常安德， 張朝旭， 陳 松

(1.公安部痕跡檢驗(yàn)鑒定技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 遼寧沈陽(yáng) 110035; 2.中國(guó)刑事警察學(xué)院， 遼寧沈陽(yáng) 110035)

0 引言

隨著機(jī)動(dòng)車(chē)保有量、駕駛員數(shù)量及道路里程的不斷增加，道路交通安全問(wèn)題已成為我國(guó)最嚴(yán)重的社會(huì)難題之一。2018年，我國(guó)汽車(chē)發(fā)生交通事故166 906起，導(dǎo)致46 161人死亡，169 046人受傷，直接財(cái)產(chǎn)損失118 671.6萬(wàn)元。從數(shù)據(jù)總量來(lái)看，我國(guó)道路交通事故預(yù)防工作的形勢(shì)依然非常嚴(yán)峻。

如何通過(guò)深挖歷史積累的大量道路交通事故數(shù)據(jù)，提取交通事故發(fā)生的時(shí)空特征，發(fā)現(xiàn)交通事故多發(fā)點(diǎn)段，分析交通事故成因規(guī)律性，評(píng)價(jià)事故多發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，進(jìn)而制定更具針對(duì)性的交通事故預(yù)防措施，顯得意義重大。

多年來(lái)，學(xué)者一直在對(duì)道路交通事故多發(fā)點(diǎn)段(或黑點(diǎn))的分析評(píng)價(jià)開(kāi)展研究工作。孫平等采用累計(jì)頻率法對(duì)交通事故多發(fā)點(diǎn)段進(jìn)行鑒別，并針對(duì)天氣因素建立交通事故概率模型[1]；肖慎等采用一種類(lèi)似質(zhì)量控制法的方法，計(jì)算出道路各特征的綜合影響強(qiáng)度事故率臨界值[2]；耿超等按照相鄰原則對(duì)道路點(diǎn)段進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分，并利用DBSCAN算法對(duì)事故多發(fā)點(diǎn)段進(jìn)行評(píng)價(jià)[3]；嚴(yán)亞丹等針對(duì)高速公路運(yùn)用事故數(shù)法對(duì)事故多發(fā)點(diǎn)段進(jìn)行識(shí)別，并運(yùn)用貝葉斯方法計(jì)算出事故影響因素的概率值[4]；孫連超等提出了一種基于TCT的灰色評(píng)價(jià)法，為事故多發(fā)點(diǎn)段的鑒別提供了新思路[5]；楊軫等提出一種雙曲正切函數(shù)替代雙指數(shù)函數(shù)的事故多發(fā)點(diǎn)段鑒別方法[6]；謝華為采用當(dāng)量總事故次數(shù)法對(duì)沈海高速公路上的隱患路段進(jìn)行鑒別[7]；王建等提出灰色聚類(lèi)評(píng)價(jià)的事故多發(fā)點(diǎn)段鑒別方法[8]。上述研究對(duì)于交通事故空間點(diǎn)位信息考慮不足，導(dǎo)致道路交通事故多發(fā)點(diǎn)段評(píng)價(jià)的可靠性有待提高。

為此，將在定義道路交通事故多發(fā)點(diǎn)段和充分考慮交通事故空間定位信息的基礎(chǔ)上，基于聚類(lèi)分析技術(shù)研究一種道路交通事故多發(fā)點(diǎn)段的識(shí)別方法，同時(shí)設(shè)計(jì)一種事故多發(fā)點(diǎn)段空間范圍的動(dòng)態(tài)非定長(zhǎng)劃分方法，進(jìn)而利用當(dāng)量總事故率法將交通事故多發(fā)點(diǎn)段劃分為3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并給出具體的劃分標(biāo)準(zhǔn)。

1 道路交通事故多發(fā)點(diǎn)段的識(shí)別方法

利用交通事故的空間點(diǎn)位信息鑒別交通事故多發(fā)點(diǎn)段最重要的是精準(zhǔn)確定交通事故的點(diǎn)位。在歐美發(fā)達(dá)國(guó)家是在交通事故處理現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行空間自動(dòng)定位，我國(guó)目前是采用傳統(tǒng)的“道路名稱(chēng)+里程樁號(hào)”以及事故地點(diǎn)信息描述的形式對(duì)交通事故進(jìn)行定位[9]。

系統(tǒng)聚類(lèi)分析方法的思想是通過(guò)交通事故發(fā)生的空間點(diǎn)位信息，對(duì)交通事故之間的距離進(jìn)行計(jì)算，先將發(fā)生的交通事故各自歸為一類(lèi)，再將根據(jù)距離公式計(jì)算出的距離最近的兩起交通事故聚為一類(lèi)，以此類(lèi)推，從而把路段上的所有交通事故聚成一類(lèi)。

1.1 距離測(cè)度

距離測(cè)度的出發(fā)點(diǎn)是定義空間中點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離，距離越近的點(diǎn)，相似程度越高，在聚類(lèi)時(shí)更可能歸為一類(lèi)。系統(tǒng)聚類(lèi)中，在度量樣本與樣本之間的距離時(shí)，一般使用的距離有歐氏距離、絕對(duì)值距離、明科夫斯基距離、馬氏距離和蘭氏距離。

歐氏距離是兩個(gè)點(diǎn)在維度空間中的真實(shí)距離，同時(shí)也是聚類(lèi)分析中用的最廣泛的距離；絕對(duì)值距離使用時(shí)它假設(shè)變量之間是不相關(guān)的，如果變量之間是相關(guān)的，則聚類(lèi)結(jié)果不可信；明科夫斯基距離是一個(gè)通用的距離測(cè)度公式，由它可以轉(zhuǎn)變成絕對(duì)值距離和歐氏距離；馬氏距離表示數(shù)據(jù)的協(xié)方差距離，所以受協(xié)方差矩陣不穩(wěn)定的影響，總是夸大了變化微小的變量的作用而不能順利地計(jì)算出結(jié)果；蘭氏距離雖然克服了量綱的影響，但是沒(méi)有考慮到指標(biāo)間的相關(guān)性。

考慮到交通事故的空間點(diǎn)位信息及其特點(diǎn)，本文選擇使用歐氏距離來(lái)計(jì)算事故點(diǎn)位之間的距離。歐氏距離定義為：

其中，dij表示點(diǎn)i與點(diǎn)j之間的距離，xik表示第i個(gè)點(diǎn)在第k個(gè)變量上的值。

1.2 系統(tǒng)聚類(lèi)分析方法

在系統(tǒng)聚類(lèi)中，度量數(shù)據(jù)之間的親疏程度是極為關(guān)鍵的，每一種距離測(cè)度都對(duì)應(yīng)相應(yīng)的聚類(lèi)分析方法，衡量樣本數(shù)據(jù)與小類(lèi)、小類(lèi)與小類(lèi)之間親疏程度的度量方法主要有組間聯(lián)接法、組內(nèi)連接法、最近鄰元素法、最遠(yuǎn)鄰元素法、質(zhì)心聚類(lèi)法、中位數(shù)聚類(lèi)法和瓦爾德法7種。

不同的聚類(lèi)分析方法表示不同的類(lèi)與類(lèi)的距離計(jì)算方法，各種方法的聚類(lèi)結(jié)果不一定完全相同，但一定大致相似。其中組間聯(lián)接法和瓦爾德法是最常用的兩種方法，所以本文選擇使用組間聯(lián)接法對(duì)交通事故點(diǎn)位進(jìn)行聚類(lèi)。

2 聚類(lèi)分析技術(shù)的過(guò)程和結(jié)果

對(duì)交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)和分析是通過(guò)SPSS工具進(jìn)行的，SPSS是大型通用專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)分析軟件，該軟件能夠利用多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)文件和數(shù)據(jù)來(lái)源，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表和統(tǒng)計(jì)圖形，從而進(jìn)行簡(jiǎn)單和復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析。

2.1 聚類(lèi)分析過(guò)程

根據(jù)SPSS軟件的數(shù)據(jù)分析步驟，把交通事故數(shù)據(jù)整理到相應(yīng)的文件類(lèi)型中，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后把數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件中。

利用軟件工具欄中的分析功能，選擇分類(lèi)中的系統(tǒng)聚類(lèi)方法，把變量導(dǎo)入變量框內(nèi)。

在統(tǒng)計(jì)中設(shè)置解的范圍，根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)期設(shè)置最小聚類(lèi)數(shù)和最大聚類(lèi)數(shù)；在圖中設(shè)置顯示譜系圖，進(jìn)而很直觀地看到數(shù)據(jù)聚類(lèi)的過(guò)程；在方法中設(shè)置聚類(lèi)方法和距離測(cè)度，聚類(lèi)方法選擇組間聯(lián)接法，距離測(cè)度選擇歐氏距離。如圖1、圖2和圖3。

圖1 設(shè)置解的范圍

圖2 設(shè)置譜系圖

圖3 設(shè)置聚類(lèi)方法和距離測(cè)度

2.2 聚類(lèi)分析結(jié)果

根據(jù)以上設(shè)置的聚類(lèi)分析過(guò)程，數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析結(jié)果可有聚類(lèi)成員、譜系圖和冰柱圖3種顯示方式。

聚類(lèi)成員是以表格形式顯示聚類(lèi)結(jié)果，雖然淺顯易懂，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量大時(shí)，結(jié)果就不太容易觀察了；譜系圖將聚類(lèi)結(jié)果以樹(shù)的形式直觀的展示出來(lái)，形象生動(dòng)，簡(jiǎn)單易懂，是聚類(lèi)分析結(jié)果最常用的可視化形式；冰柱圖能夠反映系統(tǒng)聚類(lèi)的每一步過(guò)程，也是聚類(lèi)分析結(jié)果的一種重要形式。

3 事故多發(fā)點(diǎn)段空間范圍動(dòng)態(tài)非定長(zhǎng)劃分方法

定長(zhǎng)劃分方法雖然具有一定的可行性和很好的操作性，但是會(huì)存在精準(zhǔn)性差的特點(diǎn)。如果把不發(fā)生交通事故的道路劃分到事故多發(fā)點(diǎn)段內(nèi)，就會(huì)造成后期資源的浪費(fèi)。所以需要提出一種沒(méi)有長(zhǎng)度限制、動(dòng)態(tài)變化的點(diǎn)段劃分方法。參考已有研究對(duì)交通事故多發(fā)點(diǎn)段的定義和劃分，將道路的最小單元長(zhǎng)度定為400 m[10]，依據(jù)2019年公安部交管局印發(fā)的《公路交通事故多發(fā)點(diǎn)段及嚴(yán)重安全隱患排查工作規(guī)范(試行)》，將道路的最大單元長(zhǎng)度定為2 000 m。根據(jù)相鄰原則，如果下一單元道路長(zhǎng)度內(nèi)有事故發(fā)生，則劃分到上一點(diǎn)段長(zhǎng)度內(nèi)，直到點(diǎn)段達(dá)到最大長(zhǎng)度為止。具體的劃分流程如圖4所示。

圖4 事故點(diǎn)段動(dòng)態(tài)非定長(zhǎng)劃分流程

4 交通事故多發(fā)點(diǎn)段風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)方法

道路交通事故多發(fā)點(diǎn)段評(píng)價(jià)的目的是要找出危險(xiǎn)度最高的點(diǎn)段，來(lái)為交通事故預(yù)防提供決策依據(jù)。目前，交通事故多發(fā)點(diǎn)段評(píng)價(jià)方法主要有事故數(shù)法、模糊評(píng)價(jià)法、層次分析法、概率統(tǒng)計(jì)法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。本文考慮方法的實(shí)用性，采用基于當(dāng)量總事故率的方法來(lái)對(duì)交通事故多發(fā)點(diǎn)段進(jìn)行評(píng)價(jià)。

4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)建立

當(dāng)量總事故率法是在當(dāng)量總事故次數(shù)的基礎(chǔ)上考慮事故率影響，進(jìn)而確定事故多發(fā)點(diǎn)段的危險(xiǎn)性大小。

當(dāng)量總事故次數(shù)是在事故多點(diǎn)段處通過(guò)對(duì)總事故數(shù)、死亡人數(shù)和受傷人數(shù)賦以不同的權(quán)重值來(lái)計(jì)算得出。具體的計(jì)算公式為：

A=k1x1+k2x2+k3x3

(1)

式中：A表示當(dāng)量總事故次數(shù)；x1、x2和x3分別表示總事故數(shù)、死亡人數(shù)和受傷人數(shù)；k1、k2和k3分別表示總事故數(shù)、死亡人數(shù)和受傷人數(shù)的權(quán)重。

建立基于當(dāng)量總事故率的方法評(píng)價(jià)交通事故多發(fā)點(diǎn)段模型時(shí)，引入日平均交通量作為指數(shù)，事故率作為鑒別事故多發(fā)點(diǎn)段的指標(biāo)。當(dāng)計(jì)算出當(dāng)量總事故次數(shù)A后，從而得出：

(2)

(3)

圖5 2015～2018年該道路交通事故數(shù)據(jù)圖

4.2 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分

鑒別交通事故多發(fā)點(diǎn)段的目的是預(yù)防交通事故，降低事故發(fā)生所造成的傷害。對(duì)交通事故多發(fā)點(diǎn)段的危險(xiǎn)程度進(jìn)行劃分，等級(jí)越高表示危險(xiǎn)度越高，治理的緊迫性越強(qiáng)。通過(guò)事故多發(fā)點(diǎn)段的等級(jí)評(píng)價(jià)給交管部門(mén)優(yōu)先治理哪些事故多發(fā)點(diǎn)段提供參考。道路事故多發(fā)點(diǎn)段危險(xiǎn)度劃分如表1所示。

表1 道路事故多發(fā)點(diǎn)段危險(xiǎn)度劃分及描述

5 實(shí)例分析

針對(duì)某市內(nèi)某條公路80 km路段2015～2018年發(fā)生的交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。此公路日平均交通量約1.3萬(wàn)次，統(tǒng)計(jì)年限內(nèi)共發(fā)生交通事故79起，死亡67人，受傷54人。具體交通事故數(shù)據(jù)如圖5所示，在奧維地圖上對(duì)應(yīng)的交通事故空間點(diǎn)位分布如圖6所示。采用基于聚類(lèi)分析的方法對(duì)交通事故多發(fā)點(diǎn)段進(jìn)行評(píng)價(jià)。

圖6 2015～2018年該道路交通事故點(diǎn)位分布圖

5.1 交通事故多發(fā)點(diǎn)段鑒別

根據(jù)聚類(lèi)分析方法，將交通事故數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件中，運(yùn)用類(lèi)間平均鏈鎖法和歐氏距離測(cè)距法，設(shè)置最小聚類(lèi)數(shù)為10，最大聚類(lèi)數(shù)為20，得到聚類(lèi)結(jié)果如圖7所示。

圖7 交通事故點(diǎn)位聚類(lèi)結(jié)果

根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果，結(jié)合道路的實(shí)際情況對(duì)比各種不同的聚類(lèi)數(shù)，發(fā)現(xiàn)聚成20類(lèi)的效果最好，所以得到交通事故多發(fā)點(diǎn)段如表2所示。

表2 該公路交通事故多發(fā)點(diǎn)段

依據(jù)交通事故多發(fā)點(diǎn)段的動(dòng)態(tài)非定長(zhǎng)劃分技術(shù)路線，現(xiàn)將鑒別出的交通事故多發(fā)點(diǎn)段進(jìn)行進(jìn)一步精確其長(zhǎng)度，剔除中間的安全路段。得到最終更加精確的交通事故多發(fā)點(diǎn)段數(shù)據(jù)，如表3所示。

表3 該公路交通事故多發(fā)點(diǎn)段精確表

5.2 事故多發(fā)點(diǎn)段等級(jí)評(píng)價(jià)

依據(jù)基于當(dāng)量總事故率的事故多發(fā)點(diǎn)段等級(jí)評(píng)價(jià)方法，分別把各項(xiàng)數(shù)據(jù)代入到相應(yīng)的公式中，最終得到：

一級(jí)交通事故多發(fā)點(diǎn)段有：38 km+400 m～40 km+800 m、47 km+500 m～48 km+700 m、53 km+80 m～55 km+700 m、92 km～93 km+600 m。

二級(jí)交通事故多發(fā)點(diǎn)段有：7 km+400 m～8 km+200 m、49 km+850 m～51 km+150 m、77 km+700 m～79 km+410 m。

三級(jí)交通事故多發(fā)點(diǎn)段有：9 km+200 m～11 km+250 m、12 km+500 m～15 km+200 m、32 km～35 km+530 m。

6 結(jié)論

本文在定義道路交通事故多發(fā)點(diǎn)段和充分考慮交通事故空間定位信息的基礎(chǔ)上，基于聚類(lèi)分析技術(shù)研究了一種道路交通事故多發(fā)點(diǎn)段的識(shí)別方法，同時(shí)設(shè)計(jì)一種事故多發(fā)點(diǎn)段空間范圍的動(dòng)態(tài)非定長(zhǎng)劃分方法，進(jìn)而利用當(dāng)量總事故率法將交通事故多發(fā)點(diǎn)段劃分為3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并給出了具體的劃分標(biāo)準(zhǔn)。最后利用實(shí)際事故數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證，證明所設(shè)計(jì)方法具有較高的可靠性。