جاده

جاده

ارزیابی شدت حواس‌پرتی راننده ناشی از استفاده از تلفن همراه با استفاده از ابزارهای GIS

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری راه و ترابری، دانشکده مهندسی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
2 دانشیار، گروه راه و ترابری، دانشکده مهندسی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
چکیده
افزایش استفاده از تلفن همراه در حین رانندگی به یکی از چالش‌های مهم ایمنی ترافیک در کشورهای توسعه‌یافته تبدیل شده است. این مطالعه با هدف شناسایی و تحلیل فضایی حواس‌پرتی رانندگان ناشی از استفاده از تلفن همراه (اعم از مکالمه و ارسال پیامک) در شهرستان مونتگومری، ایالت مریلند ایالات متحده، انجام شده است. داده‌های تصادفات رانندگی طی سال‌های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۱ از پایگاه اطلاعاتی پلیس محلی استخراج و در سه دسته خسارتی، جرحی و فوتی طبقه‌بندی گردید. سپس داده‌ها به محیط نرم‌افزار سامانه‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) منتقل و با استفاده از روش تخمین چگالی هسته (KDE)، الگوهای مکانی پراکندگی تصادفات شناسایی شد. برای تحلیل شدت حواس‌پرتی، از مدل رگرسیون وزنی جغرافیایی (GWR) استفاده گردید و متغیرهایی چون ویژگی‌های راننده، شرایط محیطی، ویژگی‌های خودرو و شدت تصادف، در قالب شاخص‌های نرمال‌شده وارد مدل شدند. نتایج نشان داد که لکه‌های با شدت بالای حواس‌پرتی ناشی از ارسال پیامک عمدتاً در نواحی اطراف مدارس، مراکز خرید و مناطق با فعالیت‌های متمرکز هستند. در مقابل، شدت مکالمه با تلفن همراه بیشترین تمرکز را در ناحیه مرکزی، در مجاورت ایستگاه مترو و مراکز تجاری پرتردد دارد. تحلیل مکانی الگوهای حواس‌پرتی نشان داد که این رفتارهای پرخطر در مناطق دارای کاربری مختلط، تراکم بالای جمعیت و حجم زیاد ترافیک بیشتر بروز می‌یابند. یافته‌های این پژوهش می‌تواند به مدیران شهری در طراحی سیاست‌های پیشگیرانه و مداخلات ایمنی هدفمند در نقاط پرریسک کمک نماید.
کلیدواژه‌ها

-Ahmadi, M., Kashki, A., & Dadashi Roudbari, A. )2018(. Spatial modeling of seasonal precipitation–elevation in Iran based on aphrodite database. Modeling Earth Systems and Environment, 4(2): 619–633.
-Anderson, T. K. )2009(. Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots. Accident Analysis & Prevention, 41(3): 359–364.
-Boboc, R. G., Voinea, G. D., Buzdugan, I. D., & Antonya, C. )2022(. Talking on the phone while driving: A literature review on driving simulator studies. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(17): 10554.
-Chu, H. J. )2012(. Assessing the relationships between elevation and extreme precipitation with various durations in southern Taiwan using spatial regression models .Hydrological Processes, 26(21): 3174–3181.
-Cuentas-Hernandez, S., Li, X., King, M. J., Lewis, I., & Oviedo-Trespalacios, O. )2024(. Driven to distraction: A systematic literature review on the role of the driving context in mobile phone use. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 106: 215–243.
-Ferdinand, A. O., & Menachemi, N. )2014(. Associations between driving performance and engaging in secondary tasks: A systematic review. American Journal of Public Health, 104(3): e39–e48.
-Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. )2009(. Geographically weighted regression. The Sage Handbook of Spatial Analysis,
1: 243–254.
-Fotheringham, A. S., Charlton, M., & Brunsdon, C. )2000(. Quantitative geography: perspectives on spatial data analysis.
-Garcia-Herrero, S., Febres, J. D., Boulagouas, W., Gutierrez, J. M., & Mariscal Saldana, M. A. )2021(.Assessment of the influence of technology-based distracted driving on drivers’ infractions and their subsequent impact on traffic accidents severity. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(13): 7155-7156.
-Gariazzo, C., Stafoggia, M., Bruzzone, S., Pelliccioni, A., & Forastiere, F. )2018(. Association between mobile phone traffic volume and road crash fatalities: A population-based case-crossover study .Accident Analysis & Prevention, 115: 25–33.
-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.
-Hernandez, S., & Rahman, M. M. )2024(.Assessing the impact of cellular coverage areas on distracted driving, crashes, and injuries. International Conference on Transportation and Development 2024: 178–191.
-Huemer, A. K., Schumacher, M., Mennecke, M., & Vollrath, M. )2018(. Systematic review of observational studies on secondary task engagement while driving. Accident Analysis & Prevention, 119: 225–236.
-Levine, N. )2004(.CrimeStat III: a spatial statistics program for the analysis of crime incident locations (version 3.0).
-Liang, O. S., & Yang, C. C. )2021(. Determining the risk of driver-at-fault events associated with common distraction types using naturalistic driving data. Journal of Safety Research, 79: 45–50.
-Moslemi, N., Soryani, M., & Azmi, R. )2021(. Computer vision‐based recognition of driver distraction: A review. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 33(24): e6475.
-National Highway Traffic Safety Administration. 2020. Distracted driving.
-Nazarpour, A., Paydar, G. R., Mehregan, F., Hejazi, S. J., & Jafari, M. A. )2022(. Application of geographically weighted regression (GWR) and singularity analysis to identify stream sediment geochemical anomalies, case study, Takab Area, NW Iran. Journal of Geochemical Exploration, 235: 106953.
-Özcan, M., & Küçükönder, M. )2020(. Investigation of spatiotemporal changes in the incidence of traffic accidents in Kahramanmaraş, Turkey, using GIS-based density analysis. Journal of the Indian Society of Remote Sensing,  48(7): 1045–1056.
-Polat, E., & Ozden, M. )2006(. A nonparametric adaptive tracking algorithm based on multiple feature distributions. IEEE Transactions on Multimedia, 8(6): 1156–1163.
-Qin, L., Li, Z. R., Chen, Z., Bill, M. A., & Noyce, D. A. (2019). Understanding driver distractions in fatal crashes: An exploratory empirical analysis. Journal of Safety Research, 69: 23–31.
-Sajid Hasan, A., Jalayer, M., Heitmann, E., & Weiss, J. (2022). Distracted driving crashes: A review on data collection, analysis, and crash prevention methods. Transportation Research Record, 2676(8): 423–434.
-Sathyanarayana, A. (2013). Advancements in driver distraction and driving performance assessment for robust in-vehicle systems. The University of Texas at Dallas.
-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.
-Shahi, S. (2022). Spatial analysis of road traffic crashes and assessment of road safety issues from road users’ perspective: A case study of Rotterdam and the surrounding urban conurbation. University of Twente.
-Sun, W., Si, Y., Guo, M., & Li, S. (2021). Driver distraction recognition using wearable IMU sensor data. Sustainability, 13(3): 1342.
-Torbaghan, M. E., Sasidharan, M., Reardon, L., & Muchanga-Hvelplund, L. C. (2022). Understanding the potential of emerging digital technologies for improving road safety. Accident Analysis & Prevention, 166: 106543.
-Transportation MCDo. (2019). Predictive Safety Analysis – Executive Summary.
-Wu, P., Song, L., & Meng, X. (2022). Temporal analysis of cellphone-use-involved crash injury severities: Calling for preventing cellphone-use-involved distracted driving. Accident Analysis & Prevention, 169: 106625.
-Yücel, H. (2020). An alternative approach to accident analysis and prevention: Road safety audit.
-Zaid, O., Ahmad, J., Siddique, M. S., et al. (2021). A step towards sustainable glass fiber reinforced concrete utilizing silica fume and waste coconut shell aggregate. Scientific Reports: 11282.
-Zaid, O., Ahmad, J., Siddique, M. S., & Aslam, F. (2021). Effect of incorporation of rice husk ash instead of cement on the performance of steel fibers reinforced concrete. Frontiers in Materials, 8: 665625. doi.org/10.3389/fmats.2021.665625