超大城市昼夜交通事故严重程度致因对比分析——以深圳市为例

为研究夜间交通事故严重程度致因,基于深圳市3年3 244起交通事故数据,获取昼夜交通事故分布的时空特征;进一步选取交通事故集聚的南山区、福田区、罗湖区的1 798起交通事故,以交通事故严重程度为因变量,以事故原因、日期、事故形态等10个因素为候选自变量,构建广义有序Logit回归模型,对比分析昼夜不同严重程度交通事故的影响因素。结果表明:路口路段类型、疲劳驾驶、事故日期在夜间模型参数估计值分别为0.493,-0.363,-0.309,而在日间模型表现为不显著,道路路面材料在日间模型参数估计值为-0.232,而在夜间表现为不显著;事故原因、道路横断面渠化方式等因素在日间和夜间所引起交通事故的严重等级均存在较大差异。     

雾天驾驶人对限速标志的遵从程度研究

为深入研究雾天低能见度环境下驾驶人对可变限速(VSL)标志的遵从程度,首先设计问卷并对556名驾驶人进行访谈和调查;然后利用探索性因子分析选出影响驾驶人遵从程度的主要影响因子,包括驾驶人个人属性(年龄、驾龄)、驾驶人对限速的认可程度等;进而通过结构方程模型(SEM)确定主因子内部的各影响因素与遵从程度的相关性。结果表明:所建立的SEM与调查数据拟合程度良好;在雾天环境下,驾驶人对于VSL标志设定的限速认可程度都会在很大程度上影响其遵从程度;年龄、驾驶经验对驾驶人的遵从程度有显著影响;能见度较低时,行驶在车道数少的道路上驾驶人的遵从程度较高,而在能见度较高时,道路类型的影响不显著。     

雾霾能见度对车辆碰撞概率影响分析

为探究雾霾发生时道路能见度对车辆碰撞概率的影响,首先,采集北京地区雾霾发生时部分路网相关数据,包括道路能见度、驾驶平均车速、驾驶员能见度和驾驶员减速数据等;其次,分析采集数据,构建各时段不同能见度的驾驶员减速特征模型;然后,构建驾驶员车辆速度模型,统计车辆车速超出道路平均车速的范围;最后,通过比较采集数据得出的速度差特征平均值与实际碰撞概率,判断雾霾发生时各时段的车辆碰撞高发区间。结果表明:道路能见度与道路平均车速正相关,调控减速强度及减速特征值应充分考虑能见度的影响;通过比较车速超出范围值,指出了需要重点关注车速的时段;实时计算车辆速度差特征平均值与实际碰撞频率正相关,可以用来推测车辆碰撞概率;各时段车辆碰撞概率最高值对应的能见度区间不同,这些能见度区间即车辆碰撞高发区间。     

基于累积Logistic模型的交通事故严重程度时空分析

交通事故的发生具有随机性和偶然性,为尽可能地降低交通事故的伤害程度,根据某高速公路典型事故多发段的交通事故统计资料,以交通事故严重程度为因变量,从时间、道路空间结构和交通运行环境等因素中初步选择12个候选自变量,采用混合逐步选择法分析候选自变量与因变量是否显著相关。采用累积Logistic模型建立交通事故严重程度时空分析模型,并从成比例检验、拟合优度检验和预测准确度检验3个方面对模型进行检验。研究结果表明:事故发生时段、季节因素、发生地点、道路线形、坡度、事故涉及车辆数和日标准交通量与年平均日交通量之比与交通事故严重程度显著相关。     

不同区域高速公路货车事故特征研究

为深入探究我国不同区域高速公路货车事故特征的差异性,解决货车事故高发问题,应用分类学和社会网络分析等方法,分别选取南方的浙江省和北方的吉林省两地主要货车事故数据,初步分类分析后,构建事故影响因素关系网络图和中心度排序表,对比2组数据,结果表明:浙江、吉林两地货车事故在数量、严重程度、原因以及复杂程度等方面存在较大差异;气象条件、车辆类型和疲劳驾驶是影响事故严重程度的重要因素;不同区域、天气和驾驶经验对司机的不安全驾驶行为有较大影响。     

农村公路交叉口交通事故特征关联性与风险因素分析

为降低农村公路交叉口事故风险,提取环境、道路、设施、车型和违法行为特征作为自变量,以事故形态和事故严重程度为因变量,构建考虑因变量内在关联的双变量Probit模型,分析二者的相关性,并识别显著影响因素。结果表明:农村公路交叉口交通事故形态和严重程度呈负相关关系,单车事故的死亡率更高;线形越好,隔离、控制设施越完备,事故严重性越低;车型越大,事故后果越严重;违法行为增加了发生致死性单车事故的概率。在交叉口处增设安全保障设施,对相交公路等级差异较大的路口实行限速管理,加强对大型车辆和摩托车的安全管理,加强对无证驾驶行为的处罚,可以改善农村公路交叉口安全水平。     

高速公路交通事故影响因素分析及伤害估计

为了定量分析高速公路交通事故的主要影响因素,以国内3条高速公路227起交通事故为基础,根据人、车、路和环境交通4要素,提出运用有序Logit和多项Logit模型分别建立事故伤害程度预测模型。通过显著性水平为5%的假设检验,从15个备选变量中分别确定2类Logit模型的输入自变量。显著性分析表明:道路线形、路面通行条件、事故发生时间和能见度4个自变量与交通事故严重程度均显著相关。事故伤害程度预测模型对比结果显示:有序Logit模型仅对有财产损失的事故估计准确率为72.3%,多项Logit模型对死亡事故估计的准确率高达95%,总体上多项式模型的准确率比有序模型高20%。     

考虑异质性的翻车事故伤害建模

为深入分析影响翻车事故伤害程度的各项因素及其对不同受伤等级事故的影响,根据人、车、路、环境及事故5方面的安全因素,构建考虑异质性的翻车事故伤害混合logit模型;采用蒙特卡罗方法估计模型参数,并计算相应显著变量的弹性;通过显著性水平为5%的假设检验,从22个备选变量中确定混合logit模型的输入自变量。结果表明:驾驶员性别、年龄、安全带使用、安全气囊展开、甩出车外、酒驾、毒驾、偏离车道行驶、疲劳驾驶、采取错误避让措施、车辆类型、车辆行驶意图、路段类型、限速值、事故发生地、事故发生日期、不良天气、光线及路面条件与翻车事故伤害程度显著相关;年轻驾驶员与男性驾驶员群体对事故伤害程度的影响具有个体差异性。     

新能源汽车与行人交通事故严重程度分析

为探究影响新能源汽车与行人交通事故严重程度的诱因,基于英国近4 a发生的1 819条新能源汽车与行人交通事故数据,从驾驶员、行人、新能源车辆、道路、时空和环境5个方面选择了19个影响因素作为协变量,并根据数据特征将因变量分为轻伤和严重伤害两类。考虑到数据异质性,首先通过因子分析法与k-means聚类进行聚类分析,然后采用Logistic模型对聚类分析得到的两类集群进一步分析,从预测准确率和协变量共线性指标两个方面确认了模型的适用度。结果表明：基于聚类分析构建的Logistic模型预测准确率均达到80%以上;变道或超车、车龄、支路及环形交叉口、双幅路(有中央分隔带)对事故伤害严重程度有异质性影响;行人年龄大于46岁和夜间行车会明显增加事故严重程度;其中,变道或超车和行人年龄对新能源汽车事故严重程度的影响比传统人-车事故更加显著。     

动态监控数据驱动的危险货物运输驾驶员风险评估

为合理评估危险货物运输驾驶员驾驶过程中的风险驾驶行为,辨别影响危险货物运输事故风险的显著因素,运用探索性因子分析与Logistic回归相结合的方法,可以避免数据多重共线性对分析结果的影响。首先基于车辆联网联控系统中记录的动态违规预警数据,利用探索性因子分析方法提取危险货物运输驾驶员高风险驾驶行为隐性因子;其次结合驾驶员事故数据,筛选与危险货物运输事故显著相关的高风险驾驶行为;最后通过建立Logistic回归模型预测驾驶员卷入危险货物运输事故的风险。结果表明,驾驶员的风险驾驶行为可归类为碰撞倾向驾驶行为、鲁莽驾驶行为、驾驶分神和驾驶疲劳4种,驾驶员具有不同的驾驶风险倾向,同时碰撞倾向驾驶行为、驾驶分神行为和驾驶疲劳状态指标是影响危险货物运输事故的显著因素,可以建立事故预测模型。研究结果为评估危险货物运输驾驶员风险提供了理论依据。     

Exploring the factors affecting motorway accident severity in England using the generalised ordered logistic regression model

ProblemThe severity of motorway accidents that occurred on the hard shoulder (HS) is higher than for the main carriageway (MC). This paper compares and contrasts the most important factors affecting the severity of HS and MC accidents on motorways in England.MethodUsing police reported accident data, the accidents that occurred on motorways in England are grouped into two categories (i.e., HS and MC) according to the location. A generalized ordered logistic regression model is then applied to identify the factors affecting the severity of HS and MC accidents on motorways. The factors examined include accident and vehicle characteristics, traffic and environment conditions, as well as other behavioral factors.ResultsResults suggest that the factors positively affecting the severity include: number of vehicles involved in the accident, peak-hour traffic time, and low visibility. Differences between HS and MC accidents are identified, with the most important being the involvement of heavy goods vehicles (HGVs) and driver fatigue, which are found to be more crucial in increasing the severity of HS accidents.Practical applicationsMeasures to increase awareness of HGV drivers regarding the risk of fatigue when driving on motorways, and especially the nearside lane, should be taken by the stakeholders.     

广东省特大道路交通事故统计分析及预防对策

通过调查收集2000年1月—2010年8月广东省的特大交通事故数据,以事故形态、空间、时间为分类依据,分析广东省特大交通事故的统计分布特征;在此基础上,针对碰撞型和翻坠型事故分析事故形态、公路等级、事故时段与死亡人数之间的联系。研究表明:广东省特大道路交通事故的主要形态为碰撞型和翻坠型,高发于高速公路和低等级公路,主要发生在凌晨时分、早晨时分、午后时分以及傍晚时分。广东省境内发生的特大交通事故是疲劳驾驶、超速行驶、超载运营、行车环境等因素综合作用的结果,建议采取改进驾驶员培训考核内容、改善行车环境、加强违章监控力度等措施保障交通安全。     

三岔型枢纽互通事故高发匝道的形成机制与安全提升研究*

为研究高速公路三岔型互通右转匝道车辆事故的发生机制,以宜宾至叙永高速公路双桥枢纽互通为对象,运用Carsim/trucksim软件建立事故匝道的三维数字模型,模拟小客车和货柜车的运行过程,设置3种不同工况,对车辆在匝道上的动力学特性进行分析。结果表明:行驶速度升高会导致匝道路段的车辆横向偏离增大,发生侧滑或侧翻的几率增加;充分制动距离是保证车辆安全通过匝道受限路段的重要因素,货车需要更长的制动距离;道路视觉环境是影响驾驶人速度选择行为的重要因素,匝道路段与高速公路主线行驶环境的高度近似,导致驾驶人选择较高的速度进入匝道,部分车辆在小半径弯道之前无法将速度降低至安全速度,进而发生事故。本文运用行车动力学仿真和驾驶人视觉手段,在驾驶行为层面分析事故的形成机制,进而提出安全提升措施,可为匝道线形设计和交通运行管理提供科学依据。     

基于Logistic的不同车型碰撞行人事故严重程度致因分析

为定量分析不同车型碰撞行人事故严重程度影响因素,以美国北卡罗来纳州2007-2016年人车碰撞事故数据为样本,将其分为小轿车、SUV、货车碰撞行人事故3类,以事故严重程度为因变量,交通参与者属性、道路、环境条件和事故特征为候选自变量,分别建立累计logistic模型进行对比分析,探究人、车、路和环境因素对人车碰撞事故严...     

The effect of fatigue driving on injury severity considering the endogeneity

IntroductionFatigue driving is one of the most risky driving-related behaviors and represented a significant social and economic cost to the community. Several studies have already examined the relationship between fatigue driving behavior and traffic injury severity from different aspects. However, fatigue driving and injury severity in traffic crash may share some common influential factors. Ignoring the impact of these common factors will lead to endogeneity problem and result in biased parameter estimation.MethodBased on 38,564 crash records during 2006–2011 in Guangdong province, China, we apply a bivariate endogenous binary-ordered probit model to examine the relationship between fatigue driving and injury severity considering endogeneity of fatigue driving. We also explore the difference of influential factors between commercial and non-commercial vehicle drivers.ResultsThis study identifies several common observed influential factors of fatigue driving propensity and fatal injury propensity and reveals a substantial and significant negative correlation of unobserved factors between them.ConclusionsThe influence of fatigue driving on injury severity is significantly underestimated if the endogeneity of fatigue driving on fatal injury propensity is ignored. Factors such as vehicle insurance and road types not only affect fatal injury propensity, but also fatigue driving propensity.Practical applicationsThe findings in this study can help better understand how those factors affect fatigue driving and injury severity, and contributes to more efficient policy for preventing the harmfulness of fatigue-related crashes.     

基于事故深度调查的城市交通事故特征分析

为探索适合我国的事故数据深度采集标准,并分析城市道路交通事故特征及致因,基于《道路交通事故深度调查信息采集表》(简称采集表),调查人员随交警赴事故现场随机详细调查87起城市道路交通事故。借鉴"Haddon Matrix"思想建立致因分析矩阵系统,分析事故的致因。发现采集表对事故地点、事故形态及原因项分类更加具体、明确,女性驾驶员的事故发生率略低于男性驾驶员,驾驶员年龄超过60岁后,发生事故的危险性显著提高,"交叉口影响区"事故50%由变更车道引起,非机动车驾驶员未戴安全头盔是造成严重伤害的重要原因。     

基于APRIORI-TAN的交通事故伤害分析与预测*

为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2 467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络（TAN）构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。     

海底隧道入口段驾驶员眼动特征分析*

为研究海底隧道入口段驾驶员眼动特征,以海底隧道收费站至入口为研究对象,运用Facelab5.0眼动仪和录像机等设备,采集真实状态下驾驶员眼动特征、行车速度和行车位置数据,并依据道路线形、车辆行车特征和路段标志标线设置,将收费站至入口划分为提速驶离段、换道减速段、缓和段和过渡段（入口段）,分析各区段驾驶员眼动特征及车速变化规律,并建立相应数学模型。研究结果表明:驾驶员驾车通过换道减速段和过渡段时,分别受交织车流与黑洞效应影响,行车速度减小、眼睑闭合度下降、眨眼频率增大;驾驶员行经入口段,车速呈上升-下降-上升-下降的趋势,眼睑闭合度呈增大-减小-增大-减小的趋势,眨眼频率呈减小-增大-减小-增大的趋势,且受交织车流与黑洞效应的影响显著。     

Driver Fatigue and Road Safety on Poland’s National Roads

This paper presents an overview of factors causing driver fatigue as described in the literature. Next, a traffic crash database for 2003–2007 is used to identify the causes, circumstances and consequences of accidents caused by driver fatigue on Poland’s national roads. The results of the study were used to build a model showing the relationship between the concentration of road accidents and casualties, and the time of day. Finally, the level of relative accident risk at night-time versus daytime is defined. A map shows the risk of death and severe injury on the network of Poland’s national roads. The paper suggests to road authorities steps to reduce fatigue-related road accidents in Poland.