《Journal of Transport & Health》：A comparative study of the spatial variability of cyclist, pedestrian, and motorised two-wheeler rider fatalities in an urban area
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本研究对比分析印度cycle、pedestrian及MTW riders的fatality时空分布及预测变量，发现cycle fatality空间随机性显著，且bus stops、工业用地和公共空间对其安全影响更突出，与其它VRU存在差异，建议分类型制定交通安全政策。
Rashmeet Kaur Khanuja | Geetam Tiwari
印度理工学院德里分校土木与环境工程系，Hauz Khas，新德里，110016，印度
摘要
引言
道路交通死亡和机动车辆造成的空气污染是两大主要健康问题，需要基于证据的政策来减轻这些负担，尤其是在像印度这样的发展中国家。骑自行车有助于减少空气污染，但由于安全问题，自行车的使用比例正在下降。了解自行车事故的死亡率对于识别阻碍自行车使用的因素非常重要。许多研究将自行车事故与行人和机动两轮车骑手的事故合并在一起进行分析。然而，自行车事故的比例较低；因此，将其与其他易受伤害的道路使用者（VRU）的事故合并可能会导致误导性的结果。
方法论
在这项研究中，比较了自行车事故的空间变异性和预测变量与行人和机动两轮车骑手事故的相关变量。所有空间分析都是在交通分析区层面进行的。
结果
Moran's I 统计数据显示，对于本研究使用的数据，自行车事故的空间分布是随机的，而行人和机动两轮车骑手的事故则具有聚集性。模型结果强调了各种预测变量对易受伤害的道路使用者安全的影响。结果还表明，自行车事故的预测因素与其他易受伤害的道路使用者事故的预测因素有所不同。与行人和机动两轮车骑手的安全相比，公交车站的存在对自行车骑手的安全有更大的负面影响。自行车骑手的安全还受到工业用地和公共空间的影响；然而，对于其他易受伤害的道路使用者，没有观察到类似的关系。
结论
建议按道路使用者类型进行分类研究，因为不同类型道路使用者的死亡模式和因果因素各不相同。这些研究将有助于制定有针对性的干预措施，以改善道路安全。
引言
道路交通死亡是一个重大的健康问题（世界卫生组织，2023年）。与其他发展中国家一样，印度也面临着这一问题的严峻挑战。2022年，印度因道路交通事故造成的死亡人数为17万（印度交通和公路部，2022年）。当前的优先事项是制定基于证据的政策，以应对印度道路的复杂交通状况（Tiwari等人，2023年）。
骑自行车有许多健康益处。它有助于减少日常生活中的缺乏运动，而缺乏运动是慢性疾病的根本原因之一。它通过影响血压、胰岛素水平等方式改善身心健康（Gordon-Larsen等人，2009年）。此外，它还有助于减少对机动交通工具的依赖，并改善空气质量，从而进一步提高健康水平。但由于安全问题，自行车的使用比例正在下降（Tiwari和Jain，2013年）。为了了解阻碍自行车使用的因素，了解自行车事故的死亡率非常重要。
研究人员已经努力调查自行车事故的因果因素，但大多数研究将自行车事故与其他道路使用者（如行人和机动两轮车骑手）的事故合并在一起进行分析。在印度，73%的道路交通事故死亡发生在易受伤害的道路使用者身上（Tiwari等人，2023年）。与其他易受伤害的道路使用者相比，自行车事故的死亡率非常低（6%）；因此，将其与行人和机动两轮车骑手的事故合并可能会导致误导性的结果。本研究比较了自行车事故的空间变异性和预测变量与行人和机动两轮车骑手事故的相关变量。本文强调了需要分别为每个道路使用者群体探索与安全相关的决定因素。
第2节回顾了易受伤害的道路使用者安全现状及其事故预测因素。第3节简要介绍了研究地点和数据收集方法。第4节展示了描述性分析和统计建模的结果，第5节讨论了研究结果、政策建议、局限性及未来研究方向。第6节总结了本研究。
低收入和中等收入国家（LMICs）中易受伤害的道路使用者安全现状
世界卫生组织（2023年）指出，尽管低收入和中等收入国家的车辆数量较少，道路网络规模较小，但90%的道路交通事故死亡发生在这些国家。全球50%的道路交通事故死亡涉及易受伤害的道路使用者。政策制定者正在努力保护这些道路使用者；然而，全球80%的道路仍未达到自行车和行人的安全标准（世界卫生组织，2023年）。
在低收入和中等收入国家，易受伤害的道路使用者在总道路事故中的比例仍然很高……
方法论
本研究旨在通过测试以下假设，来调查不同区域属性对自行车骑手、行人和机动两轮车骑手安全的影响。
假设1
接触机动车辆会增加易受伤害的道路使用者的总体风险，但个体死亡风险会随着接触量的增加而降低。
假设2
高速公路的存在会增加易受伤害的道路使用者的死亡风险。
假设3
人口密度较高的地区，易受伤害的道路使用者的死亡风险较低。
分析与结果
本节展示了事故的描述性统计信息、空间相关性以及计数数据模型的结果。
空间相关性
Moran's I 统计结果表明，自行车事故没有空间相关性，这意味着自行车骑手的死亡风险主要受局部因素影响，而非邻里层面的特征。相比之下，行人和机动两轮车骑手的事故具有显著的空间相关性，表明他们的风险模式受到更广泛区域条件的影响。因此，自行车骑手的安全干预措施应侧重于针对特定区域的措施。
结论
本研究在三个方面为现有关于不同交通条件下易受伤害的道路使用者安全的文献做出了贡献。首先，它比较了自行车骑手与行人和机动两轮车骑手死亡的空间和时间分布，并指出了其中的差异。其次，它利用事故预测模型研究了易受伤害的道路使用者的死亡预测因素。此外，它还有助于探讨自行车骑手死亡预测因素与其他易受伤害的道路使用者死亡预测因素的差异。
CRediT作者贡献声明
Rashmeet Kaur Khanuja：撰写原始稿件、可视化处理、验证、软件使用、资源管理、项目协调、方法论设计、数据整理、概念构思。
Geetam Tiwari：审稿与编辑、监督工作。
利益冲突声明
无。
致谢
Rashmeet Kaur Khanuja感谢印度政府提供的“总理研究奖学金（PMRF）”。同时，她也感谢运输研究与伤害预防中心（TRIPC）和印度理工学院德里分校土木工程系（CED）的研究人员、教职员工及行政人员的持续支持。Rashmeet Kaur Khanuja还特别感谢Dr. Leeza Malik在研究中的帮助。
