مدل توزیع ریسک تصادفات شدید در بین هر جفت مبدا- مقصد از نواحی ترافیکی- مطالعه موردی شهر قم

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکترای حمل و نقل، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

2 استادیار دانشکده مهندسی عمران، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

3 استادیار دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

چکیده

مدل‌های پیش‌بینی تصادفات ابزار مفیدی در مطالعات برنامه‌ریزی حمل و نقل هستند که امکان بررسی ایمنی و تغییرات آن به‌لحاظ تصمیمات اتخاذ شده برای آینده را میسر می‌سازند. هدف اصلی این مطالعه، توسعه مدل پیش‌بینی تصادفات بر‌اساس گام توزیع سفر از مدل‌های مرسوم چهار‌مرحله‌ای تقاضای سفر است که در این مطالعه به اسم مدل توزیع ریسک تصادفات عنوان شده است. به این‌منظور مدل دو‌جمله‌ای منفی با توزیع لگاریتمی به کار گرفته شده است. فراوانی تصادفات شدید شهر قم شامل مجموع تصادفات فوتی و جرحی در بین هر جفت مبدا- مقصد از نواحی ترافیکی به‌عنوان متغیر وابسته و متغیر‌های توصیفی شامل داده‌های ترافیکی و نتایج توزیع سفر برای کالیبراسیون مدل، مورد استفاده قرار گرفته است. داده‌های ترافیکی شامل وسیله- کیلومتر طی شده، زمان‌سفر تجربه شده با وسیله نقلیه و متوسط سرعت وسیله‌سفر در بین هر جفت مبدا- مقصد از نواحی ترافیکی استفاده شده است. نتایج توزیع سفر شامل توزیع سفر به تفکیک اهداف شغلی، تحصیلی، خرید و شخصی استفاده شده است. نتایج حاصل از کالیبراسیون و اعتبارسنجی مدل نشان‌دهنده وجود رابطه معنا‌دار بین متغیرهای مذکور با فراوانی تصادفات شدید است. از این‌رو، مدل توسعه داده شده امکان پیش‌بینی تعداد تصادفات شدید در سال‌های آینده بر‌اساس افزایش تعداد سفرهای توزیع شده در بین نواحی ترافیکی را فراهم می‌کند. بنابر‌این، به کمک این مدل، امکان شناسایی و اولویت‌بندی سفرهای با مبدا- مقصد پر‌خطر به‌لحاظ ایمنی فراهم شده و می‌توان تاثیر سناریوهای مختلف مدیریت تقاضای سفر را بر ایمنی ارزیابی کرد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Severe Crash Risk Distribution Model between Each Origin-Destination Pair of Traffic Analysis Zones- The Case Study of the City of Qom in Iran

نویسندگان [English]

  • Saman Dabbaghfeizi 1
  • Ali Naderan 2
  • Ali Tavakoli Kashani 3
1 PhD Candidate, Department of Civil Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
2 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
3 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
چکیده [English]

Crash prediction models (CPMs) are a valuable tool in transportation planning studies that enable safety and its changes to be investigated in future decisions. The main goal of this study is to develop the CPMs based on the trip distribution step from the common four-step demand models, which is called the crash risk distribution in this study. In order to, the Negative Binomial formulation with a log-link function is used. The frequency of severe crash in the city of Qom, Iran, including the total number of fatal and injury crash among each origin-destination (OD) pair of traffic analysis zones (TAZs) as a dependent variable, and explanation variables, including the traffic-related and trip distribution results, have been used for model calibration. Traffic-related data include the vehicle kilometers traveled, experienced travel time with vehicle, and average vehicle speed between each OD pair of TAZs. The results of trip distribution include the trip distribution by purposes of work, education, shop, and personal. Model calibration and validation results show a significant relationship between the mentioned variables and the frequency of severe crashes. Hence, the developed model predicts the number of severe crashes in future years based on increased trips distributed among TAZs. Therefore, with the help of this model, it is possible to identify and prioritize trips with high-risk origin-destination in terms of safety, and the impact of different travel demand management scenarios on safety can be evaluated.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Crash risk distribution
  • crash prediction model
  • negative binomial model
  • macro-level model
  • aggregate model
- نادران، ع. (2010) “تخمین تعداد تصادفات ترافیکی در مناطق شهری به کمک مدل‌های هم‌فزون”، سال دوم، ص. 155-169.
 
- Abdella, G. M., Kim, J., Al-Khalifa, K. N., & Hamouda, A. M. (2019) “Penalized Conway-Maxwell-Poisson regression for modelling dispersed discrete data: The case study of motor vehicle crash frequency”, Vol. 120, PP. 157-163.
 
- Alarifi, S. A., Abdel-Aty, M., & Lee, J. (2018) “A Bayesian multivariate hierarchical spatial joint model for predicting crash counts by crash type at intersections and segments along corridors”, Vol. 119, PP. 263-273.
 
- Almasi, S. A., & Behnood, H. R. (2022) “Exposure based geographic analysis mode for estimating the expected pedestrian crash frequency in urban traffic zones; case study of Tehran”, Vol. 168, PP. 106576.
 
- Amoh-Gyimah, R., Saberi, M., & Sarvi, M. (2016) “Macroscopic modeling of pedestrian and bicycle crashes: A cross-comparison of estimation methods”, Vol. 93, PP. 147-159.
 
- Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2013) “Regression analysis of count data”, Cambridge university press.
 
- Chatterjee, A., Everett, J., Reiff, B., Schwetz, T., Seaver, W., & Wegmann, F. (2003) “Tools for assessing safety impact of long-range transportation plans in urban areas”.
 
- Chen, P. (2015) “Built environment factors in explaining the automobile-involved bicycle crash frequencies: A spatial statistic approach”, Vol. 79, PP. 336-343.
 
- de Dios Ortúzar, J., & Willumsen, L. G. (2011) “Modelling transport”, John wiley & sons.
 
- Ding, H., & Sze, N. (2022) “Effects of road network characteristics on bicycle safety: A multivariate Poisson-lognormal model”, Vol. 1, PP. 100020.
 
- El-Basyouny, K., & Sayed, T. (2009) “Collision prediction models using multivariate Poisson-lognormal regression”, Vol. 41, PP. 820-828.
 
- Huang, H., Song, B., Xu, P., Zeng, Q., Lee, J., & Abdel-Aty, M. (2016) “Macro and micro models for zonal crash prediction with application in hot zones identification”, Vol. 54, PP. 248-256.
 
- Kim, H., Jang, J., & Choi, Y. (2022) “Spatial analysis of collision risk of child pedestrians–A case of urban elementary school districts in Busan, Korea”, Vol. 29, PP. 165-175.
 
- Ladron de Guevara, F., Washington, S. P., & Oh, J. (2004) “Forecasting crashes at the planning level: simultaneous negative binomial crash model applied in Tucson, Arizona”, Vol. 1897, PP. 191-199.
 
- Li, J., & Wang, X. (2022) “Hotspot identification on urban arterials at the meso level”, Vol. 169, PP. 106632.
 
- Lukusa, M. T., & Phoa, F. K. H. (2020) “A Horvitz-type estimation on incomplete traffic accident data analyzed via a zero-inflated Poisson model”, Vol. 134, PP. 105235.
 
- Mammadova, U., & Özkale, M. R. (2020) “Profile monitoring for count data using Poisson and Conway–Maxwell–Poisson​ regression-based control charts under multicollinearity problem”, Vol. 388, PP. 113275.
 
- Mathew, S., Pulugurtha, S. S., & Duvvuri, S. (2022) “Exploring the effect of road network, demographic, and land use characteristics on teen crash frequency using geographically weighted negative binomial regression”, Vol. 168, PP. 106615.
 
- Miaou, S.-P., & Lum, H. (1993) “Modeling vehicle accidents and highway geometric design relationships”, Vol. 25, PP. 689-709.
- Mohammadi, M., Shafabakhsh, G., & Naderan, A. (2018) “Effects of modal shares on crash frequencies at aggregate level”, Vol. 120, PP. 295-303.
 
- Naderan, A., & Shahi, J. (2010) “Aggregate crash prediction models: Introducing crash generation concept”, Vol. 42, PP. 339-346.
 
- Pljakić, M., Jovanović, D., Matović, B., & Mićić, S. (2019) “Macro-level accident modeling in Novi Sad: A spatial regression approach”, Vol. 132, PP. 105259.
 
- Ratner, B. (2009) “The correlation coefficient: Its values range between+ 1/− 1, or do they?”, Vol. 17, PP. 139-142.
 
- Sun, M., Sun, X., Rahman, M. A., Akter, M., & Das, S. (2021) “Modeling two-way stop-controlled intersection crashes with zero-inflated models on Louisiana rural two-lane highways”.
 
- Tang, J., Gao, F., Liu, F., Han, C., & Lee, J. (2020) “Spatial heterogeneity analysis of macro-level crashes using geographically weighted Poisson quantile regression”, Vol. 148, PP. 105833.
 
- Wang, K., Ivan, J. N., Ravishanker, N., & Jackson, E. (2017) “Multivariate poisson lognormal modeling of crashes by type and severity on rural two lane highways”, Vol. 99, PP. 6-19.
 
- Wang, X., Yang, J., Lee, C., Ji, Z., & You, S. (2016) “Macro-level safety analysis of pedestrian crashes in Shanghai, China”, Vol. 96, PP. 12-21.
 
- Washington, S., Karlafatis, M., & Mannering, F. (2003) “Statistical and Econometric Methods for Transportation Data Analysis. requirements: Multinomial logit, ordered probit and mixed logit models”, Vol. 1, PP. 72-85.
- Zeng, Q., & Huang, H. (2014) “A stable and optimized neural network model for crash injury severity prediction”, Vol. 73, PP. 351-358.
 
- Zeng, Q., Huang, H., Pei, X., Wong, S., & Gao, M. (2016) “Rule extraction from an optimized neural network for traffic crash frequency modeling”, Vol. 97, PP. 87-95.
 
- Zeng, Q., Wang, F., Wang, Q., Pei, X., & Yuan, Q. (2022) “Bayesian multivariate spatial modeling for crash frequencies by injury severity at daytime and nighttime in traffic analysis zones”, PP. 1-8.
 
- Zhai, X., Huang, H., Gao, M., Dong, N., & Sze, N. (2018) “Boundary crash data assignment in zonal safety analysis: an iterative approach based on data augmentation and Bayesian spatial model”, Vol. 121, PP. 231-237.
 
- Zhu, M., Li, H., Sze, N., & Ren, G. (2022) “Exploring the impacts of street layout on the frequency of pedestrian crashes: A micro-level study”, Vol. 81, PP. 91-100.