原文作者：Michael Szell
翻译作者：Miao Yu
【译者注：一百多年前，世界各地的人们开始投资于机动化交通方式，同时也引发了以方便车辆通行为目的的城市改造。与此同时，道路交通事故屡见不鲜，每年全球约有130万人死于道路交通事故。有些人遭受道路交通死伤的风险高于均值，他们常被称为“弱势交通参与者”或“弱势道路使用者”（Vulnerable Road User, VRU），包括儿童、老人、残障人士、行人、自行车和摩托车骑行者等。在全世界道路死亡的人员中，超过一半为弱势道路使用者；道路交通伤害是5-29岁人群死亡的主要原因，也是中国儿童死亡的第二大原因。2021年，全球道路交通安全届启动了新的“全球道路安全行动十年”（2021-2030），目标是到2030年将全球道路交通死伤人数减半，这与2015年中国签署的联合国可持续发展目标一致。目前为解决中国道路安全的一大关键因素，世卫组织驻华代表处正与中国各城市密切合作，帮助推动电动车立法。】
哪些交通参与者和哪些城市特征与道路死亡最为相关？最近发表在《EPJ数据科学》（EPJ Data Science）期刊上的一篇文章利用来自24个欧洲城市的数据探讨了这个问题。
道路交通事故每年会造成130万人死亡和2.3万亿美元的经济损失。由于这一紧迫的社会问题，联合国于2015年宣布了“到2020年将道路死亡人数减半”的全球可持续发展目标。但这一目标未能实现：全球道路死亡人数持续上升。许多城市都在思考如何解决这个问题。然而，他们可能不了解事情的全貌，因为交通事故的统计数据往往以受害者为中心进行报告。
我们已经有受害者人口分布的详细统计数据（如关于年龄或性别），但却忽视了回答以下两个重要问题以更好地预防交通事故的必要信息：（1）是谁造成了车祸？（2） 为什么会发生交通事故？
第一个问题可以通过所谓的伤亡矩阵来探讨。它显示了不同交通参与者的所有组合之间的伤亡情况，例如汽车对汽车的威胁，汽车对行人的威胁，或卡车对骑自行车的人的威胁。
正如之前一位荷兰记者和研究团队所展示的令人印象深刻的可视化数据那样，迄今为止，荷兰城市街道上对人类生命最大的威胁是机动车辆——汽车和卡车，而骑自行车的人和行人绝大多数是受害者，而且是无害的。这听起来似乎有道理，但缺少对多个国家进行系统的定量研究。
第二个问题是为什么会发生交通事故？这个问题更难回答。一般来说，交通事故发生在车祸参与者的个人行为与其环境之间的相互作用中。
与行为数据相比，步行区、自行车道或限速等环境特征更容易收集。因此，我们可以直接探索它们与道路使用者风险之间的关系。而且，由于决策者可以改变或调节环境，因此他们可以负责采取行动。
为了用证据来支持这些旨在使城市更安全的行动，经济合作与发展组织（OECD）最近呼吁开发一种现代道路安全方法：（1）收集和分析更多城市的交通事故数据，（2）调查城市形状、密度、速度和道路使用者风险之间的关系，以及（3）分析伤亡矩阵。
受经合组织建议和荷兰数据可视化的启发，在我们的工作中，我们收集了来自5个欧洲国家24个城市的交通事故数据，这些数据的分辨率足以建立和探索伤亡矩阵，以系统的方法量化道路安全，并确定那些最相关的城市特征，尤其是对于像行人这样的易受伤害的道路使用者来说，他们往往会受到不成比例的影响。
首先探索伤亡矩阵，我们发现了与荷兰同事相同的总体情况——见图1：汽车是最主要的危险因素。
2018年的伤亡矩阵显示，左侧一名交通参与者与底部的一名交通参与者相撞后，造成了道路死亡和重伤。汽车是道路伤亡的主要原因，而行人和骑自行车的人则没有出现，因为他们对其他人几乎不构成危险。© M.Klanjčić et.al. (2022)
然而，我们也发现了相当大的地方差异。例如，在伦敦市中心，汽车对行人和骑自行车的人构成了相当大的威胁，但在巴塞罗那情况就没有那么严重了。当按人口统计死亡和重伤人数时，我们发现英国城市是最危险的，而奥斯陆是迄今为止危险最小的城市。这并不奇怪，因为奥斯陆近年来投入了大量资金来遵循“零伤亡愿景”战略（即实现零道路死亡的目标，他们已经在2019年实现了这一目标）。
最后，我们开始回答：与交通事故最相关的城市特征是什么？
在这里，我们考虑了从不同来源（如OpenStreetMap）获得的几个特征：人口密度、自行车道与汽车道的数量、低速限制街道的比例、人们移动方式的分布（步行、骑自行车、公共交通或机动车辆）、温度、降水量和GDP。
使用信息论方法来确定这些特征与道路交通事故的最合适匹配，我们发现了最显著的预测因子–见图2：步行人数越多的城市道路死亡人数越少。
图2：对被汽车撞死或重伤的交通参与者来说，在城市中行走的人数所占比例是减少道路伤亡的重要预测因素。数字代表回归系数，黑色边框表示p<0.05时的统计显著性。© M.Klanjčić et.al. (2022)
有趣的是，这一结果可以延申到所有的交通方式。更多的步行不仅与更高的行人安全相关，还与更高的自行车和摩托车安全相关。除了步行的比例外，与道路安全同样密切相关的还有更多的街道被限制在30公里/小时以内。
我们需要明确的是，我们的结果只能与基础数据一样好，而这些数据可能存在很大的报告偏差。例如，与骑自行车者发生的交通事故通常不会被报告，而且不同的欧盟国家有着不同的报告程序。
因此，还需要对交通事故报告进行更多的研究和制定更标准的政策。此外，我们只计算了统计相关性。因此，我们无法讨论任何因果关系。
尽管如此，我们的数据驱动的结论支持一种现代的、基于证据的道路安全范式，并向城市决策者提出了以下建议：让你的城市更适合步行，消除汽车带来的威胁。除了巨大的公共健康效益外，这将使您的城市更宜居，其交通系统更具可持续性。
Michael Szell
Michael Szell是哥本哈根信息技术大学的数据科学副教授，ISI基金会和维也纳复杂性科学中心的外部研究员。他在以人为中心的城市数据科学方面的研究旨在量化实现可持续交通的途径。
点击“阅读原文”阅读英文原文：Identifying urban features for vulnerable road user safety in Europe
发布于 上海
