多车道高速公路事故特征关联分析

马兆有, 方守恩, 王长君

(1. 同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804；2. 公安部交通管理科学研究所道路交通安全公安部重点实验室，江苏 无锡 214151)

多车道高速公路事故特征关联分析

马兆有1,2, 方守恩1, 王长君2

(1. 同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804；2. 公安部交通管理科学研究所道路交通安全公安部重点实验室，江苏 无锡 214151)

在分析中国高速公路安全现状的基础上，应用关联规则深入剖析某条多车道高速公路90起交通死亡事故主要特征，阐述多车道高速公路具有第一、第四车道事故高发、涉及重型半挂汽车列车和小型客车事故死亡率高、驾乘人员未系安全带飞出车外死亡人数较多、疲劳驾驶导致的死亡人数最多等规律。研究表明：高速公路应重点管控重型半挂汽车列车和小型客车，严查驾乘人员未系安全带和疲劳驾驶违法行为，规范下车人员的交通行为，进而降低伤亡事故的发生几率。

交通运输工程；交通安全；事故特征；关联分析

据《中华人民共和国道路交通事故统计年报(2004—2013年度)》数据显示，2004—2013年全国道路交通死亡人数年均增长率为-6.5%，但高速公路通车里程年均增长率为13.2%，高速公路交通事故死亡人数占总数比例年均增长率为6.2%，受伤人数占总数比例年均增长率为5.7%。10年间，高速公路共发生交通事故126 297起，造成62 124人死亡，139 399人受伤。认清高速公路的安全形势，挖掘事故发生的规律，找寻事故的下降点，采取有效措施改善高速公路的交通安全形势，是当前急需解决的首要问题。

1 高速公路交通安全形势

1.1 运输量逐渐攀升

据《公路水路交通行业发展统计公报(2004—2013年度)》数据显示，2004—2013年，公路客运量及公路货运量年均增长率分别为9.6%和11%，高速公路行驶量的年均增长率达到11.5%。2013年，全国共完成公路客运量185.4亿人(按同期可比口径统计为370.6亿人)，公路货运量307.7亿吨，高速公路年均行驶量达162 580万车·公里/日，统计数据见图1。

图1 2004—2013年高速公路日均行驶量变化情况Fig.1 Change of average daily traffic volume of highway from 2004 to 2013

1.2 事故严重程度逐年增加

2004—2013年，高速公路事故数、死亡人数和受伤人数呈波动式下降趋势[1]，但高速公路交通事故致死率与死伤比逐年小幅上升，2013年分别达到0.34和0.52，见图2，图中，致死率=死亡人数/(死亡人数+受伤人数)；死伤比=死亡人数/受伤人数。

图2 2004—2013年高速公路事故致死率和死伤比趋势Fig.2 Trend of highway accident fatality rate and death rate from 2004 to 2013

1.3 单位里程事故率逐年下降

2004—2013年，高速公路单位里程事故率总体下降，降幅明显；单位里程死亡人数稳中有降，单位里程事故数、单位里程受伤人数呈明显下降趋势。10 a里，每百公里事故数年均下降率为27%，每百公里受伤人数年均下降率为17.1%，见图3。

图3 2004—2013年高速公路单位里程事故情况Fig.3 Accidents in unit mileage on highway from 2004 to 2013

1.4 精细化管理需求迫切

2004—2013年，高速公路交通事故数年降幅已逐步收窄，2013年降幅仅为2.3%，高速公路交通事故已面临降幅有限或上升的可能。在现代信息技术环境下，亟需建立完善交通安全大数据研判应用机制，及高速公路动态查控、应急联动和区域协同的防控体系和机制，有效提高交通安全大数据应用、事故预防和应急管理的水平。

2 高速公路交通事故特征关联分析

某条双向8车道高速公路，年均日交通流量达9万余辆次，高峰期持续交通流量达11万辆次，交通流组成小汽车、客车、货车比例为18∶1∶6，全线设置了4个互通枢纽，近3 a共发生90起死亡事故，造成117人死亡、125人受伤。笔者在交通事故深度调查的基础上，对交通事故主要特征进行了关联分析。

2.1 时间分布特征

2.1.1 24 h分布

高速公路交通事故特征24 h分布情况见图4。

图4 死亡事故24 h分布Fig.4 Distribution of death accidents in 24 h

06：00—07：00，近3 a均未发生死亡事故，22：00—次日06：00的夜间时段死亡人数较多，约占总死亡人数的53%。其中，22：00—24:00，05:00—06:00死亡事故高发，死亡人数也较为集中，尤以涉及货车的死亡人数最多，占该时段死亡总人数的69.4%。

凌晨01:00—06:00，交通流量小，约占24 h流量的10.4%，但因车速快、驾驶人容易打盹，是交通事故高发时段[2]；下午14：00—16:00，驾驶人容易疲劳，易引发交通事故；夜间21：00—24:00，交通事故发生率偏高。

2.1.2 周分布

星期二和星期五死亡事故相对高发，在这两个时间段中的死亡事故数、死亡人数和受伤人数分别占总数的41%，41.1%，50.4%。星期日死亡事故发生率低，事故数和死亡人数分别占总数的6.7%，6.8%。

2.1.3 月度分布

交通事故特征月度分布见图5。由图5可见，4月份是死亡事故的一个相对高发期[3]，死亡人数约占总数的14.5%，这与春运结束、驾驶人处在由假期投入工作的适应期、交通管控力度略有松懈等因素有关。4～8月份死亡事故较为集中，这5个月发生的死亡事故起数，造成的死亡人数、受伤人数分别占总数的53.3%，53.9%，48.8%。

图5 死亡事故月度分布Fig.5 Monthly distribution of death accidents

2.2 空间分布特征

2.2.1 第一撞点横向位置分布

发生在第1车道、第4车道的死亡事故较多，占死亡总人数的53%。第2车道死亡事故相对较少，占死亡总人数的14.5%。硬路肩死亡事故也占一定比例，约占死亡总人数的11.1%。发生在第4车道和应急车道[4]的事故基本与故障停车和低速行驶相关，第1车道的死亡事故成因多与疲劳驾驶和行人上高速有关，第1车道死亡事故成因中疲劳驾驶占22.7%、行人上高速占27.3%。具体见表1。

表1 第一碰撞点横向位置分布

2.2.2 第一撞点纵向位置分布

通过对各节点路段1 km范围内死亡事故的统计分析可知，入口及外跨桥路段死亡事故数多发，伤亡比重较大，其中入口路段发生的死亡事故数、死亡人数和受伤人数分别占全线总数的15.6%，14.5%，28%。具体见表2。

表2 第一碰撞点纵向位置分布

2.3 事故形态特征

2.3.1 车辆数与事故形态关联分析

在统计的90起死亡事故中，单车事故22起。单车事故以小型客车和重型货车事故为主，分别占单车事故总数的59.1%和27.3%。其中，涉及大型客车事故1起，小型客车事故13起，重型货车事故6起，半挂汽车列车事故2起。

在统计的90起死亡事故中，涉及2车事故56起，3车事故11起，4车事故1起。在2车以上事故中，追尾碰撞事故形态比例最高，其中尤以两车追尾碰撞事故较为突出，占2车以上事故总数的63.2%；其次为同向刮擦事故形态，占2车以上事故总数的8.8%。

2.3.2 车辆类型与事故形态关联分析

在翻车事故中，小型客车发生率较高，占翻车事故总数的66.7%；其次为半挂汽车列车，占翻车事故总数的22.2%。

在正面碰撞事故(正面碰撞事故与行人或车上人员下车活动有关)中，涉及小型客车6起，占正面碰撞事故总数的66.7%。

在尾随碰撞事故中，涉及多种车型，其中以重中型货车、半挂车和小型客车碰撞事故居多，分别占尾随碰撞事故车辆总数的40.4%，34.3%，16.2%[5]。

2.4 涉事车辆类型分布

在统计的90起死亡事故中，涉及载客汽车49起、载货汽车61起、汽车列车43起，分别占全线死亡事故总数的54.4%，67.8%，47.8%。从车辆类型看，涉及重型半挂汽车列车、小型载客汽车和重型载货汽车的事故死亡率较高，分别占全线死亡总人数的46.2%，41.9%，38.5%[6]。从车辆承载量看，货运车辆(包括载货汽车和半挂汽车列车)超载30%以上的19起，占死亡事故总数的21.1%，导致24人死亡，占死亡总人数的20.5%。具体见表3。

表3 涉事车辆类型分布

在统计的90起死亡事故中，涉及肇事车辆171辆，其中载客汽车57辆，载货汽车69辆，挂车45辆。其中，重型半挂汽车列车、重型载货汽车肇事率较高[7]，分别占肇事车辆总数的26.3%，21.1%。

2.5 死亡人员特征分析

2.5.1 死者驾乘身份特征

单车事故共造成28人死亡，其中驾驶人死亡7人，副驾驶位置死亡3人，飞出车外人员死亡12人，分别占单车事故死亡总人数的25%，10.7%，42.9%。

涉及2车以上的事故共造成89人死亡，其中驾驶人死亡28人，副驾驶位置死亡27人，分别占2车以上事故死亡总人数的31.5%，30.3%。从死亡人员所属车辆看，前车死亡27人，后车死亡57人，分别占多车事故死亡总人数的30.3%，64.1%。具体见表4。

表4 死者身份特征统计

下车人员根据其下车必要性和目的，可进一步划分成“下车检修”和“无必要下车”，此类事故共造成12人死亡。其中下车检修人员10人，无必要下车人员2人，驾驶人8人，乘员4人，并有2起事故造成下车驾驶人和乘员共同死亡，可见故障车检修人员安全意识淡薄，警示装置未设置或设置不规范。

2.5.2 死者所在位置特征

驾乘人员车内死亡81人，其中驾驶人位置死亡30人，副驾驶位置死亡27人，分别占死亡总人数的25.6%和23.1%，发生事故后副驾驶位置死亡率较高；车内乘员后排位置死亡15人，其中后排右侧位置死亡7人，占后排死亡人数的46.7%，小汽车后排右侧位置具有较高的危险性。

驾乘人员飞出车外死亡14人，占死亡总人数的12%，若驾乘人员按要求使用安全带，将大幅降低死亡比例；作业人员、下车人员和行人共计死亡24人，占死亡总人数的20.5%。具体见表5。

表5 死者所在位置分布

2.6 事故原因特征

2.6.1 疲劳驾驶违法事故突出

驾驶人疲劳驾驶引发事故45起，导致67人死亡，分别占总数的50%和57.26%。疲劳驾驶违法行为[8]具有明显的时间分布特点，00：00—01：00，06：00—07：00，14：00—15：00，23：00—24：00是疲劳驾驶违法行为发生较为集中的时段，该时间段4个小时发生的疲劳驾驶死亡事故数占所有疲劳驾驶死亡总数的51.1%，导致的死亡人数占所有疲劳驾驶事故死亡人数的58.2%，见图6。

图6 疲劳驾驶事故24 h分布Fig.6 Distribution of fatigue driving accidents in 24 h

疲劳驾驶引发的死亡事故中重型半挂汽车列车、重型货车和中型货车比例较高，分别占涉事车辆总数的39.1%，25.3%，24.1%。

2.6.2 低速行驶和违法停车事故占比大

在疲劳驾驶引发的死亡事故中，低速行驶、违法停车、疏忽大意造成的死亡人数分别占总死亡人数的12.8%，12%，13.7%。具体见表6。

表6 疲劳驾驶事故次要原因统计

2.6.3 行人违法上高速和下车人员防护不当事故多发

行人违法上高速造成10人死亡，占总死亡人数的8.5%。驾乘人员下车疏忽或防护不当等导致12人死亡，占总死亡人数的10.3%。

3 结 论

综上分析可知，多车道高速公路死亡事故具有如下规律：

1)第1车道、第4车道事故高发，占总死亡人数的53%，应急车道事故率相对较高，占总死亡人数的11.1%。

2)涉及重型半挂汽车列车和小型载客汽车事故的死亡率较高，两车追尾碰撞事故比例高，其中涉事双方均为货车的事故占总数的33.3%。

3)驾乘人员未系安全带飞出车外死亡人数较多，占总死亡人数的12%，行人违法上高速和下车人员死亡比例高，占总死亡人数的18.8%。

4)疲劳驾驶导致的死亡人数最多，占总死亡人数的57.3%，其中因疲劳驾驶引发的低速行驶、违法停车导致的事故死亡比例较高，占总死亡人数的12.8%和12%。

通过采取开辟新的停车场地或盘活服务区的利用率增设夜间中型以下货车停放、休息点，收费员在发卡时针对小型客车提醒驾乘人员系好安全带，加强高速公路沿线村民和旅游客车、营运客车的安全教育等措施，有针对性的开展典型违法行为专项治理，消除或减少诱发死亡事故的不利因素。

[1] 王长君,马兆有,张亚军.高速公路交通安全形势及管理对策[J].交通标准化,2009(7):107-109. WANG Changjun, MA Zhaoyou, ZHANG Yajun. Expressway traffic safety situation and its management strategy[J].TransportStandardization,2009(7):107-109.

[2] 马兆有,王长君,刘君.基于危害风险评价的高速公路紧急事件分级[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2010,10(5):776-780. MA Zhaoyou, WANG Changjun, LIU Jun. Classification of highway emergencies based on risk evaluation[J].JournalofChongqingJiaotongUniversity(NaturalScience),2010,10(5):776-780.

[3] 孙轶轩.基于数据挖掘的道路交通事故分析研究[D].北京:北京交通大学,2014. SUN Yixuan.TrafficAccidentAnalysisBasedonDataMining[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University,2014.

[4] 袁泉,李一兵,梅冰松.汽车撞行人和骑自行车人事故特征参数对比研究[J].交通运输工程与信息学报,2015,9(3):92-99. YUAN Quan, LI Yibing, MEI Bingsong. Comparative study of characteristic parameters between vehicle-pedestrian accidents and vehicle-bicyclist accidents[J].JournalofTransportationEngineeringandInformation,2015,9(3):92-99.

[5] 公安部交通管理科学研究所.GA 802—2014机动车类型 术语和定义[S]. 北京:中华人民共和国公安部,2014. Traffic Management Research Institute of the Ministry of Public Security.GA802—2014Power-DrivenVehicles-Types-TermsandDefinitions[S]. Beijing: People’s Republic of China Ministry of Public Security,2014.

[6] 赵海存.道路交通事故数据统计分析系统研究[D].西安:长安大学,2005. ZHAO Haicun.ResearchonStatisticalAnalysisSystemofRoadTrafficAccidentData[D]. Xi’an: Chang’an University,2005.

[7] 王长君,方守恩,李瑞敏,等.高速公路网应急交通组织技术[M].上海:同济大学出版社,2011:22-52 WANG Changjun, FANG Shouen, LI Ruiming, et al .EmergencyTrafficOrganizationTechnologyofHighwayNetwork[M]. Shanghai: Tongji University Press,2011:22-52.

[8] 李都厚,刘群,袁伟.疲劳驾驶与交通事故关系[J].交通运输工程学报,2010,10(2):104-109. LI Duhou, LIU Qun, YUAN Wei. Relationship between fatigue driving and traffic accident[J].JournalofTrafficandTransportationEngineering,2010,10(2):104-109.

Correlation Analysis of Accident Characteristics on Multilane Highway

MA Zhaoyou1, 2, FANG Shouen1, WANG Changjun2

(1. Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, P.R.China; 2. Key Laboratory of Road Traffic Safety of the Ministry of Public Security, Traffic Management Research Institute of Public Security Ministry, Wuxi 214151, Jiangsu, P.R.China)

On the basis of analyzing the highway safety of current China, the correlation rules were used to deeply analyze the main characteristics of 90 traffic accidents mortality on a multilane highway. Several rules were elaborated, such as: the first and the fourth lane were accident prone; accidents mortality of heavy semi-trailer trains and minibuses was high; the driver and passengers without wearing a seatbelt and flying out of the vehicle died more; the death toll from fatigue driving was the most. The results show that: in highway management, to reduce the occurrence of casualty accidents, the control of heavy-duty semi-trailer trains and minibuses should be focused; the behavior of the driver or passengers without wearing seat belts and the illegal activities of fatigue driving should be severely investigated; and the traffic behavior of the personnel off the vehicle should be regulated.

traffic and transportation engineering; traffic safety; accident characteristics; correlation analysis

2015-09-01；

2015-12-08

国家科技支撑计划项目(2014BAG01B05)

马兆有(1978—)，男，吉林榆树人，博士研究生，主要从事交通安全方面的研究。E-mail：uarain@126.com。

10.3969/j.issn.1674-0696.2016.06.24

U491.3

A

1674-0696(2016)06-115-05