張 坤，梅詩(shī)冬，景國(guó)勛,3，三上喜貴

(1.河南理工大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院,河南 焦作 454000；2.日本長(zhǎng)岡技術(shù)科學(xué)大學(xué) 原子能系統(tǒng)安全工程系,日本 長(zhǎng)岡 940-2188；3.安陽工學(xué)院,河南 安陽 455000)

早在20世紀(jì)70年代歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)建立了相對(duì)完善的交通事故信息系統(tǒng)，現(xiàn)已成為交通事故數(shù)據(jù)收集和分析必不可少的一種工具[1-3]。近年來，我國(guó)國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局網(wǎng)站事故查詢系統(tǒng)作為分析道路交通事故的一個(gè)重要信息來源,已被國(guó)內(nèi)的一些學(xué)者重視并利用,除了利用該系統(tǒng)提供的關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索可得到簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)外，系統(tǒng)中對(duì)道路交通事故進(jìn)行描述的文本數(shù)據(jù)中也含有大量有價(jià)值的信息，但這些信息必須利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能提取出來。

面對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)，僅憑經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)有時(shí)已不能對(duì)其進(jìn)行確切的分類，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)的發(fā)展，利用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行更科學(xué)的分類不僅非常必要而且完全可能。聚類分析方法能根據(jù)樣本自身的屬性，用數(shù)學(xué)方法定量地確定樣本之間的親疏關(guān)系并對(duì)樣本進(jìn)行聚類，已被一些學(xué)者應(yīng)用于道路交通事故數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析方面。如采用聚類分析法對(duì)道路交通事故發(fā)生的形態(tài)、地區(qū)等特點(diǎn)進(jìn)行了分析，并對(duì)區(qū)域道路的交通安全情況進(jìn)行了評(píng)價(jià)[4-9]。此外，道路交通事故的發(fā)生是多種因素綜合作用的結(jié)果，某種因素對(duì)事故影響程度的大小通?？捎孟嚓P(guān)性分析法來進(jìn)行評(píng)價(jià)。如一些學(xué)者利用相關(guān)性分析方法對(duì)道路交通事故、交通違章以及交通安全保護(hù)措施的使用情況等進(jìn)行了分析和總結(jié)[10-11]。但綜合利用數(shù)據(jù)挖掘、聚類分析和相關(guān)性分析方法對(duì)道路交通安全狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的研究還比較少見。

本文基于我國(guó)國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局的事故查詢系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從中抽取重大交通事故的信息，以交通事故發(fā)生數(shù)量、死亡人數(shù)和受傷人數(shù)作為道路交通安全水平的評(píng)定指標(biāo)，并依據(jù)我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地勢(shì)階梯、人口密度等區(qū)域特征的劃分標(biāo)準(zhǔn)[12-14]，將除了香港、澳門和臺(tái)灣之外的我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)進(jìn)行分組，同時(shí)利用SPSS軟件的聚類分析功能對(duì)各省級(jí)行政區(qū)不同道路類型的道路交通安全水平進(jìn)行等級(jí)劃分，利用SPSS軟件的相關(guān)性分析功能對(duì)各省級(jí)行政區(qū)域不同道路類型的道路交通安全水平等級(jí)與相應(yīng)的區(qū)域特征進(jìn)行相關(guān)性分析，以為我國(guó)交通事故預(yù)防措施的制定提供客觀和直接的依據(jù)，為降低交通事故的發(fā)生率發(fā)揮作用。

1 數(shù)據(jù)采集與研究方法

1. 1 數(shù)據(jù)采集

登陸中國(guó)國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局事故查詢系統(tǒng)[15]，在2004年1月1日至2014年12月31日死亡人數(shù)為3人以上的“非煤”類型數(shù)據(jù)中(該系統(tǒng)事故類型選項(xiàng)分為“全部”、“非煤”、“煤礦”3類，交通事故包含于“非煤”事故類型中)，以“道路交通事故”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，提取到8 156件重大交通事故的數(shù)據(jù)；再通過文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從事故簡(jiǎn)況中篩選出具有行政道路類型(國(guó)道、省道、縣道和鄉(xiāng)村道路)和事故發(fā)生地點(diǎn)的數(shù)據(jù)，作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過上述方法收集到的我國(guó)交通事故發(fā)生數(shù)據(jù)為2 383件，按照省級(jí)行政區(qū)和道路類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后的結(jié)果，見表1。

表1 我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)在不同道路類型上的交通事故發(fā)生數(shù)、死亡人數(shù)和受傷人數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

1. 2 研究方法

本文利用SPSS軟件聚類分析中的K-means算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，選取事故發(fā)生數(shù)量、死亡人數(shù)和受傷人數(shù)作為聚類分析時(shí)道路交通安全水平的評(píng)定指標(biāo)，取聚類數(shù)K=5，對(duì)道路交通安全水平情況進(jìn)行分析[6]，將道路交通安全水平分為5個(gè)等級(jí):高(A)、較高(B)、中等(C)、較低(D)和低(E)。

為了更加全面地評(píng)價(jià)我國(guó)各省級(jí)行政區(qū)域的道路交通安全狀況，進(jìn)一步將各省級(jí)行政區(qū)域按照社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、地勢(shì)階梯、人口密度等進(jìn)行了分類。對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的分類，依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2011年公布的經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分方法，將省級(jí)區(qū)域歸類于東部、中部、西部和東北四大經(jīng)濟(jì)地區(qū)；對(duì)于地勢(shì)階梯的分類，依照《中華人民共和國(guó)年鑒》中的描述，將各省級(jí)行政區(qū)域按海拔高度歸類于第一階梯、第二階梯和第三階梯；對(duì)于人口密度的分類，依據(jù)中國(guó)第六次人口普查結(jié)果，按照人口稠密的程度分為密集區(qū)、中等區(qū)和稀少區(qū)3類。

2 研究結(jié)果與分析

2. 1 研究結(jié)果

本文利用SPSS軟件將收集到的2 383件重大交通事故按道路類型進(jìn)行聚類分析后，得到了如表2所示的聚類中心，表中各指標(biāo)的值越低表示該道路交通安全水平越高。由表2可見，聚類中心的第2類，事故發(fā)生數(shù)量、死亡人數(shù)和受傷人數(shù)3個(gè)指標(biāo)值均為最低，即道路交通安全水平最高(A等級(jí))；第4類(B等級(jí))次之，之后依次是第5類(C等級(jí))、第3類(D等級(jí))；第1類(E等級(jí))的3個(gè)指標(biāo)值均最高，即道路交通安全水平最不理想。

按照表2中的聚類中心，將我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)在不同道路類型上的道路交通安全水平按照A、B、C、D、E五個(gè)等級(jí)進(jìn)行劃分，表3列出了我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)在不同道路類型上的道路交通安全水平等級(jí)。

表2 我國(guó)不同道路類型重大交通事故最終聚類中心

表3 我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)在不同道路類型上的道路 交通安全水平等級(jí)

由表3可見，北京、天津、河北、吉林、上海、海南、青海、寧夏、遼寧和江蘇10個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的道路交通安全狀況最好，4種道路類型的行政交通安全水平都為A級(jí)；其余省級(jí)行政區(qū)域的道路交通安全水平在不同道路類型之間存在著差異，存在差異的省級(jí)區(qū)域占比約為68%；廣東、廣西、四川、云南和貴州等省級(jí)行政區(qū)域各種道路類型的道路交通安全水平等級(jí)基本屬于D級(jí)和E級(jí)，說明其道路交通安全狀況較差。從道路類型方面來看，國(guó)道、省道、縣道和鄉(xiāng)村道路上道路交通安全水平處于A級(jí)的比例分別為45%、58%、62%、52%，處于B級(jí)的比例分別為26%、3%、3%、6%，A級(jí)和B級(jí)之和分別為71%、61%、65%、58%；在鄉(xiāng)村道路上D級(jí)和E級(jí)所占比例分別達(dá)26%和13%，合計(jì)達(dá)39%。經(jīng)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)道的道路交通安全水平為“高”和“較高”的占比較大，道路交通安全狀況相對(duì)較好，鄉(xiāng)村道路的道路交通安全水平最低，特別是安全水平為 “較低”和“低”的占比較大，與其他道路類型相比明顯偏多，可能是源于交通設(shè)施條件的不足。

由表3還可以看出，我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域不同道路類型的道路交通安全水平存在著差異，這些差異與交通設(shè)施的完備程度、交通管理水平等存在一定的關(guān)系。同時(shí)，道路交通安全水平與區(qū)域性的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、地勢(shì)階梯、人口分布等特征也有著一定的聯(lián)系，這種聯(lián)系的有無和聯(lián)系程度的大小可以通過相關(guān)性分析來驗(yàn)證。

表4為我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)按社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、地勢(shì)階梯、人口密度進(jìn)行分類后的區(qū)域特征，為了評(píng)價(jià)31個(gè)省級(jí)區(qū)域特征與道路交通安全水平之間的聯(lián)系，本文利用SPSS軟件對(duì)它們之間的相關(guān)性進(jìn)行了分析，表5為道路交通安全水平與各種分類的區(qū)域特征進(jìn)行相關(guān)性分析的結(jié)果。根據(jù)顯著性p值(p<0.05具有顯著性)和 Pearson相關(guān)系數(shù)r(|r|≤0.3為微弱相關(guān)，0.3<|r|≤0.5為低度相關(guān)，0.5<|r|≤0.8為中度相關(guān)，|r|>0.8為高度相關(guān)，|r|=1為完全相關(guān))的大小可以判斷不同道路類型道路交通安全水平與區(qū)域特征間的關(guān)聯(lián)程度。

由表5可見，我國(guó)4種道路類型的道路交通安全水平與第三階梯、東部經(jīng)濟(jì)區(qū)和人口密集區(qū)都呈現(xiàn)出顯著相關(guān)性(p<0.05)，但隨著道路交通安全水平等級(jí)的降低其相關(guān)程度呈遞減趨勢(shì)；4種道路類型的道路交通安全水平與東北部經(jīng)濟(jì)區(qū)無顯著相關(guān)性(p>0.05)；國(guó)道的道路交通安全水平與第二、三階梯、東西部經(jīng)濟(jì)區(qū)和人口密集區(qū)呈現(xiàn)出極顯著相關(guān)性(p<0.01)；省道的道路交通安全水平與第三階梯、東部經(jīng)濟(jì)區(qū)和人口密集區(qū)呈現(xiàn)出極顯著相關(guān)性(p<0.017)，與第二階梯和西部經(jīng)濟(jì)區(qū)呈現(xiàn)出顯著相關(guān)性(p<0.05)；縣道的道路交通安全水平與東部經(jīng)濟(jì)區(qū)和人口密集區(qū)呈現(xiàn)出極顯著相關(guān)性(p<0.01)，與第二、三階梯和西部經(jīng)濟(jì)區(qū)呈現(xiàn)出顯著相關(guān)性(p<0.05)；鄉(xiāng)村道路的道路交通安全水平與第三階梯和人口密集區(qū)呈現(xiàn)出極顯著相關(guān)性(p<0.01)，與東部經(jīng)濟(jì)區(qū)呈現(xiàn)出顯著相關(guān)性(p<0.05)。但是，國(guó)道的道路交通安全水平與人口稀少地區(qū)(0.991，0.084)、鄉(xiāng)村道路的道路交通安全水平與人口中等地區(qū)(0.982，0.121)有高度相關(guān)性但不顯著。

表4 我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)區(qū)域特征分類

注：經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分，I為東北部、Ⅱ?yàn)闁|部、Ⅲ為中部、Ⅳ為西部；地勢(shì)階梯劃分，I第一階梯與Ⅱ 第二階梯分界線為昆侖山脈—祁連山脈—橫斷山脈、Ⅱ第二階梯與Ⅲ 第三階梯分界線為大興安嶺—太行山脈—巫山—雪峰山；人口密度劃分，I為人口密集區(qū)(>100人/km2)、Ⅱ?yàn)槿丝谥械葏^(qū)(25～100人/km2)、Ⅲ為人口稀少區(qū)(1～25人/km2)。

表5 我國(guó)不同道路類型交通安全水平等級(jí)與區(qū)域特征間的相關(guān)性分析結(jié)果

注：“**”表示相關(guān)性在 0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)(簡(jiǎn)稱極顯著相關(guān))；“*”表示相關(guān)性在 0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)(簡(jiǎn)稱顯著相關(guān))；“-”表示無相關(guān)性；N表示樣本量。

2. 2 討 論

對(duì)于能提取到交通事故信息的我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域，4種道路類型的道路交通安全水平進(jìn)行聚類分析后的結(jié)果顯示：北京、天津、河北、吉林、上海、海南、青海、寧夏、遼寧和江蘇等省(市或自治區(qū))的道路交通安全水平整體較高；而廣東、廣西、四川、云南和貴州等省(或自治區(qū))的道路交通安全水平相對(duì)較低，這與呂衛(wèi)平等[8]在SPSS聚類分析應(yīng)用中得到的結(jié)果一致。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，我國(guó)68%的省級(jí)行政區(qū)域的道路交通安全水平在國(guó)道、省道、縣道和鄉(xiāng)村道路上存在著差異性，如黑龍江和重慶在國(guó)道上的道路交通安全水平是B級(jí)，在省道和縣道上是C級(jí)，在鄉(xiāng)村道路上分別是D級(jí)和C級(jí)。

基于經(jīng)濟(jì)區(qū)域、地勢(shì)階梯和人口密度3個(gè)區(qū)域特征對(duì)我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域進(jìn)行分組，各組與不同道路類型的道路交通安全水平等級(jí)間存在著一定的關(guān)系，尤其是地勢(shì)平坦的第三階梯和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)與各種道路類型的道路交通安全水平呈現(xiàn)出顯著相關(guān)關(guān)系，人口密集地區(qū)與各種道路類型的道路交通安全水平呈現(xiàn)出極顯著相關(guān)性。結(jié)合表3和表4可以看出滿足這三個(gè)條件的省級(jí)行政區(qū)域道路交通安全水平較高(如北京、天津、上海、江蘇等)，這也符合一些研究者[16-20]分別得到的分析結(jié)果。因?yàn)榈貏?shì)對(duì)交通線路的分布密度和道路線形會(huì)產(chǎn)生一定的影響，我國(guó)第三階梯以平原為主，各類交通線路多且密度大，多呈走向平直的網(wǎng)狀分布，道路環(huán)境好；根據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生和道路交通基礎(chǔ)設(shè)施狀況對(duì)交通事故百萬人口傷亡率的作用呈邊際遞減的規(guī)律[18]來看，我國(guó)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)條件較好，醫(yī)療衛(wèi)生和道路交通基礎(chǔ)設(shè)施都優(yōu)于西部地區(qū)，因此西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的道路安全水平會(huì)比東部地區(qū)差。另外，第二、三階梯、東部和西部經(jīng)濟(jì)區(qū)以及人口密集區(qū)與各種道路類型的道路交通安全水平的顯著相關(guān)性隨著安全水平等級(jí)的降低而降低。這些信息可以幫助我們了解不同道路類型的道路交通安全水平情況的區(qū)域性特征，為更好地提高交通安全管理水平提供參考依據(jù)。

我國(guó)各省級(jí)行政區(qū)域在不同道路類型上的道路交通安全水平具有差異性，因此各部門應(yīng)該根據(jù)不同道路類型的道路交通安全水平情況的區(qū)域性特征，有針對(duì)性地制定交通事故預(yù)防措施[21-24]。Benot等[25]的研究表明聚類分析是分析同類交通事故的有效方法。本文采用聚類分析方法對(duì)我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的不同道路類型的道路交通安全水平進(jìn)行等級(jí)劃分，分析結(jié)果具有一定的實(shí)際意義，驗(yàn)明了聚類分析方法在道路交通安全分析方面的有效性；同時(shí)，通過相關(guān)性分析驗(yàn)證了道路交通安全水平與區(qū)域特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系?？梢?，聚類分析方法和相關(guān)性分析方法的結(jié)合應(yīng)用，能從原始數(shù)據(jù)中挖掘出更多有價(jià)值的信息。

3 結(jié) 論

本文通過對(duì)我國(guó)國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局事故查詢系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從2004—2014年間發(fā)生的重大交通事故中篩選出具有道路類型信息的2 383件交通事故數(shù)據(jù)，將該數(shù)據(jù)按照省級(jí)行政區(qū)和道路類型進(jìn)行聚類分析，將道路交通安全水平等級(jí)劃分為5個(gè)等級(jí)，并將我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的道路交通安全水平進(jìn)行了歸類，同時(shí)利用相關(guān)性分析方法分析了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地勢(shì)階梯和人口密度等三個(gè)區(qū)域特征與該區(qū)域道路交通安全水平之間的關(guān)系，得到了以下結(jié)論：

(1) 將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于事故查詢系統(tǒng)可以得到簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之外的信息，為進(jìn)一步提高道路交通安全水平提供了可靠的理論支持。

(2) 對(duì)大量交通事故信息進(jìn)行處理時(shí)，可以利用聚類分析方法對(duì)道路交通安全水平進(jìn)行分級(jí)。通過對(duì)我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域在不同道路類型上的道路交通安全水平等級(jí)進(jìn)行劃分的結(jié)果表明：68%的省級(jí)行政區(qū)域在不同道路類型上的道路交通安全水平存在差異，說明在進(jìn)行交通事故預(yù)防和交通設(shè)施改善時(shí)，有必要按照道路類型進(jìn)行考慮。

(3) 利用相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)道路交通安全水平與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地勢(shì)階梯、人口密度等區(qū)域特征有較強(qiáng)的相關(guān)性，我國(guó)東部地區(qū)、地理上的第三階梯以及人口密集地區(qū)道路交通的安全水平較高，而這種相關(guān)性隨著道路交通安全水平等級(jí)的降低呈現(xiàn)出降低的趨勢(shì)。

(4) 本研究過程中，用作數(shù)據(jù)挖掘分析的道路交通相關(guān)信息是從數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)中的交通事故文本信息中抽取出的，在人工提取信息時(shí)發(fā)現(xiàn)，這些文本數(shù)據(jù)所包含的內(nèi)容具有一定的隨意性，信息的描述模式也不統(tǒng)一，導(dǎo)致了像路表情況、交通信號(hào)方式等相當(dāng)一部分項(xiàng)目的信息覆蓋率低于10%[26]，而這些信息對(duì)于深入了解交通事故發(fā)生的環(huán)境和原因具有重要的意義。由于文本信息中有的信息存在缺失[26]，這會(huì)影響抽取出的數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)給進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘分析帶來了困難，并影響分析結(jié)果。此外，由于文本信息結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一、特征屬性不易清楚定義和界定，在對(duì)相關(guān)信息抽取時(shí)會(huì)出現(xiàn)遺漏現(xiàn)象甚至影響用于進(jìn)一步挖掘分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量和分析結(jié)果，因此對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在道路交通安全評(píng)價(jià)中的應(yīng)用還需要進(jìn)一步的完善。

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