1. No category

‫ניתוח מרחבי של מהירויות הנסיעה במדינת ישראל והקשר‬
‫שלהן לתאונות דרכים‬
‫צוות המחקר‬
‫אור ירוק‪:‬‬
‫ד"ר ציפי לוטן‬
‫הטכניון‪:‬‬
‫פרופ' שלמה בכור‬
‫פרופ' תומר טולדו‬
‫ד"ר ויקטוריה גיטלמן‬
‫ד"ר אטי דובא‬
‫סמדר מוריק‬
‫סונבלה זטמה‬
‫המחקר מוגש לקרן המחקרים בעיניני ביטוח ליד איגוד חברות הביטוח‬
‫אוקטובר ‪2014‬‬
‫‪1‬‬
‫תוכן‬
‫רשימת איורים ‪5‬‬
‫רשימת טבלאות ‪8‬‬
‫מבוא‬
‫‪1‬‬
‫‪1.1‬‬
‫רקע למחקר – מהירות‬
‫‪12‬‬
‫‪1.2‬‬
‫ניהול מהירות‬
‫‪13‬‬
‫‪1.3‬‬
‫מדידת מהירות‬
‫‪13‬‬
‫‪1.4‬‬
‫מטרות המחקר‬
‫‪16‬‬
‫סקר ספרות‬
‫‪2‬‬
‫‪18‬‬
‫‪2.1‬‬
‫הקשר בין מהירות והתרחשות תאונות דרכים‬
‫‪18‬‬
‫‪2.2‬‬
‫מדידת מהירות‬
‫‪23‬‬
‫בסיס נתוני המהירות‬
‫‪3‬‬
‫‪26‬‬
‫‪3.1‬‬
‫בדיקת התאמת נתוני ‪ Decell‬לניתוח חריגות מהירות‬
‫‪27‬‬
‫‪3.2‬‬
‫עיבוד הנתונים‬
‫‪29‬‬
‫‪3.2.1‬‬
‫נתוני הקלט‬
‫‪30‬‬
‫‪3.2.2‬‬
‫סינון הנתונים‬
‫‪31‬‬
‫‪3.2.3‬‬
‫התאמת רשתות ‪ TMC -‬ולמ"ס‬
‫‪32‬‬
‫‪3.2.4‬‬
‫מנגנון אוטומטי לעיבוד נתוני ‪Decell‬‬
‫‪35‬‬
‫‪3.2.5‬‬
‫סיכום‬
‫‪37‬‬
‫ניתוח מהירויות‬
‫‪4‬‬
‫‪2‬‬
‫‪12‬‬
‫‪38‬‬
‫‪4.1‬‬
‫ניתוחים סטטיסטים ברמה הארצית – כלי רכב פרטיים‬
‫‪38‬‬
‫‪4.2‬‬
‫ניתוח חריגות מהירות מבוסס תבניות זמן – אזור המרכז‬
‫‪44‬‬
‫‪4.3‬‬
‫חריגות מהירות לפי סוג רכב ואזור‬
‫‪50‬‬
‫‪4.4‬‬
‫סיכום הממצאים‬
‫‪58‬‬
‫‪4.4.1‬‬
‫סיכום כללי‬
‫‪58‬‬
‫‪4.4.2‬‬
‫שיאים בחריגות מהירות ‪ -‬כלי רכב פרטיים‬
‫‪59‬‬
‫‪4.5‬‬
‫ניתוח שיאי חריגות מהירות מבוסס תבניות זמן‬
‫‪60‬‬
‫‪4.6‬‬
‫השוואה בין תקופות‬
‫‪64‬‬
‫‪4.6.1‬‬
‫בחינת מובהקות סטיסטית להשוואת מדדי מהירות בין תקופות‬
‫‪64‬‬
‫‪4.6.2‬‬
‫השוואת חריגות מהירות בצורה דו‪-‬מימדית‬
‫‪66‬‬
‫‪4.6.3‬‬
‫השוואה בין שיאניות המהירות‬
‫‪71‬‬
‫‪4.7‬‬
‫השוואות לפי תקופות יום‪ ,‬סוג רכב ומהירות מותרת‬
‫‪72‬‬
‫‪4.8‬‬
‫סיכום – ניטור מהירויות‬
‫‪82‬‬
‫הקשר בין מהירות ותאונות בעשרת הכבישים האדומים‬
‫‪5‬‬
‫‪5.1‬‬
‫רשימת הכבישים האדומים‬
‫‪84‬‬
‫‪5.2‬‬
‫קטעי כביש לביקורת‬
‫‪85‬‬
‫‪5.3‬‬
‫מאפייני מהירות ותאונות‬
‫‪89‬‬
‫‪5.4‬‬
‫התאמה בין בסיסי הנתונים‬
‫‪89‬‬
‫‪5.5‬‬
‫ניתוחים סטטיסטיים‬
‫‪91‬‬
‫‪5.5.1‬‬
‫בחינת חריגת המהירות‬
‫‪91‬‬
‫‪5.5.2‬‬
‫בחינת הומוגניות של מאפייני המהירות‬
‫‪91‬‬
‫‪5.5.3‬‬
‫בחינת התאונות בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫‪91‬‬
‫‪5.6‬‬
‫תוצאות כלליות‬
‫‪92‬‬
‫‪5.7‬‬
‫ניתוחים סטטיסטיים‬
‫‪93‬‬
‫‪5.7.1‬‬
‫בחינת חריגת המהירות‬
‫‪5.7.2‬‬
‫בחינת הומוגניות של מאפייני המהירות‬
‫‪101‬‬
‫‪5.7.3‬‬
‫בחינת התאונות בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫‪102‬‬
‫‪5.8‬‬
‫‪93‬‬
‫‪112‬‬
‫‪115‬‬
‫‪6.1‬‬
‫הקדמה‬
‫‪115‬‬
‫‪6.2‬‬
‫מרכיבי המחקר‬
‫‪117‬‬
‫‪6.3‬‬
‫בסיס הנתונים של המחקר‬
‫‪119‬‬
‫‪6.3.1‬‬
‫מדדי מהירויות הנסיעה‬
‫‪119‬‬
‫‪6.3.2‬‬
‫מספרי תאונות הדרכים‬
‫‪122‬‬
‫‪6.3.3‬‬
‫מאפייני תשתיות הדרכים‬
‫‪122‬‬
‫‪6.4‬‬
‫ניתוחים מקדימים של מאפייני הקטעים‬
‫‪127‬‬
‫‪6.4.1‬‬
‫ניתוח מקדים של מדדי מהירות‬
‫‪127‬‬
‫‪6.4.2‬‬
‫ניתוח מקדים של מאפייני תשתית‬
‫‪131‬‬
‫‪6.5‬‬
‫פיתוח מודלים מסבירים לקשר בין מהירות ובטיחות‬
‫‪136‬‬
‫‪6.5.1‬‬
‫שיטות הניתוח‬
‫‪136‬‬
‫‪6.5.2‬‬
‫המודלים שפותחו‬
‫‪138‬‬
‫‪6.6‬‬
‫‪3‬‬
‫סיכום ומסקנות‬
‫הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרך החד‪-‬מסלוליים הבינעירוניים‬
‫‪6‬‬
‫‪7‬‬
‫‪84‬‬
‫סיכום – הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרכים החד‪-‬מסלוליות הבינעירוניות‬
‫הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרך הבינעירוניים‬
‫‪147‬‬
‫‪151‬‬
‫‪7.1‬‬
‫מבוא‬
‫‪151‬‬
‫‪7.2‬‬
‫בסיס הנתונים‬
‫‪152‬‬
‫‪7.3‬‬
‫פיתוח מודלים מסבירים לקשר בין מהירות ותאונות‬
‫‪156‬‬
‫‪7.4‬‬
‫סיכום – הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרך הבינעירוניים‬
‫‪162‬‬
‫‪8‬‬
‫סיכום‬
‫‪163‬‬
‫‪9‬‬
‫מראי מקום‬
‫‪167‬‬
‫‪10‬‬
‫נספח א'‪ :‬התפלגויות מדדי המהירות בקטעי המחקר‬
‫‪170‬‬
‫‪4‬‬
‫רשימת איורים‬
‫איור ‪ : 1‬הקשר בין ירידה במספר ההרוגים לירידה במהירות הממוצעת בצרפת ‪12 ..............................‬‬
‫איור ‪ : 2‬מהירות זרימה חופשית ממוצעת באזור צפון הארץ ‪16 .......................................................‬‬
‫איור ‪ : 3‬עליה בסיכון היחסי למעורבות בתאונת דרכים כתלות במהירות הנסיעה ‪19 ............................‬‬
‫איור ‪ : 4‬סיכון לנהג להיות מעורב בתאונה כתלות במהירות נסיעתו ‪19 .............................................‬‬
‫איור ‪ : 5‬חסכון צפוי בתאונות מירידה של ‪ 1‬מייל לשעה במהירות הממוצעת‪ ,‬כתלות במהירות הבסיס‪,‬‬
‫בסוגי דרך שונים‪20 ...............................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 6‬תיאור "מודל העוצמה" להערכת שינוי בתאונות ובנפגעים‪ ,‬ברמות חומרה שונות‪ ,‬בעקבות שינוי‬
‫במהירות הממוצעת ‪21 ............................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 7‬מיקום גלאים בנתיבי איילון ‪27 .....................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 8‬שלבי העיבוד המרכזיים לניתוח הנתונים והקמת מערכת ‪30 ......................................... GIS‬‬
‫איור ‪ : 9‬קטעי הכבישים ברשת ‪32 .................................................................................. TMC‬‬
‫איור ‪ : 10‬קטע מרשת למ"ס ‪33 ................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 11‬מנגנון אוטומטי לעיבוד נתוני התפלגות מהירות ‪36 .........................................................‬‬
‫איור ‪ : 12‬מהירויות ממוצעות של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום ללא‬
‫עומסי תנועה ‪39 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 13‬אחוז כלי רכב פרטיים מעל המהירות המותרת בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום ללא‬
‫עומסי תנועה ‪40 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 14‬סטיית תקן מהירויות של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום ללא‬
‫עומסי תנועה ‪41 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 15‬מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום ללא‬
‫עומסי תנועה ‪42 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 16‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום‬
‫ללא עומסי תנועה ‪43 ..............................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 17‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – ימי חול‬
‫בשעות יום ללא עומסי תנועה ‪44 ..............................................................................................‬‬
‫‪5‬‬
‫איור ‪ : 18‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – ימי חול‬
‫בשעות לילה ‪45 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 19‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום‬
‫ששי בשעות יום ‪46 ................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 20‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום‬
‫ששי בשעות לילה ‪47 .............................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 21‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום‬
‫שבת בשעות יום ‪48 ...............................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 22‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום‬
‫שבת בשעות לילה ‪49 .............................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 23‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הצפון – יום חול‬
‫בשעות לילה ‪50 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 24‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של אוטובוסים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הצפון – יום חול‬
‫בשעות לילה ‪51 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 25‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של משאיות בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הצפון – יום חול בשעות‬
‫לילה ‪52 ...............................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 26‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של אוטובוסים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום חול‬
‫בשעות לילה ‪53 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 27‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של משאיות בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום חול בשעות‬
‫לילה ‪54 ...............................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 28‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הדרום – יום חול‬
‫בשעות לילה ‪55 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 29‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של אוטובוסים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הדרום – יום חול‬
‫בשעות לילה ‪56 ....................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 30‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של משאיות בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הדרום – יום חול בשעות‬
‫לילה ‪57 ...............................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 31‬מקטעי הכבישים )באדום( בהם קיימים שיאים בחריגות המהירות בהכללת זמני התצפית ‪61 ....‬‬
‫איור ‪ : 32‬מקטעי הכבישים )בסגול( בהם קיימים שיאים בחריגות המהירות בשעות הלילה )ימי חול‪,‬‬
‫שישי ושבת( ‪62 ....................................................................................................................‬‬
‫‪6‬‬
‫איור ‪ : 33‬מקטעי הכבישים בהם קיימים שיאים בחריגות המהירות בהכללת זמני התצפית )אדום( ‪63 ......‬‬
‫איור ‪ : 34‬השוואת מהירויות ממוצעות ואחוזון ‪ 85‬בין ‪ 6‬תקופות המדידה‪ ,‬בכל הכבישים‪ ,‬לפי סוג רכב‪82‬‬
‫איור ‪ : 35‬קטעי כביש אדומים וקטעי ביקורת ברשת ‪88 ....................................................... TMC‬‬
‫איור ‪ : 36‬הדגמת השפעת מאפייני תשתית על זיהוי הקשר בין מהירות ותאונות ‪116 ...........................‬‬
‫איור ‪ : 37‬סיכום לחלוקת מדדי המהירות לקבוצת אחידות‪ ,‬באמצעות ‪131 ............................... EFA.‬‬
‫איור ‪ : 38‬הקבצות מאפייני תשתית )‪ (clusters‬שנמצאו בניתוח ‪ ,1‬עם כל מדדי התשתית ‪134 ..............‬‬
‫איור ‪ : 39‬הקבצות מאפייני תשתית )‪ (clusters‬שנמצאו בניתוח ‪ ,2‬עם מדדי תשתית מוחלטים ‪135 ........‬‬
‫איור ‪ : 40‬הקבצות מאפייני תשתית )‪ (clusters‬שנמצאו בניתוח ‪ ,3‬עם מדדי הפרופורציה ‪135 ..............‬‬
‫איור ‪ : 41‬פילוגי ערכים )‪ (boxplots‬של מדדי מהירות ותאונות‪ ,‬בכל אחת מקבוצות הקטעים‪ ,‬בשעות‬
‫יום ‪138 ...............................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 42‬פונקציות חלקות לקשר בין משתני חשיפה ומהירות והערך הצפוי של לוג מספר התאונות‪140 ,‬‬
‫איור ‪ : 43‬עץ סיווג הקטעים המזהה קבוצות ‪ 1-3‬על סמך מאפייני תשתית )מודל לשעות יום(‪142 ........ .‬‬
‫איור ‪ : 44‬פילוגי ערכים )‪ (boxplots‬של מדדי מהירות ותאונות‪ ,‬בכל אחת מקבוצות הקטעים‪ ,‬בשעות‬
‫לילה ‪143 .............................................................................................................................‬‬
‫איור ‪ : 45‬פונקציות חלקות לקשר בין משתני חשיפה ומהירות והערך הצפוי של לוג מספר התאונות‪144 ,‬‬
‫איור ‪ : 46‬עץ סיווג הקטעים המזהה קבוצות ‪ 1-3‬על סמך מאפייני תשתית )מודל לשעות לילה( ‪146 .......‬‬
‫איור ‪ : 47‬מספר התאונות הצפוי בקטע דרך חד‪-‬מסלולית‪ ,‬בשעות יום‪ ,‬כתלות במהירות הממוצעת‬
‫ובקבוצת קטעים )לפי רמת מאפייני התשתית( ‪149 .......................................................................‬‬
‫איור ‪ : 48‬מספר התאונות הצפוי בקטע דרך חד‪-‬מסלולית‪ ,‬בשעות לילה‪ ,‬כתלות במהירות הממוצעת ‪149 .‬‬
‫‪7‬‬
‫רשימת טבלאות‬
‫טבלה ‪ : 1‬יישום "מודל העוצמה" לסוגי דרך שונים ‪22 ..................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 2‬פרמטרים מעודכנים של מודל העוצמה ‪ -‬ערכים מסכמים של החזקות‪ ,‬לפי סוג דרך ‪22 ............‬‬
‫טבלה ‪ : 3‬מהירויות ממוצעות בנתיבי איילון ‪28 ............................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 4‬סיווג נתוני מהירות לפי תקופות יום במדגם ‪31 ...............................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 5‬ממוצע תוצאות לפי סוג רכב ואזור גיאוגרפי – ימי חול בשעות הלילה ‪58 .............................‬‬
‫טבלה ‪ : 6‬שיאים בחריגות מהירות כלי רכב פרטיים באזור המרכז– יום חול ממוצע בשעות הלילה ‪59 .....‬‬
‫טבלה ‪ : 7‬שיאים בחריגות מהירות כלי רכב פרטיים באזור הצפון– יום חול ממוצע בשעות הלילה ‪59 .....‬‬
‫טבלה ‪ : 8‬שיאים בחריגות מהירות כלי רכב פרטיים באזור הדרום– יום חול ממוצע בשעות הלילה ‪60 .....‬‬
‫טבלה ‪ : 9‬השוואת חריגות מהירות בשתי תקופות זמן‪67 ................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 10‬השוואת חריגות מהירות בשתי תקופות זמן‪68 ..............................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 11‬השוואת חריגות מהירות בשתי תקופות זמן‪69 ..............................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 12‬השוואת חריגות מהירות בשתי תקופות זמן‪ ,‬בהם מספר התצפיות בכל קטע גדול מ‪70 ... 300-‬‬
‫טבלה ‪ : 13‬השוואת שיאניות חריגת המהירות בין שתי תקופות ‪71 ...................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 14‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין פברואר ‪ 2011‬ליולי‬
‫‪72 ............................................................................................................................. 2011‬‬
‫טבלה ‪ : 15‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין אוגוסט ‪ 2011‬לינואר‬
‫‪74 ............................................................................................................................. 2012‬‬
‫טבלה ‪ : 16‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין פברואר ‪ 2012‬ליולי‬
‫‪75 ............................................................................................................................. 2012‬‬
‫טבלה ‪ : 17‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין אוגוסט ‪ 2012‬לינואר‬
‫‪77 ............................................................................................................................. 2013‬‬
‫טבלה ‪ : 18‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין פברואר ‪ 2013‬ליולי‬
‫‪78 ............................................................................................................................. 2013‬‬
‫טבלה ‪ : 19‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין אוגוסט ‪ 2013‬לינואר‬
‫‪80 ............................................................................................................................. 2014‬‬
‫טבלה ‪ : 20‬רשימת כבישים אדומים ‪84 ......................................................................................‬‬
‫‪8‬‬
‫טבלה ‪ : 21‬קטעי כביש אדומים וקטעי כביש ‪ TMC‬המתאימים להם ‪85 ...........................................‬‬
‫טבלה ‪ : 22‬קטעי כביש אדומים ברשת ‪ TMC‬וקטעי כביש לביקורת ‪86 ............................................‬‬
‫טבלה ‪ : 23‬סיווג נתוני מהירות לפי זמנים בשבוע ‪90 .....................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 24‬סיכום קטעי כבישים אדומים וקטעי ביקורת שנבחרו לניתוח ‪92 .......................................‬‬
‫טבלה ‪ : 25‬סה"כ תאונות דרכים עם נפגעים לפי שנה‪ ,‬בשעות שנבחרו לניתוח ‪93 ...............................‬‬
‫טבלה ‪ : 26‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שישי שעות היום )‪94 ........................................ (FridayD‬‬
‫טבלה ‪ : 27‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שישי שעות הלילה )‪94 ...................................... (Friday N‬‬
‫טבלה ‪ : 28‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שבת שעות היום )‪96 ..................................... (Saturday D‬‬
‫טבלה ‪ : 29‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שבת שעות הלילה )‪96 .................................. (Saturday N‬‬
‫טבלה ‪ : 30‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי חול שעות היום )‪97 ...................................... (WorkdayD‬‬
‫טבלה ‪ : 31‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי חול שעות הלילה )‪97 .................................... (Workday N‬‬
‫טבלה ‪ : 32‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שישי שעות היום)‪98 ........................................ (Friday D‬‬
‫טבלה ‪ : 33‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שישי שעות הלילה )‪99 .................................... (Friday N‬‬
‫טבלה ‪ : 34‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שבת שעות הלילה )‪99 ................................... (Saturday N‬‬
‫טבלה ‪ : 35‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שבת שעות היום )‪100 .................................. (Saturday D‬‬
‫טבלה ‪ : 36‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי חול שעות היום )‪100 ................................... (Workday D‬‬
‫טבלה ‪ : 37‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי חול שעות הלילה )‪101 ................................. (Workday N‬‬
‫טבלה ‪ : 38‬בחינת ההומוגניות )‪ (CV‬של מאפייני המהירות ‪101 ......................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 39‬בחינת ההומוגניות )‪ (CV‬של מאפייני המהירות ‪102 ......................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 40‬בחינת ההסתברות לתאונה )קטלנית‪ ,‬קשה או קלה( בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫‪102 ...................................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 41‬בחינת ההסתברות לתאונה קלה בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת ‪103 .......................‬‬
‫טבלה ‪ : 42‬בחינת ההסתברות לתאונה קשה בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת ‪104 ......................‬‬
‫טבלה ‪ : 43‬בחינת ההסתברות לתאונה קטלנית בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת ‪104 ...................‬‬
‫טבלה ‪ : 44‬ההסתברות להרוגים בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת ‪105 .....................................‬‬
‫טבלה ‪ : 45‬ההסתברות לפצועים קשה בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת ‪105 ..............................‬‬
‫‪9‬‬
‫טבלה ‪ : 46‬ההסתברות לפצועים קל בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת ‪106 ................................‬‬
‫טבלה ‪ : 47‬בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לתאונה )קטלנית‪ ,‬קשה או קלה( ‪106 ..............‬‬
‫טבלה ‪ : 48‬בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לתאונה קלה בכבישים האדומים מול קטעי‬
‫הביקורת ‪107 .......................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 49‬בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לתאונה קשה בכבישים האדומים מול קטעי‬
‫הביקורת ‪108 .......................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 50‬בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לתאונה קטלנית בכבישים האדומים מול קטעי‬
‫הביקורת ‪109 .......................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 51‬בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש להרוגים בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫‪110 ...................................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 52‬בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לפצועים קשה בכבישים האדומים מול קטעי‬
‫הביקורת ‪111 .......................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 53‬בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לפצועים קל בכבישים האדומים מול קטעי‬
‫הביקורת ‪112 .......................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ :54‬סיכום תוצאות של טבלאות ‪ 40‬עד ‪ 53‬עבור סיכוי לתאונות ופצועים ‪114 ...........................‬‬
‫טבלה ‪ : 55‬הגדרת תקופות יום להפקת מדדי המהירות ‪120 ............................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 56‬התפלגות מספרי הקטעים‪ ,‬בכל אחד מזמני המדידות‪ ,‬וסטטיסטיקה תיאורית של מדדי‬
‫המהירות ‪121 .......................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 57‬מספרי תאונות דרכים עם נפגעים‪ ,‬בשנים ‪ ,2009-2011‬בקטעי המחקר* ‪122 ....................‬‬
‫טבלה ‪ : 58‬הגדרות הקטגוריות של מצב צידי הדרך ‪125 ................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 59‬רשימת מדדי תשתית ותנועה שהופקו לקטע המחקר‪ ,‬לרבות סטטיסטיקה תיאורית* ‪126 ......‬‬
‫טבלה ‪ : 60‬תוצאת ‪ EFA‬של כל מדדי המהירות ביחד‪ ,‬עם התאמת שני גורמים ‪128 ............................‬‬
‫טבלה ‪ : 61‬תוצאת ניתוח המשך ‪ - EFA‬של מדדי שונות המהירות‪ ,‬עם התאמת שני גורמים‪129 ............‬‬
‫טבלה ‪ : 62‬תוצאת ניתוח המשך ‪ - EFA‬של מדדי גודל המהירות‪ ,‬עם התאמת שני גורמים‪130 ..............‬‬
‫טבלה ‪ : 63‬מודל רגרסיה שהותאם למספרי התאונות עם נפגעים בימי חול‪ ,‬שעות יום ‪139 ....................‬‬
‫טבלה ‪ : 64‬פרופילים של קבוצות הקטעים לפי ערכי החציון של מאפייני תשתית נבחרים‪ ,‬בכל קבוצה‪,‬‬
‫בתוספת מדדי מהירות ותאונות )מודל לשעות יום( ‪141 .................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 65‬מודל רגרסיה שהותאם למספרי התאונות עם נפגעים בימי חול‪ ,‬שעות לילה ‪143 ..................‬‬
‫‪10‬‬
‫טבלה ‪ : 66‬פרופילים של קבוצות הקטעים לפי ערכי החציון של מאפייני תשתית נבחרים‪ ,‬בכל קבוצה‪,‬‬
‫בתוספת מדדי מהירות ותאונות )מודל לשעות לילה( ‪145 ...............................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 67‬שינוי יחסי בתאונות הצפוי בעקבות שינוי במהירות הממוצעת בקטע ‪150 ...........................‬‬
‫טבלה ‪ : 68‬התפלגות דו‪-‬מימדית של התצפיות לפי שעות אור‪/‬חושך‪ ,‬יום חול‪/‬סופ"ש‪ ,‬קיץ‪/‬חורף ‪153 ......‬‬
‫טבלה ‪ : 69‬התפלגות דו‪-‬מימדית של התצפיות לפי אזור גיאוגרפי )מרכז‪ ,‬צפון ודרום( ומספר תאונות‬
‫בקט ‪154 .............................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 70‬התפלגות דו‪-‬מימדית של התצפיות לפי מהירות מותרת ומספר תאונות בקטע ‪154 ................‬‬
‫טבלה ‪ : 71‬התפלגות דו‪-‬מימדית של התצפיות לפי מספר מסלולים )חד‪/‬רב מסלולי( ומספר תאונות בקטע‬
‫‪155 ...................................................................................................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 72‬סטטיסטיקה תיאורית של המשתנים הקטיגורים בבסיס הנתונים ‪155 .................................‬‬
‫טבלה ‪ : 73‬סטטיסטיקה תיאורית של המשתנים הרציפים בבסיס הנתונים ‪156 ....................................‬‬
‫טבלה ‪ : 74‬מודל ‪ – 1‬משתנים בלתי תלויים ללא אינטרקציה ‪157 ....................................................‬‬
‫טבלה ‪ : 75‬מודל ‪ – 2‬משתנים בלתי תלויים עם אינטרקציה בין מספר מסלולים לבין משתני מהירות ‪159‬‬
‫טבלה ‪ : 76‬מודל ‪ – 3‬משתנים בלתי תלויים עם אינטרקציה בין מספר המסלולים למהירות המותרת ‪161 .‬‬
‫‪11‬‬
‫‪ 1‬מבוא‬
‫‪ 1.1‬רקע למחקר – מהירות‬
‫נושא מרכזי העולה ממחקרים בעולם הבטיחות בדרכים הוא נושא המהירות‪ .‬מהירות נסיעה מהווה‬
‫גורם חשוב בבטיחות הדרך‪ .‬ההשפעה של המהירות על תאונות הדרכים נבחנה במחקרים רבים‪ ,‬הן‬
‫בישראל )הקרט וגיטלמן‪ (2003 ,‬והן במקומות רבים אחרים בעולם‪ ,‬כפי שניתן ללמוד ממספר מאמרי‬
‫סקירה מקיפים שפורסמו בנושא זה ) ‪Shinar, 2007; Aarts and van Schagen, 2006; Hauer,‬‬
‫‪. (2009‬‬
‫רוב המדינות המובילות היום בבטיחות בדרכים בעולם מיחסות לנושא המהירות חשיבות רבה‬
‫ומטפלות בנושא המהירות בגישה מערכתית‪ ,‬שיטתית ולאורך זמן‪ .‬צרפת למשל‪ ,‬אשר הצליחה להוריד‬
‫את כמות ההרוגים בעשור האחרון ביותר מ‪ ,50%-‬משייכת כ‪ 75%-‬מירידה זו לטיפול מערכתי‪,‬‬
‫מבוסס מצלמות‪ ,‬בנושא המהירות‪ .‬בין השנים ‪ 2003-2005‬ירדה פרופורציית כלי הרכב העוברים ב‪-‬‬
‫‪ 10‬ק"מ או יותר את המהירות המותרת מ‪ 35%-‬ל‪ ,20%-‬ומספר כלי הרכב העוברים את המהירות‬
‫המותרת ביותר מ‪ 30-‬קמ"ש ירד ב‪ .80%-‬המהירות הממוצעת ירדה ב‪ 5-‬קמ"ש‬
‫)‪(/http://www.securite-routiere.gouv.fr‬‬
‫איור ‪ 1‬מדגים את הקשר‪ ,‬שהוכח בצרפת‪ ,‬בין ירידה במספר ההרוגים וירידה במהירות הממוצעת‬
‫לאורך שנים‪ ,‬החל משנת ‪ ,2002‬השנה בה שמה צרפת את נושא המהירות בראש סדר העדיפות שלה‪.‬‬
‫איור‪ : 1‬הקשר בין ירידה במספר ההרוגים לירידה במהירות הממוצעת בצרפת‬
‫מתוך‪http://www.securite-routiere.gouv.fr/connaitre-les-regles/les-radars/les-radars-en-:‬‬
‫‪chiffres/radars-et-baisse-de-la-mortalite-routiere‬‬
‫‪12‬‬
‫‪ 1.2‬ניהול מהירות‬
‫לאור ממצאים ותובנות אלה ברור כי יש צורך בניהול מהירויות הנסיעה בכבישים‪ .‬השיטה המרכזית‬
‫בעולם לניהול מהירויות היא הגבלת מהירות הנסיעה המותרת על פי חוק‪ ,‬בליווי של אכיפה והסברה‬
‫מתאימים‪ .‬ישנן שיטות נוספות‪ ,‬כמו למשל שינויים גיאומטריים )מיתון תנועה( אשר מתאימים בעיקר‬
‫לכבישים מקומיים‪ ,‬שימוש בטכנולוגיות המתריעות על חריגה מהמהירות המותרת או טכנולוגיות‬
‫המגבילות את מהירות הנסיעה של הרכב )‪.(ISA – Intelligent Speed Adaptation‬‬
‫בפועל‪ ,‬השיטות הקיימות לניהול המהירות אמנם משפיעות על מהירויות הנסיעה‪ ,‬אך במידה מוגבלת‬
‫בלבד‪ .‬מחקרים ממקומות שונים בעולם מראים על שיעורי ציות של ‪ 50%‬או נמוך יותר למגבלת‬
‫המהירות המותרת )למשל‪ .(Goldenbeld and Van Schagen, 2005; Hauer, 2009 ,‬על‪-‬פי‬
‫ממצאי סקר ארצי של מהירויות הנסיעה בישראל‪ ,‬בשנת ‪ ,2010‬בדרכים הלא עירוניות‪ ,‬האחוזון ה‪-‬‬
‫‪ 85‬של מהירויות הנסיעה עלה על המהירות המותרת‪ :‬ב‪ 12-13-‬קמ"ש בדרך מהירה‪ ,‬ב‪ 25-27-‬קמ"ש‬
‫בדרך דו‪-‬מסלולית ממוחלפת‪ ,‬ב‪ 16-18-‬קמ"ש ביתר הדרכים הדו‪-‬מסלוליות‪ ,‬ב‪ 18-22-‬קמ"ש‬
‫בדרכים החד‪-‬מסלוליות‪ ,‬ב‪ 10-11-‬קמ"ש בדרך מקומית‪ .‬כמו כן‪ ,‬אחוז כלי הרכב מעל המהירות‬
‫המותרת‪ ,‬בשעות זרימה חופשית‪ ,‬היה‪ :‬כמחצית בדרך מהירה‪ ,‬כ‪ 70%-‬בדרך דו‪-‬מסלולית ממוחלפת‪,‬‬
‫שני שליש בדרך דו‪-‬מסלולית אחרת‪ ,‬שני שליש בדרך חד‪-‬מסלולית‪ ,‬כשליש בדרך מקומית‪ .‬מכאן‪ ,‬כל‬
‫סוגי הדרכים הלא עירוניות מזוהים עם רמה משמעותית של אי ציות לחוק‪ ,‬כאשר רמת האי ציות‬
‫גבוהה במיוחד בסוגי דרכים אלה‪ :‬דו‪-‬מסלולית ממוחלפת‪ ,‬דו‪-‬מסלולית אחרת‪ ,‬חד‪-‬מסלולית )גיטלמן‪,‬‬
‫פיסחוב‪ ,‬כרמל‪.(2010 ,‬‬
‫‪ 1.3‬מדידת מהירות‬
‫אחד האתגרים המרכזיים בנושא ניהול המהירות ובמחקרים המעריכים את השפעת המהירות‪ ,‬הוא‬
‫מדידת המהירות ובחינת הקשר בין מהירויות לתאונות‪ .‬על מנת שנוכל לקיים הערכה של תרומת‬
‫המהירות לירידה בנפגעים‪ ,‬צריך בראש וראשונה למדוד את המהירות בצורה שיטתית ולאורך זמן‪.‬‬
‫שיטה אחת היא למדוד מהירויות פרטניות של רכבים‪ ,‬לפנות אל הנהגים שנסעו באותם רכבים )בדואר‬
‫על סמך לוחית רישוי‪ ,‬או כשהם מתבקשים לעצור בהמשך הדרך( עם שאלון לדיווח עצמי על‬
‫היסטוריה של תאונות דרכים וחומרתן )למשל‪ .(Quimby et al. 1999 :‬שיטה אחרת מבוססת על‬
‫שחזור המהירויות של רכבים לאחר תאונה )בשיטות פיזיקאליות שונות( והשוואתן להתפלגות‬
‫המהירות של כלל הרכבים באותו קטע דרך )למשל‪ .(Kloeden et al., 2001 :‬שיטה שלישית‬
‫מבוססת על קישור סטטיסטי בין התפלגות המהירות של כלל הרכבים בקטעי דרך שונים לבין מספר‬
‫‪13‬‬
‫התאונות על פי חומרה בכל קטע דרך )למשל‪ .(Baruya, 1998 :‬שיטה רביעית‪ ,‬מסתמכת על השוואה‬
‫של "לפני ואחרי" בין התפלגות המהירות ותדירות התאונות באותו קטע דרך )למשל‪Elvik et al., :‬‬
‫‪ .(2004‬המסקנה הכללית של המחקרים המדעיים מוכיחה באופן ברור כי ככל שמהירות הנסיעה‬
‫גבוהה יותר חומרת התאונות עולה והנזק הכולל מהתאונות עולה באופן משמעותי‪.‬‬
‫אחת מנקודות החולשה של ניהול המהירות כפי שנעשה עד היום הוא המחסור במידע מערכתי שוטף‬
‫ועדכני על מהירויות הנסיעה בכבישים‪ .‬מידע טוב הוא כלי מפתח לניהול יעיל באופן כללי‪ .‬בהקשר‬
‫של ניהול המהירות המידע נחוץ בכדי לאפיין את המצב הקיים‪ ,‬לאתר את המקומות והזמנים בהם יש‬
‫לרכז את מאמצי האכיפה‪ ,‬ולבחון את ההשפעות של פעולות התערבות שונות כמו מבצעי הסברה‬
‫ואכיפה‪ .‬מערך ניטור מהירויות יספק מידע שוטף ואמין של מהירויות נסיעה בדרכים בין עירוניות‪.‬‬
‫קיום מערך כזה‪ ,‬יהווה אבן בסיס למחקר‪ ,‬הערכה‪ ,‬אבחון‪ ,‬מיפוי וטיפול בנושאים הקשורים‬
‫למהירויות הנסיעה‪.‬‬
‫כמעט כל השיטות המקובלות למדידת מהירות מבוססות על פריסה של ציוד בקטעי הדרך הנמדדים‪,‬‬
‫בין אם באופן זמני ובין אם באופן קבוע‪ .‬עקב עלות הציוד ופריסתו‪/‬התקנתו‪ ,‬מדידות מהירות‬
‫מתבצעות בתדירות נמוכה בקטעי דרך אשר נבחרים משיקולים שונים‪ ,‬ובאופן שוטף רק בחלק קטן‬
‫מהכבישים )בישראל יש ציוד מדידה קבוע רק בנתיבי איילון ובכביש ‪ .(6‬השיטות הללו מאפשרות‬
‫לבצע בדיקות ממוקדות‪ ,‬ומחקרים מסוגים שונים‪ ,‬אך הן אינן מספקות מידע מועיל מנקודת מבט‬
‫מערכתית‪.‬‬
‫גם בארץ‪ ,‬בשנתיים האחרונות הוחל במדידת מהירות כחלק מניטור מדדי בטיחות )גיטלמן‪ ,‬פיסחוב‪,‬‬
‫כרמל‪ .(2010 ,‬יחד עם זאת‪ ,‬הניטור מבוסס על בדיקה נקודתית של המהירות ב‪ 135-‬אתרים‬
‫המתבצעת אחת לשנה בלבד‪.‬‬
‫בשנים האחרונות‪ ,‬עם התפתחות הטכנולוגיה הסלולארית והחדירה הנרחבת לשוק של מכשירי ‪GPS‬‬
‫נעשו מספר ניסיונות לפיתוח שיטות מדגמיות‪ ,‬אשר מתבססות על אומדן המהירות של רכבים מצוידים‬
‫בטלפון סלולארי ו‪/‬או ב ‪ GPS‬לאפיון המהירויות ברשת הכבישים‪ .‬עיקר הפעילות בתחום זה עד כה‬
‫התמקדה באפיון המהירות הממוצעת בתנאי גודש‪ ,‬ואומדן העיכובים בזמני הנסיעה‪ .‬התוצאות של‬
‫מחקרים מסוג זה מעידות על פוטנציאל גבוה להצלחה ;‪(Ygance et al., 2000; Bar-Gera, 2007‬‬
‫‪Krause et al., 2008).‬על בסיס העבודה שנעשתה עד כה סביר להניח כי בשיטות דומות ניתן לקבל‬
‫הערכות גם של התפלגות המהירות בתנאי זרימה חופשית‪ ,‬אשר נחוצות לניתוח הבטיחות בדרכים‪.‬‬
‫‪14‬‬
‫הפוטנציאל של שיטות אלה נובע מכך שאין צורך בהתקנה או בפריסת ציוד כלשהוא‪ ,‬תוך ניצול‬
‫הישום הנרחב של טכנולוגיות סלולאר ו‪ GPS -‬הקיים כבר כיום ברכבים‪ .‬אי לכך‪ ,‬לאחר אפיון‬
‫השיטות המתאימות לניתוח הנתונים‪ ,‬ניתן יהיה לקבל אומדנים של התפלגויות המהירות בכיסוי נרחב‬
‫של רשת הכבישים‪ ,‬וכן את המגמות של שינויים במהירויות לאורך השנים או בעקבות פעילויות‬
‫התערבות שונות‪.‬‬
‫היתרון הבולט של איסוף הנתונים באמצעות מקורות ניידים הוא היקף הנתונים הרחב בזמן ובמרחב‬
‫וזמינותם ללא היערכות פיזית בשטח‪ .‬יתרון נוסף הוא העלות הנמוכה בהרבה מהמקורות הקיימים‬
‫)לולאות מגנטיות‪ ,‬מצלמות‪ ,‬מכ"מ ועוד(‪ .‬בנוסף ניתן להשוות את התוצאות שמתקבלות מ‪GPS-‬‬
‫לתוצאות שמקורן בתצפיות מרשת סלולרית‪ .‬אולם‪ ,‬לצד יתרונות אלה‪ ,‬קיימת אי וודאות במה שנוגע‬
‫לאמינות‪ ,‬תקפות ומהימנות השיטה לעומת שיטות אחרות‪.‬‬
‫עמותת אור‪-‬ירוק ביצעה בשנת ‪ 2008-2009‬פילוט ראשוני על מנת לבדוק את ההיתכנות של יצירת‬
‫בסיס מידע לניטור מהירויות‪.‬‬
‫חברת ‪ ITIS Traffic Services‬הפיקה מידע תנועתי שוטף על רשת‬
‫הכבישים על בסיס נתונים המתקבלים ממקורות ניידים )רשת סלולארית וכלי רכב עם ‪.(GPS‬‬
‫בפיילוט זה‪ ,‬לראשונה‪ ,‬נמדדו באמצעות טכנולוגיות מתקדמות אלה מהירויות נסיעה גבוהות‪ ,‬אשר עד‬
‫לאותה נקודת זמן לא היו חלק מניטור המהירויות שהתמקד במהירויות נמוכות הקשורות לעומסי תנועה‪.‬‬
‫פיילוט זה הוכיח את היתכנות השיטה‪ ,‬אולם גם העלה שאלות מתודולוגיות משמעותיות בדבר אמינות‬
‫השיטה ותקפותה‪ .‬איור ‪ 2‬מדגים את תוצאות הפילוט על רשת הכבישים הבינעירונית בצפון הארץ עבור‬
‫מהירויות נסיעה ממוצעות‪ .‬באיור ניתן לראות את תוואי הכבישים צבועים בצבע בהתאם לתחום ערך‬
‫המהירות המחושב לכל כביש )ראה מקרא על האיור(‪.‬‬
‫‪15‬‬
‫איור ‪ : 2‬מהירות זרימה חופשית ממוצעת באזור צפון הארץ‬
‫‪ 1.4‬מטרות המחקר‬
‫המטרה של מחקר זה היא לחקור את הקשר בין מהירויות ותאונות דרכים‪ .‬קיימים מחקרים רבים‬
‫הקושרים בין מהירויות נסיעה ותאונות דרכים‪ .‬כמו כן‪ ,‬קיימים מחקרים רבים ושיטות שונות לאיסוף‬
‫נתוני מהירויות‪ .‬אולם‪ ,‬מרבית המחקרים מתייחסים לניתוח מהירויות נקודתיים‪ .‬מחקר זה שייך לקבוצת‬
‫המחקרים המתייחסים לניתוח מהירויות במרחב‪.‬‬
‫מטרת המחקר היתה לפתח יכולת לניטור וניתוח של מידע הנוגע לבטיחות )כגון מהירויות נסיעה‪ ,‬תאונות‬
‫דרכים ואירועי בטיחות שונים( על גבי מערכת מידע גיאוגרפית‪ .‬בפרט‪ ,‬קיים עניין מיוחד בניטור‬
‫מהירויות נסיעה בקטעי דרך שונים הנתמך על ידי מידע ממקורות מידע ניידים באופן שוטף כגון איכון‬
‫טלפונים סלולאריים‪ ,‬מדידות ‪ GPS‬ממקורות ניידים וכדומה‪.‬‬
‫לצורך המחקר הוקמה מערכת מידע גיאוגרפי שמאפשרת ניטור מרחבי רחב היקף של פרמטרים ונתונים‬
‫הקשורים לבטיחות בדרכים‪ ,‬בפרט‪ :‬נתוני מהירות ונתוני תאונות דרכים‪ .‬המחקר מתבסס על טכנולוגיות‬
‫מתקדמות לאיסוף נתוני מהירויות המאפשר להצליבן עם נתוני תאונות דרכים‪ .‬הצלבה זו מאפשרת לחקור‬
‫בצורה רחבה את הקשרים בין מהירות ותאונות דרכים ובכך לתת כלים לניהול רחב היקף וכולל של נושא‬
‫המהירות‪.‬‬
‫מחקר זה התאפשר תודות למימון קרן המחקרים בעיניני ביטוח ליד איגוד חברות הביטוח‪ .‬המחקר נערף‬
‫בשיתוף פעולה בין אור ירוק‪ ,‬חברת ‪ Decell‬ומרכז רן נאור לחקר הבטיחות בדרכים בטכניון‪ .‬שיתוף‬
‫‪16‬‬
‫הפעולה בין החוקרים אפשר לבצע מחקר רחב היקף וליצור תשתית מרחבית רחבת היקף בזמן קצר‬
‫יחסית‪.‬‬
‫‪17‬‬
‫‪ 2‬סקר ספרות‬
‫מהירות נסיעה מהווה גורם חשוב בבטיחות הדרך‪ .‬ההשפעה של המהירות על תאונות הדרכים נבחנה‬
‫במחקרים רבים‪ ,‬הן בישראל )גיטלמן והקרט‪ (2003 ,‬והן במקומות רבים אחרים בעולם‪ ,‬כפי שניתן‬
‫ללמוד ממספר מאמרי סקירה מקיפים שפורסמו בנושא זה ) ‪Shinar, 1998; Aarts and van Schagen,‬‬
‫‪.(2006; Hauer, 2009‬‬
‫‪ 2.1‬הקשר בין מהירות והתרחשות תאונות דרכים‬
‫מאמצע המאה העשרים‪ ,‬נבחן גורם המהירות במחקרים רבים‪ ,‬על מנת לקבוע את השפעתו על התרחשות‬
‫תאונות דרכים והשלכותיהן‪ .‬לאורך השנים‪ ,‬התגבשו הבנות יסוד לתיאור הקשר בין מהירויות הנסיעה‬
‫והבטיחות‪ ,‬כלהלן‪:‬‬
‫ מהירויות נסיעה גבוהות מתקשרות ישירות עם ההסתברות להיות מעורב בתאונה;‬‫ מהירויות נסיעה גבוהות מתקשרות ישירות עם חומרת הפגיעה;‬‫ פיזור גדול במהירויות אף הוא גורם לתאונות‪.‬‬‫נימוקים תומכים במערכת קשרים זאת ניתן למצוא בסקירות ספרות רבות וביניהן‪;(1998) Shinar :‬‬
‫‪GRSP ;(2006) Aarts and van Schagen ;(2006) OECD ;(2002) Lynam and Hummel‬‬
‫)‪ .(2008‬עוד בשנות השישים של המאה הקודמת‪ ,‬אחד המחקרים הראשונים בנושא ‪Solomon -‬‬
‫)‪ (1964‬הראה שלנהגים הנוסעים במהירות הממוצעת )של זרם התנועה( יש סיכוי נמוך יותר להיות‬
‫מעורבים בתאונה מאשר לנהגים שמהירותם קיצונית ‪ -‬גבוהה בהרבה או נמוכה בהרבה מן הממוצע‪.‬‬
‫‪ (1971) Hauer‬קשר תיאורטית בין תופעה זו לבין ההסתברות להיות עוקף או נעקף‪ :‬ככל שמהירות‬
‫הנסיעה רחוקה יותר מן הממוצע‪ ,‬הסיכוי להיות מעורב בתאונה גדול יותר‪(1971) West and Dunn .‬‬
‫ניתחו נתונים אמפיריים על מהירויות הנסיעה של כלי הרכב שהיו מעורבים בתאונות בדרכים‬
‫הבינעירוניות ומצאו ששיעור המעורבות בתאונות ביחס לנסועה היה מינימלי כאשר גודל הסטייה‬
‫מהמהירות הממוצעת היה בגבולות מסוימים )עד ‪ 15.5‬מייל לשעה(‪.‬‬
‫במחקרים אמפיריים רבים נמצא כי מהירות גבוהה מתקשרת ישירות עם חומרת הפגיעה ועם ההסתברות‬
‫להיות מעורב בתאונה‪ .‬ללא תלות בשיטות המחקר‪ ,‬מרבית המחקרים מצאו שצורת הקשר בין מהירות‬
‫ושיעור התאונות היא מעריכית‪ .‬לדוגמא‪ ,‬באוסטרליה נערכה סדרה של מחקרים בהם נבחנה השפעת‬
‫מהירויות הנסיעה של כלי הרכב על מעורבותם בתאונות )‪,(2002 ,2001 ,1997 ,Kloeden et al‬‬
‫בדרכים עירוניות ולא עירוניות‪ ,‬עם מהירויות מותרות שונות‪ .‬נמצא שהסיכון להיות מעורב בתאונה עולה‬
‫משמעותית עם עליה במהירות הנסיעה )תוך כדי התרחקות ממהירות הנסיעה הממוצעת( – איור‪.3‬‬
‫‪18‬‬
‫ממצא דומה מדווח גם במחקר שנערך באנגליה ואשר התבסס על מדידות מהירות של יותר מ‪ 2-‬מיליון‬
‫כלי רכב ועל ניתוח יותר מ‪ 2,500-‬תאונות‪ ,‬בסוגי דרכים שונות ‪ .(2001) Taylor -‬לפי ממצאי מחקר‬
‫זה )איור‪ ,( 4‬לנהגים הנוטים לנסוע במהירות שעולה ב‪ 10%-15%-‬על המהירות הממוצעת‪ ,‬ההסתברות‬
‫להיות מעורב בתאונה עולה באופן חד‪ ,‬כאשר לנהגים שמהירותם עולה ב‪ 25%-‬מעל למהירות הממוצעת‪,‬‬
‫הסיכון לתאונה עולה פי חמישה לעומת סיכון הנהגים שנוסעים במהירות הממוצעת‪.‬‬
‫‪ (1994) Finch et al‬סקרו את ממצאי המחקרים שנערכו במדינות השונות‪ ,‬במטרה ליצור ביטוי כמותי‬
‫לקשר בין השינויים במהירות הנסיעה הממוצעת לבין השינוי בתאונות‪ .‬החוקרים הציעו כלל מסכם‪ ,‬לפיו‪,‬‬
‫עליה של ‪ 1‬קמ"ש במהירות הממוצעת מביאה לעליה של כ‪ 3-‬אחוז בתאונות עם נפגעים‪ ,‬ולהיפך‪ .‬כלל‬
‫אמפירי זה התקבל מהמודל הליניארי שהותאם לנתונים‪ ,‬והוא היה בשימוש בספרות הבינלאומית לאורך‬
‫מספר שנים‪.‬‬
‫איור‪ : 3‬עליה בסיכון היחסי למעורבות בתאונת דרכים כתלות במהירות הנסיעה‬
‫מקור‪.(2002 ,2001 ,1997) Kloeden et al :‬‬
‫איור‪ : 4‬סיכון לנהג להיות מעורב בתאונה כתלות במהירות נסיעתו‬
‫מקור‪.(2001) Taylor :‬‬
‫‪19‬‬
‫הניסיון האמפירי מראה שהקשר הנ"ל בין מהירות ותאונות צריך להיות שונה כתלות בסוג דרך ובמהירות‬
‫הבסיס )שלעומתה נמדד השינוי(‪ .‬במחקרים אחרים שנערכו באנגליה )‪,Taylor et al ;1998 ,Baruya‬‬
‫‪ (2002‬נבנו מודלים לחיזוי מספר תאונות בקטע דרך על סמך נתוני המהירות‪ ,‬נפח התנועה ומאפייני‬
‫הדרך כגון‪ :‬צפיפות צמתים‪ ,‬עקמומיות הדרך‪ ,‬מדרג הכביש במערכת הכבישים במדינה‪ ,‬כאשר מאפייני‬
‫הדרך שימשו ליצירת קבוצות הומוגניות של קטעי הדרכים‪ .‬על סמך המודלים שנבנו ניתן לחזות שינוי‬
‫בתאונות בעקבות שינוי במהירויות הנסיעה בסוגי דרך שונים‪.‬‬
‫לדוגמא‪ ,‬איור‪ 5‬מראה צפי לחסכון בתאונות בעקבות ירידה של ‪ 1‬מייל לשעה במהירות הממוצעת בדרך‬
‫חד‪-‬מסלולית‪ ,‬לפי חמישה מודלים שהם‪ - U1 :‬מודל אנגלי לדרך עירונית; ‪ - EURO‬מודל שהותאם‬
‫למספר מדינות אירופה‪ ,‬לפי ‪ - Egtn 6 ;(1998) Baruya‬מודל אנגלי לכלל התאונות עם נפגעים בדרך‬
‫לא עירונית; ‪ - KSI‬מודל אנגלי לתאונות קטלניות וקשות בדרך לא עירונית; קו אופקי‪ ,‬לפי ‪Finch et al‬‬
‫)‪ .(1994‬ניתן לראות שהשינוי בתאונות‪ ,‬בעקבות ירידה במהירויות הנסיעה‪ ,‬אינו אחיד בסוגי דרך שונים‪,‬‬
‫כאשר הוא גבוה יותר ככל שמהירות הבסיס נמוכה יותר‪ .‬כמו כן‪ ,‬פוטנציאל גבוה יותר לחסכון בתאונות‬
‫בעקבות ירידה במהירויות הנסיעה מיוחס לדרך לא עירונית‪.‬‬
‫איור‪ : 5‬חסכון צפוי בתאונות מירידה של ‪ 1‬מייל לשעה במהירות הממוצעת‪ ,‬כתלות במהירות הבסיס‪,‬‬
‫בסוגי דרך שונים‬
‫מקור‪.(2002) Taylor et al :‬‬
‫לגבי השינוי בתאונות בעקבות ירידה במהירות הממוצעת‪ (2002) Lynam and Hummel ,‬סיכמו את‬
‫ממצאי המחקרים שנערכו באנגליה‪ ,‬באופן הבא‪ :‬ירידה של ‪ 1‬מייל לשעה במהירות הממוצעת מביאה‬
‫לאחוזים הבאים של ירידה בתאונות‪:‬‬
‫‪ 9%‬בדרכים לא עירוניות עם מהירויות )בסיס( נמוכות‪,‬‬
‫‪ 6%‬בדרכים עירוניות עם מהירות נמוכה ובדרכים לא עירוניות עם מהירות בינונית‪,‬‬
‫‪20‬‬
‫‪ 4%‬בדרכים עירוניות עם מהירות בינונית ובדרכים לא עירוניות עם מהירות נסיעה גבוהה‪,‬‬
‫‪ 3%‬בדרכים עירוניות עם מהירות נסיעה גבוהה‪.‬‬
‫סה"כ‪ ,‬הממצאים של ‪ (2002) Lynam and Hummel‬תמכו בכלל האמפירי שהוצע על‪-‬יד ‪Finch et‬‬
‫‪ ,(1994) al‬כאשר פוטנציאל בטיחותי מרבי מהורדת מהירויות הנסיעה צפוי בדרכים עירוניות ולא‬
‫עירוניות שמיועדות‪ ,‬על‪-‬פי תפקידן‪ ,‬למהירויות נסיעה נמוכות יותר‪.‬‬
‫כיום‪ ,‬הקשר בין שינויים במהירות והשינויים בתאונות‪ ,‬ברמות חומרה שונות‪ ,‬מתואר באמצעות "מודל‬
‫העוצמה" )‪ ,(Power model‬שפותח ע"י ‪ ,(2004) Nilsson‬ואומת אמפירית ע"י ‪.(2004) Elvik et al‬‬
‫המודל המקורי של ‪ Nilsson‬מוצג באיור‪ .6‬לפי מודל העוצמה‪ ,‬השינוי במספר תאונות )או נפגעים(‬
‫בעקבות שינוי במהירות הממוצעת פרופורציונאלי לשינוי היחסי במהירות‪ ,‬בחזקה מסוימת‪ ,‬כאשר ערך‬
‫החזקה גבוה יותר עבור תאונות ונפגעים ברמות חומרה גבוהות יותר‪ .‬לדוגמא‪ ,‬השינוי בתאונות עם‬
‫נפגעים פרופורציונאלי לשינוי במהירות בדרגה שתיים‪ ,‬בעוד ששינוי בתאונות החמורות )קשות‬
‫וקטלניות( יהיה בגודל שינוי המהירות בדרגה שלישית והשינוי בתאונות הקטלניות ‪ -‬בגודל השינוי‬
‫במהירות בדרגה רביעית‪.‬‬
‫איור‪ : 6‬תיאור "מודל העוצמה" להערכת שינוי בתאונות ובנפגעים‪ ,‬ברמות חומרה שונות‪ ,‬בעקבות שינוי‬
‫במהירות הממוצעת‬
‫הערות‪ - V :‬מהירות‪ - Y ,‬תאונות‪ - Z ,‬נפגעים; "‪ - "0‬ערכים לפני השינוי‪ - "1" ,‬ערכים אחרי השינוי‪.‬‬
‫‪21‬‬
‫בהתבסס על "מודל העוצמה"‪ (2006) Aarts and van Schagen ,‬פיתחו אומדנים לאחוזי ירידה‬
‫בתאונות‪ ,‬ברמות חומרה שונות‪ ,‬שצפויים בעקבות שינוי של ‪ 1‬קמ"ש במהירות הממוצעת‪ -‬טבלה‪. 1‬‬
‫אומדנים אלה מתחשבים במהירות הבסיס כאשר מהירות הבסיס מבטאת בעקיפין את סוג הדרך‪ .‬ע"פ‬
‫הממצאים‪ ,‬אפקט גדול יותר על בטיחות משינוי המהירות צפוי בדרכים עם מהירויות נסיעה נמוכות יותר‬
‫)דרכים עירוניות(‪ .‬כמו כן‪ ,‬כמצופה‪ ,‬אפקט משמעותי יותר משינוי המהירות‪ ,‬בכל סוגי הדרכים‪ ,‬יהיה‬
‫בקרב תאונות ברמות חומרה גבוהות יותר‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 1‬יישום "מודל העוצמה" לסוגי דרך שונים‬
‫אחוז שי‪‬וי בתאו‪‬ות‪ ,‬בעקבות שי‪‬וי של ‪ 1‬קמ"ש במהירות הממוצעת‬
‫מהירות בסיס‪ ,‬קמ"ש‬
‫חומרת התאו‪‬ות‬
‫‪90‬‬
‫‪80‬‬
‫‪70‬‬
‫‪50‬‬
‫‪2.2‬‬
‫‪2.5‬‬
‫‪2.9‬‬
‫‪4.0‬‬
‫תאו‪‬ות עם ‪‬פגעים‪% ,‬‬
‫‪3.4‬‬
‫‪3.8‬‬
‫‪4.3‬‬
‫‪6.1‬‬
‫תאו‪‬ות עם ‪‬פגעים והרוגים‪% ,‬‬
‫‪4.5‬‬
‫‪5.1‬‬
‫‪5.9‬‬
‫‪8.2‬‬
‫תאו‪‬ות קטל‪‬יות‪% ,‬‬
‫מקור‪(2006) Aarts and van Schagen :‬‬
‫‪100‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪3.0‬‬
‫‪4.1‬‬
‫‪110‬‬
‫‪1.7‬‬
‫‪2.5‬‬
‫‪3.3‬‬
‫‪ (2009) Elvik‬ערך עדכון למודל העוצמה‪ ,‬לפי סוגי דרך שונים‪ ,‬על סמך ממצאים אמפיריים של ‪115‬‬
‫מחקרים‪ .‬החוקר מצא כי חזקות המודל נמוכות יותר עבור הדרכים העירוניות וגבוהות יותר עבור הדרכים‬
‫המהירות והלא עירוניות ‪-‬טבלה ‪ .2‬בנוסף‪ (2013) Elvik ,‬בחן את פרמטרי מודל העוצמה‪ ,‬תוך כדי‬
‫התחשבות ברמת המהירות ההתחלתית שלעומתה חל שינוי במהירות הממוצעת‪ .‬הודגם כי ערך החזקה‬
‫לביטוי השינוי בתאונות‪ ,‬בעקבות השינוי במהירות‪ ,‬גדול יותר עבור ערכי מהירות גבוהים יותר וכי לביטוי‬
‫קשר זה‪ ,‬בין המהירות ההתחלתית לבין השינוי הצפוי בתאונות‪ ,‬מתאימה פונקציה מעריכית‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 2‬פרמטרים מעודכנים של מודל העוצמה ‪ -‬ערכים מסכמים של החזקות‪ ,‬לפי סוג דרך‬
‫דרכים לא עירוניות‪/‬מהירות‬
‫דרכים עירוניות‪/‬מקומיות‬
‫כל סוגי הדרכים‬
‫רמת חומרה‬
‫של תאונות או‬
‫נפגעים‬
‫אומדן ממוצע‬
‫לחזקה‬
‫רווח סמך‬
‫ברמת‬
‫מובהקות‬
‫‪95%‬‬
‫אומדן ממוצע‬
‫לחזקה‬
‫רווח סמך‬
‫ברמת‬
‫מובהקות‬
‫‪95%‬‬
‫אומדן ממוצע‬
‫לחזקה‬
‫רווח סמך‬
‫ברמת‬
‫מובהקות‬
‫‪95%‬‬
‫תאונות קטלניות‬
‫‪4.1‬‬
‫‪2.9-5.3‬‬
‫‪2.6‬‬
‫‪0.3-4.9‬‬
‫‪3.5‬‬
‫‪2.4-4.6‬‬
‫הרוגים‬
‫‪4.6‬‬
‫‪4.0-5.2‬‬
‫‪3.0‬‬
‫‪-0.5-6.5‬‬
‫‪4.3‬‬
‫‪3.7-4.9‬‬
‫תאונות קשות‬
‫‪2.6‬‬
‫‪-2.7-7.9‬‬
‫‪1.5‬‬
‫‪0.9-2.1‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪1.4-2.6‬‬
‫נפגעים קשה‬
‫‪3.5‬‬
‫‪0.5-5.5‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪0.8-3.2‬‬
‫‪3.0‬‬
‫‪2.0-4.0‬‬
‫תאונות קלות‬
‫‪1.1‬‬
‫‪0.0-2.2‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪0.6-1.4‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪0.7-1.3‬‬
‫נפגעים קל‬
‫‪1.4‬‬
‫‪0.5-2.3‬‬
‫‪1.1‬‬
‫‪0.9-1.3‬‬
‫‪1.3‬‬
‫‪1.1-1.5‬‬
‫כל התאונות עם‬
‫נפגעים‬
‫‪1.6‬‬
‫‪0.9-2.3‬‬
‫‪1.2‬‬
‫‪0.7-1.7‬‬
‫‪1.5‬‬
‫‪1.2-1.8‬‬
‫כל הנפגעים‬
‫‪2.2‬‬
‫‪1.8-2.6‬‬
‫‪1.4‬‬
‫*‪0.4-2.4‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪1.6-2.4‬‬
‫תאונות נזק‬
‫בלבד‬
‫‪1.5‬‬
‫‪0.1-2.9‬‬
‫‪0.8‬‬
‫‪0.1-1.5‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪0.5-1.5‬‬
‫מקור‪(2009) Elvik :‬‬
‫* במקור צוין כי רווח הסמך הוגדר לא פורמלית‬
‫‪22‬‬
‫לסיכום‪ ,‬המחקרים האמפיריים שנערכו בחו"ל מצביעים על קשר ישיר בין עליה במהירות לבין התרחשות‬
‫תאונות דרכים‪ ,‬ולהפך‪ .‬על‪-‬פי רוב הממצאים‪ ,‬לקשר זה צורה מעריכית‪ ,‬כאשר עליה ניכרת במהירות‬
‫הנסיעה מעלה משמעותית את הסיכון לתאונה‪ .‬כמו כן‪ ,‬השפעה מוחשית יותר של שינוי מסוים בגודל‬
‫המהירות תהיה בדרכים המיועדות למהירויות נסיעה נמוכות יותר‪.‬‬
‫‪ 2.2‬מדידת מהירות‬
‫אחד האתגרים בכל המחקרים הללו הוא מדידת המהירויות והקישור בין המהירויות לבין התאונות‪ .‬שיטה‬
‫אחת היא למדוד מהירויות פרטניות של רכבים‪ ,‬לפנות אל הנהגים שנסעו באותם רכבים )בדואר על סמך‬
‫לוחית רישוי‪ ,‬או כשהם מתבקשים לעצור בהמשך הדרך( עם שאלון לדיווח עצמי על היסטוריה של‬
‫תאונות דרכים וחומרתן )‪ .(e.g. Quimby et al. 1999‬שיטה אחרת מבוססת על שחזור המהירויות של‬
‫רכבים לאחר תאונה )בשיטות פיזיקאליות שונות( והשוואתן להתפלגות המהירות של כלל הרכבים באותו‬
‫קטע דרך )‪ .(e.g. Kloeden et al., 2001‬שיטה שלישית מבוססת על קישור סטטיסטי בין התפלגות‬
‫המהירות של כלל הרכבים בקטעי דרך שונים לבין מספר התאונות על פי חומרה בכל קטע דרך ) ‪e.g.‬‬
‫‪ .(Baruya, 1998‬שיטה רביעית‪ ,‬מסתמכת על השוואה של "לפני ואחרי" בין התפלגות המהירות‬
‫ותדירות התאונות באותו קטע דרך )‪ .(e.g. Elvik et al., 2004‬המסקנה הכללית של המחקרים המדעיים‬
‫מוכיחה באופן ברור כי ככל שמהירות הנסיעה גבוהה יותר חומרת התאונות עולה והנזק הכולל מהתאונות‬
‫עולה באופן משמעותי‪.‬‬
‫לאור ממצאים אלו ברור כי יש צורך בניהול מהירויות הנסיעה בכבישים‪ .‬השיטה המרכזית בעולם לניהול‬
‫מהירויות היא הגבלת מהירות הנסיעה המותרת על פי חוק‪ ,‬בליווי של אכיפה והסברה מתאימים‪ .‬ישנן‬
‫שיטות נוספות‪ ,‬כמו למשל שינויים גיאומטריים )מיתון תנועה(‪ ,‬אשר מתאימות בעיקר לכבישים מקומיים‪.‬‬
‫בפועל‪ ,‬השיטות הקיימות לניהול המהירות אמנם משפיעות על מהירויות הנסיעה בפועל‪ ,‬אך במידה‬
‫מוגבלת בלבד‪ .‬מחקרים ממקומות שונים בעולם מראים על שיעורי ציות של כ–‪ 50%‬בלבד למגבלת‬
‫המהירות המותרת )‪ .(e.g. Goldenbeld and Van Schagen, 2005; Hauer, 2009‬בישראל‪ ,‬בסקר‬
‫מהירויות נסיעה ב‪ 17-‬קטעי דרכים בינעירוניות שנערך ביולי ‪ 1998‬ע"י החברה "א‪ .‬ג‪ .‬סקרים"‪ ,‬נמצא‬
‫כי המהירות הממוצעת בדרכים אלה נמצאת בטווח ‪ 105-75‬קמ"ש‪ ,‬כאשר הערך הממוצע הוא ‪91.5‬‬
‫קמ"ש‪ .‬אחוז כלי הרכב אשר עוברים את המהירות המותרת )בשעות זרימה חופשית( משתנה בטווח‬
‫‪ , 96%-10%‬עם ערך ממוצע ‪ .58%‬בסקר אחר שנערך בישראל במרץ‪-‬אפריל ‪) 1997‬לפני תחילת‬
‫פרויקט ‪ 700‬של משטרת התנועה( וכלל ‪ 63‬נתיבי תנועה ב‪ 30-‬קטעי דרכים בינעירוניות‪ ,‬נמצא כי עד‬
‫‪ 85%‬מהנהגים נוסעים מעל למהירות המותרת כאשר תנאי התנועה מאפשרים זאת )הקרט ואחרים‪,‬‬
‫‪.(1998‬‬
‫כל השיטות המקובלות למדידת מהירות מבוססות על פריסה של ציוד בקטעי הדרך הנמדדים‪ ,‬בין אם‬
‫באופן זמני ובין אם באופן קבוע‪ .‬עקב עלות הציוד ופריסתו‪/‬התקנתו‪ ,‬מדידות מהירות מתבצעות בתדירות‬
‫‪23‬‬
‫נמוכה בקטעי דרך אשר נבחרים משיקולים שונים‪ ,‬ובאופן שוטף רק בחלק קטן מאד מהכבישים )בישראל‬
‫יש ציוד מדידה קבוע רק בנתיבי איילון ובכביש ‪ .(6‬השיטות הללו מאפשרות לבצע בדיקות ממוקדות‪,‬‬
‫ומחקרים מסוגים שונים‪ ,‬אך הן אינן מספקות מידע מועיל מנקודת מבט מערכתית‪.‬‬
‫בשנים האחרונות‪ ,‬עם התפתחות הטכנולוגיה הסלולארית והחדירה הנרחבת לשוק של מכשירי ‪,GPS‬‬
‫נעשו מספר ניסיונות לפיתוח שיטות מדגמיות‪ ,‬אשר מתבססות על אומדן המהירות של רכבים מצוידים‬
‫בטלפון סלולארי ו‪/‬או ב‪ GPS-‬לאפיון המהירויות ברשת הכבישים‪ .‬עיקר הפעילות בתחום זה עד כה‬
‫התמקדה באפיון המהירות הממוצעת בתנאי גודש‪ ,‬ואומדן העיכובים בזמני הנסיעה‪ .‬התוצאות של מחקרים‬
‫מסוג זה מעידות על פוטנציאל גבוה להצלחה ) ‪Ygnace et al., 2000; Bar-Gera, 2007; Krause et‬‬
‫‪ .(al., 2008‬על בסיס העבודה שנעשתה עד כה סביר להניח כי בשיטות דומות ניתן לקבל הערכות גם של‬
‫התפלגות המהירות בתנאי זרימה חופשית‪ ,‬אשר נחוצות לניתוח הבטיחות בדרכים‪.‬‬
‫הפוטנציאל של השיטות המדגמיות הללו נובע מכך שאין צורך בהתקנה או בפריסת ציוד כלשהוא‪ .‬אי‬
‫לכך‪ ,‬לאחר אפיון השיטות המתאימות לניתוח הנתונים‪ ,‬ניתן לקבל אומדנים של התפלגויות המהירות בכל‬
‫קטעי הדרכים ברשת הכבישים‪ ,‬וכן את המגמות של שינויים במהירויות לאורך השנים או בעקבות‬
‫פעילויות התערבות שונות ‪.‬‬
‫בשנת ‪ 2008‬סיפקה חברת ‪ ITIS‬שירותי תנועה בע"מ עבור עמותת אור‪-‬ירוק בסיס נתונים של מהירות‬
‫נסיעה בכבישים מרכזיים בפריסה ארצית‪ .‬ניתוח ראשוני של הנתונים הצביע על הפוטנציאל הגדול הגלום‬
‫בנתוני המהירות הנאספים על ידי טכנולוגיה סלולארית ו– ‪ GPS‬לניהול מאגר מהירויות עדכני ורחב‬
‫היקף בזמן ובמרחב‪.‬‬
‫מרכז רן נאור לחקר הבטיחות בדרכים מבצע מדי שנה סקרי מהירויות עבור הרשות הלאומית לבטיחות‬
‫בדרכים )גיטלמן ואחרים‪ .(2010 ,‬הסקר מתמקד במהירויות נסיעה בתנאי זרימה חופשית והוא נערך ב‪-‬‬
‫‪ 135‬אתרי מדידות בפריסה ארצית‪ .‬המדידות נערכו באמצעות מונים מכאניים – בכל סוגי הדרכים הלא‬
‫עירוניות ובדרכים עירוניות עורקיות‪ ,‬ובאמצעות אקדח לייזר – ברחובות המאספים‪ .‬מדדי מהירות‬
‫מוערכים הם‪ :‬המהירות הממוצעת‪ ,‬מהירות האחוזון ה‪ , 85-‬סטיית תקן‪ ,‬אחוז הנוסעים מעל המהירות‬
‫המותרת‪ ,‬אחוז הנוסעים במהירויות הגבוהות‪ ,‬בשעות יום ובשעות לילה‪ ,‬והם מופקים לכל אתר ולפי סוג‬
‫דרך‪.‬‬
‫על‪-‬פי ממצאי הסקר‪ ,‬בדרכים הלא עירוניות‪ ,‬האחוזון ה‪ 85-‬של מהירויות הנסיעה עולה על המהירות‬
‫המותרת בכל סוגי הדרכים כלהלן‪ :‬ב ‪ -15-16‬קמ"ש בדרך מהירה‪ ,‬ב ‪ -26-28‬קמ"ש בדרך דו‪-‬מסלולית‬
‫ממוחלפת‪ ,‬ב‪ 17-20 -‬קמ"ש ביתר הדרכים הדו‪-‬מסלוליות‪ ,‬ב ‪ -18-20‬קמ"ש בדרכים החד‪-‬מסלוליות‪ ,‬ב‬
‫‪ -9-10‬קמ"ש בדרך מקומית‪ .‬כמו כן‪ ,‬אחוז כלי הרכב מעל המהירות המותרת‪ ,‬בשעות זרימה חופשית‪,‬‬
‫היה‪ :‬כמחצית בדרך מהירה‪ ,‬מעל ‪ 60%‬בדרך דו‪-‬מסלולית ממוחלפת‪ 60% ,‬בדרך דו‪-‬מסלולית אחרת‪,‬‬
‫שני שליש בדרך חד‪-‬מסלולית‪ ,‬כשליש בדרך מקומית‪ .‬מכאן‪ ,‬כל סוגי הדרכים הלא עירוניות מזוהים עם‬
‫‪24‬‬
‫רמה משמעותית של אי ציות לחוק‪ ,‬כאשר רמת האי ציות גבוהה במיוחד בסוגי דרכים אלה‪ :‬דו‪ -‬מסלולית‬
‫ממוחלפת‪ ,‬דו‪-‬מסלולית אחרת‪ ,‬חד‪-‬מסלולית‪.‬‬
‫בין סוגי הרכב בדרכים הלא עירוניות‪ ,‬אופנועים מזוהים עם אחוזים גבוהים מאוד של הנוסעים מעל‬
‫המהירות המותרת בדרך מהירה ודו‪-‬מסלולית ממוחלפת וכמו כן‪ ,‬עם אחוזים משמעותיים של הנוסעים‬
‫במהירויות הגבוהות ברוב סוגי הדרך‪.‬‬
‫אחוזים גבוהים של הנוסעים מעל המהירות המותרת היו נהגי אוטובוסים ומשאיות בדרכים הדו‪-‬‬
‫מסלוליות‪ ,‬החד‪-‬מסלוליות והמהירות‪.‬‬
‫המחקר הנוכחי משלים ומעצים במידה רבה את המידע הפרטני על ידי שימוש במידע שנאסף בטכנולוגיות‬
‫חדשניות בשילוב עם מערכת מידע גיאוגרפי המאפשר קליטה של הנתונים בהיקף רחב הן בזמן והן‬
‫במרחב‪.‬‬
‫‪25‬‬
‫‪ 3‬בסיס נתוני המהירות‬
‫פרק זה מתאר את בסיס הנתונים של המהירויות נסיעה בכבישים‪ .‬סעיף ‪ 3.1‬מסכם בדיקה מדגמית של‬
‫נתוני ‪ Decell‬במטרה לבחון התאמת הנתונים לניתוח חריגות מהירות‪ .‬סעיף ‪ 3.2‬מפרט את עיבוד‬
‫הנתונים‪ ,‬כולל ביצוע ‪ map matching‬המאפשר שיוך של הנתונים שנקלטו לשכבת דרכים‪.‬‬
‫חברת דסל טכנולוגיות הישראלית פיתחה מגוון מערכות מתקדמות ומדויקות בתחום ניטור התנועה‬
‫ומפעילה אותן בארץ ובעולם‪ .‬בישראל מפעילה החברה מערכות ניטור תנועה המבוססות הן על נתוני‬
‫מיקום של טלפונים סלולריים והן על נתוני מיקום של התקני ‪ .GPS‬לצורך מחקר זה נעשה שימוש רק‬
‫בנתונים מבוססי ‪ .GPS‬דסל ניתחה את הנתונים הגולמיים שנצברו על‪-‬ידה עבור תקופת העניין וחילצה‬
‫מתוכם את המידע הדרוש לצורך הניתוח‪ .‬בסה"כ כלל המחקר ניתוח של מעל ‪ 30,000,000‬תצפיות‬
‫מהירות של כלי רכב שנסעו לאורך כבישי הארץ )וזאת לאחר סינון המידע הרלוונטי בלבד(‪.‬‬
‫‪26‬‬
‫‪ 3.1‬בדיקת התאמת נתוני ‪ Decell‬לניתוח חריגות מהירות‬
‫מטרת הבדיקה היא לאמוד את מהימנות מהירויות בזמן נסיעה חופשי שמתקבלים מנתוני ‪ .Decell‬לצורך‬
‫בדיקה זו הושוו נתוני מהירויות בקטעי דרך שונים בנתיבי איילון‪ .‬בנתיבי איילון פרוסים גלאי מתכת‬
‫קבועים המאפשרים לקבל אומדן מהירויות ותפוסת כלי רכב בכל ‪ 5‬דקות‪ ,‬לכל נתיב נסיעה‪ .‬איור ‪ 7‬מציג‬
‫את מיקום הגלאים בנתיב איילון‪:‬‬
‫איור ‪ : 7‬מיקום גלאים בנתיבי איילון‬
‫הנתונים מחברת נתיבי איילון מתקבלים כממוצעים על פני כל ‪ 5‬דקות בשתי תקופות זמן‪:‬‬
‫•‬
‫•‬
‫‪27‬‬
‫‪ 06/03/2011‬משעה ‪ 00:00:00‬ועד ‪ 14/03/2011‬בשעה ‪19:40‬‬
‫‪ 16/03/2011‬משעה ‪ 00:00:00‬ועד ‪ 24/03/2011‬בשעה ‪18:40‬‬
‫עבור כל פרק זמן של ‪ 5‬דקות הנתונים מסווגים עד חמש קטגוריות כלי רכב שונות‪ ,‬כאשר‪ ,‬עבור כל‬
‫קטגוריה מסופק ממוצע מהירות וכמות כלי הרכב בכל נתבי נסיעה‪ .‬בנוסף‪ ,‬ניתן גם ממוצע המהירות‬
‫המשוקלל וסה"כ כלי הרכב‪.‬‬
‫נתוני ‪ ,Decell‬המבוססים על תצפיות ‪ ,GPS‬נשמרים עם הגיעם לשרתי ‪ Decell‬באופן מפורט ולכן ניתן‬
‫להתאימם‪ ,‬בעזרת ממוצעים‪ ,‬למרווחי הזמן המסופקים בנתוני איילון‪ .‬כיוון שנתוני ‪ Decell‬מייצגים מדגם‬
‫רכבים מאוכלוסיית איילון ולכן בשעות השפל )בעיקר לפנות בוקר( עלולות להיווצר קבוצות זמן בנות ‪5‬‬
‫דקות אשר יהיו ריקות מנתונים‪ ,‬הנתונים קובצו למרווחי זמן של שעה‪ .‬נתונים מצרפיים אלה נמסרו‬
‫לטכניון לצורך הבדיקה‪.‬‬
‫כיוון שמטרת המחקר הינה לבחון חריגות מהירות‪ ,‬בהם כמות התצפיות בשני המדגמים קטנה יחסית )עקב‬
‫מספר קטן יחסית של מכוניות הנעות בשעות הלילה(‪ ,‬הנתונים קובצו לשעות הלילה )בין ‪ 22:00‬עד‬
‫‪ .(06:00‬המבחן סטטיסטי משווה את ממוצעי המהירויות של נתוני חברת נתיבי איילון ונתוני ‪.Decell‬‬
‫טבלה‪ 3‬מציגה תוצאות הבדיקה‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 3‬מהירויות ממוצעות בנתיבי איילון‬
‫)בין השעות ‪ 22:00‬עד ‪ –06:00‬מרס ‪(2011‬‬
‫כביש‬
‫מוצא‬
‫יעד‬
‫מהירות‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫ממוצעת‬
‫נתיבי איילון ‪Decell‬‬
‫סטייה‬
‫איילון דרום‬
‫מחלף גלילות מזרח‬
‫מחלף קקל‬
‫‪107.3‬‬
‫‪102.0‬‬
‫‪-5%‬‬
‫איילון צפון‬
‫מחלף קקל‬
‫מחלף גלילות מזרח‬
‫‪104.8‬‬
‫‪102.6‬‬
‫‪-2%‬‬
‫איילון דרום‬
‫מחלף רוקח‬
‫מחלף ההלכה‬
‫‪105.0‬‬
‫‪95.3‬‬
‫‪-9%‬‬
‫איילון צפון‬
‫מחלף ההלכה‬
‫מחלף רוקח‬
‫‪103.2‬‬
‫‪103.4‬‬
‫‪0%‬‬
‫איילון דרום‬
‫מחלף הרכבת‬
‫מחלף השלום‬
‫‪95.2‬‬
‫‪93.8‬‬
‫‪-2%‬‬
‫איילון צפון‬
‫מחלף השלום‬
‫מחלף הרכבת‬
‫‪96.0‬‬
‫‪95.7‬‬
‫‪0%‬‬
‫איילון דרום‬
‫מחלף השלום‬
‫מחלף לה גווארדיה‬
‫‪100.7‬‬
‫‪91.4‬‬
‫‪-9%‬‬
‫איילון צפון‬
‫מחלף לה גווארדיה‬
‫מחלף השלום‬
‫‪99.5‬‬
‫‪98.7‬‬
‫‪-1%‬‬
‫איילון צפון‬
‫מחלף גלילות מזרח‬
‫מחלף שבעת הכוכבים‬
‫‪103.8‬‬
‫‪100.2‬‬
‫‪-3%‬‬
‫איילון דרום‬
‫מחלף שבעת הכוכבים‬
‫מחלף גלילות מזרח‬
‫‪104.5‬‬
‫‪98.2‬‬
‫‪-6%‬‬
‫איילון דרום‬
‫מחלף קקל‬
‫מחלף רוקח‬
‫‪108.9‬‬
‫‪101.5‬‬
‫‪-7%‬‬
‫איילון צפון‬
‫מחלף רוקח‬
‫מחלף קקל‬
‫‪100.7‬‬
‫‪98.4‬‬
‫‪-2%‬‬
‫איילון צפון‬
‫מחלף הרכבת‬
‫מחלף ההלכה‬
‫‪99.3‬‬
‫‪99.6‬‬
‫‪0%‬‬
‫איילון דרום‬
‫מחלף ההלכה‬
‫מחלף הרכבת‬
‫‪103.0‬‬
‫‪94.4‬‬
‫‪-8%‬‬
‫איילון צפון‬
‫מחלף קיבוץ גלויות‬
‫מחלף לה גווארדיה‬
‫‪92.8‬‬
‫‪92.8‬‬
‫‪0%‬‬
‫איילון דרום‬
‫מחלף לה גווארדיה‬
‫מחלף קיבוץ גלויות‬
‫‪94.1‬‬
‫‪93.9‬‬
‫‪0%‬‬
‫‪101.2‬‬
‫‪97.6‬‬
‫‪-4%‬‬
‫ממוצע כללי‬
‫‪28‬‬
‫ניתן להבחין בטבלה לעיל כי קיימת התאמה טובה בין המהירויות‪ ,‬עם הטיה קטנה כלפי מטה לגבי‬
‫מהירויות ‪ .Decell‬ההסבר העיקרי לפער נובע מהעובדה שגלאים מודדים מהירות ממוצעת בזמן‪ ,‬ונתוני‬
‫‪ Decell‬מתייחסים למהירות ממוצעת במרחב‪ .‬הקשר בין המהירות הממוצעת בזמן ‪ Vt‬והמהירות ממוצעת‬
‫במרחב ‪ Vs‬הינו כלהלן‪:‬‬
‫‪ߪ௦ଶ‬‬
‫‪+ ܸ௦‬‬
‫‪ܸ௦‬‬
‫= ‪ܸ௧‬‬
‫כיוון שהשונות הינה חיובית‪ ,‬מהירות ממוצעת בזמן גדולה ממהירות ממוצעת במרחב‪ .‬כיוון שהנתונים‬
‫הגולמיים לא נמצאים ברשותנו‪ ,‬אנו לא יכולים לאמוד את שונות זו‪ .‬מחקרים שונים בעולם ;‪(May,1990‬‬
‫‪ (Han et al., 2010‬מראים כי ההפרש בין שתי המהירויות הינו בסדר גודל של ‪ 1%‬עד ‪.5%‬‬
‫בניכוי של מהירויות נתיבי איילון של ‪ ,2%‬מבחן סטטיסטי ‪ Paired t-test‬מראה כי לא ניתן לדחות את‬
‫ההשערה שלא קיים הפרש משמעותי בין המהירויות ברמת מובהקות של ‪.1%‬‬
‫מסקנה נוספת מהבדיקה היא שעל מנת להרכיב התפלגות מהירויות מפורטת ומדויקת דרוש לאסוף מדגם‬
‫גדול יחסית של נתוני ‪ GPS‬על מנת לקבל נתונים מהימנים‪ .‬לפיכך‪ ,‬נתוני ‪ Decell‬ייאספו לפרק זמן גדול‬
‫יחסית ויקובצו לתקופות יום‪ ,‬כפי שיפורט בהמשך‪.‬‬
‫‪ 3.2‬עיבוד הנתונים‬
‫סעיף זה מציג את שלבי העיבוד וניתוח הנתונים לצורך זיהוי דפוסי נסיעה ומידת חריגות המהירות‬
‫בכבישים‪ .‬ניתוח התוצאות מתאפשר על ידי מערכת ‪ GIS‬המוקמת בסיום שלבי העיבוד‪ .‬שלבים מרכזיים‬
‫בתהליכי העיבוד והניתוח מוצגים בתרשים הזרימה )איור‪ 8‬ואיור ‪ (9‬ומפורטים בהמשך‪.‬‬
‫‪29‬‬
‫• קטעי כביש ברשת ‪TMC‬‬
‫• נתוני התפלגות מהירות ברשת ‪TMC‬‬
‫• צמתים ברשת למ"ס‬
‫קלט‬
‫• סינון שעות עומס לנתוני התפלגות המהירות‬
‫• סינון של קטעי ‪ TMC‬בהם מספר התצפיות קטן מ‪300-‬‬
‫סינון‬
‫• סנכרון והתאמת רשתות ‪ TMC‬ולמ"ס‬
‫• סנכרון בין מערכות קואורדינאטות‬
‫• קישור בין בסיסי המידע‬
‫• מנגנון אוטומטי לעיבוד נתוני התפלגות מהירות )‪(DECELL‬‬
‫• חישוב מדדים סטטיסטיים‬
‫• בסיסי נתונים מרחביים הכוללים קטעי ‪ TMC‬עם קואורדינאטות‬
‫ומדדים סטטיסטיים מחושבים‬
‫התאמת‬
‫רשתות‬
‫עיבוד נתוני‬
‫‪DECLL‬‬
‫הקמת‬
‫מערכת ‪GIS‬‬
‫איור‪ : 8‬שלבי העיבוד המרכזיים לניתוח הנתונים והקמת מערכת ‪GIS‬‬
‫‪ 3.2.1‬נתוני הקלט‬
‫•‬
‫קטעי כביש ברשת ‪ ,TMC‬רשת כבישים המייצגת עורקים ראשיים )איור ‪.(9‬‬
‫•‬
‫נתוני התפלגות מהירות ברשת ‪ TMC‬המתארים זרימה חופשית )‪ .(Free Flow‬הנתונים‬
‫מסווגים לקטגוריות המבוססת על סוג כלי הרכב על פי החלוקה הבאה‪ :‬כלי רכב פרטיים‪,‬‬
‫אוטובוסים ומשאיות‪ .‬ייצוג זרימה חופשית מתאפשר על סמך סינון תצפיות בעומסי תנועה‬
‫וברמזורים‪ .‬בזמן עומסי תנועה מסוננות התצפיות בזמן העומס‪ ,‬ובטווח של ‪ 15‬דקות לפני ואחרי‬
‫זמן העומס‪ .‬תצפיות בקרבת רמזורים מסוננות ‪ 40‬מטרים לפני ואחרי המעבר ברמזור‪.‬‬
‫‪30‬‬
‫מקור הנתונים מחברת ‪ Decell‬ומחקר זה כולל נתוני התפלגות מהירות לתקופה של שישה‬
‫חודשים‪ ,‬מפברואר ועד יולי בשנת ‪.(1.2.2011-28.7.2011) 2011‬‬
‫מלבד הסיווג על פי סוג הרכב‪ ,‬נתוני התפלגות המהירות מסווגים לקטגוריות על פי זמנים הכולל‬
‫הבחנה בין ימי חול לסוף השבוע ושעות יום מול שעות לילה‪ .‬הקטגוריות מוצגות בטבלה הבאה‪:‬‬
‫טבלה ‪ : 4‬סיווג נתוני מהירות לפי תקופות יום במדגם‬
‫•‬
‫צמתים ברשת למ"ס ‪ -‬צמתים בין עירוניים הכוללים מידע על הכבישים החוצים אותם לצורך‬
‫קביעת מהירויות מותרות ושילובם בהמשך עם מידע על תאונות דרכים‪.‬‬
‫‪ 3.2.2‬סינון הנתונים‬
‫לצורך ייצוג זרימה חופשית ויצירת אחידות עם ניתוחי מהירות מפרויקטים קודמים בוצע סינון תצפיות‬
‫מהנתונים הגולמיים שהתקבלו מ‪ .Decell-‬תהליך זה בוצע כשלב משלים לסינון התצפיות של חברת‬
‫‪ .Decell‬הסינון מתייחס לזמן התצפית‪ ,‬לאזורה הגיאוגרפי‪ ,‬סוג הכביש ולכמות התצפיות בקטע ‪TMC‬‬
‫באופן הבא‪ :‬בדרכים בעלות ‪ 1-2‬ספרות בלבד‪ ,‬ללא דרכים חד‪-‬מסלוליות‪ ,‬מסוננות תצפיות בהם זמן‬
‫התצפית מקביל לשעות העומס על פי אזורם הגיאוגרפי‪ .‬בצפון מסוננות תצפיות בין השעות ‪06:00-‬‬
‫‪ .16:00-19:00 ,09:00‬במרכז מסוננות תצפיות בין השעות ‪ .16:00-19:00 ,07:00-10:00‬באזור‬
‫הדרום לא נדרש סינון תצפיות‪ .‬בנוסף לסינון זה ולצורך מובהקות סטטיסטית קטעי ‪ TMC‬בהם מספר‬
‫התצפיות הכולל לתקופה של שישה חודשים קטן מ‪ 300-‬לא נכללו בניתוח‪ .‬השלב הראשון במחקר כלל‬
‫התייחסות לכבישים בין עירוניים‪.‬‬
‫‪31‬‬
‫איור ‪ : 9‬קטעי הכבישים ברשת ‪TMC‬‬
‫‪ 3.2.3‬התאמת רשתות ‪ TMC -‬ולמ"ס‬
‫כיום‪ ,‬אין מאגר המרכז את נתוני המהירויות המותרות בכבישים‪ .‬מבסיסי מידע ממחקרים שונים שבוצעו‬
‫במכון לחקר התחבורה קיים מידע על מהירויות מותרות ברשת למ"ס )לשכה מרכזית לסטטיסטיקה(‪.‬‬
‫‪32‬‬
‫בנוסף‪ ,‬מידע על תאונות דרכים קיים אף הוא ברשת למ"ס‪ .‬לכן‪ ,‬קיים צורך בסנכרון והתאמה בין רשתות‬
‫‪ TMC‬ולמ"ס‪.‬‬
‫רשת למ"ס מוגדרת באופן אלפא נומרי ואינה כוללת קואורדינאטות של הכבישים הנכללים בה‪ .‬הרשת‬
‫מסווגת לסוג הכביש‪ ,‬עירוני ובין עירוני‪ .‬הרשת הבין עירונית מוגדרת על ידי מספר הכביש והקילומטר‬
‫הרץ‪ ,‬כאשר‪ ,‬נקודת ההתחלה וסיום הכביש מוגדרים באופן שרירותי על ידי הלמ"ס )איור ‪ .(10‬לעומתה‪,‬‬
‫הרשת העירונית‪ ,‬מוגדרת על ידי שמות הרחובות המצטלבים בכביש‪ .‬בנוסף‪ ,‬הרשת אינה מכוונת‬
‫והתאונות מוגדרות בקטעי דרך ללא הגדרת כיוון הנסיעה‪ .‬הסיבה לכך היא שבתאונות קיים קושי בקביעת‬
‫כיוון הנסיעה‪.‬‬
‫איור ‪ : 10‬קטע מרשת למ"ס‬
‫רשת ‪ TMC‬מוגדרת על ידי קטעי כבישים בקואורדינאטות גיאוגרפיות )אורך ורוחב(‪ .‬הרשת מכוונת‬
‫וכוללת מידע נומרי ואלפא‪-‬נומרי על קטעי הכבישים‪ :‬צמתי מוצא ויעד‪ ,‬שם הכביש ומספרו‪ .‬הרשת מוצגת‬
‫באיור ‪ 9‬סה"כ ‪ 1,593‬קטעי כביש ברשת באורך כולל של ‪ 8,960‬ק"מ‪.‬‬
‫לצורך סנכרון והתאמה בין הרשתות‪ TMC ,‬ולמ"ס‪ ,‬התקבל מהלמ"ס מידע על צמתים בין עירוניים‪,‬‬
‫הכולל מידע נומרי ואלפא נומרי‪ :‬שם הצומת‪ ,‬מספרי הכבישים החוצים את הצומת ומספר הקילומטר של‬
‫הצומת בכביש‪ .‬למידע הנומרי התווסף מידע על קואורדינאטות הצמתים ברשת ישראל החדשה )‪.(ITM‬‬
‫כאשר מטרת סנכרון הרשתות היא לקשר בין בסיסי המידע כך שלכל קטע ‪ TMC‬ישויך מספר כביש‬
‫וקילומטר על פי הגדרות רשת למ"ס‪.‬‬
‫תהליך הסנכרון והההתאמה בין הרשתות מורכב משני שלבים עיקריים‪ ,‬השלב הראשון כולל סנכרון בין‬
‫מערכות קואורדינאטות ליצירת מרחב ייחוס משותף לשתי הרשתות‪ .‬השלב השני כולל קישור בין בסיסי‬
‫המידע כך שהמעבר מרשת אחת לאחרת יהיה מיידי‪ .‬מערכת הייחוס המרחבית שנבחרה ליצירת בסיס‬
‫מרחבי משותף לשתי הרשתות היא רשת ישראל החדשה )‪ .(ITM‬הסיבה לבחירת מערכת ייחוס זו נובעת‬
‫‪33‬‬
‫מכך שמידע על תאונות דרכים קיים ברשת הלמ"ס‪ ,‬בה צמתי הרשת נתונים ב‪ .ITM-‬בחירה במערכת‬
‫ייחוס זו תאפשר שילוב של נתוני התפלגות המהירות עם מידע על תאונות דרכים באופן פשוט ויעיל‪.‬‬
‫לאחר יצירת בסיס מרחבי משותף לשתי הרשתות והפיכת רשת ‪ TMC‬לרשת לא מכוונת‪ ,‬קישור בין‬
‫בסיסי המידע מהווה בעייה טופולוגית מרחבית‪ ,‬של התאמת אוסף נקודות )צמתים( לקווים )כבישים(‪.‬‬
‫הקושי בהתאמה נובע מדיוק קביעת מיקום הצמתים והקווים במרחב‪ ,‬ניוון מימדים בייצוג הגיאומטרי של‬
‫צומת כנקודה וכביש כקו‪ ,‬והשוני באיות שמות הצמתים או מספרי הכבישים‪ .‬כתוצאה מכך קיים קושי‬
‫בחיבור נאיבי )‪ (Join‬של בסיסי המידע מבוסס מיקום מרחבי או תכונות דוגמת שם הכביש או הצומת‪.‬‬
‫לעומתם‪ ,‬חיבור )‪ (Join‬מבוסס על שילוב של מיקום ותכונות יאפשר לצמצם את כמות המועמדים לחיבור‬
‫ובכך יפחית קישורים שגויים‪ .‬חיבור משולב זה מתחשב בתכונת הנתונים‪-‬מספר הכביש‪ ,‬המשותף לרוב‬
‫לצומת ולקטע כביש ‪ ,TMC‬ומתחשב במיקום המרחבי ובדיוק הנתונים בהגדרת סביבת חיפוש לקישור‬
‫בין צומת לקטע כביש‪ .‬החיבור מאפשר קישור בין בסיסי המידע בשיטת ‪ 1 to 1‬כך שלכל צומת משויך‬
‫קטע כביש ‪ TMC‬אחד בלבד‪.‬‬
‫מיון קטעי כביש ‪ TMC‬על פי מספר הכביש ומיון נוסף פנימי של מספר הקילומטר הרץ‪ ,‬מידע הנלווה‬
‫לצמתים‪ ,‬מאפשר יצירת בסיס נתונים משותף בו לכל קטע ‪ TMC‬משויך מספר כביש למ"ס וקילומטר רץ‬
‫באופן רציף‪ .‬ישנם מקרים חריגים הנובעים מהגדרות כבישי הלמ"ס וקטעי ‪ TMC‬הדורשים התייחסות‬
‫שונה‪ .‬מקרים אלו כוללים הגדרות שרירותיות של הלמ"ס לנקודת התחלה וסיום הכביש או קטעי כביש‬
‫‪ TMC‬שאינם מתחילים או מסתיימים בצומת‪ .‬דוגמא לכך היא כבישי למ"ס המסתיימים בקילומטר רץ‬
‫כלשהו למרות שבפועל הכביש ארוך יותר‪ ,‬ולכן יש לשייך לנקודת הסיום של הכביש מידע על קילומטר‬
‫רץ‪ .‬דוגמא נוספת היא קטעי כביש ‪ TMC‬שאינם מתחילים או מסתיימים בצומת ולכן יש לשייך לנקודת‬
‫ההתחלה והסיום של הכביש קילומטר רץ שאינו מסתמך על מידע מהצמתים‪.‬‬
‫הקושי בהתייחסות ותיקון מקרים חריגים אלו נובע מכך שמידע על מיקומם במרחב אינו ידוע כמו גם‬
‫כמות המקרים‪ .‬מעבר ידני על בסיסי הנתונים ובדיקת הכבישים אינה אפשרית כיוון שמדובר בבסיסי‬
‫נתונים גדולים ותהליך שכזה יארך זמן רב‪ .‬לכן‪ ,‬עלה הצורך ביצירת מנגנון אוטומטי לאיתור שגיאות‬
‫ובהמשך השלמת המידע החסר‪ .‬איתור השגיאות מתבסס על מיקומם המרחבי של הצמתים ביחס לנקודות‬
‫ההתחלה והסיום של קטעי כביש ‪ .TMC‬מרחקן של נקודות ‪ TMC‬אלו מצמתי הלמ"ס נבחן ביחס לערך‬
‫סף נתון‪ .‬כאשר המרחק גדול מערך הסף נקודת ה‪ TMC-‬מסומנת והמידע החסר על מספר הקילומטר‬
‫הרץ מעודכן‪ .‬העידכון מתבצע על ידי מדידת האורך היחסי של קטע הכביש‪ .‬ערך הסף נבחר ל‪ 20-‬מטרים‬
‫ומשקלל בתוכו את דיוק מדידת הכבישים באמצעות ‪ GPS‬וניוון מימדים מרחביים של הישויות‬
‫הגיאומטריות‪ ,‬בהן צומת מיוצגת כנקודה וכביש המיוצג כקו‪.‬‬
‫לאחר הקישור בין בסיסי המידע מעודכנת המהירות המותרת בכל קטע כביש ‪ .TMC‬היחסים בין‬
‫הרשתות יכולים להיות חופפים באופן מלא‪ ,‬חלקי או מוכלים זה בזה‪ .‬לדוגמא‪ ,‬קטע ‪ TMC‬יכול להכיל‬
‫קטע אחד של הלמ"ס‪ ,‬מספר קטעים שלמים או מספר קטעים שלמים וקטע נוסף שאינו שלם‪ .‬באופן דומה‬
‫‪34‬‬
‫קטע למ"ס יכול להכיל קטע אחד של ‪ ,TMC‬מספר קטעים שלמים שלו או מספר קטעים שלמים וקטע‬
‫נוסף שאינו שלם‪ .‬לכן‪ ,‬במידה וקטע ‪ TMC‬מכיל מספר קטעי למ"ס בהם המהירות המותרת שונה‪,‬‬
‫המהירות המותרת נקבעה על סמך קטע הלמ"ס הארוך ביותר‪ .‬מספרם של קטעים אלו מועט והחלק היחסי‬
‫של המהירות המותרת השונה נמוך ביחס לאורך קטע הכביש‪.‬‬
‫לאחר תהליך הסנכרון וההתאמה בין הרשתות‪ TMC ,‬ולמ"ס ועדכון בסיס הנתונים במהירויות המותרות‪,‬‬
‫השלב הבא מתבטא בניתוח סטטיסטי של נתוני התפלגות המהירות לצורך קביעת חריגות מהירות‪ .‬רשת‬
‫‪ TMC‬לניתוח מהירויות כולל ‪ 490‬קטעי כביש )‪ 2‬כיווני נסיעה יחד( באורך כולל של ‪ 3,156‬ק"מ‪.‬‬
‫‪ 3.2.4‬מנגנון אוטומטי לעיבוד נתוני ‪Decell‬‬
‫חישוב מדדים סטטיסטיים לצורך עיבוד נתוני התפלגות המהירות מתבטא בשני סוגים של ניתוחים‪ .‬האחד‬
‫מבוסס זמן התצפית והשני מבוסס הכללת הזמנים‪ .‬בעוד הניתוח הראשון מאפשר ניתוח נתוני התפלגות‬
‫המהירות בתבניות זמן ובכך מאפשר הבחנה בין שעות היום לשעות הלילה ובין ימי חול לסוף השבוע‪,‬‬
‫הניתוח השני מאפשר להבחין בדפוסי נסיעה כוללים בכבישים ובנוסף מאפשר הגדלה של כמות התצפיות‬
‫הנכללת בניתוח קטע הכביש‪.‬‬
‫לצורך עיבוד נתוני התפלגות המהירות המתקבלים מחברת ‪ Decell‬נבנה מנגנון המאפשר אוטומציה‬
‫בתהליכי העיבוד וחישוב המדדים הסטטיסטיים באופן פשוט ומהיר‪ .‬שלבי העיבוד העיקריים של המנגנון‬
‫מתוארים באיור ‪ .11‬קבצי הקלט למנגנון כוללים קובץ נתוני התפלגות מהירות ברשת ‪ TMC‬המתקבל‬
‫מחברת ‪ Decell‬וקובץ קטעי כביש ‪ TMC‬והמהירות המותרת בכל קטע‪ .‬הסיבה לכך שקובץ המהירויות‬
‫המותרות משמש כקלט ואינו מובנה במנגנון היא שהמהירויות המותרות בקטעי הכבישים הן דינאמיות‬
‫ויכולות להשתנות‪ ,‬שימוש בקובץ זה כקלט מאפשר עדכון של המהירויות המותרות בהתאם לזמני‬
‫התצפית‪.‬‬
‫עיבוד נתוני התפלגות המהירות מבוסס על זוגות קטעי כביש ‪ TMC‬ליצירת רשת לא מכוונת‪ .‬לכל קטע‬
‫כביש יש צומת התחלה וסיום המיוצגת גם על ידי מספר ייחודי ברשת‪ .‬שילוב של מספרי הצמתים‪,‬‬
‫התחלה וסיום‪ ,‬משמש כשדה מפתח למציאת זוגות קטעי כביש ‪ .TMC‬לאחר מציאת הזוגות מתבצע‬
‫חיפוש נוסף של זמני תצפית תואמים לצורך ניתוח מבוסס זמן התצפית‪ .‬במידה והניתוח מבוסס על הכללת‬
‫הזמנים כל הזוגות אשר נמצאו נכללים בחישוב‪ .‬נתוני התפלגות המהירות משוקללים על פי מספר‬
‫התצפיות בכל קטע כביש ומחוברים ליצירת התפלגות מהירות אחת משוקללת‪ ,‬בהתאם לסוג הניתוח‪ .‬שלב‬
‫זה מאפשר חישוב המדדים הסטטיסטיים בצורה נוחה ויעילה‪.‬‬
‫המדדים הסטטיסטיים המחושבים כוללים מהירות ממוצעת‪ ,‬סטיית תקן‪ ,‬מהירות אחוזון ‪ ,85‬אחוז תצפיות‬
‫מעל המהירות המותרת וחריגת מהירות בה מחושב ההפרש בין מהירות אחוזון ‪ 85‬והמהירות המותרת‪.‬‬
‫אופן חישוב המדדים מפורט בהמשך‪ .‬פלט המנגנון כולל קובץ המכיל קטעי כביש ‪ ,TMC‬זמן התצפית‬
‫בהתאם לסוג הניתוח‪ ,‬מספר התצפיות והמדדים הסטטיסטיים המחושבים‪.‬‬
‫‪35‬‬
‫איור ‪ : 11‬מנגנון אוטומטי לעיבוד נתוני התפלגות מהירות‬
‫חישוב מדדים סטטיסטיים‪:‬‬
‫מהירות ממוצעת‪:‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k‬‬
‫‪∑Mp ⋅ f‬‬
‫‪k‬‬
‫‪1‬‬
‫‪n‬‬
‫=‪Χ‬‬
‫)‪( 1‬‬
‫כאשר ‪ ,Mpk‬אמצע מחלקת מהירות‪ ,fk .‬מספר תצפיות במחלקת מהירות ‪ ,n .k‬סכום כמות התצפיות‬
‫מזוג קטע כביש ‪ TMC‬בהתאם לסוג הניתוח‪.‬‬
‫סטיית תקן‪:‬‬
‫‪2‬‬
‫‪⋅ fk ) − n ⋅ Χ‬‬
‫‪k‬‬
‫‪2‬‬
‫‪∑( Mp‬‬
‫‪k‬‬
‫‪1‬‬
‫‪n −1‬‬
‫‪36‬‬
‫=‪S‬‬
‫)‪( 2‬‬
‫מהירות אחוזון ‪:85‬‬
‫‪L1 − L0‬‬
‫‪fk‬‬
‫⋅ ) ‪χα = L0 + ( n ⋅α − Fk−1‬‬
‫)‪( 3‬‬
‫כאשר ‪ ,α‬האחוזון – ‪ ,L0 .0.85‬גבול תחתון של מחלקת מהירות אשר עד אליה נמצאים ‪ 85%‬מהתצפיות‪.‬‬
‫‪ ,L1‬גבול עליון של מחלקת מהירות אשר עד אליה נמצאים ‪ 85%‬מהתצפיות‪ ,fk .‬מספר תצפיות במחלקת‬
‫מהירות אחוזון ‪ ,Fk-1 .85‬כמות תצפיות מצטברת עד למלקת אחוזון ‪ ,n .85‬סכום כמות התצפיות מזוג‬
‫קטע כביש ‪ TMC‬בהתאם לסוג הניתוח‪.‬‬
‫אחוז תצפיות מעל מהירות מותרת‪:‬‬
‫‪t‬‬
‫‪pˆ = ∑ fk‬‬
‫)‪( 4‬‬
‫‪i‬‬
‫כאשר ‪ ,fk‬מספר תצפיות במחלקת מהירות ‪ ,i .k‬מחלקת מהירות מותרת‪ ,t .‬מחלקת מהירות מקסימאלית‪.‬‬
‫חריגת מהירות‪:‬‬
‫‪A = χα − χi‬‬
‫)‪( 5‬‬
‫כאשר ‪ ,xα‬מהירות אחוזון ‪ ,xi .85‬מהירות מותרת‪.‬‬
‫‪ 3.2.5‬סיכום‬
‫קבצי הפלט המיוצרים על ידי מנגנון העיבוד כוללים שדות מפתח של קטעי ‪ TMC‬ומדדים סטטיסטיים‬
‫מחושבים‪ .‬בנוסף‪ ,‬מכילים הקבצים מידע על סוג הרכב וזמן התצפית‪ .‬קבצים אלו מקושרים באמצעות‬
‫שדה המפתח לרשת כבישי ‪ -TMC‬רשת דלילה של כבישים המייצגת עורקים ראשיים‪ .‬שלב זה הינו‬
‫השלב האחרון ביצירת בסיסי נתונים מרחביים הכוללים קטעי‬
‫סטטיסטיים מחושבים המהווים את מערכת ה‪.GIS-‬‬
‫‪37‬‬
‫‪ TMC‬עם קואורדינאטות ומדדים‬
‫‪ 4‬ניתוח מהירויות‬
‫המדדים הסטטיסטיים אשר חושבו ומוצגים במפות הבאות כוללים קטעי כביש ‪ TMC‬בהם כמות התצפיות‬
‫גדולה מ‪ .300-‬המפות מציגות ניתוחים סטטיסטיים שונים של נתוני התפלגות המהירות המבוססים על זמן‬
‫התצפית והכללה של זמני התצפיות‪ .‬בנוסף‪ ,‬מוצגים קטעי הכבישים בהם קיימים שיאים בחריגות מהירות‬
‫ולסיום מוצג ניתוח של מידת חריגת המהירות והקשר שלה לתבניות זמן‪ .‬הניתוחים המבוססים על זמן‬
‫התצפית כללו‪:‬‬
‫•‬
‫שלושה סוגים שונים של כלי רכב‪ :‬פרטיים‪ ,‬משאיות ואוטובוסים‬
‫•‬
‫שלושה אזורים גיאוגרפיים צפון‪ ,‬דרום ומרכז‬
‫•‬
‫שש תקופות זמן בשבוע )ימי חול שעות יום‪ ,‬ימי חול לילה‪ ,‬יום ששי שעות יום‪ ,‬יום ששי לילה‪,‬‬
‫שבת שעות יום ושבת לילה(‬
‫•‬
‫חמישה סוגים של ניתוחים סטטיסטיים‪:‬‬
‫•‬
‫מהירות ממוצעת‬
‫•‬
‫אחוז מעל מהירות מותרת‬
‫•‬
‫סטיית תקן‬
‫•‬
‫מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫•‬
‫חריגות מהירות‬
‫הצלבת כל האפשרויות הנ"ל בוצעה עבור ‪ 270‬ניתוחים שונים )‪ .(270=5*6*3*3‬הסעיפים הבאים‬
‫מציגים תוצאות נבחרות של ניתוחים אלה‪ .‬הניתוחים בוצעו לקטע כביש ‪ TMC‬בשני כיווני נסיעה יחד‪.‬‬
‫הסיבה לכך היא הגדלת המדגם לאותו קטע ומתן אפשרות להצליב את התוצאות עם נתוני תאונות‪ .‬כיוון‬
‫שקטעי הכבישים ברשת ארוכים יחסית‪ ,‬הם כוללים גם עליות וירידות באותו קטע‪ ,‬כך שהמהירות‬
‫באזורים הררים אינה שונה באופן משמעותי בשני כיווני נסיעה‪ ,‬למעט קטעים בודדים בארץ‪.‬‬
‫בפרק זה אנו מציגים ניתוחים נבחרים של המהירויות עבור פרקי זמן שונים‪ .‬בסעיפים ‪ 4.1-4.5‬מוצגות‬
‫המהירויות בחתכים שונים עבור תקופת הזמן מתאריך ‪ 1/2/2011‬עד ‪) 31/7/2011‬ששה חודשים(‪.‬‬
‫בסעיף ‪ 4.6‬מבוצעת השוואת מהירויות לשתי תקופות זמן של ששה חודשים כל אחת‪ 1/2/2011 :‬עד‬
‫‪ 31/7/2011‬אל מול תקופת הזמן‪ 1/8/2011 :‬עד ‪ ,31/1/2012‬לבסוף בסעיף ‪ 4.7‬משוות ‪ 6‬תקופות זמן‬
‫של שישה חודשים כל אחת החל מחודש פברואר ‪ 2011‬ועד חודש ינואר ‪ ,2014‬סך הכל שלוש שנים‪.‬‬
‫‪ 4.1‬ניתוחים סטטיסטים ברמה הארצית – כלי רכב פרטיים‬
‫האיורים הבאים מציגים את תוצאות הניתוחים הסטטיסטים ברמה הארצית‪ .‬הניתוחים הסטטיסטיים כללו‬
‫מהירות ממוצעת‪ ,‬אחוז תצפיות מעל מהירות מותרת‪ ,‬סטיית תקן המהירות ‪ ,‬מהירות אחוזון ‪ 85‬וחריגות‬
‫‪38‬‬
‫מהירות‪ .‬התוצאות המוצגות כוללות את מגוון הניתוחים הסטטיסטיים עבור כלי רכב פרטיים כאשר זמן‬
‫התצפיות הינו בימי חול בשעות היום‪.‬‬
‫איור‪ : 12‬מהירויות ממוצעות של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום ללא‬
‫עומסי תנועה‬
‫כצפוי‪ ,‬המהירויות הגבוהות ביותר נמדדו בדרכים מהירות‪ ,‬עם דגש על קטעים רב‪-‬נתיביים )‪ 3‬נתיבי‬
‫נסיעה לכיוון או יותר(‪ .‬במרבית קטעי דרך אלה המהירות המותרת היא ‪ 110 – 100‬קמ"ש‪.‬‬
‫‪39‬‬
‫איור ‪ : 13‬אחוז כלי רכב פרטיים מעל המהירות המותרת בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום ללא‬
‫עומסי תנועה‬
‫המפה מראה בבירור כי אחוז כלי רכב פרטיים הנוסעים מעל המהירות המותרת הינו מעל ‪ 50%‬במספר‬
‫רב של קטעי דרך‪ ,‬הפרוסים בכל אזורי הארץ‪ .‬יש לשים לב שלא בכל קטעי דרך יש מספיק תצפיות‬
‫המאפשרות לקבל תוצאה משמעותית‪ .‬קטעי דרך אלה מסומנים באפור‪.‬‬
‫‪40‬‬
‫איור ‪ : 14‬סטיית תקן מהירויות של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום ללא‬
‫עומסי תנועה‬
‫נתוני סטיות התקן של המהירות הינם בקילומטר לשעה‪ .‬ניתן להסיק מהמפה לעיל כי סטיות תקן של‬
‫מהירויות נסיעה ללא עומסי תנועה אינן גדולות‪ .‬תוצאה זו תואמת ממצאים מהספרות העולמית‪ ,‬וגם‬
‫מחקרים אחרים שמדדו מהירויות נסיעה בישראל )גיטלמן ואחרים‪.(2010 ,‬‬
‫‪41‬‬
‫איור ‪ : 15‬מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום ללא‬
‫עומסי תנועה‬
‫נתוני מהירות אחוזון ‪ 85‬מהווים בסיס לניתוח חריגות המהירות שמוצג באיור הבא‪.‬‬
‫‪42‬‬
‫איור ‪ : 16‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות – ימי חול בשעות יום‬
‫ללא עומסי תנועה‬
‫חישוב חריגות המהירות נעשה ביחס למהירות אחוזון ‪ ,85‬בדומה למחקרים קודמים )גיטלמן ואחרים‪,‬‬
‫‪ .(2010‬התוצאות המוצגות מראות את החריגות בקמ"ש‪ .‬תוצאות אלה מנותחות בסעיפים הבאים‪ ,‬לפי‬
‫חתכים שונים‪.‬‬
‫‪43‬‬
‫‪ 4.2‬ניתוח חריגות מהירות מבוסס תבניות זמן – אזור המרכז‬
‫האיורים הבאים מציגים את תוצאות חריגות המהירות של כלי רכב פרטיים באזור המרכז‪ ,‬על פי תבניות‬
‫זמן שהוגדרו בטבלה ‪ .4‬בדומה לאיור ‪ ,16‬חישוב חריגות המהירות נעשה ביחס למהירות אחוזון ‪.85‬‬
‫איור ‪ : 17‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – ימי חול בשעות‬
‫יום ללא עומסי תנועה‬
‫איור זה הינו הגדלה של איור ‪ 16‬באזור המרכז‪ ,‬עם ציון מספרי הדרך לצורך התמצאות‪ .‬כאן ניתן להבחין‬
‫בחריגות הגדולות )‪ 20‬קמ"ש ויותר מעל המהירות המותרת( בכביש החוף‪ ,‬נתיבי איילון‪ ,‬קטעים נבחרים‬
‫בכביש ירושלים‪-‬תל אביב ובכביש ‪ 7‬בדרום‪ .‬בכל הקטעים מספר הנתיבים הינו לפחות ‪ 3‬לכיוון‪.‬‬
‫‪44‬‬
‫איור ‪ : 18‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – ימי חול‬
‫בשעות לילה‬
‫ההבדל בין איור זה לאיור ‪ 17‬הוא שהחריגות חושבו על סמך תצפיות מהירויות בשעות הלילה בימי חול‪.‬‬
‫כאן ניתן להבחין במספר גדול יותר של קטעי דרך עם חריגות גדולות )‪ 20‬קמ"ש ויותר מעל המהירות‬
‫המותרת( לעומת החריגות בשעות היום‪ .‬תוצאה זו הינה צפויה ומתאימה למחקרים קודמים‪.‬‬
‫‪45‬‬
‫איור ‪ : 19‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום‬
‫ששי בשעות יום‬
‫השוואת איור זה עם איור ‪ 17‬לא מצביעה על שינויים משמעותיים בחריגות המהירות בימי ששי ביום‬
‫לעומת יום חול ביום‪.‬‬
‫‪46‬‬
‫איור ‪ : 20‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום‬
‫ששי בשעות לילה‬
‫בדומה לחריגות בימי חול בלילה‪ ,‬קיים ריבוי קטעים עם חריגות מהירות גדולות‪ .‬חשוב לציין שוב כי‬
‫קטעים אשר לא עוברים סף של ‪ 300‬תצפיות אינם כלולים בניתוח‪ ,‬וכצפוי המדגם בימי ששי בלילה‬
‫מצטמצם‪.‬‬
‫‪47‬‬
‫איור ‪ : 21‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום‬
‫שבת בשעות יום‬
‫השוואת איור זה עם איור ‪ 19‬לא מצביעה על שינויים משמעותיים בחריגות המהירות בימי שבת ביום‬
‫לעומת יום ששי ביום‪.‬‬
‫‪48‬‬
‫איור ‪ : 22‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום‬
‫שבת בשעות לילה‬
‫בדומה לחריגות בימי חול בלילה ובימי ששי בלילה‪ ,‬קיים ריבוי קטעים עם חריגות מהירות גדולות‪ .‬חשוב‬
‫לציין שוב כי קטעים אשר לא עוברים סף של ‪ 300‬תצפיות אינם כלולים בניתוח‪ ,‬וכצפוי המדגם בימי‬
‫ששי בלילה מצטמצם‪.‬‬
‫‪49‬‬
‫‪ 4.3‬חריגות מהירות לפי סוג רכב ואזור‬
‫בסיס הנתונים מאפשר לנתח תוצאות עבור ‪ 3‬סוגי רכב‪ :‬כלי רכב פרטיים‪ ,‬משאיות ואוטובוסים‪ .‬התוצאות‬
‫מציגות את חריגות המהירות בימי חול בשעות הלילה עבור ‪ 3‬אזורים שונים )צפון‪ ,‬מרכז ודרום(‪ .‬חשוב‬
‫לציין כי בבסיס המידע קיימים נתונים על מהירויות מותרות של כלי רכב פרטיים‪ ,‬ומהירויות אלה שימשו‬
‫בסיס גם לחריגות מהירות של משאיות‪.‬‬
‫איור ‪ : 23‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הצפון – יום חול‬
‫בשעות לילה‬
‫‪50‬‬
‫איור ‪ : 24‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של אוטובוסים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הצפון – יום חול‬
‫בשעות לילה‬
‫‪51‬‬
‫איור ‪ : 25‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של משאיות בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הצפון – יום חול בשעות‬
‫לילה‬
‫‪52‬‬
‫איור ‪ : 26‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של אוטובוסים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום חול‬
‫בשעות לילה‬
‫‪53‬‬
‫איור ‪ : 27‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של משאיות בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור המרכז – יום חול בשעות‬
‫לילה‬
‫‪54‬‬
‫איור ‪ : 28‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של כלי רכב פרטיים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הדרום – יום חול‬
‫בשעות לילה‬
‫‪55‬‬
‫איור ‪ : 29‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של אוטובוסים בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הדרום – יום חול‬
‫בשעות לילה‬
‫‪56‬‬
‫איור ‪ : 30‬חריגות מהירות אחוזון ‪ 85‬של משאיות בדרכים בין‪-‬עירוניות באזור הדרום – יום חול בשעות‬
‫לילה‬
‫‪57‬‬
‫‪ 4.4‬סיכום הממצאים‬
‫‪ 4.4.1‬סיכום כללי‬
‫הטבלה להלן מציגה סיכום כללי של הסטטיסטיקות העיקריות לפי סוג רכב ואזור‪ .‬הנתונים מתייחסים לממוצע‬
‫משוקלל לפי נסועה כללי של כל התצפיות במדגם‪ .‬מהירות הממוצעת‪ ,‬סטיית התקן וחריגות המהירות בטבלה‬
‫מוצגים בקמ"ש‪.‬‬
‫טבלה‪ : 5‬ממוצע תוצאות לפי סוג רכב ואזור גיאוגרפי – ימי חול בשעות הלילה‬
‫ניתן לראות כי באזור המרכז המהירויות הגבוהות ביותר‪ ,‬בכל סוגי הרכב‪ .‬ניתן להסביר זאת על ידי שילוב של‬
‫טופוגרפיה מישורית וריבוי כבישים דו‪-‬מסלוליים רב‪-‬נתיביים‪ .‬נתון בולט נוסף‪ ,‬שנצפה גם במפות בסעיף ‪ ,4.3‬הוא‬
‫המהירות הגבוהה של האוטובוסים‪ ,‬במיוחד באזור הצפון‪.‬‬
‫הטבלה מראה שממוצע חריגות מהירות משאיות קטנה‪ .‬נתון זה ישתנה במידה ומניחים כי רוב המשאיות הינן מעל‬
‫‪ 12‬טון‪ ,‬והמהירות המרבית לפי החוק היא ‪ 80‬קמ"ש‪ .‬במקרה זה החריגות יהיו משמעותיות בהרבה‪ .‬נתוני המדגם‬
‫אינם מאפשרים לזהות את סוג המשאית‪ .‬לכן‪ ,‬על מנת לקבוע שיאי חריגות‪ ,‬הסעיף הבא מתייחס לחריגות מהירות‬
‫של כלי רכב פרטיים בלבד‪.‬‬
‫‪58‬‬
‫‪ 4.4.2‬שיאים בחריגות מהירות ‪ -‬כלי רכב פרטיים‬
‫טבלה‪ : 6‬שיאים בחריגות מהירות כלי רכב פרטיים באזור המרכז– יום חול ממוצע בשעות הלילה‬
‫התוצאה הבולטת ביותר היא חריגת מהירות בנתיבי איילון‪ ,‬בקטעים אשר המהירות המותרת הינה ‪ 70‬קמ"ש‪.‬‬
‫למעשה לכל אורך איילון דרום‪ ,‬בשני הכיוונים‪ ,‬נצפות חריגות מהירות של ‪ 35-40‬קמ"ש מעל המהירות המותרת‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 7‬שיאים בחריגות מהירות כלי רכב פרטיים באזור הצפון– יום חול ממוצע בשעות הלילה‬
‫‪59‬‬
‫התוצאה הבולטת ביותר היא חריגה של ‪ 30‬קמ"ש בדרך ‪ 4‬בחיפה‪ .‬חריגה זו דומה למקרה של איילון דרום‪ ,‬כאשר‬
‫המהירות המותרת היא ‪ 70‬קמ"ש‪ ,‬אך הכביש רחב וקיום מחלף אלנבי מאפשר ליצור רצף נסיעה ללא הפרעה‪,‬‬
‫בדומה לכביש מהיר‪.‬‬
‫טבלה‪ : 8‬שיאים בחריגות מהירות כלי רכב פרטיים באזור הדרום– יום חול ממוצע בשעות הלילה‬
‫שיאי החריגות נצפו בכבישים בהם המהירות המותרת היא ‪ 80‬קמ"ש‪ .‬לרוב כבישים אלה דלי תנועה ושוממים‪ ,‬עם‬
‫קטעי דרך ארוכים של נסיעה ישרה‪.‬‬
‫‪ 4.5‬ניתוח שיאי חריגות מהירות מבוסס תבניות זמן‬
‫אוכלוסיית הכבישים בהם קיימים שיאי חריגות המהירות בהכללת הזמנים ואוכלוסיית הכבישים בהם קיימים שיאי‬
‫חריגות מהירות בתבניות זמן שונות מהוות שתי קבוצות‪ ,‬כאשר‪ ,‬השנייה מוכלת בראשונה‪ .‬החסרה של תבנית זמן‬
‫ספציפית מתוך הקבוצה מאפשרת לזהות מקטעי כבישים בהם שיאי חריגות המהירות נובעים מתבנית הזמן‬
‫המשלימה‪ ,‬ומקטעי כבישים בהם גודלם של חריגות המהירות זהה בכל זמני התצפית‪ .‬לדוגמא‪ ,‬קטע כביש ‪ 211,‬בין‬
‫צומת שיבטה לקציעות‪ ,‬נכלל בקטעי הכביש בהם קיימים שיאים בחריגות המהירות בהכללה של כל זמני התצפית‬
‫)איור ‪ .(31‬קטע כביש זה אינו נכלל בקטעי הכבישים בהם קיימים שיאים בחריגות המהירות בשעות הלילה )ימי‬
‫חול‪ ,‬שישי ושבת( )איור ‪ .(32‬מכיוון שהקבוצה הראשונה מכלילה את כל זמני התצפית והקבוצה השנייה כוללת‬
‫את זמני התצפית בשעות הלילה‪ ,‬הקבוצה המשלימה היא זמני התצפית בשעות היום‪ .‬ולכן‪ ,‬חריגת מהירות גדולה‬
‫יותר )שיא החריגה( מתקבלת בשעות היום עבור מקטע כביש זה‪ .‬דוגמא אחרת היא קטע כביש ‪ ,77‬בו שיא חריגת‬
‫‪60‬‬
‫המהירות מתקבל בהכללת זמני התצפית )איור ‪ (31‬ובשיאי חריגות המהירות בשעות הלילה )איור ‪ .(32‬ולכן‪ ,‬גודל‬
‫חריגת המהירות זהה בשעות הלילה והיום‪.‬‬
‫מניתוח זה עולה כי ישנם מקטעי כביש נוספים‪ ,‬מלבד כביש ‪ ,211‬בהם גודל החריגה גדול יותר בשעות היום‪,‬‬
‫מקטעים אלו הינם‪ :‬כביש ‪) 2‬בין מחלף זיכרון יעקב למחלף עתלית(‪ ,‬כביש ‪) 70‬בין מחלף אליקים לצומת התשבי(‪,‬‬
‫כביש ‪) 13‬בין צומת ציחור לצומת מנוחה(‪ ,‬כביש ‪) 12‬צומת שיזפון – עובדה –סיירים(‪.‬‬
‫איור ‪ : 31‬מקטעי הכבישים )באדום( בהם קיימים שיאים בחריגות המהירות בהכללת זמני התצפית‬
‫‪61‬‬
‫איור ‪ : 32‬מקטעי הכבישים )בסגול( בהם קיימים שיאים בחריגות המהירות בשעות הלילה )ימי חול‪ ,‬שישי ושבת(‬
‫‪62‬‬
‫איור ‪ : 33‬מקטעי הכבישים בהם קיימים שיאים בחריגות המהירות בהכללת זמני התצפית )אדום(‬
‫בסגול‪ ,‬מקטעי הכבישים בהם קיימים שיאים בחריגות המהירות בשעות הלילה‪.‬‬
‫‪63‬‬
‫‪ 4.6‬השוואה בין תקופות‬
‫פרק זה עוסק במתדולוגיה להשוואה בין תקופות הזמן‪ ,‬תוצאותיה‪ ,‬והצגתה באופן קומפקטי‪ ,‬בצורתן של מטריצות‬
‫דו‪-‬מימדיות‪ .‬בנוסף‪ ,‬מוצגת בסוף הפרק השוואת שיאניות חריגת המהירות בשתי התקופות‪.‬‬
‫‪ 4.6.1‬בחינת מובהקות סטיסטית להשוואת מדדי מהירות בין תקופות‬
‫בחינת המדדים באופן הבא מאפשרת להסיק האם חלו שינויים מובהקים במדדי מהירות הנסיעה‪ .‬השינוי במהירות‬
‫הממוצעת בין התקופות )או במהירות אחוזון ‪ (85‬נמצא מובהק כאשר ‪ .P <0.05‬אם ‪ P <0.05‬דוחים את השערת‬
‫האפס הגורסת כי אין הבדל בין תוחלות‪ ,‬כלומר‪ ,‬יש הבדל מובהק בין המהירויות הממוצעות או מהירויות אחוזון‬
‫‪ 85‬שחושבו‪.‬‬
‫חישוב אמדים לסטיות התקן של המדדים סטטיסטיים‪:‬‬
‫אמד לסטיית התקן של המהירות ממוצעת‪:‬‬
‫‪S‬‬
‫‪n‬‬
‫= ‪SE‬‬
‫)‪( 6‬‬
‫כאשר ‪ ,S‬סטיית תקן‪ ,n .‬סכום כמות התצפיות מזוג קטע כביש ‪ TMC‬בהתאם לסוג הניתוח‪.‬‬
‫סטיית תקן‪:‬‬
‫‪2‬‬
‫‪⋅ fk ) − n ⋅ Χ‬‬
‫‪k‬‬
‫‪2‬‬
‫‪∑( Mp‬‬
‫‪k‬‬
‫‪1‬‬
‫‪n −1‬‬
‫=‪S‬‬
‫)‪( 7‬‬
‫מהירות ממוצעת‪:‬‬
‫‪k‬‬
‫‪k‬‬
‫‪∑Mp ⋅ f‬‬
‫‪k‬‬
‫‪1‬‬
‫‪n‬‬
‫=‪Χ‬‬
‫)‪( 8‬‬
‫כאשר ‪ ,Mpk‬אמצע מחלקת מהירות‪ ,fk .‬מספר תצפיות במחלקת מהירות ‪.k‬‬
‫אמד לסטיית התקן של מהירות אחוזון ‪:85‬‬
‫לצורך חישוב אמד של סטיית התקן בקמ"ש‪ ,‬דרוש לבנות רווח סמך לאמד מהירות אחוזון ‪ .85‬רווחי הסמך‬
‫שיתקבלו באחוזונים יתורגמו לערכי מהירות בקמ"ש‪ .‬ביטוי לאמד סטיית התקן בקמ"ש יתקבל באופן הבא‪:‬‬
‫‪64‬‬
‫‪CU − CL‬‬
‫‪2 ⋅ Z1−α*/2‬‬
‫= )‪SE(km/ h‬‬
‫)‪( 9‬‬
‫כאשר ‪ CL ,CU‬הינם גבולות רווחי הסמך העליון והתחתון בהתאמה באחוזונים‪ ,α* .‬רמת המובהקות שערכה ‪.5%‬‬
‫מכיון שכמות התצפיות גדולה מדובר בקירוב להתפלגות נורמלית ולכן נעשה שימוש במבחן ‪.Z‬‬
‫רווחי הסמך לאמד מהירות אחוזון ‪ 85‬באחוזונים‪:‬‬
‫) ˆ‪pˆ ⋅ (100 − p‬‬
‫‪n‬‬
‫⋅ ‪CU ,CL = pˆ ± Z1−α*/2‬‬
‫)‪(10‬‬
‫כאשר ‪pˆ = 85%‬‬
‫תרגום רווחי הסמך באחוזונים לערכי מהירות בקמ"ש‪:‬‬
‫‪L1 − L0‬‬
‫‪fk‬‬
‫⋅ ) ‪χα = L0 + ( n ⋅α − Fk−1‬‬
‫)‪(11‬‬
‫כאשר ‪ ,α‬האחוזון שהתקבל מרווחי הסמך ) ‪ ,L0 .( CU ,CL‬גבול תחתון של מחלקת מהירות אשר עד אליה‬
‫נמצאים ‪ α‬מהתצפיות‪ ,L1 .‬גבול עליון של מחלקת מהירות אשר עד אליה נמצאים ‪ α‬מהתצפיות‪ ,fk .‬מספר תצפיות‬
‫במחלקת מהירות אחוזון ‪ ,Fk-1 .α‬כמות תצפיות מצטברת עד למחלקת אחוזון ‪.α‬‬
‫אמד לאחוז תצפיות מעל מהירות מותרת‪:‬‬
‫)‪p ⋅ (100 − p‬‬
‫‪n‬‬
‫= ‪SE‬‬
‫)‪(12‬‬
‫כאשר ‪ , p‬אחוז תצפיות מעל מהירות מותרת‪.‬‬
‫בחינת השערת האפס‪:‬‬
‫‪XB − XA‬‬
‫‪2‬‬
‫)‪SE ( A) + SE ( B‬‬
‫‪2‬‬
‫‪N ( 0,1) ‬‬
‫→‬
‫‪Ho:µB =µA‬‬
‫) ‪X B − X A − ( µB − µA‬‬
‫‪2‬‬
‫)‪SE ( A) + SE ( B‬‬
‫‪2‬‬
‫=‪Z‬‬
‫)‪(13‬‬
‫‪65‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪XB − XA‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪P = 2 ⋅ 1−Φ‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪‬‬
‫‪ SE ( A) + SE ( B) ‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪ x2 ‬‬
‫‪1 − 2 ‬‬
‫‪⋅e‬‬
‫‪2π‬‬
‫‪2‬‬
‫‪µ=0,σ =1‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫→‬
‫)‪−( x−µ‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2σ‬‬
‫‪1‬‬
‫=‪Φ‬‬
‫‪⋅e‬‬
‫‪σ 2π‬‬
‫)‪(14‬‬
‫)‪(15‬‬
‫כאשר ‪ , X A , X B‬המהירויות הממוצעות לתקופת זמן שניה וראשונה בהתאמה‪ SE ( A) , SE ( B ) .‬אמדים‬
‫לסטיית התקן של המהירות הממוצעת לתקופת זמן שניה וראשונה בהתאמה‪.‬‬
‫ערכים אלו ישתנו בהתאם להשערה‪ ,‬עבור בחינת ההפרשים במהירות אחוזון ‪ , X A , X B 85‬המהירויות אחוזון‬
‫‪ 85‬לתקופת זמן שניה וראשונה בהתאמה‪ SE ( A) , SE ( B ) .‬אמדים לסטיית התקן של המהירות אחוזון ‪85‬‬
‫לתקופת זמן שניה וראשונה בהתאמה‪ .‬בדומה לכך בחינת הפרשים בחישוב אחוז תצפיות מעל מהירות מותרת‪.‬‬
‫בחינת השערת האפס נדחתה עבור ‪ 1366‬קטעי ‪ TMC‬בהם נותחו מהירויות אחוזון ‪ 85‬על פי ששת זמני הנסיעה‬
‫)ימי חול בשעות היום‪ ,‬ימי חול בשעות הלילה וכו'(‪ .‬לפיכך בקטעים אלו קיים הבדל מובהק בין חריגות המהירות‬
‫שחושבו לתקופת זמן ראשונה )חצי שנה ראשונה( ולתקופת זמן עוקבת )חצי שנה שניה(‪.‬‬
‫בחינת השערת האפס נדחתה עבור ‪ 392‬קטעי ‪ TMC‬בהם נותחו מהירויות אחוזון ‪ 85‬על פי הכללת זמני הנסיעה‪.‬‬
‫לפיכך בקטעים אלו קיים הבדל מובהק בין חריגות המהירות שחושבו לתקופת זמן ראשונה )חצי שנה ראשונה(‬
‫ולתקופת זמן עוקבת )חצי שנה שניה(‪.‬‬
‫‪ 4.6.2‬השוואת חריגות מהירות בצורה דו‪-‬מימדית‬
‫ניתוח המהיריות בתקופות השונות על פי זמני הנסיעה כולל אלפי שורות של מידע טבלאי שגם הצגתו במפה מקשה‬
‫על הסקת מסקנות מסכמות הנוגעות להשוואה בין התקופות‪ .‬לפיכך נדרשת הצגה קומפקטית של המידע שתאפשר‬
‫לנתח את תוצאות ההשוואה באופן גלובלי‪ .‬הצגת סיכום התוצאות בצורתן של מטריצות דו‪-‬מימדיות מאפשרת‬
‫להבחין אם חל שינוי במהירות הנסיעה בקטעי הכביש על פי זמני הנסיעה בשבוע‪ .‬כימות המידע מאפשר להבחין‬
‫באופי מגמת החריגה באם נשמרה בתקופות השונות או שחל שינוי בחריגות המהירות‪ .‬המידע המוצג במטריצות‬
‫הופרד לשני חלקים‪ :‬הראשון מכיל את כל קטעי כביש ‪ TMC‬הקיימים בשתי תקופות הזמן ללא סינון של כמות‬
‫תצפיות‪ .‬והשני‪ ,‬מכיל קטעים בהם מספר התצפיות בכל קטע כביש הינו לפחות ‪.300‬‬
‫‪66‬‬
‫בחינת מכלול קטעי כביש ‪ TMC‬אשר כללו את כל כל תקופות הזמן )ימי חול שעות יום‪ ,‬לילה‪ ,‬שישי השעות‬
‫היום‪ ,‬לילה‪ ,‬שבת בשעות היום‪ ,‬לילה(‪ ,‬וללא סינון של קטעי כביש על פי כמות התצפיות מוצגת באיור ‪ .20‬קטעי‬
‫הכביש בהם לא היתה חריגת מהירות של למעלה מ‪ 10-‬קמ"ש מעל המהירות המותרת בשתי התקופות )חצי שנה‬
‫ראשונה וחצי שנה עוקבת( מהווים ‪ (931) 31%‬מכלל קטעי הכביש שנבחנו בכל תקופות הזמן )‪ .(3000‬ב‪62% -‬‬
‫)‪ (1849‬מקטעי הכביש היתה חריגת מהירות של למעלה מ‪ 10-‬קמ"ש בשתי התקופות‪ .‬ב‪ (105) 4%-‬מקטעי‬
‫הכביש על פי תקופות הזמן חל שיפור בחריגת המהירות‪ ,‬בהם היתה קיימת חריגה של מעלה מ‪ 10-‬קמ"ש בתקופה‬
‫הראשונה )פברואר עד יולי ‪ .(2011‬חריגה זו פחתה לפחות מ‪ 10-‬קמ"ש בתקופה העוקבת )אוגוסט ‪ -2011‬ינואר‬
‫‪ .(2012‬בכ‪ (115) 4%-‬מקטעי הכביש על פי תקופות הזמן חלה החמרה בחריגת המהירות‪ ,‬בהם היתה קיימת‬
‫חריגה של פחות מ‪ 10-‬קמ"ש בתקופה הראשונה )פברואר עד יולי ‪ .(2011‬חריגה זו עלתה ליותר מ‪ 10-‬קמ"ש‬
‫בתקופה העוקבת )אוגוסט ‪ -2011‬ינואר ‪.(2012‬‬
‫טבלה‪ : 9‬השוואת חריגות מהירות בשתי תקופות זמן‪.‬‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )כולל את כל תקופות הזמן‪(WD,WN,FD,FN,SD,SN :‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫לא חרגו‬
‫חרגו‬
‫סה"כ‬
‫לא חרגו‬
‫‪931‬‬
‫‪115‬‬
‫‪1046‬‬
‫חרגו‬
‫‪105‬‬
‫‪1849‬‬
‫‪1954‬‬
‫סה"כ‬
‫‪1036‬‬
‫‪1964‬‬
‫‪3000‬‬
‫המטריצה בטבלה ‪ 9‬כוללת את כל ששת תקופות הזמן‪ :‬ימי חול שעות יום‪ ,‬לילה‪ ,‬שישי השעות היום‪ ,‬לילה‪ ,‬שבת בשעות‬
‫היום‪ ,‬לילה‪ ,‬ללא סינון של קטעי כביש בהם מספר התצפיות נמוך מ‪.300-‬‬
‫בחינת מכלול קטעי כביש ‪ TMC‬אשר כללו את ניתוח של חריגת המהירות בימי חול שעות היום מוצגת באיור ‪.21‬‬
‫קטעי הכביש בהם לא היתה חריגת מהירות של למעלה מ‪ 10-‬קמ"ש מעל המהירות המותרת בשתי התקופות )חצי‬
‫שנה ראשונה וחצי שנה עוקבת( מהווים ‪ (213) 42%‬מכלל קטעי הכביש שנבחנו בימי חול שעות היום )‪ .(502‬ב‪-‬‬
‫‪ (10) 2%‬מקטעי הכביש היתה חריגת מהירות של למעלה מ‪ 10-‬קמ"ש בשתי התקופות‪ .‬ב‪ (105) 4%-‬מקטעי‬
‫הכביש חל שיפור בחריגת המהירות‪ ,‬בהם היתה קיימת חריגה של מעלה מ‪ 10-‬קמ"ש בתקופה הראשונה )פברואר‬
‫עד יולי ‪ .(2011‬חריגה זו פחתה לפחות מ‪ 10-‬קמ"ש בתקופה העוקבת )אוגוסט ‪ -2011‬ינואר ‪ .(2012‬ב‪(16) 3%-‬‬
‫מקטעי הכביש חלה החמרה בחריגת המהירות‪ ,‬בהם היתה קיימת חריגה של פחות מ‪ 10-‬קמ"ש בתקופה הראשונה‬
‫)פברואר עד יולי ‪ .(2011‬חריגה זו עלתה ליותר מ‪ 10-‬קמ"ש בתקופה העוקבת )אוגוסט ‪ -2011‬ינואר ‪.(2012‬‬
‫‪67‬‬
‫טבלה‪ : 10‬השוואת חריגות מהירות בשתי תקופות זמן‪.‬‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )‪(Only WorkDay-Day‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫לא חרגו‬
‫חרגו‬
‫סה"כ‬
‫לא חרגו‬
‫‪213‬‬
‫‪16‬‬
‫‪229‬‬
‫חרגו‬
‫‪10‬‬
‫‪263‬‬
‫‪273‬‬
‫סה"כ‬
‫‪223‬‬
‫‪279‬‬
‫‪502‬‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫המטריצה בטבלה ‪ 10‬כוללת את קטעי הכביש בהם זמן הנסיעה הוא יום חול בשעות היום‪ ,‬ללא סינון של קטעי כביש בהם‬
‫מספר התצפיות נמוך מ‪.300-‬‬
‫‪68‬‬
‫טבלה ‪ : 11‬השוואת חריגות מהירות בשתי תקופות זמן‬
‫)ללא סינון של קטעי כביש בהם מספר התצפיות נמוך מ‪.(300-‬‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )‪(Only WorkDay-Night‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪153‬‬
‫‪15‬‬
‫‪138‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪352‬‬
‫‪335‬‬
‫‪17‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪505‬‬
‫‪350‬‬
‫‪155‬‬
‫סה"כ‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )‪(Only Friday-Day‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪196‬‬
‫‪22‬‬
‫‪174‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪309‬‬
‫‪297‬‬
‫‪12‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪505‬‬
‫‪319‬‬
‫‪186‬‬
‫סה"כ‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )‪(Only Friday-Night‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪140‬‬
‫‪22‬‬
‫‪118‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪349‬‬
‫‪316‬‬
‫‪33‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪489‬‬
‫‪338‬‬
‫‪151‬‬
‫סה"כ‬
‫לפי קטע וגם‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫לא חרגו‬
‫חרגו‬
‫סה"כ‬
‫לפי תקופת זמן )‪(Only Saturday-Day‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪191‬‬
‫‪23‬‬
‫‪168‬‬
‫‪314‬‬
‫‪300‬‬
‫‪14‬‬
‫‪505‬‬
‫‪323‬‬
‫‪182‬‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )‪(Only Saturday-Night‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪137‬‬
‫‪17‬‬
‫‪120‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪357‬‬
‫‪338‬‬
‫‪19‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪494‬‬
‫‪355‬‬
‫‪139‬‬
‫סה"כ‬
‫לפי קטע בהכללת כל הימים )‪(all days together‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪203‬‬
‫‪11‬‬
‫‪192‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪308‬‬
‫‪292‬‬
‫‪16‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪511‬‬
‫‪303‬‬
‫‪208‬‬
‫סה"כ‬
‫המטריצה בטבלה ‪ 11‬כוללת את קטעי הכביש בהם זמן הנסיעה הוא יום חול בשעות הלילה‪ .‬אחריה‪ ,‬שישי בשעות‬
‫היום‪ ,‬הלילה‪ ,‬שבת בשעות היום‪ ,‬לילה‪ ,‬ולבסוף‪ ,‬בהכללת כל זמני הנסיעה יחדיו‪.‬‬
‫‪69‬‬
‫טבלה‪ : 12‬השוואת חריגות מהירות בשתי תקופות זמן‪ ,‬בהם מספר התצפיות בכל קטע גדול מ‪300-‬‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )‪(Only WorkDay-Night‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪122‬‬
‫‪11‬‬
‫‪111‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪323‬‬
‫‪309‬‬
‫‪14‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪445‬‬
‫‪320‬‬
‫‪125‬‬
‫סה"כ‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )‪(Only Friday-Day‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪170‬‬
‫‪19‬‬
‫‪151‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪292‬‬
‫‪280‬‬
‫‪12‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪462‬‬
‫‪299‬‬
‫‪163‬‬
‫סה"כ‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )‪(Only Friday-Night‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪76‬‬
‫‪10‬‬
‫‪66‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪234‬‬
‫‪218‬‬
‫‪16‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪310‬‬
‫‪228‬‬
‫‪82‬‬
‫סה"כ‬
‫לפי קטע וגם‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫לא חרגו‬
‫חרגו‬
‫סה"כ‬
‫לפי תקופת זמן )‪(Only Saturday-Day‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪165‬‬
‫‪17‬‬
‫‪148‬‬
‫‪301‬‬
‫‪288‬‬
‫‪13‬‬
‫‪466‬‬
‫‪305‬‬
‫‪161‬‬
‫לפי קטע וגם לפי תקופת זמן )‪(Only Saturday-Night‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪73‬‬
‫‪9‬‬
‫‪64‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪272‬‬
‫‪260‬‬
‫‪12‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪345‬‬
‫‪269‬‬
‫‪76‬‬
‫סה"כ‬
‫לפי קטע בהכללת כל הימים )‪(all days together‬‬
‫תקופת זמן ‪(08/2011 - 01/2012)T1‬‬
‫סה"כ‬
‫חרגו‬
‫לא חרגו‬
‫‪193‬‬
‫‪11‬‬
‫‪182‬‬
‫לא חרגו‬
‫תקופת זמן ‪T0‬‬
‫‪307‬‬
‫‪291‬‬
‫‪16‬‬
‫חרגו‬
‫)‪(07/2011 - 02/2011‬‬
‫‪500‬‬
‫‪302‬‬
‫‪198‬‬
‫סה"כ‬
‫המטריצה בטבלה ‪ 12‬כוללת את קטעי הכביש בהם זמן הנסיעה כולל את כל תקופות הזמן בנפרד‪ .‬אחריה‪ ,‬יום חול‬
‫בשעות היום‪ ,‬לילה‪ ,‬שישי בשעות היום‪ ,‬הלילה‪ ,‬שבת בשעות היום‪ ,‬לילה‪ ,‬ולבסוף‪ ,‬בהכללת כל זמני הנסיעה יחדיו‪.‬‬
‫‪70‬‬
‫בחינה של המטריצות בניתוח הכלל מספר תצפיות גדול מ‪ 300-‬או קטן ממנו‪ ,‬מראה כי אחוזי השיפור או ההחמרה‬
‫בחריגת המהירות בתקופה הראשונה ובתקופה העוקבת נמוך מ‪ .10%-‬משמעות תוצאה זו היא כי אין שינויים‬
‫משמעותיים במגמת מהירות הנסיעה‪ .‬קטעי כביש בהם קיימת חריגת מהירות של למעלה מ‪ 10-‬קמ"ש בתקופה‬
‫הראשונה ממשיכים בחריגה זו גם בתקופה העוקבת‪ .‬קטעי כביש בהם קיימת חריגת מהירות של פחות מ‪ 10-‬קמ"ש‬
‫בתקופה הראשונה ממשיכים במהירויות נסיעה הקרובות למהירויות המותרות גם בתקופה העוקבת‪ .‬בנוסף‪,‬‬
‫תוצאות אלו נשמרות ומקבלות תוקף באי תלותם בזמן הנסיעה בשבוע שהרי בכל זמן נסיעה שנבחן אחוזי ההחמרה‬
‫או השיפור קרובים לזהים‪.‬‬
‫‪ 4.6.3‬השוואה בין שיאניות המהירות‬
‫השוואת שיאניות חריגת מהירויות לתקופה ראשונה ועוקבת מוצגת בטבלה ‪ .13‬ניתוח חריגת המהירות מהווה‬
‫ממוצע משוקלל של כל זמני התצפית בשבוע‪ ,‬הכללת הזמנים‪ .‬קטעי כביש שאינם נכללו ברשימת השיאניות‬
‫לתקופת הזמן העוקבת מופיעים כערכים חסרים‪.‬‬
‫טבלה‪ : 13‬השוואת שיאניות חריגת המהירות בין שתי תקופות‬
‫)פברואר ‪ - 2011‬יולי ‪ ,2011‬ואוגוסט ‪ - 2011‬ינואר ‪(2012‬‬
‫‪71‬‬
‫ניתן לראות כי רוב קטעי הכביש המהווים שיאניים בחריגת המהירות בתקופה ששת החודשים הראשונים שמרו על‬
‫מגמת החריגה ועל גודלה בתקופה העוקבת )חצי שנה שניה(‪ .‬ההבדלים בחריגות המהירות בין שתי התקופות‬
‫זניחים ועומדים על קילומטרים בודדים לשעה‪.‬‬
‫‪ 4.7‬השוואות לפי תקופות יום‪ ,‬סוג רכב ומהירות מותרת‬
‫הטבלאות הבאות מציגות תוצאות מפורטות לפי ‪ 6‬תקופות מדידה בת שישה חודשים כל אחת‪ .‬ששת התקופות הן‪:‬‬
‫‪ .1‬פברואר ‪ – 2011‬יולי ‪2011‬‬
‫‪ .2‬אוגוסט ‪ – 2011‬ינואר ‪2012‬‬
‫‪ .3‬פברואר ‪ – 2012‬יולי ‪2012‬‬
‫‪ .4‬אוגוסט ‪ – 2012‬ינואר ‪2013‬‬
‫‪ .5‬פברואר ‪ – 2013‬יולי ‪2013‬‬
‫‪ .6‬אוגוסט ‪ – 2013‬ינואר ‪2014‬‬
‫הטבלאות מציגות ממוצעי מהירויות לפי סוג רכב )פרטי‪ ,‬אוטובוס ומשאית(‪ ,‬לפי תקופת יום ולפי מהירות מותרת‪.‬‬
‫טבלה‪ : 14‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין פברואר ‪ 2011‬ליולי ‪2011‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪72‬‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪19.8‬‬
‫‪70.9‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪50.1‬‬
‫‪14.7‬‬
‫‪40.5‬‬
‫‪20.3‬‬
‫‪54.1‬‬
‫‪20.6‬‬
‫‪70.8‬‬
‫‪20.8‬‬
‫‪81.2‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪101.5‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪86.6‬‬
‫‪66.9‬‬
‫‪51.1‬‬
‫‪70.4‬‬
‫‪87.1‬‬
‫‪97.5‬‬
‫‪113.9‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪72.8‬‬
‫‪56.7‬‬
‫‪43.1‬‬
‫‪59.1‬‬
‫‪73.3‬‬
‫‪81.8‬‬
‫‪98.7‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪16.0‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪13.2‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪14.5‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪86.5‬‬
‫‪69.5‬‬
‫‪53.6‬‬
‫‪72.1‬‬
‫‪86.7‬‬
‫‪96.4‬‬
‫‪112.1‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪18.6‬‬
‫‪59.3‬‬
‫‪17.9‬‬
‫‪44.2‬‬
‫‪14.0‬‬
‫‪35.9‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪45.7‬‬
‫‪19.9‬‬
‫‪59.8‬‬
‫‪19.3‬‬
‫‪67.0‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪82.9‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪75.3‬‬
‫‪59.1‬‬
‫‪46.7‬‬
‫‪61.5‬‬
‫‪78.3‬‬
‫‪83.1‬‬
‫‪94.9‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪19.0‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪19.9‬‬
‫‪19.8‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪121.6‬‬
‫‪90.3‬‬
‫‪74.7‬‬
‫‪60.4‬‬
‫‪76.2‬‬
‫‪88.3‬‬
‫‪102.4‬‬
‫‪115.2‬‬
‫‪100.9‬‬
‫‪77.2‬‬
‫‪62.7‬‬
‫‪50.6‬‬
‫‪64.3‬‬
‫‪75.8‬‬
‫‪87.1‬‬
‫‪101.0‬‬
‫‪15.6‬‬
‫‪15.5‬‬
‫‪15.3‬‬
‫‪14.2‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪15.5‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪13.9‬‬
‫‪116.0‬‬
‫‪96.6‬‬
‫‪75.1‬‬
‫‪62.6‬‬
‫‪77.4‬‬
‫‪90.5‬‬
‫‪101.8‬‬
‫‪113.2‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪20.6‬‬
‫‪13.9‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪16.9‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪91.0‬‬
‫‪79.4‬‬
‫‪53.3‬‬
‫‪52.2‬‬
‫‪65.7‬‬
‫‪78.0‬‬
‫‪90.4‬‬
‫‪97.5‬‬
‫‪108.8‬‬
‫‪74.5‬‬
‫‪57.8‬‬
‫‪47.4‬‬
‫‪59.7‬‬
‫‪72.4‬‬
‫‪84.9‬‬
‫‪102.6‬‬
‫‪84.7‬‬
‫‪63.9‬‬
‫‪44.2‬‬
‫‪47.4‬‬
‫‪51.0‬‬
‫‪62.6‬‬
‫‪72.0‬‬
‫‪86.4‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬לילה‬
‫ממוצע‬
‫כללי‬
‫‪73‬‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל‬
‫הכבישים‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪17.3‬‬
‫‪110.4‬‬
‫‪19.4‬‬
‫‪72.3‬‬
‫‪19.6‬‬
‫‪54.4‬‬
‫‪14.5‬‬
‫‪44.0‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪56.6‬‬
‫‪20.6‬‬
‫‪70.4‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪82.7‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪102.0‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪123.7‬‬
‫‪89.4‬‬
‫‪70.5‬‬
‫‪54.3‬‬
‫‪72.8‬‬
‫‪90.2‬‬
‫‪98.8‬‬
‫‪114.8‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪105.8‬‬
‫‪75.0‬‬
‫‪60.9‬‬
‫‪47.1‬‬
‫‪61.9‬‬
‫‪73.9‬‬
‫‪84.7‬‬
‫‪100.5‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪15.1‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪13.3‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪13.4‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪118.2‬‬
‫‪88.4‬‬
‫‪74.8‬‬
‫‪56.7‬‬
‫‪75.1‬‬
‫‪87.7‬‬
‫‪98.7‬‬
‫‪112.2‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪16.3‬‬
‫‪86.7‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪61.6‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪49.6‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪32.7‬‬
‫‪18.0‬‬
‫‪49.0‬‬
‫‪19.4‬‬
‫‪60.7‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪69.6‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪86.3‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪98.4‬‬
‫‪78.3‬‬
‫‪62.7‬‬
‫‪46.7‬‬
‫‪64.6‬‬
‫‪81.3‬‬
‫‪85.4‬‬
‫‪98.3‬‬
‫‪110.3‬‬
‫‪75.5‬‬
‫‪56.4‬‬
‫‪44.6‬‬
‫‪59.6‬‬
‫‪75.3‬‬
‫‪85.5‬‬
‫‪102.9‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪20.7‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪19.6‬‬
‫‪19.8‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪122.9‬‬
‫‪94.9‬‬
‫‪73.5‬‬
‫‪55.9‬‬
‫‪78.3‬‬
‫‪95.0‬‬
‫‪104.3‬‬
‫‪116.0‬‬
‫‪103.8‬‬
‫‪76.0‬‬
‫‪61.6‬‬
‫‪49.0‬‬
‫‪62.8‬‬
‫‪75.7‬‬
‫‪84.8‬‬
‫‪99.4‬‬
‫‪14.7‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪13.6‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪116.8‬‬
‫‪90.3‬‬
‫‪76.3‬‬
‫‪59.7‬‬
‫‪77.4‬‬
‫‪91.1‬‬
‫‪99.0‬‬
‫‪112.6‬‬
‫‪86.5‬‬
‫‪62.1‬‬
‫‪50.9‬‬
‫‪40.0‬‬
‫‪50.0‬‬
‫‪61.7‬‬
‫‪70.5‬‬
‫‪84.7‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪17.7‬‬
‫‪16.9‬‬
‫‪12.5‬‬
‫‪17.8‬‬
‫‪18.6‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪14.2‬‬
‫‪98.7‬‬
‫‪85.8‬‬
‫‪65.1‬‬
‫‪50.4‬‬
‫‪71.9‬‬
‫‪82.3‬‬
‫‪99.8‬‬
‫‪99.6‬‬
‫‪110.9‬‬
‫‪68.2‬‬
‫‪46.3‬‬
‫‪34.9‬‬
‫‪51.4‬‬
‫‪68.8‬‬
‫‪78.2‬‬
‫‪98.9‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪20.9‬‬
‫‪21.1‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪128.4‬‬
‫‪85.0‬‬
‫‪64.3‬‬
‫‪47.6‬‬
‫‪67.6‬‬
‫‪85.7‬‬
‫‪96.7‬‬
‫‪111.4‬‬
‫‪100.3‬‬
‫‪70.4‬‬
‫‪52.0‬‬
‫‪39.6‬‬
‫‪56.3‬‬
‫‪71.8‬‬
‫‪79.0‬‬
‫‪95.5‬‬
‫‪15.7‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪15.5‬‬
‫‪12.6‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪13.7‬‬
‫‪116.3‬‬
‫‪83.7‬‬
‫‪64.5‬‬
‫‪51.9‬‬
‫‪69.8‬‬
‫‪84.5‬‬
‫‪93.1‬‬
‫‪107.6‬‬
‫‪84.7‬‬
‫‪58.2‬‬
‫‪40.4‬‬
‫‪32.1‬‬
‫‪43.8‬‬
‫‪59.4‬‬
‫‪65.9‬‬
‫‪82.4‬‬
‫‪14.0‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪14.5‬‬
‫‪18.3‬‬
‫‪20.7‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪14.8‬‬
‫‪102.2‬‬
‫‪74.7‬‬
‫‪54.7‬‬
‫‪43.1‬‬
‫‪59.7‬‬
‫‪78.8‬‬
‫‪82.0‬‬
‫‪90.6‬‬
‫‪105.3‬‬
‫‪73.8‬‬
‫‪55.8‬‬
‫‪44.5‬‬
‫‪60.0‬‬
‫‪72.1‬‬
‫‪84.1‬‬
‫‪101.8‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪20.3‬‬
‫‪15.0‬‬
‫‪19.8‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪20.9‬‬
‫‪19.4‬‬
‫‪117.7‬‬
‫‪93.9‬‬
‫‪71.9‬‬
‫‪55.0‬‬
‫‪81.3‬‬
‫‪91.6‬‬
‫‪109.6‬‬
‫‪116.4‬‬
‫‪97.8‬‬
‫‪75.1‬‬
‫‪61.7‬‬
‫‪48.0‬‬
‫‪62.9‬‬
‫‪74.5‬‬
‫‪84.0‬‬
‫‪98.3‬‬
‫‪14.4‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪13.9‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪14.4‬‬
‫‪112.7‬‬
‫‪89.3‬‬
‫‪75.1‬‬
‫‪59.2‬‬
‫‪77.1‬‬
‫‪90.0‬‬
‫‪98.1‬‬
‫‪110.9‬‬
‫‪84.1‬‬
‫‪60.2‬‬
‫‪45.7‬‬
‫‪42.3‬‬
‫‪49.4‬‬
‫‪58.7‬‬
‫‪69.1‬‬
‫‪82.6‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪18.8‬‬
‫‪20.6‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪19.5‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪90.4‬‬
‫‪80.3‬‬
‫‪64.4‬‬
‫‪50.6‬‬
‫‪67.1‬‬
‫‪80.5‬‬
‫‪86.1‬‬
‫‪93.9‬‬
‫‪110.4‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪124.6‬‬
‫‪98.6‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪114.6‬‬
‫‪83.3‬‬
‫‪15.5‬‬
‫‪95.4‬‬
‫‪72.5‬‬
‫‪19.6‬‬
‫‪90.0‬‬
‫‪74.4‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪89.1‬‬
‫‪60.8‬‬
‫‪18.3‬‬
‫‪78.9‬‬
‫טבלה‪ : 15‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין אוגוסט ‪ 2011‬לינואר ‪2012‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬יום‬
‫‪74‬‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪20.5‬‬
‫‪71.3‬‬
‫‪20.1‬‬
‫‪50.9‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪38.7‬‬
‫‪21.3‬‬
‫‪54.2‬‬
‫‪21.4‬‬
‫‪71.1‬‬
‫‪21.3‬‬
‫‪81.7‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪102.9‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪87.4‬‬
‫‪67.4‬‬
‫‪51.6‬‬
‫‪71.3‬‬
‫‪87.9‬‬
‫‪98.4‬‬
‫‪114.9‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪73.7‬‬
‫‪55.9‬‬
‫‪42.7‬‬
‫‪59.4‬‬
‫‪74.5‬‬
‫‪82.7‬‬
‫‪99.5‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪15.9‬‬
‫‪15.6‬‬
‫‪13.0‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪14.0‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪87.0‬‬
‫‪67.5‬‬
‫‪53.7‬‬
‫‪72.0‬‬
‫‪87.7‬‬
‫‪96.7‬‬
‫‪112.0‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪19.2‬‬
‫‪60.8‬‬
‫‪18.4‬‬
‫‪42.3‬‬
‫‪15.0‬‬
‫‪33.1‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪46.1‬‬
‫‪20.6‬‬
‫‪62.1‬‬
‫‪19.9‬‬
‫‪68.7‬‬
‫‪14.0‬‬
‫‪85.1‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪76.3‬‬
‫‪57.8‬‬
‫‪44.2‬‬
‫‪62.1‬‬
‫‪80.2‬‬
‫‪84.3‬‬
‫‪92.8‬‬
‫‪110.6‬‬
‫‪74.4‬‬
‫‪58.8‬‬
‫‪46.7‬‬
‫‪59.0‬‬
‫‪72.7‬‬
‫‪84.6‬‬
‫‪103.7‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪19.4‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪17.0‬‬
‫‪21.3‬‬
‫‪19.6‬‬
‫‪20.4‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪123.0‬‬
‫‪89.8‬‬
‫‪72.7‬‬
‫‪58.9‬‬
‫‪76.2‬‬
‫‪88.6‬‬
‫‪100.6‬‬
‫‪115.6‬‬
‫‪102.2‬‬
‫‪77.6‬‬
‫‪63.5‬‬
‫‪49.3‬‬
‫‪64.2‬‬
‫‪76.1‬‬
‫‪87.9‬‬
‫‪102.0‬‬
‫‪15.6‬‬
‫‪15.7‬‬
‫‪15.3‬‬
‫‪14.0‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪13.1‬‬
‫‪116.7‬‬
‫‪91.0‬‬
‫‪76.6‬‬
‫‪59.3‬‬
‫‪78.2‬‬
‫‪89.7‬‬
‫‪102.0‬‬
‫‪113.2‬‬
‫‪86.5‬‬
‫‪66.0‬‬
‫‪58.6‬‬
‫‪27.5‬‬
‫‪51.3‬‬
‫‪63.5‬‬
‫‪75.4‬‬
‫‪88.2‬‬
‫‪14.7‬‬
‫‪17.0‬‬
‫‪12.8‬‬
‫‪18.4‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪18.7‬‬
‫‪16.9‬‬
‫‪92.9‬‬
‫‪80.9‬‬
‫‪65.9‬‬
‫‪54.1‬‬
‫‪65.0‬‬
‫‪79.4‬‬
‫‪91.0‬‬
‫‪102.3‬‬
‫‪110.8‬‬
‫‪71.9‬‬
‫‪55.2‬‬
‫‪41.4‬‬
‫‪56.0‬‬
‫‪70.3‬‬
‫‪82.6‬‬
‫‪102.7‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪20.3‬‬
‫‪21.4‬‬
‫‪20.6‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪123.7‬‬
‫‪87.8‬‬
‫‪70.1‬‬
‫‪53.7‬‬
‫‪72.2‬‬
‫‪87.3‬‬
‫‪98.7‬‬
‫‪114.3‬‬
‫‪103.3‬‬
‫‪75.6‬‬
‫‪59.4‬‬
‫‪46.5‬‬
‫‪61.8‬‬
‫‪75.0‬‬
‫‪85.4‬‬
‫‪101.4‬‬
‫‪15.3‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪15.7‬‬
‫‪13.6‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪13.0‬‬
‫‪117.0‬‬
‫‪89.3‬‬
‫‪72.7‬‬
‫‪56.2‬‬
‫‪74.7‬‬
‫‪89.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪112.8‬‬
‫‪90.1‬‬
‫‪63.6‬‬
‫‪48.2‬‬
‫‪38.1‬‬
‫‪50.0‬‬
‫‪63.1‬‬
‫‪72.2‬‬
‫‪89.1‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪18.8‬‬
‫‪19.6‬‬
‫‪14.5‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪19.5‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪102.7‬‬
‫‪79.1‬‬
‫‪65.5‬‬
‫‪50.6‬‬
‫‪64.9‬‬
‫‪80.4‬‬
‫‪87.5‬‬
‫‪101.2‬‬
‫‪110.2‬‬
‫‪74.9‬‬
‫‪58.9‬‬
‫‪44.9‬‬
‫‪59.1‬‬
‫‪74.4‬‬
‫‪85.0‬‬
‫‪104.4‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪19.3‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪21.4‬‬
‫‪21.2‬‬
‫‪20.8‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪122.3‬‬
‫‪91.2‬‬
‫‪73.8‬‬
‫‪56.8‬‬
‫‪76.6‬‬
‫‪91.8‬‬
‫‪101.5‬‬
‫‪116.8‬‬
‫‪104.9‬‬
‫‪75.7‬‬
‫‪62.8‬‬
‫‪48.8‬‬
‫‪63.8‬‬
‫‪74.4‬‬
‫‪85.0‬‬
‫‪100.6‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪14.2‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪13.9‬‬
‫‪118.9‬‬
‫‪89.6‬‬
‫‪76.9‬‬
‫‪59.7‬‬
‫‪77.7‬‬
‫‪88.9‬‬
‫‪99.3‬‬
‫‪112.9‬‬
‫‪86.8‬‬
‫‪62.9‬‬
‫‪55.4‬‬
‫‪39.0‬‬
‫‪49.9‬‬
‫‪63.1‬‬
‫‪71.3‬‬
‫‪84.8‬‬
‫‪21.0‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪14.6‬‬
‫‪18.4‬‬
‫‪19.1‬‬
‫‪19.3‬‬
‫‪15.6‬‬
‫‪99.2‬‬
‫‪78.4‬‬
‫‪69.7‬‬
‫‪50.1‬‬
‫‪65.5‬‬
‫‪80.4‬‬
‫‪86.8‬‬
‫‪95.2‬‬
‫‪111.7‬‬
‫‪67.7‬‬
‫‪45.1‬‬
‫‪33.7‬‬
‫‪50.6‬‬
‫‪68.1‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪21.1‬‬
‫‪20.7‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪21.5‬‬
‫‪22.4‬‬
‫‪125.2‬‬
‫‪84.5‬‬
‫‪62.1‬‬
‫‪47.9‬‬
‫‪68.1‬‬
‫‪85.9‬‬
‫‪100.5‬‬
‫‪71.0‬‬
‫‪51.8‬‬
‫‪39.5‬‬
‫‪56.5‬‬
‫‪72.8‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪15.5‬‬
‫‪14.9‬‬
‫‪12.2‬‬
‫‪15.7‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪116.5‬‬
‫‪84.0‬‬
‫‪64.2‬‬
‫‪51.3‬‬
‫‪69.5‬‬
‫‪85.4‬‬
‫‪84.3‬‬
‫‪58.1‬‬
‫‪39.3‬‬
‫‪28.7‬‬
‫‪43.5‬‬
‫‪59.7‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪19.5‬‬
‫‪18.3‬‬
‫‪15.6‬‬
‫‪19.6‬‬
‫‪21.4‬‬
‫‪96.9‬‬
‫‪74.0‬‬
‫‪54.6‬‬
‫‪41.0‬‬
‫‪59.7‬‬
‫‪77.9‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬לילה‬
‫ממוצע‬
‫כללי‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל‬
‫הכבישים‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪16.2‬‬
‫‪13.5‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪93.6‬‬
‫‪108.1‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪20.3‬‬
‫‪66.4‬‬
‫‪14.1‬‬
‫‪82.9‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪82.5‬‬
‫‪90.1‬‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪22.1‬‬
‫‪77.9‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪94.8‬‬
‫‪111.9‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪79.9‬‬
‫‪96.2‬‬
‫‪112.8‬‬
‫‪89.1‬‬
‫‪75.7‬‬
‫‪56.7‬‬
‫‪77.2‬‬
‫‪89.2‬‬
‫‪98.0‬‬
‫‪112.1‬‬
‫‪84.1‬‬
‫‪60.4‬‬
‫‪51.8‬‬
‫‪37.3‬‬
‫‪48.7‬‬
‫‪59.3‬‬
‫‪69.5‬‬
‫‪83.0‬‬
‫‪14.5‬‬
‫‪19.6‬‬
‫‪17.9‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪19.4‬‬
‫‪21.0‬‬
‫‪20.3‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪89.9‬‬
‫‪77.1‬‬
‫‪65.7‬‬
‫‪49.8‬‬
‫‪65.2‬‬
‫‪79.1‬‬
‫‪86.0‬‬
‫‪91.8‬‬
‫‪105.6‬‬
‫‪73.6‬‬
‫‪58.6‬‬
‫‪43.6‬‬
‫‪58.5‬‬
‫‪72.2‬‬
‫‪83.4‬‬
‫‪103.5‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪21.2‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪18.0‬‬
‫‪21.5‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪22.0‬‬
‫‪17.7‬‬
‫‪118.1‬‬
‫‪90.6‬‬
‫‪73.1‬‬
‫‪56.5‬‬
‫‪75.5‬‬
‫‪91.0‬‬
‫‪100.7‬‬
‫‪116.3‬‬
‫‪98.1‬‬
‫‪75.5‬‬
‫‪62.2‬‬
‫‪47.3‬‬
‫‪63.6‬‬
‫‪74.9‬‬
‫‪84.3‬‬
‫‪99.5‬‬
‫‪14.4‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪14.2‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪14.0‬‬
‫‪83.4‬‬
‫‪17.7‬‬
‫‪93.1‬‬
‫‪110.9‬‬
‫‪18.8‬‬
‫‪124.8‬‬
‫‪100.7‬‬
‫‪15.5‬‬
‫‪116.4‬‬
‫‪61.9‬‬
‫‪18.8‬‬
‫‪77.6‬‬
‫‪72.3‬‬
‫‪20.4‬‬
‫‪88.5‬‬
‫‪74.8‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪88.3‬‬
‫טבלה ‪ : 16‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין פברואר ‪ 2012‬ליולי ‪2012‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪75‬‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪13.1‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪13.5‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪86.2‬‬
‫‪69.0‬‬
‫‪55.3‬‬
‫‪72.0‬‬
‫‪87.5‬‬
‫‪95.8‬‬
‫‪108.2‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪20.8‬‬
‫‪59.3‬‬
‫‪21.1‬‬
‫‪43.4‬‬
‫‪17.4‬‬
‫‪32.7‬‬
‫‪21.3‬‬
‫‪42.9‬‬
‫‪21.4‬‬
‫‪62.3‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪66.1‬‬
‫‪14.6‬‬
‫‪85.3‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪76.3‬‬
‫‪61.5‬‬
‫‪46.5‬‬
‫‪61.9‬‬
‫‪80.7‬‬
‫‪83.8‬‬
‫‪91.9‬‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪22.9‬‬
‫‪68.6‬‬
‫‪23.1‬‬
‫‪50.5‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪37.8‬‬
‫‪24.0‬‬
‫‪50.2‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪70.6‬‬
‫‪25.3‬‬
‫‪76.5‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪101.2‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪87.2‬‬
‫‪68.7‬‬
‫‪52.9‬‬
‫‪70.7‬‬
‫‪88.7‬‬
‫‪97.0‬‬
‫‪113.3‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪72.8‬‬
‫‪56.6‬‬
‫‪44.0‬‬
‫‪58.8‬‬
‫‪74.3‬‬
‫‪81.1‬‬
‫‪97.1‬‬
‫‪113.7‬‬
‫‪90.0‬‬
‫‪75.3‬‬
‫‪57.5‬‬
‫‪76.0‬‬
‫‪91.3‬‬
‫‪99.5‬‬
‫‪109.2‬‬
‫‪86.2‬‬
‫‪62.4‬‬
‫‪47.3‬‬
‫‪44.8‬‬
‫‪46.6‬‬
‫‪63.1‬‬
‫‪70.1‬‬
‫‪85.9‬‬
‫‪15.1‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪23.2‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪20.4‬‬
‫‪19.4‬‬
‫‪22.4‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪91.6‬‬
‫‪79.0‬‬
‫‪67.0‬‬
‫‪58.2‬‬
‫‪64.8‬‬
‫‪79.6‬‬
‫‪88.4‬‬
‫‪96.4‬‬
‫‪108.1‬‬
‫‪70.8‬‬
‫‪54.6‬‬
‫‪41.8‬‬
‫‪53.8‬‬
‫‪71.7‬‬
‫‪78.8‬‬
‫‪101.1‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪22.5‬‬
‫‪21.6‬‬
‫‪20.7‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪24.5‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪121.0‬‬
‫‪88.9‬‬
‫‪71.4‬‬
‫‪58.2‬‬
‫‪73.4‬‬
‫‪89.9‬‬
‫‪98.6‬‬
‫‪113.6‬‬
‫‪99.0‬‬
‫‪75.7‬‬
‫‪61.9‬‬
‫‪47.9‬‬
‫‪61.9‬‬
‫‪76.1‬‬
‫‪84.9‬‬
‫‪99.1‬‬
‫‪14.9‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪13.9‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪12.8‬‬
‫‪115.8‬‬
‫‪87.5‬‬
‫‪70.0‬‬
‫‪55.9‬‬
‫‪73.6‬‬
‫‪87.6‬‬
‫‪85.6‬‬
‫‪60.6‬‬
‫‪43.9‬‬
‫‪33.3‬‬
‫‪44.3‬‬
‫‪62.9‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪21.6‬‬
‫‪21.0‬‬
‫‪17.5‬‬
‫‪21.8‬‬
‫‪21.3‬‬
‫‪93.9‬‬
‫‪78.0‬‬
‫‪61.5‬‬
‫‪47.1‬‬
‫‪63.4‬‬
‫‪80.8‬‬
‫‪109.0‬‬
‫‪68.9‬‬
‫‪52.0‬‬
‫‪38.5‬‬
‫‪51.2‬‬
‫‪69.7‬‬
‫‪19.5‬‬
‫‪22.8‬‬
‫‪22.4‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪23.8‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪122.4‬‬
‫‪87.2‬‬
‫‪70.2‬‬
‫‪54.4‬‬
‫‪71.3‬‬
‫‪87.9‬‬
‫‪101.3‬‬
‫‪74.0‬‬
‫‪57.9‬‬
‫‪45.9‬‬
‫‪59.6‬‬
‫‪74.0‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪13.6‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪16.6‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬לילה‬
‫ממוצע‬
‫כללי‬
‫‪76‬‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל‬
‫הכבישים‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪25.0‬‬
‫‪77.0‬‬
‫‪18.0‬‬
‫‪101.2‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪97.1‬‬
‫‪113.2‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪83.3‬‬
‫‪99.2‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪16.8‬‬
‫‪12.4‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪97.5‬‬
‫‪108.4‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪24.0‬‬
‫‪67.3‬‬
‫‪18.8‬‬
‫‪86.3‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪85.8‬‬
‫‪98.1‬‬
‫‪108.3‬‬
‫‪71.3‬‬
‫‪53.5‬‬
‫‪40.7‬‬
‫‪52.7‬‬
‫‪73.2‬‬
‫‪79.1‬‬
‫‪101.8‬‬
‫‪19.1‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪19.9‬‬
‫‪23.6‬‬
‫‪22.3‬‬
‫‪24.6‬‬
‫‪19.1‬‬
‫‪120.5‬‬
‫‪89.5‬‬
‫‪71.6‬‬
‫‪56.1‬‬
‫‪72.2‬‬
‫‪90.8‬‬
‫‪99.1‬‬
‫‪114.8‬‬
‫‪102.2‬‬
‫‪74.0‬‬
‫‪61.1‬‬
‫‪47.4‬‬
‫‪60.5‬‬
‫‪74.1‬‬
‫‪82.6‬‬
‫‪97.4‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪15.7‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪14.4‬‬
‫‪17.4‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪13.3‬‬
‫‪114.9‬‬
‫‪87.5‬‬
‫‪75.7‬‬
‫‪59.1‬‬
‫‪74.8‬‬
‫‪88.4‬‬
‫‪96.1‬‬
‫‪108.5‬‬
‫‪87.1‬‬
‫‪60.9‬‬
‫‪48.1‬‬
‫‪33.7‬‬
‫‪45.5‬‬
‫‪63.0‬‬
‫‪69.1‬‬
‫‪86.0‬‬
‫‪17.8‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪21.1‬‬
‫‪20.3‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪95.8‬‬
‫‪77.8‬‬
‫‪63.5‬‬
‫‪50.4‬‬
‫‪64.4‬‬
‫‪81.9‬‬
‫‪86.4‬‬
‫‪91.7‬‬
‫‪108.9‬‬
‫‪66.4‬‬
‫‪46.4‬‬
‫‪36.0‬‬
‫‪48.5‬‬
‫‪68.6‬‬
‫‪74.1‬‬
‫‪98.7‬‬
‫‪19.1‬‬
‫‪22.8‬‬
‫‪22.9‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪23.2‬‬
‫‪22.8‬‬
‫‪25.3‬‬
‫‪18.0‬‬
‫‪122.5‬‬
‫‪84.8‬‬
‫‪65.4‬‬
‫‪50.7‬‬
‫‪68.4‬‬
‫‪86.5‬‬
‫‪94.5‬‬
‫‪110.9‬‬
‫‪98.2‬‬
‫‪70.7‬‬
‫‪53.0‬‬
‫‪41.4‬‬
‫‪56.7‬‬
‫‪72.8‬‬
‫‪78.7‬‬
‫‪94.6‬‬
‫‪14.5‬‬
‫‪15.6‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪13.0‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪13.0‬‬
‫‪112.5‬‬
‫‪83.4‬‬
‫‪65.2‬‬
‫‪54.5‬‬
‫‪70.4‬‬
‫‪85.2‬‬
‫‪92.7‬‬
‫‪106.0‬‬
‫‪84.7‬‬
‫‪57.6‬‬
‫‪39.9‬‬
‫‪29.7‬‬
‫‪41.1‬‬
‫‪61.0‬‬
‫‪64.1‬‬
‫‪83.5‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪20.8‬‬
‫‪21.5‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪21.0‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪14.7‬‬
‫‪90.5‬‬
‫‪74.5‬‬
‫‪58.1‬‬
‫‪43.2‬‬
‫‪60.0‬‬
‫‪79.0‬‬
‫‪82.2‬‬
‫‪90.5‬‬
‫‪104.0‬‬
‫‪70.4‬‬
‫‪54.0‬‬
‫‪41.0‬‬
‫‪53.7‬‬
‫‪72.3‬‬
‫‪77.4‬‬
‫‪100.1‬‬
‫‪18.7‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪20.6‬‬
‫‪24.1‬‬
‫‪23.4‬‬
‫‪26.1‬‬
‫‪21.5‬‬
‫‪116.7‬‬
‫‪89.6‬‬
‫‪71.8‬‬
‫‪57.1‬‬
‫‪73.8‬‬
‫‪91.4‬‬
‫‪98.7‬‬
‫‪113.9‬‬
‫‪95.6‬‬
‫‪73.7‬‬
‫‪60.4‬‬
‫‪47.6‬‬
‫‪61.0‬‬
‫‪74.0‬‬
‫‪82.1‬‬
‫‪97.0‬‬
‫‪13.9‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪14.5‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪13.5‬‬
‫‪108.8‬‬
‫‪87.2‬‬
‫‪73.1‬‬
‫‪59.2‬‬
‫‪74.9‬‬
‫‪88.5‬‬
‫‪95.6‬‬
‫‪108.5‬‬
‫‪84.7‬‬
‫‪59.2‬‬
‫‪48.1‬‬
‫‪33.9‬‬
‫‪45.0‬‬
‫‪61.2‬‬
‫‪67.4‬‬
‫‪84.5‬‬
‫‪14.5‬‬
‫‪21.2‬‬
‫‪20.3‬‬
‫‪16.9‬‬
‫‪21.1‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪90.0‬‬
‫‪77.1‬‬
‫‪65.5‬‬
‫‪48.5‬‬
‫‪64.1‬‬
‫‪81.1‬‬
‫‪85.5‬‬
‫‪90.8‬‬
‫‪108.1‬‬
‫‪21.0‬‬
‫‪122.1‬‬
‫‪97.2‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪110.4‬‬
‫‪83.9‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪89.5‬‬
‫‪69.4‬‬
‫‪22.9‬‬
‫‪87.9‬‬
‫‪73.4‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪86.9‬‬
‫‪60.0‬‬
‫‪20.8‬‬
‫‪77.1‬‬
‫טבלה‪ : 17‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין אוגוסט ‪ 2012‬לינואר ‪2013‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום‬
‫חול ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪77‬‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪16.0‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪13.2‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪17.0‬‬
‫‪13.9‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪86.1‬‬
‫‪68.3‬‬
‫‪55.3‬‬
‫‪72.7‬‬
‫‪86.7‬‬
‫‪95.9‬‬
‫‪109.8‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪21.1‬‬
‫‪60.3‬‬
‫‪21.8‬‬
‫‪43.3‬‬
‫‪17.9‬‬
‫‪31.4‬‬
‫‪21.8‬‬
‫‪43.8‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪63.6‬‬
‫‪22.9‬‬
‫‪67.1‬‬
‫‪14.8‬‬
‫‪86.3‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪76.9‬‬
‫‪61.7‬‬
‫‪46.4‬‬
‫‪63.1‬‬
‫‪81.7‬‬
‫‪84.3‬‬
‫‪92.8‬‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪23.6‬‬
‫‪68.8‬‬
‫‪23.2‬‬
‫‪50.6‬‬
‫‪19.0‬‬
‫‪38.2‬‬
‫‪24.1‬‬
‫‪50.7‬‬
‫‪23.4‬‬
‫‪70.8‬‬
‫‪26.1‬‬
‫‪76.7‬‬
‫‪19.3‬‬
‫‪102.3‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪87.7‬‬
‫‪69.2‬‬
‫‪53.3‬‬
‫‪70.9‬‬
‫‪89.2‬‬
‫‪97.8‬‬
‫‪115.1‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪72.7‬‬
‫‪56.8‬‬
‫‪44.2‬‬
‫‪59.0‬‬
‫‪73.5‬‬
‫‪81.3‬‬
‫‪97.8‬‬
‫‪114.8‬‬
‫‪90.0‬‬
‫‪77.5‬‬
‫‪60.3‬‬
‫‪76.0‬‬
‫‪90.2‬‬
‫‪100.1‬‬
‫‪111.7‬‬
‫‪86.8‬‬
‫‪63.3‬‬
‫‪46.6‬‬
‫‪31.8‬‬
‫‪48.3‬‬
‫‪63.5‬‬
‫‪71.6‬‬
‫‪87.1‬‬
‫‪15.6‬‬
‫‪21.2‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪18.8‬‬
‫‪22.3‬‬
‫‪20.4‬‬
‫‪23.4‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪92.5‬‬
‫‪81.3‬‬
‫‪65.8‬‬
‫‪49.3‬‬
‫‪68.1‬‬
‫‪81.6‬‬
‫‪90.9‬‬
‫‪103.0‬‬
‫‪108.6‬‬
‫‪70.7‬‬
‫‪54.9‬‬
‫‪41.7‬‬
‫‪53.4‬‬
‫‪71.5‬‬
‫‪79.2‬‬
‫‪101.9‬‬
‫‪20.3‬‬
‫‪23.0‬‬
‫‪22.2‬‬
‫‪21.0‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪22.3‬‬
‫‪25.3‬‬
‫‪19.4‬‬
‫‪121.9‬‬
‫‪89.5‬‬
‫‪72.3‬‬
‫‪58.6‬‬
‫‪73.3‬‬
‫‪90.0‬‬
‫‪99.9‬‬
‫‪114.8‬‬
‫‪99.3‬‬
‫‪76.1‬‬
‫‪62.6‬‬
‫‪49.1‬‬
‫‪61.7‬‬
‫‪75.7‬‬
‫‪85.5‬‬
‫‪100.4‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪14.4‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪13.3‬‬
‫‪87.5‬‬
‫‪61.3‬‬
‫‪45.1‬‬
‫‪33.4‬‬
‫‪45.5‬‬
‫‪63.1‬‬
‫‪68.8‬‬
‫‪88.1‬‬
‫‪20.8‬‬
‫‪22.2‬‬
‫‪21.8‬‬
‫‪18.4‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪22.3‬‬
‫‪24.3‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪101.2‬‬
‫‪79.7‬‬
‫‪65.3‬‬
‫‪48.6‬‬
‫‪65.6‬‬
‫‪82.3‬‬
‫‪87.7‬‬
‫‪102.0‬‬
‫‪108.4‬‬
‫‪68.9‬‬
‫‪52.0‬‬
‫‪39.6‬‬
‫‪51.2‬‬
‫‪70.0‬‬
‫‪77.1‬‬
‫‪101.7‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪23.4‬‬
‫‪22.5‬‬
‫‪19.8‬‬
‫‪24.0‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪25.8‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪121.8‬‬
‫‪87.6‬‬
‫‪70.0‬‬
‫‪54.9‬‬
‫‪71.4‬‬
‫‪88.3‬‬
‫‪98.0‬‬
‫‪114.4‬‬
‫‪102.7‬‬
‫‪73.9‬‬
‫‪58.0‬‬
‫‪46.3‬‬
‫‪59.9‬‬
‫‪73.8‬‬
‫‪83.4‬‬
‫‪99.9‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪13.4‬‬
‫‪17.5‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪17.0‬‬
‫‪12.6‬‬
‫‪117.3‬‬
‫‪87.2‬‬
‫‪70.0‬‬
‫‪55.8‬‬
‫‪73.7‬‬
‫‪87.4‬‬
‫‪97.2‬‬
‫‪109.9‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪20.4‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪17.3‬‬
‫‪21.5‬‬
‫‪20.7‬‬
‫‪22.2‬‬
‫‪15.0‬‬
‫‪99.7‬‬
‫‪78.0‬‬
‫‪66.6‬‬
‫‪46.7‬‬
‫‪65.9‬‬
‫‪82.0‬‬
‫‪86.5‬‬
‫‪93.2‬‬
‫‪108.4‬‬
‫‪71.4‬‬
‫‪53.7‬‬
‫‪41.8‬‬
‫‪54.3‬‬
‫‪72.8‬‬
‫‪79.4‬‬
‫‪102.7‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪23.4‬‬
‫‪20.4‬‬
‫‪24.6‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪25.8‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪121.1‬‬
‫‪90.6‬‬
‫‪72.2‬‬
‫‪58.0‬‬
‫‪75.0‬‬
‫‪91.8‬‬
‫‪100.5‬‬
‫‪115.5‬‬
‫‪103.7‬‬
‫‪74.0‬‬
‫‪60.1‬‬
‫‪47.8‬‬
‫‪60.7‬‬
‫‪74.5‬‬
‫‪82.4‬‬
‫‪97.9‬‬
‫‪14.1‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪15.5‬‬
‫‪17.4‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪13.7‬‬
‫‪115.9‬‬
‫‪87.7‬‬
‫‪73.7‬‬
‫‪57.9‬‬
‫‪74.9‬‬
‫‪88.9‬‬
‫‪95.9‬‬
‫‪110.3‬‬
‫‪88.7‬‬
‫‪61.3‬‬
‫‪50.2‬‬
‫‪31.5‬‬
‫‪46.5‬‬
‫‪63.4‬‬
‫‪69.5‬‬
‫‪86.6‬‬
‫‪14.8‬‬
‫‪21.1‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪21.3‬‬
‫‪22.0‬‬
‫‪91.3‬‬
‫‪74.9‬‬
‫‪60.1‬‬
‫‪44.3‬‬
‫‪60.1‬‬
‫‪79.7‬‬
‫‪109.6‬‬
‫‪66.7‬‬
‫‪47.2‬‬
‫‪36.5‬‬
‫‪48.1‬‬
‫‪69.1‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪23.2‬‬
‫‪18.4‬‬
‫‪24.0‬‬
‫‪23.2‬‬
‫‪122.8‬‬
‫‪85.5‬‬
‫‪66.3‬‬
‫‪51.1‬‬
‫‪68.6‬‬
‫‪87.3‬‬
‫‪98.4‬‬
‫‪70.5‬‬
‫‪53.7‬‬
‫‪42.3‬‬
‫‪56.4‬‬
‫‪72.4‬‬
‫‪14.8‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪13.2‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪113.5‬‬
‫‪83.7‬‬
‫‪66.2‬‬
‫‪53.5‬‬
‫‪70.0‬‬
‫‪84.8‬‬
‫‪86.0‬‬
‫‪58.1‬‬
‫‪41.8‬‬
‫‪29.9‬‬
‫‪41.4‬‬
‫‪61.8‬‬
‫תקופה‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪25.8‬‬
‫‪74.4‬‬
‫‪18.6‬‬
‫‪99.9‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪95.3‬‬
‫‪112.5‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪78.8‬‬
‫‪95.2‬‬
‫‪104.3‬‬
‫‪70.6‬‬
‫‪53.5‬‬
‫‪41.8‬‬
‫‪53.4‬‬
‫‪72.3‬‬
‫‪78.2‬‬
‫‪101.9‬‬
‫‪19.3‬‬
‫‪24.2‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪24.7‬‬
‫‪23.8‬‬
‫‪26.7‬‬
‫‪20.4‬‬
‫‪117.3‬‬
‫‪90.2‬‬
‫‪72.1‬‬
‫‪57.5‬‬
‫‪73.9‬‬
‫‪91.9‬‬
‫‪99.8‬‬
‫‪115.3‬‬
‫‪95.8‬‬
‫‪73.3‬‬
‫‪60.2‬‬
‫‪46.9‬‬
‫‪60.5‬‬
‫‪73.6‬‬
‫‪81.8‬‬
‫‪97.3‬‬
‫‪14.2‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪16.9‬‬
‫‪13.9‬‬
‫‪17.5‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪16.3‬‬
‫‪13.8‬‬
‫‪110‬‬
‫‪108.7‬‬
‫‪20.6‬‬
‫‪122.5‬‬
‫‪97.0‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪109.9‬‬
‫כל הכבישים‬
‫‪69.5‬‬
‫‪23.5‬‬
‫‪88.5‬‬
‫‪73.4‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪86.9‬‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום‬
‫חול ‪-‬‬
‫לילה‬
‫ממוצע‬
‫כללי‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪16.8‬‬
‫‪13.3‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪93.3‬‬
‫‪106.8‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪22.9‬‬
‫‪64.6‬‬
‫‪14.7‬‬
‫‪84.4‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪82.4‬‬
‫‪90.9‬‬
‫‪109.9‬‬
‫‪86.8‬‬
‫‪74.2‬‬
‫‪56.4‬‬
‫‪74.7‬‬
‫‪87.9‬‬
‫‪95.5‬‬
‫‪110.0‬‬
‫‪85.0‬‬
‫‪59.9‬‬
‫‪48.0‬‬
‫‪32.3‬‬
‫‪45.3‬‬
‫‪62.4‬‬
‫‪67.7‬‬
‫‪85.6‬‬
‫‪15.0‬‬
‫‪21.3‬‬
‫‪22.2‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪22.0‬‬
‫‪21.5‬‬
‫‪23.1‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪90.4‬‬
‫‪77.4‬‬
‫‪66.8‬‬
‫‪46.4‬‬
‫‪64.8‬‬
‫‪81.2‬‬
‫‪85.7‬‬
‫‪92.1‬‬
‫‪84.3‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪90.8‬‬
‫‪60.7‬‬
‫‪21.2‬‬
‫‪78.0‬‬
‫טבלה ‪ : 18‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין פברואר ‪ 2013‬ליולי ‪2013‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪78‬‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪22.1‬‬
‫‪59.2‬‬
‫‪24.3‬‬
‫‪40.8‬‬
‫‪17.8‬‬
‫‪33.3‬‬
‫‪23.1‬‬
‫‪41.8‬‬
‫‪22.5‬‬
‫‪62.9‬‬
‫‪23.9‬‬
‫‪66.5‬‬
‫‪14.7‬‬
‫‪87.2‬‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪24.5‬‬
‫‪67.5‬‬
‫‪25.4‬‬
‫‪47.8‬‬
‫‪21.4‬‬
‫‪36.6‬‬
‫‪25.5‬‬
‫‪48.5‬‬
‫‪24.1‬‬
‫‪69.7‬‬
‫‪27.1‬‬
‫‪75.5‬‬
‫‪18.7‬‬
‫‪103.7‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪87.6‬‬
‫‪69.0‬‬
‫‪54.7‬‬
‫‪70.5‬‬
‫‪89.0‬‬
‫‪98.0‬‬
‫‪116.0‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪70.8‬‬
‫‪56.1‬‬
‫‪44.3‬‬
‫‪56.7‬‬
‫‪70.8‬‬
‫‪80.1‬‬
‫‪98.8‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪17.6‬‬
‫‪18.3‬‬
‫‪13.8‬‬
‫‪18.3‬‬
‫‪17.8‬‬
‫‪18.7‬‬
‫‪14.4‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪77.0‬‬
‫‪63.3‬‬
‫‪50.5‬‬
‫‪63.7‬‬
‫‪81.2‬‬
‫‪84.5‬‬
‫‪92.8‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪86.0‬‬
‫‪68.5‬‬
‫‪54.8‬‬
‫‪71.8‬‬
‫‪86.2‬‬
‫‪96.1‬‬
‫‪110.3‬‬
‫‪17.0‬‬
‫‪21.3‬‬
‫‪22.4‬‬
‫‪21.1‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪16.9‬‬
‫‪97.9‬‬
‫‪80.1‬‬
‫‪66.1‬‬
‫‪55.0‬‬
‫‪64.4‬‬
‫‪82.7‬‬
‫‪88.8‬‬
‫‪99.3‬‬
‫‪110.4‬‬
‫‪69.3‬‬
‫‪51.0‬‬
‫‪39.6‬‬
‫‪51.1‬‬
‫‪68.9‬‬
‫‪78.8‬‬
‫‪103.3‬‬
‫‪19.5‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪24.7‬‬
‫‪23.0‬‬
‫‪25.6‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪25.9‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪123.0‬‬
‫‪89.8‬‬
‫‪71.3‬‬
‫‪59.2‬‬
‫‪72.8‬‬
‫‪90.6‬‬
‫‪100.3‬‬
‫‪116.3‬‬
‫‪102.7‬‬
‫‪71.0‬‬
‫‪61.0‬‬
‫‪49.6‬‬
‫‪59.9‬‬
‫‪63.0‬‬
‫‪84.1‬‬
‫‪102.6‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪17.4‬‬
‫‪15.5‬‬
‫‪18.6‬‬
‫‪14.8‬‬
‫‪17.6‬‬
‫‪13.1‬‬
‫‪116.7‬‬
‫‪89.3‬‬
‫‪76.2‬‬
‫‪61.3‬‬
‫‪76.1‬‬
‫‪88.4‬‬
‫‪99.5‬‬
‫‪113.9‬‬
‫‪88.7‬‬
‫‪60.6‬‬
‫‪46.8‬‬
‫‪33.2‬‬
‫‪43.8‬‬
‫‪60.3‬‬
‫‪70.0‬‬
‫‪89.5‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪23.1‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪18.7‬‬
‫‪24.6‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪106.8‬‬
‫‪79.5‬‬
‫‪64.3‬‬
‫‪50.3‬‬
‫‪65.4‬‬
‫‪81.7‬‬
‫‪110.4‬‬
‫‪67.8‬‬
‫‪49.0‬‬
‫‪35.7‬‬
‫‪48.6‬‬
‫‪69.4‬‬
‫‪20.1‬‬
‫‪24.3‬‬
‫‪25.5‬‬
‫‪22.0‬‬
‫‪25.4‬‬
‫‪24.1‬‬
‫‪123.7‬‬
‫‪87.7‬‬
‫‪70.1‬‬
‫‪55.1‬‬
‫‪70.5‬‬
‫‪88.7‬‬
‫‪103.1‬‬
‫‪71.1‬‬
‫‪57.0‬‬
‫‪45.5‬‬
‫‪55.4‬‬
‫‪69.8‬‬
‫‪14.2‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪18.7‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪19.9‬‬
‫‪18.6‬‬
‫‪116.2‬‬
‫‪86.8‬‬
‫‪71.3‬‬
‫‪56.6‬‬
‫‪73.0‬‬
‫‪86.1‬‬
‫‪93.2‬‬
‫‪60.4‬‬
‫‪42.6‬‬
‫‪34.8‬‬
‫‪43.4‬‬
‫‪63.1‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬לילה‬
‫ממוצע‬
‫כללי‬
‫‪79‬‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל‬
‫הכבישים‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪26.6‬‬
‫‪76.1‬‬
‫‪18.7‬‬
‫‪103.4‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪98.3‬‬
‫‪115.7‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪81.6‬‬
‫‪101.5‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪18.9‬‬
‫‪13.3‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪97.2‬‬
‫‪111.5‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪25.2‬‬
‫‪68.0‬‬
‫‪17.4‬‬
‫‪89.8‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪87.6‬‬
‫‪101.7‬‬
‫‪110.4‬‬
‫‪69.6‬‬
‫‪50.7‬‬
‫‪38.3‬‬
‫‪51.2‬‬
‫‪70.1‬‬
‫‪78.6‬‬
‫‪105.0‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪24.0‬‬
‫‪25.5‬‬
‫‪22.8‬‬
‫‪26.0‬‬
‫‪22.9‬‬
‫‪26.6‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪122.5‬‬
‫‪90.5‬‬
‫‪71.6‬‬
‫‪58.4‬‬
‫‪73.7‬‬
‫‪91.5‬‬
‫‪100.9‬‬
‫‪117.6‬‬
‫‪103.4‬‬
‫‪70.6‬‬
‫‪57.7‬‬
‫‪44.2‬‬
‫‪56.2‬‬
‫‪68.0‬‬
‫‪80.8‬‬
‫‪98.5‬‬
‫‪14.9‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪19.1‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪18.6‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪14.0‬‬
‫‪116.2‬‬
‫‪87.3‬‬
‫‪73.5‬‬
‫‪53.9‬‬
‫‪73.3‬‬
‫‪87.5‬‬
‫‪96.2‬‬
‫‪110.7‬‬
‫‪90.7‬‬
‫‪60.1‬‬
‫‪47.3‬‬
‫‪26.8‬‬
‫‪43.5‬‬
‫‪61.2‬‬
‫‪69.2‬‬
‫‪88.4‬‬
‫‪18.6‬‬
‫‪20.9‬‬
‫‪22.0‬‬
‫‪19.9‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪20.5‬‬
‫‪22.8‬‬
‫‪13.7‬‬
‫‪104.0‬‬
‫‪78.3‬‬
‫‪66.6‬‬
‫‪46.3‬‬
‫‪64.7‬‬
‫‪82.1‬‬
‫‪86.3‬‬
‫‪93.4‬‬
‫‪111.9‬‬
‫‪65.7‬‬
‫‪45.2‬‬
‫‪35.8‬‬
‫‪46.6‬‬
‫‪68.2‬‬
‫‪73.8‬‬
‫‪101.3‬‬
‫‪18.6‬‬
‫‪24.2‬‬
‫‪25.7‬‬
‫‪21.2‬‬
‫‪25.3‬‬
‫‪24.1‬‬
‫‪26.6‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪124.7‬‬
‫‪85.7‬‬
‫‪67.3‬‬
‫‪54.9‬‬
‫‪68.8‬‬
‫‪87.4‬‬
‫‪95.8‬‬
‫‪114.0‬‬
‫‪101.0‬‬
‫‪68.7‬‬
‫‪53.8‬‬
‫‪42.3‬‬
‫‪53.4‬‬
‫‪69.9‬‬
‫‪77.4‬‬
‫‪95.6‬‬
‫‪15.0‬‬
‫‪17.5‬‬
‫‪18.3‬‬
‫‪14.9‬‬
‫‪18.8‬‬
‫‪17.9‬‬
‫‪18.4‬‬
‫‪13.6‬‬
‫‪114.7‬‬
‫‪83.2‬‬
‫‪67.8‬‬
‫‪53.2‬‬
‫‪69.2‬‬
‫‪83.8‬‬
‫‪93.0‬‬
‫‪106.9‬‬
‫‪88.1‬‬
‫‪57.7‬‬
‫‪38.5‬‬
‫‪24.7‬‬
‫‪40.0‬‬
‫‪61.5‬‬
‫‪64.6‬‬
‫‪85.9‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪22.0‬‬
‫‪23.5‬‬
‫‪19.5‬‬
‫‪23.1‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪23.9‬‬
‫‪14.8‬‬
‫‪92.0‬‬
‫‪75.4‬‬
‫‪61.0‬‬
‫‪51.4‬‬
‫‪60.9‬‬
‫‪79.9‬‬
‫‪82.9‬‬
‫‪91.2‬‬
‫‪106.6‬‬
‫‪69.7‬‬
‫‪49.5‬‬
‫‪38.7‬‬
‫‪50.9‬‬
‫‪71.1‬‬
‫‪78.3‬‬
‫‪104.2‬‬
‫‪18.6‬‬
‫‪24.5‬‬
‫‪26.2‬‬
‫‪22.8‬‬
‫‪25.8‬‬
‫‪23.9‬‬
‫‪26.7‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪118.8‬‬
‫‪90.5‬‬
‫‪71.2‬‬
‫‪58.5‬‬
‫‪72.9‬‬
‫‪92.7‬‬
‫‪100.2‬‬
‫‪117.3‬‬
‫‪97.8‬‬
‫‪71.8‬‬
‫‪58.2‬‬
‫‪45.3‬‬
‫‪57.4‬‬
‫‪71.3‬‬
‫‪81.1‬‬
‫‪98.1‬‬
‫‪14.5‬‬
‫‪17.3‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪19.0‬‬
‫‪17.6‬‬
‫‪17.7‬‬
‫‪14.4‬‬
‫‪111.6‬‬
‫‪86.9‬‬
‫‪71.8‬‬
‫‪58.2‬‬
‫‪73.4‬‬
‫‪87.8‬‬
‫‪95.4‬‬
‫‪111.1‬‬
‫‪87.3‬‬
‫‪59.6‬‬
‫‪45.7‬‬
‫‪29.2‬‬
‫‪42.4‬‬
‫‪62.6‬‬
‫‪68.2‬‬
‫‪86.8‬‬
‫‪15.2‬‬
‫‪21.9‬‬
‫‪23.5‬‬
‫‪19.3‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪22.1‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪14.7‬‬
‫‪92.4‬‬
‫‪77.6‬‬
‫‪65.8‬‬
‫‪46.1‬‬
‫‪64.1‬‬
‫‪82.5‬‬
‫‪85.4‬‬
‫‪91.3‬‬
‫‪111.0‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪124.5‬‬
‫‪99.8‬‬
‫‪15.5‬‬
‫‪114.0‬‬
‫‪86.7‬‬
‫‪16.5‬‬
‫‪91.0‬‬
‫‪68.3‬‬
‫‪24.2‬‬
‫‪88.6‬‬
‫‪70.7‬‬
‫‪17.3‬‬
‫‪86.6‬‬
‫‪59.6‬‬
‫‪21.9‬‬
‫‪78.0‬‬
‫טבלה ‪ : 19‬נתוני מהירויות לפי סוג רכב‪ ,‬תקופת יום ומהירות מותרת – תקופה בין אוגוסט ‪ 2013‬לינואר ‪2014‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שישי‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫יום‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫שבת ‪-‬‬
‫לילה‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬יום‬
‫‪80‬‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪23.9‬‬
‫‪67.8‬‬
‫‪25.2‬‬
‫‪45.3‬‬
‫‪21.0‬‬
‫‪34.7‬‬
‫‪25.3‬‬
‫‪48.8‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪69.2‬‬
‫‪26.3‬‬
‫‪76.4‬‬
‫‪18.4‬‬
‫‪104.9‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪87.5‬‬
‫‪67.3‬‬
‫‪53.0‬‬
‫‪70.4‬‬
‫‪88.6‬‬
‫‪98.3‬‬
‫‪117.2‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪71.5‬‬
‫‪55.1‬‬
‫‪43.9‬‬
‫‪56.6‬‬
‫‪72.0‬‬
‫‪80.6‬‬
‫‪99.5‬‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪17.0‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪13.8‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪17.0‬‬
‫‪18.0‬‬
‫‪14.5‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪85.8‬‬
‫‪69.9‬‬
‫‪56.4‬‬
‫‪71.2‬‬
‫‪86.5‬‬
‫‪95.6‬‬
‫‪112.8‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪21.6‬‬
‫‪60.2‬‬
‫‪23.5‬‬
‫‪40.6‬‬
‫‪18.7‬‬
‫‪31.4‬‬
‫‪23.2‬‬
‫‪42.4‬‬
‫‪21.9‬‬
‫‪63.4‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪67.7‬‬
‫‪14.4‬‬
‫‪88.1‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪77.3‬‬
‫‪64.3‬‬
‫‪48.6‬‬
‫‪63.5‬‬
‫‪81.5‬‬
‫‪84.7‬‬
‫‪93.7‬‬
‫‪112.5‬‬
‫‪69.0‬‬
‫‪49.4‬‬
‫‪38.8‬‬
‫‪50.7‬‬
‫‪68.0‬‬
‫‪78.9‬‬
‫‪103.5‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪23.0‬‬
‫‪24.9‬‬
‫‪22.9‬‬
‫‪25.0‬‬
‫‪21.9‬‬
‫‪25.1‬‬
‫‪19.3‬‬
‫‪124.1‬‬
‫‪89.2‬‬
‫‪69.9‬‬
‫‪58.1‬‬
‫‪71.6‬‬
‫‪89.7‬‬
‫‪99.8‬‬
‫‪116.2‬‬
‫‪103.2‬‬
‫‪72.1‬‬
‫‪61.0‬‬
‫‪48.7‬‬
‫‪60.7‬‬
‫‪64.8‬‬
‫‪85.3‬‬
‫‪102.1‬‬
‫‪15.8‬‬
‫‪15.7‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪17.7‬‬
‫‪14.1‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪13.4‬‬
‫‪118.3‬‬
‫‪90.3‬‬
‫‪77.4‬‬
‫‪61.2‬‬
‫‪76.5‬‬
‫‪89.1‬‬
‫‪101.1‬‬
‫‪113.4‬‬
‫‪89.7‬‬
‫‪59.4‬‬
‫‪43.0‬‬
‫‪25.9‬‬
‫‪43.4‬‬
‫‪55.3‬‬
‫‪70.7‬‬
‫‪92.0‬‬
‫‪15.9‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪23.8‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪17.5‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪17.4‬‬
‫‪97.4‬‬
‫‪80.1‬‬
‫‪60.4‬‬
‫‪46.4‬‬
‫‪66.1‬‬
‫‪79.8‬‬
‫‪90.0‬‬
‫‪104.7‬‬
‫‪111.5‬‬
‫‪68.0‬‬
‫‪47.7‬‬
‫‪36.1‬‬
‫‪48.4‬‬
‫‪69.1‬‬
‫‪76.8‬‬
‫‪104.0‬‬
‫‪18.7‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪24.8‬‬
‫‪22.3‬‬
‫‪24.6‬‬
‫‪23.8‬‬
‫‪25.7‬‬
‫‪17.7‬‬
‫‪124.0‬‬
‫‪87.5‬‬
‫‪68.9‬‬
‫‪54.8‬‬
‫‪69.7‬‬
‫‪88.3‬‬
‫‪98.3‬‬
‫‪115.9‬‬
‫‪104.1‬‬
‫‪72.6‬‬
‫‪56.8‬‬
‫‪45.1‬‬
‫‪57.5‬‬
‫‪71.6‬‬
‫‪82.8‬‬
‫‪102.2‬‬
‫‪14.8‬‬
‫‪17.0‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪14.9‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪17.3‬‬
‫‪17.8‬‬
‫‪13.4‬‬
‫‪116.9‬‬
‫‪86.9‬‬
‫‪71.4‬‬
‫‪54.3‬‬
‫‪72.3‬‬
‫‪86.9‬‬
‫‪97.2‬‬
‫‪113.7‬‬
‫‪93.7‬‬
‫‪61.3‬‬
‫‪38.2‬‬
‫‪34.1‬‬
‫‪43.2‬‬
‫‪62.4‬‬
‫‪69.7‬‬
‫‪91.7‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪22.4‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪24.7‬‬
‫‪18.5‬‬
‫‪107.9‬‬
‫‪80.6‬‬
‫‪61.1‬‬
‫‪54.9‬‬
‫‪65.0‬‬
‫‪82.4‬‬
‫‪89.2‬‬
‫‪104.8‬‬
‫‪111.8‬‬
‫‪70.0‬‬
‫‪49.0‬‬
‫‪38.3‬‬
‫‪52.0‬‬
‫‪70.5‬‬
‫‪79.1‬‬
‫‪105.5‬‬
‫‪17.5‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪25.8‬‬
‫‪22.2‬‬
‫‪25.0‬‬
‫‪22.3‬‬
‫‪25.4‬‬
‫‪18.3‬‬
‫‪123.3‬‬
‫‪90.1‬‬
‫‪70.1‬‬
‫‪57.2‬‬
‫‪73.6‬‬
‫‪91.3‬‬
‫‪100.1‬‬
‫‪117.8‬‬
‫‪105.8‬‬
‫‪72.6‬‬
‫‪57.3‬‬
‫‪47.4‬‬
‫‪59.3‬‬
‫‪71.5‬‬
‫‪82.3‬‬
‫‪98.8‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪16.6‬‬
‫‪18.8‬‬
‫‪14.8‬‬
‫‪18.0‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪17.3‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪118.2‬‬
‫‪87.9‬‬
‫‪72.9‬‬
‫‪59.8‬‬
‫‪75.4‬‬
‫‪88.2‬‬
‫‪97.1‬‬
‫‪110.9‬‬
‫‪92.5‬‬
‫‪60.8‬‬
‫‪46.1‬‬
‫‪31.9‬‬
‫‪42.9‬‬
‫‪61.6‬‬
‫‪70.2‬‬
‫‪88.7‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪20.4‬‬
‫‪21.9‬‬
‫‪21.5‬‬
‫‪22.8‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪22.0‬‬
‫‪12.5‬‬
‫‪104.7‬‬
‫‪78.8‬‬
‫‪65.7‬‬
‫‪53.3‬‬
‫‪64.7‬‬
‫‪83.2‬‬
‫‪86.7‬‬
‫‪93.5‬‬
‫‪112.0‬‬
‫‪65.5‬‬
‫‪43.2‬‬
‫‪35.5‬‬
‫‪46.3‬‬
‫‪67.8‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪23.9‬‬
‫‪25.7‬‬
‫‪20.9‬‬
‫‪24.8‬‬
‫‪23.9‬‬
‫‪124.9‬‬
‫‪85.2‬‬
‫‪66.0‬‬
‫‪51.3‬‬
‫‪67.9‬‬
‫‪86.7‬‬
‫‪101.2‬‬
‫‪68.8‬‬
‫‪52.5‬‬
‫‪38.6‬‬
‫‪53.7‬‬
‫‪70.4‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪18.1‬‬
‫‪15.3‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪116.0‬‬
‫‪83.1‬‬
‫‪68.4‬‬
‫‪53.9‬‬
‫‪69.2‬‬
‫‪84.0‬‬
‫‪89.0‬‬
‫‪57.8‬‬
‫‪36.7‬‬
‫‪29.1‬‬
‫‪39.7‬‬
‫‪61.6‬‬
‫‪13.7‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪22.9‬‬
‫‪21.6‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪22.5‬‬
‫‪92.1‬‬
‫‪75.0‬‬
‫‪57.9‬‬
‫‪49.9‬‬
‫‪60.2‬‬
‫‪79.5‬‬
‫תקופה‬
‫מהירות‬
‫מותרת‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל הכבישים‬
‫יום חול‬
‫‪ -‬לילה‬
‫ממוצע‬
‫כללי‬
‫‪50‬‬
‫‪60‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪100‬‬
‫‪110‬‬
‫כל‬
‫הכבישים‬
‫אוטובוס‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪18.1‬‬
‫‪14.0‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪92.3‬‬
‫‪108.2‬‬
‫משאית‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪23.4‬‬
‫‪64.7‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪86.5‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪82.4‬‬
‫‪91.3‬‬
‫רכב פרטי‬
‫סטית‬
‫מהירות‬
‫תקן‬
‫ממוצעת‬
‫‪26.3‬‬
‫‪73.5‬‬
‫‪18.0‬‬
‫‪102.4‬‬
‫אחוזון‬
‫‪85‬‬
‫‪95.4‬‬
‫‪114.9‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪77.2‬‬
‫‪96.1‬‬
‫‪112.2‬‬
‫‪87.6‬‬
‫‪71.7‬‬
‫‪60.3‬‬
‫‪73.9‬‬
‫‪87.8‬‬
‫‪97.4‬‬
‫‪110.5‬‬
‫‪87.9‬‬
‫‪60.2‬‬
‫‪44.3‬‬
‫‪31.0‬‬
‫‪42.9‬‬
‫‪62.2‬‬
‫‪69.3‬‬
‫‪87.6‬‬
‫‪14.0‬‬
‫‪21.4‬‬
‫‪23.8‬‬
‫‪20.4‬‬
‫‪23.1‬‬
‫‪21.7‬‬
‫‪22.7‬‬
‫‪14.0‬‬
‫‪91.9‬‬
‫‪77.9‬‬
‫‪65.9‬‬
‫‪49.1‬‬
‫‪64.3‬‬
‫‪81.9‬‬
‫‪86.0‬‬
‫‪92.4‬‬
‫‪107.4‬‬
‫‪69.9‬‬
‫‪47.6‬‬
‫‪38.2‬‬
‫‪51.4‬‬
‫‪70.3‬‬
‫‪78.7‬‬
‫‪105.4‬‬
‫‪17.7‬‬
‫‪24.0‬‬
‫‪25.9‬‬
‫‪22.5‬‬
‫‪25.4‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪26.0‬‬
‫‪19.1‬‬
‫‪119.1‬‬
‫‪89.9‬‬
‫‪69.5‬‬
‫‪56.9‬‬
‫‪73.1‬‬
‫‪91.0‬‬
‫‪100.3‬‬
‫‪117.6‬‬
‫‪98.0‬‬
‫‪72.5‬‬
‫‪56.7‬‬
‫‪47.5‬‬
‫‪58.8‬‬
‫‪72.7‬‬
‫‪81.4‬‬
‫‪98.2‬‬
‫‪14.8‬‬
‫‪16.9‬‬
‫‪17.9‬‬
‫‪15.7‬‬
‫‪18.4‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪88.2‬‬
‫‪14.3‬‬
‫‪91.8‬‬
‫‪112.7‬‬
‫‪18.8‬‬
‫‪125.3‬‬
‫‪100.1‬‬
‫‪15.1‬‬
‫‪114.1‬‬
‫‪60.0‬‬
‫‪21.2‬‬
‫‪78.3‬‬
‫‪68.4‬‬
‫‪23.6‬‬
‫‪88.2‬‬
‫‪71.7‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪86.9‬‬
‫איור ‪ 34‬להלן משווה את המהירויות הממוצעות ואת האחוזון ה‪ 85-‬בין ‪ 6‬התקופות השונות‪ ,‬במשך ‪ 3‬שנים‪,‬‬
‫מפברואר ‪ 2011‬עד ינואר ‪ ,2014‬עבור כלי רכב פרטיים‪ ,‬אוטובוסים ומשאיות‪ .‬במיוחד בולטת הירידה‬
‫המשמעותית במהירות הממוצעת של כלי רכב פרטיים מ‪ 72.5-‬קמ"ש בתחילת התקופה ל‪ 68.4-‬קמ"ש בסופה‪.‬‬
‫הסבר אפשרי לירידה זו הוא תחילת הצבת מצלמות מהירות בכבישים הבין‪-‬עירוניים והפרסום הרב שניתן לנושא‬
‫בתקשורת‪ .‬בפרט – בחודש פברואר ‪ 2012‬הופעל פילוט מצלמות המהירות וניתנו דוחות אזהרה‪ ,‬והחל מחודש‬
‫מרץ ‪ 2012‬התחילה הפעלתן המבצעית‪ .‬פריסת עמדות המצלמות המשיכה לאורך כל ‪ 6‬תקופות המחקר וגדלה מ‪-‬‬
‫‪ 34‬עמדות בסוף שנת ‪ 2011‬ל‪ 112-‬בסוף שנת ‪ .2013‬אכן‪ ,‬כל המדדים עבור שלושת סוגי הרכבים מראים ירידה‬
‫במהלך ‪ 3‬השנים‪ .‬בפרט מדאיגה התנהגות האוטובוסים אשר מהירות הנסיעה הממוצעת שלהם גבוהה אפילו משל‬
‫הרכבים הפרטיים‪ .‬בהקשר זה חשוב לזכור כי על אוטובוסים חלה מגבלת מהירות גלובלית של לא יותר מ‪110-‬‬
‫קמ"ש‪.‬‬
‫‪81‬‬
‫‪Feb11-Jul11‬‬
‫‪Aug11-Jan12‬‬
‫‪Feb12-Jul12‬‬
‫‪Aug12-Jan13‬‬
‫‪Feb13-Jul13‬‬
‫‪Aug13-Jan14‬‬
‫‪Truck - 85%‬‬
‫‪Speed‬‬
‫‪Truck - Avg.‬‬
‫‪Speed‬‬
‫‪Bus - 85%‬‬
‫‪Speed‬‬
‫‪Bus - Avg.‬‬
‫‪Speed‬‬
‫‪Car - 85%‬‬
‫‪Speed‬‬
‫‪Car- Avg.‬‬
‫‪Speed‬‬
‫איור ‪ : 34‬השוואת מהירויות ממוצעות ואחוזון ‪ 85‬בין ‪ 6‬תקופות המדידה‪ ,‬בכל הכבישים‪ ,‬לפי סוג רכב‬
‫‪ 4.8‬סיכום – ניטור מהירויות‬
‫פרק זה תיאר בניית התשתית המאפשרת ניתוח מהירויות ברמה הארצית‪ .‬הפרק הציג תוצאות נבחרות‪ ,‬אשר יסייעו‬
‫בניטור מהירויות ומהווים כלי תומך החלטה‪ .‬להלן סיכום של המסקנות העיקריות‪:‬‬
‫‪-‬‬
‫מקור הנתונים‪ :‬ניתן להשתמש באוסף תצפיות ‪ GPS‬לחישוב מהירויות בכבישים‪ ,‬בתנאי שמספר‬
‫התצפיות מספיק גדול‪ .‬על מנת להקטין שונות ולקבל אומדים מייצגים‪ ,‬מומלץ לאסוף לפחות ‪ 300‬תצפיות‬
‫לכל קטע דרך‪.‬‬
‫‪-‬‬
‫ייצוג הנתונים‪ :‬תוצאות ניתוח השוואתי לנתוני גלאים של נתיבי איילון מראות כי קיימת התאמה טובה בין‬
‫נתוני דסל לבין נתוני נתיבי איילון‪.‬‬
‫‪-‬‬
‫מתודולוגיה‪ :‬המחקר מתייחס למהירות ממוצעת בקטעי דרך‪ ,‬ללא השפעת הצמתים‪ .‬הניתוח נעשה‬
‫לתקופות יום שונות‪ ,‬לשעות ללא עומסי תנועה‪ .‬עיקר הניתוח התייחס למהירות נסיעה בכלי רכב פרטיים‪.‬‬
‫‪-‬‬
‫‪82‬‬
‫בסיס גיאוגרפי‪ :‬המחקר מתייחס לרשת ‪ ,TMC‬אשר מתייחסת בעיקר לכבישים בין עירוניים‪.‬‬
‫‪-‬‬
‫תוצאות‪ :‬התוצאות מראות בבירור כי ברוב הכבישים בארץ‪ ,‬כ‪ 50% -‬מהנהגים בכלי רכב פרטיים נוסעים‬
‫מעל המהירות המותרת‪ .‬אחוז זה גבוה יותר בסופי שבוע לעומת אמצע השבוע )לאחר ניכוי השעות‬
‫העמוסות(‪.‬‬
‫‪-‬‬
‫חריגות מהירות ברכב פרטי‪ :‬לכל קטע ברשת ‪ ,TMC‬חושב הפער בין אחוזון ‪ 85‬של המהירות לבין‬
‫המהירות המותרת‪ .‬שיאי החריגות ברוב הקטעים‪ ,‬בפרט באזור המרכז‪ ,‬מתייחסים לכבישים דו‪-‬מסלוליים‬
‫רב‪-‬נתיביים‪.‬‬
‫‪-‬‬
‫חריגות אוטובוסים ומשאיות‪ :‬פרק זה מציג את החריגות על בסיס המהירות המותרת ברכב פרטי‪ ,‬לכן יש‬
‫לבצע מחקר המשך כדי לבחון את המהירות המותרת וגם מהימנות התוצאות‪.‬‬
‫‪-‬‬
‫במהלך ששת תקופות המחקר )‪ 3‬שנים‪ :‬מפברואר ‪ 2011‬עד ינואר ‪ (2014‬ניכרת ירידה בכל המדדים של‬
‫המהירות שנבדקו )בפרט‪ :‬מהירות ממוצעת ואחוזון ‪ .(85‬יתכן שניתן לשיך ירידה זו לתחילת הכנסת‬
‫מצלמות מהירות לפעולה ברשת הכבישים הבינעירונית‪.‬‬
‫‪83‬‬
‫‪ 5‬הקשר בין מהירות ותאונות בעשרת הכבישים האדומים‬
‫פרק זה מתאר ניתוח של מהירויות הנסיעה בקטעי כבישים אדומים‪ ,‬באמצעות שכבות מידע קיימות ושכבות‬
‫נוספות שנקלטו במסגרת המחקר‪ .‬הפרק כולל ניתוח מפורט של קטעי כבישים אדומים והשוואתם לקטעי ביקורת‪.‬‬
‫הניתוחים שבוצעו בעזרת המערכת כללו בחינת חריגת המהירות‪ ,‬בחינת הומוגניות של מאפייני המהירות‪ ,‬ובחינת‬
‫התאונות בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‪.‬‬
‫‪ 5.1‬רשימת הכבישים האדומים‬
‫רשימת קטעי הכביש המוגדרים ככבישים אדומים התקבלה מאור ירוק‪ .‬רשימה זו המוצגת בטבלה‪ 3‬כוללת עשרה‬
‫קטעי כביש באורכים שונים ומאפיינים שונים‪.‬‬
‫טבלה‪ : 20‬רשימת כבישים אדומים‬
‫ספ'‬
‫כביש מספר‬
‫קטע דרך‬
‫ציון אבן דרך‬
‫אורך בק"מ‬
‫‪1‬‬
‫כביש ‪4‬‬
‫פורידיס עד טירת הכרמל‬
‫ק"מ ‪177.4-195‬‬
‫‪17.6‬‬
‫‪2‬‬
‫כביש ‪31‬‬
‫צ‪ .‬להבים עד ערד‬
‫ק"מ ‪2.9-49.1‬‬
‫‪46.2‬‬
‫‪3‬‬
‫כביש ‪65‬‬
‫עפולה לקדרים‬
‫ק"מ ‪49.1-90.2‬‬
‫‪41‬‬
‫‪4‬‬
‫כביש ‪70‬‬
‫צ‪ .‬כפר יאסיף לצ‪ .‬שלומי‬
‫ק"מ ‪66.2-85.4‬‬
‫‪19.2‬‬
‫‪5‬‬
‫כביש ‪71‬‬
‫עפולה לצ‪ .‬שאן‬
‫ק"מ ‪17-42.2‬‬
‫‪25.2‬‬
‫‪6‬‬
‫כביש ‪79‬‬
‫צ‪ .‬סומך לצ‪ .‬עין אפק‬
‫ק"מ ‪0-7.2‬‬
‫‪7.2‬‬
‫‪7‬‬
‫כביש ‪90‬‬
‫ק"מ ‪ 48‬עד צ‪ .‬הערבה‬
‫ק"מ ‪48-183‬‬
‫‪135‬‬
‫‪8‬‬
‫כביש ‪554‬‬
‫כפר סבא עד טירה‬
‫ק"מ ‪0-8.5‬‬
‫‪8.5‬‬
‫‪9‬‬
‫כביש ‪581‬‬
‫צ‪ .‬הרוא"ה עד צ‪ .‬כלניות‬
‫ק"מ ‪4-21.6‬‬
‫‪17.6‬‬
‫‪10‬‬
‫כביש ‪805‬‬
‫צ‪ .‬יבור עד צ‪ .‬דיר חנא‬
‫ק"מ ‪0-23.7‬‬
‫‪23.7‬‬
‫מקור‪ :‬אור ירוק‬
‫לקטעי כביש אדומים הותאמו קטעי כביש ברשת ‪ TMC1‬לצורך המשך ניתוח המהירויות והתאונות‪ .‬ההתאמה‬
‫נעשתה על סמך מספר הכביש והקילומטרים הנכללים בו‪ .‬טבלה‪ 21‬מציגה את הכבישים האדומים וקטעי ‪TMC‬‬
‫‪ - Traffic Message Channel - TMC 1‬טכנולוגיה לאספקת מידע על תנועה וניווט כלי רכב‪ .‬רשת ‪ TMC‬כוללת בעיקר דרכים בין‬
‫עירוניות ודרכים עורקיות ראשיות‪ .‬פירוט הרשת ניתן למצוא בפרסום של בכור ואחרים )‪.(2012‬‬
‫‪84‬‬
‫המשויכים להם‪ .‬קטעי הכביש האדומים שהתקבלו מאור ירוק ארוכים ולכן כל קטע כביש אדום מכיל מספר קטעי‬
‫כביש ‪ TMC‬המשויכים אליו‪.‬‬
‫טבלה‪ : 21‬קטעי כביש אדומים וקטעי כביש ‪ TMC‬המתאימים להם‬
‫‪ 5.2‬קטעי כביש לביקורת‬
‫קבוצת קטעי הכביש שנבחרה לשמש כקבוצת ביקורת בהם יבחנו מהירויות הנסיעה והתאונות‪ ,‬הינם קטעי כביש‬
‫המהווים המשך רציף של קטעי הכביש האדומים‪ .‬קטעים אלו יכולים להיות מקדימים או מאוחרים לקטעי הכביש‬
‫האדומים‪ .‬הקו המנחה בבחירת קטעים אלו כקבוצת ביקורת הינה משום שקטעי כביש אלו דומים לקטעי הכביש‬
‫האדומים מבחינת מהירות הנסיעה‪ ,‬סוג הדרך והנסועה‪ .‬טבלה ‪ 22‬מציגה את קטעי הכביש האדומים ברשת ‪TMC‬‬
‫)בצבע שחור( וקטעי הכביש לביקורת )בצבע כחול(‪.‬‬
‫‪85‬‬
‫טבלה ‪ : 22‬קטעי כביש אדומים ברשת ‪ TMC‬וקטעי כביש לביקורת‬
‫קטעי ‪ - TMC‬כבישים אדומים וקטעי ביקורת‬
‫כביש‬
‫‪4‬‬
‫‪31‬‬
‫‪65‬‬
‫קטע ‪TMC‬‬
‫צומת ‪2‬‬
‫צומת ‪1‬‬
‫מק"מ‬
‫עד ק"מ‬
‫סוג‬
‫‪54004_16004‬‬
‫צומת בנימינה‬
‫צומת זיכרון יעקב‬
‫‪168.7‬‬
‫‪ 174.9‬ביקורת‬
‫‪15004_54004‬‬
‫צומת זיכרון יעקב‬
‫פרדיס‬
‫‪174.9‬‬
‫‪ 177.4‬ביקורת‬
‫‪55004_15004‬‬
‫פרדיס‬
‫צ‪ .‬עופר‬
‫‪177.4‬‬
‫‪ 182.8‬אדום‬
‫‪14004_55004‬‬
‫עופר‬
‫צ‪ .‬אורן‬
‫‪182.8‬‬
‫‪ 191.2‬אדום‬
‫‪13004_14004‬‬
‫צ‪ .‬אורן‬
‫מחלף חיפה דרום‬
‫‪191.2‬‬
‫‪ 200.3‬אדום‬
‫‪12004_13004‬‬
‫מחלף חיפה דרום‬
‫‪11904_12904‬‬
‫מחלף אלנבי‬
‫צומת דרך הים‬
‫צומת דרך צרפת ‪ -‬שד‪,‬‬
‫ההגנה‬
‫‪200.3‬‬
‫‪ 202.3‬ביקורת‬
‫‪203.3‬‬
‫‪ 205‬ביקורת‬
‫לא קיים קטע מקדים‬
‫‪2031_1031‬‬
‫צ‪ .‬להבים‬
‫צ‪ .‬שוקת‬
‫‪3031_2031‬‬
‫צ‪ .‬שוקת‬
‫צ‪ .‬תל ערד‬
‫‪4031_3031‬‬
‫צ‪ .‬תל ערד‬
‫צ‪ .‬ערד‬
‫‪2.9‬‬
‫‪ 19.8‬אדום‬
‫‪19.8‬‬
‫‪ 41‬אדום‬
‫‪41‬‬
‫‪ 49.1‬אדום‬
‫‪5031_4031‬‬
‫צ‪ .‬ערד‬
‫צ‪ .‬חתרורים‬
‫‪49.1‬‬
‫‪ 56.1‬ביקורת‬
‫‪22065_9065‬‬
‫צומת הסרגל‬
‫עפולה‬
‫‪39.1‬‬
‫‪ 43.9‬ביקורת‬
‫‪10065_23065‬‬
‫צומת מכבי האש‬
‫יציאה מזרחית‬
‫לעפולה‬
‫יציאה מזרחית לעפולה‬
‫‪44.2‬‬
‫‪ 45‬ביקורת‬
‫צומת נעורה‬
‫‪45‬‬
‫‪ 53.9‬אדום‬
‫‪12065_11065‬‬
‫צומת נעורה‬
‫כפר תבור‬
‫‪53.9‬‬
‫‪ 60.6‬אדום‬
‫‪13065_12065‬‬
‫כפר תבור‬
‫צומת גולני‬
‫‪60.6‬‬
‫‪ 73.3‬אדום‬
‫‪21065_13065‬‬
‫צומת גולני‬
‫‪14065_21065‬‬
‫צומת עילבון‬
‫צומת עילבון‬
‫צומת קדרים )צומת נחל‬
‫עמוד(‬
‫‪73.3‬‬
‫‪ 77.4‬אדום‬
‫‪77.4‬‬
‫‪ 90.2‬אדום‬
‫‪11065_10065‬‬
‫לא קיים קטע מאוחר‬
‫‪70‬‬
‫‪13070_12070‬‬
‫צומת יבור‬
‫צומת אבליים‬
‫‪54.8‬‬
‫‪ 63.3‬ביקורת‬
‫‪14070_13070‬‬
‫צ‪ .‬יבור‬
‫צומת אחיהוד‬
‫‪63.3‬‬
‫‪ 66.1‬ביקורת‬
‫‪20070_15070‬‬
‫צומת יאסיף‬
‫צומת גולס‬
‫‪67.6‬‬
‫‪ 69.4‬אדום‬
‫‪19070_20070‬‬
‫צומת גולס‬
‫צומת כליל‬
‫‪69.4‬‬
‫‪ 75.5‬אדום‬
‫‪16070_19070‬‬
‫צומת כליל‬
‫צומת כברי‬
‫‪75.5‬‬
‫‪ 78.8‬אדום‬
‫‪17070_16070‬‬
‫צומת כברי‬
‫צומת חניתה‬
‫‪78.8‬‬
‫‪ 85.4‬אדום‬
‫לא קיים קטע מאוחר‬
‫‪71‬‬
‫‪86‬‬
‫לא קיים קטע מקדים‬
‫‪3071_4071‬‬
‫‪3071_2071‬‬
‫כניסה מזרחית‬
‫לעפולה‬
‫צומת נבות‬
‫‪17‬‬
‫‪ 25‬אדום‬
‫צומת נבות‬
‫צומת יששכר‬
‫‪25‬‬
‫‪ 29.2‬אדום‬
‫קטעי ‪ - TMC‬כבישים אדומים וקטעי ביקורת‬
‫כביש‬
‫‪79‬‬
‫‪90‬‬
‫‪554‬‬
‫קטע ‪TMC‬‬
‫צומת ‪1‬‬
‫צומת ‪2‬‬
‫סוג‬
‫מק"מ‬
‫עד ק"מ‬
‫‪2071_6071‬‬
‫צומת יששכר‬
‫צומת השיטה‬
‫‪29.2‬‬
‫‪31.3‬‬
‫אדום‬
‫‪6071_1071‬‬
‫צומת השיטה‬
‫צומת שאן‬
‫‪31.3‬‬
‫‪43.1‬‬
‫אדום‬
‫‪1071_7071‬‬
‫צומת שאן‬
‫צומת תל אשתורי‬
‫‪43.1‬‬
‫‪43.6‬‬
‫ביקורת‬
‫‪7071_5071‬‬
‫צומת תל אשתורי‬
‫צומת מעוז חיים‬
‫‪43.6‬‬
‫‪48.5‬‬
‫ביקורת‬
‫לא קיים קטע מקדים‬
‫‪6079_7079‬‬
‫צומת עין אפק‬
‫צומת גילעם‬
‫‪0‬‬
‫‪5‬‬
‫אדום‬
‫‪5079_6079‬‬
‫צומת גילעם‬
‫צומת סומך‬
‫‪5‬‬
‫‪7.2‬‬
‫אדום‬
‫‪4079_5079‬‬
‫צומת סומך‬
‫צומת שפרעם‬
‫‪7.2‬‬
‫‪9.8‬‬
‫ביקורת‬
‫‪3079_4079‬‬
‫צומת שפרעם‬
‫צומת יפתחאל‬
‫‪9.8‬‬
‫‪17.4‬‬
‫ביקורת‬
‫‪29090_28090‬‬
‫מחלף אילות‬
‫באר אורה‬
‫‪14.8‬‬
‫‪29.2‬‬
‫ביקורת‬
‫‪28090_24090‬‬
‫באר אורה‬
‫צומת בקעת תמנע‬
‫‪29.2‬‬
‫‪38.4‬‬
‫ביקורת‬
‫‪24090_23090‬‬
‫צומת בקעת תמנע‬
‫צומת קטורה‬
‫‪38.4‬‬
‫‪62.2‬‬
‫אדום‬
‫‪23090_22090‬‬
‫צומת קטורה‬
‫צומת מנוחה‬
‫‪62.2‬‬
‫‪99.8‬‬
‫אדום‬
‫‪22090_21090‬‬
‫צומת מנוחה‬
‫צופר‬
‫‪99.8‬‬
‫‪131‬‬
‫אדום‬
‫‪21090_20090‬‬
‫צופר‬
‫צומת עין חצבה‬
‫‪131‬‬
‫‪159.6‬‬
‫אדום‬
‫‪20090_19090‬‬
‫צומת עין חצבה‬
‫צומת הערבה‬
‫‪159.6‬‬
‫‪186.4‬‬
‫אדום‬
‫‪19090_18090‬‬
‫צומת הערבה‬
‫צומת זוהר‬
‫‪186.4‬‬
‫‪208.7‬‬
‫ביקורת‬
‫‪18090_17090‬‬
‫צומת זוהר‬
‫צומת מצדה‬
‫‪208.2‬‬
‫‪226.7‬‬
‫ביקורת‬
‫לא קיים קטע מקדים‬
‫‪5554_4554‬‬
‫צומת כפר סבא מערב‬
‫צומת דרך השרון‬
‫‪0‬‬
‫‪0.5‬‬
‫אדום‬
‫‪4554_3554‬‬
‫צומת דרך השרון‬
‫בית חולים מאיר‬
‫‪0.5‬‬
‫‪1.3‬‬
‫אדום‬
‫‪3554_2554‬‬
‫בית חולים מאיר‬
‫בית ברל‬
‫‪1.3‬‬
‫‪3.5‬‬
‫אדום‬
‫‪2554_1554‬‬
‫בית ברל‬
‫צומת טירה‬
‫‪3.5‬‬
‫‪11.9‬‬
‫אדום‬
‫לא קיים קטע מאוחר‬
‫‪581‬‬
‫‪805‬‬
‫לא קיים בקטעי ‪TMC‬‬
‫לא קיים קטע מקדים‬
‫‪1805_2805‬‬
‫צומת יבור‬
‫צומת יובלים‬
‫‪0‬‬
‫‪9.7‬‬
‫אדום‬
‫‪4805_1805‬‬
‫צומת יובלים‬
‫צומת חילזון‬
‫‪9.7‬‬
‫‪16.7‬‬
‫אדום‬
‫‪3805_4805‬‬
‫צומת חילזון‬
‫צומת חנא‬
‫‪16.7‬‬
‫‪23.7‬‬
‫אדום‬
‫לא קיים קטע מאוחר‬
‫‪87‬‬
‫מפה המציגה את קטעי הכביש האדומים וקטעי הביקורת מוצגת באיור ‪.35‬‬
‫איור ‪ : 35‬קטעי כביש אדומים וקטעי ביקורת ברשת ‪TMC‬‬
‫‪88‬‬
‫‪ 5.3‬מאפייני מהירות ותאונות‬
‫ברשת הכבישים ‪ TMC‬מחושבות מהירויות נסיעה וחריגות המהירות מהמהירות המותרת על סמך נתונים‬
‫המתקבלים מחברת ‪ .Decell‬הנתונים מתארים התפלגות מהירות לתקופות של חצי שנה ומתייחסים לשישה זמנים‬
‫בשבוע‪ .‬חישובי המהירויות נעשים בשקלול של שני כיווני הנסיעה כך שניתן יהיה להתאימם בהמשך עם התאונות‬
‫שגם בהן כיוון הנסיעה אינו ידוע‪ .‬פרק זה מתייחס למהירויות הנסיעה בקטעי הכביש האדומים וקטעי הביקורת‬
‫בשתי תקופות‪ :‬פברואר‪ -‬יולי ‪ ,2011‬ואוגוסט ‪ -2011‬ינואר ‪ .2012‬מידע מפורט על רשת ‪ ,TMC‬תיאורה ואופן‬
‫חישוב המהירויות מופיעים בפרק ‪.4‬‬
‫נתוני תאונות דרכים במחקר זה לקוחים ממסד הנתונים של הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה המבוסס על קובץ‬
‫מנהלי שמתקבל מדי חודש ממשטרת ישראל‪ .‬הקובץ מכיל את התאונות שדווחו למשטרה‪ ,‬ושנפתח עבורן תיק‬
‫תאונה במשטרת ישראל‪ .‬המידע בפרסום מסד הנתונים כולל תאונות שנפגעו בהן בני אדם ושסווגו במשטרה בסוג‬
‫תיק "ת"ד" )תיקי תאונות דרכים עם נפגעים(‪ .‬מסד הנתונים מפורסם מדי שנה וכולל מספר קבצים‪ :‬קובץ תאונות‪,‬‬
‫קובץ מעורבים וקובץ רכב‪ .‬קובץ תאונות‪ ,‬הכולל מידע כללי על תאונות דרכים‪ :‬מספר תאונה פיקטיבי‪ ,‬סוג הדרך‬
‫בה התרחשה התאונה‪ ,‬זמן התאונה‪ ,‬חומרת התאונה )קלה קשה קטלנית(‪ ,‬מיקום התאונה )קואורדינאטות( וכדומה‪.‬‬
‫קובץ מעורבים‪ ,‬הכולל מידע על נפגעים שהיו מעורבים בתאונות הדרכים‪ :‬מספר תאונה פיקטיבי‪ ,‬קבוצת גיל ומין‬
‫הנפגעים‪ ,‬חומרת הפגיעה )הרוג‪ ,‬פצוע קשה‪ ,‬פצוע קל( ופרמטרים נוספים רפואיים על משך תקופת האשפוז ומועד‬
‫השחרור‪ .‬קובץ רכב‪ ,‬הכולל מידע על כלי רכב המעורבים בתאונות דרכים‪.‬‬
‫מחקר זה כלל את מסדי נתוני התאונות לתקופה של שלוש שנים ‪ 2009-2011‬והתמקד בשני קבצים‪ :‬תאונות‬
‫ומעורבים לזיהוי מיקום התאונה‪ ,‬זמן התרחשותה‪ ,‬חומרת התאונה וחומרת הנפגעים בה‪.‬‬
‫‪ 5.4‬התאמה בין בסיסי הנתונים‬
‫התאמה בין בסיסי הנתונים )קטעי כביש‪ ,‬מאפייני מהירות ותאונות( כללה שני שלבים‪ :‬הראשון‪ ,‬בו משויכות‬
‫התאונות לקטעי הכביש הנחקרים והשני‪ ,‬בו נבחרות התאונות בהתאם לעקרונות שבו נבנה בסיס נתוני המהירויות‪.‬‬
‫מסד נתוני התאונות של הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה מכיל מידע על מיקום התאונה‪ .‬המיקום מתבטא‬
‫בקואורדינאטות ברשת ישראל החדשה‪ .‬שדה נוסף מכיל מידע על איכותן של הקואורדינאטות הללו‪ ,‬האם הן‬
‫מבטאות מיקום מדויק או מהוות אמצע כביש או מרכז יישוב‪ .‬מרבית התאונות בשנים שנבדקו במחקר )‪2009-‬‬
‫‪ (2011‬לא הכילו מידע מדויק על מיקום ולכן לא ניתן לשייכם באופן מרחבי‪ ,‬על בסיס קירבה‪ ,‬לקטעי הכביש‬
‫הנבחנים )אדומים וביקורת(‪ .‬מלבד מיקום גיאוגרפי‪ ,‬לכל תאונה קיים מידע על מספר הכביש והקילומטר בו‬
‫התרחשה‪ .‬לכן ניתן לשייכה לקטעי הכביש על בסיס נומרי ואלפא נומרי‪.‬‬
‫‪89‬‬
‫קטעי הכביש האדומים וקטעי הביקורת ברשת ‪ TMC‬מכילים מידע על צומת התחלה וסיום של קטע הכביש‪ .‬כל‬
‫צומת מכילה גם היא מידע על מספר הכביש והקילומטר בו היא נמצאת‪ ,‬כך שניתן לשייך בין קטע כביש לבין‬
‫התאונות בקטע על סמך מספר הכביש והקילומטר‪.‬‬
‫התפלגות מהירות הנסיעה על גבי רשת ‪ TMC‬כוללים מהירויות זרימה חופשית המושגת‪ ,‬בין היתר‪ ,‬באופן הבא‪:‬‬
‫‪ .1‬התפלגות המהירות אינה כוללת מהירויות בצמתים מרומזרות‪.‬‬
‫‪ .2‬תצפיות מסוננות כאשר זמן התצפית מקביל לשעות העומס על פי אזורם הגיאוגרפי וסוג הכביש‪ .‬בדרכים‬
‫בעלות ‪ 1-2‬ספרות )ללא דרכים חד מסלוליות( מסוננות תצפיות באזור הצפון בין השעות ‪,06:00-09:00‬‬
‫‪ .16:00-19:00‬במרכז מסוננות תצפיות בין השעות ‪ .16:00-19:00 ,07:00-10:00‬באזור הדרום לא‬
‫נדרש סינון תצפיות‪.‬‬
‫על פי קריטריונים אלו נבחרו התאונות לאחר שיוכן לקטע הכביש‪ .‬התאונות שנבחרו הינן תאונות שהתרחשו‬
‫בכבישים בין עירוניים ולא בצמתים ובהתאם לשעות שאינן שעות העומס על פי אזור גיאוגרפי וסוג הכביש‪.‬‬
‫התפלגות מהירות הנסיעה מתייחסת לשישה זמנים בשבוע )טבלה ‪ (23‬ולשתי תקופות עוקבות שמשך כל תקופה‬
‫חצי שנה‪ .‬כך שמספר המופעים המקסימלי של קטע כביש נחקר הינו ‪) 12‬שישה זמנים בשבוע * שתי תקופות‬
‫שמשכן חצי שנה(‪ .‬לכל מופע שכזה‪ ,‬המתאר קטע כביש נחקר‪ ,‬זמן בשבוע ותקופה נבחרו התאונות המתאימות לו‬
‫על פי זמן התאונה‪ :‬שעת התאונה‪ ,‬יום בשבוע ומועד התרחשותה‪ -‬יום חג‪/‬חול‪ .‬בחירת התאונות המתאימות נעשתה‬
‫על פי טבלה ‪ .23‬כך לדוגמא‪ ,‬בקטע המתאר את מאפייני מהירות הנסיעה ביום חול בשעות היום )‪(WorkdayD‬‬
‫נבחרו תאונות שנותרו בבסיס הנתונים לאחר הסינונים הקודמים שהתרחשו בימים ראשון עד חמישי ללא ימי חג או‬
‫ערבי חג בין השעות ‪.06:00-22:00‬‬
‫טבלה ‪ : 23‬סיווג נתוני מהירות לפי זמנים בשבוע‬
‫‪90‬‬
‫‪ 5.5‬ניתוחים סטטיסטיים‬
‫קטעי הכביש האדומים וקטעי הכביש לביקורת מהוות שתי קבוצות שלכל אחת מהן מאפייני מהירות ותאונות‪.‬‬
‫לצורך בחינה האם קבוצת קטעי הכביש האדומים שונה במאפייניה מקבוצת הביקורת בוצעו שלושה סוגים של‬
‫ניתוחים )‪ .(Fleiss at el.‬השניים הראשונים בוחנים את מאפייני המהירות בשתי הקבוצות‪ ,‬והשלישי בוחן את‬
‫התאונות‪.‬‬
‫‪ 5.5.1‬בחינת חריגת המהירות‬
‫בניתוח סטטיסטי זה נבדק האם הבדל בין שתי קבוצת הכבישים )אדומים וביקורת( מבחינת חריגת המהירות העולה‬
‫על ‪ 10‬קמ"ש‪ .‬כאשר חריגת המהירות הינה ההפרש בין מהירות אחוזון ‪ 85‬ובין המהירות המותרת‪ .‬בדיקת התלות‬
‫של קיום החריגה העולה על ‪ 10‬קמ"ש בוצעה על ידי מבחן חי בריבוע על פי שישה זמנים בשבוע ולשתי תקופות‬
‫עוקבות שמשך כל אחת חצי שנה‪ .‬המבחן נתון על ידי‪:‬‬
‫‪( f0 −‬‬
‫) ‪fe‬‬
‫‪e‬‬
‫‪f‬‬
‫∑‬
‫= ‪χ2‬‬
‫‪)(16‬‬
‫כאשר ‪ , f0‬הינו ההתפלגות הנצפית‪ fe ,‬הינה ההתפלגות הצפויה‪ .‬ערך זה מושווה לערך צפוי ונבחנת רמת‬
‫המובהקות לקבלה או לדחייה של השערת האפס‪ ,‬הגורסת כי אין הבדל בין הקבוצות‪.‬‬
‫‪ 5.5.2‬בחינת הומוגניות של מאפייני המהירות‬
‫בניתוח סטטיסטי זה נבחנת ההומוגניות של מאפייני המהירות השונים בכבישים האדומים לעומת קטעי הביקורת‪.‬‬
‫מאפייני המהירות הנבדקים הינם‪ :‬מהירות ממוצעת‪ ,‬כמות תצפיות מעל מהירות מותרת וחריגת המהירות )ההפרש‬
‫בין מהירות אחוזון ‪ 85‬ובין המהירות המותרת(‪ .‬המבחן לבדיקת ההומוגניות נתון על ידי‪:‬‬
‫‪ σ ‬‬
‫‪CV = ‬‬
‫‪ ⋅ 100%‬‬
‫‪X‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪)(17‬‬
‫כאשר ‪ , X‬ממוצע התצפיות‪ , σ ,‬סטיית התקן‪ .‬ככל שערך ‪ CV‬נמוך יותר כך הערכים צפופים יותר סביב‬
‫הממוצע ומעידים על הומגניות של המאפיין הנבדק‪.‬‬
‫‪ 5.5.3‬בחינת התאונות בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫בניתוח סטטיסטי זה‪ ,‬נבחנת ההסתברות לתאונה בקבוצת קטעי הכביש האדומים אל מול ההסתברות לתאונה‬
‫בקבוצת הביקורת‪ .‬התאונות הנכללות בניתוח הינן תאונות שהתרחשו בין השנים ‪ 2009-2011‬ומותאמות לקטעי‬
‫הכביש ולזמן בשבוע )יום ושעה( בו אירעה התאונה‪ .‬בחינת ההסתברות לתאונה נבדקת בשני אופנים‪ :‬הראשון‪ ,‬בו‬
‫‪91‬‬
‫התאונות בקבוצת הביקורת נבחנות אל מול התאונות בקבוצת הכבישים האדומים‪ .‬השני‪ ,‬בו התאונות מנורמלות על‬
‫פי קילומטר כדי לתת ביטוי לאורכי הקטעים השונה בכל קבוצה‪ .‬בכל אחד מסוגי הניתוחים הללו ההסתברות‬
‫לתאונה נבדקת באופן רחב‪ ,‬על פי סך התאונות שאירעו בקבוצות השונות ובאופן מפורט‪ ,‬על פי חומרת התאונה‬
‫)הרוגים‪ ,‬פצועים קשה ופצועים קל(‪ .‬בחינת ההסתברות לתאונה בקבוצת קטעי הכביש האדומים אל מול‬
‫ההסתברות לתאונה בקבוצת הביקורת מבוצעת במבחן ‪ Odds Ratio‬הנתון על ידי‪:‬‬
‫) ‪p1 (1 − p 2‬‬
‫) ‪p 2 (1 − p1‬‬
‫= ‪OR‬‬
‫‪)(18‬‬
‫כאשר ‪ , p1‬הינו ההסתברות לתאונה בקבוצת קטעי הכביש האדומים ו‪ p2‬הינו ההסתברות לתאונה בקבוצת קטעי‬
‫הביקורת‪.‬‬
‫‪ 5.6‬תוצאות כלליות‬
‫סעיף זה מציג תוצאות כלליות שמתקבלות מבסיסי הנתונים המותאמים )קטעי כביש‪ ,‬מאפייני מהירות ותאונות(‪.‬‬
‫טבלה ‪ 24‬מסכמת את הקטעים שנבחרו לניתוח‪ .‬סה"כ נבחרו ‪ 50‬קטעים לניתוח‪ ,‬כאשר ‪ 33‬מהם מתייחסים‬
‫לכבישים אדומים ו‪ 17-‬לקטעי ביקורת‪ .‬כפי שניתן לראות בטבלה‪ ,‬סה"כ אורך הכבישים האדומים )‪ 349‬ק"מ(‬
‫גדול לעומת סה"כ אורך קטעי ביקורת )‪ 116.3‬ק"מ(‪ ,‬ויש לקחת זאת בחשבון בניתוח‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 24‬סיכום קטעי כבישים אדומים וקטעי ביקורת שנבחרו לניתוח‬
‫קטעי כבישים אדומים‬
‫‪92‬‬
‫קטעי ביקורת‬
‫מס' כביש‬
‫מס' קטעי ‪TMC‬‬
‫סה"כ אורך )ק"מ(‬
‫מס' קטעי ‪TMC‬‬
‫סה"כ אורך )ק"מ(‬
‫‪4‬‬
‫‪3‬‬
‫‪22.9‬‬
‫‪4‬‬
‫‪12.4‬‬
‫‪31‬‬
‫‪3‬‬
‫‪46.2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪7‬‬
‫‪65‬‬
‫‪5‬‬
‫‪45.2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪5.6‬‬
‫‪70‬‬
‫‪4‬‬
‫‪17.8‬‬
‫‪2‬‬
‫‪11.3‬‬
‫‪71‬‬
‫‪4‬‬
‫‪26.1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪5.4‬‬
‫‪79‬‬
‫‪2‬‬
‫‪7.2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪10.2‬‬
‫‪90‬‬
‫‪5‬‬
‫‪148.0‬‬
‫‪4‬‬
‫‪64.4‬‬
‫‪554‬‬
‫‪4‬‬
‫‪11.9‬‬
‫‪-‬‬
‫‪-‬‬
‫‪805‬‬
‫‪3‬‬
‫‪23.7‬‬
‫‪-‬‬
‫‪-‬‬
‫סה"כ‬
‫‪33‬‬
‫‪349.0‬‬
‫‪17‬‬
‫‪116.3‬‬
‫טבלה‪ 25‬מציגה סה"כ תאונות דרכים עם נפגעים‪ ,‬בשעות שנבחרו בניתוח )על פי טבלה ‪ 24‬לעיל(‪.‬‬
‫טבלה‪ : 25‬סה"כ תאונות דרכים עם נפגעים לפי שנה‪ ,‬בשעות שנבחרו לניתוח‬
‫קטעי כבישים אדומים‬
‫מספר כביש‬
‫קטעי ביקורת‬
‫‪2009‬‬
‫‪2010‬‬
‫‪2011‬‬
‫סה"כ‬
‫‪2009‬‬
‫‪2010‬‬
‫‪2011‬‬
‫סה"כ‬
‫‪4‬‬
‫‪19‬‬
‫‪16‬‬
‫‪13‬‬
‫‪48‬‬
‫‪19‬‬
‫‪6‬‬
‫‪8‬‬
‫‪33‬‬
‫‪31‬‬
‫‪39‬‬
‫‪41‬‬
‫‪23‬‬
‫‪103‬‬
‫‪1‬‬
‫‪3‬‬
‫‪1‬‬
‫‪5‬‬
‫‪65‬‬
‫‪33‬‬
‫‪31‬‬
‫‪46‬‬
‫‪110‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪6‬‬
‫‪70‬‬
‫‪34‬‬
‫‪28‬‬
‫‪29‬‬
‫‪91‬‬
‫‪33‬‬
‫‪22‬‬
‫‪23‬‬
‫‪78‬‬
‫‪71‬‬
‫‪17‬‬
‫‪14‬‬
‫‪27‬‬
‫‪58‬‬
‫‪3‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪3‬‬
‫‪79‬‬
‫‪11‬‬
‫‪12‬‬
‫‪15‬‬
‫‪38‬‬
‫‪19‬‬
‫‪30‬‬
‫‪21‬‬
‫‪70‬‬
‫‪90‬‬
‫‪14‬‬
‫‪17‬‬
‫‪8‬‬
‫‪39‬‬
‫‪11‬‬
‫‪2‬‬
‫‪9‬‬
‫‪22‬‬
‫‪554‬‬
‫‪15‬‬
‫‪23‬‬
‫‪22‬‬
‫‪60‬‬
‫‪-‬‬
‫‪-‬‬
‫‪-‬‬
‫‪-‬‬
‫‪805‬‬
‫‪24‬‬
‫‪32‬‬
‫‪32‬‬
‫‪88‬‬
‫‪-‬‬
‫‪-‬‬
‫‪-‬‬
‫‪-‬‬
‫סה"כ‬
‫‪206‬‬
‫‪214‬‬
‫‪215‬‬
‫‪635‬‬
‫‪88‬‬
‫‪65‬‬
‫‪64‬‬
‫‪217‬‬
‫ניתן לראות בטבלה לעיל כי סה"כ התאונות בקטעי הכבישים האדומים גדול לעומת קטעי הביקורת‪ .‬תוצאה זו‬
‫צפויה כיוון שסה"כ אורך קטעי כבישים אדומים גדול יותר‪ ,‬כפי שניתן לראות בטבלה ‪ .24‬לכן‪ ,‬יש לבצע ניתוח‬
‫מפורט יותר על מנת לבדוק האם קטעי כבישים אדומים אכן מצביעים על מספר גדול יותר של תאונות דרכים‪.‬‬
‫ניתוח זה‪ ,‬יחד עם ניתוח מהירויות‪ ,‬מפורט בסעיפים הבאים‪.‬‬
‫‪ 5.7‬ניתוחים סטטיסטיים‬
‫‪ 5.7.1‬בחינת חריגת המהירות‬
‫הטבלאות הבאות מציגות את תוצאות מבחני חי בריבוע )‪ (Chi-squared‬לבדיקת התלות בין קבוצת הכבישים‬
‫לחריגת המהירות העולה על ‪ 10‬קמ"ש‪ ,‬על פי ‪ 6‬זמני השבוע ולפי ‪ 2‬תקופות שמשכן חצי שנה )סה"כ ‪13‬‬
‫טבלאות(‪.‬‬
‫‪93‬‬
‫במבחן חי בריבוע לתקופה שבין פברואר ליולי ‪ ,2011‬נמצא כי לא קיימת תלות )המבחנים אינם מובהקים( עבור‬
‫תקופות הזמן השונות‪ .‬המשמעות היא שלא ניתן לדחות את השערת האפס הגורסת שאין הבדל מובהק בין חריגת‬
‫המהירות העולה על ‪ 10‬קמ"ש בכבישים האדומים וקטעי הביקורת‪.‬‬
‫במבחן חי בריבוע לתקופה שבין אוגוסט ‪ 2011‬לינואר ‪ ,2012‬נמצא כי לא קיימת תלות )המבחנים אינם מובהקים(‬
‫עבור תקופות הזמן השונות בשבוע מלבד בימי חול שעות היום )‪ (WorkdayD‬בו נמצא כי קיימת תלות בין סוג‬
‫כביש לקיום חריגה‪ ,‬ובכבישי ביקורת אחוז החריגה הנו גבוה יותר ‪ 77%‬לעומת ‪ 38%‬בכבישים האדומים )‪chi-‬‬
‫‪.(square1=6.75,p-value<0.05‬‬
‫פברואר‪ -‬יולי ‪2011‬‬
‫טבלה ‪ : 26‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שישי שעות היום )‪(FridayD‬‬
‫תקופה ‪02/11-07/11‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪21‬‬
‫ביקורת‬
‫‪6‬‬
‫כבישים אדומים‬
‫‪15‬‬
‫‪42.0%‬‬
‫‪35.3%‬‬
‫‪45.5%‬‬
‫‪29‬‬
‫‪11‬‬
‫‪18‬‬
‫‪58.0%‬‬
‫‪64.7%‬‬
‫‪54.5%‬‬
‫‪50‬‬
‫‪17‬‬
‫‪33‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(1-sided‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.351‬‬
‫‪.557‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי ‪% within‬‬
‫כבישתקופה‪02/11-07/11‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי ‪% within‬‬
‫כבישתקופה‪02/11-07/11‬‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫הפרש בין מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫למותרת מעל ‪ 10‬קמ"ש‬
‫יש‬
‫חריגה‬
‫‪Total‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי ‪% within‬‬
‫כבישתקופה‪02/11-07/11‬‬
‫‪Chi-Square Tests‬‬
‫‪Asymp. Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.490‬‬
‫‪.699‬‬
‫‪.488‬‬
‫‪df‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Value‬‬
‫‪.475a‬‬
‫‪.150‬‬
‫‪.480‬‬
‫‪.495‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.466‬‬
‫‪50‬‬
‫‪Pearson Chi-Square‬‬
‫‪Continuity Correctionb‬‬
‫‪Likelihood Ratio‬‬
‫‪Fisher's Exact Test‬‬
‫‪Linear-by-Linear Association‬‬
‫‪N of Valid Cases‬‬
‫טבלה ‪ : 27‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שישי שעות הלילה )‪(Friday N‬‬
‫‪94‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪15‬‬
‫תקופה ‪02/11-07/11‬‬
‫כבישים‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
‫‪10‬‬
‫‪5‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫‪30.0%‬‬
‫‪29.4%‬‬
‫‪30.3%‬‬
‫מס’ קטעי ‪% within‬‬
‫כבישתקופה‪02/11-07/11‬‬
‫‪35‬‬
‫‪12‬‬
‫‪23‬‬
‫‪70.0%‬‬
‫‪70.6%‬‬
‫‪69.7%‬‬
‫‪50‬‬
‫‪17‬‬
‫‪33‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי ‪% within‬‬
‫כבישתקופה‪02/11-07/11‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫הפרש בין מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫למותרת מעל ‪ 10‬קמ"ש‬
‫יש‬
‫חריגה‬
‫‪Total‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪95‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫מס’ קטעי ‪% within‬‬
‫כבישתקופה‪02/11-07/11‬‬
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square
Continuity Correctionb
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
N of Valid Cases
Value
.004a
.000
.004
df
1
1
1
Asymp. Sig.
(2-sided)
.948
1.000
.948
.004
50
1
.949
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
1.000
.608
(Saturday D) ‫ ימי שבת שעות היום‬- ‫ ניתוח חריגות מהירות‬: 28 ‫טבלה‬
85 ‫הפרש בין מהירות אחוזון‬
‫ קמ"ש‬10 ‫למותרת מעל‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫יש‬
‫חריגה‬
Total
‫מס’ קטעי כביש‬
02/11-07/11 ‫תקופה‬
‫כבישים‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
15
6
Total
21
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
45.5%
37.5%
42.9%
18
10
28
54.5%
62.5%
57.1%
33
16
49
100.0%
100.0%
100.0%
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.760
.415
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square
Continuity Correctionb
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
N of Valid Cases
Value
.278a
.048
.280
df
1
1
1
Asymp. Sig.
(2-sided)
.598
.826
.596
.273
49
1
.602
(Saturday N) ‫ ימי שבת שעות הלילה‬- ‫ ניתוח חריגות מהירות‬: 29 ‫טבלה‬
85 ‫הפרש בין מהירות אחוזון‬
‫ קמ"ש‬10 ‫למותרת מעל‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫יש‬
‫חריגה‬
Total
‫מס’ קטעי כביש‬
02/11-07/11 ‫תקופה‬
‫כבישים‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
8
5
Total
13
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
24.2%
31.3%
26.5%
25
11
36
75.8%
68.8%
73.5%
33
16
49
100.0%
100.0%
100.0%
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
96
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square
Continuity Correctionb
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
N of Valid Cases
Value
.271a
.031
.267
df
1
1
1
Asymp. Sig.
(2-sided)
.602
.860
.605
.266
49
1
.606
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.733
.423
(WorkdayD) ‫ ימי חול שעות היום‬- ‫ ניתוח חריגות מהירות‬: 30 ‫טבלה‬
85 ‫הפרש בין מהירות אחוזון‬
‫ קמ"ש‬10 ‫למותרת מעל‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫יש‬
‫חריגה‬
Total
‫מס’ קטעי כביש‬
02/11-07/11 ‫תקופה‬
‫כבישים‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
21
7
Total
28
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
65.6%
41.2%
57.1%
11
10
21
34.4%
58.8%
42.9%
32
17
49
100.0%
100.0%
100.0%
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.134
.090
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square
Continuity Correctionb
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
N of Valid Cases
Value
2.710a
1.803
2.707
df
1
1
1
Asymp. Sig.
(2-sided)
.100
.179
.100
2.654
49
1
.103
(Workday N) ‫ ימי חול שעות הלילה‬- ‫ ניתוח חריגות מהירות‬: 31 ‫טבלה‬
02/11-07/11 ‫תקופה‬
‫הפרש בין מהירות אחוזון‬
‫ קמ"ש‬10 ‫ למותרת מעל‬85
‫אין‬
‫חריגה‬
‫יש‬
‫חריגה‬
Total
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי‬
02/11-07/11‫כבישתקופה‬
‫כבישים אדומים‬
9
‫ביקורת‬
6
Total
15
27.3%
35.3%
30.0%
24
11
35
72.7%
64.7%
70.0%
33
17
50
100.0%
100.0%
100.0%
97
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square
Continuity Correctionb
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
N of Valid Cases
Value
.344a
.068
.339
df
1
1
1
Asymp. Sig.
(2-sided)
.558
.794
.560
.337
50
1
.562
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.746
.392
2012 ‫ ינואר‬- 2011 ‫אוגוסט‬
(Friday D) ‫ ימי שישי שעות היום‬- ‫ ניתוח חריגות מהירות‬: 32 ‫טבלה‬
8/11-1/12 ‫אדומים מתקופה‬
85 ‫הפרש בין מהירות אחוזון‬
‫ קמ"ש‬10 ‫למותרת מעל‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫יש חריגה‬
Total
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי כביש‬
8/11- ‫אדומים מתקופה‬
1/12
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי כביש‬
8/11- ‫אדומים מתקופה‬
1/12
‫מס’ קטעי כביש‬
% within ‫מס’ קטעי כביש‬
8/11- ‫אדומים מתקופה‬
1/12
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
Total
15
4
19
45.5%
23.5%
38.0%
18
13
31
54.5%
76.5%
62.0%
33
17
50
100.0%
100.0%
100.0%
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.218
.113
Chi-Square Tests
Pearson Chi-Square
Continuity Correctionb
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
N of Valid Cases
Value
2.289a
1.453
2.382
df
1
1
1
Asymp. Sig.
(2-sided)
.130
.228
.123
2.244
50
1
.134
98
‫טבלה ‪ : 33‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שישי שעות הלילה )‪(Friday N‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪13‬‬
‫ביקורת‬
‫‪5‬‬
‫אדומים‬
‫‪8‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫‪26.0%‬‬
‫‪29.4%‬‬
‫‪24.2%‬‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫‪37‬‬
‫‪12‬‬
‫‪25‬‬
‫‪74.0%‬‬
‫‪70.6%‬‬
‫‪75.8%‬‬
‫‪50‬‬
‫‪17‬‬
‫‪33‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(1-sided‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.471‬‬
‫‪.741‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫הפרש בין מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫למותרת מעל ‪ 10‬קמ"ש‬
‫יש‬
‫חריגה‬
‫‪Total‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫‪Chi-Square Tests‬‬
‫‪Asymp. Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.693‬‬
‫‪.957‬‬
‫‪.695‬‬
‫‪df‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Value‬‬
‫‪.156a‬‬
‫‪.003‬‬
‫‪.154‬‬
‫‪.696‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.153‬‬
‫‪50‬‬
‫‪Pearson Chi-Square‬‬
‫‪Continuity Correctionb‬‬
‫‪Likelihood Ratio‬‬
‫‪Fisher's Exact Test‬‬
‫‪Linear-by-Linear Association‬‬
‫‪N of Valid Cases‬‬
‫טבלה ‪ : 34‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שבת שעות הלילה )‪(Saturday N‬‬
‫אדומים מתקופה מס’ קטעי כביש‬
‫‪8/11-1/12‬‬
‫‪Total‬‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
‫‪13‬‬
‫‪4‬‬
‫‪9‬‬
‫‪26.0%‬‬
‫‪23.5%‬‬
‫‪27.3%‬‬
‫‪37‬‬
‫‪13‬‬
‫‪24‬‬
‫‪74.0%‬‬
‫‪76.5%‬‬
‫‪72.7%‬‬
‫‪50‬‬
‫‪17‬‬
‫‪33‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫הפרש בין מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫למותרת מעל ‪ 10‬קמ"ש‬
‫יש‬
‫חריגה‬
‫‪Total‬‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫‪Chi-Square Tests‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(1-sided‬‬
‫‪.529‬‬
‫‪99‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪Asymp. Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.775‬‬
‫‪1.000‬‬
‫‪.774‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.777‬‬
‫‪1‬‬
‫‪df‬‬
‫‪Value‬‬
‫‪.082a‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪.083‬‬
‫‪1.000‬‬
‫‪.080‬‬
‫‪50‬‬
‫‪Pearson Chi-Square‬‬
‫‪Continuity Correctionb‬‬
‫‪Likelihood Ratio‬‬
‫‪Fisher's Exact Test‬‬
‫‪Linear-by-Linear Association‬‬
‫‪N of Valid Cases‬‬
‫טבלה ‪ : 35‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי שבת שעות היום )‪(Saturday D‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪20‬‬
‫ביקורת‬
‫‪4‬‬
‫אדומים‬
‫‪16‬‬
‫‪40.0%‬‬
‫‪23.5%‬‬
‫‪48.5%‬‬
‫‪30‬‬
‫‪13‬‬
‫‪17‬‬
‫‪60.0%‬‬
‫‪76.5%‬‬
‫‪51.5%‬‬
‫‪50‬‬
‫‪17‬‬
‫‪33‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(1-sided‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.079‬‬
‫‪.129‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-‬‬
‫‪1/12‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫הפרש בין מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫למותרת מעל ‪ 10‬קמ"ש‬
‫יש חריגה‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-‬‬
‫‪1/12‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫‪Total‬‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-‬‬
‫‪1/12‬‬
‫‪Chi-Square Tests‬‬
‫‪Asymp. Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.088‬‬
‫‪.161‬‬
‫‪.082‬‬
‫‪df‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Value‬‬
‫‪2.911a‬‬
‫‪1.964‬‬
‫‪3.034‬‬
‫‪.091‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2.853‬‬
‫‪50‬‬
‫‪Pearson Chi-Square‬‬
‫‪Continuity Correctionb‬‬
‫‪Likelihood Ratio‬‬
‫‪Fisher's Exact Test‬‬
‫‪Linear-by-Linear Association‬‬
‫‪N of Valid Cases‬‬
‫טבלה ‪ : 36‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי חול שעות היום )‪(Workday D‬‬
‫אדומים מתקופה מס’ קטעי כביש‬
‫‪8/11-1/12‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪24‬‬
‫ביקורת‬
‫‪4‬‬
‫אדומים‬
‫‪20‬‬
‫‪49.0%‬‬
‫‪23.5%‬‬
‫‪62.5%‬‬
‫‪25‬‬
‫‪13‬‬
‫‪12‬‬
‫‪51.0%‬‬
‫‪76.5%‬‬
‫‪37.5%‬‬
‫‪49‬‬
‫‪17‬‬
‫‪32‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(1-sided‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.010‬‬
‫‪.016‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-‬‬
‫‪1/12‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-‬‬
‫‪1/12‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫הפרש בין מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫למותרת מעל ‪ 10‬קמ"ש‬
‫יש חריגה‬
‫‪Total‬‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-‬‬
‫‪1/12‬‬
‫‪Chi-Square Tests‬‬
‫‪100‬‬
‫‪Asymp. Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.009‬‬
‫‪.022‬‬
‫‪.008‬‬
‫‪df‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Value‬‬
‫‪6.747a‬‬
‫‪5.278‬‬
‫‪7.018‬‬
‫‪.010‬‬
‫‪1‬‬
‫‪6.609‬‬
‫‪49‬‬
‫‪Pearson Chi-Square‬‬
‫‪Continuity Correctionb‬‬
‫‪Likelihood Ratio‬‬
‫‪Fisher's Exact Test‬‬
‫‪Linear-by-Linear Association‬‬
‫‪N of Valid Cases‬‬
‫טבלה ‪ : 37‬ניתוח חריגות מהירות ‪ -‬ימי חול שעות הלילה )‪(Workday N‬‬
‫אדומים מתקופה מס’ קטעי כביש‬
‫‪8/11-1/12‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪12‬‬
‫ביקורת‬
‫‪3‬‬
‫אדומים‬
‫‪9‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫‪24.0%‬‬
‫‪17.6%‬‬
‫‪27.3%‬‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫‪38‬‬
‫‪14‬‬
‫‪24‬‬
‫‪76.0%‬‬
‫‪82.4%‬‬
‫‪72.7%‬‬
‫‪50‬‬
‫‪17‬‬
‫‪33‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(1-sided‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.350‬‬
‫‪.510‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫הפרש בין מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫למותרת מעל ‪ 10‬קמ"ש‬
‫אין‬
‫חריגה‬
‫יש‬
‫חריגה‬
‫‪Total‬‬
‫מס’ קטעי כביש‬
‫מס’ קטעי כביש ‪% within‬‬
‫אדומים מתקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫‪Chi-Square Tests‬‬
‫‪Asymp. Sig.‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.450‬‬
‫‪.685‬‬
‫‪.442‬‬
‫‪df‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Value‬‬
‫‪.570a‬‬
‫‪.164‬‬
‫‪.591‬‬
‫‪.455‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.559‬‬
‫‪50‬‬
‫‪Pearson Chi-Square‬‬
‫‪Continuity Correctionb‬‬
‫‪Likelihood Ratio‬‬
‫‪Fisher's Exact Test‬‬
‫‪Linear-by-Linear Association‬‬
‫‪N of Valid Cases‬‬
‫‪ 5.7.2‬בחינת הומוגניות של מאפייני המהירות‬
‫הומוגניות מאפייני המהירות השונים נבחנת בכבישים האדומים לעומת קטעי הביקורת‪ .‬מאפייני המהירות שנבדקו‬
‫הינם‪ :‬מהירות ממוצעת‪ ,‬כמות תצפיות מעל מהירות מותרת וחריגת המהירות )ההפרש בין מהירות אחוזון ‪ 85‬ובין‬
‫המהירות המותרת(‪ .‬המאפיינים נבדקו בשתי תקופות‪ :‬פברואר‪ -‬יולי ‪ ,2011‬ואוגוסט ‪ -2011‬ינואר ‪ ,2012‬עבור‬
‫כל תקופות זמן יחד )כלומר‪ ,‬ללא אבחנה של יום ‪ /‬לילה ויום בשבוע(‪.‬‬
‫ניתוח תוצאות הבחינה מראה כי בכבישים האדומים מידת ההטרוגניות )‪(coefficient of variation – CV‬‬
‫גדולה יותר בכל מאפייני המהירות ועבור שתי תקופות הזמן‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 38‬בחינת ההומוגניות )‪ (CV‬של מאפייני המהירות‬
‫לתקופה פברואר‪ -‬יולי ‪ 2011‬בין הכבישים האדומים לקטעי הביקורת‪.‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪%‬תצפיות מעל‬
‫מהירות מותרת‬
‫חריגת‬
‫מהירות‬
‫‪CV‬‬
‫‪CV‬‬
‫‪CV‬‬
‫‪.21‬‬
‫‪.58‬‬
‫‪1.66‬‬
‫‪.17‬‬
‫‪.52‬‬
‫‪.85‬‬
‫‪101‬‬
‫פברואר‪ -‬יולי ‪2011‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪73.2‬‬
‫‪15.6‬‬
‫‪197.0‬‬
‫‪77.7‬‬
‫‪12.9‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪%‬תצפיות מעל‬
‫מהירות מותרת‬
‫‪40.6‬‬
‫‪23.4‬‬
‫‪197.0‬‬
‫‪42.8‬‬
‫‪22.4‬‬
‫‪100.0‬‬
‫חריגת‬
‫מהירות‬
‫‪8.5‬‬
‫‪14.1‬‬
‫‪197.0‬‬
‫‪12.6‬‬
‫‪10.7‬‬
‫‪100.0‬‬
‫ממוצע‬
‫סטית תקן‬
‫‪N‬‬
‫ממוצע‬
‫סטית תקן‬
‫‪N‬‬
‫כבישים‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
‫טבלה ‪ : 39‬בחינת ההומוגניות )‪ (CV‬של מאפייני המהירות‬
‫לתקופה אוגוסט ‪ -2011‬ינואר ‪ 2012‬בין הכבישים האדומים לקטעי הביקורת‪.‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪%‬תצפיות מעל‬
‫מהירות מותרת‬
‫חריגת‬
‫מהירות‬
‫‪CV‬‬
‫‪CV‬‬
‫‪CV‬‬
‫‪.20‬‬
‫‪.56‬‬
‫‪1.49‬‬
‫‪.14‬‬
‫‪.42‬‬
‫‪.62‬‬
‫אוגוסט ‪ -2011‬ינואר ‪2012‬‬
‫מהירות‬
‫ממוצעת‬
‫‪73.00‬‬
‫‪14.45‬‬
‫‪197.00‬‬
‫‪78.89‬‬
‫‪11.41‬‬
‫‪102.00‬‬
‫‪%‬תצפיות מעל‬
‫מהירות מותרת‬
‫‪39.64‬‬
‫‪22.16‬‬
‫‪197.00‬‬
‫‪46.43‬‬
‫‪19.57‬‬
‫‪102.00‬‬
‫חריגת‬
‫מהירות‬
‫‪8.91‬‬
‫‪13.26‬‬
‫‪197.00‬‬
‫‪14.66‬‬
‫‪9.15‬‬
‫‪102.00‬‬
‫ממוצע‬
‫סטית תקן‬
‫‪N‬‬
‫ממוצע‬
‫סטית תקן‬
‫‪N‬‬
‫כבישים‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
‫‪ 5.7.3‬בחינת התאונות בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫בחינת ההסתברות לתאונה נבדקת בשני אופנים‪ :‬הראשון‪ ,‬בו התאונות בקבוצת הביקורת נבחנות אל מול התאונות‬
‫בקבוצת הכבישים האדומים‪ .‬השני‪ ,‬בו התאונות מנורמלות על פי קילומטר כדי לתת ביטוי לאורכי הקטעים השונה‬
‫בכל קבוצה‪ .‬הבחינה נעשתה לתקופה שבין אוגוסט ‪ 2011‬לינואר ‪ ,2012‬עבור כל ימי השבוע יחד‪.‬‬
‫טבלאות ‪ 27‬עד ‪ 33‬מציגות את תוצאות בדיקת הסיכוי לתאונה בין כבישים אדומים לכבישי ביקורת‪ .‬הסיכוי‬
‫לתאונה נבדק על פי סוג התאונה )קטלנית קשה או קלה( וחומרת הפגיעה )הרוג פצוע קל או קשה(‪ .‬לדוגמא‪,‬‬
‫בטבלה ‪ 27‬נמצא כי סיכוי לתאונה כלשהי בכבישים אדומים גבוה יותר לעומת כבישי ביקורת )‪OR=3.009,p-‬‬
‫‪ .(value<0.001‬באופן דומה‪ ,‬מניתוח התוצאות עולה כי הסיכוי לתאונה כלשהי‪ ,‬קטלנית‪ ,‬קשה או קלה כמו‬
‫גם הסיכוי להרוג‪ ,‬פצוע קל או קשה‪ ,‬גבוה יותר בכבישים האדומים מקטעי הביקורת‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 40‬בחינת ההסתברות לתאונה )קטלנית‪ ,‬קשה או קלה( בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫‪Total‬‬
‫‪7709‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪7709‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪15418‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪102‬‬
‫תאונות‬
‫במקומות‬
‫אחרים‬
‫‪7091‬‬
‫‪92.0%‬‬
‫‪7492‬‬
‫‪97.2%‬‬
‫‪14583‬‬
‫‪94.6%‬‬
‫תאונות שקרו‬
‫בכבישים אלה‬
‫‪618‬‬
‫‪8.0%‬‬
‫‪217‬‬
‫‪2.8%‬‬
‫‪835‬‬
‫‪5.4%‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪ %‬מסה"כ תקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪ %‬מסה"כ תקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪ %‬מסה"כ תקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫אדומים‬
‫תקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫ביקורת‬
‫‪Total‬‬
Chi-Square Tests
Value
203.603
202.588
211.788
df
1
1
1
Pearson Chi-Square
Continuity Correction
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
203.589
1
N of Valid Cases
15418
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
Asymp. Sig.
(2-sided)
.000
.000
.000
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.000
.000
.000
3.009
1.102
.081
.000
OR
p-value
‫מובהק‬
‫ בחינת ההסתברות לתאונה קלה בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 41 ‫טבלה‬
Total
8/11-1/12 ‫תקופה‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
Total
‫תאונות שקרו‬
‫בכבישים אלה‬
443
7.0%
177
2.8%
620
4.9%
Count
8/11-1/12 ‫ מסה"כ תקופה‬%
Count
8/11-1/12 ‫ מסה"כ תקופה‬%
Count
8/11-1/12 ‫ מסה"כ תקופה‬%
Chi-Square Tests
Asymp. Sig.
Value
df
(2-sided)
120.002
1
.000
119.102
1
.000
123.790
1
.000
Pearson Chi-Square
Continuity Correction
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
119.993
1
N of Valid Cases
12654
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
‫תאונות‬
‫במקומות‬
‫אחרים‬
5884
93.0%
6150
97.2%
12034
95.1%
6327
100.0%
6327
100.0%
12654
100.0%
Exact Sig. (2sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.000
.000
.000
2.616
.962
.091
.000
OR
p-value
‫מובהק‬
103
‫ בחינת ההסתברות לתאונה קשה בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 42 ‫טבלה‬
8/11-1/12 ‫תקופה‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
Total
Count
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
Count
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
Count
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
Chi-Square Tests
Value
57.419
56.060
61.784
df
Pearson Chi-Square
1
Continuity Correction
1
Likelihood Ratio
1
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
57.389
1
N of Valid Cases
1912
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
‫תאונות‬
‫במקומות‬
‫אחרים‬
848
88.7%
932
97.5%
1780
93.1%
Total
956
100.0%
956
100.0%
1912
100.0%
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
‫תאונות שקרו‬
‫בכבישים אלה‬
108
11.3%
24
2.5%
132
6.9%
Asymp. Sig.
(2-sided)
.000
.000
.000
.000
.000
.000
4.946
1.599
.231
.000
OR
p-value
‫מובהק‬
‫ בחינת ההסתברות לתאונה קטלנית בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 43 ‫טבלה‬
8/11-1/12 ‫תקופה‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
Total
Count
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
Count
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
Count
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
Chi-Square Tests
Value
34.720
33.371
37.071
df
Pearson Chi-Square
1
Continuity Correction
1
Likelihood Ratio
1
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
34.679
1
N of Valid Cases
852
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
‫תאונות שקרו‬
‫בכבישים אלה‬
67
15.7%
16
3.8%
83
9.7%
Asymp. Sig.
(2-sided)
.000
.000
.000
‫תאונות‬
‫במקומות‬
‫אחרים‬
359
84.3%
410
96.2%
769
90.3%
Total
426
100.0%
426
100.0%
852
100.0%
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.000
.000
.000
4.782
1.565
.287
.000
OR
p-value
‫מובהק‬
104
‫ ההסתברות להרוגים בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 44 ‫טבלה‬
8/11-1/12 ‫תקופה‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
Total
‫נפגעים‬
‫בכבישים‬
‫אלה‬
88
17.4%
19
3.8%
107
10.6%
Count
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
Count
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
Count
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
Chi-Square Tests
Asymp. Sig.
Value
df
(2-sided)
49.756
1
.000
48.324
1
.000
53.514
1
.000
Pearson Chi-Square
Continuity Correction
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear Association
49.707
1
N of Valid Cases
1012
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
‫נפגעים ביתר‬
‫כבישים בינעירוניים‬
‫לא צומת‬
418
82.6%
487
96.2%
905
89.4%
Total
506
100.0%
506
100.0%
1012
100.0%
Exact Sig. (2sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.000
.000
.000
5.396
1.686
.262
.000
OR
p-value
‫מובהק‬
‫ ההסתברות לפצועים קשה בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 45 ‫טבלה‬
8/11-1/12 ‫תקופה‬
‫אדומים‬
‫ביקורת‬
Total
‫נפגעים‬
‫בכבישים‬
‫אלה‬
Count
207
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
14.1%
Count
39
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
2.7%
Count
246
% 8/11-1/12 ‫מסה”כ תקופה‬
8.4%
Chi-Square Tests
Asymp. Sig. (2Value
df
sided)
125.255
1
.000
123.769
1
.000
136.439
1
.000
Pearson Chi-Square
Continuity Correction
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear
125.212
1
Association
N of Valid Cases
2928
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
‫נפגעים ביתר כבישים‬
‫בינעירוניים לא צומת‬
1257
85.9%
1425
97.3%
2682
91.6%
Total
1464
100.0%
1464
100.0%
2928
100.0%
Exact Sig. (2sided)
Exact Sig. (1sided)
.000
.000
.000
6.017
1.795
.179
.000
OR
p-value
‫מובהק‬
105
‫טבלה ‪ : 46‬ההסתברות לפצועים קל בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫‪Total‬‬
‫‪18682‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪18682‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪37364‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪Exact Sig. (1‬‬‫)‪sided‬‬
‫‪.000‬‬
‫נפגעים‬
‫נפגעים ביתר כבישים‬
‫בכבישים אלה‬
‫בינעירוניים לא צומת‬
‫‪Count‬‬
‫‪1709‬‬
‫‪16973‬‬
‫מסה”כ תקופה ‪% 8/11-1/12‬‬
‫‪9.1%‬‬
‫‪90.9%‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪650‬‬
‫‪18032‬‬
‫מסה”כ תקופה ‪% 8/11-1/12‬‬
‫‪3.5%‬‬
‫‪96.5%‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪2359‬‬
‫‪35005‬‬
‫מסה”כ תקופה ‪% 8/11-1/12‬‬
‫‪6.3%‬‬
‫‪93.7%‬‬
‫‪Chi-Square Tests‬‬
‫‪Asymp. Sig.‬‬
‫‪Value‬‬
‫‪df‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫)‪Exact Sig. (2-sided‬‬
‫‪a‬‬
‫‪507.443‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪506.485‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪524.862‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪OR‬‬
‫‪p-value‬‬
‫מובהק‬
‫‪2.793‬‬
‫‪1.027‬‬
‫‪.047‬‬
‫‪.000‬‬
‫אדומים‬
‫תקופה ‪8/11-1/12‬‬
‫ביקורת‬
‫‪Total‬‬
‫‪Pearson Chi-Square‬‬
‫‪Continuity Correctionb‬‬
‫‪Likelihood Ratio‬‬
‫‪Fisher's Exact Test‬‬
‫‪Linear-by-Linear‬‬
‫‪507.429‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Association‬‬
‫‪N of Valid Cases‬‬
‫‪37364‬‬
‫‪Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate‬‬
‫‪Estimate‬‬
‫)‪ln(Estimate‬‬
‫)‪Std. Error of ln(Estimate‬‬
‫)‪Asymp. Sig. (2-sided‬‬
‫טבלאות ‪ 34‬עד ‪ 40‬מציגות את תוצאות בדיקת הסיכוי לתאונה בין כבישים אדומים לכבישי ביקורת תוך התחשבות‬
‫בהבדל באורכי הכבישים השונים בין הקבוצות‪ .‬הסיכוי לתאונה נבדק על פי סוג התאונה )קטלנית קשה או קלה(‬
‫וחומרת הפגיעה )הרוג פצוע קל או קשה(‪ .‬מניתוח התוצאות עולה כי לא קיים הבדל )המבחנים אינם מובהקים ‪p-,‬‬
‫‪ (value>0.05‬בין הסיכוי לתאונה כלשהי‪ ,‬קטלנית‪ ,‬קשה או קלה כמו גם הסיכוי להרוג או פצוע קל‪ ,‬גבוה‬
‫בכבישים האדומים מקטעי הביקורת‪ .‬בבדיקת יחס סיכוים לפצועים קשה בין כבישים אדומים לביקורת ‪ ,‬נמצא כי‬
‫סיכוי לפצועים קשה בכבישים אדומים גבוה יותר לעומת כבישי ביקורת )‪.(OR=1.94,p-value<0.01‬‬
‫טבלה ‪ : 47‬בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לתאונה )קטלנית‪ ,‬קשה או קלה(‬
‫בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫‪Total‬‬
‫‪1757‬‬
‫‪106‬‬
‫‪yes_or_no_teunot‬‬
‫תאונות בכבישים ‪2.00‬‬
‫תאונות ‪1.00‬‬
‫אחרים ברשת ‪ -‬קטע‬
‫בכבישים אלה‬
‫בינעירוני‬
‫‪618‬‬
‫‪1139‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪64.8%‬‬
‫‪35.2%‬‬
‫‪607‬‬
‫‪390‬‬
‫‪217‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪64.3%‬‬
‫‪35.7%‬‬
‫‪2364‬‬
‫‪1529‬‬
‫‪835‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪64.7%‬‬
‫‪35.3%‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪% within‬‬
‫‪group‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪% within‬‬
‫‪group‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪% within‬‬
‫‪group‬‬
‫אדומים ‪1.00‬‬
‫‪group‬‬
‫ביקורת ‪2.00‬‬
‫‪Total‬‬
Chi-Square Tests
Asymp. Sig.
df
(2-sided)
Value
Pearson ChiSquare
Continuity
Correctionb
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
.066a
1
.798
.043
1
.836
.065
1
.798
Exact Sig. (2sided)
.806
.065
1
Exact Sig.
(1-sided)
.417
.798
2364
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
Asymp. 95%
Common Odds
Confidence Interval Ratio
ln(Common
Odds Ratio)
.975
-.025
.098
.798
Lower
Bound
Upper
Bound
Lower
Bound
Upper
Bound
OR
‫לא מובהק‬
.804
1.182
-.218
.168
‫ בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לתאונה קלה בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 48 ‫טבלה‬
group
1.00 ‫אדומים‬
Total
1388
68.1%
100.0%
320
497
64.4%
100.0%
1265
1885
67.1%
100.0%
Count
% within
31.9%
group
Count
177
% within
35.6%
group
Count
620
% within
32.9%
group
Chi-Square Tests
Asymp. Sig.
df
(2-sided)
2.00 ‫ביקורת‬
Total
Value
Pearson ChiSquare
Continuity
Correction
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
yes_or_no_teunot
2.00 ‫תאונות בכבישים‬
1.00 ‫תאונות‬
‫ קטע‬- ‫אחרים ברשת‬
‫בכבישים אלה‬
‫בינעירוני‬
443
945
2.266
1
.132
2.102
1
.147
2.247
1
.134
Exact Sig. (2sided)
.133
2.265
1
Exact Sig.
(1-sided)
.074
.132
1885
107
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
Asymp. 95%
Common Odds
Confidence Interval Ratio
ln(Common
Odds Ratio)
.848
-.165
.110
.132
Lower
Bound
Upper
Bound
Lower
Bound
Upper
Bound
OR
‫לא מובהק‬
.683
1.051
-.381
.050
‫ בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לתאונה קשה בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 49 ‫טבלה‬
group
1.00 ‫אדומים‬
yes_or_no_teunot
2.00 ‫תאונות בכבישים‬
1.00 ‫תאונות‬
‫ קטע‬- ‫אחרים ברשת‬
‫בכבישים אלה‬
‫בינעירוני‬
108
136
Count
% within
group
Count
% within
group
Count
% within
group
2.00 ‫ביקורת‬
Total
Total
244
44.3%
55.7%
100.0%
24
49
73
32.9%
67.1%
100.0%
132
185
317
41.6%
58.4%
100.0%
Chi-Square Tests
Value
Pearson ChiSquare
Continuity
Correction
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Asymp. Sig.
(2-sided)
df
2.997
1
.083
2.547
1
.110
3.055
1
.081
Exact Sig. (2sided)
.104
2.988
1
Exact Sig.
(1-sided)
.054
.084
317
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
Asymp. 95%
Common Odds
Confidence Interval Ratio
ln(Common
Odds Ratio)
1.621
.483
.281
.085
Lower
Bound
Upper
Bound
Lower
Bound
Upper
Bound
OR
‫לא מובהק‬
.936
2.810
-.067
1.033
108
‫ בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לתאונה קטלנית בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 50 ‫טבלה‬
group
1.00 ‫אדומים‬
yes_or_no_teunot
2.00 ‫תאונות בכבישים‬
1.00 ‫תאונות‬
‫ קטע‬- ‫אחרים ברשת‬
‫בכבישים אלה‬
‫בינעירוני‬
67
58
Count
% within
group
Count
% within
group
Count
% within
group
2.00 ‫ביקורת‬
Total
Total
125
53.6%
46.4%
100.0%
16
21
37
43.2%
56.8%
100.0%
83
79
162
51.2%
48.8%
100.0%
Chi-Square Tests
Value
Pearson ChiSquare
Continuity
Correction
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear
Association
N of Valid Cases
Asymp. Sig.
(2-sided)
df
1.226
1
.268
.846
1
.358
1.228
1
.268
Exact Sig. (2sided)
.349
1.218
1
Exact Sig.
(1-sided)
.179
.270
162
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
Asymp. 95%
Common Odds
Confidence Interval Ratio
ln(Common
Odds Ratio)
1.516
.416
.377
.270
Lower
Bound
Upper
Bound
Lower
Bound
Upper
Bound
OR
‫לא מובהק‬
.724
3.176
-.323
1.155
109
‫ בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש להרוגים בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 51 ‫טבלה‬
group
1.00 ‫אדומים‬
2.00 ‫ביקורת‬
Total
Value
yes_or_no_teunot
2.00 ‫תאונות בכבישים‬
1.00 ‫תאונות‬
‫ קטע‬- ‫אחרים ברשת‬
‫בכבישים אלה‬
‫בינעירוני‬
88
67
Total
155
43.2%
100.0%
25
44
56.8%
100.0%
92
199
46.2%
100.0%
Count
% within
56.8%
group
Count
19
% within
43.2%
group
Count
107
% within
53.8%
group
Chi-Square Tests
Asymp. Sig.
df
(2-sided)
Pearson Chi2.547
1
Square
Continuity
2.030
1
Correction
Likelihood Ratio
2.543
1
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear
2.534
1
Association
N of Valid Cases
199
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
Asymp. 95%
Common Odds
Confidence Interval Ratio
ln(Common
Odds Ratio)
Exact Sig.
(1-sided)
.110
.154
.111
.125
.077
.111
1.728
.547
.345
.113
Lower
Bound
Upper
Bound
Lower
Bound
Upper
Bound
Exact Sig. (2sided)
OR
‫לא מובהק‬
.879
3.397
-.129
1.223
110
‫ בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לפצועים קשה בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬: 52 ‫טבלה‬
group
1.00 ‫אדומים‬
2.00 ‫ביקורת‬
Total
Value
yes_or_no_teunot
2.00 ‫תאונות בכבישים‬
1.00 ‫תאונות‬
‫ קטע‬- ‫אחרים ברשת‬
‫בכבישים אלה‬
‫בינעירוני‬
207
202
Total
409
49.4%
100.0%
74
113
65.5%
100.0%
276
522
52.9%
100.0%
Count
% within
50.6%
group
Count
39
% within
34.5%
group
Count
246
% within
47.1%
group
Chi-Square Tests
Asymp. Sig.
df
(2-sided)
Pearson Chi9.208a
1
Square
Continuity
8.573
1
Correctionb
Likelihood Ratio
9.357
1
Fisher's Exact Test
Linear-by-Linear
9.190
1
Association
N of Valid Cases
522
Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate
Estimate
ln(Estimate)
Std. Error of ln(Estimate)
Asymp. Sig. (2-sided)
Asymp. 95%
Common Odds
Lower
Confidence Interval Ratio
Bound
Upper
Bound
ln(Common
Lower
Odds Ratio)
Bound
Upper
Bound
Exact Sig. (2sided)
Exact Sig.
(1-sided)
.002
.003
.002
.003
.002
.002
1.944
.665
.221
.003
OR
‫מובהק‬
1.260
3.000
.231
1.099
111
‫טבלה ‪ : 53‬בחינת ההסתברות המנורמלת לאורכי הכביש לפצועים קל בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‬
‫‪Total‬‬
‫‪4436‬‬
‫‪yes_or_no_teunot‬‬
‫תאונות בכבישים ‪2.00‬‬
‫תאונות ‪1.00‬‬
‫אחרים ברשת ‪ -‬קטע‬
‫בכבישים אלה‬
‫בינעירוני‬
‫‪1709‬‬
‫‪2727‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪61.5%‬‬
‫‪1589‬‬
‫‪939‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪59.1%‬‬
‫‪6025‬‬
‫‪3666‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪60.8%‬‬
‫‪Exact Sig.‬‬
‫)‪(1-sided‬‬
‫‪Exact Sig. (2‬‬‫)‪sided‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪% within‬‬
‫‪38.5%‬‬
‫‪group‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪650‬‬
‫‪% within‬‬
‫‪40.9%‬‬
‫‪group‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪2359‬‬
‫‪% within‬‬
‫‪39.2%‬‬
‫‪group‬‬
‫‪Chi-Square Tests‬‬
‫‪Asymp. Sig.‬‬
‫‪df‬‬
‫)‪(2-sided‬‬
‫‪.095‬‬
‫‪.101‬‬
‫‪.096‬‬
‫‪.051‬‬
‫‪.100‬‬
‫‪.095‬‬
‫‪OR‬‬
‫לא מובהק‬
‫‪.905‬‬
‫‪-.099‬‬
‫‪.060‬‬
‫‪.095‬‬
‫‪.805‬‬
‫‪1.018‬‬
‫‪-.216‬‬
‫‪.017‬‬
‫אדומים ‪1.00‬‬
‫‪group‬‬
‫ביקורת ‪2.00‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪Value‬‬
‫‪Pearson Chi‬‬‫‪2.783a‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Square‬‬
‫‪Continuity‬‬
‫‪2.684‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Correctionb‬‬
‫‪Likelihood Ratio‬‬
‫‪2.774‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Fisher's Exact Test‬‬
‫‪Linear-by-Linear‬‬
‫‪2.782‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Association‬‬
‫‪N of Valid Cases‬‬
‫‪6025‬‬
‫‪Mantel-Haenszel Common Odds Ratio Estimate‬‬
‫‪Estimate‬‬
‫)‪ln(Estimate‬‬
‫)‪Std. Error of ln(Estimate‬‬
‫)‪Asymp. Sig. (2-sided‬‬
‫‪Asymp. 95%‬‬
‫‪Common Odds‬‬
‫‪Lower‬‬
‫‪Confidence Interval Ratio‬‬
‫‪Bound‬‬
‫‪Upper‬‬
‫‪Bound‬‬
‫‪ln(Common‬‬
‫‪Lower‬‬
‫)‪Odds Ratio‬‬
‫‪Bound‬‬
‫‪Upper‬‬
‫‪Bound‬‬
‫‪ 5.8‬סיכום ומסקנות‬
‫פרק זה מביא ניתוח תאונות ומהירויות של קבוצת קטעי כביש שהוגדרו ככבישים אדומים‪ .‬לצורך הניתוח נבחרו‬
‫קטעי ביקורת דומים במאפיינים הגיאומטרים )ככל האפשר( לקטעי כבישים אדומים‪.‬‬
‫הניתוח התאפשר בעזרת התאמה גיאו‪-‬מרחבית של שלושה מסדי נתונים שונים‪ :‬מהירויות בקטעי דרך )נתונים‬
‫שהתקבלו מחברת דסל(‪ ,‬תאונות דרכים )למ"ס( ומיקומים של הכבישים האדומים )אור ירוק(‪.‬‬
‫‪112‬‬
‫ניתוח התוצאות בחן ‪ 3‬נושאים‪ :‬בחינת חריגת המהירות‪ ,‬בחינת הומוגניות של מאפייני המהירות‪ ,‬ובחינת התאונות‬
‫בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‪ .‬בכל אחד מהניתוחים‪ ,‬בוצעה השוואה בין קטעי כבישים אדומים לבין‬
‫קטעי ביקורת‪.‬‬
‫לגבי חריגת מהירות‪ ,‬לא נמצא שינוי משמעותי בחריגת מהירויות בכבישים אדומים לעומת קטעי ביקורת‪ ,‬ברוב‬
‫תקופות זמן‪ ,‬למעט ימי חול בשעות היום‪ .‬חשוב לציין כי חריגה הוגדרה כהפרש בין מהירות אחוזון ‪ 85‬לבין‬
‫המהירות המותרת‪ .‬ייתכן וההסבר קשור בבחירה של קטעי ביקורת‪ :‬הקטעים מהווים למעשה המשך )בסוף או‬
‫בתחילה( של קטעי כבישים אדומים‪.‬‬
‫תוצאה מעניינת נמצאה בבחינת הומוגניות של מאפייני מהירות‪ .‬כאן נמצא בבירור כי השונות בחריגות מהירות‬
‫בכבישים אדומים גדולה באופן משמעותי לעומת קטעי ביקורת‪ ,‬בכל תקופות הזמן‪ .‬כידוע מהספרות‪ ,‬רמת הסיכון‬
‫לתאונות עולה ככל ששונות המהירות עולה‪.‬‬
‫בחינת התאונות בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת בוצעה בעזרת יחסים ‪ .Odds Ratio‬כאשר מנרמלים את‬
‫שיעור התאונות לאורך הקטעים‪ ,‬נמצא כי שיעור התאונות בכבישים אדומים אינו שונה משמעותית לעומת קטעי‬
‫ביקורת )כלומר‪ ,‬יחס ההסתברויות בקטעי כבישים אדומים לקטעי ביקורת קרוב ל‪ .(1-‬התוצאה המשמעותית ביותר‬
‫נמצאה בסיכוי לתאונות קשות‪ ,‬כפי שניתן לראות בטבלה להלן‪.‬‬
‫טבלה‪ 54‬מרכזת את התוצאות העיקריות של סיכוי לתאונות ופצועים בכבישים אדומים לעומת קטעי ביקורת‪.‬‬
‫השורות המודגשות מייצגות תוצאות מובהקות‪.‬‬
‫‪113‬‬
‫טבלה‪ : 54‬סיכום תוצאות של טבלאות ‪ 40‬עד ‪ 53‬עבור סיכוי לתאונות ופצועים‬
‫בכבישים אדומים לעומת קטעי ביקורת‬
‫‪ – Odds Ratio‬הסתברות מנורמלת‬
‫לאורכי כביש בכבישים אדומים מול‬
‫קטעי ביקורת‬
‫רמת מובהקות‬
‫מאפיין‬
‫סיכוי לתאונה )קטלנית‪,‬‬
‫קשה או קלה(‬
‫‪0.975‬‬
‫‪0.798‬‬
‫סיכוי לתאונה קלה‬
‫‪0.848‬‬
‫‪0.132‬‬
‫סיכוי לתאונה קשה‬
‫‪1.621‬‬
‫‪0.085‬‬
‫סיכוי לתאונה קטלנית‬
‫‪1.516‬‬
‫‪0.270‬‬
‫סיכוי להרוגים‬
‫‪1.728‬‬
‫‪0.113‬‬
‫סיכוי לפצועים קשה‬
‫‪1.944‬‬
‫‪0.003‬‬
‫סיכוי לפצועים קל‬
‫‪0.905‬‬
‫‪0.095‬‬
‫התוצאות שמוצגות בטבלה לעיל מתייחסות לכל תקופות יום יחד‪ .‬תוצאות דומות התקבלו גם כאשר נותחו תקופות‬
‫יום שונות‪.‬‬
‫התוצאה המשמעותית ביותר שהתקבלה בפרק זה היא הקשר בין השונות במהירות נסיעה לבין הסיכוי לתאונה‪.‬‬
‫קשר זה נמצא מובהק בכבישים האדומים‪.‬‬
‫‪114‬‬
‫‪ 6‬הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרך החד‪-‬מסלוליים‬
‫הבינעירוניים‬
‫‪ 6.1‬הקדמה‬
‫פרק זה מוקדש לבחינת מערכת הקשרים בין מהירויות הנסיעה ותאונות הדרכים‪ ,‬בדרכים הלא עירוניות בישראל‪.‬‬
‫מטרת הניתוח הינה באימות אמפירי וכימות קשרים סטטיסטיים בין מהירות הנסיעה והתרחשות תאונות הדרכים‪,‬‬
‫בתנאי הארץ‪ .‬מטרתו הסופית של הניתוח הינה ביצירת מודל מסביר לתאונות הדרכים‪ ,‬כאשר מדדי המהירות יהיו‬
‫בין המשתנים המסבירים במודל זה‪.‬‬
‫גילוי קשרים סטטיסטיים בין מהירות ובטיחות‪ ,‬בתנאי הארץ‪ ,‬עשוי לתרום לקידום ניהול מהירויות הנסיעה‬
‫בישראל‪ ,‬ע"י מתן כלים תומכים למיקוד שיפורי תשתית ופעילויות האכיפה‪ ,‬וכמו כן‪ ,‬לגיבוש מדיניות מבוססת‬
‫יותר בנושאים הקשורים לקביעת מהירויות מותרות ברשת‪ ,‬בחירת מאפייני התכן לסוגי הדרכים‪ ,‬קביעת תפקידי‬
‫הדרכים ברשת וכד'‪ .‬כמו כן‪ ,‬ממצאי המחקר עשויים לתמוך בקידום פעילויות חינוך והסברה בנושאי המהירות‪,‬‬
‫בתנאי הארץ‪.‬‬
‫הניסיון של מחקרים דומים בעולם מראה שבחינת הקשר בין מהירות ובטיחות צריכה להתבצע לאחר נטרול‬
‫השפעה של גורמים מתערבים אחרים ובעיקר‪ ,‬מאפייני תשתית )‪,2001 ,Kloeden et al ;2002 ,Taylor et al‬‬
‫‪ .(2002‬המודל הסטטיסטי צריך להדגים את השפעת ערכי המהירות על הסיכון לתאונה‪ ,‬בתנאים דומים של‬
‫מאפייני התשתית‪.‬‬
‫חשיבות בחינת הקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬בתוך קבוצות דרכים אחידות לפי רמת התכן והמהירות המותרת‪,‬‬
‫הודגמה במאמר של ‪ Elvik .(2011) Elvik‬הסביר שכאשר מנתחים את כל סוגי הדרכים ביחד‪ ,‬עשוי להיווצר‬
‫קשר כמוצג באיור ‪ 36‬א'‪ ,‬אשר מראה‪ ,‬לכאורה‪ ,‬שעליה במהירויות מביאה לירידה בתאונות‪ .‬קשר זה מטעה מכיוון‬
‫שהוא מבטא בעקיפין את השפעת רמת התכן של הדרך‪ ,‬כאשר דרכים ממדרג גבוה יותר )כגון‪ :‬הדרכים המהירות(‬
‫מאפשרות מהירויות נסיעה גבוהות יותר‪ ,‬מחד‪ ,‬והן מתאפיינות בשיעורי תאונות נמוכים יותר ליחידת נסועה‪,‬‬
‫מאידך‪ .‬הקשר האמיתי בין המהירות והבטיחות מתגלה כאשר מבצעים ניתוח מופרד של הנתונים‪ ,‬לפי סוגי דרך‬
‫שונים‪ ,‬כמוצג באיור ‪ 36‬ב'‪.‬‬
‫‪115‬‬
‫א ‪ -‬קשר מטעה בין המהירות והבטיחות שעשוי להתקבל ללא התחשבות במאפייני תשתית‬
‫ב ‪ -‬קשר אמיתי בין המהירות והבטיחות שנמצא בניתוח מופרד לפי סוגי דרכים‬
‫איור‪ : 36‬הדגמת השפעת מאפייני תשתית על זיהוי הקשר בין מהירות ותאונות‬
‫מקור ‪(2011) Elvik‬‬
‫לפיכך‪ ,‬בפרק הנוכחי‪ ,‬נדרש לבחון את מערכת הקשרים בין מהירות ובטיחות‪ ,‬תוך כדי התחשבות במאפייני‬
‫התשתית‪ .‬לביצוע בחינה זו קיים צורך בשלושה סוגי נתונים‪) :‬א( מדדי מהירויות הנסיעה; )ב( מספרי תאונות‬
‫דרכים; )ג( מאפייני כבישים‪ ,‬לרבות מאפייני תשתיות הדרכים‪ ,‬מהירויות מותרות ונפחי תנועה‪ .‬המחקר בפרק זה‬
‫התבסס על שילוב נתונים ממקורות אלה‪:‬‬
‫)א( מדדי מהירויות הנסיעה ‪ -‬לפי רשת ה‪ TMC‬במערכת מידע גיאוגרפית;‬
‫)ב( מספרי תאונות הדרכים‪ ,‬על סמך קבצי ת"ד של הלמ"ס;‬
‫)ג( מאפייני תשתיות הדרכים‪ ,‬על סמך ממצאי סקר דרכים של חברת "נתיבי ישראל"‪.‬‬
‫בנוסף‪ ,‬אומדנים של נפחי תנועה נלקחו מספירות התנועה של הלמ"ס‪.‬‬
‫‪116‬‬
‫בחינת הקשר בין מהירויות הנסיעה‪ ,‬נתוני תאונות הדרכים ומאפייני הכבישים‪ ,‬בחלק זה של המחקר‪ ,‬בוצעה עבור‬
‫הדרכים החד‪-‬מסלוליות בישראל‪ .‬בחירה זו נבעה‪ ,‬מחד‪ ,‬מהיקף הנתונים הזמינים לניתוח‪ ,‬כאשר הדרכים החד‪-‬‬
‫מסלוליות מהוות מעל ‪ 70%‬מאורך הרשת הלא עירונית‪ ,‬ומאידך‪ ,‬מחומרת בעיות הבטיחות בכבישים אלה‪ ,‬כאשר‬
‫הם מרכזים עד ‪ 60%‬מההרוגים והפצועים קשה בדרכים הלא עירוניות בישראל‪.‬‬
‫המהירות המותרת לנסיעה כבישים אלה היא‪ ,‬לרוב‪ 80 ,‬קמ"ש‪ ,‬כאשר הם מתאפיינים ברמת תכן נמוכה יותר‬
‫לעומת דרכים דו‪-‬מסלוליות ומהירות‪ .‬לפי הגדרות ‪ ,(2011) Elvik‬דהיינו רמת המהירות המותרת וסוג דרך‪,‬‬
‫הדרכים החד‪-‬מסלוליות יכולים להיחשב לקבוצת דרכים אחידה‪ .‬עם זאת‪ ,‬בחירת מהירויות הנסיעה ע"י הנהגים‬
‫עשויה להיות מושפעת מתנאי הדרך כגון‪ :‬עקומים ושיפועים‪ ,‬צפיפות חיבורים לדרכים האחרות‪ ,‬רוחב המיסעה‪,‬‬
‫מצב צדי הדרך וכד'‪ .‬לכן‪ ,‬בחינת הקשר בין מהירות ובטיחות‪ ,‬בקרב הדרכים החד‪-‬מסלוליות בישראל‪ ,‬נערכה‬
‫במחקר זה בהתחשב במאפיינים הגיאומטריים ומאפייני תשתית אחרים של קטעי הדרכים‪ .‬גישה זו יושמה‪ ,‬לדוגמא‪,‬‬
‫באנגליה ע"י ‪ (2002) Taylor et al‬אשר ניתחו קשר בין מהירות ובטיחות עבור ארבע קבוצות דרכים שנבדלות‬
‫זו מזו לפי מאפייני תשתית כגון‪ :‬צפיפות צמתים‪ ,‬צפיפות עקומים אופקיים‪ ,‬צפיפות גישות משניות ושיפועים‬
‫אורכיים‪.‬‬
‫‪ 6.2‬מרכיבי המחקר‬
‫בביצוע המחקר היו שלושה שלבים כמתואר להלן‪.‬‬
‫א‪ .‬כאמור‪ ,‬במחקר זה‪ ,‬בוצעה בחינה משולבת של מדדי מהירויות הנסיעה בקטעים המוגדרים של רשת הדרכים‬
‫)קטעי ‪ ,(TMC‬נתוני תאונות הדרכים מקבצי הלמ"ס ומאפייני הכבישים‪ .‬נתוני מהירויות הנסיעה קיימים‬
‫ברזולוציה של קטעים מוגדרים‪ ,‬לכן יתר מאפייני הקטעים ‪ -‬מספרי התאונות ומאפייני תשתית‪ ,‬הובאו לקנה מידה‬
‫דומה‪ ,‬של קטעים מוגדרים‪ .‬לכן‪ ,‬השלב הראשון של המחקר הוקדש להכנת בסיס נתונים משולב עבור קטעי‬
‫הדרכים החד‪-‬מסלוליות בישראל‪.‬‬
‫ב‪ .‬לקטעים המוגדרים של רשת ה‪ TMC‬קיים ריבוי של מדדי מהירות‪ .‬ריבוי זה נוצר מכך שעבור כל תקופת זמן‬
‫מוגדרת )שישה חודשים( חושבו חמישה מדדי מהירות שהם‪ :‬מהירות ממוצעת‪ ,‬סטית תקן‪ ,‬מהירות האחוזון ה‪,85‬‬
‫אחוז כלי רכב מעל המהירות המותרת‪ ,‬מדד הפרשים בין מהירות האחוזון ה‪ 85-‬והמהירות המותרת )חריגת‬
‫מהירות(‪ ,‬כאשר קיימות גם שש תקופות של הפקת המדדים‪ ,‬לפי שעות יום ושעות לילה‪ ,‬ובימי חול לעומת ימי‬
‫שישי‪ ,‬שבת‪ .‬כתוצאה‪ ,‬לכל קטע מוגדר קיימים ‪ 30‬מדדי מהירות‪.‬‬
‫עקב ריבוי מדדי המהירות הקיימים עבור קטעי הדרכים שנכללו במחקר‪ ,‬נערך ניתוח מקדים של הנתונים לצורך‬
‫בדיקת הקורלציות בין מדדי המהירות השונים ובחירת מדדי מהירות מסכמים לאפיון רמת המהירות בכל קטע‪.‬‬
‫מאידך‪ ,‬לכל קטע דרך‪ ,‬קיים מגוון רחב של מאפייני תשתית אשר גם ניתנים לביטוי בצורות שונות כגון‪ :‬כערכים‬
‫מוחלטים )ממוצע‪ ,‬ערך מרבי‪ ,‬ערך מינימאלי( או כשיעורי מקרים שנפלו לקטגוריות מוגדרות‪ .‬לכן‪ ,‬נדרש ניתוח‬
‫מקדים של מאפייני התשתית‪ ,‬על מנת לבחון קורלציות בין המשתנים השונים ולהצביע על מספר מצומצם של‬
‫‪117‬‬
‫מדדים נבחרים שמתאימים לאפיון והשוואה בין הקטעים‪ .‬המדדים המסכמים של מאפייני התשתית צריכים להיות‬
‫בעלי משמעות הנדסית‪ ,‬מחד‪ ,‬כאשר הם מאפשרים זיהוי הבדלים מהותיים בין מאפייני הקטעים‪ ,‬מאידך‪.‬‬
‫מכאן‪ ,‬השלב השני במחקר הוקדש לניתוחים המקדימים של מדדי המהירות ומאפייני התשתית של קטעי הכבישים‬
‫שנכללו במחקר‪ ,‬לצורך זיהוי מאפיינים מייצגים‪ ,‬אשר ישמשו בהמשך להתאמת מודלים מסבירים לקשר עם‬
‫תאונות הדרכים‪.‬‬
‫ג‪ .‬בשלב השלישי של המחקר היה מתוכנן לבצע זיהוי קבוצות אחידות של קטעי הכבישים מבחינת מאפייני‬
‫התשתית ובהמשך‪ ,‬התאמת מודל סטטיסטי לביטוי הקשר בין המהירות והתאונות‪ ,‬תוך כדי התחשבות בקבוצות‬
‫הכבישים שזוהו‪ .‬לזיהוי קבוצות הכבישים עם מאפייני תשתית דומים שימשו שיטות קיבוצים )‪(clustering‬‬
‫שונים‪ .‬עם זאת‪ ,‬גישה זאת לא צלחה במחקר הנוכחי‪ ,‬כאשר עבור קבוצות הכבישים עם מאפייני תשתית דומים‬
‫שנבחרו בשלב הקיבוץ )‪ (clustering‬של קטעי הדרך‪ ,‬לא נמצא קשר עקבי בין מהירות ותאונות בהמשך הניתוח‪.‬‬
‫לכן‪ ,‬הוחלט על שינוי גישה בפיתוח המודלים‪ ,‬כאשר זיהוי קבוצות הכבישים נערך על‪-‬פי מדד מרוכב המשלב‬
‫שיעור תאונות דרכים ורמת המהירות בקטע‪ .‬בהמשך‪ ,‬הותאם מודל מסביר לקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬תוך כדי‬
‫התחשבות בקבוצות הכבישים שזוהו‪ ,‬אורך קטע ונפח התנועה‪ .‬מאפייני תשתית המבדילים בין קבוצות הכבישים‬
‫ששימשו לפיתוח המודלים זוהו בהמשך‪ ,‬כאשר הזיהוי נערך תוך כדי השוואה בין מאפייני התשתית‪ ,‬בכל קבוצה‪,‬‬
‫ויצירת עצי סיווג בין קבוצות הכבישים )המוגדרות( על סמך מאפייני התשתית‪.‬‬
‫המודל המסביר שהותאם לנתונים הינו מודל רגרסיה בינומית שלילית רב‪-‬משתנית‪ .‬זיהוי מאפייני תשתית‬
‫משפיעים‪ ,‬לפי קבוצות הכבישים‪ ,‬נערך בעזרת ‪.rpart‬‬
‫פרק זה מציג את ממצאי המחקר באופן הבא‪:‬‬
‫סעיף ‪ 6.3‬מתאר את בסיס הנתונים שנבנה במחקר‪ .‬בבסיס נתונים זה משולבים נתונים של מדדי מהירויות הנסיעה‪,‬‬
‫מספרי תאונות הדרכים ומאפייני הכבישים‪ ,‬עבור קטעי הדרכים החד‪-‬מסלוליות בישראל שנמצאו בקרב הקטעים‬
‫המוגדרים של רשת קטעי ה‪.TMC-‬‬
‫סעיף ‪ 6.4‬מציג ממצאים מהניתוחים המקדימים שנערכו על בסיס הנתונים של המחקר ובעיקר‪ ,‬מדדי המהירות‬
‫ומאפייני התשתית‪ ,‬על מנת לבחון קשרים סטטיסטיים בין המדדים ולזהות מאפיינים מועדפים ו‪/‬או מייצגים‬
‫שישמשו‪ ,‬בהמשך המחקר‪ ,‬להתאמת מודלים מסבירים עבור תאונות הדרכים‪.‬‬
‫סעיף ‪ 6.5‬מביא ממצאים מפיתוח מודלים מסבירים לקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬בהתחשב במאפייני הכבישים‪.‬‬
‫לבסוף‪ ,‬סעיף ‪ 6.6‬דן במשמעויות של ממצאי המחקר‪.‬‬
‫‪118‬‬
‫‪ 6.3‬בסיס הנתונים של המחקר‬
‫בסיס הנתונים במחקר זה משלב נתונים של מדדי מהירויות הנסיעה‪ ,‬תאונות הדרכים ומאפייני הכבישים‪ ,‬עבור‬
‫קטעי הדרכים החד‪-‬מסלוליות הלא עירוניות בישראל‪ .‬נתוני מהירויות הנסיעה קיימים ברזולוציה של הקטעים‬
‫המוגדרים )קטעי ‪ ,(TMC‬לכן יתר מאפייני הקטעים ‪ -‬מספרי התאונות ומאפייני התשתית‪ ,‬הובאו לקנה מידה‬
‫דומה‪.‬‬
‫‪ 6.3.1‬מדדי מהירויות הנסיעה‬
‫מדדי מהירויות הנסיעה נלקחו ממערכת מידע גיאוגרפית שהוקמה במחקר בכור‪ ,‬מוריק‪ ,‬גיטלמן )‪ .(2012‬מערכת‬
‫זו נבנתה על סמך נתונים מבוססי ‪ GPS‬לגבי מיקום כלי רכב ברשת הכבישים המאפשרים לחשב את מהירויות‬
‫הנסיעה בקטעי רשת מוגדרים )קטעי ‪ .(TMC‬המחקר ניתח מעל ‪ 30,000,000‬תצפיות מהירות של כלי רכב‬
‫שנסעו לאורך כבישי הארץ במשך שישה חודשים‪ ,‬פברואר‪-‬יולי ‪ ,2011‬וחישב מדדי מהירות‪ :‬מהירות ממוצעת‪,‬‬
‫סטית תקן‪ ,‬מהירות האחוזון ה‪ ,85‬אחוז כלי רכב מעל המהירות המותרת ‪ -‬עבור הקטעים המוגדרים‪ .‬אומדני‬
‫המהירות חושבו בשעות זרימה חופשית‪ ,‬אם כי‪ ,‬באגרגציה על פני הזמן ‪ -‬שישה חודשי תצפיות‪ .‬אומדני המהירות‬
‫חושבו לחוד עבור שעות יום ושעות לילה‪ ,‬בימי חול ובימי שישי‪ ,‬שבת‪ .‬קבצי הפלט המיוצרים על‪-‬ידי מנגנון‬
‫העיבוד במחקר כללו שדות מפתח של קטעי ה‪ TMC‬ומדדי מהירות מחושבים‪.‬‬
‫גם במחקר הנוכחי שימשו נתוני המהירות בחודשים ‪ .2-7/2011‬עבור כל אחד מקטעי הדרכים החד‪-‬מסלוליות‪,‬‬
‫התקבלו מדדי מהירות אלה‪:‬‬
‫* מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש‬
‫* סטית תקן‪ ,‬קמ"ש‬
‫* אחוז כלי רכב מעל המהירות המותרת‬
‫* מהירות האחוזון ה‪ ,85‬קמ"ש‬
‫* חריגת המהירות שהינה הפרש בין מהירות האחוזון ה‪ 85-‬והמהירות המותרת‪ ,‬קמ"ש‪.‬‬
‫כמו כן‪ ,‬מדדי המהירות מופקים עבור שש תקופות יום כמפורט בטבלה ‪ .55‬סה"כ‪ ,‬עבור התקופה הנבחרת‪ ,‬לכל‬
‫קטע כביש הופקו ‪ 30‬מדדי מהירות‪.‬‬
‫‪119‬‬
‫טבלה ‪ : 55‬הגדרת תקופות יום להפקת מדדי המהירות‬
‫סימן‬
‫משמעות‬
‫הגדרת יום‬
‫הגדרת שעות‬
‫‪WD‬‬
‫ימי חול‪ ,‬שעות יום‬
‫מ‪-‬א' עד ה'‪ ,‬ללא חגים וערבי חג‬
‫מ‪ 6-‬עד ‪22‬‬
‫‪WN‬‬
‫ימי חול‪ ,‬שעות לילה‬
‫מ‪-‬א' עד ה'‪ ,‬ללא חגים וערבי חג‬
‫מ‪ 22-‬עד ‪6‬‬
‫‪FD‬‬
‫יום שישי‪ ,‬שעות יום‬
‫ימי ו' וערבי חג‬
‫מ‪ 6-‬עד ‪22‬‬
‫‪FN‬‬
‫יום שישי‪ ,‬שעות לילה‬
‫ימי ו' וערבי חג‬
‫מ‪ 22-‬עד ‪6‬‬
‫‪SD‬‬
‫יום שבת‪ ,‬שעות יום‬
‫ימי שבת וחגים‬
‫מ‪ 6-‬עד ‪22‬‬
‫‪SN‬‬
‫יום שבת‪ ,‬שעות לילה‬
‫ימי שבת וחגים‬
‫מ‪ 22-‬עד ‪6‬‬
‫טבלה ‪ 56‬מציגה את מספרי הקטעים‪ ,‬בכל אחד מזמני המדידות‪ ,‬בתוספת סטטיסטיקה תיאורית של מדדי המהירות‪.‬‬
‫‪120‬‬
‫טבלה ‪ : 56‬התפלגות מספרי הקטעים‪ ,‬בכל אחד מזמני המדידות‪ ,‬וסטטיסטיקה תיאורית של מדדי המהירות‬
‫תקופת מדידה‬
‫‪WD‬‬
‫‪WN‬‬
‫‪FD‬‬
‫‪FN‬‬
‫‪SD‬‬
‫‪SN‬‬
‫‪121‬‬
‫מספר קטעים‬
‫ממוצע‬
‫סטית תקן‬
‫מדד מהירות‬
‫מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪178‬‬
‫‪71.48‬‬
‫‪12.23‬‬
‫סטית תקן‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪178‬‬
‫‪20.67‬‬
‫‪3.35‬‬
‫אחוז כלי רכב מעל מהירות מותרת‬
‫‪178‬‬
‫‪39%‬‬
‫‪22%‬‬
‫מהירות אחוזון ‪ ,85‬קמ"ש‬
‫‪178‬‬
‫‪90.27‬‬
‫‪12.33‬‬
‫חריגת מהירות‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪178‬‬
‫‪9.88‬‬
‫‪12.11‬‬
‫מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪147‬‬
‫‪74.63‬‬
‫‪12.76‬‬
‫סטית תקן‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪147‬‬
‫‪21.86‬‬
‫‪4.90‬‬
‫אחוז כלי רכב מעל מהירות מותרת‬
‫‪147‬‬
‫‪45%‬‬
‫‪22%‬‬
‫מהירות אחוזון ‪ ,85‬קמ"ש‬
‫‪147‬‬
‫‪94.79‬‬
‫‪12.52‬‬
‫חריגת מהירות‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪147‬‬
‫‪14.32‬‬
‫‪12.38‬‬
‫מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪169‬‬
‫‪73.36‬‬
‫‪13.04‬‬
‫סטית תקן‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪169‬‬
‫‪20.33‬‬
‫‪3.27‬‬
‫אחוז כלי רכב מעל מהירות מותרת‬
‫‪169‬‬
‫‪43%‬‬
‫‪24%‬‬
‫מהירות אחוזון ‪ ,85‬קמ"ש‬
‫‪169‬‬
‫‪91.83‬‬
‫‪12.80‬‬
‫חריגת מהירות‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪169‬‬
‫‪11.42‬‬
‫‪12.53‬‬
‫מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪66‬‬
‫‪72.77‬‬
‫‪12.19‬‬
‫סטית תקן‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪66‬‬
‫‪21.30‬‬
‫‪5.05‬‬
‫אחוז כלי רכב מעל מהירות מותרת‬
‫‪66‬‬
‫‪43%‬‬
‫‪21%‬‬
‫מהירות אחוזון ‪ ,85‬קמ"ש‬
‫‪66‬‬
‫‪92.71‬‬
‫‪11.27‬‬
‫חריגת מהירות‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪66‬‬
‫‪12.40‬‬
‫‪11.02‬‬
‫מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪172‬‬
‫‪73.35‬‬
‫‪13.71‬‬
‫סטית תקן‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪172‬‬
‫‪20.33‬‬
‫‪3.57‬‬
‫אחוז כלי רכב מעל מהירות מותרת‬
‫‪172‬‬
‫‪42%‬‬
‫‪23%‬‬
‫מהירות אחוזון ‪ ,85‬קמ"ש‬
‫‪172‬‬
‫‪92.01‬‬
‫‪13.98‬‬
‫חריגת מהירות‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪172‬‬
‫‪11.61‬‬
‫‪13.76‬‬
‫מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪90‬‬
‫‪78.53‬‬
‫‪12.66‬‬
‫סטית תקן‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪90‬‬
‫‪20.92‬‬
‫‪5.00‬‬
‫אחוז כלי רכב מעל מהירות מותרת‬
‫‪90‬‬
‫‪52%‬‬
‫‪23%‬‬
‫מהירות אחוזון ‪ ,85‬קמ"ש‬
‫‪90‬‬
‫‪97.96‬‬
‫‪12.72‬‬
‫חריגת מהירות‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪90‬‬
‫‪17.29‬‬
‫‪12.41‬‬
‫‪ 6.3.2‬מספרי תאונות הדרכים‬
‫מספרי תאונות הדרכים‪ ,‬לכל קטע כביש‪ ,‬הופקו על סמך קבצי ת"ד של הלמ"ס‪ .‬לצורכי המחקר נגזרו מספרי‬
‫התאונות עם נפגעים‪ ,‬סה"כ בשנים ‪ ,2009-2011‬תאונות קטע בלבד )לא כולל צמתים(‪ .‬בהכנת הנתונים למחקר‪,‬‬
‫לכל קטע כביש הופקו מספרי התאונות עבור שש תקופות יום שהוגדרו לנתוני המהירות )ראה טבלה ‪.(55‬‬
‫בהכנת נתוני המהירות במחקר בכור ואחרים )‪ (2012‬עבור קטעי הדרכים החד‪-‬מסלוליות לא נערך סינון של שעות‬
‫עומס‪ .‬לכן‪ ,‬גם בהכנת נתוני התאונות לא נדרש סינון של תאונות שהתרחשו בשעות העומס‪ .‬עם זאת‪ ,‬מכיוון‬
‫שבהכנת נתוני המהירות נקבע סינון מסוים מבחינת מיקום המדידה‪ ,‬כאשר המידע לא כלל נתוני מהירות בקרבת‬
‫צמתים מרומזרים‪ ,‬נערך סינון דומה של נתוני התאונות‪ ,‬כאשר מבסיס הנתונים הוסרו תאונות שנרשמו במרחק עד‬
‫‪ 100‬מ' ליד צמתים מרומזרים גדולים שנמצאים בקצוות של קטעי ה ‪.TMC‬‬
‫סה"כ בקטעי המחקר‪ ,‬בין השנים ‪ ,2009-2011‬נרשמו ‪ 1955‬תאונות עם נפגעים‪ .‬בקרבת הצמתים הגדולים זוהו‬
‫‪ 37‬תאונות )‪ (1.9%‬אשר הוסרו מהניתוח )נותרו ‪ 1,918‬תאונות(‪ .‬טבלה ‪ 57‬מציגה את היקפי התאונות שנצפו‬
‫בקטעי המחקר‪ ,‬בשנים ‪.2009-2011‬‬
‫טבלה ‪ : 57‬מספרי תאונות דרכים עם נפגעים‪ ,‬בשנים ‪ ,2009-2011‬בקטעי המחקר*‬
‫סה"כ‬
‫ממוצע לקטע‬
‫חציון‬
‫סטית תקן‬
‫מינימום‬
‫מקסימום‬
‫ימי חול‪ -‬שעות יום‬
‫‪1,174‬‬
‫‪6.6‬‬
‫‪5.0‬‬
‫‪6.8‬‬
‫‪0‬‬
‫‪30‬‬
‫ימי חול‪ -‬שעות לילה‬
‫‪195‬‬
‫‪1.1‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪1.4‬‬
‫‪0‬‬
‫‪8‬‬
‫ימי שישי‪ -‬שעות יום‬
‫‪239‬‬
‫‪1.3‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪0‬‬
‫‪14‬‬
‫ימי שיש‪ -‬שעות לילה‬
‫‪56‬‬
‫‪0.3‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪0.6‬‬
‫‪0‬‬
‫‪3‬‬
‫ימי שבת‪ -‬שעות יום‬
‫‪193‬‬
‫‪1.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪1.6‬‬
‫‪0‬‬
‫‪10‬‬
‫ימי שבת‪ -‬שעות לילה‬
‫‪61‬‬
‫‪0.3‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪0.7‬‬
‫‪0‬‬
‫‪4‬‬
‫* ב‪ 179-‬קטעי המחקר‪ .‬תאונות בקטע בין‪-‬עירוני‪ ,‬להוציא אזורים בקרבת צמתים מרומזרים גדולים‬
‫‪ 6.3.3‬מאפייני תשתיות הדרכים‬
‫מקור המידע לנתונים על מאפייני תשתיות הדרכים הינו סקר דרכים שהוזמן ע"י חברת נתיבי ישראל ושבעקבותיו‬
‫הוכנו קבצים עם מאפייני הדרכים עבור מערכת ניהול בטיחות )מנ"ב( של החברה‪ .‬סקר הדרכים נערך ברשת‬
‫הדרכים המתוחזקת על‪-‬ידי החברה‪ ,‬הנתונים נאספו בשנת ‪.2010‬‬
‫הנתונים למחקר זה נגזרו מבסיס הנתונים של מערכת המנ"ב‪ ,‬עבור קטעי הדרכים החד‪-‬מסלוליות‪ .‬המידע נאסף‬
‫עבור קטעי דרך בלבד‪ ,‬לא כולל צמתים‪ .‬במערכת המנ"ב‪ ,‬הנתונים על מאפייני הדרכים קיימים עבור סגמנטים‬
‫באורך של כ‪ 100-‬מ'‪ .‬מאידך‪ ,‬מדדי מהירויות במחקר זה התקבלו עבור קטעים מוגדרים‪ .‬לכן‪ ,‬גם מאפייני הדרכים‬
‫‪122‬‬
‫נגזרו עבור יחידות ניתוח אלה‪ .‬כל יחידת ניתוח מזוהה לפי‪ :‬מס' דרך; קילומטר בצומת קצה של התחלת הקטע;‬
‫קילומטר בצומת קצה של סוף הקטע‪.‬‬
‫בנוסף‪ ,‬במערכת המנ"ב‪ ,‬רוב הנתונים הגיאומטריים של הסגמנטים מתארים את תכונות הדרך על‪-‬פי כיווני‬
‫הנסיעה‪ .‬מכיוון שהמחקר עוסק בדרכים חד‪-‬מסלוליות דו‪-‬סטריות‪ ,‬אין משמעות לכיווני הנסיעה במאפייני התכנון‬
‫שלהם‪ ,‬כאשר‪ ,‬לרוב‪ ,‬קיימת סימטריות במאפייני דרכים אלה‪ .‬לכן‪ ,‬קיבוץ תכונות הקטעים נעשה לשני הכיוונים‬
‫ביחד‪ .‬לכל יחידת ניתוח נאספו נתוני כל הסגמנטים הכלולים ביחידת הניתוח בשני כיווני הנסיעה )עולה ויורד(‪.‬‬
‫על סמך הנתונים הזמינים במערכת המנ"ב‪ ,‬עבור קטעי הדרכים במחקר היה ניתן להפיק מדדים בהתייחס למאפייני‬
‫תשתית אלה‪ :‬רוחב נתיב‪ ,‬רוחב שול‪ ,‬רדיוס אופקי‪ ,‬רדיוס אנכי‪ ,‬שיפוע אורכי‪ ,‬מצב צדי הדרך‪ ,‬צפיפות צמתים‪.‬‬
‫יחידות הניתוח במחקר הן ארוכות יחסית‪ ,‬כאשר מידע על מאפייני תשתית קיים עבור סגמנטים באורך של כל ‪100‬‬
‫מ'‪ .‬מכאן‪ ,‬מדדי תשתית מהווים תוצאה של מיצוע או הכללה של מדידות רבות‪ ,‬כאשר רצוי לתעד גם את השתנות‬
‫המאפיין לאורך קטע‪ .‬לכן‪ ,‬עבור כל מאפייני התשתית‪ ,‬חושבו ערכים מייצגים ובנוסף‪ ,‬עבור רוב המאפיינים חושבו‬
‫גם מדדי השתנות‪ ,‬בצורה של פילוחי ערכים ‪ -‬אחוזי מקרים שנפלו לקטגוריות מוגדרות‪ .‬המדדים הוערכו לכל קטע‬
‫דרך ‪ -‬יחידת ניתוח‪ ,‬שעבורו ישנם מדדי המהירות‪.‬‬
‫בטרם הפקת מדדי התשתיות‪ ,‬מכל קטע הוסרו סגמנטים הכוללים צמתים‪ .‬הימצאות הצמתים בקטע משפיעה על‬
‫מדדי המהירות‪ .‬כמו כן‪ ,‬על‪-‬פי הספרות‪ ,‬נוכחות צמתים משפיעה על תאונות‪ .‬לכן‪ ,‬עבור כל קטע הופק מדד צפיפות‬
‫הצמתים אשר מחושב כיחס בין אורך הסגמנטים שהוסרו לאורך הכולל של הקטע )‪ .(%‬לזיהוי הסגמנטים‬
‫הנמצאים בקרבת צמתים שימשו סימנים כגון‪ :‬רוחב נתיב מעל ‪ 4.2‬מ'; יותר מנתיב נסיעה אחד לכיוון; רוחב שול‬
‫פנימי השונה מאפס‪.‬‬
‫המדדים המייצגים של מאפייני התשתית הוערכו עבור רוחב נתיב‪ ,‬רוחב שול‪ ,‬רדיוס אופקי‪ ,‬רדיוס אנכי קמור‪,‬‬
‫רדיוס אנכי קעור‪ ,‬שיפוע אורך‪ ,‬והם כללו‪ :‬האומדן הממוצע )מקוטע ‪ -‬על סמך ‪ 50%‬המרכזיים של התפלגות ערכי‬
‫המאפיין(‪ ,‬האומדן המינימאלי )על סמך ‪ 25%‬הנמוכים של התפלגות ערכי המאפיין(‪ ,‬והאומדן המרבי )על סמך‬
‫‪ 25%‬הגבוהים של התפלגות ערכי המאפיין(‪.‬‬
‫בטרם הפקת המדדים‪ ,‬עבור מאפייני העקמומיות‪ ,‬חושב החלק הרלוונטי של הקטע שבו קיים המאפיין‪ ,‬כלהלן‪:‬‬
‫ עבור רדיוס אופקי‪ ,‬אחוז מאורך קטע בו קיים הרדיוס האופקי ‪ -‬אורך הסגמנטים בהם הרדיוס קטן מ‪ 400-‬מ'‬‫)יתר הסגמנטים ייחשבו לישרים(;‬
‫ עבור עקמומיות אנכית קמורה‪ ,‬אחוז מאורך קטע בו קיים רדיוס אנכי קמור ‪ -‬אורך הסגמנטים בהם הרדיוס קטן‬‫מ‪ 6500-‬מ' )יתר הסגמנטים יחשבו למישוריים(;‬
‫ עבור עקמומיות אנכית קעורה‪ ,‬אחוז מאורך קטע בו קיים רדיוס אנכי קעור ‪ -‬אורך הסגמנטים בהם הרדיוס קטן‬‫מ‪ 4000 -‬מ' )יתר הסגמנטים יחשבו למישוריים(;‬
‫‪123‬‬
‫ עבור שיפוע לאורך‪ ,‬אחוז מאורך קטע בו קיים שיפוע לאורך ‪ -‬אורך הסגמנטים בהם השיפוע גדול מערך ‪3%‬‬‫)יתר הסגמנטים יחשבו למצב "ללא שיפוע"(‪.‬‬
‫מדדי התשתית עבור מאפייני תשתית אלה‪ ,‬הוערכו בהתייחס לחלק הרלוונטי של הקטע שבו מתקיים המאפיין‪,‬‬
‫דהיינו עבור הסגמנטים בהם קיים הרדיוס האופקי )הקטן מ‪ 400-‬מ'(; עבור הסגמנטים בהם קיים רדיוס אנכי קמור‬
‫)הקטן מ‪ 6500-‬מ'( וכד'‪.‬‬
‫בנוסף‪ ,‬הופקו מדדי השתנות של מאפייני התשתית‪ ,‬כלהלן‪:‬‬
‫ אחוז הערכים של רוחב נתיב‪ ,‬בקטע‪ ,‬בהתאם לקטגוריות‪ :‬עד ‪ ,3.5-3.6 ,3.3-3.5 ,3.3‬מעל ‪ 3.6‬מ';‬‫ אחוז הערכים של רוחב שול‪ ,‬בקטע‪ ,‬בהתאם לקטגוריות‪ :‬עד ‪ ,2.5-3.0 ,2.0-2.5 ,2.0‬מעל ‪ 3.0‬מ';‬‫ עבור הסגמנטים‪ ,‬בקטע‪ ,‬בהם קיים רדיוס אופקי‪ ,‬אחוז הערכים בהתאם לקטגוריות‪ :‬עד ‪ 100‬מ'‪ 100-200 ,‬מ'‪,‬‬‫‪ 200-300‬מ'‪ ,‬מעל ‪ 300‬מ';‬
‫ עבור הסגמנטים‪ ,‬בקטע‪ ,‬בהם קיים רדיוס אנכי קמור‪ ,‬אחוז הערכים בהתאם לקטגוריות‪ :‬עד ‪ 1400‬מ'‪1400- ,‬‬‫‪ 2500‬מ'‪ 2500-4000 ,‬מ'‪ ,‬מעל ‪ 4000‬מ';‬
‫ עבור הסגמנטים‪ ,‬בקטע‪ ,‬בהם קיים רדיוס אנכי קעור‪ ,‬אחוז הערכים בהתאם לקטגוריות‪ :‬עד ‪ 1500‬מ'‪1500- ,‬‬‫‪ 2200‬מ'‪ 2200-2800 ,‬מ'‪ ,‬מעל ‪ 2800‬מ';‬
‫ עבור הסגמנטים‪ ,‬בקטע‪ ,‬בהם קיים שיפוע לאורך‪ ,‬אחוז הערכים בהתאם לקטגוריות‪ :‬עד ‪8%- ,6%-8% ,6%‬‬‫‪ ,10%‬מעל ‪.10%‬‬
‫לגבי מצב צדי הדרך‪ ,‬חושב מדד נוכחות המעקות ‪ -‬אחוז מאורך קטע בו קיימים מעקות בטיחות בצידי הדרך‬
‫)‪ .(bar_avl‬בהמשך הוערכו שני מדדים‪:‬‬
‫ רמת בטיחות צידי הדרך לפי מצב המעקות‪ ,‬כאשר עבור הסגמנטים עם המעקות‪ ,‬נקבעו קטגוריות של מצב‬‫מעקות הבטיחות ‪) bar_est‬בסקאלה ‪ ,(1-4‬אשר מבטא את קרבת המעקות למיסעה‪ .‬הגדרת מצבים אלה מוצגת‬
‫בטבלה ‪ ,58‬א'‪ ,‬כאשר ערך גבוה יותר משקף רמת בטיחות גבוהה יותר‪ .‬על סמך התפלגות של ערכי הקטגוריות‬
‫לאורך קטע‪ ,‬חושבו מדדים מייצגים‪ ,‬בהתאם לכללים שתוארו לעיל עבור מאפייני תשתית אחרים‪.‬‬
‫ רמת בטיחות צידי הדרך ללא המעקות ‪ -‬לפי מצב אזור המפלט לרכב‪ ,‬כאשר עבור הסגמנטים ללא המעקות‪,‬‬‫נקבעו קטגוריות של מצב אזור המפלט ‪) no_bar_est‬בסקאלה ‪ ,(1-4‬אשר מבטא את רוחב אזור המפרט‪ .‬הגדרת‬
‫מצבים אלה מוצגת בטבלה ‪ 58‬ב'‪ ,‬כאשר ערך גבוה יותר משקף רמת בטיחות גבוהה יותר‪ .‬על סמך התפלגות של‬
‫ערכי הקטגוריות לאורך קטע‪ ,‬חושבו מדדים מייצגים‪ ,‬בהתאם לכללים שתוארו לעיל‪.‬‬
‫בהמשך המחקר‪ ,‬במסגרת ניתוח מאפייני התשתית ופיתוח המודלים‪ ,‬נבדק גם מדד משוקלל של מצב ציד הדרך‬
‫)‪ (w_bar‬המחושב באופן הבא‪:‬‬
‫‪w_bar = bar_avl * bar_est + (1- bar_avl) *no_bar_est‬‬
‫‪124‬‬
‫מדד זה מספק ציון מסכם למצב צידי הדרך לאורך קטע‪ ,‬על‪-‬פי רמת בטיחותם‪.‬‬
‫טבלה‪ : 58‬הגדרות הקטגוריות של מצב צידי הדרך‬
‫א ‪ -‬קטגוריות רמות הבטיחות של מצב צידי הדרך עם מעקה‪ ,‬לפי מיקום מעקות הבטיחות )‪(bar_est‬‬
‫מרחק מעקה ממיסעה‪ ,‬מ'‬
‫רמת בטיחות‬
‫‪ - 1‬נמוכה‬
‫עד ‪) 1.0‬לא כולל(‬
‫‪ - 2‬בינונית‬
‫‪1.0 - 2.0‬‬
‫‪+ 2.0‬‬
‫‪ - 3‬טובה‬
‫ו‪" -‬מרחק פנוי בין המעקה עד למכשול הקרוב" עד ‪1.0‬‬
‫‪+ 2.0‬‬
‫‪ - 4‬טובה מאוד‬
‫ו‪" -‬מרחק פנוי בין המעקה עד למכשול הקרוב" ‪+1.0‬‬
‫ב ‪ -‬קטגוריות רמות הבטיחות של מצב צידי הדרך ללא מעקה‪ ,‬לפי רוחב אזור המפלט לרכב )‪(no_bar_est‬‬
‫רמת בטיחות‬
‫רוחב אזור המפלט‪ ,‬מ'‬
‫‪ - 1‬נמוכה‬
‫עד ‪3.0‬‬
‫‪ - 2‬בינונית‬
‫‪) 5.5‬לא כולל( ‪3.0 -‬‬
‫‪ - 3‬טובה‬
‫‪) 7.5‬לא כולל( ‪5.5 -‬‬
‫‪ - 4‬טובה מאוד‬
‫‪ 7.5‬או יותר‬
‫סה"כ‪ ,‬עבור קטעי המחקר )עם מדדי המהירות( הופקו מאפייני תשתית המשקפים את צפיפות הצמתים‪ ,‬החתך‬
‫לרוחב‪ ,‬המאפיינים הגיאומטריים‪ ,‬ומצב צדי הדרך‪ .‬בנוסף‪ ,‬לכל קטע דרך נקבע אומדן של נפח התנועה )אלף כלי‬
‫רכב ביממה(‪ ,‬בשנים ‪ ,2009-2011‬אשר נלקח מספירות התנועה של הלמ"ס‪.‬‬
‫בסיס הנתונים עם מדדי המהירות ומאפייני התשתית כלל ‪ 179‬קטעים‪ .‬טבלה ‪ 59‬מציגה רשימה כוללת של מדדי‬
‫התשתית שהופקו עבור קטעי המחקר‪ ,‬לרבות סטטיסטיקה תיאורית של ערכי המדדים‪ .‬כמו כן‪ ,‬בטבלה מוצגים‬
‫אומדנים של אורך קטע ונפח התנועה‪ ,‬בקטעי המחקר‪.‬‬
‫‪125‬‬
‫טבלה ‪ : 59‬רשימת מדדי תשתית ותנועה שהופקו לקטע המחקר‪ ,‬לרבות סטטיסטיקה תיאורית*‬
‫מאפיין‬
‫משמעות המשתנה‬
‫שם משתנה‬
‫ממוצע‬
‫חציון‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪min‬‬
‫‪max‬‬
‫אורך‬
‫‪length‬‬
‫אורך קטע‪ ,‬ק"מ‬
‫‪9.3‬‬
‫‪7.3‬‬
‫‪7.4‬‬
‫‪0‬‬
‫‪55‬‬
‫נפח‬
‫‪nefah‬‬
‫נפח תנועה יומי‪ ,‬אלף כלי רכב‬
‫‪9.8‬‬
‫‪7.9‬‬
‫‪8.4‬‬
‫‪0.3‬‬
‫‪37.2‬‬
‫‪0.09‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪0.13‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪0.77‬‬
‫‪3.1‬‬
‫‪0.4‬‬
‫‪1.4‬‬
‫‪3.9‬‬
‫‪0.3‬‬
‫‪2.3‬‬
‫‪3.9‬‬
‫‪2.8‬‬
‫‪4.2‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪#‬‬
‫צמתים‬
‫‪madad_zfifut_zmatim‬‬
‫מדד צפיפות צמתים‬
‫רוחב‬
‫נתיב‬
‫‪rohav_nativ_avr_min‬‬
‫אומדן מינימלי‪ ,‬מ'‬
‫‪2.9‬‬
‫אומדן ממוצע‪ ,‬מ'‬
‫‪3.3‬‬
‫‪3.4‬‬
‫אומדן מרבי‪ ,‬מ'‬
‫‪3.8‬‬
‫‪3.9‬‬
‫‪0.3‬‬
‫אחוז מקרים ברוחב עד ‪ 3.3‬מטר‬
‫‪35.4‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪34.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪rohav_nativ3_3_3_5‬‬
‫אחוז ברוחב בין ‪ 3.3‬ל ‪3.5‬‬
‫‪33.7‬‬
‫‪31.0‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪96.7‬‬
‫‪rohav_nativ3_5_3_6‬‬
‫אחוז ברוחב בין ‪ 3.5‬עד ‪3.6‬‬
‫‪13.5‬‬
‫‪11.0‬‬
‫‪13.7‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪72.3‬‬
‫אחוז ברוחב ‪ 3.6‬ויותר‬
‫‪15.2‬‬
‫‪10.0‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫אומדן מינימלי‪ ,‬מ'‬
‫‪0.6‬‬
‫‪0.4‬‬
‫‪0.6‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪2.6‬‬
‫אומדן ממוצע‪ ,‬מ'‬
‫‪1.9‬‬
‫‪1.9‬‬
‫‪0.7‬‬
‫‪0.4‬‬
‫‪4.0‬‬
‫אומדן מרבי‪ ,‬מ'‬
‫‪3.4‬‬
‫‪3.1‬‬
‫‪1.2‬‬
‫‪1.2‬‬
‫‪7.2‬‬
‫אחוז מקרים עם רוחב שול עד ‪ 2‬מ'‬
‫‪54.2‬‬
‫‪53.5‬‬
‫‪34.8‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪rohav_shul_avr2_2_5‬‬
‫אחוז מקרים עם רוחב שול בין ‪ 2‬ל ‪2.5‬‬
‫‪21.0‬‬
‫‪17.3‬‬
‫‪19.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪90.0‬‬
‫‪rohav_shul_avr2_5_3‬‬
‫אחוז מקרים עם רוחב שול מ ‪ 2.5‬ל ‪3‬‬
‫‪13.4‬‬
‫‪6.8‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫אחוז מקרים עם רוחב שול מעל ‪ 3‬מ'‬
‫‪11.4‬‬
‫‪1.4‬‬
‫‪19.7‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪83.3‬‬
‫אחוז מאורך קטע עם רדיוס קטן מ ‪ 400‬מ'‬
‫‪17.7‬‬
‫‪13.5‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪minimum_ofki_min‬‬
‫אומדן מינימלי ‪ -‬רדיוס אופקי‪ ,‬מ'‬
‫‪124.3‬‬
‫‪120.9‬‬
‫‪84.0‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪355.7‬‬
‫‪minimum_ofki_mean‬‬
‫אומדן ממוצע ‪ -‬רדיוס אופקי‪ ,‬מ'‬
‫‪226.2‬‬
‫‪239.5‬‬
‫‪82.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪385.9‬‬
‫אומדן מרבי ‪ -‬רדיוס אופקי‪ ,‬מ'‬
‫‪335.8‬‬
‫‪376.7‬‬
‫‪103.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪399.9‬‬
‫‪3.9‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪8.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪50.0‬‬
‫‪23.5‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪22.0‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪rohav_nativ_avr_mean‬‬
‫‪rohav_nativ_avr_max‬‬
‫‪rohav_nativ0_3_3‬‬
‫‪rohav_nativ3_6_more‬‬
‫רוחב‬
‫שול‬
‫‪rohav_shul_avr_min‬‬
‫‪rohav_shul_avr_mean‬‬
‫‪rohav_shul_avr_max‬‬
‫‪rohav_shul_avr0_2‬‬
‫‪rohav_shul_avr3_more‬‬
‫רדיוס‬
‫אופקי‬
‫‪minimum_ofki_plt‬‬
‫‪minimum_ofki_max‬‬
‫‪ofki_ad_100‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אופקי עד ‪ 100‬מ'‬
‫‪ofki100_200‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אופקי בין ‪100-200‬‬
‫‪25.0‬‬
‫‪ofki200_300‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אופקי בין ‪200-300‬‬
‫‪30.7‬‬
‫‪30.4‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אופקי מעל ‪ 300‬מ'‬
‫‪33.7‬‬
‫‪29.4‬‬
‫‪25.5‬‬
‫‪minimum_anahi_pin‬‬
‫אחוז מאורך קטע עם רדיוס אנכי קמור עד ‪ 6500‬מ'‬
‫‪83.9‬‬
‫‪86.9‬‬
‫‪11.1‬‬
‫‪50.0‬‬
‫‪minimum_anahi_min‬‬
‫אומדן מינימלי ‪ -‬רדיוס אנכי קמור‪ ,‬מ'‬
‫‪105‬‬
‫‪31‬‬
‫‪232‬‬
‫‪0‬‬
‫‪1965‬‬
‫אומדן ממוצע ‪ -‬רדיוס אנכי קמור‪ ,‬מ'‬
‫‪1763‬‬
‫‪1669‬‬
‫‪576‬‬
‫‪69‬‬
‫‪4046‬‬
‫אומדן מרבי ‪ -‬רדיוס אנכי קמור‪ ,‬מ'‬
‫‪5955‬‬
‫‪6191‬‬
‫‪703‬‬
‫‪1965‬‬
‫‪6497‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אנכי קמור עד ‪ 1400‬מ'‬
‫‪43.8‬‬
‫‪44.4‬‬
‫‪14.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪98.9‬‬
‫‪anahi1400_2500‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אנכי קמור בין ‪ 1400‬עד ‪2500‬‬
‫‪22.0‬‬
‫‪21.9‬‬
‫‪9.3‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪anahi2500_4000‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אנכי קמור בין ‪ 2500‬עד ‪4000‬‬
‫‪18.0‬‬
‫‪17.4‬‬
‫‪7.6‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪54.5‬‬
‫‪anahi4000_more‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אנכי קמור מעל ‪ 4000‬מ'‬
‫‪16.2‬‬
‫‪13.7‬‬
‫‪10.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪53.3‬‬
‫‪minimum_ak_anahi_pin‬‬
‫אחוז מאורך קטע עם רדיוס אנכי קעור עד ‪ 4000‬מ'‬
‫‪71.0‬‬
‫‪73.3‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪28.6‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪minimum_ak_anahi_min‬‬
‫אומדן מנימלי ‪ -‬רדיוס אנכי קעור‪ ,‬מ'‬
‫‪113‬‬
‫‪31‬‬
‫‪282‬‬
‫‪0‬‬
‫‪2460‬‬
‫‪minimum_ak_anahi_mean‬‬
‫אומדן ממוצע ‪ -‬רדיוס אנכי קעור‪ ,‬מ'‬
‫‪1755‬‬
‫‪1662‬‬
‫‪452‬‬
‫‪69‬‬
‫‪2895‬‬
‫אומדן מרבי ‪ -‬רדיוס אנכי קעור‪ ,‬מ'‬
‫‪3723‬‬
‫‪3840‬‬
‫‪366‬‬
‫‪1965‬‬
‫‪3999‬‬
‫‪ofki300_more‬‬
‫עקום‬
‫אנכי‬
‫קמור‬
‫‪minimum_anahi_mean‬‬
‫‪minimum_anahi_max‬‬
‫‪anahi_ad_1400‬‬
‫עקום‬
‫אנכי‬
‫קעור‬
‫‪minimum_ak_anahi_max‬‬
‫‪126‬‬
‫מאפיין‬
‫משמעות המשתנה‬
‫שם משתנה‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אנכי קעור עד ‪ 1500‬מ'‬
‫‪54.8‬‬
‫‪56.0‬‬
‫‪13.4‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪99.4‬‬
‫‪ak_anahi1500_2200‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אנכי קעור ‪ 1500-2200‬מ'‬
‫‪17.3‬‬
‫‪16.7‬‬
‫‪9.5‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪ak_anahi2200_2800‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אנכי קעור ‪2200-2800‬‬
‫‪11.5‬‬
‫‪11.1‬‬
‫‪5.9‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪33.3‬‬
‫‪ak_anahi2800_more‬‬
‫אחוז מקרים עם רדיוס אנכי קעור מעל ‪ 2800‬מ'‬
‫‪16.5‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪8.4‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪50.0‬‬
‫‪shipor_avr_pgt‬‬
‫אחוז מאורך קטע עם שיפוע לאורך גדול מ ‪3%‬‬
‫‪26.6‬‬
‫‪19.5‬‬
‫‪25.2‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫‪shipor_avr_min‬‬
‫אומדן מינימלי ‪ -‬שיפוע לאורך ‪%‬‬
‫‪2.7‬‬
‫‪3.1‬‬
‫‪1.3‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪7.7‬‬
‫אומדן ממוצע ‪ -‬שיפוע לאורך ‪%‬‬
‫‪3.7‬‬
‫‪4.1‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪7.7‬‬
‫אומדן מרבי ‪ -‬שיפוע לאורך ‪%‬‬
‫‪5.7‬‬
‫‪5.9‬‬
‫‪3.4‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪14.9‬‬
‫אחוז מקרים עם שיפוע לאורך עד ‪6%‬‬
‫‪65.9‬‬
‫‪77.8‬‬
‫‪37.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫אחוז מקרים עם שיפוע לאורך בין ‪6%-8%‬‬
‫‪11.7‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪100.0‬‬
‫אחוז מקרים עם שיפוע לאורך בין ‪ 8%‬ל ‪10%‬‬
‫‪3.8‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪7.9‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪41.2‬‬
‫אחוז מקרים עם שיפוע לאורך מעל ‪10%‬‬
‫‪0.6‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪2.8‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪22.6‬‬
‫‪0.48‬‬
‫‪0.45‬‬
‫‪0.25‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪1.00‬‬
‫מצב מעקות ‪ -‬אומדן מינימלי‬
‫‪1.5‬‬
‫‪1.5‬‬
‫‪0.6‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪3.2‬‬
‫מצב מעקות ‪ -‬אומדן ממוצע‬
‫‪2.4‬‬
‫‪2.5‬‬
‫‪0.7‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪3.9‬‬
‫מצב מעקות ‪ -‬אומדן מרבי‬
‫‪3.3‬‬
‫‪3.5‬‬
‫‪0.8‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪4.0‬‬
‫מצב צדי הדרך ללא מעקות ‪ -‬אומדן מינימלי‬
‫‪1.0‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪0.4‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪4.0‬‬
‫מצב צדי הדרך ללא מעקות ‪ -‬אומדן ממוצע‬
‫‪1.3‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪0.6‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪4.0‬‬
‫מצב צדי הדרך ללא מעקות ‪ -‬אומדן מרבי‬
‫‪2.6‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪1.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪4.0‬‬
‫‪ak_anahi_ad_1500‬‬
‫שיפוע‬
‫לאורך‬
‫‪shipor_avr_mean‬‬
‫‪shipor_avr_max‬‬
‫‪shipor_avr_ad_6‬‬
‫‪shipor_avr6_8‬‬
‫‪shipor_avr8_10‬‬
‫‪shipor_avr10more‬‬
‫מצב‬
‫צידי‬
‫הדרך‬
‫ממוצע‬
‫חציון‬
‫סטית‬
‫תקן‬
‫‪min‬‬
‫‪bar_avl‬‬
‫‪bar_est_min‬‬
‫‪bar_est_mean‬‬
‫‪bar_est_max‬‬
‫‪no_bar_est_min‬‬
‫‪no_bar_est_mean‬‬
‫‪no_bar_est_max‬‬
‫* סה"כ‪ 179 ,‬קטעים‪ ,‬באורך כולל ‪ 1,668‬ק"מ‬
‫אחוז מאורך הקטע בו קיימים מעקות בצד הדרך‬
‫‪#‬‬
‫חלקי הקטעים שהוסרו עקב קיום צמתים‬
‫‪ 6.4‬ניתוחים מקדימים של מאפייני הקטעים‬
‫עבור כל אחד מקטעי המחקר קיים מגוון מדדי המהירות ומאפייני התשתית‪ .‬בטרם התאמת המודלים נערכו ניתוחים‬
‫מקדימים של מאפייני הקטעים‪ ,‬על מנת לבחון קשרים סטטיסטיים בין המדדים ולזהות מאפיינים מסכמים ו‪/‬או‬
‫מייצגים שישמשו‪ ,‬בהמשך המחקר‪ ,‬להתאמת מודלים מסבירים עבור תאונות הדרכים‪.‬‬
‫‪ 6.4.1‬ניתוח מקדים של מדדי מהירות‬
‫כפי שהוסבר בפרק ‪ ,3‬לכל קטע דרך המוגדר במחקר קיימת רשימה של מדדי מהירות‪ ,‬אשר הופקו עבור תקופות‬
‫מדידה שונות ‪ -‬סה"כ ‪ 30‬מדדי מהירות לכל קטע‪ .‬בשל ריבוי מדדי המהירות קיים צורך בניתוח מקדים של‬
‫הנתונים‪ ,‬לבדיקת הקורלציות בין מדדי המהירות השונים ובחירת מדדי מהירות מסכמים לאפיון רמת המהירות בכל‬
‫קטע‪.‬‬
‫נספח א' מציג התפלגויות של מדדי המהירות בקטעי המחקר‪ ,‬בצורת ‪ boxplots‬והיסטוגרמות‪ .‬זיהוי קבוצות מדדים‬
‫עם התנהגות דומה נערך בעזרת ניתוח גורמים חוקר )‪ .(exploratory factor analysis - EFA‬שיטה זאת‬
‫‪127‬‬
‫‪max‬‬
‫מאפשרת לצמצם מימדים של סט המדדים המקורי ע"י אמידת מדדים מסכמים ‪ -‬גורמים )‪ (factors‬המשקפים‬
‫התנהגות של מדדים מקוריים רבים‪ .‬בפלט של ניתוח כזה נוצר ‪ rotated factor pattern‬המבטא טעינה של‬
‫המדדים המקוריים על‪-‬ידי הגורמים המסכמים )‪ .(factors‬התאמת גורמים לקבוצת מדדים מקוריים אפשרית‬
‫כאשר קיימת קורלציה גבוהה בין התנהגותם‪.‬‬
‫בניתוח הראשוני של כל מדדי המהירות ביחד‪ ,‬הותאמו שני גורמים כמוצג טבלה‪) 60‬עם ‪ 85%‬של שונות‬
‫מוסברת(‪ .‬ניתן לראות שהמדדים המקוריים נפרדים לשתי קבוצות‪ :‬מדדי גודל מהירות ומדדי שונות מהירות‪.‬‬
‫בניתוח המשך של מדדי השונות נמצא כי הם נפרדים לשתי קבוצות חדשות – טבלה‪ 61‬כאשר‪ ,‬מחד‪ ,‬מקובצים‬
‫מדדי שונות של שעות יום‪ ,‬מכל התקופות‪ ,‬ומאידך‪ ,‬מקובצים מדדי שונות של שעות לילה בימי שישי ושבת‪ ,‬בעוד‬
‫שמדדי השונות של שעות לילה‪ ,‬ימי חול‪ ,‬קרובים לשתי הקבוצות‪.‬‬
‫בניתוח קורלציות )‪ (Pearson correlation‬נמצא‪:‬‬
‫ קשר חזק בין מדדי השונות בשעות יום‪ ,‬עם מקדמי הקורלציה בטווח ‪;(p<0.0001) 0.69-0.84‬‬‫ קשר פחות חזק אך עדיין מובהק בין מדדי השונות בשעות לילה‪ ,‬עם מקדמי הקורלציה בטווח ‪0.53-0.62‬‬‫)‪,(p<0.0001‬‬
‫כאשר לאחר הוצאת מספר תצפיות חריגות‪ ,‬בשני המקרים‪ ,‬הודגם קשר חזק יותר בין מדדי המהירות‪.‬‬
‫כמו כן‪ ,‬ניתוח מפורט יותר נערך עבור מדדי גודל המהירות‪ .‬טעינת מדדי גודל המהירות על‪-‬ידי הגורמים החדשים‬
‫שנוצרו )שני גורמים‪ ,‬עם ‪ 91%‬של שונות מוסברת( ‪ -‬טבלה ‪ ,62‬הראתה כי במרבית המשתנים קיימת הפרדה בין‬
‫מדדי יום ומדדי לילה‪ ,‬אם כי‪ ,‬ניתן לזהות מספר מדדים שעבורם קיימת טעינה דומה יחסית של שני הגורמים‪.‬‬
‫מאידך‪ ,‬לא נמצאה הפרדה בין מדדי יום חול לעומת סוף שבוע‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 60‬תוצאת ‪ EFA‬של כל מדדי המהירות ביחד‪ ,‬עם התאמת שני גורמים‬
‫)‪Rotated Factor Pattern (Standardized Regression Coefficients‬‬
‫‪128‬‬
‫מדד מהירות‬
‫‪Factor2‬‬
‫‪Factor1‬‬
‫‪-0.296‬‬
‫‪0.990‬‬
‫‪FNp_mialmuteret‬‬
‫‪-0.040‬‬
‫‪0.974‬‬
‫‪FDmemuzaat‬‬
‫‪-0.003‬‬
‫‪0.962‬‬
‫‪WDmemuzaat‬‬
‫‪-0.008‬‬
‫‪0.956‬‬
‫‪SDmemuzaat‬‬
‫‪0.182‬‬
‫‪0.951‬‬
‫‪FDhariga‬‬
‫‪0.172‬‬
‫‪0.951‬‬
‫‪FDper85‬‬
‫‪-0.216‬‬
‫‪0.947‬‬
‫‪FNhariga‬‬
‫‪0.063‬‬
‫‪0.943‬‬
‫‪FDp_mialmuteret‬‬
‫‪-0.213‬‬
‫‪0.942‬‬
‫‪FNper85‬‬
‫‪-0.450‬‬
‫‪0.942‬‬
‫‪FNmemuzaat‬‬
‫‪0.145‬‬
‫‪0.937‬‬
‫‪WNper85‬‬
‫‪0.092‬‬
‫‪0.934‬‬
‫‪SDp_milamuteret‬‬
‫)‪Rotated Factor Pattern (Standardized Regression Coefficients‬‬
‫מדד מהירות‬
‫‪Factor2‬‬
‫‪Factor1‬‬
‫‪0.005‬‬
‫‪0.933‬‬
‫‪WNp_mialmuteret‬‬
‫‪-0.154‬‬
‫‪0.931‬‬
‫‪WNmemuzaat‬‬
‫‪0.206‬‬
‫‪0.924‬‬
‫‪SDper85‬‬
‫‪0.153‬‬
‫‪0.922‬‬
‫‪WNhariga‬‬
‫‪-0.273‬‬
‫‪0.919‬‬
‫‪SNmemuzaat‬‬
‫‪0.217‬‬
‫‪0.918‬‬
‫‪SDhariga‬‬
‫‪0.115‬‬
‫‪0.911‬‬
‫‪WDp_mialmuteret‬‬
‫‪0.006‬‬
‫‪0.908‬‬
‫‪SNper85‬‬
‫‪-0.112‬‬
‫‪0.897‬‬
‫‪SNp_mialmuteret‬‬
‫‪0.241‬‬
‫‪0.889‬‬
‫‪WDper85‬‬
‫‪0.024‬‬
‫‪0.886‬‬
‫‪SNhariga‬‬
‫‪0.254‬‬
‫‪0.885‬‬
‫‪WDhariga‬‬
‫‪0.913‬‬
‫‪-0.024‬‬
‫‪FDstdmemuzaat‬‬
‫‪0.878‬‬
‫‪-0.016‬‬
‫‪WDstdmemuzaat‬‬
‫‪0.861‬‬
‫‪0.066‬‬
‫‪SDstdmemuzaat‬‬
‫‪0.793‬‬
‫‪0.052‬‬
‫‪WNstdmemuzaat‬‬
‫‪0.733‬‬
‫‪-0.003‬‬
‫‪SNstdmemuzaat‬‬
‫‪0.609‬‬
‫‪-0.030‬‬
‫‪FNstdmemuzaat‬‬
‫טבלה ‪ : 61‬תוצאת ניתוח המשך ‪ - EFA‬של מדדי שונות המהירות‪ ,‬עם התאמת שני גורמים‬
‫)‪Rotated Factor Pattern (Standardized Regression Coefficients‬‬
‫מדד מהירות‬
‫‪Factor2‬‬
‫‪Factor1‬‬
‫‪-0.091‬‬
‫‪0.949‬‬
‫‪WDstdmemuzaat‬‬
‫‪0.132‬‬
‫‪0.836‬‬
‫‪FDstdmemuzaat‬‬
‫‪0.218‬‬
‫‪0.633‬‬
‫‪SDstdmemuzaat‬‬
‫‪0.771‬‬
‫‪-0.030‬‬
‫‪FNstdmemuzaat‬‬
‫‪0.645‬‬
‫‪0.157‬‬
‫‪SNstdmemuzaat‬‬
‫‪0.418‬‬
‫‪0.407‬‬
‫‪WNstdmemuzaat‬‬
‫ניתוח המשך של מדדי יום הצביע על חלוקה למדדי יום חול ושישי לעומת שבת‪ ,‬כאשר בתוך כל קבוצה היו מקדמי‬
‫קורלציה גבוהים‪ .‬לעומת זאת‪ ,‬בניתוח המשך של מדדי לילה הסתמנה חלוקה נפרדת למדדי יום חול‪ ,‬יום שישי‬
‫ושבת‪ .‬בניתוחים אלה‪ ,‬עבור משתני הפרופורציה נערכו התמרות שונות לצורך הצגה ברורה יותר של ערכים‬
‫עולים‪ .‬כמו כן‪ ,‬לצורך זיהוי קשר חזק יותר בין המדדים‪ ,‬הוסרו מספר תצפיות חריגות‪.‬‬
‫איור‪ 37‬מציג תמונה מסכמת לחלוקת מדדי המהירות שנמצאה בעקבות הניתוחים בשיטת ה‪ EFA‬ובחינת‬
‫הקורלציות בין המדדים‪ .‬על‪-‬פי רוב הממצאים‪ ,‬נמצאה חלוקה בין מדדי יום ומדדי לילה‪ .‬לכן‪ ,‬לצורך התאמת‬
‫‪129‬‬
‫ במחקר‬,‫ כתוצאה‬.‫ מדד לשעות יום ומדד לשעות לילה‬:‫המודלים במחקר זה הוחלט לבחור בשני מדדי מהירות‬
:(4 ‫הותאמו שני מודלים )ראה פרק‬
.‫ סטית תקן‬,‫ מהירות ממוצעת‬:‫ תוך כדי שימוש במדדי מהירות בימי חול‬,‫( עבור שעות יום‬1)
.‫ סטית תקן‬,‫ מהירות ממוצעת‬:‫ תוך כדי שימוש במדדי מהירות בימי חול‬,‫( עבור שעות לילה‬2)
‫ עם התאמת שני גורמים‬,‫ של מדדי גודל המהירות‬- EFA ‫ תוצאת ניתוח המשך‬: 62 ‫טבלה‬
Rotated Factor Pattern (Standardized Regression Coefficients)
‫מדד מהירות‬
Factor1
Factor2
WDhariga
1.040
-0.064
WDper85
1.005
-0.026
WDp_mialmuteret
0.922
0.066
FDp_mialmuteret
0.759
0.259
WDmemuzaat
0.731
0.299
SDp_milamuteret
0.714
0.299
SDhariga
0.709
0.303
FDhariga
0.706
0.337
FDper85
0.683
0.359
SDper85
0.674
0.343
FDmemuzaat
0.616
0.423
WNp_mialmuteret
0.587
0.416
SDmemuzaat
0.583
0.442
WNhariga
0.512
0.499
FNper85
0.045
0.947
FNhariga
0.057
0.939
SNmemuzaat
0.068
0.890
FNmemuzaat
0.100
0.860
SNper85
0.227
0.754
SNhariga
0.239
0.720
WNmemuzaat
0.331
0.651
SNp_mialmuteret
0.306
0.646
FNp_mialmuteret
0.415
0.612
WNper85
0.501
0.525
130
‫מדדי מהירות‬
‫מדדי גודל‬
‫המהירות‬
‫מדדי לילה‬
‫יום חול ושבת‬
‫)‪(1‬‬
‫יום שישי )‪(1‬‬
‫יום חול‬
‫מדדי שו‪‬ות‬
‫המהירות‬
‫מדדי יום‬
‫מדדי יום חול ‪+‬‬
‫שישי )‪(1‬‬
‫מדדי יום‬
‫מדדי לילה‬
‫מדדי יום שבת‬
‫)‪(2‬‬
‫יום שבת )‪(3‬‬
‫הערות‪:‬‬
‫)‪ (1‬משתני הפרופורציה עברו התמרת ))‪arcsin(sqrt(p‬‬
‫)‪ (2‬משתני הפרופורציה עברו התמרת )‪ ;logit(p‬מותאם עבור ‪SDper85<=140‬‬
‫)‪ (3‬מותאם עבור ‪arcsin(sqrt(SNp_mialmuteret))<=1.2‬‬
‫איור‪ : 37‬סיכום לחלוקת מדדי המהירות לקבוצת אחידות‪ ,‬באמצעות ‪EFA.‬‬
‫‪ 6.4.2‬ניתוח מקדים של מאפייני תשתית‬
‫כפי שהוסבר בפרק ‪ ,2‬לכל קטע דרך‪ ,‬קיים מגוון רחב של מאפייני תשתית אשר גם ניתנים לביטוי בצורות שונות‬
‫כגון‪ :‬כערכים מוחלטים מייצגים )ממוצע‪ ,‬ערך מרבי‪ ,‬ערך מינימאלי( או כשיעורי מקרים שנפלו לקטגוריות‬
‫מוגדרות‪ .‬לכן‪ ,‬נערך ניתוח מקדים של מאפייני התשתית‪ ,‬על מנת לבחון קורלציות בין המשתנים השונים ולהצביע‬
‫על מספר מצומצם של מדדים נבחרים שמתאימים לאפיון הקטעים ולפיתוח מודלים מסבירים לקשר עם תאונות‬
‫הדרכים‪ .‬המדדים המסכמים של מאפייני התשתית צריכים להיות בעלי משמעות הנדסית‪ ,‬מחד‪ ,‬כאשר הם‬
‫מאפשרים זיהוי הבדלים מהותיים בין מאפייני הקטעים‪ ,‬מאידך‪.‬‬
‫עבור מספר מאפייני תשתית )ראה טבלה‪ (58‬ישנם משתני פרופורציה המשקפים את אחוזי המקרים )מאורך קטע(‬
‫שנפלו בכל אחת מארבע או חמש קטגוריות אורדינליות )לא מצטלבות(‪ .‬כשלב ראשון בהכנת הנתונים לניתוח‪,‬‬
‫נערך שינוי סקאלה של כל מאפיין‪ ,‬כך שסכום המקרים על פני כל הקטגוריות‪ ,‬בקטע מסוים‪ ,‬משתווה ל‪.100%-‬‬
‫לדוגמא‪ ,‬עבור הרדיום האופקי‪ ,‬המשתנה ‪ minimum_ofki_plt‬מבטא את חלקו היחסי מאורך קטע שאינו ישר‪ ,‬דהיינו‬
‫הרדיוס האופקי קטן מ‪ 400-‬מ'‪ ,‬כאשר המשתנים ‪) ofki300_more ,ofki200_300 ,ofki100_200 ,ofki_ad_100‬ראה‬
‫‪131‬‬
‫טבלה‪ (58‬מסמנים אך חלקם היחסי של המקרים בהם קיים רדיוס אופקי עד ‪ 100‬מ'‪ ,‬בין ‪ 100-200‬מ'‪ ,‬בין ‪200-‬‬
‫‪ 300‬מ' ומעל ‪ 300‬מ'‪ ,‬בהתאמה‪ .‬עבור מאפיין זה נוצרו משתנים חדשים כלהלן‪:‬‬
‫;)‪P_ofki_ad_100=ofki_ad_100*(minimum_ofki_plt/100‬‬
‫;)‪P_ofki100_200 =ofki100_200*(minimum_ofki_plt/100‬‬
‫;)‪P_ofki200_300 =ofki200_300*(minimum_ofki_plt/100‬‬
‫;)‪P_ofki300_more =ofki300_more*(minimum_ofki_plt/100‬‬
‫;‪P_ofki400_more=100-minimum_ofki_plt‬‬
‫כאשר משתנים אלה מבטאים את אחוזי המקרים בכל אחת מתחומי הרדיוס האופקי‪ :‬עד ‪ 100‬מ'‪ ,‬בין ‪ 100-200‬מ'‪,‬‬
‫בין ‪ 200-300‬מ'‪ ,‬מעל ‪ 300‬מ' ועד ‪ 400‬מ'‪ ,‬ומעל ‪ 400‬מ' )קטע ישר(‪ ,‬בעוד שסכום הערכים בכל קטע מסתכם ל‪-‬‬
‫‪.100%‬‬
‫בהמשך‪ ,‬כאשר מבוצע סיווג המאפיינים‪ ,‬לזיהוי הקבצות עם התנהגות דומה )‪ ,(clusters‬כל אחד מהמאפיינים מיוצג‬
‫על‪-‬ידי ‪ 3‬או ‪ 4‬משתנים המכילים את אחוזי המקרים בכל אחת מ‪ 3-‬או ‪ 4‬הקטגוריות האורדינליות הראשונות‪,‬‬
‫כאשר הקטגוריה האחרונה הושמטה‪ ,‬למניעת עודף משתנים‪.‬‬
‫מאידך‪ ,‬בסיווג הקטעים תוך כדי שימוש במשתנים האורדינליים הקטגוריות לא הושמטו‪ ,‬אלא לחישוב המרחקים‬
‫בין יחידות ההשוואה שימשה כל ההתפלגות של מאפיין זה כמשתנה אחד המכיל את ההיסטוגרמה של המדידות‪.‬‬
‫ריבוע המרחק בין שני קטעים היה מורכב מסכום ריבועי המרחקים בין ההיסטוגרמות ומרכיבים של סכומי ריבועי‬
‫המרחקים בין המשתנים הרגילים‪ .‬כל אחד מהמרחקים נורמל על‪-‬פי השיברון ה‪) 95%-‬במקום על כל הטווח‪ ,‬כדי‬
‫למנוע השפעת חריגים( של המרחקים של אותו משתנה על פני כל הקטעים‪ .‬המרחק בין שתי היסטוגרמות חושב‬
‫באמצעות פונקציית ‪ gmdp‬של ספריית ‪ GMD‬של ‪) R‬המחשבת‬
‫‪Generalized Minimum Distance between a pair‬‬
‫‪.2(of distributions‬‬
‫סה"כ‪ ,‬בקרב מאפייני התשתית‪ ,‬קיימים שלושה סוגי מדדים שהם‪ (1) :‬המדדים המוחלטים אשר מייצגים את‬
‫האומדן הממוצע‪ ,‬האומדן המינימאלי והאומדן המרבי של המאפיין לאורך קטע; )‪ (2‬מדדי קיום המבטאים את החלק‬
‫היחסי מאורך קטע בו קיים רדיוס אופקי‪ ,‬שיפוע אורכי וכד'; )‪ (3‬מדדי שיעור המהווים מקבצים של משתני‬
‫פרופורציה עם אחוזי המקרים לאורך קטע שנופלים לקטגוריות מוגדרות‪.‬‬
‫הקבצת מאפייני התשתית לקבוצות ההומוגניות מבחינת התנהגותם על פני קטעי המחקר נערכה בשיטת ה‪-‬‬
‫‪ .clustering‬לחישובי מרחקים בין המשתנים שימש מרחק על‪-‬פי מטריצת הקורלציות‪.‬‬
‫‪2‬‬
‫‪Zhao X., Valen E., Parker B.J., Sandelin A. (2011). Systematic Clustering of Transcription Start Site‬‬
‫‪Landscapes, PLoS ONE 6(8): e23409.‬‬
‫‪132‬‬
‫המרחק בין שני משתנים ‪ X‬ו‪ Y-‬הוגדר כ‪:‬‬
‫‪D(x,y)=1 - abs(cor(x,y)).‬‬
‫לאחר חישוב המרחק בין התצפיות )קטעים(‪ ,‬הופעל אלגוריתם ‪ kmeans‬לביצוע ‪ clustering‬עבור מספרים שונים‬
‫של קבוצות‪ .‬לכל ערך של מספר קבוצות החלוקה‪ ,‬חושב סכום הקרוי ‪ ,withinSS‬אשר מהווה סכום הריבועים‬
‫בתוך הקבוצות‪ ,‬על פני הקבוצות‪ .‬באמצעות גרף המציג את סכום ה‪ withinSS-‬כנגד מספר הקבוצות ניתן לבחור‬
‫את מספר הקבוצות המתאים‪ ,‬וזאת על‪-‬פי נקודות השבירה )‪ (elbows‬של הגרף‪.‬‬
‫זיהוי קבוצות אחידות של מאפייני התשתית נערך תוך כדי שימוש בהרכב שונה של מאפייני התשתית‪ ,‬כלהלן‪:‬‬
‫)‪ (1‬תוך כדי שימוש בכל מאפייני התשתית‪ ,‬דהיינו המדדים המוחלטים‪ ,‬מדדי קיום ומשתני הפרופורציה‪ ,‬ביחד‪.‬‬
‫)‪ (2‬תוך כדי שימוש במאפייני התשתית הבאים בצורת המדדים המוחלטים‪ ,‬בתוספת מדדי קיום‪.‬‬
‫)‪ (3‬תוך כדי שימוש במאפייני התשתית הבאים בצורת משתני הפרופורציה‪ ,‬בתוספת מדדי קיום‪.‬‬
‫בניתוח הראשון‪ ,‬היו מעורבים ‪ 55‬מדדים‪ ,‬אשר אפשרו חלוקה ל‪ 6-‬או ‪ 10‬קבוצות המשתנים‪ ,‬כמוצג באיור ‪.3.2‬‬
‫בניתוח השני‪ ,‬עם מדדי התשתית המוחלטים‪ ,‬היו מעורבים ‪ 27‬משתנים‪ ,‬אשר הצביעו על אפשרות זיהוי של ‪ 4‬או ‪9‬‬
‫קבוצות המשתנים‪ ,‬כמוצג בטבלה ‪ .62‬בניתוח השלישי‪ ,‬עם דגש על מדדי הפרופורציה‪ ,‬היו מעורבים ‪ 26‬מדדים‪,‬‬
‫אשר אפשרו חלוקה ל‪ 4-‬או ‪ 7‬קבוצות המשתנים‪ ,‬כמוצג באיור ‪.3.4‬‬
‫בעקבות כל ניתוח‪ ,‬נבנו מטריצות קורלציה בין המשתנים‪ ,‬בכל קבוצה‪ ,‬ונערכה בחינה פרטנית של המשמעויות‬
‫ההנדסיות של קבוצות המשתנים‪ .‬בעקבות שימוש במשתני הפרופורציה‪ ,‬דהיינו בניתוחים ‪ 1‬ו‪ ,3-‬לא התקבלו‬
‫חלוקות הגיוניות של המשתנים לקבוצות‪ .‬לעומת זאת‪ ,‬בעקבות שימוש במדדים המוחלטים ‪ -‬ניתוח ‪ ,2‬התקבלה‬
‫חלוקה הגיונית של המשתנים לקבוצות‪ ,‬על‪-‬פי ההיבט ההנדסי‪.‬‬
‫עבור חלוקת המשתנים לקבוצות בעקבות ניתוח ‪ 2‬נערכה בחינת הקורלציות בין המשתנים‪ ,‬בתוך כל קבוצה‪ ,‬על‬
‫מנת לבחור מכל קבוצה "נציג" להמשך ניתוח ‪ -‬מידול הקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬בנוכחות משתני התשתית‪.‬‬
‫בחירת מדדי התשתית המייצגים לקבוצות נערכה על סמך החלוקה ל‪ 9-‬קבוצות ובהמשך‪ ,‬אימות הממצאים על סמך‬
‫החלוקה ל‪ 4-‬קבוצות שזוהו בניתוח‪ .‬כמו כן‪ ,‬ברשימת ה"נציגים" נשמרו מספר מדדי תשתית שעבורם‪ ,‬באופן‬
‫עקבי‪ ,‬נמצאה קורלציה נמוכה יחסית עם יתר מאפייני התשתית‪.‬‬
‫רשימת משתני התשתית שנבחרה להמשך הניתוח במחקר ‪ -‬התאמת מודלים מסבירים לקשר בין מהירות ותאונות‪,‬‬
‫כללה ‪ 9‬מדדים אלה‪:‬‬
‫‪ – madad_zfifut_zmatim (1‬מדד צפיפות הצמתים בקטע )אחוז מאורך קטע בו קיימים צמתים(;‬
‫‪ – rohav_nativ_avr_mean (2‬אומדן ממוצע של רוחב נתיב‪ ,‬בקטע )מ'(;‬
‫‪ – rohav_shul_avr_min (3‬אומדן מינימלי של רוחב שול‪ ,‬בקטע )מ'(;‬
‫‪133‬‬
rohav_shul_avr2_2_5
sc_rohav_nativ3_3_3_5
rohav_nativ_avr_min
rohav_nativ_avr_mean
sc_rohav_nativ0_3_3
P_ofki_ad_100
p_shipor_avr6_8
shipor_avr_pgt
p_shipor_avr_ad_6
shipor_avr_min
shipor_avr_mean
shipor_avr_max
ak_anahi2200_2800
ak_anahi_ad_1500
P_anahi_ad_1400
minimum_anahi_mean
minimum_ak_anahi_mean
P_anahi4000_more
bar_avl
rohav_nativ_avr_max
minimum_anahi_pin
minimum_ak_anahi_pin
P_ofki300_more
p_shipor_avr10more
p_shipor_avr8_10
P_ofki200_300
minimum_ofki_plt
P_ofki100_200
ak_anahi1500_2200
P_anahi1400_2500
madad_zfifut_zmatim
minimum_anahi_min
minimum_ak_anahi_min
minimum_anahi_max
minimum_ak_anahi_max
ak_anahi2800_more
P_anahi2500_4000
rohav_shul_avr_min
rohav_shul_avr2_5_3
n_minimum_ofki_max
n_minimum_ofki_min
n_minimum_ofki_mean
w_bar_min
w_bar_mean
no_bar_est_min
no_bar_est_mean
sc_rohav_nativ3_5_3_6
rohav_shul_avr_max
rohav_shul_avr_mean
rohav_shul_avr0_2
no_bar_est_max
w_bar_max
bar_est_max
bar_est_min
bar_est_mean
0.0
0.2
Height
0.4
0.6
0.8
1.0
‫ כאשר לקטע ישר נקבע‬,('‫ בקטע )מ‬,‫ – אומדן מינימלי של רדיוס אופקי‬n_minimum_ofki_mean (4
;'‫ מ‬500 ‫ערך‬
;(3%-‫ אחוז מאורך קטע בו קיים שיפוע אורכי )השיפוע גדול מ‬- shipor_avr_pgt (5
;('‫ מ‬6500 ‫ אחוז מאורך קטע בו קיים רדיוס אנכי קמור )הרדיוס עד‬- minimum_anahi_pin (6
;('‫ בקטע )מ‬,‫ – אומדן מרבי של רדיוס אנכי קמור‬minimum_anahi_max (7
;‫ – אחוז מאורך קטע בו קיימים מעקות בטיחות בצד הדרך‬bar_avl (8
.(1-4 ‫ בקטע )ערך בטווח‬,‫ – אומדן משוקלל ממוצע למצב צדי הדרך‬w_bar_mean (9
Cluster Dendrogram of all variables data
Variables
hclust (*, "complete")
.‫ קבוצות‬10-‫ מוצגת בכחול חלוקת המשך ל‬,‫ קבוצות מוצגת באדום ובתוכה‬6-‫חלוקה ל‬
‫ עם כל מדדי התשתית‬,1 ‫( שנמצאו בניתוח‬clusters) ‫ הקבצות מאפייני תשתית‬: 38‫איור‬
134
P_ofki200_300
P_ofki100_200
p_shipor_avr8_10
p_shipor_avr10more
P_ofki300_more
p_shipor_avr6_8
P_ofki_ad_100
p_shipor_avr_ad_6
w_bar_mean
w_bar_min
w_bar_max
sc_rohav_nativ3_3_3_5
rohav_shul_avr2_2_5
sc_rohav_nativ3_5_3_6
sc_rohav_nativ0_3_3
rohav_shul_avr2_5_3
rohav_shul_avr0_2
P_anahi2500_4000
ak_anahi2800_more
P_anahi1400_2500
ak_anahi1500_2200
P_anahi_ad_1400
ak_anahi_ad_1500
madad_zfifut_zmatim
P_anahi4000_more
ak_anahi2200_2800
0.0
0.2
Height
0.4
0.6
0.8
1.0
minimum_ak_anahi_max
minimum_anahi_max
minimum_ak_anahi_min
minimum_anahi_min
madad_zfifut_zmatim
n_minimum_ofki_mean
n_minimum_ofki_min
n_minimum_ofki_max
rohav_shul_avr_max
rohav_shul_avr_mean
w_bar_max
rohav_nativ_avr_mean
rohav_nativ_avr_min
w_bar_mean
w_bar_min
rohav_shul_avr_min
bar_avl
rohav_nativ_avr_max
minimum_ak_anahi_pin
minimum_anahi_pin
minimum_ak_anahi_mean
minimum_anahi_mean
shipor_avr_max
shipor_avr_mean
shipor_avr_pgt
minimum_ofki_plt
shipor_avr_min
0.0
0.2
Height
0.4
0.6
0.8
1.0
Cluster Dendrogram of min max mean variables data
Variables
hclust (*, "complete")
.‫ קבוצות‬9-‫ מוצגת בכחול חלוקת המשך ל‬,‫ קבוצות מוצגת באדום ובתוכה‬4-‫חלוקה ל‬
‫ עם מדדי תשתית מוחלטים‬,2 ‫( שנמצאו בניתוח‬clusters) ‫ הקבצות מאפייני תשתית‬: 39‫איור‬
Cluster Dendrogram of percent variables data
Variables
hclust (*, "complete")
.‫ קבוצות‬7-‫ מוצגת בכחול חלוקת המשך ל‬,‫ קבוצות מוצגת באדום ובתוכה‬4-‫חלוקה ל‬
‫ עם מדדי הפרופורציה‬,3 ‫( שנמצאו בניתוח‬clusters) ‫ הקבצות מאפייני תשתית‬: 40‫איור‬
135
‫‪ 6.5‬פיתוח מודלים מסבירים לקשר בין מהירות ובטיחות‬
‫מחקר זה מוקדש לפיתוח מודלים מסבירים לקשר בין מהירויות הנסיעה ותאונות הדרכים‪ ,‬בקטעי הדרכים החד‪-‬‬
‫מסלוליות בישראל‪ ,‬בנוכחות מאפייני תשתית‪ .‬הקשר הסטטיסטי שיימצא צריך לבטא השפעה של מהירות על‬
‫הבטיחות‪ ,‬בניכוי השפעת מאפייני תשתית שעשויים להשפיע על התרחשות התאונות‪.‬‬
‫בדומה למחקרים שנערכו בחו"ל )‪ ,(2002 ,Taylor et al‬התאמת המודל לקשר בין מהירות ובטיחות נערכה לאחר‬
‫זיהוי קבוצות הומוגניות של קטעי הכבישים‪ ,‬כאשר לזיהוי קבוצות הכבישים שימש מדד מרוכב המשלב שיעור‬
‫תאונות ורמת המהירות בקטע‪ .‬בהמשך‪ ,‬הותאם מודל מסביר לקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬תוך כדי התחשבות‬
‫בקבוצות הכבישים שזוהו‪ ,‬אורך קטע ונפח התנועה‪ .‬בשלב האחרון של הניתוח‪ ,‬מבוצע זיהוי של מאפייני התשתית‬
‫המבדילים בין קבוצות הכבישים ששימשו לפיתוח המודל לקשר בין מהירות ובטיחות‪.‬‬
‫בהתאם לממצאים של הניתוחים המקדימים שנערכו במחקר זה )ראה פרק ‪ ,(3‬המודלים המסבירים לקשר בין‬
‫מהירות ותאונות‪ ,‬הותאמו עבור שני מצבים‪:‬‬
‫)‪ (1‬עבור שעות יום‪ ,‬תוך כדי שימוש במדדי מהירות בימי חול‪ ,‬שעות יום‪ ,‬ומספרי תאונות דרכים עם נפגעים‬
‫שנרשמו בימי חול‪ ,‬שעות יום‪.‬‬
‫)‪ (2‬עבור שעות לילה‪ ,‬תוך כדי שימוש במדדי מהירות בימי חול‪ ,‬שעות לילה‪ ,‬ומספרי תאונות דרכים עם נפגעים‬
‫שנרשמו בימי חול‪ ,‬שעות לילה‪.‬‬
‫פרק ‪ 4.1‬מתאר את שיטות הניתוח ששימשו בכל שלב של פיתוח המודלים‪ .‬פרק ‪ 4.2‬מציג את הממצאים ‪-‬‬
‫המודלים המסבירים שפותחו ומאפייני הכבישים המבדילים בין קבוצות הקטעים ששימשו במודלים המסבירים‪.‬‬
‫‪ 6.5.1‬שיטות הניתוח‬
‫מאפייני התשתית של קטעי הדרך קשורים זה לזה וגם קשורים למהירויות הנסיעה ולשיעורי התאונות )מספר‬
‫תאונות לנסועה או ק"מ‪-‬רכב(‪ .‬לכן‪ ,‬בשלב הראשון נערכה חלוקה של קטעי המחקר לקבוצות )‪ (clusters‬של‬
‫קטעים דומים זה לזה‪ .‬בחלוקה זו שימשו מאפייני התשתית שנבחרו בשלב הניתוח המקדים )ראה פרק ‪ ,(3.2‬מדדי‬
‫המהירות‪ ,‬שיעור תאונות לנסועה ומדד מרוכב המשלב את מדד שיעור התאונות ומדד המהירות‪ .‬המדד המרוכב‬
‫שקבע את חלוקת קטעי הכבישים לקבוצות הוגדר כלהלן‪:‬‬
‫))‪AccRT = scale(sqrt(acc_tot/(nefah*length))-log(memuzaat‬‬
‫כאשר‪ - acc_tot :‬מספר תאונות עם נפגעים‪ ,‬בקטע; ‪ - nefah‬נפח התנועה בקטע; ‪ - length‬אורך קטע; ‪- memuzaat‬‬
‫מהירות ממוצעת; ‪ - sqrt‬שורש ריבועי;‪ - log‬לוגריתם; ‪ - scale‬התאמת סקאלת הערכים לצורכי סיווג‪.‬‬
‫לצורך יצירת ההקבצות )‪ ,(clustering‬חישבנו מרחקים בין הקטעים על‪-‬פי כל התכונות שלהם‪ .‬בחירת מספר‬
‫הקבוצות נערכה על‪-‬פי הרצה של אלגוריתם ‪ .k-means clustering‬עבור כל מספר קבוצות )‪ (clusters‬מחושב מדד‬
‫‪136‬‬
‫המרחקים בתוך הקבוצות )‪ .(within groups sum of squares‬כאשר מציירים גרף של מדד המרחקים כנגד מספר‬
‫קבוצות ניתן לקבל החלטה לגבי מספר הקבוצות הקיימות בנתונים‪ ,‬על‪-‬פי העיקול )‪ (elbow‬בגרף‪ .‬השאיפה הינה‬
‫לקבוע מספר קבוצות מינימאלי ככל האפשר‪ .‬בשני הניתוחים שנערכו במחקר זה‪ ,‬לסיווג קטעי המחקר נבחרו ‪4‬‬
‫קבוצות‪.‬‬
‫לאחר קבלת ההחלטה לגבי מספר הקבוצות‪ ,‬בוצע סיווג קטעי הדרך למקבצים על‪-‬ידי פונקצית ‪ hclust‬של תוכנת‬
‫‪ ,R‬המבצעת קיבוץ היררכי של הנתונים )‪ .(Hierarchical cluster analysis‬עבור כל מקבץ ניתן להציג את‬
‫פרופיל חברי הקבוצה‪ ,‬לדוגמה על‪-‬ידי הצגת הערך החציוני של כל אחד ממאפייני הקטעים בקבוצה‪.‬‬
‫על מנת לכמת את הקשר בין מהירות לתאונות‪ ,‬הותאם מודל מסביר לקשר בין תאונות לבין מאפייני מהירות )לוג‬
‫המהירות הממוצעת ולוג סטיית התקן( בנוכחות מאפייני חשיפה )לוג אורך קטע ולוג נפח התנועה( וקבוצת‬
‫השייכות כפי שנקבעה בשלב הקודם‪ .‬כדי לחקור את צורת הקשר בין המשתנים המסבירים לתאונות‪ ,‬הותאם מודל‬
‫לא פרמטרי‪ ,‬מסוג ‪ .Generalized additive models‬בעזרת ספריית ‪ mgcv‬של ‪ ,(2006 ,Wood) R‬הותאמה רגרסיה‬
‫בינומית שלילית‪ ,‬ושורטטו הפונקציות החלקות המתארות את הקשר בין כל אחד מהמשתנים הרציפים והערך‬
‫הצפוי של לוג מספר התאונות‪ .‬התרשימים הראו תבנית ליניארית של קשר‪ ,‬בכל הגרפים‪ .‬לכן‪ ,‬בשלב הבא‪,‬‬
‫הותאמה רגרסיה בינומית שלילית עם קשרים ליניאריים של מאפייני המהירות והחשיפה לנתוני התאונות‪ .‬הצורה‬
‫הכללית של המודל היא‪:‬‬
‫] ‪E {ACC } = exp ∑ [β i x i‬‬
‫כאשר‪ E{ACC} :‬הינו הערך הצפוי של מספר התאונות בקטע הדרך‪ xi ,‬הינו משתנה מסביר ו‪ βi -‬הינו מקדם‬
‫המודל המתאים למשתנה ‪.xi‬‬
‫לבסוף‪ ,‬נערכה בחינה של מאפייני התשתית בתוך קבוצות הקטעים ששימשו לפיתוח המודל‪ .‬כדי להבין במה‬
‫נבדלות הקבצות זו מזו ומה חשיבות הפרמטרים בקביעת הקבוצות‪ ,‬השתמשנו בעצי סיווג ) ‪classification‬‬
‫‪ .(trees‬המשתנה התלוי בניתוח הסיווג )‪ (classification‬היה השייכות הקבוצתית‪ .‬המשתנים המועמדים להסבר‬
‫הסיווג היו מאפייני התשתית של הקטעים‪ .‬לצורך הסיווג‪ ,‬השתמשנו בפונקצית ‪ rpart‬של ‪,Therneau et al) R‬‬
‫‪ .(2012‬בעזרת פונקציה זאת יצרנו עצי סיווג‪ ,‬המתארים באופן ויזואלי את כללי ההחלטה לסיווג קטעי הדרך על‪-‬‬
‫פי מספר קטן של תכונות‪.3‬‬
‫כל החישובים בוצעו בעזרת תוכנת ‪ R‬גרסה ‪ ,2.15.2‬לפי ‪.(2012) R Core Team‬‬
‫‪ 3‬בנוסף‪ ,‬בפלט התוכנה מוצג גם מידע לגבי כללי החלטה חלופיים )על‪-‬פי משתנים תחליפיים ‪ (surrogates -‬עבור כל כלל‪,‬‬
‫כדי שאפשר יהיה להבין את התפקיד החילופי של המאפיינים האחרים‪.‬‬
‫‪137‬‬
‫‪ 6.5.2‬המודלים שפותחו‬
‫‪ 6.5.2.1‬מודל מסביר לקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬בשעות יום‬
‫כאמור‪ ,‬המודל הראשון לקשר בין מהירות ובטיחות‪ ,‬הותאם עבור שעות יום‪ ,‬תוך כדי שימוש במדדי המהירות בימי‬
‫חול‪ ,‬שעות יום )מהירות ממוצעת‪ ,‬סטית תקן( ומספרי תאונות דרכים עם נפגעים שנרשמו בימי חול‪ ,‬שעות יום‪.‬‬
‫על סמך אלגוריתם ההקבצות )‪ (k-means clustering‬קטעי המחקר חולקו ל‪ 4-‬קבוצות של קטעים דומים אשר‬
‫כללו‪ 17 (3) ,71 (2) ,83 (1) :‬ו‪ 2 (4)-‬קטעים‪ ,‬בהתאמה‪ .‬יצוין כי ‪ 6‬קטעים עם מאפיינים חריגים הוסרו מהניתוח‬
‫בטרם ההקבצה; ‪ 20‬קטעים נוספים הוסרו בטרם התאמת המודל המסביר‪ ,‬בשל קיום ערכים חריגים במאפיינים‬
‫השונים שנדרשו להתאמת המודל‪ .‬המודל המסביר לקשר בין מהירות ובטיחות‪ ,‬בשעות יום‪ ,‬הותאם על סמך‬
‫הנתונים של ‪ 153‬קטעי כביש‪.‬‬
‫איור ‪ 41‬מציג פילוגי ערכים )‪ (boxplots‬של מדדי מהירות ותאונות‪ ,‬בכל אחת מקבוצות הקטעים שזוהו‪ .‬כזכור‪,‬‬
‫קבוצה ‪ 4‬כללה שני קטעים בלבד ולכן‪ ,‬היא לא השתתפה בהתאמת המודל והוסרה מאיור ‪ .41‬באיור ‪ 41‬ניתן‬
‫להבחין כי קבוצת קטעים ‪ 1‬מתאפיינת בגובה מהירות בינוני אך שיעור תאונות נמוך‪ ,‬קבוצת קטעים ‪ - 2‬בגובה‬
‫מהירות נמוך ושיעור תאונות בינוני‪ ,‬קבוצת קטעים ‪ -3‬בגובה מהירות מרבי ובשיעור תאונות נמוך‪ .‬כלומר‪ ,‬הסתמן‬
‫קשר הפוך בין גובה מהירות ושיעור התאונות אשר מבטא‪ ,‬כפי הנראה‪ ,‬השפעה של מאפייני תשתית אשר באים‬
‫לידי ביטוי בקבוצות הקטעים שזוהו‪.‬‬
‫‪AccRT2‬‬
‫‪WDstdmemuzaat‬‬
‫‪AccRT‬‬
‫‪hariga‬‬
‫‪WDmemuzaat‬‬
‫‪2‬‬
‫‪40‬‬
‫‪0.6‬‬
‫‪30‬‬
‫‪90‬‬
‫‪30‬‬
‫‪1‬‬
‫‪80‬‬
‫‪20‬‬
‫‪25‬‬
‫‪0.4‬‬
‫‪70‬‬
‫‪10‬‬
‫‪0‬‬
‫‪20‬‬
‫‪0‬‬
‫‪60‬‬
‫‪0.2‬‬
‫‪-1‬‬
‫‪-10‬‬
‫‪15‬‬
‫‪50‬‬
‫‪-20‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪-2‬‬
‫‪40‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫איור ‪ : 41‬פילוגי ערכים )‪ (boxplots‬של מדדי מהירות ותאונות‪ ,‬בכל אחת מקבוצות הקטעים‪ ,‬בשעות יום‬
‫כאשר‪:‬‬
‫‪ - WDmemuzaat‬מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש )בשעות יום(‬
‫‪ - WDstdmemuzaat‬סטית תקן‪ ,‬קמ"ש )בשעות יום(‬
‫‪ - hariga‬חריגת מהירות‪ ,‬קמ"ש )בשעות יום(‬
‫‪ - AccRT‬מדד מרוכב של מהירות ותאונות )בשעות יום(‬
‫‪ - AccRT2‬שיעור תאונות לנסועה‪ ,‬בשעות יום‪AccRT2 = sqrt(acc_tot_WD/(nefah*length)) ,‬‬
‫‪138‬‬
‫טבלה ‪ 63‬מציגה מודל רגרסיה שהותאם למספרי התאונות עם נפגעים בימי חול‪ ,‬שעות יום‪ .‬איור ‪ 42‬מציג את‬
‫הפונקציות החלקות המתארות את הקשר בין כל אחד מהמשתנים של חשיפה ומהירות והערך הצפוי של לוג מספר‬
‫התאונות‪ ,‬שנבחנו במהלך פיתוח המודל‪ .‬לפי טבלה ‪ ,63‬המשתנים המסבירים במודל הם‪ :‬אורך קטע‪ ,‬מהירות‬
‫ממוצעת‪ ,‬נפח תנועה‪ ,‬סטית תקן של המהירות הממוצעת‪ ,‬ומשתנה שייכות של קטע לקבוצות הקטעים שהוגדרו‪:‬‬
‫קבוצה ‪ 2‬או ‪ 3‬לעומת קבוצת ‪) 1‬כאמור‪ ,‬קבוצה ‪ 4‬הוסרה מהניתוח(‪ .‬לכל המשתנים פרט לסטיית התקן של‬
‫המהירות‪ ,‬נמצאה השפעה מובהקת על התאונות‪ .‬המודל מסביר ‪ 73.6%‬מהשונות‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 63‬מודל רגרסיה שהותאם למספרי התאונות עם נפגעים בימי חול‪ ,‬שעות יום‬
‫)|‪Pr(>|z‬‬
‫‪z value‬‬
‫‪Std. Error‬‬
‫‪Estimate‬‬
‫משמעות המשתנה‬
‫‪0.003‬‬
‫‪-2.968‬‬
‫‪2.023‬‬
‫‪-6.007‬‬
‫‪--‬‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪10.222‬‬
‫‪0.102‬‬
‫‪1.040‬‬
‫אורך קטע‬
‫‪0.031‬‬
‫‪2.162‬‬
‫‪0.408‬‬
‫‪0.882‬‬
‫מהירות ממוצעת‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪13.224‬‬
‫‪0.071‬‬
‫‪0.936‬‬
‫נפח תנועה‬
‫‪0.596‬‬
‫‪-0.531‬‬
‫‪0.324‬‬
‫‪-0.172‬‬
‫סטית תקן של מהירות ממוצעת‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪6.883‬‬
‫‪0.136‬‬
‫‪0.939‬‬
‫קטע שייך לקבוצה ‪2‬‬
‫‪factor 2‬‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪-4.983‬‬
‫‪0.541‬‬
‫‪-2.697‬‬
‫קטע שייך לקבוצה ‪3‬‬
‫‪factor 3‬‬
‫* ‪ - lg‬לוגריתם לבסיס ‪(2.718) e‬‬
‫‪139‬‬
‫משתני המודל*‬
‫)‪(Intercept‬‬
‫‪lg_length‬‬
‫)‪lg(WDmemuzaat‬‬
‫‪lg_nefah‬‬
‫)‪lg(WDstdmemuzaat‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪-1‬‬
‫‪-2‬‬
‫)‪s(WDhariga,1.58‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪-1‬‬
‫‪-2‬‬
‫‪30‬‬
‫‪-20‬‬
‫‪WDhariga‬‬
‫‪lg_length‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪-1‬‬
‫‪-2‬‬
‫)‪s(WDstdmemuzaat,1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪-1‬‬
‫‪-2‬‬
‫‪15‬‬
‫)‪s(lg_nefah,1‬‬
‫‪25‬‬
‫‪20‬‬
‫‪2.0‬‬
‫)‪s(lg_length,2.48‬‬
‫‪10‬‬
‫‪0‬‬
‫‪3.5‬‬
‫‪3.0‬‬
‫‪2.5‬‬
‫‪1.5‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪3‬‬
‫‪WDstdmemuzaat‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪lg_nefah‬‬
‫איור ‪ : 42‬פונקציות חלקות לקשר בין משתני חשיפה ומהירות והערך הצפוי של לוג מספר התאונות‪,‬‬
‫בימי חול‪ ,‬שעות יום‪.‬‬
‫מטבלה ‪ 63‬ניתן לראות כי‪:‬‬
‫ כצפוי‪ ,‬מספר התאונות בקטע עולה עם עליה באורך קטע ובנפח התנועה;‬‫ מספר התאונות בקטע עולה עם עליה במהירות הממוצעת‪ .‬מאידך‪ ,‬מספר התאונות יורד במקצת עם עליה בשונות‬‫המהירות ‪ -‬סטיית התקן של המהירות הממוצעת‪ ,‬אם כי‪ ,‬השפעת השונות אינה מובהקת;‬
‫ מספר התאונות גבוה יותר בקבוצה ‪ 2‬לעומת ‪ 1‬ונמוך יותר בקבוצה ‪ 3‬לעומת ‪.1‬‬‫כלומר‪ ,‬המודל ממחיש קשר ישיר בין גובה מהירות הנסיעה בקטע לבין התרחשות התאונות עם נפגעים‪ ,‬בשעות‬
‫יום‪ ,‬כאשר הקשר בין מהירות ותאונות נמצא לאחר ניכוי השפעה של משתני חשיפה ומשתני תשתית‪.‬‬
‫להבנת משמעות של קבוצות הקטעים שנוצרו במודל זה ‪ -‬בחינת מאפייני התשתית בתוך הקבוצות‪ ,‬טבלה ‪64‬‬
‫מציגה פרופילים של הקבוצות‪ ,‬על‪-‬ידי הצגת ערכי החציון של מאפייני תשתית נבחרים בכל קבוצה‪ ,‬בתוספת‬
‫מדדים נבחרים של מהירות ותאונות‪ .‬כמו כן‪ ,‬איור ‪ 43‬מציג עץ סיווג של הקטעים אשר מנבא את הקבוצות על‬
‫סמך מאפייני התשתית; ליצירת עץ הסיווג שימשו מאפייני תשתית מוחלטים שנבחרו לאפיון הקטעים בעקבות‬
‫הניתוח המוקדם )ראה פרק ‪ .(3.2‬יכולת הניבוי של העץ היא ‪.65%‬‬
‫‪140‬‬
‫ניתן להבחין כי בין הקבוצות אין הבדל מהותי מבחינת רוחב נתיב‪ .‬מאידך‪ ,‬ניתן לזהות הבדלים מבחינת רוחב שול‬
‫אשר רחב יותר בקבוצה ‪ ,3‬צר יותר בקבוצה ‪ 2‬ובינוני בקבוצה ‪ ;1‬מבחינת נוכחות העקום האופקי אשר אופיינית‬
‫יותר לקבוצה ‪ ,2‬אופיינית פחות לקבוצה ‪ 3‬ובינונית בקבוצה ‪ ;1‬מבחינת נוכחות השיפוע לאורך‪ ,‬אשר כמעט ולא‬
‫קיים בקבוצה ‪ ,3‬קיים בנוכחות גבוהה בקבוצה ‪ 2‬ובנוכחות בינונית בקבוצה ‪ ;1‬מבחינת רמת הבטיחות של צדי‬
‫הדרך אשר טובה יותר בקבוצות ‪ 1‬ו‪ 3 -‬לעומת קבוצה ‪ .2‬צפיפות הצמתים הגבוהה ביותר נמצאה בקבוצה ‪,2‬‬
‫נמוכה יותר בקבוצה ‪ 1‬ושווה ל‪ 0-‬בקבוצה ‪.3‬‬
‫כמו כן‪ ,‬מבחינת עץ הסיווג )איור‪ (43‬עולה כי קבוצה ‪ 3‬מזוהה על‪-‬פי נוכחות נמוכה יותר של מעקות הבטיחות‬
‫בצדי הדרך ונוכחות פחותה של שיפועי אורך; קבוצה ‪ - 2‬לפי נוכחות גבוהה יותר של מעקות בציד הדרך ורוחב‬
‫שול צר יותר‪ ,‬כאשר קבוצה ‪ 1‬מזוהה לפי נוכחות נמוכה יותר של מעקות הבטיחות בצדי הדרך ‪ ,‬בדומה לקבוצה ‪,3‬‬
‫ונוכחות גבוהה יותר של שיפועי אורך לעומת קבוצה ‪ 3‬או לפי נוכחות גבוהה יותר של מעקות בצידי הדרך‪ ,‬בדומה‬
‫לקבוצה ‪ ,2‬ושול רחב יותר לעומת קבוצה ‪.2‬‬
‫מכאן‪ ,‬סה"כ‪ ,‬קבוצה ‪ 3‬מזוהה עם מאפייני תשתית הטובים ביותר‪ :‬היעדר עקומים ושיפועים‪ ,‬שוליים רחבים יותר‪,‬‬
‫נוכחות פחותה של מעקות בטיחות בצדי הדרך‪ ,‬היעדר צמתים משניים לאורך קטע‪ ,‬אשר מאפשרים מהירויות‬
‫נסיעה גבוהות יותר‪ ,‬ללא פגיעה בבטיחות‪ .‬לעומת זאת‪ ,‬קבוצה ‪ 2‬מזוהה עם מאפייני תשתית הגרועים יותר כגון‪:‬‬
‫שוליים צרים יותר‪ ,‬נוכחות גבוהה יותר של עקומים ושיפועים‪ ,‬יותר מעקות בצדי הדרך אשר נמצאים גם בקרבה‬
‫גבוהה יותר למיסעה‪ ,‬קיום צמתי גישה משניים לאורך קטע; סה"כ‪ ,‬קבוצה ‪ 2‬מזוהה עם רמת מהירות נמוכה יותר‬
‫אך גם עם שיעור גבוה יותר של תאונות ביחס לנסועה‪ .‬בהשוואה עם קבוצות ‪ 2‬ו‪ ,3-‬קבוצה ‪ 1‬מזוהה עם רמה‬
‫בינונית של מאפייני התשתית‪ ,‬כאשר היא מתאפיינת גם ברמה בינונית של מהירות ושל שיעור תאונות דרכים‪.‬‬
‫יודגש כי הקשר שנמצא במודל המסביר בין מהירות ותאונות‪ ,‬בשעות יום‪ ,‬קיים בכל קבוצות הקטעים‪ .‬כלומר‪,‬‬
‫בהינתן רמה מסוימת של מאפייני התשתית‪ ,‬ערך גבוה יותר של מהירות הנסיעה הממוצעת מזוהה עם מספר גבוה‬
‫יותר של תאונות עם נפגעים‪ ,‬בקטע‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 64‬פרופילים של קבוצות הקטעים לפי ערכי החציון של מאפייני תשתית נבחרים‪ ,‬בכל קבוצה‪ ,‬בתוספת‬
‫מדדי מהירות ותאונות )מודל לשעות יום(‬
‫‪141‬‬
‫מאפייני קטעים‬
‫קבוצה ‪3‬‬
‫קבוצה ‪2‬‬
‫קבוצה ‪1‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.10‬‬
‫‪0.02‬‬
‫‪madad_zfifut_zmatim‬‬
‫‪47.1‬‬
‫‪71.4‬‬
‫‪43.3‬‬
‫‪rohav_shul_avr0_2‬‬
‫‪5.7‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪3.3‬‬
‫‪rohav_shul_avr3_more‬‬
‫‪3.30‬‬
‫‪3.41‬‬
‫‪3.39‬‬
‫‪rohav_nativ_avr_mean‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪P_ofki_ad_100‬‬
‫‪1.2‬‬
‫‪5.0‬‬
‫‪2.4‬‬
‫‪P_ofki100_200‬‬
‫‪90.0‬‬
‫‪79.5‬‬
‫‪88.1‬‬
‫‪P_ofki400_more‬‬
‫‪98.5‬‬
‫‪71.4‬‬
‫‪82.2‬‬
‫‪p_shipor_avr_ad_3‬‬
‫מאפייני קטעים‬
‫קבוצה ‪3‬‬
‫קבוצה ‪2‬‬
‫קבוצה ‪1‬‬
‫‪1.5‬‬
‫‪21.5‬‬
‫‪15.1‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪2.6‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪1.97‬‬
‫‪1.71‬‬
‫‪2.01‬‬
‫‪w_bar_mean‬‬
‫‪26.4‬‬
‫‪2.6‬‬
‫‪15.1‬‬
‫‪WDhariga‬‬
‫‪87.2‬‬
‫‪63.7‬‬
‫‪77.5‬‬
‫‪WDmemuzaat‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.36‬‬
‫‪0.23‬‬
‫‪WDAccRT2‬‬
‫‪p_shipor_avr_ad_6‬‬
‫‪p_shipor_avr6_8‬‬
‫‪bar_avl>=0.2756‬‬
‫|‬
‫‪shipor_avr_pgt>=8.45‬‬
‫‪3‬‬
‫‪6/1/33‬‬
‫‪rohav_shul_avr_min>=0.275‬‬
‫‪1‬‬
‫‪8/5/0‬‬
‫‪2‬‬
‫‪20/37/0‬‬
‫‪1‬‬
‫‪44/17/12‬‬
‫איור‪ : 43‬עץ סיווג הקטעים המזהה קבוצות ‪ 1-3‬על סמך מאפייני תשתית )מודל לשעות יום(‪.‬‬
‫הערה‪ :‬בכל פיצול של העץ‪ ,‬התנאי מתקיים משמאל ולא מתקיים מימין‪.‬‬
‫‪ 6.5.2.2‬מודל מסביר לקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬בשעות לילה‬
‫המודל השני לקשר בין מהירות ובטיחות‪ ,‬הותאם עבור שעות לילה‪ ,‬תוך כדי שימוש במדדי המהירות בימי חול‪,‬‬
‫שעות לילה‪ ,‬ובמספרי תאונות דרכים עם נפגעים שנרשמו בימי חול‪ ,‬שעות לילה‪.‬‬
‫קטעי המחקר חולקו ל‪ 4-‬קבוצות של קטעים דומים אשר כללו‪ 57 (3) ,31 (2) ,12 (1) :‬ו‪ 44 (4)-‬קטעים‪,‬‬
‫בהתאמה‪ .‬המודל המסביר לקשר בין מהירות ובטיחות‪ ,‬בשעות לילה‪ ,‬הותאם על נתונים של ‪ 144‬קטעים‪.‬‬
‫איור ‪ 44‬מציג פילוגי ערכים )‪ (boxplots‬של מדדי מהירות ותאונות‪ ,‬בכל אחת מקבוצות הקטעים שזוהו‪ .‬ניתן‬
‫להבחין כי קבוצת קטעים ‪ 1‬מתאפיינת במהירות נמוכה אך שיעור תאונות גבוה‪ ,‬קבוצת קטעים ‪ - 2‬במהירות גבוהה‬
‫ושיעור תאונות נמוך‪ ,‬קבוצה ‪ - 3‬במהירות נמוכה יחסית ובשיעור תאונות יחסית גבוה‪ ,‬קבוצה ‪ - 4‬במהירות גבוהה‬
‫יחסית ובשיעור תאונות נמוך יחסית‪ .‬כלומר‪ ,‬לכאורה‪ ,‬מסתמן קשר הפוך בין גובה המהירות ושיעור התאונות‬
‫אשר‪ ,‬כפי הנראה‪ ,‬משקף את השפעת מאפייני התשתית‪.‬‬
‫‪142‬‬
‫טבלה ‪ 65‬מציגה מודל רגרסיה שהותאם למספרי התאונות עם נפגעים בימי חול‪ ,‬שעות לילה‪ .‬איור ‪ 45‬מציג‬
‫פונקציות חלקות המתארות את הקשר בין כל אחד מהמשתנים של חשיפה ומהירות והערך הצפוי של לוג מספר‬
‫התאונות‪ ,‬שנבחנו במהלך פיתוח המודל לשעות לילה‪.‬‬
‫‪AccRT2‬‬
‫‪WNstdmemuzaat‬‬
‫‪AccRT‬‬
‫‪hariga‬‬
‫‪WNmemuzaat‬‬
‫‪45‬‬
‫‪2‬‬
‫‪100‬‬
‫‪40‬‬
‫‪0.4‬‬
‫‪40‬‬
‫‪90‬‬
‫‪1‬‬
‫‪30‬‬
‫‪35‬‬
‫‪0.3‬‬
‫‪80‬‬
‫‪20‬‬
‫‪30‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0.2‬‬
‫‪70‬‬
‫‪10‬‬
‫‪25‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0.1‬‬
‫‪-1‬‬
‫‪20‬‬
‫‪60‬‬
‫‪-10‬‬
‫‪15‬‬
‫‪50‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪-2‬‬
‫‪4‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪4‬‬
‫‪1‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪4‬‬
‫‪1‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪4‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪4‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫כאשר‪:‬‬
‫‪ - WNmemuzaat‬מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש )בשעות לילה(‬
‫‪ - WNstdmemuzaat‬סטית תקן‪ ,‬קמ"ש )בשעות לילה(‬
‫‪ - hariga‬חריגת מהירות‪ ,‬קמ"ש )בשעות לילה(‬
‫‪ - AccRT‬מדד מרוכב של מהירות ותאונות )בשעות לילה(‬
‫‪ - AccRT2‬שיעור תאונות לנסועה‪ ,‬בשעות לילה‪AccRT2 = sqrt(acc_tot_WN/(nefah*length)) ,‬‬
‫איור‪ : 44‬פילוגי ערכים )‪ (boxplots‬של מדדי מהירות ותאונות‪ ,‬בכל אחת מקבוצות הקטעים‪ ,‬בשעות לילה‬
‫טבלה ‪ : 65‬מודל רגרסיה שהותאם למספרי התאונות עם נפגעים בימי חול‪ ,‬שעות לילה‬
‫משתני המודל*‬
‫)|‪Pr(>|z‬‬
‫‪z value‬‬
‫‪Std. Error‬‬
‫‪Estimate‬‬
‫משמעות המשתנה‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪-4.94‬‬
‫‪4.31‬‬
‫‪-21.30‬‬
‫‪--‬‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪5.06‬‬
‫‪0.16‬‬
‫‪0.83‬‬
‫אורך קטע‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪4.46‬‬
‫‪1.02‬‬
‫‪4.56‬‬
‫מהירות ממוצעת‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪6.43‬‬
‫‪0.12‬‬
‫‪0.79‬‬
‫נפח תנועה‬
‫‪0.65‬‬
‫‪0.45‬‬
‫‪0.40‬‬
‫‪0.18‬‬
‫סטית תקן של מהירות ממוצעת‬
‫‪1.0‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪1.21E+07‬‬
‫‪-139.90‬‬
‫קטע שייך לקבוצה ‪2‬‬
‫‪factor 2‬‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪-4.40‬‬
‫‪0.34‬‬
‫‪-1.50‬‬
‫קטע שייך לקבוצה ‪3‬‬
‫‪factor 3‬‬
‫‪< 0.001‬‬
‫‪-6.07‬‬
‫‪0.49‬‬
‫‪-2.96‬‬
‫קטע שייך לקבוצה ‪4‬‬
‫‪factor 4‬‬
‫)‪(Intercept‬‬
‫‪lg_length‬‬
‫)‪lg(WNmemuzaat‬‬
‫‪lg_nefah‬‬
‫)‪lg(WNstdmemuzaat‬‬
‫* ‪ - lg‬לוגריתם לבסיס ‪(2.718) e‬‬
‫הערה לטבלה ‪ :65‬יש לשים לב למקדם ‪ -139.90‬החריג בערכו המוחלט‪ .‬מכיוון שלא היו תאונות עם נפגעים בימי חול בשעות‬
‫הלילה בקטעים השייכים לקבוצה ‪ ,2‬הערך הצפוי לקטע מקבוצה זאת אמור להיות אפס‪ .‬מכיוון שלוג של אפס הוא מספר‬
‫שלילי אינסופי‪ ,‬האלגוריתם מתאים מקדם שלילי גדול‪.‬‬
‫‪143‬‬
‫לפי טבלה ‪ ,65‬המשתנים המסבירים במודל לשעות לילה דומים למשתנים שהיו במודל לשעות יום‪ ,‬והם כוללים‪:‬‬
‫אורך קטע‪ ,‬מהירות ממוצעת‪ ,‬נפח תנועה‪ ,‬סטית תקן של המהירות הממוצעת‪ ,‬ומשתנה שייכות של קטע לקבוצות‬
‫הקטעים שהוגדרו‪ .‬להבדיל מהמודל הקודם‪ ,‬במודל הנוכחי יש ארבע קבוצות קטעים‪ ,‬כאשר המודל מבטא השפעה‬
‫על תאונות של כל קבוצה‪ 3 ,2 :‬או ‪ ,4‬לעומת קבוצת ‪ .1‬עבור רוב המשתנים‪ ,‬פרט לסטיית התקן של המהירות‬
‫וקבוצה ‪ ,2‬נמצאה השפעה מובהקת על תאונות לילה‪ .‬המודל לתאונות לילה מסביר ‪ 69.6%‬מהשונות‪.‬‬
‫‪3‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪-1‬‬
‫)‪s(WNhariga,1‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪-1‬‬
‫‪-2‬‬
‫‪-3‬‬
‫‪-10‬‬
‫‪WNhariga‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪lg_length‬‬
‫‪3‬‬
‫‪3‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪-1‬‬
‫‪-2‬‬
‫)‪s(WNstdmemuzaat,1.12‬‬
‫‪2‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0‬‬
‫‪-1‬‬
‫)‪s(lg_nefah,2.62‬‬
‫‪-2‬‬
‫‪-3‬‬
‫‪25‬‬
‫‪20‬‬
‫‪15‬‬
‫‪-3‬‬
‫‪45‬‬
‫‪40‬‬
‫‪35‬‬
‫‪30‬‬
‫)‪s(lg_length,1‬‬
‫‪-2‬‬
‫‪30‬‬
‫‪10‬‬
‫‪-3‬‬
‫‪40‬‬
‫‪20‬‬
‫‪0‬‬
‫‪4.0‬‬
‫‪3.5‬‬
‫‪3.0‬‬
‫‪2.5‬‬
‫‪1.5‬‬
‫‪0.5‬‬
‫‪3‬‬
‫‪WNstdmemuzaat‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪0‬‬
‫‪lg_nefah‬‬
‫איור ‪ : 45‬פונקציות חלקות לקשר בין משתני חשיפה ומהירות והערך הצפוי של לוג מספר התאונות‪,‬‬
‫בימי חול‪ ,‬שעות לילה‬
‫מטבלה ‪ 65‬ניתן לראות כי מספר התאונות בקטע‪ ,‬בשעות לילה‪:‬‬
‫ עולה עם עליה באורך קטע ועם עליה בנפח התנועה;‬‫ עולה עם עליה במהירות הממוצעת ועם עליה בשונות המהירות ‪ -‬סטיית התקן של המהירות הממוצעת‪ ,‬אם כי‪,‬‬‫השפעת השונות אינה מובהקת;‬
‫ מאידך‪ ,‬מספר התאונות בשעות לילה נמוך יותר בקבוצות ‪ 4 ,3 ,2‬לעומת קבוצה ‪ ,1‬אם כי השפעת קבוצה ‪ 2‬אינה‬‫מובהקת‪.‬‬
‫גם המודל לשעות לילה מראה קשר ישיר בין גובה מהירות הנסיעה בקטע לבין התרחשות התאונות עם נפגעים‪,‬‬
‫לאחר ניכוי השפעה של משתני חשיפה ומשתני תשתית‪.‬‬
‫להבנת משמעותן של קבוצות הקטעים שנוצרו במודל לשעות לילה ‪ -‬בחינת מאפייני התשתית בתוך הקבוצות‪,‬‬
‫טבלה ‪ 66‬מציגה פרופילים של הקבוצות‪ ,‬בצורת חציונים של מאפייני תשתית נבחרים בכל קבוצה‪ ,‬בתוספת מדדים‬
‫נבחרים של מהירות ותאונות‪ .‬כמו כן‪ ,‬איור ‪ 46‬מציג עץ סיווג הקטעים אשר מנבא את הקבוצות על סמך מאפייני‬
‫תשתית‪ ,‬כאשר ליצירת עץ הסיווג שימשו מאפייני תשתית מוחלטים‪ .‬יכולת הניבוי של העץ היא ‪ ,42%‬והוא אינו‬
‫מצליח לזהות קבוצה ‪.4‬‬
‫‪144‬‬
‫בטבלה ‪ 66‬ניתן להבחין כי בין הקבוצות אין הבדל מהותי מבחינת רוחב נתיב‪ ,‬אם כי בקבוצה ‪ 1‬נמצא אחוז גבוה‬
‫יותר של המקרים עם נתיב צר‪ ,‬עד ‪ 3.3‬מ' )‪ ,(39%‬וגם אחוז גבוה יותר של המקרים עם נתיב רחב‪ ,‬מעל ‪ 3.6‬מ'‬
‫)‪ ,(19%‬לעומת הקבוצות האחרות‪ .‬כלומר‪ ,‬קבוצה ‪ 1‬מתאפיינת בהשתנות גבוהה יותר של רוחב נתיב‪ ,‬לעומת‬
‫הקבוצות האחרות‪ .‬מבחינת רוחב שול‪ ,‬לקבוצה ‪ 1‬נצפה אחוז מרבי של מקרים עם שול צר‪ ,‬עד ‪ 2‬מ' רוחב )‪,(88%‬‬
‫לעומת הקבוצות האחרות‪ ,‬בעוד שקבוצות ‪ 2‬ו‪ 4-‬מתאפיינות באחוזים הנמוכים ביותר של שול צר )כ‪ .(40%-‬כמו‬
‫כן‪ ,‬לקבוצה ‪ 1‬קיים אחוז הגבוה ביותר של צפיפות הצמתים לאורך קטע‪ ,‬כאשר בקטעים של קבוצה ‪ 2‬אין צמתים‬
‫משניים בתוך הקטע‪ .‬בנוסף‪ ,‬קבוצה ‪ 1‬מתאפיינת באחוזים גבוהים יותר של עקומים ושיפועים לאורך קטע‪ ,‬לעומת‬
‫הקבוצות האחרות‪ ,‬כאשר קבוצה ‪ 2‬מתאפיינת במיעוט עקומים ושיפועים‪ .‬מבחינת מאפייני תשתית אלה‪ ,‬קבוצות ‪3‬‬
‫ו‪ 4-‬ממוקמות בין קבוצות ‪ 1‬ו‪ .2-‬לבסוף‪ ,‬קבוצות ‪ 2-4‬מתאפיינות במצב בטיחותי טוב יותר של צידי הדרך‪ ,‬לעומת‬
‫קבוצה ‪.1‬‬
‫מבחינת מהירויות הנסיעה בקטע‪ ,‬ערכים מרביים של המהירות הממוצעת ושל חריגת המהירות נצפו בקטעים‬
‫בקבוצה ‪ ,2‬במקום השני נמצאת קבוצה ‪ ,4‬אחריה קבוצה ‪ ,3‬כאשר קבוצה ‪ 1‬מתאפיינת ברמה נמוכה של המהירות‬
‫הממוצעת ובחריגה שלילית של מהירות‪ .‬מאידך‪ ,‬בקטעים מקבוצה ‪ 2‬לא נצפו תאונות עם נפגעים‪ ,‬קבוצות ‪ 3‬ו‪4-‬‬
‫מזוהות עם שיעור בינוני של תאונות לנסועה‪ ,‬בעוד שקבוצה ‪ 1‬מזוהה עם שיעור התאונות המרבי‪.‬‬
‫מבחינת עץ הסיווג )איור ‪ (46‬עולה כי קבוצה ‪ 1‬מזוהה לפי רמת בטיחות נמוכה יותר של מצב צידי הדרך‪ ,‬קבוצה‬
‫‪ - 2‬לפי רמת בטיחות גבוהה יותר של מצב צידי הדרך ונוכחות נמוכה יותר של מעקות בצידי הדרך‪ ,‬וזאת לעומת‬
‫קבוצה ‪ 3‬אשר‪ ,‬גם כן‪ ,‬מזוהה לפי רמת בטיחות גבוהה יותר של מצב צידי הדרך אך בשילוב עם נוכחות גבוהה‬
‫יותר של מעקות הבטיחות‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 66‬פרופילים של קבוצות הקטעים לפי ערכי החציון של מאפייני תשתית נבחרים‪ ,‬בכל קבוצה‪ ,‬בתוספת‬
‫מדדי מהירות ותאונות )מודל לשעות לילה(‬
‫‪145‬‬
‫מאפייני קטעים‬
‫קבוצה ‪4‬‬
‫קבוצה ‪3‬‬
‫קבוצה ‪2‬‬
‫קבוצה ‪1‬‬
‫‪0.05‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.15‬‬
‫‪madad_zfifut_zmatim‬‬
‫‪37.4‬‬
‫‪62.5‬‬
‫‪43.6‬‬
‫‪87.6‬‬
‫‪rohav_shul_avr0_2‬‬
‫‪3.2‬‬
‫‪1.4‬‬
‫‪5.8‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪rohav_shul_avr3_more‬‬
‫‪3.4‬‬
‫‪3.4‬‬
‫‪3.4‬‬
‫‪3.4‬‬
‫‪rohav_nativ_avr_mean‬‬
‫‪13.6‬‬
‫‪24.3‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪39.0‬‬
‫‪sc_rohav_nativ0_3_3‬‬
‫‪10.0‬‬
‫‪15.4‬‬
‫‪4.3‬‬
‫‪19.1‬‬
‫‪sc_rohav_nativ3_6_more‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪0.8‬‬
‫‪P_ofki_ad_100‬‬
‫‪1.9‬‬
‫‪5.0‬‬
‫‪2.2‬‬
‫‪7.5‬‬
‫‪P_ofki100_200‬‬
‫‪87.3‬‬
‫‪82.0‬‬
‫‪90.5‬‬
‫‪79.7‬‬
‫‪P_ofki400_more‬‬
‫‪81.0‬‬
‫‪72.2‬‬
‫‪91.7‬‬
‫‪66.4‬‬
‫‪p_shipor_avr_ad_3‬‬
‫‪19.0‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪6.4‬‬
‫‪24.8‬‬
‫‪p_shipor_avr_ad_6‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪2.7‬‬
‫‪0.0‬‬
‫‪6.4‬‬
‫‪p_shipor_avr6_8‬‬
‫קבוצה ‪4‬‬
‫קבוצה ‪3‬‬
‫קבוצה ‪2‬‬
‫קבוצה ‪1‬‬
‫מאפייני קטעים‬
‫‪2.0‬‬
‫‪1.9‬‬
‫‪2.1‬‬
‫‪1.4‬‬
‫‪w_bar_mean‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪10.3‬‬
‫‪26.4‬‬
‫‪-4.1‬‬
‫‪WNhariga‬‬
‫‪80.5‬‬
‫‪68.9‬‬
‫‪86.4‬‬
‫‪54.0‬‬
‫‪WNmemuzaat‬‬
‫‪0.10‬‬
‫‪0.14‬‬
‫‪0.00‬‬
‫‪0.19‬‬
‫‪WNAccRT2‬‬
‫‪w_bar_mean< 1.689‬‬
‫|‬
‫‪bar_avl< 0.6157‬‬
‫‪3‬‬
‫‪0/1/28/18‬‬
‫‪1‬‬
‫‪44/9/21/8‬‬
‫‪2‬‬
‫‪4/21/8/18‬‬
‫איור ‪ : 46‬עץ סיווג הקטעים המזהה קבוצות ‪ 1-3‬על סמך מאפייני תשתית )מודל לשעות לילה(‬
‫הערה‪ :‬בכל פיצול של העץ‪ ,‬התנאי מתקיים משמאל ולא מתקיים מימין‪.‬‬
‫סה"כ‪ ,‬קבוצה ‪ 2‬מתאפיינת ברמה גבוהה יותר של מאפייני התשתית )פחות עקומים ושיפועים‪ ,‬שוליים רחבים‬
‫יותר‪ ,‬היעדר צמתי גישה משניים לאורך קטע( המאפשרת נסיעה במהירות גבוהה יותר‪ ,‬תוך כדי שמירה על‬
‫בטיחות‪ .‬באופן דומה‪ ,‬קבוצה ‪ 4‬מתאפיינת ברמת תשתית גבוהה יחסית )אחוז נמוך יחסית של עקומים ושיפועים‬
‫לאורך קטע‪ ,‬שוליים רחבים‪ ,‬רוחב נתיב אחיד‪ ,‬צפיפות נמוכה של צמתים משניים לאורך קטע( ולכן‪ ,‬מזוהה עם‬
‫מהירות נסיעה גבוהה יחסית‪ ,‬עם שיעור תאונות בינוני‪ .‬קבוצה ‪ 3‬מזוהה עם ירידה נוספת ברמת התשתיות )יותר‬
‫שוליים צרים‪ ,‬יותר קטעים עם עקומים ושיפועים‪ ,‬יותר צמתים משניים לאורך קטע‪ ,‬לעומת הקבוצות הקודמות(‬
‫וגם עם רמת מהירות נמוכה יותר ושיעור תאונות גבוה יותר‪ ,‬לעומת הקבוצות הקודמות‪ .‬לבסוף‪ ,‬קבוצה ‪ 1‬מזוהה‬
‫עם רמת התשתיות הנמוכה ביותר‪ ,‬בין כל קבוצות הקטעים‪ :‬צפיפות גבוהה של צמתים משניים לאורך קטע‪ ,‬ריבוי‬
‫שוליים צרים‪ ,‬אחוז גבוה של מקרים עם נתיב צר‪ ,‬יותר קטעים עם עקום אופקי או שיפוע לאורך‪ ,‬כאשר היא‬
‫מתאפיינת גם ברמת מהירות נמוכה אך בשילוב עם שיעור תאונות גבוה‪.‬‬
‫גם בהקשר זה ראוי לציין כי הקשר שנמצא‪ ,‬במודל המסביר לשעות לילה‪ ,‬בין מהירות ותאונות קיים בכל קבוצות‬
‫הקטעים‪ .‬כלומר‪ ,‬בהינתן רמה מסוימת של מאפייני התשתית‪ ,‬ערך גבוה יותר של מהירות נסיעה ממוצעת מזוהה‬
‫עם עליה בתאונות בקטע‪.‬‬
‫‪146‬‬
‫‪ 6.6‬סיכום – הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרכים החד‪-‬מסלוליות‬
‫הבינעירוניות‬
‫במחקר זה נבחנה מערכת הקשרים בין מהירויות הנסיעה ותאונות הדרכים‪ ,‬בדרכים הלא עירוניות החד‪-‬מסלוליות‬
‫בישראל‪ .‬לניתוח שימש בסיס נתונים המשלב את מדדי מהירויות הנסיעה‪ ,‬מספרי תאונות הדרכים ומאפייני‬
‫התשתית‪ ,‬עבור קטעי כביש מוגדרים‪ .‬בעקבות הניתוחים הסטטיסטיים‪ ,‬במחקר הותאמו מודלים מסבירים לתאונות‬
‫הדרכים‪ ,‬כאשר מדדי המהירות‪ ,‬מדדי החשיפה ומאפייני התשתית נמצאים בין המשתנים המסבירים במודל‪.‬‬
‫בדומה למחקרים שנערכו בחו"ל‪ ,‬התאמת המודל לקשר בין מהירות ובטיחות נערכה לאחר זיהוי קבוצות הומוגניות‬
‫של קטעי הכבישים‪ ,‬כאשר לזיהוי קבוצות הכבישים שימש מדד מרוכב המשלב שיעור תאונות ורמת המהירות‬
‫בקטע‪ .‬בהמשך‪ ,‬הותאם מודל מסביר לקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬תוך כדי התחשבות בקבוצות הכבישים שזוהו‪,‬‬
‫אורך קטע ונפח התנועה‪ .‬בשלב האחרון של הניתוח‪ ,‬בוצע זיהוי של מאפייני התשתית המבדילים בין קבוצות‬
‫הכבישים ששימשו לפיתוח המודל לקשר בין מהירות ובטיחות‪.‬‬
‫המודלים המסבירים לקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬הותאמו עבור שני מצבים‪:‬‬
‫)‪ (1‬עבור שעות יום‪ ,‬תוך כדי שימוש במדדי מהירות בימי חול‪ ,‬שעות יום‪ ,‬ומספרי תאונות דרכים עם נפגעים‬
‫שנרשמו בימי חול‪ ,‬שעות יום‪.‬‬
‫)‪ (2‬עבור שעות לילה‪ ,‬תוך כדי שימוש במדדי מהירות בימי חול‪ ,‬שעות לילה‪ ,‬ומספרי תאונות דרכים עם נפגעים‬
‫שנרשמו בימי חול‪ ,‬שעות לילה‪.‬‬
‫המשתנים המסבירים במודלים הם‪ :‬אורך קטע‪ ,‬המהירות הממוצעת בקטע‪ ,‬נפח התנועה בקטע‪ ,‬סטית התקן של‬
‫המהירות הממוצעת ומשתנה שייכות של קטע לקבוצות הקטעים שזוהו‪ ,‬כאשר כל קבוצת קטעים משקפת רמת תכן‬
‫מסוימת של תשתיות הכבישים‪.‬‬
‫מבחינת המודלים המסבירים עלה כי‪:‬‬
‫ כצפוי‪ ,‬מספר התאונות בקטע עולה עם עליה באורך קטע ובנפח התנועה;‬‫ מספר התאונות בקטע עולה עם עליה במהירות הממוצעת‪ ,‬הן בשעות יום והן בשעות לילה;‬‫ השפעת סטיית התקן של המהירות הממוצעת על התאונות לא הייתה עקבית‪ ,‬כאשר עליה בסטיית התקן מזוהה עם‬‫ירידה בתאונות בשעות יום ועם עליה בתאונות בשעות לילה; אם כי‪ ,‬בשני המודלים‪ ,‬השפעת סטית התקן לא‬
‫הייתה מובהקת;‬
‫ על מספר התאונות הצפוי בקטע קיימת השפעה של קבוצת שייכות הקטעים‪ ,‬כאשר קבוצות קטעים עם רמת תכן‬‫טובה יותר כגון‪ :‬פחות עקומים ושיפועי אורך‪ ,‬צפיפות נמוכה של צמתים משניים לאורך קטע‪ ,‬שוליים רחבים יותר‪,‬‬
‫‪147‬‬
‫רמת בטיחות טובה יותר של צידי הדרך וכד'‪ ,‬מזוהות עם שיעורי תאונות נמוכים יותר לעומת קבוצות הקטעים עם‬
‫רמת תכן גרועה יותר‪.‬‬
‫סה"כ‪ ,‬המודלים שפותחו במחקר ממחישים קשר ישיר בין גובה מהירות הנסיעה בקטע לבין התרחשות‬
‫התאונות עם נפגעים‪ ,‬הן בשעות יום והן בשעות לילה‪ ,‬כאשר קשר זה נמצא לאחר ניכוי השפעה של משתני‬
‫חשיפה ומשתני תשתית‪ .‬המודלים מראים שבהינתן רמה מסוימת של מאפייני התשתית‪ ,‬ערך גבוה יותר של מהירות‬
‫הנסיעה הממוצעת מזוהה עם מספר גבוה יותר של תאונות עם נפגעים‪ ,‬בקטע‪ .‬כמו כן‪ ,‬לפי המודלים‪ ,‬הסתמן אפקט‬
‫ממתן של שונות המהירות על התרחשות התאונות בשעות יום ואפקט מחזק של שונות המהירות על התרחשות‬
‫התאונות בשעות לילה )אם כי‪ ,‬השפעת השונות לא הייתה מובהקת(‪.‬‬
‫איור ‪ 47‬מביא הדגמה של צורת הקשר בין גודל המהירות הממוצעת לבין מספר התאונות הצפוי בקטע דרך חד‪-‬‬
‫מסלולית )בשלוש שנים(‪ ,‬בשעות יום‪ ,‬לפי קבוצות קטעים עם רמות תכן שונות‪ .‬איור ‪ 48‬מציג הדגמה דומה‬
‫לצורת הקשר בין המהירות הממוצעת לבין מספר התאונות הצפוי בקטע‪ ,‬בשעות לילה‪ .‬ניכר כי עליה במהירות‬
‫הממוצעת מזוהה עם עליה בתאונות‪ ,‬בייחוד בשעות לילה ובקבוצות הקטעים עם רמת תכן נמוכה יותר‪ .‬הדוגמאות‬
‫חושבו עבור קטע דרך באורך ‪ 5‬ק"מ‪ ,‬עם נפח תנועה של ‪ 8,000‬כלי רכב ביממה וסטית התקן של המהירות‬
‫הממוצעת בקטע ‪ 20 -‬קמ"ש‪.‬‬
‫‪148‬‬
‫איור‪ : 47‬מספר התאונות הצפוי בקטע דרך חד‪-‬מסלולית‪ ,‬בשעות יום‪ ,‬כתלות במהירות הממוצעת ובקבוצת קטעים‬
‫)לפי רמת מאפייני התשתית(‬
‫איור ‪ : 48‬מספר התאונות הצפוי בקטע דרך חד‪-‬מסלולית‪ ,‬בשעות לילה‪ ,‬כתלות במהירות הממוצעת‬
‫ובקבוצת קטעים )לפי רמת מאפייני התשתית(‬
‫בנוסף‪ ,‬באמצעות המודלים שפותחו במחקר ניתן להעריך את השינוי היחסי הצפוי בתאונות‪ ,‬בעקבות שינוי‬
‫במהירות הממוצעת בקטע‪ .‬את מקדם השינוי בתאונות )‪ (AMF - accident modification factor‬ניתן לחשב‬
‫באופן הבא‪:‬‬
‫]))‪AMF= Nnew/Nold = exp [β * (lg(valuenew) - lg(valueold‬‬
‫כאשר‬
‫‪ - Nnew‬מספר התאונות הצפוי בקטע עם הערך החדש של המהירות הממוצעת;‬
‫‪ - Nold‬מספר התאונות הצפוי בקטע עם הערך הישן של המהירות הממוצעת;‬
‫‪149‬‬
‫‪ - β‬מקדם השפעה של המהירות הממוצעת שנמצא במודל;‬
‫‪ - valuenew‬הערך החדש של המהירות הממוצעת;‬
‫‪ - valueold‬הערך הישן של המהירות הממוצעת‪.‬‬
‫טבלה ‪ 67‬מציגה את ממצאי ההערכה של השינוי היחסי בתאונות הצפוי בעקבות שינוי במהירות הממוצעת בקטע‪,‬‬
‫עבור שעות יום ושעות לילה‪ .‬ניכר כי השפעת השינוי במהירות הממוצעת על תאונות הדרכים משמעותית יותר‬
‫בשעות לילה מאשר בשעות יום‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 67‬שינוי יחסי בתאונות הצפוי בעקבות שינוי במהירות הממוצעת בקטע‬
‫א ‪ -‬בשעות יום‬
‫הערך החדש ‪valuenew‬‬
‫‪100‬‬
‫‪90‬‬
‫‪80‬‬
‫‪70‬‬
‫‪60‬‬
‫מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪1.84‬‬
‫‪1.68‬‬
‫‪1.51‬‬
‫‪1.35‬‬
‫‪1.17‬‬
‫‪50‬‬
‫הערך הישן‬
‫‪1.57‬‬
‫‪1.43‬‬
‫‪1.29‬‬
‫‪1.15‬‬
‫‪60‬‬
‫‪valueold‬‬
‫‪1.37‬‬
‫‪1.25‬‬
‫‪1.12‬‬
‫‪1.22‬‬
‫‪1.11‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪1.10‬‬
‫ב‪ -‬שעות לילה‬
‫הערך החדש ‪valuenew‬‬
‫‪100‬‬
‫‪90‬‬
‫‪80‬‬
‫‪70‬‬
‫‪60‬‬
‫מהירות ממוצעת‪ ,‬קמ"ש‬
‫‪23.60‬‬
‫‪14.60‬‬
‫‪8.53‬‬
‫‪4.64‬‬
‫‪2.30‬‬
‫‪50‬‬
‫הערך הישן‬
‫‪10.28‬‬
‫‪6.36‬‬
‫‪3.71‬‬
‫‪2.02‬‬
‫‪60‬‬
‫‪valueold‬‬
‫‪5.09‬‬
‫‪3.15‬‬
‫‪1.84‬‬
‫‪2.77‬‬
‫‪1.71‬‬
‫‪1.62‬‬
‫‪150‬‬
‫‪70‬‬
‫‪80‬‬
‫‪90‬‬
‫‪ 7‬הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרך הבינעירוניים‬
‫‪ 7.1‬מבוא‬
‫פרק ‪ 6‬התמקד בניתוח הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי דרך בינעירוניים‪ ,‬כאשר יחידת הניתוח היתה מספר‬
‫תאונות בפרק זמן של ‪ 6‬חודשים‪ .‬פרק זה מהווה ניסיון לאמידת מודלים לא מצרפיים‪ ,‬כאשר יחידת הזמן הינה‬
‫שעה ביום‪ .‬בנוסף‪ ,‬בפרק זה ישולבו נתונים של כבישים חד‪-‬מסלוליים ורב‪-‬מסלוליים‪.‬‬
‫מטרת הניתוח שמתואר בפרק זה הינה כימות קשרים סטטיסטיים בין מהירות הנסיעה והתרחשות תאונות הדרכים‪,‬‬
‫בתנאי הארץ‪ .‬מטרתו הסופית של הניתוח הינה ביצירת מודל מסביר לתאונות הדרכים‪ ,‬כאשר מדדי המהירות יהיו‬
‫בין המשתנים המסבירים במודל זה‪.‬‬
‫בדומה לפרק הקודם‪ ,‬נדרש לבחון את מערכת הקשרים בין מהירות ובטיחות‪ ,‬תוך כדי התחשבות במאפייני‬
‫התשתית‪ .‬לביצוע המחקר קיים צורך בשלושה סוגי נתונים‪) :‬א( מדדי מהירויות הנסיעה; )ב( מספרי תאונות‬
‫דרכים; )ג( מאפייני כבישים‪ ,‬לרבות מאפייני תשתיות הדרכים‪ ,‬מהירויות מותרות ונפחי תנועה‪ .‬המחקר התבסס על‬
‫שילוב נתונים ממקורות אלה‪:‬‬
‫)א( מדדי מהירויות הנסיעה ‪ -‬לפי רשת ה‪ TMC-‬במערכת מידע גיאוגרפית שהוקמה לצורך המחקר;‬
‫)ב( מספרי תאונות הדרכים‪ ,‬על סמך קבצי ת"ד של הלמ"ס;‬
‫)ג( מאפייני תשתיות הדרכים‪ ,‬על סמך קצבי תאונות של הלמ"ס;‬
‫בנוסף‪ ,‬אומדנים של נפחי תנועה נלקחו מספירות התנועה של הלמ"ס‪.‬‬
‫ההבדל בבסיסי הנתונים בפרק זה לעומת הפרק הקודם הוא בהתייחסות לכלל הקטעים הבינעירוניים‪ ,‬לרבות‬
‫כבישים רב‪-‬מסלוליים‪ .‬בנוסף‪ ,‬בוצע עיבוד נתונים מיוחד לגבי מהירויות נסיעה על ידי חברת דסל‪ ,‬אשר אפשר‬
‫לקבל אמדן מהירויות לכל שעת נסיעה ביממה‪.‬‬
‫הפירוט הרב של הקטעים לא אפשר איסוף נתוני תשתית מפורטים‪ ,‬אולם לכל קטע כביש יש זיהוי לגבי המהירות‬
‫המותרת וכמובן האם הוא חד או רב מסלולי‪.‬‬
‫‪151‬‬
‫‪ 7.2‬בסיס הנתונים‬
‫לצורך אמידת מודלים‪ ,‬נדרשים נתוני מהירויות הנסיעה בקטעים המוגדרים של רשת הדרכים )קטעי ‪ ,(TMC‬נתוני‬
‫תאונות הדרכים מקבצי הלמ"ס ומאפייני הכבישים‪ .‬נתוני מהירויות הנסיעה קיימים ברזולוציה של קטעים‬
‫מוגדרים‪ ,‬לכן יתר מאפייני הקטעים ‪ -‬מספרי התאונות ומאפייני תשתית‪ ,‬הובאו לקנה מידה דומה‪ ,‬של קטעים‬
‫מוגדרים‪ .‬לכן‪ ,‬השלב הראשון של המחקר הוקדש להכנת בסיס נתונים משולב עבור קטעי הדרכים הבינעירוניות‬
‫בישראל‪.‬‬
‫נתוני מהירויות הנסיעה קיימים ברזולוציה של הקטעים המוגדרים )קטעי ‪ ,(TMC‬לכן יתר מאפייני הקטעים ‪-‬‬
‫מספרי התאונות ומאפייני התשתית‪ ,‬הובאו לקנה מידה דומה‪.‬‬
‫א‪ .‬מדדי מהירויות נסיעה‬
‫לקטעים המוגדרים של רשת ה‪ TMC-‬חושבו חמישה מדדי מהירות שהם‪ :‬מהירות ממוצעת‪ ,‬סטית תקן‪ ,‬מהירות‬
‫האחוזון ה‪ ,85‬אחוז כלי רכב מעל המהירות המותרת‪ ,‬ומדד הפרשים בין מהירות האחוזון ה‪ 85-‬והמהירות המותרת‬
‫)חריגת מהירות(‪ .‬מדדים אלה חושבו בנפרד לכל שעה ביום ולכל יום בשבוע‪ ,‬כל שלכל קטע כביש ישנם ‪7 * 24‬‬
‫= ‪ 168‬תצפיות‪ .‬בנוסף לכך‪ ,‬בסיס נתוני מהירויות נאסף עבור ‪ 12‬חודשים בשנת ‪ ,2012‬מתוכם נבחרו ‪ 4‬חודשים‬
‫)פברואר‪-‬מרץ ויולי‪-‬אוגוסט(‪ ,‬כך שלכל קטע כביש ישנם ‪ 672 = 4 * 168‬תצפיות‪.‬‬
‫כיוון שבקובץ תאונות של הלמ"ס אין אבחנה לגבי כיוון הנסיעה‪ ,‬נתוני המהירויות בקטעי הדרך קובצו יחד‪ .‬בסה"כ‬
‫מספר קטעי כביש )‪ 2‬כיווני נסיעה יחד( לניתוח הוא ‪ .778‬לפיכך‪ ,‬מספר התצפיות בקובץ כלל ‪= 672 * 778‬‬
‫‪ .522,816‬אולם‪ ,‬נתונים אלה כללו מספר רב של קטעים ללא נתוני נפחי תנועה‪ ,‬ו‪/‬או מספר קטן מדי של תצפיות‬
‫מהירות באותה שעה‪ .‬לאחר סינון תצפיות אלה‪ ,‬התקבלו ‪ 372,807‬תצפיות ששימשו בסיס לניתוח )כ‪71% -‬‬
‫מהמדגם הכולל(‪.‬‬
‫ב‪ .‬מספרי תאונות הדרכים‬
‫מספרי תאונות הדרכים הופקו לכל קטע כביש על סמך קבצי ת"ד של הלמ"ס‪ .‬לצורכי המחקר נגזרו מספרי‬
‫התאונות עם נפגעים בשנת ‪ ,2012‬תאונות קטע בלבד )לא כולל צמתים(‪ .‬בהכנת הנתונים למחקר‪ ,‬לכל קטע כביש‬
‫הופקו מספרי התאונות עבור כל שעה ביום וכל יום בשבוע‪.‬‬
‫חשוב לציין כי בהכנת נתוני המהירות במחקר בכור ואחרים )‪ (2012‬נקבע סינון מסוים מבחינת מיקום המדידה‪,‬‬
‫כאשר המידע לא כלל נתוני מהירות בקרבת צמתים מרומזרים‪ .‬במחקר הנוכחי נערך סינון דומה של נתוני‬
‫התאונות‪ ,‬כאשר מבסיס הנתונים הוסרו תאונות שנרשמו במרחק עד ‪ 100‬מ' ליד צמתים מרומזרים גדולים‬
‫שנמצאים בקצוות של קטעי ה‪.TMC-‬‬
‫‪152‬‬
‫סה"כ בקטעי המחקר‪ ,‬בארבעת חודשי המדידה )פברואר מרץ‪ ,‬יולי ואוגוסט ‪ ,(2012‬נרשמו ‪ 720‬תאונות עם‬
‫נפגעים בקטעי דרכים המתאימים לקטעי כביש ‪.TMC‬‬
‫הטבלאות הבאות מציגים תוצאות של התפלגויות דו‪-‬מימדיות של משתנים נבחרים‪ .‬כפי שניתן לראות‪ ,‬ברוב‬
‫המוחלט של התצפיות לא היו תאונות עם נפגעים‪ .‬יש לזכור שהיחידה היא שעה ביום )במשך ‪ 4‬חודשים(‪ ,‬וביחידת‬
‫זמן זו סביר שלא יהיו מספר רב של תאונות‪ .‬כמו כן‪ ,‬רק ‪ 11‬תצפיות מתייחסות למקרים עם ‪ 2‬תאונות בקטע‬
‫)באותה שעה ובאותו יום בשבוע(‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 68‬התפלגות דו‪-‬מימדית של התצפיות לפי שעות אור‪/‬חושך‪ ,‬יום חול‪/‬סופ"ש‪ ,‬קיץ‪/‬חורף‬
‫ומספר תאונות בקטע‬
‫‪Number of accidents‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪.0‬‬
‫‪197080‬‬
‫‪7‬‬
‫‪491‬‬
‫‪196582‬‬
‫‪52.9%‬‬
‫‪63.6%‬‬
‫‪69.3%‬‬
‫‪52.8%‬‬
‫‪175727‬‬
‫‪4‬‬
‫‪218‬‬
‫‪175505‬‬
‫‪47.1%‬‬
‫‪36.4%‬‬
‫‪30.7%‬‬
‫‪47.2%‬‬
‫‪271415‬‬
‫‪9‬‬
‫‪545‬‬
‫‪270861‬‬
‫‪72.8%‬‬
‫‪81.8%‬‬
‫‪76.9%‬‬
‫‪72.8%‬‬
‫‪101392‬‬
‫‪2‬‬
‫‪164‬‬
‫‪101226‬‬
‫‪27.2%‬‬
‫‪18.2%‬‬
‫‪23.1%‬‬
‫‪27.2%‬‬
‫‪185516‬‬
‫‪4‬‬
‫‪338‬‬
‫‪185174‬‬
‫‪49.8%‬‬
‫‪36.4%‬‬
‫‪47.7%‬‬
‫‪49.8%‬‬
‫‪187291‬‬
‫‪7‬‬
‫‪371‬‬
‫‪186913‬‬
‫‪50.2%‬‬
‫‪63.6%‬‬
‫‪52.3%‬‬
‫‪50.2%‬‬
‫‪372807‬‬
‫‪11‬‬
‫‪709‬‬
‫‪372087‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪of‬‬
‫‪Number‬‬
‫‪0‬‬
‫‪within‬‬
‫‪Dark‬‬
‫‪%‬‬
‫‪accidents‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪of‬‬
‫‪Number‬‬
‫‪1‬‬
‫‪within‬‬
‫‪%‬‬
‫‪accidents‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪of‬‬
‫‪Number‬‬
‫‪0‬‬
‫‪within‬‬
‫‪weekend‬‬
‫‪%‬‬
‫‪accidents‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪of‬‬
‫‪Number‬‬
‫‪1‬‬
‫‪within‬‬
‫‪%‬‬
‫‪accidents‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪of‬‬
‫‪Number‬‬
‫‪0‬‬
‫‪within‬‬
‫‪%‬‬
‫‪accidents‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪of‬‬
‫‪Number‬‬
‫‪1‬‬
‫‪within‬‬
‫‪%‬‬
‫‪accidents‬‬
‫‪Count‬‬
‫‪of‬‬
‫‪Number‬‬
‫‪accidents‬‬
‫‪153‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪within‬‬
‫‪%‬‬
‫‪summer‬‬
‫ צפון ודרום( ומספר תאונות בקט‬,‫מימדית של התצפיות לפי אזור גיאוגרפי )מרכז‬-‫ התפלגות דו‬: 69 ‫טבלה‬
Number of accidents
.0
1.0
2.0
Total
Count
142163
257
2
142422
% within Number of accidents
38.2%
36.2%
18.2%
38.2%
Count
130682
306
3
130991
% within Number of accidents
35.1%
43.2%
27.3%
35.1%
Count
99242
146
6
99394
% within Number of accidents
26.7%
20.6%
54.5%
26.7%
Count
372087
709
11
372807
% within Number of accidents
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
area C
N
S
Total
‫מימדית של התצפיות לפי מהירות מותרת ומספר תאונות בקטע‬-‫ התפלגות דו‬: 70 ‫טבלה‬
Number of accidents
Speed Limit
70
80
90
100
110
Total
.0
1.0
2.0
Total
Count
34171
15
0
34186
% within Number of accidents
9.2%
2.1%
.0%
9.2%
Count
137598
281
5
137884
% within Number of accidents
37.0%
39.6%
45.5%
37.0%
Count
170951
373
4
171328
% within Number of accidents
45.9%
52.6%
36.4%
46.0%
Count
12711
13
1
12725
% within Number of accidents
3.4%
1.8%
9.1%
3.4%
Count
16656
27
1
16684
% within Number of accidents
4.5%
3.8%
9.1%
4.5%
Count
372087
709
11
372807
% within Number of accidents
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
154
‫רב מסלולי( ומספר תאונות בקטע‬/‫מימדית של התצפיות לפי מספר מסלולים )חד‬-‫ התפלגות דו‬: 71 ‫טבלה‬
Number of accidents
rav_maslul
.0
1.0
2.0
Total
Count
153694
321
7
154022
% within Number of accidents
41.3%
45.3%
63.6%
41.3%
Count
218393
388
4
218785
% within Number of accidents
58.7%
54.7%
36.4%
58.7%
Count
372087
709
11
372807
% within Number of accidents
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
0
1
Total
‫ סטטיסטיקה תיאורית של המשתנים הקטיגורים בבסיס הנתונים‬: 72 ‫טבלה‬
area
Speed Limit
weekend
summer
dark
N
Percent
S (South)
99394
26.7%
N (North)
130991
35.1%
C (Center)
142422
38.2%
Total
372807
100.0%
110
16684
4.5%
100
12725
3.4%
90
171328
46.0%
80
137884
37.0%
70
34186
9.2%
Total
372807
100.0%
1
101392
27.2%
0
271415
72.8%
Total
372807
100.0%
1
187291
50.2%
0
185516
49.8%
Total
372807
100.0%
1
175727
47.1%
0
197080
52.9%
Total
372807
100.0%
155
‫‪Percent‬‬
‫‪N‬‬
‫‪65.2%‬‬
‫‪243146‬‬
‫‪1‬‬
‫‪34.8%‬‬
‫‪129661‬‬
‫‪0‬‬
‫‪100.0%‬‬
‫‪372807‬‬
‫‪Total‬‬
‫‪rav_maslul‬‬
‫טבלה ‪ : 73‬סטטיסטיקה תיאורית של המשתנים הרציפים בבסיס הנתונים‬
‫‪Std. Deviation‬‬
‫‪Mean‬‬
‫‪Maximum‬‬
‫‪Minimum‬‬
‫‪N‬‬
‫‪26.6‬‬
‫‪6.30‬‬
‫‪99.0‬‬
‫‪.01‬‬
‫‪372807‬‬
‫‪length‬‬
‫‪1.92‬‬
‫‪51.6‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪.01‬‬
‫‪372807‬‬
‫‪volume‬‬
‫‪traffic‬‬
‫‪Hourly‬‬
‫)‪(thousands‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪75.1‬‬
‫‪172.0‬‬
‫‪2.3‬‬
‫‪372807‬‬
‫)‪Average speed (km/h‬‬
‫‪7.3‬‬
‫‪20.2‬‬
‫‪50.0‬‬
‫‪.51‬‬
‫‪372807‬‬
‫)‪Std. dev. speed (km/h‬‬
‫‪13.6‬‬
‫‪6.6‬‬
‫‪100.9‬‬
‫‪-20.0‬‬
‫‪372807‬‬
‫)‪Excess speed (km/h‬‬
‫‪17.1‬‬
‫‪91.9‬‬
‫‪180.9‬‬
‫‪3.4‬‬
‫‪372807‬‬
‫)‪Percentile 85 speed (km/h‬‬
‫‪5.8‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪118.0‬‬
‫‪.001‬‬
‫‪372807‬‬
‫)‪Excess average speed (km/h‬‬
‫‪.961‬‬
‫‪.706‬‬
‫‪29.2‬‬
‫‪.001‬‬
‫‪372807‬‬
‫)‪Hourly mileage (10 million km‬‬
‫התוצאה הבולטת ביותר בטבלה לעיל היא תצפית מקסימאלית של אחוזון ‪ 85‬של מהירות של כ‪ 181 -‬קמ"ש‪.‬‬
‫תוצאה מעניינת נוספת )בשורות המודגשות( היא שחריגת המהירות של האחוזון ה‪ 85-‬לעומת הממוצעת גבוהה‬
‫יותר מחריגת האחוזון ה‪ 85-‬לעומת חריגת המהירות המותרת )כ‪ 17 -‬קמ"ש לעומת כ‪ 7-‬קמ"ש(‪ ,‬כאשר סטיית‬
‫התקן של החריגות קטנה יותר )כ‪ 6 -‬קמ"ש לעומת כ‪ 14-‬קמ"ש(‪ .‬תוצאה זו מצביעה על הפער בין המהירות‬
‫המותרת לבין המהירות הממוצעת ה"נתפסת" כמותרת על ידי הנהגים‪ .‬לכן‪ ,‬באמידת המודלים נעשה שימוש‬
‫בחריגת המהירות לעומת המהירות הממוצעת‪.‬‬
‫‪ 7.3‬פיתוח מודלים מסבירים לקשר בין מהירות ותאונות‬
‫על מנת לכמת את הקשר בין מהירות לתאונות‪ ,‬הותאם מודל מסביר לקשר בין תאונות לבין מאפייני מהירות‬
‫)מהירות ממוצעת‪ ,‬סטיית התקן וחריגת מהירות( בנוכחות מאפייני חשיפה )אורך קטע ונפח התנועה( ומשתנים‬
‫קטגורים נוספים )מהירות מותרת‪ ,‬מספר נתיבים‪ ,‬יום בשבוע‪ ,‬שעות אור‪ ,‬אזור גיאוגרפי וחודשי הקיץ(‪.‬‬
‫‪156‬‬
‫כדי לחקור את צורת הקשר בין המשתנים המסבירים לתאונות‪ ,‬הותאמה רגרסיה בינומית שלילית עם קשרים‬
‫ליניאריים של מאפייני המהירות והחשיפה לנתוני התאונות‪ .‬הצורה הכללית של המודל היא‪:‬‬
‫] ‪E {ACC } = exp ∑ [β i x i‬‬
‫כאשר‪ E{ACC} :‬הינו הערך הצפוי של מספר התאונות בקטע הדרך‪ xi ,‬הינו משתנה מסביר ו‪ βi -‬הינו מקדם‬
‫המודל המתאים למשתנה ‪ .xi‬אמידת המודלים נעשה בעזרת תכנת ‪ SPSS‬גרסה ‪.20‬‬
‫‪Model Information‬‬
‫‪Number of accidents‬‬
‫‪Dependent Variable‬‬
‫)‪Negative binomial (1‬‬
‫‪Probability Distribution‬‬
‫‪Log‬‬
‫‪Link Function‬‬
‫‪kilometrage_10million‬‬
‫‪Offset Variable‬‬
‫המודל הראשון שנאמד כלל את כל המשתנים מסבירים בקובץ הנתונים‪ ,‬ללא אינטרקציה ביניהם‪ .‬הטבלה להלן‬
‫מביאה סיכום של אמידת הפרמטרים של המודל‪ .‬השורות המודגשות מתייחסות למקדמים המובהקים‪.‬‬
‫טבלה ‪ : 74‬מודל ‪ – 1‬משתנים בלתי תלויים ללא אינטרקציה‬
‫‪95% Wald Confidence Interval‬‬
‫‪Hypothesis Test‬‬
‫‪Sig.‬‬
‫‪df‬‬
‫‪Wald Chi-Square‬‬
‫‪Upper‬‬
‫‪Lower‬‬
‫‪Std. Error‬‬
‫‪B‬‬
‫‪Parameter‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪1‬‬
‫‪386.763‬‬
‫‪-6.967‬‬
‫‪-8.509‬‬
‫‪.3935‬‬
‫‪-7.738‬‬
‫)‪(Intercept‬‬
‫‪.218‬‬
‫‪1‬‬
‫‪1.515‬‬
‫‪.084‬‬
‫‪-.370‬‬
‫‪.1159‬‬
‫‪-.143‬‬
‫] ‪[area=S‬‬
‫‪.023‬‬
‫‪1‬‬
‫‪5.186‬‬
‫‪.405‬‬
‫‪.030‬‬
‫‪.0955‬‬
‫‪.218‬‬
‫] ‪[area=N‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪0a‬‬
‫] ‪[area=C‬‬
‫‪.669‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.183‬‬
‫‪.141‬‬
‫‪-.219‬‬
‫‪.0919‬‬
‫‪-.039‬‬
‫]‪[weekend=1‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪0a‬‬
‫]‪[weekend=0‬‬
‫‪.458‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.551‬‬
‫‪.204‬‬
‫‪-.092‬‬
‫‪.0753‬‬
‫‪.056‬‬
‫]‪[summer=1‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪0a‬‬
‫]‪[summer=0‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪1‬‬
‫‪21.067‬‬
‫‪-.236‬‬
‫‪-.587‬‬
‫‪.0896‬‬
‫‪-.411‬‬
‫]‪[dark=1‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪0a‬‬
‫]‪[dark=0‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪1‬‬
‫‪13.425‬‬
‫‪-.313‬‬
‫‪-1.032‬‬
‫‪.1835‬‬
‫‪-.672‬‬
‫]‪[rav_maslul=1‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪0a‬‬
‫]‪[rav_maslul=0‬‬
‫‪.111‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2.533‬‬
‫‪1.238‬‬
‫‪-.128‬‬
‫‪.3485‬‬
‫‪.555‬‬
‫]‪[Speed Limit=110‬‬
‫‪.022‬‬
‫‪1‬‬
‫‪5.254‬‬
‫‪1.657‬‬
‫‪.129‬‬
‫‪.3898‬‬
‫‪.893‬‬
‫]‪[Speed Limit=100‬‬
‫‪157‬‬
‫‪95% Wald Confidence Interval‬‬
‫‪Hypothesis Test‬‬
‫‪Parameter‬‬
‫‪Sig.‬‬
‫‪df‬‬
‫‪Wald Chi-Square‬‬
‫‪Upper‬‬
‫‪Lower‬‬
‫‪Std. Error‬‬
‫‪B‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪1‬‬
‫‪32.280‬‬
‫‪2.088‬‬
‫‪1.017‬‬
‫‪.2732‬‬
‫‪1.552‬‬
‫]‪[Speed Limit=90‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪1‬‬
‫‪21.806‬‬
‫‪2.061‬‬
‫‪.842‬‬
‫‪.3109‬‬
‫‪1.452‬‬
‫]‪[Speed Limit=80‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪0a‬‬
‫]‪[Speed Limit=70‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2841.965‬‬
‫‪-.191‬‬
‫‪-.206‬‬
‫‪.0037‬‬
‫‪-.199‬‬
‫‪Length‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪1‬‬
‫‪156.880‬‬
‫‪-.243‬‬
‫‪-.334‬‬
‫‪.0230‬‬
‫‪-.289‬‬
‫)‪Volume (thousands‬‬
‫‪.506‬‬
‫‪1‬‬
‫‪.443‬‬
‫‪.008‬‬
‫‪-.004‬‬
‫‪.0030‬‬
‫‪.002‬‬
‫‪Average speed‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪1‬‬
‫‪45.680‬‬
‫‪.057‬‬
‫‪.031‬‬
‫‪.0065‬‬
‫‪.044‬‬
‫‪Std. speed‬‬
‫‪.088‬‬
‫‪1‬‬
‫‪2.913‬‬
‫‪.029‬‬
‫‪-.002‬‬
‫‪.0080‬‬
‫‪.014‬‬
‫‪Excess average speed‬‬
‫‪1b‬‬
‫)‪(Scale‬‬
‫‪1‬‬
‫)‪(Negative binomial‬‬
‫‪Dependent Variable: Number of accidents‬‬
‫‪a. Set to zero because this parameter is redundant.‬‬
‫‪b. Fixed at the displayed value.‬‬
‫מבין המשתנים הקטגורים‪ ,‬אזור גיאוגרפי צפון‪ ,‬שעות אור וכביש חד‪-‬מסלולי מגדילים את הסיכוי לתאונה‪ .‬כמו כן‪,‬‬
‫הסיכוי לתאונה גדל עם עליה במהירות המותרת‪ .‬תוצאה פחות צפויה היא הקשר השלילי שהתקבל בין מספר‬
‫התאונות לבין אורך הקטע ונפח התנועה‪.‬‬
‫מודל זה מראה קשר חיובי בין המהירות המותרת‪ ,‬סטית התקן וחריגת המהירות הממוצעת ובין מספר התאונות‬
‫הצפוי בקטע דרך מסוים‪ .‬אולם‪ ,‬מקדם המהירות הממוצעת אינו מובהק‪ .‬לכן נעשה ניסיון של אמידת מודלים עם‬
‫אינטרקציה בין משתנים מסבירים‪ ,‬כמפורט בטבלה להלן‪.‬‬
‫‪158‬‬
‫ – משתנים בלתי תלויים עם אינטרקציה בין מספר מסלולים לבין משתני מהירות‬2 ‫ מודל‬: 75 ‫טבלה‬
95% Wald Confidence
Interval
Hypothesis Test
Std.
Wald Chi-
Parameter
B
Error
Lower
Upper
Square
df
Sig.
(Intercept)
-7.254
.5498
-8.332
-6.176
174.086
1
.000
[area=S]
-.145
.1157
-.371
.082
1.568
1
.211
[area=N]
.203
.0979
.011
.395
4.288
1
.038
[area=C]
0a
.
.
.
.
.
.
[dark=1]
-.456
.0900
-.633
-.280
25.727
1
.000
[dark=0]
0a
.
.
.
.
.
.
[Speed Limit=110]
.384
.3552
-.312
1.080
1.168
1
.280
[Speed Limit=100]
.739
.3975
-.040
1.518
3.456
1
.063
[Speed Limit=90]
1.535
.2772
.991
2.078
30.655
1
.000
[Speed Limit=80]
1.368
.3148
.751
1.984
18.877
1
.000
[Speed Limit=70]
0a
.
.
.
.
.
.
[rav_maslul=1]
-.876
.5452
-1.945
.193
2.581
1
.108
[rav_maslul=0]
0a
.
.
.
.
.
.
Length
-.193
.0041
-.201
-.185
2181.581
1
.000
Volume (thousands)
-.544
.1001
-.740
-.347
29.508
1
.000
Average speed
-.008
.0050
-.017
.002
2.310
1
.129
Std. speed
.071
.0095
.053
.090
56.379
1
.000
Excess average speed
.008
.0080
-.007
.024
1.127
1
.288
[rav_maslul=1] *
.011
.0060
.000
.023
3.330
1
.068
0a
.
.
.
.
.
.
avg_speed
[rav_maslul=0] *
avg_speed
159
‫‪95% Wald Confidence‬‬
‫‪Interval‬‬
‫‪Hypothesis Test‬‬
‫‪Std.‬‬
‫‪Wald Chi‬‬‫‪Sig.‬‬
‫‪df‬‬
‫‪Square‬‬
‫‪Upper‬‬
‫‪Lower‬‬
‫‪Error‬‬
‫‪B‬‬
‫‪Parameter‬‬
‫‪.008‬‬
‫‪1‬‬
‫‪6.962‬‬
‫‪.461‬‬
‫‪.068‬‬
‫‪.1002‬‬
‫‪.264‬‬
‫* ]‪[rav_maslul=1‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪0a‬‬
‫‪[rav_maslul=0] * volume‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪1‬‬
‫‪12.873‬‬
‫‪-.017‬‬
‫‪-.059‬‬
‫‪.0107‬‬
‫‪-.038‬‬
‫* ]‪[rav_maslul=1‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪.‬‬
‫‪0a‬‬
‫‪volume‬‬
‫‪std_speed‬‬
‫* ]‪[rav_maslul=0‬‬
‫‪std_speed‬‬
‫‪1b‬‬
‫)‪(Scale‬‬
‫‪1‬‬
‫)‪(Negative binomial‬‬
‫‪Dependent Variable: Number of accidents‬‬
‫‪a. Set to zero because this parameter is redundant.‬‬
‫‪b. Fixed at the displayed value.‬‬
‫במודל ‪ 2‬האינטרקציה בין מספר הנתיבים לבין משתנים רציפים מביאה למסקנות הבאות‪:‬‬
‫‪-‬‬
‫בכבישים רב‪-‬מסלוליים‪ ,‬עליה במהירות הממוצעת מעלה את הסיכוי לתאונה;‬
‫‪-‬‬
‫בכבישים רב‪-‬מסלוליים‪ ,‬עליה בנפח התנועה מעלה את הסיכוי לתאונה‪ .‬כלומר‪ ,‬בכבישים חד‪-‬מסלוליים‬
‫העליה בנפח מקטינה את הסיכוי לתאונה‪ .‬תוצאה זו נראית לא הגיונית‪ ,‬אך יש לזכור כי התצפיות כוללות‬
‫את כל השעות‪ ,‬כולל שעות עמוסות‪ .‬בשעות העומס‪ ,‬מספר התאונות עם נפגעים קטן )התצפיות אינן‬
‫מתייחסות לתאונות ללא נפגעים(‪.‬‬
‫‪-‬‬
‫‪160‬‬
‫בכבישים רב‪-‬מסלוליים‪ ,‬עליה בסטיית התקן של המהירות מקטינה את הסיכוי לתאונה‪.‬‬
‫ – משתנים בלתי תלויים עם אינטרקציה בין מספר המסלולים למהירות המותרת‬3 ‫ מודל‬: 76 ‫טבלה‬
Std.
Parameter
B
95% Wald Confidence Interval
Error
Lower
Hypothesis Test
Upper
Wald Chi-Square
df Sig.
(Intercept) -6.384
.2710
-6.915
-5.853
555.011
1
.000
[area=S] -.130
.1153
-.356
.096
1.265
1
.261
[area=N] .250
.0964
.061
.439
6.716
1
.010
[area=C] 0a
.
.
.
.
.
.
[weekend=1] -.034
.0919
-.214
.146
.137
1
.712
[weekend=0] 0a
.
.
.
.
.
.
[summer=1] .055
.0753
-.093
.203
.533
1
.465
[summer=0] 0a
.
.
.
.
.
.
[dark=1] -.401
.0895
-.576
-.225
20.057
1
.000
[dark=0] 0a
.
.
.
.
.
.
.2813
-2.714
-1.611
59.090
1
.000
.1977
-.760
.015
3.556
1
.059
.1017
-.803
-.404
35.222
1
.000
.1987
-1.874
-1.095
55.779
1
.000
Length -.199
.0037
-.206
-.192
2879.079
1
.000
Volume (thousands) -.282
.0232
-.328
-.237
148.792
1
.000
Average speed .003
.0030
-.003
.009
.898
1
.343
Std. speed .045
.0065
.032
.058
47.857
1
.000
Excess average speed .013
.0080
-.003
.029
2.612
1
.106
[SpLimit=70]
* -2.162
[rav_maslul=1]
[SpLimit=80]
* -.373
[rav_maslul=1]
[SpLimit=90]
* -.604
[rav_maslul=1]
[SpLimit>=100]
* -1.484
[rav_maslul=1]
(Scale) 1
b
(Negative binomial) 1
Dependent Variable: Number of accidents
a. Set to zero because this parameter is redundant.
b. Fixed at the displayed value.
.‫ באמצעות האינטרקציה עם המהירות המותרת‬,‫מסלוליים‬-‫ רואים את ההשפעה החזקה של הכבישים החד‬3 ‫במודל‬
‫ אולם כאשר משלבים עם מספר המסלולים סימן‬,‫ כל המקדמים של המהירות המותרת היו חיוביים‬2-‫ ו‬1 ‫במודלים‬
‫ עליה במהירות המותרת מקטינה את הסיכוי‬,‫מסלולי‬-‫ כאשר הכביש הינו רב‬,‫ כלומר‬.‫המקדמים הופך לשלילי‬
.‫ אשר בהם עליה במהירות המותרת מגדילה את הסיכוי לתאונה‬,‫מסלוליים‬-‫ לעומת כבישים חד‬,‫לתאונה‬
161
‫‪ 7.4‬סיכום – הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרך הבינעירוניים‬
‫בפרק זה הוצגו שלושה מודלים דיסאגרגטיבים לחיזוי תאונות על ידי משתנים מסבירים הקשורים למהירות‪,‬‬
‫תשתיות וגורמים נוספים הקשורים לזמן ולמרחב‪ .‬החידוש העיקרי בניתוחים אלה הוא בסיס הנתונים עליהם בנויים‬
‫המודלים‪ :‬מפת המהירויות ברשת הכבישים הבינעירונית המפולחת לפי קטעי דרך ביחידות מדידה של יום ושעה‪.‬‬
‫בסיס נתונים זה הינו יחודי והתאפשר תודות לשיתוף פעולה עם חברת ‪ DECELL‬המנטרת מהירויות על סמך‬
‫נתוני רכבים המאובזרים במכשירי ‪.GPS‬‬
‫חמישה מדדי מהירות חושבו עבור כל קטע )‪ 778‬קטעים(‪ ,‬כל יום )‪ 7‬ימים( וכל שעה )‪ 24‬שעות( במשך ‪ 4‬חודשים‬
‫)פברואר‪ ,‬מרץ‪ ,‬יולי ואוגוסט ‪ .(2012‬חמשת מדדי המהירות שחושבו הם‪ :‬מהירות ממוצעת‪ ,‬סטית תקן של‬
‫המהירות‪ ,‬מהירות האחוזון ה‪ ,85-‬אחוז כלי הרכב מעל המהירות המותרת וחריגת המהירות )ההפרש בין אחוזון‬
‫‪ 85‬והמהירות המותרת(‪.‬‬
‫בסיס הנתונים לניתוח‪ ,‬לאחר נקוי‪ ,‬כלל ‪ 372,807‬תצפיות‪ .‬נתוני תאונות הדרכים הותאמו לקטעים הנ"ל ולאחר‬
‫סינון וניקוי כללו ‪ 720‬תאונות עם נפגעים‪ .‬חשוב לזכור שמשום שהתופעה אותה אנו מנסים למדל היא נדירה –‬
‫ברוב הקטעים בחלוקה המפורטת לשעות לא התרחשה תאונה‪ ,‬ולכן יש צורך בבסיס נתונים רחב היקף על מנת‬
‫ליצר מודל תקף‪.‬‬
‫משלושת המודלים שהותאמו עולות התובנות הבאות‪:‬‬
‫ מספר התאונות בקטע עולה עם עליה במהירות הממוצעת )אם כי לא בכל המודלים ההשפעה לא היתה מובהקת(;‬‫ מספר התאונות בקטע עולה עם עליה בסטיית התקן של המהירות;‬‫ מספר התאונות בקטע יורד במידה והכביש רב‪-‬מסלולי )לעומת חד‪-‬מסלולי(; תוצאה זו עקבית עם הספרות‬‫ומחזקת את התוצאה של הפרק הקודם‪.‬‬
‫סה"כ‪ ,‬המודלים שפותחו במחקר ממחישים קשר ישיר בין מהירות הנסיעה בקטע לבין התרחשות התאונות עם‬
‫נפגעים‪ ,‬כאשר קשר זה נמצא לאחר ניכוי השפעה של משתני חשיפה ומשתני תשתית‪ .‬המודלים מראים שבהינתן‬
‫רמה מסוימת של מאפייני התשתית‪ ,‬ערך גבוה יותר של מהירות הנסיעה הממוצעת מזוהה עם מספר גבוה יותר של‬
‫תאונות עם נפגעים בקטע‪.‬‬
‫‪162‬‬
‫‪ 8‬סיכום‬
‫המטרה העיקרית של מחקר זה היא לחקור את הקשר בין מהירויות ותאונות דרכים בדרכים בינעירוניות בישראל‪.‬‬
‫קיימים מחקרים רבים הקושרים בין מהירויות נסיעה ותאונות דרכים‪ .‬כמו כן‪ ,‬קיימים מחקרים רבים ושיטות שונות‬
‫לאיסוף נתוני מהירויות‪ .‬אולם‪ ,‬מרבית המחקרים מתייחסים לניתוחי מהירויות נקודתיים‪ .‬מחקר זה שייך לקבוצת‬
‫המחקרים המתייחסים לניתוח מהירויות במרחב‪.‬‬
‫על מנת להשיג מטרה זו‪ ,‬צוות המחקר פיתח יכולת לניטור וניתוח של מידע הנוגע לבטיחות )כגון מהירויות נסיעה‪,‬‬
‫תאונות דרכים ואירועי בטיחות שונים( על גבי מערכת מידע גיאוגרפית‪ .‬לכן‪ ,‬לצורך המחקר הוקמה מערכת מידע‬
‫גיאוגרפי שמאפשרת ניטור מרחבי רחב היקף של פרמטרים ונתונים הקשורים לבטיחות בדרכים‪ ,‬בפרט‪ :‬נתוני‬
‫מהירות ונתוני תאונות דרכים‪ .‬המחקר מתבסס על טכנולוגיות מתקדמות לאיסוף נתוני מהירויות המאפשר להצליבן‬
‫עם נתוני תאונות דרכים‪ .‬הצלבה זו מאפשרת לחקור בצורה רחבה את הקשרים בין מהירות ותאונות דרכים ובכך‬
‫לתת כלים לניהול רחב היקף וכולל של נושא המהירות‪.‬‬
‫חברת דסל טכנולוגיות הישראלית מפעילה בארץ מערכות ניטור תנועה המבוססות הן על נתוני מיקום של טלפונים‬
‫סלולריים והן על נתוני מיקום של התקני ‪ .GPS‬לצורך מחקר זה נעשה שימוש בנתונים מבוססי ‪ .GPS‬דסל עיבדה‬
‫את הנתונים הגולמיים שנצברו על‪-‬ידה עבור תקופת המחקר וחילצה מתוכם את המידע הדרוש לצורך הניתוח‪.‬‬
‫בסה"כ כלל המחקר ניתוח של מעל ‪ 30,000,000‬תצפיות מהירות של כלי רכב שנסעו לאורך כבישי הארץ )וזאת‬
‫לאחר סינון המידע הרלוונטי בלבד(‪.‬‬
‫על מנת לתקף את הנתונים‪ ,‬הושוו נתוני חריגות המהירות שהתקבלו מחברת דסל לנתונים הנאספים על‪-‬ידי גלאי‬
‫לולאה לאורך נתיבי איילון‪ ,‬ונמצאה התאמה טובה‪ .‬בנוסף‪ ,‬בוצעה התאמה של נתוני דסל לרשת ה‪– TMC-‬‬
‫‪ ,Traffic Message Channel‬עליה נבנתה מערכת המידע הגיאוגרפי‪.‬‬
‫בסיס הנתונים המלא כלל ‪ 6‬תקופות זמן של שישה חודשים כל אחת‪ ,‬החל מפברואר ‪ 2011‬ועד ינואר ‪ .2014‬כמו‬
‫כן‪ ,‬נאספו נתונים לגבי ‪ 3‬סוגי כלי רכב‪ :‬כלי רכב פרטיים‪ ,‬אוטובוסים ומשאיות‪.‬‬
‫בכל תקופה‪ ,‬עבור כל מקטע של רשת ה‪ TMC -‬חושבו ‪ 5‬מדדי מהירות‪ :‬מהירות ממוצעת‪ ,‬סטיית תקן‪ ,‬מהירות‬
‫אחוזון ‪ ,85‬אחוז תצפיות מעל המהירות המותרת וחריגת מהירות בה מחושב ההפרש בין מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫והמהירות המותרת‪.‬‬
‫הנתונים הבסיסיים )מתקופת המדידה הראשונה( מצביעים על חריגות משמעותיות מהמהירות המותרת‪ .‬במספר רב‬
‫של קטעי דרך אחוז כלי הרכב הפרטיים הנוסעים מעל המהירות המותרת הוא מעל ‪ .50%‬גודל חריגת המהירות‬
‫נמדד גם הוא והוצגו קטעי דרך בהם החריגה מהמהירות המותרת היא למעלה מ‪ 20-‬קמ"ש‪ .‬גם בקרב אוטובוסים‬
‫נצפו חריגות מהירות גבוהות יחסית למהירות המותרת‪.‬‬
‫‪163‬‬
‫בוצעו השוואות מהירויות לאורך זמן‪ .‬לא נמצאו הבדלים משמעותיים בין שתי תקופות המחקר הראשונות‬
‫)פברואר עד יולי ‪ 2011‬ואוגוסט ‪ 2011‬עד ינואר ‪ .(2012‬אולם בהסתכלות תלת שנתית – ניכרת ירידה בכל ערכי‬
‫מדדי המהירויות בעיקר במהירות הממוצעת של כלי רכב פרטיים‪.‬‬
‫על מנת למפות ולחקור את הקשר בין מהירות ותאונות בוצעו ניתוחים על שלושה מסדי נתונים‪ (1) :‬עשרת‬
‫הכבישים האדומים‪ (2) ,‬קטעי הכבישים החד‪-‬מסלוליים ברשת הכבישים הבינעירונית‪ (3) ,‬כלל הכבישים ברשת‬
‫הבינעירונית‪.‬‬
‫)‪ (1‬לשם בחינת הקשר בין מהירות ותאונות בעשרת הכבישים האדומים – הותאמו מקטעי ביקורת לכבישים‬
‫האדומים‪ .‬מקטעי הביקורת נבחרו להיות המקטעים הסמוכים לכבישים האדומים על מנת להתאים מבחינת‬
‫איזור‪ ,‬מהירות מותרת‪ ,‬סוג דרך ונסועה‪ .‬ניתוח התוצאות בחן שלושה מדדים‪ :‬חריגת המהירות‪ ,‬מידת‬
‫ההומוגניות של מאפייני המהירות‪ ,‬ותאונות עם נפגעים בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת‪ .‬בכל אחד‬
‫מהניתוחים‪ ,‬בוצעה השוואה בין קטעי הכבישים האדומים לבין קטעי ביקורת‪.‬‬
‫לגבי חריגת מהירות‪ ,‬לא נמצא שינוי משמעותי בחריגת מהירויות בכבישים אדומים לעומת קטעי ביקורת‪,‬‬
‫ברוב תקופות זמן‪ ,‬למעט ימי חול בשעות היום‪ .‬חשוב לציין כי חריגה הוגדרה כהפרש בין מהירות אחוזון ‪85‬‬
‫לבין המהירות המותרת‪ .‬ייתכן וההסבר קשור בבחירה של קטעי ביקורת‪ :‬הקטעים מהווים למעשה המשך‬
‫)בסוף או בתחילה( של קטעי כבישים אדומים‪.‬‬
‫תוצאה מעניינת נמצאה בבחינת הומוגניות של מאפייני המהירות‪ .‬כאן נמצא בבירור כי השונות בחריגות‬
‫מהירות בכבישים אדומים גדולה באופן משמעותי לעומת קטעי ביקורת‪ ,‬בכל תקופות הזמן‪ .‬כידוע‬
‫מהספרות‪ ,‬רמת הסיכון לתאונות עולה ככל ששונות המהירות עולה‪.‬‬
‫בחינת התאונות בכבישים האדומים מול קטעי הביקורת בוצעה כאשר שיעור התאונות נורמל לאורך הקטע‪.‬‬
‫ככלל נמצא כי שיעור התאונות בכבישים האדומים אינו שונה באופן מובהק לעומת קטעי ביקורת‪ ,‬למעט‬
‫הסיכוי לתאונות קשות ולפצועים קשה אשר נמצא משמעותית גבוה יותר עבור הכבישים האדומים לעומת‬
‫כבישי הביקורת‪.‬‬
‫)‪ (2‬הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרכים החד‪-‬מסלוליות הבינעירוניות נבחן בעזרת בסיס נתונים‬
‫המשלב את מדדי מהירויות הנסיעה‪ ,‬מספרי תאונות הדרכים ומאפייני התשתית‪ .‬נבנו והותאמו מודלים‬
‫מסבירים לתאונות הדרכים‪ ,‬כאשר מדדי המהירות‪ ,‬מדדי החשיפה ומאפייני התשתית נמצאים בין המשתנים‬
‫המסבירים במודל‪ .‬התאמת המודל לקשר בין מהירות ובטיחות נערכה לאחר זיהוי קבוצות הומוגניות של קטעי‬
‫הכבישים‪ ,‬כאשר לזיהוי קבוצות הכבישים שימש מדד מרוכב המשלב שיעור תאונות ורמת המהירות בקטע‪.‬‬
‫בהמשך‪ ,‬הותאם מודל מסביר לקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬תוך כדי התחשבות בקבוצות הכבישים שזוהו‪ ,‬אורך‬
‫קטע ונפח התנועה‪ .‬בשלב האחרון של הניתוח‪ ,‬בוצע זיהוי של מאפייני התשתית המבדילים בין קבוצות‬
‫הכבישים ששימשו לפיתוח המודל לקשר בין מהירות ובטיחות‪.‬‬
‫‪164‬‬
‫המודלים המסבירים לקשר בין מהירות ותאונות‪ ,‬הותאמו עבור שני מצבים‪ :‬עבור שעות היום ועבור שעות‬
‫הלילה‪ ,‬כאשר מדדי המהירות ומספרי תאונות הדרכים עודכנו בהתאמה‪.‬‬
‫המשתנים המסבירים במודלים הם‪ :‬אורך הקטע‪ ,‬המהירות הממוצעת בקטע‪ ,‬נפח התנועה בקטע‪ ,‬סטית התקן‬
‫של המהירות הממוצעת ומשתנה שייכות של קטע לקבוצות הקטעים שזוהו‪ ,‬כאשר כל קבוצת קטעים משקפת‬
‫רמת תכן מסוימת של תשתיות הכבישים‪.‬‬
‫מבחינת המודלים המסבירים נמצא כי‪:‬‬
‫ כצפוי‪ ,‬מספר התאונות בקטע עולה עם עליה באורך קטע ובנפח התנועה;‬‫ מספר התאונות בקטע עולה עם עליה במהירות הממוצעת‪ ,‬הן בשעות יום והן בשעות לילה;‬‫ השפעת סטיית התקן של המהירות הממוצעת על התאונות לא הייתה עקבית‪ ,‬כאשר עליה בסטיית התקן‬‫מזוהה עם ירידה בתאונות בשעות יום ועם עליה בתאונות בשעות לילה; אם כי‪ ,‬בשני המודלים‪ ,‬השפעת סטית‬
‫התקן לא הייתה מובהקת;‬
‫ על מספר התאונות הצפוי בקטע קיימת השפעה של קבוצת שייכות הקטעים‪ ,‬כאשר קבוצות קטעים עם רמת‬‫תכן טובה יותר כגון‪ :‬פחות עקומים ושיפועי אורך‪ ,‬צפיפות נמוכה של צמתים משניים לאורך קטע‪ ,‬שוליים‬
‫רחבים יותר‪ ,‬רמת בטיחות טובה יותר של צידי הדרך וכד'‪ ,‬מזוהות עם שיעורי תאונות נמוכים יותר לעומת‬
‫קבוצות הקטעים עם רמת תכן גרועה יותר‪.‬‬
‫לסיכום‪ ,‬המודלים שפותחו במחקר ממחישים קשר ישיר בין גובה מהירות הנסיעה בקטע לבין התרחשות‬
‫התאונות עם נפגעים‪ ,‬הן בשעות יום והן בשעות לילה‪ ,‬כאשר קשר זה נמצא לאחר ניכוי השפעה של משתני‬
‫חשיפה ומשתני תשתית‪ .‬המודלים מראים שבהינתן רמה מסוימת של מאפייני התשתית‪ ,‬ערך גבוה יותר של‬
‫מהירות הנסיעה הממוצעת מזוהה עם מספר גבוה יותר של תאונות עם נפגעים בקטע‪ .‬כמו כן‪ ,‬לפי המודלים‪,‬‬
‫הסתמן אפקט ממתן של שונות המהירות על התרחשות התאונות בשעות יום ואפקט מחזק של שונות המהירות‬
‫על התרחשות התאונות בשעות לילה )אם כי‪ ,‬השפעת השונות לא הייתה מובהקת(‪.‬‬
‫)‪ (3‬הקשר בין מהירות ותאונות בקטעי הדרך הבינעירוניים נבדק על מסד נתונים גדול ומקיף הכולל את מפת‬
‫המהירויות ברשת הכבישים הבינעירונית המפולחת לפי קטעי דרך ביחידות מדידה של יום ושעה‪ .‬בסיס נתונים‬
‫זה הינו יחודי והתאפשר תודות לשיתוף פעולה עם חברת דסל המנטרת מהירויות על סמך נתוני כלי רכב‬
‫המאובזרים במכשירי ‪.GPS‬‬
‫חמישה מדדי מהירות חושבו עבור כל קטע )‪ 778‬קטעים(‪ ,‬כל יום )‪ 7‬ימים( וכל שעה )‪ 24‬שעות( במשך ‪4‬‬
‫חודשים )פברואר‪ ,‬מרץ‪ ,‬יולי ואוגוסט ‪ .(2012‬חמשת מדדי המהירות שחושבו הם‪ :‬מהירות ממוצעת‪ ,‬סטית‬
‫תקן של המהירות‪ ,‬מהירות האחוזון ה‪ ,85-‬אחוז כלי הרכב מעל המהירות המותרת וחריגת המהירות )ההפרש‬
‫בין אחוזון ‪ 85‬והמהירות המותרת(‪ .‬בסיס הנתונים לניתוח‪ ,‬לאחר נקוי‪ ,‬כלל ‪ 372,807‬תצפיות‪ .‬נתוני תאונות‬
‫הדרכים הותאמו לקטעים הנ"ל ולאחר סינון וניקוי כללו ‪ 720‬תאונות עם נפגעים‪ .‬חשוב לזכור שמשום‬
‫‪165‬‬
‫שהתופעה אותה אנו מנסים למדל היא נדירה – ברוב הקטעים בחלוקה המפורטת לשעות לא התרחשה תאונה‪,‬‬
‫ולכן יש צורך בבסיס נתונים רחב היקף על מנת ליצר מודל תקף‪.‬‬
‫משלושת המודלים שהותאמו ותוארו לעיל עולות התובנות הבאות‪:‬‬
‫‪-‬‬
‫מספר התאונות בקטע עולה עם עליה במהירות הממוצעת )אם כי לא בכל המודלים ההשפעה היתה‬
‫מובהקת(;‬
‫‪-‬‬
‫מספר התאונות בקטע עולה עם עליה בסטיית התקן של המהירות;‬
‫מספר התאונות בקטע יורד משמעותית במידה והכביש דו‪-‬מסלולי )לעומת חד‪-‬מסלולי(;‬
‫‪-‬‬
‫לסיכום‪ ,‬המודלים שפותחו במחקר ממחישים קשר ישיר בין מאפייני מהירות הנסיעה בקטע לבין התרחשות‬
‫התאונות עם נפגעים‪ ,‬כאשר קשר זה נמצא לאחר ניכוי השפעה של משתני חשיפה ומשתני תשתית‪ .‬המודלים‬
‫מראים שבהינתן רמה מסוימת של מאפייני התשתית‪ ,‬ערך גבוה יותר של מהירות הנסיעה הממוצעת מזוהה עם‬
‫מספר גבוה יותר של תאונות עם נפגעים בקטע‪ .‬התוצאות המובהקות ביותר התקבלו עבור קטעי דרכים‬
‫בינעירוניות חד‪-‬מסלוליים דו‪-‬נתיביים‪ .‬תוצאה זו תואמת גם ממצאים של מחקרים קודמים בארץ ובעולם‪.‬‬
‫הנתונים והשיטות ששימשו בסיס למחקר הנוכחי מהווים מקור ייחודי שנבנה בהשקעה רבה‪ .‬חשוב להמשיך‬
‫ולתחזק את בסיסי הנתונים אשר יאפשרו ניטור מהירויות ותאונות אשר יאפשרו לזהות מגמות ושינויים לאורך‬
‫הזמן‪ .‬כמו כן‪ ,‬חשוב לציין כי המחקר התמקד בקטעי דרכים בין‪-‬עירוניות‪ ,‬ולא התייחס לצמתים ולדרכים‬
‫עירוניות‪ .‬נושאים חשובים אלה יטופלו במחקרי המשך‪.‬‬
‫‪166‬‬
‫ מראי מקום‬9
‫ מרכז רן נאור‬.‫ הקמת בסיס מידע מרחבי לניתוח מהירויות ברמה ארצית‬.(2012) .‫ גיטלמן ו‬,.‫ מוריק ס‬,.‫בכור ש‬
.‫ הטכניון‬,‫לחקר הבטיחות בדרכים‬
‫ בחינת תוכניות לקידום הבטיחות בדרכים בעשר המדינות‬.(2010) .‫ בכור ש‬,.‫ כרמל ר‬,.‫ הנדל ל‬,.‫גיטלמן ו‬
.‫ טכניון‬,‫ מרכז רן נאור‬.‫המובילות בעולם בתחום הבטיחות בדרכים‬
‫ דוח‬.2010 ‫ סקר מהירויות‬:‫ סקר ארצי של מהירויות נסיעה בישראל‬.(2010) .‫ כרמל ר‬,.‫ פיסחוב פ‬,.‫גיטלמן ו‬
.‫ טכניון‬,‫ מרכז רן נאור‬,S/18/2010 ‫מחקר‬
.(2003) ‫ הטכניון‬.‫ הקשר בין עבירות תנועה ומעורבות בתאונות‬.‫ גיטלמן ו‬,.‫הקרט ש‬
Aarts L. and Van Schagen I.N.L.G. (2006). Driving speed and the risk of road crashes: a
review. Accident Analysis and Prevention, 38(2), 215-224.
Bar-Gera, H. (2007). Evaluation of a cellular phone-based system for measurements of traffic
speeds and travel times: A case study from Israel. Transportation Research Part C,
15(6), 380-391.
Baruya A. (1998). Speed-Accident Relationships on Different Kinds of European Roads.
Deliverable D7 MASTER-project. Transport Research Laboratory, Crowthorne.
Baruya, A. (1998). Working Paper: A Review of Speed-Accident Relationship on European
Roads. MASTER Working Paper R.1.1.1. Retrieved October 26, 2014
(http://virtual.vtt.fi/virtual/proj6/master/sum111.htm)
Elvik R. (2009). The Power Model of the Relationship Between Speed and Road Safety.
Update and New Estimates. TOI Report 1034/2009. Institute of Transport Economics, Oslo.
Elvik R. (2011). Assessing causality in multivariate accident models. Accident Analysis and
Prevention. 43 (2011), 253-264.
Elvik R. (2013). A re-parameterisation of the power model of the relationship between the
speed of traffic and the number of accidents and accident victims. Accident Analysis
and Prevention. 50, 854–860.
Elvik R., Christensen P., and Amundsen A. (2004). Speed and road accidents. An evaluation
of the Power Model. TOI Report 740/2004. Institute of Transport Economics, Oslo.
Elvik, R., Christensen, P., and Amundsen, A. (2004). Speed and road accidents. TØI Report
740. Institute of Transport Economics, Oslo.
167
Finch D.J., Kompfner P., Lockwood C.R. and Maycock G. (1994). Speed, speed limits and
accidents. TRL project report 58, Crowthorne, UK.
Goldenbeld, C., and Van Schagen, I. (2005). The Effects of Speed Enforcement with Mobile
Radar on Speed and Accidents: An Evaluation Study on Rural Roads in the Dutch
Province Friesland. Accident Analysis and Prevention, 37, 1135–1144.
GRSP (2008). Speed management. A road safety manual for decision-makers and
practitioners. Global Road Safety Partnership, Geneva.
Han, J., Polak, J.W., Barria, J., and Krishnan, R. (2010). “On the estimation of space-meanspeed from inductive loop detector data.” Transport. Plann. Tech., 33(1), 91–104.
Hauer, E. (1971). Accidents, overtaking and speed control. Accident Analysis and Prevention
3, 1-13.
Hauer, E. (2009). Speed and safety. Transportation Research Board annual meeting CDROM.
Kloeden C.N., McLean A.J. and Glonek G. (2002). Reanalysis of traveling speed and the
risk of crash involvement in Adelaide South Australia. Report CR 207, Australian
Transport Safety Bureau.
Kloeden C.N., McLean A.J., Moore V.M., and Ponte G. (1997). Travelling speed and the
rate of crash involvement. Report CR 172, Federal Office of Road Safety, Canberra.
Kloeden C.N., Ponte G., and McLean A.J. (2001). Traveling speed and the rate of crash
involvement on rural roads. Report CR 204, Australian Transport Safety Bureau.
Krause, A., Horvitz, E., Kansal, A., and Zhao, F. (2008). Toward community sensing. In
ACM/IEEE International conference on Information Processing in Sensor Netwroks
(IPSN), St. Louis, MO. 19
Lynam D. and Hummel T. (2002). The effect of speed on road deaths and injuries: literature
review. TRL Limited Unpublished Project Report PR SE/627/02, Vägverket TR80
2002:15779.
May, A. D. (1990). Traffic flow fundamentals, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ.
Nilsson G. (2004). Traffic safety dimensions and the power model to describe the effect of
speed on safety. Lund bulletin 221, Lund Institute of Technology.
168
OECD (2006). Speed management. Organization for Economic Co-operation and
Development, European Conference of Ministers of Transport.
Quimby, A., Maycock, G., Palmer, C., and Buttress, S., (1999). The factors that influence a
driver’s choice of speed: a questionnaire study. TRL Report No. 325. Transport
Research Laboratory TRL, Crowthorne, Berkshire.
R Core Team (2012). R: A language and environment for statistical computing. R
Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Retrieved October 26, 2014
http://www.R-project.org.
Shinar D. (1998). Speed and Crashes: a controversial topic and an elusive relationship. In
Special Report 254: Managing Speed, Transportation Research Board, Washington,
DC.
Shinar, D. (2007). Traffic safety and human behavior. Amsterdam: Elsevier
Solomon D. (1964). Accidents on main rural highways related to speed, driver and vehicle.
Washington: US Government Printing Office.
Taylor M.C. (2001). Managing vehicle speeds for safety: Why? How? Traffic Engineering &
Control, 07/08, 226-229.
Taylor M.C., Baruya A. and Kennedy J.V. (2002). The relationship between speed and
accidents on rural single carriageway roads. TRL report 511. Transport Research
Laboratory, Crowthorne.
Therneau T., Atkinson B. and Ripley B. (2012). Rpart: Recursive Partitioning. R package,
4.1-0. Retrieved October 26, 2014. http://CRAN.R-project.org/package=rpart
West L.B. and Dunn J.W (1971). Accidents, speed deviation and speed limits. Traffic
Engineering , 41(10), 52-55.
Wood S.N. (2006). Generalized Additive Models: An Introduction with R. Chapman and
Hall/CRC.
Ygnace, J-L., Drane, C., Yim, Y., and De Lacvivier, R. (2000). Travel time estimation on the
San Francisco Bay Area network using cellular phones as probes. California PATH
working paper UCB-ITS-PWP-2000-18, Institute of Transportation Studies,
University of California, Berkeley.
169
‫ התפלגויות מדדי המהירות בקטעי המחקר‬:'‫ נספח א‬10
‫ של מדדי המהירות‬boxplots
20
0
-20
40
20
0
-20
10
-10
20
40
100 120
-20
0
80
60
0.0
SatDhariga
60
140
60
-20 0 20
100
0.8
0.4
60
20
40
SATNhariga
0
80
100 120
SATNper85
-20
0.0
0.8
0.4
0.0
-30
50
0.0
0.8
0.4
15
20
10
FDhariga
SatDper85
SATNp_mialmuteret
30
90
70
FDper85
SatDp_milamuteret
SATNstdmemuzaat
40
SATNmemuzaat
FNhariga
30
110
90
70
0.4
25
15
25
20
80
60
40
40 60 80
15 20 25 30 35
SatDstdmemuzaat
WNhariga
FNper85
FDp_mialmuteret
30
FDstdmemuzaat
SatDmemuzaat
40
100 120
80 100
0.0
FNp_mialmuteret
0.8
35
80
60
40
100
FDmemuzaat
60
0.4
25
15
FNstdmemuzaat
WDhariga
WNper85
0.8
WNp_mialmuteret
35
90
70
50
30
FNmemuzaat
50
60
0.0
WNstdmemuzaat
45
WNmemuzaat
WDper85
80
0.4
80
60
40
WDp_mialmuteret
0.8
WDstdmemuzaat
15 20 25 30
WDmemuzaat
‫היסטוגרמות של מדדי המהירות‬
170
WDper85
50
60
70
80
90
100
10
15
20
25
30
0.2
0.4
0.6
0
0
0.0
40
40
Frequency
60
60
WDhariga
20
Frequency
20
5 10
Frequency
0
0.8
60
80
100
120
-20
0
20
WDmemuzaat
WDstdmemuzaat
WDp_mialmuteret
WDper85
WDhariga
WNmemuzaat
WNstdmemuzaat
WNp_mialmuteret
WNper85
WNhariga
40
80
100
15
20
25
30
35
40
0.4
0.6
60
80
100
120
-20
20
FNp_mialmuteret
FNper85
FNhariga
60
70
80
90 100
15
20
25
30
35
40
45
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
25
0 5
15
Frequency
25
0 5
0
10
15
Frequency
10
5
Frequency
25
15
Frequency
0 5
50
40
50
60
70
80
90 100
-40 -30 -20 -10
0
10
FNstdmemuzaat
FNp_mialmuteret
FNper85
FNhariga
FDmemuzaat
FDstdmemuzaat
FDp_mialmuteret
FDper85
FDhariga
15
20
25
30
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
40
60
80
100
120
-20
0
20
40
FDper85
FDhariga
SatDmemuzaat
SatDstdmemuzaat
SatDp_milamuteret
SatDper85
SatDhariga
15
20
25
30
35
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
40
0
20
Frequency
40
0
20
Frequency
20
Frequency
0
100
0 5 10
Frequency
10 20 30 40
40
20
0
60
FDp_mialmuteret
60
FDstdmemuzaat
80
60
80
100
120
140
-20
0
20
40
SATNmemuzaat
SATNstdmemuzaat
SATNp_mialmuteret
SATNper85
SATNhariga
80
90 100
15
20
25
30
35
SATNstdmemuzaat
40
45
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
SATNp_mialmuteret
1.0
15
Frequency
0 5
0 5
0
10
15
Frequency
10
5
Frequency
20
Frequency
0
10
20
10
70
SATNmemuzaat
60
25
SatDhariga
25
SatDper85
15
SatDp_milamuteret
30
SatDstdmemuzaat
30
SatDmemuzaat
60
30
0
60
FDmemuzaat
60
20
20
Frequency
40
0
20
Frequency
20
Frequency
100
0 5 10
Frequency
30
80
0 10 20 30 40
50
60
FNmemuzaat
60
40
15
FNstdmemuzaat
40
50
0
FNmemuzaat
0
40
40
0
0.8
WNhariga
40
20
20
Frequency
30
Frequency
0.2
0 10
20
0.0
WNper85
10 15 20
40
0 5 10
45
WNp_mialmuteret
0 10
Frequency
Frequency
10
WNstdmemuzaat
5
30
Frequency
40
0
60
WNmemuzaat
0
Frequency
40
Frequency
20
Frequency
30
0 10
Frequency
50
40
0
Frequency
10 20 30
30
20
10
0
Frequency
WDp_mialmuteret
20
WDstdmemuzaat
40
WDmemuzaat
60
80
100
SATNper85
120
-20
0
20
40
SATNhariga
171