【摘 要】
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非机动车作为中国城市交通出行的主力军,以其出行到达范围广、自由度高、使用门槛低且成本低廉等特性,吸引了大量出行者,近几年新兴的共享单车更是让绿色出行融入日常出行。
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非机动车作为中国城市交通出行的主力军,以其出行到达范围广、自由度高、使用门槛低且成本低廉等特性,吸引了大量出行者,近几年新兴的共享单车更是让绿色出行融入日常出行。与此同时,非机动车愈发频繁地出现在交通系统中,与其他出行方式的冲突不可避免,机非事故日益严重。因而,本文将针对机非事故严重程度数据进行事故特征和影响因素及其空间异质性的研究,旨在多角度、多层次分析机非事故严重程度的影响因素,揭示机非事故数据间相互关联作用的潜在规律,以期为降低机非事故伤亡水平提供参考依据,有效辅助规划者和政策制定者进行交通安全管理,进一步营造安全良好的交通环境。本文根据国内外关于机非事故严重程度影响因素研究现状,以2006-2017年西安市交通事故数据为基础,按照机非事故特征分析、数据预处理、机非事故影响因素以及影响因素空间异质性的探究思路逐一展开了研究。首先,在对道路交通事故时间空间等背景因素分布特征与人、车、道路、环境四方面影响机理充分认识的基础上,比较不同交通事故数据采集技术和信息特征。通过解析机非交通事故数据,探究机非交通事故的时间空间分布特性和事故影响因素。其次,在对数据预处理和描述性统计的基础上,考虑到不可观测因素可能存在的数据结构和时空异质性,基于西安市各行政区的地理差异构建多级混合效应有序逻辑回归模型,模型结果确定了18个变量与机非事故严重程度显著相关的变量,计算18个变量的边际效应预测值探究其对响应变量的影响程度。模型似然比检验表现出相关性在行政区间存在较大的差异,且模型比较检验显示出优于有序逻辑回归的拟合度。再次,基于机非事故数据采用热点探测模型量化分析机非事故的热点等级,将机非事故发生地点的空间非平稳性可视化。通过观察机非事故发生核密度热点图得知事故在空间上的聚集性存在着一定差异,接着运用两项指标将全局回归模型与地理加权回归模型进行比较分析,地理加权回归模型均显示出更优的拟合度。为了揭示存在空间异质性的影响因素的空间分布特征,保留多级混合效应有序逻辑回归模型结果中的显著解释变量进一步构建地理加权回归模型,得到10个在空间上显著相关的变量,将其相关系数的空间分布可视化以深入探究解释变量对机非事故严重程度影响的空间非稳定性。最后以两个模型的结果为理论依据,分别提出针对全局和局部地区的交通安全管理的建议。
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