發(fā)布時(shí)間：2017-05-27 13:08

  本文關(guān)鍵詞：桂林市道路交通傷害的流行病學(xué)研究及GIS空間分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：[目的] 分析桂林市2000～2009年道路交通傷害(RTI)的流行病學(xué)特征,建立桂林市RTI地理信息數(shù)據(jù)庫(kù),探討地理信息系統(tǒng)(GIS)空間分析技術(shù)在RTI研究中的應(yīng)用價(jià)值和意義,為制定預(yù)防和控制RTI政策提供科學(xué)依據(jù)。 [方法] 通過(guò)廣西公安廳交警總隊(duì)收集桂林市2000～2009年的RTI資料,采用SPSS13.0對(duì)桂林市RTI的致死率進(jìn)行x2檢驗(yàn),對(duì)RTI的月份分布及24小時(shí)分布進(jìn)行圓形分布分析,采用非條件Logistic回歸分析篩選RTI的主要影響因素,檢驗(yàn)水準(zhǔn)均為0.05；采用MapInfo8.5軟件提取桂林市RTI發(fā)生點(diǎn)的經(jīng)度和緯度,運(yùn)用ArcGIS10.0軟件建立桂林市RTI地理信息數(shù)據(jù)庫(kù),并對(duì)其空間分布特征進(jìn)行點(diǎn)密度分析、空間回歸分析、空間自相關(guān)分析、反距離加權(quán)插值分析等空間分析,制作桂林市RTI的專題地圖。 [結(jié)果] (1)桂林市的交通安全水平：2000～2009年桂林市發(fā)生RTI總共3603起,506人死亡,2911人受傷,直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)1011萬(wàn)元；2000～2009年桂林市的RTI發(fā)生率、萬(wàn)車死亡率總體呈下降趨勢(shì)；而RTI人口致傷率、10萬(wàn)人口死亡率呈不規(guī)則波動(dòng)。 (2)桂林市RTI的地區(qū)分布：RTI發(fā)生起數(shù)以象山區(qū)最多,而雁山區(qū)的RTI死亡人數(shù)及致死率最高,各城區(qū)的RTI致死率比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.000)。 (3)桂林市RTI的時(shí)間分布：①RTI發(fā)生起數(shù)前三位分別是2001、2003和2006年；2006年的死亡人數(shù)最多,其次為2001和2004年；受傷人數(shù)以2006、2005和2007年最多；2003年經(jīng)濟(jì)損失最多,占總數(shù)的18.60%。各年的RTI致死率差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.000),2008年的RTI致死率最高。②RTI發(fā)生主要集中在7-9月、12月～次年1月,而受傷和死亡主要集中在8-10月。③每日20：00～24：00及14：00～16：00為RTI的發(fā)生高峰；RTI死亡人數(shù)從18：00突然升高,在20：00～22：00時(shí)段達(dá)到頂峰；受傷也主要集中在20：00～24：00時(shí)段,以20：00～22：00時(shí)段為最高峰。 (4)桂林市RTI的人群分布：①RTI死亡及受傷人員的男女性別比例為2.54：1和2.34：1；年齡≥65歲的老年人RTI死亡人數(shù)最多,其次為31～35年齡段的青年；受傷人員主要集中在21～45歲的年輕人；≥56歲的老年人及≤10歲的兒童的RTI致死率最高。②乘車者的受傷比例最大,其次為駕駛摩托車和步行；而死亡比例以步行最大,其次分別為駕駛摩托車、駕駛非機(jī)動(dòng)車、乘車；步行者的RTI致死率最高,其次為駕駛非機(jī)動(dòng)車者。 (5)RTI的主要原因：桂林市RTI主要原因中,人的因素占97.06%,其中機(jī)動(dòng)車駕駛員的原因占80%以上。不按規(guī)定讓行、違反交通信號(hào)、縱向間距不夠、違章占道行駛等是造成RTI的主要原因。 (6)不同條件下的RTI流行情況：①1年駕齡≤5年的駕駛員所致的RTI發(fā)生起數(shù)、傷亡人數(shù)最多；②在僅有標(biāo)志標(biāo)線的交通控制方式下,發(fā)生RTI起數(shù)最多,傷死亡比例最大,其次為無(wú)控制。③RTI主要發(fā)生于城市一般道路,其次為二級(jí)公路,但二級(jí)公路、一級(jí)公路的RTI致死率最高(P=0.000)；平直道路的RTI發(fā)生起數(shù)及傷亡人數(shù)最多,但RTI的致死率則以一般彎陡坡最高(P=0.000)。④普通路段的RTI發(fā)生起數(shù)、受傷人數(shù)及死亡人數(shù)均最多,但RTI致死率則以隧道最為嚴(yán)重,明顯高于其他路口路段類型(P=0.000)；丘陵地形的RTI起數(shù)及傷亡人數(shù)最多。⑤RTI發(fā)生在干燥路面發(fā)生最多,所致的傷亡人數(shù)也位居首位。水泥路面的RTI發(fā)生起數(shù)、受傷及死亡人數(shù)也均為最多,但沙石路的RTI致死率明顯高于其他路面結(jié)構(gòu)。⑥晴天發(fā)生的RTI最多,造成的傷亡比例也最大。RTI主要發(fā)生在白天,所致的受傷和死亡人數(shù)也最多,其次分別為夜間無(wú)路燈照明,但夜間有路燈照明條件下的RTI致死率最高(P=0.001)。 (7)RTI的影響因素：經(jīng)多因素非條件Logistic回歸分析得出以下RTI的主要影響因素：1年駕齡≤5年、疲勞駕車、超速行駛、縱向間距不夠、違反交通信號(hào)、一級(jí)公路、二級(jí)公路、一般彎陡坡、四支分叉口。 (8)桂林市RTI的GIS空間分析結(jié)果顯示：①RTI的發(fā)生主要聚集在城市的中心地段,而遠(yuǎn)離市中心的RTI呈散發(fā)狀態(tài)；RTI所致的受傷也主要集中在城市的中心地段,離市中心越遠(yuǎn)受傷人數(shù)越少,而RTI造成的死亡主要集中在郊區(qū)。②全域型空間自相關(guān)分析結(jié)果顯示,Moran's Ⅰ值=0.067401,Z值=1.9926361.96,P=-0.0463010.05,說(shuō)明桂林市RTI的傷亡存在空間聚集性。③局域空間自相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),RTI傷亡人數(shù)在城市中心地帶呈高值聚類而周圍圍繞的是低值要素(HL),而在遠(yuǎn)離市中心的區(qū)域RTI傷亡人數(shù)呈高值聚類(HH)。 [結(jié)論] (1)RTI及其所致的傷亡存在人群、時(shí)間和空間聚集性；(2)桂林市RTI主要是由人的因素,特別是機(jī)動(dòng)車駕駛員的因素造成；(3)由于RTI是可以預(yù)防的,對(duì)篩選出的各種RTI危險(xiǎn)因素采取有針對(duì)性的干預(yù)措施,將能有效減低RTI發(fā)生率及傷亡率。(4)GIS空間分析結(jié)果與普通流行病學(xué)研究結(jié)果一致,但其能以圖的形式直觀、準(zhǔn)確地表明RTI在哪些路段及地區(qū)具有空間聚集性,為制定預(yù)防和控制RTI的政策提供更科學(xué)的依據(jù),具有極為重要的使用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：道路交通傷害 GIS 空間分析 流行病學(xué)特征 影響因素
【學(xué)位授予單位】：廣西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：R641;R181.3
【目錄】：

• 摘要5-8
• ABSTRACT8-14
• 前言14-17
• 資料與方法17-25
• 1 資料來(lái)源17-18
• 2 研究?jī)?nèi)容18-19
• 3 研究方法19
• 4 流行病學(xué)分析指標(biāo)19-21
• 5 GIS空間分析內(nèi)容21-25
• 結(jié)果25-54
• 1 桂林市RTI的流行趨勢(shì)25-35
• 2 桂林市RTI的原因分析35-37
• 3 不同條件下的RTI情況37-43
• 4 桂林市RTI的影響因素分析43-45
• 5 GIS空間分析45-54
• 討論54-67
• 1 RTI的流行病學(xué)特征54-58
• 2 RTI的主要原因58-60
• 3 RTI的影響因素60-63
• 4 RTI的GIS空間分析63-65
• 5 RTI的預(yù)防措施65-66
• 6 本研究的局限性66-67
• 總結(jié)與展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-78
• 致謝78-79
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文79-80
• 綜述80-90
• 參考文獻(xiàn)85-90

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張良;周繼紅;邱俊;趙新才;蔣志全;張岫竹;袁丹鳳;代維;王正國(guó);;2000～2006年重慶地區(qū)老年人道路交通傷害特點(diǎn)[J];重慶醫(yī)學(xué);2011年15期

2 華路;;基于GIS的交通事故預(yù)防分析系統(tǒng)[J];道路交通管理;2007年06期

3 張力;;基于GIS與主成份分析的道路交通事故黑點(diǎn)研究[J];地理空間信息;2008年05期

4 呂景生;邵奎東;王卓;張市;陳顯赫;段天一;劉振才;鞠成;;鼠疫菌種、宿主、媒介、疫情管理信息系統(tǒng)的建立與應(yīng)用[J];中國(guó)地方病防治雜志;2011年06期

5 王崔榮;;喜看雁山新變化——桂林市雁山區(qū)“十五”發(fā)展建設(shè)掃描[J];當(dāng)代廣西;2006年09期

6 王曉燕;;基于GIS的特大道路交通事故分析系統(tǒng)[J];道路交通管理;2008年01期

7 李忠旭;唐潤(rùn)海;楊思情;鄭偉;王莉;鄧建忠;羅啟清;龔永順;;文化統(tǒng)戰(zhàn)服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的實(shí)踐與思考——桂林市雁山區(qū)文化統(tǒng)戰(zhàn)工作的調(diào)查分析[J];中共桂林市委黨校學(xué)報(bào);2009年02期

8 張晶;;基于GIS的高速公路交通事故信息管理與分析[J];黑龍江交通科技;2009年10期

9 譚天林;歐兵璽;廖代安;龍淼;王文芳;張捷;;成都市新都區(qū)2006~2007年道路交通事故傷害流行病學(xué)研究[J];華西醫(yī)學(xué);2008年04期

10 張清平;邱建東;陳建良;康建芳;左右;;深圳市2000-2003年交通事故的流行病學(xué)特點(diǎn)[J];中華疾病控制雜志;2009年01期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 方立群;地理信息系統(tǒng)和遙感技術(shù)應(yīng)用于腎綜合征出血熱流行病學(xué)研究[D];中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院;2004年

2 劉利;道路交通事故統(tǒng)計(jì)分析及預(yù)測(cè)模型研究[D];重慶大學(xué);2004年

3 潘新民;道路交通事故流行病學(xué)及人體損傷機(jī)制研究[D];昆明醫(yī)學(xué)院;2005年

4 郭春燕;道路交通傷害描述性流行病學(xué)研究[D];浙江大學(xué);2006年

5 陳學(xué)華;寧夏交通事故規(guī)律分析及預(yù)防對(duì)策研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2006年

6 肖婷婷;1991～2005年全國(guó)道路交通傷害流行趨勢(shì)及影響因素分析[D];暨南大學(xué);2007年

7 耿廣軍;2000～2003年沈陽(yáng)市道路交通事故流行病學(xué)分析[D];吉林大學(xué);2007年

8 孔春玉;長(zhǎng)沙市汽車交通事故調(diào)查與交通傷流行病學(xué)研究[D];湖南大學(xué);2008年

9 袁建輝;湖南省道路交通事故成因分析及預(yù)防對(duì)策研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

10 張?jiān)?基于GIS的唐山市道路交通事故統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測(cè)[D];河北理工大學(xué);2008年

  本文關(guān)鍵詞：桂林市道路交通傷害的流行病學(xué)研究及GIS空間分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：400032