基于主成分分析的穿村鎮公路事故影響因素分析

摘 要：對于道路行車安全與交通事故的研究是交通研究的重要方向之一，但對于穿村鎮公路事故分析相對較少。文章從網絡中獲取中國山東省穿村鎮公路交通事故數據，通過主成分分析法對穿村鎮公路交通事故影響因素進行研究，發現穿村鎮公路交通事故主要影響因素是交通控制狀態、道路線形、路面坡度等因素。這些發現為改善穿村鎮公路交通安全提供了重要依據。最終研究建議加強交通控制、優化道路設計，并考慮路面坡度，以降低交通事故的發生率。這將有助于確保駕駛者和行人在穿村鎮公路上的安全出行。

關鍵詞：穿村鎮公路；交通事故；主成分分析；影響因素分析

中圖分類號：F540；U121 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.18.008

Abstract： The study of road safety and traffic accidents is one of the important directions of transportation research， but there are relatively few analyses of road accidents through villages and towns. In this paper， we obtained the traffic accident data of through-village town highway in Shandong Province， China， and studied the influence factors of through-village town highway traffic accidents through principal component analysis， and found thatu0LCBPxPvTdzaYV56hpUAA== the main influence factors of through-village town highway traffic accidents are traffic control status， road alignment， roadway gradient， and other factors. These findings provide an important basis for improving the traffic safety of highways through villages and towns. The final study recommended better traffic control， optimized road design， and consideration of road gradient to reduce the incidence of traffic accidents. This will help to ensure the safe travel of motorists and pedestrians on roads through villages and towns.

Key words： rural roads；traffic accidents；principal component analysis；impact factor analysis

0 引 言

道路行車安全和交通事故一直以來都是交通研究中極為重要的課題。然而，對于穿越村鎮的公路行車安全和交通事故的研究卻相對較少。山東省地處中國東部沿海地帶，農業產業和村鎮經濟相對發達，所以公路網絡在山東省內頻繁貫穿村莊和鎮區。這一地區的許多公路和道路穿越農村地帶，將各個村莊和鎮區緊密相連。正因如此，在山東省穿村過鎮公路十分普遍。

通過對穿越村鎮的道路交通事故影響因素進行深入了解和分析，有助于我們更全面地把握農村交通事故發生的本質與規律。這不僅為未來的進一步研究提供了基礎和框架，更為中國穿村鎮交通事故的研究和預防提供了重要參考。本文通過在網絡上獲取的2020年中國山東省交通事故數據，篩選出相關數據，利用主成分分析法對穿村鎮公路交通事故的影響因素進行分析。在獲得的事故數據中，事故相關信息基本包含在ACCIDENT、VEHICLE和PERSON數據表中。在理論上進行交通事故研究只需建立三個數據文件，分別為事故數據表、車輛數據表、人員數據表，其他相關數據則根據其研究對象歸化于這三個文件中。通過深入分析這些因素，可以為提高穿村過鎮公路的安全性和有效性提供有力支持，為未來的交通基礎設施建設提供理論指導和決策支持。進行穿村鎮公路的交通事故影響因素研究，可以為以后的穿村過鎮公路規劃、線形設計、交通管理，提供較好的理論基礎[1]。

1 交通事故的影響因素

穿越村鎮的公路交通系統是一個涉及多個方面因素的復雜動態系統，其中涵蓋了人、車、路和環境等多個要素[2]。這些要素之間相互交織、相互影響，形成了一個錯綜復雜的網絡。

首先，人因素是其中一個重要組成部分。駕駛員的駕駛技能、行為習慣、精神狀態等都直接影響著交通系統的運行安全。車輛因素同樣至關重要，包括車輛的技術狀況、維護情況和車輛類型等。路面條件、道路設計、標志標線等路因素也在交通安全中發揮著重要作用。環境因素如天氣、能見度等也是不可忽視的影響因素之一。

這些因素相互作用、相互影響，構成了穿越村鎮的公路交通系統的動態運行機制。一個駕駛員的行為可能受到路況的影響，而車輛的技術狀況也會對駕駛員的行為產生影響。而在不同的天氣條件下，道路的安全性和車輛的駕駛方式也可能會發生變化，故從人、車、路、環境等方面研究分析各影響因素對穿村鎮公路交通事故的作用機理[3]。

1.1 駕駛員因素

在交通系統的各因素中，車、路和環境都是由人連接串通起來達到均衡的，因此人是交通安全的主體。農村公路行車環境復雜多變，駕駛員的感知、判斷和執行三個步驟必須緊密配合，任何一步出現問題，都可能引發交通事故[4]。不同年齡和不同性別的駕駛員在信息處理能力、判斷能力和反應能力等方面存在較大差異。國內外相關研究顯示，酒精是發生交通事故的一個重要影響因素[5]。當血液中酒精含量較低時，駕駛員的感知能力和判斷力開始減弱；當血液中酒精含量中等時，其決策能力開始受到影響，反應變得遲鈍；當血液中酒精含量較高時，駕駛員的協調性受到影響，反應力急劇下降[6]。

因此，在此方面共選擇年齡、性別和是否酒駕三個影響因素進行分析。

1.2 車輛因素

車輛在交通系統中擔任重要角色，車速過快和車速過慢都容易導致交通事故[7]。當車速過快時會降低駕駛員的反應能力。據測算，時速40公里時，駕駛人可以觀察到90度至100度（視野度）范圍內的物體; 時速為105公里時，就只能觀察40度以內的物體了。超速行駛時，對前方突然出現的險情，難以及時、妥善處置。而當車輛低速行駛時，駕駛員容易疲勞，容易發生追尾事故。同時，駕駛車輛與準駕車型不符也是導致交通事故的一個重要因素[8]。駕駛人對于駕駛車輛經驗不足，在面對危機情況時，容易驚慌失措，導致交通事故。

因此，在此方面共選擇車輛行駛速度和駕駛執證匹配程度2個影響因素進行分析。

1.3 道路因素

國內交通事故與道路因素相關的占比相對較少，只占1%左右，但并不說明交通事故的發生與道路因素的關聯度較小，不利于駕駛的道路往往會增加交通事故發生的概率[9]。在穿村過鎮公路相對特殊路段，設置完備的交通管理設施對于指引駕駛員安全行駛通過具有積極的影響[10]。交通管理設施包括交通標志、標線、視線誘導、照明、警示燈等設施。

因此，在此方面共選擇路面環境、路面坡度、道路線形、路面性質、交通控制狀態5個影響因素進行分析。

1.4 環境因素

環境對于農村公路交通安全具有顯著影響，其主要包括地理環境、氣候、季節等因素。地理環境主要包括山嶺區、微丘區和平原等，山嶺區道路曲折，線形多變，容易出現急彎等交通事故易發點。氣候對交通行駛安全影響較大的主要是雨、雪、霧、沙塵暴等不良天氣，此時駕駛員受到干擾，行車環境變得嚴峻[1]。季節與時間包括四季和早晚，駕駛員在不同的時間段內行車，其心理壓力和生理反應也會不同[11]。

因此，在此方面共選擇地理條件、是否工作日、季節、發生時間、光線條件、天氣條件6個影響因素進行研究分析。

2 主成分分析理論

傳統的交通事故影響因素分析主要是對一些簡單的數據或圖表進行羅列，如絕對指標、相對指標、平均指標等，沒有辦法從本質上處理這些數據，且無法判斷交通事故的主要矛盾。而多元統計分析中的主成分分析方法是運用數學中降維的思想，能夠較為全面地、精度較高地顯現出交通事故的特征及發展規律[12]。運用主成分分析理論可以完全避免考慮設置指標的增多增加交通事故問題的復雜性，從而造成交通信息大量重疊的弊端[13]。

主成分分析在無監督統計分析中地位較高，居于主要地位。該方法能夠消除不同量綱值的不利影響以及多元線性相關所帶來的信息干擾。構建基于主成分分析法的交通事故影響因素模型，能對穿村鎮公路交通事故進行深層次、多因素分析，揭示其主要影響因素[14]。

該方法是將原始隨機向量的協方差矩陣根據優化原則變換為對角矩陣，具體算法如下。

在經過以上的變換后，獲得新的隨機變量之間互不相關。找出一組使第一主成分F1方差最大的單位特征向量，此時原始數據矩陣X的協方差矩陣的最大特征值即為第一主成分F1的方差[15]。使用上述方法進行類推可以獲得所有的主成分。

3 主成分分析的應用

本文選取2020年中國山東省的穿村鎮公路交通事故數據，使用SPSS軟件作為分析平臺，實現基于主成分分析法的穿村鎮公路交通事故影響因素模型建立和分析。

3.1 變量標定（見表1）

3.2 結果分析

將整理的數據導入SPSS，對數據進行標準化處理，使用主成分分析模型進行分析，得到以下結果。

3.2.1 Bartlett球體檢驗和KMO抽樣適合性檢驗

從檢驗結果中發現Bartlett檢驗的統計量的值為2 036.938，p值為0，小于0.05，說明顯著性水平較高，各項指標間相關性較大，樣本數據間可能存在關系；KMO檢驗的值為0.526，大于0.5，表明變量之間存在相關共同因子，總體來說，樣本數據可以用主成分分析（見表2）。

3.2.2 碎石圖

從圖1可以看出，發現前6個主成分的特征值大于1，能表示大多數的信息，之后的主成分所能提供的有效信息增益越來越小。

3.2.3 成分矩陣（見表3）

3.2.4 特征向量值

對特征值進行排序，其中前6個成分特征值大于1（見表4）。

3.2.5 計算綜合評價值

建立綜合評價模型，確定事故主要影響因素。主成分綜合評價公式如下。

式中：λ為主成分的特征值，m為主成分的個數，Z為主成分。

將主成分的相關數據代入上述公式，即可進行求解，得出交通事故各影響因素的綜合評價值，按照該值相對大小進行排序，可以得出各影響因素對交通事故的影響程度[12]。

將主成分的特征值代入綜合評價公式后得到如下結果。

將成分數據代入公式后，可知事故影響因素綜合評價值，對其進行排序，結果如表5所示。

4 結 論

首先，通過綜合評價，我們發現山東省穿越村鎮的公路交通事故主要受到多種因素的影響，其中包括交通控制狀態、道路線形、路面坡度、行駛速度、是否涉及酒駕以及路面環境等。在未來的交通管理中，應高度重視這些因素。針對穿村過鎮道路線形較差、坡度較大、易超速以及在雨雪天氣易發生事故的地段，有必要采取一系列有效措施。其中包括設置更加明顯和合理的標志和標線，以提醒駕駛員注意路況變化和風險；引入更嚴格的交通信號管制，確保車輛行駛的有序性和安全性。同時，加大對酒駕行為的查處力度，通過嚴厲的處罰措施來有效遏制此類行為的發生。

通過綜合的整治和有針對性的改善措施，可以從根本上減少交通事故的發生可能性，提升穿越村鎮公路行車的整體安全性。這種全面性的措施不僅僅是為了應對已發生的事故，更是為了預防事故的發生，為駕駛員和行人提供更加安全的道路行駛環境。

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