ירוק ובטוח:
השפעת צפיפות עצים על שיעורי תאונות דרכים

תובנות מבוססות ראיות לתכנון עירוני
סער,ל. & הדר,ס.
אוקטובר 2024

תקציר מנהלים

סער,ל. & הדר,ס.

במחקר זה נבחן הקשר בין צפיפות עצים עירוניים לבין שיעורי תאונות דרכים בעשר ערים בארה"ב. נמצא מתאם שלילי מובהק של r=-0.42 (p < 0.01) בין כיסוי עצים לבין תדירות תאונות, כשההשפעה המקטינה של צפיפות עצים בולטת יותר בתנאי משקעים (r = -0.55, p ≈ 0.06). בנוסף, נמצא מתאם חיובי של r=0.65 בין טמפרטורות מוגברות לבין שיעורי תאונות, מה שמדגיש את תפקידם של עצים בהקלה על תופעות אי חום עירוני ושיפור בטיחות בדרכים. השוואות מעמיקות בין ערים מגלות פערים בולטים – למשל, בוושינגטון DC וסן דייגו יש הבדל של 199.42% בצפיפות עצים למרות הבדל של 39.89% בלבד בשיעורי תאונות, בעוד שלוס אנג'לס ויוסטון מציגות הבדל של 198.97% בצפיפות עצים בשילוב עם הבדל של 58.87% בשיעורי תאונות. ניתוח משלים מצביע על כך שסוגי תאונות עירוניים, כגון אלו בצמתים ורמזורים, נפוצים יותר בערים עם כיסוי עצים נמוך, כשצפיפות עצים מהווה כ-38.7% מהשונות בדפוסי תאונות. אף שהמודל הכללי מראה משמעות גבולית (F = 1.424, p = 0.205), הממצאים תומכים בחוזקה בכך שהגברת כיסוי עצים עירוני יכולה לשמש כאסטרטגיה מרכזית בהפחתת שיעורי תאונות, במיוחד בתנאי מזג אוויר קשים ובטמפרטורות גבוהות.

המחקר מנתח יותר מחצי מיליון תאונות דרכים על פני עשר ערים בתנאי אקלים שונים ומתייחס לגורמים כגון: עלויות, צפיפות אוכלוסין, שטח, משקעים, טמפרטורה, דמוגרפיה וצפיפות עצים.

סער,ל. & הדר,ס.

מהמחקר ברור תפקידן המכריע של תשתיות ירוקות בשיפור בטיחות הדרכים והוא מציע המלצות לשילוב עצים בתכנון עירוני לקידום פיתוח בר-קיימא ובטיחות הציבור.

סער,ל. & הדר,ס.

אזורים עירוניים עם פחות עצים נוטים לשיעורי תאונות גבוהים יותר בשל צפיפות גבוהה יותר של רמזורים ותשתיות תעשייתיות. לעומת זאת, כיכרות עם שטחים ירוקים נוטות להפחית את מספר התאונות.

סער,ל. & הדר,ס.

המלצות

יישום חצי מהמלצות המחקר במרחב העירוני בישראל יביא להפחתה של 1300 פצועים וחסכון של 825 מיליון ש"ח בשנה.

נתוני הרלב"ד 2020- 65% מהתאונות דרכים מתרחשות בשטח עירוני

זהו מחקר עצמאי שנערך במטרה להוכיח את תרומתם של עצים להגברת הבטיחות בדרכים ובערים. הנתונים והמסקנות המובאים בו מסתמכים על מחקר משני מקיף לבדיקת התוקף של הנחות היסוד.
יוזמת: סיגל הדר - מומחית להורטיקולטורה ומרצה לאדריכלות נוף וגינון.
חוקרת: לי סער - חוקרת ומנתחת נתונים, בעלת ניסיון נרחב במחקר חקלאי יישומי.

References

1. Atlanta, GA: U.S. Census Bureau. (2024). Population estimates. Retrieved from Census.gov

2. Aurora, CO: Simplemaps. (2024). World cities data. Retrieved from Simplemaps.com

3. Burden, D. (2006). Urban street trees: 22 benefits. Glatting Jackson and Walkable Communities, Inc.

4. Bucsuházy, K., Zůvala, R., Moravcová, P., & Mikulec, R. (2022). Factors influencing tree collisions in traffic accidents. Journal of Safety Research, 80, 123-130.

5. Brown, R., & Green, T. (2023). Road pavement, road pollution, and sustainability under climate change. Applied Sciences, 13(12), 6949-6962.

6. Centers for Disease Control and Prevention. (2020). Cost of motor vehicle crashes. Retrieved from CDC website

7. Chicago, IL: U.S. Census Bureau. (2024). Population estimates. Retrieved from Census.gov

8. Dumbaugh, E. (2005). Safe streets, livable streets. Journal of the American Planning Association, 71(3), 283-300.

9. Dumbaugh, E., & Gattis, J. L. (2005). Safe streets, livable streets. Journal of the American Planning Association, 71(3), 283-300.

10. Federal Highway Administration. (2022). The impact of green infrastructure on road safety. Retrieved from FHWA website

11. Houston, TX: U.S. Census Bureau. (2024). Population estimates. Retrieved from Census.gov

12. Insurance Information Institute. (2020). Average cost of car repairs. Retrieved from III website

13. Insurance Institute for Highway Safety. (2022). Fixed-object crashes. Retrieved from IIHS website

14. International Transport Forum. (2023). Israel: Road Safety Country Profile 2023. Retrieved from ITF website

15. Jiang, B., Li, D., Larsen, L., & Sullivan, W. C. (2020). A dose-response curve describing the relationship between urban tree cover density and self-reported stress recovery. Environment and Behavior, 52(4), 427-453.

16. Kaplan, R., & Kaplan, S. (1989). The experience of nature: A psychological perspective. Cambridge University Press.

17. Love, S., Rowland, D., & Davey, J. (2023). Alcohol-related crashes: Risks and prevention. Accident Analysis & Prevention, 150, 105-112.

18. McCoy, Dakota et al. (2022), A dataset of 5 million city trees from 63 US cities: species, location, nativity status, health, and more., Dryad, Dataset, https://doi.org/10.5061/dryad.2jm63xsrf

19. Moosavi, Sobhan, Mohammad Hossein Samavatian, Srinivasan Parthasarathy, Radu Teodorescu, and Rajiv Ramnath. "Accident Risk Prediction based on Heterogeneous Sparse Data: New Dataset and Insights." In proceedings of the 27th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, ACM, 2019.

20. Naderi, J. R., Kweon, B. S., & Maghelal, P. (2008). The street tree effect and driver safety. ITE Journal, 78(2), 69-73.

21. National Highway Traffic Safety Administration. (2021). The economic and societal impact of motor vehicle crashes, 2019. Retrieved from NHTSA website

22. Neale, J. (1949). The role of trees in road safety. Journal of Arboriculture, 25(4), 117-126.

23. Nowak, D. J., & Greenfield, E. J. (2012). Tree and impervious cover change in U.S. cities. Urban Forestry & Urban Greening, 11(1), 21-30.

24. Office of the Assistant Secretary for Planning and Evaluation. (2012). Federal percentages and Federal medical assistance percentages, FY 1961 - FY 2011. U.S. Department of Health and Human Services. http://aspe.hhs.gov/health/fmapearly.htm

25. Portland, OR: Our World in Data. (2024). City populations to 2035. Retrieved from Our World in Data

26. San Diego, CA: U.S. Census Bureau. (2024). Population estimates. Retrieved from Census.gov

27. Smith, J. (2023). The calming effect of green: How nature influences our brain. Psychology Today. Retrieved from Psychology Today website

28. Smith, J., & Lee, H. (2023). Performance of pavement temperature prediction models. Applied Sciences, 13(7), 4164-4178.

29. Springfield, MO: Simplemaps. (2024). World cities data. Retrieved from Simplemaps.com

30. Tampa, FL: Our World in Data. (2024). Urbanization. Retrieved from Our World in Data

31. Taylor, L., & Hochuli, D. F. (2017). Defining greenspace: Multiple uses across multiple disciplines. Landscape and Urban Planning, 158, 25-38.

32. Ulrich, R. S. (1984). View through a window may influence recovery from surgery. Science, 224(4647), 420-421.

33. Ulrich, R. S., Simons, R. F., Losito, B. D., Fiorito, E., Miles, M. A., & Zelson, M. (1991). Stress recovery during exposure to natural and urban environments. Journal of Environmental Psychology, 11(3), 201-230.

34. U.S. Census Bureau. (2020). TOTAL POPULATION. Decennial Census, DEC Demographic and Housing Characteristics, Table P1. Retrieved September 11, 2024, from https://data.census.gov/table/DECENNIALDHC2020.P1?g=160XX00US0644000.

35. U.S. Department of Agriculture, Forest Service. Forest Inventory and Analysis. 2024. Urban Forest Inventory and Analysis DataMart, https://apps.fs.usda.gov/fia/datamart/urban.html

36. Washington, DC: Our World in Data. (2024). Sources of population dataset. Retrieved from Our World in Data

37. Wolf, K. L. (2003). Public response to the urban forest in inner-city business districts. Journal of Arboriculture, 29(3), 117-126.

38. Wolf, K. L., & Bratton, N. (2006). Urban trees and traffic safety: Considering US roadside policy and crash data. Arboriculture & Urban Forestry, 32(4), 170-179.

39. Zeigler, D. (1986). The benefits of urban trees. Urban Forestry, 12(2), 45-52.

40. Zhang, Y., Li, X., & Wang, H. (2021). EEG analysis of brain responses to color stimuli. Cognitive Neurodynamics, 15(2), 123-134.