摘要
为有效甄别出租车交通事故成因,以美国芝加哥市区77个交通小区为基本单位,收集了2016～2018年各交通小区内出租车交通事故及出租车出行OD、人口分布、经济社会发展、土地利用性质、道路交通基础设施等数据,引入贝叶斯残差项反映某一交通小区对其他小区的空间影响效应,利用交通小区间的出租车出行联系替代小区间地理距离来构建空间权重矩阵,根据全局空间自相关Moran指数检验各交通小区间出租车事故率的空间相关性,并构建了贝叶斯条件自回归模型以辨识出租车事故率的显著性影响因素.结果表明:研究区域内出租车事故率存在显著的空间正相关性,出租车出行次数、平均单次行程时间与交通小区内出租车下车比率是出租车事故率的3个关键性影响因素,呈现显著的正相关,其中出租车下车比率影响最大;另外,出租车事故率亦与交通小区内的人口密度、商业用地比例、地标建筑数量、道路网密度、交叉口数量及公交站点数量呈正相关,而与18岁以下及64岁以上人口比例、工业用地比例呈负相关.
NETL
NSTL
维普
万方数据