《交通事故成因的可視化探析案例》5600字（論文）

交通事故成因的可視化分析案例目錄TOC\o"1-2"\h\u3787交通事故成因的可視化分析案例 1266281.1數(shù)據(jù)獲得與數(shù)據(jù)預(yù)處理 133281.2英國交通總體情況 2106261.3分析方法及其具體內(nèi)容 26474（1）連續(xù)性時(shí)間分析 2760(2）周期性時(shí)間特性分析 316393(3）天氣相關(guān)性分析 327387（4）事故熱點(diǎn)區(qū)域分析 34712想要觀察交通事故的空間分布情況，一般情況可以直接使用經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù) 3305321.4英國2014年交通數(shù)據(jù)可視化 331605（1）交通事故時(shí)間段分布規(guī)律 318944（2）不同天氣條件下的交通事故分布特征 412983（3）不同路面條件下的交通事故分布特征 52686（1）不同光照條件下的交通事故分布特征 6247271.5具體路段可視化分析 619569（1）道路分析 727432（2）城市分析 1187361.6深度分析交通事故成因 12由于駕駛?cè)藛T、行人及乘客等交通參與者的交通法制意識(shí)及安全意識(shí)淡薄，我國的道路交通安全現(xiàn)狀仍不容樂觀。因此，本章通過分析英國交通事故發(fā)生的數(shù)據(jù)，探討了導(dǎo)致道路交通事故的主要因素，對(duì)交通事故成因進(jìn)行分析，并提出相應(yīng)的改善措施，旨在為我國道路交通部門相關(guān)管理者制定管理策略時(shí)提供一定的借鑒和參考。1.1數(shù)據(jù)獲得與數(shù)據(jù)預(yù)處理由于國內(nèi)的交通事故數(shù)據(jù)較難獲得，在咨詢了導(dǎo)師的意見之后，本章采用英國交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取的途徑為國外數(shù)據(jù)庫Kaggle，包含了本章所需分析英國2014年一整年的交通事故記錄，總計(jì)146321條，并通過商用軟件Tableau對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化處理。交通事故記錄含有較多的信息，包含時(shí)間、經(jīng)緯度、天氣狀況、路面情況、道路類型、夜間光照情況等信息，共有32種。由于本章僅需要對(duì)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析進(jìn)而得出交通事故成因，故不需對(duì)數(shù)據(jù)所有列進(jìn)行分析。從原始數(shù)據(jù)篩選出用于之后工作所需數(shù)據(jù)類型及內(nèi)容如下表所示：表3.1篩選后用于之后工作的數(shù)據(jù)類型及內(nèi)容字段名稱數(shù)據(jù)格式字段描述舉例LatitudeLongitudeFloat交通事故發(fā)生地點(diǎn)的經(jīng)緯度51.49343，-0.1691WeatherConditionsVarchar交通事故發(fā)生天氣狀況RainingwithouthighwindsLightConditionsVarchar交通事故發(fā)生的光照條件Darkness:StreetlightspresentandlitDayofweekInt交通事故發(fā)生在一周的具體一天1RoadSurfaceConditionsVarchar交通事故發(fā)生的路面條件Wet1.2英國交通總體情況根據(jù)英國交通部2021年發(fā)布的消息，截止到2020年底，英國公路里程將達(dá)到24.75萬英里（約39.6萬公里），比2010年增長了0.26萬英里，漲幅來到1.1%，其中主要公路里程為3.18萬英里，次要公路里程為21.57萬英里，占比分別為12.8%、87.2%。公路主要分布在蘇格蘭境內(nèi)，為18.97萬英里；蘇格蘭境內(nèi)公路里程為3.68萬英里，占比15%；威爾士境內(nèi)公路里程為2.1萬英里，占比9%。1.3分析方法及其具體內(nèi)容（1）連續(xù)性時(shí)間分析為了觀察與交通事故發(fā)生有關(guān)的連續(xù)性時(shí)間模式，首先按不同的時(shí)間跨度(年，季度，月份）對(duì)交通事故發(fā)生數(shù)據(jù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)后交通事故數(shù)量的變化表現(xiàn)了交通事故發(fā)生情況隨時(shí)間的趨勢(shì)。在可視分析系統(tǒng)中，可以配合柱狀圖或折線圖這類表現(xiàn)走勢(shì)的可視化進(jìn)行展示。(2）周期性時(shí)間特性分析為了觀察與交通事故發(fā)生有關(guān)的周期性時(shí)間模式，首先按不同的時(shí)間跨度（4個(gè)季度，12個(gè)月份，一星期中的7天，一天中的24個(gè)時(shí)段)來對(duì)交通事故發(fā)生數(shù)據(jù)量進(jìn)行周期性地統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)后交通事故數(shù)量分布聚集性就表現(xiàn)了交通事故發(fā)生是否存在一定的周期規(guī)律。在可視分析中，可以配合直方圖這類時(shí)間段分布的可視化進(jìn)行展示。(3）天氣相關(guān)性分析為了了解不同天氣與交通事故發(fā)生情況的關(guān)聯(lián)，從而認(rèn)識(shí)其對(duì)交通事故發(fā)生的影響程度，對(duì)數(shù)據(jù)從兩個(gè)角度進(jìn)行統(tǒng)計(jì):不同天氣條件下的交通事故數(shù)量，不同路面狀況下的交通事故數(shù)量從這兩個(gè)方面綜合比較分析，來了解不同天氣與交通事故的關(guān)聯(lián)程度。在可視分析系統(tǒng)中，可以使用餅狀圖這類表現(xiàn)數(shù)量占比情況的可視化進(jìn)行它們之間關(guān)聯(lián)的展示。（4）事故熱點(diǎn)區(qū)域分析想要觀察交通事故的空間分布情況，一般情況可以直接使用經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)將點(diǎn)在地圖上標(biāo)注，結(jié)合事故嚴(yán)重度和密度這兩個(gè)指標(biāo)，對(duì)圖中數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，配合不同顏色所對(duì)應(yīng)的事故嚴(yán)重程度熱力圖，即可得到某一路段的事故多發(fā)地點(diǎn)以及道路危險(xiǎn)程度。這樣就可以對(duì)事故熱點(diǎn)區(qū)域作更充分的分析。1.4英國2014年交通數(shù)據(jù)可視化（1）交通事故時(shí)間段分布規(guī)律 通過對(duì)英國2014年全年146321條交通事故信息進(jìn)行分析（時(shí)間段分布規(guī)律見圖3.41），一天中的0~6時(shí)人們主要處于睡眠狀態(tài)，道路交通事故案件量較少；7~9時(shí)案件量量逐漸提升，并達(dá)到一定峰值，這段時(shí)間包含早高峰8~9時(shí)；9~10時(shí)案件量略有下降，因?yàn)樵绺叻宓慕Y(jié)束，但依舊有較多的案件數(shù)；10~15時(shí)的案件量相比早高峰略有減少，但數(shù)量仍然較多；15~19時(shí)交通事故案件量逐漸增多，并在17時(shí)達(dá)到一天中最高交通事故案件數(shù)，在達(dá)到一天峰值后數(shù)量仍居高不下直至19時(shí)，在這期間包含晚高峰17~19時(shí)；19時(shí)后，案件量一直下降，直到一天結(jié)束。英國2014年一天的交通事故發(fā)生時(shí)間高峰集中在早高峰和晚高峰，這與我國交通規(guī)律相符合。圖3.41英國2014年交通事故時(shí)間段分布直方圖（2）不同天氣條件下的交通事故分布特征圖3.42不同天氣狀況下的交通事故分布餅狀圖圖3.43不良天氣狀況下的交通事故分布餅狀圖如圖3.42，對(duì)未知天氣情況數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除后，該圖展現(xiàn)了不同天氣條件下交通事故發(fā)生的比例，可以看到大多數(shù)交通事故都發(fā)生在晴好天氣，但惡劣天氣所占的交通事故發(fā)生比例也不能忽視。推測(cè)在天氣晴好的條件下，駕駛員心態(tài)過于放松，車速較快，難以及時(shí)反應(yīng)即將到來的危險(xiǎn)，而惡劣天氣更有可能導(dǎo)致嚴(yán)重的交通事故。在排除了天氣良好情況下和未知天氣情況下的交通事故量后，保留了非晴好氣象條件下的數(shù)據(jù)共22631條（氣候條件與交通量發(fā)生關(guān)系圖3.43）。在所有事故中，80.1%的事故發(fā)生在雨天，2.74%的事故發(fā)生在霧天，3.02%的事故發(fā)生在雪天，9.34%的事故發(fā)生在其他條件下?？梢?，雨天是不良天氣條件下導(dǎo)致交通事故發(fā)生的主要因素。（3）不同路面條件下的交通事故分布特征圖3.44不良路面條件下的交通事故分布餅狀圖如圖3.44，該圖展現(xiàn)了不同路面條件下交通事故發(fā)生的比例，可以看到路面干燥情況下發(fā)生交通事故的比率最高達(dá)到68.84%，推測(cè)在路面條件不良時(shí)，路上行人和車流量會(huì)減少，行駛中的車輛會(huì)提高警惕，減速慢行。在排除了地面干燥的交通事故數(shù)量后，得到數(shù)據(jù)共44303條。在所有事故中，94.6%的事故發(fā)生在潮濕的路面條件下，3.8%的事故發(fā)生在霜凍的路面條件下，其他不良條件下的交通事故發(fā)生量均不足1%?？梢姡睗竦穆访媸遣涣悸访鏃l件下導(dǎo)致交通事故發(fā)生的主要因素。不同光照條件下的交通事故分布特征圖3.45不同光照條件下的交通事故分布如圖3.45，該圖展現(xiàn)了不同光照條件下交通事故發(fā)生的比例，可以看到白天和夜間照明正常工作的情況下，交通事故發(fā)生占了絕大多數(shù)。首先考慮到白天與夜晚的交通流分布差異（白天較多），這與天氣和路面情況原因相似，環(huán)境舒適，人車較多，警惕性一下降，交通事故就容易發(fā)生。對(duì)于路面照明條件良好時(shí)發(fā)生交通事故比沒有照明發(fā)生更多這一點(diǎn)，推測(cè)英國的基礎(chǔ)照明措施比較完善，大部分的路段都已覆蓋，光照條件充足也有可能發(fā)生交通事故。1.5具體路段可視化分析 上一個(gè)小節(jié)對(duì)英國交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化處理，并稍微對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了直觀的分析，接下來本小節(jié)將以英國路厄斯罕自治市為例子進(jìn)行具體分析。（1）道路分析LewishamWay是位于英國倫敦東南部的路厄斯罕自治市附近的一條主要道路，道路走向是東南-西北。LewishamWay是由英國主要道路A2分流而來的，道路限速30英里/小時(shí)（約為48千米/小時(shí)），是通往路厄斯罕自治市主要路線之一。在2012-2014年共發(fā)生了175起交通事故，在路厄斯罕自治市內(nèi)處于中等水平。從圖3.51可以看到，LewishamWay月交通事故總數(shù)總體呈震蕩分布，每個(gè)月發(fā)生的交通事故數(shù)量差距總體較小，10月為交通事故多發(fā)月份，而2月交通事故總體發(fā)生量較少。仔細(xì)對(duì)LewishamWay月發(fā)生交通事故數(shù)量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)交通事故數(shù)量隨月份變化呈現(xiàn)出一定的規(guī)律，1-2月份是全年發(fā)生事故較少的兩個(gè)月，根據(jù)實(shí)際情況可以推測(cè)，路厄斯罕自治市此時(shí)正處于冬季，主要?dú)夂驐l件為冰雪氣象，車輛難以在道路上通行，車流量就會(huì)相對(duì)減少，所以此時(shí)事故量并不會(huì)太多。3-5月事故數(shù)量正處于上升期，推測(cè)這是因?yàn)長ewishamWay此時(shí)已進(jìn)入春季，冰雪消融，車流輛逐漸恢復(fù)成常規(guī)。6-7月交通事故數(shù)維持穩(wěn)定。8-10月來到一年中交通事故發(fā)生最多的月份，推測(cè)此時(shí)正處于夏秋季節(jié)，英國屬于溫帶海洋型氣候，天氣環(huán)境較好，且正值旅游度假盛季，車輛行人比6-7月多。圖3.51LewishamWay月交通事故折線圖從圖3.52可以看出2012-2014年年發(fā)生交通事故數(shù)量相差不大，具有周期性，推測(cè)2012-2014年當(dāng)?shù)卣⑽磳?duì)該條道路進(jìn)行較大的改變，交通設(shè)施也沒有較大的翻新。比較2012-2014年交通事故和每月交通事故總數(shù)折線圖不難看出，時(shí)間跨度較小的月折線圖更能反映出交通事故發(fā)生的規(guī)律。圖3.52LewishamWay2012-2014年交通事故折線圖圖3.53為LewishamWay交通事故在道路路線上的分布情況，該路段位于圖中東南至西北走向。地圖結(jié)合所產(chǎn)生的的交通事故分布圖與上面幾章的分析相比，我們可以更加直觀的得知事故發(fā)生具體的位置，更利于我們進(jìn)行空間可視化分析。于是從中選取4個(gè)交通事故發(fā)生最為密集的點(diǎn)（見3.54），可以看到有三個(gè)密集的點(diǎn)位位于交叉口，還有一個(gè)密集的點(diǎn)位位于岔路口上，均為事故多發(fā)地。觀察不良條件時(shí)發(fā)生交通事故圖，如圖3.55為不良天氣條件下交通事故發(fā)生的分布圖，黃色代表發(fā)生事故時(shí)為雨天，綠色代表發(fā)生事故時(shí)為雨天且有強(qiáng)烈大風(fēng)，其余不良天氣的條件并沒有導(dǎo)致當(dāng)?shù)匕l(fā)生交通事故，圖3.55為不同夜間光照條件下交通事故發(fā)生的分布圖，紅色代表夜間照明條件良好，黃色代表夜間照明條件未知，藍(lán)色代表夜間照明沒有正常工作。綜合圖3.53、圖3.54和圖3.55不難看出，該路段事故多發(fā)地為交叉路口和匝道；在環(huán)境因素影響交通事故發(fā)生方面，雨天是導(dǎo)致LewishamWay發(fā)生交通事故的主要原因，夜間照明條件狀況的良好時(shí)依然發(fā)生交通事故，推測(cè)主要事故原因是夜間行車司機(jī)注意力下降。綜上所述，LewishamWay發(fā)生交通事故的條件與英國總體發(fā)生交通事故的規(guī)律相符合，結(jié)合地圖對(duì)道路進(jìn)行分析，得出更容易在道路的交叉路口與匝道發(fā)生交通事故。圖3.53LewishamWay地理位置及交通事故分布情況圖3.54LewishamWay交通事故分布密集區(qū)圖3.55LewishamWay不良條件交通事故分布（2）城市分析圖3.56路厄斯罕市交通事故分布圖主要以路厄斯罕自治市交通事故發(fā)生進(jìn)行分析，交通事故比較集中在城市中心和周邊的主要公路上，可以發(fā)現(xiàn)有三條主要道路上交通事故的分布較多，其中以西南-東北走向的LewishamHighSt交通事故的分布最為密集，在路厄斯罕自治市的西南部有頗為發(fā)達(dá)的商業(yè)區(qū)卡特福德，它是大倫敦地區(qū)的主要35個(gè)中心之一。在卡特福德商業(yè)區(qū)和路厄斯罕自治市之間的LewishamHighSt承受著繁華商業(yè)區(qū)以及市中心的人流客運(yùn)壓力。從圖3.57LewishamHighSt星期時(shí)間分布圖可以看出，發(fā)生在周末的交通事故較少，而發(fā)生在工作日的交通事故明顯數(shù)量較多，在比對(duì)LewishamWay發(fā)生的各種不良條件下所發(fā)生的交通事故，結(jié)果發(fā)生交通事故的規(guī)律相近。故可推測(cè)，LewishamHighSt交通事故分布密集的主要原因來源于上班族，因?yàn)樵陔p休日時(shí)就無需出行前往工作單位，大幅減少了道路的交通負(fù)荷，所以在工作日發(fā)生的交通事故數(shù)量比周六日發(fā)生的交通多很多。圖3.57LewishamHighSt星期時(shí)間分布圖1.6深度分析交通事故成因以上五節(jié)分別對(duì)英國2014年交通事故的數(shù)據(jù)以及LewishamWay和路厄斯罕自治市進(jìn)行了可視化不利氣象因素與路面條件對(duì)交通安全的直接影響主要有2點(diǎn):對(duì)駕駛員心理生理的不良影響。在不利的天氣條件下，司機(jī)精神高度集中，因此可能心理壓力較正常天氣條件的時(shí)候更大，甚至產(chǎn)生恐慌的心理。駕駛員精神高度集中會(huì)容易導(dǎo)致精神疲勞，最終導(dǎo)致注意力分散，降低了外界的綜合判斷能力，通常只能對(duì)外界情況作出簡(jiǎn)單模糊的判斷，在緊急情況下，尤其是在短途行駛時(shí)，有一些年輕的司機(jī)往往會(huì)比較沖動(dòng)，有時(shí)甚至是超速行駛，以至于制動(dòng)剎車時(shí)間太長，提升了行車的危險(xiǎn)性。同時(shí)，久坐會(huì)增加司機(jī)的疲勞，在司機(jī)長時(shí)間保持相同的姿勢(shì)來行駛車輛的情況下，比較容易引起脊椎、大腦和頸部等的不良反應(yīng)，加重駕駛員的疲勞程度。對(duì)能見度以及行車附著系數(shù)等道路行車條件的影響。在霧天能見度較低的情況下，駕駛員對(duì)周圍情況的判斷會(huì)出現(xiàn)一定偏差，對(duì)前車的距離難以把控，因此當(dāng)駕駛員對(duì)前方車輛進(jìn)行反應(yīng)時(shí)，安全制動(dòng)反應(yīng)時(shí)間已經(jīng)被大大縮短了，因此極易發(fā)生追尾等嚴(yán)重的交通事故。能見度是保證交通安全行駛，確定最小行車速度的重要指標(biāo)之一。路面的抗滑性能對(duì)道路交通安全更是具有極其重要的影響，通常用路面和輪胎之間的附著系數(shù)來加以評(píng)價(jià)。路面在潤滑狀態(tài)下抗滑性能降低，當(dāng)路面與輪胎之間形成水膜時(shí)，其抗滑行能更低。在積雪地區(qū)，冰雪覆蓋下的路面的抗滑性能不再由路面與輪胎之間的摩擦特性決定，而完全取決于積冰和積雪的特性。通常冰雪路面的抗滑性能極差，是交通事故多發(fā)的主要誘因。霧、雨、雪、路面結(jié)冰等不利氣象因素對(duì)公路交通安全的影響主要是導(dǎo)致能見度降低和路面凍結(jié)、濕潤造成路面附著系數(shù)降低。2）通過分析英國交通事故發(fā)生數(shù)據(jù)，得