基于事故再现的骑车人与行人各部位损伤的对比研究∗

邹铁方，易 亮，肖 璟，胡 林

前言

虽然我国道路交通事故各项数据均逐年下降，但弱势道路使用者的死亡人数占比却始终维持在60%左右，且呈现出微弱上升趋势。其中，骑电动自行车者在交通事故中的死亡人数占比显著上升，从2000年的0上升到了2014年的11%。这表明我国很有必要就电动自行车事故开展深入研究，以从中吸取教训，获得经验，改善交通安全[1-2]。因此两轮车事故成为研究的热点，人们利用各种技术手段与数据研究该类事故中人体损伤的影响因素和抛距等特性[3-4]，为更好地保护骑车人提供技术支持。注意到行人事故作为弱势道路使用者事故中死亡人数占比最高的事故，相关研究已经非常深入，通过深度事故调查、仿真和实验等手段，对事故中人体损伤的影响因素、来源和机理等开展了广泛而深入的研究，取得了大量的研究成果[5-8]，将这些成果引入电动自行车事故研究中，可用较低的代价获得保护骑车人的实用成果。为此，相关学者对电动自行车和行人事故中人体损伤的差异进行了探讨。

文献[9]和文献[10]中通过分析指出，在相同碰撞车速下骑车人因头部损伤而死亡的风险略低于行人，并探索了城市道路限速值的设置问题；文献[11]和文献[12]中利用深度事故调查数据得出骑车人头部损伤风险比行人低的结论；文献[13]中的仿真结果表明，碰撞时刻骑车人头部速度低于行人，同样意味着同等条件下骑车人损伤风险低于行人；文献[14]中则运用CIDAS数据从标准制定角度指出，行人头部与轿车、骑车人头部与轿车两种碰撞工况类似，只须适当扩充行人保护现行法规中对冲击的速度与角度和撞击点位置的规定，则可涵盖对两轮车乘员保护的范畴；文献[15]中根据真实案例发现，骑车人头部碰撞位置比行人更靠近发动机罩后端。这些研究为更好地了解骑车人与行人在事故中损伤的差异提供了大量信息，但研究主要针对头部损伤且没有分析损伤来源。人体损伤主要来源于地还是来源于车也是事故分析中的重要问题，只有弄清楚该问题才能更好地了解人体在事故中的损伤特性，从而为更好地保护提供支持。

文献[16]中基于真实数据库统计发现有一部分弱势交通使用者头部损伤由地所致；文献[17]中借助深度事故调查发现，汽车碰撞是造成行人损伤特别是重伤的主要原因，但人体被抛出后与地面的撞击也不可忽略，在某些情况下同样可以导致致命伤；文献[18]中的仿真结果表明，行人头部损伤来源取决于车速，车速低于30km/h时主要来源于地，而车速高于40km/h时则主要来源于车辆；文献[19]中利用仿真技术研究了不同车型碰撞事故中行人头部损伤来源，发现车型对人体损伤来源也有影响。同样，这些研究中几乎均只涉及行人头部损伤，其他部位的损伤则较少涉及。虽然头部损伤是交通事故中致死的主要原因，但并不意味着其他部位不重要，它们的损伤同样需要研究。而在损伤的研究过程中，基于真实事故再现数据对人体(特别是电动自行车骑车人)各部位的损伤及其来源的比较研究则是空白。

为此，本文中利用PC-Crash分别再现57例电动自行车事故和64例行人事故，并采集数据，在利用已有成果对所得数据进行验证和筛选后，研究人体各部位损伤差异和骑车人、行人损伤来源与差异。

1　数据来源及验证

1.1　数据来源

首先从湖南大学交通事故调查、奥地利格拉茨科技大学事故深度调查等项目数据库近5年的137例电动自行车事故和164例行人事故案例选出与汽车前碰撞这一类事故分别为57例和64例；然后利用PC-Crash再现每例事故，再现的详细步骤可参阅文献[20]和文献[21]。为保证再现结果的可靠性，要求事故中所有可测痕迹均能在事故再现仿真中得到合理解释；最后采集骑车人和行人各部位损伤及抛距等信息。

1.2　数据验证

选用张亮模型[22]即式(1)、聂进模型[9]即式(2)、Burg模型[23]即式(3)和林庆峰模型[24]即式(4)，验证所采集的骑车人抛距数据。图1为骑车人抛距-车速关系曲线。由图可知，采集所得数据均匀分布于4位学者所提出模型的曲线周围，说明数据可靠，可做进一步分析。

式中:S为骑车人抛距；v为汽车车速。

图1　骑车人抛距-车速关系曲线

选用文献[25]中的模型即式(5)和式(6)及Fugger模型[26]即式(7)和 Toor模型[26]即式(8)，来验证行人事故中的再现数据，式中Sp表示骑车人抛距。

图2给出车速行人抛距图，图中vc为采集到的车速。由图2可知，所采集的数据点几乎均落在已有模型曲线的范围内，说明数据可靠，可做进一步分析。

图2　车速-行人抛距图

1.3　离群值的处理

为减小异常数据对分析结果的影响，在分析数据前对数据离群值进行处理。根据统计学中拉依达原理:如果残差(观测值X与期望值E(X)之差)的绝对值大于3倍标准差S，则可认为该离群值为异常值，应予以剔除。据此分别判别各部位损伤数据，最终电动自行车事故需剔除4例，剩余53例；行人事故剔除5例，剩余59例。

2　数据分析与结论

2.1　人体各部位损伤对比分析

以车速为横坐标，骑车人和行人各部位损伤值为纵坐标，分别绘出数据散点和拟合得到的趋势曲线。

2.1.1头部

图3为行人和骑车人头部HIC15损伤对比图。由图可知，当车速低于25km/h时，行人与骑车人头部HIC15值相差不大；当车速高于25km/h时，行人头部比骑车人头部所受伤害更大。这与已有研究结论相符，即相同车速下，行人头部损伤风险大于骑车人头部损伤风险。

图3　头部HIC15对比

2.1.2胸部

行人和骑车人胸部3ms加速度值对比见图4。由图可知，当车速低于47km/h时，骑车人胸部加速度值大于行人；当车速高于47km/h时，行人胸部加速度值大于骑车人。

图4　胸部3ms加速度对比

2.1.3大腿

大腿最大受力对比分别见图5和图6。由图5可知，骑车人左大腿损伤均大于行人左大腿损伤；由图6可知，当车速低于20km/h时，行人右大腿损伤大于骑车人右大腿损伤；当车速高于20km/h时，骑车人右大腿损伤大于行人右大腿损伤。

图5　左大腿最大受力对比

图6　右大腿最大受力对比

2.1.4小腿

图7和图8给出小腿最大受力对比图。由图可知，骑车人小腿损伤均大于行人小腿损伤。

图7　左小腿最大受力对比

图8　右小腿最大受力对比

2.2　人体各部位损伤来源对比分析

以人在事故再现过程中完全腾空的时刻为分界点，该时刻前的数据视为主要来源于车辆撞击所致，该时刻后的数据视为主要来源于地面撞击所致，相应的数据称之为损伤来源数据。以车速为横坐标，各部位损伤来源值为纵坐标，分别绘出数据散点和拟合得到的趋势曲线。

2.2.1头部

图9为头部HIC15损伤来源对比图。由图可知，当车速低于30km/h时，HIC15值都很接近，不易判断；车速高于30km/h后，总体上骑车人和行人头部损伤主要都来源于车辆撞击。

图9　HIC15损伤来源对比

2.2.2胸部

骑车人与行人胸部3ms加速度损伤来源对比见图10。由图可知:在整个车速范围，骑车人胸部3ms加速度值差别不大，难以判断；而行人胸部损伤，当车速低于42km/h时，来源于地面撞击，当车速高于42km/h时，来源于车辆撞击。

2.2.3大腿

图10　胸部损伤来源对比

骑车人与行人大腿所受最大碰撞力的损伤来源对比见图11和图12。由图可知，骑车人和行人大腿损伤来源均因车辆撞击所致，而由车辆造成的骑车人大腿损伤均大于由车辆造成的行人大腿损伤。

图11　左大腿损伤来源对比

图12　右大腿损伤来源对比

2.2.4小腿

骑车人与行人小腿所受最大碰撞力损伤来源对比见图13和图14。从图13可知:骑车人左小腿损伤主要来源于车辆撞击；行人左小腿损伤大致是当车速低于42km/h时，主要来源于车辆撞击，当车速高于42km/h主要来源于地面撞击。从图14可知:骑车人右小腿损伤当车速低于15km/h时，主要来源于地面撞击，当车速高于15km/h时，主要来源于车辆撞击；而行人右小腿损伤，当车速低于45km/h时主要来源于地面撞击，当车速高于45km/h时，主要来源于车辆撞击。

图13　左小腿损伤来源对比

图14　右小腿损伤来源对比

3　结论

通过从53例电动自行车-汽车碰撞、59例行人-汽车碰撞事故中获得的数据，对比研究了交通事故中电动自行车骑车人和行人的损伤与损伤来源差异，通过对比电动自行车骑车人和行人头部、胸部、大腿和小腿等部位损伤与损伤来源，发现行人头部损伤风险大体上高于骑车人头部损伤风险，但骑车人和行人头部损伤大体上均来源于车辆撞击。当车速低于47km/h时，骑车人胸部损伤风险大于行人，而当车速高于47km/h时，行人胸部损伤风险则高于骑车人。损伤来源方面，骑车人胸部3ms加速度值在整个车速范围差别不大，损伤来源没有明显倾向性；而行人胸部损伤在车速低于42km/h时主要来源于地面撞击，在车速高于42km/h时主要来源于车辆撞击。大体上骑车人大腿损伤风险高于行人大腿损伤风险，两者损伤主要均为车辆撞击所致。骑车人小腿的损伤风险高于行人小腿的损伤风险。骑车人小腿损伤主要来源于车辆撞击，而行人小腿损伤来源则随速度高低而异。

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