近日，我校管理学院吴嘉彬博士与吉林大学别一鸣教授、新加坡国立大学周伟博士合作在交通安全管理领域国际顶级期刊《Accident Analysis and Prevention》（中国科学院一区Top期刊）连续发表2篇学术论文，题名分别为“Partially constrained latent class analysis of highway crash injury severities: Investigating discrete spatial heterogeneity from regional data sources”和“Examining macro-level traffic crashes considering nonlinear and spatiotemporal spillover effects”。《Accident Analysis and Prevention》为中国科学院一区Top、JCR一区、SSCI检索期刊，影响因子为5.7。吴嘉彬博士分别为第一作者和通讯作者，以上研究得到了国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金、广东省基础与应用基础研究基金等项目的资助。

全面探索交通事故的机制和致因，对预防事故和减轻事故伤害严重程度具有重要意义。在不可观测因素的影响下，同一因素对碰撞伤害严重程度的影响不仅可能在空间上变化，而且可能表现出时间上的不稳定性。忽视这些特征可能会导致模型估计存在偏差和混淆效应，从而可能导致交通安全策略无效甚至适得其反。考虑到碰撞损伤严重程度影响因素的空间异质性和时间不稳定性，本文首先从美国德克萨斯州奥斯汀大都市区收集了2017年至2019年的交通碰撞数据，其中选择了各种自变量作为分析碰撞损伤严重度的候选变量，并构建了一个潜在的类logit模型。随后，利用涉及11个县的年度交通相关统计数据，在潜在类别logit模型内建立类别概率函数，从而解释碰撞伤害严重程度的空间异质性。最后，本研究采用部分约束方法对年基准进行建模，同时分析安全因素对碰撞伤害严重程度影响的时间不稳定性。值得注意的是，本文不仅确定了许多显著影响碰撞损伤严重程度的因素，还发现某些因素对碰撞损伤严重度表现出显著的时间不稳定性影响。若干个解释变量在对造成的伤害严重程度的影响方面均显示出时间上的不稳定性。例如，碰撞地点、照明条件、驾驶员年龄、驾驶员性别、车辆类型、车型年份。研究结果可为深入研究碰撞损伤严重程度的因果机制以及制定有效的安全措施提供了宝贵的参考。

理解交通事故的影响对于安全管理和积极的安全保护至关重要。已有研究往往持有线性和空间依赖性的假设，这可能会导致结果低估。为了填补这些研究空白，本研究考虑了非线性和时空溢出效应，从宏观层面探索了车辆碰撞与其影响因素之间的复杂关系。时空溢出效应是通过地理和时间加权方法从邻近区域及其历史状态中创建外生变量来捕获的。然后，将提取的溢出因子与内部区域的因子相结合，构建自变量。它们的非线性特征由梯度增强决策树模型建模，并通过累积的局部效应图进行解释。本文收集了纽约市从2016年到2019年的案例数据，考虑了六类影响因素：街景图像、曝光、土地利用、兴趣点、交通网络和社会经济属性。实验结果表明，通过非线性和时空溢出效应的融合，模型性能得到了提高。此外，所提出的模型强调了混合土地利用、人行道和交叉口密度等因素的显著非线性效应，并强调了建筑密度、自行车停车密度和教育程度等时空溢出效应的存在。这些发现为交通从业者和政策制定者制定安全对策和政策提供了深刻的启示，突出了邻近城市地区合作的重要性。

近两年，吴嘉彬博士从事公交系统优化、交通安全管理等研究，先后以第一或通讯作者在《Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review》、《Accident Analysis and Prevention》、《Applied Energy》、《Energy》等国际顶级期刊发表SSCI/SCI学术论文7篇。

撰稿人：李远辉