Identyfikacja determinant zwiększonego zagrożenia bezpieczeństwa ruchu w nocy

• Autorzy: Gaca S. , Zielinkiewicz A.

Warianty tytułu

EN

Identification of factors determining increased risk in traffic safety at night

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Dotychczasowe prace jednoznacznie wskazują na wzrost ryzyka wypadków wraz z pogorszeniem się warunków naturalnego oświetlenia. Wzrost ten jest determinowany m.in. przez rozwiązania drogowe i jest zróżnicowany w zalezności od typu wypadków. Identyfikacja zbioru czynników determinujących zagrożenie wypadkami w powiązaniu z warunkami oświetlenia, wymaga zastosowania różnych, dopełniających się metod badawczych. Część z tych metod opisano w referacie. Są to: metoda szacowania relatywnego ryzyka wypadkowego, wykorzystująca tzw. wskaźniki „ilorazów szans”; regresyjne modele estymacji wskaźników wypadkowych oraz graficzne modele Bayesa. Opis wykorzystania każdej z tych metod zilustrowano wybranymi wynikami analiz danych o wypadkach rejestrowanych na drogach krajowych w Polsce. Analizy te służyły m.in. wskazaniu głównych zalet poszczególnych metod a także ich ograniczeń, ze szczególnym uwypukleniem stosunkowo nowej metody analiz zdarzeń drogowych, tj. modeli graficznych Bayesa.

EN

Previous research directly indicates an increased accident risk during deterioration of natural lighting conditions. This increase is determined by a number of factors, including road solutions and varies depending on the type of accidents. Identification of a set of factors determining the accident risk in connection with lighting conditions requires various, complementary research methods. Some of these methods are described in the paper and include: a method of estimating the relative risk of accident using the so-called "odds ratios", regression models estimating accident rates and Bayesian graphical models. Description of their application is illustrated by a selection of analysis results based on accident data recorded on national roads in Poland. These analyses were used, among others, to determine the main advantages of various methods as well as their limitations, with a particular emphasis on the relatively new method of analysis of road accidents, i.e., Bayesian graphical models.

Słowa kluczowe

PL

bezpieczeństwo ruchu; determinanty bezpieczeństwa; wypadki; model Bayesa

EN

traffic safety; determinants of safety; accidents; Bayesian model

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 3
• Strony: 1854--1863
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., wykr., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Gaca S.

• Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki

autor

Zielinkiewicz A.

• Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki

Bibliografia

• 1. Budzyński M., Kustra W., Analiza zagroŜeń na jednorodnych odcinkach dróg. Drogownictwo 4/2012, s. 112-115.
• 2. de Ona J., Mujalli R. O., Calvo F. J., Analysis of traffic accident injury severity on Spanish rural highways using Bayesian networks. Accident Analysis and Prevention (43), s. 402–411, 2011.
• 3. Eenink R., Reurings M., Accident prediction models and road safety impact assessment: recommendations for using these tools. Ripcord Iserest projekt nr 2, 2005.
• 4. Elvik R., Erke A., Christensen P., Elementary units of exposure. TRB, National Research Council, 2009.
• 5. Elvik R., Hoye A., Vaa T., Sorensen M., The Handbook of Road Safety Measures. Emerald Group Publishing, The second edition, 2009.
• 6. Fors C., Lundkvist S.-O., Night-time traffic in urban areas. Raport VTI nr 650A, 2009.
• 7. Gaca S., Badania prędkości pojazdów i jej wpływu na bezpieczeństwo ruchu drogowego. Zeszyt Naukowy Politechniki Krakowskiej nr 75, 2002.
• 8. Gaca S., Kieć M., Quantification of impacts of road accessibility and selected factors of road surroundings development on road traffic safety. 91st Transportation Research Board Annual Meeting, nr 12-3282, Waszyngton, 2012.
• 9. Gatti G., Polidori C., Safety handbook for secondary road. Ripcord Iserest projekt nr 13, 2007.
• 10. Hossain M., Muromachi Y., A Bayesian network based framework for real-time crash prediction on the basic freeway segments of urban expressways. Accident Analysis and Prevention 2542, 2011.
• 11. Jamroz K., Oskarbska I.: Strategia zmniejszania liczby i skutków wypadków w nocy na drogach krajowych. Drogownictwo 4-5/2009, s. 168-173.
• 12. Johansson O., Wanvik P. O., Elvik R., A new method for assessing the risk of accident associated with darkness. Accident Analysis and Prevention (41), s. 809-815, 2009.
• 13. Kieć M., Wpływ dostępności do dróg na warunki i bezpieczeństwo ruchu. Praca doktorska, Politechnika Krakowska, 2009.
• 14. Simoncic M., A Bayesian network model of two-car accidents. Journal of Transportation and Statistics, Vol. 7 nr 2/3, 2004.
• 15. Sullivan J. M., Flannagan M. J., Characteristics of Pedestrian Risk in Darkness. Raport nr UMTRI-2001-33, 2001.
• 16. Zielinkiewicz A., Zastosowanie modeli graficznych w badaniach zagrożenia wypadkami drogowymi. Technika Transportu Szynowego 9/2012, s. 3050-3061.