交通违法事故时空分布特征及其影响因素 ——以广州市为例

为了深入研究我国城市交通事故的时空分布特征及其影响因素,通过对 2010年广州市交通事故原始数据的处理与分析,结合 GIS技术及系统聚类法,本文从道路特征,基础设施情况,以及白天和工作日交通事故比例等方面进行实证分析影响城市交通违法事故的风险因素;并在此基础上,结合广州市未来发展规划提出相关政策建议.结果表明：中心城区交通违法事故密集度最高,呈点状密集分布;交通违法事故的道路分布特征为干道多,支路少;上下班高峰时段,交通违法事故分布存在明显区别;从 9个交通违法事故高发区域归纳出 3大类区域,道路复杂、人多车多的商业地区,高速公路沿线和高架桥附近区域,以及设施齐全、出行方便的市中心.     

交通违法事故时空分布特征及其影响因素——以广州市为例

为了深入研究我国城市交通事故的时空分布特征及其影响因素,通过对 2010年广州市交通事故原始数据的处理与分析,结合 GIS技术及系统聚类法,本文从道路特征,基础设施情况,以及白天和工作日交通事故比例等方面进行实证分析影响城市交通违法事故的风险因素;并在此基础上,结合广州市未来发展规划提出相关政策建议.结果表明：中心城区交通违法事故密集度最高,呈点状密集分布;交通违法事故的道路分布特征为干道多,支路少;上下班高峰时段,交通违法事故分布存在明显区别;从 9个交通违法事故高发区域归纳出 3大类区域,道路复杂、人多车多的商业地区,高速公路沿线和高架桥附近区域,以及设施齐全、出行方便的市中心.     

浅析高速公路交通安全影响因素

随着我国高速公路里程迅速增长,高速公路交通事故日益增多,分析高速公路事故频发的诱因对提高道路交通安全具有重要意义.通过运用ICFCM算法,对高速公路交通安全因素进行聚类研究,进行合理的空间划分、影响程度等级归类,为有效减少高速公路交通事故数量、降低事故所造成的人员伤亡和财产损失,提高高速公路安全服务水平和高速公路运营效率提供重要依据.     

交通事故下的交通波特性分析——以广州市机场高速公路为例

针对目前高速公路交通事故时空性质方面研究较为匮乏的现象,提出了一种交通事故时空分析下的交通波划分方法,用于从时空特性对交通事故进行微观分析.利用高速公路交通事故下的车辆时空图建立交通波分析模型,通过拥挤速度和交通事故风险函数获取交通事故的时间特性.分别对各个交通波和交通事故区域进行定义,通过图例展示交通事故的空间分解.通过交通波传播模型和速度及加速度的限制条件建立交通事故下的交通波空间模型,对处于交通波上的时空节点进行筛选以获取交通波方程.以广州市机场高速公路为例对部分事故段绘制车辆时空图,利用交通事故的时空特征对数据进行筛选确定了集结波,启动波,停止波和消散波的方程,集结波和消散波的波速及事故发生点坐标等信息.确定了拥堵区域和消散区域的位置,利用凸包算法计算其面积,同时将该方法利用在该路段其他次的交通事故区域中以得到该方法的普适性.该特性分析方法同样可以用于其他交通事件的微观分析以及特性建模中,具有很强的理论和现实意义.     

交通事故下的交通波特性分析——以广州市机场高速公路为例

针对目前高速公路交通事故时空性质方面研究较为匮乏的现象,提出了一种交通事故时空分析下的交通波划分方法,用于从时空特性对交通事故进行微观分析.利用高速公路交通事故下的车辆时空图建立交通波分析模型,通过拥挤速度和交通事故风险函数获取交通事故的时间特性.分别对各个交通波和交通事故区域进行定义,通过图例展示交通事故的空间分解.通过交通波传播模型和速度及加速度的限制条件建立交通事故下的交通波空间模型,对处于交通波上的时空节点进行筛选以获取交通波方程.以广州市机场高速公路为例对部分事故段绘制车辆时空图,利用交通事故的时空特征对数据进行筛选确定了集结波,启动波,停止波和消散波的方程,集结波和消散波的波速及事故发生点坐标等信息.确定了拥堵区域和消散区域的位置,利用凸包算法计算其面积,同时将该方法利用在该路段其他次的交通事故区域中以得到该方法的普适性.该特性分析方法同样可以用于其他交通事件的微观分析以及特性建模中,具有很强的理论和现实意义.     

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交通事故是导致高速公路延误的一个主要因素,同时也降低了道路通行能力、车辆以及人员的安全性,甚至有可能导致二次事故发生.对此,相关部门已开始制定一些事故管理方案以降低或者消除事故影响并最大限度地增加道路通行能力和车辆行驶安全性.应密歇根交通部要求对底特律市高速公路网事故清理时间影响因素进行分析,基于交通流数据、道路几何特征及大量的事故数据,建立了参数化危险持续时间模型.所建立的四个模型分别基于不同的概率分布.结果表明,四个模型的性能大体相似,但是相对于其他分布,log logistic分布更适合于事故清理时间分析.对事故清理时间影响显著的因素有：事故发生的时间、路段交通特性和几何特性,以及事故特征.     

济南都市圈高速公路交通流空间演化及影响因素

为分析高速公路对都市圈发展的影响机理,基于济南都市圈2013、2019年的高速公路收费数据,采用空模型法,通过距离衰减函数分析高速公路交通流的空间分布规律及影响因素。结果表明：2019年济南都市圈出行距离相较于2013年的0～110 km增至0～130 km; 2013、2019年济南都市圈高速公路交通流出行时间均集中在0～61 min; 2019年济南都市圈距离衰减系数减小,呈由济南市中心城区向其他市中心城区、县(区)的梯度递减特征,由块状分布演变为以济南市为分界线的西高东低片状空间分布;2019年济南都市圈高速公路日均车流量比2013年明显增加,呈济南市为核心、相对集聚的多中心“云朵状”空间分布;济南都市圈高速公路交通流距离衰减系数与经济密度、人口密度、国内生产总值(gross domestic product, GDP)和人口数量4个因素呈显著的负线性相关,且影响程度依次降低。未来应继续加强济南市与鲁西地区的经济联系,实现济南都市圈内各区县经济协同发展。     

盐靖、江海高速公路交通事故特征研究

文章从交通事故与交通量、天气的关系,在时间和路段上的分布情况以及事故涉及的车辆和伤亡情况等6个方面,对高速公路交通事故进行了分析,发现了高速公路交通事故的一些特征,并针对营运管理提出了相关建议。     

基于贝叶斯网络的高速公路交通事故严重程度预测及致因分析

为了深入研究高速公路交通安全,剖析高速公路交通事故的发生机理以及各类因素对高速公路交通事故严重程度的影响,收集曲靖市境内沪昆高速段2017—2019年的1 939起交通事故进行研究。以事故严重程度为因变量,筛选出人、车、路、环境4个大类下的与事故严重程度相关的19个影响因素为自变量,采用数据融合法基于树增广型贝叶斯网络构建事故严重程度预测模型,量化各因素间的影响关系,经特征筛选找出关键致因,并结合案例进行推理分析。结果表明：影响高速公路交通事故严重程度的关键致因依次为天气情况、视距情况、路面情况等。模型对高速公路事故严重程度预测准确率可达84.27%,高于传统贝叶斯方法,模型有效性验证良好。针对事故主要致因提出改进建议,可为交管部门提供准确事故信息辅助决策,加快事故响应速度,提高事故应急指挥能力。     

高速公路交通安全的影响因素及交通事故预防分析

在高速公路的快速发展过程中,高速公路交通事故不断出现。通过分析高速公路交通事故的诱因,探讨影响高速公路交通安全的因素,并提出相关的预防措施降低交通事故发生率,对于推进交通安全事业具有一定的意义。