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引發(fā)重大交通事故的顯著因素特點分析及安全對策

袁泉1，2，李一兵1，陳康1

（1.清華大學(xué)汽車安全與節(jié)能國家重點實驗室，北京100083；

2.重慶理工大學(xué)教育部汽車零部件重點實驗室，重慶400054）

摘要：目的重大交通事故在我國每年頻繁發(fā)生，一次性帶來較多人員傷亡的嚴重后果。為了對重大惡性事故進行針對性研究并改善汽車安全狀況，對其顯著的影響因素進行了深入分析。方法應(yīng)用2009—2013年發(fā)生的124例一次死亡10人以上交通事故數(shù)據(jù)對此類事故的主要因素特點進行統(tǒng)計分析，提取事故包含的典型人、車、路、環(huán)境變量及其與事故嚴重度之間的關(guān)聯(lián)信息，進行描述性統(tǒng)計，其中，墜車類型的比例和致死率較高，對其進行了專門的分析。結(jié)果事故發(fā)生的第一事件主要為車輛駛離道路，而惡劣的地理因素和風(fēng)險的駕駛員因素是影響此類事故發(fā)生的基本特點。結(jié)論相對于晴天、平直道路、低等級公路，雨天、彎道、下坡路段、高等級公路發(fā)生重大交通事故的可能性更大。針對上述結(jié)果和因素討論了安全相關(guān)的應(yīng)對措施，為事故預(yù)防及傷害減輕提供參考。

關(guān)鍵詞：重大交通事故；墜車事故；事故嚴重度；事故統(tǒng)計分析；安全對策

1　引言

我國每年發(fā)生10人以上群體傷亡重大交通事故數(shù)十起，近年來雖有下降，但此類惡性事故仍頻頻發(fā)生。如2013年，我國共發(fā)生10人以上特大事故16起，造成208人死亡，259人受傷[1]。

針對惡性事故的歷史數(shù)據(jù)，有必要對其進行深入統(tǒng)計分析，探究其主要特點和致因規(guī)律，為交通安全、事故預(yù)防和傷害減輕提供參考。歐美等國家近年利用發(fā)達的事故數(shù)據(jù)庫對單車駛出路外、惡性的車輛之間碰撞事故及貨車參與的惡性事故進行了深入的統(tǒng)計分析[2-11]，得出了此類事故的深層特征規(guī)律和駕駛員、車輛和道路環(huán)境等方面的顯著因素。我國交通安全研究學(xué)者也基于公安部的統(tǒng)計數(shù)據(jù)開展了宏觀事故數(shù)據(jù)分析[12-13]。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對事故數(shù)據(jù)的收集和存儲是必需的，基于事故數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計研究有很多成功的案例結(jié)果。來自歐洲七個國家聯(lián)合進行的事故采集和分析系統(tǒng)，融合深入的警方報告和數(shù)據(jù)，包含至少150個有關(guān)事故及人-車-路-環(huán)境的變量，為事故的致因分析提供了的充足信息[2]。對歐洲境內(nèi)發(fā)生的致命乘用車單車事故的研究表明“車輛駛出道路”是最主要的類型，幾乎達到了70%的比例[3]。

A. Theofilatos等[4]應(yīng)用希臘2008年的事故數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)影響城區(qū)道路事故嚴重度的因素是年輕駕駛員的年齡、自行車、交叉口及與固定物的碰撞，而郊區(qū)方面是天氣條件、正面和側(cè)面碰撞。與此類似，1994年，Nassar等[5]應(yīng)用數(shù)據(jù)庫中的深入事故數(shù)據(jù)對特定目標(biāo)進行研究，得出了相關(guān)結(jié)論，如濕潤道路表面會降低事故的嚴重性。2002年，Valent等[6]使用邏輯回歸評估意大利東北部城市烏迪內(nèi)的司機特征和事故嚴重度的關(guān)系，結(jié)果表明男性更有可能涉及到致死的事故中。

大量的事故數(shù)據(jù)分析表明，商用車的參與會增加事故的嚴重度。2000年，Krull，K.等[7]使用邏輯模型分析了密歇根和伊利諾伊三年的單車碰撞事故中司機損傷嚴重度的情況。主要考慮了道路、車輛和駕駛員因素的影響。結(jié)果表明下列因素會導(dǎo)致事故嚴重度的增加：未使用安全帶、皮卡車（相對于轎車）、飲酒、陽光、城市道路（相對于農(nóng)村道路）、最高車速、打滑的路面（相對于干燥路面）。1999年，Khattak[8]基于邏輯模型對大貨車滾翻事故的影響因素研究，包括駕駛員的高風(fēng)險行為、車輛和道路因素等方面，結(jié)果顯示超速、魯莽駕駛、酒駕和毒駕，未使用安全帶及交通違規(guī)等駕駛員危險行為，以及暴露在道路上的貨運危險材料等加重了傷害嚴重性。

1999年，Chang & Mannering[9]基于華盛頓州的事故數(shù)據(jù)，利用邏輯建模對卡車和非卡車參與事故的傷害嚴重度和車載人數(shù)進行了分析，結(jié)果顯示卡車的加入明顯增加了事故嚴重度水平，例如較高的限速，當(dāng)車輛轉(zhuǎn)彎時發(fā)生事故增加了貨車事故的傷害嚴重度。2012年，Peng & Boyle[10]應(yīng)用相同的數(shù)據(jù)庫對駛離路外事故的商用車駕駛員因素進行研究分析，基于邏輯模型預(yù)測發(fā)現(xiàn)駕駛員的分神、疏忽、超速、安全帶使用、困倦和疲勞對此類事故可能性的影響。2011年，Zhu & Srinivasan[11]基于2006年發(fā)布的事故數(shù)據(jù)對影響大卡車事故的嚴重度因素宏觀分析，指出追尾事故和在濕路上的事故嚴重度最低，而在更高的速度條件下會產(chǎn)生更大的事故嚴重度。

在中國，近年來也開展了一些對交通事故的宏觀數(shù)據(jù)統(tǒng)計?；诠俜绞鹿蕯?shù)據(jù)庫1951—2008年的數(shù)據(jù)，研究了全部事故及傷亡情況的趨勢，并對事故頻率和事故嚴重度進行了比較，結(jié)果表明中國的道路交通傷害已成為迅速增長的公共健康問題[12]。為改善中國高速公路的安全狀況，基于事故統(tǒng)計年報中1995—2010年的高速公路事故數(shù)據(jù)，進行了描述性統(tǒng)計，得出了高速公路事故發(fā)展的趨勢和特點。研究結(jié)論認為時間分布、地理區(qū)域、超速、天氣條件和車型與事故密切相關(guān)[13]。

參考上述文獻中的研究方法、變量數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，本文對我國2009—2013年發(fā)生的10人以上重大事故數(shù)據(jù)進行提取總結(jié)和統(tǒng)計分析，探究此類事故在人、車、路和環(huán)境方面的因素特點，并從車輛安全的角度提出相應(yīng)事故的預(yù)防策略，為交通安全和汽車安全研發(fā)方面的改進提供理論參考。

2　數(shù)據(jù)與方法

為開展交通事故的統(tǒng)計與深入分析研究，首先構(gòu)建一個專用的事故案例數(shù)據(jù)庫，包含基本的事件、人、車、道路及環(huán)境等5大類，共18項變量信息（見表1）。

表1　事故主要變量分類

基于2009—2013年交通事故統(tǒng)計年報中記錄的數(shù)據(jù)內(nèi)容，詳細統(tǒng)計其中死亡人數(shù)10人以上的重大交通事故案例信息。包括事故發(fā)生的時間、地點、事故類型、死傷人數(shù)、天氣、道路和地理環(huán)境信息。統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn)，墜車事故在重大交通事故案例中所占的比重很大，因此將墜車事故的詳細數(shù)據(jù)進行深入統(tǒng)計，并與全部重大事故的結(jié)果對比，從而推斷出與墜車事故相關(guān)性最顯著的特征因素。

交通事故的嚴重度通常指的是事故中人員的傷亡、車輛的損壞程度和道路設(shè)施的破壞程度等特征。一些相關(guān)的參數(shù)，如死傷人數(shù)、死亡概率、傷亡比例等可以反映交通事故的嚴重程度。本文的原始數(shù)據(jù)包含了事故起數(shù)、受傷人數(shù)、死亡人數(shù)等信息，因此本文用致死率，即死亡人數(shù)/（死亡人數(shù)+受傷人數(shù)），來衡量事故的嚴重度?；谏鲜龅臄?shù)據(jù)源，應(yīng)用統(tǒng)計分析工具可以對特大事故的特點及嚴重度相關(guān)性進行分析研究。

3　結(jié)果與分析

3.1 124例特大事故

圖1顯示了124例重大事故的時間分布，可以看出在下午14:00～17:00之間形成了一個高峰區(qū)間，共33例，占事故總數(shù)的27%。而在午夜23：00～1:00之間形成了一個低谷，僅有1例事故。總體來看，白天（7：00～19：00）共發(fā)生了85例，受傷人數(shù)1 251人，死亡人數(shù)1 180人，致死率為48.5 %；夜間39例，受傷人數(shù)552人，死亡人數(shù)600人，致死率為52.1%。

圖1　124例重大事故時間分布

表2和表3顯示了重大事故的基本類型及每起事故涉及車輛數(shù)的信息，其中數(shù)量最多的是墜車事故，占43%，其次為正面碰撞，占28%；墜車事故發(fā)生的頻度和致死率較高，需要在后面對其進一步分析；復(fù)雜類型是指事故的發(fā)生包含了2種以上的碰撞形態(tài)，如車輛追尾后又撞固定物等情形。

表2　124例重大交通事故類型統(tǒng)計表

重大交通事故中發(fā)生在平直道路中的事故起數(shù)最多為68例，彎道為50例（包括4例急彎和2例連續(xù)彎道），下坡路為6例。但考慮到直道的比例遠高于其他道路（如2013年的198 394起交通事故中，發(fā)生在直道上的就有156 491起，占78.88%。），而近5年的重大交通事故中，發(fā)生在直道的事故占全部事故的54.84%?？梢娤鄬τ谄街钡缆?，彎道和下坡路段發(fā)生重大交通事故的可能性更大。

關(guān)于道路類型和道路條件的統(tǒng)計表明：發(fā)生在瀝青路面上的事故110例，砂石路面9例、土路4例、其他1例；發(fā)生在干燥路面84例，潮濕路面31例，冰雪路面8例、泥濘路面1例；發(fā)生在高速公路30例，各級公路共58例，國道7例，省道10例，縣道4例，鄉(xiāng)道3例，其他12例。

晴天發(fā)生77例，陰天7例，雨雪霧天共40例。對比重大交通事故的數(shù)據(jù)和2013年整體交通事故數(shù)據(jù)，在雨天發(fā)生重大交通事故的概率大幅度增加。主要原因可能是路面濕滑，而司機的駕駛速度并沒有按規(guī)定降低，從而導(dǎo)致遇見緊急狀況時反應(yīng)不及時，引發(fā)嚴重后果。

匯總?cè)恐卮笫鹿实闹饕兞啃畔⒔y(tǒng)計結(jié)果（見表4），墜車（43 %）和正面碰撞（28 %）是最主要的碰撞形式。從駕駛?cè)说囊蛩貋碚f，男性司機占據(jù)絕大多數(shù)，3年以上的駕駛?cè)苏?6%，飲酒駕駛4例，毒駕1例，而總體上絕大部分駕駛?cè)硕加羞`法或高風(fēng)險的駕駛行為。從車輛因素而言，單車事故占48%，兩車事故占41%，其余為多車事故；主要的車輛類型是商用車，也即大中型貨車和大型客車，超載和超速的情況分別占60%和58%。從道路因素來看，正常干燥的路面占68%?？v觀每起事故發(fā)生的過程，可以分為一系列的事件環(huán)節(jié)，如側(cè)滑、駛出路面、碰撞或墜車等，統(tǒng)計全部事故發(fā)生的“第一事件”環(huán)節(jié)（見圖2），結(jié)果發(fā)現(xiàn)：駛出正常車道是最主要的類型，其中，駛?cè)雽ο蛘?1%，駛出道路占18%。

續(xù)表4

圖2　重大事故“第一事件”類型及數(shù)量統(tǒng)計

3.2 53例墜車事故

圖3顯示了53例墜車類型特大事故的時間分布，可以看出在上午8～9點之間形成了一個最高峰（6例），在下午13:00～16:00之間形成了一個次高峰區(qū)間，共15例，占總數(shù)的28%。而在午夜22：00～1:00之間沒有墜車事故發(fā)生?？傮w而言，白天共發(fā)生了44例，夜間僅發(fā)生9例。

圖3　53例墜車事故時間分布

匯總墜車特大事故的主要變量信息統(tǒng)計結(jié)果（見表6）。從駕駛?cè)说囊蛩貋碚f，男性司機為主，3年以上的駕駛?cè)苏?6%，而總體上全部駕駛?cè)硕加羞`法或高風(fēng)險的駕駛行為，包括操作不當(dāng)、無照駕駛、疲勞駕駛、接電話、交談等。從車輛因素而言，單車占83 %，主要的車輛類型是商用車，也即大中型貨車和大型客車，超載和超速情形各自約占51%，車輛還涉及違法改裝、存在安全隱患、制動效能差等問題。從道路因素來看，正常干燥的路面占58%，冰雪和濕滑路面占42%。統(tǒng)計全部事故發(fā)生的“第一事件”環(huán)節(jié)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)“駛出正常車道”是最主要的類型。

表6　墜車事故主要變量數(shù)據(jù)總結(jié)

4　討論

通過對我國近年發(fā)生的124例重大交通事故基本信息的分析，得到了有關(guān)事故的人、車、路和環(huán)境各方面的特點，并對其中最多的類型——墜車事故進行了專門的分析。事故發(fā)生過程的“第一事件”統(tǒng)計結(jié)果表明：駛離正常道路是最多的情況，接近50%。針對這種問題，一方面需要進行道路隔離和警示標(biāo)志的設(shè)計和改進；另一方面可以對駕駛員進行專門的輔助。如增加車道偏離預(yù)警系統(tǒng)、雷達探測系統(tǒng)和疲勞預(yù)警系統(tǒng)等汽車主動安全系統(tǒng)的配備，以此保障汽車能夠在正常車道內(nèi)行駛。

與重大交通事故全部類型的分布相似，墜車事故也大多都發(fā)生在西部地區(qū)，四川和云南為甚，分別達到了8例和7例，致死率也超過了0.6。對比發(fā)現(xiàn)，發(fā)生在中西部地區(qū)的重大交通事故，大多都是墜車事故。雖然這與當(dāng)?shù)靥厥獾呐璧亍⑸降鼗蚋咴牡匦蔚孛灿嘘P(guān)，但當(dāng)?shù)赜嘘P(guān)部門還是可以在道路建設(shè)、路標(biāo)警示和交通安全教育等方面多做工作。同時加大執(zhí)法監(jiān)督力度，引導(dǎo)良好的駕駛習(xí)慣，保障當(dāng)?shù)鼐用竦某鲂邪踩?。另外，對貨車和大客車這類墜車事故中涉及較多的車型，應(yīng)在汽車設(shè)計和日常維修檢測時，提高對操縱穩(wěn)定性和制動性能等方面的要求和檢測力度。如引入電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)（ESP）、直接橫擺運動控制系統(tǒng)（DYC）等技術(shù)，提高車輛自身的安全性能。

根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，相對于平直道路，彎道和下坡路段發(fā)生重大交通事故的可能性更大。與5年間的其他重大交通事故相比，墜車事故發(fā)生在彎道所占的比例大大上升。據(jù)統(tǒng)計，在山地和彎道中發(fā)生惡性交通事故的原因大多都是駕駛員在駕車時有超速、超載、疲勞駕駛、酒駕、不按規(guī)則行駛等違法操作。因此為了減少相應(yīng)交通事故的發(fā)生，除了在道路建設(shè)時充分考慮地形地貌的影響，在明顯之處設(shè)置警示標(biāo)志之外，交警部門更應(yīng)該加強對山地、彎道等重點道路、重點時段的交通管控，嚴厲打擊交通違法行為；認真檢查車輛和駕駛員的安全情況，并有針對性地進行安全提示，提高駕駛員的安全意識。同時，車輛在進入險要山路、長下坡等路段行駛之前，應(yīng)提前檢查車輛的制動能力，減小事故風(fēng)險。在車輛設(shè)計時，可以考慮加入由電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（EPS）進一步改進而成的主動前輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，使車輛在行駛過程中的操穩(wěn)性進一步改善，降低彎道發(fā)生事故的風(fēng)險。

發(fā)生在干燥的瀝青或水泥路面的事故比例最高。通過墜車事故和全部事故的對比，我們發(fā)現(xiàn)所有發(fā)生在砂石路面的重大交通事故都是墜車事故，而干燥路面在墜車事故中所占的比率則相對下降。很可能是因為砂石路面通常出現(xiàn)在各種路面等級較低的盤山路或溝壑間，發(fā)生事故時極有可能墜車。完好的路面是交通安全的基本保證。同時，也應(yīng)該定期對道路安全情況進行檢查和修復(fù)，及時消除各類隱患。在積水、冰雪等特殊路況出現(xiàn)時，應(yīng)及時安排警力疏導(dǎo)交通，并盡快對積水積雪進行處理，保證道路的安全和通暢。從車輛設(shè)計方面而言，也可以在輪胎防滑、懸架等方面加以考慮，保障車輛在濕滑和凹凸路面的穩(wěn)定性。有條件的還可以在車輛上安裝車道偏離預(yù)警及車道保持輔助系統(tǒng)，在車輛出現(xiàn)偏離時及時發(fā)出警報信息。

在考慮道路等級對交通事故嚴重度的影響時，一個典型的現(xiàn)象是道路修建的等級越高，則在該道路上行駛的車輛車速越快，從而發(fā)生交通事故的風(fēng)險和嚴重度也隨即上升。雖然近些年我國的交通事故起數(shù)大幅度下降，但發(fā)生在高速公路上的事故卻逐年上升。目前我們可以改善的是加強高速公路橋梁、下坡、隧道等特殊路段的安全管理，在各收費站處加大交警執(zhí)法力度，對過往的車輛進行安全檢查，同時提醒駕駛員注意交通安全，有針對性地警示一些事故多發(fā)地段提高駕駛員的安全意識。另外，在高速公路上安裝更多的測速裝置，保證盡可能多的危險路段都處于監(jiān)控之下。車輛設(shè)計時應(yīng)考慮高速時車輛的制動能力和車輛整體的安全效益，以及發(fā)生碰撞時被動安全系統(tǒng)保證駕乘人員安全的性能。防抱死系統(tǒng)（ABS）和汽車自適應(yīng)巡航（ACC）也能較好地改善車輛的制動安全性、在車速過高時進行相應(yīng)調(diào)整，降低發(fā)生交通事故的風(fēng)險。

重大交通事故在雨天發(fā)生的概率較高。主要原因是路面濕滑及能見度等問題，而駕駛員的行車速度并沒有按規(guī)定降低，從而導(dǎo)致遇見緊急狀況時反應(yīng)不及時，引發(fā)嚴重后果。通過前述比較，可以看出在晴朗天氣發(fā)生墜車的概率較小，而在雨雪霧等惡劣天氣時，墜車的風(fēng)險則大幅度提高。因此，在雨雪霧等惡劣天氣，及時做好安全警示、事故預(yù)防及救援準(zhǔn)備工作。車輛自身的硬件條件也需相應(yīng)提高，比如雨刷和燈光，在惡劣的天氣狀況下，這些都是車輛行駛的安全保障。如果能配備清洗效果更好的雨刷或自清潔風(fēng)窗玻璃、大霧等惡劣天氣條件下保障照明效果的燈光系統(tǒng)，并得以推廣應(yīng)用，相應(yīng)的交通事故風(fēng)險一定會顯著下降。

綜上，對我國近年發(fā)生的10人以上重大交通事故的特征和因素進行了分析，得出了具體的結(jié)果，尤其是對墜車事故的專門分析。從車輛安全提升和交通安全改進的角度提出了相應(yīng)的對策，相關(guān)研究結(jié)果將為特大惡性事故的預(yù)防和傷害減輕提供參考。由于部分數(shù)據(jù)的缺失或不完備，未能進行更加深入的數(shù)據(jù)分析。希望隨著事故調(diào)查工作的規(guī)范化和不斷加深，今后能開展更深入的數(shù)據(jù)分析。

致謝

感謝公安部交通管理局提供了我國道路交通事故統(tǒng)計年報。感謝重慶理工大學(xué)教育部汽車零部件重點實驗室對此研究的資助。

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（本文編輯：李麗莉）

E-mail:yuanq@tsinghua.edu.cn。

Characteristics of Significant Factors in Severe Traffic Accidents and Countermeasures for SafetyYUAN Quan1，2，LI Yi-bing1，CHEN Kang1

(1.State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy，Tsinghua University，Beijing 100084，China; 2. Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology for Automobile Parts，Ministry of Education，Chongqing University of Technology，Chongqing 400054，China)

Abstract:Objective Severe traffic accidents in China occur frequently every year，which usually causes heavy casualties. In order to reduce the severe accidents and improve the relevant automotive safety status，this paper analyzed the prominent influence factors in those accidents. Method Data of 124 severe cases (with over 10 fatalities each accident) in China from 2009 to 2013 was collected，and the characteristics of main factors were analyzed statistically. The variables of human，vehicle，road，environment and the related information of crash severity were selected for the descriptive statistics. Meanwhile，due to the high proportion and mortality，vehicle fall accidents were analyzed individually. Result The first event causing accidents was vehicle driving away from the road. The adverse geographical factors and risky driving factors were the basic characteristics which leaded to the occurrence of accidents. Conclusion Factors such as rainy day，curve/downhill road and high grade highway increased the likelihood of a serious crash. Moreover，related safety countermeasures and some insights for crash prevention and injury reduction were provided.

Key words:severe traffic accident; vehicle fall crash; crash severity; crash statistics and analysis；safety countermeasures

作者簡介：袁泉（1974—），男，高級工程師，博士，主要從事交通事故分析、汽車人機工程的科研、教學(xué)工作。

基金項目：汽車零部件先進制造技術(shù)教育部重點實驗室開放課題（KLMT201306）

收稿日期：2015-03-02

文章編號：1671-2072-（2015）05-0034-07

doi:10.3969/j.issn.1671-2072.2015.05.006

文獻標(biāo)志碼:A

中圖分類號:U491.3