大型汽车交通死亡事故空间分布规律分析

荣映雪，刘少华

大型汽车交通死亡事故空间分布规律分析

荣映雪，刘少华

（长江大学 地球科学学院，湖北 武汉 430100）

掌握大型汽车交通事故分布规律是交通安全管理的重要基础。以武汉市为例，应用最近邻分析法和核密度估计法研究大型汽车交通死亡事故的空间分布模式和主要高发区域，并结合研究区的结构布局分析事故高发原因。结果表明，事故在研究区内分布呈显著聚集特征，存在多个高发区，将高发区归纳为以下4大类，即路网密集、道路复杂的居民点和商业区，高速公路和高架桥附近，大型重型货车繁忙的工业园集中区省道和国道，人流车流承载压力大的主干道。

大型汽车；交通死亡事故；最近邻分析；核密度估计

由《中国统计年鉴2018》和《中华人民共和国道路交通事故统计年报（2017 年度）》统计，2017全国发生交通事故共203 019起，致死数为63 772人[1]。其中，大型汽车参与的交通事故约3.8万起，约占18%。大型汽车参与的交通事故致死数约为1.89万人，占比高达29%，说明大型汽车参与的交通事故往往更容易造成人员死亡，因此，掌握大型汽车交通死亡事故发生分布规律，对预防交通死亡事故的发生具有重要意义。

地理信息系统（Geo-graphic Information System，GIS）相比于传统的统计分析方法更有优势。首先GIS的可视化特征可以直观地展示交通事故空间方位情况，从而能对交通事故多发点有一个总体的把握；另外，GIS空间分析工具有助于从多角度的挖掘事故点的空间分布特性和各事故点间的空间关系[2]。

本文以武汉市2017-04—2018-04的大型汽车死亡交通事故为研究对象，利用ArcGIS软件，研究事故的空间分布规律，并对事故分布高发区加以分析，供交通管理部门决策时做参考。

1 数据与研究方法

1.1 数据来源

数据来源于湖北省交通安全综合服务管理平台（https：//hb.122.gov.cn/#/index）上发布的“互联网死亡事故负有责任驾驶人公示”，包括每起事故的当事人信息、事故事实、伤亡程度、财产损失、车辆类型、车辆所属企业、事故认定部门等信息，收集到时间跨度为2017-04—2018-04的288条大型汽车交通死亡事故数据[1]。

1.2 研究方法

通过腾讯地图得到各点的地理坐标，用ArcGIS通过Add XY Date功能将数据转成shp格式。利用最近邻分析法分析事故分布模式，然后通过核密度估计实验对武汉市大型汽车交通死亡事故高发区域进行分析。

1.2.1 最近邻分析

最近邻分析法（Nearest Neighbor Analysis，NNA）中，首先假设在研究区域内，随机分布的平均距离记为e，然后测量各要素质心之间的距离，最后计算这些距离平均值记为o。令o/e，得出平均最近邻指数（Nearest Neighbor Index，NNI）。若<1，则表示分布模式趋向于聚集；若>1，那么就表示分布模式趋向于离散，越接近1，就表示随机的概率越大[3]。

1.2.2 核密度估计法

核密度估计法（Kernel Density Estimation，KDE）认为事件的发生在空间上的位置是任意的，在不同的位置上发生的概率大小不同。核密度估计的思想是在空间上一某点为圆心，统计在半径内事故发生数量，然后除以该圆的面积[4-5]，则得到点s处的密度表达式，如下所示：

2 武汉市大型汽车交通死亡事故分布规律

2.1 交通事故分布模式

通过使用ArcGIS分析工具下的点距离和空间统计的平均最近邻分析功能，分别统计整个武汉市288个事故点和绕城高速内179个事故点，结果如表1所示。

表1 武汉市大型汽车交通事故最近邻分析结果

最大值/m最小值/m平均观测距离/m预期平均距离/m最邻近指数Z值得分p值 160 363.3213.452043.063304.580.62﹣12.390

由结果可知，武汉市事故点最近邻指数为0.62，小于1，表明武汉市大型汽车交通死亡事故点在空间上相互靠近，呈聚集模式。得分表示标准差的倍数，而标准差反映的是数据集的离散程度，||>1.65时，<0.1，置信度为90%；||>2.58时，<0.01，置信度为99%[7]。在结果中的得分为﹣12.393，显著性水平小于0.01，说明大型汽车交通死亡事故在空间上呈显著聚集分布。

2.2 大型汽车死亡事故热点分析

为了更直观反映大型汽车死亡事故在空间上的分布规律，使其达到可视化要求，需要对交通事故点进行核密度分析，求出事故热点区域，并对高发区进行分析。

2.2.1 核密度分析结果

为了对比不同像元大小和搜索半径对核密度估计的影响，本文实验设计了3项实验，实验Ⅰ和实验Ⅱ都采用 100 m像元大小，分别设定2 000 m和4 000 m搜索半径，分析搜索半径结果的影响。实验Ⅱ和实验Ⅲ分别设定200 m和500 m的像元大小，均采用4 000 m搜索半径，分析像元大小对结果的影响。将核密度图在ArcScene中显示，如图1、图2、图3所示。

图1 实验Ⅰ密度图

图2 实验Ⅱ密度图

图3 实验Ⅲ密度图

对比图1与图2，在相同像元大小情况下，搜索半径较小的局部变异细节较多，热点细节展现越丰富，搜索半径较大，热点之间会显示相对平滑，可视化效果好，但是重要细节会缺失。对比图2和图3，在搜索半径相同的情况下，较小的像元，局部细节展现更多，但是计算量大；较小的像元，局部展现较少，但计算量大。

2.2.2 事故高发点分析

对288起事故点进行核密度分析，得到武汉市大型汽车交通死亡热点区域的中高发区分别为：东西湖区东西湖大道（兴工三路至额头湾立交桥路段）、东吴大道（高桥五路至七雄路段）、高桥五路（东吴大道至联盟路段）、临空大道（武川公路经惠安大道至东吴大道段）；硚口区的工农路（额头湾立交桥至古田二路段）；江汉、江岸区的机场二高速（二环线至三环线姑嫂立交桥段）；三环线（宜秀路经姑嫂立交桥至盘龙立交桥）；青山区青王公路、青化路、21号公路、工人村路；武汉绕城高速黄陂段（临空南路附近经横店互通桥至黄陂互通桥段）；黄陂区的黄土公路（钓台道至木兰景区段）；国道106新洲段（詹上湾至新洲博物大道段）；新洲阳逻平江大道（汉施公路经阳光大道至外环高速）；洪山区的民族大道、关山大道、白沙洲大道；蔡甸区的兴华路、江城大道。

针对这10个高发区，结合武汉的结构布局，将这几个区域划分为5类，不同类别间的特征总结如下。

2.2.2.1 第Ⅰ类：路网密集，道路复杂的居民点或商业地区

这一类地区包括东西湖区的东西湖大道、东吴大道、高桥五路、临空大道。这类事故高发区居民点和商业地区也比较集中，人口密集，加上路网密集复杂，十字路口多，司机在驾驶频繁变道变速，从而导致交通事故的发生。

2.2.2.2 第Ⅱ类高发区：高速公路和高架桥附近

这类地区包括武汉绕城高速和三环线的姑嫂立交桥、盘龙立交桥以及孟家铺立交附近。三环线与许多道路接通，造成三环线车流量增加，加上三环线整体车速较快，使其成为高发区。这可能是因为高速公路上司机行驶过快，容易造成群死群伤的恶性事故，且在高速公路上施救难度大，时间紧，易造严重堵塞甚至引发二次交通事故，伤亡惨重。

2.2.2.3 第Ⅲ类高发区：大型重型货车繁忙的工业园集中区、省道和国道

青山区工业园集中，阳逻经济开发区是华中地区重要物流中心和现代港口工业新城，黄陂区黄土公路沿线侧密布砂场、采石场，所涉及的道路青化路、21号公路、工人村路和阳逻的平江大道、106国道、黄土公路（S108）都属于货车繁忙路段，重载货车总是满载经过。这些道路不堪重负，路面出现大面积塌陷和坑槽病害，即使修补不断，但超载车辆问题一直未能解决，给道路交通埋下极大的安全隐患。

2.2.2.4 第Ⅳ类高发区：人流车流承载压力巨大的主干道

这类高发区主要指洪山区的民族大道、关山大道。这类高发区道路道路结构并不复杂，相反民族大道、关山大道这两条道路都是光谷和江夏之间的主干道，没有其他道路分担交通压力。道路一头连接着人流量巨大的商圈光谷广场，而沿线又高校林立，承载所有院校的师生出行，人流车流巨大，导致道路拥堵，极易发生车祸。

3 结语

本文应用平均最近邻分析法和核密度估计方法得出武汉市大型汽车参与的交通死亡事故的空间分布模式和事故高发区，对几个高发区进行归类分析，根据分析结果，结合武汉市未来发展规划，提出以下建议：①对于路网密集、道路复杂的居民点或商业地区，可以考虑增设道路隔离带对人和车进行分离，有效调节红绿灯时长，减少人车混行现象[8]；②在高速公路和高架桥附近，可以加大高速公路和立交桥安全驾驶宣传与教育力度，对于高速公路特殊路段要增设明显的诱导标志，起到安全警示作用；③对大型重型货车繁忙的工业园集中区、省道和国道，加大大型重型货车的的检测力度和监管力度，对重点监管车型和重点地区，加大卸载和处罚力度；④人流车流承载压力巨大的主干道，可通过加快完善道路基础设施建设，如增加地下轨道交通的建设，分担城市主干道的压力。

但由于受调查数据条件的限制，本文缺少交通流水平、灯光条件道路宽度及道路车道数及等变量，这些不足将在后续进行更为详细的研究。

［1］中华人民共和国国家统计局.2018中国统计年鉴［M］.北京：中国统计出版社，2018.

［2］陆化普，罗圣西，李瑞敏.基于GIS分析的深圳市道路交通事故空间分布特征研究［J］.中国公路学报，2019，32（8）：156-164.

［3］虾神daxialu.白话空间统计之六［EB/OL］.［2015-08-08］.https://blog.csdn.net/allenlu2008/article/details/47421305，CSDN.

［4］XIE Z X，YAN J.Kernel density estimation of traffic accidents in a network space［J］.Computers，Environment and Urban Systems，2008，32（5）：396-406.

［5］佘冰，朱欣焰，呙维，等.道路网约束下的城市事件空间点模式分析［J］.计算机应用研究，2013（8）：2327-2329.

［6］陈林.交通事故多发位置鉴别方法与实验研究［D］.武汉：武汉大学，2018.

［7］刘尧.交通事故的时空热点分析鉴别以及致因因素探究［D］.杭州：浙江大学，2019.

［8］张光南，钟俏婷，杨清玄.交通违法事故时空分布特征及其影响因素——以广州为例［J］.交通运输系统工程与信息，2019（3）：208-214.

2095－6835（2020）24－0112－03

U491.31

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.24.040

荣映雪（1992—），女，长江大学地球科学学院硕士研究生，主要从事GIS应用研究。

刘少华（1976—），男，博士，长江大学地球科学学院副教授，硕士生导师，主要从事3S技术集成与应用方向的研究。

〔编辑：张思楠〕