جاده

جاده

اولویت‌بندی عوامل هندسی و ترافیکی مؤثر بر تصادفات در مبادی ورودی به شهرها با استفاده از روش تحلیل سلسله‌مراتبی (AHP)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران شمال، تهران، ایران
2 دانش آموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران شمال، تهران، ایران
3 دانشجوی دکتری عمران (حمل و نقل ) دانشگاه علم و صنعت ایران
چکیده
تاکنون در مطالعات ایمنی راه‌ها، به راه‌های ورودی شهرها کمتر توجه شده است. این نوع راه‌ها، دارای شرایطی بینابین راه‌های برون‌شهری و درون‌شهری می‌باشند. هدف از این پژوهش شناسایی عوامل ترافیکی و هندسی مؤثر بر تصادفات در راه‌ها و مبادی ورودی به شهرها می‌باشد. به منظور شناسایی عوامل مؤثر بر تصادفات در این نوع راه‌ها از روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP) استفاده شده است. در این راستا پارامترهای هندسی و ترافیکی مؤثر بر تصادفات توسط کارشناسان شناسایی شده و در قالب پرسشنامه تهیه شده است. سپس تعداد 32 پرسشنامه توسط نخبگان دانشگاهی متخصص، شامل اساتید و دانشجویان، شاغلان در سازمان‌های راهداری و حمل‌ونقل جاده‌ای و کارشناسان پلیس راهور تهیه و تکمیل گردیده است. نتایج روش تحلیل سلسله‌مراتبی نشان داد که به صورت کلی 7 پارامتر: تعداد دسترسی‌های محلی، درصد رانندگان با سرعت غیرمجاز، تراکم طولی کاربری‌های تجاری و صنعتی کنار مسیر، تعداد دوربرگردان‌ها، عرض سواره‌رو، میزان تعرض از سرعت غیرمجاز و روشنایی کافی راه در شب به عنوان مؤثرترین عوامل در ایجاد تصادفات در این نواحی شناسایی شدند. از این نتایج می‌توان به منظور پیش‌بینی عوامل مؤثر بر تصادفات در محورهای مختلف شهرها و بررسی امکان بهبود ایمنی این نواحی از طریق اصلاح پارامترهای تأثیرگذار استفاده نمود.
کلیدواژه‌ها

افندی‌زاده، شهریار و گلشن‌خواص، رضا (1385). طراحی مدل ایمنی مبادی ورودی شهرها. پژوهشنامه حمل‌ونقل، 3(4)، 241-233.
-حسن‌پور، شهاب (1404). ارائه روش استراتژیک ایمنی مبادی ورودی شهری بر مبنای عوامل مؤثر بر تصادفات با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی و رگرسیون پواسون. نشریه مطالعات مدیریت ترافیک، 168-129.
-میرزاحسین، حمید و همکاران. (۱۴۰۴). بررسی تأثیر نور ماه بر تصادفات جاده‌های بدون روشنایی. مجله تحقیقات راه، دوره 33، شماره 122.
-American Association of State Highway and Transportation Officials. (2015). Global status report on road safety. AASHTO.
Abdel-Aty, M., & Pande, A. (2005). Identifying crash propensity using specific traffic speed conditions. Journal of Safety Research, 36(1),97–108.
-Azin, B., et al. (2025). Urban arterial lane width versus speed and crash rates: A comprehensive study. Sustainability, 17(2), 628.
-Ahmed, A., et al. (2024). Evaluation of the effect of access point density on the safety of primary roads. Engineering, Technology & Applied Science Research, 14(3), 1289–1294.
 -Chaves-Lasso, Y. T., et al. (2025). Evaluating the impact of access management practices on crash frequency. Journal of Transportation Safety & Security. Advance online publication.
-Davoodi, R., & Ahmadi, P. (2015). Prioritizing suggested strategies to reduce road accidents at the cities entrance using analytic hierarchy process. International Journal of Asian Social Science, 5, 706–714.
-Elyasi, M., Saffarzadeh, M., Boroujerdian, A. M., Semnarshad, M., & Mazaehri, M. (2016). Prioritization of suburban accident factors based on analytical network process. International Journal of Transportation Engineering, 197209.
-Fallah Tafti, M., & Roshani, R. (2021). Development of models to study traffic accidents on the final sections of access roads to the cities: A case study of three major Iranian cities. Archives of Transport, 59(3), 129–148.
-Global Road Safety Facility. (2024). Guide for safe speeds: Managing traffic speeds to save lives and improve livability. Washington, DC: World Bank & WRI.
-Gomes, S. V., Geedipally, S. R., & Lord, D. (2012). Estimating the safety performance of urban intersections in Lisbon, Portugal. Safety Science, 50(9), 1732–1739.
-Khalili, M., & Pakgohar, A. (2013). Logistic regression approach in road defects impact on accident severity. Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, 5(2), 132–135.
-Khishdari, A., & Fallah Tafti, M. (2017). Development of crash frequency models for safety promotion of urban collector streets. International Journal of Injury Control and Safety Promotion, 24.
-Khalili, M., & Pakgohar, A. (2013). Logistic regression approach in road defects impact on accident severity. Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, 5(4), 367–372.
-Khattak, M. W., et al. (2024). Analysis of road infrastructure and traffic factors influencing safety. Infrastructures, 9(3), 47.
-Minnesota Department of Transportation. (2024). Complete streets: Speed impacts. St. Paul, MN: Minnesota Department of Transportation.
 -Moslem, S. (2018). Sustainable urban transport development with stakeholder participation: An AHP–Kendall model—A case study for Mersin. Sustainability, 10.
-Polat, U., & Dağsuyu, C. (2017). A new approximation for risk assessment using the AHP and Fine–Kinney methodologies. Safety Science, 24–32.
-Pulugurtha, S., & Sambhara, V. (2011). Pedestrian crash estimation models for signalized intersections. Accident Analysis and Prevention, 43(1), 439–446.
-Saaty, T. L. (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, 234–281.
-Saaty, T. L. (1996). Decision making with dependence and feedback: The analytic network process. Pittsburgh, PA: RWS Publications.
-Saha, D., Alluri, P., & Gan, A. (2015). Prioritizing Highway Safety Manual’s crash prediction variables using boosted regression trees. Accident Analysis and Prevention, 133–144.
-Ukkusuri, S., Miranda-Moreno, L., Ramadurai, G., & Isa-Tavarez, J. (2012). The role of built environment on pedestrian crash frequency. Safety Science, 50(4), 1141–1151.
-Van Eggermond, M. A. B., et al. (2025). Quantifying the effect of road design on urban road driving speeds. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, vol (112),148-169.
-World Health Organization. (2023). Speed management: A road safety manual for decision-makers and practitioners (2nd ed.). Geneva, Switzerland: World Health Organization.
-Wang, X., Song, Y., Yu, R., & Schultz, G. G. (2014). Safety modeling of suburban arterials in Shanghai, China. Accident Analysis & Prevention, 70, 215–224.
-Wang, X., Yuan, J., Schultz, G., & Fang, S. (2018). Investigating the safety impact of roadway network features of suburban arterials in Shanghai. Accident Analysis and Prevention, 137–148.