基于GIS分析的深圳市道路交通事故空间分布特征研究

• 作者: 李瑞敏 罗圣西 陆化普
• 来源期刊: 中国公路学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 空间特征 密度分析 聚类分析 交通事故
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 交通工程
• 页码范围: 156-164
• 页数: 9页
• 分类号: U491.31
• 语种: 中文
• DOI: 10.19721/j.cnki.1001-7372.2019.08.014

摘要

掌握城市道路交通事故空间分布特征是城市道路交通安全管理的重要基础.基于深圳市2014～2016年的道路交通事故数据,首先应用地理编码方法对原始事故记录进行空间定位,形成事故的空间分布.其次针对考虑/不考虑路网密度的2种情况,应用密度分析方法对道路交通事故多发的区域和事故严重程度较高的区域进行鉴别,比较2种情况下区域分布的差异并分析造成这种差异的可能原因.最后利用异常点分析和热点分析2种空间聚类分析模型对事故严重程度较高的区域进行进一步鉴别,并对密度分析和聚类分析2种方法得到的结果进行了比较.密度分析结果表明:就事故频度而言,深圳市中心城区单位面积上的交通事故频度较高,而郊区单位长度道路上的交通事故分布更为密集;就事故严重程度而言,郊区的交通事故平均严重程度高于市中心区域.造成上述差异的原因可能与郊区道路限速较高等因素有关.聚类分析结果与密度分析结果相近,在郊区形成了高严重程度的事故聚类,而在中心城区形成了低严重程度的事故聚类,说明郊区的交通事故严重程度总体高于市中心区域.从2种方法的比较来看,密度分析简单易行,有助于交通管理部门对城市交通事故空间分布特征直观快速的了解;聚类分析可精确到事故点,为精细化的交通安全管理工作提供支撑.研究结果表明基于密度分析和聚类分析的研究方法对于确定道路交通事故空间分布特征有良好的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆化普	清华大学交通研究所	232	5277	40.0	65.0
2	李瑞敏	清华大学交通研究所	83	1273	17.0	34.0
3	罗圣西	清华大学交通研究所	1	0	0.0	0.0