервала.

В т. 5.4 е анализирана безопасността на движението посредством коефициент за

смъртност и коефициент за тежест на пътнотранспортните произшествия за

изследвано кръстовище и участък. Избран е пътен участък "Перник - Владая" с

идентификационният номер I-1Б с дължина 300 м и участък с висока концентрация

на произшествия - кръстовището на село Рударци. Средната плътност за периода е

5,01 ПТП/км и е изчислена чрез средната стойност на броя ПТП за периода- 41,6

ПТП и дължината на участъка 8,3 км. За 2012 г. за участък I-1Б (0,300 км от пътя),

при възникнали 11 ПТП тази плътност е 36,66 ПТП/км. Средната плътност за

периода е 82 ПТП/км и е изчислена чрез средната стойност на броя ПТП за периода-

24,6 ПТП и дължината на участъка 0,300 км.

В Глава 6 е разработен модел за прогнозиране на броя пътнотранспортни

произшествия в зависимост от параметрите на пътната инфраструктура и

големината на трафика на базата на използването на корелационен анализ,

многофакторна стъпкова регресия и биномна регресия.

37

На базата на събраната статистическа информация се реализират практически два

модела: Модел 1. Произшествия със загинали и ранени с участието на превозни

средства на кръстообразни кръстовища със светофарна уредба и Модел 2.

Произшествия със загинали и ранени с участието на превозни средства на Т- и У-

образни регулирани с пътни знаци кръстовища.

За двата модела се определят следните факторите, които е необходимо да бъдат

включени задължително при разработката на модели за прогнозиране на

произшествията: интензивност на движението по главния път (среднодневен брой

превозни средства), интензивност на движението по второстепенния път

(среднодневен брой превозни средства), интензивност на пешеходното движение

(пешеходци на ден), брой конфликтни точки (за модел 1), широчина на лентата за

движение, наличие на пешеходна пътека. Извършена е проверка за значимост на

моделите, която доказва, че те са достатъчно значими и могат да бъдат използвани

за прогнозиране на произшествията избраните кръстовища. Предложените два типа

модели (на база на основния) биха могли да се използват при вземане на

управленски решения за подобряване безопасността на движението.

В Глава 7 чрез коефициентът на конкордация, свързан с мнението на експерти и

обикновени участници в движението е показана степента на съгласуваност на

мненията им. По-голяма съгласуваност има между мненията на експертите в

сравнение с тази на останалите участници в пътното движение. И в двата случая се

отхвърля нулевата хипотеза за разногласие в мненията и се потвърждава

алтернативна хипотеза (𝐻1 ) - съгласуваност между експертните оценки и оценките

на останалите участници в движението.

Чрез „ABC анализ”, свързан с низходящо степенуване на средните рангове от

двете изследвания са получени по-важните, свързани с околната среда и

инфраструктурата фактори и за двете целеви групи.

Чрез използването на „мрежите на Бейс” е определена вероятността нивото на

опасността на дадените кръстовища да е висока и е необходимо предприемане на

конкретни мерки. Необходимо до колкото е възможно движението на превозните

средства да се преразпредели към съседни кръстовища, за да бъде намалена

интензивността на движението, да се подобри видимостта към кръстовищата, да се

вземат по-сериозни мерки за възпрепятстването на неправомерното паркиране,

върху пътни ленти и тревни площи.

Мероприятия за подобряване на пътните условия и безопасността

Въз основа на направения анализ и извършените наблюдения, могат да бъдат

направени следните изводи и препоръки:

- факторите, свързани с конкретните характеристики на инфраструктурата и

околната среда са незаслужено пренебрегвани, въпреки че данните за тях са

налични и биха послужили за по-ясната причинно-следствена връзка при

възникването на произшествия;

- не са прилагани някои методи, свързани с оценката на безопасността в български

условия (например част от описаните статистически методи, по-конкретно проверка

на хипотези, статистическо сравнение, тест на пропорционалност и други);

- не са прилагани в страната ни до момента модели за прогнозиране на

безопасността на пешеходците и велосипедистите в градски условия, както и тези за

прогнозиране на брой произшествия на кръстообразни и Т- и У-образни

кръстовища. Прилагането им би спомогнало за по-цялостното разбиране на

проблемите на пътната безопасност и до определянето на факторите с най-голямо

влияние;

38

- необходимо е използването на повече анкетни проучвания, свързани с

транспортната безопасност. Във връзка с първата анкета за безопасността на

пешеходци и велосипедисти в градски условия са констатирани много

недокументирани инциденти. Необходимо е отделяне на подобаващо внимание на

уязвимите участници в движението;

Препоръките, които могат да се направят са:

- към участниците в пътното движение: отговорно придвижване, усвояване на

техники и умения за контрол на превозното средство в сложни транспортни

условия;

- към контролните органи: използване на нови средства и методи за оценка, анализ

и прогнозиране на безопасността, контрол на пътната обстановка и поведението на

участниците в движението чрез строги мерки за водачите, извършващи нарушения;

- към органите на административно управление (общинските и областните

управи): използване на нови методики, неприлагани до сега в български условия за

оценка и прогнозиране на безопасността, поддържане на постоянна информация в

интернет пространството за състоянието на пътните условия, трафика и за

пътнотранспортните произшествия.

Във връзка с безопасността на движението, могат да се дадат следните препоръки:

необходимо е следене на характеристиките на инфраструктурата, изграждане на

система за констатиране и регулярно отстраняване на недостатъците в

организацията на движението и пътните условия, предизвикващи конфликтни

ситуации и въвеждане на пешеходното и велосипедното движение като неразделна

част от безопасността по пътищата.

Заключение За прилагане на нови и съществуващи методи за оценка на безопасността е

необходимо: изграждането на система на национално и регионално ниво за

документиране на всички пътнотранспортни произшествия и конфликтните места

по пътната и уличната мрежа с цел тяхното огласяване и превенция на

произшествията. Необходимо е събирането и поддържането на по- подробни данни

и за произшествията, касаещи всички участници в движението и навременното

решаване на проблемите на безопасността.

В дисертационния труд са разгледани влияещите фактори върху пътната

безопасност, методи за оценка на безопасността, модели за прогнозиране на

произшествия и възможностите за приложението им в български условия. Въпреки,

че моделите за прогнозиране на произшествията са залегнали като използвана

методика в другите страни, в България до момента не са част от практиката в

изследването на транспортната безопасност. Във връзка с използваните методи и

модели в дисертационния труд могат да се обособят представените по-долу приноси.

Необходимо е да се каже, че насърчаването на прилагането на нови методи в

изследването на пътното движение е от изключителна важност, за да се реализират

по-добри резултати в превенцията на пътнотранспортни произшествия и да се

постигне една по-безопасна, интегрирана и цялостна транспортна среда.

Приноси

Научно – приложни приноси:

Систематизирани са методи и модели за анализ и оценка на безопасността на

движението в автомобилния транспорт в зависимост от конкретни инфраструктурни

параметри /глава 1 и глава 4/;

Систематизирани са методи за оценка на нивото на безопасността на различни

обекти по пътната мрежа: индикатор за оценка ефективността на мероприятия за

39

подобряване на безопасността PSIindex. /т.5.1.7/ и „Методи за статистически анализ на

пътната безопасност” включващи: „Анализ на очакваните стойности“ /т.5.1.3/;

Изследване влиянието на броя ленти върху безопасността на движението - Т-тест

/т.5.1.4/; Анализ на значими разлики в тежестта на пътно-транспортни произшествия

- Тест на пропорционалност /т.5.1.5/; Метод на критичното ниво на ПТП /т.5.1.6/ и е

доказана тяхната приложимост в български условия;

Адаптирани са за условията на страната „Моделите за прогнозиране на

произшествията с велосипедисти и пешеходци” и при прилагането им се

установява, че могат да бъдат успешно използвани, с изключение на случаи с

големи обеми на транспортния трафик /т.5.3/;

Разработен е оригинален модел за прогнозиране броя на пътнотранспортните

произшествия в зависимост от параметрите на пътната инфраструктура и

големината на трафика на базата на използването на корелационна матрица,

многофакторна стъпкова регресия и биномна регресия /глава 6/;

Приложен е метода на „експертната оценка” за определяне на влиянието на

избрани фактори върху пътната безопасност;

Разработена е методика за определяне нивото на опасност на изследвани

кръстовища в зависимост от влиянието на конкретни фактори (метод „Мрежи на

Бейс”).

Приложни приноси:

Разработена е и приложена анкета за изследване на безопасността на пешеходци

и велосипедисти;

Получени са резултати за оценка нивото на безопасността на различни обекти по

пътната мрежа при прилагането на систематизирани методи за анализ и оценка на

безопасността на движението /т.5.1.1, т.5.1.2, т.5.1.3, т.5.1.4, т.5.1.5, т.5.1.6, т.5.1.7,

т.5.3 и т.5.4/;

Получени са конкретни зависимости за прогнозния брой произшествия на

изследваните кръстовища в София при определени характеристики на пътната

инфраструктура:

o за кръстообразни регулирани със светофарна уредба кръстовища;

o регулирани Т-образни и У-образни кръстовища.

Направен е анализ на резултатите от получените зависимости и са определени

факторите с най-значимо влияние върху безопасността;

Разработена е и проведена анкета между експерти и обикновени граждани в

движението за определяне на основните фактори, влияещи върху пътната

безопасност. Проверена е съгласуваността между мнението на експертите и

останалите участници в пътното движение /т.7.1/;

Определени са нивата на опасност на изброени кръстовища при влияние на

факторите, имащи най-голямо значение /от т. 7.1./ с използването на софтуер Agena

Risk /т.7.2/.

Публикации по дисертацията

1. Николай Георгиев, Виолина Вельова. Анализ на състоянието и

възможностите за прогнозиране на безопасността на пешеходците и

велосипедистите в България. XX Mеждународна научна конференция “Tранспорт

2011”. ISSN 1312-3823. issue 3, 2011. България. 2011.

2. Georgiev.N., V.Velyova, Main Issues, Trends And Research Guidelines Towards

Traffic Safety. 21st International Scientific and Technical Conference on Transport, Road-

40

building, Agricultural, Hoisting & Hauling and Military Technics and Technologies –

Trans&MotAuto’13. 01.07 -02.07. 2013 – Varna, Bulgaria. ISSN 1313-0226. ISSUE

5/2013

3. Georgiev.N., V.Velyova, M.Dimitrova. Road Infrastructure аnd Traffic Parameters-

Main Factors Affecting Traffic Safety. 22th International Scientific аnd Technical

Conference On Transport, Road-Building, Agricultural, Hoisting & Hauling And Military

Technics And Technologies - Trans&MotAuto’14. 23.-24.06.2014–Varna-Bulgaria. ISSN:

1310 – 3946. ISSUE 9 (158)/ 2014.

4. Violina Velyova. Study аnd Comparative Analysis оf The Models for Traffic Safety

Prediction. 22th International Scientific And Technical Conference On Transport, Road-

Building, Agricultural, Hoisting & Hauling And Military Technics And Technologies-

Trans&MotAuto’14. 23.-24.06.2014–Varna-Bulgaria. ISSN: 1310 – 3946. ISSUE 9 (158)/

2014.

5. Violina Velyova. Contemporary State аnd Transport Safety Problems In Republic Of

Bulgaria. X Jubilee International Scientific and Practical Conference for Students and

Young Scientists "Trans-Mech-Art-Chem". Moscow State University of Railway

Engineering. Moscow, Russia. May 27-28, 2014.

6. Виолина Вельова. Анализ на влиянието на пътните условия върху

безопасността на движението по метод на експертната оценка. Научно

електронно списание „Механика Транспорт Комуникации” ISSN:1312-

3823, бр.3/2016,статия ID:1310. Научен форум “Ефективност на транспортните

системи”, Факултет „Транспортен мениджмънт” при ВТУ „Тодор Каблешков”, 22 -

23 юни 2016 г., Банско. http://www.mtc-aj.com/academic-

journal.php?body=docs&godina=2016&broj=3&razdel=2&lang=bg

Участие в научно-изследователски проекти

1. Подходи, методи и модели за анализ и оценка функционалността на системите

за управление на безопасността (СУБ) в транспорта. 2015 г. Ръководител: проф. д-р

маг. инж. Николай Георгиев. Поръчител: ВТУ „Тодор Каблешков”;

2. Разработване на модели и анализ нa влиянието на пътните условия върху

безопасността на движението. 2014 г. Ръководител: проф. д-р маг. инж. Николай

Георгиев. Поръчител: ВТУ „Тодор Каблешков”.

Examination of the Impact of Traffic and Infrastructure Parameters on

Transport Safety

Abstract: The need of development and implementation of effective measures to increase

the level of traffic safety is of utmost importance when it comes to road transport.

Numerous studies on factors affecting road safety are the core of transport approaches and

models made to reduce the occurrence of accidents. The purpose of this dissertation is to

make a comprehensive study of the models for analysis of the traffic conditions and their

impact on traffic safety and to define the fundamental ones for implementation in

Bulgarian conditions. The dissertation examines: factors affecting traffic safety, the

complex methodology for traffic safety assessment within the territory of Bulgaria and

mainly its capital Sofia, accident prediction models development and ranking of different

influencing factors with the method of expert judgement. Bayesian networks are applied

for examination the probability of safety level for group of intersections. For the accident

prediction models is used Random Effect model with binomial regression. The results

show that this type of model is applicable for Bulgarian conditions.