王生昌 李良敏 楊立本 邱兆文

（長安大學汽車學院 西安710064）

0 引 言

研究表明，駕駛?cè)巳后w中存在著一部分駕駛?cè)溯^其他人更易發(fā)生交通事故，且發(fā)生過事故的駕駛?cè)酥貜桶l(fā)生事故的概率較高的現(xiàn)象，這一現(xiàn)象稱為事故傾向性［1］，這部分駕駛?cè)朔Q為“事故多發(fā)者”。這些駕駛?cè)酥匀菀装l(fā)生交通事故，主要與他們的心理、生理素質(zhì)有關(guān)。因為事故傾向性的存在，引出了“一些人適合于從事駕駛職業(yè)，另一些人則不適宜從事駕駛職業(yè)”的所謂駕駛適宜性，特別是以駕駛作為職業(yè)的營運車輛駕駛?cè)?，如果不適宜的人員進入職業(yè)駕駛?cè)岁犖?，將給道路交通安全埋下極大隱患。

國內(nèi)外圍繞駕駛適宜性展開了大量研究，取得了豐碩的研究成果［2－9］。2001年交通部頒布了JT／T442－2001《營運車輛汽車駕駛員適宜性檢測評價方法》。從近年來成果的應用情況看，目前駕駛適宜性檢測指導性還不夠強，檢測指標體系不夠完善，評價方法有待進一步改進。特別是對道路運輸駕駛員適宜性甄別、檢測指標體系及評價方法還需進一步研究。

針對這一現(xiàn)象，本課題在分析營運車輛駕駛特點及影響營運車輛駕駛?cè)税踩{駛的心理、生理因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了營運車輛駕駛?cè)诉m宜性甄別檢測評價指標體系，研究確定了適宜性評價指標的閾值及權(quán)重，并建立了營運車輛駕駛?cè)诉m宜性多元甄別模型，同時通過863名駕駛員的示范應用，檢驗了所建立檢測系統(tǒng)的可靠性和有效性。

1 營運車輛駕駛?cè)诉m宜性指標體系建立

對駕駛適宜性的影響因素進行分析研究，結(jié)合營運車輛駕駛?cè)寺殬I(yè)特點，參照日本等國對職業(yè)駕駛?cè)诉m宜性檢測指標的要求，綜合考慮評價指標的實際可檢測性和檢測項目的可行性，篩選出相對獨立且能全面反映營運車輛駕駛?cè)诉m宜性的測評指標，包括速度估計、選擇反應時間和反應錯誤次數(shù)、動體視力、處置判斷、暗適應、夜間視力、深度知覺、風險感知中心及周邊反應時間和反應錯誤次數(shù)、緊急反應／連續(xù)緊急反應，共14項測評指標。

2 單項評價指標制定

2．1 樣本采集與篩選

2．1．1 數(shù)據(jù)采集

本項目利用自主研發(fā)的駕駛適宜性檢測設(shè)備，在福建、江蘇、安徽3省區(qū)4個汽車運輸公司設(shè)立檢測點，檢測從事3年以上營運車輛駕駛的營運車輛駕駛?cè)? 167人，并調(diào)查獲取了其3年內(nèi)安全行車情況及事故記錄。

2．1．2 樣本篩選

對檢測數(shù)據(jù)進行了科學的篩選，去除調(diào)查項目不完整、不穩(wěn)定和異常數(shù)據(jù)，使其具有良好的穩(wěn)定性和代表性，并對重復多次檢測的指標進行了2次處理：對于重復5次以上的檢測指標，在數(shù)據(jù)分析前剔除多次檢測數(shù)據(jù)的最大值與最小值；對于進行3次重復檢測的深度知覺檢測指標，剔除檢測數(shù)據(jù)的最大值。

單項評價指標制定流程見圖1。

圖1 單項評價指標制定流程Fig．1 Establish process of single assessment index

2．2 單項評價指標的確定

2．2．1 評價指標的選擇

在所確定的檢測指標體系中，單次檢測指標直接采用檢測值作為評價指標；對于多次重復檢測的指標，分析了檢測數(shù)據(jù)不同統(tǒng)計量（均值、變動率、極差值）與事故特性之間的相關(guān)性，選擇相關(guān)性最為顯著的統(tǒng)計量作為該項檢測評價指標，避免了JT／T 442－2001《職業(yè)汽車駕駛員適應性檢測評價方法》采用單一統(tǒng)計量均值作為評價指標的弊端。

經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，深度知覺、動體視力、風險感知中心反應時間、周邊反應時間等4項檢測指標的檢測數(shù)據(jù)均值與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著，采用均值作為評價指標值；選擇反應時間、緊急反應時間的變動率與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著，采用變動率作為評價指標值；速度估計的誤差均值與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著，采用誤差均值作為該項檢測指標的評價指標值；連續(xù)緊急反應檢測數(shù)值的極差值與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著，采用極差值作為該項檢測指標的評價指標值。

2．2．2 檢測指標與年齡的相關(guān)性分析

研究結(jié)果表明，年齡對與駕駛適宜性相關(guān)的生理、心理指標有很大影響［10］。本項目采用典型兩變量之間的相關(guān)性分析法，對檢測項目的評價指標與駕駛員年齡進行了相關(guān)性分析，將與年齡相關(guān)系數(shù)較大的暗適應和風險感知周邊反應時間的評價指標進行了年齡段的劃分，以40歲為界，分為41歲以上和40歲以下（包括40歲）2個年齡段。

2．2．3 檢測設(shè)備有效性分析

通過獨立兩樣本T檢驗判斷事故組與非事故組的檢測指標值是否存在顯著性差異，繼而評價檢測設(shè)備的有效性。

獨立兩樣本T檢驗要求樣本總體服從或近似服從正態(tài)分布。采用P－P圖法檢測樣本總體是否服從正態(tài)分布。經(jīng)分析，14項檢測指標中，P－P圖各點均近似呈1條直線，表明所有指標均服從正態(tài)分布，滿足T檢驗使用前提條件。

獨立兩樣本T檢驗結(jié)果表明，事故組和非事故組駕駛員的各項檢測指標數(shù)值均存在顯著性差異，驗證了所選擇檢測設(shè)備對駕駛適宜性檢測的有效性。

2．2．4 單一事故特征相關(guān)性分析

評價駕駛?cè)说氖鹿是闆r可采用3個特征因素：事故級別、事故責任、事故次數(shù)。制定各單項檢測指標的評價標準時，采用單因素方差分析評價檢測數(shù)據(jù)與單一事故特征在不同水平下的相關(guān)程度，選擇相關(guān)性最強的事故特征作為制定單項評價標準的參考。

經(jīng)分析，事故次數(shù)與檢測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性最強，可作為建立評價指標時的參考。

2．2．5 單項評價指標閾值確定

對各檢測指標樣本進行 K－均值聚類［11］分析。以聚類結(jié)果為基礎(chǔ)，參考類內(nèi)各事故次數(shù)對應人數(shù)及其百分比以及事故多發(fā)次數(shù)在本類次數(shù)中的百分比，將聚類結(jié)果合并為4類（優(yōu)良、一般、要注意、較差），其中，“優(yōu)良”和“要注意”所占比率比較小，“一般”所占比率最大，“較差”是在檢測工作中要進行淘汰的對象，所占比率控制在5%左右。各評價指標閾值見表1。

3 綜合評價指標制定

由于各單項指標僅能反映駕駛?cè)四骋环矫嫔怼⑿睦硭刭|(zhì)的優(yōu)或劣。為了全面評價駕駛?cè)说鸟{駛適宜性，需要綜合各方面的適宜性指標，制定出綜合評價指標，其制定流程見圖2。

表1 駕駛適宜性單項評價指標閾值Tab．1 Thresholds of single assessment index

圖2 綜合評價指標制定流程Fig．2 Establish process of integrated assessment index

3．1 檢測數(shù)據(jù)標準化

由于各單項評價指標的數(shù)值大小差異較大，單位也不統(tǒng)一，需按下式對各單項評價指標數(shù)據(jù)進行標準化處理。

式中：Yi為第i項指標標準化后的數(shù)值；Xi為第i項指標待標準化數(shù)值；Xmin為第i項指標樣本內(nèi)最小值；Xmax為第i項指標樣本內(nèi)最大值。

另外，在數(shù)據(jù)標準化時，還應考慮到綜合指標中各單項評價指標數(shù)據(jù)趨勢的統(tǒng)一性，需要對數(shù)據(jù)作趨同化處理，在所有的單項指標中有13項數(shù)據(jù)都是數(shù)值較小時表示駕駛?cè)嗽擁棇刭|(zhì)較好，只有動體視力不同，應作趨同化處理。故對動體視力作趨同化處理（用1減去標準化后的值），使得各項檢測指標的數(shù)據(jù)同時在較小時反映駕駛?cè)藢椝刭|(zhì)較好。

3．2 標準化后各指標的相關(guān)性分析

按照式（2）計算各單項指標之間的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)各單項指標間存在一定的相關(guān)性，說明各變量在反映同一信息時存在一定的重疊，需要構(gòu)建相互獨立的新指標。

3．3 構(gòu)建獨立新指標

采用因子分析法［12］來形成獨立的新指標。計算各指標的方差貢獻率，發(fā)現(xiàn)前11個獨立因子的方差累計貢獻率達到88．225%，故提取了前11個因子，得到11個相互獨立的新指標，減少了指標數(shù)量，且能較全面的反映原始指標的信息。

3．4 綜合評價指標的構(gòu)建

計算各項新指標與事故次數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)，各相關(guān)系數(shù)的絕對值與各相關(guān)系數(shù)絕對值之和的比值即為各項新指標反映適宜性的權(quán)系數(shù)，將各新指標乘以權(quán)系數(shù)并累加，即可得到駕駛適宜性的綜合評定模型：

式中：X1～X11分別為速度估計誤差均值、選擇反應錯誤次數(shù)、選擇反應時間變動率、深度知覺判斷誤差均值、動體視力均值、暗適應時間、處置判斷錯誤次數(shù)、夜間視力等級、緊急反應時間變動率、連續(xù)緊急反應時間極差值、中心反應時間均值、中心反應錯誤次數(shù)、周邊反應時間均值、周邊反應錯誤次數(shù)。

3．5 綜合評價指標閾值的確定

對綜合評價指標數(shù)據(jù)采用K－均值聚類方法進行聚類，形成各個級別的判定閾值，見表2。

表2 綜合評價指標閾值Tab．2 Thresholds of integrated assessment index

4 示范應用

本項目在四川、河南、江蘇、安徽4省區(qū)進行了示范應用，共檢測營運車輛駕駛?cè)?53人。

通過四川省示范應用驗證了標準對篩選事故多發(fā)駕駛員的作用；河南省鄭州汽運集團的示范應用驗證了標準對各組別駕駛員比例的劃分有效性；江蘇省南通汽運集團和安徽省合肥客運總公司的示范應用充分驗證了測試設(shè)備檢測數(shù)據(jù)具有良好的可重復性。通過以上4個示范點不同目的示范應用，有力地證明了設(shè)備的有效性及評價指標的可行性。

5 結(jié) 論

1）選取14項檢測指標，構(gòu)建了營運車輛駕駛?cè)诉m宜性甄別檢測評價指標體系。

2）選取5 167名營運車輛駕駛?cè)藰颖具M行檢測，調(diào)查統(tǒng)計其近3年來的駕駛行為與交通事故，綜合運用獨立兩樣本t檢驗、單因素方差分析、K－均值聚類和因子分析等數(shù)學方法，研究確定了適宜性評價指標的閾值及權(quán)重，并建立了營運車輛駕駛?cè)诉m宜性多元甄別模型。

3）通過示范應用檢驗了評價指標的可行性。

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