ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU

Transkript

1 MENDELOVA LESNICKÁ A ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V BRNĚ PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU Analýza nehodovosi v ČR v leech Bakalářská práce Vedoucí bakalářské práce Mgr. Veronika Blašková, Ph.D. Vypracovala Veronika Molčanová Brno 008

2 Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci zpracovala samosaně a použila jen prameny uvedené v seznamu lieraury. V Brně dne 0. kvěna 008

3 Poděkování Děkuji vedoucí práce Mgr. Veronice Blaškové, Ph.D., za cenné rady a připomínky, keré mi poskyla při zpracování éo práce.

4 Absrak Obsahem bakalářské práce je analýza nehodovosi v ČR v leech Teoreická čás je zaměřena na popis nových pravidel silničního provozu, soubory kroků, keré je nuné učini při vzniku dopravní nehody a vysvělení pojmu dopravní nehoda dle silničního zákona. Dále jsou zde vysvěleny pojmy, keré souvisejí s problemaikou časových řad. Prakická čás popisuje zpracování da poču dopravních nehod v ČR v leech V práci je především čerpáno z da získaných z dopravního inspekoráu ve Vyškově. Absrac The purpose of he hesis is o analyze an acciden frequency in he Czech Republic beween 001 o 006. Firs, he heoreic par is focused on he descripion of new raffic operaions, ses of seps, which are neccesary o do in case of car acciden, and explanaion of he erm car acciden based on he raffic law. Moreover, he conceps, which relae wih he quesion of ime series, are explained. Second, he pracical par describes a process of execuing daa referring o number of raffic acciden in he Czech Republic beween 001 o 006. Daa, used in he piece, are mainly colleced from he raffic s inspecorae locaed in Vyskov.

5 OBSAH 1 ÚVOD...7 CÍL PRÁCE TEORETICKÁ ČÁST DOPRAVNÍ NEHODA NOVÁ PRAVIDLA SILNIČNÍHO PROVOZU POSTUP PRO ÚČASTNÍKY DOPRAVNÍ NEHODY Škoda vyšší než Kč Škoda nižší než Kč STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ POJEM A DRUHY ČASOVÝCH ŘAD ELEMENTÁRNÍ CHARAKTERISTIKY VÝVOJE PŘÍSTUPY K MODELOVÁNÍ ČASOVÝCH ŘAD MECHANICKÉ VYROVNÁNÍ ANALYTICKÉ VYROVNÁNÍ MĚŘENÍ KVALITY VYROVNÁNÍ IDENTIFIKACE A POPIS SEZÓNNÍ SLOŽKY Triviální model sezónnosi VOLBA VHODNÉHO MODELU TRENDU... 4 PRAKTICKÁ ČÁST ANALÝZA NEHODOVOSTI V ČR Elemenární charakerisiky vývoje ANALYTICKÉ VYROVNÁNÍ Lineární rend Měření rendu Měření sezónnosi Parabolický rend... 30

6 4...1 Měření rendu Měření sezónnosi Exponenciální rend Měření rendu Měření sezónnosi MECHANICKÉ VYROVNÁNÍ ZHODNOCENÍ VOLBA VHODNÉHO MODELU TRENDU POČET A NEHOD A JEJICH NÁSLEDKŮ (VÝVOJ OD ROKU 1993) HLAVNÍ PŘÍČINY NEHOD Nehody pod vlivem alkoholu denní čenosi ČASOVÉ ROZLOŽENÍ NEHOD Rozložení podle dnů v ýdnu Rozložení podle měsíců POČET NEHOD ČLENĚNÝCH PODLE VĚKU ŘIDIČE EKONOMICKÉ ZTRÁTY Z DOPRAVNÍ NEHODOVOSTI Ocenění zrá z dopravní nehodovosi Celkové ekonomické zráy NEHODY V KRAJÍCH Porovnání nehod a poču usmrcených dle 14 uzemních správních jednoek Porovnání nehod a poču usmrcených v jednolivých krajích (8 krajů, zv. soudní kraje) POČET USMRCENÝCH V ČR A V DALŠÍCH VYBRANÝCH STÁTECH EVROPY ZÁVĚR SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY SEZNAM PŘÍLOH PŘÍLOHY...67

7 1 ÚVOD Silniční doprava předsavuje pro věšinu z nás možnos snadného, rychlého a pohodlného přesunu mezi libovolně zvolenými mísy za účelem práce, obchodu, sudia či zábavy. Silniční doprava se sala pro nás aké symbolem pokroku charakerizovaným sále rychlejšími auomobily se sále luxusnější výbavou. Věšina obyvael u nás je majielem řidičského průkazu. Mnoho lidí si už svůj živo bez osobního auomobilu ani nedokáže předsavi. Mnozí řidiči se cíí bý absoluními pány na silnicích s falešným vědomím, že jim se přece nemůže nic sá. Umíme si však předsavi aké u odvrácenou a nesmírně kruou sránku silniční dopravy? Dopravní nehody, ke kerým přes veškerou snahu mnoha účasníků silničního provozu i řady zaineresovaných insiucí sále dochází, si bez přesání vybírají svou kruou daň. Na území ČR bylo usmrceno jenom od r do r. 006 při silničních dopravních nehodách podle policejních saisik osob, což předsavuje v podsaě vyvražděné jedno menší okresní měso (velikosí např. Šumperk), a mimo o bylo osob ěžce a osob lehce zraněných (přiom nesmírné mnohamiliardové hmoné škody lze jen ěžko sumárně vyčísli). Policie zaregisrovala za oo období celkem dopravních nehod. Hlavní příčiny ěcho nehod jsou po řadu le sejné: nesprávný způsob jízdy, nepřiměřená rychlos, nedání přednosi, alkohol a nesprávné předjíždění. Je řeba ješě podoknou, že kromě přímých hmoných škod způsobených nehodovosí vznikají i další následné škody. Škody vzniklé na zdraví účasníků nehody (finančně vyčíslené), jakož i další hmoné škody, spolu s finančním vyčíslením všech procesů, vedoucích k odsranění následků nehodovosi (náklady na zdravoní péči, adminisraivní náklady na policii, soudy, pojišťovny, ale i např. zráy na poenciální produkci oběí nehod a sociální výdaje), voří celý komplex zv. socioekonomických nákladů nehodovosi, což znamená v důsledku nezanedbaelnou dodaečnou finanční záěž pro sání rozpoče a ím současně pro všechny daňové poplaníky. Tyo socioekonomické náklady v ČR rovněž nezadržielně rosou - v r. 006 předsavovaly asi 48 mld. Kč za eno jediný rok, což znamená více než % celkového ročního objemu HDP ČR. 7

8 CÍL PRÁCE Cílem éo bakalářské práce je analyzova vývoj poču dopravních nehod v České republice v období , vypracova prognózu pro rok 007, zaměři se na fakory, keré ovlivňují poče dopravních nehod a pokusi se nasíni možná opaření, kerá by mohla množsví nehod eliminova. Dalším, dílčím cílem je prověři následující hypoézy: Zda-li ve sledovaném období došlo ke snížení poču dopravních nehod, zda-li ve sledovaném období došlo k poklesu dopravních nehod zaviněných pod vlivem alkoholu, zda-li se zavedení bodového sysému vyplailo. Práci jsem rozdělila na dvě čási, eoreickou a prakickou. V eoreické čási jsem se nejprve zaměřila na vysvělení náležiosí souvisejících s daným émaem, což je dopravní nehoda dle silničního zákona, pravidla silničního provozu nově zavedená v mnou sledovaném období a soubor kroků, keré je nuné učini při vzniku dopravní nehody. Dále jsem vysvělila pojmy, keré souvisejí s problemaikou časových řad. V prakické čási jsem provedla saisické zpracování da poču dopravních nehod v ČR v období K analýze jsem využila různé saisické meody, především elemenární charakerisiky vývoje, kde jsem zpracovala zejména absoluní přírůsky a koeficieny růsu. Dále jsem učinila analyické a mechanické vyrovnání časových řad, respekive jsem hodnoy proložila posupně lineárním, parabolickým a exponenciálním rendem a aké klouzavými průměry. Vybrala jsem nejvhodnější model rendu. V další čási jsem počy dopravních nehod řídila podle časového rozlišení, věku řidiče a velikosi hmoné škody. Při řídění jsem zařadila i dopravní nehody způsobené pod vlivem alkoholu. Porovnala jsem počy nehod v jednolivých krajích ČR a provedla srovnání poču nehod v ČR s vybranými evropskými zeměmi. Výše uvedené skuečnosi jsem zobrazila do abulek, grafů a map. Podklady zabývající se saisickým zpracováním da pro první čás bakalářské práce, jsem si zapůjčila v informačním cenru provozně ekonomické fakuly MZLU. Údaje pro 8

9 druhou čás jsem získala z Dopravního inspekoráu ve Vyškově. Obě čási jsem doplnila informacemi z inerneových sránek. 9

10 3 TEORETICKÁ ČÁST 3.1 Dopravní nehoda Podle zákona 411/005 Sb. je dopravní nehoda událos v provozu na pozemních komunikacích, například havárie nebo srážka, kerá se sala nebo byla započaa na pozemní komunikaci a při níž dojde k usmrcení nebo zranění osoby nebo ke škodě na majeku v přímé souvislosi s provozem vozidla v pohybu. 3. Nová pravidla silničního provozu Od 1. července 006 začala v České republice plai nová pravidla silničního provozu a byl zaveden bodový sysém. Hlavním cílem ěcho změn je zvýši bezpečnos na našich silnicích. Nový zákon č. 411/005 Sb. o silničním provozu, přinesl někeré nové povinnosi například povinné používání děských auosedaček na všech druzích pozemních komunikací, povinné používání cyklisických přileb do 18 le, celodenní svícení ve dne po celý rok a zároveň zákaz držení mobilního elefonu v ruce za jízdy. Úplnou novinkou se sal bodový sysém pro hodnocení řidičů a zvýšení finančních posihů, kerý zavedl vrdší sankce za porušování dopravních předpisů. Změnily se éž pravomoci policisů, keří v závažných případech mohou řidiči na mísě odebra řidičský průkaz nebo mu zabráni v další jízdě. Novinkou se salo i o, že dodržování nejvyšší povolené rychlosi mohou měři aké měsší nebo obecní srážníci. Za způsobené dopravní přesupky se řidičům v rámci nového bodového sysému přidělují resné body, jejichž poče se řídí závažnosí přesupku či dokonce resného činu Od července 006 do konce října 007 dosalo body za dopravní přesupky řidičů a 35 z nich přišlo po dosažení dvanácibodové hranice o řidičský průkaz. [1] 10

11 3.3 Posup pro účasníky dopravní nehody [] Škoda vyšší než Kč Pokud došlo při nehodě ke zranění či usmrcení, škodě vyšší než Kč nebo k poškození majeku řeích osob bez ohledu na výši způsobené škody, je nuné přivola policii, popř. záchrannou službu. Policie se zavolá i v případě, kdy vznikla škoda na vozidle nižší než Kč a nedošlo ke zranění osob, ale účasníci nehody se písemně neshodnou na om, kdo ji zavinil. Účasník dopravní nehody, i když není viníkem havárie, by si měl zapsa jména a adresy řidičů a svědků havárie, regisrační značku vozidla (SPZ) a rodné číslo řidiče, kerý škodu způsobil, případně číslo dokladu o pojišění odpovědnosi z provozu vozidla nebo zelené kary, a jméno pojisiele, u něhož je viník nehody pojišěn 3.3. Škoda nižší než Kč Pokud není splněna ani jedna z podmínek nuná pro oznámení nehody na policii, měli by se účasníci dopravní nehody domluvi o zavinění. Tuo dohodu je nejlépe svrdi písemně podpisy obou zúčasněných sran. Pokud účasník odpovídá za dopravní nehodu, měl by doloži co nejdříve doklady prokazující právo poškozeného na náhradu škody. Pokud škodu na vozidle poškozeného způsobil někdo jiný je nuné požadova po řidiči vozidla následující údaje: jméno, příjmení, bydlišě, SPZ vlasníka vozu a yp vozidla. Z dokladu o pojišění vozidla lze zjisi název pojišťovny a číslo dokladu o pojišění. 3.4 Saisické zpracování Úkolem saisického zpracování je saisická daa uspořáda. V principu lze saisická daa uspořáda z pohledu věcného, časového nebo prosorového. V éo souvislosi hovoříme o věcných, časových a prosorových saisických řadách. [3] 11

12 Obr. č. 1: Klasifikace saisických řad Saisická řada Podle uspořádanosi Časová řada Prosorová řada Věcná řada Uspořádaná Neuspořádaná Číselná Slovní Seřazená Tříděná Pramen: MINAŘÍK, B. Saisika I. Popisná saisika první čás Údaje uvedených řad mohou bý v principu neuspořádané nebo uspořádané: v přirozené časové posloupnosi (časová řada), v abecedním nebo jiném smluveném pořadí zemí (prosorová řada), podle velikosi vzesupně nebo sesupně (variační řada), v abecedním nebo jiném smluveném pořadí preferovaných poliických sran (věcná slovní řada). [3] 3.5 Pojem a druhy časových řad Časovou řadou je posloupnos věcně a prosorově srovnaelných pozorování (da), kerá jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času ve směru od minulosi k příomnosi. Analýzou časových řad se pak rozumí soubor meod, keré slouží k popisu ěcho řad. [4] 1

13 Základním kriériem klasifikace časových řad je jejich rozdělení podle na: [5] 1. Časové řady úsekové (inervalové) V omo případě se zjišěné hodnoy vzahují k určiému úseku nenulové délky. Pro eno yp časové řady je charakerisická sčiaelnos hodno znaku a edy současně možnos urči hodnou znaku za delší časový inerval sčíáním jeho hodno za dílčí čási ohoo inervalu. Srovnaelnos údajů ohoo ypu je podmíněna konsanní délkou časových inervalů, k nimž se vzahují. Časo je éo srovnaelnosi řeba dosáhnou určiými korekcemi reálných údajů. Pro časové řady ohoo ypu lze kromě řady běžných hodno sesrojova i řady odvozené: Součová (kumulaivní) řada. Tao řada vzniká posupným načíáním hodno časové řady. Klouzavá řada, kerou sesrojíme sčíáním posledních p hodno časové řady. Číslo p nazýváme délka klouzavé čási.. Časové řady okamžikové U ěcho řad se hodnoa znaku vzahuje k určiému časovému okamžiku, alespoň eoreicky nulové délky. Pro řady ohoo druhu je ypická nesčiaelnos hodno. Sekáváme se s okamžikovými časovými řadami s ekvidisanními (sejně vzdálenými) i s různě vzdálenými okamžiky zjišťování. U ěcho časových řad nelze sesroji odvozené řady. 3.6 Elemenární charakerisiky vývoje K orienačnímu posouzení vlasnosí časových řad obvykle snažíme získa i mnohé jiné elemenární informace. K omuo účelu používáme celou skupinu dalších charakerisik, jakými jsou diference různého řádu, koeficien růsu, koeficien přírůsku aj. Tyo údaje 13

14 spolu s velmi časo aplikovanou vizuální analýzou grafu sudovaného procesu umožňují rychle získa dobrou výchozí předsavu o charakeru procesu, kerý časová řada reprezenuje. [6] Pro časovou řadu délky n lze urči n - 1 rozměrných absoluních přírůsků (diferencí) d, pro =, 3,, n [5.1] = y y 1 s nulovou, kladnou nebo zápornou hodnoou. Proces výpoču diferencí lze vzáhnou i na časovou řadu absoluních přírůsků a výsledkem je řada n druhých diferencí d. Pro uéž časovou řadu lze dále urči opě n 1 bezrozměrných řeězových indexů koeficienů růsu y k =, pro =, 3,, n [5.] y 1 Kombinace obou výše uvedených přísupů k měření dynamiky je relaivní přírůsek koeficien přírůsku d y y 1 δ = = = k 1, pro =, 3,, n [5.3] y y 1 1 Charakerisiky koeficien růsu a přírůsku bývají uváděny rovněž v procenech. V omo případě se charakerisiky 100k, 100δ nazývají empo růsu a empo přírůsku a exisuje mezi nimi analogický vzah 100δ = 100k 100. U delších časových řad s věším počem výše uvedených charakerisik přichází v úvahu výpoče jejich průměrných hodno. Průměrný absoluní přírůsek je arimeickým průměrem, kerý lze ovšem modifikova do zjednodušené podoby: n 1 y y1 d = d = [5.4] n 1 1 = n Průměrný koeficien růsu je geomerickým průměrem jednolivých koeficienů růsu a lze jej opě upravi do zjednodušené podoby y k [5.5] n = 1 1 Π = n n k = y1 14

15 Průměrnou hodnou zbývajících charakerisik, konkréně koeficienu a empa přírůsku a empa růsu je možno urči výhradně na bázi průměrného koeficienu růsu. Pokud jde o průměrný koeficien růsu, lze jej opě použí pouze v časových řadách s monoónním vývojem. [5] 3.7 Přísupy k modelování časových řad [4] Výchozím principem modelování časových řad je jednorozměrný model y = f, ε ), kde y je hodnoa modelovaného ukazaele v čase, = 1,,, n (o proměnné časo hovoříme jako o proměnné časové), ε je hodnoa náhodné složky v čase. K Jednorozměrnému modelu se v zásadě přisupuje rojím způsobem: ( 1. Pomocí klasického (formálního) modelu Jde pouze o popis forem pohybu (a ne o poznání věcných příčin dynamiky časové řady). Teno model vychází z dekompozice řady na čyři složky časového pohybu. Tyo formy voří v podsaě sysemaickou čás průběhu časové řady. Souběžná exisence všech forem však není nuná a je podmíněna věcným charakerem zkoumaného ukazaele. Časovou řadu lze edy dekomponova na rendovou složku T, sezónní složku S, cyklickou složku C, náhodnou složku ε, přičemž vlasní var rozkladu může bý dvojího ypu: adiivní, y = T + S + C + ε = Y + ε, = 1,,, n [5.6] 15

16 kde Y se časo označuje T + S + C, souhrnně jako sysemaická složka ve varu muliplikaivní, y = T S C ε, = 1,,, n [5.7] Trendem rozumíme hlavní endenci dlouhodobého vývoje hodno analyzovaného ukazaele v čase. Trend může bý rosoucí, klesající nebo konsanní, kdy hodnoy ukazaele dané časové řady v průběhu sledovaného období mohou kolísa kolem určié, v podsaě neměnné úrovně. Sezónní složka je pravidelně se opakující odchylka od rendové složky, vyskyující se u časových řad údajů s periodiciou kraší než jeden rok nebo rovnou právě jednomu roku. Příčiny sezónního kolísání mohou bý různé. Dochází k nim v důsledku přímého působení sluneční sousavy na Zemi, j. vlivem změn jednolivých ročních období, dále vlivem různé délky měsíčního či pracovního cyklu nebo éž vlivem různých společenských zvyklosí. Cyklickou složkou rozumíme kolísání okolo rendu v důsledku dlouhodobého cyklického vývoje s délkou vlny delší než jeden rok. Saisika chápe cyklus jako dlouhodobé kolísání s neznámou periodou, kerá může mí i jiné příčiny než klasický ekonomický cyklus. Někdy nebývá cyklická složka považována za samosanou složku časové řady, ale je zahrnována pod složku rendovou jako její čás (zv. sřednědobý rend), vyjadřující sřednědobou endenci vývoje, kerá má časo oscilační charaker s neznámou, zpravidla proměnlivou periodou. Náhodná složka je aková veličina, kerou nelze popsa žádnou funkcí času. Je o složka, kerá zabývá po vyloučení rendu, sezónní a cyklické složky. V ideálním případě lze počía s ím, že jejím zdrojem jsou drobné a v jednolivosech neposižielné, keré jsou vzájemně nezávislé. V akovém případě se jedná o náhodnou (sochasickou) složku, jejíž chování můžeme popsa pravděpodobnosně. 16

17 . Pomocí Boxovy-Jenkinsovy meodologie Za základní prvek konsrukce modelu časové řady považuje náhodnou složku, jež může bý vořena korelovanými náhodnými veličinami. Jádro pozornosi edy nespočívá v konsrukci sysemaické složky, jako je omu u klasického modelu, kde se v zásadě předpokládá, že korelační analýzu více či méně závislých pozorování jsou vzájemně nekorelovaná, nýbrž ěžišě posupu se klade na korelační analýzu více či méně závislých pozorování, uspořádaných do varu časové řady. 3. Pomocí spekrální analýzy Časovou řadu považujeme za směs sinusovek a kosinusovém o rozličných ampliudách a frekvencích. Tao koncepce pak umožní provés expliciní popis periodického chování časové řady a především vysopova y významné složky periodiciy, keré se podílejí na věcných vlasnosech zkoumaného procesu. V éo koncepci edy není sěžejním fakorem časová proměnná, ale právě frekvenční. 3.8 Mechanické vyrovnání Jedním z eoreicky zdůvodněných a prakicky osvědčených přísupů k vyrovnání časových řad je použií zv. klouzavých průměrů. Vzhledem k omu, že klouzavý průměr je vypočen jako prosý arimeický průměr a je umísěn do sředu klouzavé čási, označujeme jej jako prosý symerický klouzavý průměr. Vyhlazující účinek klouzavých průměrů rose spolu s rosoucí délkou klouzavé čási. Současně s ím se zvěšuje délka nevyrovnané čási na začáku a konci řady, kerá činí na každém z obou řady p 1 období. Pokud je o možné a účelné, volíme číslo p jako liché číslo. Je-li p sudé, neexisuje prosřední období klouzavé čási a je řeba provés zv. cenrování, keré spočívá ve výpoču prosého průměru vždy ze dvou sousedních necenrovaných klouzavých průměrů. Rozhodujícím problémem mechanického vyrovnání je právě sanovení vhodné délky klouzavé čási. [5] 17

18 3.9 Analyické vyrovnání [4] Analyické vyrovnání časové řady spočívá v proložení pozorovaných hodno řady vhodnou spojiou funkcí času rendovou funkcí. Nejčasěji se používá lineární rend, parabolický rend a exponenciální rend, keré paří mezi funkce jednoduché. Modifikovaný (posunuý) exponenciální rend, logisický rend a Gomperzova křivka již ak jednoduchý průběh a ani meody odhadu paramerů nemají. Základní meodou proložení rendové funkce je meoda minimálních čverců, kerá je použielná v případě, že zvolená rendová funkce je lineární v paramerech. Touo meodou lze získa přímo odhady paramerů lineární a parabolické rendové funkce. V případě jednoduché exponenciální rendové funkce lze použí meodu nejmenších čverců až po provedení linearizující ransformace, zn., že původní model rendu, kerý je z hlediska paramerů nelineární, převedeme vhodnou ransformací (zde logarimizací) na funkci lineární z hlediska paramerů. Pokud se ýče modifikované (posunué) exponenciální rendové funkce, logisické rendové funkce a Gomperzovy křivky, jde o funkce, keré jsou nelineární z hlediska paramerů a keré nedokážeme na var pořebný pro aplikaci meody nejmenších čverců převés ani vhodnou linearizující ransformací. 1. Lineární rend Je nejčasěji používaným ypem rendové funkce. Jeho značný význam spočívá jednak v om, že jej můžeme použí vždy, chceme-li alespoň orienačně urči základní směr vývoje analyzované časové řady, a jednak v om, že v určiém omezeném časovém inervalu může slouži jako vhodná aproximace jiných rendových funkcí. Je vyjádřena: T = b b, [5.8] kde b 0 a b 1 jsou neznámé paramery a = 1,,..., n je časová proměnná. K odhadu paramerů b 0 a b 1 použijeme meodu nejmenších čverců na základě dvou normálních rovnic: 18

19 19,, = + = b b y b nb y [5.9] Je-li suma časových hodno rovna nule, můžeme pro paramery rendové přímky psá:, 0 n y b = = 1 y b [5.10] Paramer b 0 inerpreujeme jako arimeický průměr vyrovnané řady y, paramer b 1 udává, jaký přírůsek rendové hodnoy T odpovídá jednokovému přírůsku proměnné.. Parabolický rend Jde o poměrně časo používaný yp rendové funkce. Rovnice má podobu:, 1 0 b b b T + + = [5.11] kde b 0, b 1 a b jsou neznámé paramery a = 1,,..., n je časová proměnná. Proože i ao rendová funkce je lineární z hlediska paramerů, použijeme k odhadu paramerů meodu nejmenších čverců. Znamená o řeši ři normální rovnice..,, = + + = + + = b b b y b b b y b b nb y [5.1] Při zavedení časové proměnné, ak aby suma časových hodno byla rovna nule, vypočíáme paramery b 0, b 1 a b z následujících vzorců: ) (,, ) ( = = = n y y n b y b n y y b [5.13]

20 3. Exponenciální rend Tuo rendovou funkci lze zapsa ve varu: T = b + b, [5.14] 0 1 kde b 0, b 1 a b jsou neznámé paramery a = 1,,..., n je časová proměnná. Proože funkce není z hlediska paramerů lineární, nelze k odhadu paramerů přímo meodu nejmenších čverců. K počáečnímu odhadu paramerů použijeme meodu linearizujicí ransformace a dosaneme funkci logt = logb 0 + logb1. Nyní k odhadu paramerů již můžeme použí meodu nejmenších čverců a dosáváme dvě normální rovnice. log y log y = nlogb = logb logb 1, 1 + logb Je-li suma časových hodno rovna nule, paramery rovnice vypočíáme: logb 0 = log y n, logb. log y 1 = [5.15] [5.16] 3.10 Měření kvaliy vyrovnání [5] V časových řadách dáváme věšinou přednos rozměrným charakerisikám měřícím velikos reziduální složky časové řady, kerou sanovíme jako rozdíl pozorovaných hodno a sysemaické složky, j. 1 Průměrné reziduum e = n e = y Y a je odhadem neznámé náhodné složky časové řady. n e = 1 je rovno nule pro rendové funkce. V jiných případech (např. při mechanickém vyrovnání) je průměrné reziduum měříkem velikosi sysemaické chyby, j. nadhodnocení či podhodnocení skuečných hodno, kerého se dopusíme jejich nahrazením hodnoami vyrovnanými. 0

21 Velikos náhodné chyby spojené s vyrovnáním časové řady měří buď průměrná absoluní reziduální odchylka d 1 = n e e n = 1 nebo reziduální rozpyl s n 1 e = e n = 1 a z něj odvozená reziduální směrodaná odchylka s e. Vydělením absoluní nebo směrodané odchylky vhodnou charakerisikou úrovně získáme bezrozměrné charakerisiky náhodné chyby Idenifikace a popis sezónní složky Při analýze časových řad s periodiciou zjišťování kraší než jeden rok se sekáváme éměř vždy s exisencí sezónních vlivů, reprezenovaných v modelu časové řady sezónní složkou. Sezónními vlivy rozumíme soubor přímých či nepřímých příčin, keré se rok co rok pravidelně opakují v důsledku exisence pravidelného koloběhu Země okolo Slunce. Nejčasěji jde o vlivy klimaické či zprosředkované. Výsledkem působení sezónních vlivů na analyzovanou časovou řadu jsou zv. sezónní výkyvy j. pravidelné výkyvy zkoumané řady nahoru a dolů vůči určiému nesezónnímu vývoji řady v průběhu le. [4] Ze saisického hlediska lze sezónnos modelova jako: [5] 1. Proporcionální sezónnos Velikos jejíhož kolísání souvisí s rendem. Ampliuda sezónního výkyvu se sysemaicky zvyšuje u řad s rosoucím rendem a snižuje u řad s rendem klesajícím. Pouze u sacionárních časových řad je ampliuda sezónního výkyvu konsanní. Sezónní výkyv a rendová složka se skládají násobením a charakerisikou sezónnosi je relaivní bezrozměrná charakerisika sezónní index.. Konsanní sezónnos Ampliuda konsanní sezónnosi se nemění v závislosi na směru rendové složky a chová se edy sejně jako proporcionálně chápaná sezónnos ve zvlášním případě 1

22 sacionární časové řady. V omo případě je charakerisikou sezónního kolísání rozměrná absoluní charakerisika sezónní konsana, kerá se s rendem skládá sčíáním Triviální model sezónnosi [5] Triviální model sezónnosi vychází z proporcionálního pojeí sezónní složky a používá k jejímu měření primiivní charakerisiku empirický sezónní index. Empirický sezónní index pro j-é dílčí období každé periody je číslo I j, j = 1,,...,m a vyrovnaná hodnoy Y ij (obsahující rend a sezónnos) je dána jako součin Y ij = T I, kde T ij je rendová složka ij j řady sanovená, buď pomocí mechanického nebo analyického vyrovnání, případně i jiným vhodným způsobem. Empirický sezónní index: I j 1 = k k i= 1 Y T ij ij [5.17] Je definován jako arimeický průměr podílů pozorovaných a vyrovnaných hodno příslušného dílčího období za všechny periody řady a měla by přibližně plai rovnos m j = 1 I j = m. 3.1 Volba vhodného modelu rendu [4] funkce. Na základě jakých kriérií se máme rozhodnou pro určiý konkréní yp rendové 1. Věcně ekonomická kriéria Trendová funkce by měla bý volena na základě věcné analýzy zkoumaného ekonomického jevu. Při věcné analýze lze v někerých případech posoudi, zda jde o

23 funkci rosoucí nebo klesající, přichází-li v úvahu inflexní bod, zda jde o funkci nekonečně rosoucí nebo s růsem jen ke konečné limiě apod.. Analýza grafu Nebezpečí volby na základě vizuálního výběru spočívá však v jeho subjekiviě. Různí lidé mohou na základě grafického rozboru sejné analyzované řady dojí k různým závěrům o volbě ypu rendové křivky. A je u i nebezpečí vyplývající z oho, že var grafu je do značné míry závislý na volbě použiého měříka. 3. Inerpolační kriéria Nejvhodnější yp křivky volíme na základě minimalizace hodno přijaého kriéria. Nejčasěji se za oo kriérium bere souče čverců odchylek empirických hodno od hodno vyrovnaných (reziduální souče čverců) n = 1 ( y T ), Q = [5.18] e v němž y jsou empirické hodnoy a T vyrovnané hodnoy analyzované časové řady. Z řady možných rendových funkcí se pak vybírá jako nejvhodnější a, kerá dává nejmenší reziduální souče čverců. Jiným časo používaným kriériem ohoo ypu je z korelační analýzy známý index korelace, kerý lze ve výpočením varu zapsa jako ( y T ) Qe I = 1 = 1 [5.19] Q ( y y) Za nejvhodnější rendovou funkci je pak pokládána a, kerá vede k nejvěší hodnoě indexu korelace. 3

24 V sofwarové nabídce se obvykle sekáme s ěmio mírami úspěšnosí zvolené rendové funkce: M.E. = sřední chyba odhadu ( y T ) M. E. = [5.0] n Tao míra je rovna nule vždycky, pokud k odhadu paramerů použijeme klasickým způsobem meodu nejmenších čverců. M.S.E. = sřední čvercová chyba odhadu ( y T ) M. S. E. = [5.1] n M.A.E. = sřední absoluní chyba odhadu y T M. A. E. = [5.] n M.A.P.E. = sřední absoluní procenní chyba odhadu y T 100 M. A. P. E. = n [5.3] n M.P.E. = sřední procenní chyba odhadu y T 100 M. P. E. = y [5.4] n 4

25 4 PRAKTICKÁ ČÁST 4.1 Analýza nehodovosi v ČR Tab. č. 1 udává poče dopravních nehod v ČR měřených ve čvrleních časových úsecích v leech Tab. č. 1: Poče nehod v ČR v leech čvrleí čvrleí čvrleí čvrleí Pramen: Přehled o nehodovosi na pozemních komunikacích v ČR ( ) Vývoj nehodovosi v leech Poče nehod I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV Obr. č. 1: Vývoj nehodovosi v leech Vývoj poču dopravních nehod je přehledněji zobrazen na obr. č. 1, kde můžeme vidě, že křivka poču dopravních nehod je velmi kolísavá. Kolísavos je zřejmě zapříčiněná sezónními vlivy, proo bude nezbyné sezónnos odhadnou pomocí sezónních indexů. Nejnižší hodnoy poču dopravních nehod jsou zaznamenány vždy v 1. čvrleích jednolivých období, pouze v 1. čvrleí roku 006 dochází k mírnému nárůsu. Ve 5

26 3. čvrleí roku 006 dochází k prudkému poklesu poču dopravních nehod, eno pokles je způsobený zavedením bodového sysému, v dalším čvrleí hodnoy opě soupají. K nejvěšímu nárůsu poču dopravních nehod dochází v 1. čvrleí roku Elemenární charakerisiky vývoje Výpočy jednolivých elemenárních charakerisik vývoje, konkréně absoluní přírůsky, koeficieny růsu a koeficieny přírůsku, dále empa růsu a empa přírůsku jsou zobrazeny v abulce v příloze 1. Absoluní přírůsky a koeficieny růsu jsem znázornila do grafů (obr. č. a 3) Absoluní přírůsek nehod v leech absoluní přírůsek I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV Obr. č. : Absoluní přírůsek nehod v leech Jak můžeme vidě z výše uvedeného grafu (obr. č. ) absoluní změny poču nehod mezi jednolivými čvrleími jsou kolísavé, což je zapříčiněno sezónními výkyvy. K nejvěšímu úbyku dopravních nehod dochází pravidelně v 1. čvrleí, výjimkou je rok 006, kdy k věšímu úbyku dochází ve. čvrleí (oproi prvnímu) a aké dochází k prudkému poklesu poču nehod ve 3. čvrleí, kdy hodnoy klesly o oproi předchozímu čvrleí, jak už bylo řečeno díky zavedení bodového sysému. Nejvěší 6

27 absoluní přírůsek poču dopravních nehod v celém sledovaném období je zaznamenán ve 4. čvrleí posledního sledovaného období. Při znázornění procenního vyjádření koeficienu růsu a dalších elemenárních charakerisik docházíme ke sejnému průběhu a aké ke sejným závěrům. Průměrný absoluní přírůsek vypočíaný dle vzorce [5.4] vyšel 78,57, což znamená, že poče dopravních nehod v celém sledovaném období rosl průměrně za čvrleí právě o uo hodnou. Tab. č. : Koeficieny růsu v jednolivých čvrleích 001/00 00/ / / /006 1.čvrleí 1,06 1,006 1,078 1,016 1,064.čvrleí 1,063 0,976 0,998 0,985 1,061 3.čvrleí 0,994 1,063 0,96 1,018 0,791 4.čvrleí 1,053 1,061 0,984 1,036 0,869 Koeficiny růsu v jednolivých čvrleích 1,13 1,08 koeficien růsu 1,03 0,98 0,93 0,88 0,83 0,78 001/00 00/ / / /006 1.čvrleí.čvrleí 3.čvrleí 4.čvrleí Obr. č. 3: Koeficien růsu v jednolivých čvrleích Na obr. č. 3 můžeme vidě znázornění koeficienů růsu jednolivých čvrleí. Vždy 1. a. čvrleí a 3. a 4. čvrleí mají sejný průběh. Zaímco u prvních dvou čvrleí dochází nejdříve k poklesu a poé k nárůsu poču dopravních nehod u zbývajících dvou 7

28 je průběh opačný. Můžeme opě zaznamena prudký pokles ve 3. a 4. čvrleí období Analyické vyrovnání Pro analýzu poču dopravních nehod použijeme nejdříve analyické vyrovnání časové řady, keré spočívá v proložení da vhodnými rendovými funkcemi, jimiž v omo případě je lineární, parabolický a exponenciální rend Lineární rend Měření rendu Lineární rend čili rendovou přímku vyjádříme ve varu T = b b. Nejdříve edy musíme vypočía paramery b 0 a b 1. Znamená o, že musíme vyřeši sousavu normálních rovnic: y y = b + b1 = nb0 + b1, 0 Při planosi = 0 řešením sousavy normálních rovnic dosaneme paramery: b0 = = 48164, b1 = = 83, Trendová přímka má edy var T = , 64. Na základě rendové přímky určíme předpověď na jednolivá čvrleí roku

29 4..1. Měření sezónnosi Nyní už je známá rendová složka, můžeme edy přejí k měření sezónní složky. Sezónní složku měříme pomocí empirických sezónních indexů, keré vypočíáme podle vzorce [5.17]. Hodnoy empirických sezónních indexů jsou uvedeny v ab. č. 3. Tab. č. 3: Empirické sezónní indexy I 1 I I 3 I 4 0,979 1,010 0,980 1,031 Nyní sanovíme sysemaickou složku časové řady, kerou určíme jako součin rendové složky a empirických sezónních indexů. Dále určíme předpověď pro všechna čvrleí roku 007. S vypočených hodno jsem vyvořila graf (obr č. 4), ve kerém se nachází skuečné čvrlení hodnoy poču dopravních nehod za období , proložení skuečných hodno rendovou přímkou včeně předpovědi na rok 007 a vyrovnané hodnoy éž včeně predikce na rok 007. Proože paramery b 0 a b 1 vyšly jako kladné hodnoy, rendová přímka má rosoucí var. poče nehod Lineární rend I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV skuečné hodnoy linární rend Vyrovnané hodnoy Obr. č. 4: Lineární rend a vyrovnané hodnoy včeně predikce na rok 007 9

30 4.. Parabolický rend Měření rendu Parabolický rend má podobu T = b +. Sejně jako u lineárního rendu, 0 + b1 b musíme vypočía paramery b 0, b 1, b. Opě použijeme sousavu normálních rovnic: y = nb y = b y 0 + b1 + b, 3 + b1 + b, b1 + b 0 = b 4. Při planosi = 0 řešením sousavy normálních rovnic dosaneme paramery: b , = = 49637, , b1 = = 83, b = = 30, , Parabolický rend má edy var určíme predikci na rok 007. T = 49637,7 + 83,64 30,75 ze kerého opě 4... Měření sezónnosi Sezónní složku a předpověď na rok 007, určíme sejným způsobem jako u lineárního rendu. Hodnoy empirických sezónních indexů se nacházejí v ab. č. 4. Tab. č. 4: Empirické sezónní indexy I 1 I I 3 I 4 0,980 1,010 0,979 1,031 30

31 Parabolický rend poče nehod I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV skuečné hodnoy parabolický rend Vyrovnané hodnoy Obr. č. 5: Parabolický rend a vyrovnané hodnoy včeně predikce na rok Exponenciální rend Měření rendu Exponenciální rend má podobu T = b b. Nejdříve k odhadu paramerů využijeme meodu linearizující ransformace, dosaneme funkci logt = logb0 + logb1. Nyní můžeme opě využí meodu nejmenších čverců zn. řešíme dvě normální rovnice. log y log y = nlogb = logb logb 1, 1 + logb. Při planosi = 0 řešením sousavy normálních rovnic dosaneme paramery: log b 0 log b 1 11,36 = = 4,68 4 0,773 = = 0, b = 48066,93 b 0 1 = 1,00 31

32 Po dosazení dosáváme exponenciální rend, kerý má var T = 48066,93 + 1, Měření sezónnosi Sezónní složku a předpověď na rok 007, určíme sejným způsobem jako u lineárního a parabolického rendu. Hodnoy empirických sezónních indexů se nacházejí v ab. č. 5. Tab. č. 5: Empirické sezónní indexy I 1 I I 3 I 4 0,980 1,01 0,98 1,033 poče nehod Exponenciální rend I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV skuečné hodnoy exponenciální rend Vyrovnané hodnoy Obr. č. 6: Exponenciální rend a vyrovnané hodnoy včeně predikce na rok Mechanické vyrovnání Délku klouzavé čási jsem zvolila p = 4, proože pracuji se čvrleními day. Jelikož jde o sudé číslo, nejdříve určíme klouzavý průměr, poé musíme provés zv. cenrování klouzavého průměru. Délka klouzavé čási je rovna 4, proo jsou první dvě a poslední dvě hodnoy nevyrovnány. 3

33 poče nehod Klouzavý průměr I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV skuečné hodnoy cenrované klouzavé průměry Obr. č. 7: Klouzavé průměry Z obr. č. 7 je parné, že vyrovnání klouzavým průměrem má kolísavý charaker, což nejlépe vysihuje průběh skuečných hodno. Nevýhoda vyrovnání klouzavým průměrem je, že nelze provés exrapolaci. 4.4 Zhodnocení Důležiým fakorem pro hodnocení poču nehod je sezónní složka. Jak můžeme vidě z jednolivých abulek výpočů empirických sezónních indexů u jednolivých rendů k nejvěšímu poču dopravních nehod dochází ve. a 4. čvrleí a naopak k nejmenšímu v 1. a 3. čvrleí. K nejlepšímu vyrovnání hodno dochází při vyrovnání klouzavým průměrem, bohužel jak už bylo řečeno zde nelze provés exrapolaci. U vyrovnání rendovou přímkou a exponenciálním rendem mají přímka i exponenciála rosoucí endenci, zaímco u parabolického rendu má parabola klesající endenci, což lépe vysihuje skuečné hodnoy, především prudký pokles nehod ve 3. čvrleí roku 006. Po provedení exrapolace u 33

34 parabolického rendu vidíme sálý pokles poču dopravních nehod, jež je příznivá informace, pokud se předpověď vyplní, poče nehod ve 4. čvrleí roku 007 klesne na hodnou , což by znamenalo, že se zavedení bodového sysému opravdu vyplailo. Bohužel zaím nemohu srovna předpověď se skuečnosí, proože saisiky za rok 007 budou zveřejněny policií ČR až v dubnu roku 008. Tabulky pro výpoče všech rendů a klouzavých průměrů se nacházejí v přílohách, 3, 4 a 5. 34

35 4.5 Volba vhodného modelu rendu K volbě vhodného modelu rendu jsem použila inerpolační kriéria, konkréně sřední čvercovou chybu odhadu (M.S.E.), sřední absoluní chybu odhadu (M.A.E.), sřední absoluní procenní chybu odhadu (M.A.P.E.) a sřední procenní chybu odhadu (M.P.E.). Tab. č. 6: Volba vhodného modelu rendu M.S.E. M.A.E. M.A.P.E. M.P.E. Index korelace Lineární rend ,5 051,770 4,413-0,405 0,193 Parabolický rend , ,83 4,413-0,405 0,480 Exponenciální rend , ,101 4,467-0,09 0,188 Klouzavé průměry 31640, ,431,56 0,370 0,840 Po srovnání údajů z ab. č. 6 by bylo nejvhodnější vyrovna časovou řadu pomocí klouzavého průměru, proože kromě hodnoy M.P.E. mají osaní hodnoy, konkréně M.S.E., M.A.E. a M.A.P.E. nejnižší hodnou. Vychází aké nejpříznivěji z hlediska indexu korelace, podle kerého je nejvhodnější použí u rendovou funkci, pro kerou má nejvěší hodnou. Přeso bych klouzavé průměry nevyužila, proože zde nelze provés exrapolaci. Když porovnám zbývající ři rendy (lineární, parabolický a exponenciální), nejlépe vychází rend parabolický, neboť má kromě sřední procenní chyby odhadu (M.P.E.) nejmenší hodnoy všech zbývajících inerpolačních kriérií. Index korelace má pro parabolický rend nejvěší hodnou. Využií parabolického rendu se jeví nejlépe i v grafickém vyjádření, což je uvedeno výše. Pomocné abulky pro výpoče vhodného modelu rendu se nachází v přílohách 6, 7, 8 a 9. 35

36 4.6 Poče a nehod a jejich následků (vývoj od roku 1993) V abulce č. 7 je uveden vývoj základních ukazaelů nehod od roku Jak můžeme vidě z abulky, v průběhu posledních 14 le je poče usmrcených v roce 006 poprvé pod magickou hranicí 1000 usmrcených osob a přiblížil se hranici 900 usmrcených (konkréně 956). V uvedeném období Policie ČR šeřila na našich dálnicích a silnicích nehod, při nichž bylo lidí usmrceno, osob bylo ěžce zraněno a dalších bylo zraněno lehce. Tab. č. 7: Vývoj základních ukazaelů od roku 1993 rok poče nehod usmrceno ěžce zraněno lehce zraněno suma Pramen: Přehled o nehodovosi na pozemních komunikacích v ČR ( ) Vývoj poču nehod a jejich následků od roku 1993 je přehledněji znázorněno v následujícím grafu (obr. č. 8). 36

37 Vývoj poču nehod a jejich následků, rend od roku INDEX rok 1993=100 % poče nehod usmrceno ěžce zraněno lehce zraněno Obr. č. 8: Vývoj poču nehod a jejich následků, rend od roku 1993 Na obr. č. 9 je zobrazen graf s počem nehod na jednoho usmrceného. Křivka má kolísavě rosoucí endenci. Nejméně nehod na jednoho usmrceného bylo v roce 1994 (106), nejvíce v posledním roce (006), kde je hodnoa výrazně soupla, a o o 91. Poče nehod na jednoho usmrceného; vývoj od roku 1993 poče nehod na 1 usmrceného Obr. č. 9: Poče nehod na jednoho usmrceného; vývoj od roku

38 4.7 Hlavní příčiny nehod Počy nehod a počy usmrcených osob podle sledovaných hlavních příčin nehod řidičů moorových vozidel jsou v níže uvedené ab. č. 8. Tab. č. 8: Hlavní příčiny nehod (rok 006) hlavní příčiny nehody rok 006 poče nehod poče usmrcených nepřiměřená rychlos nesprávné předjíždění nedání přednosi nesprávný způsob jízdy Pramen: Přehled o nehodovosi na pozemních komunikacích v ČR za rok 006 Hlavní příčina - nesprávný způsob jízdy se podílí éměř na /3 poču nehod zaviněných řidiči moorových vozidel. Dalších 18 % nehod připadá na nedání přednosi v jízdě, necelých 15 % nehod připadá na nepřiměřenou rychlos jízdy a,1 % nehod zavinili řidiči z důvodu nesprávného předjíždění. Nejvíce usmrcených osob připadá na nehody zaviněné z důvodu nepřiměřené rychlosi jízdy 40 osob, j. 49 % z následků nehod řidičů moorových vozidel. Popsané skuečnosi jsou graficky znázorněny v grafech na obr. č. 10 a 11. Hlavní příčiny nehod řidičů moorových vozidel podíl na poču usmrcených osob; rok % 15% % 65% nepřiměřená rychlos nedání přednosi nesprávné předjíždění nesprávný způsob jízdy Obr. č. 10: Hlavní příčiny nehod řidičů moorových vozidel podíl na poču usmrcených osob 38

39 Hlavní příčiny nehod řidičů moorových vozidel podíl na poču nehod; rok % 13% 4% 49% nepřiměřená rychlos nedání přednosi nesprávné předjíždění nesprávný způsob jízdy Obr. č. 11: Hlavní příčiny nehod řidičů moorových vozidel podíl na poču nehod Nehody zaviněné pod vlivem alkoholu Řízení pod vlivem alkoholu paří mezi nejčasější příčiny, keré vedou k dopravním nehodám, časo s velmi závažnými důsledky. Zaznamenáno je mnohonásobně více případů nehod způsobených pod vlivem alkoholu, než případů, kdy byl řidič při jízdě unaven, nebo pod vlivem například léků. Kdo jsou nejčasější viníci dopravních nehod pod vlivem alkoholu? Saisiky policie ČR uvádí, že nejvíce dopravních nehod pod vlivem alkoholu osobních auomobilů zaviní muži ve věku 19 7 le, při ěcho nehodách urpí nejvíce osob újmu na zdraví. V případě osobních auomobilů řízených ženami pod vlivem alkoholu, nejčasějšími viníky jsou ženy ve věku 0 a 30 le. Alkohol nám dodává sebedůvěru a současně zpomaluje naše smyslové a moorické (pohybové) reakce. 39

40 V ab. č. 9 jsou uvedeny počy nehod zaviněné pod vlivem alkoholu za období Tab. č. 9: Nehody zaviněné pod vlivem alkoholu za období rok poče nehod poče usmrcených poče zraněných celkem Pramen: Přehled o nehodovosi na pozemních komunikacích v ČR ( ) Z ab. č. 9 a následně z obr. č. 1 můžeme vidě posupný pokles poču nehod způsobených pod vlivem alkoholu, zaímco v roce 001 bylo regisrováno nehod (j. 5,3 % z celkového poču nehod v roce 001), v roce 006 o bylo (j. 3,8 % z celkového poču nehod v roce 006). Příznivý je aké pokles usmrcených osob, v roce 006 na yo nehody připadá 4,4 % z celkového poču silničních oběí a o je jeden z nejnižších podílů v posledních leech. Vývoj nehod zaviněných pod vlivem alkoholu - parabolický rend poče nehod skuečné hodnoy parabolický rend Obr. č. 1: Vývoj nehod zaviněných pod vlivem alkoholu parabolický rend 40

41 Na obr. č. 1 můžeme vidě graficky znázorněný vývoj nehod zaviněných pod vlivem alkoholu. Skuečné hodnoy jsem proložila parabolickým rendem a určila předpověď na rok 007 a 008. Jak můžeme z grafu vidě, hodnoy sále klesají, v roce 008 dle předpovědi by mohly klesnou až na hodnou 4 670,74. Určiě o ovlivnila nejen mimořádná pozornos (např. celorepubliková dopravně bezpečnosní akce Kryšof ), kerá je v řízení vozidel pod vlivem alkoholu věnována, ale aké novelizace, kerá přinesla vyšší sankce za jízdu pod vlivem alkoholu a osaních omamných láek (drogy, léky). Řízení pod vlivem alkoholu se salo novým resným činem. Za eno resný čin hrozí res odněí svobody až na jeden rok, peněžiý res nebo zákaz činnosi. Vyšší resní sazba 6 měsíců až 3 roky nebo zákaz činnosi hrozí recidivisům nebo například řidičům hromadných dopravních prosředků. Na řízení pod vlivem alkoholu a jiných návykových láek (drog) samozřejmě pamauje vysokými sazbami v rozpěí 3 7 bodů i bodový sysém hodnocení řidičů. Srážníkům obecní policie je umožněno v případě podezření provés orienační dechovou zkoušku na ovlivnění alkoholem. Policisa aké může v určiých případech zadrže řidičský průkaz nebo i zabráni v další jízdě. Vznikají aké různé akce, kde se snaží vysvěli především mladým řidičům, keří jsou nejrizikovější věkovou skupinou, jak je nebezpečné seda v podnapilém savu za volan. Jednou z nich byla celorepubliková akce Domluvme se!, kerá probíhala Během 15 koncerů skupiny Chinaski a před ím 15 koncerů kapely Divokej Bill se s ímo projekem seznámilo diváků. Domluvme se! apeluje na mladé lidi, odjíždějící auomobilem za zábavou, aby se mezi sebou domluvili, kdo z nich en večer nebude pí alkohol a odveze bezpečně osaní domů. Tab. č. 10: Předpověď na rok 007 a 008 Předpověď Poče nehod , ,74 41

42 4.7.1 Nehody pod vlivem alkoholu denní čenosi V následujícím grafu (obr. č. 13) je zobrazen poče nehod způsobený pod vlivem alkoholu v jednolivých dnech v ýdnu. Hodnoy jsou uvedeny v procenech (podíl na celkovém poču nehod). Výsledek byl ve všech sledovaných období podobný, proo jsem zobrazila pouze poslední sledované období (rok 006). Podle obr. č. 13 nejvíce nehod připadá na sobou (7,9 %) a neděli (8 %), zaímco nejméně nehod na úerý (,3 %) a sředu (aké,3 %). O víkendu se lidé více chodí bavi, hlavně mladí lidé navšěvují různé bary a diskoéky, poé v podnapilém savu sedají za volan a riskují nejen svůj živo, ale aké živo spolucesujících. Bylo zjišěno, že opilí muži - řidiči velmi časo jezdí sejně rychle v opilosi jako za normálních okolnosí. Ženy - řidičky si uvědomují, že jsou opilé a přizpůsobují svou rychlos jízdy časěji jejich savu. Méně časo sedají za volan pod vlivem alkoholu. Pravděpodobnos nehody je při hladině alkoholu: Od 0,3 do 0,9 promile 7krá vyšší, od 1,0 do 1,4 promile - 31krá vyšší, nad 1,5 promile - 18krá vyšší. Nehody pod vlivem alkoholu denní čenos - podíl na celkovém poču nehod (v %); rok 006 podíl na celkovém poču nehod (v %) ,9 8,0,7 3,1,4,3,3 pondělí úerý sředa čvrek páek soboa neděle Obr. č. 13: Nehody pod vlivem alkoholu denní čenosi 4

43 4.8 Časové rozložení nehod Rozložení podle dnů v ýdnu V ab. č. 11 je uveden přehled o poču nehod a jejich následcích v jednolivých dnech v ýdnu roku 006. Dále je v abulce uvedeno srovnání s rokem 005. Tab. č. 11: Rozložení podle dnů v ýdnu Den v ýdnu Poče nehod Rozdíl nehod Poče Rozdíl usmrcených usmrcených pondělí úerý sředa čvrek páek soboa neděle Z ab. č. 11 vyplývá, že ve všech dnech ýdne došlo v roce 006 ke snížení nehod oproi roku 005, k nejvěšímu snížení došlo u soboních nehod a o o 905 ( v relaivním vyjádření pokles o 1,5 %). Nejméně ubylo úerních nehod pokles jen o 168 (o 0,6 %). Poče nehod v prvních čyřech dnech je vyrovnaný, významnější exrémní hodnoy předsavují pouze páeční a nedělní nehody. Nejvíce nehod připadá na páek (33 38). Nejvíce usmrcených osob připadá na soboní nehody, při kerých bylo v roce 006 usmrceno 170 osob a velmi vysoký poče nehod připadá i na páeční a sředeční nehody (165 a 137 osob). V porovnání s rokem 005 byl poče usmrcených osob vyšší pouze u sředečních nehod a o o 1,3 %. Srovnání poču nehod a poču usmrcených ve všech dnech ýdne roku 006 oproi roku 005 je graficky znázorněno na obr. č. 14 a

44 Denní členění nehod - rok 006 a 005, porovnání poče nehod pondělí úerý sředa čvrek páek soboa neděle ROK 006 ROK 005 Obr. č. 14: Denní členění nehod rok 006 a 005, porovnání Z obr. č. 14 je parné, že k nejvěšímu poču nehod dochází v pracovních dnech a o nejvíce v páek, pravděpodobně proo, že v páek lidé příliš spěchají z práce za svými rodinami. Řidiči jsou časo nervózní a unavení z vořících se kolon ve měsech a po velkém pracovním vypěí se ěší na víkend. Hlavou jim probíhají poslední událosi pracovních dní a časo se plně nesousředí na řízení. Díky přílišné únavě časo dochází k zv. mikrospánku. poče usmrcených osob Denní členění usmrcených při nehodách - rok 006 a 005, porovnání pondělí úerý sředa čvrek páek soboa neděle ROK 006 ROK 005 Obr. č. 15: Denní členění usmrcených při nehodách rok 006 a 005, porovnání 44

45 Na obr. č. 15 je zobrazen poče usmrcených při nehodách v jednolivých dnech ýdne. I když bylo v páek šeřeno nejvíce nehod, nepřišlo o živo nejvíce osob. Nevíce usmrcených je zaznamenáno v sobou, což je zřejmě zapříčiněno odjezdem rodin na chay a aké k různým návšěvám nejen rodiny. O víkendu vyjíždějí aké zv. sváeční řidiči, keří mají určiě aké podíl na poču usmrcených Rozložení podle měsíců V ab. č. 1 je uveden přehled o poču nehod a poču usmrcených osob v jednolivých měsících roku 006 ve srovnání s rokem 005. Tab. č. 1: Rozložení podle měsíců Poče nehod rok 006 Poče nehod rok 005 Usmrceno rok 006 Usmrceno rok 005 leden únor březen duben kvěen červen červenec srpen září říjen lisopad prosinec celkem Pramen: Přehled o nehodovosi na pozemních komunikacích v ČR za rok 006 Podle ab. č. 1 bylo nejvíce nehod v roce 006 v měsíci červnu (18 011) a březnu (17 73). Nejméně nehod policie šeřila v červenci (11 71), díky už olikrá zmíněnému bodovému sysému. V první polovině roku byl ve všech měsících vyšší poče nehod než v první polovině roku 005 (o 6,4 %). Nejvěší rozdíl nehod byl v březnu, kdy policie šeřila o 196 nehod více, než v roce 005. Ve druhé polovině roku nasalo méně nehod (o 16,86 %), než v roce 005. Nejvěší absoluní rozdíl dopravních nehod byl v červenci, kdy policie šeřila o 4 16 nehod méně. 45