Введение. Актуальность исследования обусловлена необходимостью перехода от кумулятивного учёта дорожно-транспортных происшествий (ДТП) к динамическим методам оценки, позволяющим выделять точки с наиболее актуальным риском для целевого распределения ресурсов. Целью работы является создание и апробация метода температурного ранжирования для интеллектуального выявления и ранжирования локальных очагов аварийности.
Материалы и методы. В основе метода лежит расчёт интегрального показателя «температуры» для точки дорожной сети как суммы взвешенных вкладов всех ДТП, произошедших в её окрестности, с экспоненциальным затуханием вклада по времени. Используемые подходы включают пространственно-временную кластеризацию, параметрическое взвешивание видов ДТП по критериям частоты и управляемости и математическое моделирование с параметром памяти (τ). Методологический аппарат реализован в виде программного модуля на PHP, интегрируемого в системы анализа данных.
Результаты. 1. Формализован алгоритм, количественно дифференцирующий риск в точках с одинаковым числом ДТП, но разной структурой и свежестью событий. 2. Предложена и обоснована трёхуровневая система весов видов ДТП. 3. На реальных данных трёх перекрёстков г. Калининграда (2022–2024 гг.) проведена сравнительная апробация, показавшая корректное ранжирование локаций по уровню актуального риска.
Обсуждение и заключение. Научная новизна заключается в синтезе пространственной близости, временной релевантности и типологической значимости событий в едином адаптируемом показателе. Практическая значимость метода состоит в предоставлении органам управления дорожным хозяйством и ГАИ инструмента для обоснованного формирования планов по снижению аварийности на улично-дорожных сетях.