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基于模型的道路交通事故空间自相关特征分析~—温惠英邢康沈芬
基于模型的道路交通事故空间自相关特征分析
温惠英邢康沈芬
华南理工大学广州
摘要基于国内某城市主要路网某年全年所发生的交通事故统计数据,以模型为基础,研
究道路交通事故的空间位置及相互关系,探讨道路交通事故的空间自相关特性,分析道路交通事故的
空间聚集性。空间自相关分析方法强调了“位置”因素的重要性,研究表明,该方法是一种有效可行的
分析事故产生原因的新方法,其应用为进一步提出具体预防措施以及验证预防措施的有效性提供了
一种新的思路和手段。
关键词空间自相关;道路交通事故;’系数
中图分类号: 文献标志码:
空间自相关是根据位置相似性和属性相似性
引言
的匹配情况来测度的。位置的相似可通过空间接
人们常采用数理统计方法对道路事故发生的近性矩阵或权重矩阵来描述,而属性值的相似
原因进行分析,对事故的发生率进行统计,通过建一般通过交叉乘积,,或平方差异一,。,
立相应的模型预测和评价道路交通安全。传统的或绝对差异一,来描述。若存在正空间自相
统计模型要么只注重数值之间的相关性,如一元关,则在近邻的空间位置上属性值的差异小;若存
和多元相关分析,要么只注重二维空间上的联系, 在负的空间自相关,则近邻的位置上属性值的差
如地理信息系统中的空间关系和空间叠加分析异大。此外空间自相关程度各不相同,其强度是
等。空间自相关技术是研究空间模式时间变化的可测度的。强的空间自相关意味着近邻对象的属
有效工具。它能提供理解空间模式从过去到现性值高度接近,而无需考虑是正值还是负值。图
在、从现在到未来变化的知识,能够揭示导致空间是种典型的空间自相关模式。】
模式变化的驱动因子引。
科学的空间统计模型应该兼顾统计数据和统
计量的空间位置变化情况,在分析空间关系的基
础上进行数值的相关性分析。空间统计的研究主
要围绕着变量空间分布理论和估计方法展开。正聚集模式随机模式均匀模式
是基于此,与传统的统计理论相比,空间的相关技图空间自相关模式
术,具有较多优点与特色,并在具体道路交通事故. 空间权重
研究实践中迅速发展。
最初由和开发的空间依赖性
空间自相关方法的测量,或更精确地说,空间自相关的测量是建立
在空间单元相邻与否的二元逻辑基础上的。按照
研究空间中某个空间单元与其周围的单元之这一定义,邻居的结构由来表达:空间相邻指
间,就某种特征,通过统计方法,进行空间相关性个空间单元共有非零长度的边界,从而赋予
程度的计算,以分析这些空间单元在空间上分布的空间贴近度。
现象的特性。也就是说,空间自相关研究的是不
通常定义一个二元对称空间权重矩阵,来
同观察对象的同一属性在空间上的相互关系纠。表达个位置的空间区域的邻近关系,其形式如
探测和分析空间对象的分布模式可利用一些全局下:
和局部空间统计量。

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交通与计算机年第期第卷总期
式中:为区域与的邻近关系,它可以根据段,具有相同车流、相同长度、相同的事故数量的
邻接标准或距离标准来度量。平均值和标准偏差。其总合是,平均数是,标
种最常用的确定空间权重