贵州省：交管部门明确170类交通过错行为

从今年7月1日起,贵州省施行《贵州省道路交通事故当事人责任确定规则(试行)》。该规则列举的170类道路交通事故过错行为,详细明确了事故双方应该承担的责任,对事故发生之后双方的责任,一目了然。5月9日,省交警总队相关负责人在新闻发布会上介绍该《规则》时说,这将杜绝事故处     

高原地区公路交通安全现状及事故特征分析

为掌握高原地区交通事故分布特征,对中国青藏高原上主要道路及新疆叶城、塔什库尔干境内国道上发生的986起较为完整的事故记录资料进行统计归纳,从事故发生原因、事故空间和时间分布、事故形态和类型等方面进行综合分析。统计结果表明人是交通事故发生的主要原因、交通事故分布在一天中呈现明显的3个高峰时段、特大交通事故类型所占比例较高、翻坠是主要事故类型之一、恶劣天气导致交通事故多发。     

基于GIS分析的深圳市道路交通事故空间分布特征研究

掌握城市道路交通事故空间分布特征是城市道路交通安全管理的重要基础。基于深圳市2014~2016年的道路交通事故数据,首先应用地理编码方法对原始事故记录进行空间定位,形成事故的空间分布。其次针对考虑/不考虑路网密度的2种情况,应用密度分析方法对道路交通事故多发的区域和事故严重程度较高的区域进行鉴别,比较2种情况下区域分布的差异并分析造成这种差异的可能原因。最后利用异常点分析和热点分析2种空间聚类分析模型对事故严重程度较高的区域进行进一步鉴别,并对密度分析和聚类分析2种方法得到的结果进行了比较。密度分析结果表明：就事故频度而言,深圳市中心城区单位面积上的交通事故频度较高,而郊区单位长度道路上的交通事故分布更为密集;就事故严重程度而言,郊区的交通事故平均严重程度高于市中心区域。造成上述差异的原因可能与郊区道路限速较高等因素有关。聚类分析结果与密度分析结果相近,在郊区形成了高严重程度的事故聚类,而在中心城区形成了低严重程度的事故聚类,说明郊区的交通事故严重程度总体高于市中心区域。从2种方法的比较来看,密度分析简单易行,有助于交通管理部门对城市交通事故空间分布特征直观快速的了解;聚类分析可精确到事故点,为精细化的交通安全管理工作提供支撑。研究结果表明基于密度分析和聚类分析的研究方法对于确定道路交通事故空间分布特征有良好的作用。     

贵州省公路交通事故成因分析及处理对策

很多学者对公路交通事故分析时,一般都划定人为主导因素。实际上,任何一起道路交通事故的发生,并不是由人、车、路三个因素中某一独立环节的失调引起的,而是两个或两个以上因素共同作用的结果。笔者从公路交通事故产生的机理出发,结合贵州省交通事故的特征,对公路交通事故成因进行分析,并提出相关处理对策。     

京珠高速公路粤境北段隧道交通事故特性研究

基于2003—2015年京珠高速粤镜北段7座隧道内发生的350起事故数据,研究了隧道交通事故分布的时空特征以及车型、天气对隧道事故的影响。结果表明:1年中1月、4月、5月、7月—9月为事故频发期,1 d中8:00—10:00为事故高发期;隧道长度与事故数分布关系不显著,而隧道不同区段的事故率与隧道长度相关性明显;事故车型主要为大货车,事故主因多是人为因素。结合数据分析,提出针对性策略,为进一步研究事故发生机理和优化隧道运营方案提供参考。     

如何保障交通事件处置现场的人员安全

正公路客货流量最集中、人员流动最频繁的时期,也是交通拥堵和交通事故的易发、高发期。一旦发生恶劣天气、交通拥堵、事故等交通事件,进行现场处理的交警及相关工作人员该如何保障道路使用者及自身安全呢?     

高速公路爬坡路段交通事故特征分析

作为交通事故易发路段,高速公路爬坡路段的交通安全问题已引起广泛关注.以宁杭高速公路东庐山段为例,通过对该爬坡路段2006年1月～2010年7月的交通事故资料的统计,从事故地点、事故时段、事故形态和事故车型等方面分析了爬坡路段交通事故的主要特征.研究发现:高速公路爬坡路段发生交通事故的风险要远大于下坡及其他路段;事故多发生在直坡段的中后部和竖曲线段,坡道后段的安全性更低;事故形态主要是追尾、撞护栏和撞固定物,而且重特大交通事故中追尾事故比例大;夜间的事故率和严重程度高于白天,尤其是凌晨2:00～6:00为重特大交通事故高发期;爬坡路段大货车和小客车相互干扰严重,是爬坡路段交通事故的主要车型.研究结果可为高速公路爬坡路段交通安全的改善提供依据.     

贵州省“组组通”背景下道路网密度空间分异特征

道路网密度的研究有助于区域交通规划的制定,对区域经济发展具有促进作用。以贵州省88个县(区)为研究单元,以总道路网密度和加权道路网密度为主要指标,综合运用空间分析方法研究贵州省农村"组组通"背景下道路网密度的空间分布特征,并对道路网密度与社会经济因素的相关性进行初步分析。结果表明:(1)贵州省总道路网密度的平均值为0.702km/km~2,加权道路网密度的平均值为0.060km/km~2,省内各县(区)的道路密度差异较大,道路网空间分布不平衡;(2)贵州省各县(区)路网密度在空间上存在正相关性,空间分布具有一定的集聚特征;(3)贵州省道路网密度与人口密度、GDP密度表现为显著正相关关系。     

道路交通安全研究的现状与热点分析

道路交通事故的产生对民众的生命安全和财产损失影响巨大,国内外学者在该方面进行了大量的研究。为了整体把握道路交通事故研究热点及发展趋势,从中国知网(CNKI)核心期刊数据库和Web of Science核心合集数据库选取了2000—2020年与道路交通事故相关的3 943篇文献为数据源,借助CiteSpace和VOSviewer文献计量软件平台从文献分布特征、关键词共现、关键词聚类、关键词突现等方面进行分析,并在此基础上从事故黑点鉴别与影响因素分析、事故安全评价与事故预测、事故伤害(RTI)的流行病学研究和预防、事故处理与安全管理、事故仿真与驾驶行为分析这5个研究方向分析道路交通安全的研究趋势与热点问题。研究表明:①从作者合作方面分析发现道路交通事故研究具有多学科交叉性质;②对关键词共现分析发现国内外期刊关键词共现类别基本一致,说明国内外对道路交通事故方面的研究具有较强的一致性;③数据分析发现当前研究还存在实时交通事故评价手段欠缺、道路交通伤害数据结构不统一、事故仿真模型的通用性与有效性有待于进一步提高等问题;④从研究趋势的演进来看,未来的研究趋势主要集中在道路交通事故侵权责任研究、道路交通事故对道路通行能力的影响等方面。      

夜间行车话安全

道路交通事故统计资料表明,尽管黎明和黄昏(太阳出来前半小时和太阳落山后半小时)时,交通密度比白天下降80～90%,但这一时段发生的交通事故约占事故总数的50%,例如在美国夜间发生的交通事故要占总数的54%,而且大多为恶性交通事故.     

跟车行驶五注意

在当今发生的道路交通事故中，因跟车行驶不当而造成的追尾事故呈上升趋势。为保证部队车辆的跟车行驶安全，避免追尾事故发生，军车驾驶员朋友们除了要严格遵守《道路交通安全法》的相关规定外。还应特别注意以下5个方面。     

基于CIDAS数据与可解释模型的行人交通事故风险识别

行人道路交通事故是一种常见的交通事故,为了构建有效的行人交通安全防治体系,论文使用中国事故深度调查（CIDAS）数据集进行分析研究。采用多次重复的K折交叉验证评估,并确认随机森林模型在该数据集上具有统计学功效后,利用基于排列的特征重要性算法对影响行人交通事故的特征进行了量化分析。随后对重要事故特征的数据进行统计,并使用卡方检验确定随机性的影响。研究表明,事故参与人员数、行人年龄段、事故发生时间与道路最高允许车速是影响行人交通事故后果的最重要特征。整体趋势表明事故参与人员数越多,事故后果越严重;对于13岁及以上的人群,行人年龄越大发生事故的后果也更严重;在凌晨0:00-4:00发生的事故中,事故的严重程度明显高于其他时间段;在限速为80km/h及以上的道路上发生事故的后果更严重。     

跟车行驶五注意

在当今发生的道路交通事故中, 因跟车不当而造成的追尾事故呈上升趋势. 为保证跟车安全,避免追尾事故发生, 驾驶员除严格遵守《道路交通安全法》规定外, 还应注意以下几点:     

关于建立交强险费率与事故和严重违法信息“双挂钩”机制的思考

<正>目前,我国实行机动车交强险费率与道路交通事故以及酒驾违法行为挂钩机制,但与酒驾以外的其他影响安全的严重违法行为却并未挂钩。那么实行交强险费率与交通事故和交通违法"双挂钩"机制是否有其必要性?国外有哪些经验可供借鉴?多年来,通过总结分析道路交通事故及事故损害程度的原因,追踪调查发生事故的机动车、机动车驾驶人违法信息,发现每起交通事故背后都不少于一个违法行为,每起重大交通事故背后     

高速公路交通事故数据分析方法研究

高速公路交通事故数据对管理部门提升道路交通安全具有重要意义。为研究贵州省某两条高速公路历史交通事故数据分布规律与事故发展趋势,首先利用邻近度与关联性分析方法,完善事故数据;然后分析道路特征对交通安全的影响,划分连续下坡路段、隧道路段单元范围;最后对路段单元进一步划分为区块,建立不同区块范围内的事故概率与区块位置的预测模型,其中连续下坡路段后半段符合线形关系,隧道进出口段符合二次函数关系,并根据事故分布特征提出改善方案,进而辅助管理者掌握不同特征路段未来可能发生交通事故的路段范围以及改善的优先级。     

编者按

正据《中国电动自行车质量安全白皮书》数据显示,截至2017年初,中国电动自行车社会保有量达2.5亿辆。2013年至2017年,全国共发生电动自行车肇事致人伤亡的道路交通事故5.62万起,5年来,电动自行车肇事致人伤亡的事故起数、死亡人数均呈现逐年上升趋势。电动自行车作为短途出行交通工具大受欢迎,使用者甚多。另一方面,超标产品的大量存在以及驾驶人违法行为频现致交通事故多发等问题已经影响到各地道路     

沈大高速公路交通事故规律研究及典型事故多发点分析

本文以沈大高速公路交通事故为对象，首先对１９９４年于１９９５年度发生的４５２起交通事故的成因进行了统计分析，并就道路条件在事故发生中的作用进行了分析和讨论。其次对１９９１至１９９３年三年间交通事故与交通量之间的关系、交通事故率及其趋势做了分析和评价，并与日、美高速公路事故率进行了对比分析。最后，本文研究了事故多发点－－后盐收费口交通事故的产生原因并提出了相应对策。     

基于N-K模型长大下坡路段安全风险研究

为探究云南山区长大下坡路段交通事故风险致险因素的耦合关系,借鉴事故致因理论对长大下坡路段交通事故原因进行分析。运用N-K模型定量研究长大下坡路段交通事故中人为、车辆、环境和管理4个风险因素的耦合情况,收集了长大下坡路段80起交通事故,进行实证分析。结果显示：(1)交通事故数与各致险因素的耦合值呈现正相关,4因素耦合>3因素耦合>双因素耦合>单因素耦合;(2)3因素耦合状态下,T_HVE>T_HVM>T_VEM>T_HEM,前3风险值均包含车辆因素;(3)双因素耦合状态下,T_VE>T_HM>T_HV>T_EM>T_VM>T_HE,双因素风险耦合时车辆因素和环境因素共同耦合导致发生事故的风险最大。     

基于ARIMA-FNN的道路交通事故最优加权组合预测模型

1个适应性良好的道路交通事故预测模型对于交通管理、控制和有关规划设计起着重要作用,文中根据交通事故发生的时空性和多因素性,利用ARIMA模型良好的时间序列线性拟合能力和FNN强大的非线性映射能力,通过最优加权方法确定模型权重,建立ARIMA和FNN的组合模型,并对我国道路交通事故进行预测。结果表明：这一模型可以提高事故预测精度,是1种有效的事故预测模型。     

公路隧道环境中交通事故特征分析

为掌握公路隧道环境中交通事故发生的基本特征,对国内典型隧道发生的262起交通事故进行归纳统计.从隧道环境中事故的时间分布、空间分布、事故形态、事故车型和隧道环境类型等多角度进行了分析.统计发现,事故分布在一天中明显地呈现3个高峰时段;隧道进、出口段是事故高发路段,在进口路段洞内事故多于洞外事故,在出口路段洞外事故多于洞内事故且隧道长度与交通事故有一定关系.研究结果为制定隧道交通事故预防对策提供了一定理论依据.