Identification of Hazardous Driving Hotspots of Conventional Urban Bus Based on Spatial Autocorrelation

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.230026

Abstract

Abstract:

In order to obtain the spatial distributing characteristics of hazardous bus driving status, this paper identified the spatial clustering through spatial autocorrelation analysis, determined the hot spots, and analyzed the significant influencing factors. Firstly, the study collected position system data samples of the urban buses for one week in each of the four quarters and modified the duplicate, abnormal and missing data. Bus stops were used as nodes to divide spatial spots, and every spot was numbered. Over speed, urgent acceleration, urgent deceleration and sharp turn were identified as hazardous driving status. The four conditions thresholds were obtained according to the kinematic characteristics of vehicles. The study calculated statistical indicators and global Moran’s I_g of four conditions. The results show that hazardous driving status are spatially clustered (probability of a spatial random distribution p < 0.01, standard deviation score Z > 2.58). Over speed has most significant characteristic of spatial clustering (I_g = 0.731). The study performed local spatial autocorrelation analysis for the four conditions. According to the analysis, local Moran’ s I scatter plots and LISA clustering plots are plotted at 90%, 95% and 99% confidence levels. The hazardous hot spots of urban buses were obtained combining with city maps. Finally, the study selected 9 factors such as road length, number of lanes and straightness to formulate models. The compare and analysis were performed to get the fitting goodness of OLS, SLE, SEM and SDM model. The SDM model was used to obtain the significant influencing factors for 4 dangerous driving states. The results can provide a theoretical basis for supervising the safety operation and identifying the hazardous driving status of urban buses in spatial perspective.

Key words: transportation engineering, bus, running safety, hot spot, spatial autocorrelation

CLC Number:

U491

ZHANG Wenhui, LIU Tuo, SONG Yajing, et al. Identification of Hazardous Driving Hotspots of Conventional Urban Bus Based on Spatial Autocorrelation[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2024, 52(4): 138-150.

Figures/Tables 24

Table 1

Fig.1

Table 2

Table 3

Description of bus driving status characteristic variables"

特征变量（符号）	说明	单位
速度（v）	数据记录时的瞬时速度值	km/h
方向角（H）	公交车辆车头方向与正北方向的夹角	（°）
经度（J）	数据记录时所处的经度值	（°）
纬度（W）	数据记录时所处的纬度值	（°）
加速度（a）	数据记录前后时刻的平均加速度值	$m / s 2$
方向角变化量（ $Δ H$ ）	数据记录时刻与时间间隔为3 s的上一时刻方向角差的绝对值	（°）

Table 3

Table 4

Threshold values for judging hazardous driving conditions"

危险运行状态	判断阈值
速度过快	$v i > v *$ （ $i = k, k + 1, k + 2$ ）
急加速	$a k + 1 > 3 且 a k + 2 > 3$
急减速	$a k + 1 < - 3 且 a k + 2 < - 3$
急转弯	$v ¯ i > v 1 * 且 Δ H > Δ H * 或 v ¯ i > v 2 * 且 ω i > ω *$ （ $i = k, k + 1, k + 2$ ）

Table 4

Table 5

Fig.2

Table 6

Fig.3

Fig.4

Table 7

Fig.5

Fig.6

Table 8

Fig.7

Fig.8

Table 9

Fig.9

Fig.10

Table 10

Table 11

Table 12

Table 13

Table 14

References 26

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Z	p	置信度/%
（-∞，-1.65）或（1.65，+∞）	<0.10	90
（-∞，-1.96）或（1.96，+∞）	<0.05	95
（-∞，-2.58）或（2.58，+∞）	<0.01	99

线路	运行方向	车辆编号	经度/（°）	纬度/（°）	方向角/（°）	速度/（km·h^-1）	记录时刻
59路	上行	1175639	126.698 176	45.730 640	215	14	2020-01-01T12：40：33
59路	上行	1128731	126.579 104	45.733 412	141	47	2020-01-01T6：36：36
…	…	…	…	…	…	…	…

危险运行状态	全局莫兰指数	Z
速度过快	0.731	4.321
急加速	0.617	3.850
急减速	0.668	4.251
急转弯	0.695	5.024

置信度/%	莫兰散点图中位置象限	路段ID	频次	p	Z
>90	1	8	1 211	0.087	1.71
	1	20	1 215	0.081	1.74
	3	25	23	0.063	1.86
>95	3	13	170	0.047	1.99
	1	4	882	0.039	2.06
	1	5	1 526	0.037	2.09
	3	23	360	0.036	2.10
	3	24	8	0.018	2.37
	1	7	1 235	0.014	2.46
>99	1	6	1 457	0.002	3.09

置信度/%	莫兰散点图中位置象限	路段id	频次	p	Z
>90	3	13	5	0.087	1.71
	3	11	3	0.076	1.77
	3	24	2	0.060	1.88
>95	1	3	11	0.039	2.06
	1	5	17	0.032	2.14
	1	6	7	0.024	2.26
	1	2	9	0.023	2.27
>99	1	4	11	0.001	3.29