识别区域范围内的交通事故影响因素、捕捉交通事故空间发展趋势是宏观交通安全研究的重要内容,可以为制定长期规划的交通安全改进政策提供依据。已有交通安全研究表明,交通违法行为是导致交通事故发生的重要原因之一,减少交通违法数量可以有效降低交通事故的发生几率。然而,目前较少有研究从宏观交通安全角度分析二者间的关系。本文基于宏观交通安全研究框架,在综合考虑区域人口经济、土地利用性质、道路特征等宏观影响因素的基础上,采用分层贝叶斯条件自回归模型,研究交通事故与交通违法的空间关系、交通违法检测器布设对交通事故的影响。具体研究内容如下。交通事故与交通违法空间特征分析。采用全局空间自相关方法验证在研究区域内交通事故和交通违法是否存在空间自相关,分析结果表明交通事故与交通违法的空间分布均存在一定的聚集特征,具有空间正相关模式。采用局部空间自相关方法验证在研究区域内交通事故和交通违法是否存在空间异质性,结果表明交通事故和交通违法中均存在与整体空间聚集特征不一致的交通分析区,它们的空间分布均存在空间异质性。交通事故与交通违法的空间关系建模研究。基于宏观交通安全研究框架,使用分层贝叶斯条件自回归模型,研究不同等级交通事故与不同类型交通违法的空间关系。严重事故建模结果表明:非机动车未在非机动车道内行驶、行人违反交通信号灯通行、机动车不在机动车道内行驶、机动车违反禁令标志标线指示、载客汽车违反规定载货这五类交通违法行为占比增加时会增大严重事故发生几率。一般事故建模结果表明:非机动车不按照交通信号规定通行、非机动车未在非机动车道内行驶、行人违反交通信号灯通行、机动车违反禁令标志标线指示、机动车违反道路交通信号灯通行这五类交通违法行为占比增加时,会使得一般事故的发生几率升高。交通违法检测器对交通事故影响的空间建模研究。基于宏观交通安全研究框架,结合分层贝叶斯条件自回归模型,针对交通违法检测器以及其与土地利用性质、道路类型构造的交互项对交通事故风险的影响进行了分析。建模结果表明:机动车违反道路交通信号灯通行检测器和机动车违反禁止标线指示检测器的布设数量增加可以降低交通事故发生量。特别是商业服务业设施用地、住宅用地占比越大时,增加机动车违反道路交通信号灯通行检测器的数量对于降低交通事故风险的作用越明显;工业用地占比、主干路占比越大时,增加机动车违反禁止标线指示检测器对降低交通事故风险的作用越明显。当商业服务业设施用地范围内的机动车违反道路交通信号灯通行检测器布设数量越多时,商业服务业设施用地占比增加对交通事故风险的提升作用逐步降低;当住宅用地范围内的机动车违反道路交通信号灯检测器布设数量越多时,住宅用地占比增加对交通事故风险的影响呈下降趋势;当工业用地范围内的机动车违反禁止标线指示检测器布设数量越多时,工业用地占比增加对交通事故风险提升作用逐步降低;当变更车道影响正常行驶机动车检测器、机动车违反禁止标线指示检测器布设数量越多时,主干路占比的增加对交通事故风险的影响呈下降趋势。本文的研究成果可以帮助政府管理部门、交通规划部门等更加深刻地了解区域交通安全的特性,从而为城市交通安全规划,特别是涉及到智能交通基础设施规划方面(交通违法检测器的选择和布设等)提供重要依据。