О ВЛИЯНИИ НА ПОКАЗАТЕЛИ АВАРИЙНОСТИ ПРАВОПРИМЕНИТЕЛЬНЫХ МЕР В ОТНОШЕНИИ ВОДИТЕЛЕЙ В СОСТОЯНИИ ОПЬЯНЕНИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Монина О.Ю.,

ведущий научный сотрудник отдела научного и технического обеспечения деятельности по надзору за участниками дорожного движения ФКУ «Научный центр БДД МВД России», кандидат технических наук

Приходько В.Е.,

ведущий научный сотрудник отдела научного и технического обеспечения надзорной

деятельности ФКУ «Научный центр БДД МВД России»,

кандидат юридических наук

Капитанов В.Т.,

доктор технических наук, профессор

О ВЛИЯНИИ НА ПОКАЗАТЕЛИ АВАРИЙНОСТИ ПРАВОПРИМЕНИТЕЛЬНЫХ МЕР В ОТНОШЕНИИ ВОДИТЕЛЕЙ В СОСТОЯНИИ ОПЬЯНЕНИЯ

Аннотация. С помощью ранее разработанной авторами методики, в которой оценивается роль природно-климатических и социально-экономических факторов в формировании показателей дорожно-транспортной аварийности, проведен анализ и разработаны модели, позволяющие определить влияние правоприменительных мер в отношении водителей в состоянии или с признаками опьянения на число погибших в дорожно-транспортных происшествиях.

Ключевые слова: дорожно-транспортная аварийность; статистический анализ; математическая модель; факторы; правоприменительная деятельность Госавтоинспекции

Monina O. Yu.,

leading researcher of the Department of scientific and technical support for the supervision of road users Federal State Institution «Scientific Center for Road Safety of the Ministry of Internal Affairs of Russia»

Prikhodko V. E.,

leading researcher of the department of scientific and technical support of supervisory activities Federal State Institution

«Scientific Center for Road Safety of the Ministry of Internal Affairs of Russia»

Kapitanov V. T.,

doctor of Technical Sciences, professor

ON THE IMPACT ON ACCIDENT RATES OF LAW ENFORCEMENT MEASURES AGAINST DRIVERS IN A STATE OF INTOXICATION

Abstract: With the help of the methodology developed earlier by the authors, which assesses the role of natural-climatic and socio-economic factors in the formation of indicators of road traffic accidents, an analysis is carried out and models are developed to determine the impact of law enforcement measures against drivers in a state or with signs of intoxication on the number of deaths in road accidents.

Keywords: road traffic accidents; statistical analysis; mathematical model; factors; law enforcement activity of the State Traffic Inspectorate

В последние годы отмечается снижение значений основных показателей дорожно-транспортной аварийности. Однако число погибших в дорожно-транспортных происшествиях остается значительным. Так, по мнению специального посланника генерального секретаря ООН по безопасности дорожного движения Жана Тодта, причинами высокой смертности на дорогах в России являются недостатки образования водителей и пешеходов, вождение в нетрезвом виде, использование телефонов за рулем, а также изъяны в правовом преследовании нарушителей. Вместе с тем он указал, что российские ве-

2021 №1-

домства, в частности, Минтранс, Минздрав и МВД, приложили большие усилия для решения проблемы безопасности дорожного движения. Однако, по мнению Тодта, «ещё многое предстоит сделать» [2].

Названные обстоятельства свидетельствуют о необходимости разработки и осуществления ряда мер, направленных на снижение количества пострадавших в ДТП.

В качестве одного из инструментов для подтверждения обоснованности выбора мероприятий по снижению аварийности, в частности, для выявления скрытых закономерностей и влияющих

_ 41

на безопасность дорожного движения факторов, можно рассматривать методы корреляционного и регрессионного анализа, вероятностной оценки и математическое моделирование, базирующееся на использовании больших объемов данных.

Ранее была разработана методика оценки влияния различных показателей, тем или иным образом относящихся к сфере безопасности дорожного движения и характеризующих различные составляющие транспортного процесса (человека, как участника дорожного движения; транспортное средство; дорогу и среду (природа, экономика и др.) на значение показателей дорожно-транспортной аварийности [4]. Для понимания характера и степени влияния право применительных мер в отношении водителей в состоянии опьянения перечень показателей, по сравнению с ранее использовавшимся, необходимо расширить. В данной статье в качестве критерия выбрано число погибших в дорожно-транспортных происшествиях всего и по вине водителей в состоянии или с признаками опьянения. Опираясь на результаты ранее проведенных авторами исследований, сформирован обновленный перечень изучаемых показателей .

Для получения значимых выводов, основой которых, помимо обоснованного математического аппарата, является большой объем статистической информации, в качестве объектов исследования выбраны 82 субъекта Российской Федерации, по которым имеется достаточная информация, и временной период в пять лет. Анализ проводился по 30 показателям, для каждого из которых была сформирована последовательность случайных событий с неизвестной функцией распределения из 410 значений. Источниками данных являются сведения государственной и ведомственной статистической отчетности, различных рейтинговых агентств и организаций.

Для построения математических моделей (регрессионных уравнений), отражающих связь критерия и показателей, из общего списка были отобраны показатели (факторы), которым соответствует ранговый коэффициент корреляции Спирмена, превышающий пороговое значение на уровне значимости 0,05 (для массива данных размерностью 410 оно равно 0, 0968) [5].

Исходя из результатов корреляционного анализа (далее в скобках указаны два значения коэффициента корреляции, первое относится к числу погибших во всех ДТП, второе - к погибшим по вине «нетрезвых» водителей) к факторам отнесены:

- численность населения в тыс чел. (х1) [6] (0,9007; 0,7219);

- природные условия (в баллах) (х2) [7] (0,4303;

1 Критерий - существенный, отличительный признак, на основании которого производится оценка, определение или классификация чего-либо.

0,3558);

- среднегодовая температура в столицах субъектов Российской Федерации (градус Цельсия) (х3) [8], (0,3002; 0,0394);

- плотность автомобильных дорог общего пользования федерального, регионального или межмуниципального и местного значения с твердым покрытием по субъектам Российской Федерации (км дорог на 1000 км2 территории), (х5) [6], (0,3984; 0,1896);

- инвестиционный риск российских регионов [9], (-0,5971);

- итоговая оценка качества жизни (рейтинговый балл) [10], (0,5134);

- инвестиционный потенциал российских регионов (доля в общероссийском потенциале, %) [9], (0,7986);

- уровень социально-экономического положения [10], (0,6461);

- расходы консолидированного бюджета субъекта Российской Федерации (млн. руб.), (х12) [11] (0,6734; 0,5829);

- объем продажи бензина в регионе (х10) [12], (0,7941; 0,6719).

Далее проводится регрессионный анализ и формируется модель, учитывающая функциональную связь показателя аварийности от нескольких наиболее значимых факторов с учетом степени их влияния.

Поскольку некоторые из выделенных факторов можно отнести к той или иной группе (социально-экономические, при-

родно-климатические, характеризующие правоприменение в области дорожного движения, дороги), то при моделировании для минимизации их количества применяется метод главных компонент.

В соответствии с математической статистикой для построения регрессионной модели и более корректной оценки влияния факторов необходимо сформировать максимально возможный набор независимых факторов. Для этого из уравнения, включающего все выбранные в результате корреляционного анализа, удаляются малозначимые. А также из двух значительно коррелирующих факторов удаляется тот, который сильнее связан с оставшимися, особенно, если взаимная корреляция больше 0,7.

Исходя из изложенного, указанные рейтинговые факторы исключаются. Далее, учитывая высокую корреляцию расходов консолидированного бюджета (х12) с численностью населения, этот фактор также исключается.

Таким образом, в качестве фактора для дальнейшего рассмотрения оставлен объем продажи бензина (х10), который косвенно характеризует пробег транспортных средств.

2 Показатель - как правило, обобщенная характеристика какого-либо объекта, процесса или его результата, понятия или их свойств, обычно выраженная в числовой форме.

Из группы показателей, относящихся к «алкогольной» составляющей, выбран фактор

- розничная продажа винодельческой продукции (этот показатель учитывается в продаже всей алкогольной продукции), тыс дал (х4) [6], (коэффициент корреляции 0,7960; 0,7216).

Группа факторов, характеризующих показатели правоприменительной деятельности Госавтоинспекции, была сформирована следующим образом: количество возбужденных дел об административ-ныхправонарушенияхвобластидорожногодвижения (тыс),(х11),(коэффициенткорреляции0,7922;0,6444);

количество возбужденных дел об административных правонарушениях, совершенных водителями транспортных средств (тыс), (х8), (коэффициент корреляции 0,7992; 0,6078);

количество возбужденных дел об администрати-ных правонарушениях, совершенных водителями транспортных средств в состоянии (суммарно алко-гольногоинаркотического)опьянения, (ед), (х9);(вхо-дит в х8), (коэффициент корреляции 0,752; 0,7221);

количество возбужденных дел об административных правонарушениях, совершенных водителями, отказавшимися от медицинского освидетельствования (ед), (х13); (входит в х8), (коэффициент корреляции 0,8224; 0,6771);

количество возбужденных дел об административных правонарушениях по результатам автоматической фиксации правонарушений (тыс), (х14); (входит в х11), (коэффициент корреляции 0,6802; 0,5795);

нарушение ПДД лицом, подвергнутым административному наказанию (возбуждено дел о нарушении ПДД лицом в состоянии опьянения (повторно), ст. 264.1 УК РФ)) (ед), (х15), (коэффициент корреляции 0,739; 0,7512).

Таким образом, всего выбрано 13 наиболее значимых факторов, в том числе, 6 из них

- количественные показатели правоприменительной деятельности Госавтоинспекции.

В качестве математической модели для оценки (в среднем) числа погибших в ДТП предлагается регрессионное уравнение, в которое линейным образом входят факторы из сформированного перечня. В общем виде математическое ожидание (числа погибших в ДТП) представляется в виде:

Y = S a'' x' + a0

(1)

но записать оценку числа погибших в виде где к - номер реализации процесса (номер точки в последовательности из 410 значений показателя) (к=1..., 410);

S„ -

погрешность оценки.

Оценки неизвестных параметров в уравнении

Yk = Ё a •x+ao +sk

(2)

находятся одним из стандартных методов - методом наименьших квадратов путем минимизации суммы квадратов отклонений фактических и расчетных значений [13]:

Yk = ^ at • xk + ao,

Где а0, аг ^=1,...,П) - параметры (коэффициенты

переменных в уравнении и свободный член, значение которых рассчитывается); п -число факторов;

хг - рассматриваемые факторы (г = 1,...,п). В решаемой задаче для каждого из 410 возможных значений каждого фактора мож-2021 №1-

г=1

(к=1..., 410),

где а 0, а г 0 - оценки метода наименьших квадратов

параметров уравнения (2) а0, а1.

В результате регрессионного анализа и применения метода главных компонент получено следующее уравнение, связывающее число погибших в ДТП всего (у) с выбранными выше факторами (X;):

у=12,0844х1+30,6231х2+10,7397х3+1,5534х4-2,0173х5-1,0401х8+0,6714х9+1,1253х10-0,2409х13-1,9442х14+1,389х15-64,112 (3)

На рис. 1 представлен график, иллюстрирующий расположение по убыванию рассчитанных по формуле (3) и фактических значений числа погибших в ДТП в субъектах Российской Федерации в 2019 году. Высокий коэффициент корреляции модельных и фактических значений (0,874) свидетельствует о достаточно хорошей модельной аппроксимации фактических данных, т.е. близости значений. Модельные значения могут рассматриваться как некое среднее значение числа погибших в регионе. Отклонение фактического значения числа погибших в сторону превышения расчетного (Краснодарский, Забайкальский края, Республика Тыва, Московская, Воронежская, Тульская, Владимирская, Рязанская области) свидетельствует о наличии потенциала к улучшению ситуации. Из результатов расчета веса коэффициентов полученной модели и доверительных оценок (по меньшей мере, на уровне 0,95) коэффициентов при факторах с учетом сохранения знаков этих коэффициентов следует, что число погибших в ДТП формирует численность населения в субъекте (56,0%), а также природные условия (30,4%) и среднегодовая температура (8,76%). Значительно меньше - продажа винодельческой продукции (0,52%) и бензина (0,01%), то есть, практически не влияет.

i=i

Можно также отметить, что чем выше плотность дорог, тем меньше число погибших (вес фактора в уравнении - 69,74%). Наиболее весомый (25,69%) и вероятный (0,95) в снижении смертности на дорогах фактор, характеризующий правоприменительную деятельность, - автоматическая фиксация нарушений правил дорожного движения. Остальные показатели из этой группы (административные правонарушения, совершенные водителями - 3,76%; административные правонарушения, совершенные водителями, отказавшимися от медицинского освидетельствования - 0,81%) имеют некоторое положительное влияние, но не столь значимы, так как вес сопоставим со статистической погрешностью, а вероятность наступления события - менее 0,5 (неопределенность). Аналогично изложенному выше, определена связь числа погибших по вине водителей в состоянии или с признаками опьянения (у') с рассматриваемыми факторами (х;) имеет вид:

У=1,0992х1+19,8356х2+0,1413х4-0,3676х5+0,2557х8+ 0,7928х9+0,1024х10+0,5048х130,1315х14+0,949х15-52,819 (4)

Коэффициент ранговой корреляции расчетных и фактических данных в этом случае - 0,774. Графическое представление фактических и рассчитанных (по формуле (4)) значений для субъектов Российской Федерации представлено на рис. 2.

Как и в первой модели наиболее возможно с вероятностью не менее 0,95 влияние численности населения и природного фактора (вес соответственно - 17,71% и 68,47%). По итогам оценки доверительных интервалов можно также отметить, что с вероятностью не ниже 0,8 и весом 12,03% уменьшению числа погибших в происшествиях по вине «нетрезвых» водителей способствует применение средств автоматической фиксации нарушений правил дородного движения (это имеет место в последние годы).

Разработанные модели оценки числа погибших в ДТП, имеющие в своем составе в качестве факторов показатели правоприменительной деятельности Госавтоинспекции позволяют достаточно близко оценить средние значения числа погибших в ДТП всего и по вине водителей в состоянии (с признаками) опьянения. Знак коэффициента переменной в уравнении регрессии говорит о характере влияния на критерий (в сторону увеличения или уменьшения), рассчитанный вес факторов дает представление о возможной величине влияния, а оценка доверительных интервалов, определенных по знаку (плюс, минус) - насколько это влияние возможно.

С помощью разработанной модели рассчитываются модельные значения критерия для субъектов Российской Федерации, и оценивается совпаде-

ние с фактическими значениями. Далее, сравнивая расчетное значение с фактическим, можно оценить ситуацию в регионе. Если фактическое ниже расчетного - обстановка благополучная, если выше - есть потенциал для снижения, величина которого определяется степенью отклонения.

Литература:

1. Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях от 30.12.2001 № 195-ФЗ (ред. от 01.03.2020).

2. В ООН назвали основные причины смертности на дорогах [Электронный ресурс]: [вебсайт]. - Электрон. дан. - Режим доступа: https://www.rbc.ru>5dd0abae9a79476b5615ea87 (дата обращения 14 марта 2020 г.).

3. Приказ МВД России от 26 сентября 2018 года № 623 «Вопросы организации информационно-аналитической работы в управленческой деятельности органов внутренних дел Российской Федерации».

4. Методика оценки состояния и прогнозирования дорожно-транспортной аварийности с учетом комплекса социально-экономических природно-климатических и др. показателей : отчет о НИР (заключительный) : тема № 10. План НИОКР ФКУ НИЦ БДД МВД России на 2018 ; рук. Мо-нина О.Ю. - М., 2018. - 100 с. - № ГР 07181842.

5. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / Под ред. С.А. Айвазяна. - М.: Финансы и статистика, -1989. - 607 с.

6. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) [Электронный ресурс]: [веб-сайт]. - Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.fedstat.ru, http:// www.gks.ru. (дата обращения 1 августа 2020 г.).

7. Классификация регионов РФ по природным условиям [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://www.geoteka.ru/text.html?ident=usl.

8. СНиП 23-01-99. Строительная климатология. - М.: Госстрой России, 2000.

9. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://raexpert.ru/rankingtable/region_climat/ (дата обращения 20 июня 2020 г.).

10. Уровень доходов, итоговый рейтинговый балл регионов по качеству жизни, уровень экономического развития, демографическая ситуация). [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://1prime.ru/ratings/20131217/773219432. html. (дата обращения 24 июля 2020 г.).

11. Информация об исполнении консолидированного бюджета субъекта Российской Федерации и бюджета территориального государственного внебюджетного фонда (в разрезе субъектов Российской Федерации) форма 0503317 [Электронный ресурс]: [веб-сайт]. - Электрон. дан. - Режим доступа: https://roskazna.gov.ru/ ispolnenie-byudzhetov/konsolidirovannye-byudzhety-subektov/ (дата обращения 1 августа 2020 г.).

12. Рынок нефтепродуктов и природного газа в России. Итоги 2015 года. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.fuelbroker. ru/upload/iblock/f5 8/Годовой%20отчет%20 2015.pdf. (дата обращения 25 июля 2019 г.).

13. Дубров А.М и др. Многомерные статистические методы. М., Финансы и статистика, 2011.

h Л =: ■ ■3 :f 1 1

Крнна^рсжн нрпн -*

МК№ 4 1

РОСГО*ГК:р пбпрсп. 4

Ск[Щ11£>и>и область ■ ^

Ре.ттублнгаЬщнпрггстзн i

M<IO<T<IO<1V1 область 1 4

ЧтмЬмна-гн сЬл>п» 1

Ре 1 р1 lii н 1! _1 Д -i естап + t

Сгясспял«»^ »urf 'i t

rtT+Lv i и |,i11 ii Li * i IH область 4 1

ЧРЭСНГИРГ>ЧЧ ир?Р

Honicnrbifliiw i>6n&cn.

fiHif o-n а б лнсгь 1

Ft Lii^J.lHIIdT-J 4JLI J 1 1

Пчри^-рйнррй 1

L I^IIII'JIP.'K-CH Область I

облаСТЬ *

Hl4hijii]ii|jlp;h область ]

Кагмр-зпЕкт a b л »^r * 1

Прнморо-лЙмрач

y.m rpjn.ini np.+i

upc rffrypi LkM область

№ P 0НСЧСШЯ! 0 б ЛЧСТЬ »

П < ■ 11 i i ii г p ■ |.i.u ■. ■ i 'iG.isfc.Tfc *

Апр№№а-и зЪляп! * 1

Омшм область • 1

Ткзтегночт область t 1

.^..-^щитЫ np.fi > 1

Хшгы-Ма-тйгнчЧ гег ohdv * 1

i-j* нт-Гн ||>рП|.|л *

УДИЛГГСИМ Ре aivfrvHH

HriptMiQft область •

tic ha e нгня область

Тупш<,н область 4

ris?pch^i область

Бдоьскэй область 41

Кчц*"^1111 область 1 *

:lj<jurHL-o-ji область «

Лраагтгльгнл область 4 1

Еэд» о л и'Гн область • 1

inkdiiiipi область 1

«!ррй«ай область h

Уллкокии область *

ТгнЬ-ЭПСКЯ ■□Ь.ЧЯ'П» 4

11'-ii гР-! k it 1 гр область f

Рсспр-блиикачп-вн!« * 1

PS1J чнгьти область 1 •

Е^лгор^км область 4

Р Р СП 46л* Q Б V рттчз •1

Си□ ПI III К н ■эЬлякп» к

ir,ffiHHLMp4>KK»i область и

ГСКИОГСная область <

Эгйа-^'ьсмлз ир?Р i *

йюуршая область 4 * о -i о —

Рссттубпнга Карелия * 1

Лшкч -аблкть И

k-ppraici-ji область *

11:-й Ре СЛ^в-нй 4

t

Пшш'И область -1 I

Нвдорадаяя область * 1

1;.ц 1 pi:nur-'li f-itcckjw f'rm + 1

Р <.- crrf ь.ч п <а лды г е я * i f 3

Пи Г^СчпрнМ.^ИН ЬА

Ксктртчпяи рЕпкт* » 1

i..fi авдк <j -Ел* им Г ■ сп 1 1 1 0 —1 ГГ1 1 — о ш | О К X — га я.

Ортавпия ^Спасть ■ 1

■-юплыно-т аЬлкгь * 1

область t

Р е Г71 vi^wfn йд ьведа *

Кдо-шомй np-+i

НслрблныЁйайрнм о снг Hi *

Piiirvin'MioHoP'M *

Ра ЕП)£линшДлтлн -хпоиониал оСл Рестйпнвд Ннгииггм РеспублинлСака

w

i #

Рч с л р б л u uTL в ь

Hen^uji.-" аз- oipfi ►

hi ы ^vi к к eh облает» +

НемСЩИ-iaef. ill'-ppi

'-^»ЙПСКНЙ «n.WCir *

Рис. 1. Фактические и модельные значения числа погибших в ДТП в субъектах Российской Федерации в 2019 году

u M. M. I_a M- rj 1 LTl -m ■■_! Hi '14 LE- сз

1 •

Ск рлп о к ьтп 1*

Рйсп^Бпнкд Сна нор-шстнч #

Р<aTCCCj i if I 0 бя астс- + I

Мо СИП К ЧИ СЙ,1ЯПЬ 4

ЧелябтскаййБлааь

Чр^скэтсй'вдпь 1 •

Ивд.у городе ЬТЛ CthlMTb

h!picHa^№H крн

МООЙО * k

С 1 :■ 1 р-и K.'hcu-iH ц:- vi Y 1

fltpHLiinn p4jl>i

РЁСП IO.'LII.I Г.ПI = ■ 1 *

Ч am ьти ctisnb + 1

С'ща лгоохнлч сЁ.пжпь •

область *

QM Г^:-: I-.II О£ПК1Ь 4

KdMiiMeoiwicirtacib ■

л .*"■»: шй Р.р№ •

Ч>!Р.*СС-:'ИЙ край

й 11 р нС-'ррг&айо&гшпь •

J'arrw гл^игрйсртй qttt .> .j.-pi r » I

Ткжкж^п о6лК1Ь W

Ei.v-.ii '.'iip. »-л! -X'.'i-jL 1ь I *

йиннсйшпь « |

newM гр aa: ci,iarib И

.fijC'^JUftCpilfl Pp№ + 1

VflWpprfiian Ре ог^&лна

Pi сп^Би'ннщг[|н-| С1нч 4

Ннракрлойтасть *

Л.Лнпра'г.ч'!»! *pbi | +

п ньэС^рп|К1 1 4

Тавре кйяеЁлалъ Ф

В '>Л ГСГ&- .7.1 Г^цПЭПЬ

Лстр KKh.ll 0Ё.ПК1Ь

Тоякюясйлаль t

Пс ¡нпенсиа?изБ1лапо *

Чраспж^ ■Л'чтть

hjlp HflC рМ CftfUCIb 4

Е.яаДНЧНРСИМ cihtSTib 1 •

Л11 о:! ы ■.■ 1 ыг 1 н li

УЛГЙ с^чтапь 1 »

Бртсрало&шаь M

Тущясьвдсйпэпь III *

РаансрМйСластъ 1 +

л р у:* 1 'i i an 1 *

H^-=han 'Л.тжп ь 1 4 1 » а о —i -i & & ь ь о □ а? ш £ S X X ■-& m ю ш £ £ я я ь ь ■и т S-: 1J3 в

сАтапь *

РОСТГрОЛии^ * 1

С Ы Г1 п Г Н сн EPI с6.1ЭП ь ■1 II

kp|Jl 1#Р_Рг*< o&nsciD

Поздкгапс^твпь • Ч

среле РЬЙ йЯлапь + 1

Pifl-irTf бпнкл Мцзмй in # 1

ИЫ '.i-.-hJl Ib «i

Р? СП|^ЛИНвМ0Р|Ш№11 1 4

* 1

KjnMHiiHiK*Li:Ha3 облапь !*

' 1 <,4-"■ ■ 111Э-! iH Pcirp/iuiwa 1 +

Ел л г а р пдот оЁ.пяс-1 h -4

KL'L II.<MI^'JI J-I области 1

Pi rnvii.'WHBvaMB |T^rnpiJ [\*

СЛшйГшгиС pM Cfi.fUCIis W

Липецкая о&шь 4 * ri П

Ор/1»ыа=1 область i >

Г" р [ з Т,- Ь j ■.*> п 1 Czm « 1

ЕирсьЧлШ an->iOrtn-M р-'Ь.ч. + 1 Е X 5. 3 I 1 § 9 Е S i 5 - ГЪ т 1 1 1 t | L

i

Hpv^ili b.ri C&rUClu »

Ре cnv5,i4iBHaf¥i*JbiKi <

Pi СП|.ОЛннаТиСй 4

НфЛМП-ЧрршСЕНП СП.

fc'ariuarciB^ j."

Pi ЕП^л«|Срнрня □»ни

Р Ё Lil »1 >jJ 1Ч11 Г-ki i 4

Ни(1.1ы>«о-С'аг№зрпиэ1 Рггл «4

Ал2ло-Ьен£|^нй am. инррг И

М:« #11 К'н ■зб.пжль

GiMW-rVTCpd'rtJf

1 hii k-IIKIIN jir. DKJI^T

¡=ЧСТ1рбЛИИаП I'YU^lK-l ¥

4lнотеWfl «ут рKPVT

Рис. 2. Фактические и модельные значения числа погибших в ДТП по вине водителей в состоянии опьянения в субъектах Российской Федерации в 2019 году

2021 №1

45