Aktualizace

Silniční síť ČR -> Nehody byly seskupeny na základě vzájemné vzdálenosti menší než hodnota třetího kvartilu (Q75). Tento přístup vytváří širší skupiny a umožňuje zachytit i volněji rozptýlené nehody v rámci jednoho prostoru.

Silniční síť ČR -> Nehody byly seskupeny, pokud jejich vzájemná vzdálenost nepřekročila hodnotu mediánu. Tímto způsobem vznikly rovnoměrnější skupiny bez dominance extrémně hustých nebo řídkých oblastí.

Silniční síť ČR -> Místa dopravních nehod byly seskupeny podle vzájemné vzdálenosti menší než hodnota prvního kvartilu (Q25). Tento přístup zvýrazňuje oblasti s vyšší prostorovou koncentrací míst dopravních nehod.

Statistics -> Pro přesnější zachycení sezónních vzorců v datech o dopravních nehodách používám rozšířený model SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average). Tento model staví na klasickém ARIMA, ale doplňuje ho o sezónní složku, která umožňuje lépe modelovat opakující se jevy – například zvýšený počet nehod v určitých měsících nebo dnech v týdnu. Model vychází z dat od roku 2010 a jeho parametry (včetně sezónních: P, D, Q, s) se nastavují dynamicky na základě aktuální struktury časové řady.

Statistics -> Pro předpověď počtu dopravních nehod využívám pokročilý statistický model ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), který je široce používaný pro časové řady. Model vychází z historických dat o nehodách od roku 2010 a průběžně se přizpůsobuje aktuálním trendům.

Statistics -> Model pracuje s historickými daty od roku 2010 a je specifický tím, že používá pouze sezónní diferencování – neprovádí klasické (ne-sezónní) diferencování. Tento přístup je vhodný v případech, kdy jsou trendy v datech stabilní, ale dochází k pravidelným sezónním výkyvům, například v závislosti na ročním období, dni v týdnu nebo jiných periodických faktorech.

Statistics -> Odstranění nestationárnosti je proces, který se používá v analýze časových řad, jehož cílem je převést časovou řadu na stacionární formu. Stacionární časová řada je taková, která má konstantní průměr, rozptyl a kovarianci v průběhu času, což znamená, že její vlastnosti se nemění. Tento proces je důležitý pro mnoho statistických a ekonometrických metod, protože většina modelů vyžaduje, aby vstupní data byla stacionární.

Statistics -> Parciální autokorelace je statistická metoda, která měří sílu vztahu mezi hodnotami časové řady na různých časových lagách (zpožděních), přičemž zohledňuje vliv všech ostatních časových lagů. Tento koncept se používá k určení, jak silně je současná hodnota časové řady závislá na jejích předchozích hodnotách, po odečtení vlivů mezi dalšími zpožděními.

Statistics -> Single Exponenthial Smoothing je metoda časové řady používaná pro předpovědi, která se zaměřuje na vážený průměr historických hodnot, přičemž dává větší váhu novějším pozorováním. Cílem této metody je hladce vyhladit časovou řadu, aby bylo možné předpovědět budoucí hodnoty na základě dřívějších trendů.

Statistics -> Holtova lineární multiplicativní metoda je pokročilá metoda vyhlazování časových řad, která je rozšířením jednoduchého exponenciálního vyhlazování. Tato metoda umožňuje modelovat časové řady, které vykazují lineární trend a zároveň multiplicativní sezónní vlivy. Je velmi užitečná pro časové řady, které obsahují jak trend, tak sezónní složku, kdy sezónní efekty nejsou konstantní, ale mění se v závislosti na úrovni hodnot časové řady.

Statistics -> Holtova lineární aditivní metoda je pokročilá metoda pro vyhlazování časových řad, která rozšiřuje jednoduché exponenciální vyhlazování tak, že umožňuje modelovat časové řady, které vykazují lineární trend a aditivní sezónní složku. Tento model je užitečný pro časové řady, které mají trend (zvýšení nebo snížení hodnot v čase) a sezónní vzory, kde sezónní vlivy jsou konstantní, tedy se nepřizpůsobují úrovni hodnot časové řady.

Statistics -> Autokorelační funkce (ACF) je statistická metoda používaná pro měření vzorců závislosti mezi hodnotami časové řady na různých časových zpožděních (lazích). Tato funkce zjišťuje, jak jsou hodnoty v časové řadě vzájemně korelovány v závislosti na zpoždění. Autokorelace pomáhá odhalit, zda existují sezónní nebo periodické vzory v datech, což je užitečné pro modelování a analýzu časových řad.

Statistics -> Aditivní míra odpovědi v jednoduchém exponenciálním vyhlazování je pokročilá metoda exponenciálního vyhlazování, která dynamicky upravuje hodnotu smoothovacího parametru ( 𝛼 α) v závislosti na aktuálních změnách dat nebo na rychlosti, jakou se hodnoty v časové řadě mění. Tento přístup je zvlášť užitečný, když se rychlost změny (resp. volatilita) dat mění v průběhu času.

Statistics -> Klouzavý průměr je statistická metoda používaná k vyhlazování časových řad, která spočívá v výpočtu průměru hodnot v určitém okně (pásmu) kolem každého časového bodu. Tato metoda se používá k odstranění šumu v datech a k identifikaci trendů nebo vzorců v časových řadách. Klouzavý průměr se nazývá „klouzavý“ proto, že okno se posouvá podél časové řady a výpočty jsou prováděny pro každý nový bod, což znamená, že průměr se pohybuje spolu s časem.

Statistics -> Vzdálenosti mezi projekcemi nehod , Analyzování vzdálenosti mezi projekcemi nehod může vést k identifikaci míst s potenciálně nebezpečnými podmínkami

Silniční síť ČR -> Nehody na dálnicích a jejich projekce , Projekce bodů nehod se používá k analyzování distribuce nehod na dálnici.

Clusters -> Mapa klastrů , zobrazení klastů na mapě ČR.Pro klasterizace použit DBSCAN algoritm, minimální počet nehod v klastru(pts) je 3, maximální vzdalenost(eps)= 10m.

Statistics -> Popis datového souboru, celkový počet nehod, poslední aktualizace, počet dopravního prostředků a td

Nehody -> Interaktivní mapa míst dopravních nehod, 1000x1000m. Uživatel může si vybrat jen polygony podle datumu poslední nehody, jinými slovy mapa ukazuje pouze polygony, kde se poslední nehoda stala podle datumu zadaného uživatelem

Silniční síť ČR -> Silniční síť ČR a místa dopravních nehod na mapě ČR. Interaktivní mapa umožňuje výběr mezi dálnicemi a silnicemi. Zobrazuje místa dopravních nehod, které se staly na vybraných pozemních komunikacích

Silniční síť ČR -> Silniční síť ČR a nehody na mapě ČR. Zobrazení silniční sítě ČR a nehod od roku 2007. Počet nehod je pouze 1000 za celé období, slouží pouze pro ukázku.

Silniční síť ČR -> Silniční síť ČR, rozdělena na silnice a dálnice Interaktivní mapa silnic a dálnic ČR, kde je uživatel může si vybrat ke zobrazení

  • Dálnice I. třídy a Dálnice II. třídy
  • Silnice I. třídy
  • Silnice II. třídy
  • Silnice III. třídy

Silniční síť ČR -> Silniční síť ČR

Statistiky -> Histogram polygonu, podle počtu nehod. Rozdělení polygonu podle počtu nehod, které se stali v nich.

Počasí -> Mapa ERA5 hodinová data na jednotlivých úrovních odkazuje na dataset ECMWF.

Nehody -> Interaktivní mapa nehod, 500x500m jako nástroj, který pomáhá analyzovat a zobrazovat informace o dopravních nehodách.

Nehody -> Interaktivní mapa nehod, 250x250m

Nehody -> Nehody, 250x250m a jejich počet Interaktivní vizualizace nehod, které zobrazují geografické rozložení dopravních nehod v polygonéch rozměrem 250x250m.

Nehody -> Nehody, 500x500m Interaktivní vizualizace nehod, které zobrazují geografické rozložení dopravních nehod v polygonéch rozměrem 500x500m.

Polygony -> Mapa ČR rozdělena na polygony rozměrem 500x500m.

Nehody -> Interaktivní mapa nehod. Mapa je interaktivní, což znamená, že uživatelé mohou s ní interagovat.

Počasí -> Mapa srážek. Tato mapa ukazuje srážky od roku 2007 a umožňuje uživatelům vybrat konkrétní datum pro sledování množství dešťových kapek.

Počasí -> Mapa teplot sněhové vrstvy, C. Mapa umožňuje uživatelům sledovat teplotu v sněhové vrstvě od roku 2007.

Počasí -> Mapa oblačnosti Tato mapa umožňuje uživatelům interaktivně sledovat, jak moc je obloha pokryta nízkými oblaky od roku 2007.

Počasí -> Mapa hustoty sněhu Tato mapa zobrazuje parametr, který udává hmotnost sněhu na kubický metr.

Nehody -> Nehody v oblasti 1000x1000m Interaktivní vizualizace nehod, které zobrazují geografické rozložení dopravních nehod.

Počasí -> Výška povrchu sněhu, m.

Počasí -> Mapa rosného bodu nad povrchem země, 2m Mapa rosného bodu na povrchu země poskytuje detailní pohled na různé oblasti.

Počasí -> Teplotní mapa vzduchu Na mapě je znázorněna teplota vzduchu ve 2m nad zemí.