基于Logistic 回歸的交通事故嚴重性的影響因素分析

王希琳

（東北林業(yè)大學交通學院，黑龍 江哈爾濱 150040）

根據(jù)國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2020 年全國共發(fā)生交通事故244674 起，造成死亡人數(shù)61703 人，受傷人數(shù)250723 人，總計財產(chǎn)損失131361 萬元[1]。可見，道路交通事故的數(shù)量多、影響人群廣、損失嚴重。因此，分析交通事故后果的嚴重性的影響因素，有利于管理部門精準制定相關(guān)管理政策、準確采取措施，提高道路使用者的安全意識。

為此，國內(nèi)外學者進行了大量研究。Valeriy Kapitanov 等人采用相關(guān)分析和回歸分析的方法，通過對近四年俄羅斯交通事故數(shù)據(jù)的分析，從社會、經(jīng)濟、自然氣候等方面確定了事故率的影響因素[2]。Jerold Joseph Fernandez 等通過層次分析法（AHP）對駕駛?cè)朔矫娴慕煌ㄊ鹿视绊懸蛩剡M行了優(yōu)先級排序，并得出最應(yīng)優(yōu)先考慮的因素是駕駛?cè)藢煌酥镜腻e誤認識，優(yōu)先級最低的是駕駛?cè)瞬涣嫉鸟{駛行為[3]。Guangnan Zhang 等通過逐步logistic 回歸分析了影響交通違法和事故嚴重程度的因素[4]。孟云偉等人采用二項logistic 回歸，選取某高速公路的數(shù)據(jù)，從時間、道路、天氣等方面對高速公路交通事故后果的影響因素進行分析[5]。牛毅等人基于Apriori 關(guān)聯(lián)算法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對高速公路貨車交通事故發(fā)生的位置、時間等的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及分布規(guī)律等進行探究，發(fā)現(xiàn)凌晨時間段與疲勞駕駛和高死亡率存在較強的關(guān)聯(lián)[6]。

既有相關(guān)研究從人、車、道路三個維度分別對交通事故影響因素進行了探討，而對于“人-車-路-環(huán)境”體系中的“環(huán)境”維度進行深入討論的研究較少。本文從“環(huán)境”這一層面出發(fā)，更加全面綜合地考慮，對影響交通事故后果嚴重程度的環(huán)境因素進行細化分析，構(gòu)建logistic 回歸模型，研究各環(huán)境要素與事故嚴重程度之間的相關(guān)性，對現(xiàn)有研究進行補充并提出應(yīng)對措施建議。

1 模型構(gòu)建

1.1 二項logistic 回歸

常用分析因變量影響因素的方法有多元線性回歸和logistics 回歸。本文中的自變量事故嚴重程度分為一般事故和嚴重事故，為二分類變量，故采用二項logistics 回歸。可表示為：

式中，Y 為事故嚴重程度的兩種取值，xk為影響事故嚴重程度的環(huán)境因素，βj為常數(shù)。

1.2 變量設(shè)置

1.2.1 因變量

本文數(shù)據(jù)均來源于美國道路交通事故統(tǒng)計[7]，對其中總計10077 起事故案例進行分析，共篩選出了有效數(shù)據(jù)8385條。將交通事故嚴重程度分為一般事故與嚴重事故，統(tǒng)計結(jié)果如表1 所示。

表1 因變量設(shè)置統(tǒng)計表

1.2.2 自變量

根據(jù)各條事故案例所對應(yīng)的其所處環(huán)境條件，以更加客觀地反映相關(guān)性為原則，共篩選出11 個自變量，包括天氣、時間、路段特征、氣象參數(shù)等，統(tǒng)計結(jié)果如表2 所示。

表2 自變量設(shè)置統(tǒng)計表

2 模型結(jié)果及分析

2.1 模型檢驗

對模型進行似然比卡方檢驗，結(jié)果表明p 值為

0.000＜0.01,說明該模型有效。一般而言，當模型預測的正確率大于60%時，認為該模型的預測結(jié)果良好，本文構(gòu)建的logistics 回歸模型正確率為61.6%＞60%，說明模型預測水平較好。

表3 模型檢驗結(jié)果

2.2 結(jié)果分析

二項logistics 回歸結(jié)果如表4 所示。其中當p 值＜0.05時，認為該影響因素顯著。OR 值為某一事件發(fā)生的概率與不發(fā)生概率的比值，在本文中OR 值指的是由在某自變量下的嚴重事故與一般事故的比值。對于連續(xù)變量，OR 值表示該變量每增加一個單位，導致的嚴重事故與一般事故的比值變化了（OR-1）%, 對于分類變量OR 值表示該變量從0 變?yōu)?時，嚴重事故與一般事故的比值變化了（OR-1）%。

表4 計算結(jié)果

由表4 可知，天氣、時間、路段特征、溫度、風速的P 值均小于0.1，認為其對交通事故嚴重程度影響顯著。而濕度、氣壓、事故點附近是否設(shè)置有讓行標志則對事故嚴重性無明顯影響。

天氣狀況對交通事故嚴重程度有顯著影響，其中惡劣雨雪天氣（4）的OR 值為2.773，表明在惡劣雨雪天氣中發(fā)生嚴重交通事故的概率較一般交通事故高了117.3%；輕微雨雪天氣（3）OR 為1.798，表明在輕微雨雪天氣中發(fā)生嚴重交通事故的概率較一般交通事故高了79.8%；陰天發(fā)生嚴重交通事故的概率較一般交通事故高了27%。在雨雪天氣，由于路面濕滑，車輛與路面的摩擦系數(shù)降低，易發(fā)生側(cè)滑的同時也使得制動距離延長，使得容易造成嚴重后果。

在時間上，夜間發(fā)生事故的后果更為嚴重。相較于白天，夜間發(fā)生嚴重事故的概率較一般事故高了48.9%。夜間行駛對駕駛?cè)说木駹顟B(tài)要求較高，容易由于疲勞駕駛產(chǎn)生困意，且外界光線較白天顯著不足，容易造成誤判、制動不及時等情況，引發(fā)嚴重事故。

路段特征也會對事故嚴重性產(chǎn)生顯著影響，結(jié)果表明交叉口路段發(fā)生嚴重交通事故的概率較一般事故高了111.5%，交叉口增加了交通復雜性和交通沖突，是交通事故的多發(fā)點；設(shè)有交通信號設(shè)施、停車標志、人行橫道的路段發(fā)生嚴重交通事故的概率較一般事故分別低了68.6%、96.6%、72.2%，說明在路段設(shè)置交通管控設(shè)施有利于減少重大交通事故的發(fā)生。

溫度每增加一個單位，嚴重事故的概率較一般事故減少了0.788%，寒冷天氣較溫暖天氣容易發(fā)生嚴重事故。同時，大風天氣較微風、無風天氣，嚴重事故概率較一般事故有所增加。

根據(jù)以上交通事故嚴重性影響因素分析，提出了以下減輕事故的嚴重程度措施建議：

a.在雨天、雪天等特殊天氣，及時處理路上積水、積雪，在路段設(shè)置減速提醒設(shè)施以及封閉事故多發(fā)的危險路段等；

b.增設(shè)照明路燈、夜間警示設(shè)施等；

c.完善路段管控設(shè)施，如交通信號燈、讓行標志、路面結(jié)冰警示標志等，對于老舊破損設(shè)施及時更換維修。

3 結(jié)論

通過對總計10077 起交通事故數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建了二項logistics 回歸模型，檢驗結(jié)果證明了模型的有效性和準確性。根據(jù)模型計算得到了影響道路交通事故嚴重性的環(huán)境因素，并提出了應(yīng)對措施建議。本文對“人-車-路-環(huán)境”中的環(huán)境進行了模型建立與分析，研究結(jié)論可作為下一步研究的參考，下一步可對人、車、路、環(huán)境四項要素進行全面分析討論，形成完整體系。