تحلیل مکانی و زمانی سن رانندگان در تصادفات شهر قزوین مبتنی بر GIS

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

2 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

چکیده

ت
تحلیل­های مکانی و زمانی تصادفات به‌منظور کشف دقیق­تر نحوه ارتباط بین متغیرها و ارائه راهکار جهت بهبود وضع موجود امری ضروری در ایمنی ترافیک محسوب می‌شود. در تحلیل­های مکانی یک پدیده با توجه به موقعیت و پیرامونش تحلیل می­شود.
به طوری که علاوه بر خود پدیده، تاثیر همسایگی­ها و محیط نیز درنظرگرفته می­شود. هدف این پژوهش بررسی مکانی و زمانی تصادفات درون­شهری قزوین و شناسایی لکه­های داغ مربوط به متغیرهای مختلف با توجه به بازه سنی رانندگان برای داده­های مربوط به سه سال اخیر است. برای تحلیل­های مکانی از ابزار تابع چگالی کرنل در نرم­افرار ArcGIS و برای توزیع­های زمانی از نمودار عنکبوتی نرم­افزار اکسل استفاده‌شده است. ابتدا لکه­های داغ و زمان­های پر ریسک برای متغیرهای مختلف با توجه به
بازه­های سنی رانندگان شناسایی شدند. در مرحله بعد لکه­های داغ بین سه ناحیه شهری تعریف­شده، توزیع شدند و مناطق پر ریسک شهر به ترتیب معرفی شدند. طبق نتایج، مسیرهای حومه­ای و به طور خاص بزرگراه جمهوری اسلامی بیشترین سهم را در لکه­های داغ تصادفات قزوین داشتند که نیاز به کنترل ترکیب وسایل­نقلیه در این مسیرها احساس می­شود. همچنین ساعت 12 تا 14 مهم­ترین زمان برای تصادفات بازه­­های سنی مختلف بوده و دو بازه سنی جوان­تر (زیر 26سال و 34-26 سال) نقش بیشتری در لکه­های داغ داشتند و نیاز به آموزش و نظارت بر این دو گروه سنی احساس می‌شود.

کلیدواژه‌ها


-Anderson, T. K. (2009). Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots. Accident Analysis & Prevention, 41(3), 359-364.doi.org/10.1016/j.aap.2008.12.014
-Asgary, A., Ghaffari, A., & Levy, J. (2010). Spatial and temporal analyses of structural fire incidents and their causes: A case of Toronto, Canada. Fire Safety Journal, 45(1), 44-57.
-Cheng, W., Gill, G. S., Zhang, Y., Vo, T., Wen, F., & Li, Y. (2020). Exploring the modeling and site-ranking performance of Bayesian spatiotemporal crash frequency models with mixture components. Accident Analysis & Prevention, 135, 105357.
-Geurts, K., Thomas, I., & Wets, G. (2005). Understanding spatial concentrations of road accidents using frequent item sets. Accident Analysis & Prevention, 37(4), 787-799.
-Ghédira, A., Kammoun, K., & Saad, C. B. (2018). Temporal analysis of road accidents by ARIMA Model: Case of Tunisia. International Journal of Innovation and Applied Studies, 24(4), 1544-1553.
-Harirforoush, H., Bellalite, L., & Bénié, G. B. (2019). Spatial and temporal analysis of seasonal traffic accidents. American journal of traffic and transportation engineering, 4(1), 7-16.
-Hashimoto, S., Yoshiki, S., Saeki, R., Mimura, Y., Ando, R., & Nanba, S. (2016). Development and application of traffic accident density estimation models using kernel density estimation. Journal of traffic and transportation engineering (English edition), 3(3), 262-270.
-Iragüen, P., & de Dios Ortúzar, J. (2004). Willingness-to-pay for reducing fatal accident risk in urban areas: an Internet-based Web page stated preference survey. Accident Analysis & Prevention, 36(4), 513-524.
-Kashani, A. T., & Zandi, K. (2020). Influence of Traffic Parameters on the Temporal Distribution of Crashes. KSCE Journal of Civil Engineering, 24(3), 954-961.
-Kaygisiz, Ö., Düzgün, Ş., Yildiz, A., & Senbil, M. (2015). Spatio-temporal accident analysis for accident prevention in relation to behavioral factors in driving: The case of South Anatolian Motorway. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 33, 128-140.
-Kuo, P.-F., & Lord, D. (2020). Applying the colocation quotient index to crash severity analyses. Accident Analysis & Prevention, 135, 105368.
-Kuter, S., Usul, N., & Kuter, N. (2011). Bandwidth determination for kernel density analysis of wildfire events at forest sub-district scale. Ecological Modelling, 222(17), 3033-3040.
-Loo, B. P., Yao, S., & Wu, J. (2011). Spatial point analysis of road crashes in Shanghai: A GIS-based network kernel density method. 2011 19th international conference on geoinformatics,
-Mahata, D., Narzary, P. K., & Govil, D. (2019). Spatio-temporal analysis of road traffic accidents in Indian large cities. Clinical Epidemiology and Global Health, (4)7,­586-591.
-Matkan, A. A., Mohaymany, A. S., Shahri, M., & Mirbagheri, B. (2013). Detecting the spatial–temporal autocorrelation among crash frequencies in urban areas. Canadian Journal of Civil Engineering, 40(3), 195-203.
-Munira, S., Sener, I. N., & Dai, B. (2020). A Bayesian spatial Poisson-lognormal model to examine pedestrian crash severity at signalized intersections. Accident Analysis & Prevention, 144, 105679.doi.org/10.1016/j.aap.2020.105679-Ouni, F., & Belloumi, M. (2018).
Spatio-temporal pattern of vulnerable road user’s collisions hot spots and related risk factors for injury severity in Tunisia. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 56, 477-495.
Plug, C., Xia, J. C., & Caulfield, C. (2011). Spatial and temporal visualisation techniques for crash analysis. Accident Analysis & Prevention, 43(6), 1937-1946.
-Prasannakumar, V., Vijith, H., Charutha, R., & Geetha, N. (2011). Spatio-temporal clustering of road accidents: GIS based analysis and assessment. Procedia-social and behavioral sciences, 21, 317-325.
-Prasannakumar, V., Vijith, H., Charutha, R., & Geetha, N. (2011). Spatio-Temporal Clustering of Road Accidents: GIS Based Analysis and Assessment. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 21, 317-325.doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.07.020
-Rahman, M. A., Hossain, M. M., Mitran, E., & Sun, X. (2021). Understanding the contributing factors to young driver crashes: A comparison of crash profiles of three age groups. Transportation Engineering, 5, 100076. doi.org/10.1016/j.treng.2021.100076
Ryder, B., Dahlinger, A., Gahr, B., Zundritsch, -P., Wortmann, F., & Fleisch, E. (2019). Spatial prediction of traffic accidents with critical driving events–Insights from a nationwide field study. Transportation research part A: policy and practice, 124,
611-626.
-Shafabakhsh, G. A., Famili, A., & Bahadori, M. S. (2017). GIS-based spatial analysis of urban traffic accidents: Case study in Mashhad, Iran. Journal of traffic and transportation engineering (English edition), 4(3), 290-299.
-Silverman, B. W. (2018). Density estimation for statistics and data analysis. Routledge.
-Toran pour, A., Moridpour, S., Tay, R., & Rajabifard, A. (2017). Influence of Pedestrians' Age and Gender types on Spatial and Temporal Distribution of Pedestrian Crashes. Traffic Injury Prevention, 19. doi.org/10.1080/15389588.2017.1341630
-Xie, Z., & Yan, J. (2008). Kernel density estimation of traffic accidents in a network space. Computers, environment and urban systems, 32(5), 396-406.
-Yaghoobi, H. (2000). The role of human factors in car accidents in Iran.
-Ziakopoulos, A., & Yannis, G. (2020). A review of spatial approaches in road safety. Accident Analysis & Prevention, 135, 105323.
-Zou, X., Vu, H. L., & Huang, H. (2020). Fifty years of accident analysis & prevention: a bibliometric and scientometric overview. Accident Analysis & Prevention, 144, 105568.