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      城市道路交通事故統(tǒng)計分析*

      2021-08-07 02:03:54黎健侃李澤煒華汶雯倪志武
      科技創(chuàng)新與應用 2021年21期
      關鍵詞:黑點交叉口城市道路

      黎健侃,李澤煒,華汶雯,倪志武

      (寧波工程學院 建筑與交通工程學院,浙江 寧波 315211)

      根據(jù)世界衛(wèi)生組織(World Health Organization,WHO)報告數(shù)據(jù)[1],每年有大約135萬人死于道路交通事故,平均每24秒就有1人在道路上失去生命;道路交通傷害是5至29歲兒童和年輕人的主要死因,全球道路交通安全形勢嚴峻[2-3]。

      交通事故成為人們生活中的一大隱患,精確地對交通事故進行統(tǒng)計分析,對于預防交通事故的發(fā)生,減少交通事故傷亡和降低經(jīng)濟損失具有重大意義。

      傳統(tǒng)的道路交通事故數(shù)據(jù)采集有兩種方法[4-6],一種是根據(jù)公安部編制的《道路交通事故信息采集項目表》(2006)和《道路交通管理信息采集規(guī)范第3部分:道路交通事故處理信息采集》(2011);另一種是根據(jù)衛(wèi)生部編制的《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計出全國交通事故死亡人數(shù)[2],其數(shù)據(jù)來源主要包括事故發(fā)生時的現(xiàn)場記錄和事故發(fā)生后的事故現(xiàn)場勘察兩大環(huán)節(jié)[7]。事故數(shù)據(jù)的采集主要依靠交警前往事故現(xiàn)場進行勘察,并根據(jù)《道路交通事故信息采集項目表》對事故數(shù)據(jù)進行錄入、人工填寫事故法律文書、對事故現(xiàn)場進行徒手繪圖的方法。但這些采集方法由于事故采集標準、事故認定標準、數(shù)據(jù)來源以及人為存在主觀判斷等差異性,相關數(shù)據(jù)存在自相矛盾之處,限制了道路交通事故數(shù)據(jù)的收集準確性,影響事故數(shù)據(jù)的分析和深度挖掘[8-10]。

      目前,手機定位技術作為人工紙質采集的替代方法得到了快速發(fā)展,可快速完成現(xiàn)場交通事故的采集工作,提高了事故采集和處理的效率并得到了廣泛應用。鑒于此,提出將手機定位技術引入事故多發(fā)區(qū)域的數(shù)據(jù)采集工作中,通過手機微信小程序采集城市道路交通事故數(shù)據(jù),對事故類型和事故影響因素進行分析。

      1 城市道路交通事故數(shù)據(jù)采集

      城市道路交通事故大數(shù)據(jù)采集地點為浙江省寧波市鄞州區(qū)。鄞州交警大隊采集時間為2020年7月1日至11月30日。采集主體由寧波市公安局鄞州分局交通警察大隊的執(zhí)法民警現(xiàn)場進行交通事故的數(shù)據(jù)采集,交通事故數(shù)據(jù)采集的內容包括事故發(fā)生時間、事故發(fā)生的地點、事故點的經(jīng)緯度坐標、事故類型、事故原因、天氣狀況等內容。該事故數(shù)據(jù)為有效排除事故黑點,提升城市道路交通安全發(fā)揮了巨大作用。

      城市道路交通事故現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)主要包括事故發(fā)生時間、事故位置信息、事故類型信息、事故嚴重程度、天氣因素、添加現(xiàn)場照片,采集內容如表1所示。

      表1 交通事故數(shù)據(jù)采集平臺數(shù)據(jù)采集項目表

      2 城市道路交通事故數(shù)據(jù)分析

      2.1 事故時空特征分析

      2.1.1 事故時間特征分析

      以鄞州區(qū)為例,2020年7月1日至11月30日,從事故發(fā)生時間段分析:8:00-9:00、17:00-18:00、18:00-19:00三個時間段事故發(fā)生最集中,分別有3010起、2924起、2719起,占比9.8%、9.6%和8.9%。結果發(fā)現(xiàn),早晚高峰通勤時段是交通事故高發(fā)的時段,主要原因是鄞州區(qū)早晚高峰時交通出行更集中且時間較短。

      2.1.2 事故空間特征分析

      從事故發(fā)生位置情況來看,路段事故比例較高,占比80%;交叉口較少,占比20%。盡管發(fā)生在城市道路交叉口的事故密度遠高于路段,但從事故總量上分析,發(fā)生在地面路段的事故因為覆蓋范圍更廣,事故比例更高。路段發(fā)生交通事故的原因與路況差、混合交通、路面障礙多和道路建筑本身就不符合標準、交通秩序混亂、道路通過能力低、碰撞機會多、車輛的速度差大、道口標準不符合要求有關。

      2.2 事故發(fā)生情況分析

      2.2.1 事故發(fā)生類型分析

      從事故發(fā)生類型來看,在道路交通事故中,機動車與機動車之間的事故占比最高為60%;其次為機動車與非機動車之間的事故,占比19%;單車事故占比10%。這與我國機動車保有量大,且汽車逐漸成為人們日常出行的交通工具、道路交通狀況嚴峻、駕駛員自身操作不規(guī)范等原因有關,易發(fā)生機動車與機動車的交通事故。

      2.2.2 事故發(fā)生原因分析

      從事故發(fā)生原因來看,追尾碰撞、變更車道碰撞、左轉未讓直行、右轉未讓直行、倒車碰撞等是引發(fā)機動車事故的主要原因;逆行、闖紅燈、搶道或超車碰撞,是引發(fā)行人和非機動車事故的主要原因。

      2.3 事故黑點識別

      針對交通事故數(shù)據(jù)處理與分析結果的調查顯示,在寧波市鄞州區(qū)共找出27個事故隱患位置,如圖1所示。目前正對這些事故黑點進行實際踏勘,對比標準交叉口和路段,得出整改方案,從而實現(xiàn)減少事故發(fā)生的目標。

      圖1 事故隱患路段及位置

      3 事故位置的整治方案

      以中興南路和宋詔橋路交叉口為例,提出道路交通事故黑點整治方案,如圖2所示。中興南路和宋詔橋路交叉口附近有加油站,車流量多,經(jīng)實地勘察,得出早高峰時,北口流量<南口流量,東口流量>西口流量;晚高峰時,北口流量<南口流量,西口流量>東口流量;平峰時,北口流量<南口流量,東口流量≈西口流量。

      圖2 交通事故黑點治理方案(中興南路與宋詔橋路)

      從事故類型構成分析:主要事故類型為機動車-機動車事故,其次是機動車-非機動車事故、非機動車-非機動車事故。南北方向高架左轉與地面直行右轉的“機-機”沖突為主要沖突點。東西方向主要沖突為機動車右轉與非機動車直行的沖突。為了解決可變車道為左轉車道時,直行車道會排隊、北口單放相位無法使用的問題,提出以下交叉口的改善方案,即:(1)加裝違法變更車道拍攝裝置和提示牌;(2)加油站原入口增加護欄裝置,內部實行單向通行;(3)中興南路右轉進入橫石橋市場位置,綠化降低,廣告牌移除,拓寬視距;(4)中興南路與宋詔橋路沿線新增出入口標志標線以及隔離欄。

      4 結論

      聚焦城市道路交通事故分析統(tǒng)計,以“交通事故數(shù)據(jù)采集平臺”為基礎,對寧波市鄞州區(qū)2020年7月1日至11月30日的城市道路交通事故進行統(tǒng)計分析,得出了以下結果:

      (1)對采集到的交通事故數(shù)據(jù),從時空特性和熱點區(qū)域進行了詳細分析。結果表明:機動車與機動車的交通事故比例最高。時間特征方面,周五發(fā)生交通事故的比例最高,周一次之,且主要集中在早晚通勤時段??臻g特征方面,城市道路交通事故多發(fā)于路段處,交叉口次之,學校、醫(yī)院、小區(qū)和高架發(fā)生交通事故的比例較低。

      (2)甄別道路交通事故黑點,包括27個事故隱患位置,并對事故黑點提出整治方案。

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