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广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析
被引量:
5
1
作者
林庆丰
邓院昌
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期327-332,共6页
为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011~2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自...
为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011~2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自变量构建Logistic模型。结果表明:广东省机-非交通事故数量和死伤人数整体呈上升态势。冬季事故伤亡情况最严重,且高峰期容易出现事故,但夜间事故致死率高。珠三角地区的事故数量和死伤人数比例最高,而东翼地区的事故致死率最高;非城市道路事故情况比城市道路严重。事故严重程度与道路线形、路口路段类型、横断面位置、地形、时段、能见度和照明条件等7个因素显著相关。研究结论可为降低机-非交通事故的危害性提供参考依据。
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关键词
交通
安全
机-非交通事故
时空特征
事故
严重程度
广东省
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职称材料
题名
广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析
被引量:
5
1
作者
林庆丰
邓院昌
机构
中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期327-332,共6页
基金
广东省科技计划(2017B010111007)资助.
文摘
为探究广东省机-非交通事故的时空特征和事故严重程度影响因素,对2011~2017年广东省发生的机-非交通事故进行统计分析;并选取2017年发生的3 337起事故,以事故严重程度为因变量,道路线形、照明条件和路面状况等12个道路环境因素为候选自变量构建Logistic模型。结果表明:广东省机-非交通事故数量和死伤人数整体呈上升态势。冬季事故伤亡情况最严重,且高峰期容易出现事故,但夜间事故致死率高。珠三角地区的事故数量和死伤人数比例最高,而东翼地区的事故致死率最高;非城市道路事故情况比城市道路严重。事故严重程度与道路线形、路口路段类型、横断面位置、地形、时段、能见度和照明条件等7个因素显著相关。研究结论可为降低机-非交通事故的危害性提供参考依据。
关键词
交通
安全
机-非交通事故
时空特征
事故
严重程度
广东省
Keywords
traffic safety
motor vehicle
-
bicycle accident
spatial
-
temporal characteristics
accident severity
Guangdong province
分类号
U491.3 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
X951 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
广东省机-非交通事故时空特征与严重程度分析
林庆丰
邓院昌
《科学技术与工程》
北大核心
2019
5
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