程宇航，张健钦，李江川，张 安

北京建筑大学 测绘与城市空间信息学院，北京100044

交通行业是我国经济结构中的先行和基础产业，是制约经济与社会发展的重要因素。尽管北京市交通行业事故起数、死亡受伤人数、重特大事故逐年下降，但交通行业安全生产事故时有发生，安全生产形势仍然十分严峻[1]。然而现阶段通过人工监管的方式，远远不能满足目前巨大体量的交通行业管理需要，应急防控能力亟待增强[2]。目前交通行业安全生产事故数据仍然采用文本的形式进行人工记录并存储，如何有效挖掘并利用文本数据，对提升安全生产事故的防控治理工作能力具有重大意义[3]。

为提高交通行业管理水平，实现对交通事故的预防预控，避免交通事故造成重大人员伤亡及财产损失，国内外学者通过对事故的时空特征进行分析，为事故预防预控提供辅助。例如陆化普等[3]使用地理编码生成事故的空间分布，并应用密度分析和聚类分析法鉴别，发现深圳市交通事故在空间分布上存在一定特征。郭璘等[4]应用改进的K-means算法进行聚类并对事故黑点进行识别分析，为降低事故率提供依据。国外学者Kang等[5]利用时空立方体等新兴热点技术对首尔市老年人交通事故进行时空特征分析，结果为帮助减少涉及老年人的交通事故数量提供了参考。在事故致因方面林庆丰等[6]基于广东省机-非交通事故，选取道路线形等12个自变量构建Logistic模型，分析事故严重程度的影响因素，研究发现广东省事故和死亡人数呈上升态势，且冬天和夜间伤亡率最高。……