Годовая статистика ДТП 2021: кто кого

1. Общее количество ДТП: 2021-164358, 2020-168099, снижение на 2,2%.
2. Общее количество ДТП со смертельным исходом: 2021-17000, 2020-18000, снижение на 6. 8%. Это одно из самых значительных сокращений по своему показателю.
3. Общее количество раненых/пострадавших в ДТП: 2021-210000, 2020-214000, наблюдается незначительное снижение на 1. 9%.

Причины ДТП в России за 2021 год

1. Дорожно-транспортные происшествия из-за некачественных дорожных покрытий.
2. Дорожно-транспортные происшествия из-за управления автомобилем в состоянии алкогольного опьянения.

Статистика по категориям пострадавших

Стоит отметить, что в 2021 году (0. 9%) увеличение числа пострадавших наблюдается только в ДТП с участием велосипедистов.

Статистика ДТП с участием легковых авто, грузового транспорта, мотоциклов, автобусов и других ТС

• 119026 ДТП по вине водителей легковых автомобилей,.
• 2748 ДТП, произошедших по вине водителей с правом управления, .
• 10790 ДТП по вине водителей грузовиков, .
• 5535 аварий произошло по вине водителей автобусов.

Статистика ДТП в других странах (2021 год)

6 фактов об аварийности с участием грузовых авто

1. В Москве каждый пятый участник дорожного движения погиб в ДТП с участием грузовика. С каждым годом эксперты по организации дорожного движения все больше убеждаются в том, что чем больше в городе тяжелых транспортных средств, тем выше риск для всех участников дорожного движения.
2. 9% всех ДТП происходят по вине грузовиков.
3. 40% всех аварий с участием грузовиков происходят по вине водителей со стажем менее 10 лет.
4. Треть всех аварий происходит с участием грузовиков с прицепами или полуприцепами.
5. 60% всех аварий с пострадавшими происходят в дневное время.
6. 32% аварий с участием грузовиков происходит на МКАД. Она является наиболее подверженной авариям автомагистралью, на ней страдает 55% всех жертв ДТП.

Примеры ДТП с участием грузовиков, примеры

Одна из самых странных аварий с участием грузовиков произошла в конце 2021 года: в ночь на 30 декабря на платной трассе М-11 «Нева» между Москвой и Санкт-Петербургом столкнулись два грузовика, перевозившие «Мандарин». Один из водителей был госпитализирован с травмами, второй не пострадал; 20 января на трассе М-4 «Дон» в Ростовской области грузовик столкнулся с бетонной балкой, водитель чудом выжил; 23 января во Владимирской области тяжелый грузовик столкнулся с перекрестком, а другой автомобиль упал и был погребен. Пассажир легкового автомобиля погиб; 26 января в Ленинградской области водитель грузовика выехал на встречную полосу и похоронил легковой автомобиль, который погиб на месте.

Также на трассе М-4 «Дон» грузовик врезался в защитное ограждение, вызвав пробку на несколько километров.

Про ДТП

В 2013 году, по данным Всемирной организации здравоохранения, в России, Швеции — 2,8 и Беларуси — 13,7, ответственных за 18,9 смертей на 100 000 человек.

Однако уже в 2017 году смертность в Беларуси опустилась ниже смертности в ЕС, которая в целом за десятилетие выросла в три раза. Эта картина иллюстрирует еще один интересный момент. Для России ситуация практически не изменилась с 2010 года.

Причиной чуда является «видение» Швеции. Оно гласит, что трудно заставить людей быть более внимательными и ответственными, но можно обеспечить безопасность самой окружающей среды.

В Беларуси на основе этой идеи была начата программа «Минус 100» (100 смертей в год), но в какой-то момент способность самарцев регулировать скорость и управлять движением перестала давать тревожные результаты.

Тогда возникла необходимость обратиться к данным. Выводы этого анализа оказались неожиданными. Например, в Минске пьяных водителей, которые пытались полностью протрезветь, было 2%.

При этом люди следили за своей скоростью, и причина была не в этом. Настоящей причиной оказались пешеходы, не появляющиеся по утрам перед темными и абстрактными водителями (32 из 41 ДТП со смертельным исходом в Минске в 2017 году были пешеходами, причем наиболее часто ДТП со смертельным исходом происходили в период 00:00-03:00 и 06. (00:00-09:00).

Конечно, в России исследователи неоднократно приходили к выводу, что изучение статистики ДТП может найти и объяснить «плохие» точки на дороге: в 2012 году активисты в Новосибирске собрали ежедневные отчеты местных дорожных служб с октября 2012 по март 2013 года, чтобы создать пешеходную дорожно-транспортные происшествия были нанесены на карту. В целом, идея постоянно витала в воздухе.

Источники данных в России

Возможности для правильного анализа ДТП в России были найдены по крайней мере в 2016 году, причем пункты были привязаны к точным адресам и времени, в то время как в 2017 и 2017 годах общественность (!) был доступ к. к информации, о которой можно только мечтать: состояние улиц, детали времени, подробности аварий и повреждений и т.д. Для всего этого было только одно «но».

Данные можно было скачивать… По одному муниципалитету за раз. Например, муниципалитет — Московская область.

Итак, Способ 1: три клика мышкой, чтобы получить данные по Московской области с сайта Stat. gibdd. ru. (см. ниже). Подсчет. В 85 регионах России насчитывается 2423 муниципальных образования.

Не расстраивайтесь, есть Способ 2: Безопасные дороги Минтранса.

В разделе «Открытые данные» есть неполная статистика, изначально в CSV в «плоском» формате, а также детализированная в JSON в 2017 году, но… С этим ресурсом постоянно что-то происходит; в течение августа сайт не работал. работать из-за просроченного сертификата безопасности.

Потом он снова заработал, но данные никто не обновлял; с начала мая 2018 года информация появилась, но подробные данные — погодные условия, критерии потери автомобилей и т.д. — снова исчезли (90 МБ вместо 603 МБ в 2017 году).

Однако российские разработчики не опустили руки, и за этот период было создано много хороших проектов: статистика ДТП по Барнаулу и Москве Сергея Устинова Джимборобина, подробное Александр Кукушкин Алекскуку исследование Александра Кукушкина Алекскуку, визуализация Константина Варика. Update: Благодаря Hugo добавлены еще два проекта: нулевая смертность в Красноярске и Кирове Dtpstat. ru; Upd2: Рекомендую прочитать подробное исследование Александра Ельмеева.

Визуализация карт в настоящее время не работает, но есть исходный код, включающий исправления географических меток.

И есть два долгосрочных проекта: zero deaths, наш ответ Vision Zero, и недавний проект по анализу и прогнозированию аварийности на улицах Санкт-Петербурга, который можно посмотреть здесь (т.е. лучше), а дети планируют его развитие в ближайшие месяцы. У нас.

Конечно, к каждому проекту наспех подготовлен очередной аналитик …

Парсим самостоятельно

Аналитик, который, я надеюсь, сейчас полностью стабилен, написал чуть больше года назад (и да, он должен был прийти к этой статье). Его цель — обеспечить исследователей свежими данными. Для этого есть командная строка и руководство.

Но прежде чем перейти к коду, сначала узнайте, как самостоятельно исследовать местоположение. Вам понадобятся: браузер Chrome и приложение Postman (с установленным дополнительным перехватчиком postman). После установки наберите Chrome:// Apps в адресной строке Chrome, чтобы открыть страницу с установленным приложением, в которой будет находиться Postman.

Исследуйте веб-сайт.

Существуют различные движки для создания веб-сайтов. Самые простые управляются с помощью адресной строки, позволяющей указывать параметры; stat. gibdd.

ru отличается: он работает по принципу объединения URL-адресов и пакетов данных JSON. Однако стратегия исследования всех сайтов одинакова: запустите ChromeDevTools, делайте то, что вам нужно, и внимательно следите за изменениями в окне Papper.

Теперь давайте получим данные по Московскому региону: откройте сайт Stat. gibdd. ru, выберите нужный вам период (там есть первый год 2017) и нажмите «Применить» рядом с ним.

Далее выберите Москву на карте, чтобы запустить тему. Щелкните правой кнопкой мыши в любом месте карты и выберите «Показать код», чтобы открыть окно devtools. В меню найдите вкладку «Сеть» (Networks). Рекомендуется изменить фильтр с All на XHR, чтобы удалить нежелательные приложения.

Выберите область, которая вам нравится (у меня это perobo). В окне devtools слева вы увидите, что есть два приложения с именем getDtpCarddata. Щелкните на одном из них и выберите вкладку header в правом окне, чтобы увидеть заголовок запроса.

Здесь вас интересует точный URL запроса и способ его отправки (возможно, получения и размещения). Для тех, кого интересуют детали, но в нашем случае появляется надпись, с которой мы соглашаемся. Ниже код состояния: 200 — заявка прошла успешно, данные получены.

Смотрите все вместе на скриншоте:.

Данные получены.

Теперь у вас есть ссылка, но вам нужно найти JSON-пакет. Для этого перейдите в окно Header и дойдите до конца, чтобы увидеть раздел Request Payload. [Нажмите Request Payload и запросите Payload, чтобы получить набор данных в исходном формате. Скопируйте его к себе. Теперь вы готовы получать данные непосредственно от машины через почтальона.

Активируйте почтальона и сразу же активируйте перехватчик (круглый значок, обозначенный стрелкой). Перехватчик деактивирует cookie, поскольку сайт отказывается принимать наш запрос без него.

Дальше необходимо настроить запрос: выбрать в качестве метода отсылки — POST, вставить url команды, добавить ранее скопированный пакет данных ( Body -> raw ->JSON (application/JSON). В общем, следуйте красным стрелкам.

Затем нажмите (Отправить) или Отправить и загрузить (Отправить и загрузить), чтобы загрузить данные. В правом нижнем углу вы увидите статус: 200 OK, и откроется окно для загрузки файла JSON (обратите внимание на две черные стрелки). В случае ошибки, вероятно, появится статус 500, и вместо JSON будет загружен TXT с текстом ошибки.

Надеюсь, все прошло успешно. И давайте уточним, что вы настроили с помощью JSON.

Первое — это очень большой параметр ‘date’. Если вы хотите определить период времени, причем для каждого месяца отдельно, то вам нужно определить. Это выглядит как «Месяц: 1. 2017». Где ‘month’ — обязательный ключ (и всегда пишется заглавными буквами), 1 — номер месяца (январь), а 2017 — очевидно, год.

Ниже идут два обязательных поля: ‘TREGR’ — код ОКАТО района (в данном случае 45 — код Москвы) и ‘REG’ — код ОКАТО муниципалитета (в данном случае 45263583 — код Перово).

Два важных поля, от которых зависит судьба анализа, — это пары полей ‘st’ и ‘en’, то есть номера первой и последней карточек ДТП, полученных из Пороса. По умолчанию сайт подставит 16 карточек (это видно из всплывающего окна), но вы можете указать st = 1 и en = 100 и сразу получить 100 аварий. Рекомендуется не жадничать и не вводить слишком много (например, 1000), так как сайт может остановить запрос по таймауту.

Если вам нужна следующая карта, просто напишите ST = 101 и EN = 200.

Хорошо, что вы уже задаетесь вопросом, почему везде стоят символы ‘¬¬†’? Это уже детали пакета JSON для передачи на сервер, но их можно легко объяснить следующим образом. Все, что идет после ‘data’ выше и ниже, является буквенно-цифровым. Вы не можете записать восходящую сторону как просто буквенно-цифровой пользователь, поэтому перед ней нужно поставить обратную косую черту.

Для почтальонов и других оболочек это важно, но отправка запроса через Python сделает все это.

И есть еще одна важная деталь, которая добавляет мучений нерадивому исследователю. Существует так называемая «компактная регистрация», которая означает, что данные, отправляемые на сервер, весят как можно меньше. Для нас это означает, что все пробелы, поставленные «для красоты», запрещены.

stat. gibdd. ru очень чувствителен.

Поэтому, если ваше приложение кажется корректным и возвращает HTTP 500 вместо 200, проверьте, нет ли скрытых пробелов.

Напишите аналитику.

Готовый (я надеюсь) и рекомендованный аналитик здесь.

Самые важные вещи, которые вам нужно знать о нем:.

1) Загружаем данные: r = requests. post (url, json = payload). Здесь url и payload — это цены, которые мы добавляем в почтальона с помощью кулака через DevTools. Часть псевдокода, благодаря снятой нами краш-карте.

2) Чтобы манипулировать данными, приходящими с сайта, нам нужно преобразовать их обратно в JSON: JSON.Leads (R. Content).

3) Чтобы сохранить данные в файл, пишем: json. dump (json_data, f, surese_ascii = false, separators = (‘, ‘, ‘:’)), где json_data — ваши данные. Пишем их, surese_ascii = false — помогает, если, как и я, вы не хотите читать это вместо кириллицы в файле: Ј u043d u0435 20 u043d u0440 u0430 u0432 u0438 u0442 U0441 U 044F.

Некоторые все еще полезные ссылки

JSON часто сопровождается оценкой управляющих символов. Существуют онлайн-сервисы для удаления удалений.

Парсеры JSON могут помочь облегчить чтение аварий в необработанном виде. Есть также вариатор — полезен, когда большинство файлов нужно отбросить, а скобка должна перестать сходиться.

Если кто-то также задавался вопросом, как делать заметки на скриншоте, Faststone Capture — то, что нужно.

А если вам не нужна аналитика, но в то же время хочется зззззжжж и данных, то вот она. Это вся статистика ДТП с 1 января 2015 года по 3 апреля 2018 года. Кстати, аналитики предлагают небольшой бонус по сравнению с сайтами трафика.

Сайт ограничен всего одним месяцем, но аналитик получает там все данные. Поэтому у пользователей есть данные за март, а у нас — немного про апрель.

Наслаждайтесь данными и исследованиями. Не бросайте правительственные места.

Обновление комментариев: если вы тоже анализировали данные или делали проект по ДТП, пожалуйста, напишите нам каким-нибудь способом (комментарии, приват, nike64@gmail. com). Я и мои коллеги собираем опыт подобных проектов; вы можете пообщаться об этих и других открытых данных на Opendatarussiachat.

Важные события

Чек-лист

Список из 80 заданий показывает, что можно сделать для рекламы сайта.