阿壩州藏區(qū)道路交通事故特性研究

許強(qiáng)強(qiáng), 高建杰, 歐居尚

(四川警察學(xué)院, 瀘州 646000)

0 引言

道路交通的發(fā)展促進(jìn)了藏區(qū)社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和繁榮.然而,從藏區(qū)的全面發(fā)展看, 藏區(qū)交通還需進(jìn)一步開發(fā)建設(shè).交通瓶頸問題,仍然是制約藏區(qū)社會經(jīng)濟(jì)全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的主要因素[1].特別是隨著汽車不斷地在西部偏遠(yuǎn)地區(qū)普及，特別是在藏區(qū)高原山地的普及，極大地方便了藏區(qū)人民的生活出行，但隨之而來的就是藏區(qū)道路交通事故不斷頻發(fā).為此開展藏區(qū)交通事故分析，定量評估事故特性，針對性地提出預(yù)防對策研究，是提升藏區(qū)交通發(fā)展水平的關(guān)鍵.當(dāng)前,如何從根本上解決藏區(qū)交通事故問題,加快藏區(qū)民族地區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展,加強(qiáng)民族團(tuán)結(jié),是擺在我們面前的一項重大課題[2].

許多學(xué)者的研究都結(jié)合各自地區(qū)的交通區(qū)位特點(diǎn)，研究其事故產(chǎn)生因素以及給出了相應(yīng)對策.如黎竹等[3]是從駕駛?cè)说慕嵌确治鍪鹿十a(chǎn)生的因素，分析低駕齡駕駛?cè)说氖鹿侍匦院皖A(yù)防對策.張志強(qiáng)等[4]分析了藏區(qū)高原地區(qū)的自然環(huán)境對車輛發(fā)動機(jī)性能的影響，從車輛的高原性能角度分析事故特性.胡立偉等[5]從高原地區(qū)特殊的地質(zhì)和氣象環(huán)境下道路條件與交通事故的關(guān)系來分析，提出適用于高原地質(zhì)及氣象環(huán)境下交通事故風(fēng)險的應(yīng)對策略.田畢江等[6]從高原山區(qū)高速公路交通事故的時空分布特性入手分析事故特性并提出相應(yīng)改善對策.王佐等[7]選取了高原山區(qū)農(nóng)村公路作為研究對象，從交通安全設(shè)施角度分析高原山區(qū)農(nóng)村道路交通事故特性.然而受區(qū)域環(huán)境、道路線形、交通管理、駕駛員以及駕駛車輛性能等不同因素的影響[8]，每個事故區(qū)域有其共性也有其特殊性，這些地區(qū)的交通事故研究分析結(jié)果和事故預(yù)防對策在藏區(qū)高原山地的適用性及實用性仍有待進(jìn)一步檢驗.

綜上所述，基于藏區(qū)交通事故數(shù)據(jù)對藏區(qū)交通事故特性的相關(guān)研究較少，本文借鑒國內(nèi)外學(xué)者對交通事故的研究方法，以四川阿壩藏族羌族自治州2016—2018道路交通事故數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合我國藏區(qū)獨(dú)特的交通地理條件和人文因素，找出其交通事故數(shù)據(jù)規(guī)律，分析事故原因，建立灰色預(yù)測模型，提供決策參考.

1 事故分布規(guī)律數(shù)據(jù)分析

交通事故是一個復(fù)雜事件，需要許多指標(biāo)來反映.為了反映交通事故整體特征，一般會選用絕對指標(biāo)和相對指標(biāo).絕對指標(biāo)用來表示事故的絕對數(shù)量和整體規(guī)模.我國道路交通事故統(tǒng)計中,普遍采用“四項指標(biāo)”即事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)和直接經(jīng)濟(jì)損失來表明事故發(fā)生情況.在這里將“四項指標(biāo)”交通事故分為一般程序事故、簡易程序事故.相對指標(biāo)是指用事故的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，反映事故發(fā)展變化情況.

1.1 交通事故的時間分布規(guī)律

交通事故在一年的不同時期，甚至在一天24 h內(nèi)的分布都有其規(guī)律.本文以阿壩州交通事故數(shù)據(jù)的統(tǒng)計資料作為基礎(chǔ)，分析藏區(qū)交通事故隨時間變化的基本規(guī)律.

1.1.1 年分布規(guī)律

阿壩州2016—2018年間的交通事故,事故次數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)、直接經(jīng)濟(jì)損失在不同時間段的分布統(tǒng)計,如圖1～圖3所示.

圖1 阿壩州2016—2018年簡易程序和一般程序交通事故次數(shù)統(tǒng)計圖

圖2 阿壩州2016—2018年交通事故死亡、受傷人數(shù)統(tǒng)計圖

圖3 阿壩州2016—2018年交通事故直接經(jīng)濟(jì)損失統(tǒng)計圖

從阿壩州2016—2018年的交通事故在各年份的發(fā)生次數(shù)來看，事故死亡人數(shù)呈逐步下降的趨勢，但不管是發(fā)生事故的次數(shù)，還是事故的直接經(jīng)濟(jì)損失和事故受傷人數(shù)，有較為明顯的上升趨勢.

1.1.2 周分布規(guī)律

阿壩州2016—2018年交通事故(一般程序)、死亡人數(shù)周內(nèi)分布統(tǒng)計圖如圖4所示.

圖4 阿壩州2016—2018年交通事故(一般程序)、死亡人數(shù)周內(nèi)分布統(tǒng)計圖

根據(jù)統(tǒng)計分析，星期一、星期六、星期日的交通事故數(shù)占事故總數(shù)的15.7%、15.3%、16.6%，對應(yīng)的死亡事故的比例為17.1%、22.3%、22.3%.其他時間發(fā)生事故的死亡人數(shù)相對較少.

1.1.3 24 h分布規(guī)律

阿壩州2016—2018年交通事故(一般程序)，死亡人數(shù)24 h分布規(guī)律如圖5所示.

圖5 阿壩州2016—2018年交通事故(一般程序)、死亡人數(shù)24 h分布規(guī)律

從24 h的分布來看，從20:00以后，交通事故數(shù)量呈明顯下降，主要是因為藏區(qū)的道路車流量與出行的人流量在這一時間段有較大幅度下降，到23:00—06:00這一時段，是一天中交通事故數(shù)最少的時間段，交通事故的致死率也相對較低.在13:00—17:00這一時間段內(nèi)，交通事故和事故死亡人數(shù)都是一天內(nèi)最高時間段，主要是這一時段為午后與上下班高峰期，午后駕駛員易疲勞駕駛導(dǎo)致安全意識降低和期間上下班高峰期人員車輛較多，容易造成較為嚴(yán)重的交通事故.交通事故和事故傷亡人數(shù)主要集中在09:00—20:00時段，說明藏區(qū)交通事故隨著交通出行頻率而改變，白天交通事故總量比夜間事故總量要大.

1.2 交通事故的空間分布規(guī)律

1)交通事故在各縣的分布.阿壩州2016—2018年交通事故次數(shù)在各個縣區(qū)的分布如表1所示.

表1 阿壩州2016—2018年交通事故次數(shù)在各個縣區(qū)的分布(括號內(nèi)是一般程序交通事故) 次

2)交通事故在不同類型道路中的分布，如圖6所示.

圖6 阿壩州2016—2018年交通事故在不同道路上的分布

從各個縣區(qū)的交通事故數(shù)量來看，其中汶川、理縣、茂縣、九寨溝和松潘縣占整個州的事故數(shù)的一半以上，主要是由于這些地區(qū)的車流量較大和人口數(shù)量較多.從阿壩州各縣的交通事故(一般程序)來看，其中在國道、省道和其他道路發(fā)生的事故比例占整個事故數(shù)的30%、30%、40%，各個道路類型上的事故數(shù)都有整體上升的趨勢，需要警惕預(yù)防.

1.3 事故駕駛員駕齡分布規(guī)律

阿壩州2016—2018年年底全州機(jī)動車駕駛?cè)笋{齡和事故數(shù)統(tǒng)計如表2所示.

表2 阿壩州2016—2018年底年全州機(jī)動車駕駛?cè)笋{齡和事故數(shù)統(tǒng)計圖

如圖7所示，駕駛員是否具有充足的駕駛經(jīng)驗，是否有較好的心理素質(zhì)，是否具備足夠的駕駛技能，是影響事故發(fā)生的重要因素.在對整個事故數(shù)據(jù)研究的過程中發(fā)現(xiàn)事故駕駛員的駕齡與駕駛員的駕駛經(jīng)驗、心理素質(zhì)和駕駛技能有密切關(guān)系，駕齡在5 a以下駕駛員發(fā)生交通事故的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于駕齡在5 a以上的駕駛員.

圖7 阿壩州2016—2018年交通事故駕駛員年齡占比/%

1.4 事故車輛類型分布規(guī)律

從表3中可看出，阿壩州全州內(nèi)大型汽車、小型汽車、摩托車的保有量占總保有量的98.36%，而從圖8中也可看出，事故車輛類型也主要為這3種車型.其中小型汽車占事故車輛類型比例超過了60%，掛車和新能源汽車在內(nèi)的其他車輛類型所占事故車型比例不高，但也需要警惕.

表3 截至2018年年底阿壩州全州機(jī)動車保有量統(tǒng)計

圖8 2016—2018事故車輛類型占比/%

2 事故原因分析

交通事故原因復(fù)雜，道路交通事故是由多因素作用在一起導(dǎo)致的.但是看似復(fù)雜的原因往往也存在一定的規(guī)律性，我們可從人、車、路、駕駛環(huán)境的角度來進(jìn)行歸納.

駕駛員的駕駛技能，駕駛心理素質(zhì)，臨危處置能力等因素往往都是影響事故發(fā)生的重要原因.道路條件也是藏區(qū)交通事故發(fā)生的重要原因，由于長期的經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，不管是藏區(qū)的城市道路還是公路，在受到高原寒冷氣候等因素影響，道路經(jīng)常處于需要維護(hù)的狀態(tài)，道路條件往往達(dá)不到相應(yīng)的等級標(biāo)準(zhǔn).根據(jù)道路交通部門事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，惡劣高原氣象環(huán)境和較差的道路條件也是導(dǎo)致事故多發(fā)的重要原因.在藏區(qū)的高海拔地區(qū)，多變的高原氣候環(huán)境，不僅影響駕駛員正常駕駛，車輛性能也會受到一定的影響，產(chǎn)生行車安全隱患.

2.1 駕駛?cè)艘蛩胤治?/h3>

從圖9中可看出，超速行駛、不按規(guī)定讓行、違章操作、疲勞駕駛、違法會車和超車、占道行駛和無證駕駛等違法行為，其造成的交通事故占總數(shù)的90%以上.

圖9 阿壩州2016—2018年交通事故駕駛?cè)诉`法行為統(tǒng)計

造成違法行為的原因有以下幾點(diǎn)：①駕駛員交通安全意識淡薄，疏忽大意，缺乏安全知識學(xué)習(xí)；②州外車輛和駕駛員的管理難度大，加之其對州內(nèi)道路狀況不熟悉，違法行為普遍增多，造成事故多發(fā)頻發(fā)；③州內(nèi)藏區(qū)農(nóng)牧民由于受文字語言等因素的限制，難以取得機(jī)動車駕駛證，容易造成無證駕駛；④交通管理不到位，對州內(nèi)道路交通安全形勢分析不到位，未能找準(zhǔn)事故發(fā)生癥結(jié)，導(dǎo)致預(yù)防措施針對性不強(qiáng)，效果不佳.

2.2 道路因素分析

影響交通安全的道路因素包括道路類型，線性標(biāo)準(zhǔn)和道路狀況等技術(shù)指標(biāo)[9].截至2018年12月底，全州國省干線公路2 147.060 km，其中，國道11條，總長1 914.062 km；省道2條，總長232.998 km，全州農(nóng)村公路，共計500.063 km[10].

藏區(qū)因道路因素引起的交通事故主要有2個特點(diǎn)；①道路等級低.全州的道路大多屬于改造升級道路，路面狹窄，經(jīng)實地調(diào)研州內(nèi)有部分路段的平曲線半徑、縱坡度等數(shù)據(jù)不符合同級道路的國家設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，同一條道路有二級、三級路面，也有四級路面，如省道302線阿壩州管轄路段.②路況復(fù)雜.如在青海省，花久高速通車后，為了節(jié)省運(yùn)輸成本，縮短運(yùn)輸距離，大量五軸以上的貨運(yùn)車輛經(jīng)青海省久治縣進(jìn)入川內(nèi)，省道302線阿壩縣段和省道209線馬爾康段路的路面狹窄，彎道多且急，五軸以上的貨車在部分路段不能正常回車，進(jìn)入彎道時必須占道行駛才能通過彎道.③州內(nèi)大部分道路都是農(nóng)村道路，道路交通安全管理能力相對較低.管理人員也不到位，道路的安全隱患點(diǎn)和危險路段多，排查和整改治理滯后，后續(xù)跟蹤治理不到位.

2.3 環(huán)境因素分析

在氣象數(shù)據(jù)獲得和研究方面，國外處于領(lǐng)先地位，但是在考慮高原地形與氣象環(huán)境兩方面結(jié)合起來對道路交通影響的研究，國內(nèi)外研究都相對較少.氣象環(huán)境對道路交通事故的影響在高原地區(qū)顯得尤為突出，尤其是長時間的雨霧天氣和冰雪天氣，使路面變得更加濕滑，導(dǎo)致車輛制動效果變差，影響駕駛員反應(yīng)速度，極易引起交通事故.從表1阿壩州2016—2018年交通事故次數(shù)在各個縣區(qū)的分布可看出，西部高原地區(qū)雖然事故數(shù)相對較低，但是較為嚴(yán)重的交通事故發(fā)生率較高.如2018年全州共發(fā)生危化品運(yùn)輸車事故10起，其中有7起主要發(fā)生在阿壩縣、宏遠(yuǎn)、若爾蓋、馬爾康、金川地區(qū)，事故均發(fā)生在高海拔地區(qū).阿壩州的高海拔地區(qū)占線長，冰凍時間長，道路等級低，高原氣候多變，嚴(yán)重影響道路交通行車安全，復(fù)雜的高原環(huán)境因素是導(dǎo)致當(dāng)?shù)厥鹿识喟l(fā)的重要因素.

3 道路交通事故預(yù)測

交通事故預(yù)測方法通常有回歸分析法、時間序列預(yù)測法、灰度預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測等.其中灰色預(yù)測的核心是灰度模型，即對原始數(shù)據(jù)作加成生成得到近似的指數(shù)規(guī)律再進(jìn)行建模的方法.灰色預(yù)測模型的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)量要求不是很大，能滿足歷史數(shù)據(jù)少、序列的完整性及可靠性低的問題等優(yōu)點(diǎn).

3.1 建立GM(1,1)灰色模型

GM(1,1)模型是最常用的一種灰色模型，它是由一個只包含單變量的一階微分方程構(gòu)成的模型.

X(0)={x(0)(1),x(0)(2)，…,x(0)(n)}

(1)

于是求解方程(2)得到預(yù)測值：

k=0,1，…，n-1,….

(2)

3.2 檢驗預(yù)測值

1)殘差檢驗：令殘差為ε(k),計算

(3)

2)級比偏差值檢驗：首先由參考數(shù)據(jù)x(0)(k-1)，x(0)(k)計算出級比λ(k)，再用發(fā)展系數(shù)a求出相應(yīng)的級比偏差，計算公式如式(4).

(4)

如果所有的|ρ(k)|<0.2,則認(rèn)為達(dá)到一般要求；若|ρ(k)|<0.1，則認(rèn)為達(dá)到較高的要求.

3.3 交通事故次數(shù)(P)的灰色預(yù)測

運(yùn)用灰色預(yù)測模型GM(1.1)對事故次數(shù)和人數(shù)進(jìn)行預(yù)測，見表4.

1)對式(1)和表4中的事故次數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行累加，可得到原始數(shù)據(jù)序列：P(0)=[7 117 7 385 8 594].

表4 2016—2018年阿壩州道路交通事故統(tǒng)計

2)累加可得：P(1)=[7 117 14 502 23 096].

3)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B和數(shù)據(jù)向量Y

a=0.017，b=7 639.02

事故次數(shù)預(yù)測灰色模型為：

P(1)(k+1)=407.83e-0.017k+449.35

估算2020—2022年事故次數(shù)，如表5所示.

表5 2020—2022年阿壩州道路交通事故次數(shù)預(yù)測

(0)(k+1)=(1)(k+1)-(1)(k)

5)殘差檢驗：

其中，ε(k)接近0.1，ρ(k)<0.2，說明灰色預(yù)測精度較好.

同理可得到相應(yīng)的道路交通事故死亡人數(shù)預(yù)測值，如表6所示，其殘差檢驗結(jié)果，ε(k)為0.150 3，ρ(k)為0.185 5，灰色預(yù)測精度皆達(dá)到一般要求.

表6 2020—2022年阿壩州道路交通事故死亡人數(shù)預(yù)測

3.4 結(jié)果分析

2016年之前，阿壩州機(jī)動車保有量增長趨勢明顯，但是整個阿壩州社會交通大環(huán)境并沒有明顯提高，人們的交通安全意識和全州的道路條件并沒有明顯改善，造成交通事故數(shù)每年都有所增長，事故死亡也相對較高.但是在2016年之后，隨著藏區(qū)交通管理水平的不斷提升，對交通安全的重視，交通事故死亡人數(shù)逐年下降，交通事故數(shù)也趨于平穩(wěn).

4 結(jié)論

以四川省阿壩州4 a的道路交通事故數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，研究藏區(qū)道路交通事故特性，從阿壩州道路事故在時間、空間、駕駛員類型等方面的分布規(guī)律來分析事故特性，并從引起事故的原因入手，著重分析了人、車、道路、環(huán)境4個方面對事故的影響.在分析總結(jié)事故主要原因基礎(chǔ)上，根據(jù)藏區(qū)事故特點(diǎn)選取較為符合本文研究的灰色預(yù)測模型GM(1,1)，對阿壩州未來幾年交通事故次數(shù)和交通事故死亡人數(shù)進(jìn)行預(yù)測.希望通過本文的研究,能對藏區(qū)交通事故研究與預(yù)防起到積極意義.