面向交通安全规划的区域事故预测理论

Safety has rarely been considered in traditional transportation planning practice. However, for the sake of safety, effects of various factors,such as regional feature, road network topology and trip characteristics,should be taken into account at planning stages. The emerging approach of transportation safety planning (TSP) facilitates the prediction of safety effects of various roadway zones and entities during transportation planning. It is expected to make the existing reactive safety improvement approaches more proactive. The project aims to develop the zonal crash prediction theory in the context of TSP. Main research topics include: by relating the planning elements to safety levels, establishing a safety prediction approach; exploring the Modifiable Areal Unit Problem (MAUP) in existing zoning strategies and proposing a standard sensitivity analysis procedure in examining MAUP; optimizing the existing zoning approach and evaluation procedure; proposing a Bayes-spatial-modeling based zonal crash prediction method by considering comprehensively the elements for both safety design and planning criteria, and the spatial distribution of crash occurrences. For the purpose of applications, a GIS-based toolbox for regionalization and spatial analysis will be developed. The present project is expected to fill in the gap of regionalization approach in TSP, which would be a key technology to improve the accuracy and robustness of zonal crash prediction models. It would be a great step toward the integration of traffic safety management and transportation planning practice.

传统交通规划实践鲜有对交通安全水平的定量评价。然而，对于影响安全水平的区域特征、路网结构、出行结构等因素，必须从规划阶段就纳入安全考量。新兴的"交通安全规划"理论要求在交通规划阶段对各种交通网络区域与道路设施主体进行定量化的安全水平预测，希望将传统的被动式的安全改善方法转变成主动式的安全规划方法。 本项目面向安全规划，研究区域事故预测理论。探索交通规划元素与安全水平的关联，建立在安全水平预测中的应用方法；探索原有区划方法的可塑性单元面积问题（MAUP），提出MAUP诊断流程；优化现有区划方法和评价流程；综合考虑安全设计元素和规划指标，以及事故的空间分布特征，提出全新的基于贝叶斯空间建模技术的区域安全建模方法。应用层面上，开发基于GIS的区划工具和空间分析程序。有望填补安全规划中区划技术的空白，提高区域事故预测模型的鲁棒性和精度，为交通安全规划理论提供核心技术，以有效整合安全管理和规划实践。

交通安全问题成为了人类健康领域的一个关注热点，探索先进的安全管理理论、建立科学的安全管理体系对全面实施安全改善战略尤为重要。传统道路交通安全分析方法着重于对已有交通系统和设施的安全水平进行事后评价，缺乏在交通系统规划阶段的前瞻性考虑；现阶段，交通规划方法着重于优化供需结构、缓解交通拥堵，对安全考量不足，缺乏对交通安全水平进行有效预测和计量评价的核心技术。同时，传统交通规划实践中，由于缺乏交通安全水平预测的核心理论和技术，鲜有考虑安全的因素。然而，对于影响安全水平的非道路微观设施层面的因素，必须从规划阶段就加以安全考虑。当前，“交通安全规划”主题成为了国际道路交通业界和学界最为前沿的研究方向之一。其要求将交通安全考虑到交通规划的各个层面，强调从宏观到微观对安全水平的预测和规划，提出由（后）评价式的安全改善方法向（前）预测式的安全规划方法的转变。.本课题在“交通安全规划”理论发展框架下，探索了交通规划元素的安全指标，建立了安全水平预测的应用方法；探索了传统区划方法的可塑性单元面积问题（MAUP）对交通安全研究的影响，并制定了MAUP诊断的标准流程；建立区划合理性评价方法，开发完成交通安全分析小区标准区划流程和空间分析工具集；基于贝叶斯空间分析方法，以交通安全分析小区为空间单元，探索了交通规划与安全的关联建模技术，构建了面向安全规划的区域事故预测理论，为交通安全规划的发展提供理论指导和技术支持。首次研究了数据的时空特性对区域事故预测建模的影响，针对数据的空间分布，利用空间计量经济学与机器学习等技术，建立考虑空间分析单元的空间依赖性与时空异质性等特征的区域事故预测方法，对区域事故预测方法中空间效应进行了计量化的评价，揭示了影响交通安全状况的重要社会、经济及交通系统特征等宏观因素，从宏观规划层面到微观设计层面对安全水平进行了主动式安全预测与分析，带来了传统交通规划方法和交通安全工程与管理方法的双向革新。