考虑车型与道路线形的山区公路货车事故严重程度影响因素辨识

为解析山区公路货车事故严重程度致因及影响机制,在提取分析云南省典型山区公路311起货车事故数据基础上,以事故严重程度为因变量,将其分为仅财产损失、轻微、严重(含死亡)事故3个等级,从驾驶员、车辆、道路、环境和事故形态5个方面选取了13个潜在影响因素,结合有序logit模型理论,构建了货车事故严重程度分析模型,并采用Brant检验判断了显著自变量的比例优势假设。通过边际效应估计,分析了各显著自变量对不同等级货车事故严重程度的影响规律。结果表明:与山区公路货车事故严重程度显著相关的有5个自变量,分别为货车类型(中型)、竖曲线类型(凹)、事故形态(追尾碰撞)、纵坡坡度、驾驶员年龄,且5个显著自变量均满足比例优势假设;纵坡坡度越大,货车事故严重程度越高,纵坡坡度增加1个单位,货车事故受伤概率将增加0.5%,死亡概率将增加0.07%;凹型竖曲线发生恶性事故的概率低于平面竖曲线和凸型竖曲线,但凹型竖曲线与财产损失事故概率的增加(8.8%)和受伤事故概率的适度降低显著相关(-7.8%);货车类型对事故严重程度的影响具有异质性,且中型货车与财产损失事故概率的增加(20.5%)和受伤事故概率的降低高度相关(-18.6%)。

山区高速公路货车事故严重度致因及随机参数分析

为明晰山区高速公路货车交通事故严重程度的影响因素,并量化交通事故数据异质性对货车交通事故严重程度的差异性,在分析四川省某山区高速公路2013—2018年693起货车交通事故时空特性的基础上,以交通事故严重程度为因变量,从人、车、路、环境、事故5个方面选择14个影响货车事故严重程度的潜在因素,采用随机参数有序Logit模型建立了货车事故严重程度异质性效应模型,并采用平均边际系数分析了显著变量对不同等级货车事故严重程度的影响方向及程度。结果表明:与传统的有序Logit模型相比,随机参数有序Logit模型的拟合优度和模型稳定性较高,且可以识别出货车事故严重程度影响因素的异质性影响效应,更适用于山区高速货车事故致因精细化建模;驾驶员违规操作、路面潮湿、不利天气、货车-大型货车、货车-中小型货车、平曲路段、夜间无照明、冬季、追尾、翻车10个变量显著影响山区高速公路货车事故严重程度。其中,驾驶员违规操作、货车-大型货车事故、追尾碰撞3个变量为随机参数,其估计系数分别服从(0.479,1.344),(1.042,0.545),(-0.489,1.098)正态分布,对货车事故严重程度具有显著的异质性影响效应。研究结果可为制订山区高速公路货车安全管理条例提供一定的理论基础,减少货车事故率及其严重度。