Статистику ГИБДД по законам математики надо считать иначе, утверждает эксперт.
Мы и другие СМИ писали, что в 13 регионах с начала года выросла аварийность на участках дорог, где установлены стационарные камеры фиксации нарушений. Так за 9 месяцев 2022 года аварий под камерами стало больше на:
В Научном центре безопасности дорожного движения МВД считают, что системы фиксации сами провоцируют аварии, когда, заметив камеру, водители вдруг меняют направление движения и скорость. Недовольны бизнесом на камерах и в Генпрокуратуре, а также в руководстве ГИБДД.
Но есть и другая точка зрения, которую изданию «За рулем», старейшему и самому популярному автомобильному изданию в России, озвучил эксперт из МАДИ.
Ринат Гематудинов, доцент кафедры автоматизации производственных процессов МАДИ:
— Недавно в СМИ появились сообщения о том, что в зоне работы комплексов фотовидеофиксации увеличилась аварийность. Данные были взяты из опубликованной ГИБДД статистики за девять месяцев текущего года. Там, действительно, говорится о том, что в некоторых регионах стало больше ДТП в тех местах, где установлены камеры. Если не знать особенностей учета этой статистики, можно легко обмануться. Это и произошло.
Каким образом сейчас ведут учет аварийности под дорожными камерами? Берут все точки, где они стоят, и считают показатели количества аварий, смертей и раненых в этих точках с начала календарного года. То есть сейчас подсчитали все аварии с января 2022 года. Звучит логично? Не совсем.
Дело в том, что далеко не во всех субъектах РФ камеры перевешивают раз в год. Именно об этом рассказал Минтранс Московской области. В этом регионе работают аналитики, которые непрерывно ведут работу по выявлению новых аварийноопасных участков дорог. Соответственно, комплексы фотовидеофиксации перемещают в них оперативно, как только такой «очаг аварийности» обнаружили. И это может произойти, скажем, в середине календарного года. Такой подход более чем оправдан: если отложить реагирование до конца года, неизвестно, сколько еще людей погибнет на этом месте.
Парадокс заключается в том, что методика, которую практикует ГИБДД, не учитывает подобные существующие практики применения комплексов фотовидеофиксации. Получается, как бы, что в ГИБДД автоматически считают, что все камеры устанавливают в начале года, и все ДТП, произошедшие с начала года, записывают на счет камеры, даже если по факту она появилась в этом месте, скажем, только в августе. При этом надо понимать, что эффект от камеры наступает не сразу, а в среднем через два месяца после ее установки. В итоге цифры, которые мы сейчас имеем в отчете, не показывают реального эффекта от камер на аварийность.
А как надо? Чтобы действительно увидеть, есть ли в данном конкретном месте эффект от установки камеры, нужно сравнивать показатели аварийности, как минимум, за год до и за год после ее установки.
Рассмотрим условный пример.
Берем спокойный участок дороги, на котором никогда не было аварий. Представим, что в какой-то момент (возьмем за точку отсчета декабрь 2021 года) характер движения на нем поменялся — допустим, рядом построили крупный жилой комплекс, его жители стали активно переходить дорогу в школу и супермаркет на другой стороне, а водители стали часто использовать левый поворот, чтобы заехать в ЖК.
Это повлияло на аварийность: каждый месяц на этом участке стали фиксировать по одному ДТП с погибшими. ГИБДД обратила внимание на проблему в марте 2022 года и решила установить стационарный комплекс фотовидеофиксации. На это ушел примерно месяц — столько занял процесс согласования, подготовка ПОДД, монтаж и настройка камеры. Комплекс ФВФ появился на проблемном участке в конце апреля 2022 года. Через два месяца после начала работы камеры проявился эффект, и примерно с июля количество ДТП на участке сократилось до нуля.
Но что мы увидим на бумаге, в расчетах по существующим методикам ГИБДД? В цифрах будет указано, что в точке Х, где установлена камера, за 2021 год зафиксировано одно ДТП, а за 2022 год — 5 ДТП. Рост ДТП в месте установки камеры — 500%. По этим цифрам установка комплекса ФВФ покажется не просто неэффективным, а ошибкой с обратным эффектом аварийности. При этом в реальности камера выполнила свою миссию, и уровень ДТП снизился.