ارزیابی راهکارهای کاهش ترافیک در نواحی پر ترافیک شهر با استفاده از داده های هوشمند شهری

با رشد سریع جمعیت شهری و گسترش فزاینده وسایل نقلیه شخصی، مسئله ترافیک به یکی از چالش های اساسی مدیریت شهری در کلان شهرها تبدیل شده است. نواحی پرترافیک شهری نه تنها باعث اتلاف وقت شهروندان و افزایش مصرف سوخت می شوند، بلکه پیامدهای منفی زیست محیطی از جمله افزایش آلودگی هوا و آلودگی صوتی را نیز به همراه دارند. در این راستا، بهره گیری از فناوری های نوین و داده های هوشمند شهری می تواند افق های جدیدی را برای تحلیل، پیش بینی و مدیریت جریان ترافیک فراهم کند. پژوهش حاضر با هدف ارزیابی اثربخشی راهکارهای کاهش ترافیک در نواحی پرترافیک شهری، به تحلیل داده های حاصل از سامانه های هوشمند حمل ونقل، سنسورهای ترافیکی، دوربین های ثبت تردد، و داده های مکانی تلفن های همراه می پردازد. در این مطالعه، ابتدا الگوهای ترافیکی مناطق هدف شناسایی و تحلیل شده و سپس با استفاده از ابزارهای تحلیل داده و یادگیری ماشین، تاثیر اجرای راهکارهایی همچون بهینه سازی چراغ های راهنمایی، تعیین مسیرهای جایگزین، زمان بندی منعطف برای ورود وسایل نقلیه، و تشویق به استفاده از حمل ونقل عمومی مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج این پژوهش نشان می دهد که به کارگیری داده های هوشمند شهری نه تنها به درک دقیق تری از رفتار ترافیکی شهر منجر می شود، بلکه زمینه ساز طراحی و اجرای سیاست هایی موثرتر در کاهش تراکم ترافیکی نیز خواهد بود. همچنین، این مطالعه تاکید دارد که موفقیت چنین رویکردی مستلزم همکاری بین نهادی، زیرساخت مناسب داده محور، و ارتقاء سطح سواد دیجیتال مدیران شهری است. در نهایت، ارائه نقشه راهی مبتنی بر داده برای مدیریت ترافیک شهری می تواند الگویی موثر برای سایر شهرهای کشور نیز فراهم کند.

کلیدواژه ها:

شهرداری ، شهرسازی ، ترافیک شهری ، سیستم هوشمند.