مدیریت بحران

مدیریت بحران

تحلیل الگوی مکانی تصادفات جاده‌ای در شهرستان‌های استان مازندران

نوع مقاله : مقاله علمی - پژوهشی

نویسنده
استادیار، گروه جغرافیا، دانشکده علوم انسانی و اجتماعی، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران
چکیده
وقوع تصادفات جاده‌ای و عواقب اجتماعی-اقتصادی ناشی از آنها یکی از مهم‌ترین چالش‌های مدیریت بحران مرتبط با ایمنی جاده‌ها است. هدف از انجام این پژوهش، بررسی الگوی مکانی توزیع تراکم تصادفات جاده‌ای در سطح شهرستان‌های استان مازندران است. بدین منظور، روش تخمین تراکم کرنل برای تجزیه‌وتحلیل الگوی مکانی توزیع تعداد تصادفات، تعداد افراد مصدوم و تلفات انسانی ناشی از سوانح جاده‌ای در بازه زمانی 1401-1400 جمع‌آوری‌شده توسط سازمان امداد و نجات جمعیت هلال‌احمر استان مازندران مورد استفاده قرارگرفته است. نتایج تجزیه‌وتحلیل آماری نشان می‌دهد که تعداد تصادفات، تعداد مصدومیت و همچنین افراد فوت شده از سال 1400 به 1401 به‌ترتیب 71%، 68% و 53% افزایش پیداکرده است. تحلیل توزیع فصلی تعداد تصادفات جاده‌ای نشان می‌دهد که فصل تابستان با 2845 تصادف و فصل بهار با 1752 تصادف به ترتیب بیشترین و کمترین تعداد وقوع سوانح جاده‌ای را به خود اختصاص داده‌اند. همچنین، در روزهای پنجشنبه و جمعه، تعداد وقوع تصادفات جاده‌ای در بازه زمانی 1401-1400، 28% بیشتر از روزهای شنبه و یکشنبه در سطح شهرستان‌های استان مازندران بوده است. نتایج حاصل از تخمین تراکم کرنل نشان‌دهنده شکل‌گیری الگوی مکانی تراکم بالای تصادفات در شهرستان چالوس با تراکم تصادفات 03/4 و همچنین شهرستان‌های بابلسر، فریدون‌کنار، سوادکوه و بهشهر با تراکم تصادفات 15/2 است. همچنین، الگوی مکانی تراکم تصادفات منجر به مصدومیت در شهرستان چالوس با مقدار تراکم 36/59 و الگوی مکانی تصادفات منجر به فوت در شهرستان‌های چالوس و آمل با مقدار تراکم 03/0 و شهرستان‌های تنکابن، بهشهر، نور، نوشهر و سوادکوه با مقدار تراکم 02/0 شکل‌گرفته است. موقعیت استان مازندران همراه با انواع جاذبه‌های گردشگری، وجود جاده‌های کوهستانی ارتباطی پایتخت به استان مازندران و همچنین افزایش حمل‌ونقل جاده‌ای بعد از رفع محدودیت‌های دوران پاندمی کرونا، نقش مؤثری در افزایش احتمال وقوع سوانح جاده‌ای در شهرستان‌های استان مازندران دارند. نتایج این پژوهش می‌تواند در برنامه‌ریزی ایمنی جاده‌ها و بهبود عملیات امداد و نجات به هنگام وقوع سوانح جاده‌ای در شهرستان‌های مازندران مورداستفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Analyzing the Spatial Pattern of Road Crashes in the Cities of Mazandaran Province

نویسنده English

Jalal Samia
Assist. Prof., Dept. of Geography, Faculty of Humanities and Social Sciences and Human, University of Mazandaran, Babolsar, Iran
چکیده English

Occurrence of road crash and its negative socio-economic consequences are one of the main concerns in the crisis manegment of road safety.The purpose of this research is to investigate the spatial pattern of road accidents in the cities of Mazandaran province. In this context, Kernel density estimation was used to analyze the spatial pattern observed in the number of accidents, injury and death related to road crashes in the period of 2020-2021 collected by by the relief and resecue stations of Red Cresent Society of Mazandaran province. Results of statistical analysis indicate that the number of accidents, injury and death have increased from 2020 to 2021 with with the number of 71%, 68% and 53% respectively. Analyzing the seasonal distribution of road accidents show that summer with 2845 and the spring with 1752 had the most and least number of accidents. Also, Friday and Thursday had 28% more accidents than Saturday and Sunday in the cities of mazandaran in years of 2020-2021. The results of Kernel density estimation indicate that the spatial pattern of accident density has been formed in Chalus with density of 4.03 and in cities of Babolsar, Fereydunkenar, Savadkuh and Behshahr with density of 2.15. Also, the spatial pattern of injury density shaped in Chalus city with the amount of 59.36, and spatial pattern of death density has been found in Chalus and Amol with density of 0.03, and in the cities of Tonekabon, Behshahr, Nur, Nowshahr and Savadkuh with the density amount of 0.02. The location of Mazandaran province along with different types of touristic attractions, the availability of mountainous transportation networks connecting the capital to the North, and also increased traffic volume and congestions in the roads after lifting the Corona pandemic restrictions can play important role in increasing the likelihood of road accidents. The results of this research can be used for road safety planning and improving the emergency rescue services in the cities of Mazandaran province.

کلیدواژه‌ها English

Kernel Density
Road Safety
Spatial Pattern
Accident
Cities of Mazandaran
  1. World Health Organization. (2023). Accident Fatalities Report, Global Status Report on Road Safety.
  2. World Health Organization. (2018). Accident Fatalities Report, Global Status Report on Road Safety.
  3. World Health Organization. (2015). Accident Fatalities Report, Global Status Report on Road Safety. 2015. http://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2015/en
  4. Aati, K., Houda, M., Alotaibi, S., Khan, A. M., Alselami, N., & Benjeddou, O. (2024). Analysis of Road Traffic Accidents in Dense Cities: Geotech Transport and ArcGIS. Transportation Engineering, 100256.

5- سازمان پزشکی قانونی کشور. (1402). آمار متوفیات حوادث رانندگی ترافیکی در سال 1402. https://lmo.ir

  1. Saha, D., Alluri, P., Gan, A., & Wu, W. (2018). Spatial analysis of macro-level bicycle crashes using the class of conditional autoregressive models. Accident Analysis & Prevention, 118, 166-177. https://doi.org/10.1016/j.aap.2018.02.014
  2. Satria, R., & Castro, M. (2016). GIS tools for analyzing accidents and road design: a review. Transportation research procedia, 18, 242-247. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.12.033
  3. Tola, A. M., Demissie, T. A., Saathoff, F., & Gebissa, A. (2021). Severity, spatial pattern and statistical analysis of road traffic crash hot spots in Ethiopia. Applied Sciences, 11(19), 8828. https://doi.org/10.3390/app11198828
  4. Yao, S., Loo, B. P., & Yang, B. Z. (2016). Traffic collisions in space: four decades of advancement in applied GIS. Annals of GIS, 22(1),1-14. https://doi.org/10.1080/19475683.2015.1085440
  5. Feizizadeh, B., Omarzadeh, D., Sharifi, A., Rahmani, A., Lakes, T., & Blaschke, T. (2022). A GIS-based spatiotemporal modelling of urban traffic accidents in Tabriz City during the COVID-19 pandemic. Sustainability, 14(12), 7468. https://doi.org/10.3390/su14127468
  6. Wang, M., Yi, J., Chen, X., Zhang, W., & Qiang, T. (2021). Spatial and Temporal Distribution Analysis of Traffic Accidents Using GIS‐Based Data in Harbin. Journal of Advanced Transportation, 2021(1), 9207500. https://doi.org/10.1155/2021/9207500
  7. Berhanu, Y., Schroeder, D., Teklu, B., & Alemayehu, E. (2023). Spatial analysis of road traffic accidents: Identifying hotspots for improved road safety in Addis Ababa, Ethiopia. Cogent engineering, 10(2), 2269655. https://doi.org/10.1080/23311916.2023.2269655

13- سمیعا، جلال، رنجبر شوبی، منوچهر، نیک پور، عامر. (1402). تحلیل مکانی-زمانی تصادفات جاده‌ای در محور مواصلاتی هراز با استفاده از شاخص‌های آمار مکانی و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانش پیشگیری و مدیریت بحران، 13(4)، 527-508. http://dx.doi.org/10.32598/DMKP.13.4.768.1

14- کلانتری، علی، علیان، سحر. (1401). تحلیل تصادفات جاده‌ای با تأکید بر خصوصیات محیط و جاده در سیستم اطلاعات مکانی مطالعه موردی: محور کرج– کندوان، پژوهش‌های جغرافیای انسانی، 54(2)، 582-563. https://doi.org/10.22059/jhgr.2021.314926.1008216

15- آهنگرکانی، مهرداد، ملک، محمدرضا. (1399). تهیه نقشه ریسک تصادفات رانندگی مبتنی بر اطلاعات مکانی مردم گستر با استفاده از روش‌های تصمیم‌گیری تحلیل سلسله مراتبی و تحلیل شبکه، فصلنامه علمی-پژوهشی اطلاعات جغرافیایی (سپهر)، 29(114)، 115-99. https://doi.org/10.22131/sepehr.2020.44596

16- بای، ناصر، اکبری، مجتبی، مازینی، فرشته، بای، مسعود، مفخمی شهرستانی، حسن، تجری، سعید. (1394). تجزیه‌وتحلیل آماری تصادفات جاده‌ای منجر به فوت استان گلستان طی سال‌های 1389 تا 1393، نشریه امداد و نجات، 7(4)، 134-124.

  1. Aghajani, M. A., Dezfoulian, R. S., Arjroody, A. R., & Rezaei, M. (2017). Applying GIS to identify the spatial and temporal patterns of road accidents using spatial statistics (case study: Ilam Province, Iran). Transportation research procedia, 25, 2126-2138. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.05.409
  2. Yao, S., Loo, B. P., & Yang, B. Z. (2016). Traffic collisions in space: four decades of advancement in applied GIS. Annals of GIS, 22(1), 1-14. https://doi.org/10.1080/19475683.2015.1085440
  3. Netek, R., Pour, T., & Slezakova, R. (2018). Implementation of heat maps in geographical information system–exploratory study on traffic accident data. Open Geosciences, 10(1), 367-384. https://doi.org/10.1515/geo-2018-0029
  4. Gelb, J., & Apparicio, P. (2024). Temporal Network Kernel Density Estimation. Geographical Analysis, 56(1), 62-78. https://doi.org/10.1111/gean.12368
  5. Chen, Y., Luo, R., King, M., Shi, Q., He, J., & Hu, Z. (2022). Spatiotemporal analysis of crash severity on rural highway: A case study in Anhui, China. Accident Analysis & Prevention, 165, 106538. https://doi.org/10.1016/j.aap.2021.106538
  6. Amorim, B. D. S. P., Firmino, A. A., Baptista, C. D. S., Júnior, G. B., Paiva, A. C. D., & Júnior, F. E. D. A. (2023). A machine learning approach for classifying road accident hotspots. ISPRS International Journal of Geo-Information, 12(6), 227. https://doi.org/10.3390/ijgi12060227
  7. Jackson, T. L., & Sharif, H. O. (2016). Rainfall impacts on traffic safety: Rain-related fatal crashes in Texas. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 7(2), 843-860. https://doi.org/10.1080/19475705.2014.984246
  8. Perrels, A., Votsis, A., Nurmi, V., & Pilli-Sihvola, K. (2015). Weather conditions, weather information and car crashes. ISPRS International Journal of Geo-Information, 4(4), 2681-2703. https://doi.org/10.3390/ijgi4042681
  9. Zhou, M., Yuan, M., Yang, G., & Mei, G. (2024). Risk analysis of road networks under the influence of landslides by considering landslide susceptibility and road vulnerability: A case study. Natural Hazards Research, 4(3), 387-400. https://doi.org/10.1016/j.nhres.2023.09.013
  10. Li, Y., Jiang, B., Liu, W., Li, C., & Zhou, Y. (2024). Airspace situation analysis of terminal area traffic flow prediction based on big data and machine learning methods. Big Data Research, 35, 100425. https://doi.org/10.1016/j.bdr.2024.100425
  11. Berlotti, M., Di Grande, S., & Cavalieri, S. (2024). Proposal of a machine learning approach for traffic flow prediction. Sensors, 24(7), 2348. https://doi.org/10.3390/s24072348
  12. Kong, F., Li, J., Jiang, B., Zhang, T., & Song, H. (2019). Big data‐driven machine learning‐enabled traffic flow prediction. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 30(9), e3482. https://doi.org/10.1002/ett.3482
  13. Sánchez González, S., Bedoya-Maya, F., & Calatayud, A. (2021). Understanding the effect of traffic congestion on accidents using big data. Sustainability, 13(13), 7500. https://doi.org/10.3390/su13137500

30- نیک‌پور، عامر، ملکشاهی، غلامرضا، مهرعلی تبار، عباس، حسنعلی زاده، میلاد. (1397). تحولات نظام شهری در استان مازندران با تأکید بر شهرهای کوچک، جغرافیا و روابط انسانی، 1(1)، 166-151. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.26453851.1397.1.1.11.2

  1. Le, K. G., Liu, P., & Lin, L. T. (2020). Determining the road traffic accident hotspots using GIS-based temporal-spatial statistical analytic techniques in Hanoi, Vietnam. Geo-spatial Information Science, 23(2), 153-164. https://doi.org/10.1080/10095020.2019.1683437
  2. Zhang, H., Ci, Y., Huang, Y., & Wu, L. (2024). The Effect of the COVID-19 Pandemic on the Distribution of Traffic Accident Hotspots in New York City. Sustainability, 16(8), 3440. https://doi.org/10.3390/su16083440
  3. Thakali, L., Kwon, T. J., & Fu, L. (2015). Identification of crash hotspots using kernel density estimation and kriging methods: a comparison. Journal of Modern Transportation, 23, 93-106. https://doi.org/10.1007/s40534-015-0068-0

34- سلمانی، محمد، حیدری، زهرا، محمدی، زینب. (1397). تحلیل حوادث جاده‌ای در راستای ارتقاء امنیت در جاده‌‌‌‌‌‌های گردشگری (مورد شناسی: محور کرج-چالوس)، جغرافیا و آمایش شهری منطقه‌ای، 8 (27)، 204-187. https://dorl.net/dor/20.1001.1.23452277.1397.8.27.11.5

35- نظم فر، حسین، عشقی چهاربرج، علی، علوی، سعیده، جسارتی، علی. (1396). تحلیل پراکنش تصادفات جاده‌ای منجر به فوت با رویکرد اقلیمی مطالعه موردی: استان اردبیل، فصلنامه علمی-پژوهشی اطلاعات جغرافیایی (سپهر)، 26(103)، 97-83. https://doi.org/10.22131/sepehr.2017.28895

  1. Vaníček, I., Jirásko, D., & Vaníček, M. (2018). Interaction of transport infrastructure with natural hazards (landslides, rock falls, floods). ce/papers, 2(2-3), 135-164. https://doi.org/10.1002/cepa.666

37- حسام، مهدی، رضوانی، محمدرضا. (1394). بررسی وضعیت حمایت مالی کسب‌وکارهای گردشگری روستایی از یکدیگر با رویکرد تحلیل شبکه (مطالعه موردی: رستوران‌های روستاهای محور هراز، بخش لاریجان، شهرستان آمل)، مجله پژوهش و برنامه‌ریزی روستایی، 2(10)، 142-128. http://jrrp.um.ac.ir/index.php/RRP/article/view/40417

38- شایان، سیاوش، قلیچی، عبادالله، یمانی، مجتبی. (1396). ارزیابی مخاطرات محیطی و مورفوژنز فعال در جاده کرج - چالوس (تا تونل کندوان)، نشریه علمی جغرافیا و مخاطرات محیطی، 6 (22)، 16-1. https://doi.org/10.22067/geo.v6i1.46291

39- محمدی، نیلوفر، ساسان‌پور، فرزانه. (1400). تحلیل ریسک وقوع زمین‌لغزش و واریزه در جاده‌های هراز و لواسانات، مدل‌سازی و مدیریت آب‌وخاک، 1(4)، 29-14. https://doi.org/10.22098/mmws.2021.9138.1023

40- لطفی، صدیقه، مؤمن‌پور آکردی، مریم. ارزیابی پتانسیل گردشگری به‌منظور شکل‌گیری گردشگری خلاق (مطالعه موردی: شهرستان بهشهر)، فصلنامه جغرافیایی فضای گردشگری، 45(12)، 37-21. https://dorl.net/dor/20.1001.1.22518827.1401.12.45.2.0

41- نعمت اللهی، زهرا، مجاوریان، سید مجتبی، حسین‌زاده، مسعود. (1395). اولویت‌بندی روستاهای هدف گردشگری در استان مازندران، نشریه علمی اقتصاد و توسعه کشاورزی، 30(3)، 226-218. https://doi.org/10.22067/jead2.v30i3.56990

42- بیک بیلندی، علی‌اصغر، عراقچی، عباس. (1397). تأثیر عوامل ژئوپلیتیک اقتصادی دریای خزر بر تدوین راهبرد دفاعی جمهوری اسلامی ایران، مطالعات دفاعی استراتژیک، 72(5)، 124-99.

  1. Janušová, L., & Čičmancová, S. (2016). Improving safety of transportation by using intelligent transport systems. Procedia Engineering, 134, 14-22. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.01.031

44- خندان، نسترن، تبریزی، نازنین، ذال، محمدحسن. (1401). گردشگری و خلق شهر شاد (موردمطالعه: شهرهای چالوس و نوشهر)، فصلنامه مطالعات اجتماعی گردشگری، 11(21)، 118-95.

45- مصطفی‌زاده، رئوف، صفریان زنگیر، وحید، حاجی، خدیجه. (1400). ارتباط و تأثیر متغیرهای اقلیمی بر وقوع تصادفات جاده‌ای؛ مطالعه موردی: محور برزند جاده گرمی-اردبیل، نشریه تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، 8(4)، 26-17.

46- حیدریان، پوریا، سرمدی سیفی، علی‌اکبر. (1403). تحلیل سازوکار زمین‌لغزش روستای بارکان شهرستان طالقان، فصلنامه علمی-پژوهشی مدیریت بحران، 13 (4)، 114-89.

47- زبردست، اسفندیار، قشلاق پور، سهیل. (1402). ارزیابی تاب‌آوری زیرساخت‌های حمل‌ونقل در کلان‌شهر تهران مطالعه موردی: محلات نواحی دو (منطقه 9)، چهار (منطقه 6) و پنج (منطقه 1)، فصلنامه علمی-پژوهشی مدیریت بحران، 12 (2)، 205-191.

48- زاینده‌رودی، محمدعلی، ندیمی، نوید، جلائی، سید عبدالمجید. (1403). مدیریت راهکارهای ارتقای ایمنی شبکه راه‌ها با لحاظ کردن پارامترهای اقتصادی، فصلنامه علمی پژوهشنامه حمل‌ونقل، 3(80)، 16-1. https://doi.org/10.22034/tri.2023.397044.3154

49- عزیزی، نجیبه، اکبری غیبی، رضا. (1402). بررسی نقش تأثیر دوربین‌های کنترل سرعت بر بازدارندگی تخلفات رانندگی و کاهش تصادفات جاده‌ای: (مطالعه موردی: محور ترانزیت زنجان _ خرمدره و بالعکس)، نشریه عمران و پروژه، 5(6)، 44-35. https://doi.org/10.22034/cpj.2023.409060.1218

50- عموزاده عمرانی، محسن، نظریان، پویان. (1399). بررسی اثر هوشمندسازی علائم ترافیکی بر مشکلات ترافیکی شهرها، نشریه عمران و پروژه، 2(9)، 73-57. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.2676511.1399.2.9.4.8

51- پاداش هوشیار، مرتضی. (1402). اثربخشی آموزش و بازآموزی قوانین راهنمایی ‌و رانندگی بر کاهش میزان تصادفات، نشریه علمی پژوهش در ایمنی و سلامت محیط‌زیست، 1(1)، 64-55.

52- نیک زاد، جمشید، مشایخ، پری، معتمد، حمیدرضا، قاسمی زاد، علیرضا. (1401). بررسی نقش سازمان‌های مردم‌نهاد در مدیریت بحران: به‌منظور ارائه مدل در راستای وظایف جمعیت هلال‌احمر ایران، فصلنامه علمی-پژوهشی مدیریت بحران، 11 (ویژه‌نامه کرونا)، 139-126.

دوره 14، شماره 1 - شماره پیاپی 29
شماره پیا پی 29 بهار 1404
بهار 1404
صفحه 129-147

  • تاریخ دریافت 26 آذر 1403
  • تاریخ بازنگری 18 اسفند 1403
  • تاریخ پذیرش 29 بهمن 1403