辽东半岛雾的成因分析及预报

雾是辽东半岛地区一种常见的天气现象。浓雾天气常常造成沈大高速公路严重的交通事故,而沈大高速公路贯穿整个辽东半岛,因此,做好辽东半岛地区雾的预报有着重要意义;     

MapX与PowerBuilder集成技术在交通事故信息系统中的应用

针对复杂的道路交通事故信息,利用MapInfo公司的组件式控件MapX5.0,在PowerBuilder8.0开发环境下,使用SQLServer2005作为系统后台属性数据库,研究路段采用高分辨率的遥感数据为地图背景,设计开发了城市道路交通事故信息系统。该系统具有城市道路交通信息与道路交通事故信息的查询、分析和统计功能,使道路交通事故信息查询更迅速、直观。实际开发表明,PowerBuilder与地图控件MapX结合开发GIS应用系统,不仅开发过程简单、开发速度快,而且能充分发挥PowerBuilder快速高效管理、访问MapX空间数据库的优势。     

全国旅游交通事故严重程度的时空分布及引致因素分析北大核心

为研究旅游交通事故严重程度的引致因素,以全国3861起旅游交通安全事故为研究对象,在分析其时空分布特征的基础上,进一步将旅游交通事故严重程度作为因变量,车辆类型、路段类型、天气情况等12个因素为自变量,并借助有序多分类Logistic回归模型探究旅游交通安全事故严重性的引致因素。结果表明:①2010—2019年全国各等级旅游交通事故均呈现波动下降趋势(;2)旅游交通事故严重性等级呈现异质性分布特征,高发区主要集中于云南、湖南等地;③人员、车辆、道路、管理和环境五类引致因素与旅游交通事故严重程度显著相关,且其与各省域的联系强度差异是导致事故严重程度呈异质性分布的重要原因。研究结果有助于揭示全国旅游交通安全事故结果的特征及成因,为完善旅游交通安全管理提供理论依据。     

城市道路交通事故时空分布模式分析

为分析城市道路交通事故的时空分布模式,本文基于网络空间线性最邻近指数和Knox时空检验方法,对武汉市青山区道路交通事故的热点路段分布以及时空交互模式进行检验。实验结果表明,城市道路交通事故在空间和时空层面均呈现显著聚集分布。事故热点主要分布在主干道和道路交叉口等人流量大和路网密集的区域,显著性时空交互现象发生于近时空区域内。本文结果可为交通事故防控、交通设施优化提供理论参考。     

追思“活龙王”-记河南省有色金属地质矿产局第一地质大队原高级工程师刘振江

河南省有色金属地质矿产局第一地质大队退休干部、高级工程师,我省著名水文地质专家、劳动模范刘振江同志,2011年7月27日在参加河南省有色金属地质矿产局组织的抗旱打井工作途中遭遇交通事故,经抢救无效,不幸于当天13时15分因公殉职,享年70岁。     

基于GIS与主成份分析的道路交通事故黑点研究

为准确找出道路交通事故发生的原因,提出了一种基于主成份分析的黑点识别方法,并将GIS相关技术应用到道路交通事故黑点研究中。通过实实例,验证所述的黑点研究方法能够为交通管理部门制定减少交通事故发生,提高道路安全水平的措施提供决策支持。     

冰雪天气公路通行条件预警指标

为了提高雪天高速公路行车的安全性,利用河北省高速交警总队提供的2008—2012年河北省高速公路交通事故资料,统计分析了雪天交通事故时空分布特征。结果表明:1月分布变化显著,1月、2月和11月、12月为雪天交通事故的高发期,占全年雪天交通事故的87.2%;2空间分布不均匀,京港澳高速以及张家口境内的京藏、张石等高速是雪天交通事故的多发区,占总数的51.1%。基于气象、路面和地形等因素,采用专家评判法,通过分析2008—2012年河北省29个冰雪个例,提出了河北省冰雪天气公路通行条件预警指标和分级标准,检验京沪、京藏高速预警级别准确率分别为73.9%、84.2%。该指标体系为河北省交通行业气象服务及防灾减灾提供了参考。     

西安市气象条件对交通事故的影响分析

利用2011—2015年西安市11 360 起交通事故存档数据以及西安市逐小时自动气象站观测资料,研究不同气象条件对小型客车、货车、中大型客车等不同类型车辆发生交通事故的影响及程度,探索交通事故增长的临界气象指标。结果表明：西安交通事故具有明显的日变化和月变化特征。07—21时为交通事故的集中期,该时段的交通事故占比为81%,峰值出现在18—19时,2 h交通事故占比为14%;交通事故的集中月份为4月和6月。与交通事故相关性最高的三种气象要素分别为大风、降雨和高温,尤其以大风影响最大,较多年日均交通事故增加45%;日降雨量在(0,1) mm区间时,交通事故达到高峰,相比多年日均交通事故增加了18%;交通事故随着最高气温升高而增多,当最高气温超过33 ℃时,交通事故较多年日均交通事故增加22%以上,在38 ℃时达到最高峰。分类统计显示,对于中、大型客车及货车而言,高温触发交通事故的概率最大,而在大风气象条件下,小型客车和其它车型出现交通事故的概率高,同时降雨天气对小型客车和货车也有较大影响。     

基于厦门港的海上交通事故地理空间分布及风险预测研究

利用海上交通事故空间分布特征进行安全分析是海上交通安全管理的重要组成部分。本文使用厦门港2008—2020年的海上交通事故数据,经过事故数据空间分布特征提取、分析及预测等流程,最终得到厦门水域海上交通事故潜在危险区域。本文首先使用原始事故数据在GIS软件中进行空间定位,形成事故点的可视化空间分布图,然后使用核密度分析法鉴别海上交通事故多发区域,再利用空间自相关分析法,得到该区域事故空间的分布特征和具体的聚集点,最后使用该分布特征、对目标水域数据进行标准化网格切分,并利用机器学习算法对潜在事故风险区域进行预测。本文在核密度分析结果中发现：就事故频度而言,厦门湾和西海域交通事故频度较高。在空间自相关分析的结果中表明：就空间分布特征而言,厦门港的空间分布出现聚集特征且为空间正相关模式,且就事故具体的空间聚集点而言,厦门湾和西海域仍是事故高发的中心区域。而最后的厦门湾及周边水域风险预测模型显示：潜在事故风险区域多位于沿海和河口交汇区域。本文研究结果表明在基于地理空间数据分布特征提取和网格化分析的基础上,结合机器学习方法（随机森林）,对于海上交通事故的预测具有良好的效果。