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为什么道路交通事故数据治理很重要

2022年5月2日 20:17

道路交通事故的影响因素繁多、复杂,涉及人、车、道路、环境等多个方面,整体上可归为静态因素和动态因素两类。静态因素是一段时间内处于静态或变化较为缓慢的因素,包括路面结构、线形设计、驾驶环境、车辆状况等。动态影响因素是随时间变化而变化的因素,包括交通流因素、气候因素、驾驶入行为等。为什么道路交通事故数据治理很重要?

 

为什么道路交通事故数据治理很重要

 

1、为有效防控道路交通事故,显著降低事故危害


预测交通事故的发展趋势,构建交通事故预防机制,提高整个道路交通系统安全水平。然而,道路交通事故是小概率随机事件,其发生具有偶然性、模糊性,难以通过实验手段真实反映事故发生过程,亦难以在实验环境中分析各相关因素对事故严重程度的影响效应。因此,在实际研究工作中,道路交通事故分析研究一般以事故历史数据为研究对象,相关理论和方法的提出也多以针对事故历史数据的事后研究为切入点,研究的具体内容包括事故查询、事故统计、事故预测、事故致因分析、交通安全状况评价、安全改善措施等,范围涉及从宏观到微观的不同方面。


2、道路交通事故历史数据可通过事故信息采集获取


尽管世界各国在具体采集方法和标准上不尽相同,但数据信息结构基本一致,均包含事故基本属性、涉事人员信息、涉事车辆信息和事故现场踏勘信息四类,即对与交通事故关联的人、车、道路和环境四个因素的直接反映。随着国内“道路交通事故管理信息系统”的启用和规范化事故信息采集技术的不断推广,我国道路交通安全管理部门积累大量的事故原始数据。而是如何从海量的实际数据中提取出隐含在数据信息中的内在关系和有用信息,数据治理能真正服务于交通安全管理及事故防治。此外还需在数据分析的方法选择上能适应复杂的道路交通事故数据特点、多样的信息分析需求以及激增的数据规模。


由以上分析可知,事故历史数据是道路交通安全相关研究的重要基础资料,对数据的合理高效应用是充分体现事故数据价值的有效途径。对于大量的道路交通事故历史数据,发现数据背后的潜在特征、规律及其他有用的信息,是非常有必要的,数据治理具有重要的理论研究意义和应用前景。