總第 201 期32公路 與 汽運(yùn) N ns電動(dòng)自行車道路交通安全事故嚴(yán)重性影響因素分析肖向良（ 湖南省交通科學(xué)研究院有限公司 ! 湖南長(zhǎng)沙 ）摘要 ： 電動(dòng)自行車已成為中國(guó)居民重要的代步工具 ， 但其帶來(lái)的交通安全問(wèn)題也非常突出 & 文中基于電動(dòng)自行車事故歷史數(shù)據(jù) ， 采用決策樹(shù)方法構(gòu)建電動(dòng)自行車事故嚴(yán)重程度模型 ， 分析傷 害嚴(yán)重程度與騎行者 、 違法行為 、 道路 、 天氣環(huán)境等的交互效應(yīng) & 結(jié)果表明 ，影響事故傷害嚴(yán)重程 度最重要的因素是騎行者年齡與違法行為電動(dòng)自行車交通事故原因分析， 年齡超過(guò) 55 歲和在沒(méi)有非機(jī)動(dòng)車道的道路上非機(jī)動(dòng) 車不靠車行道右側(cè)行駛 、 非機(jī)動(dòng)車逆向行駛 、 非機(jī)動(dòng)車超速 、 橫過(guò)機(jī)動(dòng)車道時(shí)不下車推行等違法行 為事故更易導(dǎo)致嚴(yán)重傷害 ； 容易導(dǎo)致高傷害嚴(yán)重程度的交通情境有 5 種 ， 并提出相關(guān)改善建議 &關(guān)鍵詞 ： 交通安全 ； 電動(dòng)自行車 ； 交通事故 ； 決策樹(shù) ； 傷害嚴(yán)重性中圖分類號(hào): U491.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A 文章編號(hào) ： ： 1671 ― 2668 （ 2020 ） 06 ― 0032 ― 05電動(dòng)自行車作為一種介于人力自行車和摩托車 之間的交通工具 ，具有價(jià)格低廉 、 行駛速度較快 、 便 捷 、 環(huán)保 、 可達(dá)性高等優(yōu)點(diǎn)電動(dòng)自行車交通事故原因分析，深受中國(guó)居民喜愛(ài) ％ 但 電動(dòng)自行車速度快 、 安全防護(hù)能力弱 、 穩(wěn)定性差等特 點(diǎn)導(dǎo)致其較易發(fā)生交通事故電動(dòng)自行車交通事故原因分析， 且一旦發(fā)生事故 ， 相比 自行車 ， 其事故傷害嚴(yán)重程度更大 ％ 目前關(guān)于摩托 車和非機(jī)動(dòng)車的安全研究多針對(duì)傳統(tǒng)自行車和摩托 車 ， 而電動(dòng)自行車在駕駛?cè)后w 、 運(yùn)行速度 、 行駛距離 等方面均不同于傳統(tǒng)自行車及摩托車 ， 其交通安全 特征屬性及相應(yīng)的安全管理政策應(yīng)具有自身特性 ％ 對(duì)交叉口處電動(dòng)自行車與傳統(tǒng)自行車闖紅燈行為的 調(diào)查結(jié)果表明 ， 電動(dòng)自行車用戶闖紅燈的概率顯著 高于傳統(tǒng)自行車 ; 對(duì)合肥 2009 — 2011 年 205 名傳統(tǒng) 自行車及電動(dòng)自行車用戶的住院記錄的分析發(fā)現(xiàn) ， 電動(dòng)自行車用戶受重傷的比例達(dá) 1/3, 而傳統(tǒng)自行 車用戶僅 17% % 而目前少有對(duì)電動(dòng)自行車安全問(wèn) 題的研究 ， 尤其缺少對(duì)電動(dòng)自行車事故傷害嚴(yán)重程 度影響因素的研究 ％交通事故傷害嚴(yán)重性通常劃分為離散的等級(jí)程 度 ， 常采用統(tǒng)計(jì)回歸模型進(jìn)行傷害嚴(yán)重程度建模 ％ 而統(tǒng)計(jì)回歸模型都有其模型假設(shè)和因變量與自變量 間既定的函數(shù)關(guān)系 ， 同時(shí)自變量間的相互關(guān)聯(lián)也困 擾統(tǒng)計(jì)回歸模型的應(yīng)用 ％ 事故傷害嚴(yán)重程度是由人 — 車 一 路 一 環(huán)境多種因素共同導(dǎo)致 ， 傷害致因錯(cuò)綜 復(fù)雜 ， 與統(tǒng)計(jì)回歸模型的假設(shè)不符 ％ 決策樹(shù)方法可 在不給出事故嚴(yán)重程度和影響因素間函數(shù)關(guān)系及不 考慮自變量間相互關(guān)聯(lián)的情況下 ， 清晰 、 高效地發(fā)掘 二者間的內(nèi)在關(guān)聯(lián) ， 還能處理變量的交互作用 ， 分析 多種因素組合對(duì)事故傷害嚴(yán)重性的共同影響 。

該文 基于 2014 — 2016 年湖南省電動(dòng)自行車交通事故記 錄 ， 基于決策樹(shù)方法構(gòu)建電動(dòng)自行車事故傷害嚴(yán)重 程度模型 ， 分析事故傷害嚴(yán)重程度與騎行者 、 違法行 為 、 道路及天氣環(huán)境等之間的交互效應(yīng) ， 識(shí)別易導(dǎo)致 高傷害嚴(yán)重程度的交通情境 ， 為降低電動(dòng)自行車事 故傷害嚴(yán)重程度措施制定提供依據(jù) ％1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備道路交通事故數(shù)據(jù)來(lái)自公安部 “ 六合一 ” 交通管 理綜合應(yīng)用平臺(tái) ， 交通事故信息涵蓋事故特征 、 駕駛 員特征 、 車輛特征 、 事故發(fā)生時(shí)間及環(huán)境特征 ％ 篩選 2014 — 2016 年湖南電動(dòng)自行車與機(jī)動(dòng)車碰撞事故數(shù) 據(jù) （ 不含簡(jiǎn)易事故 ， 因其信息記錄項(xiàng)少 ） 共 2 484 起 ， 事 故信息記錄包括騎行者事故傷害嚴(yán)重程度 、 性別 、 年 齡 、 職業(yè) 、 戶口性質(zhì) 、 事故發(fā)生時(shí)間 、 星期 、 季節(jié) 、 天氣 、 照明 、 路口 、 道路類型及違法行為 13 類 ％從不同角度對(duì)交通事故進(jìn)行分析 ， 結(jié)果 （ 見(jiàn)表 1 ） 顯示 ： 1 ） 事故傷害嚴(yán)重程度 ％ 騎行者受重傷與死 亡事故的比重達(dá) 15.34% % 2 ） 受傷人群特征 ％ 男性 比例 （ 57.69% ） 略高于女性 （ 42.31% ） ; 老年人群 （ 大 于 55 歲 ） 占比較大 ， 達(dá) 35.1% ; 受傷人員戶口性質(zhì)多 為 非 農(nóng) 業(yè) （ 8615% ） % 3 ） 事 故 發(fā) 生 位 置 % 事 故 多 發(fā) 生于一般城市道路 ， 占比為 56.28% ; 發(fā)生在路段的 * 基金項(xiàng)目 ： 湖南省交通運(yùn)輸廳科技與創(chuàng)新項(xiàng)目 （ ； ）

免責(zé)聲明：本文系轉(zhuǎn)載，版權(quán)歸原作者所有；旨在傳遞信息，不代表本站的觀點(diǎn)和立場(chǎng)和對(duì)其真實(shí)性負(fù)責(zé)。如需轉(zhuǎn)載，請(qǐng)聯(lián)系原作者。如果來(lái)源標(biāo)注有誤或侵犯了您的合法權(quán)益或者其他問(wèn)題不想在本站發(fā)布，來(lái)信即刪。