การประยุกต์ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ระดับมหภาคเพื่อคาดการณ์และประเมินอัตราการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนในประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้ได้ประยุกต์ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ระดับมหภาค 2 แบบจำลอง ได้แก่ แบบจำลอง Smeed และ Koren & Borsos เพื่อคาดการณ์อัตราการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนต่อประชากรแสนคนและประเมินผลการดำเนินการมาตรการด้านความปลอดภัยทางถนนต่าง ๆ ในภาพรวมของประเทศไทยเทียบกับเป้าหมายที่ตั้งไว้ ในขณะที่แบบจำลองของ Smeed พบว่าอัตราการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนต่อจำนวนยานพาหนะแสนคันจะมีค่าลดลงเมื่อค่าอัตราการครอบครองยานพาหนะมีค่าเพิ่มมากขึ้น และแบบจำลองของ Koren & Borsos ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนต่อจำนวนประชากรแสนคนกับอัตราการครอบครองยานพาหนะในลักษณะเป็นเส้นโค้งรูปร่างตัวยูกลับหัว จากผลการวิจัยโดยใช้แบบจำลองทั้ง 2 พบว่าอัตราการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนต่อจำนวนประชากรแสนคนของประเทศไทยมีแนวโน้มลดลงตามอัตราการครอบครองยานพาหนะที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลอง Koren & Borsos ได้พบว่าในสถานการณ์ปัจจุบัน ประเทศไทยได้ผ่านพ้นจุดวกกลับ (Turning point) มาแล้ว แต่ยังคงไม่สามารถทำให้ประเทศไทยบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ได้ สำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนต่อจำนวนประชากรแสนคนกับอัตราการครอบครองยานพาหนะในระดับจังหวัดของประเทศไทยพบว่าความสัมพันธ์ดังกล่าวมีลักษณะเป็นเส้นโค้งรูปร่างตัวยูกลับหัว โดยมีความน่าเชื่อถือของแบบจำลองค่อนข้างต่ำ นอกเหนือจากนั้น ผลจากการวิจัยพบว่าแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของอัตราการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนต่อจำนวนประชากรแสนคนของแต่ละจังหวัดตามเวลา (ปี) มีค่าที่แตกต่างกันอย่างมาก จึงอาจส่งผลทำให้เกิดปัญหาและอุปสรรคในการกำหนดเป้าหมายของแต่ละจังหวัดเพื่อให้สอดคล้องและนำไปสู่การบรรลุเป้าหมายด้านความปลอดภัยทางถนนของประเทศไทยในอนาคต
Article Details
References
World Health Organization. Global Status Report on Road Safety 2018. Geneva, Switzerland; 2018.
United Nations. The Sustainable Development Goals Report. New York, USA; 2016.
Office of the Prime Minister. Announcement of the Office of the Prime Minister on the Announcement of the Master Plan under the National Strategy (2018 – 2037). Royal Thai Government Gazette; vol.136, 2019.
Smeed RJ. Some Statistical Aspects of Road Safety Research. Journal of Royal Statistical Society, Series A (General). 1949;112(1): 1-34.
Andreassen D. Population and registered vehicle data vs. road deaths. Accident Analysis & Prevention. 1991;23(5): 343-351.
Koren C, Borsos A. Is Smeed’s law still valid? A world-wide analysis of the trends in fatality rates. Journal of Society for Transportation and Traffic Studies. 2010;1: 64-76.
Borsos A, Koren C, Long-term safety trends as a function of vehicle ownership in 26 countries. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2012;(2280): 154-161.
Pitsiava-Latinopoulou M, Tsohos G. The application of Smeed’s equation for road accidents in Greece. Accident Analysis & Prevention. 1982;14: 1-6.
Valli PP, Road accident models for large metropolitan cities of India. IATSS Research. 2005;29(1): 57-65.
Ponnaluri RV. Modeling road traffic fatalities in India: Smeed's law, time invariance and regional specificity. IATSS Research. 2012;36(1): 75-82.
Klungboonkrong P, Faiboun N, Wooley J, Modelling road accident fatalities in Thailand and other Asian countries. International Journal of GEOMATE. 2018;15: 91-98.
Klungboonkrong P, Wooley J, Pramualsakdikul S, Tirapat S, Yotmeeboon W, Pattulee N, et al. Road safety status and analysis in Thailand and other Asian countries. Engineering and Applied Science Research, 2018;46(4): 340-348.
Austroads. Towards Safe System Infrastructure: A Compendium of Current Knowledge. Sydney, Australia; 2018.
World Health Organization. Global Plan for the Decade of Action for Road Safety 2021-2030. Geneva, Switzerland; 2021
Department of Disaster Prevention and Mitigation. Thailand Road Safety Master Plan 2018-2021. Ministry of Interior, Thailand; 2019.
Department of Disaster Prevention and Mitigation. Strategic Map Decade of Action for Road Safety 2011 – 2020. Road Safety Directing Center; 2011.
Injury Data Collaboration Center, Department of Disease Control, Ministry of Public Health. Road Traffic Death Data Integration System. Available from: https://dip.ddc.moph.go.th/new/บริการ/3base_status_new [Accessed 1st June 2021].
Koren C, Borsos A. From increasing to decreasing fatality figures: where is a turning point?. Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 2013;9: 1-10.
Department of Disease Control, Ministry of Public Health. 2020. Coronavirus Disease 2019 Situation Report. 2020.
The Bureau of Registration Administration, Department of Provincial Administration, Ministry of Interior. Office statistics registration systems. Available from: https://stat.bora.dopa.go.th/new_stat/webPage/statByYear.php [Accessed 1st June 2021].
Transport Statistics Subdivision, Planning Division, Department of Land Transport. Vehicle Registration Data. Available from: https://web.dlt.go.th/statistics/ [Accessed 1st June 2021].
Office of the National Economics and Social Development Council. Socioeconomic Data. Available from: https://www.nesdc.go.th/main.php?filename=social [Accessed 1st June 2021].
Kristianssen AC, Andersson R, Belin MA, Nilsen P, Swedish Vision Zero policies for safety – A comparative policy content analysis. Safety Science, 2018;103: 260-269.
Taneerananon P, Klungboonkrong P. THAILAND ROAD SAFETY CRISIS: Time for Urgent Actions. In Proceedings of The 20th National Convention on Civil Engineering, 8-11 July 2015, Pattaya Chonburi. 2015.
Klungboonkrong P, Faiboun N, Luathep P. Road safety analysis in Thailand and other Asian countries: urgent actions for Thailand. International Journal of GEOMATE. 2018;15: 91-98.
Jinvong T. Road Accidents, the “Silent Threat” That is Challenging to Deal with. Journal of Emergency Medical Services of Thailand, 2021;1: 71-76.