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依托美国佛罗里达州Hillsborough县历史数据,分别提取人口普查单元组、交通分析小区、人口普查区、邮政投递区等4种区划方案的事故数据、路网交通特征数据和经济-社会-人口数据;基于贝叶斯方法构建负二项条件自回归模型,从模型拟合度、模型估计参数、小区事故黑面识别等3个方面定量评价不同区划方案对宏观交通安全分析结果的影响.研究表明：宏观交通安全分析结果会随着空间单元划分方式不同而产生显著差异;小区数目越少,事故预测越为准确;对比人口普查单元组、人口普查区和邮政投递区,基于交通分析小区的模型拟合度最低;变量