Автомобильный транспорт – одна из основных отраслей экономики и неотъемлемая часть производственной и социальной инфраструктуры Российской Федерации. С каждым годом растет протяженность платных автомобильных дорог: они пользуются популярностью у водителей благодаря высоким скоростям движения и надлежащему уровню безопасности. Безопасность движения на дорогах достигается, в том числе благодаря прогнозированию и предупреждению возникновения ДТП. Однако существующие методы выявления опасных участков и оценки безопасности движения несовершенны. Для повышения точности и удобства прогнозирования ДТП на платных дорогах ученые ПНИПУ предложили использовать метод линейной регрессии – анализировать данные при помощи математического уравнения, в которое подставляется численная информация об уже произошедших ДТП на похожих участках дороги.

Исследование опубликовано в журнале «Вестник ПНИПУ. Прикладная экология. Урбанистика», №2, 2023. Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

Число платных дорог в России неуклонно растет: если в начале 2021 г. их протяженность составляла 1671,9 км, то в 2022 г. она достигла 2024 км. Увеличивается и прибыль: средний годовой доход от 1 км платной автомобильной дороги в 2023 г. может составить порядка 18,4 млн рублей, а к 2025 г. – вырасти до 21 млн.

Для снижения количества ДТП и увеличения безопасности движения на участках платных дорог круглосуточно работает система видеонаблюдения, а также служба аварийных комиссаров. Они оперативно оказывают первую помощь пострадавшим, техническую помощь (замена колеса, дозаправка транспортного средства или его буксировка до ближайшего безопасного места), вызывают на место происшествия сотрудников экстренных служб и т.д. Кроме того, для повышения безопасности улично-дорожной сети в целом и на платных дорогах в частности применяются методы оценки безопасности и выявления аварийно-опасных участков. Ученые Пермского политеха проанализировали их и выделили слабые стороны.

Метод статистического анализа данных предполагает сбор и анализ большого массива информации о дорожных условиях, организации движения, интенсивности и составе потока, составление схемы участка и выявление причин возникновения ДТП. Применение данного метода требует больших затрат времени, целесообразнее использовать его при проектировании автомобильных дорог или их масштабной реконструкции.

Метод коэффициентов безопасности представляет собой подсчет отношения максимальной скорости движения на участке к максимальной скорости въезда автомобиля на этот участок. Данный метод учитывает лишь передвижение одиночного автомобиля и слабо подходит для анализа безопасности на платных дорогах с высокой интенсивностью движения.

Метод коэффициентов аварийности. Коэффициент аварийности определяется исходя из исследования плана и профиля автомобильной дороги с последующим перемножением частных коэффициентов. Данный метод не рассматривает реальные причины возникновения ДТП и не увязан со статистикой пострадавших и погибших.

Для сокращения времени, необходимого для составления прогноза, и получения более точных результатов ученые ПНИПУ предложили использовать линейную регрессию. Чтобы составить уравнение линейной регрессии, политехники проанализировали данные ГИБДД и МВД о дорожно-транспортных происшествиях и выявили основные причины их возникновения: нарушения правил дорожного движения (36,5%), несоблюдение дистанции (23,8%), превышение скорости (20,4%), а также погодные условия и столкновения с животными на дороге (9,2%).

Прогнозируемое число ДТП ученые ПНИПУ приняли за зависимую переменную х, а причины возникновения ДТП – за коэффициенты регрессии, влияющие на значения независимых переменных (они определяют, чему равняется х). Результатом проведенных расчетов стало выведение линейного уравнения, определяющего прогнозируемое число ДТП на сети платных дорог в 2023 году.

Разработанный учеными ПНИПУ метод универсален, поскольку для проведения расчета требует лишь подстановки в уравнение актуальных данных о количестве ДТП за прошлые годы и силе влияния факторов риска. Он полезен не только для исследования частоты ДТП на платных дорогах в целом, но и при прогнозировании происшествий на отдельных участках. Это, в свою очередь, поможет определить наиболее аварийно-опасные участки платных дорог.

– Для ускорения получения результатов данный способ может быть автоматизирован при помощи специализированных программ. А дальнейшие исследования позволят выявить переменные, которые оказывают наибольшее влияние на тяжесть ДТП, – отмечает Альберт Бургонутдинов, доктор технических наук, профессор кафедры «Автомобильные дороги и мосты» ПНИПУ.

Заблаговременное выявление опасных участков автомобильных дорог позволит своевременно осуществить действия по снижению влияния или нейтрализации факторов риска. Например, установка специального забора вдоль участка трассы, где часто появляются животные, уменьшит вероятность столкновения с ними, а размещение камер фиксации скорости будет мотивировать водителей соблюдать скоростной режим. Это повысит уровень безопасности движения и сократит число ДТП.

Поддержать редакцию