地理信息系统在交通安全分析中的功能

10．1．2　地理信息系统在交通安全分析中的功能

GIS已经在数据管理、系统管理、规划等各个领域等得到了广泛的应用，将GIS和道路安全数据整合在一起，利用GIS所提供的功能，对传统的分析技术进行改进，对道路交通安全分析提供有益帮助。

GIS已经成为集面、线、点和类等图形化的系统。这些系统提供了拓扑数据模型，具有强大的分析能力，成为“基于向量”的分析。其他的GIS功能包括数据整合、图像重叠、网络分析（最短路径）等。事故和道路静态数据是典型的线性参照系统数据，可以使用GIS进行显示和分析。这一功能为道路安全工程师提供了特殊的分析工具，可以看到其他信息系统所看不到的空间关系。此外GIS也提供了编程或scripting环境，允许用户建立特殊的分析程序和个性化现有程序。

GIS提供了事故和道路静态数据显示与阅读的功能，这一功能可以大体上分为4个方面:

（1）显示与查询；

（2）空间分析；

（3）网络分析；

（4）网格模型。

1）显示与查询

对于多数用户，GIS实现图形功能的显示。地图是GIS使用的图形，计算机可以将复杂的人眼看不到的空间关系联系起来。但GIS用户需确定应该分析哪些空间关系和数据。

应用GIS的数据库功能，安全工程师可以查询数据，查询结果用图形显示。数据查询可做到“对话形式”。GIS的查询分析功能也可用在其他方面，如数据库自动形成、编码数据的错误校核和质量控制。例如，在事故数据输入过程中，GIS数据库查询可验证道路限速和其他事故报告中限速值的差异。

对于在GIS上显示线性参照系统数据，必须先整合空间数据。GIS可整合各种比例、清晰度的空间数据。但数据整合时，会因用户不当的整合给出警告和提示。如在1∶500 000的地图上整合道路特征数据，由于这些数据不具有同样的轮廓线，整合起来配合得不是很好，GIS就会给出警告和提示。

应用GIS的图像功能与地形模型，可提供可视化的公路安全性分析，给道路安全工程师以实景观测效果（例如，俯视交叉口、路侧行道树的景观）。卫星和空中照片为这一应用数据的主要来源。卫星和空中照片可以调整，包括图像处理（旋转、放大或缩小、取样等）。图像数据可以和空间数据叠合，以确定图像坐标。之后，图像可以作为收集的特征数据或作为背景图像参照系。

利用GIS的空间整合和数据汇总的功能，可进行微观水平上的分析。本来不为道路安全工程师所用的数据，包括线性系统参照的数据或没有线性参照的数据，如人口统计数据、气象数据、环境数据、经济数据、地形数据等可整合到GIS数据中。以前未整合到GIS线性参照系统中的数据，如工作区数据，也能整合到GIS数据中，极大地扩充了道路安全工程师可用的数据源。

公路安全数据的路线分布图提供了宏观分析的工具。可以选择整合到GIS的空间和线性数据，可以分类和按路线显示。安全工程师能够为在路线图上符号化事故，区分不同类型的事故，如事故严重程度、有无伤亡等。这个功能已普遍用于诊断大批量数据信息，如显示高事故率的位置、路段的事故历史等。

2）空间分析

GIS中的几项分析技术可归类到一组，称作“重叠分析”（Overlay Analysis），可用于空间分析和数据整合。GIS提供了数据整合、数据间的交叠鉴别、以特征位置和特征范围作为标准的数据属性连接等工具。重叠分析技术可以其他方式整合和更新数据，如对于某些可以整合的道路与事故特征值，能简单地把一组空间数据加到另一组上。重叠分析也可以整合两个以上的空间数据组，汇总空间数据产生一个新的空间数据。例如，道路安全工程师可以应用这些空间数据分析人口统计数据（户主数、学龄儿童的平均数）与事故数据和路段数据的关系，以分析出每一个路段中学龄儿童人数与行人事故数之间的关系和事故风险因子，用于行人—学校交通安全分析。

相似分析是GIS数据查询的功能之一，缓冲存储器是执行该项实际空间查询，确定相临特征值相似性的手段。在GIS中，缓冲存储器会在规定的离点、线或区域一定的距离内放置和定位所有数据特征值，例如要确定立交周围800m范围内的事故数或要定位离其他事故事件一定距离、时间内的二次事故等。相似性分析应用的例子包括点/交叉口分析、事故沿线分布分析和聚类分析。

（1）点/交叉口分析

事故总是发生在空间的某一点上。尽管事故的确切地点可能无法准确定位，但是我们可以把它们看成是发生在一个短距离内的事件。除了一些测量和数据采集的困难之外，有些事故是有确切地点的，如多车相撞、两车相撞或者车与固定物体（如电线杆、护栏、路边物体等）相撞。但是，绝大部分事故是发生在路面或至少从路面开始发生的。它们可用“路段”表示。因为许多事故是发生在交叉路口或是道路相交的部分，所以用一个点可以描述多个事故。或许在将来，所有的车辆都配备了GPS定位设备和事故记录仪，就能记录事故最初发生的准确地点，并提供更精确的相关数据。然而在目前，我们必须认识到有关事故地点的统计资料或多或少都有一定的误差。事实上，描述事故的地理参照物毫无疑问是较精确的，因为对大多数事故来说这些参照物主要集中在一定的路段和区域上，我们把事故描述成发生在空间某一给定点的事件。不同类型的事故可用不同的地图描述出来。其中，点状地图是最有效的。因为同其他类型地图相比，点状地图可以更清楚地表示位置信息的分布特点，它们易于理解和改变布局。

点/交叉口分析技术用来评价用户指定的点或交叉口周围一定距离范围内的事故。使用鼠标或输入点/交叉口所在的路名等在地图上选择要分析的点/交叉口，可以给出分析报告，列出事故数量、死亡数、受伤人数、事故费用等。列出的项数取决于用户的定义，地图也可打印出来，如图10－1所示，在一定搜索半径范围内（圆圈部分）的情况。

图10－1　点/交叉口分析事例

（2）事故沿线分布分析

事故沿线分布分析技术用来研究事故沿路线长度方向上的分布，而不是针对特定的点、特定的位置或交叉口。用户可以选择一个路段长度和路线名。数据分析结果可以报告出事故的数量和其他用户指定的特征数据，可以打印出路段的状况地图。

（3）聚类分析

聚类分析是针对特定特征路段的事故分析，如桥梁段、与铁路的交叉段。对选定的所有路段，给定距离范围，则可选择出事故数据，分析这些路段内的事故特征、主要事故原因。同样这些数据也可打印输出。

3）路网分析

路网分析主要用来做几条道路组成的路线或整个路网的安全分析。路网分析可以用来鉴别安全的路线带或确定交通路线、旅行距离和反应时间，例如，评价一条道路关闭后交通量对临近道路的影响。

GIS网络分析功能也可用来优选安全的交通路线。如学校安全路线选择是这类应用的一个典型例子。用户输入出发点和目的地，程序生成一个地图，指示出去学校应优先选择的安全路线。这种选择主要基于各类道路和交通因素相关的事故水平的分析。

其他方面的网络分析功能，包括幻灯片式分析和路线带分析。幻灯片式分析用来鉴别事故高发路段。这一分析和前文的事故沿线分布状况分析不同，事故沿线分布状况分析是指定路段，幻灯片式分析则是沿线按一定的路段长度增量进行分析，用户可以自定义一个路段长度和增量长度。分析结果包括列表指出事故高发位置以及相关的数据，可打印输出。

路线带分析提供了可视化的工具，可将一个路线带内的事故高发位置显示出来。应用传统的方法可以分析沿线路段的事故情况（如幻灯片式分析）找出事故高发位置，但不能进行路线带内的多路线分析。路线带分析允许把不同路线组合起来成为路线带，分析该运输路线带的安全性能。在目前进行的评估中，该方法用来研究货车事故，评价货车通行路线带的安全性能。路线带分析程序建立后，可用于鉴别货车通行带的货车事故，分析输出结果包括事故统计资料，带内不同事故多发点、段的道路特征，绘出事故高发路段和区域。如图10－2所示指出了事故高发路段。

图10－2　货车通行带事故多发路段鉴别

4）网格分析模型

网格分析模型用离散单元的空间数据进行整合分类。根据用户给定的尺度和均匀分布点，建立空间数据，用于显示和分析。这一功能提供了快速观察事故数据聚类情况的手段。在网格分析模型中，提供了特殊的工具用于汇总网格内的数据，进行重叠分析，类似于前文介绍的GIS重叠分析。当用同一空间尺度建立不同数据组网格后，这些数据可以逐个网格的汇总形成新的数据组。

如行人和自行车事故高发区鉴别，使用离散的点文件计算选定类型事故的密度，生成事故等高线地图，以鉴别事故高发区域，如图10－3所示，每一个区的汇总统计资料可以列表或以图形输出。

图10－3　行人和自行车事故高发区鉴别（网格范围1km²）