双车道公路接入口安全影响分析

在对大量的双车道公路进行了调研和采集了海量的公路、交通、事故数据基础上,针对接入口对双车道公路交通安全的影响进行了量化分析。采取的分析方法包括接入口单因素对安全影响分析、考虑交通量和路段长度因素接入口对安全影响分析、接入口和其他因素综合对安全影响分析等。分析结果表明,接入口对双车道公路的总事故率尤其是追尾事故率有重要的影响,并得出了双车道公路接入口对交通安全影响的量化结论。全部事故、一般以上事故、路侧事故、追尾事故和碰撞事故等的次数都随接入口密度增加而增加;在山区双车道公路上,在其他要素不变的情况下接入口密度每增加一个单位,全部事故增加4.36%,追尾事故增加11.9%。     

基于混合Logit模型的高速公路交通事故严重程度分析

为从多方面掌握影响高速公路事故严重程度的因素,基于统计分析方法构建事故严重程度模型,分析其与道路、环境、驾驶员及车辆等因素间关系.鉴于多项Logit模型难以解析异质性及各因素对事故影响的交互作用,构建了混合Logit模型,并提出了刻画参数间相关性的方法.结果表明,考虑参数间相关性的混合Logit模型比多项Logit模型有更好的拟合优度,且能更合理地反映各因素对事故严重程度的作用效果;碰撞护栏或桥墩、女性驾驶员或驾驶员超过56岁时,更易产生受伤和死亡事故;能见度低于200 m、驾驶员驾龄小于3年或超过10年、责任车辆为重型货车或车辆变更车道时,发生财产损失事故的概率增加,而发生死亡和受伤事故的概率有所降低;湿滑路面将导致受伤事故的概率增加3.7%,而混凝土护栏和夜间无照明时将使死亡事故的概率分别增加8.7%和28.8%.      

基于随机参数Logit模型的校车事故伤害严重程度分析

为深入分析安全因素对校车事故伤害严重程度的影响，探寻事故数据中未观察到的异质性，基于随机参数Logit模型从驾驶员、车辆、道路特征及环境4个方面构建校车事故伤害严重程度模型。结果表明:①涉事车辆数为2辆且对应参数服从正态分布时，不发生死亡受伤事故的概率为83.84%；②驾驶员年龄35~44岁、涉事车辆数为1辆时，死亡受伤事故概率均降低0.58%；③道路限速值为40~50 km/h时发生死亡受伤事故概率增加0.35%，道路限速值大于60 km/h时发生死亡受伤事故概率增加0.96%；④安全气囊状态打开，死亡受伤事故概率增加2.35%；⑤交通控制方式为车道标线时可能伤害事故概率增加1.85%，控制方式为中央分隔带时未受伤事故概率降低1.44%，死亡受伤事故发生概率却增加0.48%；⑥不安全时倒车转弯时发生可能伤害事故概率降低0.42%，分心驾驶、未按规定车道行驶、跟车太近和其他（饮酒）时未受伤事故概率分别增加1.36%，0.56%，0.39%和0.97%，可能受伤事故和死亡受伤事故发生概率却有所降低。      

山区高速公路隧道路段与开放路段的事故影响因素分析

高速公路隧道构造特殊且通行环境复杂,因而通常事故多发。为探究高速公路隧道路段与开放路段事故影响因素和严重程度致因机理的差异,采集沪昆高速邵怀段2011—2016年期间1 537起事故为研究样本;以事故发生路段为响应变量构建逻辑回归模型,解释各种风险因素对事故发生路段倾向性的影响差异;分别针对隧道路段与开放路段建立模型研究事故伤害严重程度的影响因素。建立二元Logit回归模型分析事故的发生倾向性和2类路段的事故严重程度的影响因素;采用随机参数Logit模型以反映异质性条件对参数的影响。统计表明:与疲劳驾驶、未保持安全距离相关的事故发生在隧道路段的概率更高,其事故发生概率分别是开放路段的2.373和2.482倍;与隧道路段事故严重程度正相关的因素包括下坡（坡度2%以上）、夏季和超速行驶,其中下坡（坡度2%以上）段的严重事故发生的概率为上坡（坡度2%以上）的3.397倍,夏季的严重事故发生概率为秋季的3.951倍,超速行驶相关的严重事故发生概率为其他不当驾驶行为的4.242倍;与开放路段事故严重程度正相关的因素包括超速行驶和疲劳驾驶,其中超速行驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的2.713倍,疲劳驾驶相关的严重事故概率是其他不当驾驶行为的4.802倍。研究表明,山区高速公路隧道路段与开放路段的事故发生概率及其严重程度的影响因素存在一定的差异性,研究结论可为山区高速公路差异管理方案制定提供依据。      

成南高速公路交通事故特性研究

79~80 km等几个路段是成(都)南(充)高速公路第二辖区典型的交通事故黑点,114~120 km路段是事故发生的密集区域;周五发生的事故最多,周一次之,7月~9月是事故的高发月份;大、中型货车的事故率最高,乘用车次之,微型、轻型货车的事故率最低;除雾天外,雨天发生事故的概率最大,阴天次之,晴天最低。辖区内主要是单车事故,以碰撞固定物为主,多车事故主要以追尾碰撞为主。追尾碰撞占事故总数的比例为16.4%,但造成的伤、死亡人数均超过总数的60%以上。论文还结合"人、车、路和环境"等因素分析了事故成因,提出了相应的控制策略。     

疲劳驾驶汽车追尾事故的致命杀手

汽车追尾事故城市道路中仅次于正面和侧面相撞的多发事故类型。2004年，尾随碰撞事故占全年事故总量的15.45%，而驾驶疲劳则是引发夜间追尾事故的主要原因之一。在世界各国因疲劳驾驶所造成的各类交通事故总量中占有一定比例。有些学者认为交通死亡事故的35%-45%可归因于驾驶疲劳。     

汽车结构的被动安全性

被动安全性是指发生事故时,汽车保护乘员安全的能力。由于诸多因素的影响,碰撞事故各异,即很难找出完全一样的两起交通事故。但从对大量汽车事故的统计分析来看,汽车发生碰撞的类型基本分为三种:正面碰撞、侧面碰撞和追尾碰撞。据统计,正面碰撞     

高速公路出口路段车辆交通事故多发原因及对策

在高速公路出口路段,经常会发生车辆追尾、碰撞、横滑、侧翻等车辆交通事故,造成该路段事故多发的原因,大多是前车驾驶员违法驾驶、盲目操作,后车速度快,跟车距离近,驾驶员警惕性不高,处置措施不当等。     

低能见度水平下行人交通事故严重程度及异质性分析

为探究在低能见度水平下影响行人事故伤害严重程度的因素, 并分析可能存在的异质性。以某市6 405起行人-机动车交通事故为研究对象, 分别研究高、低能见度水平下机动车-行人事故中行人伤害严重程度影响因素, 建立均值异质性的随机参数Logit模型并通过弹性分析定量分析显著变量对行人受伤情况的影响程度。结果表明, 高、低能见度下影响行人伤害严重程度的因素存在明显差异。(1)低能见度情况下男性驾驶员、高龄行人、卡车、沥青路面、凌晨、较暗的照明条件等因素会增加行人伤害严重程度。(2)低能见度情况下卡车和凌晨这2个因素具有随机参数特征, 分别使行人死亡的概率增加了4.39%和2.67%;此外, 当事故涉及卡车和26~35岁行人这2个因素时会增大行人死亡的概率; 而当夜间有路灯照明与凌晨这2个因素共同作用时行人死亡的可能性降低。(3)高能见度情况下未发现具有异质性的影响因素, 但发现男性行人和摩托车等因素会增大事故严重程度; 而驾驶员年龄、沥青路面、周末和地形等因素对事故严重程度并没有显著影响。      

反光标识全面推行监管机制尚需完善

据相关研究报告指出.使用反光标识可以减少41%的追尾事故、37%的侧面碰撞事故.如果车辆没有使用反光标识.发生事故的概率增加30倍.在车辆上安装车身反光标识,倡导"防患于未然"的交通安全概念已经在全球范围内获得广泛关注.     

基于碰撞相容性因素的车辆追尾事故深入数据分析

为详细了解北京市追尾事故车辆的分类对比情况,基于车辆碰撞相容性因素构建了追尾事故的深入数据分析模型,包括追尾事故车辆的基本类型、结构形式及几何特征对比、车辆碰撞损坏特点、车内乘员伤害情况及其相关性等方面内容。利用真实交通事故案例对车辆碰撞相容性相关因素进行统计分析,为车辆追尾事故的预防与伤害减轻等项研究提供参考,指出今后研究的侧重点。     

Effects of head restraint and vehicle damage severity on neck injury risk

Domestic automobile insurance claims were investigated to correlate the driver neck injury risk with the safety rating of the head restraint, the severity of vehicle damage, and other human factors. The results of our statistical analysis reveal that the risk of neck injury for the driver is significantly different for vehicle size, use, driver gender, driver age, impact direction, accident location, and safety rating of head restraint, depending on vehicle the damage level which is assumed to imply impact severity during a rear-end crash accident. One of the unique findings from domestic insurance claims from low-speed rear-end crash accidents is the frequent reports of lower back injury together with whiplash. Thus, the risk of lower back discomfort is also included in this statistical analysis.     

基于贝叶斯网络的城市平面交叉口交通事故分析

应用贝叶斯网络对城市平面交叉口交通事故进行了分析。以3 584起交通事故数据为分析依据,基于专家知识和数据融合方法建立了城市平面交叉口交通事故分析的贝叶斯网络结构,利用服从Drichlet分布的贝叶斯方法对贝叶斯网络进行了参数学习。结合网络模型,应用联合树引擎算法推断了在车辆类型、交叉口类型、交叉口控制方式和交通参与者等因素的影响下平面交叉口交通事故类型的变化。研究结果表明,在城市平面交叉口中,由自行车导致的正面碰撞事故的概率最大,为22.83%,由于交通参与者转向不当引起的侧面碰撞的概率为23.44%,同时也易导致刮擦事故的发生;交通参与者的感知判断失误导致尾随碰撞事故的概率为23.62%。     

基于潜类别Logit模型的两轮车骑行者头部损伤影响因素研究

为研究汽车-两轮车碰撞事故中骑行者头部伤害的影响机理,探究头部损伤致因关系中存在的模式差异与异质性,基于中国交通事故深入研究（CIDAS）数据库中的2 806起两轮车事故,建立潜类别Logit模型。以骑行者头部伤害严重程度为因变量,将驾驶人、车辆、道路、环境和事故碰撞特征的相关因素作为自变量,取显著水平为0.05,建立多项式Logit模型,在此基础上根据拟合优度指标确定最优分组数并构建出潜类别Logit模型。研究结果表明:模型将事故样本划分为2个类别群体,2个群体在参数、变量分布特征和预测概率上存在显著差异,当事故样本具有“两轮车初始速度>30 km/h”、“骑行者碰撞后抛出距离>10 m”等特征时易被归类到类别1,且类别1对应于更严重的头部伤害;骑行者年龄>50岁、汽车类型为商用货车、两轮车类型为摩托车、事故发生在市区外、两轮车初始速度>30 km/h、头部碰撞玻璃和抛出距离>5 m都会增加头部损伤的严重程度;汽车驾驶人行驶意图为停车或变道时,存在造成严重两轮车事故的风险;佩戴头盔会减弱骑行者头部受到的伤害。      

基于二元Logistic模型的城市道路交通事故严重程度分析

为从多维度精准剖析影响城市道路交通事故严重程度的因素，选取了我国某城市2018—2020年交通事故数据库中的4 587条数据作为研究对象，基于二元Logistic模型，从人、车、路、环境这4个方面，分别针对财产损失事故、伤人事故、死亡事故建立了模型。深入分析了道路物理隔离位置、路侧防护设施类型等因素对事故严重程度的影响，并利用Hosmer-Lemeshow检验和一致性检验对模型有效性进行验证。结果表明:①道路物理隔离的空间位置对事故严重程度有显著影响，仅布设中心隔离设施发生死亡事故的概率是同时布设中央和机非隔离的2.304倍。在有中心隔离设施的高等级道路中，增设机非隔离设施能有效降低事故发生的概率。②路侧防护设施类型为行道树、绿化带时，发生死亡事故的概率分别是金属护栏的1.982倍、1.648倍。与金属护栏相比，行道树更容易引发严重事故。③夜间无路灯照明发生死亡事故的概率是夜间有路灯照明的1.808倍，夜间无路灯照明是导致死亡事故的重要因素之一。④受过高等教育的驾驶人发生财产损失事故和伤人事故的概率较高，受过中等教育的驾驶员发生死亡事故的概率较高；受过中等教育驾驶员发生死亡事故的概率是高等教育驾驶员的2.049倍。研究深入分析了影响城市道路交通事故的显著因素及其对事故的影响，为事故严重程度的精细化分析提供了理论支持，为交通规划与管理部门提供了决策依据。      

酒後駕車行為風險及安全研究

結合2005-2008之交通事故資料庫以敘述性統計進行交通事故特性分析與事故嚴重程度。以羅吉特模式找出達到顯著水準之酒後駕車影響因素,根據其各種危險因素,利用設定不同變數下發生條件的不同,發現酒精的質量濃度超過0.55mg/L、有使用保護裝置、車種為機車、道路型態為路段、光線以夜間有照明的情況下風險值為最高。     

从道路交通事故研究看我国汽车正面碰撞法规试验形式

基于我国道路交通深度事故调查中所得数据,从碰撞位置与重叠率、碰撞速度和人员伤亡等方面,分析100%重叠率刚性固定壁障碰撞试验和40%重叠率偏置可变形壁障碰撞试验与我国交通事故形态和人员伤害与特征的关联度.讨论现有正面碰撞法规的试验形式的局限性,并论证了将偏置正面碰撞推荐性标准纳入我国正面碰撞强制性标准体系的必要性和紧迫性.     

基于部分优势比的公路隧道交通事故严重程度分析模型

为了明晰公路隧道交通事故严重程度的影响因素,在分析了16条公路隧道3年内发生的296起交通事故的空间特性、事故形态及其发生原因的基础上,以交通事故严重程度为因变量,将其分为仅财产损失、轻伤、重伤或死亡事故3个等级,从人、车和隧道行车环境3个方面选择了14个交通事故严重程度的潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和部分优势比模型建立交通事故严重程度分析模型,并采用Brant检验判断比例优势假设。研究结果表明：与公路隧道交通事故严重程度显著相关的有4个自变量,分别为是否涉及大货车、事故涉及车辆数、事故发生时间和天气因素,其中是否涉及大货车、事故发生时间和天气因素3个自变量满足比例优势假设,而事故涉及车辆数不满足比例优势假设;对于部分优势比模型来说,涉及大货车的事故发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比不涉及大货车的事故分别增加10.2%和3.4%,多车事故发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比单车事故分别增加1.9%和5.9%,夜间发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比白天分别增加5.6%和1.7%,非雨天发生轻伤事故、重伤或死亡事故的概率比雨天分别增加4.5%和1.5%。