Evaluación del período de riesgo de congestión de tráfico debido a las salidas de los residentes hacia el centro comercial desde sus hogares después del horario de toque de queda por COVID-19
Autores: Alinizzi, Majed; Haider, Husnain; Alresheedi, Mohammad
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Evaluación del período de riesgo de congestión de tráfico debido a las salidas de los residentes hacia el centro comercial desde sus hogares después del horario de toque de queda por COVID-19
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Amplia gama
Congestión del tráfico
Pandemia de COVID-19
Vecindarios urbanos
Decisiones de los viajeros
Centro comercial
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Además de una amplia gama de impactos socioeconómicos, la congestión del tráfico durante la era de la pandemia de COVID-19 se ha identificado como un problema crítico a abordar. En los vecindarios urbanos, el período de peligro de congestión del tráfico (H) después del levantamiento del toque de queda está sujeto a las decisiones de los viajeros sobre las salidas de casa al centro comercial. La decisión de salir temprano o tarde para ir de compras depende tanto de los factores internos (relacionados con los viajeros) como externos (relacionados con el centro comercial). El presente estudio desarrolló una metodología práctica para evaluar el período H después de los horarios del toque de queda. Se realizó una encuesta en línea para evaluar la percepción de los viajeros sobre la hora de salida y para evaluar el impacto de ocho factores internos (tamaño de la familia, participación en otras actividades, naturaleza del trabajo, nivel educativo, edad, número de vehículos, número de niños y disponibilidad de conductor personal) y tres factores externos (disponibilidad del centro comercial de elección en las cercanías, distancia al centro comercial y tamaño de la ciudad) en su decisión. Con una tasa de respuesta aceptable del 20%, las pruebas de Chi-cuadrado y V de Cramer confirmaron que el tamaño de la familia y la participación en otras actividades son los factores internos más significativos y la disponibilidad del centro comercial de elección como el factor externo principal. La edad, el número de niños y el tamaño de la ciudad influyeron en cierta medida en las decisiones de los viajeros sobre la salida temprana o tardía. Se encontraron grandes asociaciones para la mayoría de los factores, excepto el nivel educativo y la disponibilidad de conductores en un hogar. La evaluación sintética difusa (FSE) primero segregó las respuestas de los viajeros en un sistema de calificación de cuatro niveles: sin retraso (0), retraso corto (1), retraso moderado (3) y retraso largo (5). Posteriormente, la agregación jerárquica de abajo hacia arriba determinó efectivamente el período de mayor congestión del tráfico. Los hallazgos del estudio lógico revelaron que la mayoría (aproximadamente el 65%) de los viajeros salen de compras dentro de los 15 minutos posteriores al levantamiento del toque de queda, por lo que H en la primera parte (la primera hora) del período sin toque de queda requiere atención. Las agencias reguladoras de tráfico pueden utilizar el enfoque propuesto con datos socio-demográficos básicos de los residentes de un vecindario urbano para identificar el período H e implementar estrategias efectivas de gestión del tráfico en consecuencia.
Descripción
Además de una amplia gama de impactos socioeconómicos, la congestión del tráfico durante la era de la pandemia de COVID-19 se ha identificado como un problema crítico a abordar. En los vecindarios urbanos, el período de peligro de congestión del tráfico (H) después del levantamiento del toque de queda está sujeto a las decisiones de los viajeros sobre las salidas de casa al centro comercial. La decisión de salir temprano o tarde para ir de compras depende tanto de los factores internos (relacionados con los viajeros) como externos (relacionados con el centro comercial). El presente estudio desarrolló una metodología práctica para evaluar el período H después de los horarios del toque de queda. Se realizó una encuesta en línea para evaluar la percepción de los viajeros sobre la hora de salida y para evaluar el impacto de ocho factores internos (tamaño de la familia, participación en otras actividades, naturaleza del trabajo, nivel educativo, edad, número de vehículos, número de niños y disponibilidad de conductor personal) y tres factores externos (disponibilidad del centro comercial de elección en las cercanías, distancia al centro comercial y tamaño de la ciudad) en su decisión. Con una tasa de respuesta aceptable del 20%, las pruebas de Chi-cuadrado y V de Cramer confirmaron que el tamaño de la familia y la participación en otras actividades son los factores internos más significativos y la disponibilidad del centro comercial de elección como el factor externo principal. La edad, el número de niños y el tamaño de la ciudad influyeron en cierta medida en las decisiones de los viajeros sobre la salida temprana o tardía. Se encontraron grandes asociaciones para la mayoría de los factores, excepto el nivel educativo y la disponibilidad de conductores en un hogar. La evaluación sintética difusa (FSE) primero segregó las respuestas de los viajeros en un sistema de calificación de cuatro niveles: sin retraso (0), retraso corto (1), retraso moderado (3) y retraso largo (5). Posteriormente, la agregación jerárquica de abajo hacia arriba determinó efectivamente el período de mayor congestión del tráfico. Los hallazgos del estudio lógico revelaron que la mayoría (aproximadamente el 65%) de los viajeros salen de compras dentro de los 15 minutos posteriores al levantamiento del toque de queda, por lo que H en la primera parte (la primera hora) del período sin toque de queda requiere atención. Las agencias reguladoras de tráfico pueden utilizar el enfoque propuesto con datos socio-demográficos básicos de los residentes de un vecindario urbano para identificar el período H e implementar estrategias efectivas de gestión del tráfico en consecuencia.