ข้ามไปเนื้อหา

การจราจรคับคั่ง

จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี
ซิกซ์แอเวนูที่คับคั่งในย่านมิดทาวน์ แมนแฮตตัน นครนิวยอร์ก ซึ่งเป็นเมืองที่มีการจราจรคับคั่งด้วยยานยนต์ในเมืองมากที่สุดในโลก[1] แต่ได้มีการนำเอาค่าธรรมเนียมจราจรคับคั่งมาใช้ในเดือนมกราคม ค.ศ. 2025 เพื่อแก้ไขปัญหารถติดที่เป็นอัมพาต

การจราจรคับคั่ง (อังกฤษ: traffic congestion) คือสภาวะในการขนส่งที่มีลักษณะเด่นคือความเร็วที่ช้าลง เวลาในการเดินทางที่นานขึ้น และมีแถวคอยของยานพาหนะที่เพิ่มขึ้น ปัญหาการจราจรคับคั่งบนโครงข่ายถนนในเมืองได้เพิ่มขึ้นอย่างมากนับตั้งแต่ทศวรรษ 1950 เป็นต้นมา ซึ่งส่งผลให้ถนนหลายสายกลายเป็นสิ่งที่ล้าสมัย[2] เมื่อความต้องการจราจรมีมากพอจนการปฏิสัมพันธ์ระหว่างยานพาหนะทำให้กระแสจราจรช้าลง สิ่งนี้จะนำไปสู่ความคับคั่ง แม้ความคับคั่งสามารถเกิดขึ้นได้กับการขนส่งทุกรูปแบบ แต่บทความนี้จะมุ่งเน้นไปที่ความคับคั่งของยานยนต์บนถนนสาธารณะ ในทางคณิตศาสตร์ การจราจรถูกจำลองเป็นการไหลผ่านจุดที่กำหนดบนเส้นทาง โดยเปรียบเทียบกับพลศาสตร์ของไหล

เมื่อความต้องการเข้าใกล้ขีดความสามารถของถนน (หรือของทางแยกต่าง ๆ ตามแนวถนน) การจราจรคับคั่งรุนแรงก็จะเริ่มขึ้น เมื่อยานพาหนะหยุดนิ่งโดยสมบูรณ์เป็นระยะเวลาหนึ่ง สภาวะนี้เรียกว่า รถติด (traffic jam,[3][4] traffic snarl-up[5][6] หรือ tailback)[7] ผู้ขับขี่อาจรู้สึกหงุดหงิดและแสดงความเดือดดาลบนท้องถนนบ่อยครั้งที่ผู้ขับขี่และหน่วยงานวางแผนถนนที่เน้นรถยนต์มักเสนอให้บรรเทาความคับคั่งด้วยการเพิ่มช่องจราจร อย่างไรก็ดี วิธีนี้ไม่เกิดผลดีนักเพราะการเพิ่มขีดความสามารถของถนนเป็นการกระตุ้นให้เกิดความต้องการในการขับขี่มากขึ้น[8]

สาเหตุ

[แก้]

สาเหตุของการจราจรคับคั่ง:[9]

  คอขวด (40%)
  อุบัติเหตุจราจร (25%)
  เขตก่อสร้าง (10%)
  สภาพอากาศไม่ดี (15%)
  การตั้งจังหวะไฟสัญญาณที่ไม่เหมาะสม (5%)
  กิจกรรมพิเศษ / อื่น ๆ (5%)
การจราจรบนทางหลวงไคโร-อัสยุตถูกติดขัดเนื่องจากหมอก
การจราจรคับคั่งบนถนนมาร์จินัล ปินเยย์รุชใกล้ใจกลางเซาเปาลู ตามรายงานของไทม์ เซาเปาลูมีปัญหาการจราจรติดขัดที่เลวร้ายที่สุดในโลก[10] ผู้ขับขี่จะได้รับแจ้งข้อมูลผ่านป้ายข้อความแบบปรับเปลี่ยนได้ซึ่งจะแสดงความยาวแถวรถที่ติดขัด ณ ขณะนั้น
วิดีโอไทม์แลปส์ของการจราจรคับคั่งบริเวณทางแยกต่างระดับฮาชาลอมบนทางหลวงหมายเลข 20 ประเทศอิสราเอล

การจราจรคับคั่งเกิดขึ้นเมื่อปริมาณการจราจรที่ต้องการใช้พื้นที่มีมากกว่าความจุของถนนที่มีอยู่ จุดนี้มักถูกเรียกว่า "จุดอิ่มตัว" (saturation) มีหลายสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจงสามารถเป็นสาเหตุหรือทำให้การจราจรคับคั่งรุนแรงขึ้นได้ ส่วนใหญ่มักจะลดความจุของถนน ณ จุดใดจุดหนึ่งหรือตลอดความยาวของถนนนั้นหรือเพิ่มจำนวนยานพาหนะที่จำเป็นต่อการขนส่งผู้คนหรือสินค้าในปริมาณที่กำหนด การจราจรคับคั่งประมาณครึ่งหนึ่งเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำและมีสาเหตุมาจากปริมาณรถที่หนาแน่นเป็นหลัก ส่วนที่เหลือส่วนใหญ่เกิดจากอุบัติเหตุ การซ่อมถนน และสภาพอากาศ[11][12] ในแง่ของการปฏิบัติการจราจร ปริมาณน้ำฝนที่ตกลงมาจะลดความจุและความเร็วในการขับขี่ ส่งผลให้เกิดความคับคั่งและความสูญเสียด้านประสิทธิภาพของเครือข่ายถนนเพิ่มขึ้น

เหตุการณ์เล็กน้อย เช่น การชน หรือแม้แต่การเบรกรถอย่างรุนแรงเพียงคันเดียวในสภาพการจราจรที่เคยไหลลื่น ก็อาจทำให้เกิดผลกระทบแบบระลอกคลื่นหรือความล้มเหลวแบบต่อเนื่องที่เรียกว่าคลื่นจราจร (traffic wave) ซึ่งจะแพร่กระจายออกไปและสร้างการจราจรติดขัดที่ยืดเยื้อ ทั้งที่หากไม่มีเหตุการณ์นี้ การจราจรปกติอาจดำเนินต่อไปได้อีกระยะหนึ่ง[13]

การแยกพื้นที่ทำงานและที่พักอาศัย

[แก้]

ผู้คนมักทำงานและอาศัยอยู่ในพื้นที่ที่แตกต่างกันของเมือง สถานที่ทำงานหลายแห่งตั้งอยู่ในย่านธุรกิจกลาง (central business district) ซึ่งอยู่ห่างไกลจากพื้นที่อยู่อาศัย ทำให้เกิดการเดินทางไปกลับระหว่างบ้านและที่ทำงานตามรายงานที่เผยแพร่โดยสำนักสำมะโนสหรัฐใน ค.ศ. 2011 พบว่ามีประชากรในสหรัฐรวม 132.3 ล้านคนที่เดินทางไปกลับระหว่างที่ทำงานและที่อยู่อาศัยทุกวัน[14]

การเดินทางเพื่อรับหรือให้บริการ

[แก้]
รถติดในอิสตันบูลเป็นโอกาสสำหรับพ่อค้าซิมิตสองคนที่จะขายอาหารแก่คนขับรถ

ผู้คนอาจต้องเดินทางไปมาภายในเมืองเพื่อรับสินค้าและบริการ เช่น การไปซื้อสินค้าหรือเข้าชั้นเรียนในส่วนอื่นของเมือง บรัสเซลส์ เมืองในเบลเยียมที่มีเศรษฐกิจภาคบริการแข็งแกร่ง มีปัญหาการจราจรคับคั่งที่เลวร้ายที่สุดแห่งหนึ่งของโลก โดยผู้คนต้องเสียเวลาอยู่ในรถติดถึง 74 ชั่วโมงใน ค.ศ. 2014

ทฤษฎีทางเศรษฐศาสตร์

[แก้]
ความเติบโตทางเศรษฐกิจของอินเดียส่งผลให้จำนวนรถส่วนตัวบนท้องถนนของประเทศเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลจนทำให้โครงสร้างพื้นฐานด้านการขนส่งต้องรับภาระหนักเกินกว่าความสามารถ ภาพที่แสดงอยู่นี้คือการจราจรติดขัดในเดลี

ถนนที่มีการจราจรคับคั่งอาจถูกมองว่าเป็นตัวอย่างของ "โศกนาฏกรรมของส่วนรวม" (tragedy of the commons) เพราะถนนในพื้นที่ส่วนใหญ่ใช้งานได้ฟรี ณ จุดใช้งาน จึงมีแรงจูงใจทางการเงินเพียงเล็กน้อยที่ทำให้ผู้ขับขี่ไม่อยากใช้งานถนนมากเกินไป จนกระทั่งการจราจรล่มสลายกลายเป็นรถติด ซึ่งเป็นจุดที่อุปสงค์จะถูกจำกัดด้วยค่าเสียโอกาส มีการเสนอให้ใช้มาตรการทั้งการแปรรูปทางหลวง และการเก็บภาษีจราจร (road pricing) เพื่อลดความคับคั่งผ่านแรงจูงใจและแรงจูงใจเชิงลบทางเศรษฐกิจ[ต้องการอ้างอิง] ความคับคั่งยังสามารถเกิดขึ้นได้จากเหตุการณ์ที่ไม่เกิดขึ้นซ้ำบนทางหลวง เช่น อุบัติเหตุ หรือการซ่อมถนน ซึ่งอาจลดความจุของถนนให้ต่ำกว่าระดับปกติ

ความเติบโตทางเศรษฐกิจอย่างรวดเร็วในประเทศจีนส่งผลให้จำนวนรถส่วนตัวในเมืองใหญ่ของประเทศเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ภาพที่แสดงอยู่นี้คือการจราจรติดขัดในตัวไหโข่ว มณฑลไหหลำ ประเทศจีน

นักเศรษฐศาสตร์ แอนโทนี ดาวนส์ ให้เหตุผลว่า การจราจรคับคั่งในช่วงเร่งด่วนนั้นเลี่ยงไม่ได้เพราะประโยชน์ของการมีวันทำงานที่เป็นมาตรฐานค่อนข้างชัดเจน[ต้องการอ้างอิง] ในระบบเศรษฐกิจแบบทุนนิยม สินค้าสามารถจัดสรรได้ด้วยการกำหนดราคา (ความสามารถในการจ่าย) หรือการเข้าคิว (ใครมาก่อนได้ก่อน) และความคับคั่งเป็นตัวอย่างของอย่างหลัง แทนที่จะใช้วิธีแก้ปัญหาแบบดั้งเดิมที่เรียกว่า "การขยายท่อ" (making the "pipe" large enough) เพื่อรองรับอุปสงค์รวมสำหรับการเดินทางในช่วงเวลาเร่งด่วน (วิธีแก้ปัญหาด้านอุปทาน หรือ supply-side solution) โดยการขยายถนนหรือเพิ่ม "แรงดันการไหล" ผ่านระบบทางหลวงอัตโนมัติ ดาวนส์สนับสนุนให้มีการใช้การเก็บภาษีจราจรมากขึ้นเพื่อลดความคับคั่ง (วิธีแก้ปัญหาด้านอุปสงค์ หรือ demand-side solution ซึ่งเป็นการปันส่วนอุปสงค์อย่างมีประสิทธิภาพ) และนำรายได้ที่ได้ไปใช้ในโครงการขนส่งสาธารณะ

งานวิจัยใน ค.ศ. 2011 ในวารสาร The American Economic Review ชี้ให้เห็นว่า อาจมี "กฎพื้นฐานของจราจรคับคั่ง" (fundamental law of road congestion) นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยโทรอนโตและโรงเรียนเศรษฐศาสตร์ลอนดอนได้วิเคราะห์ข้อมูลจากระบบตรวจสอบและประสิทธิภาพทางหลวงสหรัฐใน ค.ศ. 1983, 1993 และ 2003 รวมถึงข้อมูลประชากร การจ้างงาน ภูมิศาสตร์ ระบบขนส่งมวลชน และปัจจัยทางการเมือง พวกเขาสรุปว่าจำนวนยานพาหนะ-กิโลเมตรที่เดินทาง (VKT) จะเพิ่มขึ้นในสัดส่วนโดยตรงกับความยาวช่องจราจร-กิโลเมตรของถนนที่มีอยู่ ข้อสรุปนี้บ่งชี้ว่าการสร้างถนนใหม่และการขยายถนนที่มีอยู่จะส่งผลให้มีปริมาณการจราจรเพิ่มขึ้นเท่านั้น ซึ่งจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจนกระทั่งความคับคั่งสูงสุดกลับสู่ระดับเดิม[15][16]

การจัดประเภทและการสร้างแบบจำลอง

[แก้]

การจัดประเภทการจราจรเชิงคุณภาพมักทำในรูปของมาตรวัดระดับการให้บริการ (Level of Service - LOS) แบบหกระดับ A–F ซึ่งถูกกำหนดไว้ในคู่มือความจุทางหลวง (Highway Capacity Manual) อันเป็นเอกสารของสหรัฐที่ใช้กันทั่วโลก (หรือใช้เป็นพื้นฐานสำหรับแนวปฏิบัติของประเทศต่าง ๆ) แม้ระบบนี้โดยทั่วไปจะใช้ความล่าช้าเป็นพื้นฐานในการวัด แต่การวัดและวิธีทางสถิติที่เจาะจงจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับลักษณะสถานที่ที่กำลังอธิบาย ตัวอย่างเช่น ขณะที่เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่ใช้ในการขับตามยานพาหนะที่เคลื่อนที่ช้ากว่าเป็นปัจจัยในการกำหนด LOS สำหรับถนนสองเลนในชนบท แต่ LOS สำหรับสี่แยกในเขตเมืองจะรวมการวัด เช่น จำนวนผู้ขับขี่ที่ถูกบังคับให้ต้องรอผ่านรอบสัญญาณไฟมากกว่าหนึ่งรอบ[17]

การจัดความคับคั่งของการจราจรอีกรูปแบบหนึ่งเชื่อมโยงกับลักษณะเชิงพื้นที่และเวลาที่พบบ่อยของการจราจรคับคั่งที่พบในข้อมูลการจราจรที่วัดได้ ลักษณะเชิงประจักษ์เชิงพื้นที่และเวลาที่พบบ่อยเหล่านี้คือลักษณะที่มีคุณภาพเหมือนกันสำหรับทางหลวงที่แตกต่างกันในประเทศต่าง ๆ ซึ่งวัดผลตลอดหลายปีของการสังเกตการณ์จราจร ลักษณะที่พบบ่อยของการจราจรคับคั่งนั้นไม่ขึ้นอยู่กับสภาพอากาศ สภาพถนน โครงสร้างพื้นฐานของถนน เทคโนโลยียานยนต์ ลักษณะของผู้ขับขี่ ช่วงเวลาของวัน ฯลฯ[โปรดขยายความ] ตัวอย่างของลักษณะที่พบบ่อยของการจราจรคับคั่งคือลักษณะ [J] และ [S] สำหรับระยะของการจราจรติดขัดแบบกว้างที่เคลื่อนที่ (wide moving jam) และการไหลแบบซิงโครไนซ์ (synchronized flow) ตามลำดับ ซึ่งพบในทฤษฎีจราจรสามระยะของบอริส เคอร์เนอร์ ลักษณะที่พบบ่อยของการจราจรคับคั่งสามารถสร้างขึ้นใหม่ในพื้นที่และเวลาได้โดยใช้แบบจำลอง ASDA และ FOTO

แผนภาพความเร็ว-การไหลสำหรับทางหลวง ละเว้นมาตราส่วน เมื่อปริมาณยานพาหนะต่อชั่วโมงขึ้นไปถึงระดับ 75%-100% ของความจุถนน การไหลของการจราจรจะเปลี่ยนจากการไหลอย่างอิสระ (สีเขียว) ไปสู่การจราจรคับคั่ง (สีเทา) และทำให้ทั้งปริมาณและความเร็วลดลง วงรีสีแดงแสดงถึงการจราจรในช่วงชั่วโมงเร่งด่วน[18][19][20]
สภาพการจราจรคับคั่งบนถนนในไทเป ซึ่งส่วนใหญ่มีจักรยานยนต์

วิศวกรจราจรบางคนพยายามนำกฎของพลศาสตร์ของไหลมาประยุกต์ใช้กับการไหลของการจราจร โดยเปรียบเทียบกับการไหลของของไหลในท่อ การจำลองความคับคั่งและการสังเกตการณ์แบบเรียลไทม์แสดงให้เห็นว่าในการจราจรที่หนาแน่นแต่ยังไหลลื่นอยู่ รถติดสามารถเกิดขึ้นได้เองตามธรรมชาติ โดยมีสาเหตุมาจากเหตุการณ์เล็กน้อย ("เอฟเฟกต์ผีเสื้อ") เช่น การเลี้ยวอย่างกะทันหันของผู้ขับขี่เพียงคนเดียว นักวิทยาศาสตร์ด้านการจราจรเปรียบเทียบสถานการณ์เช่นนี้กับการแข็งตัวอย่างกะทันหันของของเหลวเย็นยวดยิ่ง[21]

เนื่องจากมีความสัมพันธ์ที่ไม่ดีระหว่างแบบจำลองทางทฤษฎีกับการไหลของการจราจรที่สังเกตการณ์ได้จริง นักวางแผนการขนส่งและวิศวกรทางหลวงจึงพยายามคาดการณ์การไหลของการจราจรโดยใช้แบบจำลองเชิงประจักษ์ แบบจำลองการจราจรที่ใช้งานของพวกเขามักใช้การผสมผสานของคุณสมบัติแบบมหภาค จุลภาค และเมโซสโคปิก และอาจเพิ่มผลกระทบของเอนโทรปีของเมทริกซ์ โดยการจัดกลุ่มยานพาหนะเป็น "ขบวน" และการสุ่มรูปแบบการไหลภายในส่วนย่อยแต่ละส่วนของเครือข่าย จากนั้นแบบจำลองเหล่านี้จะถูกปรับเทียบโดยการวัดการไหลของการจราจรจริงบนเส้นทางในเครือข่ายและปรับการไหลพื้นฐานตามนั้น

ทีมนักคณิตศาสตร์จาก MIT ได้พัฒนาแบบจำลองที่อธิบายถึงการก่อตัวของ "รถติดผี" (phantom jams) ซึ่งความปั่นป่วนเล็กน้อย (ผู้ขับขี่เหยียบเบรกแรงเกินไปหรือขับเข้าใกล้รถคันอื่นมากเกินไป) ในการจราจรที่หนาแน่นสามารถถูกขยายกลายเป็นรถติดเต็มรูปแบบที่พยุงตัวเองไว้ได้ หัวใจสำคัญของการศึกษานี้คือการตระหนักว่าคณิตศาสตร์ของการจราจรติดขัดดังกล่าว ซึ่งนักวิจัยเรียกว่า "jamitons" นั้นมีความคล้ายคลึงอย่างน่าประหลาดกับสมการที่อธิบายคลื่นระเบิดที่เกิดจากการระเบิด ตามคำกล่าวของอัสลัน คาซิมอฟ อาจารย์ประจำภาควิชาคณิตศาสตร์ของ MIT การค้นพบดังกล่าวทำให้ทีมสามารถแก้ไขสมการการจราจรติดขัดที่ถูกตั้งทฤษฎีไว้ครั้งแรกในทศวรรษ 1950 ได้[22]

ผลกระทบด้านลบ

[แก้]
รถติดบนถนนในอาดดิสอาบาบา

การจราจรคับคั่งมีผลกระทบด้านลบหลายประการ:

  • การเสียเวลา ของผู้ขับขี่และผู้โดยสาร ("ค่าเสียโอกาส" ) เนื่องจากเป็นกิจกรรมที่ไม่ได้ก่อให้เกิดผลผลิตสำหรับคนส่วนใหญ่ ความคับคั่งจึงลดความแข็งแกร่งทางเศรษฐกิจในระดับภูมิภาค
  • ความล่าช้า ซึ่งอาจส่งผลให้มาถึงที่ทำงาน การประชุม และการศึกษาล่าช้า นำไปสู่การสูญเสียทางธุรกิจ การดำเนินการทางวินัย หรือความสูญเสียส่วนตัวอื่น ๆ
  • การไม่สามารถคาดการณ์เวลาเดินทางได้อย่างแม่นยำ ทำให้ผู้ขับขี่ต้องจัดสรรเวลาเดินทางเผื่อไว้ ("just in case") มากขึ้น และมีเวลาน้อยลงสำหรับกิจกรรมที่สร้างสรรค์
  • การสิ้นเปลืองเชื้อเพลิงซึ่งเพิ่มมลพิษทางอากาศและการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์เนื่องจากการติดเครื่องยนต์อยู่กับที่การเร่งความเร็วและการเบรกบ่อยครั้ง
  • การสึกหรอของยานพาหนะอันเป็นผลมาจากการติดเครื่องยนต์อยู่กับที่และการเร่งและเบรกบ่อยครั้ง นำไปสู่การซ่อมแซมและการเปลี่ยนอะไหล่บ่อยขึ้น
  • ผู้ขับขี่ที่เครียดและหงุดหงิด กระตุ้นให้เกิด "ความเดือดดาลบนท้องถนน" และลดสุขภาพของผู้ขับขี่
  • กรณีฉุกเฉิน การจราจรที่ถูกปิดกั้นอาจขัดขวางการเดินทางของรถฉุกเฉินที่กำลังมุ่งหน้าไปยังจุดหมายที่จำเป็นเร่งด่วน
  • ผลกระทบรั่วไหลจากถนนสายหลักที่คับคั่งไปยังถนนรองและถนนซอยเมื่อผู้คนพยายามใช้เป็นเส้นทางทางเลือก ('rat running' หรือการลัดเลาะ) ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความน่าอยู่ของย่านที่อยู่อาศัยและราคาอสังหาริมทรัพย์
  • โอกาสเกิดการชนสูงขึ้น เนื่องจากระยะห่างที่กระชั้นชิดและการหยุด-ออกตัวอย่างต่อเนื่อง

ความเดือดดาลบนท้องถนน

[แก้]

คือพฤติกรรมก้าวร้าวหรือโกรธโดยผู้ขับขี่ยานยนต์หรือยานพาหนะอื่น ๆ พฤติกรรมดังกล่าวอาจรวมถึงการแสดงท่าทางหยาบคาย การดูถูกด้วยวาจา การขับขี่อย่างจงใจในลักษณะไม่ปลอดภัยหรือคุกคาม หรือการขู่คุกคาม ความเดือดดาลบนท้องถนนสามารถนำไปสู่การทะเลาะวิวาท การทำร้ายร่างกาย และการชนที่ส่งผลให้เกิดการบาดเจ็บและถึงแก่ชีวิตได้ อาจถูกพิจารณาว่าเป็นกรณีรุนแรงที่สุดของการขับขี่ที่ก้าวร้าว (aggressive driving)

ตัวอย่างสถานการณ์การจราจรในอักกรา ประเทศกานา ที่มีการปล่อยคาร์บอนในอากาศเพิ่มมากขึ้น

คำนี้มีต้นกำเนิดในสหรัฐในช่วง ค.ศ. 1987–1988 (โดยเฉพาะจากผู้ประกาศข่าวที่ KTLA สถานีโทรทัศน์ท้องถิ่น) เมื่อเกิดเหตุกราดยิงบนทางด่วนหลายครั้งบนทางด่วน 405, 110 และ 10 ในลอสแอนเจลิส รัฐแคลิฟอร์เนีย การกราดยิงเหล่านี้ถึงกับกระตุ้นให้สโมสรยานยนต์ AAA ออกคำแนะนำแก่สมาชิกเกี่ยวกับวิธีการตอบสนองต่อผู้ขับขี่ที่มีความเดือดดาลบนท้องถนนหรือการขับขี่และการแสดงท่าทางก้าวร้าว[23]

ความสูญเสียทางเศรษฐกิจ

[แก้]
ต้นทุนจากความคับคั่งและการหาที่จอดรถ
พื้นที่ ความสูญเสีย (พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) อ้างอิง
สหรัฐอเมริกา 305[24] [25]
สหราชอาณาจักร 52.01 [26]
นครนิวยอร์ก 33.7
ลอสแอนเจลิส 19.2 [27]
เมโทรมะนิลา 18.615 [28]
บังกลาเทศ 11.4 [29]
ซานฟรานซิสโก 10.6
แอตแลนตา 7.1
จาการ์ตา 5 [30]
ธากา 4.463 [31]
เขตมหานครโทรอนโตและแฮมิลตัน 3.3 [32]

ผลกระทบด้านบวก

[แก้]
บ้านเรือนในถนนสายนี้ในรอยัลทันบริดจ์เวลส์ถูกสร้างขึ้นในสมัยที่รถยนต์ยังมีไม่มาก ด้วยความที่ไม่ได้มีการเตรียมโรงจอดรถหรือที่จอดรถนอกถนนไว้ การจอดรถบนถนนจึงกลายเป็นจุดคอขวดที่อาจก่อให้เกิดการจราจรคับคั่งได้
รถติดในมาดริด

การจราจรคับคั่งมีประโยชน์ในการกระตุ้นให้ผู้ขับขี่ปรับเวลาการเดินทางใหม่เพื่อให้พื้นที่ถนนที่มีราคาสูงถูกใช้งานอย่างเต็มที่มากขึ้นต่อวัน นอกจากนี้ยังอาจส่งเสริมให้ผู้เดินทางเลือกรูปแบบการเดินทางทางเลือกที่มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมน้อยกว่า เช่น ระบบขนส่งสาธารณะ หรือจักรยาน[33]

มีการโต้แย้งว่าการจราจรคับคั่งโดยการลดความเร็วของถนนในเมืองอาจช่วยลดความถี่และความรุนแรงของการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนนได้[34] งานวิจัยล่าสุดชี้ให้เห็นว่ามีความสัมพันธ์ในรูปแบบ "เส้นโค้งรูปตัวยู" ระหว่างจำนวนอุบัติเหตุกับการไหลของการจราจร หมายความว่าอุบัติเหตุไม่ได้เกิดขึ้นมากแค่เฉพาะในช่วงที่มีความคับคั่งสูงเท่านั้น แต่ยังเกิดขึ้นเมื่อมียานพาหนะบนถนนน้อยมากด้วย[35]

อ้างอิง

[แก้]
  1. ↑ "Congestion pricing in New York gets the go-ahead after all. Maybe". The Economist. November 21, 2024. สืบค้นเมื่อ November 21, 2024. But traffic is bad most days, with more than 900,000 cars entering Manhattan's central business district. INRIX, a traffic-data firm, found that New York City leads the world in urban traffic congestion among the cities scored, with the average driver stationary for 101 hours a year.
  2. ↑ Caves, R. W. (2004). Encyclopedia of the City. Routledge. p. 141.
  3. ↑ Treiber, Martin; Kesting, Arne (October 11, 2012). Traffic Flow Dynamics: Data, Models and Simulation (ภาษาอังกฤษ). Springer Science & Business Media. ISBN 978-3-642-32459-8. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 30, 2021. สืบค้นเมื่อ October 29, 2020.
  4. ↑ May, Adolf Darlington (1990). Traffic Flow Fundamentals (ภาษาอังกฤษ). Prentice Hall. ISBN 978-0-13-926072-8. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 30, 2021. สืบค้นเมื่อ October 29, 2020.
  5. ↑ Hotelier & Caterer: Official Magazine of FEDHASA (ภาษาอังกฤษ). Ramsay Son & Parker. July 1993. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 30, 2021. สืบค้นเมื่อ October 29, 2020.
  6. ↑ Eve: The Essence of Africa's New Woman (ภาษาอังกฤษ). Oakland Media Services Limited. 2004. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 30, 2021. สืบค้นเมื่อ October 29, 2020.
  7. ↑ "TAILBACK". Cambridge Dictionary.
  8. ↑ อ้างอิงผิดพลาด: ป้ายระบุ <ref> ไม่ถูกต้อง ไม่มีการกำหนดข้อความสำหรับอ้างอิงชื่อ Schneider 2018
  9. ↑ "An Initial Assessment of Freight Bottlenecks on Highways" (PDF). Federal Highway Administration. Cambridge Systematics, Inc. October 2005. เก็บ (PDF)จากแหล่งเดิมเมื่อ June 1, 2023. สืบค้นเมื่อ June 9, 2023.
  10. ↑ อ้างอิงผิดพลาด: ป้ายระบุ <ref> ไม่ถูกต้อง ไม่มีการกำหนดข้อความสำหรับอ้างอิงชื่อ Times_SP
  11. ↑ "Congestion: A National Issue". August 29, 2008. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ July 25, 2008. สืบค้นเมื่อ September 25, 2008.
  12. ↑ Essien, Aniekan; Petrounias, Ilias; Sampaio, Pedro; Sampaio, Sandra (2018), The Impact of Rainfall and Temperature on Peak and Off-Peak Urban Traffic, Lecture Notes in Computer Science, vol. 11030, Springer International Publishing, pp. 399–407, doi:10.1007/978-3-319-98812-2_36, ISBN 978-3-319-98811-5, S2CID 52046271, เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ January 26, 2020, สืบค้นเมื่อ December 1, 2019
  13. ↑ "Science Hobbyist: Traffic Waves". เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ October 8, 2003. สืบค้นเมื่อ September 29, 2003.
  14. ↑ "Transportation Report By USCB". เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ October 20, 2017. สืบค้นเมื่อ May 6, 2018.
  15. ↑ "Fundamental Law of Road Congestion: Evidence from U.S. Cities". journalistsresource.org. November 17, 2014. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ February 21, 2012. สืบค้นเมื่อ March 6, 2012.
  16. ↑ Duranton, Gilles; Turner, Matthew A. (2011). "The Fundamental Law of Road Congestion: Evidence from U.S. Cities" (PDF). American Economic Review. 101 (6): 2616–52. doi:10.1257/aer.101.6.2616. เก็บ (PDF)จากแหล่งเดิมเมื่อ October 13, 2019. สืบค้นเมื่อ September 23, 2019.
  17. ↑ Traffic Engineering, Third Edition. Roger P. Roess, Elana S. Prassas, and William R. McShane. ISBN 0-13-142471-8
  18. ↑ Asaf Hazut (April 2019), "Speed-volume curve for the Arlozorov-Hashalom section of the Ayalon Highway on weekdays, May 2017", Annual convention of the Israeli Society for Transportation Research, Hebrew University of Jerusalem
  19. ↑ Joe Cortright (April 22, 2020), "What Covid-19 teaches us about how to fix freeways", City Observatory
  20. ↑ SH1 Northbound at Green Lane – What happens here?, Waka Kotahi NZ Transport Agency, 2016
  21. ↑ Critical Mass – Ball, Philip, ISBN 0-09-945786-5
  22. ↑ "Mathematicians Take Aim At 'Phantom' Traffic Jams". ScienceDaily. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ July 23, 2018. สืบค้นเมื่อ October 5, 2014.
  23. ↑ ""Road rage" meaning and origin, Phrases.org.uk". คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ June 21, 2009. สืบค้นเมื่อ October 5, 2014.
  24. ↑ "Gridlock woes: Traffic congestion by the numbers". Smart Cities Dive (ภาษาอังกฤษแบบอเมริกัน). เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 28, 2018. สืบค้นเมื่อ March 28, 2018.
  25. ↑ Rahim, Zamira. "Here's How Much Sitting In Traffic Is Costing You". Money.com (ภาษาอังกฤษ). เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ August 24, 2020. สืบค้นเมื่อ March 28, 2018.
  26. ↑ "Home". newburghgazette.com (ภาษาอังกฤษ). เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 28, 2018. สืบค้นเมื่อ March 28, 2018.
  27. ↑ "Here's How Much Traffic Congestion Costs the World's Biggest Cities" (ภาษาอังกฤษ). February 11, 2018. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 28, 2018. สืบค้นเมื่อ March 28, 2018.
  28. ↑ Isla, Rouselle (May 26, 2016). "Find Out What's The Cost of Traffic In Metro Manila". iMoney.ph (ภาษาอังกฤษแบบอเมริกัน). เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 28, 2018. สืบค้นเมื่อ March 28, 2018.
  29. ↑ "Traffic jam: The ugly side of Dhaka's development". The Daily Star (ภาษาอังกฤษ). May 13, 2018. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ May 15, 2018. สืบค้นเมื่อ May 14, 2018.
  30. ↑ "Jakarta foots US$5b annual bill for traffic jams: Minister". The Jakarta Post (ภาษาอังกฤษ). เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 28, 2018. สืบค้นเมื่อ March 28, 2018.
  31. ↑ "Colossal loss". The Daily Star (ภาษาอังกฤษ). March 25, 2018. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 27, 2018. สืบค้นเมื่อ March 28, 2018.
  32. ↑ "Costs of Congestion". www.metrolinx.com (ภาษาอังกฤษ). เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 28, 2018. สืบค้นเมื่อ March 28, 2018.
  33. ↑ "Congestion - Friend or Foe? - W R Blunden 1983". เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ March 9, 2015. สืบค้นเมื่อ October 5, 2014.
  34. ↑ "Maximum fares for metropolitan and outer metropolitan buses from January 2014 - Draft Report, p. 37, citing work by LECG "Value of Sydney bus externalities and optimal Government subsidy - Final report", September 2009, p. 17" (PDF). เก็บ (PDF)จากแหล่งเดิมเมื่อ May 25, 2017. สืบค้นเมื่อ July 12, 2018.
  35. ↑ Kumar, Nishant; Raubal, Martin (2021). "Applications of deep learning in congestion detection, prediction and alleviation: A survey". Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 133. arXiv:2102.09759. Bibcode:2021TRPC..13303432K. doi:10.1016/j.trc.2021.103432. hdl:10230/42143. S2CID 240420107. {{cite journal}}: ไม่รู้จักพารามิเตอร์ |article-number= ถูกละเว้น (help)
เข้าถึงจาก "https://th.wikipedia.org/w/index.php?title=การจราจรคับคั่ง&oldid=12630745"