CC BY
80
УДК 614.8.02
О СТРУКТУРЕ ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ В ГОРОДЕ КРАСНОДАРЕ
© 2013 Погорелов А.В., Стебловский А.С.
Кубанский государственный университет
Основная задача настоящей работы - установление пространственно-временной структуры дорожно-транспортных происшествий в городе Краснодаре за период 20012011 гг. Всего за исследуемый 10-летний период в Краснодаре зафиксировано более 193 тыс. ДТП. База данных содержит сведения о месте, виде, времени аварии, количестве пострадавших и другие показатели. Анализ выполнялся в программном комплексе ArcGIS. Места дорожно-транспортных происшествий, представленные в виде текстового описания, в процессе геокодирования локализованы на векторной карте Краснодара в виде точек. Установлено, что в отдельные годы плотность ДТП в границах Краснодара варьирует от 0,5 до 380 случаев на квадратный километр. На основе построенных карт выявлены территориальные закономерности распределения ДТП. Многолетняя динамика числа пострадавших в ДТП не имеет выраженного тренда.
The main purpose of the article is establishing the spatial and temporal structure of the road accidents in the city of Krasnodar for the period of2001-2011. Totally during the analyzed 10-year period in Krasnodar more than 193 thousand accidents were recorded. The database contains the information on the location, type, time of the accident, the number of victims and other indicators. The analysis was performed in the ArcGIS software package. Place accidents, submitted as a text description in the geocoding process are located on the vector map of Krasnodar in the form of points. It was found that during some years, the density of traffic accidents within the Krasnodar varies from 0.5 to 380 per square kilometer. Basing on the constructed maps the territorial laws of the distribution were reveals. The long-term dynamics of road accident victims doesn't have the expressed trend.
Ключевые слова: дорожно-транспортное происшествие, база данных, геоинформационная система, геокодирование, тематическое картографирование, пространственная структура, временная динамика.
Key words: traffic accident, database, GIS, geocoding, thematic mapping, spatial structure, temporal dynamics.
По показателям дорожно-транспортных происшествий (ДТП) среди экономически развитых стран мира Российская Федерация имеет
удручающую статистику. Риск пострадать в ДТП на территории России гораздо выше, чем, например, в Германии, Франции, Великобритании. Так, в 2011 г. на территории России зафиксировано почти 200 тыс. ДТП, в которых погибло около 28 тыс. человек, ранено более 251 тыс. человек [1]. При этом отмечался рост приведенных показателей в сравнении с 2010 г. По официальным данным ГИБДД
России, уже за первые три месяца 2012 г. на дорогах произошло более 34 тысяч аварий с пострадавшими, что на 8,6% больше, чем за аналогичный период прошлого года.
Международный опыт показывает, что мероприятия, направленные на снижение аварийности на дорогах, должны предусматривать всестороннее
исследование дорожно-транспортных происшествий [9, 11, 13], в том числе -выявление пространственно-временных закономерностей их распределения [14]. Оптимальный территориальный охват
такого рода исследования -региональный и субрегиональный, поскольку именно на этих уровнях возможно принятие эффективных административно-управленческих решений, учитывающих местную специфику транспортной аварийности. Несомненно, что исследование ДТП целесообразно выполнять с
привлечением геоинформационных
средств, позволяющих анализировать многообразную пространственно-координированную информацию [4, 12, 15, 16]. О социально-экономической значимости такого рода исследований для Краснодара говорит следующее. Статистика обращаемости пострадавших в ДТП в лечебно-профилактические учреждения Краснодара за 2008-2010 гг. показывает, что 61,6% пострадавших -лица мужского пола; наибольшее число пострадавших приходится на возрастную группу 20-29 лет (40,5%), на втором месте - лица в возрасте 30-39 лет (17%) [5]. Заметим, что люди данных возрастных групп, особенно мужчины, наиболее активны в социально-экономическом плане.
Основная задача настоящей работы -установление пространственно-временной структуры дорожно-транспортных происшествий в городе Краснодаре за период 2001-2011 гг. При выполнении поставленной задачи исследование
целесообразно разбить на следующие этапы:
1) подготовка картографической основы;
2) подготовка исходных данных к операции геокодирования;
3) выполнение геокодирования;
4) обработка геокодированных данных;
5) территориальный и временной анализ обработанных данных с соответствующим картографическим обеспечением.
На заключительном этапе
предполагается создание ГИС, ориентированной на анализ ДТП в г. Краснодаре и включающей, среди прочих материалов, комплект актуализируемых тематических карт.
Подготовка исходных данных Исходные данные о дорожно-транспор-тных происшествиях,
предоставленные ГИБДД г. Краснодара, представляют собой текстовые файлы и документы в формате MS Word (рис. 1). В этих документах содержатся сведения о дате, времени, месте ДТП, а также о погодных условиях, типах происшествия, количестве погибших и пострадавших.
28/03/11 10 40 00
04/03/11 16 40 00
09/03/11 03 00 00
10/01/11 23 15 00
13/03/11 10 40 00
08/06/11 20 00 00
10/10/11 21 00 00
15/04/11 17 30 00
05/04/11 13 00 00
14/02/11 20 30 00
05/04/11 12 40 00
23/04/11 20 20 00
29/06/11 12 10 00
30/03/11 22 15 00
09/09/11 20 50 00
24/04/11 16 10 00
07/03/11 22 20 00
#FFD#
ДатаДТП ВремвДТП Пот
14/06/11 09 00 00
12/08/11 18 30 00
16/12/11 16 30 00
22/08/11 15 00 00
18/10/11 10 30 00
21/03/11 22 20 00
14/11/11 12 00 00
05/03/11 20 10 00
05/05/11 10 00 00
24/07/11 13 10 00
27/01/11 10 00 00
17/10/11 10 10 00
11/12/11 15 40 00
05/09/11 22 05 00
ИНДУСТРИАЛЬНОРАНЖЕРЕЙНАЯ ИНДУСТРИАЛЬН93 ПЕСЧАНАЯ
ИНДУСТРИАЛЬН95 ПЕСЧАНАЯ
1 ИНДУСТРИАЛЬНРЕЧНАЯ ИНДУСТРИАЛЬНРЕЧНАЯ ИНДУСТРИАЛЬНРЕЧНАЯ
2 ИНДУСТРИАЛЬНРЕЧНАЯ ИНДУСТРИАЛЬН82 РЕЧНАЯ ИНДУСТРИАЛЬН9б РЕЧНАЯ
ИНДУСТРИАЛЬНСТАНКОСТРОИСТОЛКНОВЕНИЕ С ДВИЖ ЗАПАДНЫЙ ИНДУСТРИАЛЬНСТАНКОСТРОИСТОЛКНОВЕНИЕ С ДВИЖ ЗАПАДНЫЙ ИНДУСТРИАЛЬНСТАНКОСТРОИСТОЛКНОВЕНИЕ С ДВИЖ ЗАПАДНЫЙ ИНДУСТРИАЛЬН117 СТАНКОСТРОИСТОЛКНОВЕНИЕ С ДВИЖ
ИНДУСТРИАЛЬНТАХГАМУКАЙССТОЛКНОВЕНИЕ С ДВИЖ ЗАПАДНЫЙ ИНДУСТРИАЛЬНТАХГАМУКАЙССТОЛКНОВЕНИЕ С ДВИЖ ЗАПАДНЫЙ ИНДУСТРИАЛЬН 30 ТАХГАМУКАЙССТОЛКНОВЕНИЕ С ДВИЖ
ИНДУСТРИАЛЬН50 ТАХГАМУКАЙССТОЛКНОВЕНИЕ С ДВИЖ
НазвУлты НомерДома НазвУлшы Место ДТП
1 ИНДУСТРИАЛЬНХИМЗАВОДСКАЯ ИНДУСТРИАЛЬНХИ М ЗАВОДСКАЯ ИНДУСТРИАЛЬНХИМЗАВОДСКАЯ ИНДУСТРИАЛЬН 42 ИНДУСТРИАЛЬН 44
ИНДУСТРИАЛЬНТАХТАМУКАЙССТОЛКНОВЕНИЕ С ДВИЖ ЗАПАДНЫЙ
ИНТЕРНАЦИОНА208
ИНТЕРНАЦИОНА1Ю /1
ИНТЕРНАЦИОНА110/1
ИНТЕРНАЦИОНА110/1
ИНТЕРНАЦИОНА156
ИНТЕРНАЦИОНА189
ИНТЕРНАЦИОНА213
ИНТЕРНАЦИОНА66
ЗАПАДНЫЙ
ЗАПАДНЫЙ ЗАПАДНЫЙ
НазвДораги
Рис. 1. Исходные данные, экспортированные из базы данных ГИБДД (фрагмент)
Программной основой анализа послужил пакет ArcGIS (Esri), обладающий необходимой
функциональностью. При обработке исходных данных выполнено
предварительное редактирование и конвертирование данных в форматы, распознаваемые ArcGIS.
Конвертирование текстовых файлов состоит из нескольких шагов: импортирование файлов в СУБД MS Access, изменение кодировки, разбиение на столбцы для табличного хранения и экспорт обработанной информации в требуемый формат. Файлы формата MS Word подлежали «ручному»
редактированию после импорта в MS Excel, поскольку при экспорте из базы данных Краснодарского ГИБДД происходил неравномерный сдвиг строк с названиями улиц.
Геокодирование. Для проведения территориального анализа дорожно-транспортных происшествий необходимо локализовать адреса мест ДТП, представленные в виде текстового описания, на векторной карте Краснодара
в виде точек. Это достигается процедурой геокодирования (§еосоёт§) [10]. Геокодирование - процесс определения пространственного положения в форме присвоения значений координат объекту, имеющему адрес, путем сопоставления элементов местоположения в адресе с аналогичными элементами,
присутствующими в базовых данных.
В конвертированных таблицах формата *х81х создается новое поле геолокации для возможности
геокодирования. Данное поле
представляет собой результирующую полей названия улиц и номеров домов места дорожно-транспор-тного
происшествия. Записи этих данных связаны между собой в данном поле при помощи служебного символа «&» в соответствии с требованиями
инструментов геокодирования в АгсОК.
Написание элемента адреса в базовых данных может отличаться от написания, используемого в адресных данных. Так, наличие орфографической ошибки или неточности в одном или более адресных элементах понижает число случаев
совпадения. Желательно, чтобы адреса в атрибутах базы данных соответствовали исходным адресным данным,
описывающим местоположение ДТП.
Предварительно векторный слой улиц (формат шейп-файла) необходимо разделить на кварталы и присвоить атрибуты каждому участку в виде угловых номеров домов каждого квартала. Участок должен иметь атрибуты: «L FROM ADR» - первый номер дома по левой стороне улицы, «L TO ADR» - последний номер дома по левой стороне улицы, «R FROM ADR» -первый номер дома по правой стороне улицы, «R TO ADR» - последний номер дома по правой стороне улицы.
После проведения описанных действий следует переходить к настройке локатора адресов - одному из первых физических процессов геокодирования. Стиль локатора адресов определяет, какие базовые данные могут использоваться при его создании. Он также определяет свойства и правила геокодирования. Как выяснилось, для геокодирования ДТП на территории Краснодара оптимален стиль «US Street with Zone. После привязки и настройки локатора адресов следует загрузить его в среду ГИС вместе с базой данных о дорожно-транспортных происшествиях. Пример конечной локализации ДТП в виде точечного шейп-файла показан на рисунке 2.
Рис. 2. Векторное представление местоположения ДТП, полученное в результате геокодирования в среде ЛгсОШ (фрагмент)
Территориальный анализ - оценка плотности ДТП. Выполненные технические действия позволяют перейти к анализу данных - установлению территориальной структуры ДТП в пределах Краснодара. Среди множества методических приемов пространственного анализа мы прибегли к инструменту
построения поверхностей способом Kernel. При этом степень детализации (генерализации) отображаемого явления контролируется переменными размерами заданной ячейки (500, 350 и 200 м) [5] грида для построения поверхности. Понятно, что с увеличением стороны
ячеики степень генерализации
увеличивается.
Построенные методом Kernel [7]
поверхности,_по_сути_дела,
характеризуют распределение плотности ДТП на исследуемой городской территории (рис. 3).
Рис. 3. Распределение плотности ДТП в 2010 г.
Построенные карты дают возможность выполнить территориальный
статистический анализ аварийности с учетом разных категорий ДТП, а также определением количества дорожно-транспортных происшествий на том или ином участке местности за определенный отрезок времени (месяц и т. п.). Благодаря использованию построенных карт, например, определяют районы, в которых ДТП происходят ежедневно [8].
Временной анализ. Одним из ключевых направлений статистического анализа дорожно-транспортных
происшествий в городе Краснодаре является определение временной структуры различных показателей ДТП (характер, число пострадавших, число погибших и т. п.). За исследуемый период на территории Краснодара
зарегистрировано 193 082 дорожно-транспортных происшествия, в результате которых погибло 839 и пострадало 16 066 человек.
Многолетнюю динамику количества зарегистрированных ДТП в Краснодаре иллюстрирует график (рис. 4). Как видим, заметный рост годового количества ДТП произошел в 2006 г., что, скорее всего, обусловлено, с одной стороны, увеличением количества легковых автомобилей в Краснодаре, с другой - введением закона об обязательном автостраховании.
Благодаря последнему число
регистрируемых дорожно-транс-портных происшествий кратно возросло в сравнении с 2001-2005 гг. (рис. 4).
2М00 ^ 21НШ Е
|!ЯЮ>
■
1 ■ .
МИ 2Ш! ¿ЮЗ 20М 3®5 2006 2М7 М08 20П9 2МЙ 2И! гады
Рис. 4. Динамика зарегистрированных ДТП за исследуемый период
Важные показатели - количество погибших (рис. 5) и пострадавших (рис. 6) в результате ДТП в Краснодаре. Территориальный анализ распределения этих показателей позволяет установить наиболее опасные для жизни и здоровья людей места в Краснодаре, а также разработать превентивные меры [2-4].
Судя по графикам (рис. 8, 9), многолетняя динамика количества погибших и пострадавших не имеет выраженного тренда; можно лишь утверждать, что годовые количества погибших и пострадавших имеют непосредственную связь с количеством ДТП за год [7].
Рис. 5. Распределение числа погибших в результате ДТП в Краснодаре за исследуемый период
Все дорожно-транспортные
происшествия подразделяются на установленные типы, обобщенные сведения о которых представлены в таблице 1.
Среди ДТП с летальным исходом на долю типа ДТП «наезд на пешехода» приходится более половины случаев. За исследуемый период произошло 6563 случая «наезд на пешехода», что составляет около трети общего количества ДТП с травмами людей.
1000
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2006 2009 2010 2011
Рис. 6. Динамика числа пострадавших в ДТП в Краснодаре за исследуемый период
Таблица 1
Распределение количества ДТП разных типов, зарегистрированных __ в Краснодаре за 2001-2011 гг.___
Съезд с дороги Падение пассажир а Опрокиды вание ТС Наезд на велосипе диста Наезд на животно е Наезд на пешехода Наезд на препятстви е Наезд на стоящее ТС Столкновен ие с движущимс я ТС Иные виды ДТП Всего
Кол-во случ аев % Кол-во случ аев % Кол-во случ аев % Кол-во случа ев % Кол-во случ аев % Кол-во случа ев % Кол-во случа ев % Кол-во случ аев % Кол-во случаев % Кол-во случ аев % Кол-во случа ев
2001 13 0,21 10 0,16 25 0,40 36 0,57 3 0,05 755 12,04 295 4,70 568 9,06 4546 72,48 21 0,33 6272
2002 4 0,11 11 0,29 10 0,27 12 0,32 5 0,13 642 17,18 195 5,22 288 7,71 2561 68,53 9 0,24 3737
2003 3 0,17 25 1,42 14 0,80 14 0,80 0 0,00 674 38,32 85 4,83 79 4,49 854 48,55 11 0,63 1759
2004 2 0,16 13 1,06 5 0,41 18 1,47 0 0,00 593 48,45 69 5,64 22 1,80 502 41,01 0 0,00 1224
2005 3 0,03 4 0,04 9 0,09 22 0,23 4 0,04 521 5,38 364 3,76 249 2,57 8509 87,78 8 0,08 9693
2006 19 0,08 18 0,08 35 0,16 30 0,13 24 0,11 656 2,91 1152 5,12 1119 4,97 19449 86,36 18 0,08 22520
2007 20 0,07 17 0,06 42 0,15 34 0,12 49 0,18 695 2,55 1614 5,92 2133 7,83 22555 82,79 86 0,32 27245
2008 27 0,10 21 0,08 31 0,11 37 0,13 92 0,33 563 2,02 2270 8,16 2608 9,37 22123 79,49 60 0,22 27832
2009 33 0,11 17 0,05 41 0,13 39 0,12 89 0,28 555 1,77 2483 7,93 3878 12,39 24146 77,13 24 0,08 31305
2010 11 0,04 25 0,08 16 0,05 23 0,08 43 0,14 460 1,51 2103 6,91 4106 13,49 23613 77,56 45 0,15 30445
2011 15 0,05 7 0,02 17 0,05 37 0,12 51 0,16 449 1,45 2267 7,30 4414 14,22 23753 76,50 40 0,13 31050
За весь период 150 0,08 168 0,09 245 0,13 302 0,16 360 0,19 6563 3,40 12897 6,68 19464 10,08 152611 79,04 322 0,17 193082
В среднем за десять лет 79% случаев ДТП в городе Краснодаре - это «столкновение с движущимся
транспортным средством», 10% ДТП -«наезд на стоящее транспортное средство», 6,7% - «наезд на препятствие», 3,4% от зарегистрированных за исследуемый период ДТП - «наезд на пешехода». На остальные типы ДТП
приходится менее 1% случаев. Подготовленная база данных
обеспечивает картографирование
необходимых показателей,
удовлетворяющих потребности
временного и территориального анализа ДТП. В качестве примера сошлемся на карту, отражающую распределение ДТП в 2011 г. в Краснодаре (рис. 7).
Рис. 7. Распределение плотности ДТП в Краснодаре в 2011 г.
Таким образом, геоинформационные технологии позволяют эффективно выполнять всесторонний
пространственно-временной анализ
дорожно-транспортных происшествий в
городе, выявлять основные тенденции и закономерности распределения ДТП, что, в свою очередь, должно способствовать принятию соответствующих
управленческих решений.
Примечания
1. Аварийность на дорогах Краснодарского края // УГБДД ГУ МВД России по Краснодарскому краю. URL:http://23.gibdd.ru 2. Бабков В. Ф. Дорожные условия и безопасность движения. М. : Транспорт, 1980. 188 с. 3. Коноплянко В. И. Организация и безопасность дорожного движения: Учебник для вузов. М. : Транспорт, 1991. 183 с. 4. Погорелов А. В., Стебловский А. С. К вопросу анализа дорожно-транспортных происшествий в городе Краснодаре // Известия Кубанского государственного университета. Естественные науки. 2013. № 1(2). С. 86-91. 5. Редько А. Н., Сахаров А. В. Медицинская помощь пострадавшим в дорожно-транспортных происшествиях в городе Краснодаре // Наука Куба ни. 2011. № 4. С. 77-79. 6. Стебловский А. С. Геостатистические основы территориального анализа дорожно-транспортных происшествий в городе // Город как система: Тез. конф. Нижневартовск, 2012. С. 291-293. 7. Стебловский А. С. Особенности пространственного распределения дорожно-транспортных происшествий в городе Краснодаре // Проблемы прикладной и региональной географии: Тез. конф. Ижевск, 2012. С. 193-197. 8. Стебловский А. С. Проблема анализа дорожно-транспортных происшествий в городе Краснодаре // География: История, современность перспективы. Краснодар : Кубанский государственный университет. 2012. С. 456-461. 9. Amer Khan M., Salim A., Atef M. Garib (Eds.)A GIS based traffic accident data collection? Referencing and analysis framework for Abu Dhabi, available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.127.5039 10. ArcGIS Geocoding / ESRI. - ESRI support center. URL: http://support.esri.com 11. Dadic I., Horvat R., Sevrovic M., Jovanovic B. (Eds.) Problems and solutions in logging of traffic accidents location data. XI International Symposium "Road accidents prevention 2012", Novi Sad, Serbia, 2012. 12. Jones S. (Eds.) GIS and traffic impact analysis: a GIS analysis of the Environmental impact of Major Arterial Route. The Institute of Environmental and Policy Analysis. The University of Huddersfield, available at: http://www.freewebs.com/sairrazaq/documents.htm 13. Liang L. Y., Hua L. T., Ma'osem D. M. (Eds.) Traffic accident application using geographic information system. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 2005. V. 6. P. 3574-3589. 14. Moore D., Murphy A. W. (Eds.) Spatial analysis of road traffic accidents in the Western and North Western Health Boards Report. By McCutcheon Hogan & Department of General Practice, NUI. Galway. January, 2002. 15. Souleyrette R., Strauss T., Estochen B., Pawlovich M. (Eds.) GIS-based accident location and analysis system (gis-alas). Project report: phase 1. Center for Transportation Research and Education Iowa State University, 1998. 16. Yau C. P., Eric (Eds.) Using GIS and Statistical Models for Traffic Accidents Analysis A Case Study of the Tuen Mun Town Centre. The University of Hong Kong, 2006.
Статья поступила в редакцию 30.01.2013 г.
