Факторы дорожно-транспортной аварийности в пригородной зоне

   Введение. Аварийность в городах и вне населенных пунктов имеет свои особенности, которые исследуются в различных работах. Однако изменение характеристик транспортного, пешеходного потока, структуры улично-дорожной среды отмечаются не сразу после пересечения границы города. Расчеты показывают, что именно в пригородной зоне отмечается наибольшая плотность ДТП, а также высокая доля аварийно-опасных участков. Также в последнее время отмечается усиление процесса субурбанизации, что приводит к увеличению пригородных зон. В связи с этим оценка влияния различных факторов на аварийность в границах пригородных территорий является актуальной научной задачей.

  Цель работы – исследование влияния факторов внешней среды на аварийность в пригородной зоне на примере г. Барнаула.

   Материалы и методы. Исследование проведено на примере пригородной зоны г. Барнаула, границы которой установлены согласно транспортной методике. Эмпирической основой работы выступили данные о ДТП, зафиксированные на отрезках федеральных автомобильных дорог в границах пригородной зоны в период с 2018 по 2023 гг. Для каждого ДТП из выборки определен период суток и погодные условия (температура воздуха, количество осадков и скорость ветра). Для определения характера влияния выбранных факторов применена теория относительного риска.

   Выводы. В результате исследования выделены особенности аварийности в пригородной зоне в сравнении с загородными и городскими дорогами. Также выявлен характер влияния группы основных внешних факторов: периоды суток и погодные условия. Среди периодов суток представлены день, гражданские, навигационные, астрономические сумерки и ночь. В рамках погодных условий проанализированы температура воздуха, количество осадков и скорость ветра.

   Рамки исследования/возможность последующего использования результатов научной работы. Результаты исследования могут применяться при дальнейшем комплексном исследовании аварийности в пригородных зонах крупных городов.

   Практическое значение. Выявленные особенности аварийности и зависимости относительного риска возникновения ДТП в пригородной зоне от внешних факторов могут использоваться при проведении превентивных мероприятий на улично-дорожной сети, а также при развитии интеллектуальных транспортных систем.

   Оригинальность. Впервые определены зависимости относительного риска возникновения ДТП в пригородной зоне в результате действия группы основных факторов внешней среды (периода суток и погодных условий).

1. Xu Cheng, Zhang Zuoming, Fu Fengjie, Yao Wenbin, Su Hongyang, Hu Youwei, Donglei Rong, Jin Sheng. Analysis of Spatiotemporal Factors Affecting Traffic Safety Based on Multisource Data Fusion. Journal of Transportation Engineering Part A Systems. 2023; 149 (10). doi: 10.1061/JTEPBS.TEENG-7990.

2. Asadi Mehrnaz, Ulak Mehmet, Geurs Karst, Weijermars Wendy, Schepers, Paul. A comprehensive analysis of the relationships between the built environment and traffic safety in the Dutch urban areas. Accident Analysis & Prevention. 2022; 172. 106683. doi: 10.1016/j.aap.2022.106683.

3. Zargari Shahriar, Abdolahi Saeid, Mirzahossein Hamid. Prediction of Traffic Flow Based on Calendar Data on Suburban Roads (Case Study: Chalus Road). Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering. 2024. 48. doi: 10.1007/s40996-024-01393-x.

4. Печатнова Е.В., Нечаев К.С. Факторы формирования аварийно-опасных участков на автомобильных дорогах федерального значения // Вестник Сибирского государственного автомобильно-дорожного университета. 2023. Т. 20, № 1(89). С. 92–101. doi: 10.26518/2071-7296-2023-20-1-92-101.

5. Zhuang Zhixi. Suburban Migration: Interrogating the Intersections of Global Migration and Suburban Transformation. In: Triandafyllidou, A., Moghadam, A., Kelly, M., Şahin-Mencütek, Z. (eds) Migration and Cities. IMISCOE Research Series. Springer, Cham. 2024 doi: 10.1007/978-3-031-55680-7_12.

6. Liu C. Y., Jeong J. Are minority-owned businesses moving to suburbs? Intrametropolitanspatial shifts and their causes. Journal of Small Business & Entrepreneurship. 2022; 36(4): 574–598. doi: 10.1080/08276331.2022.2040332.

7. Fernández Herman, Rubio L., Peñarrocha Vicent, Reig, J. Dual-Slope Path Loss Model for Integrating Vehicular Sensing Applications in Urban and Suburban Environments. Sensors. 2024; 24. 4334. doi: 10.3390/s24134334.

8. Овчарова Д.А., Жуковский Р.С. Субурбанизация города Барнаула : ретроспективный обзор и прогноз развития // Архитектон: известия вузов. 2022. № 3(79). doi: 10.47055/1990-4126-2022-3(79)-7.

9. Серебренников Е.Н. Транспортный фактор в субурбанизационных процессах Иркутской агломерации // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. 2023. Т. 43. С. 91–101. doi: 10.26516/2073-3402.2023.43.91.

10. Григоричев К.В. Специфика смертности населения в субурбанизированной зоне (случай пригородного района Иркутской агломерации) // Демографическое обозрение. 2023. Т. 10, № 3. С. 82–102. doi: 10.17323/demreview.v10i3.17971.

11. Abolvardi Meisam, Sharifi Nader, Rahmanian Karamatolah, Rahmanian Vahid. Human Risk Factors for Severity of Injuries in Urban and Suburban Traffic Accidents in Southern Iran: An Insight from Police Data. International Journal of High Risk Behaviors and Addiction. 2023;11. doi: 10.5812/ijhrba-129419.

12. Klaylee Jirawan, Iamtrakul Pawinee, Sornlertlamvanich Virach. Identification of Suburban Motorcycle Traffic Accident Hotspots Using GIS-Based Spatial Analysis. // 10^th International Conference on Traffic and Logistic Engineering: Macau, China. 2022; pp. 35–40. doi: 10.1109/ICTLE55577.2022.9902103.

13. Yari Samira, Abdolmanafi Seyed Ebrahim, Sarkar Alireza, Ebrahimzadeh Mohammad. Identifying the parameters affecting the severity of accidents in suburban roads using structural equation modeling (Kerman province case study) // Conference: 19^th International Conference on Transportation and Traffic Engineering At: Tehran. 2023. Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/374081400_Identifying_the_parameters_affecting_the_severity_of_accidents_in_suburban_roads_using_structural_equation_modeling_Kerman_province_case_study (дата обращения 02. 06. 2024).

14. Ghasedi M., Sarfjoo M., Bargegol I. Prediction and Analysis of the Severity and Number of Suburban Accidents Using Logit Model, Factor Analysis and Machine Learning: A case study in a developing country. SN Appl. Sci. 2021; 3(13). doi: 10.1007/s42452-020-04081-3.

15. Hasani J., Khorshidi A., Erfanpoor S., Nazparvar B., Hashemi Nazari S. S. Comparison of Risk Factors for Pedestrian Fatality in Urban and Suburban Traffic Accidents. Archives of Trauma Research. 2018; 7(2): 39–44. doi: 10.4103/atr.atr_7_18.

16. Bowman B.L., Vecellio R.L. Effect of urban and suburban median types on both vehicular and pedestrian safety. Transportation research record. 1994; 1445: 169–179.

17. Khorasani Gholamreza, Tatari Ashkan, Motamed Hassan, Fazelpour Shokooh. Prioritization of Suburban Road Safety Plans in Iranю Journal of American Science. 2013; 9(7s): 1–10.

18. Яковлева С.И., Воронежцев И.С. Пригороды тверских городов // Вестник Тверского государственного университета. Серия: География и геоэкология. 2016. № 2. С. 77–90.

19. Печатнова Е.В., Новиков И.А., Кирюшин И.И., Шаталов Е.В. Влияние периода суток на риск возникновения наезда на пешехода // Воронежский научно-технический Вестник. 2023. Т. 3, № 3(45). С. 60–66. doi: 10.34220/2311-8873-2023-3-3-60-66.

20. Pechatnova E.V., Sergeeva J.S. Assessment of Influence of Meteorological Parameters on the Risk of Accidents on Roads Outside Settlements // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019. P. 022175. doi: 10.1088/1755-1315/272/2/022175.

21. Sayed Abbas Tabatabaee, Bahram Johari Providing a Model in Order to Transportation Safety in Accident Black Spots in Suburban Roads from Economical Optimizing Point of View. IACSIT International Journal of Engineering and Technology. 2012; 4(1): 93–96.