融合视角下的北京酒驾事故影响因素及空间分布特征研究

20250123

交通运输、仓储和邮政业

现已形成了较为完备的交通安全管理理论框架和方法，也为智能交通系统的建设与城市交通安全管理提供了重要的数据支持和决策依据。

期待与行业管理部门、科技公司共同扩展场景应用，基于更多真实数据及复杂场景测试该套管理理论体系的有效性。

可国（境）内外转让

主要期待较为广泛的社会效益，具体经济效应不做具体目标追求。

北京市自然科学基金青年项目

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

随着城市化进程的加速和交通流量的增加，交通事故已成为影响城市交通安全和居民出行的重要问题。交通事故的发生不仅给社会带来了巨大的经济损失，也对公众的生命安全构成了严重威胁。为了有效降低交通事故发生的频率和严重性，本研究从空间与非空间两个维度出发，系统地分析了影响交通事故发生的关键因素，并揭示了其空间分布特征。通过结合大数据分析、空间回归模型和机器学习算法，本文深入挖掘了北京市不同区域的交通事故数据，探索了交通事故的多维度因素及其复杂的空间分布规律。 本研究首先通过空间自相关分析和热点分析技术，识别了交通事故的高发区域，并揭示了交通事故的空间聚集效应。其次，运用多种统计和机器学习方法，分析了道路环境、交通流量、气候条件、社会经济因素等多重因素对交通事故的影响，并探讨了它们之间的交互作用。最终，基于这些分析结果，本文提出了一个综合的交通事故风险评估模型，并提出了一系列优化建议和交通安全干预措施。 研究表明，交通事故的发生具有显著的空间异质性，且受到多种因素的共同影响。通过本研究提供的风险评估模型，交通管理部门可以更准确地识别事故高发区域，优化交通设施布局，制定针对性的安全管理措施，从而有效减少交通事故的发生。本文的研究不仅为交通安全领域提供了新的理论框架和方法，也为智能交通系统的建设与城市交通安全管理提供了重要的数据支持和决策依据。