道路交通事故多因素分析

楊春風，莊　燦，孫吉書，閆曉晨

(河北工業大學 土木與交通學院，天津 300401)

0　引　言

為更好控制交通事故發生，更深入地了解導致交通事故發生的因素以及各因素對交通事故的影響程度，從而采取更具目的性、有效性地手段對交通事故進行控制，減少交通事故發生，有必要對導致道路交通事故發生的各因素進行分析。作為由人-車-路和環境共同構成的動態復合道路交通系統，影響道路交通安全的因素有很多，包括確定的白色信息因素如道路線形指標、路側構筑物、指示標志等，也包括不確定的灰色信息因素如駕駛員心理生理狀態、氣候環境條件、車輛性能等。這些因素相互作用共同對道路交通安全產生影響，而道路交通事故在上述影響因素影響下發生也是隨機的、不確定的。

為能夠定量地對影響道路交通安全因素進行分析評價，相關學者將灰色關聯理論引入到對道路交通事故影響因素分析中，證明了采用灰色關聯理論對道路交通事故影響因素進行分析的可行性，并得出了部分地區各影響因素與道路交通事故關聯度[1-4]。但這些灰色關聯模型只考慮了參考序列與比較序列部分性質的一致程度，無法全面對參考序列與比較序列的一致程度進行描述。曹鑫[4]在研究港口船舶交通事故因素時從多個角度入手，建立了灰色綜合關聯度模型，得出了港口各因素對港口船舶事故的影響程度，但該模型在確定各關聯度權重值時過于主觀，不能客觀反映各關聯度在綜合模型中的重要程度。為更加客觀全面地分析道路交通事故各因素與道路交通事故關聯程度，筆者引入灰色絕對關聯度、灰色相對關聯度及灰色斜率關聯度建立灰色綜合關聯度模型[5-7]，利用離差最大化法[8-9]確定各關聯度在灰色綜合關聯度模型權重值。

目前，我國主要通過交通事故次數、死亡人數、受傷人數以及交通事故造成的直接經濟損失這4個角度對歷年道路交通安全水平進行評價。選取這4項指標分析交通事故原因及相關性，從而找出影響交通事故次數、死亡人數、受傷人數及財產損失的主要因素，對減少該項損失采取的相關措施進行指導。筆者采用皮爾遜相關系數對駕駛員各違法行為與這4項指標相關性進行分析，并驗證其相關性，最后利用灰色綜合關聯度模型計算駕駛員各違法行為與4項指標灰色綜合關聯度，找出影響這4項指標各主要因素，并提出相應防治措施。

1　皮爾遜相關性分析

皮爾遜相關系數是由英國數學家、生物統計學家卡爾·皮爾遜于19世紀80年代末提出并優化而來。皮爾遜相關系數可對兩個定距變量間聯系的緊密程度進行描述，其計算如式(1)：

(1)

為研究機動車駕駛員各違法行為與道路交通事故這4項指標的相關性，筆者選取了2008—2012年我國道路交通事故的統計結果，如表1。機動車駕駛員各違法行為導致道路交通事故量如表2。

表1　2008—2013年我國道路交通事故4項指標統計Table 1　Four indicators of road traffic accidents of China from 2008 to 2012

利用式(1)對駕駛員各違法行為與道路交通事故4項指標相關系數進行計算，并進行顯著性檢驗，其結果如表3。

由表3可看出：道路交通事故總數、死亡人數、受傷人數與機動車駕駛員各違法行為之間的相關系數為r≥0.8，顯著性檢驗概率為p<α=0.05。這表明機動車駕駛員的各違法行為與交通事故總數、死亡人數、受傷人數有顯著相關性。直接財產損失與機動車駕駛員各違法行為的相關系數較小，且其顯著性檢驗概率為p>α=0.05。這表明各機動車駕駛員各違法行為對直接財產損失沒有顯著相關性。

表2　2008—2012年駕駛員違法行為導致的交通事故量統計Table 2　The number of traffic accidents caused by the illegal behavior of drivers from 2008 to 2013

表3　道路交通事故4項指標與駕駛員各違法行為相關性Table 3　Correlation between four indicators of road traffic accidents and driver’s illegal behaviors

注：**表示在顯著性水平α=0.01水平(雙側)上顯著相關；*表示在顯著性水平α=0.05水平(雙側)上顯著相關。

為更深入了解機動車駕駛員的違法行為對道路交通事故等4項指標影響程度大小。筆者通過道路交通事故主要影響因素，進一步利用灰色關聯度分析法對道路交通事故4項指標與機動車駕駛員各違法行為的關聯度進行分析。

2　基于灰色關聯度的事故分析

2.1　參考序列及比較序列

灰色關聯理論是鄧聚龍教授在20世紀80年代創建的，旨在研究數理統計、模糊數學所不能解決的“小樣本、貧信息、不確定”問題。灰色關聯度分析法作為灰色理論重要組成部分，具有對樣本需求量少、計算量小、分析準確、使用方便等優點，被廣泛應用在各領域的因素分析和綜合評價中。在文中的研究問題中，選擇我國2008—2012年的交通事故起數、死亡人數、受傷人數及直接財產損這4項道路交通事故指標作為參考序列，如式(2)：

Yi=[yi(1)，yi(2)，…，yi(n)]，(i=1，2，3，4)

(2)

根據我國道路交通事故統計年報統計，與道路交通事故有關的機動車駕駛員因素主要包括超速行駛、酒后駕駛、逆向行駛等。因此，筆者選擇超速行駛、酒后駕駛、逆向行駛、疲勞駕駛、違法超車、違法會車、違法變更車道、違法占道行駛、未按規定讓行、無證駕駛及違反交通信號作為比較序列(表4)，如式(3)：

Xj=[xj(1)，xj(2)，…，yj(n)]，(j=1，2，…，11)

(3)

表4　道路交通事故灰色關聯分析參考序列及比較序列Table 4　Reference sequences and comparison sequences of gray relational analysis of road traffic accidents

2.2　灰色絕對關聯度

灰色絕對關聯度是對參考序列曲線與比較序列曲線幾何形狀相似程度的描述，幾何形狀越相似，其絕對關聯度越大，參考序列與比較序列相關程度越高。參考序列與比較序列的灰色絕對關聯度計算過程如下。

2.2.1始點零化像

始點零化像計算如式(4)、(5)：

(4)

(5)

2.2.2灰色絕對關聯度

灰色絕對關聯度如式(6)～(9)：

(6)

(7)

(8)

(9)

2.2.3計算結果

根據上述公式，2008—2012年機動車駕駛員各種違法行為與道路交通事故4項指標的灰色絕對關聯度εi，j計算結果如表5。

表5　駕駛員違法行為與4項指標的灰色絕對關聯度εi，jTable 5　Gray absolute correlation degree εi，j between driver’s illegal behaviors and the four indicators

2.3　灰色相對關聯度

灰色相對關聯度是對參考序列曲線和比較序列曲線分別相對其起始點變化速率相近程度的描述。變化速率相近程度越高，其相對關聯系數越大，二者的相關程度越高。

2.3.1參考序列和比較序列初值像

參考序列和比較序列的初值像計算如式(10)、(11)：

(10)

(11)

(12)

(13)

2.3.3灰色相對關聯度

灰色相對關聯度如式(14)～(17)：

(14)

(15)

(16)

(17)

2.3.4計算結果

根據上述公式，2008—2012年機動車駕駛員各種違法行為與道路交通事故4項指標的灰色相對關聯度γi，j計算結果如表6。

表6　駕駛員違法行為與4項指標的灰色相對關聯度γi，jTable 6　Gray relative correlation degree γi，j between driver’s illegal behaviors and the four indicators

2.4　灰色斜率關聯度

灰色斜率關聯度是參考序列曲線與比較序列曲線在整個比較區間內所有點之間變化率的平均值，對兩曲線各點之間變化速率大小一致程度進行描述，兩曲線各點間變化率越相近，灰色斜率關聯度越大，二者相關性越大。

2.4.1序列Yi和Xj在第k項處灰色斜率關聯系數

當序列Yi和Xj均為時距為1的離散序列時，其在第k項處的灰色斜率關聯系數θi，j(k)如式(18)～(22)：

(18)

Δyi(k)=yi(k+1)-yi(k)

(19)

(20)

(21)

Δxj(k)=xj(k+1)-xj(k)

(22)

2.4.2序列Yi和Xj灰色斜率關聯度

參考序列Yi與比較序列Xj的灰色斜率關聯度計算如式(23)：

(23)

2.4.3計算結果

根據上述公式，2008—2012年機動車駕駛員各種違法行為與道路交通事故4項指標的灰色斜率關聯度θi，j計算結果如表7。

表7　駕駛員違法行為與4項指標的灰色斜率關聯度θi，jTable 7　Gray slope correlation degree θi，j between driver’s illegal behavior and the four indicators

2.5　灰色綜合關聯度

灰色綜合關聯度一般包括灰色絕對關聯度和灰色相對關聯度。筆者分別對二者進行加權得到灰色綜合關聯度，并綜合了參考序列與比較序列的幾何相似程度和相對于各自起始點變化速率相似程度，與從一方面對參考序列及比較序列相似程度進行評價比較，能全面地從綜合角度對相似程度進行評價?；疑^對關聯度和灰色相對關聯度均未充分考慮在整個比較區間內各點變化率一致程度，為避免只考慮相對于起始點變化快慢一致性所帶來的局限性，筆者引入了灰色斜率關聯度，彌補灰色絕對關聯度和灰色相對關聯度不足，能更全面準確地評價參考序列及比較序列的相似程度。

灰色綜合關聯度ρi，j計算如式(24)：

ρi，j=λi，jεi，j+ηi，jγi，j+μi，jθi，j

(24)

式中：λi，j、ηi，j、μi，j分別為灰色絕對關聯度、灰色相對關聯度及灰色斜率關聯度所占權重。

傳統灰色綜合關聯度在確定各部分所占權重時較隨意。為此筆者引入離差最大化法確定灰色絕對關聯度、灰色相對關聯度及灰色斜率關聯度在灰色綜合關聯度模型中的權重。

當樣本屬性值相對于其他所有樣本屬性值都沒有差別時，那么該樣本屬性值對重要性排序沒有影響，其權重值可設為0；若該樣本屬性值相對于其他樣本屬性值有較大差異，則其對重要性排序影響也越大，這時應給予該指標值較大權重。基于該原理，得到各部分權重值計算如式(25)、(26)：

(25)

(26)

將表5～表7中參考序列與比較序列的灰色絕對關聯度εi，j、灰色相對關聯度γi，j及灰色斜率關聯度θi，j值代入式(26)，可計算得出Bεi，j、Bγi，j、Bθi，j的值，如表8。

表8　Bεi，j、 Bγi，j、 Bθi，j計算值Table 8　Calculated values of Bεi，j、 Bγi，j、 Bθi，j

將表8中Bεi，j、Bγi，j、Bθi，j各值代入式(25)，計算可得灰色絕對關聯度εi，j、灰色相對關聯度γi，j及灰色斜率關聯度θi，j在灰色綜合關聯度計算模型中所占權重值，如表9。

表9　灰色綜合關聯度權重Table 9　Weight of gray comprehensive correlation degree

將2008—2012年駕駛員違法行為與4項指標的灰色絕對關聯度、灰色相對關聯度、灰色斜率關聯度及其對應權重值代入灰色綜合關聯度計算公式，得到各違法行為與4項指標間的灰色綜合關聯度，如表10。

表10　2008—2012年駕駛員違法行為與4項指標的灰色綜合關聯度Table 10　Gray comprehensive correlation degree between driver’s illegal behaviors and the four indicators from 2008 to 2012

2.6　結果分析

由計算結果可得出駕駛員各違法行為分別與道路交通安全4項指標灰色關聯度大小順序。

駕駛員各種違法行為與道路交通事故總數的灰色綜合關聯度大小順序為：ρ1，10>ρ1，3>ρ1，5>ρ1，1>ρ1，2>ρ1，7>ρ1，6>ρ1，8>ρ1，4>ρ1，11>ρ1，9。可以看出：在駕駛員各種違法行為中，無證駕駛與道路交通事故總數相關性最高，其次是逆向行車、違法超車和超速行駛等駕駛員違法行為。

駕駛員各違法行為與道路交通事故死亡人數灰色綜合關聯度大小順序為：ρ2，9>ρ2，1>ρ2，10>ρ2，3>ρ2，8>ρ2，6>ρ2，11>ρ2，2>ρ2，5>ρ2，7>ρ2，4。可以看出：在各種駕駛員違法行為中，未按規定讓行與交通事故中死亡人數的相關性最高，其次是超速行駛、無證駕駛、逆向行駛等違法行為。

駕駛員各違法行為與道路交通事故受傷人數的灰色綜合關聯度大小順序為：ρ3，10>ρ3，3>ρ3，5>ρ3，1>ρ3，7>ρ3，6>ρ3，2>ρ3，8>ρ3，11>ρ3，4>ρ3，9?？梢钥闯觯涸诟鞣N駕駛員違法行為中，無證駕駛與交通事故中受傷人數的相關性最高，其次是逆向行駛、違法超車、超速行駛等違法行為。

駕駛員各違法行為與道路交通事故造成的直接經濟損失灰色綜合關聯度大小順序為：ρ4，10>ρ4，11>ρ4，3>ρ4，1>ρ4，5>ρ4，9>ρ4，7>ρ4，6>ρ4，4>ρ4，2>ρ4，8。可以看出：在各種駕駛員違法行為中，無證駕駛與道路交通事故造成的直接經濟損失的相關性程度最高，其次是違反交通信號、逆向行駛、超速行駛等違法行為。

在駕駛員各種違法行為中，無證駕駛與道路交通事故總數、受傷人數及直接經濟損失的相關性最高，未按規定讓行與道路交通事故死亡人數相關性最高。其次，逆向行駛、違法超車、超速行駛的駕駛員違法行為與4項指標相關性都很高。

3　道路交通事故防治措施

根據皮爾遜相關性分析可知，機動車駕駛員違法行為與道路交通事故總數、死亡人數及受傷人數都顯著相關。而灰色綜合關聯度計算結果進一步表明在眾多機動車駕駛員違法行為中，無證駕駛、未按規定讓行、逆向行駛、違法超車和超速行駛是與道路交通事故4項指標相關性最高的5個影響因素。因此，在進行道路交通事故防治時，應加強對機動車駕駛員違法行為管控，尤其是對與道路交通事故相關性最高的5個機動車駕駛員違法行為進行管控。針對筆者分析結果，對道路交通事故的防治提出如下建議：

1) 加強執法力度、監管強度。機動車駕駛員無證駕駛、不按規定讓行、逆向行駛、違法超車和超速行駛違法行為與道路交通事故4項指標相關性最高，因此應加強對這5種機動車駕駛員違法行為監控和管理。一方面，要完善相關法律、條例，并做到“有法可依，有法必依，執法必嚴”，尤其對以上5種機動車駕駛員違法行為，在責任判罰、事故處理及處罰力度上要有所側重，通過加大相應違法行為產生的法律責任，加強機動車駕駛員對該項違法行為的重視程度。約束駕駛人駕駛行為，減少相應機動車駕駛人違法行為的發生。另一方面，要加強對這些違法行為的監管力度，減少機動車駕駛員僥幸心理，減少這些違法行為發生。

2) 加強對駕駛人的素質教育與法律教育，進一步完善駕駛員考核制度。機動車駕駛員出現不按規定讓行、逆向行駛、違法超車和超速行駛等違法行為與機動車駕駛員行車素質低下、法律意識淡薄有關。出于趕時間、尋方便、開賭氣車等各方面原因會使機動車駕駛員產生以上違法行為的心理動機，并促使駕駛員違法行車。因此，在對機動車駕駛員進行培訓和考核時除了要對其駕駛技術進行教學和考查外，還要加強對機動車駕駛員行車素質和法律意識教育，定期對機動車駕駛員進行素質、法律教育，增強機動車駕駛員行車素質和法律意識，減少相關機動車駕駛員違法行為。完善機動車駕駛員考核制度，減少不合格駕駛員上路可能性。

3) 針對不同機動車駕駛員違法行為進一步深入研究導致駕駛員產生該種違法行為的主觀、客觀原因，如對于超速駕駛違法行為應進一步對駕駛員心理、道路條件、環境條件等因素進行研究，找到影響機動車駕駛員超速行駛的主要因素，采取相應措施進行控制，從根源上找到解決辦法，減少機動車駕駛員超速行駛的違法行為。

4　結　語

筆者就影響道路交通事故的機動車駕駛員各種違法行為因素與道路交通事故的4項指標相關度進行了研究。結果表明：機動車駕駛員違法行為與道路交通事故總數、死亡人數及受傷人數都具有顯著的相關性。進一步用灰色綜合關聯度對機動車駕駛員各違法行為與道路交通事故4項指標灰色關聯度進行了計算和分析，找到了與道路交通事故4項指標相關性較高的5項機動車駕駛員違法行為，并提出了道路交通事故防治的相關措施，對減少我國道路交通事故發生具有一定的經濟意義和實用價值。

參考文獻(References)：

[1]倪四紅，馬社強.河南省地級區域道路交通安全狀況評價[J].黑龍江交通科技，2014(2)：2-4.

NI Sihong，MA Sheqiang.Evaluation of traffic safety of Henan Province regional road[J].CommunicationsScienceandTechnologyHeilongjiang，2014(2)：2-4.

[2]敖谷昌，楊利.機動車駕駛員人為因素與交通事故危害性關聯分析[J].重慶交通大學學報(自然科學版)，2010，29(1)：121-124.

AO Guchang，YANG Li.Correlation analysis on driver’s human factors and accident hazard in road traffic accidents[J].JournalofChongqingJiaotongUniversity(NaturalScience)，2010，29(1)：121-124.

[3]李嘉，朱順應，張啟明，等.用改進的灰色關聯度分析交通事故成因[J].公路交通技術，2006(1)：114-116.

LI Jia，ZHU Shunying，ZHANG Qiming，et al.Traffic accidents reasons analyzed with innovated gray association degree[J].TechnologyofHighwayandTransport，2006(1)：114-116.

[4]蘇梁，邵東，唐伯明，等.灰色理論在交通事故預測的應用[J].重慶交通大學學報(自然科學版)，2008，27(3)：446-448.

SU Liang，SHAO Dong，TANG Boming，et al.Application of gray theory in road accident forecast[J].JournalofChongqingJiaotongUniversity(NaturalScience)，2008，27(3)：446-448.

[4]曹鑫.基于改進型灰色關聯度的港口船舶交通事故因素分析[J].廣州航海高等專科學校學報，2009，17(3)：11-13.

CAO Xin.The analysis of factors leading to ship accidents in port based on improved gray relevance theory[J].JournalofGuangzhouMaritimeCollege，2009，17(3)：11-13.

[5]郝慶龍，戴冉，梁凱琳，等.基于加權灰色系統的寧波水上交通事故致因和預測[J].大連海事大學學報，2013，39(4)：35-37.

HAO Qinglong，DAI Ran，LIANG Kailin，et al.Maritime accident cause and prediction based on the weighted grey system in Ningbo waters[J].JournalofDalianMaritimeUniversity，2013，39(4)：35-37.

[6]孫友良，閆濱，趙波，等.基于改進廣義灰色關聯分析法的水閘安全評價指標的選取[J].水電能源科學，2014，32(4)：102-105.

SUN Youliang，YAN Bin，ZHAO Bo，et al.Index selection of sluice safety assessment based on improved generalized grey correlation analysis[J].WaterResourcesandPower，2014，32(4)：102-105.

[7]左大杰，唐建橋，張瑞婷，等.基于一種灰色綜合關聯模型的區域客運結構優化研究[J].數學的實踐與認識，2016，46(9)：7-14.

ZUO Dajie，TANG Jianqiao，ZHANG Ruiting，et al.Study on optimization of regional passenger transportation structure based on an model of synthetic degree of grey incidence[J].MathematicsinPracticeandTheory，2016，46(9)：7-14.

[8]張桂江，葉玉清，崔鐵軍，等.改進廣義灰色關聯故障樹的礦車墜落故障模式分析[J].數學的實踐與認識，2015，45(23)：169-178.

ZHANG Guijiang，YE Yuqing，CUI Tiejun，et al.Failure mode analysis of tramcar crashes based on fault tree and improved generalized gray correlation degree[J].MathematicsinPracticeandTheory，2015，45(23)：169-178.

[9]馬永紅，周榮喜，李振光.基于離差最大化的決策者權重的確定方法[J].北京化工大學學報，2007，34(2)：177-180.

MA Yonghong，ZHOU Rongxi，LI Zhenguang.The method of determining the weights of decision-makers based on the maximizing deviation[J].JournalofBeijingUniversityofChemicalTechnology，2007，34(2)：177-180.

[10]劉思峰，楊英杰，吳利豐.灰色系統理論及其應用[M].北京：科學出版社，2014.

LIU Sifeng，YANG Yingjie，WU Lifeng.GraySystemTheoryandItsApplication[M].Beijing：Science Press，2014.