Факторы возникновения дорожно-транспортных происшествий с особо тяжкими последствиями

Введение. Основной государственной целью в области обеспечения безопасности дорожного движения является сокращение числа погибших в ДТП и стремление к нулевой смертности к 2030 г. Одним из вариантов ее достижения является предупреждение ДТП с особо тяжкими последствиями. Основой эффективной системы их предупреждения является анализ основных факторов возникновения таких ДТП. Обзор научной литературы показывает недостаток знаний в этой области.

Материалы и методы. Исследование выполнено на основе выборки ДТП с особо тяжкими последствиями, которые были зафиксированы на территории Сибирского федерального округа в период с 2017 по 2020 г. Анализировались следующие параметры: количество погибших и пострадавших, вид ДТП, период суток, день недели, месяц года, состояние погоды и проезжей части. Исследование основано на многомерном частотном распределении. Расчеты и графики выполнены с помощью MS Excel и Statistica.

Выводы. Результаты представлены графически, в виде двух- и трехмерных гистограмм, а также с помощью таблиц сопряженности. Анализ структуры аварийности с особо тяжкими последствиями позволил выделить две группы ДТП, различающихся между собой по количеству раненых и погибших. Определена роль анализируемых факторов в рамках аварий с особо тяжкими последствиями.

Практическое значение. Новые знания о влиянии выделенных факторов на частоту возникновения ДТП с особо тяжкими последствиями позволят ответственным службам более эффективно планировать мероприятия по предупреждению таких аварий, а также реагировать на них, предупреждая тем самым увеличение числа летальных исходов.

Оригинальность. В исследовании впервые определены и обоснованы две группы ДТП с особо тяжкими последствиями, выявлено, что ряд факторов оказывает различное влияние на распределение аварий этих групп. Также получены новые знания относительно факторов возникновения ДТП с особо тяжкими последствиями.

1. Сафронов Э. А., Сафронов К. Э. Особенности реализации проекта безопасности дорожного движения до 2024 года в Омской области // Вестник СибАДИ. 2021. Т. 18, № 1 (77). С. 96–104. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2021-18-1-96-104.

2. Ваньков А. В. Актуальные вопросы обеспечения безопасности дорожного движения // Право и государство: теория и практика. 2020. № 9 (189). С. 264–265.

3. Гатиятуллин М. Х., Волкова Р. Ю. Мировой опыт в обеспечении безопасности движения на российских дорогах // Техника и технология транспорта. 2018. № 1 (6). 8 с.

4. Ricardo Pérez-Núñez, Elisa Hidalgo-Solórzano, Martha Híjar Impact of Mexican Road Safety Strategies implemented in the context of the UN’s Decade of Action // Accident Analysis & Prevention. 2021. V. 159. 106227 https://doi.org/10.1016/j.aap.2021.106227.

5. Zanne M., Groznik A. The impact of traffic flow structure on traffic safety: the case of Slovenian motor-ways. Transport. 2018. 33(1). pp. 216-222. https://doi.org/10.3846/16484142.2016.1153519.

6. Печатнова Е. В., Сафронов К. Э. Оценка влияния количества осадков на аварийность на дорогах вне населенных пунктов // Вестник СибАДИ. 2020. Т. 17. № 4 (74). С. 512–522.

7. Pugachev I., Kuliko Y., Markelov G., Sheshera N. Factor Analysis of Traffic Organization and Safety Systems // Transportation Research Procedia. 2017. 20. pp. 529–535. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.01.086.

8. Pechatnova E., Kuznetsov V., Pavlov S. Road accident risk modeling based on the machine learning // Safety in Aviation and Space Technologies. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham. 2022. pp. 335-343. https://doi.org/10.1007/978-3-030-85057-9_29

9. Simul M. G. and Porkhacheva S. M. Road safety strategies in the Russian Federation for 2018–2024 in Omsk Region // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2020. 786. 012050.

10. Afghari A. P., Haque M. M., Washington S. Applying a joint model of crash count and crash severity to identify road segments with high risk of fatal and serious injury crashes // Accident Analysis & Prevention. 2020. 144. 105615. https://doi.org/10.1016/j.aap.2020.105615.

11. Баранов А. В., Барачевский Ю. Е. Анализ дорожно-транспортных происшествий с особо тяжкими последствиями на федеральной автомобильной дороге М-8 «Холмогоры» // Вестник Совета молодых учёных и специалистов Челябинской области. 2016. Т. 3, № 4 (15). С. 38–40.

12. Ayodeji E. Iyanda Geographic analysis of road accident severity index in Nigeria // International Journal of Injury Control and Safety Promotion. 2018. pp.1–10. https://doi.org/10.1080/17457300.2018.1476387.

13. Amin Azimian, V. Dimitra Pyrialakou, Steven Lavrenz, Sijin Wen Exploring the effects of area-level factors on traffic crash frequency by severity using multivariate space-time models // Analytic Methods in Accident Research. 2021. Vol. 31. 100163. https://doi.org/10.1016/j.amar.2021.100163.

14. Yolania Sari, Muhammad Halley Yudhistira Bad light, bad road, or bad luck? The associations of road lighting and road surface quality on road crash severities in Indonesia // Case Studies on Transport Policy. 2021. Vol. 9, Issue 3. pp. 1407-1417 https://doi.org/10.1016/j.cstp.2021.07.014.

15. Kassu A., Anderson, M. Analysis of severe and non-severe traffic crashes on wet and dry high-ways // Transportation Research Interdisciplinary Perspectives. 2019. 2. 100043. https://doi.org/10.1016/j.trip.2019.100043.

16. Razi-Ardakani, H., Mahmoudzadeh, A., Kermanshah, M. What factors results in having a severe crash? a closer look on distraction-related factors // Cogent Engineering. 2019. 6 (1). 1708652. https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1708652.

17. Xintong Yan, Jie He, Changjian Zhang, Ziyang Liu, Chenwei Wang, Boshuai Qiao Temporal analysis of crash severities involving male and female drivers: A random parameters approach with heterogeneity in means and variances // Analytic Methods in Accident Research. 2021. Vol. 30. 100161 https://doi.org/10.1016/j.amar.2021.100161.

18. George, Y., Athanasios, T., George, P. Investigation of road accident severity per vehicle type // Transportation Research Procedia. 2017. 25. pp. 2076–2083. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.05.401.

19. Xu, C., Wang, C., Ding, Y., Wang, W. Investigation of extremely severe traffic crashes using fault tree analysis // Transportation Letters. 2018. pp. 1–8. https://doi.org/10.1080/19427867.2018.1540146.

20. Xu, C., Bao, J., Wang, C., Liu, P. Association rule analysis of factors contributing to extraordinarily severe traffic crashes in China // Journal of Safety Research. 2018. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2018.09.013.

21. Quan Yuan, Yibing Li, Kang Chen Characteristics of significant factors in severe traffic accidents and countermeasures for safety // Chinese Journal of Forensic Sciences. 2015. No 5. Total No 82. pp. 34–40 https://doi.org/10.3969/j.issn.1671-2072.2015.05.006.

22. Das, S., Dutta, A. Extremely serious crashes on urban roadway networks: Patterns and trends // IATSS Research. 2020. 44(3). pp. 248–252. https://doi.org/10.1016/j.iatssr.2020.01.003.

23. Hong Chen, Yang Zhao, Xiaotong Ma Critical Factors Analysis of Severe Traffic Accidents Based on Bayesian Network in China // Journal of Advanced Transportation. 2020, pp.1 – 14. https://doi.org/10.1155/2020/8878265.

24. Wu H., Malipeddi, S. Influential factors for severe traffic crashes // Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety. 2011. pp. 71–75. https://doi.org/10.1109/icves.2011.5983749

25. Печатнова Е. В. Влияние времени суток на дорожно-транспортную аварийность // Мир транспорта. 2016. Т. 14, № 2 (63). С. 194–200.