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基于FARS的致死性交通事故数据库的构建及应用

发布时间:2021-10-08 05:57
  针对交通事故深度调查,我国基于德国事故深度调查(Germany In-Depth Accident Study,GIDAS)系统分别于2011年建立了中国交通事故深入研究(China In-Depth Accident Study,CIDAS)和2012年建立了国家车辆事故深度调查体系(National Automobile Accident In-Depth Investigation System,NAIS)。但这两个数据库主要从车辆角度出发,致力于发现汽车缺陷而忽略了行人等因素,其数据元素也较为复杂且没有专门针对致死性交通事故。我国致死性交通事故基数大但其相关研究较少,直接借用其他国家的数据参考价值较低,因此本研究在美国交通事故数据库致死性分析报告系统(Fatality Analysis Reporting System,FARS)基础上探索我国致死性事故数据库的建立及其应用展示。对FARS进行如下处理从而快速搭建起数据库架构:首先简化FARS的数据关系,只保留事故、车辆、人员三个数据文件,其余数据文件根据其描述对象归于这三个文件中;然后将所得的三个新数据文件中数据通过沿用、增加... 

【文章来源】:中国人民解放军陆军军医大学重庆市

【文章页数】:90 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于FARS的致死性交通事故数据库的构建及应用


970年~2016年我国万车死亡率及十万人死亡率

全球,交通事故,公路里程,汽车


图 1.3 我国 2005 年~2017 年民用汽车与公路里程根据联合国发布的全球交通事故报告,2016 年世界各国的每 10 万人的交通人数如图 1.4 所示,经济的发达程度与交通事故死亡率(特指 10 万人死亡率呈现出较强相关性,并且经济收入偏低的国家和地区其交通事故造成的死亡[4]。虽然中国已经是世界第二大经济体,但是在交通法规、制度等方面的建发达国家,需要不断改进。各国由于其国情不同导致其交通事故的特点也大甚至在我国东部地区、西部地区以及南方北方之间的事故特点都有一定的差析这些差异就必须要消除标准、统计带来的误差——这也是统一的交通事故的必要性。0100200050002005200620072008200920102011201220132014201520162017路里程:万公里公用汽车:万辆民民用汽车 公路里程

道路使用者,交通事故,月份


[5];相比之下我国云南省玉溪市的交通事故人员死亡的年龄主要分布 20 – 50 岁之间,约占总数的 80.20%,骑摩托车、脚踏车、电单车发生的致死性交通事故明显高于其他车辆[6]。位于我国东部的杭州市交通事故发生率最高的月份分别为 10 月(10.0%)、1月(9.5%)和 5 月份(8.9%),每周六和周日发生事故最多,占比达 31.8%[7];西部城市重庆市的交通事故中,轻微事故多发于 1、7 及 11 月份,重大事故多发于 5、9 和11 月份,同时轻微事故率在周六和周日明显高于工作日,但重大事故的发生时集中于周三与周四[8]。全国各地的交通事故存在差异,各地的数据统计标准也不尽相同[9-11]。同时,根据 WHO 数据,世界各地区的交通事故差异也较大,以道路使用者类型划分的人员死亡分布为例,如图 1.5 所示,四轮汽车死亡高的地区为欧洲地区、非洲地区、地中海东部地区以及美洲地区,高于全球平均值;2-3 轮机动车在东南亚地区和西太平洋地区最为突出,在高于全球均值的同时也是本地区权重最高的人员组成;行人与骑自行车的人在欧洲地区、地中海东部气度及非洲地区较为集中和突出。这些特征差异的背后往往是各地区的文化、气候、经济等差异造成的结果。


本文编号:3423564

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