道路交通安全评价研究现状

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  摘 要:道路交通工具的发展一方面让人们的出行更为便捷省时, 另一方面也极大的促进了国家经济的发展。然而,近年来道路交通事故不断,给国家和家庭造成了巨大的损失。本文对现有文献中的评价方法进行了总结归类,同时提出了一些建议。
  关键词:道路交通安全 影响因素 评价方法 模型构建
  1. 研究背景
  1.1道路交通现状
  据估计,道路交通伤害的经济损失在低收入国家约占国民生产总值的1%,在中等收入国家为1.5%,在高等收入国家为2%;每年全球道路交通伤害的损失估计为5180亿美元[1]。我国交通事故从1951年开始统计以来, 事故数一直呈明显的增长趋势[2]。近几年,虽然我国道路交通安全形势逐步呈现有所缓解的趋势,但是道路交通安全问题相对其他国家而言还是很严重[3]。由于缺乏广泛数据的积累, 以及定量化地评估道路安全水平、科学定位事故隐患方法的支持, 我国交通安全的形势没有发生根本性的转变。
  1.2道路交通安全系统
  道路交通事故具有偶然性,但一起伤害事故中往往有不同的原因,这些因素作用在驾驶安全方面[4],总之造成交通事故的原因是多方面的,通常是在特定的交通环境下,由于人、车、路、环境所构成的动态交通系统的某个或多个环节失调所引起的[5]。
  1.2.1人的因素
  重特大交通事故原因调查中,因疲劳驾驶造成的事故所占比例达40%以上;二是酒后驾驶。世界卫生组织调查数据显示,大约50%至60%的交通事故与酒后开车有关;三是车辆故障;四是违反交通法规。出现这些现象的原因主要有几点:①群众的安全意识和法治素养不高。②运输业中存在着利益最大化现象。③交通管理中存在着执法不严、违法不究的漏洞。④驾驶员本身的心理和身理素质,这里主要包括视觉特性、疲劳程度、疏忽大意等。⑤对于使用的道路情况了解不够。如果知道道路的交通安全情况,也会相对应的有危险认知度[6],这会严重影响到驾驶行为。
  1.2.2车的因素
  车的因素中主要包括主动安全性和被动安全性。主动安全性即在正常使用的情况下,汽车按照驾驶员的意愿有效防止或者减少事故发生可能性的能力。被动安全性主要指在事故发生后,如何保证成员不受伤害或者最大程度的降低伤害程度的能力。车辆的主动安全性可以通过对车辆的改造得到提高,但是无法避免。
  1.2.3道路及周围环境因素
  道路因素引发交通事故有三种形式:①道路条件直接作用引发交通事故;②道路因素作用于驾驶员而间接引发交通事故;③道路因素作用于车辆而发生交通事故[7]。研究中常常容易忽视后两种,其中对于道路因素对驾驶员产生作用而引发事故这一点必须引起重视,因为它可以很大程度降低人为因素对交通事故的引发,同时也使道路因素占引发交通事故因素的百分比增加。
  2、道路交通安全评价研究进展
  安全评价主要通过对研究对象在某一特定时间内的状况,运用安全评价方法进行评价研究。道路交通安全综合评价则是对现有或将建的道路工程项目或交通工程项目、任何与道路用户有关的其他项目的正式审查,并给出项目存在的或潜在的安全问题以及相应的改善建议措施等一系列连续工作的综合。在参考的文献资料中,评价分类如下:
  (1)评价对象
  道路安全评价按照评价对象分为宏观评价和微观评价两种。巩航军在文中通过对世界交通事故及我国交通安全现状的分析面对道路交通安全的严峻局面,提出了理顺道路交通安全管理体制,实行事故责任追究制度,加大对伤亡者赔偿幅度等对策[8]。杨亚莉、刘清平通过分析研究国内外城市道路交通安全的评价方法, 提出了适合目前国内交通现状的评价模型[9]。在微观评价方面,李芳、吴芳的论文主要研究对象为交叉口[10];毕朝晖在论文中则着重研究了江苏省宁杭高速公路的交通安全状况[11]。
  (2)评价时间
  按照评价时间, 又分为事前和事后评价, 目前我国的研究集中在事后评价上。李洋、韩相春在论文中以2003年为例分析了交通事故的各种原因,提出了6 项交通事故的预防措施[12]。李小青、郭涛、李开正则重点总结微观的事前评价方法,对某一条或一段道路、一个交叉口在设计阶段就进行其安全度的评价, 从而优化设计, 具有一定的应用价值[13]。
  (3)评价方法
  A.绝对数法[14]
  用绝对数进行评价采用四项指标,即事故次数、死亡人数,受伤人数、直接经济损失来表示。
  这种方法比较直观易懂,缺点也很明显。它简单的以数值的大小作为评价的标准,并没有考虑其它的影响因素;另外,它没有注意到不同地区交通总量的差异,以及同一地区交通因素的变化,缺乏可比性。
  B.事故率法[14]
  事故率法可以分为地点事故率法、路段事故率法(运行事故率法和事故密度法)、地区事故率法(人口事故率法、车辆事故率法等)、综合事故率法(当量死亡率、亿车公里率等)。事故率法比较直观,具有一定的可比性。但事故率并不能反映多因素综合表现的结果,而且运算中涉及到的換算系数主观性太大,合理性颇受质疑;同时采用不同的评价指标,可以得到不同的结果,甚至会出现相互矛盾的情况。
  C.模型法[14]
  该法是分析交通事故与影响因素的关系,建立事故与各种主要影响因素之间的定量函数关系模型。主要有统计分析模型(如斯密德模型、北京模型等)和经验模型。统计分析模型需要大量的统计数据;经验模型虽较实用,但科学依据不充分,且受地域、交通条件制约,可比性差。目前尚没有较成熟的适合我国的道路交通安全评价模型。Kweon、Kockelman[15]和Chong[16]等提出了线性、非线性以及概率模型对道路相关数据进行分析评价,然而这种模型不能对过程进行分析,同时也不能够把所有影响因素同时体现出来。Matilde Santos 和 Victoria López提出了根据统计数据和影响因素构建出模糊决策系统,通过对人、车、道路环境三个子系统的信息综合处理,得出最后综合分析以及调整方案[17]。   D.系統分析法[18]
  系统分析法主要包括层次分析法和模糊数学法。白路祥结合滨州市的道路交通安全状况进行整体评价,评价结果是基于模糊逻辑的交通安全综合评价方法进行分析的[19]。但这两种方法因涉及到的指标以及权重主观性比较强,国内学者大多采取灰色系统理论方法,例如李芳、吴芳则以交通冲突技术和灰色理论为依据的交通安全评价方法,引入时均冲突率作为衡量指标,通过比较指标比值的大小,对交叉口交通安全状况进行评价[10]。
  3、目前存在的问题及改进意见
  纵观所有文献,我国在道路交通安全方面的研究比较有限。
  (1)现有的文献也主要为事后评价,而且大多数文献基于以往经验开展,在评价的过程中所获得的数据信息量也比较局限。在今后研究中,需在数据整理一块系统、深入的展开调查和收集。
  (2)道路安全的管理、监测与维修,并不能通过一次道路评价完成。这也需要道路安全评价相关部门做好实时的监管,同时完善智能监控系统。
  (3)安全评价方法需要不断完善,同时可采用多种方法对比分析。同时也要注重从方法论阶段向构建模型方向延伸,加强数据分析,有效显示各因素对整体道路安全的影响。将评价内容与模型相结合,根据模型数据反馈,更为清晰、便捷的了解各指标的结构重要度,做出非常有效的应急措施。
  参考文献
  [1]任彦铭. 城市道路交通安全的预测与评价方法研究[D].合肥工业大学,2010.
  [2]刘运通. 道路交通安全指南[M].北京:人民交通出版社,2001.
  [3]颜桃为.城镇道路交通安全评价体系建立与实践[D].南京:南京林业大学,2011.
  [4]Bedard, M., Guyatt, G.H., Stones, M.J., Hireds, J.P.: The independent contribution of driver,
  crash, and vehicle characteristics to driver fatalities[J]. Accident Analysis and Prevention,2002, 34:717–727.
  [5]窦亚春.我国城镇道路交通安全评价研究[D].南京:道路与铁道工程.2009
  [6] Rundmob.Traffic risk perception, road safety attitudes, and behaviors among road users: a comparison of Turkey and Norway[J].Journal of Risk Research,2011,15(7):787-800.
  [7]甘守武,邵毅明,常贵智.道路交通事故致因分析[J].浙江交通职业技术学院学报.2006.7(4):1-4
  [8]巩航军,李百川. 我国道路交通安全现状及对策研究[J]. 交通与运输(学术版),2006,01:98-100.
  [9]杨亚莉,刘清平. 城市道路交通安全评价体系架构研究[J]. 公路工程,2008,01:150-153.
  [10]李芳,吴芳. 基于交通冲突技术的交叉口安全评价[J]. 交通科技与经济,2011,05:64-66.
  [11]毕朝晖. 道路交通安全评价研究[D].南京林业大学,2008.
  [12]李洋,韩相春. 道路交通安全评价及事故预防措施[J]. 黑龙江交通科技,2004,08:74-75.
  [13]李小青,郭涛,李开正. 道路安全评价综述[J]. 山西建筑,2008,09:290-291.
  [14]过秀成.道路交通安全学[M].南京:东南大学出版社,2001.
  [15]Kweon, Y.J., Kockelman, D.M.Overall injury risk to different drivers: combining exposure, frequency and severity models[J]. Accident Analysis and Preventions,2003,35:441–450.
  [16]Chong, M., Abraham, A., Paprzyckil, M.Traffic Accident Analysis Using Machine Learning Paradigms[J].Informatica,2005,29:89–98.
  [17]Matilde Santos,Victoria López.Fuzzy Decision System for Safety on Roads[B].Advances in Intelligent Systems and Computing,2014.
  [18]齐庆杰,吴宪,温秀红. 道路交通安全评价方法[J]. 辽宁工程技术大学学报,2005,03:309-312.
  [19]白路祥,邓凯,杨震,刘广祥. 基于模糊逻辑的交通安全综合评价方法研究[J]. 科技信息,2011,17:40-41.
  作者简介: 刘江虹 上海海事大学海洋科学与工程学院 安全工程专业教授。
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