路段摩托车单车事故伤害严重程度原因分析

为了研究影响路段摩托车单车碰撞事故严重程度的因素,以美国印第安纳州2013—2015年1 526起路段单车事故为研究对象,考虑驾驶员特征、车辆属性、道路条件、环境及事故特征5方面共21个自变量,构建了巢式logit模型,分析死亡事故、失能性伤害事故、非失能性伤害事故与仅财产损失事故。利用全信息最大似然法估计模型参数,估计结果显示模型整体拟合度良好。研究发现:在0.1的显著性水平下,驾驶员性别、年龄、是否使用头盔、是否酒驾、驾驶员是否被甩离摩托车、是否超速、是否冲出道路、是否载人、车龄、道路是否潮湿、道路线形与限速、月份、光线条件、是否发生农村地区、摩托车碰撞物(电线杆、路缘、涵洞、护栏、树)与摩托车单车碰撞事故伤害严重程度显著相关。其中,驾驶员被甩出车外、超速、摩托车冲出道路、摩托车车龄超过10年、事故发生在4月、7月份、夜间、事故发生在农村地区、摩托车与电线杆碰撞增加了死亡事故的概率。研究结果有助于交通管理者采取合适的策略用来降低路段摩托车单车事故严重程度,也可以为后期国内摩托车事故的进一步分析提供借鉴。     

基于混合有序Probit模型的货车翻车驾驶员伤害程度研究

为深入研究货车翻车驾驶员伤害程度的影响因素,考虑驾驶员伤害程度的有序特性和安全因素对驾驶员伤害程度影响的异质性效应,以2016年美国德克萨斯州3476起货车翻车事故为研究对象,从人、车、路、环境四要素中选取共24个安全因素作为自变量,以驾驶员伤害程度为因变量,分别构建有序Probit模型和混合有序Probit模型.研究结果表明:男性、驾驶员年龄、系安全带、安全气囊起爆、饮酒或吸毒、被甩出车外、未按规定车道行驶、重型货车、车辆右转、不良天气、道路限速值以及车辆出厂年龄与驾驶员伤害程度显著相关.此外,混合有序Probit模型的拟合优度较有序Probit模型的高,并且混合有序Probit模型发现,男性、饮酒或吸毒、被甩出车外以及车辆右转变量对驾驶员伤害程度的影响具有异质性效应.