基于中國汽車-行人事故數據的老齡人與青壯年行人損傷特征對比分析

摘 要：為明確老齡與青壯年行人事故損傷特征及損傷風險之間的差異并為行人碰撞安全法規提升提供理論基礎，對中國交通事故深度調查（CIDAS）數據庫中提取的496例老齡行人和431例青壯年行人事故樣本進行了研究。對比分析了老齡與青壯年行人損傷部位分布及具體部位損傷類型的異同；建立了基于車輛碰撞速度的老齡與青壯年行人頭部AIS3+、胸部AIS3+及下肢AIS2+的損傷風險曲線。結果表明：老齡與青壯年行人胸部損傷比例差異高達20.9%；在40 km/h碰撞車速時，2類行人頭部、胸部和下肢損傷風險差異分別為38.9%，39%、21.2%。因此，中國行人碰撞安全法規的提升可差異性考慮老齡人與青壯年行人的測試方法或損傷準則，尤為必要考慮納入汽車-老齡人胸部碰撞測試評價方法。

關鍵詞： 汽車安全；碰撞事故；老齡人；行人；損傷類型；損傷風險

中圖分類號： U 461.91 文獻標識碼： A DOI： 10.3969/j.issn.1674-8484.2024.02.002

第7 次人口普查數據表明：2022 年末中國60 歲及以上人口有28 004 萬人，占全國人口的19.8%，其中65 歲以上的人口20 978 萬人，占全國人口的14.9% [1]。由此可見，中國60 歲和65 歲以上的老齡人口數量已經非常接近中度老齡化社會的標準。同時，隨著汽車產業在中國的飛速發展，交通安全的嚴重性也更為突出，世界衛生組織公布的《道路安全全球現狀報告2018》 表明，全球每年交通事故導致約5 000 萬人傷殘，近130萬人死亡。在中國，汽車碰撞事故大約占交通事故總數的75%，行人更是易受傷害的道路使用者[2]。行人的死亡或者重傷在交通事故的社會經濟損失中占據了較大比例，與發達國家相比，其造成直接和間接的損失都更高。

國外研究表明隨著年齡的增長，行人發生交通事故傷害的比例增加，道路交通事故中老年人的致死率也更高[3]，而且在相同的傷害嚴重程度下，老年人的生命風險更大[4]。Azami-Aghdash 等[5] 研究也表明道路交通事故中最常見的傷害是人車碰撞產生的車禍，老年人和非老年人之間存在顯著差異。因此，通過對中國汽車-行人碰撞事故數據進行分析，可以為采取有效干預措施及減輕傷害負擔提供理論基礎，考慮特有的老齡弱勢群體的傷亡特征，探究老齡行人與青壯年行人損傷特征差異，提升道路安全勢在必行。

目前，針對汽車碰撞事故中老齡人損傷的研究主要集中在2 個方面：一是基于仿真計算的老齡體征鈍性沖擊損傷機理與耐受限度，二是基于事故數據的損傷流行病學研究。前者如HUANG Jing 等[6] 建立年齡特異性下肢有限元模型，分析表明老年人長骨耐受限度隨骨組織幾何形態及材料特性發生顯著變化。ZHOUZhou 等[7] 通過改進有限元頭部模型研究發現萎縮的大腦皮質的相對運動和BV （ 橋接靜脈） 應變顯著增加，從而加劇了老年人ASDH （ 急性硬膜下血腫） 的風險。D.Poulard 等[8] 通過分析肋骨、胸骨和鎖骨的極限塑性應變來預測各部位損傷，并表明皮質骨骨折的擬議閾值隨年齡在3% （20 歲） 至0.8% （75 歲） 之間變化。LIUXinran 等[9] 以老年行人下肢為研究對象，模擬了4 種沖擊速度和3 種沖擊角度的碰撞過程，分析沖擊載荷對老年人損傷特性的影響，發現老年行人下肢最脆弱的部位是膝關節，碰撞速度與下肢損傷程度呈正相關。

有關老年人事故損傷的流行病學研究主要基于中國以外的事故數據，如S. H. Park等[10]基于韓國大邱市的事故數據進行分析，表明不同年齡的行人受傷嚴重程度存在著很大的差異；J. E. Rod等[11]通過德國GIDAS數據庫，對比分析了60歲以上老年行人及年輕行人傷亡情況，表明60歲以上行人更易遭受嚴重或致命損傷；B. Zohrevandi等[12]對創傷系統和醫院信息系統2個數據庫中的917名受傷行人數據進行分析，表明最常見的腦部損傷分別為腦挫傷、蛛網膜下腔出血和顱骨骨折；J. Saadé等[13]基于法國事故數據庫，描述了行人與客車碰撞中的傷害影響因素，表明大多數損傷發生在下肢，其次是頭部、胸部以及上肢，車輛碰撞速度和行人年齡對碰撞損傷的影響都比較大。然而，鮮有研究對中國道路上汽車-行人碰撞事故中老齡人損傷流行病學特征進行分析，中國老齡人群道路使用者損傷現狀與年輕人的異同尚不明確。

因此，本文主要以中國交通事故深度調查（ChinaIn-depth Accident Survey，CIDAS）數據庫中汽車-行人碰撞事故數據為現實依據，提取數據庫中2011— 2022年496例老齡行人（＞ 65歲）和431例青壯年行人（18～45歲）事故樣本，分析老齡人與青壯年損傷特征及風險的異同。研究首先對比老齡行人與青壯年行人損傷分布特征與嚴重度的異同，隨后基于邏輯回歸的方法分別建立了老齡行人與青壯年行人隨碰撞車速變化的損傷風險曲線，以期為未來汽車安全法規制定及損傷精準預測提供了理論基礎。

1 事故數據樣本

中國交通事故深度調查（CIDAS）數據庫[14] 目前收集了數千起中國交通事故的數據，其中包括詳盡的碰撞事故信息，記錄了人員、車輛、道路和環境等多方面的詳細數據。本文采用該數據庫中采集的2011—2022年行人事故數據進行研究。

數據篩選標準如下：1） 事故中行人至少觀察到1種AIS1+ 及以上損傷；2） 排除二次及多次碰撞的人車碰撞事故；3） 同時包含行人年齡和具體損傷數據的事故。基于CIDAS 數據庫，總共篩選出受傷行人1 778人作為分析樣本。 其中，老齡行人（ ≥ 65 歲） 數量為496 人，占比27.9% ；青壯年行人（18～45 歲） 數量為431 人，占比24.2%。數據樣本年齡分布如圖1 所示。

損傷評價標準在定性描述中分簡明損傷等級（Abbreviated Injury Scale，AIS） 和最大簡明損傷等級（Maximum Abbreviated Injury Scale，MAIS）。目前多重損傷常用MAIS 進行評價，MAIS 是多重損傷中最嚴重的等級，常用于比較特定傷害頻率以及其相對嚴重程度[15]。其中，MAIS1-2 及以下表示輕度損傷，MAIS3+表示重度損傷。對數據庫中所有行人的MAIS 進行統計如圖2 所示，輕度損傷僅占比43.1%。

2 結果與分析

2.1 損傷特征分析

2.1.1 行人損傷嚴重度分析

在汽車-行人碰撞事故發生后，無論是判斷行人受傷等級，還是對行人采取相應的救援措施都需要針對具體損傷部位。研究首先基于1 778條案例，系統分析了行人不同身體部位的損傷分布情況，為后續損傷特征的分析提供基礎依據。圖3所示為全體樣本中行人頭部、頸部、胸部、腹部、脊椎等7個部位的損傷分布情況。由圖可知，AIS2+ （簡明損傷等級2級以上）損傷主要集中在頭部、胸部和下肢3個部位，與國內外行人損傷流行病學研究結論一致[15-16]。此外，AIS5+主要發生于頭部和胸部。因此，后續主要針對行人頭部、胸部以及下肢開展老齡行人（＞65歲）與青壯年行人（18～45歲）損傷特征異同的對比分析。

研究選取事故樣本中496名老齡行人和431名青壯年行人對其損傷特征進行分析。基于MAIS對比分析老齡行人與青壯年行人損傷嚴重度的占比如圖4所示。其中，青壯年行人MAIS3+損傷占比為45%，MAIS1損傷占比為35%；而老齡行人MAIS3+損傷占比達72%。由此可見，老齡行人在汽車-行人碰撞事故中重傷及致死率顯著高于青壯年行人，青壯年行人主要受到MAIS1-2的輕微傷。

同一行人可能存在多處損傷，行人身體損傷部位占比統計如圖5 所示。由圖可知，老齡行人在頭部（69%）及胸部（47.8%） 受到損傷的比例顯著高于青壯年行人。其中，胸部尤為突出，近一半老齡人在碰撞事故中胸部出現損傷，而僅有26.9%青壯年存在胸部損傷，差距達到20.9%。此外，老齡人和青壯年行人發生下肢損傷的比例相近。

基于AIS等級對比分析老齡人與青壯年行人頭部、胸部和下肢受傷嚴重度的情況，如圖6所示。老齡行人頭部AIS3+，胸部AIS3+及下肢AIS2+占比依次為71%、58%、58%，分別高出青壯年行人15、5、14百分點。由此說明老齡行人各身體部位中-重度損傷概率均高于青壯年行人。

2.1.2 損傷類型分析

CIDAS 數據庫通過對受傷行人的醫學簡易診斷書及交警調查報告進行分析，統計得到行人不同身體部位的損傷情況，包含相應的行人損傷特征，例如顱腦損傷、肋骨骨折等。研究通過對CIDAS 數據庫中行人損傷特征數據進一步分析，明確老齡行人各部位損傷類型與青壯年行人的異同。頭部損傷類型統計包括頭部骨折、腦損傷和腦出血；胸部損傷類型統計包括骨折和內臟損傷；下肢損傷類型統計包括為大腿、膝關節和小腿損傷。由于一名老齡受傷行人的頭部，骨折情況可能存在顱中粉碎性骨折和后顱粉碎性骨折，對于存在一處以及以上的損傷類型的情況，僅記錄該行人該部位存在骨折情況，不再對不同的損傷類型進行統計。

由圖7a可知，老齡行人頭部骨折和頭部腦損傷比例分別為21.57%和29.84%，均顯著高于青壯年頭部骨折（16.01%）和腦損傷（16.94%）比例。腦出血在老齡行人和青壯年行人中發生的比例相近。就胸部而言，如圖7b，汽車-行人碰撞事故中近40%的老齡行人都發生了胸部骨折，25%的老齡行人有內臟損傷，這兩項數據均遠高于青壯年。就下肢損傷而言，老齡人與青壯年在大腿、膝關節和小腿損傷比例上相近。由此可見，老齡人和青壯年胸部損傷特征差異巨大，其次是頭部，而下肢呈相似特征。

2.2 損傷風險分析

碰撞速度顯著影響行人傷亡情況，是車輛安全性設計評價的重要參數[17]。研究進一步基于碰撞速度建立了針對行人頭部AIS3+、胸部AIS3+ 及下肢AIS2+損傷的損傷風險曲線，以對比分析老齡人與青壯年行人在不同碰撞速度下的損傷風險的異同。通過數據清洗，同時剔除相關奇異數據及不完整數據之后，基于Logistic 回歸模型分別建立損傷風險曲線。

Logistic 回歸可以確定連續或分類的預測因子是否對損傷結果有影響[18]。在二元logistic 回歸模型當中，輸出量Y 的取值為0 或者1 來表示事件是否發生，其中Y = 1 表示事件發生，Y = 0 表示事件未發生[19]。在本研究中，將頭部AIS3+、胸部AIS3+ 及下肢AIS2+ 發生的情況記為1，未發生的情況記為0。同時，利用p表示該事件發生的概率，將p 視為輸入量的線性函數：

p = P（Y = 1| X = x1， x2， x3， …， xn）. （1）

其中，x1、x2、x3、L、xn 為輸出量Y 的輸入量， 所以logistic 回歸模型建立為

其中， b1、b2、b3、L、bn 為輸入量xn 的參數。在本文中，p 代表同一分組群體中身體部位損傷達到AISn+ 的行人人數占總統計人數的比例，則（1- p）代表同一分組群體中身體部位損傷未達到AISn+ 的行人人數占總統計人數的比例。考慮本文中僅將碰撞車速作為自變量進行輸入，可得到p 的logistic 回歸模型表達式為

其中： vc 為汽車碰撞速度，β0 和β1 為待估計的參數。根據所獲得的數據，采用極大似然估計的方法對公式中的未知變量β0 和β1 進行參數估計，并對老齡與青壯年行人頭部、胸部和下肢分別建立相應損傷風險曲線，如圖8 所示。隨著碰撞速度的增加，行人各部位損傷風險均逐漸增加。老齡人和青壯年行人頭部、胸部及下肢損傷風險曲線均存在顯著差異，其中胸部損傷風險曲線差異尤為突出。

圖8a 對比分析了老齡人和青壯年行人頭部AIS3+的損傷風險。當碰撞車速為20、50、70 km/h 時，老齡行人頭部AIS3+ 損傷風險分別為6.7%、68.7%、94.9%，而青壯年行人頭部AIS3+ 損傷風險分別為2.9%、32.7%、77.1%。以頭部50% 損傷風險為例，對應老齡行人和青壯年行人碰撞車速分別為44 km/h、57.7 km/h。同等風險，兩者碰撞車速差異顯著。

胸部損傷風險對比如圖8b 所示。當碰撞車速為20、50、70 km/h 時， 老齡行人胸部AIS3+ 損傷風險分別為6.2%、66.4%、接近100% ，而青壯年行人胸部AIS3+ 損傷風險分別為2%、24%、68.4%。顯然，同等車速下老齡人損傷風險顯著大于年輕人。對應50% 損傷風險，青壯年行人和老齡行人的碰撞車速分為62.4、44.1km/h，碰撞速度之間的差異達到40%。

對比分析老齡行人和青壯年行人下肢AIS2+ 的損傷風險，結果如圖8c 所示。碰撞車速為20 km/h 時，老齡行人和青壯年行人的下肢AIS2+ 損傷風險相對較低，均為3% 左右。車速增加到50 km/h 時，老齡行人下肢AIS2+ 損傷風險上升至45.3%，青壯年行人的下肢AIS2+ 損傷風險為24.4%。車速70 km/h 時，老齡行人下肢AIS2+ 損傷的風險已經達到的89%，青壯年行人風險為66.8%。以下肢50% 損傷風險為例，對應老齡行人和青壯年行人碰撞車速分別為51.8 km/h 和62.7 km/h。相對頭部及胸部而言，老齡人與青壯年下肢損傷差異最小。

此外，針對當前中國新車評價規程（China’s NewCar Assessment Program，C-NCAP）、中國保險汽車安全指數（China Insurance Automotive Safety Index，C-IASI）行人保護測試規程中的汽車-行人碰撞速度40 km/h，老齡行人與青壯年行人頭部、胸部及下肢的嚴重損傷風險分別為39%和15.5%、38.5%和11.3%、21.2%和11.1%。各部位損傷兩者均存在顯著差異，胸部為最。

3 討 論

本研究主要對比分析了老齡行人與青壯年行人的損傷特征及風險異同。結果表明，老齡行人與青壯年行人損傷頻次最高的3個部位依次為頭部、下肢和胸部。老齡行人各身體部位中-重度損傷概率均高于青壯年行人，以胸部最為突出，胸部損傷比例（47.8%）顯著高于青壯年行人（26.9%）。此外，老齡行人頭部AIS3+與下肢AIS2+損傷比例則分別高出青壯年行人15%和14%。目前，國內外汽車安全測試規程僅包含行人頭部和下肢的損傷評價方法[20]。由中國行人胸部受傷比例，尤其從老年人損傷比例來看，汽車安全測試規程極有必要納入胸部損傷測試方法，以更好地保護行人尤其是老齡行人的安全。

進一步分析頭部、胸部及下肢3 個部位的具體損傷傷情，老齡行人損傷類型與青壯年行人同樣差異顯著，特別是胸部損傷傷情。在所統計的事故案例中，38.9%的老齡行人存在胸部骨折現象，顯著高于青壯年行人胸部骨折比例（14.6%）。頭部損傷方面，老齡行人中腦損傷存在比例為29.8%，顯著高于青壯年行人（16.94%）；其次是頭部骨折，兩類行人相差5.5% ；腦出血現象存在比例則差異不大。在下肢大腿、膝關節和小腿損傷方面，老齡行人與青壯年行人差異不大，均小于5%。因此，隨著中國老齡化程度加深，未來行人保護法規制定時應著重考慮老齡行人頭部腦損傷及胸部損傷與青壯年行人的差異，以更好的保護老年人。

此外，研究通過建立碰撞車速與各部位AISn+ 發生概率的損傷風險曲線，分析了同等車速對應老齡人與青壯年行人損傷風險的異同。研究表明同等車速下老齡行人各部位損傷風險通常顯著大于青壯年，其中胸部差異最大；相比較青壯年行人，老齡行人達到50% 損傷風險時的碰撞車速更低。當前40 km/h 測試速度下，老年人頭部、胸部和下肢損傷風險依次為39%、38.5%和21.2%。青壯年和老齡行人各部位不同碰撞車速的損傷風險對比如表1 所示。

由此可見，未來有必要考慮老齡人與青壯年損傷風險差異，針對性地制定行人保護測試流程，考慮選定不同碰撞速度或損傷準則。研究目前只考慮了青壯年與老齡人的差異，未來研究有必要考慮覆蓋所有年齡段。同時，在數據允許情況下，未來可進一步對比國外流行病學數據，為自主測試規程的提升提供理論基礎。

4 結 論

本研究基于中國交通事故深度調查（CIDAS） 數據庫中2011—2022 年的行人事故數據，研究了老齡行人與青壯年行人損傷特征及損傷風險的流行病學異同。

研究表明頭部、下肢及胸部依次占據行人損傷的高概率受傷部位，因而中國車輛行人安全測試法規的提升應優先考慮上述3 個部位。其中，老齡行人胸部損傷比例及類型與青壯年行人差異最大，頭部差異顯著，而下肢則相近。同時，相同碰撞車速下，老齡行人各部位損傷風險均顯著高于青壯年行人，胸部損傷風險差異最大。行人安全法規40 km/h 碰撞速度下，老齡人下肢、頭部及胸部損傷風險分為青壯年行人的1.9、2.5 及3.4 倍。因此，未來行人碰撞安全法規的提升可差異性考慮老齡人與青壯年行人的測試方法或損傷準則，其中尤為必要考慮納入老齡行人胸部測試評價規程。

參考文獻（References）

[1] 國家統計局. 中華人民共和國國民經濟和社會發展統計公報[S/OL]. （2023-02-28）. http：//www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202302/t20230228_1919011.html.

National Bureau of Statistics. Statistical bulletin ofnational economic and social development of the Chinain 2022 [S/OL]. （2023-02-28）. http：//www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202302/t20230228 _1919011. html. （in Chinese）

[2] World Health Organization. Global status report on roadsafety 20188： Summary [R]. Licence： CC BYNC-SA 3.0IGO. Geneva： World Health Organization， 2018.

[3] Etehad H， Yousefzadeh-Chabok S H， Davoudi-KiakalayeA， et al. Impact of road traffic ac-cidents on the elderly [J].Arch Gero Geri， 2015， 61（3）： 489-493.

[4] McCoy G F， Johnston R A， Duthie R B. Injury to the elderlyin road traffic accidents [J]. J Trauma， 1989， 29（4）： 494-497.

[5] Azami-Aghdash S， Aghaei M H， Sadeghi-BazarghaniH. Epidemiology of road traffic injuries among elderlypeople： A systematic review and meta-analysis [J]. BullEmerg Trauma， 2018， 6（4）： 279-291.

[6] HUANG Jing， LONG Yongcheng， YAN Yu， et al.Development and validation of an age-specific lowerextremity finite element model for simulating pedestrianaccidents [J]. Appl Bion Bio-Mech， 2018（5）： 1-12.

[7] ZHOU Zhou， LI Xiaogai， Kleiven S. Biomechanics of acutesubdural hematoma in the elderly： a fluid-structure interactionstudy [J]. J Neurotrauma， 2019， 36（13）： 2099-2108.

[8] Poulard D， Subit D， Nie B， et al. The contribution of preimpactposture on restrained occupant finite elementmodel response in frontal impact [J]. Traf Inju Prev， 2015，16（sup2）： S87-S95.

[9] LIU Xinran， XIAO Sen， SUN Xiuxiu， et al. Researchon lower extremity injury characteristics of elderlypedestrians under different impact loads [J]. Int’l JCrashworth， 2022， 27（5）： 1287-1297.

[10] Park S H， Bae M K. Exploring the determinants of theseverity of pedestrian injuries by pe-destrian age： A casestudy of Daegu metropolitan city， South Korea [J]. Int’l JEnvir Res Publ Heal， 2020， 17（7）： 2358-2374.

[11] Rod J E， Oviedo-Trespalacios O， Senserrick T， et al.Older adult pedestrian trauma： A systematic review，meta-analysis， and GRADE assessment of injury healthoutcomes from an aggregate study sample of 1 millionpedestrians [J]. Accid Anal Prev， 2021， 152： No 105970.

[12] Zohrevandi B， Rad E H， Kouchakinejad-Eramsadati L，et al. Epidemiology of head injuries in pedestrian-motorvehicle accidents [J]. Sci Reports， 2023， 13（1）： 20249.e

[13] Saadé J， Cuny S， Labrousse M， et al. Pedestrian injuriesand vehicles-related risk factors in car-to-pedestrianfrontal collisions [C]// Proceed 2020 IRCOBI ConfProceed. Munich： IRCOBI， 2020： 278-289.

[14] 胡林， 易平， 黃晶， 等. 基于真實事故案例的自動緊急制動系統兩輪車測試場景研究[J]. 汽車工程， 2018， 40（12）：1435-1446+1453.

HU Lin， YI Ping， HUANG Jing， et al. Research on testscenarios of automatic emergency braking system for twowheeled vehicles based on real accident cases [J]. AutomEngineering， 2018， 40（12）： 1435-1446+1453. （in Chinese）

[15] Hayes W C， Erickson M S， Power E D. Forensic injurybiomechanics [J]. Ann Rev Biom Engi， 2007， 9： 55-86.

[16] Isenberg R A， Walz M， Chidester C， et al. Pedestrian crashdata study-an interim evaluation [C]// Proceed： Int’l TechConf Enhan Safe Vehi. National Highway Traffic SafetyAdministration， 1996： 1396-1407.

[17] Harruff R C， Avery A， Alter-Pandya A S. Analysis ofcircumstances and in juries in 217 pe-destrian trafficfatalities [J]. Accid Analy Prev， 1998， 30（1）： 11-20.

[18] Hannawald L. Equal effectiveness study on pedestrianprotection [D]. Dresden： Technische Universit at Dresden， 2004.

[19] 王巖. 基于人車事故數據的行人碰撞后運動及損傷規律研究[D]. 北京：清華大學， 2017.

WQNG Yan. Research on the movement and injurypatterns of pedestrians after collisions based on humanvehicle accident data [D]. Beijing： Tsinghua University，2017. （in Chinese）

[20] 中國汽車技術研究中心有限公司. GB/T 24550—2009： 汽車對行人的碰撞保護[S]. 北京： 中國標準出版社， 2009： 3-4.

China Automotive Technology and Research Center Co. GB/T 24550-2009： Collision protec-tion of pedestrians by cars[S]. Beijing： China Standards Press， 2009： 3-4. （in Chinese）

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