魂断“中国百慕大”?GIS斩祸根!

在中国的一些地区,存在着被称为“中国百慕大”的高风险路段,这些路段事故频发,原因不明。本文介绍了一种利用GIS技术分析道路事故成因的方法,通过对事故地点、时间和频次的数据统计及分析,结合道路地理因子,建立道路黑点分析模型,有效地预测并减少道路交通事故。

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引言:

  在神秘的大西洋海域,有着世人皆知的恐怖地带“百慕大三角区”,因其变幻莫测也被称为“魔鬼三角区”。经过这一区域的飞机、船舶不仅失事率相当高,而且所有灾难的结果都只有一个——离奇失踪,人员遗物、飞机残骸觅无踪影,杳无音讯。

其实,在地球上像这样的地方不只一处、也并非都在海洋中,陆地上也同样有让人心惊胆战的地方……

 

神秘的“中国百慕大”

 

  位于江西省境内的黄花桥路段,不足1公里的道路连年频发交通事故,一跃成为全国最危险的路段,过往的车辆无不谨小慎微,当地居民更是给这一路段冠冕了许多恐怖的名字 “中国道路百慕大”、“魔鬼路段”、“断头路”、“夺命公路”。

  无独有偶,在中国兰新公路的430(音译“死惨了”)公里处,翻车事故频繁发生,该路段不但道路平坦,而且视线也十分开阔,更离奇的是,每一个翻车的方向都是朝北,而在前后相差不到百米的地方接连翻车,好端端正常运行的汽车行驶到这里,像飞机坠入百慕大一样,莫名其妙地翻了车,原因究竟何在?

  在我国,存在类似交通隐患加以“中国百慕大”称号的道路不在少数,而因此,每到节假日前夕,一些围绕“死亡公路”为主的话题,成为点击率最高的关注热点。

 

排查“道路黑点” 让隐患现身

 

  据有关数据统计,近年来,我国意外伤害死亡人口数量呈逐年递增趋势,而交通事故跃居成为意外伤害死亡排名榜的第一“杀手”,其中,道路交通事故比其它所有交通事故的总和还多,成为现代社会对人类安全影响最广泛、最常见、最严重的一种灾害。

对于常发道路事故的路段,人们一直在通过各种方式探索其发生的成因,将那些称之为“中国道路百慕大”的路段列入“道路黑点”,重点分析事故原因,并加大排查力度。

  长期以来,针对道路安全的科研与探索不断,人们不断试图用更科学、更快速、更简便的方法来解决“飞横而来”的灾难。到目前为止,一方面交通事故影响日益严重,给人民生命和财产安全造成了严重的威胁,另一方面,还没有一个较理想的科学方法杜绝道路交通事故的发生。究其原因,造成交通事故的原因多种多样,人为因素、车辆因素、道路天气因素等错综复杂,而在这些原因当中,首当其冲的是事发时的路况条件。

  在众多研究与探索中,利用GIS(地理信息系统)排查路况条件、防范道路交通事故隐患,成为必不可少的手段。研究者利用GIS的可视化、空间分析、海量的遥感数据等方面的优势,对事故点及其周边的环境进行分析,给事故监管与决策部门提供科学依据,不仅为已有“死亡道路”事故成因有明晰判断,而且可以预测道路隐患,并给予及时排查,将隐患消灭于萌芽之中。

 

科学释疑  GIS功不可没

 

  那么GIS是如何发挥作用的呢?

  记者从“2010 Esri 中国大学生GIS 软件开发竞赛”中了解到,一支由兰州大学资源环境学院的研究者组成的团队,正在试图用GIS解决兰州公路交通事故的问题。

  首先,他们通过采集已有的交通事故发生点的相关数据,根据每一起事故发生的地点、时间、频数等信息进行数学方法统计,并将这些信息呈现在GIS平台上,GIS平台提供了一个以空间、可视化角度全面分析事故的工作平台,能够非常直观的对事故成因进行挖掘与分析,并能够很容易将事故之间潜在的内在联系挖掘出来,为研究者洞察现象本质提供了必不可少的分析工具。

同时,研究者根据不同的事故形态,如:“尾随相撞”“翻车”“同向刮擦”“撞静止车辆”“撞固定物”等,并根据以往交通事故发生频度,赋予不同事故形态以不同权重值,建立不同形式的“道路黑点分析”模型。而在这一数据处理过程中,包括了“求取道路地理因子(坡度、坡长、曲率和视距)”“整合交通事故点”“修改投影信息”和“建立路径系统”。需要说明的是,由于是建立在以往经验基础上,采用“模糊聚类方法”,对不同道路条件进行分类。

  通过以上步骤可以很容易的将路段进行分级,而这种分级表示出了路段容易发生交通事故的等级,将这一结果与客观事实进行匹配,并分析出道路地理因子的合理程度,并对模型的设计细节加以修正。

这种思路对于现有道路事故的成因一目了然,从而给政府决策部门以参考意见:例如,有一些道路设计在人眼视觉上容易产生误差,这类问题需交给规划部门以决策思考;有些道路在某个时段需要用限速的方式降低事故的,交给交管部门作参考;对于小事故频发的路段,如果问题不严重,可以先设立黄色警示牌给驾驶人员以提醒。

  据了解,迄今为止,在道路黑点分析的所有研究中,基本都是根据事故发生的地点、时间、频数等信息采用数学统计方法来得到道路的黑点或黑段。而这项称之为“基于GIS的道路黑点分析建模” 对于预测未知路段的特定事故形态的黑点段,有着更大的指导意义,人们可以防患于未然。在对兰州公路交通事故段进行充分剖析与验证之后,他们将这一科研成果应用于更多的潜在“死亡公路”,实现将科学技术转化为生产力。

 

【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具,类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备,支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式,用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中,调色板(QPalette)是一个关键的类,用于管理应用程序的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色,如背景色、前景色、文本色、高亮色等,这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette,开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。 该调色板功能可能使用了QColorDialog,这是一个标准的Qt对话框,允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择,通常包括一个调色板界面,用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现,QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变(QLinearGradient)沿直线从一个点到另一个点过渡颜色,而径向渐变(QRadialGradient)则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中,用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置,从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的,将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间,使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中,我们可以推测这是与HSB(色相、饱和度、亮度)色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式,与RGB或CMYK模型不同,它以人的感知为基础,更容易理解。在这个调色板中,用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具,如QPalette、QColorDialog、QGradient等,构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式,还可能支持HSB色彩模型,使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
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1. 用户与权限管理模块 角色管理: 学生:查看个人住宿信息、提交报修申请、查看卫生检查结果、请假外出登记 宿管人员:分配宿舍床位、处理报修申请、记录卫生检查结果、登记晚归情况 管理员:维护楼栋与房间信息、管理用户账号、统计住宿数据、发布宿舍通知 用户操作: 登录认证:对接学校统一身份认证(模拟实现,用学号 / 工号作为账号),支持密码重置 信息管理:学生完善个人信息(院系、专业、联系电话),管理员维护所有用户信息 权限控制:不同角色仅可见对应功能(如学生无法修改床位分配信息) 2. 宿舍信息管理模块 楼栋与房间管理: 楼栋信息:名称(如 "1 号宿舍楼")、层数、性别限制(男 / 女 / 混合)、管理员(宿管) 房间信息:房间号(如 "101")、户型(4 人间 / 6 人间)、床位数量、已住人数、可用状态 设施信息:记录房间内设施(如空调、热水器、桌椅)的配置与完好状态 床位管理: 床位编号:为每个床位设置唯一编号(如 "101-1" 表示 101 房间 1 号床) 状态标记:标记床位为 "空闲 / 已分配 / 维修中",支持批量查询空闲床位 历史记录:保存床位的分配变更记录(如从学生 A 调换到学生 B 的时间与原因) 3. 住宿分配与调整模块 住宿分配: 新生分配:管理员导入新生名单后,宿管可按专业集中、性别匹配等规则批量分配床位 手动分配:针对转专业、复学学生,宿管手动指定空闲床位并记录分配时间 分配结果公示:学生登录后可查看自己的宿舍信息(楼栋、房间号、床位号、室友列表) 调整管理: 调宿申请:学生提交调宿原因(如室友矛盾、身体原因),选择意向宿舍(需有空位) 审批流程:宿管审核申请,通过后执行床位调换,更新双方住宿信息 换宿记录:保存调宿历史(申请人、原床位、新床位、审批人、时间) 4. 报修与安全管理模块 报修管理: 报修提交:学生选择宿舍、设施类型(如 "
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