CC BY
5Поступила в редакцию 21.08.2020 г.
МРНТИ 76.75.29+76.29.41
АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ В ГОРОДЕ СЕМЕЙ
У.С. Джамединова, А.Т. Шалтынов, Б.Е. Конабеков, А.М. Абильтаев, А.О. Мысаев
НАО «Медицинский университет Семей», Семей, Республика Казахстан
Цель: изучение особенностей дорожно-транспортных происшествий различными подходами.
Методы. Дизайн - ретроспективное обсервационное исследование ДТП за 2019 год в городе Семей на основании данных официальной статистики от Городского отдела дорожной полиции. г. Семей, УВД, МВД РК. Выборка - сплошная. Данные о погодных условиях были получены их открытого онлайн сервиса www.worldweatheronline.com. Была оценена связь ДТП с участием пострадавших в городе Семей с погодными условиями. Геопространственный анализ проводился в программе ArcGIS 10.7 (ESRI, USA). Статистический анализ данных был проведен в программе SPSS 20.0 для Windows.
Результаты. В исследование были включены 238 случаев ДТП. 6,7 % (n=16) из всех случаев ДТП, вошедших в анализ имели смертельный исход для ее участников, большинство зарегистрированных случаев (93,7%) закончились увечьями участников ДТП. Наиболее распространённым нарушением повлекшее ДТП было превышение скорости, 94.1% (n=224). Анализ сезонности случаев ДТП показал период межсезонья наиболее опасным, так осенью было зарегистрировано 44,9% (n=107) случаев ДТП. Самым аварийным месяцем был ноябрь месяц, всего в ноябре было зарегистрировано 18,9% (n=45). В 45,4% (n=108) случаев ДТП были зарегистрированы в пасмурную погоду.
Анализ распределение частот ДТП повлекших увечья его участников, по факторам риска показал значимые различия в группах по сезонам года (p=0,036) Оценка влияния факторов окружающей показала, что при повышении температуры на один градус шансы исхода ДТП с пострадавшими уменьшаются на 8%, другие факторы погоды в нашем исследовании не оказывали значимого влияния на исход ДТП. Оценка плотности ядра показала, что наибольшая плотность ДТП была в центральной части города.
Заключение. Применение различных подходов в изучении особенностей дорожно-транспортных происшествий могут иметь значение как для предотвращения травм, так и для принятий решения о мерах предосторожности в отношении ДПТ.
Ключевые слова: дорожно-транспортные происшествия(ДТП), погодные условия, факторы, сезонность ДТП, геоинформационный анализ.
ANALYSIS OF THE HARACTERISTICS OF TRAFFIC ACCIDENTS IN THE CITY OF SEMEY
U. Jamedinova, A. Shaltynov, B. Konabekov, A. Abiltaev, A. Myssayev
NcJSC «Semey Medical University», Semey city, Kazakhstan
Objective: the study of the characteristics of road accidents by various approaches.
Methods. Design - a retrospective observational study of road accidents for 2019 in the city of Semey based on official statistics from the Semey City Traffic Police Department, Ministry of Internal Affairs of the Republic of Kazakhstan. The selection is solid. Weather data was obtained from their open online service www.worldweatheronline.com. The relationship of accidents involving victims in the city of Semey with weather conditions was evaluated. Geospatial analysis was carried out in the ArcGIS 10.7 program (ESRI, USA). Statistical analysis of the data was carried out in the program SPSS 20.0 for Windows.
Results. The study included 238 cases of traffic accidents. 6.7% (n = 16) of all the accidents included in the analysis were fatal for its participants, most of the reported cases (93.7%) resulted in injuries to the accident participants. The most common violation resulting in an accident was speeding, 94.1% (n = 224). An analysis of the seasonality of road traffic accidents showed the off-season period to be the most dangerous, since 44.9% (n = 107) of road traffic accidents were recorded in the fall. The most emergency month was November, with a total of 18.9% recorded in November (n = 45). In 45.4% (n = 108) cases of road accidents were recorded in cloudy weather.
An analysis of the distribution of the frequency of accidents resulting in injury to its participants, by risk factors showed significant differences in the groups according to the seasons of the year (p = 0.036). An assessment of the influence of environmental factors showed that with an increase in temperature by one degree, the chances of the outcome of accidents with victims are reduced by 8%, other factors Weather in our study did not significantly affect the outcome of accidents. Assessment of core density showed that the highest density of accidents was in the central part of the city.
Conclusion. The use of various approaches in studying the characteristics of road traffic accidents can be important both for the prevention of injuries and for deciding on precautionary measures for road traffic accidents.
Key words: road traffic injuries, meteorological factors, factors, accident seasonality, GIS analysis.
СЕМЕЙ ЦАЛАСЫНДАГЫ ЖОЛ-К0Л1К ОКИГАЛАРЫНЫЦ ЕРЕКШЕЛ1КТЕР1Н ТАЛДАУ
У.С. Джамединова, А.Т. Шалтынов, Б.Е. Конабеков, А.М. Эбштаев, А.О. Мысаев
«Семей медицина университет» КеА^, Семей к;., ^азакстан
Мацсаты: жол-келж окигаларыныц ерекшелiктерiн эр тYрлi тэсiлдермен зерттеу.
ddicmepi. Дизайн - ретроспективтi обсервациялык зерттеу. 2019 жылгы ЖКО калалык жол полициясы белiмiнен ресми статистика деректерi негiзiнде Семей каласында. Семей к., 11Б, КР 11М. Тандау-тутас. Ауа райы туралы деректер олардыц ашык онлайн сервисi алынды www.worldweatheronline.com.Семей каласында зардап шеккендердiн катысуымен болтан жол-келш окигаларыныц ауа-райы жагдайы багаланды. Геокенiстiк талдау ArcGIS 10.7 (ESRI, USA) багдарламасында жYргiзiлдi. Деректердi статистикалык талдау Windows Yшiн SPSS 20.0 багдарламасында жYргiзiлдi.
Нэтижелерi. Зерттеуге 238 ЖКО окигасы енгiзiлдi. 6,7% (N = 16) талдауга енген ЖКО-ныц барлык окигаларыныц iшiнде онын катысушылары Yшiн елiм-жiтiм болды, тiркелген жагдайлардыц кепшiлiгi (93,7%) ЖКО-га катысушылардыц мерп^мен аякталды. ЖКО-га экеп соккан ец кеп таралган бузушылык жылдамдыктыц артуы болды, 94.1% (n=224). ЖКО окигаларыныц маусымдылыгына талдау маусымаралык кезецде аса каушп екенiн керсеттi, сондыктан ^зде ЖКО 44,9% (n=107) окигасы пркелдг Ец апатты ай караша айы болды, караша айында 18,9% (N=45) пркелдг 45,4% (N = 108) жол-келж окигасы бултты ауа райында тiркелген. Оныц катысушыларыныц мертiгуiне экеп соккан ЖКО жишпн белудi талдау тэуекел факторлары бойынша Жыл мезгiлдерi бойынша топтарда елеулi айырмашылыкты керсетп (p=0,036) коршаган ортаныц факторларыныц эсерш багалау температураныц бiр градуска кетерiлген кезде зардап шегушiлермен болган ЖКО-ныц шыгу мYмкiндiгi 8% - га азайатынын керсеттi, бiздiц зерттеуiмiзде ауа райыныц баска да факторлары ЖКО нэтижесше елеулi эсер етпедi. Ядроныц тыгыздыгын багалау ЖКО-ныц ец кеп тыгыздыгы каланыц орталык белiгiнде болганын керсеттi
Кррытынды. Жол-келiк окигаларыныц ерекшелжгерш зерделеуде эртYрлi тэсiлдердi колдану жаракаттардыц алдын алу Yшiн де, ЖКО катысты сактык шаралары туралы шешiм кабылдау Yшiн де мацызды болуы мYмкiн.
Тушн сездер: жол-келiк окигалары (ЖКО), ауа райы жагдайлары, факторлар, ЖКО маусымдылыгы, геоакпараттык талдау.
Введение
Травматизм от ДТП в последние годы занимает лидирующие позиции в структуре смертности населения от всех внешних причин, к тому же смертельные исходы имеют зачастую люди молодые в трудоспособном возрасте [1-3], что имеет как социальный, так и экономический ущерб.
ДТП становится серьезной проблемой для систем общественного здравоохранения во всем мире из-за их непредсказуемости [4]. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), Травмы от ДТП были на девятом месте в структуре смертности от 2015 году и основной причиной смерти среди людей в возрасте от 15 до 29 лет [5]. Ежегодно во всем мире погибает более 1,2 миллиона человек и около 50 миллионов человек получают травмы [6].
Ввиду приведенной выше статистики считаем актуальным исследование причин ДТП. Согласно литературному обзору, факторы, влияющие на возникновение и серьезность ДТП, включают три основных элемента, а именно: человеческие факторы, связанные с транспортным средством и факторы окружающей среды [7]. Помимо человеческих факторов и факторов, связанных с транспортным средством метеорологические факторы окружающей среды, также имеют решающее значение. Так по данным автора J. Gao et al. [4] на них приходится примерно 20% всех причин ДТП, кроме того данные факторы еще плохо изучены. Согласно исследованию влияния климата, на транспортную систему на автомагистралях в США, эти эффекты в последнее время усилились; неблагоприятные климатические условия снижают скорость движения и увеличивают частоту столкновений [8].
Поэтому факторы окружающей среды имеют исключительную важность из-за их влияния на серьезность дорожно-транспортных происшествий и их травмы. Что еще более важно, некоторые из этих факторов должны быть учтены при проектировании и разработки сетей дорог.
На протяжении многих лет обобщенные статистические линейные модели широко использовались для обнаружения факторов риска ДТП [9]. Все эти модели страдают от общего основного ограничения, заключающегося в том, что каждый случай ДТП является независимым. В действительности это предположение о «независимости» часто может не соответствовать действительности. Когда наблюдения являются зависимыми, фактическое количество независимых выборок меньше, чем у выборок наблюдений, доверительные интервалы будут неверно оценены, и, следовательно, коэффициенты регрессии могут быть смещены, а точность может быть завышена [10,11]. Учитывая это, на современном этапе все частое применение принимают модели пространственного анализа. [11,12]. Авторы также сообщают об актуальности применения методов пространственного анализа в здравоохранении [13].
По данным дорожно-транспортной полиции в Казахстане ежегодно более трех тысяч человек погибает в автомобильных катастрофах, в перерасчете на часы каждые три часа уносят одну человеческую жизнь и более семи человек получают увечья и травмы. Эпидемиологический анализ ДТП в Республике Казахстан глубиной 10 лет (2004 - 2014 гг.) показал, что общее количество смертей за изученный период превысило 32 тысячи человек, более 180 тысяч получили травмы. Анализ в разрезе регионов указывает на то что наибольшую распространённость ДТП имеют следующе регионы: г. Алматы, Туркестанской, Алматинской, Жамбылской и Восточно - Казахстанской областей [13]. Проведенный поиск литературы не выявил актуальной информации по распространенности ДТП по городу Семей.
Таким образом, изучение причин ДТП и уточнение взаимосвязи между метеорологическими факторами и ДТП имеет важное значение для установления надлежащего управления дорожным движением.
Цель
Изучить особенности дорожно-транспортных происшествий различными подходами.
Одной из приоритетных задач является проведение пространственного анализа местности с целью выявления «горячих точек» ДТП.
Материал и методы
Мы провели ретроспективное обсервационное исследование ДТП за 2019 год. Нами были проанализированы данные ДТП в том числе с участием пострадавших и со смертельными исходами в городе Семей. Данные о случаях ДТП были получены из официальной статистики от Городского отдела дорожной полиции. г. Семей, УВД, МВД РК.
Выборка - сплошная, было проведено ретроспективное исследование, которое включало все случаи ДТП за изучаемый период. Изучаемые переменные: ДПТ с участием пострадавших, ДТП со смертельным исходом, вид нарушения повлекшее ДТП, сезонность в зависимости от времени года и месяца.
Данные о погодных условиях были получены их открытого онлайн сервиса www.worldweatheronline.com, который имеет архивные данные о погоде по всему миру, в том числе и в регионах Казахстана, в нашем исследовании данные были отобраны по городу Семей. Данные метеорологических условий были учтены в точную дату ДТП с учетом времени происшествия в почасовом интервале. С целью изучения сезонных закономерностей мы разделили все случаи ДТП по сезонам года и месяцам. Нами была оценена связь ДТП с участием пострадавших в городе Семей с погодными условиями. Все погодные условия были условно поделены на 3 группы: ясная погода, пасмурно, осадки со снегом и дождем. Из факторов окружающей среды оценивались также такие переменные как температура (°С), облачность (%), влажность (%), порывы ветра (км/ч) и осадки (мм).
Геопространственный анализ проводился в программе ArcGIS 10.7 (ESRI, USA). Для оценки пространственного распределения ДТП применялась оценка плотности ядра модуля Spatial analyst, которая рассчитывалась как число событий в абсолютных значениях на 1 квадратный километр. Для оценки горячих точек возникновения ДТП применялся метод пространственной статистики основанный на показателе Getis-Ord Gi данный инструмент идентифицирует статистически значимые пространственные кластеры высоких значений (горячих точек) и низких значений (холодных точек). Он создает новый Выходной класс объектов (Output Feature Class) с z-оценкой, p-значением и уровнем достоверности (Gi_Bin) для каждого объекта во Входном классе объектов (Input Feature Class). Поле Gi_Bin определяет статистическую значимость "горячих" и "холодных" точек, вне зависимости от применения коррекции FDR. Объекты с +/-3 bins отражают статистическую значимость с уровнем достоверности 99 процентов; объекты с +/-2 bins отражают статистическую значимость с уровнем достоверности 95 процентов; объекты с +/-1 bins отражают статистическую значимость с уровнем достоверности 90 процентов; а кластеризация для объектов в bin 0 не имеет статистической значимости.
Статистический анализ данных. В статье данные представлены абсолютными значениями, в процентах и частотах. Для статистического анализа номинальных данных использовался х2 Пирсона, а в случае где доля ячеек с ожидаемым числом наблюдений менее 5 мы использовали точный критерий Фишера. Для оценки влияния факторов окружающей среды на последствия аварийных ДТП нами использовалась модель множественной логистической регрессии, в качестве зависимой переменная была принята дихотомическая переменная исхода ДТП с увечьями участников исследования и без. Перед применением логистической регрессии была оценена корреляция независимых факторов между собой. В качестве независимых переменных были определены следующие факторы: температура воздуха, порывы ветра, облачность, влажность, осадки. Значение р<0,05 было принято за статистически значимый уровень. Анализ проводился как для всей выборки, так по отдельности для отдельных групп. Для статистической обработки была использована программа SPSS лицензионная версия 20.0 для Windows.
Результаты
Всего за период с 1 января 2019 по 31 декабря 2019 года было зарегистрировано 259 случаев ДТП в городе Семей, в анализ не вошли 21 случаев ДТП произошедшие вне черты города, на пригородных участках магистральных дорог, в исследование были включены 238 случаев ДТП в городе Семей.
6,7 % (n=16) из всех случаев ДТП, вошедших в анализ имели смертельный исход для ее участников, большинство зарегистрированных случаев (93,7%) закончились увечьями участников ДТП. Наиболее распространённым нарушением повлекшее ДТП было превышение скорости, 94.1% (n=224). Анализ сезонности случаев ДТП показал период межсезонья наиболее опасным, так осенью было зарегистрировано 44,9% (n=107) случаев ДТП, наименее опасным сезоном была весна. Самым аварийным месяцем был ноябрь месяц, всего в ноябре было зарегистрировано 18,9% (n=45) всех случаев, наименее аварийным месяцем был июль. В 45,4% (n=108) случаев ДТП были зарегистрированы в пасмурную погоду.
Таблица 1 - Распределение частот ДТП повлекших увечья его участников, по факторам риска.
Переменная Пострадавшие p
нет Есть
Абс.знач % Абс.знач %
Нарушения повлекшие ДТП
- Превышение скорости 14 5,9% 210 88,2% 0,609
- Несоблюдение дистанции 1 0,4% 13 5,5%
Сезон года
- Зима 1 0,4% 45 18,9% 0,036
- Весна 1 0,4% 38 16,0%
- Лето 7 2,9% 39 16,4%
- Осень 6 2,5% 101 42,4%
Месяц
- Январь 0 0,0% 14 5,9%
- Февраль 1 0,4% 10 4,2%
- Март 0 0,0% 9 3,8%
- Апрель 0 0,0% 18 7,6%
- Май 1 0,4% 11 4,6%
- Июнь 4 1,7% 16 6,7% 0,163
- Июль 0 0,0% 8 3,4%
- Август 3 1,3% 15 6,3%
- Сентябрь 1 0,4% 26 10,9%
- Октябрь 3 1,3% 32 13,4%
- Ноябрь 2 0,8% 43 18,1%
- Декабрь 0 0,0% 21 8,8%
Погода
- Ясно 3 1,3% 76 31,9%
- Пасмурно 9 3,8% 99 41,6% 0,255
- Снег 0 0,0% 23 9,7%
- Дождь 3 1,3% 25 10,5%
Анализ распределение частот ДТП повлекших увечья его участников, по факторам риска показал значимые различия в группах по сезонам года (р=0,036) (таблица 1).
Таблица 2 - Оценка влияния факторов окружающей среды на возникновение ДТП, приводящих к увечьям.
Наименование переменной В Р Ехр(В) 95% ДИ для ЕХР(В)
Нижняя Верхняя
Температура воздуха -0,079 0,021 0,924 0,864 0,988
Порывы ветра -0,011 0,665 0,989 0,942 1,039
Облачность 0,009 0,345 1,009 0,99 1,028
Влажность -0,034 0,08 0,967 0,931 1,004
Осадки 0,397 0,645 1,488 0,275 8,055
Для оценки влияния факторов окружающей среды на последствия аварийных ДТП нами использовалась модель бинарной логистической регрессии (таблица 2). Анализ показал, что при повышении температуры на один градус шансы исхода ДТП с пострадавшими уменьшаются на 8%, другие факторы погоды в нашем исследовании не оказывали значимого влияния на исход ДТП.
Тепловая карта оценки плотности ядра показала, что наибольшая плотность ДТП плотность равную 15,7-21,8 случаев на квадратный километр в центральной части города (рисунок 1), в большей же жилой части города плотность ядер составляла 3,1 - 6 случаев на квадратный километр.
Рисунок 1 - Оценка плотности ДТП в городе Семей (на 1 кв. км.).
С целью выявления точек, в которых ДТП часто приводят к высокому количеству пострадавших нами был проведен анализ горячих точек по количеству пострадавших в ДТП, который определит статистически значимые горячие точки по количеству пострадавших на магистральных дорогах (рисунок 2).
Рисунок 2 - Горячие и холодные точки ДТП по количеству пострадавших.
Обсуждение результатов
Проведенное исследование позволило изучить особенности ДТП различными подходами. В большинстве случаев, зарегистрированных ДТП, отмечается увечья людей, по данным авторов более 10% случаев заканчиваются смертельным исходом [14]. Превышение скорости является основной причиной дорожно-транспортных происшествий по результатам нашего исследования и по результатам других подобных исследований [15]. В жарких странах высокая частота травм зарегистрирована в летний период, а самая низкая аварийность в ноябре, тогда как в нашем исследовании мы получили противоположные результаты. Данные результаты мы связываем с разницей климата, в нашем регионе
межсезонье наиболее аварийный период потому как он обусловлен наличием наледи в данный период и коротким световым днем. Снижение же количества ДТП в июле, мы связываем с отпускным периодом у большинства жителей региона.
Влияние осадков является достаточно постоянным и приводит, как правило, к увеличению частоты несчастных случаев, но, похоже, не оказывает постоянного влияния на серьезность. По данным авторов Theofilatos А, Yannis G. влияние других погодных параметров на безопасность, таких как видимость, скорость ветра и влажность, до сих пор не выявлено напрямую [ 16] данные результаты сопоставимы с нашими по анализу влияния погодных условий на возникновения ДТП.
Мы получили нелинейную связь между температурой и количеством ДТП, исследования, проведенные в странах со схожими климатическими условиями солидарные результаты [17], однако влияние температуры остается все еще спорным вопросом так как имеются публикации имеющие противоположные результаты [18]. Необходимо отметить что противоположные результаты были получены в исследованиях, проводимых в странах с теплым и жарким климатом. В исследованиях, оценивающих влияние погодных условий на ДТП все большее подтверждение получают влияние пасмурной погоды и осадков [19], мы не получили значимой разницы при оценке данных факторов возможно это связано с ем что в исследовании мы собирали точную почасовую картину погоды, тогда как во многих исследованиях учитываются среднесуточные показатели.
Несмотря на то что горячие точки ДТП при анализе ГИС показали основные горячие точки в районе старого города, который характеризуется большим скоплением многоэтажных жилых домов, а также большим количеством торговых и производственных помещений. Ситуацию можно также объяснить узкими улицами и отсутствием достаточного количества парковочных мест у производственных помещений что приводит к тому что водители вынуждены оставлять свои транспортные средства на обочине. Этим также можно объяснить наличие холодных точек по количеству пострадавших в зоне, ранее определяемой как «горячая точка» по количеству ДТП (рисунок 1). Также имеются зоны высокой плотности горячих точек ДТП по количеству пострадавших по дороге вдоль протоки реки Иртыш идущей к дачному массиву. К слову, это единственная дорога ведущая к дачам, что возможно ведет к возникновению ДТП на данном участке (рисунок 2).
Ограничением являлось отсутствие визуальных данных с место происшествия ДТП, данных о степени качества покрытия дорог, количества полос, типах дорог (магистральная дорога, проспект, главная дорога и т.д.) необходимо изменить систему отчетности ответственных структур в связи с тем, что обзор литературы также говорит о наличии связи случаев ДТП с указанными факторами. Исследование, проведенное в Нидерландах, показало, что общий эффект отсутствия уличного освещения на темных сельских дорогах был связан с увеличением числа травматических аварий на 49% по сравнению с плохо освещенными дорогами [20], степень освещенности дорог учитывается недостаточно точно, что также указывает на необходимость релевантного сбора информации о происшествии.
При анализе случаев ДТП необходимо использовать инструменты геопространственного анализа, которые позволяют проводить не только визуальный анализ, но и статистически значимые частые места аварий использование которого стало преимуществом нашего исследования. В своем исследовании мы кроме типичных факторов риска оценили еще и природные факторы риска, к тому включающего все случаи в изученный период. В последующих исследованиях необходимо провести геопространственную оценку частоты возникновения травм в зависимости от плотности населения на определённом участке территории.
Заключение
Применение различных подходов в изучении особенностей дорожно-транспортных происшествий могут иметь значение как для предотвращения травм, так и для принятий решения о мерах предосторожности в отношении ДПТ.
Список литературы
1. Агаджанян В.В. Организация медицинской помощи при множественной и сочетанной травме (политравме): Клинические рекомендации (протокол лечения)//Политравма. - 2015. - № 4. - С. 6-19.
2. Повреждения таза, как аспект дорожно-транспортного травматизма/ Баранов А.В., Матвеев Р.П., Барачевский Ю.Е., Гудков А.Б.//Врач-аспирант. - 2012. - Т. 52 (3).- С. 389-392.
3. Кузьмин А.Г. Дорожно-транспортный травматизм как национальная проблема//Экология человека.
- 2011. - № 3. - С. 44-49.
4. Gao J., Chen X., Woodward A. et al. The association between meteorological factors and road traffic injuries: a case analysis from Shantou city, China// Scientific Reports. - 2016. - V. 6. - P. 37300. doi: 10.1038/srep3 7300.
5. Forecasting mortality of road traffic injuries in China using seasonal autoregressive integrated moving average model/Zhang X., Pang Y., Cui M. et al.// Annals of Epidemiology. - 2015. - V. 25. - P. 101-106. doi: 10.1016/j.annepidem. 2014.10.015.
6. Single-vehicle crashes along rural mountainous highways in Malaysia: an application of random parameters negative binomial model/Rusli R., Haque M.M., King M., Voon W.S.//Accident Analysis and Prevention.
- 2017. - V. 102. - P. 153-164. doi: 10.1016/j.aap.2017.03.002.
7. Effective factors in severity of traffic accident-related traumas; an epidemiologic study based on the haddon matrix/Masoumi K., Forouzan A., Barzegari H. et al.//Emerg (Tehran). - 2016. - V. 4. - P. 78-82.
8. Strong C.K., Ye Z., Shi X. Safety effects of winter weather: the state of knowledge and remaining challenges/Transport reviews. - 2010. - V. 30 (6). - P. 677-699.
9. The statistical analysis of highway crash-injury severities: A review and assessment of methodological alternatives./Savolainen P.T., Mannering F., LordD., QuddusM.A. //Accid. Anal. Prev. - 2011. - V.43. - P. 16661676. doi: 10.1016/j.aap.2011.03.025.
10. Legendre P. Spatial autocorrelation: Trouble or new paradigm? //Ecology. - 1993. - V. 74. - P. 16591673. doi: 10.2307/1939924.
11. Lennon J.J. Red-shifts and red herrings in geographical ecology// Ecography. - 2000. - V. 23. -P. 101 -113. doi: 10.1111/j. 1600-058 7.2000. tb 00265.x.
12. Pirdavani A., Bellemans T., Brijs T., Wets G. Application of Geographically Weighted Regression Technique in Spatial Analysis of Fatal and Injury Crashes, 2014. - V. 140. - P. 10. doi: 10.1061/(ASCE)TE.1943-5436.0000680.
13. Применение геоинформационных систем в здравоохранении: обзор литературы/Джамединова У.С., Шалтынов А.Т., Конабеков Б.Е. и др.//Наука и здравоохранение. - 2018. - № 6. - С. 39-47.
14. Ибраимов А. К., Дюсенгалиева Т. М., Утешбаева А. А. Анализ дорожно-транспортных происшествий на автодорогах Республики Казахстан// Организация и безопасность дорожного движения, 2017. - С. 424-429.
15. Баранов А. В. Алкоголь-обусловленные дорожно-транспортные происшествия на федеральной автодороге М-8 «Холмогоры» в Архангельской области//Политравма. - 2020. - № 3. - С. 6-10. doi: 10.24411/1819-1495-2020-10001.
16. Touahmia M. Identification of Risk Factors Influencing Road Traffic Accidents//Eng. Technol. Appl. Sci. Res. - 2018. - V. 8. - P. 2417-2421.
17. Theofilatos A., Yannis G. A review of the effect of traffic and weather characteristics on road safety//Accid Anal Prev. - 2014. - V. 72. - P. 244-256. doi:10.1016/j.aap.2014.06.017.
18. Explaining the road accident risk: weather effects/ Bergel-Hayat R., Debbarh M, Antoniou C., Yannis G.//AccidAnal Prev. - 2013. - V. 60. - P. 456-465. doi:10.1016/j.aap.2013.03.006
19. Retallack A.E., Ostendorf B. Current Understanding of the Effects of Congestion on Traffic Accidents// Int J Environ Res Public Health. - 2019. - V. 16 (18). - P. 3400. doi: 10.3390/ijerph16183400.
20. Diagnostic analysis of the effects of weather condition on pedestrian crash severity/Zhai X., Huang H., Sze N.N. et al.//AccidAnal Prev. - 2019. - V. 122. - P. 318-324. doi:10.1016/j.aap.2018.10.017.
Автор для корреспонденции: Джамединова Улжан Слямовна - PhD, заведующий кафедрой эпидемиологии и биостатистики НАО «Медицинский университет Семей». Электронный адрес: u.jamedinova@gmail.com
