3.3 Данные для оценки.

3.3.1 Данные для анализа дтп.

Для анализа ДТП необходимы данные о:

1. ДТП – полное описание аварий;

2. Место происшествия – участок, перекресток или переход, категория, ширина, ТСОДД и т.д.

3. Данные об интенсивности. Обычно берется показатель Общая среднесуточная интенсивность движения (AADT). Но может использоваться среднесуточная интенсивность движения (ADT), или число выезжающих за сутки на перекресток ТС (TEV) или общие авт.-км пути (V(МЬЕ)ю

Подробные сведения о необходимых данных для исследований приведены в [9], Model minimum Uniform Crash Criteria (MMUCC) и в Model minimum inventory of roads elements (MMIRE).

3.3.3 Ограничения из-за случайности и изменчивости.

Тут речь пойдет об ограничениях, связанных с естественной изменчивостью в данных о ДТП и изменениях в окружающих условиях. Такие ограничения обусловлены характеристиками самих данных, а не методом их сбора и хранения. (Тут будет перевод от Оксаны).

Ограничения из-за случайностей и изменчивости включают:

- естественные изменения в частоте ДТП;

- регрессия к среднему и регрессия к смещенному среднему;

- изменения в характеристиках дороги;

- конфликт между изменчивостью частоты ДТП и изменением условий движения.

Рассмотрим каждую из этих составляющих.

Естественные изменения в частоте ДТП

Поскольку ДТП случайное событие, частота ДТП естественным образом колеблется во времени и пространстве. Случайность появления ДТП показывает, что частота ДТП за короткий промежуток времени не будет надежной оценкой частоты ДТП за короткий срок (период) времени. Если для оценки частоты ДТП используется статистика частоты ДТП за 3 года, то будет трудно узнать является ли этот трехлетний период с средней, повышенной или пониженной аварийностью. Ежегодные изменения в частоте ДТП неблагоприятно влияют на оценку аварийности на основании данных, собранных за короткий промежуток времени. Средняя частота ДТП за короткий срок может сильно отличаться от значений этого показателя за продолжительный промежуток этого времени. Рисунок 3.5 показывает случайность наблюдаемой частоты ДТП и ограничениями оценки частоты ДТП за короткий срок наблюдений.

Регрессия к среднему и регрессия к смещенному среднему

Колебания числа ДТП делают сложным определить где наблюдаемое изменение частоты ДТП произошло вследствие мероприятий, а где за счет случайных колебаний. Если наблюдается период времени со сравнительно высокой частотой ДТП, то вероятно, что следующий период будет с относительно низкой частотой ДТП [8]. Это явление называется регрессия к среднему (RTM) и также применяется для оценки вероятности того, что после периода с низкой частотой ДТП будет следовать период с высокой частотой ДТП.

Ошибочно считать, что эффект RTM способствует к возникновению явления «регрессия к смещенному среднему», которое также известно как «выбранное смещение». Выбранное смещение имеет место, когда меры, выбранные для вмешательства, основаны на наблюдении за изменением частоты ДТП в краткосрочном периоде. Например, меры, выбранные для вмешательства основаны на наблюдениях за частотой ДТП на протяжении двух лет, в течении которых частота ДТП была высокая. Однако, если посмотреть частоту ДТП за более длинный период времени, то она может быть ниже. Поэтому эффект от реализации получится завышенным. Регрессия к смещенному среднему может дать понимание и реальную оценку эффективности предлагаемых мероприятий по повышению БДД. Без расчета регрессии к смещенному среднему невозможно установить, является ли наблюдаемое снижение частоты ДТП результатом мероприятий или просто случайностью. Применение эффектов регрессии к среднему и смещенному среднему в оценке эффективности мероприятий по БДД представлен на рисунке 3.6.

В этом примере мероприятие для повышения БДД выбрано на основании краткосрочной закономерности в изменении частоты аварий за 3 года. Из-за явления RTM, вероятно, что частота ДТП будет снижаться (до ожидаемого среднего значения) без всяких мероприятий. Реализация мер по повышению БДД в этот период и последующая оценка их эффективности без учета регрессии к среднему приводят к завышению эффекта от реализации мер (см. рис. 3.6).

Изменения в дорожных условиях и окружающей среде.

Такие характеристики как интенсивность движения, погодные условия, ТСОДД, геометрия дороги могут изменяться. Некоторые их этих изменений (геометрия дороги, ТСОДД) являются дискретными событиями. Остальные изменяются постоянно. Такие изменения постоянно делают сложным расчет среднего ожидаемого числа ДТП для каких-то конкретных условий. Они также ограничивают количество лет выборки, которое может быть включено в исследование. Если изучаются продолжительные периоды (для улучшения качества и количества исходных данных), то больше шансов, что условия на исследуемом объекте изменятся и это скажется на качестве полученной модели. Одним из способов решения описанной проблемы является оценка средней ожидаемой частоты ДТП каждый год совместно с иными характеристиками. Этот метод предсказания(прогоноза) приведен в части «С» руководства.

Изменения в условиях движения также влияют на правильность оценки эффективности мероприятий по повышению БДД (см. глава 9).

Конфликт между изменением частоты ДТП и изменением окружающей обстановки.

Колебания частоты ДТП и изменения в окружающей обстановке всегда связаны между собой. С одной стороны ежегодные колебания в частоте ДТП можно снивелировать за счет применения «ожидаемого числа ДТП», для определения которого необходимы многолетние наблюдения. С другой стороны, изменение условий может сократить тот период времени, для которого среднее значение ожидаемого числа ДТП будет значимым. Такое компромиссно-противоречивое взаимоотношение требует особого внимания при проведении анализа с использованием наблюдаемой частоты ДТП. Это ограничение может быть снято оцениванием ожидаемой средней частоты ДТП для определенных дорожных условий, для каждого года наблюдений. Такой метод прогнозирования приводится в части «С».