Influence of maritime traffic organization at waterways’ crossings on the safety level of navigation

• Autorzy: Blokus-Roszkowska A. , Smolarek L.

Warianty tytułu

PL

Wpływ organizacji ruchu skrzyżowań dróg morskich na poziom bezpieczeństwa żeglugi

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Dynamic development of maritime transport in context of navigation safety has influence on the need of introducing new solutions of maritime traffic organization and future development of systems of vessels traffic control. Intelligent Transportation Systems using a wide range of new information and communication technologies can improve effectiveness of management and influence on safety improvement of maritime traffic. The crucial issue of vessels traffic safety is reducing risk of occurrence of vessels’ collisions at waterways’ crossings. In this paper there is presented analysis of various scenarios of traffic organization at waterways’ crossings in area controlled by Vessel Traffic Management (VTM) or Vessel Traffic Services (VTS). With this aim there is applied a cellular automaton model. Among the scenarios of traffic organization in VTS area there is presented a classical waterways’ crossing and a roundabout in three different cases of vessels’ traffic priority. There is considered classical priority rule according to the COLREGS, priority of vessel being at a roundabout-lane and distinguishing main lane with priority. Applied simulation program allowed for estimation of probability of collision risk and probability analysis of occurrence of potential threat situation. Obtained estimation of probability of collision in restricted area of waterways’ crossing can be used in traffic control systems for evaluation of maritime traffic safety.

PL

Dynamiczny rozwój transportu morskiego w kontekście bezpieczeństwa żeglugi skutkuje koniecznością wprowadzenia nowych rozwiązań organizacji ruchu morskiego oraz dalszego rozwoju systemów nadzoru ruchu statków. Inteligentne Systemy Transportowe, wykorzystując w szerokim zakresie nowoczesne technologie informacyjne i komunikacyjne, mogą podnieść efektywność zarządzania i wpłynąć na poprawę bezpieczeństwa ruchu morskiego. Kluczowym zagadnieniem bezpieczeństwa ruchu statków jest zmniejszenie ryzyka wystąpienia kolizji na skrzyżowaniach tras morskich. W artykule przedstawiona została analiza różnych scenariuszy organizacji ruchu na skrzyżowaniach dróg morskich nadzorowanych przez systemy rozgraniczenia ruchu z zastosowaniem modelu automatu komórkowego. Wśród różnych scenariuszy organizacji ruchu w obszarach zarządzania ruchem przedstawione zostało klasyczne skrzyżowanie dróg morskich oraz rondo w trzech różnych przypadkach pierwszeństwa ruchu dla statków t.j. klasyczna reguła pierwszeństwa zgodnie z przepisami MPDM, pierwszeństwo statku znajdującego się na rondzie oraz wyróżnienie głównej trasy z pierwszeństwem. Prezentowany program symulacyjny pozwolił na oszacowanie prawdopodobieństwa ryzyka kolizji oraz zbadanie prawdopodobieństwa wystąpienia sytuacji potencjalnego zagrożenia. Uzyskane oszacowanie prawdopodobieństwa wystąpienia kolizji w obrębie skrzyżowań może być wykorzystane w systemach nadzoru ruchu do oceny bezpieczeństwa ruchu morskiego.

Słowa kluczowe

EN

maritime transport; safety of navigation; intelligent transport system (ITS)

PL

transport morski; bezpieczeństwo żeglugi; inteligentny system transportowy

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 3
• Strony: 553--562
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Blokus-Roszkowska A.

• Akademia Morska w Gdyni, Wydział Nawigacyjny; 81-225 Gdynia, ul. Morska 81-87

autor

Smolarek L.

• Akademia Morska w Gdyni, Wydział Nawigacyjny; 81-225 Gdynia, ul. Morska 81-87

Bibliografia

• 1. Barlovic R., Santen L., Schadschneider A., Schreckenberg M.: Metastable states in cellular automta for traffic flow, The European Physical Journal B, Vol. 5, pp. 793-800, 1998.
• 2. Benjamin S.C., Johnson N.F., Hui P.M.: Cellular automata models of traffic flow along a highway containing a junction, J. Phys. A: Math. Gen. Vol. 29, pp. 3119-3127, 1996.
• 3. Blokus-Roszkowska A., Montewka J., Smolarek L.: Modelling the accident probability in large-scale, maritime transportation system, Journal of Polish Safety and Reliability Association, Summer Safety and Reliability Seminars, Vol. 3, No. 2, pp. 237-244, 2012.
• 4. Blokus-Roszkowska A., Smolarek L.: Application of simulation methods for evaluating the sea waterways traffic organisation, ISRN Applied Mathematics, 2013.
• 5. Blokus-Roszkowska A., Smolarek L.: Collision risk estimation for motorways of the sea, Reliability: Theory & Applications, Vol. 1, No. 2(25), pp. 58-68, 2012.
• 6. Blokus-Roszkowska A., Smolarek L.: Influence of traffic schemes on the level of vessels safety, Journal of KONBiN, No. 4(24), pp.5 -12, 2012.
• 7. Jamroz K., Krystek R.: Inteligentne Systemy Transportu – rozwój i struktura. Transport Miejski i Regionalny, 2006, nr 5.
• 8. Maerivoet S., De Moor B.: Cellular automata models of road traffic, Physics Reports, Vol. 419, pp. 1-64, 2005.
• 9. Montewka J., Hinz T., Kujala P., Matusiak J.: Probability modeling of vessel collisions. Reliability Engineering and System Safety Vol. 95, pp. 573-589, 2010.
• 10. Nagel K., Schreckenberg M.: A cellular automaton model for freeway traffic, Journal de Physique I France Vol. 2, No. 12, pp. 2221-2229, 1992.
• 11. Nishinari K., Fukui M., Schadschneider A.: A stochastic cellular automaton model for traffic flow with multiple metastable states, J. Phys. A: Math Gen. Vol. 37, pp. 3101-3110, 2004.
• 12. Pietrzykowski Z.: Maritime Intelligent Transport Systems. Transport Systems Telematics, Communications in Computer and Information Science, Vol. 104, pp. 455-462, 2011.
• 13. Planning a modern transport system. A guide to Intelligent Transport System architecture. European Communities, 2004.
• 14. Rawat K., Katiyar V.K., Gupta P.: Two-lane traffic flow simulation model via cellular automaton, International Journal of Vehicular Technology, 2012.
• 15. Schadschneider A., Schreckenberg M.: Traffic flow models with ‘slow-to-start’ rules, Ann. Phys. Vol. 6, No. 7, pp. 541-551, 1997.
• 16. Takayasu M., Takayasu H.: 1/f noise in a traffic model, Fractals Vol. 1, No. 4, pp. 860-866, 1993.
• 17. Wolfram S.: Theory and Application of Cellular Automata, World Scientific, Singapore, 1986