جاده

جاده

تحلیل اثرات پارامترهای هندسی و ترافیکی بر بروز تداخلات بحرانی با استفاده از شاخص ایمنی زمان تا برخورد (TTC) در تقاطع‌های چراغ‌دار درون‌شهری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
2 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
چکیده
ایمنی حمل‌ونقل جاده‌ای یکی از ارکان اصلی توسعه پایدار شهری است و نقشی مهم در کاهش تصادفات و تلفات انسانی دارد. با توجه به گسترش روزافزون شهرنشینی و افزایش حجم تردد در شبکه معابر، توجه به عوامل مؤثر بر بروز سوانح ترافیکی اهمیت یافته است. ازاین‌رو، تحلیل علمی رفتار ترافیکی و شناسایی مؤلفه‌های مؤثر در ایمنی، به‌ویژه در نقاط حساس مانند تقاطع‌های شهری، ضرورتی اساسی در برنامه‌ریزی و مدیریت ترافیک شهری محسوب می‌شود. در این راستا، تقاطع‌های چراغ‌دار به دلیل ویژگی‌های مثبت در کنترل جریان عبور و افزایش ایمنی، به‌عنوان یکی از راهکارهای رایج در سامان‌دهی ترافیک مطرح شده‌اند. در شبکه حمل‌ونقل شهری، این تقاطع‌ها عناصر کلیدی و حساس ساختار خدمات ترافیکی‌اند که هدف اصلی از طراحی آن‌ها، کاهش تداخل میان وسایل نقلیه و دیگر کاربران راه و بهبود نظم عبورومرور در معابر پرتردد است. این پژوهش به تحلیل ایمنی تقاطع‌های چهارشاخه چراغ‌دار شهری با بهره‌گیری از شاخص زمان تا برخورد (TTC) پرداخته و داده‌های میدانی را از طریق تصویربرداری هوایی با پهپاد در هفت تقاطع پرتردد شهرستان سقز جمع‌آوری کرده متغیرهای ترافیکی و هندسی نظیر حجم ترافیک، سرعت و عرض ورودی با استفاده از نرم‌افزار تحلیل ویدئو و الگوریتم‌های پردازش تصویر استخراج و تحلیل شدند. مدل‌های رگرسیون خطی چندمتغیره نشان دادند که افزایش حجم ترافیک به‌ازای هر واحد وسیله نقلیه، تعداد تداخلات بحرانی TTC را تقریباً 2/1 درصد افزایش می‌دهد، همچنین افزایش یک متر عرض ورودی هر تقاطع می‌تواند تعداد تداخلات بحرانی مبتنی بر شاخص زمان تا برخورد را 24 تا 28 درصد کاهش دهد.
کلیدواژه‌ها

-Ali, Y., Sarkar, D. R., Rao, K. R., Chatterjee, N., & Bhaskar, A. (2024). Scrutinizing Data from Sky: An Examination of Its Veracity in Area Based Traffic Contexts. arXiv preprint arXiv:2404.17212.
-Anis, M., Li, S., Geedipally, S. R., Zhou, Y., & Lord, D. (2025). Real-time risk estimation for active road safety: Leveraging Waymo AV sensor data with hierarchical Bayesian extreme value models. Accident Analysis & Prevention, 211, 107880.
-Arun, A., Haque, M. M., Bhaskar, A., Washington, S., & Sayed, T. (2021).
A systematic mapping review of surrogate safety assessment using traffic conflict techniques. Accident Analysis & Prevention, 153, 106016.
-Astarita, V., & Giofré, V. P. (2019). From traffic conflict simulation to traffic crash simulation: Introducing traffic safety indicators based on the explicit simulation of potential driver errors. Simulation Modelling Practice and Theory, 94, 215-236.
-Autey, J., Sayed, T., & Zaki, M. H. (2012). Safety evaluation of right-turn smart channels using automated traffic conflict analysis. Accident Analysis & Prevention, 45, 120-130.
-Charly, A., & Mathew, T. V. (2019). Estimation of traffic conflicts using precise lateral position and width of vehicles for safety assessment. Accident Analysis & Prevention, 132, 1052.64-65.
 
 
-Chen, A. Y., Chiu, Y. L., Hsieh, M. H., Lin, P.-W., & Angah, O. (2020). Conflict analytics through the vehicle safety space in mixed traffic flows using UAV image sequences. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 119, 102744.
-Cunto,­ F. (2008). Assessing safety performance of transportation systems using microscopic simulation.
-El-Basyouny, K., & Sayed, T. (2012). Measuring safety treatment effects using full Bayes non-linear safety performance intervention functions. Accident Analysis & Prevention, 45, 152-163.
-Essa, M., & Sayed, T. (2018). Traffic conflict models to evaluate the safety of signalized intersections at the cycle level. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 89, 289-302.
-Essa, M., & Sayed, T. (2019). Full Bayesian conflict-based models for real time safety evaluation of signalized intersections. Accident Analysis & Prevention, 129, 367-381.
-Ghanim, M., Kharbeche, M., Hannun, J., Hannun, J., & Shamiyeh, K. (2020). Safety and operational performance of signalized roundabouts: a case study in doha. Procedia Computer Science, 170, 427-433.
-Hayward, J. C. (1972). Near miss determination through use of a scale of danger.
-Hossain, M., Abdel-Aty, M., Quddus, M. A., Muromachi, Y., & Sadeek, S. N. (2019). Real-time crash prediction models: State-of-the-art, design pathways and ubiquitous requirements. Accident Analysis & Prevention, 124, 66-84.
-Ismail, K., Sayed, T., & Saunier, N. (2011). Methodologies for aggregating indicators of traffic conflict. Transportation Research Record, 2237(1), 10-19.
-Jiao, Y., Calvert, S. C., van Cranenburgh, S., & van Lint, H. (2025). A unified probabilistic approach to traffic conflict detection. Analytic Methods in Accident Research, 45, 100369.
-Johnsson, C., Laureshyn, A., & De Ceunynck, T. (2018). In search of surrogate safety indicators for vulnerable road users: a review of surrogate safety indicators. Transport Reviews, 38(6), 765-785
-Kim, E., Muennig, P., & Rosen, Z. (2017). Vision zero: a toolkit for road safety in the modern era. Injury Epidemiology, 4, 1-9.
-Kraay, J., & Van der Horst, A. (1985). A diagnosis of road safety using the Dutch conflict observation technique DOCTOR. Institute for Road Safety Research SWOV: Leidschendam, The Netherlands.
-Laureshyn, A. (2010). Application of automated video analysis to road user behaviour.
-Laureshyn, A., De Ceunynck, T., Karlsson, C., Svensson, Å., & Daniels, S. (2017). In search of the severity dimension of traffic events: Extended Delta-V as a traffic conflict indicator. Accident Analysis & Prevention, 98, 46-56.
-Lyon, C., Haq, A., Persaud, B., & Kodama, S. T. (2005). Safety performance functions for signalized intersections in large urban areas: Development and application to evaluation of left-turn priority treatment. Transportation Research Record, 1908(1), 165-171.
-Mullakkal-Babu, F. A., Wang, M., Farah, H., van Arem, B., & Happee, R. (2017). Comparative assessment of safety indicators for vehicle trajectories on highways. Transportation Research Record, 2659 , (1), 127-136.
-Naumann, R. B., Heiny, S., Evenson, K. R., LaJeunesse, S., Cooper, J. F., Doggett, S., & Marshall, S. W. (2019). Organizational networks in road safety: case studies of US Vision Zero cities. Traffic Injury Prevention, 20(4), 378-385.
-Neter,­ J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., & Wasserman, W. (1996). Applied linear statistical models.
-Olszewski, P., Buttler, I., Czajewski, W., Dąbkowski, P., Kraśkiewicz, C., Szagała, P., & Zielińska, A. (2016). Pedestrian safety assessment with video analysis. Transportation Research Procedia, 14, 2044-2053.
-Organization, W. H. (2022). Powered two-and three-wheeler safety: a road safety manual for decision-makers and practitioners. World Health Organization.
-Persaud, B., Saleem, T., Faisal, S., Lyon, C., Chen, Y., & Sabbaghi, A. (2012). Adoption of Highway Safety Manual predictive methodologies for Canadian highways. Proceedings from the 2012 Conference of the Transportation Association of Canada, Fredericton, New Brunswick,
-Reyad, P., Sayed, T., Essa, M., & Zheng, L. (2022). Real-time crash-risk optimization at signalized intersections. Transportation Research Record, 2676(12), 32-50.
-Sacchi, E., Sayed, T., & Deleur, P. (2013). A comparison of collision-based and conflict-based safety evaluations: The case of right-turn smart channels. Accident Analysis & Prevention, 59, 260-266.
-Saunier, N., & Sayed, T. (2008). Probabilistic framework for automated analysis of exposure to road collisions. Transportation Research Record, 2083(1), 96-104.
-Sayed, T., Zaki, M. H., & Autey, J. (2013). Automated safety diagnosis of vehicle–bicycle interactions using computer vision analysis. Safety Science, 59, 163-172.
-Songchitruksa, P., & Tarko, A. P. (2006). The extreme value theory approach to safety estimation. Accident Analysis & Prevention, 38(4), 811-822.
-St-Aubin, P., Saunier, N., & Miranda-Moreno, L. (2015). Large-scale automated proactive road safety analysis using video data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 58, 363-379.
-Tageldin, A., Sayed, T., & Wang, X. (2015). Can time proximity measures be used as safety indicators in all driving cultures? Case study of motorcycle safety in China. Transportation Research Record, 2520(1), 165-174.
-Theofilatos, A. (2017). Incorporating real-time traffic and weather data to explore road accident likelihood and severity in urban arterials. Journal of Safety Research, 61, 9-21.
-Tingvall, C., & Haworth, N. (1999). Vision Zero-An ethical approach to safety and mobility. 6th ITE international conference road safety & traffic enforcement: Beyond 2000.
-Wali, B., Khattak, A. J., & Karnowski, T. (2019). Exploring microscopic driving volatility in naturalistic driving environment prior to involvement in safety critical
events—Concept of event-based driving volatility. Accident Analysis & Prevention, 132, 105277.
-Wang, X., & Abdel-Aty, M. (2008). Modeling left-turn crash occurrence at signalized intersections by conflicting patterns. Accident Analysis & Prevention, 40(1), 76-88.
-Wooldridge, J. M. (2021). Introductory Econometrics: A Modern Approach 6rd ed. Cengage Learning.
-Xie, K., Li, C., Ozbay, K., Dobler, G., Yang, H., Chiang, A.-T., & Ghandehari, M. (2016). Development of a comprehensive framework for video-based safety assessment. 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC).
-Xie, K., Ozbay, K., Yang, H., & Li, C. (2019). Mining automatically extracted vehicle trajectory data for proactive safety analytics. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 106, 61-72.
-Yamada, K., & Kuroki, M. (2019). New traffic conflict measure based on a potential outcome model. Journal of Causal Inference, 7(1), 20180001.
-Yang, D., Ozbay, K., Xie, K., Yang, H., Zuo, F., & Sha, D. (2021). Proactive safety monitoring: A functional approach to detect safety-related anomalies using unmanned aerial vehicle video data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 127, 103130.
-Yuan, J., & Abdel-Aty, M. (2018). Approach-level real-time crash risk analysis for signalized intersections. Accident Analysis & Prevention, 119, 274-289.
-Yuan, J., Abdel-Aty, M., Wang, L., Lee, J., Wang, X., & Yu, R. (2018). Real-time crash risk analysis of urban arterials incorporating bluetooth, weather, and adaptive signal control data. arXiv preprint arXiv:1805.07826.