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    2021-02-13 22:25:18
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    千次阅读 2021-03-17 08:42:45
    美国交通事故分析引言数据基本分析缺失值处理2.2 各州事故总数2.3时间处理3影响因素3.1天气状况3.2时间因素3.3路况因素4 预测分析5 总结 引言 该数据来源于kaggle网站中的一个项目,其原数据集(US_Accidents_Dec20...

    引言

    该数据来源于kaggle网站中的一个项目,其原数据集(US_Accidents_Dec20)是一个数据量49列,共400多万数据量包含2016-2020年交通事故信息。
    本文的目标是对这些数据进行统计分析,探寻发生事故最多的州,并探查什么时候容易发生事故,事故发生时天气状况,并对此做出可视化展示:总结分析所得信息,讲述美国发生事故的总体情况,找出影响事故发生以及影响事故严重程度的因子;最后对事故的严重程度进行预测分析。

    数据基本分析

    缺失值处理

    查看原始数据的缺失值数量结果如下:

    library('dplyr')
    library('DMwR')
    library('ggplot2')
    library('lubridate')
    #install.packages('Rmisc')
    library(Rmisc)
    library(mice)
    #install.packages('VIM')
    library(VIM)
    library(zoo)
    library(reshape2)
    #导入数据
    data = read.csv("D:/R数据/US_Accidents_Dec20.csv")
    ####----------------数据预处理-----------------------
    head(data)
    #查看数据的变量名
    colnames(data) 
    #查看数据的结构(4232541,49)
    dim(data)
    #查看数据中含有空值的列
    colSums(is.na(data))
    table(is.na(data))
    #可以看到TMC含1516064;End_Lat含2716477;End_Lng含2716477
    #Number含2687849;Temperature.F.89900;Wind_Chill.F.1896001;
    #Humidity...95467;Pressure.in.76384;Visibility.mi.98668;
    #列变量可视化展示
    miscol = colSums(is.na(data))##列变量缺失值计数
    miscol = sort(miscol,decreasing = T)  ##降序排列
    miscol = miscol[miscol > 0]
    p <- barplot(miscol,col = 'pink',axisnames=F,ylim=c(0,2000000),main = '列变量缺失值数量展示')
    axis(side=1,p,labels = F)
    labs <- names(miscol)
    text(cex=0.8,x=p-0.25,y=-0.1,labs,xpd=T,srt=45,adj = c(1,1))
    

    在这里插入图片描述
    首先,本文将变量值缺失个数多于总个数的20%的交通事故案例去除,此处共去除22913个案例;而后,因街道编号、风寒指数、风速、降水量的缺失值过多,所以将这几个变量移除;然后,移除与事故发生原因不相关变量;最后,采用均值插补的方法对温度、湿度、气压和能见度四个变量的缺失值进行插补,最终保留了27个变量。

    #去除空值占比过大的行
    r1 <- rowSums(is.na(data))/ncol(data) >= 0.2
    #r1是缺失值大于0.2的行
    data1 <- data[!r1, ]
    rm(r1)
    colSums(is.na(data1))
    dim(data1)    #4209628      
    #将空值过多以及对研究影响因素作用不大的变量去除
    data2 <- subset(data1, select = -c(ID,Source,TMC,End_Time,Zipcode,Timezone,
                                       End_Lat,End_Lng,Number,
                                       Distance.mi.,Description,Airport_Code,
                                       Weather_Timestamp,Wind_Chill.F.,
                                       Civil_Twilight,Nautical_Twilight,
                                       Astronomical_Twilight))
    
    #补齐缺失值
    ##用均值插补温度湿度气压能见度
    fun1 <- function(x) {
      x[is.na(x)] <- mean(x, na.rm = TRUE)
    }
    data2$Temperature.F. <- sapply(data2$Temperature.F., fun1)
    data2$Humidity... <- sapply(data2$Humidity..., fun1)
    data2$Pressure.in. <- sapply(data2$Pressure.in., fun1)
    data2$Visibility.mi. <- sapply(data2$Visibility.mi., fun1)
    ##使用0填补降水量的缺失值
    data2$Precipitation.in.[data1$Precipitation.in. %>% is.na()] <- 0
    ##测试各个变量之间有无显著线性关系
    symnum(cor(data1 %>% select(Severity,Start_Lat,Start_Lng,Distance.mi.,Temperature.F.,Humidity...,Pressure.in.,
                                Pressure.in.,Visibility.mi.,Wind_Speed.mph.,Precipitation.in.), use="complete.obs"))
    ##对风速使用前值插补法
    data2$Wind_Speed.mph.[1:5] <- zoo::na.locf(data1$Wind_Speed.mph.[1:5],fromLast = T)
    data2$Wind_Speed.mph. <- zoo::na.locf(data1$Wind_Speed.mph.)
    head(data2)
    #table(is.na(data2$Precipitation.in.))
    

    对27个变量的解释如下:

    “Severity” 显示事故的严重程度1-4 ;
    “Start_Time” 在本地时区事故的开始时间;
    “Street” 街道名称;
    “Side” 事故发生在哪一侧(L/R);
    “City” 城市名;
    “County” 乡镇名;
    “State” 州名;
    “Country” 国家US ;
    “Temperature.F.” 温度;
    “Humidity…” 湿度;
    “Pressure.in.” 气压;
    “Visibility.mi.” 能见度;
    “Wind_Direction” 风向;
    “Weather_Condition” 天气状况(雨、雪等);
    “Amenity” 附近有无便利设施;
    “Bump” 附近有无减速带;
    “Crossing” 附近有无交叉路口;
    “Give_Way” 附近有无该标志;
    “Junction” 附近是否是交界处;
    “No_Exit” 附近有无该标志;
    “Railway” 附近有无铁路;
    “Roundabout” 附近有无回旋处;
    “Station” 附近有无车站;
    “Stop” 附近有无停车标志;
    Traffic_Calming" 附近有无该标志;
    “Traffic_Signal” 附近有无该标志;
    “Turning_Loop” 附近有无转弯提示;
    "Sunrise_Sunset " 白天或晚上

    2.2 各州事故总数

    各州在2016-2020年间事故发生总数如下:

    #----------------分析各个州之间的数据----------
    data3 <-
      data2 %>%
      group_by(State) %>%
      count %>%
      ungroup
    data3 %>% nrow
    data3
    

    在这里插入图片描述
    在表中可以看到,事故发生量最多的州为CA(California),CA为美国第一大州,其经济总量在2019年约等于世界第五大经济体。经济繁荣必然伴随着交通的发达,同时交通事故发生的数量也会增大

    ##--------------------事故发生地图---------------
    install.packages('maps')
    install.packages('ggmap')
    library(maps)
    library(ggmap)
    m <- borders("state",colour = "gray50",fill="white")
    df2 <- data2 %>% select(Start_Lat,Start_Lng)  
    point <- df2[sample(nrow(df2),3000),]
    p1 <- ggplot(point,aes(x=Start_Lng,y=Start_Lat)) + m 
    p1 + geom_point(color='steelblue',alpha=.6) + 
      labs(title='美国交通事故地图')+ 
      theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
    

    在这里插入图片描述

    2.3时间处理

    原始数据包含了2016-2020年五年间的数据,五年事故总数如下表所示:
    2016-2020事故总数

    年份20162017201820192020
    数量4088687121868853279494001253847

    由于事故数量庞大,本文提取出2020年的数据进行统计分析。

    3影响因素

    3.1天气状况

    本文将数据中Weather_Condition变量提出进行分析,看到该变量有85个不同的值,于是本文选取总数大于5000 的11个值,对这11个天气状况与事故出现的严重程度的关系进行交叉分析如下图所示。

    #---------------提取某一年的数据进行分析-------
    data2$year <- year(data2$Start_Time)
    summary(data2$year)
    #选择2020年的数据
    data4 <- data2[data2$year == 2020,]
    head(data4)
    colnames(data4)
    #--------------探究影响车祸程度的因子--------
    data4$Severity <- as.factor(data4$Severity)
    data4$Wind_Direction <- as.factor(data4$Wind_Direction)
    data4$Weather_Condition <- as.factor(data4$Weather_Condition)#设为因子
    str(data4)   #查看数据类型
    #封装绘图函数
    # data:数据源,xlab:x轴数据,fillc:填充颜色,
    #pos:调整位置,xname:x轴标签文本,yname:y轴标签文本
    fun_bar <- function(data, xlab, fillc, pos, xname, yname) {
      ggplot(data, aes(xlab, fill = fillc)) + 
        geom_bar(position = pos) + 
        labs(x = xname, y = yname) + 
        coord_flip() +
        theme_minimal()
    }
    #-----------探索不同天气状况的时候对事故程度的影响-------------
    #天气状况很多,只画出一部分
    rm(x1,x2,x3,x4)
    x1 <-
      data4 %>%
      group_by(Weather_Condition) %>%
      count %>%
      ungroup
    table(x1)
    #选取weather出现的数量大于5000的
    #data_wea <- subset(data4, select = c(Weather_Condition,Severity))
    #data_wea <- data_wea[data_wea$Weather_Condition != "",]
    table(data4$Weather_Condition)   #有空值
    data5 <- data4[data4$Weather_Condition != "",]
    df3 <- data5 %>% group_by(Weather_Condition) %>% dplyr::summarize(count=n())
    #按照天气状况分类统计个数,挑选出个数大于5000的情况
    df4 = df3[df3$count > 5000,]   #选出11个
    a <- df4$Weather_Condition #selected weathers
    data6 <- data5[which(data5$Weather_Condition %in% a),]
    data7 <- subset(data6, select = c(Weather_Condition, Severity))
    df5 <-
      data7 %>%
      group_by(Weather_Condition,Severity) %>%
      count 
    df5   #交叉分析统计出11个最常出现的天气下对应程度1-4的个数
    write.csv(df5,"D:/R数据/US_Accidents_2020_weather.csv", row.names=F)
    #ggplot(data7,aes(x=Weather_Condition,fill=Severity))+geom_bar(position="dodge")
    p3 <- fun_bar(data = data7, xlab = data7$Weather_Condition,
                  fillc = data7$Severity,  #堆积条形图
                  pos = 'fill', xname = 'weather', yname = 'severity')
    p3
    #rm(data7)
    

    在这里插入图片描述
    从上图可以看出发生事故最多的11个天气状况都为云雾或雨天,其中暴雨(Heavy Rain)对事故的影响相对较大,更容易照成严重的交通事故。
    随后,本文选择Temperature.F.变量进行分析,画出事故数量与温度变化的直方图:

    #-----------探索不同温度的时候对事故发生的影响-------------
    data8 <- subset(data4, select = c(Temperature.F.))
    table(is.na(data8$Temperature.F.))   #有29615个缺失值
    data8 <- na.omit(data8)   #删除缺失值
    binsize <- diff(range(data8$Temperature.F.))/80
    ggplot(data8, aes(x = Temperature.F.)) + geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = binsize,
                                                            fill = "pink", colour = "blue")+
      stat_function(fun = dnorm, args = list(mean(data8$Temperature.F.), sd(data8$Temperature.F.)), 
                    size = 1) + geom_density(colour = "blue", size = 1)
    rm(data8)
    

    在这里插入图片描述
    事故发生时的温度主要集中在50-70F左右,此温度接近人体最适宜温度,会有更多人的出门,增大事故发生的机率
    随后选择Humidity…、Pressure.in.、Visibility.mi.三个变量进行分析,画出三者分别对事故发生数量的影响如下:

    #-----------探索不同湿度的时候对事故发生的影响-------------
    data8 <- subset(data4, select = c(Humidity...))
    table(is.na(data8$Humidity...))   #有32072个缺失值
    data8 <- na.omit(data8)   #删除缺失值
    binsize <- diff(range(data8$Humidity...))/40
    ggplot(data8, aes(x = Humidity...)) + geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = binsize,
                                                            fill = "pink", colour = "blue")+
      stat_function(fun = dnorm, args = list(mean(data8$Humidity...), sd(data8$Humidity...)), 
                    size = 1) + geom_density(colour = "blue", size = 1)
    rm(data8)
    
    #-----------探索不同气压的时候对事故发生的影响-------------
    data8 <- subset(data4, select = c(Pressure.in.))
    table(is.na(data8$Pressure.in.))   #有32072个缺失值
    data8 <- na.omit(data8)   #删除缺失值
    binsize <- diff(range(data8$Pressure.in.))/40
    ggplot(data8, aes(x = Pressure.in.)) + geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = binsize,
                                                         fill = "pink", colour = "blue")+
      stat_function(fun = dnorm, args = list(mean(data8$Pressure.in.), sd(data8$Pressure.in.)), 
                    size = 1) + geom_density(colour = "blue", size = 1)
    rm(data8)
    
    #-----------探索不同能见度的时候对事故发生的影响-------------
    data8 <- subset(data4, select = c(Visibility.mi.))
    table(is.na(data8$Visibility.mi.))   #有32072个缺失值
    data8 <- na.omit(data8)   #删除缺失值
    binsize <- diff(range(data8$Visibility.mi.))/40
    ggplot(data8, aes(x = Visibility.mi.)) + geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = binsize,
                                                          fill = "pink", colour = "blue")+
      stat_function(fun = dnorm, args = list(mean(data8$Visibility.mi.), sd(data8$Visibility.mi.)), 
                    size = 1) + geom_density(colour = "blue", size = 1)
    rm(data8)
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在上图中可明显得看出,能见度低的时候正是事故的高发时期,能见度低会导致车辆和行人视野受限,没有足够的时间应对紧急情况,从而导致事故的发生。
    美国大部分地区气候为地中海气候,全年温暖少雨,一年四季阳光充足,十分宜居。从上图也能看出,在天气状况较好时事故发生次数最多。很大原因是天气晴朗时,会有更多人走出家门游玩,人流量和车流量都会相应增大,发生交通事故的可能性也会上升。相比之下,天气状况不好时事故发生数量反而降低,这种天气下,人们会减少出行次数。

    3.2时间因素

    首先,对每天中交通事故发生时间进行分析,作出折线图:

    #---------------分析各个时间段发生事故的数据----------
    head(data2)
    data2$Start_Time <- as.POSIXct(data2$Start_Time)#设置时间格式
    data2$St_hour <- hour(data2$Start_Time)
    df1 <- data2 %>% group_by(St_hour) %>% dplyr::summarize(count=n())
    p2 <- ggplot(df1,aes(x=St_hour,y=count,fill='pink'))
    p2 + geom_line(linetype=1,color='blue')+
      geom_point(size = 3, shape = 21, colour = "blue",fill='white')+
      geom_area(fill = 'pink',alpha=.7)+
      scale_x_continuous(breaks = c(0:23),name='hour')+
      labs(title='各时间车祸发生次数')+ 
      theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
    #rm(df1)
    data2$mon <- month(data2$Start_Time)
    df1 <- data2 %>% group_by(mon) %>% dplyr::summarize(count=n())
    p2 <- ggplot(df1,aes(x=mon,y=count,fill='pink'))
    p2 + geom_line(linetype=1,color='blue')+
      geom_point(size = 3, shape = 21, colour = "blue",fill='white')+
      geom_area(fill = 'pink',alpha=.7)+
      scale_x_continuous(breaks = c(0:23),name='month')+
      labs(title='各月车祸发生次数')+ 
      theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
    write.csv(data2,"D:/R数据/data2.csv", row.names=F)
    

    在这里插入图片描述
    从上图可知,一天之中两个事故发生高峰期位于早上6-9点与下午4-6点之间,这与人们的生活作息相关,如这两段时间内人们会集中上下班和上学放学。
    对于每年中交通事故在各月中出现的次数进行分析,探查其季节规律,绘出折线图如下:

    在这里插入图片描述
    由上图可知,2016-2020年间美国在上半年的事故数明显少于后半年的事故数。

    3.3路况因素

    对于路况、白天黑夜这样的环境因素对于事故发生的影响,我们选取多个逻辑变量进行探寻,绘制出环境因素的堆积条形图如下:

    #------------探索定性变量对事故的影响--------------
    library(plyr)
    library(magrittr)
    data9 <- subset(data4, select = c(Crossing, Sunrise_Sunset, Precipitation.in., Traffic_Signal,
                                      Give_Way, Junction, Bump, Station, Railway, Traffic_Calming,
                                      Turning_Loop))
    #Traffic_condition <- data1 %>% select(Crossing,Sunrise_Sunset,Precipitation.in.,Traffic_Signal,Give_Way,Bump)
    #将降雨量转化为逻辑变量
    data9$Precipitation.in.[data9$Precipitation.in. > 0] <- 'True'
    data9$Precipitation.in.[data9$Precipitation.in. == 0] <- 'False'
    head(data9)
    #查看各个变量的结构
    table(data9$Sunrise_Sunset) #Sunrise_Sunset中有空值,删去
    data9 <- data9[data9$Sunrise_Sunset != "",]
    data9$Sunrise_Sunset[data9$Sunrise_Sunset == 'Day'] <- 'True'
    data9$Sunrise_Sunset[data9$Sunrise_Sunset == 'Night'] <- 'False'
    df6 <- rbind(colSums(data9=='True'),colSums(data9=='False')) %>%cbind(Boolean=c('True','False')) %>% data.frame()
    data_env <- melt(df6,
                    id.vars = 'Boolean',
                    variable.name = 'Environ',
                    value.name = 'Accidents'
    )
    str(data_env)   #Accidents为字符型数据,转换为数值型
    data_env$Accidents <- as.numeric(data_env$Accidents)
    x1 <- ddply(data_env,'Environ',transform,
                percent_num = Accidents/sum(Accidents)*100)
    p4 <- ggplot(x1,aes(x=Environ,y=percent_num,fill=Boolean))
    p4 + geom_bar(stat = 'identity',color='blue')+ 
      scale_fill_brewer(palette = 11)+
      geom_text(aes(label=paste(round(percent_num),"%"),vjust=-0.3))+
      labs(title='环境因素堆积条形图')+ 
      theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
    

    在这里插入图片描述
    从上图可知,交通事故主要发生道路交界处、交通信号灯、车站等地方。这些地方往往路况比较复杂,车流量和人流量都比较大,容易发生交通事故。尤其是十字交叉路口,四个方向的车汇集此处,相比普通路段,碰撞的概率大大增加。

    4 预测分析

    本文选取Crossing、Sunrise_Sunset、Precipitation.in.、Traffic_Signal、Junction、Station、Railway、Temperature.F.、Humidity…、Pressure.in.、Visibility.mi.、St_hour、mon这13个因子对事故的严重程度建立模型进行预测。其中,将逻辑变量转化为数值型的0、1,将所有因子转化为数值型变量进行xgboost模型的建立。

    #--------------------预测--------------------
    install.packages('xgboost')
    library(xgboost)
    #由上述分析中,将有用指标提取出来
    data4$mon <- month(data4$Start_Time)
    data0 <- subset(data4, select = c(Crossing, Sunrise_Sunset, Precipitation.in., Traffic_Signal, Junction,
                                      Station, Railway, Temperature.F., Humidity..., Pressure.in., Visibility.mi.,
                                      St_hour, mon, Severity))
    table(data0$Sunrise_Sunset)
    data0 <- data0[which(data0$Sunrise_Sunset!=''),]
    data0$Sunrise_Sunset[data0$Sunrise_Sunset=='Night'] <- 'False'
    data0$Sunrise_Sunset[data0$Sunrise_Sunset=='Day'] <- 'True'
    data0[data0=='False'] <- 0
    data0[data0=='True'] <- 1
    str(data0)
    colnames(data0)
    #将变量值转化为数值型
    data0[,1:13] <- data0[,1:13] %>% apply(2,as.numeric) %>% data.frame()
    y <- data0$Severity
    X <- scale(data0[,-14],scale = T) %>% data.matrix()
    bst <- xgb.cv(data = X,label = y,max.depth=12,eta=0.007,nrounds = 10,
                  objective = "multi:softmax",num_class=5,nfold = 5,booster='gbtree')
    
    xgmodel <- xgboost(data = X,label = y,max.depth=12,eta=0.007,nrounds = 10,
                       objective = "multi:softmax",num_class=5,booster='gbtree')
    pre_y <- predict(xgmodel,X)#预测值
    accuracy <- sum(pre_y==y)/length(y)#计算准确率
    accuracy
    
    

    最后计算出模型的准确率为0.816472,模型比较合适。

    5 总结

    1. 美国交通事故发生最多的州是加利福尼亚州,并且交通事故数量逐年上升。
    2. 影响交通事故的主要因素有天气、路况、出行时间等。天气越好,路况越差,事故发生越频繁;
    3. 出行时间则与人们的生活作息有关。各城市经济越发达,事故发生次数也越多。
    4. 我们在外出之时,需要注意路况,在交叉路口、转弯标识等处注意车辆和行人。
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  • 浅析城市交通现状及问题

    千次阅读 2018-11-29 14:38:24
    浅析城市交通现状及问题 近几年来,随着国民经济的快速增长,城市化进程不断加快,城市人口也在不断集中。拥有数百万甚至上千万人口的大城市的数量不断增加。城市化进程带动了交通需求的快速增长。与此同时,大城市...

    浅析城市交通现状及问题
    电子科技大学格拉斯哥学院 2017级 陈玉龙

    近几年来,随着国民经济的快速增长,城市化进程不断加快,城市人口也在不断集中。拥有数百万甚至上千万人口的大城市的数量不断增加。城市化进程带动了交通需求的快速增长。与此同时,大城市的机动车数量正在不断增加,也促进了交通需求的增加。交通需求的快速增长使得城市道路负荷加重,交通堵塞,行车混乱等现象屡屡发生。其中,交通拥堵问题尤其严重,已经阻碍到城市经济的发展,也成为人们日常讨论的话题之一。

    目前,交通拥堵问题主要有以下几个因素构成:

    1. 城市规模的扩大和交通设施的落后
      随着城市建设的发展和扩大,市中心城区的地位日益突出,流动人口数不断增加。人流量的增加带来的巨大压力使得城区道路无法承受。城市道路网的建设速度远不及交通量的增长速度。其次,城市道路建设的增加主要在于新城区及周边延伸的区域,旧城区的道路网依然落后,难以满足市民的出行需求。旧城区的道路规划还停留在几十年前,并不适应现今的交通状况。因此,交通拥堵现象往往发生于中心旧城区,而新城区很少发生交通堵塞现象。旧城区的道路狭窄,道路网密度较高,交叉口繁多,造成许多出行的不便。
    2. 城市道路的不足和机动车数量的快速增长
      随着市民生活水平的提高,家庭拥有小轿车的数量逐渐上升。轿车已经成为工薪阶层家庭常用的代步工具。汽车购买量增长加快,但城市的道路建设却无法跟上。机动车数量正以15%的速度增长,而道路建设的增长率仅为3%。这种增长的极度不平衡导致道路交通压力不断加大,交通拥堵的频率越来越高。同时,许多城市内部道路并未扩宽,道路狭窄,基础设施落后,不仅造成不便而且极易引发交通拥堵现象。
    3. 市民守法意识的薄弱
      许多城市居民在出行时十分随意,不论是行人还是驾驶员,都频繁做出违反交通法规的行为。近年来随着更加严格的交通法规的制定和执行,违法行为次数减少,但仍不少人尝试利用交通法律的漏洞和监管不力来“方便”自己。非机动车便是其中一个典型的例子,由于城市出行距离不长,加上堵车现象的频发,不少市民选择摩托车电动车等非机动车辆出行,而这些车辆所受限制较少,处罚制度不完善,使得电动车随意变道,乱穿马路,无视信号灯的行为不断发生。这种行为使得交通拥堵现象更易发生,同时还留下了很多安全隐患。

    针对以上问题,若想减少交通拥堵状况的发生,就要采取有效的对策。在许多缓解交通压力的方法中,我认为有如下几点较为关键:

    1. 加快道路建设
      主城区是交通拥堵频发地段,若想从根本上解决问题,就要完善道路的建设,重新规划道路网。将一些道路扩宽,增加车道数,重新设计道路网,将一些地方改为单行道,能极大缓解主城区的交通压力。同时还应完善道路基础设施,信号灯、指示牌必不可少,非机动车道和机动车道的界限也要十分明确,防止交通混乱的现象发生,同时也使市民出行更加安全。
    2. 限制机动车的增长
      由于市民生活水平的提高,机动车的购买量增长十分迅速,远高于道路建设速度。限制机动车的购买,可以从一定程度上缓解道路供需不平衡的情况。同时,近年来推出的共享单车产品改变了部分市民的出行方式,也减少了机动车的流量,缓解了交通压力。因此,有关部门应出台措施限制机动车的购买,同时鼓励共享单车出行,既能缓解交通压力,又能保护环境。
    3. 增强市民守法出行的意识
      交通规则的修订使得城市出行变得比以往更加有序,然而仍不能杜绝乱象的发生。对非机动车的管理需要变得更加严格,采取明确的处罚措施,减少非机动车乱穿马路,胡乱变道的情况。同时宣传文明出行,增强市民的守法意识,减少行人乱穿马路,结伴闯红灯的现象,使得出行更加井然有序,减少交通拥堵的几率。

    若要阻止交通拥堵的情况发生,就必须采取多方面措施并落实执行,从法律政策,宣传教育,道路建设等方面多管齐下,提供给市民一个安全出行环境,使得出行更加高效快捷。

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