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    時空GIS在廣州市交通事故黑點預判與鑒別中的應用

    2017-01-21 15:52:05譚錦艷張湘邵麗芳莫鋒華歐雁鈿
    軟件導刊 2016年12期

    譚錦艷+張湘+邵麗芳+莫鋒華+歐雁鈿+李少偉

    摘 要:介紹了時空GIS及其預判與鑒別交通事故黑點的原理,重點討論了基于SuperMap GIS的道路交通事故黑點智能鑒別方法。通過廣州市道路交通事故黑點預判與鑒別系統(tǒng),進行交通事故黑點實時鑒別及地圖發(fā)布,解決了傳統(tǒng)道路交通安全管理手段單一、內(nèi)容枯燥、信息滯后等問題,在一定程度上滿足了大眾安全出行的需求。

    關(guān)鍵詞:Super Map GIS;緩存區(qū)分析;疊置分析;事故黑點

    DOIDOI:10.11907/rjdk.162214

    中圖分類號:TP319

    文獻標識碼:A文章編號:1672-7800(2016)012-0116-02

    0 引言

    隨著廣州市經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展,道路通車里程及汽車保有量逐漸增加,道路交通事故發(fā)生頻率不斷上升。因此,開展道路交通事故黑點預判與鑒別,制作并發(fā)布道路交通事故黑點地圖,是管控與治理危險路段、提高道路交通安全管理水平的重要手段之一[1]。

    1 時空GIS概念及其發(fā)展趨勢

    時空GIS是建立在時態(tài)數(shù)據(jù)庫、GIS、人工智能等基礎(chǔ)上的一種綜合型應用技術(shù),其研究對象是時空世界中遵循誕生、成長、生存,直至死亡等自然規(guī)律的事物和現(xiàn)象的時空信息,不但包含傳統(tǒng)地理信息系統(tǒng)的空間特性,而且涵蓋時間特性;不但反映事物和現(xiàn)象的存在狀態(tài),而且可以表達其發(fā)展變化過程及規(guī)律。時態(tài)地理信息系統(tǒng)(TGIS)是一種采集、存儲、管理、分析與顯示地理實體隨時間變化情況的計算機系統(tǒng),TGIS的操作對象是時空信息[2]。

    傳統(tǒng)GIS只描述了研究對象的一個快照,沒有對時態(tài)數(shù)據(jù)作專門處理,因而是靜態(tài)的,只能反映事物的當前狀態(tài),無法反映其歷史狀態(tài),更無法預測未來的發(fā)展趨勢,而客觀事物的存在都與時間緊密相聯(lián)。因此,在系統(tǒng)中增強對時間維的表達、分析能力,提供歷史分析與趨勢分析的功能,是時空GIS的獨特之處。時間、空間和屬性是地理實體和地理現(xiàn)象固有的3個基本特征,是反映地理實體狀態(tài)和演變過程的重要組成部分。時空GIS能夠三者并重,因此是未來GIS的發(fā)展方向之一。

    2 廣州市交通事故黑點預判與鑒別系統(tǒng)

    廣州市交通事故黑點預判與鑒別系統(tǒng)的核心功能是事故黑點智能鑒別,本文采用SuperMap Deskpro 處理道路交通地理數(shù)據(jù),采用SuperMap Objects 開發(fā)交通事故黑點智能鑒別功能,以Super Map Is.net發(fā)布交通事故黑點地圖。

    2.1 道路交通事故黑點鑒別方法

    道路交通事故黑點指單位時間內(nèi)每公里發(fā)生的交通事故次數(shù)大大高于該條道路平均值的路段。道路交通事故黑點鑒別的目的是找出某段時間內(nèi)交通事故次數(shù)和嚴重程度高于其它地方的路段,因此對路段的鑒別標準通常為一段時間內(nèi)交通事故發(fā)生的次數(shù)和損失情況兩個主要因素,并利用設(shè)定的明確量化指標判斷路段的危險系數(shù)[3]。

    在鑒別道路交通事故黑點時,如果不考慮事故的嚴重程度,而是簡單地將事故次數(shù)累加,往往造成判斷失誤。因此,為了準確地判斷事故黑點,結(jié)合我國道路交通管理的實際情況,提出一種對死亡、傷亡、財產(chǎn)損失等不同后果賦予不同權(quán)重系數(shù)來計算事故嚴重程度的模型,是一種比較貼近實際情況的鑒別方法。

    2.2 基于GIS的道路交通事故黑點智能鑒別

    道路交通事故黑點鑒別主要涉及交通事故的屬性數(shù)據(jù)和空間位置,而SuperMap GIS平臺能很好地融合管理兩種數(shù)據(jù),并基于地理對象的位置和形態(tài)分析空間數(shù)據(jù),提取有價值的空間信息,以一種圖形化且高效直觀的方式呈現(xiàn)結(jié)果。本文基于SuperMap Objects平臺,利用緩存區(qū)分析與疊置分析功能進行道路交通事故的黑點鑒別,并對廣州市內(nèi)實際道路的交通事故數(shù)據(jù)進行了分析[4]。

    2.2.1 廣州市道路交通事故數(shù)據(jù)準備

    結(jié)合廣州市實際道路交通事故數(shù)據(jù)采集情況,以事故死亡人數(shù)和事故次數(shù)為主,以受傷人數(shù)和經(jīng)濟損失為輔,建立事故嚴重程度的計算模型。本文選用超過280條實際發(fā)生的廣州市某時間段采集的道路交通事故數(shù)據(jù),基本信息包括事故發(fā)生的時間、地點(坐標)、死亡人數(shù)、輕重傷人數(shù)、直接經(jīng)濟損失等。由于交通管理部門采集的部分數(shù)據(jù)不準確甚至相互沖突、重復,因此需要首先對獲取的原始事故數(shù)據(jù)進行整理[5]。

    2.2.2道路交通事故嚴重程度模型設(shè)計

    根據(jù)我國公安部交通管理局對交通事故黑點判斷的相關(guān)規(guī)定,選取500m(2 000m)作為黑點(路段)的計算單位。分別將死亡人數(shù)、重傷、輕傷及財產(chǎn)損失賦予不同權(quán)重值,并對原事故調(diào)查表中的權(quán)重值進行累計。當某個500m(2 000m)路段某段時間內(nèi)多次交通事故累計的權(quán)重值大于某個閾值時,鑒別為事故黑點。某次事故嚴重程度權(quán)重值計算公式如下:

    式中,S1、S2、S3、S4分別為死亡人數(shù)、重傷人數(shù)、輕傷人數(shù)、經(jīng)濟損失,X1、X2、X3、X4為相應權(quán)重系數(shù),根據(jù)不同情況可以自由調(diào)整權(quán)重系數(shù)。

    2.2.3 道路交通事故黑點智能鑒別

    將圖中的每一個事故點作為一個點狀對象,根據(jù)事故的嚴重程度(本文使用500m或2 000m作為道路交通事故多發(fā)點和多發(fā)段)進行緩沖區(qū)分析,可以得到道路交通事故點的影響范圍分布圖[6];然后將所有事故點形成的每一個事故緩沖區(qū)進行多邊形圖層與圖層之間的疊置,形成一個嶄新的綜合性事故圖層。緩沖區(qū)重疊現(xiàn)象越嚴重的區(qū)域,事故黑點的可能性和級別越高;最后,再將反映事故黑點的新圖層與道路交通路網(wǎng)進行多邊形與線的疊置分析,鑒別出事故黑點的路段或者區(qū)域;將事故黑點影響范圍內(nèi)某段時間的當量死亡人數(shù)求和,根據(jù)當量死亡人數(shù)的不同可以得出國家級、省級、市級、縣級等不同級別的事故黑點,具體情況如圖1所示。

    在具體功能實現(xiàn)上,本文采用SuperMap Objects的點對象soGeoPoint作緩沖分析Buffer:soGeoRegion soGeoPoint.Buffer(dDistance As Double,nSmoothness As Long),實現(xiàn)緩存區(qū)分析功能;采用SuperMap Objects的面對象soDatasetVector作疊加分析Intersect:Boolean soOverlayAnalyst.Intersect(objInDataseAssoDatasetVector,objIntersectDatasetAssoDatasetVector,objOutDataset As soDatasetVector,bJoinAttribute As Boolean) ,實現(xiàn)疊加分析功能;采用soTrackingLayer圖層實現(xiàn)緩沖和疊加分析的圖形顯示:Long soTrackingLayer.AddEvent (objGeometry As soGeometry,objStyle As soStyle,strTag As String) [7]。

    2.2.4 道路交通事故黑點變動分析

    通過疊加不同時期的廣州市道路交通事故黑點地圖,可以直觀地分析道路交通事故黑點的變遷,通過比較不同時期事故黑點的形成原因,可以對廣州市道路交通安全管理工作作出針對性部署。

    2.3 系統(tǒng)總體架構(gòu)

    廣州市交通事故黑點預判與鑒別系統(tǒng)總體架構(gòu)分為3個結(jié)構(gòu)層次(見圖2),具體包括:①服務層,主要面向公眾提供道路交通事故黑點鑒別及地圖發(fā)布服務;②服務提供層,主要采用Super Map Object及 Super Map Is.net平臺進行黑點鑒別及地圖發(fā)布[8];③數(shù)據(jù)層,采用數(shù)據(jù)庫進行管理,可提供時空GIS數(shù)據(jù)和道路交通事故信息。

    2.4 系統(tǒng)缺點及改進方法

    在運用事故嚴重程度模型鑒別事故黑點時,沒有將道路特征、交通環(huán)境、天氣條件等其它因素的影響納入模型中,在后續(xù)研究中,應該根據(jù)實際情況進行修正。由于道路交通事故黑點預判與鑒別系統(tǒng)是根據(jù)以往數(shù)據(jù)進行的分析,其結(jié)果有一定滯后性,應結(jié)合實際情況進一步分析事故黑點的道路特征、交通條件等,對鑒別結(jié)果進行修正,為道路交通事故黑點提供防治策略與治理技術(shù)[9]。

    3 結(jié)語

    基于Super Map GIS的廣州市交通事故黑點預判與鑒別系統(tǒng)成功實現(xiàn)了道路交通事故黑點的預判與鑒別,解決了傳統(tǒng)交通安全管理手段單一、內(nèi)容枯燥、信息滯后的問題,有效提高了廣州市道路交通安全管理水平,在一定程度上滿足了大眾安全出行的需求。由于交通事故數(shù)據(jù)的獲取需要一定時間,要取得更好的效果,數(shù)據(jù)獲取的速度和效率非常重要,這也是未來需要改進的方向[10]。

    參考文獻:

    [1] 廣州市公安局交通警察支隊.廣州市交通事故資料匯編(1949-1994年)[M].廣州:廣東經(jīng)濟出版社,1995.

    [2] 羅靜,崔偉宏,牛振國.面向?qū)ο蟮某瑘D時空推理模型的研究與應用[J].武漢大學學報:信息科學版,2007(1):90-93.

    [3] 邵祖峰,蔡建湖.交通事故多發(fā)點鑒別方法的比較研究[J].湖北警官學院學報,2009,22(2):83-87.

    [4] 李少偉,曹成濤.基于GIS的道路交通事故黑點智能鑒別與信息發(fā)布[J].物流工程與管理,2016(5):257-259.

    [5] 張廣新.道路交通事故多發(fā)點段智能排查系統(tǒng)的研究[D].吉林:吉林大學,2006.

    [6] 王海.緩沖區(qū)分析方法在事故多發(fā)點鑒別的應用研究[J].公路工程,2016(2):103-107.

    [7] 北京超圖軟件股份有限公司.Super Map Object 2008開發(fā)手冊[M].北京:Super Map Press,2008.

    [8] 李少偉,宋潔華.基于Super+Map+Is.net的交通信息實時發(fā)布[J].海南師范大學學報:自然科學版,2010(9):338-342.

    [9] 張力.基于GIS與主成份分析的道路交通事故黑點研究[J].地理空間信息,2008,6(5):79-82.

    [10] 孟樣海,裴玉龍,馬長青.高速公路事故黑點成因分析模型的建立及應用[J].哈爾濱建筑大學學報,2000,33(2):46-50.

    (責任編輯:黃 ?。?

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