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为解决天气条件对两轮车道路事故影响难以精准评估的问题，印度理工学院 Roorkee 分校的研究人员开展了相关主题研究，得出天气显著影响事故发生，不同地区、人群和道路类型受影响各异等结果，对制定道路安全政策意义重大。
在印度北方邦的大街小巷，摩托车和电动车如潮水般穿梭，它们是人们出行的得力助手，却也隐藏着不小的安全隐患。道路交通事故一直是全球关注的重大安全问题，印度作为人口和车辆大国，道路安全形势更为严峻。北方邦不仅人口众多，而且两轮车数量庞大，在这里，道路事故频发，严重威胁着人们的生命安全。
以往的研究试图找出导致道路事故的各种因素，可这些因素的影响在不同地区、不同研究中差异很大，尤其是气象条件对事故的影响，更是难以捉摸。比如，温度和降水与事故风险的关系，时而正相关，时而负相关；不同国家和地区，两轮车在不同季节的事故风险也大不相同。传统的事故风险分析方法，像统计建模和配对分析（MPA），都存在各自的缺陷，难以全面、精准地评估事故风险。因此，迫切需要一种新的方法，来深入探究天气与两轮车道路事故之间的复杂关系，为制定有效的道路安全政策提供有力依据。
为了攻克这些难题，印度理工学院 Roorkee 分校的研究人员展开了一项意义非凡的研究。他们聚焦北方邦，收集了 2013 年 1 月至 2018 年 12 月期间 954,941 起两轮车事故数据，这些数据来自 GVK 应急管理和研究机构（GVK-EMRI），同时还获取了世界天气在线（WWO）的历史气象数据。通过一系列深入分析，研究人员得出了一系列重要结论。
研究发现，北方邦两轮车事故的发生受到多种因素的交织影响。社会人口因素方面，虽然农村人口占比大，但城市地区的两轮车事故占比近 40%，且男女在事故风险上存在差异，25 - 35 岁的人群最易发生事故，未成年人事故参与率也较高。时间环境因素上，一天中事故多发生在下午 4 点到 8 点，夏季和季风季节事故率较高，冬季较低。
在相对事故风险（RAR）分析中，研究人员发现，不同季节和天气条件下，事故风险变化明显。冬季，北方邦西部多数地区事故风险变化不大，北部部分地区有所下降，但个别地区如 Banda 和 Chitrakoot 有所上升；季风季节，无雨或小雨时事故风险下降，暴雨时不同地区表现各异，部分地区因降雨事故风险增加，部分地区则减少。此外，事故风险在不同性别、道路类型和时间段也存在差异。例如，女性在暴雨时事故风险较高，尤其是在西部北方邦；农村和城市道路在不同降水条件下事故模式不同；夜间事故风险总体低于白天，但部分地区夜间因降水事故风险会增加。
研究人员还对提出的天气影响聚类和随机抽样（WICRS）模型进行了验证，与配对分析（MPA）相比，该模型能更全面地考虑天气变量的聚类特性，评估结果更可靠。
这项研究意义重大，它揭示了天气与两轮车事故之间复杂的关系，为制定有针对性的道路安全政策提供了关键依据。例如，基于研究结果，相关部门可以在事故高发时段和地区加强监管，对不同性别和年龄段的人群开展特定的安全教育，在恶劣天气条件下采取相应的交通管制措施等，从而有效减少事故发生，保障人们的出行安全。
在研究方法上，研究人员主要采用了以下关键技术：首先是数据收集，从 GVK - EMRI 获取两轮车事故数据，从 WWO 获取气象数据；然后运用聚类分析，通过 k - 均值聚类算法结合肘方法对气象变量进行聚类；最后进行相对事故风险（RAR）计算，通过随机抽样计算不同聚类的平均事故数，进而得出 RAR 值。
下面详细介绍研究结果：
- 初步分析：通过时间序列聚类分析，研究人员发现北方邦不同地区的两轮车事故风险存在明显差异，可分为低风险（每日事故数 1 - 10 起）、中风险（10 - 25 起）和高风险（约 25 起及以上）区域，这有助于相关部门确定重点监管区域。
- 社会人口因素对事故模式的影响：城市地区虽然人口占比相对较小，但事故占比近 40%，且城乡事故死亡率相近；男性事故风险高于女性，但女性在事故中的脆弱性不容忽视；25 - 35 岁人群事故风险最高，未成年人事故参与率高，这些结果表明需要针对不同人群制定差异化的安全策略。
- 时间环境因素对事故模式的影响：一天中，下午 4 点到 8 点是事故高发时段，这与晚高峰交通流量大、光线条件差有关；夏季和季风季节事故率较高，分别与高温、疲劳和道路湿滑等因素有关，冬季较低；空间 - 时间聚类分析显示，夏季高风险地区集中且范围扩大，说明道路安全形势严峻，需要季节性的干预措施。
- RAR 分析：
- 总体 RAR：与夏季相比，冬季部分地区事故风险下降，部分地区上升；季风季节无雨或小雨时事故风险下降，暴雨时部分地区上升，部分地区下降，如 Hapur 在暴雨时事故风险大幅增加，而 Gorakhpur 则下降。
- 按事故严重程度分层的 RAR：冬季和低降水季风期，致命和非致命事故风险均下降，但国家首都地区（NCR）部分地区冬季致命事故风险上升；暴雨时，东部北方邦部分地区事故风险下降，NCR 地区则上升。
- 按骑手性别分层的 RAR：冬季性别差异不明显，低降水时男性事故减少，女性部分地区有增有减，暴雨时男性事故显著减少，但女性在西部北方邦事故风险增加，如 Gautam Buddha Nagar 和 Meerut 地区。
- 按道路类型分层的 RAR：冬季城乡道路事故风险均下降；降雨时，农村道路事故风险因基础设施原因下降更明显，城市道路小雨时事故减少，暴雨时部分地区风险增加，如 Hapur - Meerut - Muzzafarnagar - Ghaziabad 地区。
- 按时间分层的 RAR：夜间事故风险总体低于夏季，白天事故模式与夏季相似；轻微降雨时白天事故减少，但 NCR 地区除外，暴雨时部分地区白天事故增加；夜间降雨时，部分地区事故风险增加，尤其是西部北方邦。
- WICRS 模型验证：以 MPA 为基准，研究人员对比了 WICRS 模型在高降水和低降水聚类中的 RAR 结果。结果显示，多数地区两种方法计算的 RAR 值差异较小，但部分地区差异较大，这是因为 WICRS 模型考虑了天气变量的聚类特性，能更全面地评估事故风险。
研究结论和讨论部分再次强调了天气、社会人口、道路基础设施等因素对两轮车事故的重要影响。不同地区、事故类型、时间和人群受天气影响各异，如 Gautam Buddha Nagar 在暴雨时致命事故风险大幅增加，Hapur 地区暴雨时非致命事故增加，且该地区女性骑手在暴雨时事故风险极高。这些结果为制定精准的道路安全政策提供了科学依据，相关部门可以根据不同地区、不同人群的特点，采取针对性的安全措施，如加强头盔佩戴管理、改善道路排水系统、实施可变限速等，从而有效降低事故发生率，提高道路安全性。
