sibadiНаучный рецензируемый журнал "Вестник СибАДИ"The Russian Automobile and Highway Industry Journal2071-72962658-5626The Siberian State Automobile and Highway University10.26518/2071-7296-2025-22-6-928-939GMBLVGsibadi-2118Research ArticleТРАНСПОРТTRANSPORTДинамика показателей аварийности на автомобильных дорогах Иркутской областиDynamics of accident rates on the roads of the Irkutsk regionhttps://orcid.org/0000-0003-3306-0651АсламоваВ. С.AslamovaV. S.

Асламова Вера Сергеевна – д-р техн. наук, проф., проф. кафедры «Техносферная безопасность»

Scopus ID: 683194, Researcher ID: ABG-8723-2021 

664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, д. 15

Aslamova Vera S. – Doctor of Technical Sciences, Professor, Department of Technosphere Safety

Scopus ID: 683194, Researcher ID: ABG-8723-2021

5, Chernyshevsky Street, Irkutsk, 664074

aslamovav@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0009-6548-8848АсламовА. А.AslamovA. A.

Асламов Александр Анатольевич – канд. техн. наук, доц., доц. кафедры «Машины и аппараты химических производств»

Scopus ID: 504134 

665835, г. Ангарск, квартал 85а, д.5 

Aslamov Aleksandr A. – Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Machines and Apparatus for Chemical Production Department

Scopus ID: 504134 

Building 5, Block 85a, Angarsk, Irkutsk Oblast, 665835

aaa_mx@angtu.ruПряхинаЕ. А.PryakhinaE. A.

Пряхина Елизавета Александровна – бакалавр по направлению подготовки 20.03.01 «Техносферная безопасность»

664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, д. 15

Pryakhina Elizaveta A. – Bachelor’s degree in the program 20.03.01 “Technosphere Safety”

15, Chernyshevsky Street, Irkutsk, 664074

Иркутский государственный университет путей сообщенияРоссияIrkutsk State Transport UniversityRussian FederationАнгарский государственный технический университетРоссияAngarsk State Technical UniversityRussian Federation202512012026226928939Copyright © Асламова В.С., Асламов А.А., Пряхина Е.А., 20252025Асламова В.С., Асламов А.А., Пряхина Е.А.Aslamova V.S., Aslamov A.A., Pryakhina E.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.sibadi.org/jour/article/view/2118Введение

Введение. Выполнен обзор подходов повышения безопасности дорожного движения и применяемых для этого методов и моделей. Выявлено, что детская безопасность на дорогах остается насущной проблемой всего мирового сообщества. Отмечено, что, несмотря на значительное сокращение числа дорожно-транспортных происшествий на иркутских автомобильных дорогах, их величина по-прежнему высока, поэтому исследование динамики всех показателей и влияющих факторов следует продолжить для выяснения тенденций их изменения.

Цель проведения исследования. Моделирование тенденций изменений количества ДТП и травмируемых в ДТП участников с использованием регрессионного анализа, исследования изменений показателей ДТП и влияющих факторов на автомобильных дорогах Иркутской области за период 2019–2024 гг.

Материалы и методы

Материалы и методы. Для прогнозирования численностей ДТП и травмируемых (сумма погибших и раненых) на иркутских дорогах за 2019–2024 гг. данные статистики ГИБДД обрабатывались в пакете Statgraphics. По наибольшей величине коэффициента детерминации выбирался вид регрессионной модели. Динамика аварийности показателей дорожного травматизма иллюстрирована в MS Excel. Применялись методы: системного анализа, компьютерного моделирования на основе регрессионного анализа, статистического анализа связей факторов, провоцирующих реализацию ДТП.

Результаты

Результаты. Выполнен анализ дорожной аварийности в Иркутской области за 2019–2024 гг. Получены регрессионные модели численностей ДТП и травмируемых с высокими коэффициентами детерминации 99,4–99,6%, что позволяет их использовать для прогноза.

Заключение

Заключение. Исследование продемонстрировало устойчивое уменьшение числа ДТП и травмируемых в нем людей, получены статистически значимые модели регрессий их динамики. Показано, что в 2024 г. произошло 88,7% ДТП вследствие нарушения ПДД водителями. В 70,32% случаев нарушали правила водители легковых автомашин (из них в 14,5% водителей были пьяны), 41% водителей- нарушителей правил были возрастом от 30 до 50 лет. В 14,5% случаев нарушали ПДД водители со стажем управления, превышающим 30 лет.

Introduction

Introduction. A review of approaches to improve road safety, as well as the methods and models used for this purpose, has been conducted. It has been revealed that children safety on roads remains a pressing issue for the global community. It has been noted that, despite a significant decrease in the number of traffic accidents on Irkutsk roads, their quantity is still high, and further research on the dynamics of all indicators and influencing factors is necessary to identify their changing trends.

The purpose of the study

The purpose of the study. To model tendencies in the number of road accidents and injured traffic participants with the use of regression analysis, to study changes in road accident rates and influencing factors on Irkutsk region roads for the period from 2019 to 2024.

Materials and methods

Materials and methods. To predict the number of traffic accidents and injured people (sum of hurt and fatal) on Irkutsk roads from 2019 to 2024, traffic police statistics were processed in the Statgraphics. The type of regression model was selected based on the highest value of the determination coefficient. The dynamics of traffic accident rates and road injuries were illustrated in MS Excel. The following methods were used: system analysis, computer modeling based on regression analysis, and statistical analysis of the factors that cause traffic accidents. Results. The analysis of road accidents in the Irkutsk region for the period from 2019 to 2024 has been performed. Regression models of the number of road accidents and injured people have been obtained with high determination coefficients of 99.4 - 99.6%, which allow them to be used for forecasting.

Conclusion

Conclusion. The study has demonstrated a steady decrease in the number of road accidents and the number of people injured in them, and statistically significant regression models for their dynamics have been obtained. It was shown that in 2024, 88.7% of road accidents were caused by drivers violating traffic rules. In 70.32% of cases, drivers of passenger cars violated the rules (14.5% of which were drunk). 41% of traffic offenders were between 30 and 50 years old. In 14.5% of cases, traffic violations were committed by drivers with over 30 years of driving experience.

дорожно-транспортное происшествиебезопасность дорожного движениятяжесть последствийroad traffic accidentroad safetyseverity of consequencesReferencesКириллов В.В., Романов А.С. Инженерные решения для повышения безопасности дорожного движения // Транспортное строительство. 2019. № 4. С. 12–18.Kirillov V.V., Romanov A.S. Engineering solutions for improving road safety. Transport construction. 2019, no. 4, pp. 12-18. (in Russ.)Kumar A., Sharma R. Engineering Solutions for Traffic Management: A Case Study Approach. International Journal of Traffic and Transportation Engineering.2020. 9(2): 45-53.Kumar A. Sharma R. Engineering Solutions for Traffic Management: A Case Study Approach. International Journal of Traffic and Transportation Engineering.2020; 9(2): 45-53.Shinar D. Road Safety and the Role of Infrastructure.Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour.2016. 39: 1-12. https://doi.org/10.1016/j.trf.2016.01.004Shinar D. Road Safety and the Role of Infrastructure.Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2016; 39: 1-12. https://doi.org/10.1016/j.trf.2016.01.004Куракина Е.В., Склярова А.А. Повышение уровня безопасности дорожного движения в системе «участник дорожного движения – транспортное средство – дорога – внешняя среда» // Вестник СибАДИ. 2020; 17 (4): https://doi.org/10.26518/2071-7296-2020-17-4-488-499.Kurakina E.V., Sklyarova A.A. Road safety improvement in road traffic participant – vehicle – road – external environment system. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2020; 17 (4): . (in Russ.)Смирнова И.А. Образование в области безопасности дорожного движения: новые подходы и методы // Современные проблемы науки и образования. 2021.№ 3. С. 22–28.https://doi.org/10.26518/2071-7296-2020-17-4-488-499Davis R., Kearney A. Educatio n and Awareness Programs in Traffic Safety: A Comparative Study. Journal of Safety Research. . 2018. 67: 123-130.Smirnova I.A. Road safety education: new approaches and methods. Modern problems of science and education. 2021. No. 3: 22-28. (in Russ.)Shinar D. Road Safety and Human Behavior. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2007.10(3): 155-164. https://doi.org/10.1016/j.trf.2007.01.002Davis R. Kearney A. Educatio n and Awareness Programs in Traffic Safety: A Comparative Study. Journal of Safety Research.2018; 67: 123-130.Van der Laan, A.M.K.T.Z. Technological Innovations in Road Safety: A Review. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2018. 57: 1-12. https://doi.org/10.1016/j.trf.2018.05.002Shinar D. Road Safety and Human Behavior. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2007;10(3): 155-164. https://doi.org/10.1016/j.trf.2007.01.002Петров С.Н. Использование информационных технологий для управления дорожным движением // Научный вестник МГТУ. 2020. № 5: 34–40.Van der Laan A.M.K.T.Z. Technological Innovations in Road Safety: A Review. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2018; 57: 1-12. https://doi.org/10.1016/j.trf.2018.05.002Zhang Y., Li J.The Role of Information Technology in Traffic Safety Management. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. . 2019.105: 1-12.Petrov S.N. Use of information technologies for traffic management. Scientific Bulletin of Moscow State Technical University.2020; no. 5: 34-40. (in Russ.)Иванов Д.И. Анализ данных о дорожно-транспортных происшествиях: методы и подходы // Анализ и профилактика несчастных случаев. 2022. № 50(1): 15–22.Zhang Y. Li J. The Role of Information Technology in Traffic Safety Management. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2019; 105: 1-12.Smith J., Brown T. Data Analysis and Prediction in Traffic Accident Research: A Machine Learning Approach. Accident Analysis & Prevention.2021. 150: 105-112.Ivanov D.I. Analysis of data on road traffic accidents: methods and approaches. Analysis and prevention of accidents. 2022; no. 50(1): 15-22. (in Russ.)de Oliveira J.C. Big Data Analytics for Road Safety Improvement. Transportation Research Procedia.2019. 45: 123-132. Https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.01.015Smith J. Brown T. Data Analysis and Prediction in Traffic Accident Research: A Machine Learning Approach. Accident Analysis & Prevention,. 2021; 150: 105-112.Regan M.A. Behavioral Factors in Road Safety: A Psychological Perspective. Accident Analysis & Prevention.2018. 120: 123-130. Https://doi.org/10.1016/j.aap.2018.08.001de Oliveira J.C. Big Data Analytics for Road Safety Improvement. Transportation Research Procedia. 2019; 45: 123-132. Https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.01.015Чванов В.В. Методы оценки и повышения безопасности дорожного движения с учетом условий работы водителя. М.: ИНФРА-М, 2010. 416 с.Regan M.A. Behavioral Factors in Road Safety: A Psychological Perspective. Accident Analysis & Prevention. 2018; 120: 123-130. Https://doi.org/10.1016/j.aap.2018.08.001Николаев А.В. Международное сотрудничество в области безопасности дорожного движения: опыт и перспективы. Международные отношения. 2021. № 2: 78–85.Chvanov V.V. Methods of assessing and improving road safety taking into account the driver’s working conditions. Moscow: INFRA-M. 2010; 416 p. (Scientific Thought). (in Russ.)Müller M., Schmidt K. International Collaboration in Road Safety Research: Challenges and Opportunities. Journal of Transport Safety & Security.2020. 12(4): 345-360.Nikolaev A.V. International cooperation in the field of road safety: experience and prospects. International relations. 2021; no. 2: 78-85. (in Russ.)Van der Horst, P.J.W.F. International Collaboration in Road Safety: Sharing Best Practices. Journal of Transport and Health. 2021. 20: 100-110. https://doi.org/10.1016/j.jth.2021.100110Müller M. Schmidt K. International Collaboration in Road Safety Research: Challenges and Opportunities. Journal of Transport Safety & Security. 2020; 12(4): 345-360.Асламова В.С., Минко А.А., Асламов А.А., Асламова Е.А. Системный анализ травматизма с участием детей на российских автомобильных дорогах // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2021. № 2 (70): 189–199. Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2021.2(70).189-199van der Horst P.J.W.F. International Collaboration in Road Safety: Sharing Best Practices. Journal of Transport and Health. 2021; 20: 100-110. https://doi.org/10.1016/j.jth.2021.100110Летягина Е.Н., Кучеров А.С. Дорожно-транспортная безопасность на дорогах России // Теория и практика мировой науки. 2020. № 12: 30–34.Aslamova V.S., Minko A.A., Aslamov A.A., Aslamova E.A. System analysis of injuries involving children on Russian roads. Modern technologies. System analysis. Modeling. 2021; no. 2 (70): 189-199. (in Russ.) Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2021.2(70).189-199Асламова В.С., Минко А.А., Асламов А.А. Прогнозные модели травматизма с участием подростков на автомобильных дорогах общего пользования // Математические методы в технике и технологиях. 2021. № 1: 174–177.Letyagina E.N., Kucherov A.S. Road safety on Russian roads. Theory and practice of world science. 2020; no. 12: 30-34. (in Russ.)Асламова В.С., Мелентьева А.А., Асламов А.А. Анализ статистики показателей дорожного травматизма за 2021 и 2022 гг. в Иркутском регионе // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2023. № 1(77): 194–20. Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2023.1(77).194-206Aslamova V.S., Minko A.A., Aslamov A.A. Predictive models of injuries involving adolescents on public roads. Mathematical methods in engineering and technology. 2021; no. 1: 174–177. (in Russ.)Асламова В.С., Минко А.А., Асламов А.А. Регрессионные модели травматизма на автомобильных дорогах России // Образование – Наука – Производство : материалы IV Всерос. науч.-практ. конф. Чита, 2020. Т. 2. С. 109–113.Aslamova V.S., Melentyeva A.A., Aslamov A.A. Analysis of statistics on road injury rates for 2021 and 2022 in the Irkutsk region. Modern technologies. Systems analysis. Modeling. 2023; no. 1(77): 194-20. (in Russ.) Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2023.1(77).194-206Асламова В.С., Кузнецова П.А., Асламов А.А. Анализ показателей травматизма в 2020 и 2021 гг. на иркутских автодорогах общего пользования // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2022. № 2 (74): 188–201. Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2022.2(74).188-201Aslamova V.S., Minko A.A., Aslamov A.A. Regression models of injuries on Russian roads. Education – Science – Production: materials of the IV All-Russian scientific and practical conference Chita. 2020; vol. 2: 109–113. (in Russ.)Асламова В.С., Кузнецова П.А., Асламов А.А. Анализ показателей травматизма на федеральных автомобильных дорогах Иркутской области и их трендов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2022. № 1 (73): 75–85. Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2022.1(73).75-85Aslamova V.S., Kuznetsova P.A., Aslamov A.A. Analysis of injury rates in 2020 and 2021 on public roads in Irkutsk. Modern technologies. Systems analysis. Modeling. 2022; no. 2(74): 188–201. (in Russ.) Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2022.2(74).188-201Асламова В.С., Кузнецова П.A., Асламов А.А. Сравнительный анализ дорожно-транспортных происшествий в Иркутской области и России // Вестн. Ангар. гос. техн. ун-та. 2021. № 15: 127–130.Aslamova V.S., Kuznetsova P.A., Aslamov A.A. Analysis of injury rates on federal highways of the Irkutsk region and their trends. Modern technologies. System analysis. Modeling. 2022; no. 1(73): 75–85. (in Russ.) Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2022.1(73).75-85Асламова В.С., Асламов А.А., Шуткин А.А. Сопоставительный анализ показателей травматизма на автодорогах Иркутского региона в 2022 и 2023 гг. // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2024. № 4(78): 54–66. Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2023.2(78).54-66Aslamova V.S., Kuznetsova P.A., Aslamov A.A. Comparative analysis of road accidents in the Irkutsk region and Russia. Vestn. Angar. state tech. univ.. 2021; no. 15: 127–130. (in Russ.)Малолеткина Н.С., Королева К.А. Детский дорожно-транспортный травматизм: причины в России и зарубежный опыт профилактики // Уголовно-исполнительное право. 2022. Т. 17(1–4), № 1: 85–90. Https://doi.org/10.33463/2687122X.2022.17(1-4).1.085-090Aslamova V.S., Aslamov A.A., Shutkin A.A. Comparative analysis of injury rates on the roads of the Irkutsk region in 2022 and 2023. Modern technologies. System analysis. Modeling. 2024; no. 4(78): 54-66. (in Russ.) Https://doi.org/10.26731/1813-9108.2023.2(78).54-66Sakhapov R., Nikolaeva R. Traffic Safety System Management. In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Organization and Traffic Safety Management in Large Cities.2018. (SPbOTSIC 2018).Maloletkina N.S., Koroleva K.A. Child road traffic injuries: causes in Russia and foreign experience of prevention. Criminal-executive law. 2022; vol. 17(1–4), no. 1: 85–90. Https://doi.org/10.33463/2687122X.2022.17(1–4).1.085-090.Hermans E., Brijs T., Wets G., Vanhoof K. Benchmarking road safety. Lessons to learn from a data envelopment analysis. Accident Analysis & Prevention. 2009. 41 (1): 174–182. https://doi.org/10.1016/j.aap.2008.10.010Sakhapov R., Nikolaeva, R. Traffic Safety System Management. In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Organization and Traffic Safety Management in Large Cities. 2018; (SPbOTSIC 2018).Зейналов Ф.Н. К вопросу реализации основных направлений Стратегии безопасности дорожного движения в Российской Федерации на 2018–2024 годы // Право и политика. 2019. № 10. С. 40–58.Hermans E., Brijs T., Wets G., Vanhoof K. Benchmarking road safety. Lessons to learn from a data envelopment analysis. Accident Analysis & Prevention. 2009; 41 (1): 174–182. https://doi.org/10.1016/j.aap.2008.10.010Баканов К.С., Бурцев А.А. Предупреждение фактов управления транспортным средством в состоянии опьянения на этапах получения, приостановления, прекращения и возобновления права на управление транспортным средством: монография. М.: ФКУ «НЦ БДД МВД России», 2021. 149 с.Zeynalov F.N. On the issue of implementing the main directions of the Road Safety Strategy in the Russian Federation for 2018 – 2024. Law and Politics. 2019; no. 10: 40–58. (in Russ.)Конорев Д.В., Сафонова Н.Л. Основные поведенческие реакции водителя, приводящие к дорожно-транспортным происшествиям // Пожарная и аварийная безопасность: сборник материалов XVI Международной научно-практической конференции, посвященной проведению в РФ Года науки и технологий в 2021 году и 55-летию учебного заведения. Иваново, 2021. С. 543–54.Bakanov K.S., Burtsev A.A. Prevention of facts of driving a vehicle while intoxicated at the stages of obtaining, suspension, termination and renewal of the right to drive a vehicle: monograph. Moscow: Federal State Institution “National Center for Traffic Safety of the Ministry of Internal Affairs of Russia”. 2021; 149 p. (in Russ.)Попов А.В., Суркаев А.Л., Моисеев Ю.И. К вопросу о диагностировании состояния утомления водителя транспортного средства // Организация и безопасность дорожного движения: материалы ХII Национ. науч.-прак. конф. с междунар. участием. Тюмень: Изд-во ТИУ, 2019. Т. 2. С. 175–182.Konorev D.V., Safonova N.L. The main behavioral reactions of the driver leading to road accidents. Fire and emergency safety: collection of materials of the XVI International scientific and practical conference dedicated to the Year of Science and Technology in the Russian Federation in 2021 and the 55th anniversary of the educational institution. Ivanovo. 2021; pp. 543- 54. (in Russ.)Lord D. Mannering F. “The Statistical Analysis of Crash Frequency Data: A Review and Assessment of Methodologies”. Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2010.Popov A.V., Surkaev A.L., Moiseev Yu.I. On the issue of diagnosing the state of fatigue of a vehicle driver. Organization and safety of road traffic: materials of the XII National scientific and practical conference with international participation. Tyumen: Publishing house of Tyumen University. 2019; vol. 2, pр: 175–182. (in Russ.)Miaou S.-P. Title: The Relationship between Truck Accidents and Traffic Flow Journal:Transportation Research Part A: Policy and Practice. 1994 Vol.: 28(5): 293-303 Https://doi.org/10.1016/0965-8564(94)90003-0Lord, D. Mannering, F. The Statistical Analysis of Crash Frequency Data: A Review and Assessment of Methodologies. Transportation Research Part A: Policy and Practice.2010;Anselin LTitle: Spatial Econometrics: Methods and Models Publisher: Springer.1988.Miaou S.-P. Title: The Relationship between Truck Accidents and Traffic Flow Journal:Transportation Research Part A: Policy and Practice.1994; Vol.: 28 (5): 293-303 Https://doi.org/10.1016/0965-8564(94)90003-0Ларионов К.О. Прогнозирование статистических данных автомобильных дорожно-транспортных происшествий. https://ipi1.ru/images/PDF/2021/163/prognozirovanie-statisticheskikh.pdf.Anselin, L. Title: Spatial Econometrics: Methods and Models Publisher: Springer.1988;Hyndman R.J., Athanasopoulos G. Title: Forecasting: Principles and Practice Publisher: OTexts.2018. URL: https://otexts.com/fpp3/.Larionov K.O. Forecasting statistical data on road traffic accidents: https://ipi1.ru/images/PDF/2021/163/prognozirovanie-statisticheskikh.pdf. (in Russ.)Скоробогатченко Д.А., Ерохин А.В. Нечеткая нейросетевая модель для прогнозирования числа ДТП региона в условиях ограниченной информации. Волгоград: Волгоградский государственный технический университет, 2014. С. 174–181.Hyndman, R.J., Athanasopoulos, G. Title: Forecasting: Principles and Practice Publisher: OTexts.: 2018; https://otexts.com/fpp3/.Borkowski P., & Kaczmarek K. Application of Machine Learning Techniques for Road Traffic Accident Prediction.Transportation Research Procedia.2020.Skorobogatchenko D.A., Erokhin A.V. Fuzzy neural network model for forecasting the number of road accidents in a region under conditions of limited information. Volgograd: Publisher: Volgograd State Technical University. 2014; pp. 174-181. (in Russ.)Луценко Е.В., Коржаков В.Е. Адаптивная семантическая информационная модель прогнозирования рисков совершения ДТП. Майкоп: Адыгейский государственный университет (Майкоп), 2008. С. 55–59.Borkowski P., Kaczmarek K. Application of Machine Learning Techniques for Road Traffic Accident Prediction”.Transportation Research Procedia. 2020;Lutsenko E.V., Korzhakov V.E. Adaptive semantic information model for predicting the risks of road accidents. Maykop: Publisher: Adyghe State University (Maikop). 2008; P. 55-59. (in Russ.)Lutsenko E.V., Korzhakov V.E. Adaptive semantic information model for predicting the risks of road accidents. Maykop: Publisher: Adyghe State University (Maikop). 2008; P. 55-59. (in Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.