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摘要
公路与铁路交叉口（HRGC）的安全研究依赖于涵盖数十年的联邦事故和清单数据集。然而，地理标识符的不一致性以及交叉口数量重建的不完整性可能会扭曲基于暴露量的风险指标。本研究开发、记录并验证了一个透明的九阶段数据协调流程，该流程应用于1975年至2025年期间联邦铁路管理局Form 57和Form 71数据集中的全国HRGC事故数据。这一分层流程结合了确定性对齐和多阶段推理方法，生成了一个经过审核、地理上一致的数据集。研究建立了四个纵向的县级累积暴露指数，这些指数描述了事故发生的时空分布模式与静态人口和基础设施数量之间的关系。这些指标包括：每百万人累计事故数（AIPM）、每个交叉口累计事故数（AIPC）、每百万人交叉口数量（CPM）以及每100平方英里交叉口数量（CPHSM）。所有四个指标都表现出明显的右偏态：AIPM、CPM和CPHSM近似服从指数分布，而AIPC近似服从对数正态分布。统计测试发现三个指标存在显著的尾部偏差；CPM在常规显著性水平下并未拒绝指数分布的拟合。空间分析显示，中部平原和密西西比河下游地区的事故率存在明显的区域集中现象。全国时间序列数据显示，1970年代末事故率趋于平稳，1980年左右开始持续下降，2001年后事故率趋于稳定但仍然存在。经过协调的数据集与原始数据集在人口标准化后的AIPM指标上没有统计学差异；然而，当使用协调后的交叉口数量重新计算相关指标时，这些指标发生了显著变化。统计比较证实，仅基于事故数量的指标在局部风险评估中引入了较大的测量偏差。即使综合分布测试未能拒绝两者相等性，州级排名仍存在反转。通过规范多阶段数据清洗过程并量化其在前所未有的纵向时间范围内的分析影响，本研究确立了数据指标的完整性和地理协调性作为有效HRGC暴露评估的先决条件，并为未来的预测建模提供了框架。
