基于“数据可视化”对吉林省××市APP简易事故点位及与死亡事故点位关联的深度分析

袁 力，卢艳华

（1.吉林省公安厅交通警察总队交通处；2.吉林省延边州公安交通警察支队交通处）

一、点位分析

2017年5月1日至2018年1月17日，××市公安局交警大队应用APP处理简易事故6 046起，占本地区APP处理总量11 584起的52.19%，占××市全部简易事故10 843起的55.76%。

（一）整体分布

从APP点位图看，××市简易事故发生区域以城区为中心，见图1。

（二）从整体分布至简易事故多发“面”

城区中，事故多发区域以“一个商圈、两条街路”为主，即以“××市百货大楼”为中心的一个商圈，“长白山西路”“局子街（和光明街）——××大桥——河南街”两条街路沿线为简易事故多发“面”。其中，商圈742起，“长白山西路”2 448起，“局子街（和光明街）——××大桥——河南街”2 808起，分别占总起数6 046起的12.27%、40.49%、46.44%。除去重叠点，“一个商圈、两条街路”共发生4 563起，占总起数6 046的75.47%，见图2。

图1 ××市城区点位图

图2 ××两条街路点位图：长白山西路沿线、局子街（和光明街）——××大桥——河南街

（三）从简易事故多发“面”至多发“段”

在“一个商圈、两条街路”事故多发“面”中，事故发生最高点段是“长白山西路”与“河南街”交汇处的“××市政府”（艺术剧场）点段693起，局子街（和光明街）路段上的“××市百货大楼”点段742起、“××客运北站”点段662起。此三点段总量为2 097起，占总起数6 046起的34.68%。且三个点均在局子街（和光明街）——××大桥——河南街一条线上，见图3。

图3 城区内简易事故最高点段

（四）从简易事故多发“段”至多发“点”

从最高点“百货大楼”中心区分析，事故分布点较均匀，突出点位有3处，均在××百货大楼西、东两侧光明街、局子街上：百利城124起、韩城宾馆105起、光明街与友谊路交汇处108起，见图4、图5。

二、统计分析

通过“吉林事故处理外网平台”导出了××市2017年5月1日至12月31日的全部数据共6 663起，其中事故类型、时间、地点三项样本全部采集完整的有效数据3 677起，地点样本采集缺失的2 986起。

图4 ××百货大楼中心区点位图

图5 ××百货大楼西、东两侧光明街、局子街点位图

（一）对6 663起全部数据的分析

1.成因分析。未按规定让行3 568起（占比53.55%），追尾1 339起（占比20.1%），溜倒车1 244起（占比18.67%），违反标志标线263起（占比3.95%），撞固定物（单车）94起（占比1.41%），开关门68起（占比1.02%），逆行48起（占比0.72%），其他20起（占比0.3%），违反信号灯16起（占比0.24%），路面翻坠2起 （占比0.03%），路面侧翻1起 （占比0.02%），单车事故148起 （占比2.22%），两车事故6 422起（占比96.38%），三车事故93起（占比1.4%）。

2.时间分析。 （1）月份分析。 发生量从高到低依次为11月、10月、8月、12月、9月、7月，占比分别为15.64%、14.92%、14.75%、13.57%、12.97%、12.02%，基本平均。 5、6月份是××大队APP推广应用的初期，数量少可不做为参考。（2）时段分析。从24小时各时段来看：8-10时、10-12时、16-18时、14-16时、12-14时、18-20时、6-8时、20-22时、22-24时、0-2时、4-6时、2-4时， 分别占比 22.06% 、17.90% 、17.74% 、16.52% 、12.91% 、6.51% 、5.19% 、0.96% 、0.14% 、0.05% 、0.02% 、0.00%。 多发时段依次为8-10时、10-12时、16-18时、14-16时。

（二）对3 677起有效数据分析

1.地点、成因、时间分析。在地点分析上，分别按首拼字母、“街道”的行政区域、“街道”行政区域的“路”“街”等三类情况排序；在成因和时间分析上，摘选出事故多发点段或有代表性的街、路数据共1 367起，占有效数据3 677起的37.18%，得出的结论与点位分析的地点结论和6 663起全部数据的成因、时间分析的结论完全一致。

2.“未按规定让行”等简易事故分析。在简易事故成因中，未按规定让行占比一半以上，在3 677起有效数据中选取了6处此类事故占比较高的点，分别为：河南街靠近××市人民政府“未按规定让行”占此处全部简易事故比达83.87%、河南街靠近××晨报占比78.13%、北山街道××脑科医院占比68.12%、河南街靠近两大银行（中国银行、邮政储蓄）占比61.54%、河南街靠近工人文化宫占比56.25%、国际饭店、白山大厦占比53.76%。

追尾事故多发路段：滨河路、光明街、公园路、长白山西路、局子街分别达到了本路段简易事故总起数的46.39%、36.51%、31.49%、26.17%、20.64%，高于全部数据的平均值20.10%。滨河路和长白山西路路段车速快是易发生追尾事故的客观因素。

三、关联分析

2017年1月1日至12月31日，××市共发生死亡道路交通事故57起。其中城市道路38起、公路14起、其他5起。分别占全部死亡事故的66.67%、24.56%、8.78%。为了深入分析简易事故与死亡事故的关联因素，我们从死亡事故“倒推”APP简易事故点位和数据统计分析：

（一）地点分析

城市内死亡事故高发的前三个路段均发生在“一个商圈、两条街路”上：长白山西路14起、局子街/光明街8起、人民路/公园路（含梨花路、西山街）7起（位于“商圈”内），合计发生的29起死亡事故占城区死亡事故38起的76.32%，占全部死亡事故57起的50.88%。

（二）时间分析

1.按月份分析。 10月份5起、1月份4起、3月份、6月份、7月份、8月份、9月份、12月份均3起，2月份、5月份均2起，4月份、11月份无。这与APP简易事故每个月份大体分布很平均的结论不一样。

2.从时间段上分析。18-20时5起，12-14时、20-22时均4起，2-4时3起，4-10时、14-16时均2起，0-2时、10-12时、22-24时均1起。这与简易事故分析的时段截然不同。尤其是前4个时段，完全不在简易事故多发的时段。

（三）类型分析

“一个商圈、两条街路”29起事故中，机动车与行人20起，机动车与自行车6起，摩托车单方2起。分别占29起总数的68.97%、20.69%、6.90%。行人、自行车、摩托车三类事故占死亡事故的96.55%。

（四）成因分析

“一个商圈、两条街路”29起死亡事故中，机动车违法是引发事故的主要原因。其中未按操作规范安全驾驶、文明驾驶20人次；未按规定让行11人次；机动车超速或安全车速9人次；饮酒后驾驶机动车4人次；未按分车道通行4人次；无证驾驶、暂扣期间驾驶3人次；违反信号1人次等。其中未按规定让行的11人次，占29起全部事故的37.93%。

非机动车违法中违反信号、未按规定让行、横过道路时未下车推行、车闸失效时未靠边推行各1人次。

行人违法共13起，其中行人横过道路未走人行横道或过街设施，未确保安全通过或突然加速折返的11人次；在道路上坐卧、停留、嬉闹1人次，跨越隔离护栏1人次。

四、近三年死亡事故点位关联分析

××市2015年1月1日至2018年3月28日，共发生死亡事故200起，其中城市道路144起，公路、乡村等其他道路56起，城区死亡事故占全部事故的72%，公路等死亡事故占28%。通过“吉林省交通事故网上办案监督系统”对死亡事故的点位在地图上标注，通过聚类分析直观圈定出事故多发点段5处，分别为：长白山路、天池路（物流至金达莱广场）、延河路（包含“延新桥东西”两侧点）、302国道（包含“302国道107公里600米处至119公里600米处”一处点）四处路段、公园路爱得百货前处一处点。

（一）从死亡事故热力图、点位图，结合APP简易事故点位图看事故整体情况

1.简易事故和死亡事故除了以“××市百货大楼”为中心的商圈外，整体布局情况十分相似，即简易事故多发区域死亡事故也多发，见图6。

2.以“××百货大楼/百利城”为中心的商圈，简易事故较多、但死亡事故不多，见图7。

图6 2017年5月1日至2018年3月28日××市城区简易事故点位图

图7 2015年1月1日至2018年3月28日××市死亡事故热力图

（二）四个重点路段热力图、点位图情况

图8 2015年1月1日2018年3月28日××市死亡事故点位图

图9 2015年至今死亡事故热力图（标记为4个重点路段）

（三）长白山路、天池路死亡事故情况分析

1.长白山路、天池路死亡事故起数情况。长白山路、天池路（两条路并行、相邻）死亡事故43起、占城区死亡总数的29.86%。其中长白山路33起、占城区总数的22.92%，天池路10起、占城区总数的6.94%。

2.长白山路事故形态分析。按事故形态分析，长白山路33起事故中，行人19起，摩托车、自行车5起，机动车之间9起（含1起侧翻）。分别占33起总数的57.58%、15.15%、27.27%。涉及行人、自行车、摩托车三类死亡事故占72.73%。

3.长白山路时间分析。通过对长白山路按月份和时间段上的分析，得出的结论与文中“三、关联分析——（二）时间分析”一致。

4.长白山路成因分析。33起事故中，醉酒、饮酒5起，超速4起，不礼让行人8起，未保持安全车距2起，未取得驾驶证/实习期驾驶特种车5起，不按规定驾驶（逆向、不按规定倒车、掉头防碍正常行驶、转弯不让直行、未靠中心点左转弯）5起，非机动车不靠右行驶、不按信号规定行驶2起，驾驶时打电话1起，其他意外1起。

图10 长白山路、天池路点位图

五、准确定位简易事故多发及与死亡事故关联的规律和特点

（一）找准简易事故多发特点

1.找准事故位置。以“一个商圈、两条街路”为主，即以“××市百货大楼”为中心的一个商圈，“长白山西路”“局子街/光明街—河南街”两条街路沿线为简易事故多发区域。

2.找准事故成因。“未按规定让行”占简易事故总数的1/2以上，“追尾事故”和“溜倒车事故”，分别占1/5左右。

3.找准事故时间。8-12时、14-18时为简易事故多发时段，其中8-10时为事故多发最高点段。

（二）找准简易事故与死亡事故的关联规律

通过对死亡事故的分析，得出的结论是：简易事故多发区也是死亡事故的多发区。这与世界著名的海恩法则（Heinrich’s Law）相符，飞机涡轮机的发明者德国人帕布斯·海恩提出的一个在航空界关于安全飞行的法则。海恩法则指出：每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。法则强调两点：一是事故的发生是量的积累的结果；二是再好的技术，再完美的规章，在实际操作层面，也无法取代人自身的素质和责任心。

1.“一个商圈、两条街路”的简易事故占××市全部简易事故的75.47%，死亡事故占城市道路死亡事故的76.32%、占全部死亡事故的50.88%。其中：“长白山路（含天池路）”三年死亡事故占城市全部死亡事故的29.86%。

2.简易事故中“未按规定让行”占总数的53.55%，死亡事故中“未按规定让行”占总数的37.93%。

3.从事故成因上看，简易事故与死亡事故的关联还具有一定的特定性。如以“××百货大楼”为中心的商圈，简易事故较多、但死亡事故不多。其主要原因是车流量大、隔离设施较多、路面宽度较窄、车辆行驶速度较慢。而长白山路的简易事故多，死亡事故也多，从道路原因上看，主要是长白山路路面较宽，中间无隔离、防护设施，交通信号灯、标志标线相对较少，道路两边的岔路口较多，行人、车辆从路口突然穿出，随意穿行过街，车流量相对较少、车速较快等等都是造成死亡事故频发的主要原因。从时间上看，死亡事故的前三个高发时段与简易事故的前三个高发时段截然不同，死亡事故巧妙地避开了简易事故的高发时段，说明该路段存在一定的道路风险隐患，当车量多、车速慢时，造成的伤害相对小一些，即简易事故多发；当车流量少、车速过快时，因道路隐患始终在，就极易造成更大的伤害，即死亡事故多发。所以说，简易事故多、说明道路隐患多，而简易事故多、演变成死亡事故也多的导火索是车速的快慢。

六、事故点位深度分析的重大意义

（一）事故点位图更加直观

此次分析不同于以往的传统手段，它的最大优势和特点是实现了“数据可视化”，“吉林交警APP”和“吉林省交通事故网上办案系统”运用高德地图关联了地理信息，民警通过手机定位，使处理过的简易事故在APP事故点位图上“打点”；通过补录死亡事故的点位坐标，使死亡事故热力分布一目了然，能够让我们更加直观、全面、准确地看到简易事故和死亡事故多发的点、段、面。如果没有数据的可视，我们用其他办法是很难找到精准定位、发现规律的。

（二）大数据运算效果凸显

在事故统计分析中，通过人工数据导出，将事故类型、发生地点、发生时间（精准到分、秒）等大量采集的信息进行了深度的智能分析，在大数据面前，推算出的一些结论让我们感到震惊，它颠覆了一些传统的认知，一些墨守成规的经验之谈在事实面前更显苍白，比如以往“简易事故与死亡事故没有关联或者多大关联”“简易事故分布零散、哪哪都多、没有规律性、不存在多发段”等一些根深蒂固的经验意识现在看来是不成立的，“你看到的未必就是真相”，数据才能说明一切。就像冰山理论，你永远只能看到冰山的角，而看不到它大部分的真相。

（三）引领未来事故预防分析的新模式

通过对APP简易事故点位和死亡事故点位及两者关联性的深度分析，能更加精准地找到减少事故的关键点和最大的下降点、找到事故预防的新办法、新手段，做到了点对点的将分析数据推送给秩序管理，从而彻底扭转了以往事故分析无法达到可视、完全靠人工统计运算的初浅手段，交通事故点位分析的过程必将会成为引领未来事故预防分析的新模式。在“互联网+时代”，以大数据整合运用为核心，形成后台利用云计算、对采集的大量数据进行深度的智能分析，得出数据可视化的结论，推向路面交警，使路面勤务更加精准，这是信息化、大数据应用引领警务机制变革，构建情指融合、情勤对接、城乡一体、高地联动的扁平化指挥机制，提高警务实战化水平的必然趋势，也是为事故预防划时代写下的浓墨重彩的一笔。