緩沖區(qū)分析方法在事故多發(fā)點(diǎn)鑒別的應(yīng)用研究

王　海， 李瑞敏

(1.清華大學(xué) 交通研究所， 北京　100084；　2.軍事交通學(xué)院 聯(lián)合投送系，天津　300161)

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緩沖區(qū)分析方法在事故多發(fā)點(diǎn)鑒別的應(yīng)用研究

王海1,2， 李瑞敏1

(1.清華大學(xué) 交通研究所， 北京100084；2.軍事交通學(xué)院 聯(lián)合投送系，天津300161)

[摘要]道路事故多發(fā)點(diǎn)鑒別是道路交通安全管理工作的重要內(nèi)容,提出了基于改進(jìn)的緩沖區(qū)分析技術(shù)的事故多發(fā)點(diǎn)鑒別方法。在對三類“異常數(shù)據(jù)”進(jìn)行清洗的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)的點(diǎn)緩沖區(qū)分析方法，即采取“變長半徑的點(diǎn)緩沖區(qū)分析”和“疊置分析”相結(jié)合的方法進(jìn)行事故多發(fā)點(diǎn)鑒別。將該方法在某城市部分交通事故數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了應(yīng)用，得到了有關(guān)交通事故的3個(gè)多發(fā)區(qū)域和2個(gè)多發(fā)路段。結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)的緩沖區(qū)分析技術(shù)可以用于有效的道路事故多發(fā)點(diǎn)鑒別。

[關(guān)鍵詞]交通安全管理； 事故多發(fā)點(diǎn)鑒別； 數(shù)據(jù)清洗； 緩沖區(qū)分析； 疊置分析

0前言

事故多發(fā)點(diǎn)，又稱事故黑點(diǎn)，英文俗稱為“Black-spots”。數(shù)十年來國內(nèi)外學(xué)者們對于事故多發(fā)點(diǎn)的研究和探討就從未停止過，對事故多發(fā)點(diǎn)的基本理論及內(nèi)涵經(jīng)過多年的探討得出了較為一致的認(rèn)識結(jié)果：“事故多發(fā)點(diǎn)就是指在一個(gè)比較長的時(shí)間范圍里或者規(guī)定的統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，某些道路位置(地點(diǎn)、路段、區(qū)域)上發(fā)生的交通事故數(shù)量或者事故具有的特征明顯比其他道路異常的突出[1]”。因此，事故多發(fā)點(diǎn)是道路交通安全管理中需要密切關(guān)注的區(qū)域，通過對道路交通事故多發(fā)點(diǎn)的研究鑒別，能夠?yàn)檫M(jìn)一步的預(yù)測、預(yù)防交通事故提供數(shù)據(jù)信息的支持，從而提高道路交通安全水平。

最為早期、普遍而簡單地鑒別出道路交通事故多發(fā)點(diǎn)的方法有：絕對數(shù)、相對數(shù)、當(dāng)量事故次數(shù)、質(zhì)量控制法、臨界率法、矩陣法等。隨著對道路交通安全問題研究的不斷深入及空間分析技術(shù)的發(fā)展，事故多發(fā)點(diǎn)段的判斷方法也不斷得以改進(jìn)。在國外，Saffet Erdogan等人[2]以及Ismail Bulent Gundogdu[3]分別使用了泊松統(tǒng)計(jì)方法和貝努利統(tǒng)計(jì)(核密度分析)的方法，在GIS地圖上鑒別出相同的事故熱點(diǎn)；HSIS(Highway Safety Information System)[4-6]的總結(jié)分析報(bào)告中提出建立一個(gè)基于GIS的事故識別和分析系統(tǒng)，使用點(diǎn)/交叉口分析、聚類分析、條帶分析、滑動比例評價(jià)、走廊分析、行人、自行車分析對道路上某個(gè)地點(diǎn)、路段甚至區(qū)域的事故發(fā)生情況進(jìn)行鑒別分析；ThobiasSando[5]等學(xué)者提出一種基于GIS的成本效益比率方法的事故分析方法分析到事故的多發(fā)地點(diǎn)；DeeleshMandloi[7]提出使用模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類的方法進(jìn)行事故黑點(diǎn)的識別；CARE研究和開發(fā)實(shí)驗(yàn)室[8]進(jìn)行了一個(gè)MAP項(xiàng)目，主要是將事故數(shù)據(jù)和交通罰單數(shù)據(jù)通過GIS地圖集成起來，識別包括商用車在內(nèi)的碰撞事故高發(fā)點(diǎn)。在國內(nèi)，王詩文[9]以及張力[10]等人應(yīng)用主成分分析模型對事故多發(fā)點(diǎn)(段)進(jìn)行識別；林汀等人[11]提出了基于灰色理論的聚類方法對山區(qū)高速公路的安全性進(jìn)行指標(biāo)評價(jià)；于建游[12]提出使用事故異常間距這個(gè)具體數(shù)值來鑒定事故的多發(fā)點(diǎn)的方法；邱磊[13]提出了選用累計(jì)頻率曲線法進(jìn)行路段事故多發(fā)點(diǎn)的鑒別方法；薛大維[14]提出采用經(jīng)驗(yàn)-鑒別指數(shù)法對道路上的事故多發(fā)點(diǎn)段進(jìn)行識別。

事故多發(fā)點(diǎn)的鑒別主要涉及事故屬性和空間這兩類數(shù)據(jù)，而GIS(地理信息系統(tǒng))平臺能夠很好地融合這兩種類型的數(shù)據(jù)，可以以一種高效率、圖形化的方式對事故數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的管理和研究分析工作?？臻g分析作為GIS的核心和靈魂，是GIS的主要特征之一。能夠基于地理對象的位置和形態(tài)進(jìn)行空間數(shù)據(jù)的分析，其目的在于提取和傳輸空間信息。

本文結(jié)合道路交通事故多發(fā)點(diǎn)鑒別分析需求，提出了一種空間分析技術(shù)的改進(jìn)方法，即將“變長半徑的點(diǎn)緩沖區(qū)分析”和“疊置分析”相結(jié)合應(yīng)用到道路交通事故的多發(fā)點(diǎn)鑒別分析中，并以實(shí)際事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了案例分析。

1緩沖區(qū)分析和疊置分析

1.1緩沖區(qū)分析方法

通常情況下，緩沖區(qū)分析是指對空間中存在的點(diǎn)、線、面三種類型對象展開分析，分別以3種類型為基本核心，簡單方便地建立不同半徑寬度的緩沖區(qū)多邊圖形區(qū)域，從而鑒別分析出空間對象可能與周邊事物、環(huán)境等方面的關(guān)聯(lián)規(guī)則以及影響的范圍和程度[15]。

緩沖區(qū)分析的基本思想是指給定一個(gè)空間物體(的集合)，確定它(們)的某鄰域，而鄰域的大小則由領(lǐng)域半徑R決定。因此物體Oi的緩沖區(qū)的定義如下：

即對象Oi的半徑為R的緩沖區(qū)就是以對象Oi為核心，建立的半徑為d長度的多邊形區(qū)域范圍內(nèi)所有的點(diǎn)集合，d一般取值為最小歐氏距離。如果空間目標(biāo)O涉及到多個(gè)對象的集合情況：

則其半徑為R的緩沖區(qū)就是合并為多個(gè)對象緩沖區(qū)的集合緩沖區(qū)，即：

對于不同類型的目標(biāo)實(shí)體，所產(chǎn)生的緩沖區(qū)也是不同的。

在點(diǎn)緩沖區(qū)分析應(yīng)用中，如果緩沖區(qū)的半徑R選取固定的數(shù)據(jù)值，可能會出現(xiàn)以下兩種結(jié)果：一方面，如果半徑R取值比較小，那么對于每一個(gè)事故的緩沖區(qū)分析的結(jié)果如圖1(a)所示，進(jìn)一步通過疊置分析，發(fā)現(xiàn)每一個(gè)事故的緩沖區(qū)都沒有重疊的部分出現(xiàn)，因此，無法鑒別出交通事故的多發(fā)點(diǎn)、路段或者區(qū)域；另一方面，如果半徑R取值比較大，那么對于每一個(gè)事故的緩沖區(qū)分析的結(jié)果如圖1(b)所示，進(jìn)一步通過疊置分析，發(fā)現(xiàn)每一個(gè)事故的緩沖區(qū)都出現(xiàn)了重疊的現(xiàn)象，因此，這樣鑒別出來的事故多發(fā)點(diǎn)、路段或者區(qū)域的范圍會比較大，不符合實(shí)際的事故情況。所以，只有改進(jìn)緩沖區(qū)半徑的取值方法，使得每一個(gè)事故點(diǎn)可以做出不同半徑Ri的緩沖區(qū)分析，結(jié)合疊置分析可以得到與實(shí)際事故情況基本相符合事故多發(fā)點(diǎn)的鑒別結(jié)果。

(a)

(b)

圖1 固定半徑R值的緩沖區(qū)分析結(jié)果Figure1 FixedradiusRvalueofbufferanalysisresults

具體方法就是將GIS圖中的每一個(gè)隨機(jī)事故點(diǎn)作為一類點(diǎn)狀地物，而點(diǎn)緩沖區(qū)的鄰域半徑R的選取，則是根據(jù)事故的嚴(yán)重程度來進(jìn)行確定，本文中將每一起事故的嚴(yán)重程度作為緩沖區(qū)半徑Ri，通過研究分析可以看出，受所獲取數(shù)據(jù)的限制，可以用于事故多發(fā)點(diǎn)的鑒別、反映事故嚴(yán)重程度的數(shù)據(jù)項(xiàng)包括有：死亡人數(shù)、受傷人數(shù)(重傷)、受傷人數(shù)(輕傷)、直接財(cái)產(chǎn)損失、損壞車輛數(shù)(機(jī)動車)、損壞車輛數(shù)(非機(jī)動車)。

通過比較、數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析等方法，并結(jié)合本文將要使用道路交通事故調(diào)查表實(shí)際數(shù)據(jù)情況，在此采用以“損失工作日”(指被傷害失能的工作時(shí)間)為參照物，涵蓋事故中的實(shí)際輕傷人數(shù)、重傷人數(shù)、死亡人數(shù)和直接經(jīng)濟(jì)損失4大類指標(biāo)的“道路交通事故當(dāng)量死亡人數(shù)計(jì)算模型”[16]。

DD=D+KiZ+KjQ+KcC

式中：DD為當(dāng)量死亡人數(shù)；D、Z、Q、C分別為死亡人數(shù)、重傷人數(shù)、輕傷人數(shù)及直接經(jīng)濟(jì)損失；Ki、Kj、Kc分別為重傷、輕傷和直接經(jīng)濟(jì)損失的換算系統(tǒng)。其中，表示直接經(jīng)濟(jì)損失的C是事故數(shù)據(jù)表中的直接財(cái)損、損壞車輛數(shù)(機(jī)動車)和損壞車輛數(shù)(非機(jī)動車)3個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)合并而成的。

由此，計(jì)算模型可以進(jìn)一步改進(jìn)為：

式中：ZC為直接財(cái)損，JC為損壞車輛(機(jī)動車)財(cái)損，F(xiàn)C為損壞車輛(非機(jī)動車)財(cái)損。其中，機(jī)動車財(cái)損平均按照一輛機(jī)動車10萬元，非機(jī)動車按照一輛非機(jī)動車0.1萬元折算。

通過引入“損失工作日”這一指標(biāo)，可將死亡人數(shù)、重傷人數(shù)、輕傷人數(shù)、以及直接經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的換算，Ki、Kj、Kc的換算系統(tǒng)分別取為0.06、0.01和0.024。

根據(jù)前面介紹的計(jì)算規(guī)則和模型，可將原事故調(diào)查表中的每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行換算，然后對每一項(xiàng)換算值求和，得出每一起交通事故的事故當(dāng)量死亡人數(shù)。從而，可以將每一個(gè)事故點(diǎn)為圓心，以每一起事故的事故當(dāng)量死亡人數(shù)作為半徑Ri,在GIS地圖上形成每一個(gè)事故點(diǎn)的緩沖區(qū)。

1.2疊置分析方法

疊置分析的基本思想就是一個(gè)將多個(gè)數(shù)據(jù)層進(jìn)行疊加的過程，其中每一個(gè)數(shù)據(jù)層中都包含有用戶可能感興趣的一些空間要素的對象，最終會整合成一個(gè)綜合性要素的數(shù)據(jù)圖層。該綜合圖層包括了用于合并的原多個(gè)圖層的所有數(shù)據(jù)信息，同時(shí)，該層的屬性數(shù)據(jù)是通過用于疊置的各個(gè)數(shù)據(jù)層的原始屬性數(shù)據(jù)通過簡單的邏輯合并的方法或者是復(fù)雜的函數(shù)運(yùn)算方式組合而成的結(jié)果。簡單的來說，疊置分析就是將層(對象)與層(對象)的疊加合并，再結(jié)合各種邏輯運(yùn)算的方式分析出各個(gè)層(對向)之間存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則和內(nèi)容。

如果GIS數(shù)據(jù)基本結(jié)構(gòu)是矢量數(shù)據(jù)的話，則可將GIS疊置分析稱為矢量數(shù)據(jù)疊置分析。具體可以分別進(jìn)行的疊置對象包括：“點(diǎn)與點(diǎn)之間”、“點(diǎn)與線之間”、“點(diǎn)與多邊形之間”、“線與線之間”、“線與多邊形之間”、“多邊形與多邊形之間”這6種方式，進(jìn)而可以劃分為6種相對應(yīng)的疊置分析的類別。

應(yīng)用中，將所有事故點(diǎn)形成的每一個(gè)事故緩沖區(qū)圖層進(jìn)行多邊形圖層與多邊形圖層的疊置過程，形成一個(gè)嶄新的綜合性事故圖層，進(jìn)而分析出事故多發(fā)的各種情況，最后，再將反映事故多發(fā)的新圖層與道路交通地理圖層進(jìn)行多邊形與線的疊置分析，鑒別出事故多發(fā)的路段或者區(qū)域。

2交通事故數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1事故數(shù)據(jù)來源與篩選

本文是選用2006年國內(nèi)某市市區(qū)內(nèi)采集的道路交通事故數(shù)據(jù)作為應(yīng)用數(shù)據(jù)對本文提出的方法進(jìn)行分析。本案例事故數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)中采集了事故發(fā)生的時(shí)間、路名/地點(diǎn)、死亡人數(shù)、重傷人數(shù)、輕傷人數(shù)等共161個(gè)相關(guān)信息字段，本研究共選取了1789條實(shí)際發(fā)生的道路交通事故數(shù)據(jù)。結(jié)合交通事故多發(fā)點(diǎn)鑒別方法以及模型的選用，從數(shù)據(jù)源中篩選出描述交通事故的幾個(gè)基本屬性信息，包括有：事故發(fā)生的時(shí)間、地理位置、死亡人數(shù)、輕重傷人數(shù)、直接經(jīng)濟(jì)損失、損壞車輛數(shù)(機(jī)動車)、損壞車輛數(shù)(非機(jī)動車)等數(shù)據(jù)信息。

2.2事故數(shù)據(jù)整理

由于交通管理部門采集的事故數(shù)據(jù)信息都是面向交通事故這個(gè)主題的數(shù)據(jù)的集合，這些數(shù)據(jù)是在不同的時(shí)期(時(shí)間段)、不同的地點(diǎn)位置、不同的天氣狀況下使用不同的采集設(shè)備進(jìn)行采集的，甚至是不同的采集系統(tǒng)共同作用下采集到的事故歷史源數(shù)據(jù)，這樣就避免不了有的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、有的數(shù)據(jù)相互之間有沖突、有的數(shù)據(jù)是重復(fù)數(shù)據(jù)、有的數(shù)據(jù)是突變值數(shù)據(jù)，稱為“臟數(shù)據(jù)”[4]。所以，需要對獲取的原始事故數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

因此，在所采用的事故數(shù)據(jù)中，分別對空值事故數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)量為237條，占總事故數(shù)據(jù)13.4%)、不一致事故數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)量為168條，占總事故數(shù)據(jù)9.3%)、噪聲事故數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)量為182條，占總事故數(shù)據(jù)10.2%)進(jìn)行了清洗，最終可以用于研究的事故數(shù)據(jù)為1376條。

3實(shí)例應(yīng)用

基于上述處理后的數(shù)據(jù)，本文選擇ArcGIS地圖軟件作為實(shí)現(xiàn)本文提出方法的平臺。將獲得事故數(shù)據(jù)導(dǎo)入GIS數(shù)據(jù)庫后使用本文提出的緩沖區(qū)分析及疊置分析的方法來研究道路交通事故多發(fā)點(diǎn)。

根據(jù)前面數(shù)據(jù)表中折算出的事故當(dāng)量死亡人數(shù)的數(shù)值，分別在空間分析工具中設(shè)置各個(gè)事故點(diǎn)相對應(yīng)的緩沖區(qū)參數(shù)，進(jìn)而采取緩沖區(qū)的分析，可以在GIS地圖上得到有關(guān)每一個(gè)交通事故的緩沖區(qū)，因?yàn)槊總€(gè)事故的緩沖區(qū)半徑Ri都是根據(jù)事故本身所具有的“死亡人數(shù)”、“重傷人數(shù)”、“輕傷人數(shù)”以及“直接經(jīng)濟(jì)損失”這幾項(xiàng)數(shù)據(jù)值，通過使用道路交通事故當(dāng)量死亡人數(shù)計(jì)算模型，綜合折算為統(tǒng)一的“當(dāng)量死亡人數(shù)”的數(shù)據(jù)值，因此，得到的緩沖區(qū)結(jié)果，是一個(gè)個(gè)不同半徑的事故緩沖區(qū)分析圖層，進(jìn)而按照之前介紹的疊置分析方法，將每一個(gè)事故的緩沖區(qū)圖層進(jìn)行疊置分析，形成一個(gè)新的圖層，緩沖區(qū)域出現(xiàn)重疊的現(xiàn)象越發(fā)嚴(yán)重，那么這個(gè)區(qū)域就可視為事故高發(fā)。

因此，通過綜合運(yùn)用緩沖區(qū)分析和疊置分析的方法，可以鑒別出交通事故多發(fā)的地點(diǎn)區(qū)域，如圖2(a、b、c)所示,以及交通事故多發(fā)的路段，如圖3(a、b)所示。圖2(a)中標(biāo)識的A區(qū)域和圖2(b)中標(biāo)識的B區(qū)域分別為兩個(gè)較大面積的事故多發(fā)區(qū)域，圖2(c)中標(biāo)識的C區(qū)域?yàn)橐粋€(gè)較小面積的事故多發(fā)區(qū)域；圖3(a)中標(biāo)識的事故多發(fā)路段為“320國道引線東湖街道恒生印染廠門口路段”，圖3(b)中標(biāo)識的事故多發(fā)路段為“余杭區(qū)喬司鎮(zhèn)永西村小學(xué)旁路段”。

(a) 事故多發(fā)點(diǎn)A區(qū)域

(b) 事故多發(fā)點(diǎn)B區(qū)域

(c) 事故多發(fā)點(diǎn)C區(qū)域

圖2 交通事故多發(fā)的區(qū)域Figure2Theareaofmoretrafficaccidentshappened

(a) 320國道引線東湖街道恒生印染廠門口路段

(b) 余杭區(qū)喬司鎮(zhèn)永西村小學(xué)旁

圖3 交通事故多發(fā)的路段Figure3 Theroadofmoretrafficaccidentshappened

從識別的事故多發(fā)區(qū)域來看，定性觀察可以看到3個(gè)區(qū)域內(nèi)的道路交通事故發(fā)生點(diǎn)較為密集，而從識別的事故多發(fā)路段來看，也可以看到識別出來的兩個(gè)路段內(nèi)的道路交通事故發(fā)生較為密集，由此可見，本文所提出的變半徑的緩沖區(qū)分析方法與疊置分析整合的方法能夠在道路交通事故多發(fā)點(diǎn)的鑒別方面有一定的應(yīng)用。

4結(jié)論

針對道路交通事故多發(fā)點(diǎn)的鑒別問題，本文提出了改進(jìn)的點(diǎn)緩沖區(qū)分析與疊置分析的綜合性分析方法，以充分地反映事故的各方面特性對事故多發(fā)點(diǎn)鑒別方面的影響。通過應(yīng)用國內(nèi)某城市市區(qū)的道路交通事故數(shù)據(jù)顯示本文提出的方法能夠有效的得到反映事故多方面特性的事故多發(fā)點(diǎn)的鑒別。

本文只是將空間分析技術(shù)在道路交通事故多發(fā)點(diǎn)鑒別方面進(jìn)行了應(yīng)用探索，實(shí)際上，作為一種有效的分析技術(shù)，GIS中的空間分析技術(shù)在道路交通事故的綜合分析中有廣泛的應(yīng)用前景，未來需要在道路交通事故致因分析等方面進(jìn)一步探討空間分析技術(shù)的應(yīng)用。

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Buffer Analysis Method In The Identification of The Accident Black Point Application Research

WANG Hai1,2， LI Ruimin1

(1.Institute of Transportation Engineering，Tsinghua University，Beijing 100084，China; 2.Joint Projection Department，Military Transportation University，Tianjin 300161, China)

[Abstract]Road accident black point identification is an important content of road traffic safety management, this paper proposed an accident black point identification method based on improved buffer analysis technology. After the abnormal data cleaning, an improved point buffer analysis method was presented, that is the " Radius of variable length point buffer analysis" and "superimposed analysis" was combined to analysis the accident black point This method was applied on the basis of traffic accident data in A certain city, and recognized 3 accident black point areas and 2 accident black point sections. Results show that the proposed improved buffer analysis technology can be used for effective road accident black point identification.

[Key words]Traffic safety management; Accident black point identification; Data cleaning; Buffer analysis; Superimposed analysis

[中圖分類號]U 491.31

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]1674-0610(2016)01-0103-05

[作者簡介]王海(1978-)，男，天津人，碩士研究生，主要從事道路交通安全研究。

[收稿日期]2014-12-16