酒精和药物影响下出现交通事故的频率

08/06 21:05
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导读:

在酒精或药物影响下驾驶,已被认为是与发生潜在交通事故和出现严重伤亡结果相关的关键因素[1]。2016年,美国酒驾事故导致10,497人死亡,占当年交通事故死亡总人数的28%,其死亡总人数的62%是酒驾的驾驶员 [2]。


多学者都通过开发各种分析方法进行研究,以便更好理解酒驾导致事故频发的原因,进而制定更好的道路安全政策和减轻事故后果的对策。


本文由来自美国夏威夷大学马诺阿分校土木与环境工程系的张国辉教授及其同事发表于Elsevier旗下期刊Analytic Methods in Accident Research。为了弥补前人研究中的一些不足,作者提出了分级贝叶斯时空随机参数方法,以分析美国爱达荷州县级区域与酒精或药物影响下,危险驾驶导致的轻伤、重伤或致命伤的交通事故频率。本文第1节对交通事故发生的背景和研究目的进行了阐述,第2节介绍了使用的数据,第3节说明了模型开发的过程,第4节介绍了模型预估结果以及相应讨论,第5节对全文进行了总结。


(图片来自英文原文作者)

图1:2010年至2015年间爱达荷州发生严重交通事故的频率(a:轻伤事故,b:重伤事故,c:致命事故)


究结果表明,具有结构性时间效应和非结构性空间效应的时空相互作用的主效应模型具有最佳性能,可以用于进一步分析。


本文选择了爱达荷州2010年至2015年县级区域发生的酒精或药物影响下驾驶,以导致撞车的年度数据,包括轻伤、重伤和致命伤这三种不同程度的伤亡结果。相关研究变量包括司机的车辆每日行驶里程、男性比例、失业率以及25岁及以上且至少有学士学历驾驶员的比例,这些因素都和交通事故的发生频率有所关联,并在某些程度下呈正态分布趋势。


在日后研究中,除了结构性时间效应随机游走方法和结构性空间效应的高斯固有自回归方法的普遍使用,还可以尝试其它与时间空间相关的先验分布。此外,不仅只有随机效果在时间和空间上相关,实际上作者认为回归系数也可以在时间和空间上相关,因此日后研究还需要考虑时空变化系数相关模型。


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本文摘自Elsevier旗下期刊










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  Analytic Methods in Accident Research  


Analytic Methods in Accident Research发表涉及车辆碰撞以及其他运输或非运输相关事故的新型研究方法的发展及应用的文章。


本刊CiteScore 9.41,影响因子9.333,旨在展示如何使用创新的方法论,为影响事故发生频率和严重程度相关的因素进行量化分析的过程提供创新见解,进而实施适当对策以提供新的指导。欢迎相关领域学者专家的订阅及投稿!

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