جاده

جاده

روش مکانی-زمانی برای کاهش تصادفات کلان شهرها با استفاده از مدل لوجیت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
2 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران
3 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
چکیده
با افزایش جمعیت مخصوصا در شهرها و افزایش استفاده از خودروهای شخصی وجود ترافیک و در کنار آن تصادفات به یکی از معضلات بزرگ تبدیل شده است. یکی از اهداف سفری که در مسیرهای درون شهری اتفاق ‌می‌افتد حمل‌ونقل کالا با ماشین‌های سبک باری است زیرا خودروهای باری سنگین اجازه تردد در محدوده درون شهری را ندارند. با بررسی تصادفات درون شهری مشخص شد که خودروهای باری در بسیاری از تصادفات نقش دارند حتی اگر خود جزو خودروهای تصادفی نباشند. خودروهای باری به دلیل حجم و ابعاد، نوع کار (تخلیه و بارگیری)، پارک در محل‌های نامناسب باعث به هم‌ریختگی نظم شهری و کاهش ایمنی ‌می‌شوند. تحقیق حاضر به بررسی تاثیر این خودروها در کاهش ایمنی و سهم آن‌ها در ایجاد تصادفات ‌می‌پردازد. برای انجام تحقیق عوامل موثر بر تصادفات جمع بندی و به کمک روش‌های تحلیل سلسله مراتبی رتبه‌بندی شد‌ه است. پس از تحلیل و ارزیابی نتیجه تحقیق به این شکل بیان شد که خودروهای سبک باری از نظر زمان ورود به محدوده‌های درون شهری و مسیرهای مورد استفاده آن‌ها باید مدیریت شوند و در هر زمان و از هر مسیر نمی‌توانند استفاده کنند. این روش مدیریت با عنوان روش مکانی-زمانی و مدل لوجیت معرفی شده است. نتایج تحقیق شامل تعیین مهمترین عوامل تصادفات خودروهای باری سبک و نقاط پر حادثه شهر اصفهان می باشد. همچنین جهت کاهش تصادفات خودروهای باری، طرحی برای محدودیت های مکانی و زمانی ارائه شده است.
کلیدواژه‌ها

 
 
-Alam, M. S., & Tabassum, N. J. (2023). Spatial pattern identification and crash severity analysis of road traffic crash hot spots in Ohio. Heliyon, 9(5).
-Al-Omari, A., Shatnawi, N., Khedaywi, T., & Miqdady, T. (2020). Prediction of traffic accidents hot spots using fuzzy logic and GIS. Applied Geomatics, 12, 149-161.
-Baena, A., Londoño, H., Enciso, G., Toresan, W., & Remolina, E. (2019). Comparative analysis of methods to estimate the tire/road friction coefficient applied to traffic accident reconstruction. arXiv preprint arXiv:1908.07952.
-Baker, G. H., Mansfield, J. A., Hunter, R. L., & Bolte IV, J. H. (2021). Evaluation of static belt fit and belt torso contact for children on belt-positioning booster seats. Traffic Injury Prevention, 22(sup1), S87-S92.
-Benlagha, N., & Charfeddine, L. (2020). Risk factors of road accident severity and the development of a new system for prevention: New insights from China. Accident Analysis & Prevention, 136, 105411.
-Bokaba, T., Doorsamy, W., & Paul, B. S. (2022). Comparative study of machine learning classifiers for modelling road traffic accidents. Applied Sciences, 12(2), 828.
-Bonera, M., Barabino, B., & Maternini, G. (2022).
A Straightforward Framework for Road Network Screening to Lombardy Region (Italy). Sustainability, 14(19), 12424.
-Choi, J. K., & Ji, Y. G. (2015). Investigating the importance of trust on adopting an autonomous vehicle. International Journal of Human-Computer Interaction, 31(10), 692-702.
-De Oña, R., Eboli, L., & Mazzulla, G. (2014).
Key factors affecting rail service quality in the Northern Italy: a decision tree approach. Transport, 29(1),
75-83.
-Elamrani Abou Elassad, Z., Mousannif, H., & Al Moatassime, H. (2020). Class-imbalanced crash prediction based on real-time traffic and weather data: A driving simulator study. Traffic Injury Prevention, 21(3), 201-208.
-Elena, K., Sergei, E., & Jarosław, R. (2020). Potential for improving the procedure of inspecting road traffic accident black spots. Architecture and Engineering, 5(3), 56-62.
-Elvik, R. (2008). A survey of operational definitions of hazardous road locations in some European countries. Accident Analysis & Prevention, 40(6), 1830-1835.
-Fur Verkehrssicherheit, K. (2007). Summary and publication of best practices in road safety in the member states. Thematic Report: Enforcement. European Commission, Austria.
-Hamed, M. M., & Al-Eideh, B. M. (2020).
An exploratory analysis of traffic accidents and vehicle ownership decisions using a random parameters logit model with heterogeneity in means. Analytic Methods in Accident Research, 25, 100116.
-Hu, L., Bao, X., Wu, H., & Wu, W. (2020). A study on correlation of traffic accident tendency with driver characters using in-depth traffic accident data. Journal of Advanced Transportation, 2020, 1-7.
-Jarmuż, D., & Chmiel, J. (2020). A review of approaches to the study of Weather’s effect on road traffic parameters. Transport Problems, 15(4, cz. 2), 241-251.
-Jiang, F., Yuen, K. K. R., & Lee, E. W. M. (2020). Analysis of motorcycle accidents using association rule mining-based framework with parameter optimization and GIS technology. Journal of Safety Research, 75, 292-309.
-Kamboozia, N., Ameri, M., & Hosseinian, S. M. (2020). Statistical analysis and accident prediction models leading to pedestrian injuries and deaths on rural roads in Iran. International Journal of Injury Control and Safety Promotion, 27(4), 493-509.
-Kassu, A., & Anderson, M. (2018). Analysis of nonsevere crashes on two-and four-lane urban and rural highways: effects of wet pavement surface condition. Journal of Advanced Transportation.
-Kazan, E., & Usmen, M. A. (2018). Worker safety and injury severity analysis of earthmoving equipment accidents. Journal of Safety Research, 65, 73-81.
-Kim, H. T., & Na, S. (2017). Development of a human factors investigation and analysis model for use in maritime accidents: A case study of collision accident investigation. Journal of Navigation and Port Research, 41(5), 303-318.
-Nadler, J., Gann-Bociek, M., & Skaggs, B. (2017). Interview support on perceptions of organizational attractiveness: The effects of applicant gender and socio-economic status. Management Research Review, 40(7), 783-799.
-Nogayeva, S., Gooch, J., & Frascione, N. (2021).
The forensic investigation of vehicle–pedestrian collisions: A review. Science & Justice, 61(2),
112-118.
-Park, S. J., Kho, S. Y., & Park, H. C. (2019). The effects of road geometry on the injury severity of expressway traffic accident depending on weather conditions. The Journal of the Korea Institute of Intelligent Transport Systems, 18(2), 12-28.
-Pembuain, A., Priyanto, S., & Suparma, L.
(2019, October). The effect of road infrastructure on traffic accidents. In 11th Asia Pacific Transportation and the Environment Conference (APTE 2018), 
­Atlantis Press.176-182.
-Sahaf, A., Mohammadi, M., & Abdoli, A. (2021). 3D Sight Distance Calculation and Estimation of its Effect on Road Accidents in GIS Environment. Shock and Vibration, 1-7.
-Sangkharat, K., Thornes, J. E., Wachiradilok, P., & Pope, F. D. (2021). Determination of the impact of rainfall on road accidents in Thailand. Heliyon, 7(2).
-Silva, I., & Eugenio Naranjo, J. (2020). A systematic methodology to evaluate prediction models for driving style classification. Sensors, 20(6), 1692.
-Sultana, M. A., Qin, X., Chitturi, M., & Noyce, D. A. (2014). Analysis of safety effects of traffic, geometric, and access parameters on truck arterial corridors. Transportation Research Record, 2404(1), 68-76.
-Tsubota, T., Fernando, C., Yoshii, T., & Shirayanagi, H. (2018). Effect of road pavement types and ages on traffic accident risks. Transportation Research Procedia, 34, 211-218.
-Xing, F., Huang, H., Zhan, Z., Zhai, X., Ou, C., Sze, N. N., & Hon, K. K. (2019). Hourly associations between weather factors and traffic crashes: Non-linear and lag effects. Analytic Methods in Accident Research, 24, 100109.
-Zargari, S. A., & Rad, H. B. (2023). Development of a gray box system identification model to estimate the parameters affecting traffic accidents. Nonlinear Engineering, 12(1), 20220218.