基于改进事故频数法的山区高速公路交通事故多发点鉴别

为提升山区高速公路交通事故多发点鉴别水平,本文以滇东北某典型山区高速公路为研究对象,采集道路条件数据和2020-2021年的交通事故数据,分析交通事故分布情况及成因,针对性提出了基于改进事故频数法的山区高速公路交通事故多发点鉴别方法,并将其与交通事故实际分布情况对比以验证模型准确性。研究结果表明:①山区高速公路的交通事故多发路段主要分布在一般弯陡坡、急弯陡坡组合等先行不良路段;②以500m作为基于改进事故频数法的路段划分依据,交通事故多发点的鉴别结果的空间粒度更为精细;③后续研究将加强针对驾驶人的交通安全教育与宣传,提升交通执法力度,进一步提升山区高速公路的交通安全水平。

高原山区大件运输特征分析及发展思考——以云南为例

为掌握高原山区大件运输分布特征,对云南省2019年度登记的9324起49t以上超限运输车辆审批记录进行统计归纳,从运输时间分布、车辆属性、货物类型和运输路线空间分布等方面进行综合分析。在分析对比云南省大件运输现状的基础上,从制度规范、政府职能、经营企业和车辆硬件四个角度探讨云南省大件运输发展中存在的难点,并对未来国内大件运输提出相关建议。

山区双车道公路摩托车事故严重度分析模型比较

山区双车道公路摩托车交通事故频发且死亡人数较多,准确认识不同类别事故严重度影响因素的作用规律是遏制事故发生的重要前提。针对这一问题,基于云南典型双车道公路522起摩托车交通事故数据,通过描述性统计分析时空分布特征、事故涉及交通方式分布特征、事故形态特征,并以3分类的事故严重度为因变量,将其分为仅财产损失、受伤、死亡事故3个等级,从人、车、路和行车环境4个方面选择了14个潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和多项Logit模型建立摩托车事故严重度分析模型,从预测准确率和自变量作用强度两个方面比较分析了两个摩托车事故严重度分析模型的适用范围,筛选重要影响因素。结果表明:仅财产损失事故受涉事者和肇事者年龄的影响较大,受伤事故受事故形态和事故发生季节的影响较大,死亡事故受事故发生季节和肇事者交通方式的影响较大;对3类事故严重度的预测能力,有序Logit模型的预测准确率为84.7%,多项Logit模型的准确率为92.4%,基于多项Logit模型摩托车事故严重度分析模型的预测准确率高且误报率较低,更适用于多分类的交通事故严重度的预测。