The Analysis of Spatial Pattern and Hotspots of Aviation Accident and Ranking the Potential Risk Airports Based on GIS Platform
Notice bibliographique
Résumé
Aviation accident analysis is an important task to ensure aviation safety. The existing researches mainly focus on the analysis of aviation accident time characteristics and accident causes and less analysis of the spatial characteristics of aviation accidents. The spatial characteristics analysis of aviation accidents can identify hot spots of aviation accidents, improve the accuracy of aviation accident emergency management, and provide decision support for airport route planning. This study established the severity index of aviation accident based on aviation accident data, using GIS spatial analysis methods to study the spatial distribution characteristics of aviation accidents. The hot spots were identified in the aviation accidents. Finally, airports around the accident hot spots were ranked to obtain the airports with high potential aviation risks based on RI, taking Florida as an example. It was found that in the Florida aviation accident, general aviation accidents accounted for the majority, but the aviation accident severity index for air route flight was far greater than general aviation accidents. From the spatial distribution point of view, accidents with high severity index were distributed around large international airports. The Density Center for Aviation Accidents was located in Tampa, Miami, and some airports link areas in Florida. In terms of the Moran’s I index, the distribution of aviation accidents tended to aggregate in the region as a whole. However, aviation accident severity index was randomly distributed for each year separately. At the level of significance of 0.01, there were a total of 75 accident hotspots in the Florida region, mainly in the north and southwest. Airports with high RI in the Florida area were mainly concentrated in the Miami area and the Tampa Bay area, and Orlando Airport was ranked outside the top 10.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».