Liiklusõnnetuste riskide prognoosimine riiklike vahendite tõhusamaks kasutamiseks

Abstract

Riigieelarveliste ressursside võimalused on piiratud, mistõttu tuleb otsida tõhusamaid võimalusi siseturvalisuse tagamiseks. Siseturvalisuse organisatsioonide jaoks on kõige tavapärasemaks sündmuseks, kuhu reageerivad nii politsei-, kiirabi- kui päästeressurss, liiklusõnnetus, kuhu operatiivressursid teevad aastas enam kui 10 000 väljasõitu. Liiklusõnnetused tähendavad ühiskonnale suuri kulutusi, mille mõju ulatub kannatanute isiklikust kahjust riigi majanduseni. Ehkki Eesti avalik sektor on kõrgelt digitaliseeritud, koguvad paraku erinevad riigiasutused rohkelt andmeid vaid oma organisatsiooni esmaste seaduses ettenähtud ülesannete täitmiseks. Kasutades läbimõeldumalt juba kogutud andmeid, võivad need pakkuda olulist lisaväärtust. Selleks uuriti käesolevas magistritöös, kuidas rasked ilmastikutingimused ja riiklikud pühad avaldavad mõju liiklusõnnetuste toimumisele eesmärgiga planeerida edaspidi tõhusamalt operatiivressursside tegevust ning seeläbi ennetada ohte ja vähendada liiklusõnnetuste tagajärjel tekkivat kahju. Hüpoteese testiti kahe lineaarse regressioonimudeliga andmetöötlusprogrammis RStudio. Tulemustest selgus, et liiklusõnnetusi toimus pigem enam elanikerohkemates piirkondades ning vähem riiklikel pühadel ja neile järgnevatel päevadel. Rasketest ilmastikutingimustest tingituna toimus liiklusõnnetusi rohkem temperatuuril alla -15˚C ja jäite korral, kuid vähem pimedal ajal. Kannatanuga liiklusõnnetusi toimus samuti enam elanikerohkemates piirkondades. Riiklikud pühad ja neile järgnevad päevad kannatanuga liiklusõnnetuste toimumist ei mõjutanud. Raskete ilmastikutingimuste korral ei toimunud oluliselt enam kannatanuga liiklusõnnetusi. Vaid õhuniiskuse tõustes toimus sagedamini kannatanuga liiklusõnnetusi. Omakorda pimedal ajal toimus kannatanuga liiklusõnnetusi harvem. Kuigi mõlemad töös esitatud mudelid osutusid statistiliselt oluliseks, tuleks nii riskide prognoosimisel kui ka operatiivressursside tegevuste planeerimisel kasutada esimest mudelit, mis uuris kõiki liiklusõnnetusi ning mille tunnuste vahel oli keskmise tugevusega seos. Kuna liiklusõnnetuste toimumise ning raskete ilmastikutingimuste, riiklike pühade ja piirkonna elanike arvu vahel olid statistiliselt olulised seosed, tuleks uute andmete lisandumisel analüüsidega jätkata ning kaaluda mudeli täiendamist uute tunnustega.