جاده

جاده

تحلیل شدت تصادفات درون‌شهری در تقاطع‌های با کنترل توقف (مطالعه موردی: شهرستان الیگودرز)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی عمران، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران
2 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی عمران‌، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران
چکیده
از لحاظ ایمنی درون‌شهری، تقاطع‌ها یکی از پرریسک‌ترین المان‌های هندسی هستند. درصورتی‌که تقاطع‌ها از لحاظ ترافیکی کنترل نشوند (تقاطع‌های با کنترل توقف) مشکل ایمنی دوچندان می‌شود، زیرا مانورهای رانندگان متخلف، ناگهانی و غیرقابل پیش‌بینی خواهد بود. تحلیل وقوع و شدت تصادفات در این نواحی می‌تواند در شناسایی عوامل موثر و تصمیم‌گیری در خصوص اقدامات ایمن‌سازی موثر باشد. در این پژوهش برای تحلیل شدت تصادفات در تقاطع‌های با کنترل توقف، تقاطع‌های مربوطه در سطح شهر الیگودرز لرستان مورد بررسی قرار گرفته است. بدین منظور داده‌های تصادفات مربوط به تقاطع‌های با کنترل توقف طی سال‌های 1390 تا 1402 از پلیس راهور شهرستان الیگودرز جمع‌آوری و با توجه به اطلاعات در دسترس و همچنین استفاده از مطالعات پیشین، متغیرهای متعددی از جمله راستای مسیر ورود به تقاطع، وضعیت روشنایی، روزهای تعطیل و کاری، سن و جنسیت راننده، وضعیت هوا و سطح راه، تعداد شاخه‌های تقاطع، سرعت مجاز، مانور خودرو و انواع خودرو با استفاده از مدل پروبیت ترتیبی در نرم‌افزار Stata تحلیل شدند. برای متغیرها چندین وضعیت در نظر گرفته شد و نسبت به وضعیت مرجع (وضعیتی که بیشترین تصادف در آن رخ داده است) مورد بررسی قرار گرفتند. نتایج نشان می‌دهد که در شرایط سرعت مجاز بیشتر، مانور گردش به چپ، راننده مرد، جوان بودن راننده، تقاطع چهارشاخه، راستای ورودی غیرمستقیم به تقاطع، تاریکی شب بدون روشنایی کافی، روزهای کاری هفته (غیرتعطیل)، شرایط خیس یا یخ‌زده سطح راه و آب‌وهوای بارانی و برفی، شدت تصادفات بیشتر است.
کلیدواژه‌ها

-Abdel-Aty, M., (2003). Analysis of driver injury severity levels at multiple locations using ordered probit models. J. Saf. Res. 34 (5), 597–603.
Ahmed, I., Ahmed, B., Hainin, M.R., (2014). Road Traffic Accident Characteristics in Dhaka, Bangladesh, Jurnal Teknologi 71.
-Ahmed, S., Hossain, M.D. A., Kumar Ray, S., Md Mafijul Islam Bhuiyan, M.D. M. I., Sabuj, S. R., (2023). A study on road accident prediction and contributing factors using explainable machine learning models: analysis and performance, Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 19, 100814.
-Asare, I.O., Mensah, A.C., (2020), Crash severity modelling using ordinal logistic regression approach, Int. J. Inj. Control Saf. Promot., 27, 412–419.
-Atombo, C. Turkson, R, F., Akple, M.S., (2023). Estimating injury severity for motorized and non-motorized vehicle-involved crashes: Insights from random-parameter ordered probit model with heterogeneity in means and variances, IATSS Research 47, 455–467.
-Azmeri Khan, S., Yasmin, S., Mazharul Haque, M., (2023). Effects of design consistency measures and roadside hazard types on run-off-road crash severity: Application of random parameters hierarchical ordered probit model, Analytic Methods in Accident Research, 40, 100300.
-Billah, K., Sharif, H. O., Dessouky, S., (2022). How Gender Affects Motor Vehicle Crashes: A Case Study from San Antonio, Texas, Sustainability, 14, 7023.
-De Ona, J., Mujalli, R.O.,  Calvo, F.J., (2011). Analysis of traffic accident injury severity on Spanish rural highways using Bayesian networks, Accid. Anal. Prev., 43, 402–411.
-Eboli L., Forciniti, C., Mazzulla, G., (2020). Factors influencing accident severity: an analysis by road accident type, Transp. Res. Procedia, 47, 449–456.
-Eluru, N., Bhat, C. R., Hensher, D. A., (2008). A mixed generalized ordered response model for examining pedestrian and bicyclist injury severity level in traffic crashes. Accid. Anal. Prev., Vol. 40, No. 3, 1033–1054.
-Greene, W.H., (2008). Econometric Analysis, Pearson% Prentice Hall. Upper Saddle River, New Jersey.
-Islam, M., Hernandez, S., (2013). Large truck–involved crashes: Exploratory injury severity analysis, J. Transp. Eng. 139.
-Kodi, J. H., Msaki, E., Kitali, A. E., Haule, H. J., Ali, S., (2025). Analysis of injury severity levels and contributory factors in traffic crashes at signalized intersections under mixed traffic conditions in a low- and middle-income country, African Transport Studies, 3, 100019.
-Liu, J., Li, J., Wang, K., Zhao, J., Cong, H., He, P., (2019). Exploring factors affecting the severity of night-time vehicle accidents under low illumination conditions, Advances in Mechanical Engineering, Vol. 11(4) 1–9.
-Nightingale, E., Parvin, N., Cortney Seiberlich, C., Savolainen, P. T., Pawlovich, M., (2017). Investigation of Skew Angle and Other Factors Influencing Crash Frequency at High-Speed Rural Intersections, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 2636, 2017, 9–14.
-Salehian, A., Aghabayk, K., Seyfi, M.A., Shiwakoti, N., (2023). Comparative analysis of pedestrian crash severity at United Kingdom rural road intersections and Non-Intersections using latent class clustering and ordered probit model, Accident Analysis and Prevention, 192, 107231.
-Savolainen P. T., Tarko, A. P., (2005). Safety Impacts at Intersections on Curved Segments. Transp. Res. Rec. J. Transp. Res. Board,Vol. 1908, No. 1, 130–140.
-Savolainen, P.T., Mannering, F.L., Lord, D., Quddus, M.A., (2011). The statistical analysis of highway crash-injury severities: A review and assessment of methodological alternatives. Accid. Anal. Prev. 43 (5), 1666–1676.
-Se, C., Champahom, T., Jomnonkwao, S., Kronprasert, N., Ratanavaraha, N., (2022). The impct of weekday, weekend, and holiday crashes on motorcyclist ingury severities: Accounting for temporal influence with unobserved effect and insight from out-of-sample prediction, Analytic Methods in Accident Research, Vol. 36, 100240.
-Shao, X., Ma, X., Chen, F., Song, M., Pan, X., You, K., (2020). A random parameters ordered probit analysis of injury severity in truck involved rear-end collisions, Int. J. Environ. Res. Public Health, 17, 395.
-Sheykhfard, A., Haghighi, F., Zadeh, A. A., Das, S., Oshanreh, M. M., Shaaban, K., Soltani, A., (2025). Evaluating U-left turn and direct left turn movements at signalized intersections using traffic conflict indices, J. Traffic Transp. Eng. (Engl. Ed.), 12 (4): 812-830.
-Swain, R., Larue, G. S., (2024). Looking back in the rearview: Insights into Queensland’s rear-end crashes, Traffic Injury Prevention, 25:2, 138-146.
-Taheri, A., Switala, K., Fountas, G., Sheykhfard, A., Dadashzadeh, N., Müller, S., (2025). An Empirical Analysis of Crash Injury Severity Among Young Drivers in England: Accounting for Data Imbalance, Appl. Sci, 15, 4793.
-Tamakloe, R., Lim, S., Sam, E.F., Park, S.H., Park, D., (2021). Investigating factors affecting bus/minibus accident severity in a developing country for different subgroup datasets characterised by time, pavement, and light conditions, Accid. Anal. Prev., 159, 106268.
-Tjahjono, T., Swantika, B., Kusuma, A., Purnomo, R., Tambun, G.H., (2021). Determinant contributing variables to severity levels of pedestrian crossed the road crashes in three cities in Indonesia. Traffic Inj. Prev. 22 (4), 318–323.
-Uddin, M., Huynh, N., (2018). Factors influencing injury severity of crashes involving HAZMAT trucks, Int. J. Transp. Sci. Technol, 7, 1–9.
-Washington, S., Karlaftis, M.G., Mannering, F., Anastasopoulos, P., (2020), Statistical and econometric methods for transportation data analysis. CRC Press.
-World Health Organization, (2020), Road safety.
-Yang, Z., Chen, F., Ma, X. & Dong, B. (2019). Injury Severity of Pedestrians at Mid-blocks: A Random Parameter Ordered Probit Approach. 5th International Conference on Transportation Information and Safety (ICTIS), IEEE, 735-740.
-Ye, F., Lord, D., (2014). Comparing three commonly used crash severity models on sample size requirements: multinomial logit, ordered probit and mixed logit models. Analytic Methods in Accident Research 1, 72–85.
-Yu, M., Mab, C., Shen, J., (2021). Temporal stability of driver injury severity in single-vehicle roadway departure crashes: A random thresholds random parameters hierarchical ordered probit approach, Anal. Meth. Accid. Res, 29, e100144.
-Zhang, Z., Yang, R., Yuan, Y., Blackwelder G., & Yang, X., (2020). Examining driver injury severity in left-turn crashes using hierarchical ordered probit models, Traffic Injury Prevention, 22 (1), 1-6.