近年来，随着经济社会不断快速发展，道路交通事故日益频发，国际国内道路交通事故形势异常严峻，如何对其进行时空分析与路网空间分区优化是研究者需要关注的重要课题。过去十年，大量研究者围绕交通事故空间聚集分析与回归分析进行研究，取得了丰硕成果，但也存在诸多问题，而针对事故的路网空间分区优化研究则相对较少。为此，本文从城市道路交通事故时空分析与多约束空间分区优化研究入手，分析事故沿道路时空分布规律，并对事故影响因子进行回归分析，进而对多条件约束的路网空间分区优化进行研究，最终实现事故的自动空间分区优化，辅助交管部门进行事故精细化管理。本文具体研究内容如下：
　　(1)研究路网约束的事故时空聚集模式分析
　　为解决现有研究对事故路网约束、语义属性与时间特性分析不够，难以全面客观反映事故时空聚集模式问题，本文从交管部门实际需求出发，提出研究路网约束的事故时空聚集模式分析，从多维度探索分析事故空间聚集模式、空间自相关性及其随时间变化规律。具体而言，研究融合时空与语义属性的路网加权核密度估计，对事故热点区域进行分析，并可视化事故高发路段，便于展开针对性事故管理；采用网络交叉K函数研究事故与道路周边POI空间聚集性，挖掘与事故呈显著聚集分布的POI类型，辅助交管部门了解事故与POI间关系；将局部差分莫兰指数扩展至路网空间，研究网络局部差分莫兰指数并应用于分析任意两个时间段之间道路事故数量变化规律及其空间自相关性，挖掘事故数量升高热点区域，帮助交管部门直观了解事故高发风险；将局部能动性关联指数扩展至路网空间，研究网络局部能动性关联指数，从路段与周边路段事故数量整体排名随时间变化规律入手，挖掘事故数量整体排名前后不一致路段集合，用于发现事故数量波动性较大路段集合，帮助交管部门挖掘隐藏风险。总体而言，本文从不同维度分析事故空间聚集特性及其随时间变化规律，从而给交管部门提供一系列可视化时空分析工具，辅助事故管理。
　　(2)研究路网约束的GWR事故影响因子多元空间回归分析
　　事故影响因子回归分析是进行事故高效管理的必要条件，本文针对当前交管部门重点关注的交通拥堵、违法、POI与事故间关系，解决现有回归分析对事故路网约束特性考虑不足问题，利用网络GWR方法对事故影响因子进行多元空间回归分析，并与传统宏观事故回归分析结果进行比较，以验证该方法有效性，并给出影响因子分析结果，辅助交管部门进行事故管理。具体而言：一是选取自变量及因变量，对变量进行定义与描述，对变量值进行标准化处理；二是先进行非空间OLS(Ordinary Least Square)回归分析，对分析结果进行模型检验，并通过逐步回归优化回归结果，剔除共线性自变量，为下一步空间回归分析提供最优自变量集；三是进行空间回归分析，通过拉格朗日乘数诊断法判断选取SEM(Spatial Error Model)或SLM(Spatial Lag Model)进行全局空间回归分析，进行GWR局部空间回归分析及网络GWR局部空间回归分析；四是对以上方法回归结果进行分析，从模型拟合精度及优良性进行对比，并对事故影响因子进行综合评价。
　　(3)研究多条件约束的路网空间分区优化
　　现有空间分区优化研究多集中于面状单元进行分区，而对路网空间进行分区优化考虑不足。为解决此问题，本文提出研究多条件约束的路网空间分区优化，对最大p区域问题进行路网约束扩展，研究网络最大p区域模型并给出其形式化定义；加入多条件约束，包括交管部门管理区域边界、与事故呈聚集分布POI、事故显著影响因子，研究多条件约束的网络最大p区域模型及其形式化定义，设计对应的模型参数、目标函数、决策变量和约束条件；设计和实现一种基于禁忌搜索的启发式算法，实现模型初步求解及局部搜索优化；四是对比多条件约束网络最大p区域模型与网络最大p区域模型的空间分区优化结果，验证多条件约束对分区的重要性。总体而言，本文将空间分区优化技术应用于路网空间分区优化，所得结论可辅助交管部门进行事故管理。
　　(4)原型系统设计与实现
　　设计原型系统技术路线、技术架构与功能模块，实现路网约束的事故时空聚集模式分析模块、路网约束的事故影响因子空间回归分析模块、多条件约束的路网空间分区优化模块，搭建城市道路交通事故时空分析与多约束空间分区优化原型系统。