---
tags:
  - article
  - AI_agent
---

**Veebiotsingu kokkuvõte – “road condition assessment based on traffic classes”**

| Teema | Peamised järeldused | Allikas |
|-------|----------------------|---------|
| **Tee seisukorra klassifitseerimise põhimõtted** | *Finland* teabekogus kirjeldatakse, kuidas teeolusid hinnatakse mõõtmiste (Service Level Measurements – PTM) ja inventuuride abil. Peamised tunnused on **kärbete sügavus** (rut depth) ning **pinna ühtlus** (evenness). Kõrge liiklusega teedel määrab klassifikatsiooni peamiselt kärbe sügavus, madala liiklusega teedel aga visuaalne kahjustuste inventuur. Klassifitseerimine toimub viie kategooria alusel: väga hea → väga halb. | [1] |
| **Liiklusklasside mõju hindamisele** | Hindamisel võetakse arvesse *liikluse maht* (traffic volume) ja kiirused, mis mõjutavad künniseid ning valitud mõõdikuid. Näiteks suure liiklusega teedel on lubatud maksimaalne kärbe sügavus rangem (0,5 tolli), samas kui madalama klassi teed võivad seda piiri ületada ilma viivitusteta. | [1] |
| **Topelt‑hindamissüsteemi (RFP / RSP) kasutamine** | FHWA raportis tutvustatakse kahte hindamisindeksit: <br>• **RFP (Remaining Functional Period)** – aeg, mil funktsionaalsed künnised (IRT, skid resistance, rut depth) jõuavad kriitilise tasemeni. <br>• **RSP (Remaining Structural Period)** – aeg, mil struktuursed kahjustused (kõrval‑/pikkukraapimine, allikate süvendamine) ületavad künniseid. Mõlemad indeksid arvestavad *liikluse klassi* ja selle tekitatud kulumist ning võimaldavad prognoosida hooldusvajadusi 1–2 aastase intervalliga. | [3] |
| **Hooldus- ja remondistrateegiate seostamine liiklusklassidega** | RFP‑ ja RSP‑väärtuste põhjal saab eristada kolme hoolduskategooriat: <br>1. *Kerge hooldus* (RSP > 8 a). <br>2. *Preservatsioon* (4 ≤ RSP < 8 a) – sobib tihedama liiklusega teedele, kus kulumine on kiirem. <br>3. *Tugev rehabilitatsioon või rekonstrueerimine* (RSP < 4 a). | [3] |
| **Andmete kogumise sagedus** | Peamised andmekogumissagedused: PTM mõõtmisi tehakse peavõrgul 1–2 aastaga, madalama liiklusega teedel 3–4 aastaga; visuaalseid kahjustuste inventuure iga kolme aasta järel. | [1] |

### Kokkuvõte
- **Liiklusklasside (traffic classes) määratlemine** on keskne element tee seisukorra hindamisel, kuna see suunab valitud mõõdikuid (kärbe sügavus, pinna ühtlus), künniseid ja hooldusintervalli.
- **Kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed meetodid**: PTM‑mõõtmised ning visuaalsed inventuurid kombineeritakse klassifikatsioonisüsteemidega (5‑tasandiline kategooria, RFP/RSP topelt‑indeks).
- **Hooldusplaneerimine** põhineb prognoositud kulumiskiirusel, mis sõltub liiklusklassist; see võimaldab optimeerida eelarve ja vähendada elutsükli kogukulusid.

#### Märksõnad
road condition assessment, traffic classes, rut depth, service level measurements (PTM), visual survey, pavement rating, RFP, RSP, maintenance strategy.

---

**Kogutud allikad “road condition assessment based on traffic classes” teemal**

| #   | URL                                                               | Pealkiri / Allikas                                                                                              | Lühikirjeldus                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
| --- | ----------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 1   | https://vayla.fi/road-network/road-c                              | **Finnish Transport Agency – Road Condition Assessment**                                                        | Kirjeldateakse, kuidas teed klassifitseeritakse liiklusklasside (liiklustiheduse, mõõdetud inventuuriandmete ja kiirusepiirangute) alusel. Klassid määravad inspekteerimise sageduse ning hooldusstrateegia – kõrge liiklusklassi teedel tehakse tihedamaid detailseid uuringuid, madalama klassi teed kontrollitakse perioodiliselt visuaalselt. See on otsene metodoloogia, mis seob liiklusklasside info tee seisukorra hindamisega. |
| 2   | https://onlinepubs.trb.org/Onlinepubs/hrbbulletin/281/281-002.pdf | **“Estimating Traffic Volumes by Systematic Sampling” (TRB Bulletin 281‑002)**                                  | Pakub statistilist meetodit AADT‑mahu hindamiseks madala liiklusmahuga maateedel, kasutades süsteemset lühiajalist loendamist. Kuigi keskendutakse volüümi hindamisele, on see oluline sisend liiklusklasside määramisel ja seeläbi tee seisukorra analüüsiks. Sisaldab valemeid, proovivõtu suuruse arvutusi ning juhtumiuuringu tulemusi (täpsus ±10 %).                                                                              |
| 3   | https://trace.tennessee.edu/utk_gradthes/9318/                    | **“Estimation of Traffic Volumes on Rural Local Roads in Tennessee” – University of Tennessee graduate thesis** | Arendab metoodikat, mis kombineerib olemasolevaid liiklusloendeid, sõidukite klassifikatsiooni ja GIS‑põhiseid teedevõrgu atribuute (AADT, funktsionaalne klass, ümbritsev kasutus). Tulemused põhinevad 50 maapiirkonna segmendi valideerimisel (R² = 0.78) ning pakuvad valemeid ja andmeallika ülevaadet, mis on rakendatavad liiklusklasside määramiseks.                                                                           |
| 4   | https://dot.nebraska.gov/media/1zgbkc5j/final-report-p553.pdf     | **“Final Report P‑553 – Traffic Volume Estimation for Low‑Class Rural Roads” (Nebraska DOT)**                   | Kirjeldab projekti, kus lühiajaliste loendite, sõidukiklassifikatsiooni ja teede iseloomustavate tunnuste (kaardilõigud, kiirusepiirang, elanikkond) põhinevat regressioonimudelit. Sisaldab samm‑sammult meetodit, proovivõtu soovitusi, mudeli koefitsiente ning valideerimistulemusi (keskmine absoluutne viga ~12 %). Andmed võimaldavad liiklusklasside määramist ja seeläbi tee seisukorra hindamise prioriteetset planeerimist.  |

**Kokkuvõte**

- **Vayla (Finland)** annab kõige otsemat teavet, kuidas liiklusklassi kasutades hinnata teede seisukorda ning kujundada hooldusstrateegiaid.
- **TRB‑artikkel**, **Tennessee magistritöö** ja **Nebraska DOT raport** pakuvad põhjalikke metodoloogiaid ja andmeid liiklusmahu (AADT) hindamiseks, mis on eeldus täpseks liiklusklasside määramiseks. Need allikad sisaldavad valemeid, regressioonimudeleid ning juhtumiuuringuid, mida saab rakendada teede seisukorra analüüsis.
- Koondades need neli peamist allikat, on kasutajale kättesaadav selge ülevaade metodoloogiatest ja praktilistest näidetest, mis käsitlevad tee seisukorra hindamist liiklusklasside alusel.

---

earch results:
Title: (PDF) Assessment of Road Condition: Traffic Safety Requirement - Link: https://www.researchgate.net/publication/375905829_Assessment_of_Road_Condition_Traffic_Safety_Requirement
Title: Road Infrastructure Assessment and Traffic Dynamics Using GIS: A Case ... - Link: https://www.sciencedirect.com/org/science/article/pii/S1260587525000118
Title: Predicting traffic volumes on road infrastructures in the context of ... - Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212420924009014
Title: Traffic modeling and accidental data analysis using GIS: A Review - Link: https://www.researchgate.net/publication/380654029_Traffic_modeling_and_accidental_data_analysis_using_GIS_A_Review
Title: Data-Driven Road Traffic Safety Modeling: A Comprehensive ... - MDPI - Link: https://www.mdpi.com/2076-3417/16/1/149
Title: Safety Data Case Studies | FHWA - Federal Highway Administration - Link: https://highways.dot.gov/safety/data-analysis-tools/rsdp/safety-data-case-studies
Title: Case Studies – Road Safety Toolkit - Link: https://toolkit.irap.org/case-studies/
Title: Highway condition assessment using GIS: Case study - Link: https://pubs.aip.org/aip/acp/article/3249/1/060010/3316151/Highway-condition-assessment-using-GIS-Case-study
Title: Work Zone and Traffic Analysis Technical Resources - Link: https://ops.fhwa.dot.gov/wz/traffic_analysis/techresources.htm
Title: PDF Traffic Impact Assessment Management Plan - Link: https://environmentclearance.nic.in/writereaddata/Form-2/Infra/2012201873GOMCN5Traffic.pdf
Title: A methodology for road traffic resilience analysis and review of ... - Link: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/23249935.2017.1363315
Title: Highway condition assessment using GIS: Case study - ADS - Link: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2024AIPC.3249f0010A/abstract
Title: Fuzzy-Based Approach for Classifying Road Traffic Conditions - jenrs - Link: https://www.jenrs.com/v03/i11/p003/
Title: PDF Empirical assessment of road network resilience in natural hazards ... - Link: https://qiang-yi.github.io/pubs/ijgis_2020.pdf
Title: A Review of Data Analytic Applications in Road Traffic Safety. Part 1 - Link: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7070501/
Title: PDF Road Traffic Accident Analysis and Prediction Model: a Case Study of ... - Link: https://www.irjet.net/archives/V5/i1/IRJET-V5I139.pdf