基于网络约束方法的交通事故空间点格局分析  被引量:5

Research on Spatial Cluster Analysis of Traffic Accident Considering Road Network Constraints

在线阅读下载全文

作  者:聂可 王振声[3] 杜清运[4] 张玉茜 NIE Ke;WANG Zhensheng;DU Qingyun;ZANG Yuqian(Shenzhen Research Center of Digital City Engineering, Shenzhen 518034, China;Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation Ministry of Land and Resource of China, Shenzhen 518034, China;Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services, Shenzhen University, Shenzhen 518060,China;School of Resource and Environmental Science, Wuhan University, Wuhan 430079, China)

机构地区:[1]深圳市数字城市工程研究中心,广东深圳518034 [2]国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室,广东深圳518034 [3]深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室,广东深圳518060 [4]武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉430079

出  处:《地理信息世界》2017年第6期50-56,共7页Geomatics World

基  金:国土资源部公益性行业科研专项经费(201411014-4);国家自然科学基金项目(41371427);国家自然科学基金项目(41601407)资助

摘  要:研究一种基于路网约束空间格局方法在交通事故分析中的应用,以武汉市13个区交通事故为研究对象,将交通事故抽象成道路网上的点要素,采用路网约束下的核密度估计方法,讨论其空间分布格局并与平面空间点聚类分析的结果进行对比分析,最后采用局部Moran's Ⅰ方法对道路基本单元网络核密度估计结果值进行判别,揭示0.01显著性水平下的武汉交通事故易发路段。实验结果表明,网络核密度估计算法可直观体现事故沿城市道路网的聚类模式,对核密度结果进行的局部Moran's Ⅰ统计方法能够有效地应用于易发路段的鉴别。This paper studied a spatial cluster detection method based on network constrained and it's application in traffic accident analysis.Traffic accidents in Wuhan,abstracted as point entities in road network were treated as the main research objects.In this research,network kernel density estimate was used to detect its spatial pattern,local Moran's I was used to identify high-risk road segments under the significance level of0.01by using the density values as input.The results demonstrated that network kernel density estimate could delineate the cluster pattern of traffic accident along road network better.Besides,it was effective to identify risk road segments with Local Moran's I using density values as input.

关 键 词:核密度估计 空间聚类 路网约束 交通事故 局部Moran's I 

分 类 号:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象