1.1课题研究的目的及意义

随着城市化的进程逐渐加快，我国城市和乡镇的道路设施日益完善，道路长度、人均拥有道路面积、机动车非机动车数量也飞速增长。整体交通系统水平的提升与完善，让我国的百姓受益，搭建了众多闭塞地区与其他地区的桥梁，交通堵塞情况也有所好转，大力促进了经济运转和社会进步。

但随之而来的是越来越严重的交通安全问题，它不仅在相当大的程度上困扰着道路的管理者，更影响了社会中的个人在生活的幸福指数，反过来，人为因素在交通安全事故中占着主导地位，这其中的主观原因是指造成交通事故的当事人本身内在的因素，主要表现为违反规定、疏忽大意或操作不当；而小部分客观原因是指引发交通事故的车辆、路段、道路几何特征、路面状况、车流量、天气等方面的不利因素。

本文将从本专业统计学角度出发，查阅中国统计年鉴与其他相关资料，研究我国道路交通事故的时空分布规律，从时间序列数据和截面数据的角度进行比较，分析我国道路事故发生的时空上的相关性和差异性，继而得出关于交通事故的整体趋势和分布规律；并建立相关的回归模型，进行预测，最终提出合理化可实施的建议及措施。

1.2国内外研究现状

目前,己经有很多国内外学者对城市交通事故进行了研究,从道路、车辆、交通环境等方面分析交通事故的环境影响因子,采用不同的统计模型对交通事故进行空间建模,揭示交通事故发生的本质规律。

对交通事故的研究尺度不同,选择的交通事故影响因子也有所差异。宏观层面的研究一般将城市按一定规则划分成不同的交通小区,以交通小区为单元分析交通事故和影响因子之间的关系。选取的影响因素以社会经济指标为主,主要包括每个区域发生的事故数、人口总数、各年龄段人口数、家庭收入、道路交叉口密度、土地利用类型、年平均交通流量等。例如Wang X,Yang J,LeeC等人将上海市主城区划分成263个交通小区,将研究区域之间的空间相关性考虑到模型中,分析了行人碰撞频率和社会经济以及土地利用类型之间的定量关系。近年来,也有越来越多的学者关注不同城市空间结构对交通事故的影响,并且认为城市空间结构对交通流量有重要影响,间接影响交通事故的发生。这方面的研究可以分成两类:一是交通事故研究区域的主要土地利用类型,大多数只关注商业或非商业区;二是针对具体服务设施(比如学校、商业大厦、地铁站等)对交通事故产生的影响。前者的研宄较多,主要在宏观层面分析研究区域的主要土地利用类型和这个区域发生的交通事故之间的关系。例如柳林等人以惠州市主城区为例,将土地利用类型和社会服务设施抽象化成点要素,统计每个研宄单元中设施的具体数量,分析了在不同时间段,城市空间结构要素对交通事故的影响特征。

许多学者对交通事故的时间分布进行研究。如1998年韩凤春等对沈大高速公路交通事故的时间分布进行研究。2001年蔡果对中国高速公路交通事故的趋势进行研究。2003年莫耀祖等对我国道路交通事故的时间分布进行研究。2001年Yves Page等对OECD国家1980-1994年的交通事故进行研究。

道路交通事故的分析与预测是一个较为复杂的过程，常用的预测方法主要有指数平滑预测法、神经网络预测法、灰色预测法、灰色马尔科夫预测法、主成分分析法、回归分析法等。指数平滑预测法适用于短期预测；时间序列分析法所需要的历史数据较多，且研究对象较稳定，预测可能导致精度偏低；神经网络预测法则需要较为完整的样本数据，交通事故所涉及的因素较多，该方法难以实现数据的完整性，易出现偏差；灰色预测模型的预测精度不理想，其要求数据序列必须呈指数分布且对波动较大的随机序列数据拟合较差。灰色马尔科夫预测模型只适用于中短期的预测，且只适合近似于指数增长的预测。因此通常采用多元线性回归来预测多因素道路交通事故的分布与趋势。