針對交通事故深度調(diào)查,我國基于德國事故深度調(diào)查（Germany In-Depth Accident Study,GIDAS）系統(tǒng)分別于2011年建立了中國交通事故深入研究（China In-Depth Accident Study,CIDAS）和2012年建立了國家車輛事故深度調(diào)查體系（National Automobile Accident In-Depth Investigation System,NAIS）。但這兩個數(shù)據(jù)庫主要從車輛角度出發(fā),致力于發(fā)現(xiàn)汽車缺陷而忽略了行人等因素,其數(shù)據(jù)元素也較為復(fù)雜且沒有專門針對致死性交通事故。我國致死性交通事故基數(shù)大但其相關(guān)研究較少,直接借用其他國家的數(shù)據(jù)參考價值較低,因此本研究在美國交通事故數(shù)據(jù)庫致死性分析報告系統(tǒng)（Fatality Analysis Reporting System,FARS）基礎(chǔ)上探索我國致死性事故數(shù)據(jù)庫的建立及其應(yīng)用展示。對FARS進行如下處理從而快速搭建起數(shù)據(jù)庫架構(gòu):首先簡化FARS的數(shù)據(jù)關(guān)系,只保留事故、車輛、人員三個數(shù)據(jù)文件,其余數(shù)據(jù)文件根據(jù)其描述對象歸于這三個文件中;然后將所得的三個新數(shù)據(jù)文件中數(shù)據(jù)通過沿用、增加... 

【文章來源】：中國人民解放軍陸軍軍醫(yī)大學重慶市

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

970年~2016年我國萬車死亡率及十萬人死亡率

圖 1.3 我國 2005 年~2017 年民用汽車與公路里程根據(jù)聯(lián)合國發(fā)布的全球交通事故報告，2016 年世界各國的每 10 萬人的交通人數(shù)如圖 1.4 所示，經(jīng)濟的發(fā)達程度與交通事故死亡率（特指 10 萬人死亡率呈現(xiàn)出較強相關(guān)性，并且經(jīng)濟收入偏低的國家和地區(qū)其交通事故造成的死亡[4]。雖然中國已經(jīng)是世界第二大經(jīng)濟體，但是在交通法規(guī)、制度等方面的建發(fā)達國家，需要不斷改進。各國由于其國情不同導(dǎo)致其交通事故的特點也大甚至在我國東部地區(qū)、西部地區(qū)以及南方北方之間的事故特點都有一定的差析這些差異就必須要消除標準、統(tǒng)計帶來的誤差——這也是統(tǒng)一的交通事故的必要性。0100200050002005200620072008200920102011201220132014201520162017路里程：萬公里公用汽車：萬輛民民用汽車 公路里程

[5]；相比之下我國云南省玉溪市的交通事故人員死亡的年齡主要分布 20 – 50 歲之間，約占總數(shù)的 80.20%，騎摩托車、腳踏車、電單車發(fā)生的致死性交通事故明顯高于其他車輛[6]。位于我國東部的杭州市交通事故發(fā)生率最高的月份分別為 10 月（10.0%）、1月（9.5%）和 5 月份（8.9%），每周六和周日發(fā)生事故最多，占比達 31.8%[7]；西部城市重慶市的交通事故中，輕微事故多發(fā)于 1、7 及 11 月份，重大事故多發(fā)于 5、9 和11 月份，同時輕微事故率在周六和周日明顯高于工作日，但重大事故的發(fā)生時集中于周三與周四[8]。全國各地的交通事故存在差異，各地的數(shù)據(jù)統(tǒng)計標準也不盡相同[9-11]。同時，根據(jù) WHO 數(shù)據(jù)，世界各地區(qū)的交通事故差異也較大，以道路使用者類型劃分的人員死亡分布為例，如圖 1.5 所示，四輪汽車死亡高的地區(qū)為歐洲地區(qū)、非洲地區(qū)、地中海東部地區(qū)以及美洲地區(qū)，高于全球平均值；2-3 輪機動車在東南亞地區(qū)和西太平洋地區(qū)最為突出，在高于全球均值的同時也是本地區(qū)權(quán)重最高的人員組成；行人與騎自行車的人在歐洲地區(qū)、地中海東部氣度及非洲地區(qū)較為集中和突出。這些特征差異的背后往往是各地區(qū)的文化、氣候、經(jīng)濟等差異造成的結(jié)果。


本文編號：3423564