Spatio-Temporal Analysis of Travel Speed for Urban Streets
DOI:
https://doi.org/10.31272/jeasd.2044الكلمات المفتاحية:
Spatiotemporal، Travel Speed، Traffic Status، Urban Streets، Visual Analysisالملخص
ان التحليل المرئي للخصائص المرورية لإيجاد السرعة المرورية في الشوارع الحضرية يساعد مهندسي المروري في إدارة حركة المرور والتوقع السريع لمناطق الزحام المروري. تم إختيار 3 أقسام لطريق رئيسي مع 8 روابط محلية في شارع فلسطين –مدينة بغداد كمنطقة دراسة للتحري عن توزيع معدل سرعة النقل. شبكة الطرق تتضمن المقاطع من تقاطع الموال الى تقاطع النخلة (الوصلة 1) والمقطع من تقاطع النخلة الى تقاطع الصخرة (الوصلة 2) والمقطع من تقاطع الصخرة الى تقاطع بيروت (الوصلة 3). تتراوح فترة الزحام المرورية بين 12-1 مساءا ومن 5-7 مساءا للوصلة 1 وبسرعة تتراوح بين 34 -35 كم/ساعة وتميل الى ان تصبح اكثر زحاما في الوصلة 3 وبسرعة تصل الى 29 كم/ساعة. يعتبر الوصلة 2 منطقة زحام متوسط. إن التوزيع المكاني للزحام المروري في الوصلة 1 و3 حيث يعتبران جزئين من طريق رئيسي وموزع للرحلات المنجذبة والمتولدة في المناطق المحيطة بشارع فلسطين. إن طريقة التحليل المرئي تعتمد على البيانات الحقلية لعكس واقع حال الظروف المرورية وسرعة النقل وتحديد الخصائص المرورية زمانيا ومكانيا حيث تعتبر جزء مكمل لفهم التشغيل المروري.
المراجع
L. Liu, H. Zhan, J. Liu, and J. Man, "Visual analysis of traffic data via spatiotemporal graphs and interactive topic modeling," J. Vis., vol. 22, pp. 141–160, 2018. https://doi.org/10.1007/s12650-018-0517-z
C. Cui, L. Zheng, and D. Sun, “Mining Private Vehicle Hot Routes Using Electronic Registration Identification Data,” pp. 51–56, Jun. 2019, doi: https://doi.org/10.1145/3341620.3341633.
C. Quek, M. Pasquier, and B. B. S. Lim, "POP-TRAFFIC: A novel fuzzy neural approach to road traffic analysis and prediction," IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 7, no. 2, pp. 133–146, Jun. 2006. https://doi.org/10.1109/TITS.2006.874712
R. Pritchard, Y. Frøyen, and B. Snizek, "Bicycle Level of Service for Route Choice—A GIS Evaluation of Four Existing Indicators with Empirical Data," ISPRS Int. J. Geo-Inf., vol. 8, no. 5, p. 214, 2019. https://doi.org/10.3390/ijgi8050214
P. P. Chandra and S. Gangopadhyaya, "Speed Distribution Curves under Mixed Traffic Conditions," J. Transp. Eng., vol. 132, no. 6, pp. 475–481, Jun. 2006. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(2006)132:6(475)
J. McFadden, W. Yang, and S. R. Durrans, "Application of Artificial Neural Networks to Predict Speeds on Two-Lane Rural Highways," Transp. Res. Rec., J. Transp. Res. Board, vol. 1751, no. 1, pp. 9–17, 2001. https://doi.org/10.3141/1751-02
Y. M. Najjar, R. W. Stokes, and E. R. Russell, "Setting Speed Limits on Kansas Two-Lane Highways," Transp. Res. Rec., J. Transp. Res. Board, vol. 1708, no. 1, pp. 20–27, 2000. https://doi.org/10.3141/1708-03
A. S. Al-Ghamdi, "Spot Speed Analysis on Urban Roads in Riyadh," Transp. Res. Rec., J. Transp. Res. Board, vol. 1635, no. 1, pp. 162–170, 1998. https://doi.org/10.3141/1635-22
A. M. Rao and K. R. Rao, "Free Speed Modelling for Urban Arterials – A Case Study on Delhi," Period. Polytech. Transp. Eng., vol. 43, no. 3, pp. 111–119, 2015. https://doi.org/10.3311/PPtr.7599
K. K. Dixson, C.-H. Wu, W. Sarasua, and J. Daniel, "Posted and Free-Flow Speeds for Rural Multilane Highways in Georgia," J. Transp. Eng., vol. 125, no. 6, pp. 487–494, Nov. 1999. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(1999)125:6(487)
A. Ali, A. Flannery, and M. Venigalla, "Prediction Models for Free Flow Speed on Urban Streets," presented at the 86th Annu. Meet. Transp. Res. Board, Washington, DC, USA, 2007. [Online]. Available: https://trid.trb.org/view/801967
S. C. Himes and E. T. Donnell, "Speed Prediction Models for Multi- Lane Highways: A Simultaneous Equations Approach," J. Transp. Eng., vol. 136, no. 10, pp. 855–862, Oct. 2010. https://doi.org/10.1061/(ASCE)TE.1943-5436.0000149
J. Yang, X. Liu, J. Du, and C. Chen, "Exploring the Relationship between Urban Street Spatial Patterns and Street Vitality: A Case Study of Guiyang, China," Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 20, no. 2, p. 1646, 2023. https://doi.org/10.3390/ijerph20021646
H. Cui, G. Yuan, N. Liu, M. Xu, and H. Song, "Convolutional neural network for recognizing highway traffic congestion," J. Intell. Transp. Syst., vol. 24, no. 3, pp. 279–289, 2020. https://doi.org/10.1080/15472450.2020.1742121
L. Yang, L. Zhang, A. Philippopoulos-Mihalopoulos, E. J. L. Chappin, and K. H. van Dam, "Integrating agent-based modeling, serious gaming, and co-design for planning transport infrastructure and public spaces," Urban Des. Int., vol. 26, no. 1, pp. 67–81, 2021. https://doi.org/10.1057/s41289-020-00117-7
C. Henry, S. M. Azimi, and N. Merkle, "Road segmentation in SAR satellite images with deep fully convolutional neural networks," IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., vol. 15, no. 12, pp. 1867–1871, Dec. 2018. https://doi.org/10.1109/LGRS.2018.2864342
Z. Wang, Y. Yang, S. Nijhuis, and S. van der Spek, “Understanding human-environment interaction in urban spaces with emerging data-driven approach: A systematic review of methods and evidence,” Cities, vol. 167, p. 106346, Aug. 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.106346.
G. Andrienko, N. Andrienko, P. Bak, D. Keim, and S. Wrobel, Visual Analytics of Movement. Berlin, Germany: Springer, 2013.
Z. A. Alkaissi, "Traffic simulation of continuous flow intersection with displaced left-turn: a case study," J. Eng. Appl. Sci., vol. 69, no. 1, p. 39, 2022. https://doi.org/10.1186/s44147-022-00091-7
Z. A. Alkaissi, "Traffic Simulation of Urban Street to Estimate Capacity," J. Eng., vol. 28, no. 4, pp. 51–63, 2022. https://doi.org/10.31026/j.eng.2022.04.04
التنزيلات
Key Dates
الإستلام
النسخة النهائية
الموافقة
النشر الالكتروني
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 Zainab Ahmed Alkaissi, Mohammad Sadar Jasim, Abbas Mohammed (Author)
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
