劉正國,呼超
(長安大學(xué) 汽車學(xué)院,陜西 西安 710064)
據(jù)調(diào)查,在交通事故中,由于車速過快,前后車距判斷失誤而造成的交通事故占事故總數(shù)的 70%[1]。由此可見,駕駛員速度估計(jì)能力對(duì)道路交通安全具有重要作用。
速度估計(jì)指人對(duì)物體移動(dòng)速度判斷的能力,其評(píng)價(jià)指標(biāo)為速度估計(jì)誤差均值[2]。若估計(jì)時(shí)間比標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間快,說明駕駛員性格較為焦躁,在行車過程中易發(fā)生超速行駛、車距不足、強(qiáng)行變道、強(qiáng)行超車等現(xiàn)象;若估計(jì)時(shí)間比標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間慢,說明駕駛員的速度感知能力較差,在超車、會(huì)車過程中易出現(xiàn)判斷失誤、反應(yīng)遲緩等情況;若估計(jì)時(shí)間與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間相比時(shí)快時(shí)慢,則說明駕駛員的情緒波動(dòng)較大,其駕駛過程中會(huì)存在較多不穩(wěn)定性。
圖1 速度估計(jì)檢測儀
本文通過如圖1所示檢測儀對(duì)六個(gè)汽運(yùn)集團(tuán)對(duì)從事3年以上營運(yùn)車輛駕駛的營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉M(jìn)行速度估計(jì)檢測,同時(shí)調(diào)查統(tǒng)計(jì)駕駛員三年內(nèi)交通事故情況,共得到5656人的樣本數(shù)據(jù),并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
為保證數(shù)據(jù)的完整性,首先剔除檢測不完整或調(diào)查項(xiàng)目填寫不完整的數(shù)據(jù)。
剔除單個(gè)樣本中忽大忽小,離散度很大的數(shù)據(jù)。根據(jù)穩(wěn)定性剔除數(shù)據(jù)方法如下:
式中:X——某項(xiàng)指標(biāo)重復(fù)檢測數(shù)據(jù)的方差;
μ——該項(xiàng)指標(biāo)重復(fù)檢測數(shù)據(jù)方差的均值;
σ——該項(xiàng)指標(biāo)重復(fù)檢測數(shù)據(jù)方差的標(biāo)準(zhǔn)差;
α——設(shè)定的概率。
根據(jù)以上方法,依次對(duì)原始樣本進(jìn)行處理,剔除不完整、不穩(wěn)定及異常數(shù)據(jù)715個(gè),并最終得到有效樣本4941個(gè)。
本文采用 SPSS軟件,對(duì)駕駛員速度估計(jì)誤差均值和事故發(fā)生次數(shù)進(jìn)行單因素方差分析,確定兩者之間的相關(guān)性。選擇速度估計(jì)誤差均值作為因變量,事故次數(shù)作為因子,分析其相關(guān)性,得到表1、圖2如下:
表1 不同事故次數(shù)下速度估計(jì)誤差均值單因素方差分析表
由表1可以看出,給定顯著性水平α=0.05,經(jīng)方差分析的顯著性水平 P=0.000<0.05,表明速度估計(jì)誤差均值對(duì)道路交通事故次數(shù)有顯著性影響。觀察圖2發(fā)現(xiàn),隨著道路交通事故次數(shù)的增多,駕駛員速度估計(jì)誤差均值也逐漸增大,即其估計(jì)時(shí)間與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間相差越多,表明駕駛員速度估計(jì)能力差。這也從另一方面反映了速度估計(jì)誤差均值對(duì)道路交通事故次數(shù)有顯著性影響。
圖2 速度估計(jì)誤差均值與事故次數(shù)關(guān)系圖
通過對(duì)其中 4941個(gè)有效樣本中的速度估計(jì)誤差均值進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),駕駛員的速度估計(jì)能力是影響行車安全的一個(gè)重要因素,速度估計(jì)誤差均值對(duì)駕駛員的交通事故次數(shù)有顯著影響,且隨著交通事故次數(shù)的增加,駕駛員速度估計(jì)誤差均值逐漸提高。
[1] 楊彬彬.營運(yùn)車輛駕駛?cè)笋{駛適宜性檢測設(shè)備系統(tǒng)建立[D].西安:長安大學(xué),2012.
[2] 李新偉.營運(yùn)車輛駕駛?cè)笋{駛適宜性檢測評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究[D].西安:長安大學(xué),2011.
[3] 金會(huì)慶.中國道路交通事故防治策略及工程研究[R].北京:中國工程院工程管理學(xué)部,2012.
[4] 何存道.汽車駕駛員的心理、衛(wèi)生與安全[M].北京:科學(xué)出版社龍門書局,1996.